流行病与统计学文思杰（07011305）（数学系统计学专业 南京 211189）摘 要： 流行病与统计学，可以概括为：以群体生态思维的方式，主要运用统计定量工具，从比较卫生(健康)事件在不同群体中差异入手，探索公共卫生可干预性因素，达到为公共卫生决策服务的目的。

它是集 “思维”、 “工具”、和 “服务” 三位一体的方法学，既是 “科学” 又是 “艺术”。

关键词： 群体；决策；思维；工具；服务Epidemiology and Health StatisticsAuthor(Statistics in Department of Mathematic Nan Jing 211189)Abstract: We can say Epidemiology and Health Statistics mainly uses statistical ways, starting from the difference betweengroups, and search for the intervening factors of public health in order to serve the Public Health ’s order. It ’s a kind of science and art that combines thought, tools and service.key words: Group; decision; thought; tools; service流行病与统计学的定义是：用收集、整理、和分析观察数据资料的方法, 从群体和环境的宏观角度来研究有关健康问题, 为公共卫生的实际需要服务。

其现实意义巨大。

1 流行病与统计学发展选提1662年英国学者John Graunt (1620-1674)发表了著名的文章 “基于死亡资料的观察”(Natural and Political Observations on the Bills of Mortality)，这是第一次用数据资料来研究生命问题，常被称为生命统计的奠基人，若单从方法学来回顾这段历史，也可以看作是流行病学与卫生统计学方法的共同起文思杰 1993.3.11 女 重庆 数学系统计学专业 219wsj@点。

他在处理大量数据的分析中, 阐明了四个重要的现象。

1. 他记录下了在个体中好像是偶发事件, 而在群体上却呈现有规律变化的生命现象。

2. 他第一个指出人类在孩子出生时男性多于女性。

3. 他描述了人类幼年时期，有着相对较高的死亡率。

4. 他发现当时伦敦城市死亡率高于乡村地区。

此外，他还建立了雏形的寿命表。

他的这段工作体现了，以定量数学为主要工具，从社会环境群体现象的角度，来研究有关健康问题，而这正是流行病与统计学方法的精要。

著名的John Snow (1813-1858)在1854年对霍乱爆发流行的研究方法，是现代流行病学方法的先驱。

Snow 把发病与周围环境状况结合在一起，从数量研究群体和环境的宏观角度找到了霍乱的传播途径，解决了那次霍乱爆发流行预防与控制问题。

而霍乱弧菌的发现是在30年后。

也就是说，这名科学家，在大家还不清楚霍乱到底是什么的时候，他就通过群体现象找到了预防与控制霍乱的方法。

这无疑体现了流行病与统计学在现实生活中的巨大意义。

随着流行病与统计学方法在防控各种传染病、慢性非传染病、环境和职业卫生问题、公共卫生应急事件处理、以及公共卫生干预计划的制定、实施和评价中广泛地应用，此方法也得到了发展，成熟为一门公共卫生的基础学科，对促进以“证据为基础公共卫生决策”和“循证医学”的形成，起到了关键性的作用。

由此，我们从流行病与统计学的定义引入对此学科的探讨。

2 流行病与统计学定义流行病与统计学的定义是：用收集、整理、和分析观察数据资料的方法, 从群体和环境的宏观角度来研究有关健康问题, 为公共卫生的实际需要服务。

简短的定义中，几点具体含义不容忽视： ① 从群体和环境的宏观角度来研究，而不是从个人角度。

② 研究的健康问题是从各种疾病与健康的分布的现象入手，探讨分布的规律，研究影响分布的因素。

③ 流行病与统计学最终目的在于控制疾病流行，研究促进群体健康的策略与措施。

是为实际需要服务。

3 流行病与统计学的根本性特点3.1 第一个根本性特点流行病学的一个显著的根本性特点，是以每一个人为基本单位，研究的范围是健康问题在由多个个体(单位)组成的群体以及此群体生存宏观环境中的现象和相互联系，有别于把每一个人做外延的终点向身体内研究其系统器官组织分子的基础医学诸科，也有别于研究微观环境科学中的诸学科(例如，微生物学和环境毒理学)。

意思就是，流行病与统计学的研究对象是从个体为起点，向外发展，直至许多个体组成的群体。

而基础医学、微生物学等，也可以理解为以个体为起点，向内发展，研究对象是器官、细胞、生理系统等。

3.2 第二个根本性特点流行病学的另一个根本性特点是它的实用性，为公共卫生的实践决策需要服务: 流行病学工作者常常不可能(像实验室工作者那样), 去 “安排”卫生事件或环境, 而只能充分利用当地现实可行的方法，去发现并解决当地的公共卫生问题，所以，流行病学又被称为公共卫生中 “运用可行方法的艺术” 。

4 流行病与统计学关系流行病学的发展始终与统计学的进展紧密相伴。

流行病学发展中的需求，不断地给统计学提出了挑战，而统计学的进展又为流行病学提供了定量描绘和分析群体卫生事件及其影响因素的支持性工具技术。

流行病学与统计学方法紧密结合，运用数学定量方法来处理卫生问题至今仍然是一个很突出的特征和主要的手段，常常合起来称为公共卫生中的“流行病与统计学方法”。

5 流行病与统计学基本原理5.1流行病与统计学方法起于观察与测量卫生事件，原始数据的质量控制是公共卫生决策的基础5.1.1初次赋值流行病与统计学方法的第一步，就是对疾病、死亡、健康问题或卫生事件，在明确定义的基础上，相对于其发生的时间、空间和人群，通过观察测量而赋予数字或数值。

对变量所赋予的数字，只不过是一个数学符号，是研究者对根据需要对此次测量资料赋予的一定意义，同一个数学符号在不同变量中代表的意义，可能完全不一样。

按变量可赋予数字值的性质，变量可分为：①计数：将观察单位按某种属性或类别分成若干组，再分别清点。

如血型，按A、B、AB、O四型分型。

②计量：用仪器、工具或其它定量方法对每个观察单位的某项标志进行测量，并把测量结果用数值大小表示出来的资料，一般带有度量衡或其它单位。

如体重，需要秤测量，通常以公斤为单位，测得许多大小不一的体重值。

其它如身长（cm）、血压mmHg）、脉搏（次／分）、红细胞（万/mm3）转氨酶（单位）等，都属于计量资料。

③等级：按某种属性或某个标志分组，然后清点各组观察单位个数得来的，但所分各组之间具有等级顺序。

如某病住院病人的治疗结果，按治愈、好转、无效、死亡分组，同样各组之间具有顺序与程度之别。

④两分：只可赋值为0或1, 如设阳性为1，阴性为0。

既可以看作是计数变量又可以看作是计量变量。

5.1.2相对数指标初次赋值后，就可得到有关变量的绝对数，两个绝对数通过一次除法运算得到的数，称为相对数。

人群中的疾病、死亡、健康问题或卫生事件，除少数罕见疾病用绝对数之外，多用相对数指标来测量。

相对数指标有三类：①比：两个变量的数值之商。

比如患病的人数比上未患病的人数，比的分子分母的分离的，互不包含。

②比例：表示同一事物局部与总体间数量上的比值。

比如患病的人数比上总体人数，这个数据也就是患病率。

分子是包含在分母里的。

③率：在某一确定人群中某事件发生的频率。

在这些指标的基础上可以派生出多种指标。

5.1.3质量控制原始数据的真实、可靠和精确，决定了结果的真实、可靠和精确。

所以，整个资料的收集过程，包括记录、计算机录入、校对、整理、归纳，都必须实行全面质量保障。

最后，还应对测量的结果（赋值）开展有效性和可靠性分析判断。

5.2公共卫生实践在于不断地运用流行病与统计学方法提出假说，并检验假说5.2.1提出假说假说产生性研究常常要把各种来源的资料整合在一起来描述、比较、分析、评估、判断，从中引出某些推论或假说。

产生的假说可信度依赖于它引用的资料来源和推理方法，流行病与统计学方法提供了运用现有的资料和可行的途径产生假说的思路方法。

5.2.2检验假说流行病与统计学方法提供了评估各种来源资料的原理，以及检验公共卫生实践意义上的因果假说推理方法，可以说是一门公共卫生实践中的“群体生态思维推理方法学”。

科学的发展总是在合理的猜测与严格的检验交替中前进。

而且始终保持着批判性的怀疑眼光暂时接受某假说，随时准备着按照新发现的事实，修正或推翻己经接受了但是却被事实否证了的假说，转而接受“到目前为止，没有被否证的假说”，或者开始新一轮的假说猜测与检验征途。

5.2.3以“证据”为决策基础的思维范式流行病与统计学方法对公共卫生和医学的主要贡献之一，就是引入了这种以“证据”为决策基础的思维范式。

其中流行病和统计学家的主要职责，用一句话来概括，那就是: 收集已有的相关资料，通过描述和分析这些“证据”，做出合理的推论或对某假说设计出可行的检验方案，供下一步公共卫生和医学的决策参考。

5.3复杂群体现象的因果推理和偏倚分析5.3.1因果推理流行病学因果推理即是：那些能使人们发病概率增加的因素，就可被认为是疾病的病因，当其中的一个或多个不存在时，疾病的频率就下降。

流行病学因果推理是要探索引起由个体组成的群体健康事件的各种原因和可能的因果路径，找到公共卫生可干预性因素及估计若控制了此因素会产生多大的效果。

5.3.2偏倚分析偏倚就是我们平常所说的误差。

误差可进行以下分类：①系统误差：由于测量系统失准所导致的误差。

例：测血压a.操作方法不正确或对调查问卷理解有误b.医生掌握疗效标准偏高或偏低c.周围环境的改变：室温、作用时间等d.仪器不准或试剂不合格②随机测量误差：偶然机遇所致，无方向性。

无法避免，只要将误差控制在允许范围内，数据仍可用。

③随机抽样误差：由抽样引起，是个体变异造成，无倾向性。

无法避免，但有规律可循，用统计方法估计或增大样本使其减少。

例：假定已知某年某地所有13岁女大学生身高的总体均数是155.4cm，总体标准差是5.3cm。

在此有限总体中多次重复抽样，每次均抽取100例组成一个样本，可算出每一个样本的平均身高。

得到的样本均数可能是153.6、153.1、154.9，…，158.7等。

误差不可避免，且误差可能会导致结果正确性出现偏移。

所以，对复杂群体现象的因果推理需要进行偏倚分析。

5.4人类独特强大的“霍桑效应”和“安慰剂”作用5.4.1霍桑效应霍桑效应：人们被关注，会影响被关注者的行为，这类现象称为霍桑效应。