伤害监测数据统计分析与利用

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1 伤害监测数据 统计分析与利用 主讲 : 李德云 电话 : lideyun@126.com

2 伤害监测数据统计分析与利用 主要内容 1 伤害监测数据 2 统计分析 3 数据分析利用

3 在我们所生活的世界上, 充满了不确定性 统计研究正是对这些不确定性现象进行大量观察和综合分析之后而得出统计结论的 统计研究结论只对总体有效, 而对个体则不一定是有效的

4 统计 -- 艺术

5 1 伤害监测数据 1.1 伤害监测 伤害监测是伤害预防与控制的基础, 通过持续 系统地收集 整理 分析 解释和发布不同人群伤害的发生 死亡 伤残和经济损失等资料, 实现对伤害流行状况及趋势 影响因素 疾病负担详细和全面的描述, 从而为制定伤害干预措施, 评价干预效果, 合理配置卫生资源提供科学依据

6 1 伤害监测数据 1.2 伤害监测数据收集 门 ( 急 ) 诊伤害监测 住院伤害患者监测 伤害死亡信息监测 伤害专题调查 其它 : 危险因素监测 职业 ( 机动车 产品等 ) 伤害监测

7 1 伤害监测数据 门 ( 急 ) 诊伤害监测数据收集 全国伤害监测报告卡 (1) 一般信息 : 姓名, 性别, 年龄, 户籍, 文化程度, 职业 (2) 基本情况 : 发生时间, 就诊时间, 发生地点 原因 意图, 伤害发生时活动 (3) 临床信息 : 伤害的严重程度 结局 临床诊断 性质 部位 (4) 伤害涉及产品信息 : 指伤害涉及产品名称 (5) 产品品牌 / 型号信息 (6) 填报人信息 (7) 典型案例信息 : 典型案例类型

8 1 伤害监测数据 住院伤害患者监测数据收集 住院病案首页 ( 卫医政发 号 ) (1) 一般信息 : 姓名, 性别, 年龄, 户籍, 文化程度, 职业 (2) 临床诊断 (3) 损伤中毒的外部原因编码 (4) 住院花费 住院天数 出生体重等 (5) 其它临床信息

9 医疗机构 ( 组织机构代码 : ) 住院病案首页 医疗付费方式 : 健康卡号 : 第 次住院 病案号 : 姓名性别 1. 男 2. 女出生日期年月日年龄国籍 ( 年龄不足 1 周岁的 ) 年龄月新生儿出生体重克新生儿入院体重克 出生地省 ( 区 市 ) 市县籍贯省 ( 区 市 ) 市民族 身份证号职业婚姻 1. 未婚 2. 已婚 3. 丧偶 4. 离婚 9. 其他 现住址省 ( 区 市 ) 市县电话邮编 户口地址省 ( 区 市 ) 市县邮编 工作单位及地址单位电话邮编 联系人姓名关系地址电话 入院途径 1. 急诊 2. 门诊 3. 其他医疗机构转入 9. 其他 入院时间年月日时入院科别病房转科科别 出院时间年月日时出院科别病房实际住院天 门 ( 急 ) 诊诊断 出院诊断 疾病编码 入院病情 主要诊断 : 其他诊断 : 其他诊断 : 疾病编码 出院诊断 疾病编码 入院病情 入院病情 :1. 有,2. 临床未确定,3. 情况不明,4. 无损伤 中毒的外部原因病理诊断 : 药物过敏 1. 无 2. 有, 过敏药物 : 血型 1.A 2.B 3.O 4.AB 5. 不详 6. 未查 Rh 疾病编码疾病编码病理号死亡患者尸检 1. 是 2. 否 1. 阴 2. 阳 3. 不详 4. 未查

10 1 伤害监测数据 伤害死亡信息数据收集 死亡医学证明书 一般信息 死亡日期 地点等 与死亡有关的疾病诊断 诊断依据等其它信息

11 1 伤害监测数据 伤害专题调查数据收集 定期对居民伤害发生情况进行专题调查 专题调查采用抽样调查 ( 绘图列表法 ) 的方式, 以伤害监测地区范围内所有非收容机构 / 集体居住地内的所有常住居民为目标总体, 以每户家庭为最终抽样单位, 对抽中家庭内所有家庭成员进行伤害专题调查

12 1 伤害监测数据 其他伤害监测数据收集 危险因素监测 职业伤害监测 机动车伤害监测 产品伤害监测 其它伤害相关监测

13 1 伤害监测数据 1.3 伤害监测数据类型 分类数据 ( 定性变量 ) 对事物的分类测度, 用文字来表述, 如男 女 顺序数据 ( 等级资料 ) 对事物类别的顺序测度, 用文字来表述, 如轻 中 重 数值数据 ( 定量变量 ) 对事物的精确测度, 用数字来表述, 如身高 体重

14 统计数据的分类按计量层次分类数据顺序数据数值数据按时间状况截面数据时序数据按收集方法观察数据试验数据性别诊断外因年龄体重费用天数结局严重程度有关监测数据时点监测数据时序监测数据伤害干预

15 1 伤害监测数据 1.4 数据特征与统计描述 集中趋势 ( 位置 ) 离中趋势 ( 分散程度 ) 偏态和峰态 ( 形状 )

16 数据分布特征的统计描述 数据特征的测度 集中趋势 离散程度 分布形状 众数中位数 ( 分位数 ) 均值 异众比率 四分位差 方差和标准差离散系数 偏态 峰态 位置平均数 : 众数 中位数 分位数数值平均数 : 算数平均数 调和平均数 几何平均数 幂平均数

17 1.4.1 集中趋势 (Central tendency) 1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 2. 测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值 3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 4. 低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据, 但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据

18 分类数据的众数 ( 例题分析 ) 伤害涉及产品分类的频数分布 产品分类频数比例 百分比 (%) 解 : 这里的变量为 产品分类, 是分类变量, 不同类型的产品就是变量值 道路交通工具儿童玩具用品 家用电器产品 农用机械产品 其它产品 在所监测 50 例中, 道路交通工具的例数最多, 为 20 例, 占总例数的 40%, 因此众数为 道路交通工具 这一类, 即 M o = 道路交通工具 合计

19 顺序数据的中位数 ( 例题分析 ) 某地对健康状况评价的频数分布 回答类别非常满意满意一般不满意 人数 某地累计频数 解 : 中位数的位置为 300/2=150 从累计频数看, 中位数在 一般 这一组别中 因此 非常不满意 M e = 一般 合计 300

20 数值数据均值的计算 : 某年级 300 名女生身高资料 身高组中值人数权重 (cm)(cm) f (%) 合计 x x x xf f f f x cm

21 数据类型与集中趋势测度值 数据类型和所适用的集中趋势测度值 数据类型分类数据顺序数据间隔数据数值数据 适用的测度值 众数 中位数 均值 均值 四分位数 中位数 调和平均数 众数 四分位数 几何平均数 众数 中位数 四分位数 众数

22 1.4.2 离中趋势 1. 数据分布的另一个重要特征 2. 反映各变量值远离其中心值的程度 ( 离散程度 ) 3. 从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度 4. 不同类型的数据有不同的离散程度测度值

23 数据类型与离散程度测度值 数据类型和所适用的离散程度测度值 数据类型分类数据顺序数据数值型数据 适用的测度值 异众比率 四分位差 方差或标准差 异众比率 离散系数 ( 比较时用 ) 平均差 极差 四分位差 异众比率

24 分类数据 : 异众比率 (variation ratio) 注意 : 1 对分类数据离散程度的测度 2 非众数组的频数占总频数的比率 3 计算公式为 fi f m vr 1 f 4 用于衡量众数的代表性 i f m f i

25 异众比率 ( 例题分析 ) 伤害涉及产品分类的频数分布 产品分类频数比例 道路交通工具儿童玩具用品 家用电器产品 农用机械产品 其它产品 百分比 (%) 合计 解 : v r % 在 50 例产品分类中, 除道路交通外的所有其他产品类别占 60%, 异众比率比较大 因此, 用道路交通产品类别代表所有产品类别的状况, 其代表性不是很好

26 下面是两个总体关于年龄分布的数据, 相对而, 那个总体的年龄分布分散, 差异大些? 总体 1 总体 x x x1 50 x 2 50 n n 样本方差 S 2 ( xi x) n 1 ( x x) i n xi i n 样本标准差 S = 总体 1 总体 2 x n 1 2 S SS

27 离中趋势 总体 1 总体 2 数据远离中心的趋势 ( 分散程度 )

28 1.4.3 偏态与峰态分布的形状 偏态 (3 阶 ) 峰态 (4 阶 ) SK 3 3 / K / 左 ( 负 ) 偏分布 扁平分布 与标准正态分布比较! 右 ( 正 ) 偏分布 尖峰分布

29 众数 中位数和均值的关系 均值 <中位数 <众数均值 = 中位数 = 众数众数 <中位数 <均值 左 ( 负 ) 偏分布 对称分布 右 ( 正 ) 偏分布 如果频数分布的高峰向左偏移, 长尾向右侧延伸称为正偏态分布, 也称右偏态分布 在统计学上, 众数和平均数之差可作为分配偏态的指标之一 如平均数大于众数, 称为正偏态 ; 相反, 则称为负偏态

30 1.4.4 常用相对数 绝对数 : 通过调查或实验得到的原始数据, 如某病的出院人数 治愈人数 死亡人数等, 但绝对数通常不具有可比性, 如甲 乙两个医院某病出院人数不同时, 比较两医院该病的死亡人数没有意义 相对数 : 两个有联系的指标之比, 常用相对数有 : 一 比二 比率三 速率

31 一 比 (ratio) 相对比简称比, 是两个有关指标之比, 说 明两指标间的比例关系 计算公式为 R A指标 B 指标 式中两指标可以是绝对数 相对数或平均数

32 ( 一 ) 两个绝对数之比 : R A B 类发生例数类发生例数 如某年某医院出生婴儿中, 男性婴儿为 370 人, 女性婴儿为 358 人, 则出生婴儿性别比例为 370/ = 103, 说明该医院该年每出生 100 名女婴儿, 就有 103 名男性婴儿出生, 它反映了男性婴儿与女性婴儿出生的对比水平

33 ( 二 ) 两个率之比 : 如相对危险度 (RR) R 例如某地某年龄组男性吸烟和非吸烟的冠心病死亡资料如表 7-2, 试分析其相对危害度 表 7-2 某地某年龄组男性吸烟和非吸烟的冠心病死亡资料 p p 1 2 吸烟组 非吸烟组 死 亡 数 观 察 人 年 数 死亡率 (1/10 万人年 ) R 说明男性吸烟组的冠心病死亡率是非吸烟组的 倍

34 ( 三 ) 两个相对比之比 : 如流行病学常用的比数比 (OR) 例服用反应停与肢体缺陷关系病例对照研究资料如表所示 : 服用反应停畸形儿组对照组合计 有 34(a) 2(b) 36 无 16(c) 88(d) 104 合计 OR 疾病组的暴露比数 a/ c 对照组的暴露比数 b/ d ( 倍 )

35 二 比率 (proportion) 比率 : 分子分母都是绝对数, 且分子必须是分母的一部分 无量纲,[0,1] ( 一 ) 率 (rate)( 强度相对数 ): 说明某现象或某事物发生的频率或强度 率 =( 实际发生数 / 可能发生总数 ) 比例基数如 : 治愈率 病死率 阳性率 人群患病率等比例基数 :100% / 万 (1/10 万 ) 等 ( 按习惯, 使结果保留 1-2 位小数 ) 例如 : 患病率通常用百分率 婴儿死亡率用千分率 肿瘤死亡率以十万分率表示

36 二 比率 (proportion) ( 二 ) 构成比 ( 结构相对数 )(proportion): 表示事物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比, 用来说明各构成部分在总体中所占的比重或分布 通常以 100% 为比例基数 其计算公式为 构成比 某一组成部分的观察单位数 100% (5 同一事物各组成部分的观察单位总数 如 : 某科室 16 人高级职称有 4 人, 占 25%; 中级职称有 8 人, 占 50%; 初级职称有 4 人, 占 25%

37 三 速率 (rate) 分母中含有时间量纲 是反映单位时间内某事件出现的可能性大小, 多用于面向人群的出生 死亡和发病资料的统计. 人口出生率 =( 某年中活产总数 / 该年平均人口数 ) 100%

38 四 相对数应用注意事项 1 不能以构成比代替率 年龄组 ⑴ 40~ 50~ 60~ 70~ 80 合计 受检人数 ⑵ 白内障例数 ⑶ 患者年龄构成比 (%) ⑷ 患病率 (%) ⑸=(3)/(2)

39 四 相对数应用注意事项 2 计算相对数的分母不宜过小, 小则直接叙述 3 进行率的对比分析时, 应注意资料可比性 (1) 观察对象是否同质, 研究方法是否相同, 观察时间是否相等, 以及地区 周围环境 风俗习惯和经济条件是否一致或相近等 (2) 观察对象内部结构是否相同, 若两组资料的年龄 性别等构成不同, 可以分别进行同年龄别 同性别的小组率比较或对总率 ( 合计率 ) 进行分层或标准化后再作比较

40 四 相对数应用注意事项 4 正确求平均率 例 : 若 P 1 =x 1 /n 1, P 2 =x 2 /n 2, P 3 =x 3 /n 3 P=(x 1 + x 2 + x 3 )/ n 1 + n 2 + n 3 ) ( 正确 ) P=(P 1 + P 2 + P 3 )/3 ( 错误 ) 5 样本率 ( 或构成比 ) 同样存在抽样误 差, 故应进行样本率 ( 或构成比 ) 差别的假 设检验

41 2 统计分析 统计分析是伤害监测工作中统计设计 资料收集 整理汇总 统计分析 信息反馈五个阶段中最关键的一步 在实际应用中, 如何选择恰当的统计方法分析资料, 常常是最为重要也是最为棘手的问题, 尤其是组间比较的假设检验问题 一般而言, 统计分析通常回答两方面问题, 一是观测指标的差别是否归因于处理因素或分组因素 ; 二是分析变量之间是否存在某种联系

42 正确选择统计方法的基本思路 研究目的 设计类型 资料类型 数据特征 综合判断 对比组数 样本含量

43 例如, 一个四格表资料可以进行的统计分析或计算的统计量至少有差别性检验 独立性检验 列联系数 kappa 系数 OR 值 RR 值 灵敏度 特异度等 甲 乙两药治疗小儿上消化道出血的效果组别有效无效合计 甲药 乙药 合计

44 甲 乙 丙的治疗组 对照组有效率均为 95% 75% 为什么必须经过统计处理才能下结论? 表 2 某药甲 乙 丙 3 批实验研究结果比较 组别 有效 无效 合计 有效率 统计量 P 值 甲实验 对照组 >0.05 治疗组 乙实验 对照组 <P<0.05 治疗组 丙实验 对照组 P<0.01 治疗组 甲实验中, 治疗组和对照组之间的差别无统计学意义 乙实验中, 治疗组和对照组之间的差别有统计学意义 丙实验中, 治疗组和对照组之间的差别有统计学意义 c

45 统计分析方法 统计分析方法 描述统计 推断统计 参数估计 假设检验

46 基本统计分析方法的选择应用 表 1 单变量资料差异性比较的分析方法 资料类型 数据特征 单组设计 完全随机设计 配对或配伍设计 两组多组两组多组 定量资料 定性资料 正态 方差齐 非正态和 / 或方差不齐 无序 有序 样本与总体均数比较的 t 检验 Wilcoxon 符号秩和检验 二项分布直接计算概率法 正态近似法 (Z 检验 ) 两样本 t 检验 t 检验 Wilcoxon 秩和检验 2 检验 Fisher 确切概率法 Wilcoxon 秩和检验 单因素方差分析 Kruskal- Wallis H 秩和检验 2 R C表资料检验 Fisher 确切概率法 Kruskal- Wallis H 秩和检验 配对 t 检验 Wilcoxon 符号秩和检验 配对四格表检验 2 Wilcoxon 符号秩和检验 随机区组设计方差分析 Friedman 秩和检验 配对 R R 2 列联表 检验

47 基本统计分析方法的选择应用 相关分析 回归分析 定量资料 定性资料 ( R C表 ) 数据特征 x y 服从双变量正态分布 x y 不服从双变量正态分布 双向无序 双向有序 属性不同 直线相关分析 Spearman 秩相关 检验 分析方法 Spearman 秩相关 线性趋势检验 双向有序 属性相同一致性检验 (kappa 系数的假设检验 ) 应变量为连续型定量变量, 服从正态分布 应变量为定性变量 表 2 双变量 ( 多变量 ) 资料的关联性分析方法 应变量为含有截尾数据的生存时间 一个应变量, 一个自变量 : 直线回归分析 一个应变量, 多个自变量 : 多重线性回归分析 Logistic 回归分析 Cox 比例风险回归分析

48 2 统计分析 基础统计 (SPSS) 2 包括 : 描述性统计 t- 检验 检验 方差分析 线性回归 相关分析 logistic 回归分析等 专业统计 : 包括 : 辨别分析 因子分析 聚类分析 主成分分析等 高级统计分析 包括 : 多元方差分析 非线性回归 probit 回归分析 曲线估计等

49 2.1 描述性统计分析 目的 : 描述性统计分析主要用以计算描述集中趋势和离散趋势的各种统计量, 并可对变量进行标准化处理 或者通过频数分布表 条图和直方图, 以及集中趋势和离散趋势的各种统计量, 描述数据的分布特征 频数分布分析 (Frequencies) 描述性统计分析 (Descriptives) 探索性分析 (Explore) 列联表资料分析 (Crosstabs)

50 2.2 推断统计 完全随机分组设计的资料 配对设计或随机区组设计 变量之间的关联性分析

51 2.2.1 完全随机分组设计的资料 一 两组或多组计量资料的比较 1 两组资料 大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1) 若方差齐性, 则作成组 t 检验 (2) 若方差不齐, 则作 t 检验或用成组的 Wilcoxon 秩和检验 小样本 (n<50) 偏态分布资料, 则用成组的 Wilcoxon 秩和检验

52 2.2.1 完全随机分组设计的资料 一 两组或多组计量资料的比较 2 多组资料 若大样本资料或服从正态分布, 并且方差齐性, 则作完全随机的方差分析 如果方差分析的统计检验为有统计学意义, 则进一步作统计分析 : 选择合适的方法 ( 如 : LSD 检验,Bonferroni 检验等 ) 进行两两比较 如果小样本的偏态分布资料或方差不齐, 则作 Kruskal Wallis 的统计检验 如果 Kruskal Wallis 的统计检验为有统计学意义, 则进一步作统计分析 : 选择合适的方法 ( 如 : 用成组的 Wilcoxon 秩和检验, 但用 Bonferroni 方法校正 P 值等 ) 进行两两比较

53 2.2.1 完全随机分组设计的资料 二 分类资料的统计分析 1 单样本资料与总体比较 二分类资料 (1) 小样本 : 用二项分布进行确切概率法检验 ; (2) 大样本 : 用 U 检验 多分类资料 : 用 Pearson 2 检验 ( 又称拟合优度检验 )

54 2.2.1 完全随机分组设计的资料 二 分类资料的统计分析 2 四格表资料 (1)n>40 并且所以理论数大于 5, 则用 Pearson 2 ; (2)n>40 并且所有理论数大于 1 并且至少存在一个理论数 <5, 则用校正 2 或用 Fisher s 确切概率法检验 (3)n 40 或存在理论数 <1, 则用 Fisher s 检验

55 2.2.1 完全随机分组设计的资料 二 分类资料的统计分析 3 2 C 表资料的统计分析 列变量为效应指标, 并且为有序多分类变量, 行变量为分组变量, 则行评分的 CMH 2 ( 分层 ) 或成组的 Wilcoxon 秩和检验 列变量为效应指标并且为二分类, 行变量为有序多分类变量, 则用趋势 2 检验 行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40 并且理论数小于 5 的格子数 < 行列表中格子总数的 25%, 则用 Pearson 2 (2)n 40 或理论数小于 5 的格子数 > 行列表中格子总数的 25%, 则用 Fisher s 确切概率法检验

56 2.2.1 完全随机分组设计的资料 二 分类资料的统计分析 4 R C 表资料的统计分析 列变量为效应指标, 并且为有序多分类变量, 行变量为分组变量, 则 CMH 2 或 Kruskal Wallis 的秩和检验 列变量为效应指标, 并且为无序多分类变量, 行变量为有序多分类变量, 作 CMH 2 列变量和行变量均为有序多分类变量, 可以作 Spearman 相关分析 列变量和行变量均为无序多分类变量 (1)n>40 并且理论数小于 5 的格子数 < 行列表中格子总数的 25%, 则用 Pearson 2 (2)n 40 或理论数小于 5 的格子数 > 行列表中格子总数的 25%, 则用 Fisher s 确切概率法检验

57 2.2.1 完全随机分组设计的资料 三 Poisson 分布资料 单样本资料与总体比较 观察值较小时 : 用确切概率法进行检验 观察值较大时 : 用正态近似的 U 检验 两个样本比较 : 用正态近似的 U 检验

58 2.2.2 配对设计或随机区组设计 一 两组或多组计量资料的比较 1 两组资料 大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料, 作配对 t 检验 小样本并且差值呈偏态分布资料, 则用 Wilcoxon 的符号配对秩检验

59 2.2.2 配对设计或随机区组设计 一 两组或多组计量资料的比较 2 多组资料 若大样本资料或残差服从正态分布, 并且方差齐性, 则作随机区组的方差分析 如果方差分析的统计检验为有统计学意义, 则进一步作统计分析 : 选择合适的方法 ( 如 : LSD 检验,Bonferroni 检验等 ) 进行两两比较 如果小样本时, 差值呈偏态分布资料或方差不齐, 则作 Fredman 的统计检验 如果 Fredman 的统计检验为有统计学意义, 则进一步作统计分析 : 选择合适的方法 ( 如 : 用 Wilcoxon 的符号配对秩检验, 但用 Bonferroni 方法校正 P 值等 ) 进行两两比较

60 2.2.2 配对设计或随机区组设计 二 分类资料的统计分析 1 四格表资料 b+c>40, 则用 McNemar 配对 2 检验或配对边际 2 检验 b+c 40, 则用二项分布确切概率法检验 2 C C 表资料 配对比较 : 用 McNemar 配对 2 检验或配对边际 2 检验 b+c 40, 则用二项分布确切概率法检验

61 2.2.3 变量之间的关联性分析 一 两个变量之间的关联性分析 两个变量均为连续型变量 小样本并且两个变量服从双正态分布, 则用 Pearson 相关系数做统计分析 大样本或两个变量不服从双正态分布, 则用 Spearman 相关系数进行统计分析 两个变量均为有序分类变量 : 可以用 Spearman 相关系数进行统计分析 一个变量为有序分类变量, 另一个变量为连续型变量 : 可以用 Spearman 相关系数进行统计分析

62 2.2.3 变量之间的关联性分析 二 回归分析 1 直线回归 : 如果回归分析中的残差服从正态分布 ( 大样本时无需正态性 ), 残差与自变量无趋势变化, 则直线回归 ( 单个自变量的线性回归, 称为简单回归 ), 否则应作适当的变换, 使其满足上述条件

63 2.2.3 变量之间的关联性分析 二 回归分析 2 多重线性回归 : 应变量 (Y) 为连续型变量 ( 即计量资料 ), 自变量 (X1,X2,,Xp) 可以为连续型变量 有序分类变量或二分类变量 如果回归分析中的残差服从正态分布 ( 大样本时无需正态性 ), 残差与自变量无趋势变化, 可以作多重线性回归 观察性研究 : 可以用逐步线性回归寻找 ( 拟 ) 主要的影响因素 实验性研究 : 在保持主要研究因素变量 ( 干预变量 ) 外, 可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量, 以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

64 2.2.3 变量之间的关联性分析 二 回归分析 3 二分类的 Logistic 回归 : 应变量为二分类变量, 自变量 (X1,X2,,Xp) 可以为连续型变量 有序分类变量或二分类变量 非配对的情况 : 用非条件 Logistic 回归 (1) 观察性研究 : 可以用逐步线性回归寻找 ( 拟 ) 主要的影响因素 (2) 实验性研究 : 在保持主要研究因素变量 ( 干预变量 ) 外, 可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量, 以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

65 2.2.3 变量之间的关联性分析 二 回归分析 3 二分类的 Logistic 回归 配对的情况 : 用条件 Logistic 回归 (1) 观察性研究 : 可以用逐步线性回归寻找 ( 拟 ) 主要的影响因素 (2) 实验性研究 : 在保持主要研究因素变量 ( 干预变量 ) 外, 可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量, 以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

66 2.2.3 变量之间的关联性分析 二 回归分析 4 有序多分类有序的 Logistic 回归 : 应变量为有序多分类变量, 自变量 (X1,X2,,Xp) 可以为连续型变量 有序分类变量或二分类变量 (1) 观察性研究 : 可以用逐步线性回归寻找 ( 拟 ) 主要的影响因素 (2) 实验性研究 : 在保持主要研究因素变量 ( 干预变量 ) 外, 可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量, 以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

67 2.2.3 变量之间的关联性分析 二 回归分析 无序多分类有序的 Logistic 回归 : 应变量为无序多分类变量, 自变量 (X1,X2,,Xp) 可以为连续型变量 有序分类变量或二分类变量 (1) 观察性研究 : 可以用逐步线性回归寻找 ( 拟 ) 主要的影响因素 (2) 实验性研究 : 在保持主要研究因素变量 ( 干预变量 ) 外, 可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量, 以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

68 2.2.3 变量之间的关联性分析 三 生存分析 生存分析资料 : 要求资料记录结局和结局发生的时间 ( 如 ; 死亡和死亡发生的时间 ) 生存曲线 : 用 Kaplan-Meier 方法估计生存曲线 寿命表 : 大样本时, 可以寿命表方法估计 对数秩检验 : 单因素可以用 Log-rank 比较两条或多条生存曲线 Cox 回归 : 多个因素时, 可以作多重的 Cox 回归 (1) 观察性研究 : 可以用逐步线性回归寻找 ( 拟 ) 主要的影响因素 (2) 实验性研究 : 在保持主要研究因素变量 ( 干预变量 ) 外, 可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量, 以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

69 3 数据的分析与利用 3.1 统计决策 : 提供科学的统计分析报告 ; 3.2 学术论著 : 论文 专著等 ; 3.3 业务技术 : 提高伤害防制业务技术水平 ; 3.4 科学研究 : 提供进行科学试验设计的科学研究方法

70 算算能活多久 表中从统计学角度列出了各年龄段的人群平均还能活多少年 现年女性男性 下列指标是影响寿命的重要因素 请首先根据自己的情况合计八个项目的加减年份, 然后把得出的总年份 ( 正或负 ) 与下表中和你年龄性别相应的年份相加, 就会算出你还能活多久

71 一 饮食 体重现在或曾经明显超重减 4 年 吃蔬菜 低脂肪食物和水果加 2 年 二 嗜好 每天喝一杯葡萄酒或啤酒加 1 年 每天吸烟 40 根以上减 12 年,20 根以上减 7 年, 少于 20 根减 2 年 三 爱好 每周进行 3 次耐力运动加 4 年 做思维游戏加 3 年 四 教育 大学毕业加 3 年 高中毕业加 2 年, 初中毕业不加不减

72 五 职业 在职加 2 年 工人减 4 年 技工减 1 年 职员不加不减 担任领导职务加 2 年 体力工作加 2 年 在办公室工作减 2 年 六 婚姻 男性 : 已婚加 3 年 离异或独居减 9 年 丧偶减 5 年 女性 : 已婚加 1 年 离异或独居减 4 年 丧偶减 3 年 七 人际关系 有 2 位好友加 2 年 生活乐观加 4 年 八 亲属 父亲年龄在 80 岁以上加 2 年, 母亲加 4 年 兄弟姐妹 父母或祖父母中有 50 岁前因心肌梗塞或中风过世的减 7 年 是长子或长女加 1 年

73 3 数据分析与利用 3.1 统计分析报告 (Statistical Analysis Report) 指运用统计资料和统计分析方法, 以独特的表达方法和结构特点, 表现所研究事物本质和规律性的一种应用文章 文章的主要形式是统计分析报告, 可以综合而灵活地运用表格 图形等形式, 使分析结果鲜明 生动 具体等

74 3.1 统计分析报告 统计分析报告类型 一 统计公报 ; 二 进度统计分析报告 ; 三 综合性统计分析报告 ; 四 专题统计分析报告 五 典型调查报告

75 3.2 学术论著伤害门急诊监测资料分析利用 (2012) 统计描述 : 众数 异众比率 比 构成比 均值 标准差 统计推断 : 可信区间 ( 参数估计 ) t 检验 χ 2 检验 广东省深圳市产品伤害监测流行特征分析周海滨, 彭绩 2. 1 一般情况 年深圳市 3 家监测医院伤害门诊患者病例信息 例, 其中涉及至少一种产品相关伤害病例共 例, 占总报告病例数的 % 产品伤害病例中, 男性 例, 女性 例, 性别比 , 高于非产品伤害患者 (χ 2 = , P<0. 01) ; 患者平均年龄 ( ±15. 70) 岁, 低于非产品伤害患者 ( ± ) 岁 (t= ,P<0. 01), 其中男性平均年龄 ( ± ) 岁, 女性 ( ±17. 33) 岁, 年龄构成以青年 ( 19~40 岁 ) 居多, 占 %, 其次为青少年 ( 0~18 岁 ), 占 %, 中年 (41~64 岁 ), 占 %, 老年 (65 岁及以上 ), 占 1. 87%

76 表 ~2009 年珠海市 1-14 岁户籍儿童平均伤害死亡率 (1/10 万 ) 男女香洲金湾斗门合计 害死亡外部原因 数 率 数 率 数 率 数 率 数 率 数 率 构成比 死 动车辆交通事故 动车以外的运输事故 外中毒 杀 外跌落 杀 电 他伤害死亡 合计 标化率 统计推断标化率的检验 u P1 P 学术论著 伤害死亡资料分析利用 (2010 年文章 ) 统计描述 构成比 死亡率 标化死亡率 标准差 标准误差 统计图表 淹死 机动车辆交通事故 机动车以外的运输事故 意外中毒 被杀 意外跌落 自杀 触电 其他意外事故和有害效应 S d 年珠海市 1-14 岁儿童伤害死亡特征分析 构成比 (%) 图 年珠海市 1-14 岁儿童伤害死亡原因构成

77 表 ~2005 年珠海市户籍人群平均自杀死亡率 (1/10 万 ) Table 1 Mean mortality of suicide in the registered population of Zhuhai in (1/100000) 男 女 城市 农村 合计 年龄组数 率 数 率 数 率 数 率 数 率 合计 标化率 u 值 u = 4.11, P < 0.01 u = 4.59, P < 0.01 注 : 表中 数 指自杀死亡案例数 ; 率 指平均自杀死亡率 3.2 学术论著 伤害死亡资料分析利用 构成比 死亡率 标化死亡率 标准差 标准误差 统计图表 u 检验 珠海市死因回顾调查自杀死亡人群流行特征 (2008 年文章 ) 标化率 (1/10 万 ) 农村城市合计 悬吊和窒息杀虫剂高处跳下未特指方式 淹溺和沉没麻醉剂等 图 年珠海市不同地区人群自杀死亡年龄变化趋势 年龄 镇静剂等 1.3 其他气体 1.3 构成比 (%) 图 年珠海市自杀死亡人群自杀方式构成比

78 3.2 学术论著 伤害调查资料分析利用 (2006 年文章 ) 众数 构成比 发生率 标化发生率 χ 2 检验 广东省居民非致死性伤害及疾病负担调查 * 马文军, 许燕君 2.2 伤害的流行特征 名应答者中发生伤害 4046 人, 发生率 21.19%, 标化率为 21.2% 伤害的发生率男女伤害发生率分别为 23.5%,20.2%, 男性高于女性 (χ 2 =29.83,P<0.01); 城乡分别为 17.3%, 26.4%, 农村高于城市 (χ 2 =218.12,P<0.01) 从年龄组来看, 不管城乡和性别,6~24 岁青少年是伤害发生的高峰年龄, 发生率在 21.0%~40.4% 4046 名伤害患者中, 一年内发生伤害 5617 次, 人均 1139 次, 伤害次数发生率 30.4%, 男 女分别为 33.8%,26.8%, 男性高于女性 (P<0.01), 人均伤害次数分别为 1.44,1.32 次 ; 城 乡次数发生率分别为 25.3%,39.5%(P<0.01), 人均分别为 1.44,1.32 次 发生在上午 下午和晚上的伤害分别占 37.9%,44.1% 和 17.9%

79 月份季度伤害例数 3.2 学术论著 住院伤害资料的分析利用 : 均值 标准差 方差等 ( 住院伤害病例数季节变化单因素方差分析 2012 年文章 ) Test of Homogeneity of Variances Levene Statistic df1 df2 Sig. Sum of Squares Mean Square F Sig. ANOVA df Between Groups Within Groups Total Student-Newman-Keuls(a) Subset for alpha =.05 季节 N Sig

80 3.2 学术论著 住院伤害资料的分析利用 : 均值 标准差 方差等 ( 住院伤害病例数季节和伤害原因双因素方差分析 2012 年文章 ) Type III Sum of Student-Newman-Keuls (Subset) Source Squares df Mean Square F Sig. Model 季节 伤害原因 Error Total 季节 N Sig 住院 刀 / 跌倒 / 交通其他烧烫伤钝器伤合计锐器伤坠落事故小计 第一季 第二季 第三季 第四季 合计

81 Student-Newman-Keuls(Subset) VAR00002 N 烧烫伤 刀 / 锐器伤 其它小计 钝器伤 跌倒 / 坠落 交通事故 Sig

82

83 谢 谢

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