2018西医综合考研中南大学考试内容:卫生统计学
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卫生统计学
(一) 绪论
1.卫生统计学的定义和内容。
定义:卫生统计学是研究居民健康状况以及卫生服务领域中数据的收集、整理和分析的一门科学。
内容
⑴ 基本原理和方法,包括研究设计和统计分析和评价中的统计理论和方法;
⑵ 健康统计;
⑶ 卫生服务统计。
2.统计工作的步骤:设计、收集资料、整理资料、分析资料。
3. 统计中的几个基本概念
变量及变量类型(数值变量、分类变量——无序分类、有序分类)、总体(有限总体、无限总体)与样本、概率。
4.学习卫生统计学应注意的问题。
(二) 定量资料的统计描述
l. 数值变量资料的频数表
频数表的概念及编制方法,频数分布的两个特征,频数分布的类型,频数表的用途。
2. 集中趋势的描述
用于描述一组变量值的集中位置指标是平均数,它是集中位置的特征值,代表该组变量值的平均水平,常用的平均数有:⑴均数:是算术均数的简称,总体和样本均数的表示符号、计算方法(直接法、加权法),均数的两个重要特征,均数的应用;⑵几何均数:表示符号,计算方法(直接法,加权法),几何均数的应用;⑶中位数和百分位数:意义、符号、计算方法(直接法、用频数表法),应用。
3. 离散程度的描述
在数值变量资料的频数分布中,只有将集中趋势和离散趋势结合起来分析,才能比较全面地分析所研究的事物,说明离散程度常用的指标有:⑴极差:符号,定义,优缺点;⑵四分位数间距:符号,意义,优缺点;⑶方差:意义,符号,计算公式,优缺点;⑷标准差:意义,符号,计算方法,应用;⑸变异系数:亦称离散系数,符号,计算方法,应用。
(三) 正态分布
1. 正态分布又称Gauss分布,其概念,分布图形,分布特征,标准正态变量u值。
2. 正态曲线下面积的分布规律。
3. 标准正态分布及标准正态分布表。
4. 正态分布的应用。
(四) 总体均数的估计和假设检验
1. 均数的抽样误差与标准误。
均数抽样误差的概念,标准误的符号、计算公式及其意义。
2. t分布
t变量,t分布的基本概念,t分布的特征,与正态分布的区别与联系,界值的意义,t界值表的用法。
3. 总体均数的估计
总体参数估计的两种方法,总体参数区间估计的两种方法,总体均数区间估计各种方法的计算公式和原理,可信区间的涵义,可信区间的两个要素(区别与联系),可信区间与可信限和参考值范围的区别。
4. 假设检验的一般步骤
假设检验的意义和一般步骤:建立假设的依据,选定检验方法的根据,选定计算统计量公式的依据,确定概率P的意义。
5. t检验和u检验
t检验和u检验的应用条件
⑴ 样本均数与总体均数比较t检验的目的、步骤和方法。
⑵ 配对设计差值均数与总体均数0比较的t检验:配对设计类型、假设检验目的、检验步骤和方法。
⑶ 成组设计两样本均数比较的t检验:检验目的、统计量的计算公式。
⑷ 成组设计两样本几何均数比较的t检验:资料类型、检验目的、检验步骤。
⑸ 成组设计的两大样本均数比较的u检验:理论根据和检验目的、统计量的计算公式和确定P值。
6. 方差不齐时两小样本均数的比较。
⑴ 两样本方差的齐性检验:齐性检验的目的、方法和步骤;
⑵ t检验:t检验的目的和步骤。
7. 第一类错误与第二类错误
第一类(I型)错误与第二类(II型)错误的意义,表示符号,当n确定后,二者之间的关系
8. 假设检验时应注意的问题
⑴ 要有严密的抽样研究设计;
⑵ 选用的假设检验方法应符合其应用条件;
⑶ 正确理解差别有无显著性的统计意义;
⑷ 结论不能绝对化;
⑸ 报告结论时注意报告检验统计量值,注明单、双侧检验、确切P值等事项。
9. 可信区间与假设检验的关系
⑴ 可信区间亦可用于回答假设检验的问题:分为双侧检验和单侧检验二种情况;
⑵ 可信区间比假设检验可提供较多信息。
报告结果时,应同时给出检验统计量值,注明单、双侧检验,确切P值和可信区间,以表示完整的分析。
(五) 方差分析
1. 方差分析的基本思想
方差分析的基本思想:根据研究目的和设计类型将总变异分解成几个部分,用离均差平方和表示各变异的程度,计算出统计量F值、借助F界值表,确定P值,按照P值大小作出推断结论。
总变异、组内变异、组间变异的意义,三者问的关系;
总自由度的分解及它们之间的关系;
方差分析的应用条件。
2. 成组设计的多个样本均数的比较
用单因素方差分析,将总变异分解成组内变异和组间变异,总自由度亦分成相应二部分;分析计算步骤。
3. 配伍组设计的多个样本均数比较
⑴ 用无重复数据的两因素方差分析,将总变异分解成处理组变异,配伍组变异和随机误差三部分,总自由度也分解成相应的三部分;
⑵ 分析计算步骤
4. 多个样本均数间的两两比较
又称多重比较,其意义和目的,多个样本均数比较的两种情况及适用的统计方法:
⑴ 多个样本均数间每两个均数的比较:SNK-q法检验步骤
⑵ 多个实验组与一个对照组均数间的两两比较:
1) 最小显著差法(LSD法):侧重减少第二类错误,检验统计量t的计算和检验步骤;
2) Dunnett-t检验:适用于g-1个实验组与一个对照组的均数差别的多重比较。
5. 变量变换
变量变换的目的,几种常用的变量变换及其用途。
(六) 分类资料的统计描述
1. 常用相对数
率、构成比(构成指标)、比(相对比)、的意义、特点;
2. 应用相对数时应注意的问题
3. 标准化法
标准化法的意义和基本思想,标准化率(调整率)常用的直接计算法和间接计算法的使用条件和计算方法;
4. 动态数列及其分析指标
动态数列的意义,常用的分析指标。
(七) 二项分布与Poisson分布及其应用
1. 二项分布的概念和应用条件。
二项分布的意义,应用的三个条件,二项分布的概率、累计概率、图形及其均数和标准差;二项分布的正态近似、样本率的分布;
2. 二项分布的应用
⑴ 总体率的区间估计:查表法和正态近似法;
⑵ 样本率和总体率比较;
⑶ 两样本率比较的u检验。
3. Poisson分布的概念及应用条件
Poisson分布的意义,Poisson分布的概率、图形、特性和均数与方差、应用条件;Poisson分布的可加性和正态近似。
4. Poisson分布的应用
⑴ 总体均数的估计:查表法和正态近似法;
⑵ 样本均数与总体均数的比较;
(3)两样本均数比较的u检验:应用条件和计算检验统计量u值时的两种情况
应用Poisson分布时的注意问题。
(八)检验
1. 四格表资料的检验(两样本率比较)四格表资料的意义,检验的基本思想、四格表专用公式和校正公式的使用条件;
2. 行×列表资料的检验多个样本率(或构成比)比较、双向有序分类资料的关联性检验方法及注意事项;
3. 列联表资料的检验列联表的意义,R×C列联表和2×2列联表检验的步骤及检验时的注意事项;
4. 四格表的确切概率法
四格表的确切概率法使用条件,本方法;的基本思想;
5. 频数分布拟合优度的检验对频数分布拟合优度的检验是检验的应用之一,本应用的步骤和注意事项。
(九) 秩和检验
1. 非参数统计的概念
非参数统计的意义,非参数检验的优点与不足之处;
2. 配对设计差值的符号秩和检验(Wilcoxon配对法)
符号秩和检验的方法步骤、基本思想(配对比较符号秩和T的分布及其统计意义),配对比较正态近似法的应用条件;
3. 成组设计两样本比较的秩和检验(Wilcoxon两样本比较法)
原始数据两样本比较的方法步骤(查表法和正态近似法),频数表资料(或等级资料)的两样本比较方法步骤(查表法与正态近似法);Wilcoxon两样本比较的基本思想;
4. 成组设计多个样本比较的秩和检验(Kruskal-Wallis法)
本方法的步骤,统计量H值的校正;等级资料的比较;
5. 多个样本两两比较的秩和检验(Nemenyi法)
本检验法的检验目的,各样本例数相等时检验的方法步骤,各样本例数不等或不全相等时检验的方法步骤。
(十) 回归与相关
1. 直线回归
直线回归的概念,求直线回归方程,直线回归方程的图示,直线回归方程中两个系数a、b的意义,回归系数b假设检验中方差分析和t检验的基本思想和步骤,直线回归中总体回归系数β、μŶ、个体值y的容许区间的估计,直线回归方程的应用和注意的问题;
2. 直线相关
直线相关的概念:意义、性质、要求的资料分布、相关分析的任务,相关系数的意义、计算和假设检验方法(t检验与直接查表法),总体相关系数的区间估计;
3. 直线回归与相关的区别和联系
直线回归与相关的区别,包括在资料要求上和应用方面。它们的联系指同一组资料计算出和r与b符号一致,且二者的假设检验是等价的,即t值相等,以及可以用回归解释相关;
决定系数的意义;
*4. 曲线直线化
曲线直线化的意义,曲线拟合的步骤;
5. 等级相关
等级相关的意义,等级相关分析适用的资料类型,等级相关系数rs的意义,等级相关分析的步骤和rs的校正;
6. 秩回归的应用及注意事项
(十一) 多元线性回归与logistic回归
1. 多元回归的概念,模型偏回归系数,复相关系数,校正复相关系数,剩余标准差,确定系数的意义,多元回归分析步骤(参数估计,回归方程配合程度检验,自变量的选择)。
2. Logistic回归的模型结构,参数估计及自变量筛选方法。
(十二) 常用统计图表
1. 统计表
统计表的意义、结构、种类,制作统计表的原则和基本要求。
2. 统计图
统计图的种类,制图的基本要求,各种统计图的应用条件与要求。
(十三) 实验设计
1. 实验研究的特点及分类
实验研究的特点:研究者能人为设置处理因素、随机分配处理因素或水平;
实验研究的分类;实验研究和临床试验;
2. 实验设计的基本内容和步骤及注意事项
3. 实验设计的基本原则
随机化原则:意义及作用、随机抽样、随机化分配(常用方法);
对照原则:意义、对照形式(常用);
重复原则:意义,样本例数估计见后(13·5节);
4.常用的几种实验设计方法
随机对照试验设计,配对设计,交叉设计、配伍组设计;
5.样本例数的估计
确定样本含量的意义、确定样本含量时应具备的条件、确定样本含量的应用范围,几种常用实验研究中样本例数估计方法(两样本均数比较、配对试验和交叉试验、样本均数与总体均数比较、两样本率比较、配对分类资料、估计总体均数的样本含量、估计总体率的样本含量);
6.一致性检验的意义及Kappa统计量的计算
(十四) 调查设计
1.调查研究的特点和统计设计
调查研究的特点及其中统计设计的要点;
2.调查设计的基本原则和内容
制订调查计划是为了更完整、准确的搜集资料,应解决的问题是:
(1)明确调查目的; (2)确定观察对象和观察单位; (3)选择调查方法:普查、抽样调查,典型调查; (4)确定样本含量; (5)确定观察指标; (6)调查表和问卷的设计; (7)确定调查方式; (8)制定调查的组织计划; (9)资料的整理和分析;
3.四种基本抽样方法
单纯随机抽样、系统抽样、整群抽样、分层抽样四种基本抽样方法的优缺点,以及它们的实施方法;
4.样本例数估计
抽样方法不同,估计样本例数的方法亦不同。
单纯随机抽样时,估计总体均数(或率)所需样本例数n的方法和前提。
5. 系统误差的控制
设计阶段,调查阶段及整理与分析阶段系统误差的来源和基本的控制方法。
(十五) 医学人口统计与疾病统计常用指标
1. 人口数与人口构成
(1) 人口总数:国际统计人口数的方法(实际制与法定制);
(2) 人口构成及人口金字塔:人口金字塔的意义及其分析;
(3) 说明人口结构的常用指标:性别比、人口系数(老年人口系数)、少年儿童人口系数、负担系数、老少比;
2. 生育与计划生育统计:资料的来源
(1) 测量生育水平的指标:粗出生率、总生育率,年龄别生育率、终生生育率的意义和分析;
(2) 测量人口再生育的指标:自然增长率、粗再生育率、净再生育率、平均世代年数等指标的意义与分析;
(3) 反映计划生育工作情况的统计指标:避孕现用率、Pearl怀孕率、累积失败率、人工流产率、人流活产比、计划生育率、节育率;
(4) 与出生有关的其他常用指标:低出生体重百分比、儿童妇女比;
3. 死亡统计
死亡统计的社会意义,资料来源:
(1) 测量死亡水平的指标:粗死亡率、年龄别死亡率、婴儿死亡率、新生儿死亡率、围生儿死亡率、5岁以下儿童死亡率、孕产妇死亡率、死因别死亡率,各指标的意义与分析;
(2) 死因构成及死因顺位指标:死因构成或相对死亡比,死因顺位等指标的意义与分析;
4. 疾病统计
疾病统计的意义、资料来源、疾病和死因分类;
常用疾病统计指标:反映疾病发生、构成情况、危害程度和防治效果的指标
5. 残疾的定义和分级
残疾的常用统计指标:残疾患病率、残疾构成等。
(十六) 寿命表
1.寿命表的概念
寿命表的意义,寿命表的分类;
2.寿命表的编制原理与方法
寿命表编制的基本原理,寿命表中年龄、年龄组死亡率与年龄组死亡概率、尚存人数与死亡人数、生存人年数及生存总人年数、平均预期寿命各指标的意义;
3.简略寿命表
编制简略寿命表时,对原始资料的要求,编制步骤与方法;
4.去死因寿命表
去死因寿命表的意义和编制方法;
5.寿命表的分析与应用
寿命表中尚存人数、死亡人数、死亡概率、预期寿命、平均寿命各指标的分析;
寿命表在评价居民健康水平,研究人口再生产情况、人口预测、研究人的生育、发育及疾病发展规律等方面的应用。
二、卫生统计学
本部分大纲根据方积乾主编《卫生统计学》(第7版,北京:人民卫生出版社)编写。
(一) 绪论
1.卫生统计学的定义和内容。
定义:卫生统计学是研究居民健康状况以及卫生服务领域中数据的收集、整理和分析的一门科学。
内容
⑴ 基本原理和方法,包括研究设计和统计分析和评价中的统计理论和方法;
⑵ 健康统计;
⑶ 卫生服务统计。
2.统计工作的步骤:设计、收集资料、整理资料、分析资料。
3. 统计中的几个基本概念
变量及变量类型(数值变量、分类变量——无序分类、有序分类)、总体(有限总体、无限总体)与样本、概率。
4.学习卫生统计学应注意的问题。
(二) 定量资料的统计描述
l. 数值变量资料的频数表
频数表的概念及编制方法,频数分布的两个特征,频数分布的类型,频数表的用途。
2. 集中趋势的描述
用于描述一组变量值的集中位置指标是平均数,它是集中位置的特征值,代表该组变量值的平均水平,常用的平均数有:⑴均数:是算术均数的简称,总体和样本均数的表示符号、计算方法(直接法、加权法),均数的两个重要特征,均数的应用;⑵几何均数:表示符号,计算方法(直接法,加权法),几何均数的应用;⑶中位数和百分位数:意义、符号、计算方法(直接法、用频数表法),应用。
3. 离散程度的描述
在数值变量资料的频数分布中,只有将集中趋势和离散趋势结合起来分析,才能比较全面地分析所研究的事物,说明离散程度常用的指标有:⑴极差:符号,定义,优缺点;⑵四分位数间距:符号,意义,优缺点;⑶方差:意义,符号,计算公式,优缺点;⑷标准差:意义,符号,计算方法,应用;⑸变异系数:亦称离散系数,符号,计算方法,应用。
(三) 正态分布
1. 正态分布又称Gauss分布,其概念,分布图形,分布特征,标准正态变量u值。
2. 正态曲线下面积的分布规律。
3. 标准正态分布及标准正态分布表。
4. 正态分布的应用。
(四) 总体均数的估计和假设检验
1. 均数的抽样误差与标准误。
均数抽样误差的概念,标准误的符号、计算公式及其意义。
2. t分布
t变量,t分布的基本概念,t分布的特征,与正态分布的区别与联系,界值的意义,t界值表的用法。
3. 总体均数的估计
总体参数估计的两种方法,总体参数区间估计的两种方法,总体均数区间估计各种方法的计算公式和原理,可信区间的涵义,可信区间的两个要素(区别与联系),可信区间与可信限和参考值范围的区别。
4. 假设检验的一般步骤
假设检验的意义和一般步骤:建立假设的依据,选定检验方法的根据,选定计算统计量公式的依据,确定概率P的意义。
5. t检验和u检验
t检验和u检验的应用条件
⑴ 样本均数与总体均数比较t检验的目的、步骤和方法。
⑵ 配对设计差值均数与总体均数0比较的t检验:配对设计类型、假设检验目的、检验步骤和方法。
⑶ 成组设计两样本均数比较的t检验:检验目的、统计量的计算公式。
⑷ 成组设计两样本几何均数比较的t检验:资料类型、检验目的、检验步骤。
⑸ 成组设计的两大样本均数比较的u检验:理论根据和检验目的、统计量的计算公式和确定P值。
6. 方差不齐时两小样本均数的比较。
⑴ 两样本方差的齐性检验:齐性检验的目的、方法和步骤;
⑵ t检验:t检验的目的和步骤。
7. 第一类错误与第二类错误
第一类(I型)错误与第二类(II型)错误的意义,表示符号,当n确定后,二者之间的关系,()检验效能的意义。
8. 假设检验时应注意的问题
⑴ 要有严密的抽样研究设计;
⑵ 选用的假设检验方法应符合其应用条件;
⑶ 正确理解差别有无显著性的统计意义;
⑷ 结论不能绝对化;
⑸ 报告结论时注意报告检验统计量值,注明单、双侧检验、确切P值等事项。
9. 可信区间与假设检验的关系
⑴ 可信区间亦可用于回答假设检验的问题:分为双侧检验和单侧检验二种情况;
⑵ 可信区间比假设检验可提供较多信息。
报告结果时,应同时给出检验统计量值,注明单、双侧检验,确切P值和可信区间,以表示完整的分析。
(五) 方差分析
1. 方差分析的基本思想
方差分析的基本思想:根据研究目的和设计类型将总变异分解成几个部分,用离均差平方和表示各变异的程度,计算出统计量F值、借助F界值表,确定P值,按照P值大小作出推断结论。
总变异、组内变异、组间变异的意义,三者问的关系;
总自由度的分解及它们之间的关系;
方差分析的应用条件。
2. 成组设计的多个样本均数的比较
用单因素方差分析,将总变异分解成组内变异和组间变异,总自由度亦分成相应二部分;分析计算步骤。
3. 配伍组设计的多个样本均数比较
⑴ 用无重复数据的两因素方差分析,将总变异分解成处理组变异,配伍组变异和随机误差三部分,总自由度也分解成相应的三部分;
⑵ 分析计算步骤
4. 多个样本均数间的两两比较
又称多重比较,其意义和目的,多个样本均数比较的两种情况及适用的统计方法:
⑴ 多个样本均数间每两个均数的比较:SNK-q法检验步骤
⑵ 多个实验组与一个对照组均数间的两两比较:
1) 最小显著差法(LSD法):侧重减少第二类错误,检验统计量t的计算和检验步骤;
2) Dunnett-t检验:适用于g-1个实验组与一个对照组的均数差别的多重比较。
5. 变量变换
变量变换的目的,几种常用的变量变换及其用途。
(六) 分类资料的统计描述
1. 常用相对数
率、构成比(构成指标)、比(相对比)、的意义、特点;
2. 应用相对数时应注意的问题
3. 标准化法
标准化法的意义和基本思想,标准化率(调整率)常用的直接计算法和间接计算法的使用条件和计算方法;
4. 动态数列及其分析指标
动态数列的意义,常用的分析指标。
(七) 二项分布与Poisson分布及其应用
1. 二项分布的概念和应用条件。
二项分布的意义,应用的三个条件,二项分布的概率、累计概率、图形及其均数和标准差;二项分布的正态近似、样本率的分布;
2. 二项分布的应用
⑴ 总体率的区间估计:查表法和正态近似法;
⑵ 样本率和总体率比较;
⑶ 两样本率比较的u检验。
3. Poisson分布的概念及应用条件
Poisson分布的意义,Poisson分布的概率、图形、特性和均数与方差、应用条件;Poisson分布的可加性和正态近似。
4. Poisson分布的应用
⑴ 总体均数的估计:查表法和正态近似法;
⑵ 样本均数与总体均数的比较;
(3)两样本均数比较的u检验:应用条件和计算检验统计量u值时的两种情况
应用Poisson分布时的注意问题。
(八)检验
1. 四格表资料的检验
(两样本率比较)四格表资料的意义,检验的基本思想、四格表专用公式和校正公式的使用条件;
2. 行×列表资料的检验
多个样本率(或构成比)比较、双向有序分类资料的关联性检验方法及注意事项;
3. 列联表资料的检验
列联表的意义,R×C列联表和2×2列联表检验的步骤及检验时的注意事项;
4. 四格表的确切概率法
四格表的确切概率法使用条件,本方法;的基本思想;
5. 频数分布拟合优度的
检验对频数分布拟合优度的检验是检验的应用之一,本应用的步骤和注意事项。
(九) 秩和检验
1. 非参数统计的概念
非参数统计的意义,非参数检验的优点与不足之处;
2. 配对设计差值的符号秩和检验(Wilcoxon配对法)
符号秩和检验的方法步骤、基本思想(配对比较符号秩和T的分布及其统计意义),配对比较正态近似法的应用条件;
3. 成组设计两样本比较的秩和检验(Wilcoxon两样本比较法)
原始数据两样本比较的方法步骤(查表法和正态近似法),频数表资料(或等级资料)的两样本比较方法步骤(查表法与正态近似法);Wilcoxon两样本比较的基本思想;
4. 成组设计多个样本比较的秩和检验(Kruskal-Wallis法)
本方法的步骤,统计量H值的校正;等级资料的比较;
5. 多个样本两两比较的秩和检验(Nemenyi法)
本检验法的检验目的,各样本例数相等时检验的方法步骤,各样本例数不等或不全相等时检验的方法步骤。
(十) 回归与相关
1. 直线回归
直线回归的概念,求直线回归方程,直线回归方程的图示,直线回归方程中两个系数a、b的意义,回归系数b假设检验中方差分析和t检验的基本思想和步骤,直线回归中总体回归系数β、μŶ、个体值y的容许区间的估计,直线回归方程的应用和注意的问题;
2. 直线相关
直线相关的概念:意义、性质、要求的资料分布、相关分析的任务,相关系数的意义、计算和假设检验方法(t检验与直接查表法),总体相关系数的区间估计;
3. 直线回归与相关的区别和联系
直线回归与相关的区别,包括在资料要求上和应用方面。它们的联系指同一组资料计算出和r与b符号一致,且二者的假设检验是等价的,即t值相等,以及可以用回归解释相关;
决定系数的意义;
*4. 曲线直线化
曲线直线化的意义,曲线拟合的步骤;
5. 等级相关
等级相关的意义,等级相关分析适用的资料类型,等级相关系数rs的意义,等级相关分析的步骤和rs的校正;
6. 秩回归的应用及注意事项
(十一) 多元线性回归与logistic回归
1. 多元回归的概念,模型偏回归系数,复相关系数,校正复相关系数,剩余标准差,确定系数的意义,多元回归分析步骤(参数估计,回归方程配合程度检验,自变量的选择)。
2. Logistic回归的模型结构,参数估计及自变量筛选方法。
(十二) 常用统计图表
1. 统计表
统计表的意义、结构、种类,制作统计表的原则和基本要求。
2. 统计图
统计图的种类,制图的基本要求,各种统计图的应用条件与要求。
(十三) 实验设计
1. 实验研究的特点及分类
实验研究的特点:研究者能人为设置处理因素、随机分配处理因素或水平;
实验研究的分类;实验研究和临床试验;
2. 实验设计的基本内容和步骤及注意事项
3. 实验设计的基本原则
随机化原则:意义及作用、随机抽样、随机化分配(常用方法);
对照原则:意义、对照形式(常用);
重复原则:意义,样本例数估计见后(13·5节);
4.常用的几种实验设计方法
随机对照试验设计,配对设计,交叉设计、配伍组设计;
5.样本例数的估计
确定样本含量的意义、确定样本含量时应具备的条件、确定样本含量的应用范围,几种常用实验研究中样本例数估计方法(两样本均数比较、配对试验和交叉试验、样本均数与总体均数比较、两样本率比较、配对分类资料、估计总体均数的样本含量、估计总体率的样本含量);
6.一致性检验的意义及Kappa统计量的计算
(十四) 调查设计
1.调查研究的特点和统计设计
调查研究的特点及其中统计设计的要点;
2.调查设计的基本原则和内容
制订调查计划是为了更完整、准确的搜集资料,应解决的问题是:
(1)明确调查目的; (2)确定观察对象和观察单位; (3)选择调查方法:普查、抽样调查,典型调查; (4)确定样本含量; (5)确定观察指标; (6)调查表和问卷的设计; (7)确定调查方式; (8)制定调查的组织计划; (9)资料的整理和分析;
3.四种基本抽样方法
单纯随机抽样、系统抽样、整群抽样、分层抽样四种基本抽样方法的优缺点,以及它们的实施方法;
4.样本例数估计
抽样方法不同,估计样本例数的方法亦不同。
单纯随机抽样时,估计总体均数(或率)所需样本例数n的方法和前提。
5. 系统误差的控制
设计阶段,调查阶段及整理与分析阶段系统误差的来源和基本的控制方法。
(十五) 医学人口统计与疾病统计常用指标
1. 人口数与人口构成
(1) 人口总数:国际统计人口数的方法(实际制与法定制);
(2) 人口构成及人口金字塔:人口金字塔的意义及其分析;
(3) 说明人口结构的常用指标:性别比、人口系数(老年人口系数)、少年儿童人口系数、负担系数、老少比;
2. 生育与计划生育统计:资料的来源
(1) 测量生育水平的指标:粗出生率、总生育率,年龄别生育率、终生生育率的意义和分析;
(2) 测量人口再生育的指标:自然增长率、粗再生育率、净再生育率、平均世代年数等指标的意义与分析;
(3) 反映计划生育工作情况的统计指标:避孕现用率、Pearl怀孕率、累积失败率、人工流产率、人流活产比、计划生育率、节育率;
(4) 与出生有关的其他常用指标:低出生体重百分比、儿童妇女比;
3. 死亡统计
死亡统计的社会意义,资料来源:
(1) 测量死亡水平的指标:粗死亡率、年龄别死亡率、婴儿死亡率、新生儿死亡率、围生儿死亡率、5岁以下儿童死亡率、孕产妇死亡率、死因别死亡率,各指标的意义与分析;
(2) 死因构成及死因顺位指标:死因构成或相对死亡比,死因顺位等指标的意义与分析;
4. 疾病统计
疾病统计的意义、资料来源、疾病和死因分类;
常用疾病统计指标:反映疾病发生、构成情况、危害程度和防治效果的指标
5. 残疾的定义和分级
残疾的常用统计指标:残疾患病率、残疾构成等。
(十六) 寿命表
1.寿命表的概念
寿命表的意义,寿命表的分类;
2.寿命表的编制原理与方法
寿命表编制的基本原理,寿命表中年龄、年龄组死亡率与年龄组死亡概率、尚存人数与死亡人数、生存人年数及生存总人年数、平均预期寿命各指标的意义;
3.简略寿命表
编制简略寿命表时,对原始资料的要求,编制步骤与方法;
4.去死因寿命表
去死因寿命表的意义和编制方法;
5.寿命表的分析与应用
寿命表中尚存人数、死亡人数、死亡概率、预期寿命、平均寿命各指标的分析;
寿命表在评价居民健康水平,研究人口再生产情况、人口预测、研究人的生育、发育及疾病发展规律等方面的应用。
(十七) 随机资料的生存分析
1. 生存分析的基本概念及数据特征;
2. 生存分析的常用指标:
生存时间、死亡概率、生存概率、生存率、生存曲线、半数生存期
3. 生存率及其标准误
乘积极限法、寿命表法、k年生存率与半数生存期估计
4. 生存资料的基本要求
5. 对数秩检验的方法
(十八) 常用综合评价方法
1. 熟悉综合评价的意义、任务、分类、内容及一般步骤;
2. 评价指标的筛选及权重估计
评价指标的筛选的要求及方法;
指标权重估计的常用方法:专家评分法、Satty权重法、客观方法、组合权重;
3.几种综合评价方法及意义
综合评分法、综合指数法、层次分析法、Topsis法
1. 生存分析的基本概念及数据特征;
2. 生存分析的常用指标:
生存时间、死亡概率、生存概率、生存率、生存曲线、半数生存期
3. 生存率及其标准误
乘积极限法、寿命表法、k年生存率与半数生存期估计
4. 生存资料的基本要求
5. 对数秩检验的方法
(十九) 常用综合评价方法
1. 熟悉综合评价的意义、任务、分类、内容及一般步骤;
2. 评价指标的筛选及权重估计
评价指标的筛选的要求及方法;
指标权重估计的常用方法:专家评分法、Satty权重法、客观方法、组合权重;
3.几种综合评价方法及意义
综合评分法、综合指数法、层次分析法、Topsis法
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