统计学基础知识 ppt课件
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129.20cm之间
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二、基本概念
1、研究单位（观察单位、unit）、变量(variable）、变 量值（value of variable）
（1）研究单位（unit）：研究中的个体。 如：研究2011年长沙市7岁男孩身高的正常值范围 1个人
测得的身高值（120.2cm,118.6cm,121.8cm,…)
例如：调查某地2011年正常成年男子的红细胞数的正 常值范围。
总体：1）某地所有的正常成年男子
2）某地所有的正常成年男子的红细胞数
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1）有限总体（finite population）：研究单位数是 有限的。
例如：调查某地2011年正常成年男子的红细胞数的正 常值范围。
2）无限总体（infinite population）：研究单位数 是无限的。
面”这个结果的比例称之为频率。
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(2)概率（probability） 概率是度量随机事件发生可 能性大小的一个数值。
频率是就样本而言的，而概率从总体的意义上说的。
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➢ 0＜ P（A） ＜1 随机事件
➢
P（A）=1
必然事件
Biblioteka Baidu
➢
P（A）=0
不可能事件。
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（3）小概率事件:统计分析中的很多结论都基于 一定置信程度下的概率推断，习惯上将
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２. 数值变量与计量资料
1) 数值变量(numerical variable) ：变量值是定量的， 表现为数值大小，一般有度量衡单位。如:身高(cm)、 体重(kg)。
2) 计量资料(measurement data) ：由一群个体的数值 变量值构成的资料，即一群变量值。
如：长沙市2011年7岁男孩身高值(118.6cm,121.8cm…)
统计学基础知识
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一.医学统计学的意义
1.统计学（statistics）:应用数学的原理与方法， 研究数据的搜集、整理与分析的科学，对不确 定性数据作出科学的推断。
2.医学统计学（statistics of medicine）:应用 统计学的原理与方法进行医学科研与实践。
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2
3.统计学方法的特点:
例如：高血压患者←无时间、空间限制。
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（2）样本（sample）：是总体中抽取的有代表性的一部 分。
注意：随机抽样（无主观性） 样本含量（sample size）：样本中包含的研究单位数。
例如：某药治疗高血压患者30名 样本含量（n）为30
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4、参数（parameter）和统计量（statistic）
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2、同质（homogeneity）和变异（variation）
研究长沙市2011年7岁男孩身高的正常值范围？
同质：同长沙市、7岁、男孩、无影响身高的疾病。 变异：长沙市2011年7岁男孩身高有高有矮
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3、总体（population）和样本（sample）
（1）总体：是根据研究目的确定的同质研究单位的全体。 更确切地说是同质研究单位某种变量值的集合。
(1)用数量反映质量
1)体格检查(量血压、脉搏…）→个体健康质量 2)考试分数→个体学习质量 3)期望寿命→反映人群健康状况 4)婴儿死亡率→反映卫生服务质量
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3
(2)用群体归纳个体
2011年长沙市7岁男孩有多高?
7岁男孩身高有高有矮，平均身高=119.5cm 95%的长沙市7岁男孩的身高在110.20cm～
差别。 特点：1）抽样误差是不可避免； 2）有统计规律性。
产生原因:个体差异(生物变异)
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6、频率（frequency）、概率（probability）、小概 率事件
（1）频率: 一次随机试验出现各种可能结果的比例。
例如，投掷一枚硬币，结果不外乎出现“正面”与
“反面”两种，在重复多次后，出现“正面” 或“反
2)等级资料(ranked data)：一群个体按有序分类变量的级别 清点每级有多少个个体,即分级个体数。 如：某地某人群EB病毒抗体反应： –：65， +：5， ++：6
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108 名高血压患者治疗后的临床记录如下：
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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3.无序分类变量与计数资料 1)无序分类变量(unordered categories variable)：变量值
是定性的，有类别。 特点：类别是客观存在的，各类无秩序，可任意排列；
类与类之间界限清楚，（理论上)不会错判。 如：性别：男、女。
血型：O、A、B、AB。 2)计数资料(enumeration data)：一群个体按无序分类变量
（1）参数：根据总体个体值统计计算出来的描述总体的 特征量。
一般用希腊字母表示
（2）统计量：根据样本个体值统计计算出来的描述样本 的特征量。
一般用拉丁字母表示
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总体参数一般是不知道的 统计学抽样研究的目的就是： 样本统计量→总体参数 5、抽样误差 由于抽样原因所造成的样本统计量与总体参数之间的
P(A) 0.05或 P(A) 0.01
件。
称为小概率事
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湖南风采： 中奖概率大约为： 1/671万 交通事故： 发生概率为：1/20万
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三、统计资料的类型
变量与统计资料的分类方法 1. 概述
数值变量…………..构成计量资料 分类变量
无序分类变量………构成计数资料 有序分类变量………构成等级资料
的类别清点每类有多少个个体，即分类个体数。 如：某人群性别构成：男：６， 女：7。
某人群血型构成：O：20， A：35， B：30， AB：15
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4.有序分类变量与等级资料
1)有序分类变量(ordinal categories variable) ：变量值是 定性的、 分等级。 特点：等级是主观划分的，各级有秩序，从低到高或由高 到低；级和级之间界限模糊，可能错判。 如：疗效：无效、好转、显效、治愈。 血清反应：–、+、++
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二、基本概念
1、研究单位（观察单位、unit）、变量(variable）、变 量值（value of variable）
（1）研究单位（unit）：研究中的个体。 如：研究2011年长沙市7岁男孩身高的正常值范围 1个人
测得的身高值（120.2cm,118.6cm,121.8cm,…)
例如：调查某地2011年正常成年男子的红细胞数的正 常值范围。
总体：1）某地所有的正常成年男子
2）某地所有的正常成年男子的红细胞数
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1）有限总体（finite population）：研究单位数是 有限的。
例如：调查某地2011年正常成年男子的红细胞数的正 常值范围。
2）无限总体（infinite population）：研究单位数 是无限的。
面”这个结果的比例称之为频率。
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(2)概率（probability） 概率是度量随机事件发生可 能性大小的一个数值。
频率是就样本而言的，而概率从总体的意义上说的。
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➢ 0＜ P（A） ＜1 随机事件
➢
P（A）=1
必然事件
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➢
P（A）=0
不可能事件。
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（3）小概率事件:统计分析中的很多结论都基于 一定置信程度下的概率推断，习惯上将
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２. 数值变量与计量资料
1) 数值变量(numerical variable) ：变量值是定量的， 表现为数值大小，一般有度量衡单位。如:身高(cm)、 体重(kg)。
2) 计量资料(measurement data) ：由一群个体的数值 变量值构成的资料，即一群变量值。
如：长沙市2011年7岁男孩身高值(118.6cm,121.8cm…)
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一.医学统计学的意义
1.统计学（statistics）:应用数学的原理与方法， 研究数据的搜集、整理与分析的科学，对不确 定性数据作出科学的推断。
2.医学统计学（statistics of medicine）:应用 统计学的原理与方法进行医学科研与实践。
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3.统计学方法的特点:
例如：高血压患者←无时间、空间限制。
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（2）样本（sample）：是总体中抽取的有代表性的一部 分。
注意：随机抽样（无主观性） 样本含量（sample size）：样本中包含的研究单位数。
例如：某药治疗高血压患者30名 样本含量（n）为30
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4、参数（parameter）和统计量（statistic）
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2、同质（homogeneity）和变异（variation）
研究长沙市2011年7岁男孩身高的正常值范围？
同质：同长沙市、7岁、男孩、无影响身高的疾病。 变异：长沙市2011年7岁男孩身高有高有矮
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3、总体（population）和样本（sample）
（1）总体：是根据研究目的确定的同质研究单位的全体。 更确切地说是同质研究单位某种变量值的集合。
(1)用数量反映质量
1)体格检查(量血压、脉搏…）→个体健康质量 2)考试分数→个体学习质量 3)期望寿命→反映人群健康状况 4)婴儿死亡率→反映卫生服务质量
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(2)用群体归纳个体
2011年长沙市7岁男孩有多高?
7岁男孩身高有高有矮，平均身高=119.5cm 95%的长沙市7岁男孩的身高在110.20cm～
差别。 特点：1）抽样误差是不可避免； 2）有统计规律性。
产生原因:个体差异(生物变异)
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6、频率（frequency）、概率（probability）、小概 率事件
（1）频率: 一次随机试验出现各种可能结果的比例。
例如，投掷一枚硬币，结果不外乎出现“正面”与
“反面”两种，在重复多次后，出现“正面” 或“反
2)等级资料(ranked data)：一群个体按有序分类变量的级别 清点每级有多少个个体,即分级个体数。 如：某地某人群EB病毒抗体反应： –：65， +：5， ++：6
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108 名高血压患者治疗后的临床记录如下：
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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3.无序分类变量与计数资料 1)无序分类变量(unordered categories variable)：变量值
是定性的，有类别。 特点：类别是客观存在的，各类无秩序，可任意排列；
类与类之间界限清楚，（理论上)不会错判。 如：性别：男、女。
血型：O、A、B、AB。 2)计数资料(enumeration data)：一群个体按无序分类变量
（1）参数：根据总体个体值统计计算出来的描述总体的 特征量。
一般用希腊字母表示
（2）统计量：根据样本个体值统计计算出来的描述样本 的特征量。
一般用拉丁字母表示
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总体参数一般是不知道的 统计学抽样研究的目的就是： 样本统计量→总体参数 5、抽样误差 由于抽样原因所造成的样本统计量与总体参数之间的
P(A) 0.05或 P(A) 0.01
件。
称为小概率事
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湖南风采： 中奖概率大约为： 1/671万 交通事故： 发生概率为：1/20万
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三、统计资料的类型
变量与统计资料的分类方法 1. 概述
数值变量…………..构成计量资料 分类变量
无序分类变量………构成计数资料 有序分类变量………构成等级资料
的类别清点每类有多少个个体，即分类个体数。 如：某人群性别构成：男：６， 女：7。
某人群血型构成：O：20， A：35， B：30， AB：15
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4.有序分类变量与等级资料
1)有序分类变量(ordinal categories variable) ：变量值是 定性的、 分等级。 特点：等级是主观划分的，各级有秩序，从低到高或由高 到低；级和级之间界限模糊，可能错判。 如：疗效：无效、好转、显效、治愈。 血清反应：–、+、++