中南大学全国硕士研究生入学考试.docx

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中南大学全国硕士研究生入学考试

中南大学2021年全国硕士研究生入学考试

《卫生综合》（代码353）考试大纲

本考试大纲由湘雅公共卫生学院教授委员会于2020年7月15日通过。

I.考试性质

卫生综合考试是我校公共卫生与预防医学专业招收硕士研究生设置的具有选拔性质的一门入学专业考试科目，其目的是科学、公平、有效地测试学生掌握大学本科阶段流行病学、卫生统计学、职业卫生与职业医学、环境卫生学、营养与食品卫生学等5门课程的基本知识、基本理论，以及运用其理论和方法分析和解决实际问题的能力；评价的标准是高等学校预防医学本科毕业生能达到的及格或及格以上水平，以保证被录取者具有公共卫生与预防医学的专业基础知识，有利于在专业上择优选拔。

II.考查目标

卫生综合考试涵盖高等学校公共卫生与预防医学专业本科的流行病学、卫生统计学、职业卫生与职业医学、环境卫生学、营养与食品卫生学等5门专业课程。

要求考生：

（1）准确地掌握该5门课程内容的基本概念和基本知识。

（2）熟悉职业环境、生活环境和食品中主要的对人群健康的影响因素、对健康损害的特点及识别、评价、预防和控制这些危害的原则和方法。

（3）能灵活运用职业卫生与职业医学、环境卫生学和营养与食品卫生学的基本理论和技能解决实际工作中的问题。

（4）掌握各类流行病学研究方法的设计原理，实施及质量控制原则与资料分析方法，以解决疾病预防控制中的实际问题。

（5）掌握传染病流行的三个基本环节及影响因素，传染病的预防、控制措施。

熟悉慢性病的“三级”预防的基本含义，疾病监测的定义和应用。

（6）掌握卫生统计工作的四个基本步骤、变量类型、统计学中常用的总体、样本、概率等基本概念。

（7）掌握不同类型资料的统计描述和统计推断方法，并能理解各统计参数的实际意义。

Ⅲ.考试形式和试卷结构

1、试卷满分及考试时间

本试卷满分为300分，考试时间为180分钟

2、答题方式

答题方式为闭卷，笔试。

3、试卷内容结构

流行病学20%

卫生统计学20%

环境卫生学20%

劳动卫生与职业医学20%

营养与食品卫生学20%

Ⅳ.试卷题型结构

名词解释100分（20小题，每小题5分）

单项选择题    50分（25小题，每小题2分）

简答题     150分（10小题，每小题15分）

Ⅴ.考查内容

一、流行病学

本部分大纲根据詹思延主编《流行病学》（第8版，北京：

人民卫生出版社）编写。

（一）绪论

1.流行病学简史；

2.流行病学的定义：

流行病学定义的演变　目前适合我国的流行病学的定义；现代流行病学定义的铨释　流行病学的三个层次；

3.流行病学的原理和应用　基本原理；实际应用

4.流行病学研究方法：

观察性研究或非实验性研究，观察性研究的种类，定义及特点，三类流行病学研究方法之间的内在联系；实验性研究，实验性研究的种类及各自的特点；观察性研究与实验性研究的的区别；理论性研究，理论性研究的种类；

5.流行病学特征　群体的特征；对比的特征；概率论和数理统计学的特征；社会医学的特征；预防为主的特征；发展的特征。

6.流行病学与其它学科的关系及流行病学的展望　

（二）疾病的分布

1.疾病频率测量指标

⑴发病频率测量指标：

发病率；罹患率；续发率的定义及适用范围

⑵患病频率测量指标：

患病率；感染率；

⑶死亡与生存频率测量指标：

死亡率；病死率；生存率；累积死亡率的定义及适用范围

（4）疾病负担指标

2.疾病流行的强度　散发；流行；大流行；暴发的定义

3.疾病的分布　

⑴人群分布　年龄；性别；职业；种族；宗教；婚姻与家庭；流动人口；

⑵地区分布　疾病在不同国家及一个国家内各地区的分布；城乡分布；地区聚集性；地方性疾病

⑶时间分布　短期波动；季节性；周期性；长期趋势

⑷人群、时间、地区分布的综合描述　移民流行病学

（三）描述性研究

1.概述：

概念；种类；特点；用途。

2.现况研究：

概念；目的；特点与种类；现况研究的设计与实施；常见的偏倚及其控制；现况研究的优缺点。

3.生态学研究

⑴生态学研究的概念

⑵生态学研究的类型　生态学比较研究；生态趋势研究；

（3）生态学研究的优缺点　生态学谬误

（四）队列研究

1.概述

⑴队列与队列研究的定义　暴露；固定队列；动态人群

⑵队列研究的基本原理；研究目的

⑶队列研究的类型　前瞻性队列研究；历史性队列研究；双向性队列研究定义及适用条件

2.研究设计与实施　

⑴确定研究因素

⑵确定研究结局　结局的定义及判定标准

⑶确定研究现场与研究人群　

1）暴露人群的选择：

职业人群；特殊暴露人群；一般人群；有组织的人群团体；

2）对照人群的选择：

内对照；外对照；总人口对照；多重对照；

3）暴露及对照人群的选择原则

⑷确定样本量　影响样本大小四个参数：

一般人群发病率、暴露人群发病率、显著性水平、把握度；确定样本大小需考虑的问题：

抽样方法、暴露与非暴露组的比例、失访率

⑸资料的收集与随访　随访对象；随访方法；随访内容；观察终点和终止时间的确定

（6）质量控制

3.队列研究的资料整理与分析

⑴基本整理模式

⑵人时的计算　暴露人年的计算、

⑶率的计算　累计发病率；发病密度；标化率、标化死亡比

⑷效应的估计　相对危险度（RR）；RR的95%可信限；率差（RD、特异危险度、超额危险度）；归因危险度百分比（AR%、病因分值）；人群归因危险度（PAR）与人群归因危险度百分比（PARP、PAR%）；剂量反应关系

4.常见的偏倚及其控制

⑴常见偏倚的种类　选择偏倚；失访偏倚；信息偏倚；混杂偏倚

⑵常见偏倚的预防　选择、失访、信息、混杂偏倚的控制方法

5.优缺点及其它实践类型　　

（五）病例对照研究

1.概述：

基本原理；基本特点；研究类型；用途

2.研究设计与实施

3.资料的整理与分析

4.偏倚及其控制

⑴选择偏倚　入院率偏倚；现患病例-新发病例偏倚；检出症候偏倚；时间效应偏倚的定义及控制措施

⑵信息偏倚回忆偏倚；调查偏倚定义及控制措施

⑶混杂偏倚

5.与队列研究优点与局限性的比较

（六）实验流行病学

1.概述　

⑴历史回顾；定义；基本特征和用途；主要类型：

临床试验；现场试验；社区试验；类实验（半实验）

2.研究设计与实施　

⑴明确研究问题

⑵确定实验现场

⑶选择研究对象　选择的主要原则：

对干预措施有效的人群：

预期发病率较高的人群；干预对其无害的人群；能将实验坚持到底的人群；依从性好的人群

⑷估计样本含量　影响样本大小的主要因素（干预前后结局事件的发生率；第I型错误出现的概率；第II型错误出现的概率；单/双侧检验；研究对象分组数量）；

⑸随机化分组与分组隐藏简单随机分组；分层随机分组；整群随机分组

⑹设立对照影响因素；设立对照的方法（标准疗法对照；安慰剂对照；自身对照；交叉对照）

⑺盲法的应用：

单盲；双盲；三盲

（8）确定结局变量及其测量方法

（9）确定试验观察期限

（10）收集资料

3.资料的整理与分析　

⑴资料的整理；资料的分析

⑵评价指标　治疗效果的主要指标（有效率、治愈率；N年生存率）；评价预防措施效果的主要指标（保护率、效果指数）

4.实验流行病学研究的优缺点和应注意的问题

（七）筛检

1.概述

⑴筛检的定义；筛检试验的定义；筛检的分类（整群筛检和选择性；单项筛检和多项筛检）；筛检的目的

⑵诊断试验的定义；筛检实验和诊断实验的区别

⑶筛检实施原则

2.筛检试验的评价

⑴筛检试验的评价方法　确定“金指标”；选择受试对象；

⑵筛检试验的评价指标

1）真实性定义；指标：

灵敏度与假阴性率；特异度与假阳性率；约登指数；似然比；一致率

2）可靠性定义；影响因素

3）预测值定义；指标：

阳性预测值；阴性预测值

⑶筛检试验阳性结果截断值的确定　受试者工作特征曲线（ROC曲线）

3.筛检效果评价

⑴收益的定义；影响因素

⑵生物学效果评价：

病死率，死亡率

⑶卫生经济学效果评价：

成本效果分析；成本效益分析；成本效用分析

4.筛检中的偏倚　领先时间偏倚；病程长短偏倚

（八）病因及其发现和推断

1.病因的基本概念

⑴病因及其与流行病学的关系

（2）病因与因果关系；因果关系的多样性

2.病因学说与病因模型　三角模型；轮状模型；生态学模型；病因链；病因网；病因模型的比较

3.充分病因-组分病因模型：

新的病因观；充分病因和组分病因；充分病因-组分病因模型的应用

4.发现和验证病因：

发现病因的法则与方法；穆勒的因果关系推论法则；穆勒法则与流行病学研究设计

5.因果关系推论：

科学推论的一般原则；评价单个研究的真实性；综合所有证据的推论：

希尔的病因推断准则；综合所有证据的推论：

系统综述；病因推论的困难

（九）预防策略

1.健康、影响因素及医学模式

2.预防策略与措施：

策略与措施；疾病预防；健康保护与健康促进

3.国内外疾病预防策略与实践：

中国预防为主卫生工作方针的发展；当代全球主要健康策略；健康中国战略

（十）公共卫生监测

1.概述：

基本概念；目的与应用；发展概况

2.公共卫生监测的种类与内容：

疾病监测；症状监测；行为及行为危险因素监测；其他公共卫生监测

3.公共卫生监测的方法与步骤：

方法；基本程序

4.公共卫生监测系统的评价：

质量评价；效益评价

（十一）传染病流行病学　

1.概述：

定义；流行概况。

2.传染病流行过程

⑴传染病发生与传播的基本条件：

病原体；宿主；传染过程及感染谱

⑵传染病的流行过程的三个基本条件　传染源定义及种类；传播途径；人群易感性定义；影响人群易感性增高及降低的原因；疫源地的定义，形成条件和消灭条件

⑶影响传染病流行过程的因素　自然因素；社会因素

3.传染病的预防策略与措施

⑴传染病的预防和控制策略

⑵传染病的预防和控制措施　传染病报告；针对传染源、传播途径、易感者、爆发和流行的措施

4.计划免疫及其评价

⑴预防接种；疫苗的要求；疫苗的种类；

⑵计划免疫方案　扩大免疫规划；中国的计划免疫程序

⑶计划免疫效果评价程序；免疫效果评价（人群抗体阳转率、抗体平均滴度、抗体持续时间；疫苗保护率、疫苗效果指标）。

二、卫生统计学

本部分大纲根据李晓松主编《卫生统计学》（第8版，北京：

人民卫生出版社）编写。

（一）绪论

1.关于统计学与卫生统计学。

统计学是关于数据的收集、整理和分析的一门科学.

卫生统计学是研究卫生相关数据的收集、整理和分析的一门科学。

2．数据类型及其表现形式。

变量、定量变量、定性变量、连续变量、离散变量。

变量值、资料。

3.统计中的几个基本概念。

观察单位与变量、总体（有限总体、无限总体）与样本、频率与概率、误差、同质与变异。

4．学习卫生统计学应注意的问题。

（二）数据分布的描述

l.频数分布表与直方图

频数分布表和直方图的概念及编制方法，频数分布的两个特征，频数分布的类型，频数表的用途。

2.数据分布特征

（1）分布形态：

对称分布、偏态分布、正偏态分布（右偏态分布），负偏态分布（左偏态分布）。

（2）集中趋势和离散趋势的描述

1）集中位置：

用于描述一组变量值的集中位置指标是平均数，它是集中位置的特征值，代表该组变量值的平均水平，常用的平均数有：

①算术均数:

总体和样本均数的表示符号、计算方法（直接法、加权法），均数的两个重要特征，均数的应用及其条件；②几何均数：

表示符号，计算方法（直接法，加权法），几何均数的应用及其条件；③中位数和百分位数：

意义、符号、计算方法（直接法、用频数表法），应用及其条件。

2）变异程度：

在数值变量资料的频数分布中，只有将集中趋势和离散趋势结合起来分析，才能比较全面地分析所研究的事物，说明变异程度常用的指标有：

①极差：

符号，定义，优缺点；②四分位数间距：

符号，意义，优缺点；③方差：

意义，符号，计算公式，优缺点；④标准差：

意义，符号，计算方法，应用；⑤变异系数：

亦称离散系数，符号，计算方法，应用。

3.箱式图

箱式图的绘制和作用，箱式百分位数图的绘制和作用。

4.数据核查与离群值

逻辑检查方法和主要策略。

离群值的初步探索、离群值的处理。

5.分类变量的常用统计图

（1）饼图：

饼图的制作方法和应用

（2）条图和比例条图：

条图和比例条图的制作方法和应用

（3）热图：

热图的制作方法和应用

（三）数据关联的探索

1.数据的关联

数据关联的含义，数据关联的主要形式。

2.散点图

散点图的制作及其解释和用途。

3.相关

（1）直线相关系数：

直线相关的概念：

意义、性质、要求的资料分布、相关分析的任务，直线相关系数的意义、方向和强度、计算方法1.直线回归

（2）秩相关系数：

相关系数rs的意义，等级相关分析的步骤和rs的校正。

4.回归现象

（1）回归直线的拟合：

最小二乘法思想。

（2）回归方程的解释及残差：

求直线回归方程，直线回归方程的图示，直线回归方程中两个系数a、b的意义，决定系数的概念与计算。

5.相关与回归的陷阱

（1）离群点和强影响值：

离群点和强影响值的定义、识别策略。

（2）观测值范围：

观测值范围与相关程度，观测值范围与外推预测。

（3）非线性关联：

数据的对数转换。

（4）潜在影响变量

（5）平均数的相关

6.分类变量的相关

（1）交叉表的制作：

（2）条件分布与关联：

联合分布、边缘分布。

（3）列联系数：

计算方法与应用。

（4）分类变量相关分析的陷阱

7.关联与因果

共变关系、混杂、因果。

因果关联的复杂性。

（四）数据的产生

1.数据的来源

（1）轶闻数据与可得数据：

轶闻数据与可得数据的含义与来源，普查数据。

（2）抽样调查数据与实验研究数据：

观察性研究、实验性研究。

2.随机对照试验

（1）设计原则：

对照、随机化。

（）潜在的问题：

安慰剂、盲法。

3.简单随机抽样

简单随机抽样的含义、抽样方法。

潜在的问题。

4.样本的可靠性与代表性

参数与统计量，抽样分布、抽样误差、标准误、偏倚。

5.伦理问题

（1）知情同意与个人隐私。

（2）临床试验的伦理问题。

（3）行为学与社会学的伦理问题。

（五）基本概率理论

1.概率

（1）机会与不确定性。

（2）概率的定义与基本性质

（3）事件的概率运算：

加法法则、条件概率、独立事件、乘法法则、条件概率与树状图。

2.概率分布

（1）离散型随机变量：

离散型随机变量及其概率分布。

（2）连续型随机变量：

连续型随机变量及其概率密度曲线。

（3）随机变量的均数与方差：

离散型随机变量的均数，连续型随机变量的均数。

离散型随机变量的方差，连续型随机变量的方差。

（4）二项分布与Poisson分布：

伯努利实验，二项分布的概念、性质、适应条件，Poisson分布的的概念、性质、适应条件。

（5）正态分布：

正态分布的概念、分布图形、分布特征，标准正态变量Z值，标准正态分布及标准正态分布表，正态曲线特点、面积的分布规律。

正态分布的重要性。

3.蒙特卡罗模拟

（1）蒙特卡罗模拟的基本思想

（2）常见分布的模拟抽样：

正态分布随机数的模拟抽样，二项分布随机数的模拟抽样。

（3）蒙特卡罗模拟的主要步骤和应用。

（六）统计量的抽样分布

1.样本率的抽样分布

（1）样本率的概率分布---利用概率公式计算：

二项分布概率公式。

（2）样本率的概率分布---利用统计表。

（3）样本率的概率分布---利用模拟实验。

（4）样本率概率分布的正态近似。

（5）数理结论：

样本率的均数和标准差。

2.样本均数的抽样分布

（1）样本均数的概率分布---利用概率公式计算。

（2）样本均数的概率分布---利用模拟实验。

（3）样本均数概率分布的正态近似。

（4）数理结论：

样本均数的均数和标准差。

中心极限定理。

（七）统计推断

1.置信区间估计

（1）统计信心

（2）置信区间：

计算方法、误差范围。

（3）置信区间与样本量。

2.假设检验

（1）基本思想

（2）基本步骤：

假设检验的意义和一般步骤：

建立假设的依据，选定检验方法的根据，选定计算统计量公式的依据，确定概率P的意义。

（3）假设检验与置信区间：

可信区间亦可用于回答假设检验的问题：

分为双侧检验和单侧检验二种情况；可信区间比假设检验可提供较多信息。

（4）假设检验的正确使用：

选择适合的检验水准、统计学意义与实际专业意义、注意无统计学意义的结果、统计推断并非对所有数据有效。

3.检验效能与基于决策的推断

（1）检验效能：

概念、计算方法。

（2）基于决策的推断与两类错误：

第一类（

型）错误与第二类（

型）错误的意义，表示符号，当n确定后，二者之间的关系，（

）检验效能的意义。

（八）基本情形的参数推断

1.单个总体均数

（1）t分布：

概念、特征及其稳健性、

（2）单样本的情形：

总体均数的置信区间估计、总体均数的假设检验

（3）配对设计的情形：

配对总体差值的置信区间估计、配对t检验。

（4）非正态数据的情形：

数据转换，非参数检验方法。

2.两个总体均数

（1）两样本均数之差的抽样分布及其t统计量。

（2）两总体均数之差的置信区间。

（3）两总体均数的假设检验。

3.两个总体方差

（1）两样本方差之比的抽样分布原理及其F分布

（2）两总体方差的齐性检验

4.单个总体率

（1）总体率的置信区间估计：

二项分布法、正态近似法，校正样本率的正态近似法。

（2）总体率的假设检验：

确切概率计算、正态近似法。

5.两个总体率

（1）两样本率之差的抽样分布及其正态近似。

（2）两总体率之差的置信区间估计。

（3）两总体率的假设检验。

（九）多个均数比较的方差分析

1.方差分析的基本思想

方差分析的基本思想：

根据研究目的和设计类型将总变异分解成几个部分，用离均差平方和表示各变异的程度，计算出统计量F值、借助F界值表，确定P值，按照P值大小作出推断结论。

总变异、组内变异、组间变异的意义，三者问的关系；总自由度的分解及它们之间的关系；方差分析的应用条件。

2.完全随机设计的方差分析

用单因素方差分析，将总变异分解成组内变异和组间变异，总自由度亦分成相应二部分；分析计算步骤。

3.配伍组设计的方差分析

用无重复数据的两因素方差分析，将总变异分解成处理组变异，配伍组变异和随机误差三部分，总自由度也分解成相应的三部分；分析计算步骤

4.多个样本均数间的两两比较

又称多重比较，其意义和目的，多个样本均数比较的两种情况及适用的统计方法：

SNK-q法

Dunnett-t检验：

适用于g-1个实验组与一个对照组的均数差别的多重比较。

（3）Bonferroni法

（十）分类变量的

检验

1.

检验的基本思想

（1）

统计量

（2）

分布的性质

2.率的比较

（1）2×2交叉表数据的

检验

（2）R×C交叉表数据的

检验：

多个构成比的比较、多个率的比较、

分割，注意事项。

（2）配对设计数据的

检验：

配对四格表的

检验，配对R×R交叉表数据的

检验

3.独立性检验

（1）2×2交叉表的独立性检验

（2）2×2配对数据的独立检验

（3）R×C交叉表的独立性检验

4.拟合优度检验

基本思想、计算步骤、应用条件

5.确切概率法

确切概率法基本思想和使用条件。

（1）2×2交叉表的确切概率法

（2）R×C交叉表的确切概率法

（十一）基于秩的非参数检验

1.配对样本的比较

（1）单样本数据的符号秩和检验：

基本思想、检验步骤

（2）配对设计数据的符号秩和检验：

基本思想、检验步骤

2.两独立样本的比较

（1）两组定量数据的比较：

基本思想、检验步骤

（2）两组等级变量的比较：

基本思想、检验步骤

3.多组独立样本的比较

（1）多组定量数据的比较：

基本思想、检验步骤

（2）多组等级变量的比较：

基本思想、检验步骤

（十二）直线相关与回归的推断

1.直线相关系数的统计推断

（1）总体相关系数的置信区间估计

（2）总体相关系数的假设检验：

查表法、t检验法、

（3）应用条件

2.直线回归的统计推断

（1）回归模型与参数解释。

（2）总体回归系数的置信区间估计与假设检验：

置信区间估计，t检验、方差分析。

（3）反应变量平均值的置信区间

（4）反应变量个体值的预测区间

（5）应用条件

（十三）生存分析

1.基本概念与主要内容

（1）基本概念：

终点事件、生存时间、完全数据、删失数据、生存曲线、生存函数、生存概率、死亡概率

（2）主要内容：

描述生存时间的分布特点、比较生存曲线、分析影响生存状况的因素。

2.生存曲线的估计

（1）Kaplan-Meier法：

生存率及其标准误的计算、中位生存时间和生存曲线。

（2）寿命表法：

生存率及其标准误的计算、中位生存时间和生存曲线。

（十四）多重回归分析简介

1.多重线性回归

（1）模型：

偏回归系数的概念及计算

（2）参数估计及假设检验:

参数估计、回归模型的方差分析、偏回归系数的t检验，决定系数

（3）解释变量的筛选

（4）用途及注意事项：

影响因素分析、估计与预测。

多重共线性问题、交互作用、通径分析。

2.logistic回归

（1）模型：

logistic回归模型的基本形式、logistic回归系数的流行病学意义。

（2）参数估计及假设检验:

极大似然估计、OR值的估计解释、logistic回归模型的假设检验、logistic回归系数的假设检验

（3）用途及注意事项:

影响因素分析、预测。

logistic回归分析的应用条件、模型拟合效果评价。

3.Cox回归

（1）模型：

基本概念、基本形式、Cox回归模型的假设条件、Cox回归模型结果及解释，风险比（RR）、预后指数，生存率的估计、变量筛选。

（2）参数估计及假设检验:

极大似然估计、RR值的估计解释、Cox回归模型的假设检验、Cox回归系数的假设检验

（3）用途及注意事项:

影响因素分析、预测。

注意事项。

（十五）调查研究设计

1.调查设计的基本内容

（1）调查目的；

（2）调查对象和观察单位；

（3）调查方法与调查项目：

调查方法、调查项目、调查方式、调查表

（4）数据整理分析计划：

问卷核查、数据编码、数据录入、数据整理、数据分析。

2.基本概率抽样方法及其样本量估计

（1）简单随机抽样及其样本量估计：

基本概念、样本量估计

（2）系统抽样及其样本量估计：

基本概念、样本量估计

（3）分层抽样及其样本量估计：

基本概念、样本量估计

（4）整群抽样及其样本量估计：

基本概念、样本量估计

（5）多阶段抽样及其样本量估计：

基本概念、概率比例抽样、样本量估计

3.非概率抽样方法

（1）适应场合

（2）常见的非概率抽样：

偶遇抽样、目的抽样、滚雪球抽样、定额抽样、空间抽样

4.数据质量评价指标

（1）效度的概念及其评价指标：

内容效度、结构效度、标准关联效度。

（2）信度的概念及其评价指标：

重测信度、分半信度、内部一致性信度。

（3）信度与效度的关系

（十六）实验研究设计

1.实验设计的基本原则与内容

（1）研究目的：

研究假说

（2）实验对象

（3）处理因素：

处理因素与处理水平、处理因素标准化、处理因素与非处理因素。

（4）实验效应：

准确度与精密度，灵敏度与特异度。

（5）基本原则：

对照及其主要形式、随机与重复。

（6）质量控制：

误差的来源、质量控制措施

2.常用的设计类型及其样本量估计

（1）完全随机设计：

概念与设计、分组方法、样本量估计

（2）配对设计与随机区组设计：

概念与设计、样本量估计

（