流行病学与统计分析的融合式探讨

流行病学作为研究疾病与健康状态在人群当中的分布以及影响因素的学科，核心任务在于通过科学的方式设计与数据，数据分析揭示疾病发生发展规律，为公共卫生决策提供依据。统计分析则是认识社会与自然现象数量特征的工具，通过对数据的收集、整理、分析以及解释，将观察结果转化为客观证据，二者从诞生之初便紧密相连。流行病学为统计分析提供丰富的研究场景与问题导向，而统计分析则能为流行病学研究的设计合理性、结果可靠性提供方法论支撑，尤其是在新冠疫情、SARS 病毒等重大公共卫生事件当中，流行病学调查与统计建模的结合，凸显了融合式应用的关键作用。在传统研究当中流行病学与统计分析常常被视为先后阶段，但是随着大数据技术的不断发展与复杂疾病研究的不断深入，单一学科的局限性逐渐显现。如流行病学如缺乏严谨的统计设计就容易导致结果偏移，统计分析如脱离流行病学实际问题则可能会陷入数字游戏当中。因此推动二者从阶段衔接向深度融合转变是提升研究质量的必然趋势，目前融合式探讨需要聚焦于三个核心问题：如何在研究全流程当中实现流行病学思维与统计方法的协同融合，应用在不同疾病领域当中有哪些差异化策略？面对海量数据与新型研究设计，融合模式应该要如何创新？本文主要通过综述流行病学与统计分析融合的相关研究，为后续研究提供参考与指导。

1.流行病学与统计分析的学科内涵与关联性

1.1 学科内涵

流行病学是研究疾病与健康状态在人群当中的分布规律，影响因素以及预防策略的科学核心内涵包括：（1）研究对象聚焦于人群：从群体层面探讨疾病发生的宏观规律，而非个体病例如通过分析不同年龄、性别、地区的发病率差异，揭示疾病流行特征。（2）核心任务是揭示现象-探索病因-制定策略：通过描述性研究发现疾病分布现象，利用分析性研究验证病因假设，最终通过实验性研究评估防控措施效果。（3）方法学特征是观察与干预结合：既包括基于自然人群的观察性研究，也涉及人为控制的干预研究，强调通过对比分析推断因果关系[1]。

统计分析是研究数据收集、整理、分析和解释的方法论科学学科，其核心内涵包括：（1）工具性与逻辑性结合：通过描述性统计呈现数据特征，利用推断性统计从样本推断总体揭示数据背后的数量规律[2]。（2）关注数据变异性与不确定性：通过概率模型量化随机误差、P值、置信区间等指标评估结果的可靠性，避免仅凭经验或单一数据下结论。（3）应用场景覆盖研究全流程：从研究设计阶段的样本量评估、随机化分组到数据收集阶段的质量控制，再到数据分析阶段的模型构建，贯穿医学研究的各个环节。

1.2 关联性

1.2.1 理论逻辑互补

流行病学以疾病分布与病因探索作为核心目标，需要通过统计分析将观察到的现象转变为科学证据。如流行病学提出吸烟与肺炎相关的假设之后，需要通过统计分析计算相对危险度进行卡方检验，验证暴露因素与结局之间的关联强度以及统计学意义[3]。统计分析当中的混杂因素控制正是为解决流行病学研究当中的因果推断干扰的核心问题而发展，确保研究结论的真实性。

1.2.2 方法学应用的融合性

流行病学在选择研究类型时需依赖统计效能分析确定样本量，确保研究能检测到预期的效应量。统计分析当中随机化分组方法则是流行病学实验性研究保证组间均衡性的关键，流行病学的三间分布分析需要通过统计图表可视化呈现，而统计模型则为解析复杂病因提供量化工具[4]。流行病学强调结果的公共卫生利益需基于统计分析的效应量，反之统计分析结果需要结合流行病学实际，避免唯P 值论导致的错误解读。

1.2.3 实践领域的不可分割性

在重大公共卫生事件与慢性病防控当中，二者的融合应用尤为关键。流行病学通过病例报告系统收集数据，统计分析则利用发病率、死亡率等指标描述流行强度，通过 SEAR 模型预测疫情趋势[5]。流行病学则通过队列研究追踪人群暴露与发病结局，统计分析通过多因素回归控制混杂，识别独立危险因素；流行病学提出干预策略统计分析，通过成本效益分析、干预效果评价，为决策提供科学依据。如应用SPSS25.0 软件对数据进行分析，探讨某因素与流行病学之间的关系，结果显示P 值 >0.05 即表明因素与流行病学之间有关系，反之则无关。

2.流行病学与统计分析融合的实践路径

2.1 研究设计阶段

研究设计是融合的起点，需要结合流行病学研究类型，通过统计思维明确研究目标、变量定义、样本量以及分组策略，保证研究可行性与结果的可靠性[6]。首先是科学问题转化与变量设计，将宏观的问题转化为可量化的研究目标，明确暴露因素、结局指标以及潜在混杂因素。根据数据类型规范变量设计，如将运动强度定义为分类变量或连续变量，为后续统计分析选择奠定基础，同时通过预调查检验变量的信度与效度。样本量估算与统计效能分析方面，根据预期患病率与允许误差应用公式进行估算，分析性研究包括病例对照研究，通过OR值、α、β计算样本量，可借助 PASS 等软件实现[7]。实验性研究则需要考虑干预措施的预期效应量，确保统计效能足以检测到有临床研究临床意义的差异；样本量调整需要考虑到失访率、多组比较以及亚组分析需求，避免因样本量不足导致假阴性的结果。在研究设计类型与统计方法适配方面，采用横断面设计统计分析，以描述性统计为主，结合频数分布表、直方图、地图呈现三间分布特征[8]。队列研究需设计随访时间与结局、事件判定标准，统计分析选择生存分析病例；对照研究需匹配设计统计分析采用条件 Logistac 回归；RCT 需通过随机化分组保证组间均匀均衡，统计分析采用意向性治疗分析和符合方案及分析，控制选择性偏移。

2.2 数据收集阶段

数据质量是融合的核心基础，需要通过标准化工具严格质控以及统计方法处理数据误差，保证数据的准确性、完整性与一致性。数据收集工具的标准化设计中，问卷与量表设计需参考现有成熟工具，通过预调查检验问题的清晰度与逻辑性，通过信度与效度等方式评估量表质量[9]。实验室数据标准化可通过统一检测方法、仪器型号以及操作人员培训，保证数据可靠性，电子数据采集可应用工具设置、逻辑校验和必填项控制，减少数据录入错误[10]。数据质量控制的统计方法当中，通过统计描述选择处理方法，缺失比例低于 5% 直接删除， 5%～20% 可通过多重差捕获，最大似然估计，超过 20% 需分析缺失原因，重新考虑收集或调整分析模型。异常值的识别与处理当中可通过箱线图、Z 分数或聚类分析识别异常值，结合专业知识判断，数据一致性检验可对重复测量数据采用组秩相关系数评估一致性，对多中心数据采用Kappa 值系数检验不同中心的诊断标准一致性[11]。

2.3 数据分析阶段

数据分析是融合的核心环节，需要根据流行病学研究目标选择适配的统计方法，从数据特征描述到因果关系推断，逐步揭示疾病规律与影响因素。在描述性统计与流行病学三间分布的可视化中，时间分布可通过线图流行曲线描述，疾病随时间变化趋势，采用圆形分布图分析季节性特征，空间分布中可利用ArcGIS 绘制疾病地图，通过空间自相关分析识别聚集区域[12]。人群分布可按照年龄、性别、职业等计算发病率与患病率，采用列联表或均数正负标准差描述，组间差异结合条形图、箱线图直观呈现。在推断性统计与流行病学关联分析方面，单因素分析可初步探索暴露与结局的关联，分类变量可采用卡方检验计算 OR 值及 95% 置信区间，连续变量可采用 T 检验或方差分析，或转换为分类变量后分析。多因素分析可控制混杂验证独立关联 [13] 。LOGISTIC 回归适用于二分类结局，通过逐步回归筛选自变量计算调整后 OR 值，评估各因素对结局的独立影响；COX 比例风险回归比较适用于随访数据计算风险比分析，暴露因素与结局事件发生时间的关联；广义线性模型处理非正态分布结局，分层分析与交互作用检验则控制混杂，引入乘积项检验交互作用评估因素间的联合效应[14]。在高级统计模型与复杂问题解析当中，针对观察性研究的混杂与偏倚，采用倾向性评分工具变量法或孟德尔随机化进行因果推断模型。建立预测模型可构建疾病风险预测模型，采用LOGISTIC回归决策树或机器学习算法，应用ROC 曲线校准曲线评估模型，区分度与校准度时空模型可分析传染病时空传播规律，如采用时空扫描统计量识别聚集性疫情。或贝叶斯时空模型预测疾病流行趋势[15]。

3.小结

流行病学与统计分析的融合是公共卫生与医学研究创新的核心驱动力，二者通过问题导向、方法支撑、证据转化的协同模式贯穿研究全流程，为疾病防控与健康决策提供科学依据。融合式应用体现为研究全流程的深度协同研究，设计阶段通过统计效能分析确定样本量，结合流行病学研究类型选择，随机化与分组策略，数据收集阶段利用信效度检验与质量控制，保证数据可靠性，数据分析阶段则通过描述性统计呈现出疾病特征技术多因素回归，因果推断，模型控制，混杂揭示，暴露与结局的真实关联。融合模式已经在传染病防控、慢性病研究、公共卫生干预评价当中充分展现其显著价值，推动研究从经验描述向证据推动转变。目前融合过程中仍然面临着高维数据解析能力不足、跨学科人才短缺、因果推断复杂性等问题，后续研究中应该要进一步推动技术创新、方法学突破以及多学科协作机制建设，从而应对大数据时代与复杂疾病研究的需求。

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作者简介：刘佳楠（1986-07），女，本科，研究方向：流行病统计学，邮箱：liujianan_720@163.com，身份证号：220822198607200025。