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流行病学家的生物统计学基础知识

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@小白创作中心

流行病学家的生物统计学基础知识

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来源

https://www.editverse.com/zh-CN/%E6%B5%81%E8%A1%8C%E7%97%85%E5%AD%A6%E5%AE%B6%E7%9A%84%E7%94%9F%E7%89%A9%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86/

生物统计学是流行病学研究中的重要工具，它将统计方法与健康科学相结合，帮助研究人员分析和解释复杂的医疗保健数据。本文将为您详细介绍生物统计学的基础知识及其在流行病学研究中的应用。

你知道学习生物统计学大约需要 4.0 小时吗？奎伦医学院为在线课程提供高达 2.0 AMA PRA 类别 1 学分™。这表明关键生物统计数据从事健康研究和学习。
生物统计学将统计方法与健康科学相结合。它是理解复杂医疗保健数据的强大工具。它有助于发现疾病模式、发现风险因素和检查预防方法。这可以改善公共卫生策略。
对于流行病学家来说，生物统计学至关重要。它有助于分析和发现数据中的模式。在 CDC/HHS 提供 40,000 美元的财政援助的情况下，生物统计学培训意义重大。它用于计算比率、确定风险和测试数据。
这项培训还提供长达 2.0 小时的护理教育。它展示了解决公共卫生问题所需的团队合作。东田纳西州立大学继续医学教育会检查是否存在偏见，确保信息值得信赖。有关揭穿健康神话的更多信息，请参阅这个资源.

关键精华

掌握生物统计学大约需要4.0小时的学习。
奎伦医学院为此在线活动提供高达 2.0 AMA PRA 类别 1 学分™。
CDC/HHS已向生物统计学培训模块投入了40,000美元。
此项培训获批最多 2.0 小时的继续护理教育时间。
重要的生物统计学概念包括平均值、中位数、众数等。

流行病学生物统计学导论

生物统计学是流行病学的关键。它为我们提供了处理健康数据的工具。它有助于设计研究和了解健康趋势。学生学习分析健康数据并设计研究来解决公共卫生问题。

定义和重要性

生物统计学使用统计数据来了解流行病学中的健康数据。这些方法对于理解健康数据至关重要。例如，一项研究发现，患病风险高出 1.8 倍，这表明准确的分析至关重要。
攻读公共卫生硕士和理学硕士等课程的学生将同时学习流行病学和公共卫生。这有助于他们更好地管理和理解健康数据。生物统计学是追踪疾病、测试健康计划和制定政策决策的关键。

公共卫生中的应用

生物统计学在许多公共卫生领域都有应用。它有助于设计和分析有关健康行为和疾病模式的研究。例如，一项研究表明，一项健康计划实施后，效果提高了 10%，证明了该计划的有效性。
它还有助于评估卫生政策。学生学习使用计算机处理大量卫生数据集。这项技能对于做出明智的公共卫生决策至关重要。
简而言之，生物统计学在流行病学中至关重要。它帮助我们理解和理解健康数据。通过学习这些方法，你可以大大改善公共卫生工作和政策。

生物统计学中的概率论

理解概率论是将生物统计学应用于流行病学的关键。它可以帮助研究人员从数据中得出确定的结论。本部分解释了健康数据分析的概率和重要分布。

概率的概念

概率在推论统计，显示事件发生的概率。生物统计学中定义概率的主要方法有两种：
2. 频率概率：该方法研究的是多次试验中某一事件发生的频率。例如，在无数次投掷中，掷出六点的概率是 1/6。
4. 贝叶斯概率：这种观点认为概率是个人对某事件发生的信念。它是主观的，并使用贝叶斯定理用新数据更新信念。
两种方法各有优势。频率学派方法使用常见的统计工具，简单易懂。贝叶斯方法通过将过去的知识与新数据相结合，提供更深入的见解。随着更多数据的输入，这两种方法通常会得出类似的结论。

常见概率分布

概率分布描述了健康领域的现实事件。每个概率分布在进行统计推断时都有各自的作用：

二项分布：这是用于计算试验的成功次数，例如一组中是否存在疾病。
正态分布：这是一种连续分布，它模拟血压或胆固醇水平等遵循钟形曲线的变量。
泊松分布：用于计数特定时间或区域内的事件，例如罕见疾病病例。
这些分布有助于进行详细而精确的生物统计分析。它们确保统计推断可靠且值得信赖。
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二项式样本中的疾病病例数
正常呈钟形分布的变量（例如血压）
泊松罕见病发病率

流行病学研究中的统计推断

统计推断是流行病学研究的关键。它让科学家能够从较小的样本中得出关于大群体的结论。这对于检验假设和设定置信区间。这些间隔表明我们对估计值的确定程度。
在流行病学中，检验假设有助于了解我们在研究中发现的结果是否适用于整个人群。p 值是这项检验的重要组成部分。它告诉我们发现的结果是否纯属偶然，还是真实存在。
例如，当通过电子病历查看 ICU 率和感染风险时，我们使用假设检验。这有助于我们知道看到的链接是否真实。
置信区间也很重要。它们给出了真实总体值可能所在的值范围。如果间隔很宽，估计值可能不太精确。但如果间隔很窄，则意味着我们对该值非常确定。

流行病学家使用多种统计方法来了解公共卫生问题。这些方法对于无法控制的研究尤其有用。例如，在研究健康干预措施如何发挥作用时，我们使用统计方法来计算风险和几率。
“流行病学、生物统计学和数据科学的融合彻底改变了与健康相关的研究，使得大数据分析更加复杂和精确。”
– Albert 博士，健康数据科学家
看看医学领域的电子病历就知道了统计推断有助于流行病学研究。处理 EMR 数据需要了解数据库并将数据链接在一起。这说明了为什么流行病学家、生物统计学家和数据科学家需要合作。
统计方法应用程序使用示例
假设检验确定统计显著性评估干预效果
置信区间量化估计的精度估计疾病流行率
参数估计量化人口的各个方面计算风险比率

流行病学中使用的关键统计方法

在流行病学中，统计方法是理解复杂数据的关键。它们有助于追踪疾病和了解健康趋势。这些方法对于评估风险和了解人口健康状况至关重要。

描述性流行病学测量

描述性流行病学指标可帮助我们了解健康趋势及其发生频率。它们包括计数、比率、比例和发生率。例如，自 1976 年以来，计数用于追踪埃博拉等罕见疾病。
比率显示患乳腺癌的女性和男性人数。比率有助于将疾病与吸烟和肺癌等风险因素联系起来。比率显示疾病在一段时间内发生的频率。这些指标是追踪疾病和了解风险的关键。

原油分析效果测量

粗略分析着眼于暴露与结果之间的关联，而不分解数据。它使用风险比、比值比和归因风险来显示暴露与疾病之间的关联。这些方法提供了广泛的见解，有助于形成初步研究并指导进一步的研究。

分层分析中的效应测量

分层分析着眼于不同群体如何受到暴露和结果的影响。它有助于了解暴露和疾病之间的联系是否在不同群体之间保持不变。这种方法显示了社会和环境因素如何影响健康，有助于有针对性地预防疾病。
使用这些统计方法有助于我们了解复杂的健康模式。这将带来更有针对性的健康干预，并更好地掌握人口健康状况。

流行病学家的生物统计学基础知识

学习生物统计学的基础知识是流行病学的关键。它有助于收集、分析和理解健康数据。了解学习规划数据分析对于理解健康数据和测试健康干预措施至关重要。
本课程涵盖描述统计和概率等重要主题。它还包括数据分布、方差估计量和假设检验。学生还学习卡方检验、相关性、回归和方差分析。
理解统计推断在流行病学中至关重要。假设检验让流行病学家能够了解健康数据的差异是否显著。这个主题在教科书中得到了很多关注，帮助学生掌握其在公共卫生研究中的重要性。
北达科他大学的“流行病学与生物统计学”课程将生物统计学与实际健康研究相结合。它涵盖学习规划以及 38 节课中的高级数据分析。该课程将理论与实践练习相结合，以提高理解。您可以找到有关它的更多信息点击这里.
“生物统计学和公共卫生”深入探讨了用于测量疾病和比较群体的统计测试和技术。它侧重于概率和假设检验，帮助学生为数据分析做好准备。有关更多信息，请查看点击这里.
课程还教授使用 SAS 和 R 等工具的实用技能。EPBI 3205 和 EPBI 5005 等课程展示了如何管理和分析复杂数据。这有助于学生将理论知识应用于实际情况。
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EPBI 2219：生物统计学和公共卫生 3学分统计检验，数据分析技术
EPBI 2361：流行病学 360 3学分发病率和死亡率、疾病负担
EPBI 3203：应用调查方法 3学分调查研究、观察性研究

生物统计学是理解健康数据及其影响因素的关键。通过了解学习规划和数据分析，学生和专业人士可以发挥巨大作用。他们可以帮助制定卫生政策和研究。

先进的数据分析技术

高级数据分析超越了基本方法，可在健康研究中提供更深入的见解和更精确的结果。多元模型是一个关键工具。它们研究有多少因素会影响一个结果，这是解决复杂健康问题的关键。
剂量反应分析也至关重要。它表明某种物质对健康结果的影响有多大。这对于检查治疗是否安全且有效至关重要。

-高级流行病学证书教授大量有关健康研究的知识。学生将学会比较研究、检查数据是否可靠以及使用复杂的数学。他们可以通过现实世界的例子进行练习，并学习编程技能。
“了解多个变量之间的复杂关系就像解决一个复杂的难题；每个碎片，如果摆放正确，就会揭示出健康结果的整体图景。”
处理好数据是一项巨大的挑战。Python、R、NVivo 和 Power BI是关键。它们有助于处理复杂的数据并使其易于理解。课程重点是掌握这些工具，以便更好地进行健康研究。
运用电子健康记录 (EHR) 数据可以改变健康研究。课程教授如何充分利用 EHR 数据。这可以带来更好的研究和结果，真正帮助人们。

流行病学中的多元方法

流行病学中的多变量方法是分析复杂健康数据的关键。它们帮助研究人员了解不同变量之间的联系。这使得疾病研究更加准确和深入，为健康干预提供见解。课程包括EPIB652 分类数据分析或 EPIB653 应用生存数据分析展示统计方法在健康数据分析中的价值。

多元模型概述

多元模型包括逻辑回归在内的各种模型在流行病学中都至关重要。它们展示了不同因素如何相互关联并影响健康结果。这些模型使用了因子分析和中介分析等先进技术。例如，EPIB634 社会流行病学和行为健康中的应用数据分析课程使用真实世界数据教授这些方法。

疾病研究中的应用

在疾病研究中，多变量方法让流行病学家能够同时观察许多变量。EPIB651 应用回归分析教授简单和多元线性回归等关键方法。这些方法非常适合研究有多种原因的疾病。

解释多元分析

理解多元分析意味着了解相关和线性回归。EPIB635 健康研究中应用多层级建模等课程对此有所帮助。通过学习这些技术，学生可以发现疾病模式并帮助做出更好的健康干预。

生物统计学在卫生政策评估中的应用

生物统计学是制定和检查卫生政策的关键。它提供强大的数据分析，有助于制定卫生政策决策。它还研究卫生行动如何发挥作用。
这项技能对于制定良好的公共卫生战略和分析卫生政策至关重要。
生物统计学家、流行病学家和政策制定者齐心协力解决健康问题。例如，罗伯特·伍德·约翰逊基金会和威斯康星大学人口健康研究所合作开展了一项县级健康排名和路线图计划。该计划提供本地健康数据，以帮助制定政策。
生物统计学家在检查公共卫生策略方面至关重要。他们使用发病率和死亡率等指标来了解人口的健康状况。这些指标有助于确保卫生行动有效。
获取准确的数据是公共卫生成功的关键。在 COVID-19 疫情期间，不同机构之间缺乏良好的协调是一个大问题。资金不足，沟通不畅。但是，生物统计数据有助于疫苗研发和抗击病毒。
生物统计学也意味着更多的工作机会。预计从 31 年到 2021 年，生物统计学家的数量将增长 2031%。98,680 年，他们的年薪约为 2021 美元。与生物统计学家一起工作的流行病学家的年薪约为 78,830 美元，预计同期将增长 26%。
职业年薪中位数 (2021) 就业增长（2021-2031）
生物统计学家 $98,680 31%
流行病学家 $78,830 26%

这些数字表明生物统计学家和流行病学家在公共卫生领域的重要性。借助生物统计学，决策者可以更好地检查卫生政策和行动。这有助于做出更好的决策，提高社区的健康水平。

结语

生物统计学是做出基于证据的决策以改善公共卫生的关键。它被应用于肿瘤学、遗传学和环境健康等许多领域。生物统计学家和流行病学家共同努力，确保我们更好地了解健康问题。
他们帮助追踪疾病、维护社区健康并解决健康问题。例如，生物统计学家帮助设计研究和分析基因数据。流行病学家专注于疫情爆发和疾病传播方式，如流感和新冠肺炎。他们的工作有助于改善健康研究和社会福祉。
了解生物统计学有助于卫生专家理解复杂的数据。这可以制定更好的卫生政策。这对于发现数据中的趋势和偏差非常重要。有关流行病学家生物统计学基础知识的更多信息，请查看本文。随着健康问题的变化，使用生物统计学将继续成为做出重要健康决策的关键。