n种统计方法的应用条件

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16种统计分析方法

16种统计分析方法

16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类:数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。

常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。

二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。

1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布A单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别;B配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。

适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态;B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下;主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。

分类:1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。

最新临床研究中常用统计分析方法及选择

最新临床研究中常用统计分析方法及选择
假设检验及临床优效性检验
例子2:英国某年全人口统计资料
矛盾:移民组的发病率在各个年龄组均高于英格兰和威尔士组,为什么它的合计发病率反而低?
分析中混杂因素的控制
胃癌 228 235 143 187 250 … 胃炎 100 153 178 143 200 … 非胃病 98 123 170 100 120 …
资料特点:计量资料,两组,标准差相差比较大(方差不齐) 不妥的方法:t检验 恰当的方法:t’检验 或者 Wilcoxon秩和检验
实例5 两组病人,采用两种药物治疗,治疗疗效如下表。经卡方检验,P=0.0486,差异有统计学意义。因此可以认为试验组的疗效比对照组的疗效好。
资料特点:计数资料,两组,例数比较少 不妥的方法:卡方检验 恰当的方法:Fisher精确检验
(二)分析目的
数值变量资料 - 计量资料 无序分类变量资料 - 计数资料 有序分类变量资料 - 等级资料
(三)资料类型
无序分类:指类别或属性间无顺序、程度之分 例如,性别(男、女)为二分类 血型(A、B、AB、O)为多分类
有序分类:指类别间存在着次序,或程度上的差异。 例如,治疗效果:无效、好转、显效、治愈 实验室检验:–、+、++、+++
统计学方法有什么用? 合理选择统计方法的四个因素 数据资料的描述 数据资料的组间比较 变量间关系研究
主要内容
一张关于统计学的图片
一、统计学方法有什么用?
例子1:一研究者宣布找到一种治疗某病的新药,试验的结果如下:
药物
例数
有效
有效率
新药
60
42
50%
该新药是否值得推广?
几个例子
比较目的

统计学各检验方法的适用条件(更新版)

统计学各检验方法的适用条件(更新版)

2 c

(b
c 1)2 bc
=1
行×列表资料的 x2 检验:主要用于多个样本率的比较,两个或多个样本构成比的比较,
以及双向无序 R×C 表资料的关联性检验。要求各格子的理论频数不应小于 1,并且 1≤T<
5 的格子数不宜超过格子总数的 1/5(单向有序最好用秩和检验)。
多个样本率间的多重比较 有序分组资料的线性趋势检验 频数分布拟合优度的 x2 检验
v=n-1
配对样本 t 检验:每对数据的差值必须服从正态分布;主要见于以下三种情形:①两 同质受试对象配成对子分别接受两种不同的处理;②同一受试对象分别接受两种不同 处理;③同一受试对象接受一种处理的前后。
t d d Sd

d 0 Sd
d Sd
n
v=n-1
两样本 t 检验(成组 t 检验):个体之间相互独立,两组资料均取自正态分布的总体, 并满足方差齐性。若方差不齐则选用 t′检验。
5 秩转换的非参数检验
5.1 适用条件 用于非正态分布的资料、未知分布的资料、等级资料的分析。优点是是简便、快捷、实
用,缺点是容易丢失数据中包含的信息,降低检验效能。所以凡是正态分布或可通过数据转 换成正态分布的资料尽量不用这种方法。 5.2 应用
配对样本比较的 Wilcoxon 符号秩检验 两个独立样本比较的 Wilcoxon 符号秩检验 完全随机设计多个样本比较的 Kruskal-Wallis H 检验 随机区组设计多个样本比较的 Friedman M 检验
1
2 u 检验
其中
v=n1+n2-2
应用条件与 t 检验基本一致,只是当大样本时用 u 检验,而小样本时用 t 检验,t 检验
可以代替 u 检验。

统计学常用概念:T检验、F检验、卡方检验、P值、自由度

统计学常用概念:T检验、F检验、卡方检验、P值、自由度

统计学常⽤概念:T检验、F检验、卡⽅检验、P值、⾃由度1,T检验和F检验的由来⼀般⽽⾔,为了确定从样本(sample)统计结果推论⾄总体时所犯错的概率,我们会利⽤统计学家所开发的⼀些统计⽅法,进⾏统计检定。

通过把所得到的统计检定值,与统计学家建⽴了⼀些随机变量的概率分布(probability distribution)进⾏⽐较,我们可以知道在多少%的机会下会得到⽬前的结果。

倘若经⽐较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少、很罕有的情况下才出现;那我们便可以有信⼼的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(⽤统计学的话讲,就是能够拒绝虚⽆假设null hypothesis,Ho)。

相反,若⽐较后发现,出现的机率很⾼,并不罕见;那我们便不能很有信⼼的直指这不是巧合,也许是巧合,也许不是,但我们没能确定。

F值和t值就是这些统计检定值,与它们相对应的概率分布,就是F分布和t分布。

统计显著性(sig)就是出现⽬前样本这结果的机率。

2,统计学意义(P值或sig值)结果的统计学意义是结果真实程度(能够代表总体)的⼀种估计⽅法。

专业上,p值为结果可信程度的⼀个递减指标,p值越⼤,我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。

p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。

如p=0.05提⽰样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。

即假设总体中任意变量间均⽆关联,我们重复类似实验,会发现约20个实验中有⼀个实验,我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。

(这并不是说如果变量间存在关联,我们可得到5%或95%次数的相同结果,当总体中的变量存在关联,重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效⼒有关。

)在许多研究领域,0.05的p值通常被认为是可接受错误的边界⽔平。

3,T检验和F检验⾄於具体要检定的内容,须看你是在做哪⼀个统计程序。

举⼀个例⼦,⽐如,你要检验两独⽴样本均数差异是否能推论⾄总体,⽽⾏的t检验。

16种统计分析方法

16种统计分析方法

16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类:数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友,数据分析常用的分析方法有哪些,我需要学习哪个等等之类的问题,今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法,供大家参考学习。

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。

1、缺失值填充:常用方法:剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。

2、正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验。

常用方法:非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。

二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。

1)U验使用条件:当样本含量n较大时,样本值符合正态分布2)T检验使用条件:当样本含量n较小时,样本值符合正态分布A 单样本t检验:推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别;B 配对样本t检验:当总体均数未知时,且两个样本可以配对,同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似;C 两独立样本t检验:无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知,常常也不是针对总体参数,而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同,总体分布是否正态)进行检验。

适用情况:顺序类型的数据资料,这类数据的分布形态一般是未知的。

A 虽然是连续数据,但总体分布形态未知或者非正态;B 体分布虽然正态,数据也是连续类型,但样本容量极小,如10以下;主要方法包括:卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

三、信度分析检査测量的可信度,例如调查问卷的真实性。

分类:1、外在信度:不同时间测量时量表的一致性程度,常用方法重测信度2、内在信度;每个量表是否测量到单一的概念,同时组成两表的内在体项一致性如何,常用方法分半信度。

统计学方法各种应用条件、校正条件

统计学方法各种应用条件、校正条件

一、 完全随机设计
配对设计
随机区组设计 二、
计量资料 计数资料 等级资料
三 分类资料 等级资料
四、 计量资料
统计学 资料类型及统计方法选择
两/多组独立样本资料 两组相关样本资料 多组相关样本资料
从不同总体中随机抽样,通过样本估测比较两总体 从同一总体中随机抽样,并分配到不同处理组,观察比较不同处理效应 异体配对:同种属、窝别、性别…… 自身配对:左右对照、部位对照、前后时间对照…… 配伍组设计
2、Wald 检验单个回归系数(P<0.05 有意义)
(二)回归模型的应用条件 P296
1、各观测单位间的独立性
2、自变量为连续或等级变量时,logit(P)与自变量呈线性关系;自变量为二分类变量时不考虑;
3、自变量之间不存在多重共线性
(二)根据应变量 Y 的类型选择合适的模型。二分类 logistic 回归,多分类广义 logistic 回归,等级累计比数
2、方差分析、t 检验判断回归方程是否成立,即总体上 X 与 Y 的线性回归关系是否存在。P169 决定系数 R2 反映了自变量 X 对应变量 Y 的影响大小。R2 值越大表示 X 对 Y 的影响越大。 3、在进行线性回归分析之前,应先绘制散点图;作回归分析时要注意是否有实际意义;分层资料盲目合并易造 成假象。P174
4、 检验并不能用于所有 R×C 表的分析: P133、137 4.1 适于行、列两个变量均为无序分类变量,研究目的为两(多)个样本率(或构成比)的比较,或分析两个变量之 间有无关联性 4.2 适于分组变量↓为等级资料,而观察变量→无序。研究目的是分析不同文化程度首选疼痛量表的构成情况。 4.3 不适于分组变量↓无序,观察指标→为等级资料,其研究目的是比较不同疗法的疗效,则应采用秩和检验 方法。因为, 检验只能反映构成比有无差异,不能比较效应的平均水平。

统计学总结

统计学总结

统计学(Statistics):应用统计学的原理与方法,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。

医学统计学(Medical Statistics):应用统计学的原理与方法,研究医学科研中有关数据的搜集、整理和分析的应用科学。

统计学方法的特点:1. 用数量反映质量2. 统计逻辑:用群体规律估算/推测个体3. 手段:常通过部分个体估计总体同质和变异(考试重点)●同质(homogeneity):据研究目的所确定的所有研究对象的相同属性。

例子:身高、体重、年龄、容貌……●变异(variation):同质研究单位中变量值间的差异,整个统计学甚至是整个科学研究存在的基础。

总体、样本和研究单位(考试重点)●总体(population):是根据研究目的确定的同质研究单位的全体。

统计学人员习惯将其叫做同质研究单位某种变量值的集合,包括有限总体和无限总体。

●样本(sample):是总体中抽取的一部分个体。

包括随机抽样和非随机样本。

●样本含量(sample size):样本中包含的研究单位数。

●观察单位(observed unit):也叫个体或研究单位,它是研究中的个体(individual),完全由研究目的确定。

它可以是一个(群)人、一只动物和一个细胞。

变量、变量值和资料(考试重点)●变量(variable):按特定目的确定的研究单位的某种特征或属性。

●变量值(value of variable):变量的观察或检测结果,也叫变量的观测值。

●资料(data):在特定目的指引下而确定的变量及其变量值。

●计量资料(measurement/quantitative/numerical data):其特征是能够用数量衡量,通常具体计量单位。

按照变量值是否连续又可分为连续型(continuous/interval)和离散型(discrete)两类按特定目的确定的研究单位的某种特征或属性(请举例)。

要特别注意比值资料,如细胞凋亡率。

统计法主要满足下列条件

统计法主要满足下列条件

①统计法主要满足下列条件:(10组以上)Mfcu≥fcu,k+0.7σo fcu,min≥fcu,k-0.7σo且当强度≤C20时,fcu,min≥0.85fcu,k当强度>C20时,fcu,min≥0.90fcu,k式中:Mfcu:同一验收批砼立方体抗压强度的平均值(N/mm2)Fcuk:砼立方体抗压强度标准值(N/mm2)σo:验收立方体抗压强度的标准差。

Fcu,min:同一验收批砼立方体抗压强度最小值。

σo=0.59/m∑Δfcu,i式中:Δfcu,i:第i批试件立方体抗压强度中最大值与最小值之差。

M:用以确定验收批砼立方体抗压强度标准差的数据总批数。

当没有足够多的数据求标准差时要满足下式:Mfcu-入1 S,fcu≥0.9fcu,kFcu•min≥入2fcu,kSfcu—同一验收批砼立方体抗压强度的标准差(N/mm2)当Sfcu<0.06fcu,k时,取Sfcu=0.06fcu,k入1,入2:合格判定系数。

试件组数 10-14 15-24≥25入1 1.70 1.65 1.60入2 0.90.850.85Sfcu=[(∑fcu•i2-n•mfcu2)/(n-1)]1/2②非统计法(10组以下)Mfcu≥1.15fcu•kFcu•min≥0.95fcu•k砂浆强度评定方法与之类似(数理统计法)Mfm.k(平均值)≥fm.k(设计强度等级)Fm.kmin(最小值) ≥0.75fm.k学完这些理论知识后,自己动手评定多份试验报告单,发现所有的都符合要求。

13组C30试块套入公式数理统计:1、mfcu-λ1Sfcu≥0.9fcu,k2、fcu,min ≥λ2fcu,k当Sfcu<0.06fcu,k时Sfcu=0.06fcu,k1、mfcu = 46.5 4、λ1 = 1.72、Sfcu = 7.055 5、λ2 = 0.903、fcu,min = 36.1 6、n = 13Sfcu(标准差)计算公式得出:1、mfcu-λ1Sfcu≥0.9fcu,k46.5-1.7*7.055=34.6≥0.9*30=272、fcu,min ≥λ2fcu,k36.1≥0.9*30=27例:某混合结构基础和首层用C30砂浆,共13组强度试块,各组代表值分别为50.4、36.1、40.8、39.4、58.0、37.7、36.8、57.3、56.7、51.6、57.5、42.5、39.9(N/mm2),判断该批试块强度是否符合标准规定。

统计学方法的正确使用问题(一)

统计学方法的正确使用问题(一)

211心肺血管病杂志2019年1月第38卷第1期㊀Journal of Cardiovascular&Pulmonary Diseases,January2019,Vol.38,No.1㊃读者㊃作者㊃编者㊃摘要⓪统计学方法的正确使用问题(一)1.忽略统计学方法使用的前提条件㊀随着统计软件的广泛应用,有些医学生获得数据后直接选择软件中常见的几种统计学方法进行分析,完全不考虑本研究的数据是否满足该方法的使用条件㊂例如,医学研究中经常要进行两组或多组间均数的比较,有些医学生直接就采用t检验或方差分析进行统计㊂实际上,t检验和方差分析都是参数检验,需要满足前提条件:正态性和方差齐性㊂正态性是指各组资料要服从正态分布(或近似正态分布);方差齐性指各组资料取自的总体方差相等㊂目前常用的统计软件都可以对资料的正态性和方差齐性进行验证,但是很多学生都忽略了这一步,因而可能出现统计学问题㊂只有按照各种统计学方法自身的适用条件来合理使用,统计方法才能成为发现数据内在统计规律的有力工具㊂2.忽略研究设计,盲目套用统计方法㊀(1)误用t检验处理单因素多水平资料:t检验和方差分析是医学论文中最常用的㊁也通常被认为是最简单的统计学方法,然而实际应用中的正确率却低于10%[2]㊂除了上述的说明不清楚和忽略使用条件的问题外,忽略研究设计也常常是导致t检验和方差分析使用错误的原因㊂对于呈正态分布的单因素多水平定量资料,两组间的比较可用t检验;两组以上资料的比较则需选用方差分析㊂有些医学生简单地使用t检验来处理多组间的比较㊂这样做的问题是由于多次采用t检验,增加了假阳性错误的概率;同时失去了原来多组设计的意义,不能给出概括性的结论,因此结论不可靠㊂正确的方法是当满足方差分析的前提条件时应采用单因素多水平定量资料的方差分析;当检验结果为各组总体均数间不完全相等时,再进一步进行组间均数的两两比较㊂如果当任何两个均数之间都要比较,可采用SNK 法,而如果要分别将各试验组与同一个对照组比较,可采用Dunnett法㊂当资料不满足方差分析的前提条件时,需对资料进行数据正态化处理或采用秩和检验㊂(2)误用单因素方差分析处理重复测量的资料:医学研究中常需要对同一受试对象的某项指标在不同时点进行重复测量,此类资料即为重复测量的资料,例如研究对象服用某种药物后多个时间点的血压值㊂由于同一个体不同次测量的结果往往存在相关性,这时用单因素多水平方差分析来比较不同时点的测量结果是不恰当的,因为单因素方差分析要求各比较组间是独立的㊂如果仅将两个时间点上的数据放在一起进行配对t检验则割裂了原来多组比较的整体设计㊂正确方法的方法是先判断重复测量数据之间是否存在相关性(如SPSS的球形检验),如不存在相关性,则采用单因素方差分析即可;如存在相关性,则需进行重复测量数据的方差分析[3]㊂(3)误用χ2检验处理有序的列联表资料:对于定性资料,很多医学生都会直接应用χ2检验来处理㊂实际上,因研究设计的不同,定性资料的列联表又分为双向无序的列联表㊁单向有序的列联表和双向有序的列联表等不同类型㊂对于双向无序的列联表,可采用χ2检验进行分析㊂但需注意的是在列联表的χ2检验中,若P<0.05,只能得出总的结论㊂如需进行两两比较时,因为重复多次的检验将使第一类错误扩大,因此需重新设定检验水准,通常采用αᶄ=α/N,其中N为所需检验的次数[4]㊂此外,医学研究中还经常将某种定性的测量指标分成若干个有序的等级,如疾病的不同严重程度和预后的不同水平等,然后分类计数各组研究对象的具体状态㊂这种资料属于有序的(等级的)列联表资料,看似可以用χ2检验处理,但χ2检验只能比较各组的构成,而与顺序或等级无关,因而此类资料应采用与分组顺序有关的检验方法,如秩和检验和Ridit分析等[5]㊂(4)将非同质的研究对象合并进行相关分析:临床研究中经常采用病例-对照研究的设计,如糖尿病患者和正常对照,有时还需按患者的不同特征分为多组,如血糖正常㊁空腹血糖受损㊁糖耐量减低和糖尿病四种情况㊂为了突出总样本量,有些医学生把所有研究对象合计在一起进行分析㊂事实上,由于各组研究对象在生物学特征上可能有明显差异,这种合并分析需特别谨慎㊂尤其是进行相关分析时,指标之间的关系在不同组之间可能完全不同,即研究对象不同质,因此不应合并在一起进行相关分析㊂(摘自‘心肺血管病杂志“2015年219页,作者:刘静)。

品质统计七大手法

品质统计七大手法

品质统计七大手法 Corporation standardization office #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8品质统计七大手法品质统计方法是工厂品质管理过程中经常运用的重要手法。

主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用,以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。

其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.品质问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值,预测.验证并测量和评定产品质量特性。

为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法,下述即常用的统计方法及其应用。

一. 图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等)主要用于进行问题诊断,并据此选择适宜的方法进行统计诊断二. 统计控制图(X –控制图等)主要用于监控产品的生产和测量过程。

三. 试验设计主要用于确定变量对过程和产品性能有显着影响。

四. 建立量化模型进行回归分析主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时,对产品和过程的特性进行分析。

五. 进行变量分析对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例,作为最佳的质量改进机会的依据。

为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。

六. 抽样计划工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法,将在各方面受益,并表现在:1.发现品质管制过程中的薄弱环节,对品质改善采取针对性的措施﹔2.查找形成品不良的因素,使品质追溯有据可依﹔3.验证品质控制方法有效性。

以下介绍品管七大手法1.直方图2.柏拉图3.因果图法(鱼刺图)4.层别法5.控制图6.检查表7.推移图2.统计技术的应用一直方图直方图有称柱状图,是将囤积数据汇总.分组,并将每组数据绘成柱状图,依统计数据的分布形状,进行产品生产过程.品质状态及管制能力的分析。

运用直方图进行分析的步骤为1.数据统计将同一类型和相近似的现象归纳在一起,以分析该类现象对产品品质的影响程度。

2.将统计数据分组.确定组数是直方图分析中的重要步骤,将统计的样本总数进行合理分组便于观察数据分布情况,合理的组数鱼样本总数的关系通常为:(见右下表)3.计算全距.组距.组界.中心值:差,即2.组距代号为,组距(h )=R /组数,组距通常选整﹔3.确定组界:最小一组的下组界= -测量值的最小位数/2测量值的最小位数一般是1或最小一组的上组界=下组界+组距4.确定中心值各组界之间的中心值,也称中值。

医学研究中统计方法的选择和应用

医学研究中统计方法的选择和应用

医学研究中统计分析方法的选择与应用一般人认为统计学在医学研究中的应用就是资料的统计分析,这是因为这部分工作容易被人觉察到,并且也是统计学中非常重要的一部分,然而这是一种不太全面的看法。

因为统计学在医学科研中的作用不仅仅是资料的统计分析,它的应用贯穿于整个研究过程之中,包括计划、设计、实施、资料处理与分析,到结果的展示和解释,直至到最后论文发表,都需要统计学知识的支持。

因此,学好统计学基本理论,掌握每一种统计方法的适用条件及其使用技巧,对每一位医学研究人员来讲是必须具备的基本功之一。

第1节临床科研中研究变量的类型在进行资料统计分析之前,必须辨别清楚将要统计分析的研究变量的性质和在研究中所起的作用。

因为不同类型的资料所选用的统计量和统计方法不同,在病因学科研中研究变量所起的作用以及研究其目的不同,对它们的处理也不一样。

以下按测量单位和病因学研究的目的对研究变量的类型加以介绍。

一、按测量尺度分类1.计量资料对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的大小,所得的资料称为计量资料(measurement data),一般有度量衡等单位。

例如在研究血压与身高、体重等身体型态指标的关系时,以人为观察单位,测得的身高(cm)、体重(kg)和血压(mmHg)属于计量资料。

又如在环境污染与人体健康关系的研究时,以每个采样点为观察单位,测量不同采样点空气中二氧化碳、氮氧化物、悬浮颗粒等的浓度(mg/L)。

再如临床实验室检验中,血脂的浓度、血糖的含量、血清中肌酸磷酸激酶浓度(IU)等也属于计量资料。

计量资料又可分为离散型和连续型资料两种。

离散型资料往往是一种计数,如每名儿童口腔中的龋齿个数、单位面积内细菌菌落的个数、显微镜下每个方格中的红细胞数。

这种计数只能是0和正整数,不可能是负数,也不会有小数点。

连续型资料,理论上在任何两个数值之间都会有无穷多个数据,如身高,在175厘米与176厘米之间理论上存在无穷多个数据。

2.计数资料将观察单位按某种属性或类别分组,然后清点各组观察单位的个数所得的资料称为计数资料(enumeration data)。

常用统计方法的应用

常用统计方法的应用

关键的少数看三点:
1、看图形:关键问题比例高; 2、看目标:对目标影响大; 3、看实际能解决的问题(不可抗拒因素排除)。
举例
课题:降低静脉输液穿刺失败率
从已有统计报表中得到1-3月份共有128次穿刺失败,逐项统计穿刺失败的 种类和数量,形成了静脉输液穿刺失败调查表和排列图。 静脉输液穿刺失败调查表
课题名称举例
——提高静脉输液穿刺成功率;
——提高口腔溃疡治愈率;
——降低患者投诉率; ——缩短门诊患者就诊排队时间;
——降低复印纸消耗;
25
2、现状调查
目的:掌握问题的严重性, 为确定目标值提供依据。
现状调查应注意用数据说话:
◆ 收集数据要有客观性, 防止只收集对自己有利的数据。 ◆ 收集数据要有可比性, 改进后能反映出变化程度。 ◆ 收集数据的时间要有约束, 要收集最近时间的数据。 例:前面收集一年,后面三个月 前面按月收集,后面按天收集
注意事项:
1、应排出关键的少数和次要的多数,否则重新排列。 2、关键少数项目应是小组有能力解决的突出问题, 否则应去掉,重新进行排列。 3、纵坐标频数可以用“件数”、“金额”等表示,但对应 各项目的度量单位必须一致。 4、取样数量不易太少,至少应有50个数据 5、排列图项目一般不少于3项,最多不宜超过8项。当 少于3项时,可用简易图表代替(如饼分图) 6、实施后,为检查措施效果,要重新画出排列图。
搜集到正确的有效信息,并做出精确的判断。
什么是
环,是美国质量管理专家戴明博士提出的,它 是全面质量管理所应遵循的科学程序。全面质量管理活动的全部过程, 就是质量计划的制订和组织实现的过程,这个过程就是按照PDCA循 环,不停顿地周而复始地运转的。
A:处 置 C:检查

统计分析方法有哪几种

统计分析方法有哪几种

统计分析方法有哪几种
1. 描述性统计分析:通过计算和描述数据的集中趋势、离散程度、分布形状等指标,对数据进行概括和描述。

2. 探索性数据分析(EDA):通过可视化工具和统计方法,
对数据进行探索,发现数据内在的规律和趋势,并提取出有用的信息。

3. 相关分析:用于探究两个或多个变量之间的相关性。

常用的方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等。

4. 回归分析:通过建立模型,分析自变量和因变量之间的关系,预测因变量的值。

常用的回归分析方法包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。

5. 方差分析:用于比较不同组之间的均值是否存在显著差异。

常用的方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析等。

6. t检验:用于比较两个样本均值是否存在显著差异。

常用的
t检验方法包括独立样本t检验、配对样本t检验等。

7. 非参数检验:用于比较两个或多个样本之间的差异,不需要对总体分布进行假设。

常用的非参数检验方法包括Wilcoxon
符号秩检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。

8. 主成分分析:将多个相关变量转换为少数几个无关变量,用于降维和分析数据中的主要特征。

9. 聚类分析:将相似的观测对象归类到同一组,用于寻找数据的内在结构和模式。

10. 时间序列分析:用于研究时间上的变化模式和趋势。

常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、自相关函数、移动平均模型等。

常用的几种质量管理统计方法(QC7手法实例)

常用的几种质量管理统计方法(QC7手法实例)

常用的几种质量管理统计方法统计方法是一种科学的方法,其理论基础是数理统计学,它是以概率论为基础的一门数分支。

广泛应用于各个领域,包括质量管理领域。

人们为了解决实践中出现的各种质量问题,往往先搜集各种数据,然后,对数据归纳加工整理,对比分析,由表及里,去粗取精,去伪存真,找出其中的统计规律,对症下药问题才能迎刃而解。

这一切都须运用科学的统计方法。

全面质量管理的基础要求之一,是尊重客观事实,一切凭数据说话。

因此,统计方法是质量管理不可缺少的得力工具,通过对产品质量形成全过程数据的收集、分析和使用,有助于预防质量缺陷、维持合格质量、达到质量的不断改进所以,对所有企业而言,统计方法的应用都是需要的,只是应用的程度不同而已。

这里有两点必须加为说明:第一,统计方法对所有企业虽然都是需要的,但并不是不分企业类型、产品性质,强求使用某些统一的统计方法。

各企业应根据自身的实际需要,规定适用的统计技术的选定程序。

第二,统计方法是一种帮助企业搞好质量管理的工具,可借助它揭示质量形成的客观规律,找出质量问题的症结所在,至于能否实现质量突破,尚有待于进一步采取有效的改进措施。

因此不能误认为应用了几种质量管理统计方法就是全面质量管理。

本章对企业生产过程中最常用的几种统计方法介绍如下:第一节排列图一、什么是排列图排列图是寻找主要质量问题或寻找影响质量的主要原因的一种有效的统计方法。

排列图由两个纵坐标(项目、因素)、几个从左到右,由高向低,按顺序依次排列的长方块(问题项目)和一条累计百分比曲线(帕累托曲线)所组成,它的基本图形见图7-1。

在生产中即使是同一批次的产品,其质量也不可能是完全一致的,由于受多种原因的影响,会出现不同的质量问题为了辨别质量问题的主次要性及影响这些问题的主次原因,排列图应用“关键的少数,次要的多数”的原理,可抓住主要矛盾,集中加以解决,取得事半功倍的效果。

二、排列图的绘制1.采集数据采集一段时期内的质量问题数据,并按问题的不同项目进行分类。

13种常见的统计分布

13种常见的统计分布

9
属性
F分布 F Distribution
连续型分布 用于方差的齐性检验和方差分析
理解
10
属性
Γ分布 Γ Distribution or Gamma Distribution
连续型分布 正偏态分布,常用于正偏态分布的拟合
11
属性
圆形分布 Circular Distribution
离散型分布 用于产品质量检测及流行病学
应用 条件
描述了由有限个物件中抽出 n个物件,成功抽出指定种类 的物件的次数(不归还) 在产品质量的不放回抽检中,若N件产品中有M件次品, 抽检n件时所得次品数X=k,则P(X=k)=C(k M)·C(n-k N-M)/C(n N), C(a b)为古典概型的组合形式,a为 下限,b为上限
4
属性
Poisson分布 Poisson Distribution
离散型分布 研究稀有事件 (即小概率)的频数分布
单位时间内某事件发生次数的分布,如细菌、血细胞等单
应用
位面积内计数结果的分布 人群中某些发病率很低的传染病、某些恶性肿瘤的患病数 放射医学中放射性核素计数的数据处理 某些疾病的地区或家庭聚焦性
2
属性
负二项分布 Negative Binomial Distribution
离散型分布 用于昆虫学、寄生虫学、微生物学及流行病学
应用 条件
实验包含一系列独立的实验 每个实验都有成功、失败两种结果 成功的概率是恒定的 实验持续到r次成功,r可以为任意正数
3
属性
超几何分布 Hypergeometric Distribution
5
属性
均匀分布 Uniform Distribution

学习笔记(多元统计方法及应用)

学习笔记(多元统计方法及应用)

多元统计方法及应用概述数据预处理数据分析与处理数据描述性分析1、多元统计的研究对象:针对工程实践中收集的随机数据,采用定量的方法将隐藏在原始数据中的信息提炼出来,找出其中隐含的内在规律。

可以认为多元统计的主要工作是寻找原始数据的内在规律。

具体开展的时候有很多数据处理的方法。

2、主要内容:数据预处理、回归分析、趋势面分析、聚类分析、判别分析、降维技术(主成分分析、因子分析、相关分析)。

3、回归分析:研究随机变量之间的相关关系。

趋势面分析:定量地研究事物在大范围上的变化规律,也可说是研究事物的变化趋势以及事物在局部范围的特殊性。

聚类分析:采用距离统计量作为分类的依据,将样本聚合成一类。

判别分析:判别分析就是要根据“总体”的已知知识和对待判样品的某些特征指标值,去判断样品应归属于哪一个“总体”。

主成分分析:研究如何将多个特征变量综合成少数几个变量的一种统计方法。

因子分析:因子分析是主成分分析的进一步发展,是一种很好的降维技术,它是用较少个数的公共因子的线性函数和特定因子之和来表达原来观测的每个变量,以便达到合理地解释存在于原始变量间的相关性和简化变量的个数的目的。

4、数理统计学是研究收集数据、分析数据并据以对所研究的问题作出一定的结论的科学和艺术。

多元统计中的原理方法对高等数学、线形代数、概率论与数理统计的综合程度很高。

5、数据是信息的载体。

数据分析方法就是分析和处理数据的理论与方法,从中获得有用的信息(规律)。

从这个意义上讲,数据分析不存在固定的解决方法,分析的目的和分析的方法不同,会从同一数据中发掘出各种有用信息。

数据分析与处理的研究内容:采用定量的方法对原始数据进行分析和处理,提取数据中可能蕴含的信息,揭示事物可能存在的规律性。

6、数据预处理包括定性数据定量化和归一化处理。

数据归“1”化处理包括变量的标准化、变量的正规化和变量的规格化。

变量的标准化设有n 个样品,m 个特征变量,设第i 个样品,第j 个变量的观测值为:由此可构成一个n ×m 阶矩阵为:将上式中每个变量 根据以下公式变换,称为标准化: 式中:标准化后变量的平均值为0,标准离差为1。

统计技术归类

统计技术归类
10直方图
直方图是用一系列等宽不等高的长方形不间断的排列在一起的 图形,其宽度表示数据间隔范围,高度表示在此范围内数据出 现的频数,高低不同的变化形态描述了数据的分布情况。
直方图表达了过程的质量信息:
——直方图的形状和位置表明过程质量的分布情况
——直方图的形状和位置与质量的要求范围比较可以估计不合 格品率情况。
从总体抽取的一部分个体叫样本。样本中所含个体的多少叫样 本量。
7用样本的典型数据特性来描述数据的分布情况
一组数据有两个特征值,一是分布的中心位置,二是分布的离 散程度。
8标准差s
标准差s的值小,表示数据的离散程度小;反之,标准差s的值 大,表示数据的离散程度大。
9极差R
极差R的值小,表示数据的离散程度小,反之,极差R的值大, 表示数据的离散程度大。
⑥更多的根据实践经验,而不是单纯依靠数理统计学来确定批 量与样本之间的关系。对于从大批量产品中抽取随机样本的困 难和错判为接收或拒收的一大批产品带来的严重后果,给予了 足够的重视。
(2)设计抽样表的目的及其适用场合
设计抽样表的目的是:
——调整检验的严格程度,促使生产方改进和提高产品质量
——使用方可按质量的好坏选择供方
PC=6。
2过程能力指数Cp
Cp=标准要求/过程能力=T/6。
3根据Cp大小判断状态,采取措施(重要,表6-1)主要比较 为:
大于1.67,过程能力非常充足
在1.67和1.33之间,过程能力充足,
在1.33和1之间,过程能力尚可
在1和0.67之间,过程能力不足
小于0.67,过程能力严重不足。
4实际过程能力指数Cpk
B类不合格:单位产品的重要特性不符合规定,或单位产品的 质量特性严重不符合规定,称为B类不合格;

统计学知识点(完整)

统计学知识点(完整)

基本统计方法第一章 概论1. 总体(Population ):根据研究目的确定的同质对象的全体(集合);样本(Sample):从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象.2。

参数(Parameter ):反映总体特征的统计指标,如总体均数、标准差等,用希腊字母表示,是固定的常数;统计量(Statistic):反映样本特征的统计指标,如样本均数、标准差等,采用拉丁字字母表示,是在参数附近波动的随机变量.3. 统计资料分类:定量(计量)资料、定性(计数)资料、等级资料。

第二章 计量资料统计描述1。

集中趋势:均数(算术、几何)、中位数、众数2. 离散趋势:极差、四分位间距(QR =P 75—P 25)、标准差(或方差)、变异系数(CV )3。

正态分布特征:①X 轴上方关于X =μ对称的钟形曲线;②X =μ时,f (X)取得最大值;③有两个参数,位置参数μ和形态参数σ;④曲线下面积为1,区间μ±σ的面积为68。

27%,区间μ±1。

96σ的面积为95.00%,区间μ±2。

58σ的面积为99。

00%。

4。

医学参考值范围的制定方法:正态近似法:/2X u S α±;百分位数法:P 2。

5-P 97。

5。

第三章 总体均数估计和假设检验1。

抽样误差(Sampling Error ):由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异.抽样误差不可避免,产生的根本原因是生物个体的变异性。

2. 均数的标准误(Standard error of Mean , SEM ):样本均数的标准差,计算公式:/X σσ=,说明抽样误差的大小。

3. 降低抽样误差的途径有:①通过增加样本含量n ;②通过设计减少S 。

4. t 分布特征:①单峰分布,以0为中心,左右对称;②形态取决于自由度ν,ν越小,t 值越分散,t 分布的峰部越矮而尾部翘得越高; ③当ν逼近∞,X S 逼近X σ, t 分布逼近u 分布,故标准正态分布是t 分布的特例。

常用统计量及其应用

常用统计量及其应用

第四章 常用统计量及其应用第一节 平均数与标准差的概念一、平均数反映一组性质相同的观测值的平均水平或集中趋势的统计量,其数学定义为nx 1=∑=ni ix1平均数在一定程度上代表一组数据的整体水平,体育工作中,常用这一概念来反映事物的某些特征。

例如,某中学的体育平均达标率,学生的平均身高,年龄某地区高考体育加试平均分数等等。

二、标准差样本平均数描述数据的集中趋势,反映样本数据的平均水平。

但是,平均数对整体的代表性是有条件的。

例如,吉斯莫先生经营一家工厂,规模不大,现欲招聘一名工人,汤姆先生参加面试,老板告诉他,本厂全体人员的工资入平均每人每周300元,汤姆一听,欣然接受,上班一天后,来找老板,声称受骗,老板算了一笔帐,汤姆听了无话可说。

平均工资 300元/周说明:该厂平均工资尽管较高,但由于各个工资相差太大,平均数对整体的代表性较差。

这就说明在实际应用中,仅有平均数是不够的,还要考虑到数据的离散程度。

在数据相对比较集中时,平均数才具有代表性。

反映样本离散程度的统计量,称之为标准差设样本观测值为21,x x …,n x 平均数为x ,看看如何来定量计算标准差? 样本的离散程度自然是相对平均数x 而言的为此构造出)(1x x i ni -∑=但上式各项有正有负,正负抵消)(1x x i ni -∑==0所以要反映离散程度的大小可以让上式各项加以绝对值或求平方,但带绝对值后不便于处理,所以,选择后者从而有21)(x x i ni -∑=上式与样本含量的大小有关,所以,求平均的n121)(x x i ni -∑=在实际应用中,上式对总体离散程度的估计往往偏小若以自由度(1-n )代替n ,则是无偏的因此,构造221ˆ)(11s x x n in i =--∑= 上式中2s 称为样本方差,还原成原来的量纲 则有21)(11x x n S i ni --=∑= S 称为标准差,反映样本的离散程度。

结束语:样本平均数反映样本数据的整体水平,但是要结合标准差,标准差反映样本数据的离散程度对于运动成绩,表现为成绩的稳定性。

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一parameter test
numerical data
1.Z:independence,normality,homogeneity
used in variance of population is known,or sample size is large(n>50,n1+n2>60)
2.t:independence,normality,homogeneity(INH)
used in variance of population is unknown,or sample sizw is small
one sample
two independent sample
paired sample
(df=n-1)
3.ANOV A(F test):INH
used in comparison of more than two means of groups.
pletely randomized design(df of error =N-g)
b.randomized block design(df of error=(g-1)(k-1))
tin square design
(b and c can control confounding factors)
further:want to know which pairwise groups have significant difference
a.SNKq unplaned comparison
b.Dunnett t:planed comparison
c.LSDt:compare choosen two groups
categorical data
chi square test:usd in
a.how closely an observed distribution matches expected distribution(goodness of fit)
b.whether two variables are independent
c.whether the difference of proportion is significant
1.fourfold table df=1
n≥40,E≥5:pearson chi square test
1≤E<5:Yate's continuity correction
n<40:fisher's exact test
2.paired fourfold table
b+c<40:continuity correction
used in:to same objects,different methods
3.R*C table :df=(r-1)(c-1)
cell numbers of E<5 more than 1/5,use fisher's exact test
phi coefficient ,cramer's V,contigency coefficient are the measures of association for two categorical variables
二.non parameter test
1.wilcoxon signed rank test :used in paired sample and one sample ,when they do not satisfy the condition of parameter test.(statistics:T-,T+任选)
当n大于50无法查表时,T~N(n(n+1)/4,n(n+1)(2n+1)/24)
且当n不足够大时,需要continuity correction
当秩次重复超过1/5时,Zc
2.wilcoxon test for two independent sample:混合编秩,分别求和(T1,T2,选n较小者的T)
3.rank sum test for ordinal data.对于单向有序,选用行列表检验时无法得出疗效差别时
4.K-W test for :the number of groups more than two(statistics:H)
三.regression
1.simple linear regression :used in analysis of the influence of explanatory variable(independent variable) to the outcome variable(dependent variable)
a.X,Y are numerical data
b.X,Y have linear relationship
c.Y are nomal distribution for each given X
d.observations are independence
e.equal variance
(line)
几个概念:
linear regression model
coefficience of determinationR^2
residual
residual standard deviation
residual plot(residual analysis)
2.multiple linear regression:对Y的条件和simple linear regression一样,X可以是numerical data,binary data,ordinal data
几个概念:
opimum subset regression
stepwise regression
adjust R^2
dummy variable
3.logistic regression:Y is binary data,X is numerical,binary,ordinal ed to find the etiology of diseases,because the coefficient of logistic regression β has relationship with OR 概念:
maximum likelihood function
四correlation
1.linear correlation:pearson correlation analysis
要求XY服从双变量正态分布(binariate normal distribution X,Y,e~N),才能用tr进行假设检验估计总体相关系数(且tr=tb,df=n-2)
2.rank correlation:spearman correlation
XY不服从双变量正太分布时
3.association of two categorical variables
phi coefficient
cramer v
continuity coefficient。

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