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流行病学原理 Dona Schneider, PhD, MPH,FACE
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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 ）
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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 ）
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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
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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
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伦敦关于死亡数的生命表
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Graunt ’ s 观察 男婴的多出生 婴儿高死亡率 不同季节的死亡率
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1632 年的年死亡率：十大致死因素
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1900 年美国主要致死因素
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地方性流行和流行
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人口金字塔
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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
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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。
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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。
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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
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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
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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）
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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
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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
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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
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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 ”
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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
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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）
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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）
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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
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平均 最常使用集中趋势 算术平均 公式： x = ∑ x / n 外层敏感度
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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方差
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标准差
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对称分布和倾斜分布
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对称分布和倾斜分布的频率图
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12 位病人的五点焦虑衡量指数
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12 位精神病人的频率图
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夏季露营发生的需要急诊处理的事故
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直方图
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频数多边形
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频数多边形和直方图
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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）
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