在卫生统计学中，我们经常利用正态分布来描述和分析数据。根据正态分布的性质，大约95%的数据会落在均值左右两个标准差的范围内。这个概念来源于著名的“68-95-99.7规则”，也被称为经验法则，它具体说明了在标准正态分布中，约68%的数据位于一个标准差内（即μ±σ），大约95%的数据位于两个标准差内（即μ±2σ），而大约99.7%的数据则会落在三个标准差的范围内（即μ±3σ）。
这个规则对于理解数据分布的集中趋势和离散程度非常有帮助，特别是在处理大量数据时。例如，在公共卫生研究中，如果某项指标如血压值在人群中的分布接近正态分布，那么我们可以说大约95%的人群其血压值会落在平均血压值加减两个标准差的范围内。这种理解有助于识别异常值或极端情况，对于制定健康政策和干预措施具有重要指导意义。
需要注意的是，“68-95-99.7规则”适用于数据服从正态分布的情况。在实际应用中，如果遇到非正态分布的数据，则需要采用其他方法来描述数据的分布特征。
这个规则对于理解数据分布的集中趋势和离散程度非常有帮助，特别是在处理大量数据时。例如，在公共卫生研究中，如果某项指标如血压值在人群中的分布接近正态分布，那么我们可以说大约95%的人群其血压值会落在平均血压值加减两个标准差的范围内。这种理解有助于识别异常值或极端情况，对于制定健康政策和干预措施具有重要指导意义。
需要注意的是，“68-95-99.7规则”适用于数据服从正态分布的情况。在实际应用中，如果遇到非正态分布的数据，则需要采用其他方法来描述数据的分布特征。
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