统计学的基本概念–样本量和检验效能
样本量估计与检验效能分析
通过问卷调查和访谈，我们发现企业社会资本主要通过以下几个方面参与公司 治理：提供资源和信息、建立信任与合作、降低交易成本、提升企业形象和声 誉等。此外，统计分析结果显示，企业社会资本对公司治理的效果有显著的正 向影响，这进一步证实了企业社会资本参与公司治理的有效性。
本研究从理论和实证两个层面深入探讨了企业社会资本参与公司治理的机制与 效能。结果表明，企业社会资本在参与公司治理过程中发挥了积极作用，它不 仅能提高企业的竞争力和绩效，还能实现更高效和可持续的发展。然而，本研 究仍存在一定局限性，例如样本仅来自部分行业和地区，这可能影响研究的外 部有效性。未来研究可以进一步拓展样本范围，以提升研究的普遍性和适用性。
2、效应大小：效应大小是指处理组和控制组之间的差异程度。效应越大，所 需样本量越小。
3、研究设计：研究设计包括试验设计、调查设计等。不同的设计对样本量的 需求也会有所不同。
4、缺失数据处理：考虑缺失数据的处理方式，如ITT（Intent to Treat）和 ATP（As Treated）等，会影响样本量的计算。
样本量估计与检验效能分析
基本内容
在科研和统计分析中，样本量估计与检验效能分析是至关重要的环节。它们帮 助我们确定实验或调查所需的数据量，以及在给定样本量的情况下，我们能够 从数据分析中得出有效的结论。本次演示将详细介绍样本量估计与检验效能分 析的相关知识，并通过实例进行说明。
在许多研究领域，如医学、社会科学和自然科学，研究人员通常需要对大量数 据进行统计分析，以获得具有统计学意义的结论。然而，收集过多或过少的数 据都可能导致不准确或无用的结果。因此，在开始一项研究之前，进行样本量 估计以确定需要收集的数据量是非常重要的。
总之，样本量估计与检验效能分析是科研工作中不可或缺的两个环节。它们为 我们提供了在开始一项研究之前必要的准备工作和计算依据，以确保研究结果 的准确性和可靠性。随着统计学方法和计算机技术的不断发展，我们有理由相 信未来这些分析方法将更加完善和精确，为科研工作提供更多的帮助和支持。
概念–样本量与检
根据研究目的和实际情况，结合专业知识和经验，确 定样本量。
查表法
利用统计学表或计算机软件，根据已知的总体变异程 度和样本变异程度，查找出相应的样本量。
公式法
根据研究目的和设计类型，使用统计学公式计算样本 量。
影响因素
研究目的
研究目的不同，所需的样本量 也会有所不同。例如，探索性 研究和验证性研究所需的样本
在进行统计分析时，选择合适的检验方法至关重要。不同的检验方法适用于不同的 情况和数据类型，因此需要根据实际情况选择合适的检验方法。
如果选择的检验方法不恰当，可能会导致结果不准确或产生误导性结论。因此，在 选择检验方法时需要充分了解各种方法的适用范围和限制条件。
为了确保结果的准确性和可靠性，建议在进行统计分析前咨询统计学专家或专业人 士的建议和意见，以确保选择合适的检验方法。
样本量过大意味着需要更多的资源投入，如人 力、物力和财力等，这可能导致资源浪费。
在实际研究中，如果样本量过大，可能会导致 研究成本增加，降低研究的经济效益。
因此，在选择样本量时，需要权衡研究目的、 研究成本和资源投入等因素，以确保在满足研 究需求的同时避免不必要的资源浪费。
选择合适的检验方法至关重要
选择合适的检验方法可以提高研究质量，从而更好地解释研究结果。
详细描述
在研究中，不同的检验方法可能会对结果产生不同的影响。选择合适的检验方法需要考虑研究目的、样本特征和 研究变量等多个因素。通过选择适合的检验方法，可以更准确地解释研究结果，提高研究的科学性和可靠性。
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总结词
样本量过大不仅增加了研究成本，还可能导致资源浪费。
详细描述
在某些情况下，为了确保研究结果的准确性，需要大量的样本量。然而，过大的 样本量意味着更多的资源投入，包括人力、物力和财力等方面的消耗。这些资源 的浪费可能导致其他有价值的研究无法得到足够的支持。
统计学概念及公式汇总
统计学概念及公式汇总统计学是研究数据收集、分析和解释的科学方法。
它是一种处理数据的方法和工具，用于研究、预测和解释数据的模式和规律。
在统计学中，有一些重要的概念和公式，对于理解和应用统计学方法非常有帮助。
1.总体和样本总体指的是研究对象的全体，样本是从总体中选取的一部分。
样本是用来代表总体的，通过对样本进行调查和研究，我们可以得出对总体的结论。
2.参数和统计量参数是总体特征的数值度量，例如总体的均值和标准差。
统计量是样本特征的数值度量，例如样本的均值和标准差。
参数可以通过统计量进行估计。
3.随机变量和概率分布随机变量是一个在随机试验中可能取得不同值的变量。
概率分布描述了随机变量的可能取值及其对应的概率。
常见的概率分布包括正态分布、二项分布和泊松分布。
4.中心极限定理中心极限定理是统计学中的一个重要定理，它指出当样本量足够大时，样本均值的分布将近似于正态分布。
这个定理使得我们可以通过对一个样本的均值进行研究来了解总体的特征。
5.抽样误差和标准误抽样误差指的是样本估计和总体参数之间的差异，它由样本的随机性引起。
标准误是样本统计量的标准差，它能够反映估计值的精确性。
6.假设检验假设检验是通过对样本数据进行分析来判断总体参数是否满足一些特定的假设。
它包括一个原假设和一个备择假设，并通过计算统计量来判断是否拒绝原假设。
7.置信区间置信区间是对总体参数的估计范围。
它根据样本数据计算出一个区间，该区间包含了总体参数可能的取值范围。
8.相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系。
它通过计算两个变量的相关系数来判断它们之间的相关性。
常见的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
9.回归分析回归分析用于预测一个变量对另一个或多个变量的依赖关系。
它通过拟合一个回归方程来描述变量之间的关系，并通过回归系数来量化这种关系。
以上只是统计学中一些重要的概念和公式的简要介绍。
统计学是一个广泛而深入的学科，其中还涉及到更多的概念和方法。
统计学的基本概念–样本量与检验效能
x2 x1 ~ N (true effect 0, S.E.2 )
比如说，如果观察到的疗效值比1.96·S.E. 大，那么意味着 p<0.05
– p=0.003 如果零假设成立，那就出现了1000人中只有3人有疗 效的极端情况 = 概率很低
15
假设检验步骤 III
12
适用于我们的例子的S.E.和CI公式
S.E.
2 n
10
2 100
1.41
95% CI : x2 x1 1.96 S.E. 4.6 1.961.41 Interval [7.4,1.8]
99% CI : x2 x1 2.58 S.E. 4.6 2.581.41 Interval [8.2,1.0]
4. 简要判断 以P值与事先设定的显著性水平 α 作比较(通常 α=5%)
a) p ≤ α (通常: p ≤0.05) “有统计意义” “拒绝零假设” 那就意味着两组间的差别有统计意义
b) p> α (通常: p >0.05) “无统计意义” “零假设成立” 但是，并不说明两组一样! – 有可能是因为： - 两组间确实无差别 - 无法测出存在的差别
27
适用于两组间比较的简单样本量公式
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计算样本量的参数(连续性结果)
• 必须在试验中能测到的效应大小： δ (情境依赖)
• 病人结果的标准差与样本均数的差异: σ (情境依赖)
• 显著性水平: α (一般: α =5%)
• 检验效应大小的检验效能: 1-β (一般: 1-β=80% or 90%)
• 在设计随机对照临床试验时，设定样本量是一个 严肃的问题！ – 伦理学方面
统计常用概念
以下是统计学中常用的一些概念：1. 总体（population）：在统计学中，总体是指研究对象的整体集合。
例如，研究一座城市的人口数量就是研究该城市的总体。
2. 样本（sample）：样本是指统计学中从总体中随机选取的一部分个体，用来代表总体的特征。
例如，从一座城市中随机选取100 名居民，对他们的年龄进行调查，这100 名居民就是该研究的样本。
3. 参数（parameter）：参数是指总体的某些性质或特征的数值，例如，某座城市的总人口数量是一个参数。
4. 统计量（statistic）：统计量是指样本的某些性质或特征的数值，例如，样本平均值是一种统计量。
5. 标准误差（standard error）：标准误差是指统计量的抽样分布的标准差。
标准误差通常用来表示样本统计量与总体参数的差异。
6. 置信区间（confidence interval）：置信区间是指在给定置信水平的条件下，总体参数的取值范围。
例如，我们可以估计某座城市人口数量的置信区间为95%，表示该区间有95% 的概率包含真实的总体人口数量。
7. 假设检验（hypothesis testing）：假设检验是一种统计方法，用来判断样本统计量是否代表总体参数的值。
根据假设检验的结果，可以得出是否拒绝原假设的结论，进而推断总体参数的取值。
8. 显著性水平（significance level）：显著性水平是指在假设检验中，拒绝原假设的概率。
通常所设定的显著性水平为0.05 或0.01。
9. P 值（p-value）：P 值是指在假设检验中，观察到样本统计量时所得到的检验结果与原假设相符的概率。
例如，P 值为0.05 表示观察到的样本统计量和原假设相符的概率为5%。
这些概念是统计学中的一些基本概念，熟悉这些概念可以帮助我们更好地理解和应用统计学知识。
统计学--基本概念和方法
统计学--基本概念和方法统计学是一门研究如何收集、处理、分析、解释和应用数据的学科。
它是现代科学、工程、医学、社会科学和商业等领域中不可或缺的一部分。
以下是统计学的基本概念和方法的详细介绍：一、基本概念1. 总体和样本：总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分。
2. 参数和统计量：参数是总体的数值特征，如总体均值、方差等；而统计量是样本的数值特征，如样本均值、样本方差等。
3. 随机变量和概率分布：随机变量是指随机试验中的变量，如掷骰子的点数；而概率分布则是随机变量可能取值的概率分布情况。
4. 假设检验和置信区间：假设检验是指根据样本数据对某个假设进行检验，以确定该假设是否成立；而置信区间则是指根据样本数据对总体参数的一个区间估计。
二、基本方法1. 描述统计学：描述统计学是指对数据进行整理、汇总、描述和展示，以便更好地理解数据的性质和特征。
常用的描述统计学方法包括频数分布表、直方图、饼图、条形图等。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是指对数据进行初步探索，以发现其中的规律和特征。
常用的探索性数据分析方法包括箱线图、散点图、相关系数等。
3. 推断统计学：推断统计学是指根据样本数据对总体参数进行推断，以便对总体进行更深入的了解。
常用的推断统计学方法包括参数估计、假设检验、置信区间等。
4. 回归分析：回归分析是指研究自变量与因变量之间的关系，并建立数学模型来描述这种关系。
常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归等。
5. 方差分析：方差分析是指研究不同因素对某个变量的影响，并确定这些因素是否显著。
常用的方差分析方法包括单因素方差分析、双因素方差分析等。
以上是统计学的基本概念和方法的详细介绍，统计学在现代社会中的应用非常广泛，可以帮助人们更好地理解和利用数据，从而做出更准确的决策。
统计学的基本概念
统计学的基本概念统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，以提供有关现象及其背后规律的定量描述和推理为基础。
它在各个领域中都具有重要的应用价值，无论是科学研究、经济发展还是社会政策制定，都需要统计学的支持和指导。
本文将介绍统计学的基本概念，并探讨其在现实生活中的应用。
一、总体与样本在统计学中，总体是指我们希望研究的所有个体或事物的集合，而样本是从总体中选取出来的一部分个体或事物。
通过对样本的研究，我们可以对总体进行推断和判断，从而掌握总体的特征和规律。
样本的选择要具有代表性和随机性，才能保证统计结果的准确性。
二、数据类型统计学中的数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是用数字来表示的数据，如年龄、身高等；而定性数据则是用描述性词语来表示的数据，如性别、职业等。
在统计分析中，我们需要根据不同数据类型的特点，采用不同的统计方法，以求得准确的结论。
三、描述统计描述统计是统计学中最基础的内容之一，它主要通过对数据的整理、分类和概括，来揭示数据的分布、中心趋势和变异程度。
在描述统计中，常用的统计量有平均数、中位数、众数、极差等，这些统计量可以直观地反映数据的特征。
四、概率与分布概率是统计学中重要的概念之一，它描述了事件发生的可能性大小。
统计学通过概率的计算和推断，来预测和解释各种现象。
概率分布则是描述随机变量可能取值的分布情况的数学函数，如正态分布、泊松分布等。
概率和分布的研究为我们提供了理论基础，帮助我们更好地理解和解释现实世界中的随机现象。
五、参数估计与假设检验在实际统计分析中，由于无法获得总体的全部数据，我们需要通过样本来进行推断。
参数估计是根据样本数据来估计总体参数的方法，其中最常用的是点估计和区间估计。
而假设检验则是根据样本数据对总体参数进行推断的方法，其主要目的是验证统计假设的有效性。
六、回归与相关回归分析是一种用于研究变量间关系的统计方法，通过建立数学模型来预测和解释变量之间的关系。
相关分析则是一种用于衡量变量之间相关性的方法，通过计算相关系数来描述变量间的线性相关程度。
统计学的基本概念–样本量与检验效能
4. 简要判断
a以) Pp值≤与事α 先(通设常定: 的p 显≤0著.0性5)水平“有α统计作意比义较”(通常 α=5%)
“拒绝零假设”
b)
那就意味着两组间的差别有统计意义 p> α (通常: p >0.05) “无统计意义” “零假设成立”
但是，并不说明两组一样! – 有可能是因为：
- 两组间确实无差别
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适用于双重结果的样本量计算公式
• 每组所需的样本量n 为
2
nz1/2
2p(1p)z1 p1(1p1)p2(1p2) (p2p1)2
• z1w -α/2=ip 1.t9 6h (时p1 ， 显p 著2性)/水2平为5%
• z1-β=0.84时，检验效能为80%; z1-β=1.28时，检验效能为90%
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例子
•
RCT
– 癌症标准疗法和新疗法的比较 – 主要检测指标: 出现完全肿瘤反应的病人比例 – 假设•• :pα1==05.%6,(双p2侧=0).,8β=10% (90% 检验效能)
需要多少病人?
根据公式得出 n=109 （每组） 总病人数：N=218
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研究标书中样本量的标准说明
– 如果零假设成立，那么
比如说，如果观察到的疗效值比1.96·S.E. 大，那么意味着p<0.05
– px =2 0. 003x 1 如~ 果N 零假(设t成r 立，e 那u 就出f现e 了 f100 00e 人S 中.只E ,c 有.2 3人)t有疗效的极端情况 = 概率很低
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假设检验步骤 III
S.E.= 2 n
2.5%
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统计的基本概念与性质总结
统计的基本概念与性质总结统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都发挥着重要的作用。
在统计学中，有许多基本概念和性质，对于我们理解统计学的原理和应用非常重要。
本文将对统计学的基本概念与性质进行总结。
一、总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，样本是从总体中选取的一部分个体。
总体和样本是统计学中的基本概念。
在实际应用中，由于获取总体数据困难或成本过高，我们常常会从总体中随机抽取样本进行研究。
二、参数和统计量参数是用来描述总体特征的数值，统计量是用来描述样本特征的数值。
参数和统计量是统计学中的重要概念。
参数可以通过样本统计量的估计得到。
三、测量尺度测量尺度是指用于度量和描述变量特性的标准或方法。
常见的测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度。
不同的测量尺度适用于不同类型的变量，对于统计分析的正确性有重要影响。
四、频数和频率频数是某一数值在样本或总体中出现的次数，频率则是频数除以总体或样本的大小。
频数和频率可以帮助我们理解数据的分布情况，对于描述和比较数据具有重要作用。
五、平均数、中位数和众数平均数是一组数据的算术平均值，中位数是数据按大小顺序排列后中间的数值，众数是数据中出现次数最多的数值。
这三个统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势，是常用的描述性统计量。
六、标准差和方差标准差和方差是衡量数据离散程度的统计量。
标准差是方差的正平方根，它们表示了数据的分散程度。
标准差和方差越大，数据越分散；反之，数据越集中。
七、相关性和回归分析相关性和回归分析是用于研究变量之间关系的统计方法。
相关性分析可以衡量两个变量之间的线性关系强度，回归分析则可以通过建立数学模型预测一个变量对另一个变量的影响。
八、假设检验假设检验是用于检验统计推断的方法。
它通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否与某个预先设定的值相符。
假设检验可以帮助我们做出对总体的推断和决策。
九、抽样误差与置信区间抽样误差是由于样本数量有限而引入的误差，置信区间则是对总体参数取值范围进行估计。
临床试验中区间检验的样本量与检验效能估计
（１）当ｏ＝ｏ时，Ｂ宜取双侧且疗＝２【（Ｈ。＋／．ＩＩ－ｐ／２）ｐ／（△一目）】２
（２）当ｏ≠０时，１３宜取单侧且＂＝２［＠。＋“．口）ｐ／（△一ｐ）】２
２利用Ｐｈｉｌｌｉｐｓ法估算单样本设计、配对设计、平行组设计、２ ×２交叉设计等四种实验设计方案、不同参数组合下等效性检验的样 本量与检验效能，结果提示：利用Ｐｈｉｌｌｉｐｓ法估计的样本量更接近于 模拟结果且发现Ｐｈｉｌｌｉｐｓ法能够弥补传统方法的不足：抽样模拟三种 区间检验（非劣效，等效／优效）不同参数组合下的样本量与检验效能： 尽管通常情况下，非劣效界值＜等效界值＜优效晃值，但是却不能想当 然得出它们所需样本量排序与此相同，它们的大ｄ，Ｊｉ厦序与等效性检验 的检验水准以及其他一些因素组合密切相关。
ibe除了要考虑t药与r药效应值的平均数和方差以外还要考虑个体与药物的交互作用如果两种药物具有个体生物等效性当病人服用其中一种药后如果要改用另一种与之个体生物等效的药物对个体而言在安全性与有效性方面具有相似的结果这称之为药物的可替换性switehability否则可能由于个体内的变异性有的病人使用t药高于使用r药的变异那么从使用r药转到使用t药就可能把病人的auc推到已建立的r药的治疗窗之外2们
１
３
第四军医大学硕士学位论文
存在而对其忽略不计的话，会低估所需样本量。此试验结果也从另一 方面证实了中心数目的多少与样本量与检验效能的大小并无直接关 系。
本课题的创新点在于：一是对于区间检验与传统显著性检验中ａ 与０的确定与含义做了具体阐述，并利用Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ模拟试验初步对 区间检验中０的单、双侧取值作了验证并给出了较为合理的解释；二 是通过建立线性模型，对多中心临床试验中的中心效应、中心数目以 及基线效应对于样本量与检验效能的影响作了初步估计。
统计学基本概念与方法
统计学基本概念与方法统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域中起着重要的作用。
本文将介绍统计学的基本概念和常用方法，帮助读者了解统计学在实际生活和研究中的应用。
一、统计学的基本概念统计学的基本概念包括总体、样本、变量和数据。
总体是指我们要研究的整体，可以是人口、产品或其他感兴趣的对象。
样本是从总体中选取的一部分个体，通过对样本的统计分析，我们可以推断出总体的特征。
变量是研究对象中具有可测量或可记录的特征。
变量可以是定量的，如身高、体重，也可以是定性的，如性别、职业等。
数据是指对变量进行观察或测量得到的信息，可以是数字或文字形式。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是用数字表示的，可以进行数学运算和统计分析。
而定性数据通常是描述性的，无法进行数值运算。
二、基本统计方法统计学中常用的基本方法包括描述统计和推断统计。
1. 描述统计描述统计通过收集、整理和总结数据来描述和分析问题。
常见的描述统计方法有：（1）测量中心趋势：通过计算平均数、中位数和众数来描述数据的集中程度。
（2）测量离散程度：通过计算极差、方差和标准差来描述数据的离散程度。
（3）数据分布：通过绘制直方图、散点图或箱线图等图形来展示数据的分布情况。
2. 推断统计推断统计是基于样本数据对总体进行推断和判断的方法。
常见的推断统计方法有：（1）参数估计：通过样本数据估计总体参数的值，如均值、比例等。
（2）假设检验：通过对样本数据进行假设检验来判断总体参数是否符合某种假设。
（3）相关与回归分析：通过分析变量之间的相关性和建立回归模型来探究变量之间的关系。
三、统计学在实际应用中的重要性统计学在各个领域中具有重要的应用价值。
下面以几个典型实例为例进行说明：1. 财务管理：企业通过统计学方法对财务数据进行分析，帮助做出财务决策和预测未来发展趋势。
2. 医学研究：统计学在医学研究中起着至关重要的作用，例如临床试验的设计和数据分析。
3. 市场调研：通过统计学方法对市场调研数据进行分析，可以了解消费者需求和市场趋势，从而指导产品开发和营销策略。
统计学概念
Z 总体：同质的个体所构成的全体。
（根据研究目的确定的同质的全部研究对象）C 抽样误差：此样本的数据构成的统计指标（如均数）就会与总体的该统计指标有误，这种差异是由抽样引起的，故这种误差叫做抽样误差。
Y 样本：是从总体中按一定程序（随机）抽出的部分观察单位组成的集合。
X 小概率事件：习惯将P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件，表示该事件发生的可能性小。
B 标准误：抽样研究时，由于个体存在差异，因此通过样本推论总体时会存在一定的误差，如样本均数X往往不等于总体均数μ，这种由抽样造成的样本均数与总体均数的差异称为抽样误差。
J 假设检验中Ⅰ型错误：拒绝了实际上成立的Ho，即“弃真”的错误。
J 假设检验中Ⅱ型错误：接受了实际上不成立的Ho，即“存伪”的错误。
F 非参数检验：可以不考虑总体的参数和总体的分布类型，而对总体的分布或分布位置进行检验。
X 相关系数：说明具有直线关系的两个变量间相关密切程度和相关方向的统计量。
J 检验效能：（检验功效：即Ho为假时，拒绝Ho的概率，亦称把握度，其意义为当两总体确有有差异，按规定的检验水准能发现该差异的能力。
）G 概率：描写某一事件发生的可能性大小的一个量度。
S 四分位数间距：把所有的观察值排序后，分成四个数目相等的段落，每个段落的观察值数目各占总例数的25%，去掉两端的25%，取中间50%观察值的数据范围即为四分位数间距。
X线性相关：用来分析呈现直线型相关的统计方法。
X线性回归：寻求一个直线方程来描述两个变量间依存变化的近似的线性数量关系。
1.各假设检验方法应用的条件：t检验：1、样本来自正态分布总体；2、两总体方差具有齐性。
非参数检验方法：1、总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料（尤其在n<30的情况下）；2、等级资料；3、个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值，只有一个下限或上限，而没有具体数值；4、各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。
2.t检验中的注意事项：1，要有严密的抽样设计2.选用的检验方法必须符合其使用条件3.单侧检验和双侧检验（需根据研究目的和专业知识选择适当方法）4.假设检验的结论不能绝对化5.正确理解P值与差别无统计意义6.假设检验与可信区间的关系（既密切又有区别，根据研究目的加以选择）。
统计学的几个基本概念
统计学的几个基本概念统计学的几个基本概念统计学是研究数据收集、分析和解释的科学，它涉及到许多基本概念。
本文将对统计学的几个基本概念进行简述。
1. 数据•数据是指事物的特征、现象或信息的记录。
•在统计学中，数据可分为定量数据和定性数据。
•定量数据是可量化和统计的数据，例如身高、年龄、温度等。
•定性数据是描述性的数据，例如性别、颜色、评价等。
2. 总体和样本•总体是指研究对象的全体，统计学中的总体可以是人群、产品、事件等。
•样本是从总体中选取的一部分，用于推断总体特征。
•样本应具有代表性，以确保推断结果的准确性。
3. 参数和统计量•参数是总体特征的数值度量，例如总体均值、标准差等。
•统计量是样本特征的数值度量，通过样本推断总体特征。
•统计量通常用于估计参数。
4. 频数和频率•频数是某个特定取值在样本或总体中出现的次数。
•频率是频数与总体或样本大小的比值，用于描述某个取值的相对频繁程度。
5. 抽样误差和抽样分布•抽样误差是由于样本与总体之间的差异而引起的误差。
•抽样分布是指在所有可能的样本中，某个统计量的分布情况。
•抽样分布是统计推断的基础之一。
6. 假设检验和置信区间•假设检验是对总体特征或参数的假设进行验证的统计推断方法。
•置信区间是对总体参数的一个区间估计，表示参数估计的精度程度。
7. 相关和回归分析•相关分析用于研究两个变量之间的关系，衡量变量间的相关程度。
•回归分析用于建立因果关系模型，预测或解释一个变量对另一个变量的影响。
以上是统计学的几个基本概念的简要介绍，这些概念在统计学中起着重要的作用，帮助我们理解和解释数据。
深入理解这些概念，对于进行数据分析和统计推断是至关重要的。
8. 正态分布和偏态分布•正态分布是统计学中最重要的分布之一，也称为高斯分布或钟形曲线。
•正态分布具有对称性，均值、中位数和众数等数值相等。
•偏态分布是指数据分布的不对称性，分为正偏态和负偏态。
•正偏态分布的尾部较长，大部分观察值集中在左侧，均值大于中位数。
统计学的基本概念简介
统计学的基本概念简介统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，是现代科学和社会科学的基石之一。
统计学主要包括描述统计学和推断统计学两个方面，通过运用数学和概率论的方法，为我们提供了一种了解和解释现象、做出决策的有效工具。
统计学的基本概念包括如下几个方面：1. 总体和样本：统计学的研究对象是总体，即研究对象的全体；而样本是从总体中选取出来的一小部分，用来代表和推断总体的特征。
2. 变量：统计学关注的是可变动的特征，即变量。
变量可以是定量的，如身高、体重等；也可以是定性的，如性别、颜色等。
通过对变量进行测量和观察，我们可以得到有关总体的信息。
3. 数据收集：统计学的一个重要环节是数据的收集。
数据可以通过调查问卷、实验观察、统计报表等方式获得。
数据的质量和多样性对统计学的分析和结论的准确性至关重要。
4. 描述统计学：描述统计学是统计学的第一步，它通过图表、表格、平均值、方差等指标对数据进行整理、概括和描述。
描述统计学为我们提供了全面了解数据的手段，可以对数据的分布、中心趋势和变异程度等进行定量描述。
5. 参数和统计量：参数是总体特征的度量，统计量是样本特征的度量。
通过对样本进行分析和推断，我们可以估计出总体的参数，进而研究和理解总体的特征。
6. 概率：概率是统计学的重要概念之一，它用来描述事件发生的可能性。
概率可以从频率或主观信念等角度来定义。
概率论提供了统计学推断和决策的理论基础，可以帮助我们评估风险、做出合理的决策。
7. 推断统计学：推断统计学是在样本数据的基础上对总体进行推断的学科。
推断统计学通过抽样方法和概率理论，从样本的统计量出发，通过假设检验、置信区间等方法，对总体特征进行估计和推断，从而对总体做出有关性质、差异、关联等方面的推断。
统计学的应用广泛，几乎涉及到所有学科领域，如自然科学、社会科学、商业管理等。
在自然科学中，统计学可以帮助我们分析天气变化、疾病传播、物种分布等问题；在社会科学中，统计学可以帮助我们研究人口统计、调查数据、社会经济等问题；在商业管理中，统计学可以帮助我们分析市场需求、销售趋势、风险评估等问题。
统计学的基本概念–样本量与检验效能
统计学的基本概念–样本量与检验效能统计学是一门研究如何收集、组织、分析、解释和解释数据的学科。
在进行统计分析时，样本量和检验效能是两个基本概念，对于实现准确的统计结果和做出正确的决策非常重要。
样本量是指研究中采集到的具体样本的数量。
在进行统计分析时，一个重要的问题是确定样本量的大小。
样本量的大小直接影响着研究的可靠性和泛化性。
较大的样本量可以提高统计结果的准确性，并使结论具有更广泛的适用性。
较小的样本量可能导致统计分析的偏差和不准确性，并使结论的适用范围受到限制。
确定样本量的大小需要考虑以下几个因素：1.效应大小：效应大小是指所研究的变量之间的差异或关联程度。
当效应较大时，较小的样本量也可以得到显著的统计结果。
但当效应较小时，需要更大的样本量才能检测到显著的差异。
2.α错误率：α错误率是指将虚无假设（不存在差异或关联）拒绝为错误的概率。
通常将α设定为0.05，表示在5%的显著性水平上接受虚无假设的错误率。
较小的α错误率需要较大的样本量来检测到差异。
3.功效：功效是指在存在真实差异或关联时，正确地拒绝虚无假设的概率。
通常将功效设定为80%至90%。
较高的功效需要较大的样本量。
4.变异性：变异性是指所研究的变量的分布程度。
较大的变异性需要较大的样本量来检测到差异。
除了样本量，检验效能是评估一个统计检验的敏感性和准确性的指标。
检验效能（也称为统计功效）是指在存在真实差异或关联的情况下，正确地拒绝虚无假设的概率。
检验效能取决于样本量、效应大小、显著性水平和统计检验的特性。
较高的检验效能意味着统计检验可以更准确地检测到真实的差异或关联。
在研究中，实现高效的检验效能是很重要的，因为它可以减少犯第二类错误（接受虚无假设时存在差异或关联）。
为了提高检验效能，可以采取以下几个步骤：1.增加样本量：较大的样本量可以提高检验效能。
2.减小显著性水平：较小的显著性水平可以提高检验效能。
但是，降低显著性水平可能会增加犯第一类错误（拒绝虚无假设时不存在差异或关联）的风险。
掌握简单的统计学概念
掌握简单的统计学概念统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，它可以帮助我们了解和描述现实世界中的现象和趋势。
掌握简单的统计学概念对于我们在日常生活和工作中做出合理决策和判断非常重要。
本文将介绍几个简单的统计学概念，帮助读者更好地理解数据和统计分析。
一、总体和样本在统计学中，总体是指我们想要研究的对象的整体，样本则是从总体中选取的一部分个体或观察值。
在进行统计研究时，往往无法对整个总体进行观察或测量，因此我们选择样本来代表总体。
样本应该具有代表性，即能够准确地反映总体的特征和属性。
二、参数和统计量参数是总体的某个特征或属性的数值度量，比如总体的均值、方差等。
统计量则是样本的某个特征或属性的数值度量，比如样本均值、样本方差等。
通过对样本数据的统计分析，可以得到样本的统计量，并利用样本的统计量来推断总体的参数。
三、描述统计和推断统计描述统计是对收集到的数据进行总结和描述的方法，常用的描述统计指标包括平均值、中位数、标准差等。
推断统计是根据样本数据对总体进行推断的方法，常用的推断统计包括假设检验、置信区间估计等。
描述统计和推断统计相辅相成，在统计分析中都起到重要的作用。
四、概率与统计概率是研究随机现象发生的可能性的数学工具，统计则是根据已知的观察值来推断未知的概率分布。
概率与统计是统计学的两个重要分支，概率理论提供了统计分析的理论基础，统计方法则通过概率理论对数据进行分析和推断。
五、常见的统计图表统计图表是将数据以图形方式表现出来的工具，它可以直观地展示数据的分布和趋势。
常见的统计图表包括条形图、折线图、饼图、散点图等。
通过观察统计图表，我们可以更好地理解和分析数据。
六、误差和置信度在统计学中，由于样本是总体的子集，所以样本统计量与总体参数之间存在着误差。
误差的大小可以用置信度来度量，置信度反映了样本统计量与总体参数之间的可信程度。
通常，我们使用置信区间来表示样本统计量的可信范围。
综上所述，掌握简单的统计学概念可以帮助我们更好地理解和分析数据。
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x2 x1 ~ N (true effect 0, S.E.2 )
比如说，如果观察到的疗效值比1.96·S.E. 大，那么意味着 p<0.05
– p=0.003 如果零假设成立，那就出现了1000人中只有3人有疗 效的极端情况 = 概率很低
15
假设检验步骤 III
4. 简要判断 以P值与事先设定的显著性水平 α 作比较(通常 α=5%)
13
假设检验的步骤 I
1. 建立无疗效的零假设
– H0: 干预与对照效果一样 (“无差异”, 真实疗效=0)
– HA: 干预有效果, 真实疗效≠0 (对立的假设, 双侧)
2. 进行随机对照试验和收集数据
– 在H0假设（即“无差异”)的前提下，比较实际疗效与预期疗效
14
假设检验步骤 II
3. 计算试验观察到的样本数据符合“零假设成立” 的可能 性（P值）
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p值和可信区间的解释– 实例
20
* Kirkwood&Sterne, p.76 f
例子
• 有3种针对心脏病发作高危的中年人群的降血脂新药（A， B，C）
– 药A和B 价格低廉 – 药C 价格昂贵
• 进行了5个包含这3种药物和对照（安慰剂）的随机试验 • 主要的检测指标
– 一年内血脂水平 – 临床上确认的血脂下降均值（相对于安慰剂）
统计学的基本概念 – 样本量与检验效能
临床试验课程 汕头大学医学院 2011年10月28~29日
Marcel Wolbers 越南牛津大学临床研究中心
1
重温统计学的基本概念(针对连续性变量)
- 点估计
- 标准误和可信区间 - 假设检验, p值, 显著性水平和效能
2
例子
• 随机对照临床试验
– 一种降压药与安慰剂的比较 – 主要指标：随机分配后一个月时病人收缩压与之前基础水平的差值 – 随机分配病人到每个组，每组 n=100 (总数为：N=200)
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统计检验和可信区之间的对偶性
• 95% CI包括 0 ↔ p>0.05
• 95% CI不包括验中的第一类和第二类错误
• 第一类: 零假设 (α)为真，拒绝零假设, 也就是说，错误地认 为有差别. – 提前设定的一类错误的概率– 通常 α=5% (显著性水平)
• 第二类: 零假设 ( β)不真 ，接受零假设，也就是说，无法测 出真实的差别。 – 犯二类错误的可能性（即 β）, 取决于效应的大小和样 本量 – 检验效能= 1- β
• 量化估计疗效的准确性 • 定义为：当随机对照试验重复很多次时估计疗效的标准差
• 公式: x2 x1 ~ N (true effect, S.E.2 )
• 仅根据一次随机对照试验就可以得出：
数学公式:
S.E.
2 n
8
观察到的疗效分布图
True (population) effect
S.E.= 2 n 2.5%
1.96 S.E. 2.5%
9
可信区间 (CI)
• 量化试验结果中可信真实疗效的准确范围 • 通常采用 95% CI
– 我们有95%的把握认为，真实的疗效在95%的可信区 间内。
– 如果进行多次随机对照试验，则95%CI会包含95%的 试验的真实疗效。
10
50次随机对照试验中观察到的药物疗效 (95% CI)
• 结果
– 使用安慰剂后血压改变的均值: – 使用降压药后血压改变的均值: 观察到的降压药效果:
x1 = -0.8 mmHg x2 = -5.4 mmHg x2 - x1 = -4.6 mmHg
– 个值偏离平均值的距离的平均数（标准差）: σ = 10 mmHg
• 我们可以从中学到什么？
3
观测效应是否反映了真实的总体效应？
True (population) effect
-12
-10
-8
-6
-4
-2
Observed treatment effect
0
6
参数估计与不确定性
• 最可靠的真实疗效的参数估计: x2 - x1 = -4.6 mm Hg • 我们如何量化这种评估方法的不确定性？
– 标准误 – 可信区间
7
标准误
?
干预组
结果
时间
目标人群
研究对象
对照组
结果
4
统计学的一些基本问题
• 对真实的（总体）疗效最可靠的估计是怎样的? 估计 • 从中得出的总体疗效在什么范围内是可信的? 可信区间 • 治疗是否有效？也就是说, 我们是否能得出真实疗效不等于
0的结论？ 假设检验
5
在同样的目标人群中 50个随机对照临床试验的观测值
a) p ≤ α (通常: p ≤0.05) “有统计意义” “拒绝零假设” 那就意味着两组间的差别有统计意义
b) p> α (通常: p >0.05) “无统计意义” “零假设成立” 但是，并不说明两组一样! – 有可能是因为： - 两组间确实无差别 - 无法测出存在的差别
- 差别很小 - 样本量不够
True (population) effect
-12
-10
-8
-6
-4
-2
Observed treatment effect
0
11
计算CI几个类似的公式
90% CI : x2 x1 1.64 S.E. 95% CI : x2 x1 1.96 S.E. 99% CI : x2 x1 2.58 S.E.
• 40 mg/dl或更多 对心脏病发作有重要保护作用 • 20-40 mg/dl 中等保护作用
20
试验结果- 如何分析?
试验 药物 价格
1
A 便宜
2
A 便宜
3
B 便宜
4
B 便宜
18
选择 接受 H0 拒绝 H0
显著性检验的选择
H0 成立
正确接受
结果 HA 成立
错误接受(第二类错误, β)
错误拒绝(第一类错误,
α)
正确拒绝
显著性水平: 犯第一类错误的可能性. (一般取: α=5% or 1%.) 检验效能: 1- 犯第二类错误的可能性. (一般取: 1-β=80% or 90%.)
12
适用于我们的例子的S.E.和CI公式
S.E.
2 n
10
2 100
1.41
95% CI : x2 x1 1.96 S.E. 4.6 1.961.41 Interval [7.4,1.8]
99% CI : x2 x1 2.58 S.E. 4.6 2.581.41 Interval [8.2,1.0]