《卫生统计学》PPT课件
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2024年度-《卫生统计学》教学课件
的波动范围。
03
相关与回归分析
通过探讨两个或多个变量之间的关系，可以揭示它们之间的内在联系。
在卫生研究中，相关与回归分析可用于探讨影响健康状况的因素及其作
用大小。
29
实验设计在卫生领域的应用
临床试验设计
在药物研发和治疗方案评价中，临床试验设计至关重要。通过合理的实验设计，可以控制 干扰因素，准确评估治疗效果和安全性。
THANKS
感谢观看
31
17
随机变量及其分布
随机变量的定义与分类
离散型随机变量及其分布
连续型随机变量及其分布
随机变量的数字特征
了解随机变量的概念，掌握随 机变量的分类方法，如离散型 随机变量和连续型随机变量等 。
熟悉离散型随机变量的定义和 常见分布，如二项分布、泊松 分布等，能够运用这些分布求 解一些实际问题。
了解连续型随机变量的定义和 常见分布，如正态分布、指数 分布等，能够运用这些分布描 述一些实际问题的概率特征。
理解随机变量的数字特征的概 念和意义，如数学期望、方差 、协方差和相关系数等，能够 运用这些数字特征分析和比较 不同随机变量的特性。
18
04
统计推断
19
抽样分布
抽样分布的概念
随机抽样
阐述抽样分布的定义、性质及其在统计推 断中的作用。
介绍简单随机抽样、分层抽样、整群抽样 等常用抽样方法及其特点。
样本均数的抽样分布
1 2
描述疾病分布
通过收集和分析疾病发病率、死亡率等数据，描 述疾病在人群中的分布情况，为制定卫生政策和 干预措施提供依据。
评估健康状况
利用描述性统计方法，对人群的健康状况进行评 估，如计算平均寿命、健康期望寿命等指标，反 映人群整体健康水平。
卫生统计学绪论 PPT
搜集资料
是根据设计的要求，获得准确可靠的原始资料，是统计 分析结果可靠的重要保证。 统计报表。如法定传染病报表，职业病报表，医院工作 报表等。 经常性工作记录。如经常性的卫生监测记录、健康检查 记录等。 专题调查或实验
整理资料
整理资料目的就是将搜集到的原始资料进行反复核 对和认真检查，纠正错误，分类汇总，使其系统化、条 理化，便于进一步的计算分析。 净化原始数据，使其系统化、条理化，便于进一步计算
实际研究中，常常是从总体中随机抽取一部分观察 单位组成样本，对样本进行研究，用样本信息推断 总体特征。 样本是从总体中随机抽取的部分观察单位的集合。
样本的观察单位数称为样本含量。
抽样的要求： 1. 随机抽样，要保证总体中各个观察单位都有同等
的概率被抽中进入样本； 2. 样本中要有足够的样本含量。
(三)参数与统计量 总体的统计指标称为参数，习惯用希腊字母表示总
重点掌握：基本概念、方法的使用条件、注意事项 培养统计思维方法：逻辑思维
作业
作业： P388(医学统计学，第2版，李晓松): 二、最佳选择题的1-5小题。
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与你们所学专业相关不确定性问题有哪些？ 能用统计学方法解决吗?
统计学和卫生统计学的概念
统计学是运用数理统计和概率论的原理和方法，研究 数据资料的搜集、整理和分析与推断的科学，是认识 社会和自然现象客观规律的数量特征的重要工具。是 一门处理数据中变异的科学与艺术。
卫生统计学是把统计学理论、方法应用于医疗卫生实 践和医学科研及公共卫生领域的一门应用学科。
统计学的任务就是在同质的基础上，对个体变异进 行分析研究，揭示由变异所掩盖的同质事物内在的 本质和规律。
(二)总体与个体
总体是根据研究目的所确定的同质观察单位的集合.
卫生统计学培训课件培训课件
12.02.2024
卫生统计学培训课件
6
150名成年男子的红细胞数（1012/L）频数分布
组段
频数 f
频率（%）
3.7~ 3.9~ 4.1~ 4.3~ 4.5~ 4.7~ 4.9~ 5.1~ 5.3~ 5.5~ 5.7~5.9 合计
1
0.67
4
2.67
11
7.33
17
1.13
26
17.3
32
21.3
例如：身高、体重、性别、血型、反 应、疗效等
12.02.2024
卫生统计学培训课件
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二、同质与变异
变量值：变量的观察结果 例如：身高 1.65米 ； 体重 52公斤
性别 女 ； 血型 “O”型 反应 阴性 ； 疗效 好转
12.02.2024
卫生统计学培训课件
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二、同质与变异
同质（homogeneity） ：给个体规定的
12.02.2024
卫生统计学培训课件
4
例1
我的红细胞数比其他同事都低， 我是病了吗？
12.02.2024
卫生统计学培训课件
5
150名正常成年男子的红细胞数(1012/L)
3.98 5.39 4.54 4.74 5.13 4.43 4.81 4.67 4.67
4.96 3.79 5.49 4.66 5.26 4.90 4.90 5.40 5.29
4.17 4.28 4.63 4.94 4.33 4.84 4.75 4.77 5.38
4.01 4.49
……
……
……
……
……
5.30 4.97 5.29 4.85 5.88 4.49 4.62 4.77 5.38
卫生统计学 统计基本概念护理课件
数据质量控制的措施
建立数据管理制度、培训数据采集人员、统一数据采集标准和方法、定期进行数据质量检 查和校验。
数据质量评价的指标
准确性、完整性、一致性和及时性等指标用于评价数据质量，确保数据的真实可靠和准确 反映研究问题。
护理结局的评价指标
评价指标的选择
根据研究目的和研究 问 题，选择合适的护理结 局评价指标，如患者满 意度、健康状况、生活 质量等。
THANKS
假设检验的注意事项
假设检验的结果是有条件的，需要考虑到样本误差和检验水准的 影响。
方差分析
方差分析的概念
方差分析是用来比较不同组别间数据的变异程度和影响因素的方法。
方差分析的基本思想
通过比较不同组别的变异程度，判断不同因素对数据变异的影响程 度。
方差分析的应用场景
在医学研究中，方差分析常用于比较不同组别间的治疗效果、不同 药物的效果等。
样本量估算的方法 根据研究目的和预期效应大小，选择合适的统计方法和公 式进行样本量估算，同时考虑研究设计的复杂性和可行性。
样本量估算的步骤 确定研究的主要变量和参数、选择适当的统计方法、计算 样本量、考虑适当的样本量调整因素。
护理数据的质量控制
数据质量控制的意义
护理数据的质量直接关系到研究结果的可信度和实用性，因此对数据的收集、整理、分析 和存储进行质量控制至关重要。
生存函数的估计 生存函数描述的是个体在某一时间点之前仍然存 活的概率，可以通过概率函数或经验生存函数来 估计。
生存函数的模型 生存函数可以用多种模型进行拟合，如指数分布 模型、Weibull分布模型等。
统计方法在护理领域的应 用
护理研究中的样本量估算
样本量估算的意义 在护理研究中，样本量估算有助于确保研究结果的可靠性 和有效性，避免因样本量不足或过大而导致的误差和资源 浪费。
建立数据管理制度、培训数据采集人员、统一数据采集标准和方法、定期进行数据质量检 查和校验。
数据质量评价的指标
准确性、完整性、一致性和及时性等指标用于评价数据质量，确保数据的真实可靠和准确 反映研究问题。
护理结局的评价指标
评价指标的选择
根据研究目的和研究 问 题，选择合适的护理结 局评价指标，如患者满 意度、健康状况、生活 质量等。
THANKS
假设检验的注意事项
假设检验的结果是有条件的，需要考虑到样本误差和检验水准的 影响。
方差分析
方差分析的概念
方差分析是用来比较不同组别间数据的变异程度和影响因素的方法。
方差分析的基本思想
通过比较不同组别的变异程度，判断不同因素对数据变异的影响程 度。
方差分析的应用场景
在医学研究中，方差分析常用于比较不同组别间的治疗效果、不同 药物的效果等。
样本量估算的方法 根据研究目的和预期效应大小，选择合适的统计方法和公 式进行样本量估算，同时考虑研究设计的复杂性和可行性。
样本量估算的步骤 确定研究的主要变量和参数、选择适当的统计方法、计算 样本量、考虑适当的样本量调整因素。
护理数据的质量控制
数据质量控制的意义
护理数据的质量直接关系到研究结果的可信度和实用性，因此对数据的收集、整理、分析 和存储进行质量控制至关重要。
生存函数的估计 生存函数描述的是个体在某一时间点之前仍然存 活的概率，可以通过概率函数或经验生存函数来 估计。
生存函数的模型 生存函数可以用多种模型进行拟合，如指数分布 模型、Weibull分布模型等。
统计方法在护理领域的应 用
护理研究中的样本量估算
样本量估算的意义 在护理研究中，样本量估算有助于确保研究结果的可靠性 和有效性，避免因样本量不足或过大而导致的误差和资源 浪费。
卫生统计学PPT
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（3）可靠性
• 即实验的结果要具有可重复性，即由科研课题的样本得出的结果
所推测总体的结论有较大的可信度。 • 由于个体之间存在差异，只有观察一定数量的个体方能体现出其 客观规律性。如果根据少数几例就下结论，这种结论可靠性差， 体现不了规律，可能被后人所否定。
• 每个样本的含量越多，可靠性就会越大，但是例数增加，人力、
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【第二章】 集中趋势的统计描述
17
第二节 描述集中趋势的统计指标
• 描述一组观察值集中位置或平均水平的统计指标。
• 常用的有算术均数、中位数、众数、百分位数。
18
一、算术均数
• 算术均数（mean），简称均数 x 。
观察值是：
x1 , x2 , , xn
x1 x2 xn x n
则中位数M = 6（天）。
• 例如：8名患者食物中毒的潜伏期（小时）分别为 1，2，2，3，5，6，8，15，
则中位数M =（3+5）/2 = 4（小时）。
• 中位数适用于各种分布类型的资料，尤其是偏态分布资料。 • 对于分布大致对称的资料，中位数接近于算术均数。
21
四、百分位数
• 百分位数（percentile），用PX表示 。 • 将n个观测值从小到大排列，这n个观测值中
6
3、总体和个体
• 总体：一个统计问题所研究对象的全体。
个体：总体中的每一个单个成员。
例如：研究Haier29寸彩电的质量问题。 例如：某次研究进行随机抽样，测量得到北京市100名健康成年 男子的血清总胆固醇值，则研究总体为?
7
4、同质和变异
• 同质：总体中个体存在的共性。
• 变异：总体中个体存在的差异。
《卫生统计学》PPT课件：01 绪论-
过低 正常 正常 正常 异常
定量变量 定性变量
• 若按正常3人，异常2人分组→二分类变量
• 若按过低1人，正常3人，过高1人分组→ 等级资料
第四节 基本概念
• 总体与样本 • 误差 • 概率和频率 • 参数与统计量
总体与样本
总体(population)：就是根据研究目的确定的同 质观察单位的全体，确切的说，是同质的所有观察单 位某种变量值的集合。
误差
误差：统计上所说的误差泛指测量值与真实值之 差。主要有以下二种：
(1)系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器
不准确、标准不规范等人为原因，造成观察结果
偏大或偏小，这种误差称为系统误差。 (2)随机误差：由于一些非人为的偶然因素使得结 果或大或小，是不确定、不可预知的。
A、 随机测量误差
在消除了系统误差的前提下，由于非人为的偶 然因素，对于同一样本多次测定结果不完全一样， 结果有时偏大有时偏小。
问题讨论： 新药米氮平治疗抑郁症是否疗效？
讨论：如果你是这个科研项目的负责 人该怎么做？
• 米氮平治疗抑郁症患者10例8 例有效，有效率80%？
• 米氮平治疗抑郁症患者100例 80例有效，有效率80%？
• 米氮平治疗抑郁症患者100例80 例有效，有效率80%
• 安慰剂治疗抑郁症患者100例60 例有效，有效率60%？
• 根据统计显示，多数车祸发生在车子行 驶于一般车速的时候，只有少数发生在 车速超过每小时150公里以上的时候。这 是否表示开快车比较安全？
• 解析：不是，多数人以一般中速开车， 自然多数车祸发生于一般车速。
• 统计显示在亚利桑那州有较多的人死于 肺部疾病，这是否表示和别的州比较起
来，亚利桑那的气候比较容易感染肺部 疾病？
定量变量 定性变量
• 若按正常3人，异常2人分组→二分类变量
• 若按过低1人，正常3人，过高1人分组→ 等级资料
第四节 基本概念
• 总体与样本 • 误差 • 概率和频率 • 参数与统计量
总体与样本
总体(population)：就是根据研究目的确定的同 质观察单位的全体，确切的说，是同质的所有观察单 位某种变量值的集合。
误差
误差：统计上所说的误差泛指测量值与真实值之 差。主要有以下二种：
(1)系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器
不准确、标准不规范等人为原因，造成观察结果
偏大或偏小，这种误差称为系统误差。 (2)随机误差：由于一些非人为的偶然因素使得结 果或大或小，是不确定、不可预知的。
A、 随机测量误差
在消除了系统误差的前提下，由于非人为的偶 然因素，对于同一样本多次测定结果不完全一样， 结果有时偏大有时偏小。
问题讨论： 新药米氮平治疗抑郁症是否疗效？
讨论：如果你是这个科研项目的负责 人该怎么做？
• 米氮平治疗抑郁症患者10例8 例有效，有效率80%？
• 米氮平治疗抑郁症患者100例 80例有效，有效率80%？
• 米氮平治疗抑郁症患者100例80 例有效，有效率80%
• 安慰剂治疗抑郁症患者100例60 例有效，有效率60%？
• 根据统计显示，多数车祸发生在车子行 驶于一般车速的时候，只有少数发生在 车速超过每小时150公里以上的时候。这 是否表示开快车比较安全？
• 解析：不是，多数人以一般中速开车， 自然多数车祸发生于一般车速。
• 统计显示在亚利桑那州有较多的人死于 肺部疾病，这是否表示和别的州比较起
来，亚利桑那的气候比较容易感染肺部 疾病？
《卫生统计学》课件
方差分析的基本思想
比较不同组数据的变异程度，以确定不同因素 对数据变异的影响程度。
单因素方差分析
比较一个因素不同水平下各组数据的变异程度 。
多因素方差分析
比较多个因素不同水平下各组数据的变异程度。
卡方检验
卡方检验的基本思想
通过比较实际观测频数与期望频数之间的差异，判断分类变量之 间是否存在关联性。
预测和预警
03
利用卫生统计学模型和方法，可以对疾病流行趋势进行预测和
预警，提前制定防控措施。
卫生统计学的发展历程
1 2 3
起源
卫生统计学起源于17世纪欧洲的黑死病大流行时 期，当时人们开始用统计学方法研究疾病的流行 规律。
发展
随着科学技术的发展，卫生统计学不断吸收其他 学科的成果，逐渐形成了自己的理论和方法体系 。
Cox比例风险模型
要点一
总结词
阐述Cox比例风险模型的基本原理和应用。
要点二
详细描述
Cox比例风险模型是一种半参数模型，用于分析生存数据 并评估多个因素对生存时间的影响。该模型假设风险函数 的比例风险关系，即不同因素对生存时间的影响是乘性的 ，且随着时间的推移，影响程度保持恒定。Cox模型的应 用广泛，可以用于临床试验、队列研究和病例对照研究中 的生存数据分析，帮助研究者了解疾病预后和评估治疗措 施的效果。
06
统计软件应用
Epi Info软件介绍
应用领域
Epi Info主要用于流行病学和公共卫生领域的数据收集、分析和报告 。
特点
界面友好，适合初学者；提供多种疾病和流行病的数据管理、分析功 能；支持数据导出和与其他软件的交互。
适用人群
公共卫生工作者、流行病学家和卫生统计学家。
比较不同组数据的变异程度，以确定不同因素 对数据变异的影响程度。
单因素方差分析
比较一个因素不同水平下各组数据的变异程度 。
多因素方差分析
比较多个因素不同水平下各组数据的变异程度。
卡方检验
卡方检验的基本思想
通过比较实际观测频数与期望频数之间的差异，判断分类变量之 间是否存在关联性。
预测和预警
03
利用卫生统计学模型和方法，可以对疾病流行趋势进行预测和
预警，提前制定防控措施。
卫生统计学的发展历程
1 2 3
起源
卫生统计学起源于17世纪欧洲的黑死病大流行时 期，当时人们开始用统计学方法研究疾病的流行 规律。
发展
随着科学技术的发展，卫生统计学不断吸收其他 学科的成果，逐渐形成了自己的理论和方法体系 。
Cox比例风险模型
要点一
总结词
阐述Cox比例风险模型的基本原理和应用。
要点二
详细描述
Cox比例风险模型是一种半参数模型，用于分析生存数据 并评估多个因素对生存时间的影响。该模型假设风险函数 的比例风险关系，即不同因素对生存时间的影响是乘性的 ，且随着时间的推移，影响程度保持恒定。Cox模型的应 用广泛，可以用于临床试验、队列研究和病例对照研究中 的生存数据分析，帮助研究者了解疾病预后和评估治疗措 施的效果。
06
统计软件应用
Epi Info软件介绍
应用领域
Epi Info主要用于流行病学和公共卫生领域的数据收集、分析和报告 。
特点
界面友好，适合初学者；提供多种疾病和流行病的数据管理、分析功 能；支持数据导出和与其他软件的交互。
适用人群
公共卫生工作者、流行病学家和卫生统计学家。
卫生统计学课件
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
返回
2012-8-6 西安医学院公共卫生系
搜集资料（collection of data）： 取得准确可靠的原始数据 资料来源：（1）统计报表
（2）经常性的工作记录
（3）专题调查或实验
返回
2012-8-6 西安医学院公共卫生系
整理资料（sorting data） 即净化原始数据，使其系统化、条理化， 便于进一步计算指标和分析。
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
2.定性资料即计数资料、分类资料 （enumeration data）
1）无序分类资料：先将观察单位的某项 指标按性质或类别进行分组，然后计算各 组的数目所得的资料。
①二项分类：两类间互相对立， 如+、-；治愈与未愈。
②多项分类：互不相容的多个类别。
如血型（A、B、AB、O）
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
卫生统计学的主要内容： （1）基本原理和方法
数据处理：统计描述 统计推断 -- 参数估计 假设检验 研究设计：实验研究设计、调查研究设计 （2）健康统计：人口统计 疾病统计 生长发育统计等
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
小结
• • • • 统计工作的步骤 定量资料、定性资料 总体、样本 频率、概率、小概率事件
• 目标总体；研究总体
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
• 样本：是从总体中随机抽取部分观察单位，其 实测值的集合。 • 目的是用样本信息来推断总体特征。 • 样本含量（样本大小、样本例数）：即样本包 含的观察单位数。 • 随机，不是随意，它应保证总体中每个个体被 抽取的机率是相等的。 • 医学研究的现象绝大多数是随机现象。
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P=0.000
h
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例：电针引产
混杂因素在两组的分布 胎膜
产妇状况 已破 未破 已破率 初产 331 273 54.80% 经产 67 100 40.12%
P=0.001 非处理因素在两组间分布不均衡。
h
11
例：电针引产
混杂因素不同状态时，研究因素的分析。
胎膜 产妇状况 例数 成功 成功率 P 已破 初产 331 258 77.9% 0.030
比较结果 处理因素
处理效应
排除“非处理因素”的影响，从而衬托出 “处理因素”的作 用。
h
17
对照(control)
均衡性 (1)对等
除处理因素外，对照组具备与实验组对等的一切非处 理因素。必要时借助假设检验。
(2) 同步
对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于 同一空间和同一时间。
(3) 专设
经产 67 60 90.0% 未破 初产 273 170 62.3% 0.332
经产 100 68
受试对象是处理因素作用的客体。 按受试对象可分：动物实验和人体试验。
动物选择
人的选择
h
13
实验研究的基本要素：实验效应
实验效应是指受试对象接受实验处理后所出现的实 验结果，通常由人或动物相应的各项指标来反映。
高实验的可靠性； 用多个实验单位进行重复(样本含量): 避免把
个别情况误认为普遍情况，把偶然性或巧合 的现象当作必然的规律，通过一定数量的重 复，使结论可信； 同一实验单位的重复观察:保证观察结果的 精度。
h
22
实例1:
《剖腹产同时放置宫内节育器735例的初步观察》将施行剖 腹产手术1562例中的735例作为试验组，在剖腹产的同时放置 宫内节育器。比较两组被观察对象的术后出血、恶露干净时间 和术后副反应等情况。
h
23
实例2:
对治疗炎症的某注射液作临床试验，以另一注射液为对照。 适应症为生殖道感染疾病或口腔感染疾病。 研究者设计了3个组： 试验组：30例生殖道感染，30例口腔感染 对照组：30例生殖道感染，30例口腔感染 开放组：外科感染疾病28例，其他感染15例。 开放组为了增多试验组病例，研究者将试验组和开放组合
规定实验组适应症为：破膜和总产程都不超过24小 时，无感染(无阳性体征，血常规正常)以及第一胎 产后本人同意放置宫内节育器者。
另将筛选剩下的827例作为对照组，不放置宫内节 育器。
本例，受试对象的基本条件不同，试验组较好，而对照组差， 缺乏可比性。
中华妇产科杂志，1985；20(1)：49～50。
客观性
抽样随机 每一个符合条件的实验对象参加实验 的机会相同，即总体中每个个体有相同的机会 被抽到样本中来；
分组随机 每个实验对象分配到不同处理组的机 会相同；
实验顺序随机 每个实验对象接受处理先后的机 会相同。
h
21
基本原则之三：重复(repeated)
可靠性 整个实验的重复:确保实验的重现性，以提
研究设计
收集资料
分析资料
h
结论表达
3
研究设计的意义
良好的科研设计将
较少的人力、物力、时间得到较为可靠的结 果；
合理安排试验因素，提高研究质量和效率； 有效控制实验误差并对其进行估计，保证实
验结果的可靠性稳定性。
h
4
研究的类型
调查
实验
动物实验
临床试验
h
5
实验研究的基本要素
处理因素
并，并与对照组作比较。
h
24
问题所在
对照组的均衡性！
h
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研究设计的常见类型
完全随机分组设计
成组设计
配对设计
正确选择分析方法
h
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研究设计(1): 完全随机设计
完全随机设计(completely random design)：
单因素，多水平
h
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正确应用完全随机设计
完全随机设计是最常用的一种设计方法；
研究设计(2)：配对设计
各组样本含量可以相等，也可以不等，但在总样本 含量不变的情况下，各组样本含量相等时的设计效 率最高；
对照组可以不止一个；各组应达到均衡一致；
各处理组应同期平行进行；
数据缺失对结论影响较小；
对个体间同质性要求较高，在个体同质性较差时， 完全随机设计并不是最佳设计；
每次只能研究一个因素；
h
28
受试对象
实验效应
h
6
实验研究的基本要素：处理因素
外加于受试对象，在实验中需要观察并阐明 其效应的因素，称为处理因素。
注意： 抓住主要因素：最主要、最关键的 明确处理因素和非处理因素(混杂因素) 标准化
h
7
混杂因素
当非处理因素能够影响研究结果，并且其在 试验各组的分布不均衡时，可能会对实验结 果产生干扰！
卫生统计学
研究设计
Research Design
h
1
主要内容
研究设计的意义 实验研究的基本要素 医学科研设计的基本原则
对照 随机 重复
研究设计的常见类型 调查设计
h
2
研究设计的意义
医学科学研究中，研究设计是必不可少的重要环节之一， 要求研究人员具有丰富的专业知识和统计学知识。
医学研究的步骤：
关联性
客观性
准确性与精确性
敏感性与特异性
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14
实验设计的基本原则
基本原则之一：对照 基本原则之二：随机 基本原则之三：重复
h
15
基本原则之一：对照(control)
吃黄金搭档 一年，小孩长高了 5CM，起效了？
h
16
对照组的作用
处理组 处理因素+非处理因素 处理效应+非处理效应 对照组 (无) 非处理因素 (无) 非处理效应
任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不 得借用文献上的记载或以往的结果或其它研究的资料作为 本研究之对照。
h
18
临床试验中的盲法设计
单盲 双盲
你看不见我
你看不见我
你看不见我
双盲双模拟
h
19
双盲双模拟
试验药A
模拟药B
试验药B
模拟药A
试验组受试者
对照组受试者
h
20
基本原则之二：随机（random）
处理方法：
设计上的处理：平衡；转为实验因素
统计方法：分层分析，多元分析
h
8
例：电针引产
研究因素：产妇状况
产妇状况 成功 失败 合计 成功率 初产 428 176 604 70.9% 经产 128 39 167 76.6%
P=0.145
h
9
例：电针引产
混杂因素：胎膜状况。
胎膜状况 成功 失败 合计 成功率 已破 318 80 398 79.9% 未破 238 135 373 63.8%
h
10
例：电针引产
混杂因素在两组的分布 胎膜
产妇状况 已破 未破 已破率 初产 331 273 54.80% 经产 67 100 40.12%
P=0.001 非处理因素在两组间分布不均衡。
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11
例：电针引产
混杂因素不同状态时，研究因素的分析。
胎膜 产妇状况 例数 成功 成功率 P 已破 初产 331 258 77.9% 0.030
比较结果 处理因素
处理效应
排除“非处理因素”的影响，从而衬托出 “处理因素”的作 用。
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17
对照(control)
均衡性 (1)对等
除处理因素外，对照组具备与实验组对等的一切非处 理因素。必要时借助假设检验。
(2) 同步
对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于 同一空间和同一时间。
(3) 专设
经产 67 60 90.0% 未破 初产 273 170 62.3% 0.332
经产 100 68
受试对象是处理因素作用的客体。 按受试对象可分：动物实验和人体试验。
动物选择
人的选择
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实验研究的基本要素：实验效应
实验效应是指受试对象接受实验处理后所出现的实 验结果，通常由人或动物相应的各项指标来反映。
高实验的可靠性； 用多个实验单位进行重复(样本含量): 避免把
个别情况误认为普遍情况，把偶然性或巧合 的现象当作必然的规律，通过一定数量的重 复，使结论可信； 同一实验单位的重复观察:保证观察结果的 精度。
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实例1:
《剖腹产同时放置宫内节育器735例的初步观察》将施行剖 腹产手术1562例中的735例作为试验组，在剖腹产的同时放置 宫内节育器。比较两组被观察对象的术后出血、恶露干净时间 和术后副反应等情况。
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23
实例2:
对治疗炎症的某注射液作临床试验，以另一注射液为对照。 适应症为生殖道感染疾病或口腔感染疾病。 研究者设计了3个组： 试验组：30例生殖道感染，30例口腔感染 对照组：30例生殖道感染，30例口腔感染 开放组：外科感染疾病28例，其他感染15例。 开放组为了增多试验组病例，研究者将试验组和开放组合
规定实验组适应症为：破膜和总产程都不超过24小 时，无感染(无阳性体征，血常规正常)以及第一胎 产后本人同意放置宫内节育器者。
另将筛选剩下的827例作为对照组，不放置宫内节 育器。
本例，受试对象的基本条件不同，试验组较好，而对照组差， 缺乏可比性。
中华妇产科杂志，1985；20(1)：49～50。
客观性
抽样随机 每一个符合条件的实验对象参加实验 的机会相同，即总体中每个个体有相同的机会 被抽到样本中来；
分组随机 每个实验对象分配到不同处理组的机 会相同；
实验顺序随机 每个实验对象接受处理先后的机 会相同。
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21
基本原则之三：重复(repeated)
可靠性 整个实验的重复:确保实验的重现性，以提
研究设计
收集资料
分析资料
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结论表达
3
研究设计的意义
良好的科研设计将
较少的人力、物力、时间得到较为可靠的结 果；
合理安排试验因素，提高研究质量和效率； 有效控制实验误差并对其进行估计，保证实
验结果的可靠性稳定性。
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4
研究的类型
调查
实验
动物实验
临床试验
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5
实验研究的基本要素
处理因素
并，并与对照组作比较。
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问题所在
对照组的均衡性！
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研究设计的常见类型
完全随机分组设计
成组设计
配对设计
正确选择分析方法
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研究设计(1): 完全随机设计
完全随机设计(completely random design)：
单因素，多水平
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正确应用完全随机设计
完全随机设计是最常用的一种设计方法；
研究设计(2)：配对设计
各组样本含量可以相等，也可以不等，但在总样本 含量不变的情况下，各组样本含量相等时的设计效 率最高；
对照组可以不止一个；各组应达到均衡一致；
各处理组应同期平行进行；
数据缺失对结论影响较小；
对个体间同质性要求较高，在个体同质性较差时， 完全随机设计并不是最佳设计；
每次只能研究一个因素；
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28
受试对象
实验效应
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6
实验研究的基本要素：处理因素
外加于受试对象，在实验中需要观察并阐明 其效应的因素，称为处理因素。
注意： 抓住主要因素：最主要、最关键的 明确处理因素和非处理因素(混杂因素) 标准化
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7
混杂因素
当非处理因素能够影响研究结果，并且其在 试验各组的分布不均衡时，可能会对实验结 果产生干扰！
卫生统计学
研究设计
Research Design
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1
主要内容
研究设计的意义 实验研究的基本要素 医学科研设计的基本原则
对照 随机 重复
研究设计的常见类型 调查设计
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2
研究设计的意义
医学科学研究中，研究设计是必不可少的重要环节之一， 要求研究人员具有丰富的专业知识和统计学知识。
医学研究的步骤：
关联性
客观性
准确性与精确性
敏感性与特异性
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14
实验设计的基本原则
基本原则之一：对照 基本原则之二：随机 基本原则之三：重复
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15
基本原则之一：对照(control)
吃黄金搭档 一年，小孩长高了 5CM，起效了？
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16
对照组的作用
处理组 处理因素+非处理因素 处理效应+非处理效应 对照组 (无) 非处理因素 (无) 非处理效应
任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不 得借用文献上的记载或以往的结果或其它研究的资料作为 本研究之对照。
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18
临床试验中的盲法设计
单盲 双盲
你看不见我
你看不见我
你看不见我
双盲双模拟
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19
双盲双模拟
试验药A
模拟药B
试验药B
模拟药A
试验组受试者
对照组受试者
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20
基本原则之二：随机（random）
处理方法：
设计上的处理：平衡；转为实验因素
统计方法：分层分析，多元分析
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8
例：电针引产
研究因素：产妇状况
产妇状况 成功 失败 合计 成功率 初产 428 176 604 70.9% 经产 128 39 167 76.6%
P=0.145
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例：电针引产
混杂因素：胎膜状况。
胎膜状况 成功 失败 合计 成功率 已破 318 80 398 79.9% 未破 238 135 373 63.8%