描述统计与样本量确定
统计师如何进行统计样本设计
统计师如何进行统计样本设计统计样本设计是统计学中极为重要的一环，它为统计师提供了在一定样本调查范围内获取代表性数据的方法和技巧。
合理的样本设计能够提高统计结果的可靠性和准确性，从而有效地为决策提供支持。
本文将介绍统计师如何进行统计样本设计，以确保样本的代表性和可靠性。
一、确定调查目标和研究问题在进行统计样本设计之前，统计师首先需要明确调查目标和研究问题。
明确调查目标和研究问题有助于确定样本所需的信息和数据，并为后续的样本设计提供指导。
二、确定总体和样本的定义在进行样本设计之前，统计师需要明确总体和样本的定义。
总体是指研究对象的整体，而样本则是从总体中选取的一部分个体或单位。
明确总体和样本的定义有助于统计师在样本设计过程中准确地定义研究范围和研究对象。
三、确定抽样方法抽样方法是样本设计的核心，它决定了如何从总体中选取样本。
常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、整群抽样等。
统计师需要根据具体情况选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性和可靠性。
四、确定样本容量样本容量是指样本中所含个体或单位的数量。
确定样本容量是样本设计的重要步骤，它直接影响到统计结果的准确性和可靠性。
样本容量的大小应根据所需的统计精度、总体规模和实际情况进行合理确定。
五、执行样本抽取在执行样本抽取过程中，统计师需要严格按照抽样方法进行操作，保证样本的随机性和无偏性。
抽样过程中应避免人为干预和个人主观因素的介入，以免影响样本的代表性和可靠性。
六、收集和整理样本数据样本抽取完成后，统计师需要收集和整理样本数据。
数据收集过程中要注意确保数据的准确性和完整性，结合实际情况选择适当的调查方式和工具，如问卷调查、访谈调查等。
七、进行数据分析和统计在样本数据收集和整理完成后，统计师需要进行数据分析和统计。
数据分析和统计包括数据清洗、数据处理、数据描述和数据推断等环节，以得出准确的统计结论和统计推断。
八、结果解读和报告撰写最后，统计师需要对数据分析和统计结果进行解读，并将结果撰写成报告。
估计总体均值 时样本量的确定
估计总体均值时样本量的确定估计总体均值时样本量的确定1.引言在统计学中，估计总体均值是一项常见的任务。
然而，在进行估计时，选择合适的样本量是至关重要的。
本文将探讨在估计总体均值时，样本量的确定方法，并对这一主题进行全面评估。
2.为什么确定样本量很重要样本量的确定直接关系到估计的准确性和可靠性。
如果样本量过小，估计结果可能不够可靠，无法对总体均值进行准确的估计。
而样本量过大，则会浪费时间、精力和资源。
在进行估计之前，我们需要确定适当的样本量。
3.确定样本量的方法3.1 方差和置信水平样本量的确定与方差和置信水平密切相关。
方差是衡量样本数据点与样本均值之间的离散程度，而置信水平是衡量估计结果的可靠性。
一般来说，方差越大，为了达到相同的置信水平，所需的样本量就越大。
3.2 抽样技术抽样技术也对样本量的确定有重要影响。
随机抽样可以提高样本的代表性，从而降低样本量需求。
另外，分层抽样和系统抽样等方法也可以在一定程度上减少样本量。
4.样本量计算公式在确定样本量时，可以使用一些常见的计算公式。
最常见的是用于计算均值估计的公式。
以95%的置信水平为例，均值估计的样本量计算公式如下：n = (Z * σ / E) ^ 2其中，n代表所需样本量，Z是正态分布的分位数，σ表示总体标准差，E为估计误差。
5.个人观点和理解在确定样本量时，我认为需要综合考虑多方面的因素。
需要考虑研究目的和研究问题的复杂程度。
如果研究问题较为简单，样本量可以适当减少；而对于复杂的研究问题，应该增加样本量以保证结果的可靠性。
与实际情况相结合也是很重要的。
如果我们的预算有限，不可能获取大规模的样本，那么在样本量的确定上需要更加谨慎。
还要考虑时间和资源的成本，以及研究的可行性。
我认为样本量的确定也需要根据已有文献和经验进行参考。
可以查阅已有的研究，了解他人在类似问题上的样本量设计，并结合自己的研究目标和实际情况进行调整。
6.总结与回顾通过本文的全面评估，我们了解到在估计总体均值时，确定合适的样本量至关重要。
样本含量估计
u u
2
2
2
单侧α 0.40 0.30 0.20 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005
双侧α/2 0.80 0.60 0.40 0.20 0.10 0.05 0.02 0.01
β
0.40 0.30 0.20 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005
1-β
0.60 0.70 0.80 0.90 0.95 0.975 0.99 0.995
确定样本量的方法---计算法和查表法
样本含量估计常用的两种方法。
需要提前确定以下参数：
TEXT
α
1-β
σ和π
δ
检
检
总总
容
验
验
体体
许
水
效
标率
误
准
能
准
差
差
检验水准（a值）
即假设检验第一类错误出现的概率，也称假阳性率，,即检验水 准或显著性。α 越小，所需的样本量越大，反之就要越小。α 水平由 研究者根据具体情况决定，通常α 取0.05或0.01。 另外还应明确是单侧或双侧检验。
u n
22
2
σ为总体标准差，一般用样本标准差s表 示；δ为容许误差，即样本均数与总体 均数间的容许差值；α取双侧，u值可以 查表。
1.1估计总体均数所需样本含量
例1：某医院拟用抽样调查评价本地区健康成人白细胞数
的水平，要求误差不超过0.2*109/L。根据文献报告，健
康成人的白细胞数的标准差约1.5*109/L。问需要调查多
按照总体客观存在的性质与特征和 研究者所欲承担的误差风险而决定的最 小样本量。
样本含量过小
样本含量过大
实验室数据分析中的统计方法与实用技巧
实验室数据分析中的统计方法与实用技巧在实验室工作中，数据分析是我们进行科研工作的重要一环。
正确地应用统计方法和掌握一些实用技巧，能够更好地解读和利用实验数据，从而为科研工作提供支持和指导。
本文将介绍一些实验室数据分析中常用的统计方法和实用技巧。
一、样本量与统计功效在进行数据分析之前，我们需要确定样本量，以确保所得结论具有统计学意义。
样本量的确定是根据所设定的显著性水平、效应大小和统计功效来进行的。
显著性水平是指在研究中能够接受假设成立的最大概率，通常为0.05或0.01。
效应大小是指所研究的变量之间的差异程度，它会影响到样本量的确定。
统计功效是指通过实验能够检测到假设的真实差异的概率。
根据样本量与统计功效的关系，我们可以为研究设计合适的实验样本量，从而提高实验的可靠性和科学性。
二、描述性统计描述性统计是对实验数据进行简单的描述和总结，以便更好地了解数据的分布和变化情况。
描述性统计包括中心趋势和变异程度的度量。
中心趋势可以用均值、中位数和众数来描述，反映数据的集中程度。
变异程度可以用标准差、方差和百分位数等来描述，反映数据的分散情况。
通过描述性统计，我们可以对实验数据的整体特征有一个初步了解，为进一步的数据分析提供基础。
三、假设检验与置信区间假设检验是通过样本数据对研究假设进行检验，判断观察到的差异是否是由抽样误差引起的还是真实差异。
在假设检验中，我们首先提出原假设和备择假设，然后根据样本数据计算统计量，再通过显著性水平来判断是否拒绝原假设。
置信区间是在假设检验中的一种表示方法，它是对总体参数的一个区间估计，能够提供该参数真实值的一个估计范围。
假设检验和置信区间可以相互补充，从不同的角度来评估统计假设的可靠性。
四、回归分析与相关性分析回归分析是用来研究自变量与因变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们建立数学模型，从而预测和解释变量之间的关系。
在实验室数据分析中，回归分析可以用来研究实验变量与实验结果之间的关系，进一步探索因果关系。
设计有效的实验样本与样本量
设计有效的实验样本与样本量在科学研究中，设计有效的实验样本和确定合适的样本量是非常重要的。
这些因素直接影响到研究结果的可信度和推广性。
本文将讨论如何设计有效的实验样本和确定合适的样本量。
一、实验样本的设计1. 确定研究目标：在开始设计实验样本之前，首先需要明确研究的目标和假设。
根据研究目标确定实验的自变量和因变量，并考虑可能的混杂变量。
2. 确定样本的特征：根据研究目标和研究对象的特点，确定实验样本的特征，例如年龄、性别、教育程度等。
这些特征应该能够代表目标人群的整体特点，以增加研究结果的推广性。
3. 随机化分组：为了减小实验组和对照组之间的差异，应该采取随机化分组的方式。
随机将实验对象分配到不同的组别，以减小混杂变量对结果的影响。
4. 控制变量：在实验过程中，应该尽量控制混杂变量的影响。
例如，可以将实验对象放置在相同的环境条件下，控制他们的饮食和作息等。
5. 多重重复：为了增加实验结果的可靠性，应该进行多次重复实验。
通过多次实验可以验证实验结果的稳定性，并减少偶然误差的影响。
二、样本量的确定1. 样本量计算：确定合适的样本量需要进行样本量计算。
样本量计算包括计算所需的样本大小和置信水平。
在计算样本量时，需要考虑效应大小、显著水平和统计效能等因素。
2. 考虑实际情况：除了样本量计算的理论依据，还需要考虑实际研究的可行性和可接受的时间成本。
在确定样本量时，需要综合考虑这些因素，做出合理的决策。
3. 大样本和小样本：一般而言，较大的样本能够提高实验结果的可靠性和推广性，但也会增加研究的成本和时间。
较小的样本可能会引入较大的抽样误差，但相应地可以减少研究成本和时间。
三、实验样本与样本量的计划书为了确保实验样本和样本量的设计符合科学研究的规范，研究者通常会编写实验样本与样本量的计划书。
计划书应包括以下内容：1. 研究目标和假设：明确研究的目标和假设，阐述为什么需要进行这个研究以及研究的重要性。
2. 实验设计：描述实验的设计，包括自变量、因变量、混杂变量以及随机分组等。
统计师如何进行实验设计和数据解读
统计师如何进行实验设计和数据解读实验设计和数据解读是统计学中至关重要的环节，对于统计师而言，掌握正确的实验设计方法和数据解读技巧是必不可少的。
本文将从实验设计和数据解读两个方面，详细介绍统计师在工作中应该如何进行实验设计和数据解读。
一、实验设计实验设计是统计师在开展研究工作中的第一步，良好的实验设计方法能够确保研究结果的可靠性和有效性。
1. 确定研究目的：首先，统计师需要明确实验的目的是什么，希望通过实验获得哪些信息或者验证什么假设。
2. 确定实验因素和水平：统计师需要确定实验中的自变量（也称为因素）以及每个自变量的取值范围（水平）。
例如，在研究新药物的实验中，药物剂量就是一个自变量，不同药物剂量的水平可以是高剂量、中剂量和低剂量。
3. 随机化和对照组设计：为了减少误差和排除干扰因素，统计师应该采用随机化的方法将实验对象随机分配到不同的处理组中，并设置对照组进行对照比较。
4. 样本容量的确定：统计师需要根据实验目的、实验设计和预估效应大小等因素来确定适当的样本容量，以确保实验结果的可靠度。
5. 实验执行和数据收集：统计师需要设计数据收集的流程、制定数据录入和数据验证的规范，确保数据的准确性和完整性。
二、数据解读实验数据的解读是统计师在实验完成之后的重要工作，正确的数据解读能够为研究者提供有效的结论和决策依据。
1. 数据清洗和处理：首先，统计师需要对收集到的数据进行清洗和处理。
清洗数据包括删除异常值、缺失值的处理等，处理数据包括对数据进行标准化、归一化等操作。
2. 描述性统计分析：统计师需要运用描述性统计方法对数据进行整体的概括和描述，包括计算平均值、中位数、众数、标准差、偏度、峰度等指标。
3. 探索性数据分析：统计师可以采用可视化方法，例如绘制直方图、散点图、箱线图等，发现数据的分布特征、变化趋势、异常值等信息。
4. 假设检验：统计师需要根据实验设计和研究目的，选择合适的假设检验方法，对研究所关注的变量进行检验。
描述性统计分析
第六章 描述性统计分析－－ Descriptive Statistics 菜单详解6.1 Frequencies 过程 6.1.1 界面说明 6.1.2 分析实例 6.1.3 结果解释 6.2 Descriptives 过程 6.2.1 界面说明 6.2.2 结果解释 6.3 Explore 过程 6.3.1 界面说明 6.3.2 结果解释6.4 Crosstabs 过程 6.4.1 界面说明 6.4.2 分析实例 6.4.3 结果解释描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。
先决条件。
SPSS SPSS 的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies 过程的特色是产生频数表；Descriptives 过程则进行一般性的统计描述；性的统计描述；Explore Explore 过程用于对数据概况不清时的探索性分析；过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X 2检验也在其中完成。
检验也在其中完成。
§6.1 Frequencies 过程频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，Frequencies Frequencies 过程就是专门为产生频数表而设计的。
它不仅可以产生详细的频数表，它不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位还可以按要求给出某百分位点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。
点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。
和国内常用的频数表不同，几乎所有统计软件给出的均是详细频数表，即并不按某种要求确定组段数和组距，而是按照数值精确列表。
如果想用Frequencies 过程得到我们所熟悉的频数表，请先用第二章学过的Recode 过程产生一个新变量来代表所需的各组段。
医学统计学基础
医学统计学基础医学统计学是一门研究医学中数据的收集、分析和解释的科学。
它在医学研究中扮演着至关重要的角色，并且对医学实践和决策具有深远影响。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用的统计方法以及其在医学领域的应用。
一、基本概念1.1 总体与样本在医学统计学中，我们常常需要研究某个感兴趣的群体，这个群体被称为总体。
总体可以是人群中的所有个体，也可以是其他单位，如医院、地区等。
由于总体往往很大，我们无法对其进行全面的研究，因此我们从总体中选取一部分个体进行研究，这部分个体称为样本。
1.2 数据类型医学研究中常见的数据类型包括定性数据和定量数据。
定性数据是描述性质或属性的数据，如性别、病情分类等；定量数据是可度量或计数的数据，如年龄、生命体征等。
了解数据类型对选择合适的统计方法至关重要。
1.3 描述统计学与推断统计学描述统计学用于总结和描述已有数据的特征，如均值、中位数、标准差等。
推断统计学则是通过对样本进行分析，推断总体的特征，并对结果进行估计和推断。
推断统计学可通过假设检验和置信区间来实现。
二、常用统计方法2.1 均值与标准差均值是用来描述一组数据集中趋势的指标，一般用于定量数据。
标准差则衡量了数据的离散程度，即数据的波动情况。
2.2 相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以了解两个变量是正相关、负相关还是无关。
2.3 生存分析生存分析是用来研究事件发生和持续时间的统计方法。
在医学中，生存分析常用于研究患者的生存时间、复发时间等。
2.4 方差分析方差分析用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。
它适用于一组分类变量和一个连续变量的比较。
三、医学统计学的应用3.1 临床试验设计与分析临床试验是评价药物疗效的重要手段。
医学统计学在临床试验的设计和分析中起到关键作用，如确定样本量、随机分组、双盲试验等。
3.2 流行病学研究流行病学研究可以揭示疾病的发病原因、预后以及控制策略。
医学统计学的方法可以帮助研究者分析大量数据，确定疾病的危险因素和相关性。
临床研究中的分析计划与统计分析方法
临床研究中的分析计划与统计分析方法临床研究是一种应用科学方法研究人类疾病和预防、诊断、治疗方案的过程。
在进行临床研究时，分析计划和统计分析方法是不可或缺的环节，它们有助于从研究数据中获取准确的结论和有效的结果。
一、分析计划在进行临床研究之前，研究者需要详细制定一个分析计划。
分析计划应明确研究的目的、研究设计、研究对象、数据收集方式等重要因素。
同时，分析计划还应明确分析数据所需的统计方法和分析工具。
1.1 研究目的和设计研究目的是明确研究的主要目标和研究问题。
研究目的可以是了解疾病特点、评估疗效、比较不同治疗方案等。
研究设计则涉及研究的类型，如前瞻性研究、回顾性研究等。
1.2 研究对象和样本量研究对象是指参与研究的个体或单位，如患者、医生等。
样本量是指研究中需要纳入的样本数量。
样本量的确定需要考虑到研究的目的、统计方法、效应大小等多个因素。
1.3 数据收集方式数据收集方式可以是问卷调查、实验观察、病历研究等。
数据收集方式的选择应根据研究的具体特点和目的来确定，同时需注意数据收集的准确性和可行性。
二、统计分析方法统计分析方法是临床研究中常用的一种数据分析手段，它包括描述统计和推断统计两个方面。
2.1 描述统计描述统计是对研究数据进行总结、整理和分析的过程。
常用的描述统计方法包括频数分布、平均数、中位数、标准差等。
这些统计指标可以帮助研究者了解数据的分布情况、集中趋势和变异程度等。
2.2 推断统计推断统计是通过样本数据对总体进行推断的过程。
常用的推断统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验可以用来检验研究假设的成立与否，置信区间估计可以用来对总体参数进行区间估计。
2.3 多变量分析多变量分析用于研究多个因素对结果的影响程度和相关性。
多变量分析方法包括回归分析、生存分析、因子分析等。
这些方法可以帮助研究者解释结果的多样性和复杂性。
三、数据分析软件数据分析在临床研究中的应用越来越广泛，为了更好地实施分析计划和统计分析方法，研究者通常会借助于专业的数据分析软件，如SPSS、SAS、R等。
生物统计考试题目及答案
生物统计考试题目及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪项不是生物统计学的研究内容？A. 数据收集B. 数据分析C. 统计推断D. 艺术欣赏答案：D2. 在生物统计学中，总体是指：A. 研究对象的全体B. 研究对象的一部分C. 研究对象的样本D. 研究对象的个体答案：A3. 以下哪项是描述性统计中的集中趋势指标？A. 方差B. 标准差C. 平均数D. 极差答案：C4. 假设检验中，如果p值小于显著性水平α，我们通常会：A. 拒绝零假设B. 接受零假设C. 无法判断D. 重新收集数据5. 以下哪项是生物统计学中常用的非参数检验方法？A. t检验B. 方差分析C. 卡方检验D. 秩和检验答案：D6. 相关系数的取值范围是：A. -1到1之间B. -1到0之间C. 0到1之间D. 无法确定答案：A7. 在回归分析中，回归方程的斜率表示：A. 自变量每变化一个单位，因变量的变化量B. 因变量每变化一个单位，自变量的变化量C. 自变量和因变量之间的相关性D. 自变量和因变量之间的因果关系答案：A8. 以下哪项是生物统计学中常用的数据转换方法？A. 对数转换B. 平方转换C. 立方转换D. 所有选项答案：D9. 以下哪项是生物统计学中常用的图形表示方法？B. 条形图C. 箱线图D. 所有选项答案：D10. 在生物统计学中，置信区间的宽度与以下哪项因素无关？A. 样本大小B. 置信水平C. 数据的变异性D. 总体均值答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 以下哪些是生物统计学中常用的数据类型？A. 计数数据B. 测量数据C. 等级数据D. 时间序列数据答案：ABCD2. 在生物统计学中，以下哪些因素会影响样本均值的标准误差？A. 总体标准差B. 样本大小C. 抽样方法D. 总体均值答案：AB3. 以下哪些是生物统计学中常用的参数估计方法？A. 点估计B. 区间估计C. 极大似然估计D. 贝叶斯估计答案：ABCD4. 在生物统计学中，以下哪些因素会影响假设检验的功效？A. 样本大小B. 效应大小C. 显著性水平D. 数据的分布答案：ABCD5. 以下哪些是生物统计学中常用的数据质量控制方法？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据插补D. 数据标准化答案：AC三、简答题（每题10分，共20分）1. 请简述生物统计学中样本量确定的基本原则。
统计学
统计学1.1统计有三种含义，即统计活动、统计数据和统计学。
1. 统计活动又称统计工作，是指收集、整理和分析统计数据，并探索数据的内在数量规律性的活动过程。
2. 统计数据统计资料，即统计活动过程所获得的各种数字资料和其他资料的总称。
3. 统计学统计学是指阐述统计工作基本理论和基本方法的科学，是对统计工作实践的理论概括和经验总结。
1.2数据的计量尺度①定类尺度：对事物进行平行的分类只能区分事物之间的类别，但不能比较类别间的大小；使用时必须符合类别穷尽和互斥的要求；主要表现为频数或频率。
②定序尺度：对事物分类的同时给出各类别的顺序。
不仅能区分事物类型，还能比较类间的优劣和顺序；使用时必须符合类别穷尽和互斥的要求；统计量主要是频数和累计频数。
③定距尺度：是对事物类别或次序之间间距的测度。
不仅能区分事物类型，进行排序、比较大小，还可以精确地计量大小的差异；没有绝对零点。
④定比尺度：对事物之间比值的一种测度。
不仅能区分事物类型，进行排序、比较大小，计量大小的差异，还能计算两个测度值之间的比值；具有绝对零点。
1.3统计调查组织方式普查是为某一特定目的而专门组织的一次性全面调查方式。
抽样调查从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。
统计报表是按照国家有关法规规定，自上而下统一布置，自下而上逐级填报的一种调查组织方式。
重点调查是从全部总体中选择少数重点单位进行调查，尽管在全部总体单位中出现的频数极少，但其某一数量标志在所要研究的数量标志值总量中却占有很大的比重。
典型调查是从全部总体单位中选择一个或几个有代表性的单位进行深入细致的调查。
1.4描述统计：研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。
推断统计：研究如何根据样本数据去推断总体数量特征。
2.1数据审核:准确性审核、全面性审核、及时性审核2.3频数分布分组方法：1）单变量值分组：将一个变量值作为一组；适合于离散变量且变量值较少的情况。
市场调研报告中的样本选择与调查方法
市场调研报告中的样本选择与调查方法一、样本选择的重要性市场调研报告作为企业制定营销策略和产品推广计划的重要参考，样本选择是其中最关键的一环。
合理选择样本，能够确保调研结果的代表性和可靠性，进而为企业提供准确的市场情报和决策依据。
二、随机抽样的方法与优势1. 简单随机抽样简单随机抽样是最常用的样本选择方法之一，它的优势在于每个潜在调研对象均有同等的机会被选中，减少了选择偏差的可能性，能够更好地代表整个目标人群。
通过随机抽样，能够获得较为准确的调查结果。
2. 系统抽样系统抽样是依据某一规则从总体中选出样本，这一规则可以是每隔固定个体选一个样本，也可以是按照某种特定的顺序选择。
系统抽样比简单随机抽样更加高效，而且结果也相对可靠。
三、区别性抽样的方法与应用1. 有代表性地选择样本在市场调研中，有些样本可能比其他样本更具代表性。
根据产品的特点，通过调研数据分析得出哪些样本能够更好地代表整个消费群体，从而选择具有区别性的样本，提高调研结果的准确性。
2. 利用特征指标筛选样本在市场调研中，样本的特征指标可以是性别、年龄、地域、收入等，通过针对不同特征群体的调研，能够更加全面地了解目标市场。
从中选择代表性的样本，以解决特定问题。
四、样本量的确定1. 样本量与信度样本量的大小决定调研结果的可靠程度。
如果样本量过小，调研结果可能不够准确，无法代表整个目标人群。
而样本量过大，则会浪费资源和时间，没有必要的收益。
通过统计学方法，根据目标可接受的误差范围和置信度，可以确定合理的样本量。
2. 不同调研目的下的样本量对于不同的调研目的，样本量的要求也有所不同。
研究性的调研需要较大的样本量，以增加结果的可靠性；而对于效果评估性的调研，相对较小的样本量也能够得出有意义的结果。
五、调查方法的选择及其优缺点1. 问卷调查问卷调查是最常见的调查方法之一，它的优点在于通过标准化的问题设置和选择题目的方式，能够快速获取大量数据，便于统计和分析。
统计案例分析---大学生月平均生活费的估计和检验
统计案例分析案例2.1 大学生月平均生活费的估计和检验姓名：覃玉冰学号：班级：16应用统计一、数据为了了解大学生日常生活费支出及生活费来源状况，对中国人民大学在校本科生的月生活费支出问题进行了抽样调查。
该问卷随机抽取中国人民大学大一、大二、大三、大四在校本科生男女各30多人作为样本。
调查采取分层抽样，对在校本科生各个年级男生、女生各发放问卷30多份，共发放问卷300份，回收问卷291份，其中有效问卷共272份。
其中，男生的有效问卷为127份，女生为145份。
调查得到的部分数据见表一。
表一大学生月平均生活费支出的调查数据（仅截取部分）二、生活费支出的区间估计和假设检验（一）平均月生活费的描述统计量为了更好地研究全校本科学生平均月生活费支出，我们先来看一下样本数据中平均月生活费支出的一些描述统计量。
在spss中，点分析→描述统计→描述→变量选择“平均月生活费”，选项选择“均值、标准差、均值的标准误”，得到的样本数据中平均月生活费的描述统计量见表二。
表二平均月生活费的描述统计量从表二可以看到，样本数据中平均月生活费支出的均值为595.04，标准差为243.444，均值的标准误为14.761.（二）平均月生活费的假设检验从表二中我们已经知道了样本数据中平均月生活费支出的均值为595.04，现在我们来检验一下全校本科学生即总体的月平均生活费支出是否等于500。
1.检验统计量的确定样本数据的样本量n为272，其大于30，可以认为该数据是一个大样本。
现在我们并不知道总体的月平均生活费支出是否服从正态分布，但是在样本量大的条件下，如果总体为正态分布，样本统计量服从正态分布：如果总体为非正态分布，样本统计量也是渐进服从正态分布的。
所以在这种情况下，我们都可以把样本统计量视为正态分布，这时可以使用z 统计量（z 分布）。
即在总体标准差δ已知时，有nx /z 0δμ-=而我们这里总体标准差δ是未知的，此时可以用样本标准差s 代替，上式可以写为：ns x /z 0μ-=2. 提出假设原假设0H 为：全校本科学生月平均生活费支出u=500 备择假设1H 为：全校本科学生月平均生活费支出u=500 3. spss 操作及结果分析在spss 中点分析→比较均值→单样本T 检验→检验变量选“平均月生活费”→检验值填“500”，得到的平均月生活费的假设检验的结果见表三。
《卫生统计学》第一次作业及答案
【补充选择题】A型题1.统计资料的类型可以分为A 定量资料和等级资料B 分类资料和等级资料C 正态分布资料和离散分布的资料D 定量资料和分类资料E 二项分布资料和有序分类资料2.下列符号中表示参数的为A SB uCD tE X3.统计学上所说的随机事件发生的概率P，其取值范围为A P≤1B P≥1C P≥0D1≥P≥0E1>P>04.小概率事件在统计学上的含义是A 指的是发生概率P≤0.5的随机事件B 指一次实验或者观察中绝对不发生的事件C 在一次实验或者观察中发生的可能性很小的事件，一般指P≤0.05D 以上说法均不正确E A和C正确5.描述定量资料集中趋势的指标有A 均数、几何均数、变异系数B 均数、几何均数、四分位数间距C 均数、变异系数、几何均数D 均数、四分位数间距、变异系数E 均数、几何均数、中位数6.关于频数表的说法正确的是A 都分为10个组段B 每一个组段必须组距相等C 从频数表中可以初步看出资料的频数分布类型D 不是连续型的资料没有办法编制频数表E 频数表中的每一个组段不一定是半开半闭的区间，可以任意指定7. 关于偏态分布资料说法不正确的是A正偏态资料的频数分布集中位置偏向数值大的一侧B负偏态资料的频数分布集中位置偏向数值大的一侧C 偏态分布资料频数分布左右不对称D 不宜用均数描述其集中趋势E 不宜用变异系数来描述其离散程度8. 对于一个两端都没有确切值的资料，宜用下列哪个指标来描述其集中趋势A 几何均数B 均数C 方差D 中位数E 四分位数间距9.下列关于标准差的说法中哪种是错误的A 对于同一个资料，其标准差一定小于均数B 标准差一定大于0C 同一个资料的标准差可能大于均数，也可能小于均数D 标准差可以用来描述正态分布资料的离散程度E 如果资料中观察值是有单位的，那么标准差一定有相同单位10. 下列关于标准差S和样本含量n的说法，正确的是A 同一个资料，其他条件固定不变，随着n增大，S一定减小B 同一个资料，即使其他条件固定不变，随着n增大，也不能确定S一定减小C 同一个资料，其他条件固定不变，随着n增大，S一定增大D 以上说法均正确E 以上说法均错误11. 用下列哪两个指标可以较全面地描述正态分布特征A 均数和中位数B 中位数和方差C 均数和四分位数间距D 均数和标准差E 几何均数和标准差12. 下列哪个资料适宜用几何均数来描述其集中趋势A 偏态分布的资料B 对称分布的资料C 等比级数资料D 一端不确定的资料E 正态分布资料13. 下列关于变异系数的说法，错误的是A 与标准差一样都是用来描述资料变异程度的指标，都有单位B 可以比较计量单位不同的几组资料的离散程度C 可以比较均数相差悬殊的几组资料的离散程度D 变异系数的实质是同一个资料的标准差与均数的比值E 变异系数可以用来描述正态分布资料的变异程度14. 假设将一个正态分布的资料所有的原始数据都加上一个正数，下列说法正确的是A 均数将增大，标准差不改变B 均数和标准差均增大C 均数不变，标准差增大D 不一定E 均数和标准差均没有变化15. 假设将一个正态分布的资料所有的原始数据都乘以一个大于1的常数，下列说法正确的是A 均数不发生改变B 标准差将不发生改变C 均数是否变化不一定D 变异系数不发生改变E 中位数不发生改变16. 下列关于正态分布曲线的两个参数μ和σ说法正确的是A μ和σ越接近于0时，曲线越扁平B 曲线形状只与μ有关，μ值越大，曲线越扁平C 曲线形状只与σ有关，σ值越大，曲线越扁平D 曲线形状与两者均无关，绘图者可以随意画E 以上说法均不正确17. 对于正态分布曲线的描述正确的是A 当σ不变时，随着μ增大，曲线向右移B 当σ不变时，随着μ增大，曲线向左移C 当μ不变时，随着σ增大，曲线向右移D 当μ不变时，随着σ增大，曲线将没有变化E 以上说法均不正确18. 在正态曲线下，下列关于μ－1.645σ说法正确的是A μ－1.645σ到曲线对称轴的面积为90％B μ－1.645σ到曲线对称轴的面积为10％C μ－1.645σ到曲线对称轴的面积为5％D μ－1.645σ到曲线对称轴的面积为45％E μ－1.645σ到曲线对称轴的面积为47.5％19. 在正态曲线下，小于μ－2.58σ包含的面积为A 1%B 99%C 0.5%D 0.05％E 99.5％20. 在正态曲线下，大于μ－2.58σ包含的面积为A 1％B 99％C 0.5％D 0.05％E 99.5％21. 下列关于标准正态分布的说法中错误的是A 标准正态分布曲线下总面积为1B 标准正态分布是μ＝0并且σ＝1的正态分布C 任何一种资料只要通过σμ-=X u 变换均能变成标准正态分布D 标准正态分布的曲线是唯一的E 因为标准正态分布是对称分布，所以u ≥-1.96与u ≤1.96所对应的曲线下面积相等22. 某年某中学体检，测得100名高一女生的平均身高X ＝154cm, S =6.6cm ，该校高一女生中身高在143～170cm 者所占比重为(0.00780.04752.42, 1.67u u =-=-)A 90％B 95％C 97.5％D 94.5％E 99％23. 下列关于确定正常人肺活量参考值范围说法正确的是A 只能为单侧，并且只有上限B 只能为单侧，并且只有下限C 只能为双侧，这样才能反映全面D 单双侧都可以E 以上说法均不确切24. 下列关于医学参考值范围的说法中正确的是A 医学参考值范围是根据大部分“健康人”的某项指标制定的B 医学参考值范围的制定方法不受分布资料类型的限制C 在制定医学参考值范围时，最好用95％范围，因为这个范围最能说明医学问题D 在制定医学参考值范围时，最好用95％范围，因为这样比较好计算E 以上说法均不正确25. 为了制定尿铅的正常值范围，测定了一批正常人的尿铅含量，下列哪种说法正确A 无法制定，要制定正常值范围必须测定健康人的尿铅含量B 可以制定，应为单侧上限C 可以制定，应为单侧下限D 可以制定，但是无法确定是上侧范围还是下侧范围E 可以制定双侧95％的参考值范围B型题26～30题A 中位数B 四分位数间距C 均数D 几何均数E 对数标准差的反对数26. 对于只有上限不知道下限的资料，欲描述其集中趋势宜用（A）27. 某学校测定了大学一年级新生乙肝疫苗的抗体滴度，欲描述其集中位置，宜用（D）28. 描述偏态资料的离散程度，可用（B）29. 描述近似正态分布的资料的集中趋势，最适宜用（C）30. 偏态分布的资料，如果经对数变换后服从正态分布，那么欲描述其离散程度，应选用（E）【补充选择题】A 型题1. X S 表示A 样本中实测值与总体均数之差B 样本均数与总体均数之差C 样本的抽样误差D 样本中各实测值分布的离散情况E 以上都不是2. 标准误越小，说明此次抽样所得样本均数A 离散程度越小B 可比性越好C 可靠程度越小D 系统误差越小E 抽样误差越小3. 对样本均数X 作t 变换的是A X X S μ-B XX μσ- C X μσ- D X μσ- E X X X S - 4. t 分布与正态分布的关系是A 均以0为中心，左右对称B 总体均数增大时，分布曲线的中心位置均向右移动C 曲线下两端5%面积对应的分位点均是±1.96D 随样本含量的增大，t 分布逼近标准正态分布E 样本含量无限增大时，二者分布完全一致5. 标准差与标准误的关系中，正确的是A 二者均反映抽样误差的大小B 总体标准差不变时，增大样本例数可以减小标准误C 总体标准差增大时，总体的标准误也增大D 样本例数增大时，样本的标准差和标准误都会减小E 标准差用于计算可信区间，标准误用于计算参考值范围6. 下列哪个说法是统计推断的内容A 区间估计和点估计B 参数估计与假设检验C 统计预测和统计控制D 统计描述和统计图表E 参数估计和统计预测7. 可信区间估计时可信度是指A αB βC 1α-D 1β-E 以上均不是8. σ未知且n 很小时，总体均数的95%可信区间估计的通式为A 1.96X S ±B 1.96X X S ±C 1.96X X σ±D 0.05/2,X X t S ν±E 0.05/2,X t S ν±9. 关于假设检验，下列说法正确的是A 备择假设用H 0表示B 检验水准的符号为βC P 可以事先确定D 一定要计算检验统计量E 假设检验是针对总体的特征进行10. 两样本均数比较的t 检验，差别有统计学意义时，P 越小A 说明两总体均数差别越大B 说明两样本均数差别越大C 越有理由认为两总体均数不同D 越有理由认为两样本均数不同E 犯I 型错误的可能性越大11. 方差齐性检验时，检验水准取下列哪个时，II 型错误最小A 0.20α=B 0.10α=C 0.05α=D 0.02α=E 0.01α=12. 假设检验的一般步骤中不包括哪项A 建立检验假设，确定检验水准B 对总体参数的可信区间作出估计C 选定检验方法，计算检验统计量D 确定P 值，作出统计推断结论E 直接计算P 值13. 假设检验时，应该使用单侧检验却误用了双侧检验，可导致A 增大了I 型错误B 增大了II 型错误C 减小了可信度D 增大了把握度E 统计结论更准确14. 假设检验中，P 与α的关系是A P 越大，α越大B P 越小，α越大C 二者均可事先确定D 二者均需通过计算确定E P 值的大小与α的大小无关15. 假设检验在设计时应确定的是A 总体参数B 检验统计量C 检验水准D P 值E 以上均不是16. 计量资料配对t 检验的无效假设（双侧检验）可写为A 0d μ=B 0d μ≠C 12μμ=D 12μμ≠E 0μμ=17. II 型错误是指A 拒绝了实际上成立的H 0B 不拒绝实际上成立的H 0C 拒绝实际上不成立的H 0D 不拒绝实际上不成立的H 0E 拒绝H 0时所犯的错误18. 下列关于I 型错误和II 型错误说法不正确的是A I 型错误的概率用α表示B II 型错误的概率用β表示C 样本量固定时，I 型错误的概率越大，II 型错误的概率也越大D 样本量固定时，I 型错误的概率越大，II 型错误的概率越小E 要同时减小I 型错误和II 型错误的概率，需增大样本量19. 不适用于正态分布计量资料的假设检验的统计量是A tB uC FD 'tE T20. 完全随机设计的方差分析中，成立的是A SS 组内 < SS 组间B MS 组内 < MS 组间C MS 组间 >1D SS 总＝SS 组间+SS 组内E MS总＝MS组间+MS组内21. 随机区组设计方差分析中，成立的是A SS总=SS组间+SS组内B SS总=SS组间+SS区组C SS总=SS组间+SS区组+SS误差D SS总=SS组间-SS组内E SS总=SS区组+SS误差22. 成组设计方差分析，若处理因素无作用，则理论上有A F=1B F<1C F>1D F=0E F<1.9623. 方差分析中，组间变异主要反映A 随机误差B 抽样误差C 测量误差D 个体差异E 处理因素的作用24. 完全随机设计的方差分析中，组内变异反映的是A 随机误差B 抽样误差C 测量误差D 个体差异E 系统误差25. 多组均数的两两比较中，若用t检验不用q检验，则A 会将有差别的总体判断为无差别的概率增大B 会将无差别的总体判断为有差别的概率增大C 结果更加合理D 结果会一致E 以上都不对26. 随机区组方差分析中，总例数为N，处理组数为k，配伍组数b，则处理组组间变异的自由度为A N－kB b－1C (b－1)(k－1)D k－1E N－127. 关于检验效能，下列说法错误的是A 两总体均数确有差别时，按α水准发现这种差别的能力B 两总体均数确有差别时，按1β-水准发现这种差别的能力C 与α有关D 与样本例数有关E 与两总体均数间的位置有关28. 为研究新旧两种仪器测量血生化指标的差异，分别用这两台仪器测量同 一批样品，则统计检验方法应用A 成组设计t 检验B 成组设计u 检验C 配对设计t 检验D 配对设计u 检验E 配对设计2χ检验29. 两样本均数比较的t 检验，t ＝1.20，0.05α=时统计推断结论为A 两样本均数的差别有统计学意义B 两样本均数的差别无统计学意义C 两总体均数的差别有统计学意义D 两总体均数的差别无统计学意义E 未给出自由度，无法进行统计推断30. 两大样本均数比较，推断12μμ=是否成立，可用A t 检验B u 检验C 方差分析D 以上三种均可以E 2χ检验31～35题某药物研究中心为研究减肥药的效果，将40只体重接近的雄性大白鼠随机分为4组，分别给予高剂量、中剂量、低剂量减肥药和空白对照4种处理方式，两个月后对这些大白鼠的体重进行了测定31. 上述资料所用的设计方法为A 完全随机设计B 随机区组设计C 交叉设计D 析因设计E 序贯试验32. 比较四组大白鼠的体重有无差别，宜用A 两两比较的 t 检验B 两两比较的u 检验C 方差分析D 2χ检验E 直线回归33. 比较四组大白鼠的体重有无差别，无效假设为A 12μμ=B 1234μμμμ===C 0μμ=D 12ππ=E 0d μ=34. 若规定0.05α=，方差分析得P <0.01，则A 各总体均数不同或不全相同B 各样本均数不同或不全相同C 各总体均数均不相同D 各样本均数均不相同E 四组总体均数的差别很大35. 为比较各剂量组与空白对照组间的差别，宜用A LSD 法B SNK 法C 新复极差法D 两两t 检验E 两两u 检验B 型题36~40题A μB σC X σD νE 以上均不是36. 决定t 分布位置的是 （E ）37. 决定t 分布形态的是（D ）38. 决定正态分布位置的是（A ）39. 决定正态分布形状的是（B ）40. 反映抽样误差大小的是（C ）41~45题A 样本均数与总体均数的t 检验B 配对t 检验C 成组t 检验D 成组u 检验E 以上都不是41. A 地150名7岁女童与B 地150名7岁女童的体重均数差别的检验，为简便计算，可选用（D）42. A地20名7岁女童与B地20名7岁女童的体重均数差别的检验用（C）43. A地15名7岁女童服用某保健品前后体重的变化的检验用（B）44. 检验B地70名7岁女童的体重是否服从正态分布用（E）45. B地20名女童的体重均数与同年人口普查得到的全国7岁女童的体重均数比较用（A）46～50题A SS总＝SS组间＋SS组内B SS总＝SS处理+SS区组+SS误差C SS总＝SS A+SS B+SS AB+SS误差D SS总＝SS阶段+SS处理+SS个体+SS误差E 以上均不是46. 析因设计方差分析总变异的分解为（C）47. 完全随机设计方差分析总变异的分解为（A）48. 交叉设计方差分析总变异的分解为（D）49. 随机区组设计方差分析总变异的分解为（B）50. 重复测量方差分析总变异的分解为（E）。
样本量计算
1.估计样本量的决定因素1.1 资料性质计量资料如果设计均衡,误差控制得好,样本可以小于30例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些,需要30-100例。
1.2 研究事件的发生率研究事件预期结局出现的结局（疾病或死亡），疾病发生率越高，所需的样本量越小，反之就要越大。
1.3 研究因素的有效率有效率越高，即实验组和对照组比较数值差异越大，样本量就可以越小，小样本就可以达到统计学的显着性，反之就要越大。
1.4 显着性水平即假设检验第一类（α）错误出现的概率。
为假阳性错误出现的概率。
α越小，所需的样本量越大，反之就要越小。
α水平由研究者具情决定，通常α取0.05或0.01。
1.5 检验效能检验效能又称把握度，为1－β，即假设检验第二类错误出现的概率，为假阴性错误出现的概率。
即在特定的α水准下，若总体参数之间确实存在着差别，此时该次实验能发现此差别的概率。
检验效能即避免假阴性的能力，β越小，检验效能越高，所需的样本量越大，反之就要越小。
β水平由研究者具情决定，通常取β为0.2，0.1或0.05。
即1－β=0.8，0.1或0.95，也就是说把握度为80%，90%或95%。
1.6 容许的误差（δ）如果调查均数时，则先确定样本的均数( )和总体均数(m)之间最大的误差为多少。
容许误差越小，需要样本量越大。
一般取总体均数（1－α）可信限的一半。
1.7 总体标准差(s)一般因未知而用样本标准差s代替。
1.8 双侧检验与单侧检验采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua?界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
【转】如何确定样本量
【转】如何确定样本量调查一般分为普查和抽样调查，只有抽样调查才涉及到样本量的问题。
例如某企业有100名员工，在进行员工满意度调查时就无需抽样，只要全部调查即可。
那么，样本量是不是越大越好呢?当然不是，调查是要消耗大量人力财力和时间的，并且，从统计学上讲，当样本量达到一定程度以后，再增加样本，对于提高调查效果的作用(样本对于总体的估计效应)就不大了，反而会增加经费和时间。
那么是不是随便确定一个样本量就可以呢?当然也不行。
样本量的大小受许多因素制约，如调研的性质、总体指标的变异程度、调研精度、样本设计、回答率、项目经费和时间等。
市场潜力等涉及量比较严格的调查所需样本量较大，而产品测试，产品定价，广告效果等人们间彼此差异不是特别大或对量的要求不严格的调查所需样本量较小些;探索性研究，样本量一般较小，而描述性研究，就需要较大的样本;收集有关许多变量的数据，样本量就要大一些;如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析，样本量就应当更大;如果需要特别详细的分析，如做许多分类等，也需要大样本。
针对子样本分析比只限于对总样本分析，所需样本量要大得多;总体指标的差异化越大，需要的样本量就越高;调研的精度越高，样本量越大。
简单随机抽样设计，设计效应等于1;分层抽样设计，设计效应一般小于等于1;整群或多阶抽样设计，设计效应一般大于等于1。
在实际中，在确定样本量时，不考虑时间和费用这两个极为重要的因素是不可思议的。
最终确定的样本量必须与可获得的经费预算和允许的时限保持一致。
最终样本量的确定需要在精度、费用、时限和操作的可行性等相互冲突的限制条件之间进行协调。
它还可能需要重新审查初始样本量、数据需求、精度水平、调查计划的要素和现场操作因素，并作必要的调整。
通常，统计调查机构和客户寻求在最有效使用费用的基础上(例如缩短访问时间)，使用户能对所需的样本量提供经费支持。
注意一个误区:"大城市多抽，小城市少抽"，这种说法原则上是不对的。
如何进行样本及总体量的测量
如何进行样本及总体量的测量样本及总体量的测量是统计学中的一项重要内容，它关系到数据的可靠性和有效性。
为了进行样本及总体量的测量，首先需要了解样本与总体的概念，然后介绍几种常用的测量方法。
一、样本与总体的概念样本是指从总体中选择出的一部分个体或观测值，用以代表总体。
样本是为了方便收集和处理数据而选择的。
总体是指研究所针对的整体对象或现象的全体个体或观测值。
二、测量方法1.抽样方法抽样是从总体中选择样本的过程。
常见的抽样方法有以下几种：（1）简单随机抽样：每个个体具有相同的抽选概率。
（2）系统抽样：根据一定的规则从总体中选择与它们的位置有关的个体。
（3）方便抽样：根据研究者的便利性主观选择个体。
（4）分层抽样：根据总体的特征将总体分成若干层，然后从各层中依据其中一种规定选择样本。
（5）群集抽样：选择具有相同特征的群集或单位作为样本。
2.样本量与总体量的测量方法（1）样本量的测量方法：样本量的测量是根据所需的抽样误差、置信水平以及总体的大小来确定的。
常用的测量方法有：a.按比例测量法：样本量与总体总量之间的比例关系；b.经验式测量法：根据经验得出样本量的大小；c.公式测量法：根据统计推断公式进行计算。
（2）总体量的测量方法：总体量的测量通常是指对总体大小进行估计。
常见的测量方法有：a.完全普查：对总体的每一个个体或观测值进行调查。
b.样本估计法：根据样本数据进行估计。
c.多阶段抽样法：通过多级别的样本选择来估计总体大小。
d.描述统计法：根据一些特定的统计指标来估计总体。
三、测量的注意事项在进行样本及总体量的测量时，需要注意以下几个问题：1.抽样方法的选择应该合理，以确保样本的代表性。
2.样本量的大小要充分考虑研究的目的和要求，避免样本过小而导致结果不可靠。
3.在总体量的测量中，应根据具体情况采取不同的方法，综合考虑可行性和效果。
4.应对数据进行充分的分析和处理，尽量减小测量误差，提高数据的可靠性和有效性。
定量体外诊断试剂临床试验统计方法探讨
定量体外诊断试剂临床试验统计方法探讨定量体外诊断试剂（quantitative in vitro diagnostic reagents）是指可以精确测量患者体内特定分子或物质浓度的试剂，因此在诊断疾病、监测疾病进展和评估治疗效果方面起到了重要作用。
而临床试验（clinical trials）则是评价这些试剂是否具有良好的性能和准确性的重要手段。
本文将探讨定量体外诊断试剂临床试验中的统计方法。
定量体外诊断试剂的临床试验需要明确的研究目的和研究设计，以确保结果的可靠性和有效性。
统计方法则是对试验数据进行分析和解释的重要工具。
一般来说，定量体外诊断试剂的临床试验中涉及到的统计方法主要包括以下几个方面。
首先是样本量的确定。
样本量的大小直接影响试验结果的可靠性和推广性。
在确定样本量时需要考虑试剂的准确性、效用和不良反应，以及研究结果的置信区间和统计功效等因素。
通常，样本量的确定会通过进行实际统计计算来得出。
其次是数据分析方法的选择。
定量体外诊断试剂的临床试验数据分析常用的方法包括描述性统计、方差分析、线性回归、相关分析等。
这些方法可以帮助研究人员对试验数据进行整体的统计描述、比较和解释。
还可以根据具体的研究问题选择适当的假设检验方法，以评估试剂的性能和准确性是否达到预期。
要注意的是，定量体外诊断试剂的临床试验中还需要进行统计显著性检验和置信区间估计。
统计显著性检验可以帮助判断试剂的效果和差异是否真实存在，而置信区间估计则可以对试验结果提供更为准确的界定。
还需要关注试验结果的统计解释和临床意义。
临床试验的统计分析结果需要与实际疾病诊断和治疗相关的临床指标进行比较和解释，以评估试剂的应用价值和临床实际意义。
还需要注意统计结果的稳定性和可靠性。
定量体外诊断试剂的临床试验中的统计方法是非常重要的，可以帮助评估试剂的性能和准确性，进而指导其在临床实践中的应用。
统计学中的生物统计学与医学统计学
统计学中的生物统计学与医学统计学统计学是一门研究搜集、分析和解释数据的学科，它在各个领域都起着重要作用。
其中，生物统计学和医学统计学是统计学在生命科学领域中的两个重要分支，它们在生物研究和医学实践中扮演着至关重要的角色。
一、生物统计学生物统计学是一门将统计学应用于生物学领域的学科，旨在通过搜集、整理和分析大量的生物数据，从而揭示出生物系统中的规律和趋势。
在生物研究中，生物统计学被广泛应用于以下几个方面：1. 生物实验设计与样本量确定：生物实验的设计对于保证实验结果的可靠性至关重要。
生物统计学可以帮助研究者确定实验的样本量，从而提高实验的统计功效和可靠性。
2. 数据搜集与整理：生物统计学提供了一系列的方法和技术，用于生物数据的搜集和整理。
这些方法可以帮助研究者从大量的数据中提取有用的信息，并减少数据的噪声和误差。
3. 统计分析与推断：生物统计学中的统计分析方法可以帮助研究者对生物数据进行描述、解释和推断。
通过这些方法，研究者可以从数据中发现变量之间的关系，判断结果的显著性，并进行统计推断。
4. 生物模型构建与验证：生物统计学可以帮助研究者构建数学模型，用于描述和预测生物系统的行为。
通过与实际观测数据的验证，研究者可以评估模型的准确性，并进一步改进和优化模型。
二、医学统计学医学统计学是一门将统计学应用于医学领域的学科，旨在通过统计分析和推断，解决医学研究和临床实践中的各种问题。
在医学领域，医学统计学的应用十分广泛，包括以下几个方面：1. 流行病学调查与疾病预防：医学统计学可以帮助研究者进行流行病学调查，了解疾病的分布、传播和风险因素。
通过统计分析和建模，医学统计学可以预测疾病的发生和传播趋势，并提供相应的预防措施。
2. 临床试验设计与分析：在药物研发和治疗方法评估中，医学统计学可以帮助研究者设计和分析临床试验。
通过随机化和对照组设计，医学统计学可以减少偏倚和误差，评估治疗效果的有效性和安全性。
3. 医学决策与诊断准确性评估：医学统计学可以帮助医生进行医学决策，并评估诊断测试的准确性和可靠性。
样本量的确定范文
样本量的确定范文1.研究目的和研究问题：确定样本量前，首先要明确研究目的和研究问题。
不同的研究目的和问题需要不同样本量的支持。
例如，如果是进行描述性研究，样本量可以较小；如果是进行推断性研究，样本量则需要更大。
2.效应大小：效应大小是指研究中所关注的变量之间的差异或相关性的大小。
一般来说，效应越大，需要的样本量就越小。
3.α水平和β水平：α水平是指犯第一类错误的概率，即在实际上无差异的情况下，错误地拒绝了零假设。
β水平是指犯第二类错误的概率，即在实际上存在差异的情况下，错误地接受了零假设。
一般来说，α水平设定为0.05，β水平设定为0.2、样本量的确定需要考虑α水平和β水平的要求。
4.效应检验的统计方法：样本量的确定还与所采用的统计方法有关。
不同的统计方法要求不同的样本量。
例如，如果采用参数检验方法，需要的样本量一般较多；如果采用非参数检验方法，需要的样本量可以相对较少。
在确定样本量时，通常可以通过统计学中的样本量计算方法来进行估算。
常用的样本量计算方法包括：1.Z检验的样本量计算方法：用于比较两个独立样本的平均值差异。
2.t检验的样本量计算方法：用于比较两个相关样本或配对样本的平均值差异。
3.方差分析的样本量计算方法：用于比较多个样本的平均值差异。
4.相关分析的样本量计算方法：用于评估两个变量之间的相关性。
以上提到的方法都可以在各种统计软件中找到相应的样本量计算工具，根据研究设计和数据分析方法进行计算。
最后，还需要注意的是，样本量的确定是一种平衡考虑。
过小的样本量可能导致统计检验结果不可靠，过大的样本量则会浪费资源和时间。
因此，在确定样本量时，需要综合考虑以上多个因素，并在可行的范围内选择一个合适的样本量。
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13–9
Measures of Central Tendency集中趋势测量
• Mean均值 - the arithmetic average.
• Median中数 - the midpoint; the value below which half the values in a distribution fall.
13–10
EXHIBIT 13.4
Number of Sales Calls per Day by Salesperson
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13–12
EXHIBIT 13.5
Sales Levels for Two Products with Identical Average Sales
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13–3
What does Statistics Mean?
• Descriptive statistics描述统计
Ø Number of people人数 Ø Trends in employment就业趋势 Ø Data数据
• Inferential statistics推断统计
Ø Make an inference about a
13–11
Measures of Dispersion离散趋势
• The Range极差（范围）
Ø The distance between the smallest and the largest
values of a frequency distribution.
• Deviation Scores离散值
population from a sample. Ø 根据一个样本对一个总体进行 推断
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13–8
Proportions and Top Box Scores
• Proportion
Ø The percentage of elements that meet some criterion.
• Top Box Scores
Ø Proportion of respondents who chose the most
• Probability概率
Ø The long-run relative frequency with which an event
will occur.某个事件从长期来看发生的相对频率
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Chapter 13 Determination of Sample Size: A Review of Statistical Theory
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positive choice in a multiple choice question.
v The portion that would highly recommend a business to a
friend, or the portion expressing the highest likelihood of doing business again.
LEARNING OUTCOMES
After studying this chapter, you should be able to
1. Use descriptive statistics indicating central tendency and dispersion to make inferences about a population 2. Distinguish among population, sample, and sampling distributions 3. Explain the central-limit theorem 4. Use confidence intervals to express population estimates 5. Understand the major issues in specifying sample size
13–13
EXHIBIT 13.6
Low Dispersion versus High Dispersion
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• Percentage Distribution百分比分布
Ø A frequency distribution organized into a table (or
graph) that summarizes percentage values associated with particular values of a variable.
• Inferential Statistics推断统计
Ø Make inferences about whole populations from a
sample.从一个样本推断总体
sample data.样本中的变量
• Sample Statistics样本统计量
Ø Variables in a sample or measures computed from
EXHIBIT 13.1
Frequency Distribution of Deposits
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13–4
Frequency Distributions频数分布
• Frequency Diபைடு நூலகம்tribution频数分布
Ø A set of data organized by summarizing the number
of times a particular value of a variable occurs.一组数 据通过将每个取值发生的次数来组织起来
13–2
Basic Descriptive and Inferential Statistics
• Descriptive Statistics描述统计
Ø Describe characteristics of populations or samples
描述样本或总体的特征，如年龄，性别，教育水平
• Mode众数 - the value that occurs most often.
Population Mean Sample Mean
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13–6
EXHIBIT 13.2
Percentage Distribution of Deposits
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Ø Indicate how far any observation is from the mean.