分类变量资料的统计分析

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第三单元3分类变量的统计分析

第三单元3分类变量的统计分析

第三单元3分类变量的统计分析一、分类变量的描述统计分析分类变量的描述统计分析主要包括频数分布、频率分布和柱状图等。

1.频数分布频数(frequency)是每个类别在样本或总体中的出现次数。

频数分布(frequency distribution)是指将各个类别的频数按照从小到大的顺序列出,以显示它们的分布情况。

频数分布可以通过计算或绘制柱状图来展示。

2.百分比分布百分比(percentage)是每个类别频数与总频数的比例。

百分比分布(percentage distribution)是指将各个类别的百分比按照从小到大的顺序列出,以显示它们的分布情况。

百分比分布可以通过计算或绘制饼状图来展示。

3.柱状图柱状图(bar chart)是一种常用的展示分类变量分布情况的图形。

在柱状图中,每个类别在x轴上对应一个竖直的条形,条形的高度表示该类别的频数或百分比。

柱状图不仅可以展示各个类别的分布情况,还可以进行不同类别之间的比较。

二、分类变量的关联性分析分类变量的关联性分析可以帮助我们了解两个或多个分类变量之间的相关性。

其中常用的关联性分析方法包括卡方检验和列联表分析。

1.卡方检验卡方检验(chi-square test)是一种非参数统计方法,用于检验两个分类变量之间是否存在相关性。

卡方检验的原假设是两个变量独立无关,备择假设是两个变量相关。

通过计算卡方统计量和对应的P值,可以判断两个变量之间的关联性。

2.列联表分析列联表(contingency table)是用来描述两个或多个分类变量之间关系的表格。

通过计算每个类别的频数或百分比,并绘制列联表的热图或堆积图,可以直观地展示两个变量的关联性。

此外,通过计算列联表的卡方值和判断显著性水平,还可以进行进一步的关联性分析。

三、分类变量的预测分析分类变量的预测分析可以帮助我们根据已有数据对未知数据进行分类。

其中常用的预测分析方法包括逻辑回归和决策树。

1.逻辑回归逻辑回归(logistic regression)是一种用于建立分类模型的统计学方法。

描述分类变量资料的主要统计指标

描述分类变量资料的主要统计指标

描述分类变量资料的主要统计指标统计指标是用来描述总体现象数量特征的一些数量表现形式,通常采用频数或频率等来表示。

它是用来说明研究对象数量特征多少的一种语言,而这种数量特征,可以是数量上的也可以是质量上的。

通过统计指标的指标名称和统计指标值就可以了解到研究对象的特点。

因此,运用统计指标能够反映出研究对象的数量特征,是认识事物本质的重要手段。

一、集中趋势指标在大量分类资料中,分类变量的数值经常有很大的差别,并且这种差别可能是偶然的,也可能是由于自变量有意的取舍造成的。

因此,用什么方法对变量进行排列组合才能获得可靠的资料呢?最好的方法是利用极差,即把离中趋势最远的自变量(最大值或最小值)作为总体变量的代表值。

如果在原始分类数据的基础上再进行一次平均计算,就可以得到两个指标,即平均指标和标准差。

(一)成数(Mean)成数是反映总体各单位某一数量占总体单位总数的比重,用公式表示为:成数=n/总体单位总数其中, n是总体单位总数, m是成数的标准差。

总体内各单位成数之间的差别叫做成数的离散程度。

从实际应用上看,成数愈小则成数差愈大,即差异愈大,反之,则成数差愈小,即差异愈小。

在研究总体分布的均匀性时,可以采用成数作为研究对象的主要分析指标。

在许多实际问题中,往往可以直接得到总体成数的具体数值,而不需要进行全面调查计算,这样就可以节省人力、物力和时间,并使资料更加精确。

当然,我们也应注意到:成数受自变量变动范围的影响,当自变量变动较大时,所得到的成数可能与实际情况不符,需要重新估计,因此在分析时应注意选择成数的上下界限。

(1)成数的上限和下限①成数的上限是指超过成数下限的那部分总体单位数,它表示大于或等于该总体单位总数的一定比例的单位数。

在统计学中,把成数的上限叫做正偏态(或上限集中),把成数的下限叫做负偏态(或下限集中)。

1。

离中趋势是指各个变量的平均值在总体平均值的两侧波动,偏离中间较多,表示这一群体在数量上介于总体的中间水平和总体的最高水平之间,数量上居于两者之间的状态。

预防医学(二)第十七章 分类变量资料的统计 分析

预防医学(二)第十七章 分类变量资料的统计 分析

第二节 分类变量资料的统计推断
• 一、率的抽样误差与标准误 • 由随机抽样造成的样本率和总体率的差异,以及各样本率 之间的差异称为率的抽样误差。 • 率的抽样误差可用率的标准误来表示 • 率的标准误的计算
• σp为率的标准率,π为总体率,n为样本含量
第二节 分类变量资料的统计推断
• 二、总体率的可信区间估计 • 方法:查表法、正态近似法 • 1.查表法 • 当样本含量较小(如n≤50),特别是p接近于0或1时,可根 据样本含量n和阳性数x,查相关统计学教材“百分率的可信区间” 表,求得总体率可信区间。
第三节 卡方检验(X2检验)
• 一、四格表资料的X2检验 • 2.假设检验步骤 • (1)建立检验假设,确定检验水准 • H0:π1=π2,即试验组与对照组的总体有效率相等。 • H1:π1≠π2,即试验组与对照组的总体有效率不等 • α=0.05(双侧检验) • (2)计算检验统计量
• A为实际频数 • T为理论频数
第三节 卡方检验(X2检验)
• 三、行✖列表资料的X2检验 • 例:某医院用3种方案治疗急性无黄疸型病毒性肝炎 254例, 观察结果见下表,问3种疗法的有效率是否不等。
• 检验假设具体步骤: • H0:3种治疗方案的有效率相等
第三节 卡方检验(X2检验)
• 三、行✖列表资料的X2检验 • 检验假设具体步骤: • H1:3种治疗方案的有效率不全等,α=0.05
第二节 分类变量资料的统计推断
• 四、率的u检验 • 2.计算检验统计量 • (2)两样本率比较的u检验
• 其中P1和P2为两样本率,Sp1-p2为两样本率之差的标准误, P含c量为两样本合并率,Pc=(X1+X2)/(n1+n2),n1和n2分别为两样本

分类变量资料的统计分析.I

分类变量资料的统计分析.I

详细描述
市场调查中,分类变量常用于描述消费者的偏好、态度 和行为。例如,消费者对于某产品的品牌偏好、购买频 率、使用体验等都可以用分类变量来表示。对这些分类 变量进行分析,可以帮助企业了解市场需求、消费者行 为模式和产品优缺点,从而制定更有效的营销策略。
案例二:医学研究中的分类变量分析
总结词
医学研究中,分类变量常用于描述患者的疾病类型、治疗方式等。
比例与百分比
比例
某一类别的观察值数量与另一类别观察值数量的比值,用于比较不同类别的相对 大小。
百分比
某一类别的观察值数量与总观察值数量的比值乘以100,用于了解各类别的相对比 例。
集中趋势的度量
众数
出现次数最多的数值,反映数据的集 中趋势。
中位数
将数据从小到大排列后,位于中间位 置的数值,反映数据的集中趋势。
案例四:市场细分中的分类变量分析
要点一
总结词
要点二
详细描述
市场细分是市场营销中的重要概念,分类变量是市场细分 的重要依据。
市场细分是根据消费者的需求、行为和特征等因素将市场 划分为若干个具有相似性的子市场。分类变量是市场细分 的重要依据,例如消费者的年龄、性别、收入、职业等因 素都可以作为分类变量用于市场细分。通过对这些分类变 量的分析,企业可以更好地了解不同市场的需求特点,从 而制定更有针对性的营销策略,提高市场占有率和竞争力 。
总结词
社交网络分析中,分类变量常用于描述用户的行为、 关系和属性。
详细描述
在社交网络分析中,分类变量被广泛用于描述用户的 行为、关系和属性。例如,用户的行为可以分为发帖 、评论、点赞等类型;关系可以分为好友、关注、粉 丝等类型;属性可以包括用户的性别、年龄、职业等 。对这些分类变量进行分析,可以帮助研究者了解社 交网络的结构、用户行为模式和信息传播规律等,从 而更好地理解社交网络中的各种现象。

分类变量资料的统计分析练习

分类变量资料的统计分析练习

A 乙文结果更为可信 B 两文结果相矛盾 C 甲文结果更为可信 D 两文的结果基本一致 E 甲文说明总体的差异更大
5. 行*列表的卡方检验应该注意 A 任意格子的理论数小于 1,则应该用校正公式 B 若有五分之一以上的格子数理论数小于 5,则要考虑合理并组 C 任意格子的理论数小于 5 就应该并组 D 若有五分之一以上的理论数格子数小于 5,则应该用校正公式 E 以上都不对
-
+
23
12
35
-
7
8
15
合计
30
20
50
21某医生在专业上刻苦钻研,发明了 治疗某种顽疾的新疗法,要确证该疗 法比常规疗法治疗某种疾病更优,他 进行了一次临床试验,对照组和治疗 组两组,分别使用新疗法和常规疗法, 治疗结果如下表:试问,以上试验结 果能否说明新疗法优于传统疗法?
组别 有效
治疗组
3040
100.0
14. 男性肺癌发病率是女性的 10 倍,该指标为 A 相对比 B 构成比 C 流行率 D 标准化流行率 E 定基比
• 15. 某医生欲比较三种疗法治 疗某种疾病的疗效,中药加 针灸组治疗20例,其中15例 好转,单纯中药组治疗21例, 12例好转,西药组治疗23例, 18例好转。若对该资料进行 卡方检验,自由度应该为
6. 用两种不同方法治疗胆结石,中医治疗 19 人,其中 15 例治愈;西医治 疗 18 人,治愈 12 人。若比较两种方法的治疗效果,应该用
7. 欲比较两地肝癌的死亡率时,对两个率 A 应该对年龄和性别均进行标化 B 应对年龄进行标化 C 应该对性别进行标化 D 不需要标化,直接比较 E 以上都不是源自19对照组15
治疗组
38
对照组

医学统计方法—分类变量资料的统计分析

医学统计方法—分类变量资料的统计分析
定义:相对数是两个有联系的指标之比,反映事物的相对 水平。
常用类型: ➢率(rate) ➢构成比(constituent ratio) ➢相对比(relative ratio),等
概念:又称频率指标或强度指标,是指某一现象在一定条件 下实际发生的例数与可能发生该现象的总例数之比,用以说 明某现象发生的频率或强度。
2
91 1 4.90
bc
9 1
(3)确定P值:

x
2界
值表,来自得x 2 0.05,1
3.84
x2 0.01,1
6.63。
现 x2 =4.90,x2> x20.05, 故 P<0.05 (4) 做出推断结论:
按α=0.05水准,拒绝H0 ,接受H1,差异有统计学 意义,可以认为两种培养方法的效果不同, A培养基 效果优于B培养基。
计算相对数时应有足够的样本含量; 资料分析时不能以构成比代替率; 资料的对比应注意其可比性; 样本率(或构成比)的比较应考虑抽样误差。
表 某年某医院两种疗法治疗某传染病各型的治愈率(%)
病型
新疗法
传统疗法
治疗例数 治愈例数 治愈率 治疗例数 治愈例数 治愈率
普通型 350
重型
150
217
药物 甲药 乙药 合计
表1 两药物疗效的比较
有效
无效
合计
65 (57.4) 17(24.6)
82
40 (47.6) 28 (20.4)
68
105
45
150
表内蓝体数字为实际頻数,括号里数字为 理论頻数,是假设两药物疗效无差别算得
若假设H0:π1=π2成立,四个格子的实际频数 A 与理论 频数 T 相差不应该很大,即统计量x2值不应该很大。如 果x2值很大,则反过来推断A 与T 相差太大,超出了抽样 误差允许的范围,从而怀疑H0的正确性,继而拒绝H0, 接受其对立假设 H1,即π1≠π2 。

分类变量的统计分析

分类变量的统计分析

分类变量的统计分析分类变量是指由有限个离散数值所组成的变量,例如性别、年级、职业等。

在统计学中,分类变量的统计分析可以帮助我们了解变量的分布、比较不同组之间的差异以及预测未来的趋势。

下面将详细介绍分类变量的统计分析方法。

1.描述统计:描述统计是对分类变量的基本统计特征进行描述和总结,包括频数、百分比和图表等。

频数是指每个类别出现的次数,百分比是指每个类别所占的比例。

通过频数和百分比可以直观地了解各个类别的分布情况,从而对整体的情况有一个直观的了解。

图表可以用来更直观地展示分类变量的分布情况,常用的图表包括饼图、柱状图和条形图等。

2.独立性检验:独立性检验用于判断两个或多个分类变量之间是否存在关联。

通常使用卡方检验进行独立性检验。

卡方检验的原假设是两个变量之间是独立的,备择假设则是两个变量之间存在关联。

通过卡方检验的结果可以判断两个变量之间是否存在显著性差异。

3.方差分析:方差分析用于比较多个分类变量之间的均值是否存在显著性差异。

方差分析将总体的方差分解为组内方差和组间方差,通过比较组间方差与组内方差的大小来判断不同组之间的均值是否显著不同。

方差分析常用于比较多个类别的平均值,例如不同年级学生的成绩差异、不同岗位员工的工资差异等。

4. 相关分析:相关分析用于判断两个分类变量之间的关系强度和方向。

常用的相关分析方法有Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数。

相关系数的取值范围为-1到1,当相关系数接近于1时,说明两个变量之间存在正相关关系;当相关系数接近于-1时,说明两个变量之间存在负相关关系;当相关系数接近于0时,说明两个变量之间不存在线性相关关系。

5.预测模型:分类变量的统计分析还可以用于建立预测模型,例如逻辑回归模型和决策树模型。

逻辑回归模型可以用来预测二分类变量的概率,例如预测一些人是否患有其中一种疾病。

决策树模型可以用来预测多分类变量的类别,例如预测一些植物的品种。

总之,分类变量的统计分析方法包括描述统计、独立性检验、方差分析、相关分析和预测模型等。

有序分类资料的统计分析

有序分类资料的统计分析

1有序分类资料的秩和检验医学统计学2009年2•医学上会用-、±、++、+++来表示临床体检或实验室检查的测量结果,用治愈、好转、有效、无效来表示某种药物的临床效果。

像这样一些“取值”中自然存在着次序的分类变量,称为有序分类变量或等级变量。

•对有序分类资料,若用R ×C 表资料的检验,将损失关于等级的信息,不合适的。

因为R ×C 表的检验只能推断构成比之间的差别。

•此时,可以采用秩和检验推断不同处理组之间的等级强度差别。

31、两独立样本有序资料一、分组变量为多分类有序资料,指标变量为二分类无序资料研究目的是比较分组变量不同水平下某指标变量的发生率,如:利用有序的检验指标判断患者是否患病,其实质是对该检验指标不同水平下患者患病率的比较;以及对不同年龄阶段某指标的阳性率的比较,都属于多个样本率比较的问题。

对于这样的资料,可以将分组变量视为无序的,采用前一章中介绍的检验进行多个样本率的比较。

2χ4二、分组变量为两分类无序资料,指标变量为多分类有序资料研究目的是比较分组变量两个不同水平下某指标变量的平均水平是否有差异,如:两种药物疗效(治愈、好转、有效、无效)之间的比较。

两种疗法疗效的取值均为有序分类资料。

对于这样的资料前面介绍的χ2检验已不再适用,因为它无法考虑分组变量(药物)不同水平下疗效取值的等级关系。

此时可以采用第七章中介绍的Wilcoxon 秩和检验。

5例39名吸烟工人和40名不吸烟工人的碳氧血红蛋白HbCO(%)含量见下表。

问吸烟工人的HbCO(%)含量是否高于不吸烟工人的HbCO(%)含量?秩 和含 量吸烟 工人 不吸烟 工人 合计 秩范围平均秩吸烟工人 不吸烟工人(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)=(2)(6) (8)=(3)(6)很低1 2 3 1~3 2 2 4 低8 23 31 4~3419 152 437 中 16 11 27 35~6148 768 528 偏高 10 4 14 62~75 68.5 685 274 4 0 4 76~79 77.5 310 0 高合 计 39(1n ) 40(2n ) 79──1917(1T ) 1243(2T )60H :吸烟工人和不吸烟工人的HbCO 含量总体分布位置相同1H :吸烟工人的HbCO 含量高于不吸烟工人的HbCO 含量0.05α=①先确定各等级的合计人数、秩范围和平均秩,见表的(4)栏、(5)栏和(6)栏,再计算两样本各等级的秩和,见(7)栏和(8)栏;②本例T =1917(n 1<n 2);12311133.计算检验统计量H 。

分类变量资料的统计分析 详细讲解

分类变量资料的统计分析 详细讲解

分类变量资料的统计分析详细讲解资料的统计分析通常包括描述统计和推断统计两个方面。

描述统计主要是对变量的单个特征进行分析,常用的统计指标包括频数、比例、均值、中位数、众数、标准差等;推断统计则是在样本数据的基础上推断总体数据的特征,常用的方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。

本文将以分类变量为例,详细介绍分类变量资料的统计分析方法和步骤。

首先,分类变量是一种相互独立、不可顺序比较的变量,常见的示例包括性别、职业、学历等。

对于分类变量资料的统计分析,首先需要进行数据的整理和描述。

数据整理包括去除缺失值、异常值和重复值等处理。

应根据实际情况选择合适的处理方法,常用的方法有均值填充、删除等。

同时,需要将数据进行编码或离散化处理,便于后续的分析。

数据描述主要包括频数及比例的统计,可以用来描述分类变量的分布情况。

通过计算每个类别的频数和比例,可以获得分类变量的基本特征。

同时,可以使用图表来展示分类变量的分布情况,如饼图、柱状图等。

接下来,可以对分类变量与其他变量之间的关系进行分析。

常用的方法有卡方检验和列联表分析。

卡方检验适用于两个分类变量之间的关系检验,可以用来判断两个分类变量是否相关;列联表分析则可以用来描述两个分类变量之间的关系程度。

通过分析发现两个或多个分类变量之间的关联关系,可以更好地理解数据。

此外,对于分类变量的统计分析还可以进行组内和组间的比较。

组内比较主要是对同一分类变量的不同类别进行比较,常用的方法有t检验和方差分析;组间比较则是对不同分类变量之间的差异进行比较,可以使用相关分析和回归分析等方法。

最后,需要进行结果的解释和报告。

对分类变量资料的统计分析得出的结果进行解读,并进行相关性讨论。

通过各种统计方法对变量进行分析,报告结果可以提供决策者一个更全面的了解。

总结起来,分类变量资料的统计分析主要包括数据整理和描述、关联分析、比较分析和结果解释等步骤。

通过这些步骤可以更好地分析分类变量的特征、关系和差异,为实际问题的解决提供有力的支持和参考。

2-数值变量与分类变量的统计描述分析

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)。

处理分类变量资料中几种常见统计方法的分析

处理分类变量资料中几种常见统计方法的分析

2 12 配对计数资料 的 2× 表统计方法选择 : .. 2 表 2I 1 中涉及 的是 用两 种方法 对同一批标 本进行 检测 ,
此种 设 计属 配 对设 计 , 分析 方法 不 同于 普通 的 2 其 × 2表资 料 , 可有三 种选 择 。
表 2 用 两 种方 法 植查 同批 样 品结 果
112 有序分类 : .. 各类别之 间有程度的差异, 亦称 等 级资料 【 如表 5表 6表 7 、 、 ) 12 方法 处理 该类 资料 的统 汁方法 很多 , 分析 . 其 步骤大致有 : ①明确每 次拟分析 的分类变量的个数 ... 此时 ( 二项 或多项 ) ②分 类 变 量 的 属性 ( 无序 变 量 或 2 12 1 两种检验方法阳性检出结果的比较 : 是 由于本组 b c 3 , + = l小于 有序变量) ③两分组变量 间是否存在一致性。④ 可选用配对计数 公式 , 根据资料类型正确选择处理方法。
式 反映 。
2钮. 尸> 0 0 5
故不能说 明两种疗法的缓解率不同
收稿 日 : 0 — 2 2 期 2 1 1—5 0 作者梅介: 亲清( 1 一) 女 江瑞安人 , 5 , 新 讲师
2 123 关联程度与方向:
: 一
: 兰
a- c ) 十c ( 儿 +d ( 4 J h十d j
2 分析与 讨论
4 , 0例 则应选 用校 正公 式 :
业 = -I 9 . 2 0

2 1 = 项分 类资料 统计 方法 的选择
可认 为两 种 阳性 检 出 率存 在差 别 , 光抗体 法 荧
2 11 普通 2 2 × 表分类资料统 计方法 的选择 : 表 1] 1中资料属二项分类 , 由于单纯化疗组缓解项其理

第6章 分类变量的统计描述与参数估计

第6章  分类变量的统计描述与参数估计

6.1.2 多个分类变量的联合描述 分类变量的联合描述使用列联表; 列联表是因分类变量的各类别交叉而成的复合频 数表,被称为行×列表; 列联表的分析结果直观、易比较; 应用列联表进行变量的交叉分析是数据分析报告 中分析结果显示的主要方式之一; 列联表分二维表和多维表(或n维表); 单元格内可给出原始频数、行与列百分比和总百 分比。
(3)率(Rate) 率是一个具有时间、速度、强度含义 的概念或指标,用于说明某个时期内某个 事件发生的频率或强度,其计算公式为: 某事件的发生率=观察期内发生某事件的对 象数/该时期开始时的观察对象数
相对数在使用时应当注意适用条件: 样本量较大时相对数比较稳定; 基数不同相对数不能直接相加求和。
第6章 分类变量的统计描述 与参数估计
2013.10
离散变量是把取值范围为有限个数或者是 一个数列构成的变量。 分类变量是表示分类情况的离散变量。 根据类别的有序性,分类变量可分为有序 分类变量(Ordinal Variable)和无序分类 变量(Nominal Variable),这两类变量 在统计描述上没有差别。
(2)构成比(Proportion) 构成比是把观察对象分为k个部分,其中 某一个/多个部分的例数占总例数的比例。它 描述某个事物内部各构成部分所占的比重,其 计算公式为: 构成比=某一组成部分的样本数/总样本数 构成比的分子必须是分母的一部分,所以 其取值0-1,百分比是一个标准的构成比,而 累计频率则是构成比概念的直接延伸。
6.1 指标体系概述
6.1.1 单个分类变量的统计描述 1.频数分布 频数(绝对频数)是指本类别出现的次数; 百分比(构成比)是指本类别出现的次数占 总次数的百分比,即本类别出现次数/总次 数×100%。

分类变量的统计分析

分类变量的统计分析

1
显示气派
45
23.81
2
帮助社交
43
22.75
3
帮助思索
16
8.47
4
显示富有
12
6.35
5
其它
9
4.76
6
合计
189
100.0

19 19
WARNING
第二节 应用相对数旳注意事项
1.计算相对数时,分母不宜过小 2.正确区别构成比和率 3.比较相对数时,应注意资料旳可比性:率旳原则化 4.分母不同旳率不能简朴相加求平均率 5.样本率或构成比旳比较应进行假设检验
13
例2 某市乙型脑炎旳发病率1990年为 4.48/10万,2023年为 0.88/10万,则这两年相对比为:
4.48 =5.09(倍) 或 0.08 100%=19.64%
0.88
4.48
14 14
例3 某医院2023年医护人员为875人,同年平均开病 床1436张,则该医院2023年病床数与医护人员旳相对 比为:
20 20
第三节 率旳原则化法
率旳原则化旳概念与基本思想:
为了消除相比较组间因内部构成不同对所比 较指标旳影响,采用统一旳原则构成对总率进行 调整,使算得旳原则化率具有可比性,得出科学 旳结论。
21 21
甲、乙两医院旳治愈率
Hale Waihona Puke 科别住院人数甲医院 乙医院
内科 1500
500
外科 500 传染病科 500
根据已知条件,总体率可信区间旳估计有 2种措施:
正态近似法 查表法
37 37
二项分布
从某个二项分类总体中随机抽取含量一定旳样本 ,发生阳性成果旳次数x旳概率分布服从二项分布

分类变量资料的统计分析

分类变量资料的统计分析

分类变量资料的统计分析分类变量是一种在研究或分析中常见的类型数据,它描述了被观察个体或对象之间的不同特征,可以将其分为不同的类别或组。

在统计学中,对分类变量的分析可以帮助我们了解不同类别的分布情况、比较不同类别之间的差异、探索不同类别与其他变量之间的关系等。

本文将介绍分类变量资料统计分析的一些常用方法。

首先,我们可以通过计算频数和频率来描述分类变量的分布情况。

频数是指每个类别中观察到的个体或对象的数量,频率则是频数除以总数后的比例。

通过绘制条形图或饼图,可以直观地展示分类变量不同类别的频数或频率分布,帮助我们了解变量的整体情况。

其次,我们可以对不同类别之间的差异进行比较。

其中一种常用的方法是卡方检验,它用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著性差异。

卡方检验的原理是通过比较观察到的频数与期望频数之间的差异来判断差异是否显著。

比如,我们可以用卡方检验来确定两个不同群体之间的分布是否存在显著差异。

此外,分类变量的统计分析还可以探索其与其他变量之间的关系。

当我们有一个分类变量和一个或多个连续变量时,可以使用方差分析(ANOVA)来检验分类变量对连续变量的影响是否显著。

方差分析通过比较不同类别下的连续变量的均值来判断差异是否显著。

另外,我们还可以使用列联表分析来研究两个或多个分类变量之间的关联关系,例如,我们可以通过计算卡方值来确定两个分类变量之间的关联程度。

此外,还有一些其他常用的分类变量分析方法。

比如,在研究中,我们经常遇到多个分类变量之间的关联关系,可以使用多项Logistic回归模型来分析这些多分类变量之间的依赖关系。

另外,如果我们想预测或分类新的个体或对象所属的类别,可以使用分类树或逻辑回归等方法进行建模和预测。

综上所述,分类变量的统计分析是一种有价值的工具,可以帮助我们理解和揭示数据背后的模式和关联关系。

通过对分类变量的分布和差异进行描述分析,我们可以更好地理解数据,并从中提取有用的信息。

分类变量的统计分析

分类变量的统计分析

计算
相对比=甲 乙指 指标 标 (或100%)
12
a
12
例1 我国2010年第六次人口普查总人数中,男性为
686852572人,女性为652872280人,试计算人口
男女性别比例。
686852572
男女性别比例 =
= 1.0520
652872280
结果说明,我国男性人数为女性人数的1.052倍,
或者表达成男:女为 105.20:100。(2000年第五
相 对 比 =1847356人 张=1.64张 /人
15
a
15
例4 变异系数(coefficient of variation , CV)
CV s 100% X
a
16 16
Байду номын сангаас
常用相对数求法举例
2005年某研究组对武汉市江汉区中学生的吸烟情况、
吸烟原因进行了调查。共调查1722人,男生839人中
172人吸烟;女生883人中17人吸烟,抽烟的主要原因
概念
又称构成指标,表示事物内部某组成部分 占其全部的比重或分布,常以百分率(%) 作为比例基数。
计算
构 成 比 = 事 事 物 物 内 内 部 部 所 某 有 一 组 组 成 成 部 部 分 分 的 的 观 观 察 察 单 单 位 位 总 数 数 1 0 0 %
a
88
2000年某医院某病的住院人数和死亡人数
病情严重程度 住院人数 病死数 死亡构成(%) 病死率(%)

300
12
26.7
4.0

350
18
40.0
5.1

150
15
33.3

分类变量资料统计分析

分类变量资料统计分析
1、绝对增长量 ①累计绝对增长量 ②逐年绝对增长量
2、发展速度和增长速度 ①定基比发展速度 ②环比发展速度 ③定基比增长速度 ④ 环比增长速度
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11
常用相对数指标:
发病率=某同时时期期内平某均病人新口病数例k数 患病率观 =察同期时间期患平某均病人 病 的口 例 新数 数 旧 k
第四章 分类变量资料的统计分析
统计分析统 统计 计推 描断 述
2020/7/10
1
第一节 分类变量资料的统计描述
一、常用的相对数指标 (一)构成比(proportion)
构成比即一事物内部各组成部分所占的比重 或分布。常用百分数表示。又称构成指标。
构成比 同= 某 一一 事组 物成 各部 组观 分 成位 察 的 部数 单 观 分位 察 1的0数 % 单 0
(1)研究对象是否同质 (2)其它影响因素在各组的内部构成是否相同 (3)同一地区不同时期资料的对比应注意客观
条件有无变化 5、样本率或构成比的比较应做假设检验
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16
三、率的标准化法
例4.4( P54) 某省疾病控制中心欲进行甲、 乙两地某病总死亡率的比较,收集资料见表4-5。
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感染率=感染受某检病人原数体人数 k 死亡率= 同 某年 年平 死均 亡人 总口 人k数 数
某病死(亡 疾率 病别死 )= 亡 某同 率 年年因平某均病人死 口 k亡数
某年龄组(年 死龄 亡别 率死 )=同 亡 某年 率 年同 某年 年龄 龄组 数 组平 k死
某死因构成因比某 总 =类 死死 亡因 人死 数亡 10人 % 0 数
术前中性白细胞构成比是71.66%。
构成比的特点: ①各组成部分的构成比之和为100 %或1。 ②事物内部某一部分的构成比发生变化,其它

5. 实验性研究统计分析策略(分类变量)

5. 实验性研究统计分析策略(分类变量)

医学统计技术—卡方检验
配对卡方检验
在Pearson卡方检验中,对行列变量的相关性作了检验,
其中的行列变量是一个事物的两个不同属性。
实际应用中,还有一种列联表,其中的行列变量反映 的是一个事物的同一属性。例如把每一份标本分为两份, 分别用两种方法进行化验,比较两种化验方法的结果是否 有本质不同;或分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进 行检查,比较此两种方法的结果是否有本质不同,此时要 用配对卡方检验。
可通过 2 检验的基本公式来理解。
卡方分布: 若k个随机变量,z1,z2,…zk,相互独立且服从标
准正态分布,则随机卡变方量值x是=一z12定+z自22由+…度+的zK卡2被方称分布函 为服从自由度为k的数卡的方一分个布值,,记正作常:情x况下2该(k)值较小
理论知识点—卡方检验
2 分布图形
卡方检验案例2
举例 某种药物加化疗与单用某种药物治疗的两
种处理方法,观察对某种癌症的疗效,结果见下表。
(数据见cancer.sav)
两种治疗方法的疗效比较
处理 药物加化疗 单用药物
合计
有效 42 48 90
疗效
无效 13 3 16
合计 55 51 106
医学统计技术—卡方检验
卡方检验案例2
首先建立数据文件,如下。
理论知识点—卡方检验
2 值的大小还取决于 A T 2 个数的多少(严格
T
地说是自由度ν的大小)。自由度ν愈大, 2 值也会愈 大;所以只有考虑了自由度ν的影响, 2 值才能正确 地反映实际频数A和理论频数T 的吻合程度。
检验的自由度取决于可以自由取值的格子数目, 而不是样本含量n。四格表资料只有两行两列,ν =1, 即在周边合计数固定的情况下,4个基本数据当中只 有一个可以自由取值。
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Breslow检验。
ALL :给出CHISQ、MEASURES、CMH所请求的全部 统计量。
31
freq过程的一般格式
TABLES语句中“/” 后面的选项: 2、有关表格信息选项
EXPECTED: 给出期望频数
DEVIATION :给出每格的实际频数与期望频数的差值 CELLCHISQ:给出每格对总c 2的贡献,即计算每格的
24
freq过程的一般格式
PROC FREQ [选项];
TABLES 请求式/[选项]; WEIGHT <变量名>; BY <变量名列>; RUN;
必需,指定行变量和列变量 指定频数指定变量
25
freq过程的一般格式
TABLES语句: PROC FREQ; TABLES A; 产生变量A的一维频数表 PROC FREQ;
³ ×É ¼ É ã â Æ
±º à Å 1 2 … 78
ÄÄ°ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Ä í é á ·× Ö ã ¼ ¼ Á ×Á ¿ Ò ¼ Á Á ¿ º ¼ Ï Æ ½ ¹ á û Ë Í (+) É ´ (-) À ö ú æ £ a£ ¨ © £ c£ ¨ © £ b£ ¨ © £ d£ ¨ © 78 º ¼ Ï Æ
如:PROC FREQ; TABLES A*B*C*D;
列联表的数量为A、B不同水平的组合数,每个表的上部
为D的各水平,左侧为C的各水平。
27
freq过程的一般格式
表 多表格表达式示例 等同表达式 tables a*b a*c; tables a*c b*c a*d b*d; tables a*d b*d c*d; tables a b c; tables a*d b*d c*d;
α=0.05。
本例b c 15 40, 采用连续性校正 2 ( 12 3 1) 4.27, 1 2 12 3

2
2 0.05,1
3.84; P 0.05
行×列(R×C)表资料的
检验
2
四格表是指只有2行2列的表格,当行数或列 数超过2 时,统称为行 ×列表。行×列表的 检验是对多个样 本率(或构成比)的检验。 适用条件:表中不宜有1/5以上格子的理论频数小于5, 或有一个格子的理论频数小于1。
分类变量资料的统计分析
1
分类变量资料的统计描述
率(rate):说明某现象或某事物发生的频率或强度。
率=(实际发生数/可能发生总数)×比例基数 比例基数:100%、1000‰、10000/万、100000(1/10万) 如:发病率、死亡率、发生率、阳性率、患病率等
构成比(proportion):说明某一事物内部,各组成部分 所占的比重。也叫百分比。
卡方检验
检验(Chi-square test)是现代统计学的创始人之
2
一,英国人K . Pearson(1857-1936)于1900年提出 的一种具有广泛用途的统计方法。
可用于两个或多个率间的比较,计数资料的关联
度分析,拟合优度检验等。
2 检验的基本公式
( A T )2 2 T
1 2
p1 p2 1 1 pc (1 pc )( ) n1 n2
X 1 X 2 n1 p1 n2 p2 pc n1 n2 n1 n2
u检验的条件: n1p1 和n1(1- p1)与 n2p2 和n2(1- p2)均 >5
0.1275 0.0313 u 2.1949 1.96 1 1 0.1045(1 0.1045)( ) 204 64
校正公式:
( A T 0.5) 2 T
c2
,(也适合其它行 列表资料)
c2
( ad bc n / 2) 2 n (a b)(c d )( a c)(b d )
配对四格表资料的 检验
2
Å ¶ É ¼ ä Ô â Æ
¶ ׺ Ô Ó Å 1 2 … 39 ¼ ¼ Á ×Á ¿ Ë Í À ö Ë Í À ö … É ´ ú æ Ò ¼ Á Á ¿ Ë Í À ö É ´ ú æ … É ´ ú æ ± 5-3 í表5 ÄÄ°ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ Ä í é á ¼ ¼ Á ×Á ¿ Ë Í (+) À ö É ´ (-) ú æ º ¼ Ï Æ ± í ¼ Á × Á ¿ ã ¼ × Ò … ¼ × ½ ¹ á û Ë Í À ö É ´ ú æ … É ´ ú æ Ò ¼ Á Á ¿ Ë Í (+) É ´ (-) À ö ú æ 6£ a£ ¨ © 3£ c£ ¨ © 9 12 £ b £ ¨ © 18 £ d £ ¨ © 30 º ¼ Ï Æ 18 21 39
2 2
包括Phi系数、列联系数和Cramer’s V。对于2×2表,给出 Fisher精确概率。 AGREE:进行配对 2检验。 EXACT :对大于2×2的列联表计算Fisher精确概率。同
时也给出CHISQ选项的全部统计量。
29
freq过程的一般格式
TABLES语句中“/” 后面的选项: MEASURES :对每层的二维表计算一系列关联指标及
u p
H1 :π ≠π 0
p
α =0.05 。
0 . 096 0 . 076 0 . 844 0 . 076 ( 1 0 . 076 ) 125


0

p


n
0
(1

0

0
)
按α =0.05 水准,不拒绝 H0 ,即不能认为该山区与本省一般 成人的α -地中海贫血基因携带率有差异。
构成比=(某部分观察单位数/各组成部分观察单位总 数)×100% 如:教研室16人中高级职称有4人,占20%
相对比(relative ratio):是A、B两个有关指标之 比,说明A是B的若干倍或百分之几,通常用倍 数或分数表示。
甲指标 相对比 乙指标
如:男:女、医生:护士、教师:学生
TABLES A*B;
产生A、B两个变量的列联表,*前为行变量,*后为列变量
26
freq过程的一般格式
在TABLES语句中用*号连接三个或n个变量名,可得到 三维或n维列联表,最后一个变量各水平形成表的列,倒 数第二个变量各水平形成表的行,其它变量的每一级水平
(或水平组合)形成一层,且每一层都形成分离的列联表。
2 如果 2 0.05,1 3.84; P 0.05, 拒绝H 0 ,即 1 2 2 如果 2 0.05,1 3.84; 则P 0.05,即不拒绝H 0
连续性校正公式
2 检验的应用条件:
当n>40,T>5时,用专用公式 当n≥40,而1≤T<5时,用连续性校正公式 当n<40或T<1时,用Fisher精确检验(Fisher exact test )
计算公式
(b c) 2 当b c 40时, 2 , 1 bc
b c 40时,需作连续性校正, 2 ( b c 1) bc 2 , 1
举例
H0:b,c来自同一个实验总体(两种剂量的毒性无差异)
H1:b,c来自不同的实验总体(两种剂量的毒性有差别)
表达式 tables a*(b c); tables (a b)*(c d); tables (a b c)*d; tables a--c; tables (a--c)*d;
28
freq过程的一般格式
TABLES语句中“/” 后面的选项: 1、统计分析选项 CHISQ:对每层作 检验,包括Pearson 2、似然比 和 Mantel-Haenszel 2。此外还给出与 2检验有关的关联指标
( R 1)(C 1)
四格表专用公式

1.四格表形式
组别 甲组 乙组 合计 阳性数 a c a+c 阴性数 b d b+d 合计 a+b c+d N

2.四格表专用公式
(ad bc) N (a b)(a c)(c d )(b d )
2 2
13
举例
(26 62 178 2) 2 268 4.82 , 1 2 204 28 240 64 2 2 0.05,1 3.84; P 0.05 下结论:
分类变量资料的统计推断
4
率的抽样误差与标准误
样本率(p)和总体率(π )的差 异称为率的抽样误差,用率的 标准误表示
p
(1 )
n
如果总体率π 未知,
用样本率p估计
sp
p(1 p) n
标准误的计算
例 5-1 观察某医院产妇 106 人,其中行剖腹产者 62 人, 剖腹产率为 58.5%,试估计剖腹产率的标准误。 解:已知 n=106,p=0.585,其标准误为:
率的分布呈二项分成,可查有关表格直接确定 置信区间。
2. 正态分布法
当 n 足够大,且 n p 和 n(1- p)均大于 5 时, p 的抽样分布逼近正态分布。其总体率的置信区间为: 双侧: 单侧:
( p Z 2 S p ,
大于
p Z 2 S p )或 小于Leabharlann (Z0.05/2=1.96)
两个独立样本率比较的u检验
表3 两种疗法的心血管病病死率比较
疗法 死亡 生存 合计 病死率(%)
盐酸苯乙双胍
安慰剂 合 计
26 (X1)
2 (X2) 28
178
62 240
204(n1)
64(n2) 268
12.75 (p1)
3.13 (p2) 10.45 (pc)
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