统计学计量的统计描述方法
医学统计学计量资料的统计描述
正确应用集中趋势指标
• 算数均数:适用于单峰对称分布资料; • 几何均数:适用于变量值呈等比级数关系和呈对
数正态分布的资料; • 中位数和百分位数:适用于任何分布的资料,但
在样本含量较少时不稳定,越靠两端越不稳定; • 中位数在抗极端值的影响方面,比均数具有较好
• 计算公式: Q= QU - QL = P75 - P 25 • 意义: Q值越大,说明变异程度越大。
• 特点:包括了居于中间位置50%的变量值,该指
标比全距稍稳定,但仍未考虑每个观察值。
某传染性疾病的潜伏期(天)
平均偏差(mean difference)
• 定义:各观察值偏离平均数的绝对平均差距 • 计算公式:
差、标准差。
极差(range)
• 表示法:R • 定义:一组资料中最大值与最小值之差。
• 计算公式: R = max-min
• 意义:反映个体变异范围的大小。R越大,变异度(离
散程度)越大, R甲=188-142=46、R乙=166-158=8
• 优点:计算简便,概念清晰,如说明传染病、食物中毒 的最长、最短潜伏期等
125.5296
若应用算术均数为:
问题:
• 为什么表达该资料的平均水平宜用几何均 数?
• 几何均数适用条件是什么? • 何种情况不宜计算几何均数? • 利用频数表计算几何均数时应注意什么?
几何均数的应用
• 几何均数适用于变量值呈等比级数关系和呈对数 正态分布的资料;有些呈轻度偏态分布的资料经 过对数变换后呈对称分布的资料。
• 算术均数 • 几何平均数 • 中位数 • 众数
算术均数(mean)
计量资料的统计学方法
计量资料的统计学方法
首先,计量资料的统计学方法包括描述统计和推断统计。
描述
统计用于总结和展示数据的特征,包括均值、中位数、标准差、频
数分布等。
这些统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程
度和分布形态。
推断统计则用于从样本数据中推断总体的特征,包
括参数估计和假设检验。
参数估计可以帮助我们对总体参数(如均值、比例)进行估计,而假设检验则可以帮助我们对总体参数的假
设进行检验。
其次,计量资料的统计学方法还包括回归分析和方差分析。
回
归分析用于研究自变量和因变量之间的关系,可以帮助我们预测因
变量的取值。
常见的回归分析包括简单线性回归和多元线性回归。
方差分析则用于比较多个总体均值是否相等,可以帮助我们判断不
同组别之间的差异是否显著。
此外,计量资料的统计学方法还包括相关分析和时间序列分析。
相关分析用于研究两个变量之间的相关关系,可以帮助我们了解它
们之间的相关性强弱和方向。
时间序列分析则用于研究时间序列数
据的特征和规律,包括趋势、季节性和周期性等,可以帮助我们进
行未来的预测和规划。
综上所述,计量资料的统计学方法涵盖了描述统计、推断统计、回归分析、方差分析、相关分析和时间序列分析等多个方面,可以
帮助我们全面深入地理解和解释数据的特征和规律。
在实际应用中,研究者可以根据具体问题的特点和要求选择合适的统计方法进行分
析和解释。
统计学第二章计量资料的统计描述
02
统计数据整理与展示方法
数据清洗与预处理技巧
80%
缺失值处理
根据数据的分布情况和实际背景 ,选择合适的缺失值填充方法, 如均值、中位数、众数等。
100%
异常值处理
采用箱线图、散点图等方法识别 异常值,并根据实际情况选择删 除、替换或保留。
分类
根据测量水平的不同,计量资料可分为离散型和连续型两类。离 散型数据只能取整数值,如人口数、医院床位数等;连续型数据 则可以取实数范围内的任何值,如身高、体重等。
计量资料特点分析
数值性
计量资料以数值形式表示,具有数量化的特点,便 于进行数学运算和统计分析。
连续性
连续型计量资料在实数范围内可以取任意值,数据 分布的连续性使得统计推断更为精确。
06
统计图表在数据可视化中应用
常见统计图表类型介绍
条形图(Bar Chart)
用于展示分类数据之间的比较,横轴表示分类,纵轴表示数量或比例。
折线图(Line Chart)
用于展示时间序列数据或连续性数据的趋势变化,横轴表示时间或类 别,纵轴表示数量或比例。
散点图(Scatter Plot)
用于展示两个变量之间的关系,横轴和纵轴分别表示两个变量,点的 位置表示变量的取值。
一组观察值中出现次数最多的数。
计算方法
应用场景
中位数计算需先将数据排序,然后取中间 位置的数;众数计算则是统计各数值出现 的次数,取出现次数最多的数。
适用于各种类型的数据,尤其适用于偏态 分布数据。中位数和众数对极端值不敏感 ,因此能较好地反映数据的集中趋势。
不同集中趋势指标比较
算术平均数、中位数和 众数都是描述数据集中 趋势的指标,但各有特 点。
计量资料和计数资料的统计方法
计量资料和计数资料的统计方法计量资料和计数资料是统计学中常见的两种数据类型,它们在统计分析中有着不同的处理方法和应用场景。
本文将分别介绍计量资料和计数资料的统计方法,并探讨其在实际问题中的应用。
一、计量资料的统计方法计量资料是指可以用数值表示的数据,例如身高、体重、温度等。
统计学中常用的计量资料分析方法有描述统计和推断统计。
1. 描述统计描述统计是对收集到的数据进行总结和描述的方法。
常用的描述统计量有平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
平均值是计量资料最常用的描述统计量,它可以反映数据的集中趋势。
中位数和众数则可以反映数据的位置和分布情况。
标准差和方差则可以衡量数据的离散程度。
2. 推断统计推断统计是基于样本数据对总体进行推断的方法。
在推断统计中,常用的统计分析方法有假设检验和置信区间估计。
假设检验用于验证关于总体的某个参数的假设,例如总体均值是否等于某个特定值。
置信区间估计则可以给出总体参数的一个区间估计,例如总体均值的置信区间。
二、计数资料的统计方法计数资料是指不连续的、以计数形式出现的数据,例如人数、次数、事件发生次数等。
计数资料的统计方法主要包括频数分布、列联表分析和卡方检验。
1. 频数分布频数分布是计数资料最常用的分析方法之一,它将数据按照不同的取值进行分类,并统计每个类别的频数。
通过频数分布可以直观地了解数据的分布情况和特征。
2. 列联表分析列联表分析是用于分析两个或多个分类变量之间关系的方法。
通过构建列联表可以清晰地展示不同变量之间的交叉频数,并计算各个格子的期望频数和卡方值。
列联表分析可以帮助我们判断两个变量之间是否存在相关性。
3. 卡方检验卡方检验是用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著差异的统计方法。
卡方检验基于计数资料的频数分布和列联表,通过计算观察频数与期望频数的差异,并进行假设检验来判断变量之间是否独立。
三、计量资料和计数资料的应用计量资料和计数资料在实际问题中具有广泛的应用。
医学统计学 第二章 计量资料的统计描述
肌红蛋白含量
人数
0~
2
5~
3
10~
7
15~
9
20~
10
25~
22
30~
23
35~
14
40~
9
45~50
2
18
人数
25 20 15 10
5 0
2.5 12.5 22.5 32.5 42.5 52.5 血 清 肌 红 蛋 白(μg / m L)
图 2-3 101 名 正 常 人 血 清 肌 红 蛋 白 的 频 数 分 布
医学统计学 第二章 计量资料的统计 描述
计量资料(定量资料、数值变量资料) 总体:有限或无限个(定量)变量值 样本:从总体随机抽取的n个变量值:
X1,X2,X3,……,Xn
n为样本例数(样本大小、样本含量)
2
统计描述——描述其分布规律 1、用频数分布表(图)
要求:大样本 如 n〉30
2、用统计指标 描述 集中趋势 离散趋势
6
➢制表步骤 了解分布
1. 求极差(range) 极差也称全 距,即最大值和最小值之差,记作R。 本例
R 5 .7 1 2 .3 5 3 .3 6 ( m m o l/L )
7
2.确定组距(i) :
组段数通常取组 10-15组 本例组距
i 3 .3 6 /1 0 0 .3 3 6 0 .3 0
累计频率(%) (4)
0
402
402
35.80
1
330
732
65.18
2
232
964
85.84
3
118
1082
96.35
4
27
第2讲 计量资料的基本统计分析方法
149 138 156
148
165 148 149
158
160 139 135
163
119 168 148
138
174 160 138
156
137 120 133
134
152 151 150
140
154 121 132
152
140 146 153
132
122 135 140
148
133 145 145 146 123 140
常用指标:算术均数、中位数等。
(一)算术均数(mean)
1. 定义:简称均数,符号为 数记为μ)。定义公式为
x (相应的总体均
x x n
2.均数的应用与特点
算术均数适合于对称分布的资料 ,如分布均匀的 小样本数据或近似正态分布的大样本数据; 算术均数容易受极端值的影响。
(二)中位数(median)
中位数将变量值一分为二,一半比它小,一半比它大。符号为
将一组变量值按大小顺序排列,位次居中的变量值即为中位数。
M、 M d 。
1. 中位数的计算
x( n 1 ) / 2 Md xn / 2 x1 n / 2 2 n为奇数 n为偶数
2. 中位数的应用与特点
中位数将频数等分为二,所以中位数适合各种类型 的资料,尤其适合于大样本偏态分布的资料。 由于中位数总处在居中的位置上,因而它不受特大 或特小值的影响。
3.16228 4.74342 2.91548
丙组 3 乙组 2 甲组 1
0 20 24 28 32 36 40
(三)方差与标准差的应用
方差或标准差属同类变异指标,它们多用来描 述均匀分布或近似正态分布的资料,大、小样本均 可,其中以标准差的应用最广,通常与均数结合使 用。比如在许多医学研究报告中常用
卫生统计学课件 第二章 计量资料的统计描述(共33张PPT)
●计算公式: 13cm之间的占该地7岁男童的百分 比。
∑f · X=1638
双侧界值:P 2.5 ~ P 97..5 定义:又称参考值范围,是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。
特征: ∑(X- X)=0 估计误差之和为0。
估计的方法: 1、正态分布法
2、百分位数法
28
1.正态分布法
应用条件:正态分布或近似正态分布资料 ●计算 (双侧) 95% 正常值(医学参考值)范围公式:
(x1.96 · S,x1.96 · S )
即(x±1.96 · S ) 例:
1.96 × 3.79 )
即(156.41 cm , 171.27 cm )
1998年100名18岁健康女大学生身高的频数分布
数。 (3) 估计该地7岁男童身高在107.
确定组段:第一组段包括最小值,如本例为154 89 cm 取整数 2 cm 应用:单位不同的多组数据比较
13cm之间比的。占该地7岁男频童的数百分表(频数分布):表示各组及它们对
注意:合理分组,才能求均数,否则没有意义。
96 ·S,x 1. Q = Qu 一 Ql
单侧 上界: P 95
单侧 下界: P 5
31
习题:
1.各观察值加同一数后: A.均数不变,标准差改变 B.均数改变,标准差不
变
2.用均数和标准差可全面描述:
3.正态分布曲线下,从均数u 到u 的面积为; A.95% B.45% C. 97.5% D.47.5%
19
相关概念:离均差、离均差平方和、方差(2 S2 ) 标准差的符号: S
统计学所有统计方法应用整理
统计学所有统计方法应用整理一、描述性统计描述性统计是统计学的基础,主要用于收集、整理、展示数据的统计方法。
主要方法包括:均值、中位数、众数、标准差等,以及直方图、箱线图等图形化表示方法。
该方法的主要目的是概括数据的分布特征,为后续的统计分析和决策提供基础。
二、推论性统计推论性统计是从已知的数据分布推断出未知的总体分布的统计方法。
主要方法包括:大样本理论、中心极限定理、置信区间估计等。
该方法的主要目的是从样本数据推断总体特征,进行预测和决策。
三、参数估计参数估计是推论性统计的一个重要组成部分,主要方法是通过样本数据来估计总体的参数值。
主要方法包括:点估计、区间估计等。
该方法的主要目的是利用样本数据来估计总体的参数值,进一步推断总体的特征。
四、假设检验假设检验是推论性统计的另一个重要组成部分,主要用于检验关于总体的某个假设是否成立。
主要方法包括:单侧检验、双侧检验等。
该方法的主要目的是通过样本数据来判断总体特征是否存在差异或某个假设是否成立。
五、方差分析方差分析是一种比较多个总体均值差异的统计方法。
主要方法包括:单因素方差分析、多因素方差分析等。
该方法的主要目的是通过比较不同组别的数据来分析它们之间的差异是否显著。
六、相关与回归分析相关与回归分析是研究变量之间关系的统计方法。
主要方法包括:简单相关分析、多重回归分析等。
该方法的主要目的是通过变量之间的关系来进行预测和解释。
七、时间序列分析时间序列分析是研究时间序列数据的统计方法。
主要方法包括:时间序列预测、时间序列分解等。
该方法的主要目的是通过分析时间序列数据来预测未来的趋势和模式。
八、统计决策理论统计决策理论是将统计学的知识和方法应用于决策过程中的理论体系。
主要方法包括:贝叶斯决策理论、期望效用理论等。
该方法的主要目的是通过统计学的知识和方法来帮助决策者做出更优的决策。
九、非参数统计非参数统计是一种不依赖于总体分布假设的统计方法。
主要方法包括:核密度估计、非参数核回归等。
统计学-计量资料的统计描述方法
计量资料得统计描述方法怎样表达一组数据?描述计量资料得常用指标—A 、描述平均水平(中心位置):均数X 、中位数与百分位数、几何均数G 、众数(mode) B 、描述数据得分散程度:标准差、四分位数间距、 变异系数、方差、全距(一)均数mean 与标准差standard deviation1、 (算术)均数X均数就是描述一组计量资料平均水平或集中趋势得指标。
*直接计算公式:12nX X X X X nn+++==∑应用条件:适用于对称分布,特别就是正态分布资料。
2、 中位数(median )M 与百分位数(percentile)A 、中位数M就是将一组观察值从小到大排序后,居于中间位置得那个值或两个中间值得平均值。
应用条件:用于任何分布类型,包括偏态资料、两端数据无界限得资料。
计算:n 为奇数时--1()2n M X+=n 为偶数时--()(1)2212n n M X X +⎛⎫=+ ⎪⎝⎭9人数据:12,13,14, 14, 15, 15, 15, 17, 19天B 、百分位数 就是将N 个观察值从小到大依次排列,再分成100等份,对应于X%位得数值即为第X 百分位数。
中位数就是第百分50位数。
四分位数间距(quartile range)= 第25百分位数(P25)~第75百分位数(P75)。
四分位数间距用于描述偏态资料得分散程度(代替标准差S),包含了全部观察值得一半。
百分位数计算(频数表法):(%)XX XL Xi P L nX f f =+-∑X L :第X 百分位数所在组段下限 L Σf :小于X L 各组段得累计频数X i :第X 百分位数所在组段组距n :总例数 f x :所在组段频数注:有得教材X= r ;L f ∑=C)(天155219===+X X M 8845122221415214.5()M X X X X ⎛⎫==== ⎪⎝⎭+如果只调查了前八位中学生,则:+(+)(+)天例:求频数表得第25、第75百分位数(四分位数间距)组段 频数f 累积频数∑f 56~ 2 2 59~ 5 762~ 12 19 ∑f 25 L 25 65~15 34 P 25在此68~ 25 5971~ 26 85 ∑f 75 L 75 74~19 104 P 75在此77~ 15 119 80~ 10 129 83~851 130合 计130① 确定Px 所在组段:P 25所在得组段:n X %=130×25%=32、5,65~组最终得累积频数=34,32、5落在65~组段内;P 75所在得组段:n X %=130×75%=97、5, 此值落在74~组段 ② 确定Px 所在组段得X L 、X i 、f x 、L Σf ③ P 25=65+3x[(130x25%-19)/15]=65、90P 75=74+3x[(130x75%-85)/19]=74、66四分位数间距=65、90~74、66 (次/分)3、几何均数G (geometric mean)应用:适用于成等比数列得资料,特别就是服从对数正态分布资料。
医学统计学第3版,02计量资料的统计描述试题
第二章 计量资料的统计描述一、教学大纲要求(一)掌握内容1. 频数分布表与频数分布图 (1)频数表的编制。
(2)频数分布的类型。
(3)频数分布表的用途。
2. 描述数据分布集中趋势的指标掌握其意义、用途及计算方法。
算术均数、几何均数、中位数。
3. 描述数据分布离散程度的指标掌握其意义、用途及计算方法。
极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数。
(二)熟悉内容连续型变量的频数分布图:等距分组、不等距分组。
二、 教学内容精要计量资料又称为测量资料,它是测量每个观察单位某项指标值的大小所得的资料,一般均有计量单位。
常用描述定量资料分布规律的统计方法有两种:一类是用统计图表,主要是频数分布表(图);另一类是选用适当的统计指标。
(一)频数分布表的编制频数表(frequency table )用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度(频数)。
对于离散数据,每一个观察值即对应一个频数,如某医院某年度一日内死亡0,1,2,…20个病人的天数。
如描述某学校学生性别分布情况,男、女生的人数即为各自的频数。
对于散布区间很大的离散数据和连续型数据,数据散布区间由若干组段组成,每个组段对应一个频数。
制作连续型数据频数表一般步骤如下:1.求数据的极差(range )。
min max X X R -= (2-1) 2.根据极差选定适当“组段”数(通常8—10个)。
确定组段和组距。
每个组段都有下限L 和上限U ,数据χ归组统一定为L ≤χ<U 。
3.写出组段,逐一划记。
频数表可用于揭示资料的分布特征和分布类型,在文献中常用于陈述资料,它便于发现某些特大或特小的可疑值,也便于进一步计算指标和统计分析处理。
(二)描述频数分布中心位置的平均指标描述中心位置的平均指标,但常因资料的不同而选取不同的指标进行描述。
1.算术均数(对称分布)算术均数(arithmetic mean )简称均数,描述一组数据在数量上的平均水平。
计量资料的统计描述
• 变量、变量值
三种基本类型:
计量资料, 计数资料, 等级资 料
*按变量值性质——定量资料和定性资料。
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18
计量资料的统计描述
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19
主要内容
• 频数表与频数图 • 计量资料的常用统计指标
(集中趋势 离散趋势) 正态分布 • 正常值范围估计
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20
第一节 频数表与频数图
原始计量资料
16
小结
1. 统计工作的基本步骤是什么? 2. 统计资料分为几类? 特点?
判断:大学教授的年收入,欧洲的国 家数,血红蛋白含量,患者的资料情况。 3. 什么是总体? 什么是样本? 4. 基本的概率抽样方法是什么? 5. 什么是抽样误差? 如何减小? 能否 避免?
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17
前讲回顾
统计资料的类型
特点:具有累加性、方向性、可避免性
(2).随机误差:由于一些非人为的偶然因素使得结 果或大或小,是不确定、不可预知的。
特点:无方向性、不能避免。
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13
A、 随机测量误差
在消除了系统误差的前提下,由于 非人为的偶然因素,对于同一样本多次测定 结果不完全一样,结果有时偏大有时偏小, 没有倾向性,这种误差叫随机测量误差。
计量资料的统计描述
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1
统计学中的几个基本概念
1、同质与变异 2、总体与样本 3、普查与抽样 4、参数与误差 5、频率与概率(小概率事件)
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2
1. 同 质 与 变 异
• 同质(homogeneity)
指事物某方面的性质、影响条件或背景相同或相 近
• 变异(variation)
同质个体间的差异。来源于一些未加控制 或无法控制的甚至不明原因的因素பைடு நூலகம்是统 计学存在的基础。
医学统计学:计量资料的统计描述
方差、标准差计算方法和意义
方差
指各数据与均数之差的平方和的平均 数,用于反映数据的术平方根,用于衡量数据偏 离均数的程度。标准差越大,数据分 布越离散。
变异系数在医学研究中应用
变异系数
指标准差与均数之比,用于比较不同单位或不同均数水平下数据的离散程度。在医学研究中,常用于评价不同指 标或不同人群间的变异程度。
分类
根据测量水平不同,可分为离散型计量资料和连续型计量资料。离散型计量资 料只能取整数值,如人口数、医院床位数等;连续型计量资料可以取实数范围 内的任何值,如身高、体重等。
计量资料特点分析
01
数值性
计量资料以数值形式表示,具有明 确的数量特征。
可比性
同类计量资料之间可以进行比较, 如不同人群的身高、体重等。
众数
一组观察值中出现次数最多的数。
应用场景
常用于描述无明显集中趋势或分布规 律资料的集中趋势,如一些分类数据 的统计描述。
04 离散程度指标解读
极差、四分位数间距计算及意义
极差
指一组数据中最大值与最小值之差, 用于反映数据的波动范围。计算简单, 但易受极端值影响。
四分位数间距
指第三四分位数与第一四分位数之差, 用于反映中间50%数据的离散程度。 较极差更稳定,不易受极端值影响。
常用统计描述方法介绍
频数分布表与直方图
通过分组和计数的方式展示数 据的分布情况,适用于连续型
变量。
集中趋势描述
包括算术均数、几何均数和中 位数等,用于描述数据的平均 水平或中心位置。
离散程度描述
包括标准差、方差和四分位数 间距等,用于描述数据的波动 范围或离散程度。
偏态与峰态描述
通过偏态系数和峰态系数等描 述数据的偏态和峰态特征,反
计数资料和计量资料的统计方法
计数资料和计量资料的统计方法一、引言统计学是应用数学的一门学科,它研究那些规律性现象和在自然和社会科学过程中数字数据的收集、分析、解释和推断的方法。
统计学是一门非常重要的学科,在现代科技、工程和商业领域中具有广泛的应用。
在统计学中,数据可以分为计数资料和计量资料两类。
计数资料是指数据只能计算某个特定事件发生的次数或频率,这种数据通常表现为分类变量的形式。
而计量资料是指这样的数据,可以通过数值结构来描述它们的数量或大小,这种数据通常表现为连续或离散变量的形式。
本文旨在介绍计数资料和计量资料的统计方法,以帮助读者更好地理解这两种类型的数据并能够正确应用其相关的统计方法。
二、计数资料计数资料又称分类资料。
计数资料的数据量统计通常以频数或百分比来进行。
频数是指某个特定事件在数据集中出现的次数,而百分比是指这些事件在数据集中的出现频率。
这些计数资料通常可以用柱状图或饼图来进行可视化呈现。
在计数资料的统计分析中,最常见的是用卡方检验来判断两个或多个分类变量是否存在显著关联。
通过比较两种不同的口罩在不同寿命期间的感染率,我们可以使用卡方检验来检验它们之间是否存在显著差异。
除了卡方检验外,在计数资料的统计分析中还有一些常用的量。
我们可以使用似然比比率来比较两个或多个不同的模型,以及使用警戒区分析来评估两个或多个分类变量之间的关系。
三、计量资料计量资料又称数值资料或连续资料。
计量资料的数据通常用平均值、标准差和相关系数等指标来进行描述。
这些指标可以帮助我们更好地了解数据的中心趋势和数据之间的变异情况。
计量资料通常可以用直方图或箱线图等图表来进行可视化呈现。
在计量资料的统计分析中,最常用的是使用t检验或ANOVA分析来比较组间或样本间的差异。
在医学试验中,我们可以使用t检验来比较用药组和对照组之间的差异。
线性回归和相关性分析也是常用的计量资料分析方法,可以用来探究变量之间的关系和相关性。
四、结论五、计数资料的实例计数资料的实例非常丰富。
统计学实验报告1统计计量描述
分析报告(一)实验项目:统计量描述实验日期:2012-3-16 实验地点:8教80680实验目的:熟悉描述性统计量的类型划分及作用;准确理解各种描述性统计量的构造原理;熟练掌握计算描述性统计量的SPSS操作;培养运用描述统计方法解决身边实际问题的能力。
实验内容:(1):分析被调查者的户口和收入的基本情况(2):分析储户存款金额的分布情况(3):计算存款金额的基本描述统计量,并对城镇和农村户口进行比较分析(4):分析储户存款数量是否存在不均衡现象实验步骤:analysze—Descriptive statistics-- Frequencies实验结果:【注释】:其中2.00表示收入基本不变【注释】:这是对城镇户口,农村户口的收入情况的描述性分析,frequency代表频率,percent 代表所占总体的百分比标准差是6881.827,标准误是0.141【注释】:本表描述的是城镇户口和农村户口的最小值,最大值,均值,标准差,标准误。
实验分析:(一)、总体看来,城镇户口和农村户口的收入情况:基本不变占据很大比例,说明经济发展较稳定(二)、城镇户口的收入增加所占的比例为34.3%,远超过农村户口的18.9%,说明农村的发展相较于城镇,还有很大的发展空间。
(三)、存款金额最大值(80502)和最小值(1)之间差距过大,说明贫富差距过大,从长远角度来看,不利于经济的发展,我们国家也有出台一些减小贫富差距的政策,加快城镇化建设之类的。
实验小结:备注:分析报告(二)姓名:李懿帆班级:统计2班学号:2010101213实验项目:单样本t检验实验日期:2012-3-23 实验地点:8教80680实验目的:准确掌握单样本t检验的方法原理;熟练掌握单样本t检验的SPSS操作;学会利用单样本t检验方法解决身边的实际问题实验内容:(1):某银行居民的平均存款与2500在95%的置信度下是否具有显著性差异(2):求某银行居民的平均存款在95%的置信度下的置信区间实验步骤:analysze—Compare Means—One-Sample T Test实验结果:【注释】:这是该银行居民存款的描述性分析,包括有平均值=2454.27(千元),标准差=6881.827,均值的标准误差=397.322【注释】:单样本的检验结果是t检验统计量:-.115,自由度df=299,双侧概率p值大于显著性水平0.05,不应该拒绝原假设,即居民的平均存款与2500在95%的置信度下不存在显著性差异居民的平均存款在95%的置信度下的置信区间:为[2500-827.63,2500+736.17]实验分析:在95%的保证水平下,该银行居民的平均存款在2500元左右。
统计学计量资料的统计描述方法
计量资料的统计描述方法怎样表达一组数据?描述计量资料的常用指标—A、描述平均水平(中心位置):均数X、中位数和百分位数、几何均数G、众数(mode)B、描述数据的分散程度:标准差、四分位数间距、变异系数、方差、全距(一)均数mean和标准差standard deviation1. (算术)均数X均数是描述一组计量资料平均水平或集中趋势的指标。
*直接计算公式:应用条件:适用于对称分布,特别是正态分布资料。
2. 中位数(median)M和百分位数(percentile)A.中位数M是将一组观察值从小到大排序后,居于中间位置的那个值或两个中间值的平均值。
应用条件:用于任何分布类型,包括偏态资料、两端数据无界限的资料。
计算:n为奇数时--n为偶数时--9人数据:12,13,14, 14, 15, 15, 15, 17, 19天B.百分位数是将N 个观察值从小到大依次排列,再分成100等份,对应于X%位的数值即为第X 百分位数。
中位数是第百分50位数。
四分位数间距(quartile range )= 第25百分位数(P25)~第75百分位数(P75)。
四分位数间距用于描述偏态资料的分散程度(代替标准差S ),包含了全部观察值的一半。
百分位数计算(频数表法):X L :第X 百分位数所在组段下限 L Σf :小于X L 各组段的累计频数X i :第X 百分位数所在组段组距 n :总例数 f x :所在组段频数注:有的教材X= r ; L f =C例:求频数表的第25、第75百分位数(四分位数间距)组段频数f 累积频数∑f 56~2 2 59~5 7 62~12 19 ∑f 25 L 25 65~15 34 P 25在此 68~25 59 71~26 85 ∑f 75 L 75 74~19 104 P 75在此 77~15 119 80~10 129 83~851 130 合 计 130① 确定Px 所在组段:P 25所在的组段:n X %=130×25%=32.5,65~组最终的累积频数=34,32.5落在65~组段内;P 75所在的组段:n X %=130×75%=97.5, 此值落在74~组段② 确定Px 所在组段的X L 、X i 、f x 、L Σf③ P 25=65+3x[(130x25%-19)/15]=65.90P75=74+3x[(130x75%-85)/19]=74.66四分位数间距=65.90~74.66 (次/分)3.几何均数G(geometric mean)应用:适用于成等比数列的资料,特别是服从对数正态分布资料。
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计量资料的统计描述方法
怎样表达一组数据?
描述计量资料的常用指标一
A、描述平均水平(中心位置):
均数X、中位数和百分位数、几何均数G众数(mod® B描述数据的分散程度:
标准差、四分位数间距、变异系数、方差、全距
)均数mea n 和标准差s ta ndard deviati on
1.(算术)均数X
均数是描述一组计量资料平均水平或集中趋势的指标。
直接计算公式: 应用条件:适用于对称分布,特别是正态分布资料。
2. 中位数(median M和百分位数(percentil®
A.中位数M
是将一组观察值从小到大排序后,居于中间位置的那个值或两个中间值的
平均值。
应用条件:
用于任何分布类型,包括偏态资料、两端数据无界限的资料。
计算:
n为奇数时--
n为偶数时--
9 人数据:12,13 14,14,15, 15, 15, 17, 19 天
B.百分位数
是将N个观察值从小到大依次排列,再分成100等份,对应于X%位的数值即为第X百分位数。
中位数是第百分50位数。
四分位数间距(quartile range)
=第25百分位数(P25)〜第75百分位数(P75)。
四分位数间距用于描述偏态资料的分散程度(代替标准差S),包含了全部观察值的一半。
百分位数计算(频数表法):
L x :第X百分位数所在组段下限E f L:小于L x各组段的累计频数
i x :第X百分位数所在组段组距n:总例数f x:所在组段频数
注:有的教材X= r ; f L=C
例:求频数表的第25、第75百分位数(四分位数间距)
组段频数f累积频数刀f
56〜22
59〜57
62〜1219 刀f25
L 25 65 〜1534 P25在此
68〜2559
71〜2685 刀f75
L 75 74 〜19104 P75在此
77〜15119
80〜10129
83 〜851130
合计130
①确定Px所在组段:
P25所在的组段:n X %=13(X 25%=32.5,
65〜组最终的累积频数=34, 32.5落在65〜组段内;
P 75所在的组段:n X %=13(X 75%=97.5,此值落在74〜组段
②确定Px所在组段的L X、i X、f x、E f L
③F25 = 65+3x[(130x25%—19)/15] = 65.90
F75 = 74+3x[(130x75%—85)/19] = 74.66
四分位数间距=65.90〜74.66 (次/分)
3.几何均数G(geometric mea)
应用:
适用于成等比数列的资料,特别是服从对数正态分布资料。
原始数据分布不对称,经对数转换后呈对称分布的资料。
可用于反映一组经对数转换后呈对称分布或正态分布的变量值在数量上
的平均水平。
例如抗体滴度。
计算:N个数值的乘积开N次方,即为这N个数的几何均数。
均抗体效价。
使用分母计算!
加权法:众数是一组观察值中出现频率最高的那个观察值;若为分组资料,众数则是出现频率最高的那个组段的组中值。
适用于大样本但较粗糙。
例:有16 例病人的发病年龄为42,45,48,51,52,54,55,55,58,58,58,58,61,61,62,62 ,试求众数。
正态分布时:均数=中位数二众数
正(右)偏态分布时:均数> 中位数> 众数
负(左)偏态分布时:均数< 中位数< 众数
3.标准差S
S描述数据的分散程度.描述一组数据在其平均数周围的分布情况,若每
个数据集中在其平均数周围,此平均数对这组数据的代表照就大;反之,代表性较差。
标准差S
甲组7580859095100105n 1=7X 1=90
S1=10.
8
乙组45607590105120135n 2=7X 2=90
S2=32.
4
标准差的5应用:
描述变异程度、计算标准误、计算变异系数、 描述正态分布、估计正常值范围
S 用于正态分布资料
怎样使用均数和标准差?
论文中常用X 士 S 描述对称、正态或近似正态分布数据的特征。
描述偏态资料的分散程度需用四分位数间距P25〜P75(代替标准差S ) 方差:
2
万差=s 全距R :
R=最大值-最小值。
简单,但仅利用了两端点值,稳定性差 变异系数(coefficient of variation
, CV ):
计算:
CV=( S/X ) 100% 无单位 应用:
1. 单位不同的多组数据比较;
2. 均数相差悬殊的多组资料 什么是正态分布?
(二)正态分布(Normal distribution
正态分布是描述连续型变量值分布的曲线.当例数比较多时,医学上许多 资料近似服从正态分布。
正态分布在统计推断上有重要的作用。
正态分布曲线理论上的特征
(1)以X= □均数为中心,X 值呈钟型分布,中央高、两端对称性减少、与X
数据越分散,分子越大。
或者
轴永不相交。
(2 )在X= □处,f (x)取最大值(例数最多)。
(3)正态分布由均数卩、标准差。
决定曲线的左右位置和高低形状:
正态分布有两个参数,即位置参数--均数和形态参数--标准差。
若固定标准差,改变均数值,曲线沿着X轴平行移动,其形状不变若固定,越小,曲线形状越陡峭;反之,越大,曲线越平坦。
正态分布均数(位置参数)、标准差(变异度)变化示意图
正态曲线面积分布规律:
①X轴与正态曲线所夹面积恒等于1或100%
②区间的面积为68.27%;
③区间 1.96的面积为95.00%;
④区间 2.58的面积为99.00%。
正态分布u值表(标准正态分布概率单位值)
尾部面积为a的u值,记为U a ,称为u界值:
尾部面积各为2.5%时(黑色处),其对应的u值为u=± 1.96 ;
u= (-2.58 , 2.58 )区间的面积为0.99 (空白处)
正态分布的应用:
1. 估计正态分布X值在特定值范围内的分布比例(概率)。
2. 制定某临床指标的参考值范围
3. 利用估计变量值的范围或对极端值做取舍。
4. 许多统计方法的统计推断建立在正态分布基础上。
怎样确定资料是否属正态分布?
1. 做正态性检验;
2. 粗略估计:正态一般S 1X ;S X者必为偏态!
3
正态分布可用于求参考值范围!
(三)医学参考值范围的制定
概念医学参考值是指包括绝大多数“正常人”的各种生理及生化指标常数,也称正常值(背景值)。
正常值是指在一定范围内波动的值,医学上常用95%勺范围作为判定正常或异常的参考标准。
制定参考值的基本原则
1. 选定正常人:
即排除了影响研究指标的有关因素的同质人群。
有足够的样本例数(一般不低于100例)
2. 确定参考值范围的百分界限(常用95%
3. 考虑制定单侧或双侧诊断界值:
新药肯定比旧药好(旧药肯定比新药差)单侧
新药可能好,也可能差-------------------- 双侧
双侧标准较高,结论较可靠(常用)
4. 依分布(正态或偏态)确定计算方法:
(1)正态分布法
X 土卩?S,其中
双侧95%参考值范围公式:X ±1.96 S
单侧95%参考值范围公式:X +1.64 S
例11.3 : 已知111 人的血铅X =0.010 卩g/100ml, S=0.012 卩g/100ml
因为血铅可以低而不可以高,故用单侧95嫁考值范围
X +1.64S=0.010+1.64 X0.012=0.030(卩g/100ml); 血铅95渗考值范围<0.030卩g/100ml
注意:如果资料非正态分布而使用正态分布法,会得出错误结论!!(2)百分位数法
适用于偏态分布资料计算公式:
双侧界值:P2.5〜P97.5 单侧用上界:P95
单侧用下界:P5。