分类资料的统计分析
无序分类资料统计分析
三、四格表资料 Fisher 确切概率法
–注意:确切概率法不属于χ2检验的范畴,但常 作为χ2检验应用上的补充。
例 研究某新药治疗原发性高血压的疗效,并用常规治疗药物作为对照组,结果见表
6.9,问新药疗效与对照组疗效有无差别? 表 6.9 某新药治疗原发性高血压的疗效 分 组 试验组 对照组 合 计 有效 20(a) 2(c) 22 无效 8(b) 6(d) 14 合计 28 8 36 有效率(%) 71.43 25.00 61.11
分析实例
1.建立检验假设和确立检验水准
– H0:新药组与对照组疗效相等,即 π1 = π2 – H1:新药组与对照组ห้องสมุดไป่ตู้效不等,即 π1 ≠ π2
2.计算概率和确定P值
– 本例n=a+b+c+d = 36 < 40,不满足χ2检验的应 用条件,宜采用四格表确切概率法。
方法原理
• 在四格表周边合计不变的条件下,在相应 的总体中进行抽样,四格表中出现各种排 列组合情况的概率
组别 正常胃粘膜 不典型增生 胃癌组织 合计 观测例数 25 25 50 100 阳性例数 7(15.250) 11(15.250) 43(30.500) 61 阴性例数 18(9.750) 14(9.750) 7(19.500) 39 阳性率(%) 28.0 44.0 86.0 61.0
注 :括号内为理论频数
概 述
卡方检验主要用于分类变量,它基本的原假 设是:
H0:行分类变量与列分类变量无关联 H1:行分类变量与列分类变量有关联
统计量
( Ai − Ti ) χ =∑ Ti i =1
2 P k
2
卡方检验
在H0为真时,实际观察数与理论数之差Ai-Ti 应该比较接近0。
分类资料的统计分析
分类资料的统计分析一、概念分类资料是指观测对象按照其中一种特征进行分类或分组的数据。
常见的分类资料有性别(男、女)、学历(小学、初中、高中、大学)、职业(医生、教师、律师等)。
分类资料中每个分类称为一类或一组,根据组别统计频数或百分比可以揭示不同分类间的差异和关系。
二、方法1.频数与频率分析:通过统计每个类别的个数,得到各类别的频数和频率(频次比),并绘制柱状图、饼图等图表,直观地展示不同类别的占比情况。
2.极差分析:对于有序分类资料,比如学历,可以计算最高和最低值的差距,该差距称为极差。
极差分析衡量了不同类别之间的距离,有助于比较不同类别在一些变量上的差异。
3.交叉分析:用于分析两个或多个分类资料之间的关系。
通过交叉表格(列联表)和卡方检验,可以计算出各类别之间的关联度,判断不同分类是否相互关联。
4.分类资料的描述性统计分析:主要包括计算百分比、计算平均数、计算方差等统计指标。
通过这些指标,可以对不同类别的分布情况进行综合分析。
三、实践应用1.人口统计学:年龄、性别、婚姻状况等是人口统计学中常见的分类资料。
通过对这些资料的统计分析,可以了解人口结构、人口变动趋势等,为制定人口政策提供参考。
2.市场调研:对于市场调研中收集到的消费者分类资料,可以通过频数分析和交叉分析揭示不同人群的消费偏好和购买行为,帮助企业制定更加精准的销售策略。
3.教育评估:对学生的学历、家庭背景等进行统计分析,可以了解学生群体的整体素质水平、教育资源配置情况等,为教育政策制定和学校招生计划提供依据。
4.健康管理:对医疗数据中患者的病种、治疗效果等分类资料进行统计分析,可以评估不同病种的流行趋势、治疗效果、药物副作用等,为医疗决策提供参考。
总之,分类资料的统计分析是统计学中的重要内容,通过对分类资料的频数、频率、交叉分析等方法进行利用,可以揭示分类之间的差异、关系和趋势,为各个领域的决策者和研究者提供参考依据。
预防医学(二)第十七章 分类变量资料的统计 分析
第二节 分类变量资料的统计推断
• 一、率的抽样误差与标准误 • 由随机抽样造成的样本率和总体率的差异,以及各样本率 之间的差异称为率的抽样误差。 • 率的抽样误差可用率的标准误来表示 • 率的标准误的计算
• σp为率的标准率,π为总体率,n为样本含量
第二节 分类变量资料的统计推断
• 二、总体率的可信区间估计 • 方法:查表法、正态近似法 • 1.查表法 • 当样本含量较小(如n≤50),特别是p接近于0或1时,可根 据样本含量n和阳性数x,查相关统计学教材“百分率的可信区间” 表,求得总体率可信区间。
第三节 卡方检验(X2检验)
• 一、四格表资料的X2检验 • 2.假设检验步骤 • (1)建立检验假设,确定检验水准 • H0:π1=π2,即试验组与对照组的总体有效率相等。 • H1:π1≠π2,即试验组与对照组的总体有效率不等 • α=0.05(双侧检验) • (2)计算检验统计量
• A为实际频数 • T为理论频数
第三节 卡方检验(X2检验)
• 三、行✖列表资料的X2检验 • 例:某医院用3种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎 254例, 观察结果见下表,问3种疗法的有效率是否不等。
• 检验假设具体步骤: • H0:3种治疗方案的有效率相等
第三节 卡方检验(X2检验)
• 三、行✖列表资料的X2检验 • 检验假设具体步骤: • H1:3种治疗方案的有效率不全等,α=0.05
第二节 分类变量资料的统计推断
• 四、率的u检验 • 2.计算检验统计量 • (2)两样本率比较的u检验
• 其中P1和P2为两样本率,Sp1-p2为两样本率之差的标准误, P含c量为两样本合并率,Pc=(X1+X2)/(n1+n2),n1和n2分别为两样本
分类变量资料的统计分析.I
详细描述
市场调查中,分类变量常用于描述消费者的偏好、态度 和行为。例如,消费者对于某产品的品牌偏好、购买频 率、使用体验等都可以用分类变量来表示。对这些分类 变量进行分析,可以帮助企业了解市场需求、消费者行 为模式和产品优缺点,从而制定更有效的营销策略。
案例二:医学研究中的分类变量分析
总结词
医学研究中,分类变量常用于描述患者的疾病类型、治疗方式等。
比例与百分比
比例
某一类别的观察值数量与另一类别观察值数量的比值,用于比较不同类别的相对 大小。
百分比
某一类别的观察值数量与总观察值数量的比值乘以100,用于了解各类别的相对比 例。
集中趋势的度量
众数
出现次数最多的数值,反映数据的集 中趋势。
中位数
将数据从小到大排列后,位于中间位 置的数值,反映数据的集中趋势。
案例四:市场细分中的分类变量分析
要点一
总结词
要点二
详细描述
市场细分是市场营销中的重要概念,分类变量是市场细分 的重要依据。
市场细分是根据消费者的需求、行为和特征等因素将市场 划分为若干个具有相似性的子市场。分类变量是市场细分 的重要依据,例如消费者的年龄、性别、收入、职业等因 素都可以作为分类变量用于市场细分。通过对这些分类变 量的分析,企业可以更好地了解不同市场的需求特点,从 而制定更有针对性的营销策略,提高市场占有率和竞争力 。
总结词
社交网络分析中,分类变量常用于描述用户的行为、 关系和属性。
详细描述
在社交网络分析中,分类变量被广泛用于描述用户的 行为、关系和属性。例如,用户的行为可以分为发帖 、评论、点赞等类型;关系可以分为好友、关注、粉 丝等类型;属性可以包括用户的性别、年龄、职业等 。对这些分类变量进行分析,可以帮助研究者了解社 交网络的结构、用户行为模式和信息传播规律等,从 而更好地理解社交网络中的各种现象。
实验三 分类资料的统计描述与统计推断
实验三分类资料的统计描述与统计推断一、下表为一抽样研究资料,试:(1)填补空白处数据;(2)根据最后三栏结果作简要分析。
(3)试估计该地死亡率、0~恶性肿瘤死亡率的置信区间。
某地各年龄组恶性肿瘤死亡情况出高血压病人775人,试估计该市中年男性高血压患病率的95%置信区间。
三、一般而言,对某疾病采用常规治疗,其治愈率约为45%。
现改用新的治疗方法,并随机抽取180名该疾病患者进行了新疗法的治疗,治愈117人。
问新治疗方法是否比常规疗法的效果好?四、一般人群先天性心脏病的发病率为千分之八,某研究者为探讨母亲吸烟是否会增大其小孩的先天性心脏病的发病危险,对一群20~25岁有吸烟嗜好的孕妇进行了生育观察,在她们生育的120名小孩中,经筛查有4人患了先天性心脏病。
请作统计分析。
五、某院康复科用共鸣火花治疗癔症患者56例,有效者42例;心理辅导法治疗癔症患者40例,有效者21例。
问两种疗法治疗癔症的有效率有无差别?六、用兰芩口服液治疗慢性咽炎患者34例,有效者31例;用银黄口服液治疗慢性咽炎患者26例,有效者18例。
问两药治疗慢性咽炎的有效率有无差别?七、用甲乙两种方法检查已确诊的乳腺癌患者120名。
甲法的检出率为60%,乙法的检出率为50%,甲乙两法一致的检出率为35%,问甲、乙两法的检出率有无差别?八、某研究者将腰椎间盘突出症患者1184例,随机分为三组,分别用快速牵引法、物理疗法和骶裂孔药物注射法治疗,结果如下表。
问三种疗法的有效率有无不同?三种疗法治疗腰椎间盘突出有效率的比较疗法有效无效合计快速牵引法444 30 474物理疗法323 91 414骶裂孔药物注射法222 74 296合计989 195 1184九、思考题:1、常用的相对数有哪些?应用相对数时应注意的事项?2、率的标准误与率的抽样误差3、简述二项分布、Poisson分布和正态分布的区别与联系。
4、总体率的区间估计方法5、2x卡方检验的用途与基本思想6、行⨯列表资料2x检验的注意事项7、普通四格表资料2x检验的应用条件及其表格、检验公式、步骤等8、配对四格表资料2x检验的应用条件及其表格、检验公式、步骤等χ检验有何异同?9、两样本率比较的z检验与210、对于四格表资料,如何正确选用检验方法?11、资料的对比应注意其可比性,可比性指的是什么?试举两例说明。
分类资料组间比较的统计方法选择与应用
分类资料组间比较的统计方法选择与应用在统计学中,分类资料组间比较是指对不同分类资料组之间的差异进行统计分析。
分类资料是指将个体按其中一种特征分组,而分类资料组是指这些不同特征组成的组。
此时,为了确定不同组之间的差异,我们需要选择适当的统计方法进行比较。
下面介绍几种常用的分类资料组间比较的统计方法选择与应用。
1.基本原则:在选择分类资料组间比较的统计方法时,需要根据变量的测定水平来确定,通常可以根据资料的测定水平来进行分类资料分析的方法选择。
对于分类资料,我们可以采用卡方检验分析,对于有序分类资料,我们可以采用秩和检验分析。
2.卡方检验:卡方检验适用于分类资料的比较,其基本思想是比较实际观测频数与理论频数之间的差异。
卡方检验有两种形式:独立性检验和拟合优度检验。
独立性检验用于检验两个或多个分类变量之间是否存在关联;拟合优度检验用于检验观测频数与理论频数之间的差异是否显著。
3.秩和检验:对于有序分类资料,我们可以采用秩和检验进行比较。
秩和检验的基本思想是将不同组之间的观测值按顺序排列,并将其转化为秩次,然后将秩次相加得到秩和,通过比较秩和的大小来判断不同组之间的差异是否显著。
4.t检验:当分类资料分为两个组进行比较时,可以采用t检验。
t检验的基本思想是通过比较两个组的均值差异来判断两个组之间的差异是否显著。
但是需要注意的是,t检验要求数据满足正态分布的假设,所以在进行t检验之前需要进行正态分布检验。
5.方差分析:当分类资料包含多个组时,可以使用方差分析进行比较。
方差分析的基本思想是比较组间方差与组内方差之间的差异,通过计算F值来判断不同组之间的差异是否显著。
方差分析也需要满足正态分布的假设。
6.非参数检验:如果数据不满足正态分布假设,或者样本量较小,可以使用非参数检验。
非参数检验不依赖于总体分布形式的假设,比如Mann-Whitney U检验适用于两个独立样本的比较,Kruskal-Wallis H检验适用于多个独立样本的比较。
医学统计方法—分类变量资料的统计分析
常用类型: ➢率(rate) ➢构成比(constituent ratio) ➢相对比(relative ratio),等
概念:又称频率指标或强度指标,是指某一现象在一定条件 下实际发生的例数与可能发生该现象的总例数之比,用以说 明某现象发生的频率或强度。
2
91 1 4.90
bc
9 1
(3)确定P值:
查
x
2界
值表,来自得x 2 0.05,1
3.84
x2 0.01,1
6.63。
现 x2 =4.90,x2> x20.05, 故 P<0.05 (4) 做出推断结论:
按α=0.05水准,拒绝H0 ,接受H1,差异有统计学 意义,可以认为两种培养方法的效果不同, A培养基 效果优于B培养基。
计算相对数时应有足够的样本含量; 资料分析时不能以构成比代替率; 资料的对比应注意其可比性; 样本率(或构成比)的比较应考虑抽样误差。
表 某年某医院两种疗法治疗某传染病各型的治愈率(%)
病型
新疗法
传统疗法
治疗例数 治愈例数 治愈率 治疗例数 治愈例数 治愈率
普通型 350
重型
150
217
药物 甲药 乙药 合计
表1 两药物疗效的比较
有效
无效
合计
65 (57.4) 17(24.6)
82
40 (47.6) 28 (20.4)
68
105
45
150
表内蓝体数字为实际頻数,括号里数字为 理论頻数,是假设两药物疗效无差别算得
若假设H0:π1=π2成立,四个格子的实际频数 A 与理论 频数 T 相差不应该很大,即统计量x2值不应该很大。如 果x2值很大,则反过来推断A 与T 相差太大,超出了抽样 误差允许的范围,从而怀疑H0的正确性,继而拒绝H0, 接受其对立假设 H1,即π1≠π2 。
有序分类资料的统计分析
1有序分类资料的秩和检验医学统计学2009年2•医学上会用-、±、++、+++来表示临床体检或实验室检查的测量结果,用治愈、好转、有效、无效来表示某种药物的临床效果。
像这样一些“取值”中自然存在着次序的分类变量,称为有序分类变量或等级变量。
•对有序分类资料,若用R ×C 表资料的检验,将损失关于等级的信息,不合适的。
因为R ×C 表的检验只能推断构成比之间的差别。
•此时,可以采用秩和检验推断不同处理组之间的等级强度差别。
31、两独立样本有序资料一、分组变量为多分类有序资料,指标变量为二分类无序资料研究目的是比较分组变量不同水平下某指标变量的发生率,如:利用有序的检验指标判断患者是否患病,其实质是对该检验指标不同水平下患者患病率的比较;以及对不同年龄阶段某指标的阳性率的比较,都属于多个样本率比较的问题。
对于这样的资料,可以将分组变量视为无序的,采用前一章中介绍的检验进行多个样本率的比较。
2χ4二、分组变量为两分类无序资料,指标变量为多分类有序资料研究目的是比较分组变量两个不同水平下某指标变量的平均水平是否有差异,如:两种药物疗效(治愈、好转、有效、无效)之间的比较。
两种疗法疗效的取值均为有序分类资料。
对于这样的资料前面介绍的χ2检验已不再适用,因为它无法考虑分组变量(药物)不同水平下疗效取值的等级关系。
此时可以采用第七章中介绍的Wilcoxon 秩和检验。
5例39名吸烟工人和40名不吸烟工人的碳氧血红蛋白HbCO(%)含量见下表。
问吸烟工人的HbCO(%)含量是否高于不吸烟工人的HbCO(%)含量?秩 和含 量吸烟 工人 不吸烟 工人 合计 秩范围平均秩吸烟工人 不吸烟工人(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)=(2)(6) (8)=(3)(6)很低1 2 3 1~3 2 2 4 低8 23 31 4~3419 152 437 中 16 11 27 35~6148 768 528 偏高 10 4 14 62~75 68.5 685 274 4 0 4 76~79 77.5 310 0 高合 计 39(1n ) 40(2n ) 79──1917(1T ) 1243(2T )60H :吸烟工人和不吸烟工人的HbCO 含量总体分布位置相同1H :吸烟工人的HbCO 含量高于不吸烟工人的HbCO 含量0.05α=①先确定各等级的合计人数、秩范围和平均秩,见表的(4)栏、(5)栏和(6)栏,再计算两样本各等级的秩和,见(7)栏和(8)栏;②本例T =1917(n 1<n 2);12311133.计算检验统计量H 。
分类变量资料的统计分析 详细讲解
分类变量资料的统计分析详细讲解资料的统计分析通常包括描述统计和推断统计两个方面。
描述统计主要是对变量的单个特征进行分析,常用的统计指标包括频数、比例、均值、中位数、众数、标准差等;推断统计则是在样本数据的基础上推断总体数据的特征,常用的方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。
本文将以分类变量为例,详细介绍分类变量资料的统计分析方法和步骤。
首先,分类变量是一种相互独立、不可顺序比较的变量,常见的示例包括性别、职业、学历等。
对于分类变量资料的统计分析,首先需要进行数据的整理和描述。
数据整理包括去除缺失值、异常值和重复值等处理。
应根据实际情况选择合适的处理方法,常用的方法有均值填充、删除等。
同时,需要将数据进行编码或离散化处理,便于后续的分析。
数据描述主要包括频数及比例的统计,可以用来描述分类变量的分布情况。
通过计算每个类别的频数和比例,可以获得分类变量的基本特征。
同时,可以使用图表来展示分类变量的分布情况,如饼图、柱状图等。
接下来,可以对分类变量与其他变量之间的关系进行分析。
常用的方法有卡方检验和列联表分析。
卡方检验适用于两个分类变量之间的关系检验,可以用来判断两个分类变量是否相关;列联表分析则可以用来描述两个分类变量之间的关系程度。
通过分析发现两个或多个分类变量之间的关联关系,可以更好地理解数据。
此外,对于分类变量的统计分析还可以进行组内和组间的比较。
组内比较主要是对同一分类变量的不同类别进行比较,常用的方法有t检验和方差分析;组间比较则是对不同分类变量之间的差异进行比较,可以使用相关分析和回归分析等方法。
最后,需要进行结果的解释和报告。
对分类变量资料的统计分析得出的结果进行解读,并进行相关性讨论。
通过各种统计方法对变量进行分析,报告结果可以提供决策者一个更全面的了解。
总结起来,分类变量资料的统计分析主要包括数据整理和描述、关联分析、比较分析和结果解释等步骤。
通过这些步骤可以更好地分析分类变量的特征、关系和差异,为实际问题的解决提供有力的支持和参考。
分类变量资料的统计分析
分类变量资料的统计分析分类变量是一种在研究或分析中常见的类型数据,它描述了被观察个体或对象之间的不同特征,可以将其分为不同的类别或组。
在统计学中,对分类变量的分析可以帮助我们了解不同类别的分布情况、比较不同类别之间的差异、探索不同类别与其他变量之间的关系等。
本文将介绍分类变量资料统计分析的一些常用方法。
首先,我们可以通过计算频数和频率来描述分类变量的分布情况。
频数是指每个类别中观察到的个体或对象的数量,频率则是频数除以总数后的比例。
通过绘制条形图或饼图,可以直观地展示分类变量不同类别的频数或频率分布,帮助我们了解变量的整体情况。
其次,我们可以对不同类别之间的差异进行比较。
其中一种常用的方法是卡方检验,它用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著性差异。
卡方检验的原理是通过比较观察到的频数与期望频数之间的差异来判断差异是否显著。
比如,我们可以用卡方检验来确定两个不同群体之间的分布是否存在显著差异。
此外,分类变量的统计分析还可以探索其与其他变量之间的关系。
当我们有一个分类变量和一个或多个连续变量时,可以使用方差分析(ANOVA)来检验分类变量对连续变量的影响是否显著。
方差分析通过比较不同类别下的连续变量的均值来判断差异是否显著。
另外,我们还可以使用列联表分析来研究两个或多个分类变量之间的关联关系,例如,我们可以通过计算卡方值来确定两个分类变量之间的关联程度。
此外,还有一些其他常用的分类变量分析方法。
比如,在研究中,我们经常遇到多个分类变量之间的关联关系,可以使用多项Logistic回归模型来分析这些多分类变量之间的依赖关系。
另外,如果我们想预测或分类新的个体或对象所属的类别,可以使用分类树或逻辑回归等方法进行建模和预测。
综上所述,分类变量的统计分析是一种有价值的工具,可以帮助我们理解和揭示数据背后的模式和关联关系。
通过对分类变量的分布和差异进行描述分析,我们可以更好地理解数据,并从中提取有用的信息。
资料分析的几种方法
资料分析的几种方法资料分析是指通过对收集到的各种数据和资料进行处理、整理、解释和评估,以求得出科学合理的结论和推断的一种方法。
在实际应用中,资料分析方法多种多样,下面将介绍其中几种常见的方法。
一、描述性分析方法描述性分析方法是通过对资料进行总结、归纳和整理,以揭示事物的一般情况和规律。
主要包括以下几种方法:1.制表法:将资料按照一定的规则进行分类和统计,以表格的形式展现出来,便于观察和分析。
2.统计量法:通过计算与资料相关的统计量,如平均数、中位数、方差等,来揭示资料的集中趋势、离散程度和分布形态。
3.图表法:通过绘制各种图表,如饼图、柱状图、线图等,直观地展示资料的分布情况和变化趋势。
4.指标法:通过构建一系列指标,对资料进行综合分析,评价事物的综合状况和发展趋势。
二、推论性分析方法推论性分析方法是通过对样本数据进行分析和推断,然后通过概率论或统计学原理推断总体的特征和规律。
主要包括以下几种方法:1.抽样法:通过从总体中随机抽取一部分样本,然后对样本数据进行分析和推断,以得出总体的特征和规律。
2.置信区间估计:通过计算样本数据的置信区间,对总体参数进行估计。
3.假设检验:通过设置假设和使用统计检验方法,判断样本数据与总体之间是否存在显著差异。
4.回归分析:通过建立数学模型和利用回归方程,研究自变量与因变量之间的关系,进行预测和解释。
三、质性分析方法质性分析方法是一种对非数字化资料进行分析的方法,主要通过对文本、图像、声音等非结构化数据的整理和解读来研究事物的本质特征和内在意义。
主要包括以下几种方法:1.文本分析:通过对文本材料进行阅读、编码和整理,提取关键词、主题和模式,探索隐藏在文字背后的意义和关系。
2.内容分析:通过对媒体报道、网络内容、书籍等进行系统性的分类和分析,研究其中的主题、态度和价值观。
3.转录分析:通过对会话、访谈、焦点小组等口头材料进行转录和整理,对其中的语言和信息进行理解和解释。
有序多分类数据的统计分析
有序多分类数据的统计分析有序多分类数据是指数据集中的变量具有多个有序类别的情况。
在统计分析中,对于这种类型的数据,我们需要采取相应的方法来进行分析和解释。
本文将介绍有序多分类数据的统计分析方法,包括描述性统计、推断统计和可视化分析等内容,帮助读者更好地理解和处理这类数据。
一、描述性统计分析描述性统计是对数据进行总体描述和概括的统计方法,可以帮助我们了解数据的基本特征。
对于有序多分类数据,我们可以通过计算频数、频率、众数、中位数、四分位数等指标来描述数据的分布情况。
此外,还可以计算累积频数和累积频率,以便更直观地展示数据的分布情况。
例如,假设我们有一组有序多分类数据,包括“低”、“中”、“高”三个类别,我们可以计算每个类别的频数和频率,然后绘制频数分布直方图或频率分布柱状图,以便直观地展示数据的分布情况。
二、推断统计分析推断统计是通过样本数据对总体进行推断的统计方法,可以帮助我们从样本数据中获取总体的信息。
对于有序多分类数据,我们可以进行卡方检验、秩和检验等方法来检验不同类别之间的关联性和差异性。
以卡方检验为例,假设我们想要检验两个有序多分类变量之间是否存在相关性,可以利用卡方检验来进行检验。
首先建立原假设和备择假设,然后计算卡方统计量,并根据显著性水平进行假设检验,从而判断两个变量之间是否存在显著相关性。
三、可视化分析可视化分析是通过图表、图形等可视化手段来展示数据的分布和关系,可以帮助我们更直观地理解数据。
对于有序多分类数据,我们可以利用条形图、箱线图、热力图等图表来展示数据的分布和关系。
例如,我们可以通过绘制箱线图来比较不同类别之间的中位数和四分位数,从而直观地展示数据的差异性。
此外,还可以利用热力图来展示不同类别之间的相关性,帮助我们发现变量之间的潜在关系。
综上所述,有序多分类数据的统计分析涉及描述性统计、推断统计和可视化分析等多个方面,通过综合运用这些方法,可以更全面地理解和解释这类数据。
分类变量资料统计分析
2、发展速度和增长速度 ①定基比发展速度 ②环比发展速度 ③定基比增长速度 ④ 环比增长速度
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11
常用相对数指标:
发病率=某同时时期期内平某均病人新口病数例k数 患病率观 =察同期时间期患平某均病人 病 的口 例 新数 数 旧 k
第四章 分类变量资料的统计分析
统计分析统 统计 计推 描断 述
2020/7/10
1
第一节 分类变量资料的统计描述
一、常用的相对数指标 (一)构成比(proportion)
构成比即一事物内部各组成部分所占的比重 或分布。常用百分数表示。又称构成指标。
构成比 同= 某 一一 事组 物成 各部 组观 分 成位 察 的 部数 单 观 分位 察 1的0数 % 单 0
(1)研究对象是否同质 (2)其它影响因素在各组的内部构成是否相同 (3)同一地区不同时期资料的对比应注意客观
条件有无变化 5、样本率或构成比的比较应做假设检验
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三、率的标准化法
例4.4( P54) 某省疾病控制中心欲进行甲、 乙两地某病总死亡率的比较,收集资料见表4-5。
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感染率=感染受某检病人原数体人数 k 死亡率= 同 某年 年平 死均 亡人 总口 人k数 数
某病死(亡 疾率 病别死 )= 亡 某同 率 年年因平某均病人死 口 k亡数
某年龄组(年 死龄 亡别 率死 )=同 亡 某年 率 年同 某年 年龄 龄组 数 组平 k死
某死因构成因比某 总 =类 死死 亡因 人死 数亡 10人 % 0 数
术前中性白细胞构成比是71.66%。
构成比的特点: ①各组成部分的构成比之和为100 %或1。 ②事物内部某一部分的构成比发生变化,其它
资料整理和分析方法
资料整理和分析方法
资料整理和分析是指将所采集的数据、文献、调查结果等进行整理归纳,并进行分析和总结的过程。
下面列举了一些常用的资料整理和分析方法:
1. 文件整理法:将收集到的资料按照一定的分类标准进行整理,可以采用文件夹、标签、目录等方式进行分类管理。
2. 编码法:对收集到的资料进行编码,通过给每一份资料分配独特的标识,便于后续的查找和分析。
3. 概念模型法:根据研究的目的和问题,构建一个概念模型,将收集到的资料按照模型中的概念进行分类归纳,从而形成资料的体系结构。
4. 数据分析法:对收集到的数据进行统计和分析,例如平均值、标准差、相关系数、回归分析等方法,帮助研究者理清数据的特点和规律。
5. 文本分析法:对文本资料进行分析,可以采用词频统计、语义网络分析、情感分析等方法,发现文本中的关键词、主题和情感倾向。
6. 质性分析法:针对采集到的文献、访谈、观察等质性资料,使用分类、比较、归纳、综合等分析方法,进行深入的理解和解释。
7. 理论分析法:将收集到的资料与相关理论进行对比和分析,验证理论的适用性和准确性,挖掘出新的理论观点或提出新的研究问题。
8. 地理信息系统(GIS)分析法:将收集到的地理数据进行空间分析,利用GIS 软件进行数据可视化和地理空间关系的分析。
以上是一些常见的资料整理和分析方法,根据研究的对象和目的可以选择适合的方法进行操作。
有序分类资料的统计分析课件
推动不同数据源之间的融合与共享,以增 加有序分类资料的数据量。
建立统一的分类标准和方法,提高不同数 据源之间的可比性。
发展高级统计方法
研究和发展针对有序分类资料的高级统计 分析方法,以满足更复杂的数据分析需求 。
提高数据分析的透明度和可重复 性
通过制定标准操作程序和使用开源软件, 提高有序分类资料分析的透明度和可重复 性。
有序分类资料的统计分析课 件
目 录
• 有序分类资料的概述 • 有序分类资料的统计分析方法 • 有序分类资料的实际应用 • 有序分类资料的局限性及未来发展方向 • 案例分析
01
有序分类资料的概述
有序分类资料的概念
有序分类资料
有序分类资料是有等级差异的分 类资料,例如疾病程度、教育程 度等,每个类别之间存在顺序关 系。
特点
有序分类资料具有等级性和有序 性,各类别之间存在明确的顺序 关系,可以用于描述和比较不同 类别的优劣或程度差异。
有序分类资料的类型
等级资料
等级资料是有序分类资料的一种,按 照优劣或程度的不同分为不同的等级 ,例如疗效等级、病情严重程度等级 等。
计数资料
顺序资料
顺序资料是有序分类资料的一种,通 过将观察单位按照优劣或程度的不同 排序来描述数据,例如收入水平的排 序。
案例三:有序分类资料在社会学研究中的应用
总结词
社会学研究的有序分类资料分析
详细描述
在社会学研究中,有序分类资料常用于研究社会阶层、教育程度、职业类型等社会结构 变量。例如,将受访者的教育程度分为“小学及以下”、“初中”、“高中”、“大学 及以上”等类别,可以分析不同教育程度人群的就业、收入、消费等方面的差异,为社
谱系聚类
通过谱系聚类,将有序分类资料按照树状图的形 式进行分类。
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练习
4、下列说法哪个是错误的
A 四个分率的总率为四个分率之和除以4
B 假设检验的结果不可能性100%的正确 C 率和比不能混用
D 当n较少时,最好用绝对数和相对数一起表示相应的计数资料
E 标准误的本质是标准差
5、欲比较甲,乙两矿工人矽肺患病的严重程度,但甲,乙两矿工人的工 龄分布不同,此时适当的比较方法是:
u
5、卡方检验中,四格表资料的自由度一定为1.
练习
1、从甲乙两文中查到同类研究的两个率比较的四个表资料,其 卡方检验,甲文Χ 2>Χ 20.01 (1),乙文Χ 2>Χ 20.05 (1),可认 为 A C 两文结果有矛盾 甲文结果更可靠 B 两文结果基本一致 D 乙文结果更可靠
2、R×C表的卡方检验中,P<0.05说明 A 被比较的任何两个率之间差别均有显著性 B 样本率之间没有显著性差别 C 至少某两个率之间有显著性差别 D 只有两个率之间有显著性差别 E 大多数样本率之间有显著性差别
红色为实际数(A),蓝色为理论数(T)。 假设吸烟与慢支之间无关,则两者总体的的患病率相同,暂时按
合计率推算,即为16。5%。那么 T 11= n1m1 / N = 205×56÷339 =33.86
T T T
12= 21
n1m2/ N = 205×283÷339= 171.14 = n2m1 / N = 134×56÷339 = 22.14 n2m2/ N = 134×283÷339 = 111.86
练习
1、描述计数资料的统计指标是; A. 平均数 B. 相对数 C. 标准差 D.标准误 E. 变异系数 2、某一事件发生强度的指标应选 A 率 B 构成比 C 相对比
D 绝对数
E 以上都不对
3、某病发病率的分子是 A 是指一定时间内该病发生的新病例 B 是指该病发生的新、老病例 C 是指该病的老病例 D 是指现患病例 E 是指现患病例和老病例
v = 1
„„普通公式 „„矫正公式 b+c ≥40时可不矫正,b+c<40时必须矫正。
(3)R×C表的χ2检验
适用于 A B C 多个率的比较 多个构成比的比较 双向有序分类资料的关联性检验,如
不同期次矽肺患者肺门密度级别分布 矽肺期次 肺门密度级别 合计 + ++ +++ Ⅰ 43 188 14 245 Ⅱ 1 96 72 169 Ⅲ 6 17 55 78 合计 50 301 141 492
甲地标化死亡率 = 15.4%×0.91 = 14.03% 乙地SMR = 679 ÷613 =1.14 乙地标化死亡率 = 15.4%×1.14 = 17.58%
注意事项
1、根据资料选用相应的方法。 2、标化率的大小随选定的标准的不同而不同。 3、率的标化的目的在比较,标化率的差别,只反映资料 间率的高低、大小的相对关系,并不反映资料间率的 实际水平。 4、如不计算标化率,而分别比较各组的分率,也可得到 正确结论,但不能比较总率的大小。 5、被标化的样本率若要进一步推断总体结果,还需对标 化后的样本率作假设检验。
续
例:以甲院数据为标准计算乙院治愈率的标化率(直接法) 乙院某传染病标化治愈率计算 标准病人数 原治愈率(%) 300 65.0 100 45.0 100 25.0 500 ----
病型 普通型 重型 爆发型 合计
预期治愈人数 195 45 25 265
乙院某传染病标化治愈率= 265 / 500 = 0.53 = 53.0% 所以在共同的构成下,甲院治愈率为48%,乙院治愈率为53%,因此对该 种传染病的治疗率是乙院较高.
(1)四格表资料的χ 2检验
基本思想
吸烟者与不吸烟者的慢性支气管炎患病率比较
分组 吸烟者 不吸烟者 合计 患病人数 43(33.86) 13(22.14) 56(m1) 未患病人数 162(171.14) 121(111.86) 283 (m2) 合计 205 (n1) 134 (n2) 339(N) 患病率(%) 21.0 9.7 16.5
注意:
A B 四格表资料指的是哪四个格子的数字(见有颜色部分) χ 2检验的自由度V的计算 V= (R—1)(C—1) 四格表资料的自由度恒定为1。 四格表资料χ 2 检验的条件: 第一种情况:N≥40,且T均≥5,用普通χ 2检验 第二种情况:N≥40,但有1≤T<5时,用矫正χ 2检验 D 第三种情况:N<40,或T<1 时,用确切概率法 当P接近检验水准时,不要轻易下结论。
注意: A: R×C表的χ 2检验适用于以下条件 T≥1;并且1≤T≤5的格子数不超过总格子数的1/5。 若条件不满足,可有三种方法处理: a 增加样本数 b 删除理论数太小的行或列 c 将性质相近的行或列合并 B: 若结论是“差异具有统计学意义”,仅说明其中至 少有一 组与其他组存在差异,是否各组两两之间均 存在差异,还需进一步作χ 2 黄金分割检验。 C: 等级资料不适宜用χ 2检验。
间接法:
间接法是在不知道被比较两者的分率,或某些组的调查人数太少, 分率不可靠时采用的方法。
如下例:已知甲地死亡总数为845人,乙地为679人,以及两地各
年龄组人口数,比较两地死亡水平。
年龄组
0~ 5~ 20~ 40~ 60~ 合计
标准死亡率 (%) 62.6 3.9 6.5 12.7 41.3 15.4
8、经调查得甲乙两地的冠心病粗死亡率都为40/万,按年龄构成 标化后,甲地冠心病标化死亡率为45/万,乙地为31/万,因此 可以认为 A. 甲地年龄别人口构成较乙地年轻 B. 乙地年龄别人口构成较甲地年轻 C. 甲地冠心病的诊断较乙地准确 D. 乙地冠心病的诊断较甲地准确 E. 甲地年轻人患冠心病较乙地多 9、是非题: 用某药治疗某病,治了5例,治愈4例,则该药的治愈率为80%.
要比较甲乙两医院某传染病治愈率,要先消除病情构成的 影响,即选取一种共同内部构成作为计算总率的基础,这种方 法称为率的标准化法,这样计算得到的率称为标准化率(标化 率、调整率)。
根据资料不同,有直接法和间接法两种。
直接法 步骤:
1、选取一个标准的内部构成,可以是标准人口数,也可是 标准人口构成比,还可以用标准阳性率(间接法)。标准来源 : A 具有代表性的、较稳定的、数量较大的人群作标准。时 间最好与被标化资料一致或较接近。 B 以相比资料本身数据为标准,如甲院或乙院的数据、 或两院合并的数据。 2、计算标化率。
C
E
在满足各自条件的前提下,χ χ 2 值 = U 2
2检验与U检验等价,
(2)配对四个表资料χ2检验
例: 荧光抗体法 + -合计 荧光抗体法与常规培养法检验结果 常规培养法 合计 + 160 (a) 26 (b) 186 5 (c) 48 (d) 53 165 74 239
若两种检验方法效果相同,那么,理论上c = b ,但由于抽样 误差的存在,对于样本b不等于c的情况,需进行假设检验。
甲乙两地死亡标化率计算 甲地 人数 预期死亡数 人数 9300 582 4800 12200 48 6600 19000 124 35300 7600 97 2800 1900 78 500 50000 929 50000
乙地 预期死亡数 300 26 230 36 21 613
计算标化死亡比(SMR): SMR = 实际死亡数 / 预期死亡数 SMR<1,说明标化率大于标准组 SMR>1,说明标化率小于标准组 甲地SMR = 845 ÷929 =0.91
22=
如果假设成立,那么,实际值和理论值的差值为0,否则 它们相差很大。实际值和理论值之间的差距用χ 2值表示。 χ
2
=∑(A-T)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2
/ T
„„..基本公式
χ
2
=(ad—bc) 2N /(a+b)(a+c)(b+c)(b+d)
„„..四个表专用公
式 χ 2 反映了实际数和理论数的吻合程度。若假设成立,出 现大的χ 2值的可能性很小,若P≤α ,就拒绝假设;若P>α ,则尚无理由拒绝它。
总体率的估计和卡方检验
一、率的抽样误差 一般地,从一个阳性率π 为的总体中随机抽取含量为n的 样本,则样本中的阳性数X服从二项分布B(n,π ),样本阳 性率p与总体率π 之间也存在抽样误差,其大小用样本率的标 准差来表示,即率的标准误。
总体标准误 sπ=√π(1—π)/ n 样本标准误 Sp =√p(1—p)/ n
某化工厂慢支患病与工龄的关系 检查人数 患者数 百分比(%) 患病率(%) 340 17 11.56 5.00 254 30 20.41 11.81 432 73 49.66 16.90 136 27 18.37 19.85 1162 147 100.00 12.65
工龄 1~ 5~ 10~ 15~ 合计
分类资料的统计分析
计数资料的统计描述:绝对数、相对数
率的标准化
率的抽样误差及应用
2检验
情景资料
1、调查了我班视力情况,近视者30人,计算近视率? 2、计算我班的血型构成。
3、研究某药效果,治疗了5人,治愈3人,如何描述其有效
水平? 4、某慢性病在深圳的死亡率为1.2%,在上海为3.1%,如何 比较该病在两地的死亡水平。
3、下列哪项检验不适用卡方检验 A. 两样本均数的比较 C. 多个样本构成比的比较 B.两样本率比较 D.拟合优度检验
4、假设对两个率差别的假设检验分用u检验和X² 检验,则 算得的u值和X² 值的关系有
A. u检验比X² 检验准确
B. X² 检验比u检验准确
C. u=X2 D. u=
x2
E. X2=
A. 分工龄进行比较 C.不具可比性,不能比较 B.用两个率比较的X2检验 D.对工龄进行标化后再比较