衛生統計學如何選擇統計方法

① 醫學科研中常用的統計學方法有哪些

正確的統計學分析一定要建立在明確的研究目的和研究設計的基礎之上，那些事先沒有研究目的和研究設計，事後找來一堆數據進行統計分析都是不可取的。 在醫學論文的撰、編、審、讀過程中經常遇到的問題是研究的題目與課題設計、論文內容不符，包括文章的方法解決不了論文的目的、文章的結果說明不了論文的題目、文章的討論偏離了論文的主題；還有是目的不明確、設計不合理。如題目過小，論文不夠字數，而一些無關緊要的變數指標或結果被分析被討論；又如題目過大，論文的全部內容不足以說明研究的目的，使論文的論點難以立足。 所以，合理明確的論文題目或目的以及研究設計方案是撰、編、審、讀者應當關注的首要問題。此外，樣本含量是否滿足，抽樣是否隨機，偏倚是否控制等，也是不可忽視的問題。

2、建好分析用的資料庫

建好資料庫是正確統計分析的前提和基礎，甚至決定了論文分析結果的成敗。對於編、審、讀者來講，一般由於篇幅的限制，往往得不到資料庫數據，而只有作者在資料庫數據基礎上經統計描述計算後給出的諸如各指標均數 x、標准差 s 或中位數 M、百分位數 Px 的「二手」數據，或將研究對象小或特徵屬性分組，清點各組觀察單位出現的個數或頻數的頻數表數據等。 無論是否能夠得到資料庫數據，作者在統計分析過程中一定依據資料庫數據進行計算，得出結果。如果對「二手」數據或頻數表數據的結果等存在疑惑，編輯、審稿專家或讀者有權要求作者提供資料庫數據以檢查其完整性、准確性和真實性，確保研究數據的質量。假若在投稿須知中對資料庫數據作出必要的要求，無疑對於保證刊物的發表質量有著積極的意義

② 衛生統計學常用的統計圖有幾種，各適用於什麼類型資料

衛生統計學常用的統計圖有7種，名稱及適用類型資料如下：

1、條圖：又稱直條圖，表示獨立指標在不同階段的情況，有兩維或多維，圖例位於右上方。條形統計圖可以清楚地表明各階段數量的多少，是統計圖資料分析中最常用的圖形

2、百分條圖和圓圖：又稱扇形圖，描述百分比（構成比）的大小，用顏色或各種圖形將不同比例表達出來。百分條圖用整個圓表示總數，用圓內各個扇形的大小表示各部分數量占總數的百分數。通過扇形統計圖可以很清楚地表示出各部分衫茄數量同總數之間的關系。

3、線圖：用線條的升降表示事物的發展變化趨勢，適基含用於連續性資料，反映事物在時間上的發展變化的趨勢，或某現象或鋒察隨另一現象變遷的情況。

4、半對數線圖：以縱軸為對數尺度，橫軸為算術尺度的線圖。在對數尺度上，同樣的增長速度其距離的改變相等，因此常用半對數線圖比較事物的發展速度。

5、直方圖：描述計量資料的頻數分布。

6、散點圖：用兩組數據構成多個坐標點，考察坐標點的分布，判斷兩變數之間是否存在某種關聯或總結坐標點的分布模式。常用來描述兩種現象的相關關系。

7、統計地圖：描述某種現象的地域分布。

(2)衛生統計學如何選擇統計方法擴展閱讀：

20世紀初以來，科學技術迅猛發展，社會發生了巨大變化，統計學進入了快速發展時期。由社會、經濟統計向多分支學科發展。在20世紀以前，統計學的領域主要是人口統計、生命統計、社會統計和經濟統計。

隨著社會、經濟和科學技術的發展，到今天，統計的范疇已覆蓋了社會生活的一切領域，幾乎無所不包，成為通用的方法論科學。它被廣泛用於研究社會和自然界的各個方面，並發展成為有著許多分支學科的科學，衛生統計學就屬於統計學的一門學科分支。

衛生統計學主要包括兩方面內容：

1、健康統計，包括醫學人口統計、疾病統計和生長發育統計等；

2、衛生服務統計，包括衛生資源利用、醫療衛生服務的需求、醫療保健體制改革等方面的統計學問題。

③ 衛生統計學的資料主要來源於哪些方面主要分哪幾個類型

2
准確性審查（邏輯審查與技術審查）和完整性審查；再擬定整理表，按照「同質
者合並，
非同質者分開」的原則對資料進行質量分組，
並在同質基礎上根據數值
大小進行數量分組；最後匯總歸納。

4
）、分析資料：其目的是計算有關指標，反映數據的綜合特徵，闡明事物的內
在聯系和規律。
統計分析包括統計描述和統計推斷。
前者是用統計指標與統計圖
（表）
等方法對樣本資料的數量特徵及其分布規律進行描述；
後者是指如何抽樣，
以及如何用樣本信息推斷總體特徵。
進行資料分析時，
需根據研究目的、
設計類
型和資料類型選擇恰當的描述性指標和統計推斷方法。

統計工作的四個步驟緊密相連、
不可分割，
任何一步的缺陷，
都將影響整個研究
結果。

3
、基本概念：

1
）、同質與變異。嚴格地講，同質是指被研究指標的影響因素完全相同。但在
醫學研究中，有些影響因素往往是難以控制的（如遺傳、營養等），甚至是未知
的。
所以，
在統計學中常把同質理解為對研究指標影響較大的、
可以控制的主要
因素盡可能相同。例如研究兒童的身高時，要求性別、年齡、民族、地區等影響
身高較大的、
易控制的因素要相同，
而不易控制的遺傳、
營養等影響因素可以忽
略。

同質基礎上的個體差異稱為
變異
。如同性別、同年齡、同民族、同地區的健康兒
童的身高、體重不盡相同。事實上，客觀世界充滿了變異，生物醫學領域更是如
此。
哪裡有變異，
哪裡就需要統計學。
若所研究的同質群體中所有個體一模一樣，
只需觀察任一個體即可，無須進行統計研究。

2
）、總體與樣本

任何統計研究都必須首先確定
觀察單位
，
亦稱個體。
觀察單位
是統計研究中最基
本的單位，可以是一個人、一個家庭、一個地區、一個樣品、一個采樣點等。

總體
是根據研究目的確定的同質觀察單位的全體，
或者說，
是同質的所有觀察單
位某種觀察值（變數值）的集合。例如欲研究山東省
2002
年
7
歲健康男孩的身
高，那麼，觀察對象是山東省
2002
年的
7
歲健康男孩，觀察單位是每個
7
歲健
康男孩，變數是身高，變數值（觀察值）是身高測量值，則山東省
2002
年全體
7
歲健康男孩的身高值構成一個總體。
它的同質基礎是同地區、
同年份、
同性別、
同為健康兒童。
總體又分為
有限總體
和
無限總體
。
有限總體是指在某特定的時間
與空間范圍內，
同質研究對象的所有觀察單位的某變數值的個數為有限個，
如上
例；無限總體是抽象的，無時間和空間的限制，觀察單位數是無限的，如研究碘
鹽對缺碘性甲狀腺病的防治效果，
該總體的同質基礎是缺碘性甲狀腺病患者，
同
用碘鹽防治；
該總體應包括已使用和設想使用碘鹽防治的所有缺碘性甲狀腺病患
者的防治效果，
沒有時間和空間范圍的限制，
因而觀察單位數無限，
該總體為無
限總體。

3
在實際工作中，
所要研究的總體無論是有限的還是無限的，
通常都是採用抽樣研
究。
樣本
是按照隨機化原則，
從總體中抽取的有代表性的部分觀察單位的變數值
的集合。如從上例的有限總體（山東省
2002
年
7
歲健康男孩）中，按照隨機化
原則抽取
100
名
7
歲健康男孩，
他們的身高值即為樣本。
從總體中抽取樣本的過
程為抽樣，抽樣方法有多種。抽樣研究的目的是用樣本信息推斷總體特徵。

統計學好比是總體與樣本間的橋梁，
能幫助人們設計與實施如何從總體中科學地
抽取樣本，
使樣本中的觀察單位數
（亦稱樣本含量）
恰當，
信息豐富，
代表性好；
能幫助人們挖掘樣本中的信息，推斷總體的規律性。

3
）、資料與變數及其分類

總體確定之後，
研究者應對每個觀察單位的某項特徵進行測量或觀察，
特徵稱為
變數。如「身高」、「體重」、「性別」、「血型」、「療效」等。變數的測定
值或觀察值稱為變數值或觀察值，亦稱為資料。

按變數的值是定量的還是定性的，
可將變數分為以下類型，
變數的類型不同，
其
分布規律亦不同，
對它們採用的統計分析方法也不同。
在處理資料之前，
首先要
分清變數類型。

1
）數值變數：其變數值是定量的，表現為數值大小，可經測量取得數值，多有
度量衡單位。如身高（
cm
）、體重（
kg
）、血壓（
mmHg kPa
）、脈搏（次
/min
）
和白細胞計數（×10 9 /L）等。這種由數值變數的測量值構成的資料稱為數值
變數資料，亦稱為定量資料。大多數的數值變數為連續型變數，如身高、體重、
血壓等；而有的數值變數的測定值只能是正整數，如脈搏、白細胞計數等，在醫
學統計學中把它們也視為連續型變數。

2
）分類變數：其變數值是定性的，表現為互不相容的類別或屬性。分類變數可
分為無序變數和有序變數兩類：

（
1
）無序分類變數是指所分類別或屬性之間無程度和順序的差別。它又可分為
①二項分類，如性別（男、女），葯物反應（陰性和陽性）等；②多項分類，如
血型（
O
、
A
、
B
、
AB
），職業（工、農、商、學、兵）等。對於無序分類變數的
分析，應先按類別分組，清點各組的觀察單位數，編制分類變數的頻數表，所得
資料為無序分類資料，亦稱計數資料。

（
2
）有序分類變數各類別之間有程度的差別。如尿糖化驗結果按－、±、＋、
＋＋、＋＋＋分類；療效按治癒、顯效、好轉、無效分類。對於有序分類變數，
應先按等級順序分組，清點各組的觀察單位個數，編制有序變數（各等級）的頻
數表，所得資料稱為等級資料。

變數類型不是一成不變的，根據研究目的的需要，各類變數之間可以進行轉化。
例如血紅蛋白量（
g/L
）原屬數值變數，若按血紅蛋白正常與偏低分為兩類時，
可按二項分類資料分析；若按重度貧血、中度貧血、輕度貧血、正常、血紅蛋白

4
增高分為五個等級時，
可按等級資料分析。
有時亦可將分類資料數量化，
如可將
病人的惡心反應以
0
、
1
、
2
、
3
表示，則可按數值變數資料（定量資料）分析。

4
、隨機事件與概率

醫學研究的現象，
大多數是隨機現象，
對隨機現象進行實驗或觀察稱為隨機試驗。
隨機試驗的各種可能結果的集合稱為隨機事件，
亦稱偶然事件，
簡稱事件。
例如
用相同治療方案治療一批某病的患者，治療轉歸可能為治癒、好轉、無效、死亡
四種結果，
對於一個剛入院的患者，
治療後究竟發生哪一種結果是不確定的，
可
能發生的每一種結果都是一個隨機事件。

對於隨機事件來說，在一次隨機試驗中，某個隨機事件可能發生也可能不發生，
但在一定數量的重復試驗後，
該隨機事件的發生情況是有規律可循的。
概率
是描
述隨機事件發生的可能性大小的數值，
常用
P
表示。
例如，
投擲一枚均勻的硬幣，
隨機事件
A
表示「正面向上」，
用
n
表示投擲次數；
m
表示隨機事件
A
發生的次
數；
f
表示隨機事件
A
發生的頻率（
f=m/n
），0≤m≤n, 0≤f≤1。

用不同的投擲次數
n
作隨機試驗，結果如下：m/n=8/10=0.8,
7/20=0.35,„„
,
249/500=0.498, 501/1000=0.501, 10001/2000=0.5000
，由此看出當投擲次數
n
足夠大時,f=m/n→0.5，稱
P
(A)=0.5
，或簡寫為：
P
=0.5
。當
n
足夠大時，可以
用
f
估計
P
。

隨機事件概率的大小在
0
與
1
之間，即
0<
P
<1
，常用小數或百分數表示。
P
越接
近
1
，
表示某事件發生的可能性越大；
P
越接近
0
，
表示某事件發生的可能性越
小。
P
＝
1
表示事件必然發生，
P
＝
0
表示事件不可能發生，它們是確定性的，不
是隨機事件，但可以把它們看成隨機事件的特例。

若隨機事件
A
的概率
P
(A)≤
a
，習慣上，當
a
=0.05
時，就稱
A
為小概率事件。
其統計學意義是小概率事件在一次隨機試驗中不可能發生。
例如，
某都市大街上
疾駛的汽車撞傷行人的事件的發生概率為
1/
萬，但大街上仍有行人，這是因為

「被撞」事件是小概率事件，
所以行人認為自己上街這「一次試驗」中不會發生
「被撞」事件。
「小概率」的標准
a
是人為規定的，
對於可能引起嚴重後果的事
件，如術中大出血等，可規定
a
=0.01
，甚至更小。

誤差
是指測定結果與真實結果之間的差值
。
對任何一個物理量進行的測量都不可能得出一個絕對
准確的數值，即用測量技術所能達到的最完善的方法，測出的數值也和真實值存在差異，這種測
量值和真實值的差異稱為誤差。

誤差的分類

誤差分為
絕對誤差
和
相對誤差
。
也可以根據誤差的來源分為
系統誤差
（又稱偏性）
和
隨機誤差
（又
稱機會誤差）。

5

1
、
絕對誤差是測量值對真值偏離的絕對大小，因此它的單位與測量值的單位相同。

2
、
相對誤差則是絕對誤差與真值的比值，因此它是一個百分數。一般來說，相對誤差更能
反映測量的可信程度
。
相對誤差
等於測量值減去真值的差的絕對值除以真值
，
再乘以百分之一百
。

3
、
系統誤差是由一些固有的因素（如測量方法的缺陷）產生的，理論上總是可以通過一定
的手段來消除。如天平的兩臂應是等長的，可實際上是不可能完全相等的；天平配置的相同質量
的砝碼應是一樣的，可實際上它們不可能達到一樣。

4
、
隨機誤差是由於在測定過程中一系列有關因素微小的隨機波動而形成的具有相互抵償性
的誤差（也稱為偶然誤差和不定誤差）。

請採納

如果你認可我的回答，敬請及時採納，
~如果你認可我的回答，請及時點擊【採納為滿意回答】按鈕
~~手機提問的朋友在客戶端右上角評價點【滿意】即可。
~你的採納是我前進的動力
~~O(∩_∩)O，記得好評和採納，互相幫助

④ 怎樣學習衛生統計學

你好，我在大學里學的是統計學專業，並且是衛生方向的，當時我得專業課就是衛生統計學，現在已經畢業。
在這里，我想問你的是，你學習這門的動機是什麼？是為了更好的來完成臨床科研里的實驗數據的分析，寫論文呢？還是就是想讀這個專業？如果是前者的話，說明你很有學習動力，前途無量；如果是後者的話，我作為一個醫學統計學專業的本科畢業生告訴你，選擇請慎重橡擾漏！我現在讀這個專業，感覺不倫不類，畢竟國內對這一塊目前來說發展很是不好，只能說前景很好，但是多少年之後才能趕上這個號前景是未知的....
學習統計，主要的就是要有統計學的思想，建議你首先從實驗設計部分開始梁爛學起，因為在分析的時候，首先也是根據不同的實驗設計來選擇不同的統計學方法的；然後就是統計學里的基本術語的學習，象總體，樣本，隨機抽樣等，一定要深入理解，理解本質；其次就是統計描述，統計推斷（假設檢驗和參數估計）；當然在學習之前你還要基本的學習一下一些常見的分布，比如正態分布，泊松分布，t分布等李或，這些對於你再學習後面的知識（因為統計學的知識基本上就是以這些分布問題展開的）大有好處。
最後，祝你學習成功，順利！

⑤ 醫學統計方法有哪些

1. 多組率的比較用卡方檢驗（χ2檢驗，chi-square test)
直接用幾個率的數值比較，與直接用原始數據錄入比較，結果會有什麼不同？卡方值會受樣本量的影響，樣本越多，卡方值越大。
2.多組計量資料比較採用方差分析(F檢驗) ，不能用t檢驗。當方差分析結果為P<0.05時，只能說明k組總體均數之間不完全相同。若想進一步了解哪兩組的差別有統計學意義，需進行多個均數間的多重比較，即SNK-q檢驗 (多個均數兩兩之間的全面比較 )、LSD-t檢驗 (適用於一對或幾對在專業上有特殊意義的均數間差別的比較)和Dunnett檢驗 (適用於k-1個實驗組與一個對比組均數差別的多重比較 )。
3.非正態分布多組數據之間比較選用非參數檢驗、單樣本中位數檢驗（符號檢驗和 Wilcoxon 檢驗）、雙樣本中位數檢驗（Mann-Whitney 檢驗）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位數和 Friedman 檢驗）
4.按血糖水平從低到高分成多組，進行多組之間死亡率的比較，由於死亡率同樣受年齡、性別、病史、血脂等因素的影響，所以需選取合適統計方法實現「調整年齡、性別等危險因素後，按血糖分組進行死亡率的比較（由血糖從低到高分成的4組）」。
①年齡是定量變數（是數值），調整年齡的方法可在Logistic回歸中運用，連續性變數年齡加入covariate中，當成協變數，就可以調整年齡，age-adjusted odds ratio就能得到了。
②性別性別是二分類變數，不是定量變數，不可在LOGISTIC回歸里比較。調整性別可在卡方檢驗中採取分層的方法比較。
如果為多分類LOGISTIC回歸，在選擇用multinomianl LOGISTIC回歸中，可選入年齡等進入covariate，觀察年齡的配比情況。可把性別選入factors(自變數)。這樣可以實現調整年齡、性別等危險因素。
5.回顧性研究(1)臨床妊娠率和女性年齡的關系+(2)男性影響臨床妊 娠的精子參數比較：
數據類型及變數的說明：y：計量
擬採用的分析方法：卡方檢驗
擬採用的分析軟體：spss
原始數據附件及格式：word表
能否用其他方法統計分析：可用卡方分割，調整檢驗水準（根據比較的次數N，校正後的檢驗水準為0.05/N）。
6.重復t檢驗：多個樣本均數間的兩兩比較(又稱多重比較)不宜用t檢驗，因為重復數次，t檢驗將增加第一類錯誤的概率，使檢驗效率降低。此時宜用方差分析，並在此基礎上用兩兩比較方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。
對於同一對均數間的差異，用t檢驗無顯著性，而兩兩比較可能有顯著性，可見錯誤選用統計方法將推出錯誤結論。

⑥ 衛生統計學簡答題：統計資料的類型有哪些分清資料的類型意義何在

衛生統計資料一般分為計量資料與計數資料兩大類，介於其中的還有等級資料，不同類型的資料應採用不同的分析方法。因此，搞清楚下面的定義對以後學習具體的統計方法很重要。
①計量資料：對每個觀察單位的各樣項指標用定量的方法，通過測量得到的數值，我們把這樣的資料稱為計量資料，一般有度量衡等單位。如調查某地10歲女童的身體發育狀況，以人為觀察單位，每個人的身高（cm）、體重（kg）和血壓（mmHg）等；又如以每個采樣點為觀察單位，測得不同采樣點的二氧化碳濃度（mg/L）。
②計數資料：先將觀察單位按某種屬性或類別分組，然後清點所得各組的觀察單位數，稱為計數資料。例如對某小學全體學生進行蛔蟲卵糞檢，每個學生是一個觀察單位，將每個學生按糞檢結果陽性與陰性分組，得每組人數；又如調查某人群的血型分布，醫學教|育網搜集整理按A、B、AB、O四型分組，得各血型組的人數。
③等級資料：將觀察單位按某種屬性的不同程度分組，所得各組的觀察單位數，稱為等級資料。例如用某葯治療若干痢疾病人，其中治癒、顯效、有效、無效人數。這類資料與計數資料不同的是：屬性的分組有程度的差別，各組按大小順序排列；與計量資料不同的是：每個觀察單位未確切定量，因而稱為半計量資料。對分辨計量資料和計數資料，原則上並不困難。通常凡是用儀器測得的數據都是計量資料，如身高、體重、肺活量、紅細胞數、白細胞數、等屬計量資料。通常按性質、類別分組後清點得到的數目，如男性人數、女性人數，陽性人數，陰性人數，對動物實驗的各種結果的例數等都是計數資料。按等級分組資料不難確認，凡是按程度不同分多個組後清點數目，一般都屬等級資料了。
分清資料類型是統計分析的基礎，任何分析都是先確定資料類型，然後根據資料選擇相應的統計分析方法。

⑦ 常用的衛生統計檢驗方法分為哪兩類統計分析包括哪兩部分統計學聯系的三種可能情況是

衛生統計檢驗的確很有意思。
不過一般來說，襪世櫻檢驗分參數檢驗和非參數檢驗。
統計告叢分析包括描述統返早計和推論統計。
統計學聯系包括無關、相關和因果。（這個僅供參考）

⑧ 衛生統計學的學習《衛生統計學》應注意如下問題

1）正確、全面的理解統計學的一些基本概念和基本思想：如前所述，《衛生統計》應屬「專業統計」，由於「專業統計」主要強調統計方法的實際應用，對方法的原理一般不做過多介紹，所以學生在本課程的學習過程中會對一些公式、方法、概念難以理解，會有許許多多的「為什麼」，因而感到課程難學難懂，對課程難以全面把握。針對這一問題，從應用的角度從發，學生應重點理解基本的統計學概念、原理、基本思想，對公式的來源可不做過多的深究。上課認真聽講，課後加強與老師、同學的交流，對正確理解概念、基本思想將起到事半功倍的作用。
2）淡化繁瑣、復雜的計算：隨著信息技術的飛速發展，計算機隨處可見，各種數據處理軟體和統計軟體唾手可得，這就使得我們能從繁瑣復雜的統計計算中解脫出來。但其負面作用是計算機和統計軟體的盲目使用，不管是什麼研究類型的數據都簡單地交給計算機處理，用計算機取代統計，造成大量統計方法的濫用和誤用。醫學研究的許多數據關繫到人群的健康，統計方法的誤用會導致嚴重的倫理問題。這就提示我們要注重「統計方法」的選擇、重視「數據質量」的保證和統計結果的「表達」。
3）結合實踐、勤於練習：由於《衛生統計學》前後章節內容聯系非常密切，前一章節學習的好壞對後續章節的學習將產生較大影響，這就要求學生對每一章節的內容都能較好的掌握。實現這點的較好方法是及時的對每一章節的例題、練習親自完成一遍，特別是分析思考題。由於課本的練習題並非完全意義的實際問題（已經整理處理），所以要想把所學統計方法解決實際科研問題，還必須有施展這些方法的舞台，由於條件限制，在校學生不可能從事完整的一項科研工作，但學生課余時間可通過網路或圖書館閱讀醫學雜志上的科研論文，了解別人的統計設計思路和統計分析方法，經常參加碩士研究生的開題報告和論文答辨。相信通過這一系列的學習，你對基本的統計方法的運用必將是得心應手、游刃有餘。
統計過程是一項使信息變成知識、知識有利於科學進步的過程。在這一過程在你將領會到統計學的精髓和奧秘，同時你也將體會到統計思維和推理的快樂，因為一項科學的統計過程，就是醫學進步的過程。 本書是在國家中醫葯管理局規劃指導下，全國高等中醫葯教材建設研究會具體組織，由十多所高等中醫葯院校聯合編寫，供全國高等中醫葯院校管理類專業使用的新世紀全國高等中醫葯院校規劃教材。
新世紀初十年來，全國各中醫葯院校相繼開設了醫葯經營管理、醫療保險、市場營銷、醫院管理等專業，這些專業都離不開衛生統計學的應用。衛生統計學是應用概率論與數理統計的原理和方法，研究衛生事業管理與衛生經濟中出現的不確定性現象的一門應用學科，是一門重要的定量研究工具。運用統計分析可以發現醫療和衛生事業中客觀存在的規律，對相關結論進行適當的量化，得到科學的結論，可以培養學生的統計思維和嚴謹的科學態度。
本教材共分15章，強調「三基」訓練，重視實際應用。第一章介紹定量資料的統計描述，第二章介紹分類資料的統計描述，第三章介紹常見概率分布的知識以及應用，第四章介紹參數估計，等五章介紹假設檢驗，第六章介紹方差分析，第七章介紹列聯表資料分析，第八章介紹非參數檢驗，第九章介紹相關與回歸。前九章屬於基本統計。第十章到第十四章屬於專業統計的內容，是衛生統計中經常使用的方法。第十五章為實驗設計，管理類專業使用較少。故列在最後僅供參考。 第一章 定量資料的統計描述
第一節 基本概念
一、總體
二、樣本
三、變數
第二節 定量資料的統計描述
一、位置性度量
二、離散性度量
第三節 常用統計圖表
一、定量資料的頻數分布表
二、統計表
三、統計圖
第四節 DPS軟體簡介
一、DPS的基本操作
二、DPS的函數
實驗
第二章 分類資料的統計描述
第一節 分類資料的頻數分布
第二節 分類資料常用相對數
一、比率
二、強度
三、相對比
第三節 衛生統計常用相對數
一、人口統計指標
二、疾病統計指標
三、醫院統計指標
四、流行病學調查資料分析指標
五、應用相對數時應注意的問題
第四節 率的標准化
一、直接法標准化率
二、使用標准化法應注意的問題
第五節 動態數列及其分析指標
一、絕對增長量、發展速度和增長速度
二、平均發展速度和平均增減速度
實驗二
第三章 概率分布
第一節 二項分布
一、二項分布的前提條件
二、二項分布的概率函數
三、二項分布的均數與標准差
第二節 Poisson分布
一、Poisson分布的前提條件
二、Poisson分布的概率密度函數
三、Poisson分布的均數與標准差
第三節 正態分布與標准正態分布
一、正態分布
二、標准正態分布
第四節 正態分布的應用
一、確定醫學參考值范圍
二、三種分布的漸近關系
三、正態分布應用於質量控制
實驗三
第四章 參數估計
第一節 抽樣分布與抽樣誤差
一、樣本均數的抽樣分布和抽樣誤差
二、樣本率的抽樣分布與抽樣誤差
第二節 t分布
第三節 總體均數與總體概率的估計
一、參數估計
二、置信區間
實驗四
第五章 假設檢驗
第一節 假設檢驗原理
第二節 單樣本正態資料的假設檢驗
一、正態總體均數的假設檢驗
二、正態總體方差的假設檢驗
第三節 兩樣本正態資料的假設檢驗
一、配對樣本資料的t檢驗
二、成組資料的方差齊性檢驗
……
第六章方差分析
第七章列聯表資料分析
第八章非參數檢驗
第九章相關與回歸
第十章Logistic回歸
第十一章時間序列分析
第十二章綜合評價
第十三章生存分析
第十四章調查設計
第十五章實驗設計
附錄一統計用表
附錄二課外練習題
附錄三模擬測驗試卷
參考文獻

⑨ 衛生統計學身高用什麼統計方法

1.指數法2.離差法3.百分位數法4.相關回歸法5.生長速度評價法6.發育渣雀年齡評價法1.指數法2.離差法3.百分位數法4.相關回歸法5.生長速度評價法6.發育年吵裂齡評價法1.指數法2.離差法3.百分位數法4.相關回歸法5.生長速度評價法6.發育年齡評價法1.指數法2.離差法3.百分位數法4.相關回歸法5.生長速度評價法6.發育年齡評價法1.指數法2.離差法3.百分位數法4.相關回歸法5.生長速度評如碰早價法6.發育年齡評價法