2统计描述(集中趋势的描述)
研究生统计学 集中和离散趋势的描述
从频数分布可见 大多数观察值集 中在小值一端, 102名患者中有 79.41%的人的 发铜值在10μg/g 以下,呈正偏态 分布。
102名男性脑卒中患者发铜分布
发铜(μg/g) 2~ 4~ 6~ 8~ 10~ 12~ 14~ 16~ 18~ 20~ 22~ 24~ 26~ 合计
频数 3 9 38 31 6 5 2 1 2 1 1 2 1
所在组的频数
Px
L
i (n
x% fL) fm
(nx%fL) i; fm位数应用
• 确定医学参考值范围 (reference range): 如95%参考值范围=P97.5-P2.5; 表示有95%正常个体的测量值在此范围。
• 中位数M与四分位数间距一起使用,描述偏 态分布资料的特征。
Glg 1
flfg Xl
g 1
flg X n
X可为单个对数值或组中值
某医院神经科用火焰原子吸收光谱法测定了102名男性脑 卒中患者头发中微量元素铜(Cu)的含量(μg/g),资 料如下,求平均含量。
2.3 5.7 6.7 7.2 7.7 8.4 9.1 9.6 12.6 25.2 3.3 6.1 6.7 7.2 7.8 8.5 9.1 9.8 12.8 25.6 3.4 6.2 6.8 7.3 7.8 8.6 9.2 9.8 13.4 26.4 4.0 6.3 6.8 7.4 7.8 8.6 9.3 9.9 13.8 4.1 6.3 6.9 7.5 7.8 8.7 9.4 10.1 15.3 4.2 6.4 7.0 7.5 7.9 8.7 9.4 10.2 15.6 4.4 6.5 7.1 7.5 8.0 8.8 9.4 10.6 17.4 5.1 6.5 7.1 7.6 8.1 8.8 9.5 10.9 18.5 5.4 6.5 7.1 7.6 8.2 8.9 9.6 11.0 18.7 5.5 6.5 7.1 7.6 8.3 9.0 9.6 11.6 20.3 5.7 6.7 7.1 7.6 8.3 9.0 9.6 12.5 23.2
统计描述与统计推断
统计描述与统计推断统计的主要工作就是对统计数据进行统计描述和统计推断。
统计描述是统计分析的最基本内容,是指应用统计指标、统计表、统计图等方法,对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述;而统计推断是指通过抽样等方式进行样本估计总体特征的过程,包括参数估计和假设检验两项内容。
(一)统计描述1.计量资料的统计描述计量资料的统计描述主要通过编制频数分布表、计算集中趋势指标和离散趁势指标以及统计图表来进行。
(1)集中趋势。
指频数表中频数分布表现为频数向某一位置集中的趋势。
集中趋势的描述指标:1)算术平均数。
直接法:x为观察值,n为个数加权法又称频数表法,适用于频数表资料,当观察例数较多时用。
f为各组段的频数。
2)几何平均数(geometric mean)。
几何平均数用符号G表示。
用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数学上的平均水平。
直接法:加权法又称频数表法,当观察例数n较大时,可先编制频数分布表,用此法算几何平均数:3)百分位数(percentile )与中位数(median )。
百分位数是一种位置坐标,用符号x P 表示常用的百分位数有 2.5P 、5P 、50P 、75P 、95P 、97.5P 等,其中25P 、50P 、75P 又称为四分位数。
百分位数常用于描述一组观察值在某百分位置上的水平,多个百分位结合使用,可更全面地描述资料的分布特征。
中位数是一个特定的百分位数即50P ,用符号M 表示。
把一组观察值按从小到大(或从大到小)的次序排列,位置居于最中央的那个数据就是中位数。
中位数也是反映频数分布集中位置的统计指标,但它只由所处中间位置的部分变量值计算所得,不能反映所有数值的变化,故中位数缺乏敏感性。
中位数理论上可以用于任何分布类型的资料,但实践中常用于偏态分布资料和分布两端无确定值的资料。
其计算方法有直接法和频数表法两种。
直接法:当观察例数n 不大时,此法常用,先将观察值按大小次序排列,选用下列公式求M 。
集中趋势的描述概念
集中趋势的描述概念集中趋势是统计学中用来描述一组数据中心位置的概念。
它是指数据的分布中心或数据点的集中度,常用来衡量数据的平均值、中位数和众数等。
通过集中趋势的描述,我们可以了解数据分布的特征,并于其他数据进行比较。
在统计分析中,常用的集中趋势描述概念包括平均值、中位数和众数。
首先,平均值是一组数据的算术平均数,通常用于衡量数据的集中度。
平均值是将所有数据求和后再除以数据的数量,反映了数据的总体平均水平。
平均值具有很好的性质,如可加性、线性性等,因此广泛应用于各个领域的数据分析中。
其次,中位数是将一组数据按照大小排序后,处于中间位置的数值。
中位数在统计学中也被称为第二四分位数,即将数据分为两部分,中位数将两部分的个数均分。
中位数对于一组数据来说,不会受到极端值的影响,所以适用于非正态分布甚至存在极端值的数据分析。
另外,众数是一组数据中出现频率最高的数值。
众数可以是一个或多个,如果有多个众数,则称为多峰分布。
众数对于数据集中区域的描述有一定的意义,但对于数据的分布形态呈现并不全面,所以常常需要众数与其他集中趋势指标同时使用。
以上是常见的集中趋势描述概念,它们在描述数据集整体特征时,各自有不同的适用场景。
此外,除了平均值、中位数和众数以外,还有一些其他的集中趋势描述方法。
一种是加权平均数,它是将每个数据点乘以一个权重因子后相加,再除以所有权重因子的总和。
加权平均数常用于对不同指标进行综合评价的场景,用权重因子来反映各个指标的重要程度。
还有一种是分位数,它是将一组数据按照大小排序后,分成几个相等的部分,每个部分的数值称为分位数。
常见的分位数有四分位数(将数据分为四部分)、十分位数(将数据分为十部分)等,用于描述数据的集中趋势和离散程度。
总而言之,集中趋势描述概念是用来衡量一组数据的中心位置的统计学方法。
平均值、中位数和众数是常见的集中趋势描述指标,但在实际应用中,根据数据的分布形态和分析目的,选择合适的集中趋势指标是必要的。
集中趋势的分析方法
集中趋势的分析方法
集中趋势分析方法是统计学中一种描述数据中心位置的方法。
主要有以下几种分析方法:
1. 平均数:常用的集中趋势分析方法是计算数据的平均数。
平均数是所有观察值的总和除以观察值的个数,可以较好地代表数据的中心位置。
2. 中位数:中位数是将数据按照大小排序后位于中间位置的数值。
与平均数不同,中位数不受极端值的影响,更能反映数据的集中趋势。
3. 众数:众数是数据中出现次数最多的数值。
众数适用于离散数据,可以告诉我们最常见的数值是多少。
4. 四分位数:四分位数将数据按照大小排序后分为四个等份,其中第一四分位数(Q1)是将数据分为四个部分后第一个部分的中位数,中位数是第二四分位数(Q2),第三四分位数(Q3)是将数据分为四个部分后第三个部分的中位数。
四分位数可以观察数据在不同部分的分布情况,判断数据的离散程度。
这些集中趋势分析方法可以根据数据的特点和研究目的来选择使用。
同时,对于不同类型的数据(例如连续数据和离散数据),也可以选择不同的集中趋势分析方法来描述数据的中心位置。
选择适当的统计量描述一组数据的集中趋势
补充练习
1、某公司销售部有营销人员15人,销售部为了制定某 种商品的月销售额,统计了者15人某月的销售量如下:
每人销售件数 1800 510 250 210 150 120
人数
1 13 5 32
(1)求者15人营销人员该月销售量的平均数、中位数 和众数;平均数为320件,中位数为210件,众数为210件
平均数?中位数?众数?还是方差?标准差?
⑴这15名工人生产的机器零件的平均数是:约—1—0—.1个—; ⑵这15名工人生产的机器零件的中位数是:——9个——; ⑶这15名工人生产的机器零件的众数是:——8个——;
现在你确定的“定额”是————个?说说你的想法!
注意!在实际情景中,车间管理者在决策时可
涿州市孙庄中学 孙少奇
算术平均数的定义:
一般地,对于n个数 x1, x2,, xn
x
1 n
(
x1
x2
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
xn
)
x
x1f1
x2f2 xnfk f1+ f2+fk
(1)中位数与数据的排列位置有关,当 一组数据中的 个别数据相差较大时, 可用中位数来描述这组数据的集中趋势;
(2)计算方法:将一组数据按一定的顺序
排列起来,处于最中间位置的一个数 (或两个数的平均数);
众数是对各数据出现频数的考察, 其大小只与数据中部分数据有关,它可 能是其中的一个数或多个数;
平均数、中位数、众数 是描述一组数据集中程度的统计量。
平均数、中位数、众数是描述一组数据 集中程度的统计量;
例:工厂有15名工人,某一天他们生产的机器零件 个数统计如下:
生产零件的个数 (个)
第二章 集中趋势的统计描述
1.集中趋势(central tendency):平均水 平,向中间集中,中等数据的人数最多。 2.离散趋势(tendency dispersion):变 异水平,即随着红细胞数测量值逐渐变大 或变小,人数越来越少,向两端分散。
频数表的主要用途
1.作为陈述资料的形式,可以替代繁杂的原始资料, 便于进一步分析 2.便于观察数据的分布类型 3.便于发现资料中某些远离群体的特大或特小的 可疑值
xi x1 x2 xn x n n
例2.1 见书P10
式(2-1)
加权法
适用条件:当无原始数据或观察例数很多又 缺乏计算机及统计软件时,若用直接法很 容易出错,可以用加权法处理。
f i X i f1 X 1 f 2 X 2 f n X n x f i f1 f 2 f n
x
二、特征: ∑(X-
x )=0
估计误差之和为0。
三、适用资料类型: 1.描述正态分布和近似正态分布资料集中 趋势的最好指标。 2. 适用于大多数正常人的生理、生化指标。 四、计算方法:
1.直接法
2.加权法
直接法
适用条件: 当观察例数不多时,或观察例数虽然 很多,但有计算机及统计软件,宜选择直接法。
0 .0 15 0 .0 14 0 .0 13 0 .0 12 0 .0 11 0 .0 10 00 9. 00 8. 00 7. 00 6. 00 5. 00 4. 00 3. 00 2. 00 1. 00 0.
400
300
200
100
0
TG
对数据的描述指标也分为两类: 1. 描述集中趋势(central tendency)或 平均水平的指标。 2. 描述离散趋势(tendency dispersion) 或变异水平的指标。
集中趋势的统计描述
集中趋势的统计描述练习题一、单项选择题1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值,描述其集中趋势适用的统计指标是A. 中位数B. 几何均数C. 均数D. 95P百分位数E. 频数分布2. 算术均数与中位数相比,其特点是A.不易受极端值的影响B.能充分利用数据的信息C.抽样误差较大D.更适用于偏态分布资料E.更适用于分布不明确资料3. 一组原始数据呈正偏态分布,其数据的特点是***正的反而小!A. 数值离散度较小B. 数值离散度较大C. 数值分布偏向较大一侧D. 数值分布偏向较小一侧E. 数值分布不均匀4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是A.化为计数资料 B. 便于计算C. 形象描述数据的特点D. 为了能够更精确地检验E. 提供数据和描述数据的分布特征5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为1:20、1:40、1:80、1:80、1:160、1:320,求平均滴度应选用的指标是A. 均数B. 几何均数C. 中位数D. 百分位数E. 倒数的均数答案: A B D E B二、计算与分析1. 现测得10名乳腺癌患者化疗后血液尿素氮的含量(mmol/L)分别为3.43,2.96,4.43,3.03,4.53,5.25,5.64,3.82,4.28,5.25,试计算其均数和中位数。
[参考答案]3.43+2.96+4.43+3.03+4.53+5.25+5.64+3.82+4.28+5.25X==4.26 (mmol/L)104.28+4.43M==4.36(m m o l/L)22. 某地100例30-40岁健康男子血清总胆固醇值(mg/dl)测定结果如下:202 165 199 234 200 213 155 168 189 170 188 168 184 147 219 174 130 183 178 174228 156 171 199 185 195 230 232 191 210 195 165 178 172 124 150 211 177 184 149159 149 160 142 210 142 185 146 223 176 241 164 197 174 172 189 174 173 205224221 184 177 161 192 181 175 178 172 136 222 113 161 131 170 138 248 153 165 182234 161 169 221 147 209 207 164 147 210 182 183 206 209 201 149 174 253 252 156(1)编制频数分布表并画出直方图;(2)根据频数表计算均值和中位数,并说明用哪一个指标比较合适;(3)计算百分位数5P、25P 、75P 和95P 。
卫生统计学--集中趋势的统计描述(第一节 频数分布)
脉搏组段
(1) 56~ 59~ 62~ 65~ 68~ 71~ 74~ 77~ 80~ 83~85
合计
组中值(Xi)
(2)
57.5 60.5 63.5 66.5 69.5 72.5 75.5 78.5 81.5 84.5
频数, fi (3)
2 5 12 15 25 26 19 15 10 1
N=∑f 130
料,特别是服从对数正态分布资料
第二节 集中趋势的描述
(三) 中位数 11个大鼠存活天数:
4,10,7,50,3,15,2,9,13,60, 70 平均存活天数? 1、中位数(median)
第二章 集中趋势的 统计描述
第一节 频数分布
第一节 频数分布
一、数值变量的频数分布 1、频数:即变量值的个数 2、频数表:同时列出观察指标的可能取值区间
及其在各区间出现的频数。 3、频数分布通常用频数分布表和频数分布图来
表示。 注意:了解频数分布是分析资料的第一步。 (一)频数分布表(frequency table)
之间,尤以组段的人数71~(次/分)最多。 且上下组段的频数分布基本对称。
3.便于发现一些特大或特小的可疑值
组段
频数 f
(1)
(2)
2.30~
12.60~02.90~03.20~
0
3.50~
17
3.80~
20
4.10~
17
4.40~
12
4.70~
9
5.00~
0
5.30~
0
5.60~5.90
8
合计
图 2-1 130 名 正 常 成 年 男 子脉搏的 频 数 分 布
第一节 频数分布
集中趋势的描述
集中趋势的描述
集中量数也称平均的数,是代表一组数据典型水平或集中趋势的统计量。
常用的集中量数包括算术平均数、加权平均数、几何平均数、中位数、众数等,它们的作用都是度量次数分布的集中趋势。
集中量数的计算是教育科学研究中处理数据的重要方法。
算术平均数是所有数据的总和除以总次数(频数)的商,简称为算术平均数,或均数、均值。
加权算术平均数是具有不同比重的数据(或平均数)的算术平均数。
比重也称为权重,数据的权重反映了该变量在总体中的相对重要性,每种变量的权重的确定与一定的理论经验或变量在总体中的比重有关。
依据各个数据的重要性系数(即权重)进行相乘后再相加求和,就是加权和。
加权和与所有权重之和的比等于加权算术平均数。
中数也称为中位数,指位于数据顺序排列正中间位置的那个数。
众数有两种定义方法:理论众数、粗略众数。
理论众数是指与次数分布曲线最高点相对应的横坐标上的一点;粗略众数是指一组数据中次数出现最多的那个数。
几何平均数又叫对数平均数,可以将几何平均数看作算术平均值的一种特例或变形。
简述数据的基本统计描述
简述数据的基本统计描述数据的基本统计描述是对数据集中的各项指标进行概括和描述的方法。
通过数据的基本统计描述,我们可以了解数据的集中趋势、离散程度、分布形态等重要特征,从而更好地理解数据的含义和规律。
一、数据的集中趋势数据的集中趋势是指数据分布的中心位置,常用的统计量有均值、中位数和众数。
均值是将所有数据求和后除以数据个数得到的平均值,是最常用的衡量数据集中趋势的指标。
中位数是将数据按大小顺序排列后,位于中间位置的数值,可以反映出数据的中心位置。
众数是出现次数最多的数值,可以反映出数据的典型值。
二、数据的离散程度数据的离散程度是指数据分布的分散程度,常用的统计量有极差、方差和标准差。
极差是最大值与最小值之间的差值,可以反映出数据的全局离散程度。
方差是每个数据与均值之差的平方的平均值,可以反映出数据的整体离散程度。
标准差是方差的平方根,它与原始数据具有相同的量纲,可以更好地描述数据的离散程度。
三、数据的分布形态数据的分布形态是指数据的分布形状,常用的统计量有偏度和峰度。
偏度描述了数据分布的对称性,正偏表示数据右侧尾部较长,负偏表示数据左侧尾部较长,偏度为0表示数据分布对称。
峰度描述了数据分布的尖峰程度,正峰表示数据分布较为集中,负峰表示数据分布较为平坦,峰度为0表示数据分布与正态分布相似。
通过对数据的基本统计描述,我们可以对数据集的整体情况有一个直观的了解。
例如,对于一组身高数据,我们可以通过均值来了解平均身高,通过中位数来了解身高的中心位置,通过标准差来了解身高的离散程度,通过偏度和峰度来了解身高的分布形态。
这些统计量可以帮助我们更好地理解数据的特征,从而做出更准确的分析和决策。
在实际应用中,数据的基本统计描述非常重要。
例如,在市场调研中,我们可以通过对消费者收入数据的基本统计描述,了解消费者的收入水平分布和集中趋势,从而制定更精准的营销策略。
在财务分析中,我们可以通过对企业利润数据的基本统计描述,了解企业盈利能力的分布和离散程度,从而评估企业的经营状况和风险水平。
集中趋势的统计描述
正态曲线下面积的分布规律
曲线下横轴上的总面积为100%或1。 下面是应用较多的三个区间的面积分布规 律。 (1)正态分布区间(-,+)下的面积,即 范围的面积占总面积为68.27%; (2)正态分布区间(-1.96,+1.96),即 1.96范围的面积占总面积为95.00%; (3)正态分布区间(-2.58,+2.58),即 2.58范围的面积为99.00%。(如图1-2)
式中,Σ是求和的符号 。
例题
例 14-1 10名12岁男孩身高(cm)分别为 125.5,126.0,127.0,128.5,147.0, 131.0,132.0,141.5.0,122.5,140.0。 求平均数。
X X n 125.5 126 ... 122.5 140 132.1 10
二、四分位间距
(inter-quartile range)
四分位间距是两个特定的百分位数之 差,即第75百分数P75(上四分位数QU)和 第25百分位数P25(下四分位数QL)之差, 用Q表示,适用于任何分布的计量资料, 尤其适用于偏态分布的资料.
Q= QU - QL
四分位间距比全距稳定,但仍然未 考虑到每个观察值的变异。
[例1-6]调查某地107名正常人尿铅含量 (mg/L)结果列于下表,计算中位数: 本例,第3组的累计频数为65,超过n/2= 53.5,即第3组为本组。
i n 4 107 M L fL 29 36 10.41(m g/ L) f2 65 2
(四)百分位数(percentile)
百分位数是一种位置指标,用PX表示。 百分位数是一个有序数列百等分的 分割值。第50百分位数(P50)也就是中位 数,中位数是一个特定的百分位数。 计算百分位数的计算公式为:
统计简答题
1.简述描述一组资料的集中趋势和离散趋势的指标。
集中趋势和离散趋势是定量资料中总体分布的两个重要指标。
(1)描述集中趋势的统计指标:平均数(算术均数、几何均数和中位数)、百分位数(是一种位置参数,用于确定医学参考值范围,P50就是中位数)、众数。
算术均数:适用于对称分布资料,特别是正态分布资料或近似正态分布资料;几何均数:对数正态分布资料(频率图一般呈正偏峰分布)、等比数列;中位数:适用于各种分布的资料,特别是偏峰分布资料,也可用于分布末端无确定值得资料。
描述离散趋势的指标:极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。
四分位数间距:适用于各种分布的资料,特别是偏峰分布资料,常把中位数和四分位数间距结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势。
方差和标准差:都适用于对称分布资料,特别对正态分布资料或近似正态分布资料,常把均数和标准差结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势;变异系数:主要用于量纲不同时,或均数相差较大时变量间变异程度的比较2.举例说明变异系数适用于哪两种形式的资料,作变异程度的比较?度量衡单位不同的多组资料的变异度的比较。
例如,欲比较身高和体重何者变异度大,由于度量衡单位不同,不能直接用标准差来比较,而应用变异系数比较。
3.试比较标准差和标准误的关系与区别。
区别:⑴标准差S:①意义:描述个体观察值变异程度的大小。
标准差小,均数对一组观察值得代表性好;②应用:与均数结合,用以描述个体观察值的分布范围,常用于医学参考值范围的估计;③与n的关系:n越大,S越趋于稳定;⑵标准误SX:①意义:描述样本均数变异程度及抽样误差的大小。
标准误小,用样本均数推断总体均数的可靠性大;②应用于均数结合,用以估计总体均数可能出现的范围以及对总体均数作假设检验;③与n的关系:n越大,SX越小。
联系:①都是描述变异程度的指标;②由SX=s/n-1可知,SX与S成正比。
n一定时,s 越大,SX越大。
4.简述应用相对数时的注意事项。
2.2 描述集中趋势的统计指标
表25 50例链球菌咽颊炎患者潜伏期(h)频率分布表
组中值(X0 ) (2)
频数(f) (3)
频率(%) (4)
累计频数(F) (5)
18
1
2
1
30
7
14
8
42
11
22
19
54
11
22
30
66
7
14
37
78
5
10
42
90
4
8
46
102
2
4
48
114
2
4
50
—
50
—
—
P50
=
48 +
12 (50´ 50%
1
120
fX 0
(4)=(2)(3) 7
27 66 104 180 340 513 378 276 200 108 29 2228
X
=
1´ 7 + 3´ 9 +L +1´ 29 1+ 3 +L+1
= 2228 = 18.57 120
6
2、几何均数(geometric mean,G)
适用于原始观察值分布不对称或观察值变化范围跨越多个数量级的 资料,但经对数转换后呈对称分布的变量,如服从对数正态分布的变量。
第二章 定量资料的统计描述
二、描述集中趋势的统计指标
描述集中趋势统计指标
1、算数均数(arithmetic mean) 2、几何均数(geometric mean,G) 3、中位数(median,M) 4、众数(mode)
2
1、 算术均数
简称均数(mean),适合描述对称分布资料的集中位置(也称为平 均水平)。直接法,计算公式为:
集中趋势和离散趋势的描述
n +1 ) 2
1 M = X n +X n ( +1) 2 (2) 2
例
7名病人患某病的潜伏期分别为 2,3,4,5,6,9,16 求其中位数。 求其中位数。 本例n=7,为奇数 本例n=7,为奇数 天,
M=X
7 +1 ( ) 2
= X 4 = 5(天)
例 8名患者食物中毒的潜伏期分别为 1,2,2,3,5,8,15,24 15, 求其中位数。 求其中位数。 本例n 本例n=8, 为偶数 小时, 小时,
12 P25 = 36 + (118 × 25% − 21) = 39.2 (天) 32
12 P75 = 60 + (118 × 75% − 77) = 67.7 (天) 18
离散变量百分位数
产后出血的产妇中平均有几次人工流产史? 例 产后出血的产妇中平均有几次人工流产史?
Valid Frequency
百分数: 为整数: (1)第5百分数:n=120, ×5% = 6,为整数: ) 百分数 , 120
1 1 P5 = X ( 6 ) + X ( 7 ) = (3 + 4) = 3.5( 天 ) 2 2
住院天数: 住院天数: 2 2 2 3 3 4 4 5 ⋯ 40 1 序 (2)第99百分位数: 99百分位数: 百分位数
40 42 45 号:1 2 3 4 5 6 7 8 9 ⋯ 117 118 119 120
120 × 99% = 118.8
带有小数,故取整后 带有小数,故取整后trunc(118.8)= 118 )
P = X (trunc(118.8)+1) = X (119) = 42(天) 99
4,数据的集中趋势及描述
四分位数
四分位数(Quartile),即统计学中,把所有数值由
小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置
的数值就是四分位数。
未分组数据:
N 1 下四分位数(QL)位置 = 4
( 3 N 1) 上四分位数(QL)位置 = 4
3N 上四分位数(QL)位置 = 4
1. 集中趋势的测度值之一,均值的另一种表现形式; 2. 易受极端值的影响,且受极小值的影响比受极大值的影响 更大; 3. 用于定比数据; 4. 不能用于定类数据和定序数据; 5.只要有一个标志值为0,就不能计算调和平均数; 6.当组距数列有开口组时,其组中值即使按相邻组距计算, 假定性也很大,这时的调和平均数的代表性很不可靠。
用中位数来表示现象的一般水平。
1. 2.
集中趋势的测度值之一; 排序后处于中间位置上的值;
50%
3. 不受极端值的影响; Me
50%
4. 主要用于定序数据,也可用数值型数据,但不能用于定 类数据;
5. 各变量值与中位数的离差绝对值之和最小,即
X
i 1
n
i
M d min
§2 算术平均数
(4)观测值与平均数的差的总和为零,即 ( X i X ) 0
i 1
n
(差的总和等于总和的差)
(5)观测值与任意常数c的离差平方和,不小于观 测值与平均数的离差平方和,即
2 ( X X ) min i i 1 n
(二)算术平均数的优缺点
1.集中趋势的测度值之一;(反应灵敏、简明易解、计算简便)
部标志值分成两个部分,一半标志值比它大,一
半标志值比它小,而且比它大的标志值个数和比 它小的标志值个数相等。
(一)中位数的求法
平均水平(集中趋势)的统计描述
平均水平(集中趋势)的统计描述统计描述是对数据集的基本特征进行总结和概括的过程。
其中,平均水平是统计描述的一个重要指标,用来表示数据集的集中趋势。
在本文中,我们将以2000字的篇幅探讨平均水平的统计描述。
平均水平是一个常见的统计量,指代数据集中的“平均值”。
平均值是将数据集中的所有值相加,然后除以数据个数得到的结果。
它是一种反映整体趋势的度量,能够提供关于数据集的中心位置的信息。
计算平均值的步骤相对简单,首先将所有的观测值相加,然后除以观测值的个数。
例如,假设我们有一个包含10个观测值的数据集,数据值分别为1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。
将这些值相加得到55,然后除以数据个数10,得到平均值为5.5。
平均值是一个重要的统计描述指标,它能够提供数据集的中心位置信息。
然而,平均值并不能反映出数据的全部特征。
有时候,数据集中存在异常值(极端值),这会对平均值产生较大的影响。
例如,如果一个数据集中有99个值都在0-1范围内,但存在一个异常值为1000,那么计算得到的平均值将会显著偏离数据集的整体特征。
为了更好地了解数据集的平均水平,我们可以使用更多的统计描述指标,如中位数、众数和四分位数。
中位数是指将数据集中的所有观测值按照从小到大的顺序排列,然后找到位于中间位置的值。
如果数据集的观测值个数为奇数,中位数就是位于中间位置的值;如果数据集的观测值个数为偶数,中位数可以通过将中间两个值相加再除以2来计算。
中位数具有一定的鲁棒性,它不会受到异常值的影响。
众数是指在数据集中出现次数最多的值。
它可以用来描述数据集的集中趋势,特别适用于离散型数据。
如果数据集中有多个值出现次数相同且都最多,那么这些值都可以被称为众数。
四分位数是将数据集按照从小到大的顺序排列后,分成四个等份的数值点。
其中,第一四分位数是将数据集平均分成四等份后,最靠近数据集最小值的一个数值点;第二四分位数是数据集的中位数,同时也是将数据集平均分成四等份后的两个分割点;第三四分位数是将数据集平均分成四等份后,最靠近数据集最大值的一个数值点。
集中趋势的描述
lgX 20.816
91.417 144.635 165.309 135.278 70.155 71.466
f
326
f lg X
698.976
加权几何平均数
例2.3 某医师使用胎盘浸液钩端螺旋体菌对326名农民接种两月后测得
血清IgG抗体滴度如下,计算平均抗体滴度。
2.3
中位数应用及偏态分布
中位数第二个特性: 对称分布时,均数等于 中位数。
左偏分布
均数-中位数<0 均数在中位数左边
对称分布
均数-中位数=0 均数和中位数重合
右偏分布
均数-中位数>0 均数在中位数右边
不同类型平均数的比较
算术均数 几何均数 中位数
均数尺度 适用
线性 对称分布
对数 对数正态分布 (指数、等比分布)
集中趋势的描述
小组成员:张子琦 王慧敏 陈艳霞 向 怡 管逸飏
1
2 位置平均数
数值平均数
目录
总结
3
集中趋势
集中趋势反映一组数据向某一中心值靠拢的倾向,
根据取得中心值的方法将描述集中趋势的指标分为
两类 1.数值平均数 2.位置平均数
1
数值平均数
x
算术平均数
xH
调和平均数
xG
几何平均数
2
位置平均数
按IgG滴度倒数X 分组 20
40 80 160 320 640 1280
lgX 1.301
1.602 1.903 2.204 2.505 2.806 3.107
例数 16
57 76 75 54 25 23
lgX 20.816
试论数值变量资料的统计描述
(1)直接法
例2.4 有6份血清的抗体效价为1:10,1:20,1:40, 1:80,1:80,1:160, 求其平均效价。
该6份血清的平均抗体效价为1:45。
(2)加权法
对于上例:
注意事项:
计算几何均数时观察值中不能有0;
一组观察值中不能同时有正值和负值。
1.直接法 用于样本含量较小的资料。将观察值由小到大排 列,按下式计算:
2.频数表法 用于频数表资料。
计算步骤:①按所分组段由小到大计算累计频数和累计频 率;②确定中位数所在组段;③下式求中位数
。
1、离散程度的描述指标---全距
(1)全距(range,简记为R) 亦称极差 ,为一组 同质观察值中最大值与最小值之差。 (2)它反映了个体差异的范围,全距大,说明变 异度大;反之,全距小,说明变异度小。
对于同一组资料,几何均数小于均数,
即
。
3、集中趋势的描述指标---中位数
中位数(median)是一种位置指标,用 表示。
它是一组观察值按由小到大的顺序排列后位次居 中的数值,小于和大于中位数的观察值个数相等 。
应用:中位数可用于描述任何分布,特别是偏 态分布资料以及频数分布的一端或两端无确切 数据资料的中心位置。
之,标准差小,表示观察值的变异度小。
(3)应用范围:适用于对称分布资料尤其是正态分 布资料
(4)应用:①描述变量分布的离散程度; ②结合均数,描述正态分布的分布特征; ③结合均数,计算变异系数; ④结合样本含量,计算标准误。
Байду номын сангаас
(2)加权法(weighting method) 用于频数表资料或样本中
相同观察值较多时,公式为:
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4.13 4.28 4.91 3.95 4.23
2.78 3.26 3.18 5.08 3.57
4.26 3.50 3.68 4.53 4.83
3.58 2.70 4.83 3.92 3.52
4.34 4.61 3.87 3.58 3.84
4.84 4.75 3.95 5.35 4.50
4.41 2.91 3.91 3.84 3.96
第三章: 统计描述
一、数值变量资料的统计描述
1、频数分布 2、集中趋势的统计描述 3、离散趋势的统计描述 4、正态分布及其应用
二、分类变量资料的统计描述
2
概述 :
统计描述:用适当的统计图(表)和统计指 标来描述资料的分布规律及其数量特征. 资料性质
离散型:变量取值可以列举,如心跳、脉搏 连续型:变量取值不能明确列举,如血糖
1.描述频数分布的 类型 (1)对称分布 : (2) 偏态分布
25 20
人数
15
Æ µ Ê ý
10 5
0
2.45
3.05
3.65
4.25
4.85
5.45
6.10
Ñ ª Ç å × Ü µ ¨¹ Ì ´ ¼ £ ¨mmol/L£ ©
Í ¼ 2 - 1 101 à û Õ ý ³ £ ³ É Ä ê Å ® Ó ×Ñ ª Ç å Ü ×µ ¨¹ Ì ´ ¼ µ Ä Æ µ Ê ý Ö ·² ¼
4.34 4.61 3.87 3.58 3.84
4.84 4.75 3.95 5.35 4.50
4.41 2.91 3.91 3.84 3.96
4.50 3.27 4.52 3.19 4.59 3.75 3.98 4.13 4.26 3.63 3.87 5.71 3.30 4.73 4.17 5.13 3.78 4.57 3.80 3.93 3.78 3.99 4.48 4.28 4.06 5.26 5.25 3.98 5.03 3.51 3.86 3.02 3.70 4.33 3.29 3.25 4.15 4.36 4.95 3.00 3.26
2.描述频数分布的特征 ①有明显的统计分布规律,数据主要集 中在3.50~4.70 (mmol/L)之间,尤以组段的 人数3.80~4.10(mmol/L) 最多,且上下组段 数的频数分布基本对称。
集中趋势:指一组数据向某一位置聚集或集 中的倾向。 ②变异的范围在2.30~5.90 (mmol/L)
3
一、数值变量资料的统计描述
1. 频数分布
2. 集中趋势的描述 3. 离散趋势的描述 4. 正态分布及其应用
第一节 频数分布
频数(frequency)及频数分布表(frequency table) :
频数:将研究对象按某属性进行分组后,不同组别 内的观察单位个数 频数分布表:按一定方法,将分组标志和相应的频 数列表,所得的频数分布表格
4.50 3.27 4.52 3.19 4.59 3.75 3.98 4.13 4.26 3.63 3.87 5.71 3.30 4.73 4.17 5.13 3.78 4.57 3.80 3.93 3.78 3.99 4.48 4.28 4.06 5.26 5.25 3.98 5.03 3.51 3.86 3.02 3.70 4.33 3.29 3.25 4.15 4.36 4.95 3.00 3.26
3.32 3.92 4.19 4.80 4.06
5.35 3.58 2.68 3.41 3.07
4.17 3.66 4.52 4.12 3.55
4.13 4.28 4.91 3.95 4.23
2.78 3.26 3.18 5.08 3.57
4.26 3.50 3.68 4.53 4.83
3.58 2.70 4.83 3.92 3.52
编制频数表的基本步骤如下:
1. 求极差 (全距)
2.确定组段、组段数
3.确定组距(i)
4.分组段划记并统计频数
2.30~ 2.60
组 段 (1) 2.30~ 2.60~ 2.90~ 3.20~ 3.50~ 3.80~ 4.10~ 4.40~ 4.70~ 5.00~ 5.30~ 5.60~5.90 合 计
f
频数 (2) 1 3 6 8 17 20 17 12 9 5 2 1 101
25
20 15
Æ µ Ê ý
二、频数分布图
10 5
0
定义:在频 数表的基础 上,以直方 (直条)的 面积大小表 示频数多少 或频率大小 的图形。
一般以变 量值为横坐 标,频数 (频率)大 小为纵坐标。
2.45
3.05
3.65G 10 20 来自0 40 160 34.8
5
G lg
1
lg X ( ) lg n
1
lg10 lg 20 lg 40 lg 40 lg160 ( ) 34.8 5
(2)加权法 公式:
G lg (
1
f lg X f
)
例2-5 69例类风湿关节炎(RA)患者血清EBVVCA-lgG抗体滴度的分布见表2-4第(1)、(2)栏, 求其平均抗体滴度。
离散型计量资料的频数表:以变量值为标志分 组,列出各组的频数。
较为简单 如:不同年龄育龄妇女生育数
148例慢性肾衰患者辨证分型频数表
辨证分型 脾肾气虚 气阴两虚 肝肾阴虚 合计 频 数 55 77 16 148 频率% 累计频数 37.16 55 52.03 132 10.81 148 100.0 累计频率% 37.16 89.19 100.0
二、
几何均数
几何均数(geometric mean): 可用于反映一组经对数转换后呈对称分 布的变量值在数量上的平均水平。 1、计算方法 (1)、直接计算法
G X1 X 2 公式:
n
Xn
或
G lg
1
lg X ( ) n
例2-4 某地5例微丝蚴血症患者治疗七年后用间接 荧光抗体试验测得其抗体滴度倒数分别为,10, 20,40,40,160,求几何均数。
计算4,4,4,6,6,8,8,8,10的均 数?
3 4 2 6 3 8 110 X 3 2 3 1
2、特性与应用
特性:
各观察值与均数之差(离均差)的总和等于零。 各观察值的离均差平方和最小。
应用
反映一组同质观察值的平均水平 适用于对称分布,特别是正态分布资料 在描述正态分布特征方面有重要意义
6
连续型计量资料的频数表
编制原则 :按变量值范围划分为几个区 间,再进行编制。 例2-1 从某单位1999年的职工体检资料 中获得101名正常成年女子的血清总胆固 醇( mmol/L )的测量结果如下,试编制 频数分布表。
2.35 4.78 3.91 4.15 3.60
4.21 3.95 4.59 4.55 3.51
4.便于进一步做统计分析和处理
第二节 集中趋势的描述
统计上使用平均数(average)这一 指标体系来描述一组变量值的集中位置 或平均水平。 常用的平均数有: 算术均数 几何均数 中位数
一、算术均数
算术均数:简称均数(mean) 可用于反映一组呈对称分布的变量值 在数量上的平均水平或者说是集中位置的 特征值。
统计学中常用希腊字母µ( mju: )表示总体均 数 用 表示样本均数
例2-2 计算例2-1某单位101名正常成年女子的血 清总胆固醇的均数。
2.35 4.78 3.91 4.15 3.60 4.21 3.95 4.59 4.55 3.51 3.32 3.92 4.19 4.80 4.06 5.35 3.58 2.68 3.41 3.07 4.17 3.66 4.52 4.12 3.55 4.13 4.28 4.91 3.95 4.23 2.78 3.26 3.18 5.08 3.57 4.26 3.50 3.68 4.53 4.83 3.58 2.70 4.83 3.92 3.52 4.34 4.61 3.87 3.58 3.84 4.84 4.75 3.95 5.35 4.50 4.41 2.91 3.91 3.84 3.96
1、计算方法
(1)直接计算法 公式 : X1 X 2 X n
式中 X 1 , X 2 ,
, Xn
Xn
X n
n 为样本含量, 为所有观察值, (希腊字母,读作
sigma)为求和的符号。
(2)加权法: 公式 :
f1 X1 f 2 X 2 f3 X 3 f k X k fX X f1 f 2 f3 f k f
25 20
15 10 5 0
人 数
15 10 5 0
13.5
19.5
25.5
31.5
37.5
43.5.
2.5
12.5
22.5
32.5
42.5
52.5
血清转氨酶(mmol/L)
血 清 肌 红 蛋 白(μ g / m L) 图 2-3 101 名 正 常 人 血 清 肌 红 蛋 白 的 频 数 分 布
图2-2 115名正常成年女子血清转氨酶的频数分布
4.25
4.85
5.45
6.10
Ñ ª Ç å × Ü µ ¨¹ Ì ´ ¼ £ ¨mmol/L£ ©
Í ¼ 2 - 1 101 à û Õ ý ³ £ ³ É Ä ê Å ® Ó ×Ñ ª Ç å Ü ×µ ¨¹ Ì ´ ¼ µ Ä Æ µ Ê ý Ö ·² ¼
三、频数表和频数分布图用途
25 20
表 2-4
抗体滴度 ⑴ 1: 10 1: 20 1: 40 1: 80 1: 160 1: 320 1: 640 1: 1280 合 计
69 例 RA 患者血清 EBV-VCA-lgG 抗体测定结果