医学统计学计算公式

医学统计学的基本内容

医学统计学的基本内容第一章医学统计学的基本内容第一节医学统计学的含义1、医学统计学定义医学统计学(statistics)作为一门学科的定义是:关于医学数据收集、表达和分析的普遍原理和方法。

2、医学统计学研究方法:通过大量重复观察，发现不确定的医学现象背后隐藏的统计学规律。

3、医学统计推论的基础:在一定条件下,不确定的医学现象发生可能性，即概率。

第二节、统计学的几个重要概念一(资料的类型1、计量资料(数值变量):对每一观察对象用定量的方法，测定某项指标所得的资料。

一般有度量衡单位，每个对象之间有量的区别。

2、计数资料(分类变量):对观察对象按属性或类型分组计数所得的资料。

每个对象之间没有量的差异，只有质的不同。

3、等级资料(有序分类变量):对观察对象按属性或类型分组计数，但各属性或类型之间又有程度的差别。

注意:不同类型的资料采用的统计分析方法不同;三类资料类型可以相互转化。

二、总体根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合1、有限总体:只包括在确定时间、空间范围内的有限个观察对象。

2、无限总体:没有时间、空间范围的限制，观察对象的数量是不确定的，无限的三、样本从总体中随机抽取部分观察对象，其某项变量值的集合。

从总体中随机抽取样本的目的是: 用样本信息来推断总体特征。

四、随机事件可以发生也可以不发生，可以这样发生也可以那样发生的事件。

亦称偶然事件。

五、概率描述随机事件发生可能性大小的数值，记作,，其取值范围0?P?1，一般用小数表示。

,,0，事件不可能发生必然事件(随机事件的特例);,,1，事件必然发生;,?0，事件发生的可能性愈小;,?1，事件发生的可能性愈大六、小概率事件习惯上将,?0.05或,?0.01 的随机事件称小概率事件。

表示某事件发生的可能性很小。

七、参数和统计量参数:总体指标，如总体均数、总体率，一般用希腊字母表示统计量:样本指标，如样本均数、样本率，一般用拉丁字母表示八、学习医学统计学的方法1、重点掌握“四基”:基本知识、基本概念、基本原理和基本方法;2、重视统计方法在实际中应用，重视实习和综合训练;注意学习每种统计方法的应用范围、应用条件，大多数公式只要求了解其意义和使用方法，不用记忆和探究数理推导。

医学统计学公式整理简洁版

医学统计学公式整理简洁版1. 平均数（Mean）：一组数据的平均值，通过将所有值相加然后除以数据的个数得到。

公式：X̄=ΣX/n其中，X̄表示平均数，ΣX表示所有数据的总和，n表示数据的个数。

2. 中位数（Median）：一组数据的中间值，将所有数据按升序排列，如果数据个数为奇数，则中位数是中间的值；如果数据个数为偶数，则中位数是中间两个值的平均数。

3. 众数（Mode）：一组数据中出现次数最多的数值。

4. 标准差（Standard Deviation）：衡量数据的离散程度，计算每个数据值与平均值的差的平方和的平均值的平方根。

公式：σ=√(Σ(X-X̄)²/n)其中，σ表示标准差，Σ(X-X̄)²表示每个数据值与平均值的差的平方和，n表示数据的个数。

5. 方差（Variance）：标准差的平方。

公式：σ²=Σ(X-X̄)²/n6. 相关系数（Correlation Coefficient）：度量两个变量之间的线性关系的强度和方向。

相关系数的值介于-1和1之间，接近-1表示负相关，接近1表示正相关，接近0表示无线性相关。

7. t检验（t-test）：用于比较两组样本均值是否有显著差异。

8. 卡方检验（Chi-square test）：用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著。

9. 线性回归（Linear Regression）：用于预测一个变量与另一个变量之间的关系，并且可以根据这个关系进行预测。

10. 生存分析（Survival Analysis）：用于分析事件发生的概率和时间关系，常用于研究患者生存率和治疗效果。

医学统计学医学统计学10

(3) 当自由度υ逼近∞，t分布趋向于标准正态分布。
表1 t 界值表
-t
0
t
以ν=10为例
双侧界值
t0.05/ 2，10 2.228
单侧界值 t0.05,10 1.812
THANK YOU
Sx
S n
15%
即
服从自由度υ=n-1的t分布
(t distribution)。
PART TWO
t 分布
图形
特征
t 界值
t分布图形
t分布是一簇曲线，当自由度
不同时，曲线的形状不同。
15%
不同自由度下的t 分布图
t分布特征
(1)单峰分布，以0为中心，左右两侧对称。
(2) t分布曲线不是一条曲线，而是一簇曲线。其分布曲线的形态变化与自由度 υ有关。 υ越小, t 值越分散，t 分布图“峰低、尾高”。
PART ONEt 分布由来源自计算式引入参数由来
t分布是 Student's t 分布（Student'sdistribution）
的简称。
15%
William Gosset
图1
μ
X
图2
-1.96
0 1.96
Z
计算式引入
图3
μ
图4
X
x x
z
x
n
S替代σ
-1.96
0
Z 1.96
参数
t x x

医学统计学符号-公式-重点

在偏态分布时，易受极值影响；
1. 当观察例数 n 为奇数时，中位
算术均数
数是按顺序排列在第(n+1)/2 项
算数均数（均数）：线性尺度上的 n 为偶数时，中位
几何均数及应用
数是按顺序排列在第 n/2 和
几何均数：对数尺度上的平均水
(n/2)+1 项观察值的平均值；
几何均数
中位数
均数尺度适用
线性对称分布
对数
对数正态分布（指数、等比分布）
顺序偏态分布
单侧 95%=双侧 90%=1.645 μ±σ：68%
正态分布及应用
μ±1.96σ：95%
正态分布有两个参数和，分别表示均数和标准差
μ±2.58σ：99% 二、医学参考值范围的制定方法
页脚内容7
医学统计学总结
平；
百分位数
1. 几何均数的对数等于各观察百分位数 Px：指在一组数据中找
值对数的算术均数；
到这样一个数值，全部观察值的
页脚内容5
x%小于 Px ，其余(100-x)%大于 Px。
算术均数
几何均数
中位数
均数尺度适用
线性
对数
对称分布
对数正态分布（指数、等比分布）
顺序偏态分布
医学统计学总结
定量：频数表/图
异
不同类型变异程度指标的比较
当μ=0,σ=1 时，称为标准正态
特点
极差
四分位数间距方差和标准差
变异系数
特点
简单，粗略；不稳定，受极端值
影响大
相对稳定；未使用所有观察值
使用全部信息，应用广泛
比较无量纲或多组均数相差较大
数据

医学统计学几何均数lg

医学统计学几何均数lg
几何均数用G表示，计算公式为$n个观测值连乘后开n次方$，为了计算方便，常改用对数的形式计算，即：$\lg(lg(...lg(X_1)\lg(X_2)...))$。

在医学研究领域，几何均数多用于血清学和微生物学中。

有些明显呈偏态分布的资料经过对数变换后呈对称分布，也可以采用几何均数描述其平均水平，但要注意观察值中不能有0或负数，否则在作对数变换之前需要加一个常数。

一般情况下，同一组观察值的几何均数总是小于它的算数均数。

如果想了解更多关于几何均数的信息，可以继续向我提问。

医学统计学公式整理

医学统计学公式整理1. 平均数（Mean）：平均数是一组数据的所有观察值之和除以观察值的个数。

用数学符号表示为：μ = (x1 + x2 + ... + xn) / n。

其中，μ表示总体均值，x1,x2,...,xn表示样本数据，n表示样本容量。

2. 中位数（Median）：中位数是将一组数据按照大小排序后，位于中间位置的数值。

对于有奇数个数的数据，中位数是中间的那个数；对于有偶数个数的数据，中位数是中间两个数的平均值。

3. 众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值，可以有一个或多个。

4. 方差（Variance）：方差是一组数据与其均值之差的平方的平均值，用来衡量数据的离散程度。

用数学符号表示为：σ^2 = ( (x1-μ)^2 + (x2-μ)^2 + ... + (xn-μ)^2 ) / n。

5. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，用来衡量数据的离散程度。

用数学符号表示为：σ = sqrt( ( (x1-μ)^2 + (x2-μ)^2 + ... + (xn-μ)^2 ) / n )。

6. 相对风险（Relative Risk）：相对风险是比较两个暴露组之间罹患其中一种疾病的风险大小的指标。

计算方式为：相对风险=(发病率在暴露组中的比例)/(发病率在非暴露组中的比例)。

相对风险大于1表示暴露组的风险大于非暴露组，相对风险小于1表示暴露组的风险小于非暴露组，相对风险等于1表示两组风险相等。

7. 绝对风险差（Absolute Risk Difference）：绝对风险差是比较两个暴露组之间发病率差异的指标。

计算方式为：绝对风险差=(发病率在暴露组中的比例)-(发病率在非暴露组中的比例)。

绝对风险差大于0表示暴露组的发病率高于非暴露组，绝对风险差小于0表示暴露组的发病率低于非暴露组，绝对风险差等于0表示两组发病率相等。

8. 相对危险度（Relative Risk Ratio）：相对危险度是比较两个暴露组之间发病率的相对大小的指标。

医学统计学知识点

1.一般来说，两均数比较用t检验，而两个以上均数的比较就必须用方差分析了。

t检验的应用条件：当样本含量n较小时（如n＜ 50＝，理论上要求样本取自正态总体，两小样本均数比较时还要求两样本总体方差相等。

但在实际应用时，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰近似对称分布，则对结果亦影响不大。

u检验的应用条件：样本含量n较大,一般要求n>50。

其实，u检验和t检验都属同类，其方法步骤也基本相同，不同的地方仅在于确定P值时界值的选择。

2.两均数比较可选用t检验，(当样本含量较大，如n>100时可用u检验)；两样本方差比较可选用F检验、率的比较可选用u检验或x2检验。

3.完全随机设计是分别从两个研究总体中随机抽取样本，对这两个样本均数进行比较，以推断它们所代表的总体是否一致。

4.t检验的基本步骤：①建立假设：H0、H1②确定检验水准：α=0.05③计算统计量t：根据不同的资料选用相应的计算公式④查t值表，确定P值：t ≥ tα,υP≤αt ≤ tα,υP≥α⑤统计推断结论P>0.05,接受H0，差别无显著意义；0．01<P≤0.05，拒绝H0，接受H1，差别有显著意义；P≤0.01 拒绝H0，接受H1，差别有非常显著意义。

5.t检验的注意事项①资料必须有可比性；②必须是计量资料；③资料必须呈正态或近似正态分布；④要根据不同的资料类型选用不同的计算公式；要正确理解统计结论的含义。

方差分析一、方差分析的用途及应用条件（一）用途1、检验两个或多个样本均数间的差异有无统计学意义；2、回归方程的线性假设检验；3、检验两个或多个因素间有无交互作用。

（二）应用条件1、各个样本是相互独立的随机样本；2、各个样本来自正态总体；3、各个处理组(样本)的总体方差方差相等，即方差齐。

二、方差分析的基本思想（一）方差分析中变异的分解此类资料的变异，可以分出三种：1、总变异：表现为所有数据大小不等，用总的离均差平方和表示，记为SS 总。

《医学统计学》医统-第九章卡方检验

卡方值
当自由度ν确定后，χ2分布曲线下右侧尾部的面积为α时，编辑课横件轴上相应的χ2值记作χ2α,ν
查χ2界值表，得χ20.05,1=3.84,按α=0.05 水准，拒绝H0 , 接受H1 , P＜0.05，可以认为两组治疗原发性高血压的总体有效率不同，即可认为吲达帕胺片治疗原发性高血压是有效的。
医学统计学
第九章 2检验
公共卫生系流行病与卫生统计学教研室
祝晓明
一、率
率（rate）：率表示在一定空间或时间范围内某现象的发生数与可能发生的总数之比，说明某现象出现的强度或频度，通常以百分率（%）、千分率（‰）、万分率（/万）、或十万分率（／10万）等来表示。
你们班级的及格率，挂科率怎么算？
❖自由度ν愈大，χ2 值也会愈大；所以只有考虑了自由度ν的影响，χ2 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。
编辑课件
检验步骤： 1.建立检验假设并确定检验水准 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
2
(20 25.77)2
(24 18.23)2
(21 15.23)2
(5 10.77)2
8.40
25.77
18.23
15.23
10.77
(2 1)(2 1) 1
编辑课件
纵高
3.确定P 值，作出推断结论
0.5
0.4
0.3
自由度＝1

医学统计学百分位数计算方法

医学统计学百分位数计算方法
医学统计学中的百分位数(percentile)是一个重要的统计指标，用于描述数据分布的特征。

具体计算方法如下：
1. 将数据从小到大排列，并分为100等分。

2. 计算出每个百分位数所占的比例，例如第5百分位数表示有5%的数据小于该值。

3. 使用公式 Px = L + i/f(%-∑fL) 来计算百分位数，其中 L、i、fx 分别为 Px 所在组段的下限、组距和频数，∑fL 为小于 L 的各级段的累计频数。

4. 对于每一个百分位数，都可以用上述公式来计算出对应的数值。

以上信息仅供参考，建议查阅统计学书籍或咨询统计学专业人士获取更多帮助。

医学统计学相对数的类型

医学统计学相对数的类型医学统计学中常用的相对数主要有以下几种：1. 强度相对数：表示在一定范围内，某现象的发生数与可能发生某现象的总数之比，说明某现象出现的强度或频度（即频繁的程度）。

计算公式为：强度相对数=某现象的发生数/可能发生某现象的总数×100℅（或1000‰）。

2. 患病率：某病患病人数与调查人数之比。

计算公式为：某病患病率=某病患病人数/调查人数×100%。

3. 发病率：某期间内某病新病例数与同期间内平均人口数之比。

计算公式为：某病发病率=某期间内某病新病例数/同期间内平均人口数×100%。

4. 感染率：带有某种病原体人数与检查人数之比。

计算公式为：某病感染率=带有某种病原体人数/检查人数×100%。

5. 病死率：死于某病人数与某病患病人数之比。

计算公式为：某病病死率=死于某病人数/某病患病人数×1000‰。

6. 死亡率：某年某地某病死亡人数与同年该地平均人口数之比。

计算公式为：某病死亡率=某年某地某病死亡人数/同年该地平均人口数×100%。

7. 出生率：某地某年活产数与该地同年年平均人口数之比。

计算公式为：出生率=某地某年活产数/该地同年年平均人口数×1000‰。

8. 自然增长率：某地某年活产数与死亡数之差与该地同年年平均人口数之比。

计算公式为：自然增长率=某地某年活产数-死亡数/该地同年年平均人口数×1000‰=出生率-死亡率。

此外，医学统计中常用的相对数还有构成比和相对比等。

这些相对数的计算公式和意义各不相同，可以根据具体的研究目的和数据选择合适的相对数进行统计分析。

医学统计学知识点梳理

医学统计学知识点梳理医学统计学:?是用统计学原理和方法研究生物医学问题的一门学科。

他包括了研究设计、数据收集、整理、分析以及分析结果的正确解释和表达。

统计描述：用统计指标、统计图表对资料的数量特征及分布规律进行客观的描述和表达。

统计推断：在一定的置信度和概率保证下，用样本信息推断总体特征：? ①参数估计：用样本的指标去推断总体相应的指标? ②假设检验：由样本的差异推断总体之间是否可能存在的差异同质：一个总体中有许多个体，他们之所以共同成为人们研究的对象，必定存在共性，我们说一些个体处于同一总体，就是指他们大同小异，具有同质性。

总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。

总体可分为有限总体和无限总体。

总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。

样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。

样本应具有代表性。

所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。

随机抽样：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。

随机抽样是样本具有代表性的保证。

变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。

变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。

严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。

（1）计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）。

计量资料亦称定量资料、测量资料。

.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。

（2）计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）。

计数资料亦称定性资料或分类资料。

医学统计学公式整理

集中趋势的描述算术均数：频数表资料(X0为各组段组中值)n fXffX x OO∑∑∑==几何均数：n nX X X G ...21= 或)log (log 1nX G ∑-=频数表资料：⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=∑∑∑--n X f f X f G log lg log log 11 中位数:(1)*21+=n X M (2))(21*12*2++=n n X X M百分位数⎪⎭⎫⎝⎛-⋅+=L X X f n X f i L P 100其中：L 为欲求的百分位数所在组段的下限 , i 为该组段的组距 , n 为总频数 , X f 为该组段的的频数 ,L f 为该组段之前的累计频数方差: 总体方差为：式（1）；样本方差为式（2）（1）N X 22)(μσ-∑=（2）1)(22--∑=n X X S标准差：1)(2--∑=n X X S或 1/)(22-∑-∑=n nX X S频数表资料计算标准差的公式为1/)(22-∑∑∑-∑=f ffx fx S变异系数：当两组资料单位不同或均数相差较大时，对变异大小进行比较，应计算变异系数 %100⨯=X SCV常用的相对数指标 (一)率（二）相对比（三）构成比 1.直接法标准化NpN p ii∑='∑=i i p N N p )(' 2.间接法标准化预期人数实际人数=SMR ∑=ii P n rSMR S M R P P ⨯='正态分布：密度函数：)2/()(2221)(σμπσ--=X e X f分布函数: 小于X 值的概率,即该点正态曲线下左侧面积)()(x X P x F <=特征:（1）关于x=μ对称。

（2）在x=μ处取得该概率密度函数的最大值，在σμ±=x 处有拐点，表现为钟形曲线。

（3）曲线下面积为1。

（4）μ决定曲线在横轴上的位置，σ决定曲线的形状。

（5）曲线下面积分布有一定规律标准正态分布：对任意一个服从正态分布的随机变量，作如下标准化变换σμ-=X u ，u 服从总体均数为0、总体标准差为1的正态分布。

医学统计学计算公式

阳性似然比=灵敏度／(1－特异度)
阴性似然比=(1－灵敏度)／特异度
比值（
概率=比值/（1+比值）
似然比
阳性似然比=灵敏度／(1－特异度)
阴性似然比=(1－灵敏度)／特异度
贝叶斯定理灵敏度、特异度及概率
已知患病率、灵敏度和特异度计算：
阳性预测值＝灵敏度×患病率／[灵敏度×患病率＋(1－患病率)×(1－特异度)]
阴性预测值＝特异度×(1－病率)／[特异度×(1－患病率)＋(1－灵敏度)×患病率]
验后概率计算
验后概率＝验前概率×似然比／(1－验前概率＋验前概率×似然比)
已知灵敏度、特异度及验前概率时：
检验结果
验后概率计算公式
阳性
＝验前概率×灵敏度／[(1－验前概率) ×(1－特异度)＋验前概率×灵敏度] ×100%
阴性
＝验前概率×(1－灵敏度)／[(100－验前概率)×特异度＋验前概率×(1－灵敏度)]×100%

医学统计中的p值和t值计算方法

医学统计中的p值和t值计算方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

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医学统计学x2检验公式

医学统计学x2检验公式1. 首先，让我们来了解什么是医学统计学中的x2检验。

x2检验是一种用于比较两个或多个类别变量之间差异的统计方法。

它的目的是确定观察到的频数与期望的频数之间的差异是否显著。

2. 在x2检验中，我们需要计算一个统计值x2（chi-square），它表示观察到的频数与期望的频数之间的偏离程度。

x2值越大，说明观察到的频数与期望的频数之间的差异越大。

3. x2检验的公式如下：x2 = Σ(（观察值-期望值）^2 / 期望值）其中，Σ表示对所有类别进行求和，观察值是指实际观察到的频数，期望值是指根据某种假设或模型计算得到的频数。

4. 为了更好地理解x2检验的公式，让我们通过一个简单的例子来说明。

假设我们研究了两种不同的治疗方法对某种疾病的疗效，观察了200名患者的治疗结果，得到以下数据：治疗方法疾病痊愈未痊愈方法A 120 30方法B 50 05. 在这个例子中，我们对两种治疗方法的疗效进行比较。

我们假设两种方法的疗效相同，即期望的频数是根据总样本数和各个类别的比例计算得到的。

6. 首先，我们需要计算每个类别的期望频数。

对于方法A的疾病痊愈类别，期望频数计算公式为：（方法A总样本数/总样本数）* 总痊愈人数= （150/200）* 170 = 127.5。

7. 同样地，对于未痊愈类别，期望频数计算公式为：（方法A总样本数/总样本数）* 总未痊愈人数= （150/200）* 30 = 22.5。

8. 对于方法B的疾病痊愈类别，期望频数计算公式为：（方法B总样本数/总样本数）* 总痊愈人数= （50/200）* 170 = 42.5。

9. 同样地，对于未痊愈类别，期望频数计算公式为：（方法B总样本数/总样本数）* 总未痊愈人数= （50/200）* 30 = 7.5。

10. 现在，我们可以使用x2检验的公式来计算统计值x2了。

根据上述公式，我们将计算每个类别的（观察值-期望值）^2 / 期望值，并对所有类别求和。

医学统计学计算公式

医学统计学计算公式
This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
验后概率计算
验后概率＝验前概率×似然比／(1－验前概率＋验前概率×似然比)
已知灵敏度、特异度及验前概率时：
似然比(LR)计算
阳性似然比=灵敏度／(1－特异度)
阴性似然比=(1－灵敏度)／特异度
贝叶斯定理灵敏度、特异度及概率
已知患病率、灵敏度和特异度计算：
阳性预测值＝灵敏度×患病率／[灵敏度×患病率＋(1－患病率)×(1－特异度)]
阴性预测值＝特异度×(1－患病率)／[特异度×(1－患病率)＋(1－灵敏度)×患病率]阳性似然比=灵敏度／(1－特异度)
阴性似然比=(1－灵敏度)／特异度比值（Odds）-概率（P）计算
概率=比值/（1+比值）。

医学统计学第十章线性相关

3 选择合适的方法
根据变量的类型和相关性的形态选择合适的相关系数计算方法。
偏相关系数的计算方法
控制其他变量
偏相关系数可以通过计算两个变量在控制其他变量影响下的相关性得出。
计算公式
偏相关系数的计算需要考虑各个变量的相关系数和协方差。
解读结果
偏相关系数的值可以告诉我们，在控制其他变量的情况下，感兴趣变量之间的纯粹相学统计学中的重要概念之一，它描述了变量之间的关系。本章将介绍线性相关的定义、分析方法和计算公式，并探讨相关系数的性质和显著性检验。
散点图的分析方法
Visualizing Relationships
使用散点图可以直观地展示变量之间的关系，通过观察点的分布和走势，可以初步判断是否存在线性相关。
用于衡量线性相关的强度和方向，取值范围为-1到1，绝对值越接近1，相关性越强。
Spearman 相关系数
用于衡量变量之间的单调关系，不受线性假设的限制，适用于有序和无序数据。
偏相关系数
用于控制一个或多个变量的影响，测量剩余变量与感兴趣变量之间的相关性。
相关系数的性质
1
正相关
当变量之间存在正相关时，它们的值会同时增加或减少。
Identifying Outliers Exploring Patterns
散点图还可以帮助我们识别异常值，即偏离正常关系的数据点，这对于后续的分析和处理非常重要。
通过散点图，我们可以发现各种有趣的模式和趋势，这有助于深入了解变量之间的关系。
相关系数的计算公式
Pearso n 相关系数
2
负相关
当变量之间存在负相关时，一个变量的增加会导致另一个变量的减少。
3

医学统计学计算公式

医学统计学计算公式标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
验后概率计算
验后概率＝验前概率×似然比／(1－验前概率＋验前概率×似然比)
已知灵敏度、特异度及验前概率时：
似然比(LR)计算
阳性似然比=灵敏度／(1－特异度)
阴性似然比=(1－灵敏度)／特异度
贝叶斯定理灵敏度、特异度及概率
已知患病率、灵敏度和特异度计算：
阳性预测值＝灵敏度×患病率／[灵敏度×患病率＋(1－患病率)×(1－特异度)]
阴性预测值＝特异度×(1－患病率)／[特异度×(1－患病率)＋(1－灵敏度)×患病率]阳性似然比=灵敏度／(1－特异度)
阴性似然比=(1－灵敏度)／特异度比值（Odds）-概率（P）计算
概率=比值/（1+比值）。