统计在医疗保健中的重要性（附示例）

统计学领域涉及数据的收集、分析、解释和呈现。

在医疗保健领域，统计数据非常重要，原因如下：

原因 1 ：统计允许医疗保健专业人员使用描述性统计来跟踪个人的健康状况。

原因 2 ：统计学允许医疗保健专业人员使用回归模型量化变量之间的关系。

原因 3 ：统计数据允许医疗保健专业人员使用假设检验来比较不同医疗程序的有效性。

原因 4 ：统计数据使卫生专业人员能够利用发病率比率来了解生活方式选择对健康的影响。

在本文的其余部分中，我们将逐一阐述这些原因。

原因 1：使用描述性统计监测个人健康状况

描述性统计用于描述数据。

医疗保健专业人员通常会计算给定个人的以下描述性统计数据：

• 平均剩余心率。
• 平均动脉压。
• 体重在一定时期内波动。

通过这些测量，医疗保健专业人员可以更好地了解个人的整体健康状况。

然后，他们可以使用这些测量结果来告知个人改善健康的方法，甚至根据他们的健康状况开出特定的药物。

原因2：使用回归模型量化变量之间的关系

统计数据还以回归模型的形式应用于医疗保健领域。

这些模型允许医疗保健专业人员量化一个或多个预测变量与响应变量之间的关系。

例如，医疗保健专业人员可以访问有关每天锻炼的总小时数、每天坐着的总时间以及个人总体体重的数据。

然后他们可以构建以下多元线性回归模型：

体重 = 124.33 – 15.33（每天锻炼的时间）+ 1.04（每天坐着的时间）

以下是如何解释该模型中的回归系数：

• 每天锻炼的时间每增加一小时，总体重平均就会减少 15.33 磅（假设坐着的时间保持不变）。
• 每天静坐时间每增加一小时，总体重平均增加 1.04 磅（假设锻炼时间保持不变）。

使用此模型，医疗保健专业人员可以快速了解花更多的时间锻炼与较低的体重相关，而花更多的时间坐着与较高的体重相关。

他们还可以准确量化运动量和坐姿对体重的影响程度。

原因 3：使用假设检验比较医疗程序

统计学还以假设检验的形式应用于医疗保健领域。

医疗保健专业人员可以使用这些测试来确定不同医疗程序或治疗之间是否存在统计显着性。

例如，假设医生认为一种新药能够降低肥胖患者的血压。为了测试这一点，他将能够测量 40 名患者使用新药前后一个月的血压。

然后，它使用以下假设执行配对样本 t 检验：

• H ₀ ： μ_后=μ_前（用药前后平均血压相同）
• H _A : μ_后< μ_前（使用药物后平均血压较低）

如果检验的p 值低于某个显着性水平（例如 α = 0.05），则可以拒绝原假设并得出新药导致血压降低的结论。

注意：这只是医疗保健中使用的假设检验的一个示例。其他常见检验包括单样本 t 检验、双样本 t 检验、单向方差分析和双向方差分析。

原因 4：利用发病率了解生活方式选择对健康的影响

发病率报告允许医疗保健专业人员比较两个不同群体之间的发病率。

例如，假设已知吸烟者患肺癌的率为每 100 人年 7 人。

相反，假设已知不吸烟的人患肺癌的率为每 100 人年 1.5 人。

我们将计算发病率比（通常缩写为 IRR）如下：

• IRR = 吸烟者的发病率 / 非吸烟者的发病率
• 内部收益率 = (7/100) / (1.5/100)
• 内部收益率= 4.67

医疗保健专业人士是这样解释这个值的：吸烟者的肺癌发病率是不吸烟者的 4.67 倍。

通过这个简单的计算，医疗保健专业人员可以更好地了解不同的生活方式选择（例如吸烟）如何影响个人的健康。

其他资源

以下文章解释了统计在其他领域的重要性：

为什么统计数据很重要？ （统计数据如此重要的 10 个理由！）
统计学在护理中的重要性
统计在企业中的重要性
统计学在经济学中的重要性
统计在教育中的重要性