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預防醫學/流行病學資料處理及分析

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預防醫學

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在整理數據之前,首先對每一份原始資料進行查核,有無未填寫或填寫錯誤的表格,資料是否完整,將不合格的資料剔除,填寫不清楚或不詳的資料歸屬在“不詳”項,然后對可用的原始資料進行清點與分組。如采用計算機分析,則按設計和程序及相應的編碼,由調查進行編碼,輸入電子計算機儲存,供分析用。

數據整理應有層次,由粗至細,層層深入,循序漸進。一般從整理描述性數據入手,可按種種不同的特性進行分組,例如人群可按性別、年齡、職業等分組;地區按城鄉等;時間按年、月、周等。分組的粗細按具體的需要而定,并計算率與均數來描繪它的分布及變動趨勢等,可初步發現各因素與疾病間的關系,存在何種差異。爾后對各單因素之間采用對比或相關的統計方法,分析各因素之間有無相關及相關的程度等。經這樣處理后已能顯示出數據的主要特征及各數據間的關系,對研究結果可有初步的結論。在整理過程中如發現影響疾病的因素是復雜的,且可能是多因素的綜合作用,則需作多因素分析

在整理資料時首先要擬整理表。例如整理吸煙習慣與肺癌死亡的關系時,需獲得吸煙與不吸煙的總人數及他們中死于肺癌的總人數,這兩數據必須按表27-3形式獲得。

表27-3 吸煙習慣與肺癌死亡調查數據整理表

吸煙習慣 調查人數 肺癌死亡人數 死亡率(1/10萬)
吸煙
不吸煙

表27-4 某人群吸煙量與肺癌死亡調查數據整理表

吸煙情況(支/日) 調查人數 因肺癌死亡人數 死亡率(1/10萬)
不吸
1~
11~
21~

如需分析吸煙量的多少與肺癌死亡關系時,可按表27-4的形式加以整理,即可獲得吸煙劑量與肺癌死亡的關系。

在分析過程中如發現有兩種因素交織在一起,當要確定以何者為主要因素時,可采用叉生法來排除非主要因素。例如1975年,某單位發生由冷飲引起的細菌性痢疾爆發,經初步調查可能為飲用豆漿或冰棍所致,但以何者為主呢?經叉生法分析,從表27-5可見,單吃豆漿比單吃冰棍的罹患率要高得多,從而獲得飲用豆漿為這次細菌性痢疾爆發的主要因素。

表27-5 不同冷飲史與罹患率的關系

吃冷飲史 發病 不發病 合計 罹患率 RR
豆漿 冰棍
517 780 1297 39.86 46.3
59 108 167 35.33 41.1
66 665 731 9.03 10.05
13 1502 1515 0.86 1

X2=807.24自由度=3P<0.001

資料來源:錢宇平等,流行病學1987

32 流行病學與有關學科的關系 | 流行病學結果的解釋 32
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