基本流行病统计分析方法及统计分析软件的应用优品文档.ppt

【流行病学统计分析方法与统计软件应用】 流行病学研究中，统计分析扮演着至关重要的角色，它帮助我们理解并解释疾病的发生、发展以及预防措施的效果。统计分析方法包括了对数据的预处理、描述性统计和推断性统计等步骤。在这一领域，常用的统计分析软件如SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）提供了强大的工具来完成这些任务。 1. **变量的分类** - **定量变量**：分为连续型变量和离散型变量。连续型变量如身高、体重，其值可以在一定范围内连续变化；离散型变量如新生儿数量，其值为整数且在数轴上是有限或无限可数的。 - **定性变量**：包括分类变量和有序变量。分类变量如性别（二分类）和血型（多分类），有序变量如满意度（五级分类）或实验室检验结果（-、±、+、++、+++）。 2. **统计描述** - **集中趋势**：衡量数据集中的主要倾向，如平均数、中位数和众数。例如，血清铁含量的集中趋势可能是18μmol/L附近。 - **离散趋势**：反映数据的变异程度，如标准差、方差和四分位数间距。对于离散型变量，可以通过频数分布图来直观展示。 3. **SPSS软件应用** - SPSS能进行各种统计测试，如正态性检验（如Shapiro-Wilk test），通过数据→加权个案菜单，可以判断数据是否符合正态分布。 - 对于多个组别的比较，如三组肺活量的比较，可以使用ANOVA（方差分析）或t检验，如果数据不满足正态分布，可能需要采用非参数检验。 - 交叉表分析可用于两组或多组的频数分布比较，如性别与健康状况的关联。 4. **统计图表** - **直条图**适合于离散型变量的频数分布，如产前检查次数。 - **直方图**适用于连续型变量的频数分布，通过等距分组展示数据的分布形态。 5. **统计指标** - 集中趋势指标包括平均数、中位数和模式，用于描述数据集的“中心位置”。 - 离散趋势指标如标准差和方差，揭示数据的分散程度。 理解和掌握这些统计方法及软件应用对于流行病学研究至关重要，它们能够帮助我们从大量的数据中提取出有意义的信息，进而制定更有效的公共卫生策略和干预措施。在实际应用中，需根据数据特性选择合适的统计方法，并结合软件工具进行准确分析。