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流行病学数据的分析处理方法 流行病学数据分析前的准备工作 一、原始数据的检查 在数据分析前需要对原始的流行病学调查研究数据进行一次审查，发现可能存在的错误、遗漏的研究变量取值和其他问题，并采取相应的措施进行处理。 若在调查表中发现有缺失的数据，可以通过电话再次询问研究对象、查阅有关的记录、应用储存的血液标本重新检测或再次取样等措施进行补充。 若发现逻辑错误，也要及时改正。需要对调查问卷进行编码或者对已编码的问卷进行核查，避免重复和遗漏。 二、选择合适的数据管理和数据分析软件 常用的数据管理软件 Microsoft FoxPro、Microsoft Access、Microsoft Excel 这些数据管理软件也具有简单的数据分析功能，Excel的数据分析功能更强，不仅可实现描述性统计，还可以做t检验、方差分析、相关回归分析等 常用的数据分析软件 SAS（Statistical Analysis System）和SPSS（Statistical Package for Social Science），它们均具有很强的数据分析和数据管理的功能 三、数据的计算机录入 (编号、定义变量名、变量数量化） 编号：给每一个调查表或调查对象一个编号以识别录入的数据与调查表或调查对象的对应关系（唯一性） 使用阿拉伯数字1、2、3…等给每份调查表按照顺序编号，这样有利于以后对输入的数据进行检查、核对与修改错误。 可以给编号以时间、地区、单位、调查对象编号等，如：200501（济南）02（历下）0001（调查对象） 定义变量名称： 命名：可以应用中文、拼音、也可以应用英文，但以使用拼音或英文为好，这样可以方便输入。 注意： 变量名应简短、易懂易记：如对性别、年龄、身高、体重可以使用gender, age, height 和weight进行命名。对名称较长的变量，可以使用简写，如wt表示weight、ht表示height。 标记或说明：有些数据管理和分析软件可变量进行标记或说明，避免时间长久了而忘记数据库中的变量名字，如对上述Wt可标记为“weight”。 变量数量化 如果调查表的设计是编码式的，则此步骤可省略，直接将变量取值编码的结果输入计算机。 若不是编码式的调查结果，则需要对变量的取值结果进行编码(数量化）。 常见变量的类型 1、字符型(character type)： 输入字符如中文或英文 2、数值型(numerical type)： 以数值的形式输入 3、日期型(data type)： 按照规定的格式输入日期数值 4、逻辑性（logical type）: 变量数量化时应注意： （1）除日期型变量外尽量使用数值型变量 （2）某些数值变量(numerical variable)可直接输入变量的取值，如研究对象的身高、体重、血压水平等。 （3）分类变量(categorical variable)及有 序变量(ordinal variable)则可将其取值进行量化，然后再输入计算机 如：分类变量——种族 白人—1 黑人—2 西班牙裔人—3 亚太裔—4 其它种族—5 注意： 分类变量在进行多因素分析时，必须转换成哑变量（dummy variable），不能直接将前述的取值1、2、3、4、5放入方程中进行分析。 有序变量的数量化顺序合理，则可以直接进行分析 如：教育程度 文盲：0 小学：1 中学：2 高中及中专：3 大学：4 硕士及以上：5 四、数据的检查与核对 （一）检查数据库结构 数据库样本数（观测数）、变量数、变量名称及定义等。 （二）检查各变量的取值情况 查看变量取值范围，有无逻辑错误：如性别应有两个取值，若有2个以上的取值，说明存在错误 。 对数据变量要检查其最小值(minimum)、最大值(maximum)、均数(mean)、中位数(median)，并查看是否有异常取值(outlier)，如极小值及极大值。 异常值若影响显著