統計學變量的定義精選(九篇)

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第1篇：統計學變量的定義范文

關鍵詞：統計學；地質工程；應用分析

地質統計學是20世紀六七十年展起來的一門新興的數學地質學科的分支，是隨著采礦業的發展而興起的一門交叉學科。地質統計學是以區域化變量理論為基礎，以變異函數為主要工具，研究那些在空間分布上既有隨機性又有結構性，或空間相關和依賴性的自然現象的科學。國內外地質統計學的理論、方法及應用均達到了成熟的階段，并形成了具有較好應用價值的軟件。具有代表性的有：法國巴黎高等礦院地質統計學研究中心研制的ISATIS；美國斯坦福大學應用地球科學系C.v.Deutsch和A.G.Journel共同編寫的GSIJB程序包，等等；北京科技大學地質系也編寫出地質統計學方法研究程序集。

近年來，克里金技術在石油勘探開發中的應用日益廣泛深入，效果也越來越明顯。主要應用包括：儲層預測，即估計地層的埋深、層厚、孔隙度、滲透率和含油飽和度等地質和地球物理參數的空間分布，這些變量在空間既存在一定的空間分布規律（結構性），又存在局部的變異性（隨機性），這些變量都屬于區域化變量，因此可以用地質統計學方法對這些變量進行研究繪制各種地質圖件；利用地質統計學的變差函數研究儲層的非均質性及各向異性；數據整合，即整合地震、測井、鉆井和露頭等各種信息并進行建模。除此以外，隨機模擬方法和油藏數值模擬相結合，可以預測油藏的動態特征，為制定和調整開發方案并提高采收率提供依據。

一、地質統計學研究方法的基本理論

（一）基本原理

當一個變量呈現為空間分布時，就稱之為區域化變量。這種變量常常反映某種空間現象的特征，用區域化變量來描述的現象稱之為區域化現象。區域化變量，亦稱區域化隨機變量，G.Matheron（1963）將它定義為以空間點x的三個直角坐標為自變量的隨機場。區域化變量具有兩個最顯著，而且也是最重要的特征，即隨機性和結構性。區域化隨機變量之間的差異，可以用空間協方差來表示。

（二）變差函數

一維變差函數的定義：假設空間點x只在一維x軸上變化，把區域化變量Z(x)在x，x+h兩點處的數值之差的方差之半定義為區域化變量Z(x)在x方向上的變差函數，記為：r表示變差函數；E表示數學期望；Var表示方差。也就是說變差函數依賴于x和h兩個自變量。在本征假設條件下，變差函數僅依賴于分割它們的距離h和方向a。而與所考慮的點x在待估域內的位置無關，因此變差函數更明確定義為：變差函數是在任一方向a，相距h的兩個區域化變量Z(x)和Z(x+h)的增量的方差之半。

變差函數是一個距離的函數，描述不同位置變量的相似性，r值越大，相關越差。通常情況下，r值隨著距離矢量h的增大而增大，直到h到達一定值時，r達到極大值，而后保持這個常數值不變。

（三）克里金方法

當隨機變量X的數學期望對整個區域都為已知時，采用的克里金方法就是簡單克里金方法。在進行簡單克里金估計時，我們假設整個區域的均值是已知的。然而儲層物性的均值是隨著局部區域的不同而變化的，上述假設在絕大部分的情況下是不成立的，普通克里金解決了這一問題。當隨機變量X（u）的數學期望是一個和u無關的常數，但這個常數未知時，導出的克里金方法就是普通克里金方法。

（四）協克里金

1．協克里金方法的原理及其公式。協克里金方法要求主變量與二級變量之間具有良好的相關性。以整合兩個變量為例，協克里金估計的主變量和二級變量的線性組合形式如下：協克里金有其不足之處，需要建立兩個變差函數（主變量、二級變量的變差函數）和一個互變差函數（主變量與二級變量之間的互變差函數）。不僅運算的數據量顯著增大了，而且擬合這些變差函數比較困難。在協克里金的計算過程中，相關性較好的數據對相關性較差的數據存在屏蔽效應。由于這些原因，這種完全協克里金在實際應用方面受到限制。于是，人們發展了配置協克里金，這種方法保留了協克里金的優點，又不用同時建立三個變差函數。

2．協克里金算法中幾個關鍵的步驟。在使用協克里金方法時，要求兩組數據之間具有良好的相關性。是工區井點處單位厚度旅行時差與孔隙度的交匯圖，計算單位厚度旅行時差與孔隙度的相關系數為0.880655，具有良好的相關系數。

相關函數的計算與擬合。由于實際數據測量點個數的不足，我們需要對相關函數進行計算并擬合，繪制出完整的相關函數圖形，通過變差函數計算方法和線性規劃擬合方法，計算擬合相關函數。

選擇合適的搜索半徑。協克里金方法至少使用兩種數據，一般叫做硬數據和軟數據，通過實際資料處理，認為這兩種數據不宜用相同的搜索半徑。對于硬數據，應采用與硬數據的變程相當的搜索半徑，原則是盡可能地應用精確的硬數據；對于軟數據，搜索半徑不宜過大，因為軟數據本身不夠精確，會把自身的偏差帶到估計值中。

處理加權系數。最后一步是處理加權系數，由于負的加權系數會導致奇異的估計值，因此需要采用線性規劃方法處理加權系數。

二、地質統計學方法的應用

（一）儲層預測

對儲層參數進行科學有效的預測，一直是石油地質學的熱點和難點。最初采用傳統的數理統計方法，但這種純數學的方法不考慮儲層參數之間的空間連續性和相關性，不帶任何地質意義，對儲層參數預測具有很大的局限性。而地質統計學方法以區域化變量理論為基礎，充分考慮了地質參數空間變化的趨勢、方向性及2樣點參數的相互依賴性，利用克里金方法的插值和外推功能，求出比較符合地質規律的地質統計模型和方法，來表征各種儲層參數的變化規律，然后用這種規律，對參數（如孔隙度和滲透率等）的空間展布進行比較合理而有效的預測。

（二）儲層的非均質性及各向異性研究

儲層非均質性研究是油藏描述的重要內容，其參數的空間分布不僅具有隨機性，而且具有結構性。從地質統計學關于變差函數的基本理論出發，在綜合分析的基礎上，構造了一種定量表征儲層平面非均質性的數學模型，計算結果所反映的各類儲層的平面非均質特征符合沉積的基本規律，說明這一表征模型用于儲層平面非均質性定量評價中是可行的。

（三）不確定性描述

靜態、動態的確定性模型，很難反映油藏的復雜變化，只有通過不確定性描述，從地質統計觀點概括和綜合地質模型，才能真實地反映復雜的油藏模型。近幾年來，地質統計學越來越廣泛地用于儲層表征，諸如估計孔隙度的空間分布，模擬滲透率的數值連續性，定量估計油藏模型的不確定性，取樣設計，流動模擬過程中的敏感性分析和風險分析，等等。它的最大優點就在于能夠方便地綜合應用各種資料，如地質、地震、測井、生產等各方面的信息，這對巖心取樣十分稀疏的油藏的準確描述是關鍵的。而且不確定性描述能為油藏工程師提供多個可選擇的開發方案，有利于綜合分析，獲得合理的開發決策。

參考文獻：

[1]何琰，殷軍．儲層非均質性描述的地質統計學方法[J]．西南石油學院學報，2001，23（3）．

[2]李黎，王永剛．地質統計學應用綜述[J]．勘探地球物理進展，2006，（6）．

[3]王自高，何偉，高才坤，盧杰．工程勘察新技術應用與發展思路[J]．水力發電，2006，(11)．

[4]GUNTER，HOLDER．StatisticsinPreclinicalPharmaceuticalResearchandDevelopment[J]．JournaloftheAmericanStatisticalAssociation，2000，95（449）．

第2篇：統計學變量的定義范文

【關鍵詞】敬業度 人口統計學變量 個性特質 前因變量

根據許多國內外研究學者的研究結論，高敬業度的員工能夠在工作中投入更多的時間和精力，從而取得更高的工作績效。翰威特咨詢有限公司在全球范圍內的研究也同樣證明了由關鍵的業務指標衡量的績效與員工敬業度之間的高相關性。而全球咨詢服務公司韜睿惠悅的2011年中國員工敬業度調研結果顯示，中國員工敬業度得分在78%，低于美國市場的81%及全球高績效企業的85%。[1]由此可見，對于員工敬業度概念、員工敬業度的維度、敬業度影響因素等的研究將有利于提高員工敬業度，從而促進工作績效的提升。

一、敬業度概念綜述

在綜合分析國內外關于員工敬業度文獻的基礎上，根據員工的敬業度是否跟工作相結合、相互作用，可以將關于敬業度的定義的研究分為兩類：一類是從個體的視角定義敬業度；一類是從個體與工作相結合的視角。

從個體視角對敬業度的定義認為敬業是一種持久穩固和普遍深入的認知情感體驗，是一種職業的責任感，不是對某個公司或某個人的敬業，也不聚焦與特定的行為或事件。主要代表人物有早期的Webber（1904）和Robbins（1937），他們均認為敬業精神本質上是一種，是經濟發展的動力，也是現代職業精神的基石。Schaufeli（2002）敬業是一種積極完成工作的心理狀態，以活力、奉獻和專注為特征，是一種持久穩固和普遍深入的認知情感體驗，不聚焦于特定的個體、行為或事件。[2]韜睿咨詢有限公司認為，敬業度衡量的是員工幫助企業實現組織目標的意愿和能力的強弱程度，換言之，即員工在工作中表現出來的努力程度。國內學者劉雪梅（2003）將“敬業”定義為“員工在情感和知識方面對公司的一種承諾和投入”，她進一步指出，敬業的員工會自覺地努力工作，并通過自己一系列的積極行為來為公司的發展帶來正面影響。[3]以及國內學者謝文輝（2006）認為敬業是一種職業責任感，不是對某個凍死或者某個人的敬業，而是一種職業的敬業，是承擔某一責任或從事某一職業所表現出來的敬業精神。[4]

從個體與工作相結合的視角對敬業度的定義認為員工將自我與工作角色想結合，同時伴隨著員工情感、精力和體力等的投入，這個定義中就包含了員工對工作的認知，這個認知的不同會對員工敬業有一個相互作用相互影響的過程。主要代表人物早期的Kahn（1990），他認為敬業度是組織成員在創造工作績效這一情境中將自我與工作角色相結合，同時投入個人的情感、認知和體力的程度。[5]蓋洛普咨詢有限公司將敬業度定義為：公司在給員工創造了良好的工作環境以充分發揮其個人優勢的基礎上，使每個員工對公司產生一種組織歸屬感，進而對工作產生“主人翁責任感”。楊玲（2006）認為員工敬業度的定義除了韜睿咨詢有限公司提出的意愿和能力外，還應包括員工對所在公司的認同程度。[6]查淞城（2007）則將敬業度定義為“員工在工作中積極投入，以及伴隨著工作投入而產生的完滿的生理、認知和情緒狀態”。[7]方來壇、時勘等（2010）更明確的提出員工敬業度是指在工作角色表現中，員工把自我與工作角色相結合，并對工作、團隊及對組織本身的認同、承諾和投入的程度。[8]

二、員工敬業度的影響因素

關于敬業度的影響因素的研究已經取得了一些成果，主要分為工作本身及個體因素對敬業度的影響。工作本身包括工作特質、工作反饋、組織支持等；個體因素主要包括人口統計學變量及員工的個性特質兩個方面。

（一）個體因素

1.人口統計學因素對敬業度的影響。Rothbard（2001）從工作—家庭沖突的角度考察了性別差異對敬業度的影響，結果發現，相較于男性，女性敬業度更易受到家庭因素的促進。Robinson（2004）少數族裔員工與他們的白人同事相比敬業度更高，原因在于不同族裔的員工對工作場所環境有不同的認知。員工敬業度隨著員工年齡的增長而下降，但超過60歲后這一趨勢會發生逆轉，最高敬業度出現在60歲以上的員工組別中；同時，隨著員工在組織中工作年資的增加，員工敬業度呈下降趨勢。[9]Kim（2009）關于人口統計學變量對員工敬業度的影響因素的研究結果顯示僅工作崗位與敬業度相關，只有當樣本擴大到500～1000人時，性別、年齡等人口統計學變量才顯示出與敬業度的顯著關系。[10]

第3篇：統計學變量的定義范文

1多點地質統計學的原理在闡述多點地質統計學之前，首先回顧一下變差函數的地質統計學方法是如何模擬儲層巖相分布的，以序貫指示模擬算法為例進行說明.該方法的基本原理簡述如下：

假設在模擬區域有k種巖相S1，S2…》，對于模擬目標區域內的每一相，定義指示變量：

 對于任一待模擬點，其出現第k種相的概為:P(Ik=1lz(u)SaVa)，a為待估點所包括的條件區域，利用兩點地質統計學方法計算該概率是采用克里格方法：

其中，&為克里格方法確定的權系數，它通過求解由變差函數或協方差函數建立的克里格方程組來確定.

多點地質統計學與兩點地質統計學的主要區別在于上面的概率的確定方法不同，它首先引入一訓練圖像，通過在訓練圖像中尋找與待估點內條件數據分布完全相同的事件的個數來確定概率分布，因此它可以反映出多個位置的聯合變異性.

例如，計算圖1()中u點的概率時，相應的條件數據場為da={Z(ul)Z(u2)，Z(U3)，Z(U4)}，其基本方法是首先要在訓練圖像(b)中尋找與圖(a)中數據分布完全相同的事件的個數，即要在訓練圖像中找出與圖（a)幾何完全相同的區域，同時在該區域中相同的位置處z(U1)，Z(u2)，z(u3)，z(u4)的值完全相同.在訓練圖像中一共找到4個既能滿足條件數據u1,u2，u3，u4數值，同時又能滿足它們分空間幾何形狀的事件，在這4個事件中，3個事件的u點的值為0，只有1個事件中u點值為1，因此u點巖相為1的條件概率為P{u=1Idn}=1/4,而P{u=0Idn}=3/4,這樣便可求出了u點的條件概率.

因此u點巖相為1的條件概率為P{u=1Idn}=1/4,而P{u=0Idn}=3/4,這樣便可求出了u點的條件概率.

上述方法不僅考慮了區域內條件數據的值而且也考慮了條件數據的幾何形狀.而兩點地質統計學只是依靠Z(u1)，Z(u2)，Z(u3)，Z(u4)的值及各點與u點距離通過求解克里格方程組來確定u點的概率，并沒有考慮dn的幾何形狀和各條件數據的配位關系.

基于上述原理，SebastienStrebelle提出了snes-im模擬算法121，利用該算法可以快速、靈活地模擬巖相分布.該方法的具體步驟為：

(1) 利用非條件模擬建立三維訓練圖像；

(2) 定義通過所有待估結點的隨機路徑；

(3) 對隨機路徑中的任意待估點/(= 1，2，…，1):①定義查找范圍內的條件數據;②保留鄰區的數據點;③在訓練圖像中尋找與該區域內條件數據完全相同的事件，計算該點巖相的分布概率.④由MontoCarlo法得到位置處的一個模擬值;⑤將模擬結果歸入條件指示數據集中.

(4) 重復上一步模擬，直到所有的點全被模擬.訓練圖像既可以通過非條件模擬求出，也可以通過該地區的地質露頭資料分析得出.對訓練圖像的條件非模擬可以選擇非條件的布爾模擬方法，其方法和原理參見文獻.

2實例分析

對于開發中后期的砂巖油藏儲層參數模擬采用兩階段模擬方法可以較為準確地反映儲層的非均質性，而“兩步建模”的第一步就是要建立儲層結構或流動單元模型，模擬沉積體在空間排列的復雜性;利用多點統計學模擬方法可以較好地完成砂體骨架模擬.

模擬區域選擇我國東部某砂巖油藏第15小層，在該層一共有64口井，測井資料解釋結果表明有26口井鉆遇砂體，另外38口井鉆遇泥巖，砂體比例為40%.對巖相進行編碼，砂巖為1，泥巖為0，圖2為該層井位分布圖.

采用上述方法模擬砂體的分布.首先建立訓練圖像，運用布爾模擬方法，把砂體比例40%輸入，為保證訓練圖像數據充足，網格劃分為250X250X1，一共由62500個模擬數據組成，布爾模擬結果見圖3.

把條件數據和布爾模擬生成的訓練圖像，輸入到snesim模擬算法中進行模擬.根據該區域的特點，橢圓最大搜索半徑選為300m,搜索半徑內最多的條件數據設為30，搜索主方向選擇物源方向5°，得到該層的砂泥巖分布（圖4).從模擬結果看出，它很好地滿足了條件數據，即在各井點處的模擬結果與數據相一致，這表明該方法為條件模擬.同時，模擬的砂體展布方向和趨勢與依靠地質經驗手工繪制的砂體展布圖（圖5)比較吻合，在模擬的左下角與左上角砂體的展布與手工勾繪的幾乎完全一致，但該方法在局部區域表現出砂體展布的非均質性和不確定性，與手工勾畫砂體展布的平滑而唯一的表現是具有一定差別的，它充分體現了砂體局部的變異性和非均質性.

3結論

第4篇：統計學變量的定義范文

關鍵詞：計量經濟學；定義；科學性；不精確性；局限性

中圖分類號：F064.1 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）015-000-01

一、計量經濟學的含義

1.計量經濟學的早期含義

在17世紀時期，計量經濟學第一次在戴夫南特和金的研究中出現，但當時，計量經濟學這個專業術語并未出現，直到挪威的一位名叫弗里希的經濟學家在其發表的論文中提出了計量經濟學的概念。計量經濟學表示經濟學和數學以及統計學的有機統一。在研究中發現在統計學和數學以及經濟學的相互關系中存在著一種規律，發現這個發現的發現者將其命名為計量經濟學。計量經濟學是對理論政治以及純經濟學的主觀抽象法則進行試驗和數據檢驗并由此來將純經濟學最大化的成為嚴格意義上的科學。

1933年，計量經濟學會將計量經濟學定義為：通過經濟學與數學以及統計學的有機統一，以實現經濟問題理論定量與經驗定量相統一的目標。這個定義表現了計量經濟學是由統計學數學以及經濟學共同組成的，缺一不可。我們不能簡單地理解為是數學在經濟理論領域的應用，也不能籠統得以為是經濟理論問題的簡單統計，只有將三者構建在一起才能發揮出特定的效力。

2.計量經濟學的現代含義

由于計量經濟學的早期目的在于科學化經濟理論研究，因此在隨后的經濟理論研究方法的不斷拓展完善中，計量經濟學的含義也隨之發生了改變。其定義變的更加具體也更加具有內涵。第一種定義認為：“計量經濟學是利用統計學和數學的方法來分析經濟學理論數據，將經濟學的經驗理論包含在內一起分析，通過分析來證明經濟理論的正確與否。”第二種定義認為：“計量經濟學的目標是建立經濟模型來分析經濟學中的變量之間的相互關系。通過模型來確定當一個變量發生變化時對其他變量會造成多大影響。使用數學和統計學的方法工具來解決發生在經濟和社會中的變量變化問題，并引導人們對此類問題分析和了解并解決。

小結：發展至今，計量經濟學已經成為經濟學的重要分支學科，但其基礎和目標并未有多大改變。還是將經濟學和數學以及統計學三者合一共同解決和推斷經濟理論假設的實證研究。不管是哪一門學科都可分為理論和應用兩個方面。因此，計量經濟學也可分為理論計量經濟學和應用計量經濟學。自2008年爆發的經濟危機，其后果影響至今。作者認為這不一定是計量經濟學的理論研究問題，其可歸結于應用計量經濟學的問題。由于人們對計量經濟學的濫用和理解的不透徹所以才無法從理論計量經濟學中找到問題的解決辦法。

二、計量經濟學的特性

計量經濟學是經濟學的重要分支學科。可以說計量經濟學是經濟學的獨特一面。計量經濟學科學性的標志在于其嚴謹的數學方法邏輯性和正確指向性的統計推斷。當然，對于計量經濟學科學性的質疑也從未間斷過。凱恩斯認為計量經濟學是“統計的煉金術”，“蹩腳的魔術”。他認為計量經濟學到目前為止還算不上科學的研究方法。為此作者統計出了科學標準并表現了計量經濟學的科學性。

1.計量經濟學的科學性

首先，科學哲學標準為：邏輯實證主義科學標準：其核心是事物的可證實性。包括維也納學派的邏輯實證主義和柏林學派的邏輯實證主義以及“亨善爾”邏輯主義。證偽主義科學標準。這種證偽主義的基本出發點是證實和證偽之間的邏輯不對稱。凡是可以被證偽的那就不是科學的。

其次，我們可以在計量經濟學中發現邏輯實證主義的特性：重視證實，觀測，反對因果關系的存在，反對理論實體。從計量經濟學中我們更能找到證偽主義科學標準的影子，計量經濟學的作用就在于對原有的經濟理論或問題進行模式分析，不斷假設推斷，通過證實和證偽發掘出解決實際問題的方法。在這一方面充分體現了在計量經濟學中證偽主義科學標準的存在。

2.計量經濟學的不確定性和局限性

首先，計量經濟學具有不精確性。其實這是一件無可厚非的事。從基礎來源上來看，龐大的經濟數據本身就具有不精確性，通過計量經濟學的研究也只能得到一個近似的結果。通過計量經濟學的方法研究，我們能得到一個理想的世界，但未來是否真是如此還有待商榷。統計學也是計量經濟學的構建者之一，這決定了計量經濟學的研究結果是一個隨機事件，是否得到想要的結果還需要共同的努力，這與計量經濟學的科學性并未沖突。

其次，與其它學科一樣，在計量經濟學的科學性和不精確性之外還有其局限性。從研究方法上而言，計量經濟學的研究方法是經驗實證的模型方法。這既是計量經濟學的科學性和不精確性所在也是其局限性所在。從經濟學的語言層面而言，以統計學和數學為基礎的計量經濟學的經驗實證的模型語言有著其自帶的局限性。計量經濟學中證偽主義科學標準的存在的氣息太重，這種以不平衡的邏輯為出發點的方法論決定了計量經濟學的局限性。

三、結論與展望

時代在進步，人民富有了，消費提高了，伴隨的經濟危機也爆發了。經濟危機的爆發更加重對計量經濟學的質疑。無法準確預測經濟危機的到來，在解決經濟危機上的能力不足都存在于人們疑惑中。從上文的分析中我們可以得到這樣的結論：“計量經濟學的研究方法為解決經濟問題提供了模型，在此模型中我么能夠看到理想的世界，能夠正確預測經濟的走向，但是計量經濟學中的統計學成分決定了其理想結果之外還存在其他結果。我們應當做的事理解透徹計量經濟學并不濫用。計量經濟學的科學性證明其是科學的方法。如果我們能夠理解經濟領域中變量的變化以及影響的大小并知道如何避免這種情況的發生或有制定對策，那么應該會有效的應用計量經濟學。

參考文獻：

[1]洪永激.計量經濟學的地位、作用和局限.經濟研究，2007（5）：139-156.

第5篇：統計學變量的定義范文

摘要：瘦素；腫瘤壞死因子α；胰島素反抗；代謝綜合征

EffectsofleptinandTNFαonmetabolicsyndrome

Abstract摘要：ObjectiveTodiscovertheeffectsoftheleptinandTNFα(tumornecrosisfactoralpha)inthecauseofmetabolicsyndrome.MethodsTheresearchincludestestingonthelevelofleptinandTNFαinthebloodofresidentsofalocalcommunity,analyzingthecauseofmetabolicsyndromeinrelationtoleptinandTNFαthroughLogisticregressionanalysisbyadjustingageandgender.ResultsThehighertheleptinlevelswere,thehigherriskmetabolicsyndromewas.Therelationshipbetweenleptinlevelsandmetabolicsyndromewasaffectedbyageandgender.Malesweremoresensitivetoleptinthanfemales.Theeffectofleptinonmetabolicsyndromeincreasedwiththeage.ThelowerthelevelofTNFαwas,thehigherriskmetabolicsyndromewas.ThechancesforresidentswithhigherlevelofTNFαtosufferfromdiseasewas0538timesofthoswithlowerlevel.ConclusionObesitywithhighlevelleptinaffectsmetabolicsyndrome,especiallymalesobsity.Leptinlevelcanbeusedasanindicatorinpredictingmetabolicsyndrome.Thismethodisespeciallyeffectivetooldmalepatients.Itisnecessarytodofurtherresearchonthdbiologicalmechanismofmetabolicsyndrome.

Keywords摘要：leptin;tumornecrosisfactoralpha;insulinresistance;metabolicsyndrome

代謝綜合征(metabolicsyndrome,MS)是心血管疾病和糖尿病發病的主要危險因素，這些疾病正日益威脅著人類生命健康，不同地區代謝綜合征的患病情況及影響因素存在很大差異。有探究表明，我國60歲～人群代謝綜合征患病率達20%〔1〕。目前代謝綜合征的發病機制尚不完全清楚，脂肪分泌多種脂肪激素可能參和其中。本探究旨在探索脂肪細胞因子瘦素(leptin)及腫瘤壞死因子α(tumornecrosisfactoralpha,TNFα)在代謝綜合征發病機制中的功能，為代謝綜合征的防治提供科學依據。

1對象和方法

11對象采用整群抽樣方法，于2001年8月對哈爾濱市道里區通江社區和香坊區紅旗社區20～74歲常住居民(在本地區居住2年及2年以上)，按所在社區實際年齡別構成比例進行分層，隨機選取455人。其中，代謝綜合征患者162人(男62人，女100人)；非代謝綜合征者293人(男130人，女163人)。

12方法采用自行設計的調查表，記錄被調查者的基本情況，包括性別、職業、文化程度、疾病既往史、家族史、吸煙和飲酒情況等，同時進行身高、體重、腰圍、臀圍、血壓和脈搏的測量。

13血清學檢測在受檢者8h內未進食的情況下，采用拜安易血糖儀(德國拜耳公司)測量空腹血糖，同時常規靜脈采血5ml，4500r/min離心5min，取血清分裝后，凍存于-20℃冰箱中，待測定血清學指標。胰島素、瘦素、腫瘤壞死因子α均采用放射免疫分析法進行檢測，試劑盒(中國原子能科學探究所)。按百分位數將連續變量轉換為分類變量，定義瘦素水平(ng/ml)%26lt;201為低水平，201～1487為中水平，≥1487為高水平；腫瘤壞死因子α水平(ng/ml)%26lt;012為低水平，≥012為高水平。

14判定標準

141代謝綜合征的診斷標準依據國際糖尿病聯盟(InternationalDiabetesFederation,IDF)判定代謝綜合征的標準〔2〕，確認代謝綜合征必須具備以下條件摘要：(1)中心性肥胖摘要：男性腰圍≥90cm，女性腰圍≥80cm;(2)另加下列4因素中任意2項摘要：①甘油三酯(triglyceride,TG)%26gt;17mmol/L,或已接受針對此脂質異常的非凡治療；②高密度脂蛋白膽固醇(highdensitylipoproteincholesterol,HDLC)男性%26lt;103mmol/L，女性%26lt;129mmol/L，或已接受針對此脂質異常的非凡治療；③收縮壓≥130mmHg或舒張壓≥85mmHg，或此前已被診斷為高血壓而接受治療；④空腹血糖(fastingplasmaglucose,FPG)≥56mmol/L,或已被診斷為2型糖尿病。假如空腹血糖≥56mmol/L,則強烈推薦行口服葡萄糖耐量試驗(oralglucosetolerancetest,OGTT)，但葡萄糖耐量試驗在診斷代謝綜合征時并非必需。

142胰島素反抗的判定采用穩態模型評估指數(HOMAIR)作為評價胰島素反抗的指標。HOMAIR=空腹血漿胰島素(FINS，mu/L)×空腹血糖(FPG，mmol/L)/225〔3〕，按百分位數將其由連續變量轉換為分類變量，定義HOMAIR水平%26lt;218為低水平，218～422為中水平，≥422為高水平。水平高者易出現胰島素反抗。

15統計分析采用SASS91軟件進行分析，運用Logistic回歸分析，探索瘦素、腫瘤壞死因子α、HOMAIR等和代謝綜合征的關系。

2結果

212組各項指標比較(表1)瘦素、腫瘤壞死因子α、空腹血糖、空腹胰島素和HOMAIR2組間差異均有統計學意義(P%26lt;005)，表現為代謝綜合征組瘦素和HOMAIR水平高于非代謝綜合征組，代謝綜合征組腫瘤壞死因子α水平低于非代謝綜合征組。

表12組各項指標的比較（略）

注摘要：2組間比較，*P%26lt;005

22不同性別、年齡瘦素水平比較代謝綜合征組男性瘦素水平為(391±396)ng/ml，女性為(751±751)ng/ml；非代謝綜合征組男性瘦素水平為(269±251)ng/ml，女性為(650±150)ng/ml。男性代謝綜合征組的瘦素水平高于非代謝綜合征組，差異有統計學意義(P%26lt;005)；女性2組差異無統計學意義。不同年齡組瘦素水平比較，高年齡(60歲～)代謝綜合征組水平(728±734)ng/ml高于非代謝綜合征組(442±410)ng/ml，差異有統計學意義(P%26lt;005)；其他年齡組2組比較，差異無統計學意義。

23各項指標和代謝綜合征的關系

231單因素分析結果(表2)在考慮年齡和性別功能的基礎上，首先對瘦素、腫瘤壞死因子α、HOMAIR和代謝綜合征的關系進行單因素分析，HOMAIR中水平和高水平的患病危險性分別是低水平的5179倍和9010倍，腫瘤壞死因子α高水平的患病危險性是低水平的0538倍，瘦素高水平的患病危險性是低水平的2859倍。

表2瘦素、腫瘤壞死因子α、HOMAIR和代謝綜合征關系的單因素分析結果（略）

232多因素分析結果(表3)在單因素分析結果差異有統計學意義(P%26lt;005)的基礎上進行多因素分析。結果顯示，對調整年齡和性別后，HOMAIR、瘦素、腫瘤壞死因子α和代謝綜合征發生的關系表現為HOMAIR水平增高、瘦素水平增高、腫瘤壞死因子α水平降低，代謝綜合征發生的危險性增大。

表3瘦素、腫瘤壞死因子α、HOMAIR和代謝綜合征關系的多因素分析結果（略）

3討論

探究表明，HOMAIR水平愈高發生代謝綜合征的危險性愈大，Logistic單因素分析結果表明，中水平和高水平的患病危險性分別是低水平的5179倍和9010倍，說明出現胰島素反抗輕易發生代謝綜合征，證實在國際糖尿病聯盟的診斷標準中，胰島素反抗仍為代謝綜合征發生的重要環節。本探究結果顯示，高年齡組(60歲～)和男性的代謝綜合征組瘦素水平高于非代謝綜合征組，瘦素和代謝綜合征的關系受性別和年齡的影響。瘦素水平愈高發生代謝綜合征的危險性愈大，男性比女性對瘦素水平的變化更為敏感，隨年齡增長瘦素對代謝綜合征發生的危險性增大。提示高瘦素性肥胖對代謝綜合征的影響，男性表現得更為明顯。因此，瘦素水平可以作為猜測代謝綜合征的指標，尤其在老年男性中更為有效。探究結果顯示，代謝綜合征組和非代謝綜合征組組間腫瘤壞死因子α分布的差異具有統計學意義(P=00076)，代謝綜合征組腫瘤壞死因子α水平偏低者的比例高于非代謝綜合征組，隨著腫瘤壞死因子α水平的升高，發生代謝綜合征的危險性減小，高水平的患病危險性是低水平的0538倍。這可能是由于國際糖尿病聯盟的診斷標準將正常空腹血糖切點下調至56mmol/L，從而使代謝綜合征患者血糖水平隨之下移，而血糖是影響血清腫瘤壞死因子α水平的重要因素〔4〕。另外，代謝綜合征患者存在著瘦素反抗，降低了促進單核細胞分泌腫瘤壞死因子α的功能。所以腫瘤壞死因子α對代謝綜合征的影響機制需要進一步證實。

參考文獻

〔1〕項坤三.代謝綜合征的流行病學和病因學［J］.國外醫學摘要：內分泌學分冊，2002，22(5)摘要：280-281.

〔2〕宋秀霞.IDF代謝綜合征全球共識定義［J］.中華糖尿病雜志，2005，13(3)摘要：178-180.

第6篇：統計學變量的定義范文

1、cov(x,y)=EXY－EX*EY。

2、協方差的定義，EX為隨機變量X的數學期望，同理，EXY是XY的數學期望，挺麻煩的，建議你看一下概率論cov(x,y)=EXY－EX*EY。

3、協方差（Covariance）在概率論和統計學中用于衡量兩個變量的總體誤差。而方差是協方差的一種特殊情況，即當兩個變量是相同的情況。

4、協方差表示的是兩個變量的總體的誤差，這與只表示一個變量誤差的方差不同。 如果兩個變量的變化趨勢一致，也就是說如果其中一個大于自身的期望值，另外一個也大于自身的期望值，那么兩個變量之間的協方差就是正值。 如果兩個變量的變化趨勢相反，即其中一個大于自身的期望值，另外一個卻小于自身的期望值，那么兩個變量之間的協方差就是負值。

（來源：文章屋網 ）

第7篇：統計學變量的定義范文

腦外傷所致精神障礙的發生不僅與患者的腦損傷的嚴重程度有關，還與人格和歸因方式等心理因素有關。

【關鍵詞】

精神障礙;相關因素;Logistic回歸

The analysis of related factors of mental disorder due to brain damage

LU Yongyan, WANG Zhengwu, YAN Tao.

The Anding Hospital of Tianjin City,Tianjin 300022,China

【Abstract】 Objective To investigate the related factors which contributed to the occurrence of mental disorder due to brain damage. Methods The study group was selected from the psychiaitric hospital, there were 48 inpatients and the 48 patients with brain damage without mental disorder from the general hospital formed the control group. Used the Logistic regression to identify the risk factors. All the possible risk factors were discussed and decided by the experts group. Results There were altogether 6 factors which were statistically different between the study group and control group(P

【Key words】

Mental disorder;Brain damage;Risk factors; Logistic regression

作者單位：300022天津市安定醫院(陸永艷 王正午)；天津醫科大學總醫院腦系科(閻濤)

腦外傷所致精神障礙導致傷殘是指腦外傷所致精神障礙患者，經治療后仍遺留長期的精神障礙，癥狀及功能障礙的嚴重程度相對固定，永久地存在生活、社會功能受損，且此精神障礙與損傷事件相關性一致［1］。隨著現代社會各種意外傷害出現的越來越頻繁，腦外傷所致精神障礙的患者也越來越多，本研究旨在調查腦外傷的患者出現精神障礙的影響因素，以進一步預防腦外傷所致精神障礙的出現。

1 資料與方法

1.1 一般資料 研究組被試均來自是我院自2005年以來的門診和住院治療的腦外傷所致精神障礙的患者。納入排除標準包括：①符合CCMD3中腦外傷所致精神障礙的診斷標準；②調查時間為腦外傷后3~6個月；③患者不伴隨有其他軀體疾病及癲癇、精神分裂癥、抑郁癥等嚴重的精神疾病；④患者智能未受影響，能夠獨立完成問卷；⑤患者首次腦外傷急救時保留格拉斯哥昏迷評分(GCS)以及CT或核磁等影像學資料；⑥患者家屬簽署知情同意書，并且配合調查的。符合上述標準的患者共48例，其中男29例，女19例，平均年齡(37.56±12.35)歲；高中及以上學歷的26例，高中以下文化的22例；48例患者中，腦外傷早期均出現精神病性癥狀，屬于精神分裂型。對照組選自天津市某綜合醫院神經科的腦外傷的隨訪患者48例，其納入標準包括：①有明確的腦外傷史；②腦外傷后1年以上未出現精神障礙；③年齡與性別構成與研究組一致。排除標準：①合并其他嚴重的軀體疾病的患者；②有精神疾病或精神疾病既往史；③腦卒中史及再發腦創傷史。④腦外傷后持續昏迷或植物人狀態患者。平均年齡(35.26±11.42)歲，性別：男28例，女20例。

1.2 研究方法 在患者家屬的配合下獲取患者的一般情況以及腦外傷的情況，包括，性別，年齡，受教育程度，住院時間以及臨床特征。具體內容有：①格拉斯哥昏迷評分(GCS)：共有運動、語言和睜眼3大部分，將3部分得分相加，即得到GCS評分。②意識障礙時間。③CT陽性發現：包括血腫量、中線移位等異常表現，損傷范圍以及有無腦干損傷等。此外還對患者進行艾森克人格問卷(EPQ)和歸因方式問卷。

1.3 調查方法 所有調查內容均由2名精神科主任醫師和1名神經科主任醫師組成的專家組討論所得，包括的調查因素為有無顱內血腫，有無腦干損傷，腦組織損傷范圍，GCS評分，EPQ評分和歸因方式評分。以是否出現精神障礙作為因變量。問卷調查由2名精神科主治醫師經過12學時的培訓后進行(kappa=0.85)。

1.4 統計學方法 所有調查所的資料輸入計算機，應用SPSS13.0進行統計學處理，涉及的統計學方法包括t檢驗、卡方檢驗和Logistic回歸，P

2 結果

2.1 研究組與對照組的基本資料比較 研究組和對照組的年齡、性別構成、受教育程度比較，差異無統計學意義(P>0.05)。

2.2 研究組與對照組各個單項比較的結果 將研究組和對照組的納入研究的因素進行比較，具體結果見表1。

表1

研究組與對照組各項研究因素比較

比較內容研究組對照組統計量值P值

顱內血腫21例(48例)15例(48例)χ2=4.680.03

腦干損傷12例(48例)8例(48例)χ2=4.350.04

損傷范圍*單22/雙15/三11單27/雙12/三9χ2=12.620.00

GCS評分7.24±2.179.85±2.56t=7.520.00

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EPQ評分36.24±8.4727.29±9.02t=8.640.00

歸因方式50.26±12.2641.42±10.18t=6.590.00

注：*：“單”是指單個腦葉，“雙”是累及兩個腦葉，“三”是指累及三個腦葉或以上

2.3 Logistic回歸分析結果 將研究組和對照組分別作為陽性和陰性結果設置為因變量，分別引入人格、腦損傷范圍、顱內血腫、格拉斯哥分度量表評分(GCS)、腦干損傷及歸因方式作為自變量，進行Logistic回歸分析，變量賦值及logistic回歸詳見表23。

表2

變量定義及賦值情況

變量變量名稱變量賦值

X1顱內血腫0=無，1=有

X2腦損傷范圍1=一個腦葉，2=兩個腦葉；3=3個以及上

X3腦干損傷0=無，1=有

X4GCS評分實際評分

X5EPQ評分實際評分

X6歸因方式評分實際評分

Y精神障礙0=未見精神障礙，1=出現精神障礙

表3

經過3步迭代后進入方程的變量

變量變量名稱BS EWalddfsig.Exp(B)

X4GCS評分1.0080.2198.32510.0022.078

X5EPQ評分0.8630.0876.54810.0011.983

X6歸因方式1.2680.2539.64110.0002.154

注：根據表3可知Y=1.008×X4+0.863×X5+1.268×X6+10.329.

3 討論

腦外傷所致精神障礙的臨床表現十分豐富，其中以智力損傷為主，還包括躁狂表現、抑郁表現、神經癥樣改變、精神分裂表現以及人格改變等，其中腦外傷所致精神病性癥狀者占34.3%，其中以感知覺障礙、思維形式障礙、思維內容障礙多見［2］。本研究僅關注精神分裂型的患者，目的是避免混雜有其他癥狀表現，使影響因素發生改變。專家組選取的被選因素是在綜述文獻的基礎上，對于經過Meta分析證實有意義的單個因素進行綜合考察，看其在腦外傷所致精神障礙的發病過程當中的相對貢獻和整體作用。經過表1可知這些獨立的危險因素，包括有無顱內血腫，有無腦干損傷，腦組織損傷范圍，GCS評分，EPQ評分和歸因方式評分在研究組和對照組確差異有統計學意義(P

張登科等［4］曾經對腦外傷所致精神障礙患者的心理理論和影響因素進行研究，發現由于腦損傷會累及相應的腦部區域，最終導致心理理論障礙。其實質就是一種獨立的認知成分。歸因方式體現在被試對于引起焦慮情境的認知評價，與心理理論在某種意義上都是對引起適應不良行為的認知因素的評價，本研究中發現研究組和對照組對于自己和境況的歸因方式有著明顯不同(詳見表1)，在預測方程當中可以見到歸因方式的權重也最大，可見腦外傷所致精神障礙不單純是生物學損害的結果，還與患者的認知方式有關。

表1中EPQ評分在研究組和對照組差異有統計學意義(P

第8篇：統計學變量的定義范文

醫學統計學是醫學科學的一個組成部分，是醫學院校各專業的必修課。醫學統計學作為

保證醫藥科研工作的重要手段已寫入有關文件的要求中，作為高層次的醫學專業人員，通過學

習本門課程，可以較好地把統計原理和方法的思維邏輯應用于科研和管理中，尤其在本學科

的研究設計和數據分析方面，更為明顯。

通過本門課程的學習，要使學生學會人群健康研究的統計學方法，學會計量、計數資料的分析，

非參數統計方法和多元統計分析方法及醫學研究設計。其目的使大家具備新的推理思維，結合專業問

題合理設計試驗，科學獲取資料，提高科研素質。

本課程教學的主要方法有理論講授、課堂討論、課堂演算等，使學生加深對理論的理解。

【主要內容及要求】

第一章緒言

1．掌握統計工作的步驟。

2．掌握統計資料的類型。

3．掌握總體與樣本、概率、小概率事件，誤差等基本概念。

4．熟悉統計學、醫學統計學的定義、掌握統計學的研究對象。

5．了解學習本門課程應注意的問題。

第二章個體變異與變量分布

1．掌握均數、幾何均數、中位數的計算和應用；掌握四分位數、標準差的應用；相對數常用指標、應用相對數的注意事項；正態分布的應用和醫學參考值的估計。

2．熟悉利用統計圖表描述定量資料的基本方法；制作統計圖表的基本要求和規則；百分位數的計算方法；正態曲線的面積的分布規律。

3．了解定量資料頻數分布表的編制方法和分布規律；常用疾病統計指標的計算；正態分布的概念及特征。

第三章抽樣誤差

1．掌握抽樣誤差的概念；標準誤的意義及其應用；t分布特征及應用。

2．熟悉抽樣誤差影響因素；標準誤的計算。

3．了解t分布特征

第四章可信區間

1．掌握可信區間的概念，總體均數95％和99％置信區間的計算及適用條件;掌握正態近似法計算總體率的95%和99％置信區間及適用條件；闡述標準差與均數標準誤的區別。

2．熟悉可信區間的兩個要素，查表法估計總體率的置信區間。

3．了解兩均數之差的可信區間。

第五章假設檢驗

1．掌握假設檢驗的意義及步驟；第一類錯誤與第二類錯誤。

2．熟悉假設檢驗的基本思路；假設檢驗的條件；P值含義。

3．了解差異檢驗與優度檢驗；區間估計與假設檢驗之間的關系。

第六章定量資料的分析

1．掌握t檢驗的應用條件及類型，常用的t檢驗分析與計算過程；方差分析的基本思想；單因素方差分析的過程。

2．熟悉方差不齊時的t‘檢驗；多樣本的兩兩比較方法。

3．了解兩樣本幾何均數的比較；方差齊性檢驗；變量變換。

第七章定性資料的分析

1．掌握X2檢驗各種公式的適用條件和各種設計類型的X2檢驗的步驟及行×列表資料X2檢驗的注意事項。

2．熟悉樣本率與總體率比較的u檢驗；多個率的多重比較；似然比檢驗。

3．了解兩樣本率比較的u檢驗；確切概率法。

第八章等級資料的分析

1．掌握非參數統計的概念；不同設計類型的秩和檢驗的實施方法及其應用條件。

2．熟悉不同設計類型的秩和檢驗方法。

3．了解不同設計類型的秩和檢驗和相應t檢驗的功效有何不同。

第九章兩指標間的直線相關

1．掌握利用散點圖確定兩個定量變量之間有否線性關系；掌握Pearson積差相關、Spearman等級相關的應用條件并能計算相應的相關系數，同時進行假設檢驗；對分類計數頻數表資料的兩變量間的關聯性作定量分析。

2．熟悉對不同類型的變量，用不同的統計方法去分析它們之間的關系。

3．了解利用散點圖分析樣本相關系數可能出現的各種假象，并作出合理解釋。

第十章兩指標間的直線回歸

1．掌握回歸的基本概念；回歸分析的基本思想與方法；回歸系數檢驗的意義與方法；相關與回歸分析的區別與聯系。

2．熟悉總體回歸系數β的統計推斷；殘差與殘差分析。

3．了解總體回歸線的95%置信帶與個體預測值Y的區間估計；過定點的直線回歸。

第十一章多元回歸分析

1．掌握多元線性回歸、Logistic回歸、Cox比例風險回歸方程中的偏回歸系數、標準化偏回歸系數、確定系數、復相關系數、比數比（OR）的概念、應用、計算結果的解釋。

2．熟悉回歸分析的分類，殘差的概念，最小二乘法求多元回歸方程，回歸方程的配合適度檢驗，逐步篩選法選擇自變量，最大似然估計法求Logistic回歸方程及Cox比例風險回歸方程，似然比檢驗篩選自變量。

3．了解多元線性回歸、Logistic回歸模型。

第十二章研究設計（一）——總論

1．掌握醫學研究設計的意義，研究設計的形式、研究設計的基本原則和基本要素。

2．熟悉樣本含量的估計方法。

3．了解調查設計的步驟和樣本含量的估計方法。

第十三章研究設計（二）——實驗設計

1．掌握實驗設計方法選擇的依據。

2．熟悉常用實驗設計方法的特點與設計方式，如完全隨機設計、配對設計、配伍設計、交叉設計、拉丁方設計、析因設計、正交試驗設計。

3．了解常用實驗設計方法樣本含量的估計。

第十四章研究設計（三）——臨床新藥設計

1．掌握臨床試驗的特點，新藥臨床試驗的分期，新藥臨床試驗的基本原則。

2．熟悉新藥臨床試驗的統計分析方法。

3．了解臨床診斷試驗與評價的方法。

第十五章統計表和統計圖

1．掌握統計表的基本結構和要求，統計圖形的選擇、制圖通則。

第9篇：統計學變量的定義范文

關鍵詞：高血壓；患病率；危險因素； Logistic 回歸分析 ; 中圖分類號： R 544.1文獻標識碼：B

Investigation on prevalence and risk factors of hypertension in Songjiang district, Shanghai ZHU Mei-ying, AN Na, ZHANG Wen-cui, ZHU Yun（Shanghai Songjiang Center for Disease Control and Prevention,Shanghai201600, China）

Abstract:［Objective］To understand the epidemiological characteristic and risk factors of hypertension in Songjiang district, Shanghai.［Methods］Cluster random sampling was used and 1 674 persons between 15 and 74 years were sampled. Correlative risk factors were investigated and physical examinations includingblood pressure, height and weight were taken.［Results］Morbidity of hypertension was 24.01 percent (male 25.89%, female 22.13%) the difference of morbiditybetween male and female was significant(P

Key words:Hypertension;Morbidity;Risk factors;Logistic regression

高血壓是一種嚴重危害人類身體健康的疾病。2002年中國居民營養與健康調查結果表明,我國18歲及以上居民的高血壓患病率為18.8％[1]。松江區是上海市經濟較為發達的地區，居民的生產和生活方式發生了巨大變化，為了解松江區居民高血壓患病現狀，結合WHO“Prognostic value of the WHO/ISHcardiovascular risk prediction charts for coronary heart disease and CeVD”項目在我區的開展，2007年9―10月，我們對本區15~74歲居民的高血壓患病現狀及危險因素進行了調查。

1對象與方法

1.1對象

松江區共有15個鎮/街道。采用多階段隨機抽樣方法，第一階段從15個鎮/街道中隨機抽取岳陽、泗涇、車墩、新橋、新浜5個鎮/街道，第二階段從每個鎮/街道隨機抽取2個村（居委），共10個村（居委），第三階段從每個村（居委）隨機抽取年齡在15~74歲的居民180名，共 1 800人作為調查樣本。

1.2方法

采用問卷調查和體檢相結合的方法。由培訓合格的醫務人員，2人1組，通過入戶面對面調查的方式，對抽取的居民按統一調查表，進行問卷調查和簡單的體格檢查。內容包括一般情況(性別、年齡、文化程度、職業、婚姻狀況) 、行為危險因素(吸煙、飲酒等)。體格檢查包括身高、體重、腰圍、臀圍、血壓等。

1. 3判定標準

高血壓：采用1999 年WHO/ ISH 對高血壓的定義，收縮壓≥140 mmHg和（或）舒張壓≥90 mmHg，或者既往有高血壓史，目前正在服抗高血壓藥，血壓已低于上述標準者。

超重與肥胖：體質指數(BMI)

吸煙：每天至少吸1支且連續吸煙6個月以上者。

飲酒：每周至少喝1次酒。

高血壓知曉率、治療率和控制率：采用2002年全國居民營養和健康狀況調查的定義，知曉率為可被診斷為高血壓的調查對象在調查前就知道自己患有高血壓者的比例；治療率為可被診斷為高血壓的調查對象中近2周內服降藥者的比例；控制率為可被診斷為高血壓的調查對象中目前通過治療血壓在140/90 mmHg以下者的比例[3]。

1.4質量控制

為保證數據真實可靠，使用統一購買的血壓計、體重秤。所有調查員均經培訓合格。每位調查員的調查問卷按5%隨機抽取復核，發現有不符合者，該調查員的問卷全部返工。數據采用雙人雙錄入方式錄入并核對。

1.5統計學方法

數據統一輸入EpiInfo 6 軟件，采用SPSS 15.0統計軟件包進行統計分析，計數資料的比較用 χ2 檢驗，多因素分析用Logistic 回歸分析。

2結果

本次研究應調查1 800人，數據完整的調查對象共計1 674份,合格率為93.00%。經統計分析，所調查人群年齡、性別分布與松江區社區人口差異無統計學意義。

2.1一般情況

共調查1 674人，平均年齡為( 47.96±14.61) 歲；其中男性838人( 50.06%)，平均年齡( 47.06±14.61) 歲；女性836人(49.94%) ，平均年齡( 48.87±14.57) 歲；大專以上學歷占3.88%, 高中或中專占31.42%, 初中占42.83%, 小學占2.63%，文盲占19.24%。

2.2高血壓患者知曉和控制情況

高血壓患者高血壓知曉率、治療率和控制率分別為37.06%、32.59%和26.62%。男女性高血壓知曉率、治療率和控制率差異均無統計學意義（表1）。各年齡組間高血壓知曉率和治療率差異有統計學意義；各年齡組間高血壓控制率差異無統計學意義（表2）。

2.3不同年齡、性別居民高血壓患病情況

15歲及以上居民高血壓患病率為24.01%，其中男性為25.89%，女性為22.13%。男女患病率差異有統計學意義 (χ2=3.25， P＜0.05)。男女性高血壓患病率均有隨著年齡增長而上升的趨勢。

2.4不同年齡、性別居民平均血壓水平

調查人群收縮壓和舒張壓均值分別為( 123.90±16.43 ) mmHg和(77.93±9.59) mmHg，其中男性為(124.20±15.19) mmHg 和( 79.43±9.46) mmHg，女性為( 123.59±17.59) mmHg 和( 76.43±9.31) mmHg, 性別間差異無統計學意義。

2.5不同性別、年齡居民危險因素水平

超重、肥胖、腹部肥胖的比例分別為30.70%，7.60%，40.80%；吸煙率和飲酒率分別為27.80%，15.80%，其中女性腹部肥胖比例高于男性 ( χ2=6.14，P

2.6高血壓患病的多因素Logistic 逐步回歸分析

以是否高血壓（1，0）為應變量，引入年齡、性別、是否吸煙、是否飲酒、超重、肥胖、腹部肥胖等作為備選自變量進行Logistic 逐步回歸分析，采用Backward:LR 方法，變量進入方程的概率標準為0.05，結果發現吸煙、超重、肥胖和腹部肥胖是高血壓患病的危險因素（ OR值 分別為1.825，1.906，3.135和1.565）；年齡組與高血壓患病之間也存在著關系，55~74歲和35~54歲相對于15~35歲而言，高血壓患病危險性高（ OR 值分別為15.813和8.300）(表5)。

3討論

本次調查發現，上海市松江區15~74歲人群的高血壓患病率為24.01%，高于2002年全國平均水平（18歲及以上居民高血壓患病率18.8%）[1]。高血壓患病率15~歲組為2.45%，隨著年齡增長患病率有明顯上升趨勢，35~54歲組患病率為24.56%，55~74歲組最高，達到36.19%。許多大樣本臨床試驗和流行病學研究表明，人群中血壓水平與腦卒中及心臟病發生危險密切相關[4，5]。如不采取積極有效的防治措施，高血壓及其并發癥的治療費用將會非常昂貴。

調查人群高血壓知曉率、治療率和控制率分別為37.06%、32.50%和26.62%，雖高于2002年全國平均水平（30%、25%和6%）[1]，但還是處于較低水平。這意味著我區人群中多數高血壓患者不知道自己患病；2/3高血壓患者沒有進行正規治療；大多數高血壓患者的血壓沒有達標。高血壓防治任務相當艱巨。

許多研究證實，吸煙、飲酒、超重、肥胖等與高血壓的發病有關[6,7]，本次調查數據經多因素Logistic 逐步回歸分析亦表明了年齡、吸煙、超重、肥胖和腹部肥胖是高血壓患病的危險因素，高血壓已成為松江區嚴重的公共衛生問題。預防與控制高血壓應成為松江地區防治慢性病的關鍵之一，應采取“一級、二級、三級預防”并重的策略，實施綜合干預措施，以控制高血壓的流行趨勢。

4參考文獻

［1］ 國務院新聞辦公室.《中國居民營養與健康現狀》在京公布［J］.營養學報,2004,26(6):417-420.

［2］ 國際生命科學學會中國辦事處中國肥胖問題工作組.中國成人體質指數分類的推薦意見簡介［J］.中華預防醫學,2001,35(5):349-350.

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