科研数据的分析与处理【精选】

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(一)假设检验
包括有计量资料分布类型的假设检验、计量资料 方差的假设检验、计量资料均数的假设检验、等级 资料分布或位置的假设检验、两种属性间的独立性 检验以及两种方法判断结果一致性的检验等。
(二)区间估计
▲概念:根据样本均数,按一定的可信度计算
出总体均数很可能在的一个数值范围,这个 范围称为总体均数的可信区间。
•每次只分析两个变量时,可将资料整理为2×2表、
2×k 表 和 R×C 表 的 形 式 。 常 用 的 统 计 分 析 方 法 有 Pearson χ2检验、校正χ2检验、配对计数资料的 McNemar χ2检验、Fisher精确概率法检验、秩和检
验、Ridit分析、等级相关分析、典型相关分析、一 般趋势和线性趋势检验、Kappa检验等; •如果需要同时分析研究的定性变量的个数≥3时,
▲方法:
(1)u分布法 (2)twk.baidu.com布法
(二)区间估计
总体均数(μ)的100(1-α)%置信区间(CI): (1)已知总体标准差σ,按正态分布原理,计算公式为:
(2)σ未知,n较小,按t分布原理计算:
(3)σ未知,n足够大(如n>100),按正态分布原理计算:
总体率的置信区间估计
查表法 当n≤50时
通过检查发现研究资料中的差错也是十分必要 的,应对研究数据作认真的检查。
二、缺项与差错检查
• 专业检查 • 统计检查
二、缺项与差错检查
• 人工检查 • 计算机检查
可疑数据的处理
在周密实验设计指导下获得的实验数据,不应 随意舍弃,否则实验结果的真实性与完整性就会受 到破坏。
Y
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20
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-10
在对资料做好检查、核对后,就需要把杂乱无章 的资料条理化,以便于进行统计计算与分析,即整 理资料。
数据的计算机管理
• 数据库的选择 • 数据录入 • 数据核查与清理 • 数据加工(如编码、标准化、根据原始记录
产生新的研究变量等) • 数据最终锁定并进入分析
医学科研数据的整理与分析
第一节 科研数据的检查与整理 第二节 科研数据的描述 第三节 统计分析方法的选择 第四节 科研数据的综合分析 第五节 统计分析结果的解释与表达
(三)变量间关系的研究
2.各指标之间有自变量与因变量之分 研究变量之间 的依存关系有直线回归分析、曲线回归分析、多项 式回归分析、多元线性回归分析、概率模型回归分 析、生存资料的参数模型回归分析、COX模型回归分 析和对数线性模型分析。
一、统计分析方法概述
(一)假设检验 (二)区间估计 (三)变量间关系的研究 (四)判别分析 根据一些明确分类的总体所提供的信 息,对未知个体的归属进行分类的判别分析。
常 用 的 统 计 分 析 方 法 有 加 权 χ2 检 验 、 Mantelhaenszel χ2检验、logistic回归模型和对数线性模
型等。
R×C表检验方法的选择
在计数资料的分析过程中,对于R×C表形式资料
的分析是一个难点,存在的问题比较多。 根据二维列联表中两个分组变量的类型以及分析
-10
0
X
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可疑数据的处理
在该数据指标服从正态分布的前提下,可用统计 方法检查个别“可疑值”是否应当舍弃。
当n>10时,可以用“
的准则。
”作为舍弃可疑值
当n≤10时,可以采用Q检验法、Dixon检验法或
Grubbs检验法,进行测量值的一致性检验,从而判 断是否剔除可疑值。
三、资料的整理
第一节 科研数据的检查与整理
一、对象的检查 二、缺项与差错 三、资料的整理
一、对象的检查
首先要鉴别所调查或研究的个体是否属于所规 定的调查对象或研究对象。
在进行临床研究时,要特别注意疾病诊断、分 类的正确性,这对于保证研究结果的正确性是十分 必要的。
二、缺项与差错检查
由于多种原因在一些调查表中经常可以见到缺 项的存在,缺项的存在严重地影响到资料的完整性。
第二节 科研数据的描述表达
一、统计指标 二、统计表 三、统计图
一、统计指标
(一)总量指标与相对数指标 (二)平均数指标 (三)变异指标
二、统计表
统计表是用表格的方式表达统计资料和指标。 在编制统计表时,应该遵循以下原则: 1.重点突出,简单明了。即一张表只包含一个中心 内容,使人一目了然,不要包罗万象。 2.主谓分明,层次清楚。
医学科研数据的整理与分析 Data Sorting and Analysis in Medical Research
李志春 新乡医学院公共卫生学院
医学科研数据的整理与分析
医学科研数据的整理与分析
第一节 科研数据的检查与整理 第二节 科研数据的描述 第三节 统计分析方法的选择 第四节 科研数据的综合分析 第五节 统计分析结果的解释与表达
正态近似法 当样本含量足够大,且样本率p和(1-p)均
不太小。一般认为np和n(1-p)≥5。 p±uαsp
一、统计分析方法概述
(一)假设检验 (二)区间估计 (三)变量间关系的研究 (四)判别分析
(三)变量间关系的研究
1.各指标之间无自变量与因变量之分 (1) 研究变量之间的相互关系有直线相关分析、典 型相关分析等。 (2) 研究多个变量的内部从属关系,并寻找综合指 标,降低变量的维数,其常用的方法主要有主成分 分析、因子分析和对应分析。 (3) 研究多个变量内部或多个样品之间的亲疏关系 有聚类分析。 (4) 研究多个变量内部的各种复杂关系有线性结构 方程的协方差分析。
选择统计分析方法需考虑的因素
分析目的 资料类型 设计方案 数理统计条件
二、计量资料假设检验方法的选择
例:欲了解某地城乡婴儿营养状况有无差别,测 量了其血红蛋白含量,见下表。
三、计数资料假设检验方法的选择
•首先要明确每次拟分析的定性变量个数是多少? •其次要弄清定性变量的属性、列联表中频数的多少 以及资料的收集方式。
第二节 科研数据的描述表达
一、统计指标 二、统计表 三、统计图
医学科研数据的整理与分析
第一节 科研数据的检查与整理 第二节 科研数据的描述 第三节 统计分析方法的选择 第四节 科研数据的综合分析 第五节 统计分析结果的解释与表达
一、统计分析方法概述
(一)假设检验 (二)区间估计 (三)变量间关系的研究 (四)判别分析
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