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《卫生统计学》教学课件

《卫生统计学》教学课件

假设检验
单样本t检验
介绍单样本t检验的原理、方法和应用实 例。
A 假设检验的基本思想
阐述假设检验的原理、步骤和注意 事项。
B
C
D
方差分析
阐述方差分析的基本原理、方法和应用实 例,包括单因素和多因素方差分析。
两样本t检验
详细解释两样本t检验的原理、方法和应 用实例,包括独立样本和配对样本的t检 验。
推断性统计在卫生领域的应用
01
假设检验
在卫生研究中,经常需要比较两组或多组数据的差异是否具有统计学意
义。通过假设检验,可以对研究假设进估计
利用样本数据对总体参数进行估计时,置信区间可以提供估计的精确度
和可信度。在卫生研究中,置信区间常用于估计发病率、死亡率等指标
随机区组设计 将实验对象按某种特征(如性别、年龄等)分成若干区组, 然后在每个区组内随机分配处理组,适用于存在明显个体 差异或需要控制某些非处理因素的情况。
析因设计 研究多个因素对实验结果的影响,通过全面组合各因素的 不同水平进行实验,适用于探索多因素交互作用的情况。
实验数据的分析
描述性统计分析 对数据进行整理、概括和描述,包括数 据的集中趋势、离散程度和分布形态等。
方差分析
比较不同处理组间的均数差异是否有 统计学意义,适用于完全随机设计和
随机区组设计的数据分析。
推断性统计分析 通过样本数据推断总体特征,包括参 数估计和假设检验等方法。
回归分析 探讨自变量和因变量之间的数量关系, 建立回归方程并进行预测和控制。
06
卫生统计应用实例
描述性统计在卫生领域的应用
1 2 3
卫生统计学的研究方法
描述性研究
通过收集和整理数据,用统计指标和 图表描述人群健康现象的数量特征和 分布规律。

卫生统计学《寿命表》课件

卫生统计学《寿命表》课件

ex
Tx lx
e0 T0 l0 6998204/100000=69.98
e1 T1 l1 6899070/98983=69.70
17
去死因寿命表
基本思想:假定消除了某种死因,则原死于该 原因的人没有死亡,寿命就会延长。用于研究 某种死因对居民死亡的影响
优点:
• 以某死因损耗的期望寿命和尚存人数合理地说明该死因 对人群生命的影响程度。
表 12.5 2000 某市男性简略寿命表
死亡率
死亡 概率
尚存 人数
死亡 人数
生存 人年数
mx
(4)
0.010168 0.001265 0.000747 0.000696 0.000811 0.001003 0.001079 0.001163 0.001541 0.002415 0.003931 0.006618 0.012276 0.021897 0.041440 0.061783 0.111714 0.220829 0.259042
28044
期望 寿命
ex
(10) 69.98 69.70 66.04 61.28 56.49 51.70 46.95 42.19 37.42 32.69 28.06 23.57 19.28 15.34 11.83 8.98 6.35 4.34 3.86
简略寿命表的编制
列1:年龄分组,x为“刚满年龄” 列2:人口数 Px 或 n Px
Lx
(8)
99075 394934 491501 489731 487889 485683 483161 480461 477226 472535 465112 453046 432284 397269 340270 264209 174628 81090 28044

卫生统计学课件_第六章_假设检验

卫生统计学课件_第六章_假设检验
16
公式:t
自由度:对子数 - 1
适用条件:两组配对计量资料。 例题:p. 34, 例8
三、两个小样本均数比较的 t 检验
▲目的:由两个样本均数的差别推断两样本
所代表的总体均数间有无差别。 ▲计算公式及意义: t 统计量: 自由度:n1 + n2 –2
18
▲ 适用条件:
(1)已知/可计算两个样本均数及它们的标准差 ;
38
(2)当不能拒绝
II 类错误的概率 β 值的两个规律:
1. 当样本量一定时, α 愈小, 则 β 愈大,反之…; 2.当 α 一定时, 样本量增加, β 减少.
39
4. 正确理解P值的意义, P值很小时“拒绝H0 ”,P值的
大小不要误解为总体参数间差异的大小; 拒绝H0 只是说 差异不为零。 统计学中的差异显著或不显著,和日常生活中所说的差 异大小概念不同. (不仅区别于均数差异的大小,还区别 于均数变异的大小)
统计推断
用样本信息推论总体特征的过程。
包括:
参数估计: 运用统计学原理,用从样本计算出来的统计
指标量,对总体统计指标量进行估计。
假设检验:又称显著性检验,是指由样本间存在的差
别对样本所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
第一节
▲显著性检验;
假设检验
▲科研数据处理的重要工具;
▲某事发生了:
是由于碰巧?还是由于必然的原 因?统计学家运用显著性检验来 处理这类问题。
45
41
是非判断: ( )1.标准误是一种特殊的标准差,其 表示抽样误差的大小。 ( )2.N一定时,测量值的离散程度越 小,用样本均数估计总体均数的抽样误差 就越小。 ( )3.假设检验的目的是要判断两个样 本均数的差别有多大。

卫生统计学课件 第二章 计量资料的统计描述(共33张PPT)

卫生统计学课件 第二章 计量资料的统计描述(共33张PPT)
11111,11111,11111 中位数是50%位的数值,其为百分位数的特殊形式。
●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

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

卫生统计学全套PPT课件

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几个重要的统计学概念
二分类变量(binary variable),称 为0-1变量
例如,性别(男女)、疾病(有无) 和结局(生死)等。二分类变量常用0 和1来编码,0-1变量常称为假变量 (dummy variable)或哑变量,可以和真 变量一样参与计算。
卫生统计思维进化与概念
统计学:是一门处理数据中变异性 的科学与艺术,内容包括收集、分析、 解释和表达数据,目的是求得可靠的 结果。 卫生统计学:是一门应用统计学 方法和原理研究卫生服务数据的收集、 分析、解释和表达的学科。
卫生统计思维进化与概念
• 统计思维的进化(发展简史)
时期 1749-1827 科学家 Pierre-Simon Laplace Philippe Pinel Louis 发明与应用 研究概率 (probability)。
几个重要的统计学概念
抽样(sampling):从研究总体中 抽取一部分有代表性的个体的方法; 样本(sample):从研究总体中随 机抽取的一部分有代表性的个体; 数据(data):对样本中个体进行深 入的观察与测量,获取的测量值。
几个重要的统计学概念
同质与变异 同质性(homogeneity): 一个总体中有许多 个体大同小异,存在共性,这些个体处于同一总 体。例如,同性别、同年龄的小学生具有同质性。 变异(variation):同一总体内的个体间存在 差异。例如,同性别、同年龄的小学生属于同一 个总体,但他们的身高、体重又存在变异。变异 性是统计学的根本需要。 统计学的任务:在变异的背景上描述同一总 体的同质性,揭示不同总体的异质性 (heterogeneity)。
几个重要的统计学概念
变量的类型 变量(variable):分成定性(qualitative)与 定量(quantitative)两种类型。 ◆定性变量(分类变量(categorical variable)或名义变量(nominative variable)。 例如,职业(工、农、商、学、兵等) 是一个分类变量;其可能的“取值”不是 数字,而是,

《卫生统计学》课件

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方差分析的基本思想
比较不同组数据的变异程度,以确定不同因素 对数据变异的影响程度。
单因素方差分析
比较一个因素不同水平下各组数据的变异程度 。
多因素方差分析
比较多个因素不同水平下各组数据的变异程度。
卡方检验
卡方检验的基本思想
通过比较实际观测频数与期望频数之间的差异,判断分类变量之 间是否存在关联性。
预测和预警
03
利用卫生统计学模型和方法,可以对疾病流行趋势进行预测和
预警,提前制定防控措施。
卫生统计学的发展历程
1 2 3
起源
卫生统计学起源于17世纪欧洲的黑死病大流行时 期,当时人们开始用统计学方法研究疾病的流行 规律。
发展
随着科学技术的发展,卫生统计学不断吸收其他 学科的成果,逐渐形成了自己的理论和方法体系 。
Cox比例风险模型
要点一
总结词
阐述Cox比例风险模型的基本原理和应用。
要点二
详细描述
Cox比例风险模型是一种半参数模型,用于分析生存数据 并评估多个因素对生存时间的影响。该模型假设风险函数 的比例风险关系,即不同因素对生存时间的影响是乘性的 ,且随着时间的推移,影响程度保持恒定。Cox模型的应 用广泛,可以用于临床试验、队列研究和病例对照研究中 的生存数据分析,帮助研究者了解疾病预后和评估治疗措 施的效果。
06
统计软件应用
Epi Info软件介绍
应用领域
Epi Info主要用于流行病学和公共卫生领域的数据收集、分析和报告 。
特点
界面友好,适合初学者;提供多种疾病和流行病的数据管理、分析功 能;支持数据导出和与其他软件的交互。
适用人群
公共卫生工作者、流行病学家和卫生统计学家。

卫生统计学课件

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2012-8-6
西安医学院公共卫生系
返回
2012-8-6 西安医学院公共卫生系
搜集资料(collection of data): 取得准确可靠的原始数据 资料来源:(1)统计报表
(2)经常性的工作记录
(3)专题调查或实验
返回
2012-8-6 西安医学院公共卫生系
整理资料(sorting data) 即净化原始数据,使其系统化、条理化, 便于进一步计算指标和分析。
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
2.定性资料即计数资料、分类资料 (enumeration data)
1)无序分类资料:先将观察单位的某项 指标按性质或类别进行分组,然后计算各 组的数目所得的资料。
①二项分类:两类间互相对立, 如+、-;治愈与未愈。
②多项分类:互不相容的多个类别。
如血型(A、B、AB、O)
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
卫生统计学的主要内容: (1)基本原理和方法
数据处理:统计描述 统计推断 -- 参数估计 假设检验 研究设计:实验研究设计、调查研究设计 (2)健康统计:人口统计 疾病统计 生长发育统计等
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
小结
• • • • 统计工作的步骤 定量资料、定性资料 总体、样本 频率、概率、小概率事件
• 目标总体;研究总体
2012-8-6
西安医学院公共卫生系
• 样本:是从总体中随机抽取部分观察单位,其 实测值的集合。 • 目的是用样本信息来推断总体特征。 • 样本含量(样本大小、样本例数):即样本包 含的观察单位数。 • 随机,不是随意,它应保证总体中每个个体被 抽取的机率是相等的。 • 医学研究的现象绝大多数是随机现象。

《卫生统计学》PPT课件

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实例1:
《剖腹产同时放置宫内节育器 735 例的初步观察》将施行剖 腹产手术1562 例中的735 例作为试验组,在剖腹产的同时放置 宫内节育器。比较两组被观察对象的术后出血、恶露干净时间 和术后副反应等情况。
规定实验组适应症为:破膜和总产程都不超过24小 时,无感染 ( 无阳性体征,血常规正常 ) 以及第一胎 产后本人同意放置宫内节育器者。 另将筛选剩下的 827 例作为对照组,不放置宫内节 育器。
例:电针引产
混杂因素不同状态时,研究因素的分析。
胎膜 产妇状况 例数 成功 成功率 P
已破 初产
经产
331 258 77.9% 0.030
67 60 90.0%
未破 初产
经产
273 170 62.3% 0.332
100 68 68.0%
实验研究的基本要素:受试对象
受试对象是处理因素作用的客体。 按受试对象可分:动物实验和人体试验。 动物选择
本例,受试对象的基本条件不同,试验组较好,而对照组差, 缺乏可比性。
中华妇产科杂志,1985;20(1):49~50。
实例2:
对治疗炎症的某注射液作临床试验,以另一注射液为对照。 适应症为生殖道感染疾病或口腔感染疾病。 研究者设计了3个组: 试验组:30例生殖道感染,30例口腔感染 对照组:30例生殖道感染,30例口腔感染 开放组:外科感染疾病28例,其他感染15例。 开放组为了增多试验组病例,研究者将试验组和开放组合 并,并与对照组作比较。
研究的类型
调查
实验
动物实验 临床试验
实验研究的基本要素
处理因素
受试对象
实验效应
实验研究的基本要素:处理因素
外加于受试对象,在实验中需要观察并阐明 其效应的因素,称为处理因素。

卫生统计学全套课件

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决策支持系统建设内容及方法
数据收集与整理
收集相关数据,进行数据清洗、整理和分析,为 决策提供科学依据。
制定决策方案
根据决策模型的结果,制定相应的决策方案,包 括干预措施、资源配置等。
ABCD
建立决策模型
根据实际需求,建立相应的决策模型,如预测模 型、优化模型等,为决策提供支持。
实施与监督
将决策方案付诸实践,并进行监督和评估,确保 决策的有效性和可行性。
03 卫生调查设计与实施
调查目的与内容
明确调查目的
在开始调查前,需要明确调查的目的和意义,以便确定调查的内容和范围。
确定调查内容
根据调查目的,确定需要收集的数据和信息,包括人口学特征、健康状况、生 活习惯等。
调查方法与技术
选择合适的调查方法
根据调查目的和内容,选择合适的调查方法,如普查、抽样调查、个案调查等。
位数等。
分布形态
描述数据的分布形态, 如正态分布、偏态分布
和峰度等。
推论性统计方法
01
02
03
04
假设检验
通过提出假设并检验假设的显 著性,判断数据之间的差异是
否具有统计学意义。
回归分析
通过建立回归模型,分析两个 或多个变量之间的相关性和预
测性。
方差分析
通过比较不同组之间的方差, 判断不同处理或分组对数据的
保护被调查者的隐私
在调查过程中,需要保护被调查者的 隐私,避免泄露个人信息和敏感信息 。
确保数据质量和可靠性
在收集数据时,需要确保数据的质量 和可靠性,避免出现数据错误和遗漏 。
04 卫生资料整理与分析
资料整理方法与技巧
明确资料来源和收集方法
分类整理资料

卫生统计学统计表与统计图培训课件

卫生统计学统计表与统计图培训课件
图域:即制图空间,是整个统计图的视觉中心。除圆图 外,一般都是存在于特定的坐标体系下。
标目:分为纵标目和横标目,表示坐标系下纵轴与横轴 的含义。
图例:用于识别比较的统计图中各种图形所代表的含义。 刻度:即纵轴和横轴上的坐标。刻度数值按从小到大的
顺序,纵轴由下向上,横轴由左向右排列。
卫生统计学统计表与统计图
13
图例
12

出 10
率 (
8
%
6
)4
2
1994 1998
标题
标目
0 血压
心率
TTT
GPT
图4-7 某工厂职工1994年、1998年四项 生理指标异常检出率
(二)常用的统计图
直条图
百分条图
圆图
线图与半对数线图
散点图
直方图
统计地图
箱式图
卫生统计学统计表与统计图
15
条图(bar graph)
1. 概念 条图用等宽直条的长短表示相互独立的各项指标数量的大小。
5
(2)纵轴的刻度必须从“0”开始, 4 否则会改变各对比组间的比例关系。 3
2
(3)各直条的宽度要一致,各直条应 1
有相等的间隔,其宽度一般与直条的 0


宽度相等或为直条宽度的一半。
图2-10 直条图的纵轴尺度起点必须为零示意图
(4)复式条图中同一组内的直条间 不留间隙
卫生统计学统计表与统计图
22
百分条图
1.概念 用于表示事物内部各部分的比重或所占比例。
2.适用资料:构成比资料
卫生统计学统计表与统计图
23
百分条图
表2-12 上海市某区居民脑血管病死亡季节分布

卫生统计学课件---直线相关与回归

卫生统计学课件---直线相关与回归

3、相关的显著性程度与相关的密切程度不同
相关的显著程度(即统计意义的程度)和相 关的密切程度是两个不同的概念。变量间 相关的显著性越高,概率越小,在判断变 量间具有相关关系时,犯第一类错误的可 能性越小。而相关的密切程度高低,是相 关系数具有统计意义的前提下,根据相关 系数绝对值的大小来判断的。
4、作回归分析时要恰当确定自变量与因变量
2、求у和 χ
∑X 47.28χ= ==4.7Fra bibliotek8n 10
∑Y 1392.2
у= =
=139.22
n 10
3、计算离均差平方和∑(X-χ)2及离均差积和 ∑(X-χ)(Y-у)
∑(X-χ)2= ∑X2-(∑X)2/n=224.31- (47.28)2/10=0.77
∑(X-χ)(Y-у)= ∑XY-∑X∑Y/n =6594.26-47.28×1392.2/10=11.94 4、计算回归系数b和截距a
二、直线回归
(一)直线回归的概念 直线回归又称简单回归,是描述和分析两变量间线
性依存关系的一种统计方法。两个变量之间有一 定的数量关系,但又非函数关系,称作回归关系。 如前所述,20岁男青年红细胞数与血红蛋白含量 的关系,只知道两者存在正相关关系,但不能说, 红细胞数是多时,血红蛋白一定是多少。如果想 要进一步由红细胞数估计血红蛋白含量,需要再 作回归分析。直线回归分析的主要任务就是找出 最合适的直线回归方程,以确定一条最接近于各 实测点的直线,来描述两个变量之间的回归关系。 直线回归的表达式为
计算步骤如下:
(1)作散点图:见下图。由散点图可见,10 名男青年的红细胞数与血红蛋白含量有直 线趋势。
10名男青年红细胞数与血红蛋白含量的关系
148 146 144 142 140 138 136 134 132 130

卫生统计学绪论精品PPT课件

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定量变量分为: 1. 连续型变量(continuous variable):即连续
变化的变量,其取值是数轴上某一区间内的一切数 值,理论上它们是无限可分的。如身高、体重
2. 离散型变量(discrete variable) :其取值是0, 1,2等不连续的量,是数轴上有限或无限的可数的 值,两个数之间没有小数。如 年新生儿数、月手 术病人数
取值不需 要用工具 度量,用 计数的方 式即可
(二)定性变量
1. 分类变量(categorical variable): 也称为计 数资料,将观察单位按某种属性或类别分组,然后清 点数目所得各组的观察单位数。可分为:
•二项分类:两类观察结果互相对立。 •多项分类:观察结果表现为互不相容的多个属性或类别 。
2年生存率? 3年生存率? ……
其中有些患者中断随访了,中断随访的患者如 何进行统计分析?怎样的随访才算有效?这些问题 的解决,将有赖于一系列统计方法。
[例4]
某杂志中一篇文章报道,用某种中草药治疗 玫瑰糠疹,有效率为78%,平均疗程为三周左右。 问此药治疗玫瑰糠疹的确有效吗?由于玫瑰糠疹 具有自然治愈的情况,一般不服药,多喝水,到 三周左右有些患者也会自愈。所以,此药的78% 疗效有待探讨。这就要求设立具有可比性的对照 组。
抽样(sampling)
从总体中抽取样本的过程,即为抽样。正 确的抽样应该使抽得的样本能代表总体, 具有地说应注意以下几点: 1、代表性:就是要求样本中每一个个体都 必须符合总体的规定。
2、随机性:就是要保证总体中每一个个体 都有相同的机会抽到样本中来。
3、可靠性:即对实验的结果要具有可 重复性,在科研中有样本结果所推测的 总体结论有较大可信度。
连续型变量

《卫生统计学》课件

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健康状况评价的统计方法
总结词
健康状况评价的统计方法包括描述性统计、推论性统 计和多元统计分析等,用于描述和解释健康数据。
详细描述
描述性统计是健康状况评价的基础,主要包括数据的 收集、整理、描述和呈现。推论性统计则是在描述性 统计的基础上,利用样本数据推断总体特征和变化趋 势。多元统计分析则可以处理多个变量之间的关系, 深入挖掘数据背后的规律和联系。这些统计方法在评 价健康状况时相互补充,为理解和解释健康数据提供 有力支持。
通过健康调查数据的统计分析,了解人群健康状 况,评价干预措施效果。
医学研究与实践
在医学研究和实践工作中,卫生统计学方法的应 用可以提高研究质量和数据可靠性。
卫生统计学的发展历程
基础阶段
20世纪初,数理统计学的发展为卫生统计学奠定了基础。
应用阶段
二战后,随着计算机技术的发展和流行病学数据的积累,卫生统 计学在公共卫生领域得到广泛应用。
可能性。
生存率的估计与比较
估计方法
乘积极限法、寿命表法、Kaplan-Meier法等。
比较方法
log-rank检验、Tarone-Ware检验、Breslow检验等。
Cox比例风险模型
模型建立
基于比例风险假设,将生存时间与协变量之间的关系 用比例风险函数来描述。
模型应用
用于分析多因素对生存时间的影响,预测不同个体在 不同条件下的生存概率。
03
描述性卫生统计学
频数与频率分布
频数
每个数据值出现的次数。
频率
频数与总数之比,用于描述数据分布特征。
相对频率
某一类别的频率与所有类别的总频率之比,用于 比较不同类别的分布情况。
图形表示方法
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中位数 各种分布(偏峰分布)



的 常
百分位数



纵数
6
极差

述 离
四分位间距 (各种偏峰分布)


方差
势 的
正态,近似正态分布


标准差


变异系数
7
Sas常用的描述性统计过程包括:
1)PROC FREQ过程:提供一维或者二维频数分布表或者 交叉列联表等。 2)PROC UNIVARIATE 过程:提供单变量的详细描述以及 对其分布类型的检验。 3)PROC MEANS过程:提供单变量或者多变量的简单描 述。 4)PROC GCHART过程和PROC GPLOT过程:两个过程 都用于绘制统计图。
系统中用于方差分析的几个程序步之一,它适用于均衡的数据)
proc glm 过程(GLM过程即广义线形
模型(General Liner Model)过程,它使用最小二乘法对数据拟合广义线形 模型。GLM过程中可以进行回归分析、方差分析、协方差分析、剂量反 应模型分析、多元方差分析和偏相关分析等等。)
备注:glm过程涵盖了anova过程的过程,所以更经常采用glm过程 第一步要进行正态性检验 第二步方差分析同时进行方差齐性检验和两两比较
var x;
*对变量x进行分析;
run;
9
PROC UNIVARIATE 过程:
proc UNIVARIATE data=t1;
VAR x0;
FREQ count;
*指定变量count为频数变量;
run;
10
Sas常用于t检验的过程有 PROC UNIVARIATE PROC MEANS PROC TTEST
8
FROC FREQ 过程:
proc freq data=t; *调用freq过程; tables x0/out=t1; *生成一维频数表,并生成包
含频数表数据的数据集t1;
run;
PROC MEANS 过程:
proc means data=t1 MEAN STD MEDIAN
P25 P75;
*调用means过程;
,v(R 1 )(C 1 )
行合计 列合计 Ti 总合计
2检验的基本思想
2 (A iT i)2 ,v(R 1 )(C 1 )
T 2 (A iT i)2
i
,v(R 1 )(C 1 )
T i
行合计列合计 Ti 总合计
21
2 检验(2)Chi-square test目的要求: 1. 利用freq过程完成确切概率法。 2. 利用freq过程完成配对设计资料的分 析。 2检验的应用条件
16
PROC ANOVA的过程: PROC ANOVA;
CLASS 变量表; MODEL 因变量表=效应; MEANS 效应〈/选择项〉;
17
PROC GLM的过程: PROC GLM;
CLASS 变量表; MODEL 因变量表=效应; MEANS 效应〈/选择项〉;
18
随机区组设计的方差分析
13
第一步---正态性检验 proc univariate normal; class g; var x; run;
14
常用两两比较方法: SNK法 Bonfferoni法 Dunnett法
15
方差分析同时进行方差齐 性检验和两两比较
proc anova; class g; model x=g; means g/ hovtest snk bon ; /*homogeneity of variance*/ run;
卫生统计学
1
常用统计描述过程
定量资料的描述 定性资料的描述 统计图的制作
2
精品资料
• 你怎么称呼老师? • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点,你
是否会认为老师的教学方法需要改进?
• 你所经历的课堂,是讲座式还是讨论式? • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒,也不怕那风雨狂,只怕先生骂我
笨,没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照,花儿对我笑,小鸟说早早早……”
考虑思路:定量资料(资料类型)
正态,独立,随机
单样本资料
设计类型
配对设计资料
两个独立样本资料
单样本资料的t检验 配对设计的t检验 方差齐性F检验
方差齐性F检验
方差相等 方差不等
两样本的t似正态分布
描 平均数 几何均数 正态分布
proc glm; class treat block; model x=treat block;
/*treat处理组,block为区组*/ means treat/dunnett (‘3’);
/*指定第三组为对照组*/ run;
19
完全随机设计资料的方差分析
proc anova; class g; model x=g; means g/ hovtest snk bon ; /*homogeneity of variance*/ run;
proc glm; /*方差分析*/ class g; model x=g; means g/ hovtest snk ; run;
20
2 检验(1)Chi-square test
目的要求:
1.掌握定性资料的统计推断的原理、方法
和计算过程。
2.掌握 freq过程的语句格式,能对结果作分析。 2 (A iT i)2 T i
PROC TTEST过程 :除了提供基本统计量的计算外,还能 对单样本资料,配对设计资料和两 个独立样本资料进行t 检验
proc univariate normal; 对变量进行正态性检验 class group; var x; Var指定分析变量 run;
PROC TTEST过程:(单样本资料的t检验)
指定配对t检验中要进行比较的变量对
Run;
12
方差分析:适用于多样本均数的比较。
要求:资料独立,正态和总体发差相等。 常用的方差分析方法:完全随机设计方差分析(单因素方差分析)
随机区组设计方差分析(双因素方差分析) R*C析因设计方差分析
Sas中常用:proc anova过程(ANOVA过程是SAS
proc ttest ;调用ttest过程对服从正态分布的单样本进行检验 class group; var x; run;
11
配对资料的t检验
Proc univariate normal; 对分析变量进行正态性检验
Var d;
”d=x1-x2“分析差值
Run ;
Proc ttest;
Paired x1*x2;
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