统计学方法的分类和选择
统计学分析方法有哪些
统计学分析方法有哪些
统计学分析方法包括以下几种：
1. 描述统计：描述统计是对收集到的数据进行总结和描述的方法，包括平均数、标准差、中位数、众数、频率分布等。
2. 探索性数据分析（EDA）：EDA是一种分析数据的方法，用于发现数据中的模式、异常和关联关系，常用的方法有直方图、散点图、箱线图等。
3. 推断统计：推断统计是从样本数据中得出总体特性的一种方法，常用的方法有假设检验、置信区间估计、相关分析等。
4. 回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，可以预测和解释因变量的变化。
线性回归、多元回归、逻辑回归等是常用的回归分析方法。
5. 方差分析：方差分析用于比较不同组之间的平均值是否有显著差异，常用于实验设计和比较研究。
6. 时间序列分析：时间序列分析是对一系列按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法，用于研究数据随时间变化的规律和趋势。
7. 空间统计分析：空间统计分析用于研究地理空间数据的分布和变异规律，常
用的方法包括克里金插值、空间自相关分析等。
8. 因子分析：因子分析是一种数据降维方法，用于发现数据背后的潜在因素和结构，常用于心理学和社会科学等领域。
9. 聚类分析：聚类分析是将数据集中的观测对象分为不同的群组或类别的方法，常用于市场分割、客户分类等。
10. 生存分析：生存分析用于研究个体的生存时间或事件发生的概率，常用于医学、公共卫生和生物学研究。
统计学方法的分类和选择
统计学方法的分类和选择一、描述统计方法描述统计方法用于总结和概括数据的定量和定性特征，主要包括以下几种方法：1.频数统计：对数据进行分类，计算各类别的频数或频率。
2.平均数和标准差：计算数据的平均值和离均差的度量，用于描述数据的集中趋势和分散程度。
3.分位数和百分位数：计算数据按大小排序后的位置，用于描述数据的位置和分布。
4.统计图表：如直方图、饼图、散点图等，用于直观地展示数据的分布和关系。
二、推断统计方法推断统计方法用于从样本数据中推断总体的特征和进行假设检验，主要包括以下几种方法：1.参数估计：根据样本数据估计总体的参数，包括点估计和区间估计。
2.假设检验：根据样本数据判断总体参数的假设，包括一般假设检验和相关性检验。
3.方差分析：用于比较多个总体的均值是否有显著差异。
4.回归分析：建立变量之间的数学模型，用于预测因变量。
5.方差分析：用于比较多个总体的均值是否有显著差异。
三、统计学方法的选择选择适当的统计学方法应考虑以下几个方面：1.数据类型：根据数据的类型（定量或定性）选择合适的描述统计和推断统计方法。
2.研究目的：根据研究的目的和问题选择合适的统计学方法。
如果是描述总体特征，可以使用描述统计方法；如果需要推断总体特征或进行假设检验，则需要使用推断统计方法。
3.样本容量：样本容量的大小会影响统计学方法的选择。
当样本容量较大时，可以使用参数估计和假设检验方法；当样本容量较小时，可以使用非参数统计方法。
4.数据分布：数据的分布特征对统计学方法的选择也有影响。
当数据服从正态分布时，可以使用参数统计方法；当数据不服从正态分布时，可以使用非参数统计方法。
5.数据关系：如果数据之间存在关联或依赖关系，可以使用回归分析等方法来研究变量之间的影响。
总之，统计学方法的分类和选择应考虑数据的类型、研究目的、样本容量、数据分布和数据关系等因素。
选用合适的统计学方法能够提供准确的分析结果和科学的结论，从而对问题的解决和决策的制定有着重要的意义。
统计学分析方法有哪些
统计学分析方法有哪些统计学分析方法是统计学在实际应用中使用的各种技术和方法。
它们被广泛应用于各个领域，如社会科学、自然科学、商业、医学等。
下面我将介绍一些常见的统计学分析方法。
1. 描述统计分析方法：描述统计方法用于对数据进行总结和描述。
常见的描述统计方法包括：频率分布、中心趋势测度（例如平均值、中位数、众数）、散布测度（例如范围、标准差、方差）、分位数、相关性分析等。
这些方法主要用于了解数据的基本特征和分布情况。
2. 探索性数据分析方法：探索性数据分析是一种用来探索数据的方法，常常用于发现数据中的特殊模式和异常值。
它包括：直方图和箱线图、散点图和气泡图、层次聚类和主成分分析等。
通过这些方法，我们可以进行数据的可视化分析，从而更好地理解数据。
3. 推断统计分析方法：推断统计是从样本数据推断总体特征的方法。
常见的推断统计方法包括：参数估计、假设检验和置信区间。
参数估计用于估计总体的未知参数，假设检验用于对总体参数进行推断，置信区间用于对总体参数进行区间估计。
这些方法在实际应用中经常被用来进行统计推断。
4. 回归分析方法：回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法。
它可以用于预测变量、解释变量之间的关系，并进行因果推断。
常见的回归分析方法包括：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归和生存分析等。
5. 方差分析方法：方差分析是一种用于比较多个总体均值的方法，它可以用于分析因素对变量的影响。
常见的方差分析方法包括：单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析等。
6. 时间序列分析方法：时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的方法。
它可以用于预测未来的趋势、周期性和季节性，并进行时间序列模型的建立。
常见的时间序列分析方法包括：移动平均法、指数平滑法、季节调整法和ARIMA模型等。
7. 聚类分析方法：聚类分析是一种将样本按其特征分成若干类别的方法。
它可以用于数据的分类和群体的划分。
常见的聚类分析方法包括：层次聚类和K均值聚类等。
(优选)统计学方法的分类和选择.
表 4-1 100 名高血压患者治疗 2 周后的临床记录
患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
1
37 男 工人 甲药
18.67
11.47
正常
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45 女 农民 对照
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43 男 干部 乙药
17.33
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同理，结果为定性资料时，很多人不管结果变量的具体情况，也不 管原因变量有多少个，甚至不管统计分析的目的是什么，一律盲目 套用χ2 检验。在采用其他统计分析方法时，也存在盲目套用的问题。 正因如此，使得我国乃至全世界生物医学杂志论文的质量令人担忧 （错误率平均约为80%），大大降低了科研工作的科学性和严谨性。
统计资料类型
• 计量资料最为多见。统计上将计量资料又划分为 正态分布资料、偏态分布资料等类型。对于偏态 分布资料，统计指标不宜用平均数、标准差，而 应用中位数、几何均数、四分位间距离等。
• 统计资料类型的判断失误是医学论文中统计误用 的根源之一。常见的问题有：不能正确区分资料 类型；计数资料比、率不分；计量资料不管是否 正态分布，一律计算均数、标准差；等级资料当 做分类资料，配对资料和成组资料混淆等。
表4-1是统计数据库所要求的数据记录格式。各种试验和调查的原始记 录，无论数据是否录入计算机，都应该按表4-1的格式整理。整理后的 数据包括4种类型的变量：①标识变量，如动物编号、姓名等；②干预 变量，即试验性研究的处理因素，或观察性研究的危险因素；③协变量， 即需要进行控制和均衡性检查的因素；④反应变量，反映干预后的生物 效应，大多数研究同时记录多个反应变量。表4-1中，患者编号是标识 变量；治疗分组是干预变量；年龄、性别、职业是协变量；收缩压、舒 张压、心电图、疗效是反应变量。
如何选用统计学方法
单变量等级资料的分析
若为两组配对等级资料的比较，选 Wilcoxon单样本秩和检验；
若为两组独立样本等级资料的比较， 选Wilcoxon两样本样本秩和检验；
若为多组独立样本等级资料的比较， 选Kruskal-Wallis秩和检验。
双变量资料的分析
1．简单相关分析 分析两变量的相关关系时，若 两变量满足二元正态分布，可选Pearson 积矩相关分 析 (Pearson correlation) ；若两变量不满足二元正态 分 布 ， 可 选 Spearman 秩 相 关 分 析 (Spearman correlation)。 2．线性回归分析 分析两变量的回归关系时，若 两变量关系呈线性趋势，可选简单线性回归分析 （linear regression）。 3．曲线回归分析 分析两变量的回归关系时，若 两变量关系呈曲线趋势，可按曲线类型选指数曲线， 多项式曲线，生长曲线， Logistic 曲线等。也可选用 非线性回归分析方法。
原始数据的记录形式
医学研究的原始数据常列成类似下表的二维结构， 即行与列结构 的数据集形式。在下表中，每一行称为一个记录 (record)，或一个观 察单位(case)；每一列称为一个变量(variable)，用以表示变量、项目 或观察指标等。下表记录的原始数据是一个由 274 例观察单位和 11 个变量组成的数据集。 肾衰病人预后研究的临床资料记录
单变量计量资料的分析
(4) 多因素方差分析且分析交互作用： 此类资料包括析因设计资料（例 11-2 ），正交 设计资料（例 11-4 ），嵌套设计资料（例 11-6 ）， 裂区设计资料（例11-7）等。 (5) 重复测量资料： 单因素重复测量只有1个重复测量因素，如表123的数据。多因素重复测量除有1个重复测量因素外， 至少还有1个其它处理因素，可分析交互作用，如例 12-3。
5种常用的统计学方法
5种常用的统计学方法常用的统计学方法主要包括描述统计、推断统计、回归分析、方差分析和因子分析。
一、描述统计描述统计是对数据进行总结和展示的一种方法。
它可以通过计算数据的中心趋势和离散程度来揭示数据的特征。
常用的描述统计方法包括均值、中位数、众数、标准差、极差等。
均值是一组数据的平均值，可以用来表示数据的中心位置。
例如，在一组考试成绩中，计算出的均值为80分，说明这组数据整体上呈现出较高的水平。
中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，处于中间位置的数值。
对于有偏态的数据，中位数比均值更能反映数据的中心位置。
例如，在一组工资数据中，工资水平差异较大，此时计算中位数更能反映数据的中心趋势。
众数是一组数据中出现次数最多的数值，可以反映数据的分布特征。
例如，在一组人口年龄数据中，出现最多的年龄段是30岁，说明这个年龄段的人口占比较大。
标准差是一组数据与其均值之间的差异程度的度量指标。
标准差越大，说明数据的离散程度越大，反之则说明数据的离散程度较小。
例如，在一组销售额数据中，标准差较大则说明销售额的波动性较大。
极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异，可以反映数据的变动范围。
例如，在一组温度数据中，最高温度与最低温度之间的差异较大，则说明温度变动范围较大。
二、推断统计推断统计是通过从样本中获取信息来推断总体特征的一种方法。
它可以通过对样本进行抽样和假设检验来进行推断。
常用的推断统计方法包括置信区间估计和假设检验。
置信区间估计是一种通过样本估计总体参数的方法。
它可以用来估计总体均值、总体比例等参数，并给出一个置信水平的区间估计。
例如，通过对一组产品质量进行抽样，可以计算出产品的平均质量在95%的置信水平下落在某个区间内。
假设检验是一种用来验证关于总体参数的假设的方法。
它可以判断样本观测结果与假设之间是否存在显著差异。
例如，在一组学生考试成绩中，通过假设检验可以判断是否存在某个因素对学生成绩的影响。
三、回归分析回归分析是一种用来研究变量之间关系的方法。
调查研究统计学方法
调查研究统计学方法
1. 描述性统计：通过对数据的集中趋势、离散程度和分布形态等特征进行描述，帮助我们了解数据的基本情况。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、方差等。
2. 频数分析：用于统计数据中各个数值出现的次数或频率，以了解数据的分布情况。
通过频数分析，我们可以发现数据中的模式、趋势和异常值。
3. 假设检验：用于判断样本数据与总体参数之间是否存在显著差异。
常见的假设检验方法包括 t 检验、方差分析（ANOVA）等。
这些方法可以帮助我们确定研究中的因素是否对结果产生了显著影响。
4. 相关分析：用于研究变量之间的线性关系。
通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数），我们可以评估两个变量之间的相关性强度和方向。
5. 回归分析：用于建立自变量和因变量之间的数学模型。
通过回归分析，我们可以预测因变量的值，并了解自变量对因变量的影响程度。
6. 因子分析：用于将多个相关变量归结为几个较少的因子，以简化数据结构和发现潜在的结构关系。
7. 聚类分析：将数据对象按照相似性或相关性进行分组，以便于对数据进行分类和分析。
8. 信度和效度分析：用于评估测量工具（如问卷）的可靠性和有效性。
这些统计学方法在调查研究中具有重要作用，可以帮助研究者从数据中提取有用信息、验证研究假设，并得出可靠的结论。
在应用这些方法时，需要根据研究问题的性质和数据的特点选择合适的统计技术，并正确理解和解释统计结果。
统计数据的分类和研究方法
统计数据的分类和研究方法统计数据是指经过收集、整理和处理后，用于描述、分析和解释现象的数字或指标。
统计数据的分类和研究方法对于人们理解和利用数据具有重要意义。
1.统计数据的分类：统计数据可以根据收集的对象、性质和用途进行分类：(1)根据收集的对象来分类：-人口统计数据：研究人口数量、结构、分布、迁移等，如人口普查数据、人口抽样调查数据等。
-经济统计数据：研究经济运行和发展的情况，如国内生产总值、企业利润、消费者物价指数等。
-社会统计数据：研究社会现象和问题，如教育、卫生、就业、犯罪等问题的数据。
-自然统计数据：研究自然现象和环境的数据，如气象、环境污染、地震、生物种群数量等。
(2)根据性质来分类：-定性数据：描述性的数据，以文字和符号表示，用于描述特征、性质、观点等，如调查问卷中的问答题。
-定量数据：具有数量属性的数据，可以进行数值运算和统计分析，如年龄、身高、收入、销售额等。
(3)根据用途来分类：-描述性统计数据：对已有数据进行总结、整理和描述，如均值、中位数、众数、标准差等。
-推断性统计数据：通过样本数据对总体数据进行推断，进行概率分布和参数估计，如抽样调查数据。
2.统计数据的研究方法：(1)抽样调查：选择样本进行调查和测量，通过样本数据来推断总体数据。
常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
(2)实验方法：通过控制和观察变量来进行研究，确定因果关系。
实验方法需要设计实验方案、随机分组、实施实验、收集数据并分析。
(3)统计分析：对收集到的数据进行整理、分析和解释，包括描述性统计和推断性统计。
描述性统计包括中心趋势和离散程度的统计量，推断性统计包括假设检验和置信区间。
(4)模型建立：通过观察和分析数据，建立数学或统计模型来描述和预测现象。
常见的模型包括线性回归模型、时间序列模型、分类模型等。
(5)数据挖掘：利用计算机和统计学方法来发现数据中隐藏的模式、规律或关系。
数据挖掘包括聚类分析、关联分析、分类与回归等方法。
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54 女 其它 乙药
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11.73
正常
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疗效 显效 有效 有效
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患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
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男 工人 甲药
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女 农民 对照
同理，结果为定性资料时，很多人不管结果变量的具体情况，也不 管原因变量有多少个，甚至不管统计分析的目的是什么，一律盲目 套用χ2 检验。在采用其他统计分析方法时，也存在盲目套用的问题。 正因如此，使得我国乃至全世界生物医学杂志论文的质量令人担忧 （错误率平均约为80%），大大降低了科研工作的科学性和严谨性。
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配对设计
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• 实例及解析
统计学方法的分类和选择
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如何正确区分资料类型
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表 4-1 100 名高血压患者治疗 2 周后的临床记录
患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
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37 男 工人 甲药
18.67
11.47
正常
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45 女 农民 对照
20.00
12.35
正常
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43 男 干部 乙药
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1ห้องสมุดไป่ตู้0
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疗效 显效 有效 有效
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• 通常所说的资料三种类型，即计数资料、计量资料、等级资料，是针对协 变量和反应变量而言，尤其是指反应变量的类型。计数资料是定性观察结 果，如表4-1中的性别、职业、心电图检查结果，统计指标是各个属性或 类别的计数、率、结构百分比等；计量资料是定量观察结果，通常有度量 单位，如表4-1中的年龄、收缩压、舒张压，统计指标常用例数、平均数、 标准差等；等级资料介于定性观察和定量观察之间，观察结果有等级或程 度上的差别，但不能用数量表示，如表4-1中的疗效评价。
• 统计资料类型的判断失误是医学论文中统计误用 的根源之一。常见的问题有：不能正确区分资料 类型；计数资料比、率不分；计量资料不管是否 正态分布，一律计算均数、标准差；等级资料当 做分类资料，配对资料和成组资料混淆等。
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表4-1是统计数据库所要求的数据记录格式。各种试验和调查的原始记 录，无论数据是否录入计算机，都应该按表4-1的格式整理。整理后的 数据包括4种类型的变量：①标识变量，如动物编号、姓名等；②干预 变量，即试验性研究的处理因素，或观察性研究的危险因素；③协变量， 即需要进行控制和均衡性检查的因素；④反应变量，反映干预后的生物 效应，大多数研究同时记录多个反应变量。表4-1中，患者编号是标识 变量；治疗分组是干预变量；年龄、性别、职业是协变量；收缩压、舒 张压、心电图、疗效是反应变量。
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如何对数据资料进行一般性统计分析
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成组
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• 一项研究在完成了设立对照、随机分组和 样本大小估计等实验设计工作后，接下来 就是收集资料。在医学论文中一些统计描 述和统计分析方法的误用中，不能够正确 区分统计资料类型是一个重要原因。
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统计资料类型
• 计量资料最为多见。统计上将计量资料又划分为 正态分布资料、偏态分布资料等类型。对于偏态 分布资料，统计指标不宜用平均数、标准差，而 应用中位数、几何均数、四分位间距离等。
统计学方法的分类和选择
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在阅读生物医学杂志论文时，不难发现如下的现象：只要结果是定 量资料，人们普遍运用“t 检验”、“单因素方差分析”或“秩和 检验”来处理。
事实上，在人们用前述方法处理的定量资料中，有相当多的定量资 料同时受到多个因素（通常包括实验因素和重要的非实验因素）的 影响，即定量资料来自某种特定的多因素实验设计类型。这种用单 因素设计定量资料的统计分析方法处理原本属于多因素实验设计的 定量资料，其结论的可信度大为降低，有时，甚至会不可避免地得 出错误的结论。
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统计学方法的分类和选择
数值变量
正态性检验
正态
数据转换
非正态
参数检验
非参数检验
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分类变量
单因素分析 多因素分析
统计学方法的分类和选择
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数据的转换
统计学方法的分类和选择
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