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卫生统计学课程教学大纲

课程负责人： 隋云南 开课单位： 卫生统计学教研室

课程编码： 0510014 课程中文名称： 卫生统计学
课程英文名称： Health Statistics

《卫生统计学》课程是预防医学专业成人高等教育的专业基础课程。《卫生统计学学》以统计分析工作为逻辑起点，以预防医学专业成人教育本科为讲授对象，是集理论性与应用性为一体的学科。
设置本课程的目的是：使学习者在全面了解统计学历史、现状与发展趋势的基础上，系统掌握统计分析工作的理论、方法、技术，具备在数据整理归纳、信息提取、结果的解释等方面的实际技能，从而胜任疾病预防、控制与管理工作。
学习本课程的要求是：学习者应了解卫生统计学的发展史，掌握基本的统计学原理和方法，培养独特的统计思维方式，熟悉SPSS统计软件包的基本功能。
本教学大纲供预防医学专业成人教育本科使用。
先修课程要求：熟悉和掌握相关的数理统计原理和方法。
本课程计划36学时，2学分，其中理论学为16学时，实验为16学时。
选用教材：卫生统计学（第五版） 主编：方积乾
教学手段：多媒体课件、板书、统计学计算器、计算机。
考核方法：闭卷考试。
教学进程安排表：
章节
教学内容
学时
理论
实践
合计
二
定量资料的统计描述
4
4
8
三
定性资料的统计描述
2
2
4
四
常用概率分布
2
2
4
五
参数估计基础
2
2
4
六
假设检验基础
2
2
4
七
χ2检验
2
2
4
十一
两变量关联性分析
1
1
2
十二
简单回归分析
1
1
2
合计

16
16
32

课内实验安排：
序号
实验项目
学时
类型
每组人数
基本教学要求
1
定量资料的统计描述
4
验证性
1
掌握定量资料统计描述的常用指标、计算方法、适用条件，熟悉数据文件的建立及编辑的方法
2
定性资料的统计描述
2
验证性
1
掌握定性资料统计描述的常用指标、计算方法、适用条件，熟悉通过SPSS for Windows作基本统计描述的方法（包括对定量资料的描述）
3
常用概率分布
2
验证性
1
二项分布及Poisson分布的概率函数与累计概率计算
4
参数估计基础
2
验证性
1
熟悉标准误的计算；掌握总体均数、总体概率95％和99％置信区间的计算及适用条件。
5
假设检验基础
2
验证性
1
掌握常用的t检验、二项分布资料的Z检验、Poisson分布资料的Z检验的分析与计算过程，熟悉用SPSS for Windows作配对t检验及两组独立样本资料的t检验的方法
6
χ2检验
2
验证性
1
掌握完全随机设计下两组频数分布、多组频数分布、配对设计下两组频数分布的χ2检验，熟悉用SPSS for Windows作完全随机设计下两组χ2检验、多组频数分布的χ2检验、配对设计下两组频数分布的χ2检验的方法
7
两变量关联性分析
1
验证性
1
掌握Pearson相关、Spearman相关的应用条件及相关系数的计算
8
简单回归分析
1
验证性
1
掌握回归分析的基本思想与方法，回归系数检验的意义与方法

第二章 定量资料的统计描述
一、学习目的
通过本章的学习，熟悉利用统计图表描述定量资料的基本方法、制作统计图表的基本要求和规则及百分位数的计算方法；掌握描述定量资料集中趋势的算术均数、几何均数、中位数的计算方法和适用条件，描述定量资料离散趋势的极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数的计算方法和适用条件，常用统计图表的制作方法；了解定量资料的频数分布表的编制方法和分布规律，描述分布形态的偏度系数的计算和意义。定量的资料的统计描述计划8学时。
二、课程内容
第一节 频数与频数分布
了解定量资料的频数分布表的编制方法和分布规律。
第二节 定量变量的特征数
熟悉百分位数的计算方法；掌握描述定量资料集中趋势的算术均数、几何均数、中位数的计算方法和适用条件，描述定量资料离散趋势的极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数的计算方法和适用条件；了解描述分布形态的偏度系数的计算和意义。
第三节 常用统计图表
熟悉利用统计图表描述定量资料的基本方法、制作统计图表的基本要求和规则；掌握常用统计图表的制作方法。
三、重点、难点提示和教学手段
重点是熟悉利用统计图表描述定量资料的基本方法、制作统计图表的基本要求和规则及百分位数的计算方法；掌握描述定量资料集中趋势的算术均数、几何均数、中位数的计算方法和适用条件，描述定量资料离散趋势的极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数的计算方法和适用条件，常用统计图表的制作方法。
四、思考与练习
1、均数、中位数、几何均数的适用范围有何异同？
2、同一资料的标准差是否一定小于均数？
3、极差、四分位数间距、标准差、变异系数的适用范围有何异同？
第三章 定性资料的统计描述
一、学习目的
通过本章的学习，熟悉动态数列及其分析指标的应用；掌握相对数常用指标、应用相对数的注意事项、动态数列常用指标（绝对增长量、发展速度、增长速度、定基比 、环比、平均发展速度和平均增长速度）；了解定性资料的来源、各种人口学统计指标的应用。定性的资料的统计描述计划4学时。
二、课程内容
第一节 定性变量的分布特征
掌握相对数常用指标、应用相对数的注意事项。
第二节 医学人口统计常用指标
了解定性资料的来源、各种人口学统计指标的应用。
第三节 疾病统计常用指标
第四节 动态数列及其分析指标
熟悉动态数列及其分析指标的应用；掌握动态数列常用指标（绝对增长量、发展速度、增长速度、定基比 、环比、平均发展速度和平均增长速度）。
三、重点、难点提示和教学手段
重点是熟悉动态数列及其分析指标的应用；掌握相对数常用指标、应用相对数的注意事项、动态数列常用指标（绝对增长量、发展速度、增长速度、定基比 、环比、平均发展速度和平均增长速度）。
四、思考与练习
应用相对数应注意的问题有哪些？
医学人口统计和疾病统计的常用指标有哪些？
第四章 常用概率分布
一、学习目的
通过本章的学习，熟悉三个常用概率分布的特征；掌握三个常用概率分布的概念，二项分布及Poisson分布的概率函数与累计概率；了解质量控制的意义、原理和方法。常用概率分布计划4学时。
二、课程内容
第一节 二项分布
熟悉二项分布的特征；掌握二项分布的概念及其概率函数与累计概率。
第二节 Poisson分布的概念与概念
熟悉Poisson分布的特征；掌握Poisson分布的概念及其概率函数与累计概率。
第三节 正态分布
熟悉正态分布的特征；掌握正态分布的概念；了解质量控制的意义、原理和方法。
三、重点、难点提示和教学手段
重点是熟悉三个常用概率分布的特征；掌握三个常用概率分布的概念，二项分布及Poisson分布的概率函数与累计概率。
四、思考与练习
1、正态分布曲线有何特点？
2、简述二项分布与正态分布的关系。
第五章 参数估计基础
一、学习目的
通过本章的学习，理解抽样误差的概念，熟悉标准误的意义及其应用；会计算均数及频率的标准误，掌握总体均数95％和99％置信区间的计算及适用条件，掌握正态近似计算总体概率的95％和99％置信区间及适用条件，阐述标准差与均数标准误的区别；了解抽样分布及t分布的特征，了解查表法估计总体概率的置信区间。参数估计基础计划4学时。
二、课程内容
第一节 抽样分布与抽样误差
理解抽样误差的概念，熟悉标准误的意义及七应用；会计算均数及频率的标准误，阐述标准差与均数标准误的区别；了解抽样分布的特征。
第二节 t分布
了解t分布的特征。
第三节 总体均数及总体概率的估计
掌握总体均数95％和99％置信区间的计算及适用条件，掌握正态近似计算总体概率的95％和99％置信区间及适用条件；了解查表法估计总体概率的置信区间。
三、重点、难点提示和教学手段
重点是理解抽样误差的概念，熟悉标准误的意义及其应用；会计算均数及频率的标准误，掌握总体均数95％和99％置信区间的计算及适用条件，掌握正态近似计算总体概率的95％和99％置信区间及适用条件，阐述标准差与均数标准误的区别。
四、思考与练习
1、样本均数的标准误的意义是什么？与标准差有何区别和联系？
2、简述参考值和可信区间的区别和联系。
第六章 假设检验基础
一、学习目的
通过本章的学习，熟悉假设检验的概念与原理，假设检验的基本步骤，假设检验功效的意义及计算，假设检验的两类错误之间的区别与联系；掌握常用的t检验、二项分布资料的Z检验以及Poisson分布资料的Z检验的分析与计算过程，包括每种检验方法的适用条件和不同类型，学会综合考虑研究目的、设计类型、变量类型、样本含量等要素选择合适的假设检验方法的技巧；了解区间估计与假设检验之间的关系。假设检验基础计划4学时。
二、课程内容
第一节 假设检验的概念与原理
熟悉假设检验的概念与原理，假设检验的基本步骤。
第二节 t检验
掌握常用的t检验的分析与计算过程，尤其是适用条件和不同类型。
二项分布与Poisson分布资料的Z检验
掌握二项分布资料的Z检验以及Poisson分布资料的Z检验的分析与计算过程，包括每种检验方法的适用条件和不同类型，学会综合考虑研究目的、设计类型、变量类型、样本含量等要素选择合适的假设检验方法的技巧。
第四节 假设检验与区间估计的关系
了解区间估计与假设检验之间的关系。
第五节 假设检验的功效
熟悉假设检验功效的意义及计算，假设检验的两类错误之间的区别与联系。
三、重点、难点提示和教学手段
重点是熟悉假设检验的概念与原理，假设检验的基本步骤，假设检验功效的意义及计算，假设检验的两类错误之间的区别与联系；掌握常用的t检验、二项分布资料的Z检验以及Poisson分布资料的Z检验的分析与计算过程，包括每种检验方法的适用条件和不同类型，学会综合考虑研究目的、设计类型、变量类型、样本含量等要素选择合适的假设检验方法的技巧。
四、思考与练习
1、假设检验的基本思想是什么？
2、可信区间与假设检验有何关系？
第七章 χ2检验
一、学习目的
通过本章的学习，熟悉四格表的确切概率计算法和配对设计下多分类资料的McNemar检验；掌握单个频数分布的拟合优度检验，完全随机设计下两组频数分布的χ2检验，多组频数分布的χ2检验，以及配对设计下两组频数分布的χ2检验；了解χ2分布是一种连续型随机变量的概率分布，其分布的形状依赖于自由度υ的大小，了解似然比χ2统计量。χ2检验计划4学时。
二、课程内容
第一节 χ2分布和拟合优度检验
掌握单个频数分布的拟合优度检验；了解χ2分布是一种连续型随机变量的概率分布，其分布的形状依赖于自由度υ的大小。
第二节 完全随机设计下两组频数分布的χ2检验
掌握完全随机设计下两组频数分布的χ2检验。
第三节 完全随机设计下多组频数分布的χ2检验
掌握完全随机设计下多组频数分布的χ2检验。

第四节 配对设计下两组频数分布的χ2检验
熟悉配对设计下多分类资料的McNemar检验；掌握配对设计下两组频数分布的χ2检验。
第五节 χ2检验要注意的问题
了解似然比χ2统计量。
第六节 四格表的确切概率法
熟悉四格表的确切概率计算法。
三、重点、难点提示和教学手段
重点是熟悉四格表的确切概率计算法和配对设计下多分类资料的McNemar检验；掌握单个频数分布的拟合优度检验，完全随机设计下两组频数分布的χ2检验，多组频数分布的χ2检验，以及配对设计下两组频数分布的χ2检验。
四、思考与练习
比较两个独立样本频数分布的χ2检验，和比较配对样本两个频数分布的χ2检验在设计方法、整理资料、假设检验等方面的差别是什么？

第十一章 两变量关联性分析
一、学习目的
通过本章的学习，熟悉对不同类型的变量，用不同的统计方法去分析它们之间的关系；掌握利用散点图确定两个定量变量之间有否线性关系，能把握利用Pearson积差相关、Spearman等级相关的应用条件并能计算相应的相关系数，同时进行假设假设检验，对分类计数频数表资料的两变量间的关联性作定量分析；了解利用散点图分析样本相关系数可能出现的各种假象，并做出合理的解释。两变量关联性分析计划2学时。
二、课程内容
第一节 线性相关
掌握利用散点图确定两个定量变量之间有否线性关系，能把握利用Pearson积差相关的应用条件并能计算相应的相关系数，同时进行假设假设检验；了解利用散点图分析样本相关系数可能出现的各种假象，并做出合理的解释。
第二节 秩相关
掌握利用Spearman等级相关的应用条件并能计算相应的相关系数，同时进行假设假设检验。
第三节 分类变量的关联性分析
掌握对分类计数频数表资料的两变量间的关联性作定量分析。
三、重点、难点提示和教学手段
重点是熟悉对不同类型的变量，用不同的统计方法去分析它们之间的关系；掌握利用散点图确定两个定量变量之间有否线性关系，能把握利用Pearson积差相关、Spearman等级相关的应用条件并能计算相应的相关系数，同时进行假设假设检验，对分类计数频数表资料的两变量间的关联性作定量分析。
四、思考与练习
线性相关应用中应注意的问题有哪些？

第十二章 简单回归分析
一、学习目的
通过本章的学习，熟悉总体回归系数β的统计推断，残差与残差分析；掌握回归分析的基本思想与方法，回归的基本概念，回归系数检验的意义与方法，相关与回归分析的区别与联系；了解总体回归线的95％置信带与个体预测值Y的区间估计，可线性化的非线性回归的基本步骤。简单回归分析计划2学时。
二、课程内容
第一节 简单线性回归
熟悉总体回归系数β的统计推断；掌握回归分析的基本思想与方法，回归的基本概念，回归系数检验的意义与方法，相关与回归分析的区别与联系。
第二节 线性回归的应用
了解总体回归线的95％置信带与个体预测值Y的区间估计。
第三节 残差分析
熟悉残差与残差分析。
第四节 非线性回归
了解可线性化的非线性回归的基本步骤。
三、重点、难点提示和教学手段
重点是熟悉总体回归系数β的统计推断，残差与残差分析；掌握回归分析的基本思想与方法，回归的基本概念，回归系数检验的意义与方法，相关与回归分析的区别与联系。
四、思考与练习
简述直线相关与直线回归的区别与联系。

参 考 书
1、方积乾主编，《卫生统计学学习指导》，北京，人民卫生出版社，2004年
2、方积乾主编，《医学统计学与电脑实验》第二版，上海，上海科学技术出版社，1997年
3、马斌荣编著，《SPSS for Windows Ver.11.5在医学统计中的应用》第三版，北京，科学出版社，2004年
4、金丕焕主编，《医用统计方法》，上海，上海医科大学出版社，1993年
5、杨树勤主编，《中国医学百科全书—医学统计学分册》，上海，上海科学技术出版社，1985年