数值变量的描述性统计

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几种描述性统计分分析的SAS过程

几种描述性统计分分析的SAS过程描述性统计是统计学中的一种方法，用于总结和描述数据集的主要特征。

它有助于了解数据的整体分布、偏差和离散性等。

SAS（统计分析系统）是一种流行的统计软件，具有丰富的分析功能。

以下是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。

1.PROCMEANS：PROCMEANS是一种计算统计指标的SAS过程，包括均值、总和、最小值、最大值、标准差等。

可以使用该过程对数值变量进行描述性统计，并在输出中显示这些统计指标。

可以通过指定多个变量和分组变量来计算针对不同子组的统计指标。

该过程还可以生成频数和百分比。

2.PROCFREQ：PROCFREQ是一种用于计算分类变量频数和百分比的SAS过程。

它可以计算每个类别的频数，并使用该信息生成频数表。

该过程还可以计算两个或更多分类变量之间的交叉频数表，并计算出每个类别的百分比。

3.PROCUNIVARIATE：PROCUNIVARIATE是一种用于执行单变量分析的SAS过程。

它可以计算变量的均值、标准差、峰度、偏度等统计指标。

该过程可以绘制直方图、箱线图、正态检验图和PP图等，以帮助理解数据的分布特征。

还可以执行分位数分析、离散度分析和异常值识别等。

4.PROCCORR：PROCCORR是一种用于计算变量之间相关性的SAS过程。

它可以计算变量间的皮尔逊相关系数，并使用协方差矩阵和相关系数矩阵来描述变量之间的线性关系。

该过程还可以绘制散点图矩阵和相关系数图，以直观地显示变量之间的关系。

5.PROCGLM：PROCGLM是一种用于执行多因素方差分析的SAS过程。

它可以根据自变量的水平和交互作用来分解因变量的方差，并进行显著性检验。

该过程可以计算组间差异的F值和p值，并生成方差分析表。

PROCGLM还支持使用协变量进行调整的方差分析，以控制对方差的影响。

以上是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。

每个过程都有各自的功能和输出，可以根据数据和分析需求选择合适的过程。

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）

stata函数

stata函数Stata是一种用于统计分析和数据管理的软件，拥有强大的数据分析能力和丰富的函数库。

本文将介绍一些常用的Stata函数及其使用方法，帮助读者更好地理解和使用Stata进行数据分析。

1. summarize函数summarize函数用于对数值型变量进行描述性统计分析，包括计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等。

例如，对于一个名为"income"的变量，可以使用以下命令进行描述性统计分析：summarize income该函数的输出结果包括均值、标准差、最小值、最大值、缺失值个数等信息。

2. generate函数generate函数用于创建新的变量，并对其赋值。

例如，可以使用以下命令创建一个新的变量"age_squared"，并将"age"的平方赋值给它：generate age_squared = age^2该函数可以根据已有的变量进行计算，并将结果保存为新的变量。

3. sort函数sort函数用于对数据集按照指定变量进行排序。

例如，可以使用以下命令对数据集按照"age"变量进行升序排序：sort age该函数可以方便地对数据集进行排序，便于后续的数据分析操作。

4. merge函数merge函数用于将两个数据集按照指定变量进行合并。

例如，假设有两个数据集分别为"dataset1"和"dataset2"，并且它们都有一个名为"ID"的变量，可以使用以下命令将两个数据集按照"ID"变量进行合并：merge dataset1 dataset2 using ID该函数可以将两个数据集中的相同"ID"值的观测合并到一起，方便进行分析和比较。

5. regress函数regress函数用于进行线性回归分析。

例如，可以使用以下命令对一个因变量"y"和两个自变量"x1"和"x2"进行线性回归分析：regress y x1 x2该函数可以得到回归系数、截距、残差等回归结果，并进行显著性检验和拟合优度分析。

数值变量资料的统计描述（论文资料）

数值变量资料的统计描述11．表示血清学滴度资料平均水平最常计算 BA算术均数 B几何均数 C中位数 D全距 E率12．某计量资料的分布性质未明，要计算集中趋势指标，宜选择 CA XB GC MD SE CV13．各观察值均加（或减）同一数后：BA均数不变，标准差改变 B均数改变，标准差不变C两者均不变 D两者均改变 E以上均不对14．某厂发生食物中毒，9名患者潜伏期分别为：16、2、6、3、30、2、lO、2、24+(小时)，问该食物中毒的平均潜伏期为多少小时？ CA 5B 5．5C 6D lOE 1215．比较12岁男孩和18岁男子身高变异程度大小，宜采用的指标是：DA全距 B标准差 C方差 D变异系数 E极差16．下列哪个公式可用于估计医学95％正常值范围 AA X±1.96SB X±1.96SXC μ±1.96SXD μ±t0.05,υSXE X±2.58S17．标准差越大的意义，下列认识中错误的是 BA观察个体之间变异越大 B观察个体之间变异越小C样本的抽样误差可能越大 D样本对总体的代表性可能越差E以上均不对18．正态分布是以 EA t值为中心的频数分布B 参数为中心的频数分布C 变量为中心的频数分布D 观察例数为中心的频数分布 E均数为中心的频数分布19．确定正常人的某项指标的正常范围时，调查对象是 BA从未患过病的人 B排除影响研究指标的疾病和因素的人C只患过轻微疾病，但不影响被研究指标的人D排除了患过某病或接触过某因素的人 E以上都不是20．均数与标准差之间的关系是 EA标准差越大，均数代表性越大 B标准差越小，均数代表性越小C均数越大，标准差越小 D均数越大，标准差越大E标准差越小，均数代表性越大11、常用平均数如下，除了：EA、均数B、几何均数C、中位数D、众数E、全距12、变异指标如下，除了：EA、全距B、标准差C、变异系数D、四分位数间距E、中位数13、某数值变量资料的分布性质未明，要计算集中趋势指标，下列适宜的指标是：CA、XB、GC、MD、SE、CV14、各观察值均加（或减）同一数后：BA、均数不变，标准差改变B、均数改变，标准差不变C、两者均不变D、两者均改变E、以上均不对15、某厂发生食物中毒，9名患者潜伏期分别为：16、2、6、3、30、2、lO、2、24+(小时)，问该食物中毒的平均潜伏期为多少小时：CA、5B、5.5C、6D、lOE、1216、比较12岁男孩和18岁男子身高变异程度大小，宜采用的指标是：DA、全距B、标准差C、方差D、变异系数E、极差17、表示血清学滴度资料平均水平最常计算: BA、算术均数B、几何均数C、中位数D、全距E、率18、标准差越大的意义，下列认识中错误的是：BA、观察个体之间变异越大B、观察个体之间变异越小C、样本的抽样误差可能越大D、样本对总体的代表性可能越差E、以上均不对19、均数与标准差适用于：AA、正态分布的资料B、偏态分布C、正偏态分布D、负偏态分布E、不对称分布20、正态分布是以：EA.t值为中心的频数分布B.参数为中心的频数分布C.变量为中心的频数分布D.观察例数为中心的频数分布E.均数为中心的频数分布1.标准正态分布曲线的特征是：BA． =0 =0 B． =0 =1 C． =1 =0D． =0 =不确定 E． =1 =不确定2.描述计量资料的主要统计指标是：AA.平均数B.相对数C.t值D.标准误E.概率3、一群7岁男孩身高标准差为5cm，体重标准差为3kg，则二者变异程度比较：DA、身高变异大于体重B、身高变异小于体重C、身高变异等于体重D、无法比较E、身高变异不等于体重4、随机抽取某市12名男孩，测得其体重均值为3.2公斤，标准差为0.5公斤，则总体均数95%可信区间的公式是：CA、3.2±t0.05.11 ×0.5B、3.2 ±t0.05.12 ×0.5/C、3.2 ±t0.05.11 ×0.5/D、3.2±1.96×0.5/E、3.2 ±2.58×0.5/5. 某组资料共5例, X2=190, X=30, 则均数和标准差分别是 DA.6 和 1.29B.6.33 和 2.5C.38 和 6.78D.6 和 1.58 E 6和2.56．以下指标中那一项可用来描述计量资料离散程度。

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

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

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：

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？

2-数值变量与分类变量的统计描述分析

实习二统计描述第164～180页实习二统计描述医学统计资料类型¾数值变量资料：又称为计量资料。

变量值是定量的，有单位的，表示为数值的大小。

¾无序分类资料：又称为计数资料。

变量值是定性的，没有单位，表示为相互独立的类别。

¾有序分类资料：又称为等级资料。

变量值是定性的，没有单位，各类别具有程度上的差异。

注：不同类型的资料，统计方法不同；各种类型的资料之间是可以相互转化的。

一、数值变量资料的统计描述统计描述包括两个方面：集中趋势的描述和离散趋势的描述一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表（frequency table）：当变量值或者观测值较多时，将变量值分为适当的组段，统计各组段中相应的频数（或者人数），以描述数值变量资料的分布特征和分布类型。

一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表的用途1.描述数值变量资料的分布特征集中趋势（central tendency）：频数最多的组段代表了中心位置（平均水平），从两侧到中心，频数分布是逐渐增加的。

离散趋势（tendency of dispersion）：从中心到两侧，频数分布是逐渐减少的。

反映了数据的离散程度或者变异程度。

一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表的用途2.描述数值变量资料的分布类型正态分布：集中位置居中，左右两侧频数基本对称。

常见近似正态分布。

偏态分布：集中位置偏向一侧，频数分布不对称。

正偏态分布：集中位置偏向数值小的一侧或者左侧，有较长的右尾部。

负偏态分布：集中位置偏向数值大的一侧或者右侧，有较长的左尾部。

一、数值变量资料的统计描述（二）数值变量资料的频数分布图及正态曲线直方图及近似正态分布直方图及正偏态分布（二）数值变量资料的频数分布图及正态曲线一、数值变量资料的统计描述（三）集中趋势指标描述1.算数均数（均数mean ）适用于正态分布或者近似正态分布总体均数：µ；样本均数：一、数值变量资料的统计描述一、数值变量资料的统计描述（三）集中趋势指标描述2.几何均数（geometric mean，G）适用于一种特殊的偏态分布资料：等比资料（常见于抗体滴度）。

数值变量资料名词解释

数值变量资料名词解释数值变量资料名词解释数值变量资料是指用于描述数据集中数值变量的变量类型和数值范围的数据。

这些数据可以是数字、分数、百分数、小数、数字和分数的组合等等。

数值变量资料通常用于统计学、数据分析和科学计算等领域。

数值变量资料的名词解释和分类如下:1. 数值变量类型:数值变量资料可以分为定量变量和定性变量。

定量变量表示数值的大小或数量,例如身高、体重、收入等。

定性变量表示变量的情感或态度,例如乐观、悲观、善良、邪恶等。

2. 数值变量范围:数值变量资料可以分为离散型和连续型。

离散型数值变量资料的变量值是离散的,例如整数、小数点、分数、百分数等。

连续型数值变量资料的变量值是连续的,例如身高、年龄、时间等。

3. 数值变量单位:数值变量资料的变量单位可以是基本单位,例如米、千克、磅等,也可以是特定单位,例如人民币、美元、日元等。

4. 数值变量分析:数值变量资料的分析包括描述性统计分析和推断统计分析。

描述性统计分析用于对数值变量资料进行总体描述,例如平均数、中位数、众数等。

推断统计分析用于推断变量之间的关系,例如回归分析、聚类分析等。

除了以上名词解释,数值变量资料还可以包括其他相关概念,例如数据集、样本、观测值等。

在具体应用中,这些概念和名词解释可能会有所不同。

拓展:数值变量资料的分析通常涉及到以下几个方面:1. 总体描述:使用描述性统计方法对数值变量资料进行总体描述,例如平均数、中位数、众数等。

2. 变量之间的关系:使用推断统计方法对数值变量资料进行分析,以探究变量之间的关系。

例如,使用回归分析或聚类分析等方法,研究不同变量之间的关系。

3. 数据清洗和准备:在进行数据分析之前,需要对数值变量资料进行清洗和准备。

例如,去除缺失值、异常值和重复值等。

4. 模型选择和评估:在使用统计方法进行数据分析时,需要选择适当的模型,并对模型进行评估。

例如,使用回归分析等方法,研究不同变量之间的关系,并评估模型的准确性和可靠性。

统计数据报告中的描述性统计分析

统计数据报告中的描述性统计分析统计数据报告是对大量数据进行整理和分析的一种形式，旨在总结和揭示数据中的模式、趋势和关系。

而其中的描述性统计分析则是其中重要的一部分，通过对数据进行统计和分析，可以帮助我们更好地理解数据的特征和背后的规律。

在本篇文章中，将从六个方面进行详细论述，介绍统计数据报告中的描述性统计分析。

一、数据的基本描述1. 样本量：描述数据的数量包括样本总量和每个观测变量的观测数量。

2. 平均数：平均数是最常用的统计指标，用于描述一组数据的中心趋势。

3. 中位数：中位数是按照从小到大的顺序排列数据后位于中间位置的数值，用于描述数据的中心位置。

4. 众数：众数是一组数据中出现次数最多的数值，用于描述数据的集中趋势。

5. 极差：极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异，用于描述数据的变异程度。

6. 方差和标准差：方差是数值与平均数之间差异的平方和的平均值，标准差是方差的平方根，用于描述数据的离散程度。

二、数据的分布情况1. 频数分布表：频数分布表将数据分成若干个类别，统计每个类别中数据出现的次数，帮助我们了解数据的分布情况。

2. 直方图：直方图是一种用矩形表示不同类别频数的图表，直观地展示了数据的分布情况。

3. 箱线图：箱线图以五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值）和异常值的方式展示了数据的分布情况。

三、数据的关系分析1. 相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的相关关系，通过计算相关系数来描述变量之间的线性关系强度和方向。

2. 散点图：散点图可以帮助我们观察到两个变量之间的关系，有助于了解变量之间的线性或非线性相关关系。

3. 回归分析：回归分析是一种用来研究因果关系的技术，可以通过建立回归方程来描述自变量对因变量的影响程度。

四、数据的偏倚度和峰度1. 偏倚度：偏倚度用于度量数据分布的对称性，可以帮助我们了解数据是否存在偏倚。

正偏表示数据右偏，负偏表示数据左偏。

2. 峰度：峰度用于度量数据分布的峰态，可以帮助我们了解数据是否呈现尖峭或平坦的分布形态。

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

实验二、数值变量资料的统计描述

实验二、数值变量资料的统计描述一、实验内容（项目）1.均数、几何均数、中位数的选择和计算。

2.标准差、方差、变异系数的选择和计算。

二、实验目的和要求能正确选择应用并计算各种指标，能对数值变量资料进行基本的统计描述。

三、主要实验仪器及材料计算机、SPSS软件、数据资料。

四、实验步骤：1．教师演示相应软件操作。

2．学生独立用软件完成统计资料的分析和计算，并提交分析计算结果。

3．教师引导下讨论结果，总结，完成并上交实验报告。

统计资料：1、某医科大学抽查了100名健康女大学生的血清总蛋白含量（g/L），检查结果如下：74.3 78.8 68.8 78.0 70.4 80.5 80.5 69.7 79.5 75.6 75.0 78.8 72.0 72.0 72.0 74.3 75.0 73.5 78.8 74.3 75.8 65.0 74.3 71.2 73.5 75.0 72.0 64.3 75.8 80.3 69.7 74.3 75.8 75.8 68.8 76.5 70.4 71.2 81.2 75.0 74.0 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 75.8 73.5 75.0 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 75.8 73.5 75.0 72.7 73.5 72.7 81.6 73.5 75.0 72.7 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 71.2 71.2 69.7 73.5 70.4 75.0 72.7 67.3 70.3 76.5 73.5 78.0 68.0 73.5 68.0 73.5 68.0 74.3 72.7 73.7 试分析：(1) 输入资料建立文件。

(2) 对变量血清总蛋白含量频数分布分析：样本量、均数、中位数、最小值、最大值、方差、标准差、极差、总和、峰度系数、偏度系数及其标准误；绘制住院时间的频数分布表及直方图，观察其分布特征。

数值变量资料的统计分析

数值变量资料的统计分析数值变量的统计分析是一种重要的数据分析方法，通过对数值变量的各种统计指标和分布进行分析，可以帮助我们了解和揭示数据的内在规律和特征。

数值变量的统计分析在各个领域和学科中都有着广泛的应用，如经济学、社会学、医学等。

本文将从描述统计、推断统计和回归分析三个方面介绍数值变量资料的统计分析方法。

描述统计是对数值变量资料进行整体描述的统计方法。

常用的描述统计指标包括中心趋势和离散程度两方面。

中心趋势指标包括平均数、中位数和众数。

平均数是最常用的中心趋势指标，它代表了样本数据的集中位置。

中位数是将数据按从小到大的顺序排列后，处于中间位置的数值，它对极端值不敏感，更能反映总体的典型水平。

众数是出现频率最高的数值，可以用来了解数据的分布特点。

离散程度指标包括范围、方差和标准差等。

范围是最大值和最小值的差值，表示了数据集的广度。

方差和标准差是衡量数据分散程度的指标，方差是每个数值与平均数的差的平方的平均值，标准差是方差的平方根，反映了数据的离散程度。

推断统计是利用样本数据对总体进行推断的统计方法。

常用的推断统计方法包括参数估计和假设检验。

参数估计是通过样本数据估计总体的未知参数，如均值、方差等。

常用的参数估计方法有点估计和区间估计。

点估计是通过样本数据得到总体参数的一个估计值。

常用的点估计方法有最大似然估计和矩估计。

区间估计则是对参数进行估计的同时还给出了一个可信的范围，可以用于报告不确定性。

假设检验是利用样本数据对总体参数进行假设检验的统计方法，用于判断总体参数是否符合一些假设。

假设检验包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。

回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。

回归分析可以用于建立数值变量之间的函数关系，并用于预测和解释变量之间的关系。

常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归和非线性回归等。

线性回归是建立线性关系模型的一种方法，通过最小二乘估计法来估计回归系数。

多元回归是在线性关系模型的基础上引入多个自变量进行分析。

数值变量描述性统计及正态分布研究生

数值变量的描述性统计
数值变量描述性统计及正态分布研究生
主要内容
§2.1 频数分布 §2.2 集中趋势 §2.3 离散趋势 §2.4 正态分布及其应用
数值变量描述性统计及正态分布研
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究生
§2.1 频数分布
频数分布表的概念频数分布表的编制方法频数分布的特征频数分布的类型频数分布表的用途
数值变量描述性统计及正态分布研
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究生
3. 列出频数表
数值变量资料频数表的编制
采用计算机或划记法将原始数据汇总，得出各组段的观察例数，即频数，把各组段（或各观察值）及其相应的频数列表即为频数表。注意：最末组段应写出上、下限，其余组段只包含下限，不包含上限。
数值变量描述性统计及正态分布研
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究生
表 2-1 某地 100 名 18 岁男大学生身高（cm）的频数表
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三、频数分布的特征
频数分布的两个重要特征： 1. 集中趋势（central tendency）：身高向中央部分集中，以中等身高居多(172cm组段)，此为集中趋势。反映集中位置或平均水平。 2. 离散程度（tendency of dispersion）：由中等身高到较矮或较高的频数分布逐渐减少，反映了身高的离散程度。对于数值变量资料，应用集中趋势和离散程度二者结合起来分析其分布规律。
2. 确定组段和组距
组段数：根据样本含量的多少确定，一般设8～13个组段。
组距：各组段的起点和终点分别称为下限和上限，相邻两组
段的下限之差(或每一组段的上、下限之差)称为组距。一般
取等距分组，常用全距的1/10取整做组距。某组段(下限+上
限)/2为组中值。
划分组段：各组段应是连续的，不能有交叉或重叠。第一组

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)

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)。