医学统计学傻瓜教程(精选.)

医学统计学傻瓜教程

医学统计学傻瓜教程作为一名临床医师，不管你愿意不愿意，某些时候必须撰写医学论文。

这时，大多数人会遇到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，早些年学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，看得基本上是云里雾里。

《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。

本教程的学习时间约需要 2～3 小时，前提是你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手 V4. 0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。

《临床医师统计学助手 V4. 0》下载地址: http: //www. onlinedown. net/soft/63895. htm 这是一个全傻瓜化的教程，由 4 个实例组成，只要认真看完这 4 个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。

接下来我们开始轻松愉快的学习过程。

一、均数与标准差【例 1】本组 105 例，男 55 例，女 50 例；平均年龄：

62. 36. 1 岁，所有入选病例均符合 1999 年 WHO 高血压诊断

标准。

举这个例子是为了说明均数与标准差的概念。

我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于标准差实在太重要了。

【例 1】中的数据62. 36. 1 ， 62. 3 就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的6. 1 是什么呢？它就是标准差。

有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：

有两组人，第 1 组身高（cm）：

98、 99、 100、 101、 102；第 2 组身高（cm）：

80、 90、 100、 110、 120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第 1 组的身高很接近，第 2 组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。

统计学上对一组测量结果的数据都要用均数标准差表示，习惯表达代号是：

，具体例子如：

平均收缩压 12010. 2mmHg。

我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。

撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如：

第 1 组身高（cm）：

98、 99、 100、 101、 102；第 2 组身高（cm）：

80、 90、 100、 110、 120。

在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。

利用软件《临床医师统计学助手 V3. 0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第 1 组平均身高：

1001. 58cm；第 2 组平均身高：

10015. 81cm，如下图。

二、两样本均数差别 T 检验【例 2】目的研究中药板兰根对非典疗效。

方法将 36 例非典患者随机分为治疗组 19 例，采用常规治疗+板兰根口服，对照组 17 例，仅采用常规治疗。

结果治疗组平均退热时间 3. 281. 51d；对照组平均退热时间 5. 651. 96d，两组间对照差别有极显著意义（p＜0. 01 ）结论中药板兰根对非典有显效疗效，实为国之瑰宝。

这是最常见的一种统计学数据处理类型，统计学述语叫做两样本均数差别 T 检验，说得通俗易懂一些，就是检验两组方法所得到的数据到底有没有差异，或者说，差异是否有意义。

我们平时的思维习惯是，数据的大小还用得着检验吗？这是小学生都会的问题。

可是别忘记了现在是在搞科研，科学方法看问题可不一定这么

简单。

可能还没有说明白这个问题，下面举一个简单的例子。

我们的目的是得出这样一个结论：

北京出产的西瓜比上海出产的西瓜大。

最可靠的方法是把所有北京的西瓜和上海的西瓜都测量重量，得到两个均数，然后比大小即可，可是智商正常的人并不会这样去做，通常的做法是，随机选一部分北京的西瓜和一部分上海的西瓜，先让这两部分西瓜比大小，然后推断到底那里的西瓜大。

这种方法是窥一斑可见全豹，统计学述语叫做由样本推断总体，事实上，我们所做的医学科研都是基于这种方法。

再回到上面的例子，假如我们有二种做法：

A、随机选 2 个北京西瓜，平均重量是 5. 60. 3kg；再随机选 2 个上海西瓜，平均重量是 4. 30. 25kg；

B、随机选 1000 个北京西瓜，平均重量是 5. 60. 3kg；再随机选 1000 个上海西瓜，平均重量是 4. 30. 25kg。

凭生活常识，由 B 推出北京的西瓜比上海西瓜大这个结论的把握性就非常的大，而 A 则基本上推不出这个结论。

现在，终于可以引出我们的主题了，统计学处理本质是考查由样本差异推断总体差异的把握性有多大，这种把握性在统计学上由P 值表示。

如 P＜0. 05 或 P＜0. 01，可以理解为由样本差异推断总体差异的把握性达 95%或 99%以上，两组数据差异有显著意义；如 P

＞0. 05，可以理解为这种把握性在 95%以下，两组数据差异没有显著意义。

上面所讲的实已为统计学之精髓，建议多看几遍，如果天生愚鲁，还是看不太懂，也没有关系，现在进一步傻瓜化，即所谓统计学处理，只要求得 P 值即可。

P＜0. 05 或 P＜0. 01，表示阳性结果，两组数据差异有显著意义； P0. 05，表示阴性结果，两组数据差异没有显著意义。

所以，统计学处理的中心任务是求 P 值。

下面讲解遇到【例 2】这样的问题，如何求 P 值。

【例 2】中一共有 6 个数据：

第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2），就是根据这 6 个数据，先通过复杂计算，求出T 值（如果没有想成为统计学专家，就不必去理解T 是什么了，知道T 是为了求P 用的就可以了），求出T 值后，再查T 界值表，就知道P值了。

具体解法步骤如下：

⑴ 通过计算（这里略去计算公式，可由软件求出）， T=4. 088 ⑵ 计算自由度：

自由度=N1+N2-2=19+17-2=34（计算自由度是为了查 T 界值表用的，自由度即两组例数之和减去 2，不要问我为什么不减去 3 或减去 1 这样的问题了。

）⑶ 查 T 界值表，对应自由度 34， T0. 05=2. 032，

T0. 01=2. 728, 今 T=4. 088＞T0. 01，即 P＜0. 01, 差别有高度显著意义。

T=4. 088 是如何求出的呢？我们再回到软件《临床医师统计学助手 V3. 0》，只要把第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2）这 6 个数据输入对应的框内，该软件就会利用预先存储的公式自动计算 T值，并查 T 界值表，得到 P 值，如图：

三、配对计量资料 T 检验【例 3】目的研究音乐胎教对胎儿运动技能培养的效果。

方法 10 例 28～32 周孕妇，分别记录听音乐（水浒传主题曲）前每小时的胎动次数及听音乐后每小时的胎动次数，结果数据如表 1 所示，音乐胎教后胎动次数增多，差别有显著意义（p＜0.

05 ）结论音乐胎教可增强胎儿运动技能，对培养我国运动天才有现实意义。

显然【例 3】与【例 2】有所不同，主要是【例 3】两组间的数据可以前后配对的。

我们经常碰到这种情况，即同一个体做两次处理，如治疗前检测某一指标，治疗后再检测某一指标，而后做治疗前后配对比较，以判断疗效，正如【例 3】。

这种情况如何进行统计学处理呢？同样也是先计算 T 值，然后按自由度（这时自由度=对子数-1，如本例自由度是 9。

）查 T 界值表，求得 P 值。

但是配对 T 检验计算 T 值的方法与两样本均数 T 检验有所不同，这里不再作介绍，由软件《临床医师统计学助手 V4. 0》自动完成即可，如下图。

本例 T=2. 47，自由度=10-1=9，查 T 界值表，对应自由度 9，T0. 05=2. 26， T0. 01=3. 25, 今 T=2. 47＞T0. 05，即 P＜0. 05, 差别有显著意义。

可能有人会问, 【例 3】的情况，也可以把胎教前视为对照组，求得平均胎动次数是：

21. 85. 31，胎教后视为治疗组，求得平均胎动次数是：

24. 06. 31，然后套用【例 2】的方法，用两样本均数 T 检验行不行？这样虽无大错误，但是将会导致检验效率的下降，就是说，如果数据差异较大时，两种方法均可，如果数据差异较小时，用配对 T 检验会显示出差异有意义，而用两样本均数 T 检验时，可能差异无意义。

切记，非配对资料误用配对 T 检验，则是错误的。

四、计数资料卡方检验【例 4】目的研究医患关系对重症病人死亡率的影响。

方法根据问卷调查对收住重症监护病房的病人分为医患关系良好组与医患关系紧张组，比较两组间的住院死亡率。

结果医患关系良好组 25 例，住院间死亡 3 例，死亡率 13. 6%，医患关系紧张组 23 例，住院间死亡 9 例，死亡率 39. 1%，两组间差别有显著意义（p＜0. 05 ）结论医患关系紧张增加重症

病人的住院死亡率，可能与医师害怕被病人告而治疗方案趋向保守有关。

【例 4】又是一个非常常见的一种统计学数据处理类型。

【例 4】中所提供的数据是比例，或百分数，与前面三个例子不同，前面三个例子所提供的数据则是直接在病人身上测量到的数据，如收缩压 12010. 2mmHg、身高 10015. 81cm 等，我们把【例4】中的数据叫做计数资料，而【例 1、 2、 3】中的数据叫做计量资料。

计数资料无法用形式表示，只能用比例表示，如：

死亡率13. 6%、 30 例中显效 10 例（10/30）等。

显然，对于计数资料，再用 T 检是不适合了，必须用卡方检验。

卡方检验的步骤是：

先求出 X2（类似于 T 检验时先求 T 值）值，然后进行判断：

⑴ 如果 X2＜3. 84，则 P＞0. 05；⑵ 如果 X2＞3. 84，则 P＜0. 05；⑶ 如果 X2＞6. 63，则 P＜0. 01。

解释一下，上面的两个数字3. 84 与6. 63 是查X2界值表得来的，只要记住即可。

所以，卡方检验的关键是求出 X2值。

为了求出 X2值，必须先介绍四表格概念。

四表格的形式如下，关键数据是 a、 b、c、 d 四个数， X2值就是通过这四个数据计算出来的（这里仍不介绍公式，由软件计

算。

）。

现将【例 4】中的数据填入四表格即如下图。

当你学会了填四表格数据之后，就能利用软件《临床医师统计学助手 V4. 0》非常容易的进行卡方检验了，本软件提供与四表格完全相同的界面，把数据填写正确之后，就自动计算 X2值并判断结果，【例 4】 X2=4. 702＞3. 84，故 P＜0. 05，如下图：

在此说明一下，大家可能已注意到本软件中出现的理论数（T），在此不解释理论数（T）是什么，只要记住，当例数（n）＜40 或 T＜1 时，应采用精确概率法，这个方法太复杂，在此不作介绍。

现在已经讲完了 4 个实例，掌握本教程的诀窍是将实际中碰的的情况，对照实例，对号入座即可，而具体计算过程，可由软件去完成。

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医学统计学名词解释复习资料

1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。 2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。总体参数是事物本身固有的、不变的。 3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。 4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。 5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。变量的取值称为变量值或观察值(observation)。根据变量的取值特性，分为数值变量和分类变量。 6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。 7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。 8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。 9. 抽样误差(sampling error)：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。 10. 误差(error)：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。主要有以下二种：系统误差和随机误差 。 11. 可信区间(confidence interval, CI)：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间，又称置信区间。 12. 总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围(CI)。常用的可信度为95％和99％，故常用95％和99％的可信区间。 13. 变异(variation)：同质事物间的差别。由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异(individual variation)。 16. 平均数(average)：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数(arithmetic mean)、几何平均数(geometric mean)、中位数(median)等。 17. 中位数(median)：将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M 表示。适用于偏态分布资料或不规则分布资料和开口资料。所谓“开口”资料，是指数据的一端或两端有不确定值。当n 为奇数时，M=X (n+1)/2；当n 为偶数时，M=[X n/2+ X n/2+1]/2。 18. 百分位数(percentile)：是一种位置指标，以P x 表示，一个百分位数Px 将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px 小，有(1-x%)的观察值大于Px 。 19. 变异系数(coefficient of variance, CV)：亦称离散系数(coefficient of dispersion)，为标准差与均数之比，常用百分数表示。100%X s/CV ?=, 变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。 20. 频率(relative frequency)：在n 次随机试验中，事件A 发生了m 次，则比值 22. 概率(probability)：在重复试验中，事件A 的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p ，这个常数p 就称为事件A 出现的概率(probability)，记作P(A)或P 。 描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P 来表示。 23. 统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。 24. 相关系数(correlation coefficient)：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数(coefficient of product-moment correlation)，总体相关系数用希腊字母ρ表示，而样本相关系数用r 表示，取值范围均为[-1, 1]。 25. 回归系数(regression coefficient)：直线回归方程Y ?= a+b X 的系数b 称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个单位，Y 平均改变 b 个单位。 26. 参考值范围(reference range)：也称为正常值范围(normal range)，医学上常把绝大多数正常人的某指标值范围称为该指标的正常值范围。绝大多数：可以是90%、95%、99%等等，最常用的是95%。正常人：不是指健康人，而是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。习惯上是确定包括95%的人的界值。 28. 统计推断(statistic inference)：从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断。 29. 标准误(standard error, SE)：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量抽样误差的大小。据此，样本均数的标准差X σ称为标准误。 30. 参数估计(parameter estimation)：由样本信息估计总体参数。它包括两种：点估计和区间估计。 点估计：直接用样本统计量作为对应的总体参数的估计值。 区间估计：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间(confidence interval, CI )，又称置信区间。这种估计方法称为区间估计。 33. 95%可信区间含义：如果重复若干次样本含量相同的抽样，每个样本均按同一方法构建95%可信区间，则在这些可信区间中，理论上有95个包含了总体参数，还有5个未估计到总体均数。 34.Ⅰ类错误(type Ⅰerror)：统计学上规定，拒绝了实际上成立的H 0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误或第一类错误，Ⅰ型错误的概率用α表示。 35.Ⅱ类错误(type Ⅱerror)：统计学上规定，不拒绝实际上不成立的H 0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误或第二类错误，Ⅱ型错误的概率用β表示。 36. 检验效能(power of a test)：又称把握度，即两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。 37. 参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。 38. 参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量(x , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。如t 、u 检验、方差分析。 39. 率(rate)：又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。常以百分率(%)、千分率(‰)、万分率(1/万)、十万分率(1/10万)等表示。其计算公式为： 40. 构成比(proportion)：又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 41. 比(ratio)：又称相对比，是A 、B 两个有关指标之比，说明A 为B 的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为：比=A/B 。 统计学（Statistics ）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达 的科学。 总体（population ）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。 样本（sample ）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性，能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。

医学统计学傻瓜教程_3

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62. 36. 1 岁，所有入选病例均符合 1999 年 WHO 高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明均数与标准差的概念。 我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于标准差实在太重要了。 【例 1】中的数据62. 36. 1 ， 62. 3 就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的6. 1 是什么呢？它就是标准差。 有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子： 有两组人，第 1 组身高（cm）： 98、 99、 100、 101、 102；第 2 组身高（cm）： 80、 90、 100、 110、 120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第 1 组的身高很接近，第 2 组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。 统计学上对一组测量结果的数据都要用均数标准差表示，习惯表达代号是： ，具体例子如： 平均收缩压 12010. 2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，

预防医学 医学统计学部分选择题及答案

1．预防医学的对象（D ） A．个体 B．病人 C．健康人 D．确定的群体 E．个体和确定的群体 2．预防医学是（C ） A．独立于医学以外的学科 B．医学的基础学科 C．医学的一门应用学科 D．又综合又独立的学科 E．预防系列为主的学科 3．生态健康模式是（ E ） A．环境－健康 B．环境－人群 C．环境－生物 D．环境－人群－健康 E．环境－生物－健康 4．预防医学经历了（ C ） A．个体医学—群体—预防医学的阶段 B．个体—群体—生态大众健康的阶段 C．个体—群体—社区医学阶段 D．群体—大卫生—社会医学阶段 E．个体—群体—社会医学阶段 5．在疾病三级预防中，健康促进的重点在（ A ） A．第一级预防甚至更早阶段 B．第二级预防 C．第三级预防 D．第二和第三级预防 E．第一和第二级预防 6．以下哪一项不是预防医学有别于临床医学的特点（A ） A．具有临床医学更大的人群健康效益 B．预防医学更具有积极的人群健康效益 C．预防医学研究重点为环境的特点 D．工作对象包括个体和群体 E．研究方法上注重微观和宏观结合 7．第一次卫生革命的主要任务是预防（ A ） A．传染病 B．急性病 C．常见病 D．慢性病 E．血吸虫病 8．个体的免疫接种（A ） A．仅起到保护个体的作用 B．仅起到保护家庭的作用 C．仅起到保护群体的作用 D．既能保护个体也能保护群体 E．以上均不是 9．以下各项中不适合采取第一级预防的是（C ） A．职业病 B．心血管疾病 C．病因不明，难以觉察预料的疾病 D．脑卒中 E．糖尿病 10．健康促进的核心策略是（C ） A．制定健康的公共政策 B．创造支持性环境 C．强化社区行动 D．发展个人技能 E．调整社会消费

CE傻瓜教程全九课

CE傻瓜教程一：基本操作 先简单介绍下什么叫CE，CE的全称是Cheat Engine，最新的版本是（作者是 Dark Byte）CE是目前最优秀的游戏修改器，不是之一，这个工具绝对值得你去学习（只要花一点时间就够了）。 忘记金山游侠，GM8，FPE之类的修改工具的吧，CE会让你爱不释手。 一、先下载CE ，这个汉化版相当不错哦（不需要安装），推荐各位下载使用。 二、打开CE目录下的2个文件： 三、附加进程（图示）： CE傻瓜教程二：精确数值扫描

接着第一关的操作 按下一步进入教程第二关，需要扫描的精确数值是100 现在开始搜索精确数值 100 数值中输入100点击首次扫描按钮 一般游戏就是4字节，这里不需要改动，默认就好。 这次扫描我们得到 59 个结果，里面肯定有我们要找的那个血值，不过好像太多了。

关键一步：回到 Tutorial 点击打我按钮，此时血值已有变化了： 我们再输入 96 点击再次扫描按钮结果只剩1个（这就是我们要找的），我们双击此地址将其添加到地址栏： 只有1个结果了，这个就是我们要找的内存地址，双击将其加入到地址栏

图示操作： 把 95 改成 1000 点击确定按钮

此时教程的下一步按钮变成可用 闯关成功。 操作虽然简单，但是大家需要明白这其实是一个筛选的过程，这样操作就能把地址找出来。本关的小技巧： 1、双击下图对应位置可快速更改数值。 2、双击地址可快速将其加入到地址栏 CE傻瓜教程三：未知初始数值 第3关的密码是 419482

这一关很重要，因为某些游戏中血显示的不是数字而是血条，这样的话教程2中的方法就失效了。 本关就你要教会你如何修改这些讨厌的未知数 此时点击新扫描然后选择未知初始数值 点击首次扫描然后出现了肯定是N多的结果，因为太多了，CE没有显示出来。 老办法，回到 Tutorial ，点击打我 ，CE会告诉你血量减了多少，比如-1

医学统计学傻瓜教程

医学统计学傻瓜教程 作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。 本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手 V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。 这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学习过程。 一、均数与标准差 【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。 撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如： 第1组身高（cm）：98、99、100、101、102； 第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。 在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。利用软件《临床医师统计学助手 V3.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。 二、两样本均数差别T检验

预防医学 医学统计学部分选择题及答案

1．预防医学的对象（D ） A．个体B．病人C．健康人 D．确定的群体E．个体和确定的群体 2．预防医学是（C ） A．独立于医学以外的学科B．医学的基础学科 C．医学的一门应用学科D．又综合又独立的学科E．预防系列为主的学科 3．生态健康模式是（ E ） A．环境－健康B．环境－人群C．环境－生物 D．环境－人群－健康E．环境－生物－健康 4．预防医学经历了（ C ） A．个体医学—群体—预防医学的阶段 B．个体—群体—生态大众健康的阶段C．个体—群体—社区医学阶段 D．群体—大卫生—社会医学阶段E．个体—群体—社会医学阶段 5．在疾病三级预防中，健康促进的重点在（ A ） A．第一级预防甚至更早阶段B．第二级预防C．第三级预防 D．第二和第三级预防E．第一和第二级预防 6．以下哪一项不是预防医学有别于临床医学的特点（A ） A．具有临床医学更大的人群健康效益B．预防医学更具有积极的人群健康效益C．预防医学研究重点为环境的特点D．工作对象包括个体和群体 E．研究方法上注重微观和宏观结合 7．第一次卫生革命的主要任务是预防（ A ） A．传染病B．急性病C．常见病 D．慢性病E．血吸虫病 8．个体的免疫接种（A ） A．仅起到保护个体的作用B．仅起到保护家庭的作用 C．仅起到保护群体的作用D．既能保护个体也能保护群体 E．以上均不是 9．以下各项中不适合采取第一级预防的是（C ） A．职业病B．心血管疾病C．病因不明，难以觉察预料的疾病 D．脑卒中E．糖尿病 10．健康促进的核心策略是（C ） A．制定健康的公共政策B．创造支持性环境 C．强化社区行动D．发展个人技能E．调整社会消费

预防医学 医学统计学部分选择题及答案

１.预防医学的对象（D ) A．个体Ｂ．病人 C.健康人 D.确定的群体Ｅ.个体和确定的群体 ２．预防医学是(C ） A.独立于医学以外的学科 B. 医学的基础学科 C.医学的一门应用学科 D．又综合又独立的学科 E．预防系列为主的学科 ３．生态健康模式是（Ｅ） Ａ.环境-健康 B.环境-人群 C.环境－生物 D.环境-人群－健康 E．环境-生物-健康 4.预防医学经历了( C ) Ａ．个体医学—群体—预防医学的阶段 B．个体—群体—生态大众健康的阶段 C.个体—群体—社区医学阶段 D.群体—大卫生—社会医学阶段Ｅ．个体—群体—社会医学阶段 5.在疾病三级预防中，健康促进的重点在( A ) Ａ．第一级预防甚至更早阶段 B.第二级预防Ｃ．第三级预防 D．第二和第三级预防Ｅ．第一和第二级预防 6．以下哪一项不是预防医学有别于临床医学的特点(A ） A．具有临床医学更大的人群健康效益 B.预防医学更具有积极的人群健康效益Ｃ.预防医学研究重点为环境的特点 D．工作对象包括个体和群体 E.研究方法上注重微观和宏观结合 7.第一次卫生革命的主要任务是预防（ A ) A.传染病 B.急性病 C.常见病 D.慢性病 E．血吸虫病 8.个体的免疫接种(A ） A．仅起到保护个体的作用 B．仅起到保护家庭的作用 C．仅起到保护群体的作用 D.既能保护个体也能保护群体 E.以上均不是 9．以下各项中不适合采取第一级预防的是(C ) A．职业病 B．心血管疾病 C.病因不明,难以觉察预料的疾病 D.脑卒中 E．糖尿病 1０.健康促进的核心策略是（C ) A.制定健康的公共政策 B．创造支持性环境 Ｃ．强化社区行动 D.发展个人技能 E.调整社会消费

《医学统计学》第5版单选题

《医学统计学》单项选择题 摘自：马斌荣主编.医学统计学.第5版.北京：人民卫生出版社，2008 第一章医学统计中的基本概念 1. 医学统计学研究的对象是 A. 医学中的小概率事件 B. 各种类型的数据 C. 动物和人的本质 D. 疾病的预防与治疗 E．有变异的医学事件 2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是 A．总体中最容易获得的部分个体B．在总体中随意抽取任意个体 C．挑选总体中的有代表性的部分个体D．用配对方法抽取的部分个体 E．依照随机原则抽取总体中的部分个体 3. 下列观测结果属于等级资料的是 A．收缩压测量值B．脉搏数 C．住院天数D．病情程度 E．四种血型 4. 随机误差指的是 A. 测量不准引起的误差 B. 由操作失误引起的误差 C. 选择样本不当引起的误差 D. 选择总体不当引起的误差 E. 由偶然因素引起的误差 5. 收集资料不可避免的误差是 A. 随机误差 B. 系统误差 C. 过失误差 D. 记录误差 E．仪器故障误差 答案: E E D E A 第二章集中趋势的统计描述 1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 B. 几何均数 C. 均数 D. P百分位数 95 E. 频数分布

2. 算术均数与中位数相比，其特点是 A．不易受极端值的影响B．能充分利用数据的信息 C．抽样误差较大D．更适用于偏态分布资料 E．更适用于分布不明确资料 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是 A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为1：20、1：40、1：80、1：80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数 答案: A B D E B 第三章离散程度的统计描述 1. 变异系数主要用于 A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度 C. 衡量测量的准确度 D. 衡量偏态分布的变异程度 E. 衡量样本抽样误差的大小 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是 A. 变异系数 B. 离均差平方和 C. 极差 D. 四分位数间距 E. 标准差 3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是 A. 检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95% B. 检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95% C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外 D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围 E. 检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常”

统计学傻瓜教程

0 0 0 窗体顶端 窗体底端 分享 当前分享 [转]医学统计学傻瓜教程---带图示来源： 医学统计学傻瓜教程 作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。 本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处

理软件《临床医师统计学助手 V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。 《临床医师统计学助手 V3.0》下载地址: 这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际 中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学 习过程。 一、均数与标准差 【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一 些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3± 6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要 加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其 参差不齐的程度，这就是标准差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个 比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小， 说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。 撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如： 第1组身高（cm）：98、99、100、101、102； 第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。 在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。利用软件《临床医师统 计学助手 V3.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。 二、两样本均数差别T检验 【例2】目的研究中药板兰根对“非典”疗效。方法将36例“非典”患者随机分为治疗组19例，采用常规治疗+板兰根口服，对照组17例，仅采用常规治疗。结果治疗组平 均退热时间3.28±1.51d；对照组平均退热时间5.65±1.96d，两组间对照差别有极显 著意义（p＜0.01 ）结论中药板兰根对“非典”有显效疗效，实为国之瑰宝。

预防医学与医学统计学总结

绪论 一．预防医学：是医学的一门应用学科，它以个体和确定的群体为对象，目的是保护、促 进和维护健康，预防疾病、失能和早逝 二．预防医学特点： 1.工作对象包括个体及确定的群体，主要着眼于健康和无症状患者；2研究方法注重微观和宏观相结合，但更侧重于影响健康的因素与人群的关系； 3.采取的对策更具积极的预防作用，具有较临床医学更大的人群健康效应。 三．健康决定因素：指决定个体和人群健康状态的因素。包括：1、社会经济环境。2、物质环境 3.个人因素。 4 卫生服务。 四．三级预防策略： 1.第一级预防：又称病因预防，即防止疾病的发生。 2.第二级预防：在疾病的临床前期做好早起发现、早期诊断、早起治疗的“三早”预防工作，以控制疾病的发 展和恶化。 3.第三级预防：对已患某些病者，采取及时的、有效的治疗措施，防止病情恶化， 预防并发症和伤残，延长生命。 第一章流行病学概论 一．流行病学：是研究人群中疾病与健康状况的分布及其影响因素，并研究防治疾病及促 进健康的策略和措施的科学。 流行病学定义内涵： 1.流行病学的研究对象时人群。 2.流行病学关注的事件包括疾病与健康 状况。 3.流行病学主要研究内容是：（1）揭示现象（2）找出原因（3）评价效果。 4.流行病学研究和实践的目的是防治疾病、促进健康。 二．流行病学基本原理： 1.分布论。 2.病因论。3.健康-疾病连续带。4预防控制理论（三级 预防理论） 5.数理模型。 6.流行病学的几个基本原则：（1）群体原则（2）现场原则（ 3）对比原则（核心）（ 4）代表性原则 三．流行病学的用途： 1.描述疾病及健康状况的分布。 2.探讨疾病的病因。 3.研究疾病自然史，提高临床诊断、治疗水平和预后评估。 4.疾病的预防控制及其效果评价。 5.流行病学分支。 第二章疾病分布 一．疾病的分布：即疾病的群体现象或称疾病的三间分布，是指疾病在时间、空间和人间 的存在方式及其发生、发展规律。 1 年）特定群中某病新病例二．疾病分布的测量指标：1.发病率：指在一定期间内（一般为 出现的频率。 2.罹患率：与发病率一样，也是测量人群新病例发生频率的指标。使用与小范围、短时间内 疾病频率的测量（日、周、旬、月），常用于疾病暴发或流行时的调查。 3 患病率：也称现患率，指某特定时间内，总人口中现患某病者（包括新、旧病例）所占的 比例。患病率 =发病率 * 病程。 4 续发率：也称二代发病率，指某传染病易感接触者中，在最短潜伏期与最长潜伏期之间 发病的人数占所有易感接触者总数的百分率。 5.死亡率：指在一定时间期间（通常为1年）内，某人群中死于某病（或死于所有原因）的频 率。死亡率是测量入群死亡危险最常用的指标。 6.病死率：表示一定时期内，患某病的全部病人中因该病死亡者所占的比例。 三．疾病的分布形式（“三间分布” ） 1.地区分布：疾病的地方性：由于自然环境和社会因素的影响而使一些疾病无需从外地输入， 只存在于某一地区，或在某一地区的发病率水平总是较高，这种现象称为疾病的地方性。 2.时间分布 3.人群分布：出生队列分析：将同一时期出生的人划归为一组称为一个出生队列，对其随访 观察若干年，观察死亡等情况。 4.判断疾病地方性的依据：（ 1）该病在当地居住的各群组中

医学统计学傻瓜教程---带图示

作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。https://www.sodocs.net/doc/f35579527.html,/bbnk 本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。 这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学习过程。 一、均数与标准差 【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准 差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。 撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如： 第1组身高（cm）：98、99、100、101、102； 第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。 在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以方式表示。利用软件《临床医师统计学助手 V3.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。

(完整版)cadence PCB 画图(傻瓜教程快速入门)

cadence 画 PCB 板傻瓜教程（转帖） 复制于某网站,谢谢。拿出来分享吧,希望对初学者能有帮助,可以很快了解 Cadence 的使用，谢谢共享者。 一．原理图 1.建立工程 与其他绘图软件一样，OrCAD 以Project 来管理各种设计文件。点击开始菜单，然后依次是所有程序—打开 cadence 软件—》一般选用 Design Entry CIS，点 击Ok 进入Capture CIS。接下来是 File--New--Project，在弹出的对话框中填入工程名、路径等等，点击 Ok 进入设计界面。 2.绘制原理图 新建工程后打开的是默认的原理图文件 SCHEMATIC1 PAGE1，右侧有工具栏，用 于放置元件、画线和添加网络等等，用法和 Protel 类似。点击上侧工具栏的Project manager（文件夹树图标）或者是在操作界面的右边都能看到进入工程管 理界面，在这里可以修改原理图文件名、设置原理图纸张大小和添加原理图库 等等。 1）修改原理图纸张大小： 双击 SCHEMATIC1 文件夹，右键点击 PAGE1，选择 Schematic1 Page Properties，在 Page Size 中可以选择单位、大小等； 2） 添加原理图库： File--New--Library，可以看到在 Library 文件夹中多了一个 library1.olb 的原理图库文件，右键单击该文件，选择 Save，改名存盘；（注意：在自己话原 理图库或者封装库的时候，在添加引脚的时候，最好是画之前设定好栅格等参数，要不然很可能出现你画的封装，很可能在原理图里面布线的时候通不过， 没法对齐，连不上线！） 3）添加新元件： 常用的元件用自带的（比如说电阻、电容的），很多时候都要自己做元件，或 者用别人做好的元件。右键单击刚才新建的 olb 库文件，选 New Part，或是New Part From Spreadsheet，后者以表格的方式建立新元件，对于画管脚特多的芯片元件非常合适，可以直接从芯片 Datasheet 中的引脚描述表格中直接拷贝、粘贴即可（pdf 格式的 Datasheet 按住Alt 键可以按列选择），可以批量添加管脚，方便快捷。 4）生成网络表（Net List）： 在画板 PCB 的时候需要导入网络表，在这之前原理图应该差不多完工了，剩下 的工作就是查缺补漏。可以为元件自动编号，在工程管理界面下选中.dsn 文件，然后选 To ol s--A n n o t a te，在弹出的对话框中选定一些编号规则，根据需求进行修改 或用默认设置即可。进行 DRC 检测也是在生成网络表之前的一项重

巧妙的学好医学统计学

巧妙的学好医学统计学 作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。 本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。 这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学习过程。 一、均数与标准差 【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。 举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：X±S，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。 我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。 撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如： 第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；

预防医学与医学统计学总结

绪论 进和维护健康，预防疾病、失能和早逝 二．预防医学特点：1.工作对象包括个体及确定的群体，主要着眼于健康和无症状患者；2研究方法注重微观和宏观相结合，但更侧重于影响健康的因素与人群的关系；3.采取的对策更具积极的预防作用，具有较临床医学更大的人群健康效应。 三．健康决定因素：指决定个体和人群健康状态的因素。包括：1、社会经济环境。2、物质环境3.个人因素。4卫生服务。 四．三级预防策略：1.第一级预防：又称病因预防，即防止疾病的发生。2.第二级预防：在疾病的临床前期做好早起发现、早期诊断、早起治疗的“三早”预防工作，以控制疾病的发展和恶化。3.第三级预防：对已患某些病者，采取及时的、有效的治疗措施，防止病情恶化，预防并发症和伤残，延长生命。 第一章流行病学概论 进健康的策略和措施的科学。 流行病学定义涵：1.流行病学的研究对象时人群。2.流行病学关注的事件包括疾病与健康状况。3.流行病学主要研究容是：（1）揭示现象（2）找出原因（3）评价效果。4.流行病学研究和实践的目的是防治疾病、促进健康。 二．流行病学基本原理：1.分布论。2.病因论。3.健康-疾病连续带。4预防控制理论（三级预防理论）5.数理模型。6.流行病学的几个基本原则：（1）群体原则（2）现场原则（3）对比原则（核心）（4）代表性原则 三．流行病学的用途：1.描述疾病及健康状况的分布。2.探讨疾病的病因。3.研究疾病自然史，提高临床诊断、治疗水平和预后评估。4.疾病的预防控制及其效果评价。5.流行病学分支。 第二章疾病分布 的存在方式及其发生、发展规律。 二．疾病分布的测量指标：1.发病率：指在一定期间（一般为1年）特定群中某病新病例出现的频率。 病频率的测量（日、周、旬、月），常用于疾病暴发或流行时的调查。 例。患病率=发病率*病程。 病的人数占所有易感接触者总数的百分率。 5.死亡率：指在一定时间期间（通常为1年），某人群中死于某病（或死于所有原因）的频率。死亡率是测量入群死亡危险最常用的指标。 6.病死率：表示一定时期，患某病的全部病人中因该病死亡者所占的比例。 三．疾病的分布形式（“三间分布”） 1.地区分布：疾病的地方性：由于自然环境和社会因素的影响而使一些疾病无需从外地输入，只存在于某一地区，或在某一地区的发病率水平总是较高，这种现象称为疾病的地方性。 2.时间分布 3.人群分布：出生队列分析：将同一时期出生的人划归为一组称为一个出生队列，对其随访观察若干年，观察死亡等情况。 4.判断疾病地方性的依据：（1）该病在当地居住的各群组

傻瓜式开展培训规划工作完整版

傻瓜式开展培训规划工 作 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

傻瓜式开展年度培训规划工作 又到了一年一度的开展年度培训规划工作的时刻了。人力资源部作为公司的培训管理组织者，又需要耗费脑汁去琢磨怎么做好这项工作。这里面，有培训体系完善的企业，也有没有任何培训体系根基的企业；有十分专业的HR，也有菜鸟级的新手；有富的流油的预算支持的培训费用，也有捉襟见肘无米下锅的培训费用…… 不同条件可以采用不同的培训规划方案，但是笔者根据多年的培训规划经验简单的分享一种傻瓜式的开展年度培训规划工作的方法步骤，有兴趣的朋友可以借鉴来做。 首先弄清楚几个基本的定义与要求： 1、年度培训规划必须依据公司拨付给你的年度培训预算来进行组织开展，在预 算范围内合理开展各项培训；同时也可以在年度培训规划中简单分析明年培 训费用使用的情况、结构比例，比如：新员工培训费用占了多少、营销人员 的培训费用占了多少，管理者的培训费用占了多少等； 2、年度培训规划的开展必须有两个必不可少的步骤：首先开展年度培训需求分 析，形成年度培训需求分析报告；然后据此制定年度培训计划； 3、年度培训计划最后必须形成表格，表格栏目的要素必须包括：部门名称、课 程名称、课程主要内容、对应的课程课时、对应课程讲师姓名、对应课程费 用、培训课程开展拟安排的时间、参训人数； 4、年度培训计划的课程时间原则上不建议确定具体的日期，因为在今年年底确 定明年课程的具体时间毫无意义，中间不可控因素太多，但必须确定到每月 的上中下旬，同时注意错开节假日、公司固定的会议和活动时间； 5、年度培训计划必须填写每门课程的参训人数，这个数据是预测、分析公司、 各部门的人均课时数的关键，一个学习型组织，它一年的人均课时不能低于 40小时，低于40个小时说明培训力度太小，大家没有机会学习，高于300 个小时说面培训力度太大，会影响工作。