数据资料的统计描述:数值计算

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统计描述与统计推断

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 。

第二章数值型变量的统计描述

第二章数值型变量的统计描述
1
例:某公司五名职员的薪水分别是: 10,100,1000,10000,100000。
10 100 1000 10000 100000 X 22222 5
G 10 100 1000 10000 100000 1000
5
lg 10 lg 100 lg 100000 1 15 G lg ( ) lg ( ) 1000 n 5
统计工作四大步骤之一:分析资料
分析资料:计算有关指标,反映数据的综合特 征, 阐明事物内在联系和规律 (1)统计描述(descriptive statistics):指用统计
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 。
(2)统计推断(inferential statistics):指如何根
n 2 n 1 2
2
求:中位数
第1组数:1、4、 3、 2、 3 第2组数: 3、 2、1、 3 第3组数:1、2、 1、 2
(2)频数表法:
适用于样本例数较大的资料(百分位数法)
步骤: ①从小到大计算累计频数和累计频数; ②确定中位数和百分位数所在组段;
③计算中位数M和百分位数PX
i Px= L n x % f L fx
考考你: BUN组段(1)
BUN组段(2)
2.00~2.40 2.40~2.80 2.80~3.20 3.20~3.60
BUN组段(3)
2.00~ 2.40~ 2.80~ 3.20~3.60
2.00~2.30
2.40~2.70 2.80~3.10 3.20~3.50
4、列表划记(数频数):统计各组段内的
例2-3
二、几何均数(geometric mean)

资料分析的统计方法与技巧

资料分析的统计方法与技巧

资料分析的统计方法与技巧在社会科学研究领域中,资料收集和分析是非常重要的一环。

通过对已有数据的统计方法和技巧的运用,可以帮助我们更深入地了解现象背后的规律和趋势。

本文将介绍几种常用的资料分析统计方法与技巧,并探讨其适用范围和操作步骤。

一、描述统计法描述统计法是分析研究对象特征和现象分布的一种方法。

它通过收集、整理、计算和归纳数据的方式,对数据进行概括性的叙述和描述。

常见的描述统计指标包括平均数、中位数、众数、方差、标准差等。

在资料分析中,借助描述统计法可以帮助我们了解数据的总体特征,并从整体上观察其分布情况。

二、推断统计法推断统计法是利用样本数据对总体数据进行推断和判断的方法。

它通过对样本数据的分析,推断出总体数据的特征和参数,并进行推理和推断。

常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析、回归分析等。

推断统计法在资料分析中的应用非常广泛,例如通过样本调查来推断全国范围内某一现象的普遍情况。

三、相关分析法相关分析法是用来衡量两个或多个变量之间关联关系的方法。

通过计算相关系数,可以分析变量之间的相关程度和相关方向。

常用的相关分析法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数等。

相关分析在社会科学研究中具有广泛的应用,可以帮助我们探究变量之间是否存在关联并了解其关联程度。

四、多元统计方法多元统计方法是分析多个变量之间关系的一种方法。

与相关分析法不同,多元统计方法可以同时考虑多个自变量对因变量的影响,通过建立数学模型进行分析和预测。

常见的多元统计方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析等。

多元统计方法在市场调查、人口统计学、教育研究等领域中有广泛应用。

五、时间序列分析时间序列分析是对一组按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法。

它通过统计模型和方法,分析数据的趋势、周期、季节性等规律,并进行预测和判断。

常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、趋势分析法、ARMA模型等。

数值变量资料的统计描述知识介绍

数值变量资料的统计描述知识介绍
描述性统计量表格
包括均值、中位数、众数、标准差、变异系数等统计量,用于描述数值变量的 集中趋势和离散趋势。
图形描述
直方图
通过直方图可以直观地展示数值变量取值的分布情况,包括 频数和频率。
箱线图
通过箱线图可以展示数值变量的最小值、下四分位数、中位 数、上四分位数和最大值,以及异常值的情况。
文字描述
众数
总结词
众数是数据中出现次数最多的数值。
详细描述
众数是一组数据中出现次数最多的数值。在统计学中,众数用于描述数据的分布特征,特别是当数据 中出现多个众数时,说明数据存在多个峰值,此时数据的分布可能是多峰的。众数在市场调研、人口 统计等领域有广泛应用。
03
数值变量的离散程度描述
方差
方差是衡量数值变量离散程度的 重要指标,它表示各个数值与平 均数的偏差的平方的平均值。
回归分析
01
回归分析
通过建立一个或多个自变量与因 变量之间的数学模型,来描述变 量之间的因果关系。
Байду номын сангаас
02
回归分析的种类
03
回归分析的应用
线性回归、多项式回归、逻辑回 归等。
预测、解释和调控因变量的变化 趋势。
协方差分析
协方差分析
用于比较两组数值变量的总体均 值是否存在显著差异,同时考虑 变量的共同变异。
正态分布
总结词
正态分布是最常见的连续型概率分布, 其特征是钟形曲线,对称轴为均值所在 直线。
VS
详细描述
正态分布适用于许多自然现象的概率分布 ,如人的身高、考试分数等。其概率密度 函数曲线呈钟形,对称轴为均值所在直线 ,即曲线关于均值所在直线对称。在正态 分布中,约68%的数据落在均值的1个标 准差范围内,约95%的数据落在均值的2 个标准差范围内。

数值变量资料的统计描述

数值变量资料的统计描述

第一章数值变量资料的统计描述统计描述(statistical description)即利用原始数据,选择适宜的统计指标及统计图表,简明准确地探察数据的分布类型和数量特征,以便研究者根据样本信息,正确地推论其总体规律的统计分析方法。

统计指标(statistical index)是表示数据分布特征的一个或一组数值,是统计分析的基本依据.第一节频数分布的概念与应用对获取的数据进行统计学分析之前,了解数据的分布特征是至关重要的。

因为很多参数分析方法都要求样本数据来自某种已知分布的总体,否则,就应对数据实施合适的数据转换,或者采用非参数分析方法。

对频数表及频数图进行分析是描述性统计学分析的基本内容,也是表达或探索数据分布特征的基本手段.一、频数分布1.频数分布(frequency distribution)的概念频数(frequency)是相同观察值或观察结果出现的次数;分布(distribution)指随着随机变量取值的变化,其相应的概率变化的规律性。

频数分布即观察值(变量值)按大小分组,各个组段内观察值个数(频数)的分布,它是了解数据分布形态特征与规律的基础.2.频数分布的特征(1)集中趋势(central tendency):指一组变量值的集中倾向或中心位置.(2)离散趋势(tendency of dispersion):指一组变量值的分散倾向。

3.频数分布的类型⑴对称分布:指集中位置居中、左右两侧的频数分布基本对称的频数分布。

又可分为正态分布(normal distribution)和非正态分布(non-normal distribution).⑵偏态分布:是集中位置偏倚、两侧频数的分布不对称的频数分布,可分为两类:①正偏态:亦称右偏态,特点是峰偏左,此时均数与众数之差为正值,长尾向右侧(即观察值较大一端)伸延;②负偏态:亦称左偏态,特点为峰偏右,此时均数与众数之差为负值,长尾向左侧(即观察值较小一端)伸延。

数值变量资料的统计描述

数值变量资料的统计描述

频数,f 组中值,X
2
76
4
78
11
80
13
82
22
84
19
86
15
88
9
90
4
92
1
94
100
fX 152 312 880 1066 1848 1634 1320 810 368 94 8484
fX2 11552 24336 70400 87412 155232 140524 116160 72900 33856 8836 721208
190 302
S甲
5 1.58(毫米 / 小时) 5 1
乙组:n=5,X=2+4+6+8+10=30
X2= 22+42+62+82+102 =220
220 302
S乙
5 3.16(毫米/ 小时) 5 1
某地100名2岁健康男童身高标准差计算
身高组段 75~ 77~ 79~ 81~ 83~ 85~ 87~ 89~ 91~ 93~95 合计
89~
9
90
810
91~
4
92
93~95
1
94
合计
100( ∑ f)
368 94
8484(∑fX)
X 2 76 4 78 1180 194 84.8(cm) 100
均数的应用:
适用于对称分布资料,因为这时均 数位于分布的中心,最能反映分布的集 中趋势。
对于正态分布资料,均数更有其重 要作用。
频数分布
直方图
频数表的用途
• 揭示资料的分布特征和分布类型; 频数分布的两个重要特征:

统计数据的描述(统计学)

统计数据的描述(统计学)

可以添加误差线来表示数据的波动范 围。
适用于展示定类变量和定比变量的数 据,如示时间序列数 据的变化趋势,便于 观察数据随时间的变 化规律。
可以添加趋势线来预 测未来的发展趋势。
适用于展示定比变量 的数据,如某品牌在 不同年份的销售数据。
饼图
用以展示分类数据的占比关系, 便于比较不同类别之间的比例大
在统计学中,许多随机变量遵循正态分布,例如人类的身高、考试分数 等。
偏态分布
偏态分布是指数据分布不对称的情况, 即数据偏向某一方向。
偏态分布的原因可能是数据本身的特性 偏态分布的描述需要使用中位数、均值
或测量误差。
和众数等统计量来全面了解数据特征。
峰态分布
峰态分布是指数据分布的形状 较为尖锐或平坦的情况。
峰态分布的判断可以使用峰 度系数来衡量,该系数描述 了数据分布的陡峭程度。
在峰态分布中,数据值在均值 附近较为集中,远离均值的数 据较少,形成较为尖锐或平坦
的分布形状。
05
数据的异常值处理
识别异常值的方法
统计检验法
通过统计检验,如Z分数、IQR等方 法,识别出异常值。
经验判断法
根据业务经验和专业知识,判断某些 数据是否异常。
小。
适用于展示定类变量的数据,如 某公司各部门的销售额占比。
可以添加图例来解释各部分所代 表的含义。
散点图
用以展示两个变量之间的相关 关系,便于发现变量之间的关 联和趋势。
适用于展示定比变量的数据, 如广告投入与销售额之间的关 系。
可以添加回归线来表示变量之 间的线性关系。
03
统计数据的数值描述
THANKS
感谢观看
统计数据的描述(统 计学)

数值变量资料的统计描述

数值变量资料的统计描述
538.06
fX2
(5)= (2)×(3) 2
20.10 37.07 114.70 198.98 346.74 521.67 401.03 313.27 227.53 148.21 106.92 57.67
2493.89
N=∑f .
红细胞数
40
30
20
Frequency
10
Std. Dev = .45
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。
.
几何均数(geometric mean)
G n X1X2 Xn
lgG
1 n
(lg
X1
lg
X2
lg Xn)
lg X n
Glg1 lg X
n lg 表示以10为底的对数;
几何均数:变量对 数值的算术均数的 反对数。
lg1表示以10为底的反对数 X 0,为正值
(3) 列出组段:第一组段的下限略小于最小值,最后一个组段 上限必须包含最大值。
(4) 划记计数:用划记法将所有数据归纳到各组段,得到各组 段的频数。
.
138名成年女子的红细胞数(×1012/L)频数分布
组段
(1) 3.07~ 3.27~ 3.47~ 3.67~ 3.87~ 4.07~ 4.27~ 4.47~ 4.67~ 4.87~ 5.07~ 5.27~5.47
.
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。
.
1、计算方法
(1)直接计算法
公式 : XX1X2 Xn X
n
n
举例:试计算4,4,4,6,6,8,8,8,10的均数?

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。

第3讲 计量资料与计数资料的统计描述

第3讲 计量资料与计数资料的统计描述
一、数据类型的分类
1、计量资料 (measurement data)
用仪器、工具等测量方法获得的数据,又称数值变量。 特点:有计量单位,如患者的身高(cm),体重(kg),血压(kPa)等.
2、计数资料 (count data)
按某种属性分类计数后得到的数据,又称无序分类变量,有二分 类和多分类两种情形.
366
28 34
35
10
34
78
57
248
30 11
14
11
22
39
17
114
32 14
2
3
14
24
3
60
34
4
2
5
3
12
2
28
36
2
1
1
4
5
1
14
38
3
1
1
0
2
1
8
40
0
0
2
0
0
0
2
合计 207
141
102
208 537 206 1401
2、常用相对数指标
计数资料常用的数据形式是绝对数,如某病的出院人数,治愈人数 等.但绝对数不具可比性,需要计算相对数.
2、三线表
表号 标题(包括何时、何地、何事)
横标目的 总标目 横标目

总标目
纵标目 纵标目
××× ×××
××
××
总 标 目(单位)
纵标目
纵标目
××. ×× ××. ××
×. ×× ×. ××
┋ ┋ 合计
┋ ┋ ×××
┋ ┋ ×××
┋ ┋ ×:

第二章 数值变量资料的统计描述

第二章 数值变量资料的统计描述

频数分布的类型
频数分布分为对称分布和偏态分布两种类型。 频数分布分为对称分布和偏态分布两种类型。 对称分布是指集中位置在正中, 对称分布是指集中位置在正中,左右两侧频 数分布大体对称,如上表所示。 数分布大体对称,如上表所示。若将其绘制 成频数分布直方图,则更清楚。 成频数分布直方图,则更清楚。 直方图是以x 本例为体重) 为横坐标 , 直方图是以 x( 本例为体重 ) 为横坐标, 频 数或百分数为纵坐标, 数或百分数为纵坐标,用矩形面积大小表示 频数多少。 频数多少。
某地150名12岁男童体重频数分布图 名 岁男童体重频数分布图 某地
40
30
Frenquency
20
10
0 21.5 24.5 27.5 30.5 33.5 36.5 39.5 42.5 45.5 48.5 51.5
体重(kg)
频数分布的类型
偏态分布指集中位置偏向一侧, 偏态分布指集中位置偏向一侧 , 频数分布 不对称。 不对称。 一些以儿童为主的传染病, 一些以儿童为主的传染病 , 患者的年龄分 布 , 集中位置偏于年龄小的一侧, 频数尾 集中位置偏于年龄小的一侧 , 部向右侧延伸, 称为正偏态 ( 部向右侧延伸 , 称为正偏态( 峰 ) 分布 , 分布, 如图
一、频数分布表(frequency table)的编制 频数分布表( table)
某地儿研所测得该地150名12岁健康男童体重 某地儿研所测得该地150名12岁健康男童体重 kg)原始数据如下,试编制频数表。 (kg)原始数据如下,试编制频数表。
25.2 30.5 36.5 35.1 37.1 37.1 28.7 31.4 36.8 27.3 37.6 37.8 35.7 34.9 36.2 42.5 37.8 44.0 29.2 33.7 34.1 27.2 48.6 25.5 33.4 39.3 34.3 51.0 33.7 32.4 35.6 38.2 35.1 25.3 34.0 35.8 37.3 32.2 42.2 38.1 38.0 29.3 38.5 44.5 41.1 42.9 29.6 34.7 29.7 37.5 33.4 35.3 41.3 43.8 39.6 28.2 46.5 36.2 20.1 38.2 44.4 45.6 41.5 32.4 30.1 27.8 40.9 37.5 36.5 35.0 43.5 35.4 43.7 41.2 41.8 38.4 32.8 27.2 33.8 37.5 39.6 23.4 31.8 32.8 26.5 33.8 35.3 33.0 44.2 36.8 37.7 36.6 33.2 35.8 36.4 36.3 42.0 24.5 42.6 28.3 43.2 45.7 28.4 33.4 32.1 34.1 36.2 31.8 39.6 29.2 34.1 33.3 31.5 41.2 33.5 47.4 29.9 27.6 47.9 30.6 38.7 45.9 30.0 35.1 40.2 40.9 47.3 36.4 43.7 42.6 38.7 38.5 35.4 32.5 31.4 40.6 34.5 36.5 34.8 41.4 33.8 23.1 20.5 39.6 51.2 23.5 40.8 38.2 37.4 47.9

统计学第34章知识点与习题(含答案).446

统计学第34章知识点与习题(含答案).446

A. 和各组次数分布多少无关
B.仅受各组标志值大小的影响
C. 受各组标志值和次数共同影响
D.不受各组标志值大小的影响
5、( )时,加权算术平均数等于简单算术平均数
A.当各组次数相等 B.当各组次数不等 C.仅当各组次数都等于 1D.当各组变量值不等
6、四分位数实际上是一种
A 算术平均数
B 几何平均数
4、当一组数据属于左偏分布时,平均数、中位数与众数的大小关系为________。
5、已知 4 个水果店苹果的单价和销售额,要求计算 4 店的平均单价,应用________平均
数。
二、单选题
1、两个总体的平均数不相等,标准差相等,则( )
A.平均数大,代表性大
B.平均数小,代表性大
C.两个总体的平均数代表性相同
C 位置平均数
D 数值平均数
7、已知某局所属 12 个工业企业的职工人数和工资总额,要求计算该局职工的平均工资,
应该采用________
A 简单算术平均法 B 加权算术平均法 C 加权调和平均法 D 几何平均法
8、某公司下属 5 个企业,已知每个企业某月产值计划完成百分比和实际产值,要求计算该
公司平均计划完成程度,应采用加权调和平均数的方法计算,其权数是
第三章 数据资料的统计描述:统计表和统计图
第一节 定性资料的统计描述 知识点: 1、 统计分组就是根据统计研究的需要,将统计总体按照一定的标志区分为若干组成部分
的一种统计方法。 2、 定性数据的频数、频率、百分数、累计频数、累积频率的概念及计算。 3、 定性数据频数分布表示方法主要有条形图、扇形图。
六、计算题
1、2006 年某月份甲、乙两农贸市场某农产品价格和成交量、成交额资料如下:

医学统计学-计数资料的统计描述

医学统计学-计数资料的统计描述

02
相对频数的计算公 式
相对频率 = (某组的频数 / 所有 观察值的总数) × 100%。
03
相对频数分布的应 用
用于比较不同组别之间的相对大 小关系,特别是在样本量差异较 大时。
集中趋势的描述:平均数、中位数、众数
平均数
所有观察值的总和除以观察值的数量,反映 数据的平均水平。
中位数
将数据从小到大排序后,位于中间位置的数 值,反映数据的中心位置。
总结词
Logistic回归分析是一种用于处理因变量 为分类变量(通常是二分类)的统计方 法。
VS
详细描述
Logistic回归分析通过建立数学模型,将 自变量与因变量的关系转化为概率形式, 从而预测因变量的发生概率。它广泛应用 于医学、经济学、社会学等领域,尤其在 医学研究中,常用于疾病发生风险的预测 和诊断模型的建立。
Spearman秩相关与Kendall秩相关
Spearman秩相关和Kendall秩相关是两种常用的非参数相关分析方法, 适用于处理等级数据。
Spearman秩相关是根据变量的秩次来计算相关系数,反映两个变量之间 的线性关系。
Kendall秩相关则是基于排序数据中相邻数据的变化情况来计算相关系数, 反映两个变量之间的单调关系。
1 2 3
早期发展
计数资料统计描述起源于早期的统计学研究,最 初主要用于人口普查和农业统计等领域。
近代发展
随着计算机技术的进步和统计学理论的不断完善, 计数资料统计描述的方法和手段得到了极大的丰 富和发展。
未来趋势
随着大数据时代的到来,计数资料统计描述将更 加注重自动化、智能化和可视化,以提高数据处 理和分析的效率和准确性。
计数资料统计描述的重要性

数值变量资料的统计描述(精)

数值变量资料的统计描述(精)

(五)变异系数(Coefficient of Variation )
S CV 100% X
主要用于对均数相差较大或单位不同的几组观
察值的变异程度进行比较。
例3.3 测得某地成年人舒张压均数为 77.5mmHg,
标准差为 10.7mmHg ;收缩压均数为 122.9mmHg, 标准
差为 17.1mmHg 。试比较舒张压和收缩压的变异程度。
主要用作划分正常人与异常人的界线。 5.医学参考值范围的制定需要按照一定步骤进行。实
际中最好结合正常人和病人的数据分布特点,权衡假阳性
和假阴性的比例,选择一个适当的百分范围,最常用的百 分界限是95%。 6.参考值范围估计的方法有多种,其中最基本的有百 分位数法和正态分布法。正态法的优点是结果较稳定,但 对资料要求严格;百分位数法适合于任何分布类型的资料, 但要求大样本。
R甲 186 142 44(mmHg)
R乙 166 159 7 (mmHg)
该法简单明了、容易使用,如用于说明传染病、食
物中毒等的最短、最长潜伏期等;缺点是结果不稳
定。
(二)四分位数间距 (Quartile)
Q P75 P25
如由上一章例2.4 算出,50岁~60岁正常女性血清
参见书中计算实例……
第三节
医学参考值范围
(Reference Value Range) 一、基本概念
通常指正常人的解剖、生理、生化、免疫及组 织代谢产物的含量等各种数据的波动范围。主要目 的:用于临床疾病诊断。最常用的是95%参考值范围。
确定95%参考值范围示意图
二、医学参考值范围的制定方法
(一)选择一定数量的参照样本
f (X )
1 e 2

科学实验中的数据分析与统计方法

科学实验中的数据分析与统计方法

科学实验中的数据分析与统计方法数据分析与统计方法在科学实验中起着至关重要的作用。

通过合理的数据处理和统计分析,科学家们能够从海量数据中获得有意义的结论和发现。

本文将探讨科学实验中常用的数据分析与统计方法,以及它们的应用。

一、数据收集与清洗在进行科学实验时,首先需要收集所需要的原始数据。

数据收集的方式包括实验观测、问卷调查、实验记录等。

然而,原始数据往往存在着误差和噪声,因此需要对数据进行清洗和校验。

这包括删除异常值、处理缺失值和重复值等,以保证数据准确可靠。

二、描述统计分析方法描述统计分析方法主要用于对数据进行概括和描述。

其中,常用的描述统计量包括:1. 平均值:计算数据的算术平均值,反映数据的集中趋势。

2. 中位数:将数据按大小排序后,处于中间位置的数值,反映数据的中间水平。

3. 方差和标准差:描述数据分散程度的统计量。

4. 频数和频率:统计每个数值出现的次数和相应的比例。

通过这些描述统计量,科学家们可以对数据的整体分布和特征进行初步了解,以便为后续的统计分析和建模提供基础。

三、推断统计分析方法推断统计分析方法主要通过对样本数据进行统计推断,从而对总体进行推断。

常用的推断统计分析方法包括:1. 参数估计:利用样本数据估计总体参数,如均值、比例等。

通过构建置信区间,科学家们可以从一定程度上确定参数估计的精度和可靠性。

2. 假设检验:对科学实验的假设进行检验,用于判断样本数据是否支持或拒绝某个特定假设。

常见的假设检验方法包括 t 检验、方差分析和卡方检验等。

3. 相关分析:用于分析两个或多个变量之间的关系。

常用的相关分析方法包括相关系数和回归分析。

推断统计分析方法能够帮助科学家们从有限的样本数据中,对总体进行合理的推断和判断,以便得出科学的结论和发现。

四、数据可视化方法数据可视化是将数据以图表形式展示出来,有助于科学家们直观地理解数据的规律和趋势。

常用的数据可视化方法包括:1. 条形图和饼图:用于比较各个类别之间的差异和比例。

打印第四部(实习指导第页)《医学统计学》实习指导(第页)

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实习指导实习一统计表与统计图计量资料的统计描述(一)统计表与统计图一、目的要求:掌握统计表的结构与制表的基本要求,掌握绘制统计图的基本要求及常用统计图的绘制方法,熟悉统计表与统计图的用途,了解统计表和种类。

二、时间安排:1学时三、内容:1.选择填空题:A.散点图 B.条图 C.百分条图或圆图 D.线图 E.直方图(1)描述某地1975-1980年肝炎发病率的变动趋势,宜绘制。

(2)分析胎儿不同出生体重(kg)和围产儿死亡率的关系,应绘制。

(3)比较甲、乙、丙三地某两种传染病的发病率时,应绘制。

(4)某地调查的863例恶性肿瘤死亡者,分别由省、市、县、乡医院最后确认,说明各级医院确认比例,应绘制。

(5)描述某地某年210名健康成人发汞含量的分布,宜绘制。

2.某县防疫站1972年开始在城关建立“预防接种卡”,使计划免疫得到加强。

为说明效果,1975年5月观察了482人的锡克氏试验反应。

其中:幼儿园101人,阳性21人,阳性率20.8%;小学生145人,阳性22人,阳性率15.2%,中学生236人,阳性15人,阳性率为6。

4%,相比起来,1974年为;幼儿园儿童144人,阳性15人,阳性率10.4%,小学生1417人,阳性323人,阳性率为22.8%;中学生为359人,阳性率为11.5%;试用适当的统计表和统计图描述上述结果。

3.某年某公社生产大队的新病例数统计结果如下,用图表示各生产大队的新发病比例。

表1-1 某年某公社各生产大队新病例统计例数百分比(%)第一生产队320 33.0第二生产队234 24.2第三生产队415 42.8合计969 100.04.下表是某地1968-1974年男妇结核病死亡率变动情况,试绘制成统计图表1-2 某年1968-1974年男女结核病率(1/10万)年份男性女性1968 50.19 37.541969 42.97 25.001970 45.37 27.881971 44.42 25.101972 35.59 24.081973 38.31 24.101974 25.29 16.005.根据表3资料绘制适当的统计图。

统计实习指导-(1)

统计实习指导-(1)

一、 目 的 要 求1. 掌握数值变量数据描述性指标的计算及其适用条件。

2. 熟悉95%医学参考值范围的计算,牢记正态曲线下面积的分布规律。

二、 内 容1. 选择题 〔1〕-x 是表示变量值 的指标。

〔2〕利用频数分布表及公式)2(∑-+=L f nf i L M 计算中位数时 。

A.要求组距相等 B.不要求组距相等〔3〕-x 与s 中 。

A.-x 可能是负数,s 不可能 B.s 可能是负数,-x 不可能〔4〕变异系数的数值 。

〔5〕假设一组数据呈正态分布,其中小于-x 。

A.5%B.95%C.97.5%D.92.5%〔6〕正态分布曲线下〔σμ645.1±〕区间的面积占总面积的 。

A.95% B.90% C.97.5% D.99% 2.计算题〔1〕某大学校医1995年随机调查了该校101名一年级男大学生的身高〔cm 〕,结果如下:A . 编制频数表,简述其分布特征。

B . 计算其描述性指标。

C . 计算其95%医学参考值范围。

〔2〕某地10人接种某疫苗后,其抗体滴度如下,1׃2 1׃2 1׃4 1׃4 1׃4 1׃8 1׃8 1׃8 1׃16 1׃32,请计算其描述性指标。

〔3〕今有94名电光性眼炎患者,其发病距接触电焊时间〔潜伏期,小时〕如下,请计算其描述性指标。

潜伏期〔小时〕0~ 2~ 4~ 6~ 8~ 10~ 12~ 14~ 16~ 18~ 20~ 22~ 24~ 发 病 数 8 10 21 19 22 6 4 0 1 0 0 1 2一、目的要求1.明确医学上常用的几种相对指标的意义和应用范围2.懂得运用率的标准化法可消除两组资料内部结构不同的影响,以利客观分析。

二、内容〔一〕复习思考题选择题1.发病率和患病率中。

〔1〕两者都不会超过100% 〔2〕两者都会超过100%〔3〕发病率不会超过100% ,患病率会〔4〕患病率不会超过100%,发病率会。

〔1〕消除两组总人数不同的影响〔2〕消除各年龄组死亡率不同的影响〔3〕消除两组人口年龄构成不同的影响〔4〕消除两组比较时的抽样误差。

数值变量资料的统计描述(变异程度)

数值变量资料的统计描述(变异程度)
freedom)有关。 与自由度(degrees of freedom)有关。 自由度( 自由度是数学名词,在统计学中, 自由度是数学名词,在统计学中,n个数据如不受任 何条件的限制, 个数据可取任意值, 何条件的限制,则n个数据可取任意值,称为有n个自由度 个条件的限制,就只有( 个自由度。 。若受到k个条件的限制,就只有(n-k)个自由度。计 算标准差时, 个自由度。 算标准差时, n个变量值本身有n个自由度。但受到样本 均数的限制,任何一个“离均差”均可以用另外的( 均数的限制,任何一个“离均差”均可以用另外的(n-1 离均差”表示,所以只有( 个独立的“ )个“离均差”表示,所以只有(n-1)个独立的“离均 因此只有( 个自由度。 差”。因此只有(n-1)个自由度。
-1
0
准 态 布 标 正 分 -1 1 ~ -1 6 1 6 .9 ~ .9 -2 8 2 8 .5 ~ .5
态 布 正 分 面 或 率 积 概 6 .2 % 8 7 μ σ ± 9 .0 % 5 0 μ 1 6 ± .9 σ 9 .0 % 9 0 μ 2 8 ± .5 σ
三、医学正常值范围的估计
Px
5
复习: 复习:频数表资料的百分位数
在 段 限 P = 所 组 下 值+ x 该 限 的 计 数 (n×x%−至 下 值 累 频 ) 组 × 距 所 组 下 值 上 值 的 数 在 段 限 至 限 间 频 (n×x%−ΣfL) P = L+i × x fm
(n×x%−ΣfL)
下限值L 下限值
i; fm
∋定义:又称参考值范围,是指特定健康人群的解剖、 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。 生理、生化等各种数据的波动范围。习惯上是确定 包括95%的人的界值。 包括95%的人的界值。 95%的人的界值 ∋单双侧:根据指标的实际用途,有的指标有上下界 单双侧:根据指标的实际用途, 值(双侧)。某些指标只需确定上限(单);某些指标 双侧) 某些指标只需确定上限( 只需确定下限( 只需确定下限(单)。
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二、调和平均数(Harmonic mean)
在实际工作中,经常会遇到只有各组变量值和各组标志总量而缺少 总体单位数的情况,这时就要用调和平均数法计算平均指标。
调和平均数是各个变量值倒数的算术平均数的倒数,习惯上用H表 示。
1. 集中趋势的测度值之一
2. 均值的另一种表现形式
3. 易受极端值的影响
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特点:
1.集中趋势的测度值之一;
2.出现次数最多的变量值;
3.不受极端值的影响;
4.可能没有众数或有几个众数;
5.适用于定类数据、定序数据、定距数据和定比数据。
众数的不唯一性:
• 无众数原始数据: 10 5 9 12 6 8
• 一个众数原始数据: 6 5 9 8 5 5
• 多于一个众数原始数据: 25 28 28 36 42 42
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基于这种思路,借助于几何图形而导出的分组数据众数的计算公式 如下:
M0
L ( fm
fm f1 f1)( fm
i f1)
其中:L表M 示众0数 所U 在组 的(下f限m ; U表示f f众1 m 数) 所在(f组 f1 m 的上限f;i1表)示众i数所在组的 组距;fm为众数组的频数;f-1为众数组前一组的频数;f+1为众数组后一组 的频数。
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3
前言
统计数据的分布特征可以从两个方面进行描述:一是数据分布的集中趋势,二是数据分布的离散程度。 集中趋势和离散程度是数据分布特征对立统一的两个方面。 本章通过介绍平均指标和变异指标这两种统计指标的概念及计算来讨论反映数据集中趋势和分散程度的
两个方面的特征。
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4
第一节 数据分布集中趋势的测定
参看例题:P54例4.7
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(三)适用场合
上述下限和上限公式是假定数据分布具有明显的集中趋势,且众数组的频数在该组内是均匀分布的,若 这些假定不成立,则众数的代表性就会很差。 从众数的计算公式可以看出,众数是根据众数组及相邻组的频率分布信息来确定数据中心点位置的,因 此,众数是一个位置代表值,它不受数据中极端值的影响。
本节重点介绍众数、中位数两个位置平均数和算术平均数、调和平均数及几 何平均数三个数值型平均数。
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5
一、算术平均数
算术平均数(Arithmetic mean)也称为均值(Mean),是全部数据算术平均的结果。算术平均法是计算平 均指标最基本、最常用的方法。
算术平均数在统计学中具有重要的地位,是集中趋势的最主要测度值,通常用表示。根据所掌握数据形 式的不同,算术平均数有简单算术平均数和加权算术平均数。
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(二)众数确定
1.定类数据和定序数据众数的测定 定类数据与定序数据计算众数时,只需找出出现次数最多的组所对应的变量值即为众数。
2.未分组数据或单变量值分组数据众数的确定 未分组数据或单变量值分组数据计算众数时,我们只需找出出现次数最多的变量值即为众数。
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3.组距分组数据众数的确定
组距分组数据,众数的数值与其相邻两组的频数分布有一定的关系,这种关 系可作如下的理解:设众数组的频数为fm,众数前一组的频数为f-1,众数后 一组的频数为f+1。 当众数相邻两组的频数相等时,即f-1=f+1,众数组的组中值即为众数; 当众数组的前一组的频数多于众数组后一组的频数时,即f-1>f+1,则众数 会向其前一组靠,众数小于其组中值; 当众数组后一组的频数多于众数组前一组的频数时,即f-1<f+1,则众数会 向其后一组靠,众数大于其组中值。
第四章 数据资料的统计描述: 数值计算
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(一)教学目的
通过本章学习,掌握数据分布集中趋势和分布离散程度的测度,重点掌握分组数据的均值和标准差及变 异系数的计算与众数、中位数和均值的比较,并能灵活加以运用,了解数据分布形状(即偏态与峰度) 及其测度。
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(二)教学要点
集中趋势的测度指标及其计算方法; 离散趋势的测度指标及其计算方法; 数据分布偏态与峰度的测度。
集中趋势是指一组数据向某中心值靠拢的倾向,集中趋势的测度实际上就是 对数据一般水平代表值或中心值的测度。
不同类型的数据用不同的集中趋势测度值,低层次数据的集中趋势测度值适 用于高层次的测量数据,反过来,高层次数据的集中趋势测度值并不适用于 低层次的测量数据,选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势,要根据所掌 握的数据的类型来确定。
1.定序数据中位数的确定
定序数据中位数确定的关键是确定中间位置,中间位置所对应的变量值即 为中位数。
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六、众数、中位数与算术平均数的关系
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从上面的分析我们可以看出,当频数分布出现偏态时,极端值对算术平均数产生很大的影响,而对众数 、中位数没有影响,此时,用众数、中位数作为一组数据的中心值比算术平均数有较高的代表性。概念
中位数是将总体各单位标志值按大小顺序排列后,处于中间位置的那个数值。 1.集中趋势的测度值之一; 2.排序后处于中间位置上的值; 3.不受极端值的影响; 4.适用于定序数据和数值型数据; 5.各变量值与中位数的离差绝对值之和最小,即:
n
Xi Me min
i1
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(二)中位数的确定
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三、几何平均数(Geometric mean)
1. 集中趋势的测度值之一 2. N 个变量值乘积的 N 次方根 3. 适用于特殊的数据 4. 几何平均数是适应于特殊数据的一种平均数,在实际生活中,通常用来计算平均比率和平均速度。 当所掌握的变量值本身是比率的形式,而且各比率的乘积等于总的比率时,就应采用几何平均法计算平 均比率。
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计算公式:
G M NX 1X 2 X NN NX i i 1
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四、众数(Mode)
(一) 概念 众数是指一组数据中出现次数最多的变量值,用M0表示。 从变量分布的角度看,众数是具有明显集中趋势点的数值,一组数据分布的最高峰点所对应的变量值即 为众数。 当然,如果数据的分布没有明显的集中趋势或最高峰点,众数也可以不存在;如果有多个高峰点,也就 有多个众数。
4. 用于定比数据
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计算公式:
H m1 m2
m1 m2
x1
x2
mk mk
xk
K
mi
i1
K mi
x i1 i
h
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在实际工作中,调和平均数通常是作为算术平均数的变形使用的,也就是由于受所掌握资料的限制,有 时不能直接采用算术平均数的计算公式计算平均数,这就需要使用调和平均数的形式进行计算。
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