卫生统计学教材刘1Word下载.doc
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0.68
12.8
236
Ⅳ
328363
1503
0.62
11.6
458
Ⅴ
286967
1282
0.53
10.0
447
Ⅵ
317504
1853
0.76
14.4
584
Ⅶ
153838
1130
0.46
8.8
735
合计
2812647
12884
100.0
对于以上资料,常用相对数来描述,在学习相对数之前,先了解一下总量指标的概念。
一、总量指标
定义:
统计分组汇总后小计或总计的绝对数。
意义:
反映事物在一定条件下的实际规模和水平,是计划和总结工作的总结。
缺点:
不利于保密。
不具有可比性。
第二节常用相对数及其意义
相对数(RelativeNummber),是两个相关总量指标间的比值。
其意义在于可以将基数不同的指标转换为基数相同的指标,使其具有可比性。
常用的相对数有率、构成比、相对比。
一、强度相对数
简称率(rate),又称为频率指标,表示在一定条件下某种现象实际发生的观察单位数与可能发生该现象的总观察单位数之比。
用来说明该现象发生的频率大小或强度。
常以百、千、万、10万等为比例基数,分别称为百分率(%)、千分率(‰)、万分率(1/万)、10万分率(1/10万)等。
计算公式为:
(或1000‰)
用符号表示为:
表7.2某地某年四种常见心血管病死亡率
病名
某地某年平均人口数
死亡人数
死亡率(1/10万)
高血压
172665
40
23.2
冠心病
11
6.4
脑卒中
253
146.5
风心病
38
22.0
表7.2所列4种心血管病的死亡率即为频率指标,反映了不同疾病的死亡频率,也可以比较不同疾病对人群健康的影响大小。
医学上常用的率有:
患病率、感染率、死亡率、病死率、治愈率、发病率、婴儿死亡率等
二、结构相对数
又称为构成比(proportion)、百分比(Percentage)表示某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。
常以百分数表示。
用来描述疾病或死亡的顺位、位次或所占比重。
计算公式为:
表7.3某省1992年护理人员学历结构
学历
(1)
人数
(2)
构成比(%)(3)
大学本科
99
0.14
大学专科
1284
1.74
中等专科
53521
72.65
无规定学历
18763
25.47
73667
100.00
如表7.3,某省1992年共有护理人员73667人。
其中,学历为大学本科的有99人,仅占0.13%;
中等专科53521人,占72.65%,比例最高。
由本例我们可以看出构成比的两个特点如下:
1.各组成部分的构成比之和为100%。
2.某一部分所占比重增大,其它部分会相应地减少。
如果大学本科学历人数增加,其它学历人数不变,那么在大学本科构成比增加的同时,其它学历的构成比将会有不同程度的降低。
三、比较相对数
又称作比值(ratio),是两个相关指标之比。
用以说明A是B的若干倍或百分之几。
通常用倍数或分数表示。
相比较的两个指标可以性质相同,如一个地区的人口性别比;
也可以性质不同,如人口数与耕地面积之比。
医学人口学中最常见的相对比有性别比、儿童妇女比等。
如某年某地出生婴儿中,男性婴儿有185人,女性婴儿有176人,则出生婴儿性别比为:
185/176=1.05(倍)或者176/185×
100%=95.14%
但实际工作中出生性别比常用男性出生数/女性出生数。
计算相对比时,A、B两指标既可以是绝对数,也可以是相对数。
例如研究吸烟与肺癌的关系时,在一组吸烟人群中统计得到肺癌死亡率为54.0/10万;
在非吸烟组中(对照组)肺癌死亡率为9.0/10万。
则吸烟者与不吸烟者相比,肺癌死亡率的相对危险度为:
54.0/9.0=6.0(倍)
第三节应用相对数的注意事项
一、率与构成比的区别
构成比和率是两种性质不同的指标,构成比只能说明事物内部各组成部分的比重,不能说明某现象发生的频率或者强度。
但在实际工作中,以构成比代替率的错误现象时有发生。
例如某地某年门诊诊断流感患者共274267人,其中城市居民有154241人,占56.24%,农村农民有120026人,占43.76%,这时容易错误地得出城市人流感发病率高的结论。
实际上这组数据只反映出医院门诊诊断流感患者中城市居民多于农民,不能反映流感发病率。
农村可能由于当地农民对流感不够重视,到医院就诊比例小。
要计算流感发病率,必须用发生流感的病例数除以当地当时总人口数。
二、计算相对数时分母不宜过小
计算相对数时分母过小会使得相对数不稳定,波动较大。
观察单位足够多时,计算相对数比较稳定,能够正确反映实际情况。
如用某种新药治疗5例病人,全部治愈,计算治愈率为100%,若4例治愈,则治愈率为80%,两者之间波动太大,实际上只有1例之差,这时候最好用绝对数表示。
如果必须用率表示,可同时列出可信区间(率的可信区间计算在后边章节介绍)。
三、平均率(总率)的计算
对于观察单位不等的几个率,不能直接相加求其平均率,而应该用合计的数据来计算。
例如表7.4
表7.4某市各区流感发病率
地区
平均人口
新发病例数
发病率(%)
甲区
100000
20000
20.0
乙区
80000
12000
15.0
丙区
40000
6500
16.3
合计
220000
38500
17.5
表中求平均率时将三个区各自的发病率相加或相加后除以3求平均都是错误的,正确的平均发病率(又可以称为总发病率)=38500/220000×
100%=17.5%。
四、资料的可比性
决定率或者构成比等相对数大小的因素是多方面的。
所以进行两个或者多个率或者构成比比较时,除了所研究的因素外,还有其它重要的影响因素应相同或者相近,要在相同的条件下比较应注意以下两方面内容:
1.研究方法相同,观察对象同质,观察时间相等,地区、民族等客观条件一致。
例如,
比较不同抗生素治疗肺炎患者疗效,要求给药方式一样,剂量一致,用药时间相同,而且患者的客观条件要尽可能一致,如,均为12岁男孩,生活在同一个城市,病情一样且无其它并发症状。
2.其它影响因素在各组的内部构成是否相同。
如果两组资料的年龄、性别等构成不同时,只能分年龄、性别比较各小组的率或者对各组进行标准化后再比较(见下节),例如表7.4
表7.5甲乙两县各年龄组人口数及食管癌死亡率(1/10万)
年龄组
(岁)
甲县
乙县
人口数
人口构成
食管癌
死亡数
食管癌死亡率(5)
(6)
(7)
食管癌死亡数
(8)
食管癌死亡率
(9)
0~
30~
40~
50~
60~
70~
1756897
244942
251678
206947
143893
90270
0.6520
0.0909
0.0934
0.0768
0.0534
0.0335
12
91
307
460
292
4.9
36
148.3
319.7
323.5
1725819
289298
250480
191204
114355
51670
0.6580
0.1103
0.0955
0.0729
0.0436
0.0197
25
125
344
371
170
8.6
49.9
179.9
324.4
329.0
2634627
1.0000
1162
43.12
2622826
1035
39.46
表7.5中存在矛盾,乙县各年龄组死亡率都比甲县高,但总死亡率却比甲县低,这是为什么呢?
错误结论的原因在于年龄是影响疾病死亡率的比较重要的混杂因素,而混杂因素的构成在两地都明显不同,如果直接比较总率会造成结论错误!
正确做法是:
(1)设计阶段时事先对这些可能的混杂因素进行控制。
(2)按可能的混杂因素进行分层分析。
(3)应用标准化率法进行比较。
五、样本率(或构成比)比较应遵循随机抽样,要做假设检验。
第四节标准化法及其应用
一、标准化法的意义和基本思想
当两组资料进行比较时,如果其内部不同小组率有明显差别而各小组内部构成(如年龄)也明显不同,直接比较两个总率是不合理的。
如比较两地的总死亡率,因为年龄因素对死亡率有明显影响,所以如果两地人口年龄构成不同就会影响总死亡率的高低。
此时,年龄成为混杂因素,只有消除其影响,才能正确反映地区因素对死亡率的影响。
在统计学里,常采用标准化的方法消除资料内部构成不一致对于总率的影响。
例如表7.6对于两种疗法疗效进行比较。
表7.6两种疗法疗效比较
治疗
分组
旧疗法
新疗法
治疗人数
治愈人数
治愈率(%)
成人组
100
50
50.0
200
儿童组
20
10
300
70
23.3
110
36.7
从表中合计治愈率来看,新疗法的治愈率(36.7%)比旧疗法(23.3%)高,但我们分别观察成人组和儿童组就发现,新旧疗法的治愈率是一样的,即成人组50.0%,儿童组10.0%。
新旧疗法总治愈率之所以相差很大,是由于两种疗法选择的样本人群年龄构成不同。
新疗法组成人所占比例高,而且成人的治愈率高,造成总率较旧疗法组高。
因此要正确比较两种疗法疗效,必须先将两治疗组的年龄构成按照统一的标准进行校正,然后计算出校正后的标准化总率再进行比较。
这种统一构成,然后计算标准化率的方法,称为标准化法。
由此可见,标准化法的基本思想,就是采用统一的标准构成以消除构成不同对于总率的影响,使通过标准化后的标准化总率具有可比性。
二、标准化率的计算
标准化率,也称为调整率,常用的计算方法有直接法和间接法,现以死亡率的年龄构成标准化为例来说明。
表7.7是计算标准化率的数据符号模式。
表7.7计算标准化率的数据符号
标准组
被标化组
死亡率
1
2
3
.
i
k
N1
N2
N3
Ni
Nk
R1
R2
R3
Ri
Rk
P1
P2
P3
Pi
Pk
n1
n2
n3
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