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lysandra
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流行病学原理

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Presentation Transcript

  1. 流行病学原理 Dona Schneider, PhD, MPH,FACE

  2. 流行病学定义 • Epi + demos + logos = “降临于人类的东西” • 关于人群中疾病发生频率的分布范围和决定因素的研究。(MacMahon and Pugh, 1970)

  3. 流行病学定义 • 关于特定人群中健康相关状况或事件的分布范围和决定因素的研究,以及运用该研究对健康问题进行控制。(John Last, 1988)

  4. 流行病学的运用 • 识别病因 Legionnaire’s 病 • 完成疾病的临床构图 Tuskegee 实验 • 判断治疗和预防的效果 乳房X线光片,临床实验 • 分辨新综合症 不同种类的肝炎

  5. 流行病学的运用 • 监护一个团体,地区或国家的健康 监督,事故报告 • 判断可能性的表述中有多大概率 DES 女儿 • 研究时间上的趋势对未来采取预防措施 吸烟和肺癌 估计健康服务的需求

  6. 伦敦关于死亡数的生命表

  7. Graunt’s观察 • 男婴的多出生 • 婴儿高死亡率 • 不同季节的死亡率

  8. 1632年的年死亡率:十大致死因素

  9. 1900年美国主要致死因素

  10. 1900年美国主要致死因素

  11. 地方性流行和流行

  12. 人口金字塔

  13. 统计学 • 统计学:应用数学一大分支,运用一系列步骤浓缩,描述,分析和阐明信息 • 生物统计学:统计学有关健康信息的亚学科

  14. 统计学(续) • 描述统计:对信息定量总结的方法 中心趋势的估计 离散度的估计 • 推论统计:基于人群中的亚单位(样本)提供的信息作出关于更大人群的一般化结论的方法。

  15. 总体和样本 • 在决定使用何种统计检验之前,我们应该知道我们的信息代表的是一个总体还是一个样本 • 样本是可以代表总体的子集。

  16. 样本 • 随机采集的样本具有代表性(也就是,每一个数据点和其他所有数据点拥有同等的被选择的机会) • 在一些情况下,样本可能是分类的,但在每一类中必须随机

  17. 例子 • 我们需要采集一个样本,可以反映人口的性别和年龄: 按性别将数据分类 在每一类中,在进一步按年龄分类 在每一个性别/年龄类中随机选择,从而选出的数据关于人口成比例

  18. 总体和样本 • 你可以区分某个统计是关于总体的还是关于样本的: 希腊字母代表总体参数(未知但是固定) 阿拉伯字母代表样本统计(已知但是随机)

  19. 数据的分类 定性或定量 • 定性:非数字的或绝对的 例:性别,种族/种族划分 • 定量:数字的 例:年龄,体温,血压

  20. 数据的分类 离散或连续 • 离散:有固定数字或数值 例:婚姻状况,血型,孩子的数目 • 连续:有不定的数字或数值 例:身高,体重,体温

  21. 提示 • 定性(绝对)的数据是离散的 • 定量(数字)的数据可能是: 离散的 连续的

  22. 定性数据:名词性的 • 数据落在没有自然顺序的互斥种类(离散) • 例如: 种族/种族划分 性别 婚姻状况 ICD-10 代码 二分的数据,如HIV+或HIV-;“是”或“不是”

  23. 定性数据:一般的 • 数据落在有范围或分等级的互斥种类(离散) • 例如: 等级 社会经济状况 疾病的程度 低,中,高

  24. 定量数据:间断的 • 标准单位测量的数据 • 衡量的不仅仅是一数据点不同于另一个数据点,还衡量相差多少 • 例如: 自发病以来持续了多少天(离散) 华氏或摄氏温度(连续)

  25. 定量数据:比率 • 标准单位测量的数据,0代表完全没有 • 例如: 孩子的数目(离散) 开尔文温度(连续)

  26. 描述生物统计学回顾 • 平均 • 中位数 • 众数和极差 • 方差和标准差 • 频数分布 • 直方图

  27. 平均 • 最常使用集中趋势 • 算术平均 公式:x = ∑x / n • 外层敏感度

  28. 例如:每周发生意外事故的次数 8, 5, 3, 2, 7, 1, 2, 4, 6, 2 x = (8+5+3+2+7+1+2+4+6+2)/10 = 40/10 = 4

  29. 中位数 • 将一定范围内的数据分成相等的两部分的数值 • 将数据排序: 如果n是偶数,取观察值中间两数的平均数 如果n是奇数,取观察值的中间数为中位数

  30. 给定一个偶数观察值(n=10): 例如:1,2,2,2,3,4,5,6,7,8 中位数= (3+4)/2 = 3.5 给定一个奇数观察值(n=11): 例如:1,2,2,2,3,4,5,6,7,8,10 中位数= 4 为第(n+1)/2=(11+1)/2=6个观察值

  31. 众数 • 在一组数中出现次数最多的数 • 例如:1,2,2,2,3,4,5,6,7,8 众数=2

  32. 极差 • 在一个分布中最大数和最小数之间的差值 • 例如:1,2,2,2,3,4,5,6,7,8 极差= 8-1 = 7

  33. 方差和标准差 • 衡量关于平均数数值的离散度(或散度) 如果数值均接近平均数,方差值小 如果数值均远离平均数,方差值大

  34. 方差

  35. 标准差

  36. 对称分布和倾斜分布

  37. 对称分布和倾斜分布的频率图

  38. 12位病人的五点焦虑衡量指数

  39. 12位精神病人的频率图

  40. 夏季露营发生的需要急诊处理的事故

  41. 直方图

  42. 频数多边形

  43. 频数多边形和直方图

  44. 描述统计 • 用来作为关注健康相关结果的第一步 • 检测事件发生的次数确认是否增长(流行) • 检测事件的类型,找出哪些人会得病(人口统计学的不同),在什么地方什么时候得病(空间/事件不同)