统计方法选择流程图
实验设计方法-PPT
3、优缺点;
(1)优点;设计方法简单易行,统计分析也简单; 适用面广,不论两组或多组、不管组间样本含 量相等或不等,均可采用这种设计。
(2)缺点;要求实验设计,故实 验所需样本含量相对较多。
变异来源 总变异 组间变异
01 组内变异
表 方差分析结果 SS υ MS F P 281、65 31 141、17 3 47、057 9、38 <0、
140、465 28 5、017
二、配对设计与分析▲
①、概念---就是将受试对象按一定条件配成对 子,再随机分配每对中得两个受试对象到不同得 处理组、
予以注射、以上剂量、种系与笼子三个 因素得分组如下表,试分析不同因素间 有无差别。
表白兔注射不同剂量甲状腺素后得甲状腺体重量(mg)
种系
笼
号
种系 种系
1
2 3 4 5 小计 均数
甲
C65 E85 A57 B49 D79 335 67、0
乙
E82 B63 D77 C70 A46 338 67、6
(k-1)(b-1)
MS区组 MS误差
四、 拉丁方设计与方差分析(110)
一、拉丁方设计▲
1、概念;用r个拉丁字母排成r行r列得方阵,使每行、每列中每个 字母都出现一次,这样得方阵叫r阶拉丁方。按拉丁方得字母、 行与列安排处理及影响因素得试验称为拉丁方试验。
拉丁方设计就是随机单位组设计得进一步扩展,可以考虑3个 处理因素。(也可以1个、2个)
4、方法 :完全随机分组设计方案 示意图
预选对象
按纳入 标准
统计数据审核流程图
统计数据审核流程图一、概述统计数据审核是指对收集到的统计数据进行核实、比对和验证的过程，以确保数据的准确性和可靠性。
本文将详细介绍统计数据审核的流程图，包括各个环节的具体内容和步骤。
二、流程图1. 数据收集阶段a. 收集数据：从各个数据源获取相关统计数据，如调查问卷、数据库、日志文件等。
b. 数据清洗：对收集到的数据进行初步清洗，去除重复、缺失或错误的数据。
2. 数据比对阶段a. 数据比对：将收集到的数据与其他数据源进行比对，确保数据的一致性和准确性。
b. 数据匹配：根据特定的标识符将不同数据源中的数据进行匹配，以确保数据的完整性。
3. 数据验证阶段a. 数据验证：对比对后的数据进行验证，检查数据的合理性和正确性。
b. 数据分析：对验证后的数据进行统计分析，发现异常数据或规律性的变化。
4. 数据审查阶段a. 数据审查：对数据进行详细审查，检查数据的来源、收集方法和处理过程。
b. 数据纠错：如发现错误或异常数据，及时进行纠正或排除。
5. 数据报告阶段a. 数据汇总：将经过审核的数据进行汇总，生成统计报表或图表。
b. 数据解释：对报表或图表中的数据进行解释，说明数据的含义和背后的趋势。
6. 数据存档阶段a. 数据备份：将审核通过的数据进行备份，以备后续参考和使用。
b. 数据存储：将数据存储到安全可靠的位置，确保数据的保密性和完整性。
三、流程说明1. 数据收集阶段：在这个阶段，需要确保数据的来源可靠且完整，同时进行初步的数据清洗工作，以减少后续的比对和验证工作的复杂性。
2. 数据比对阶段：通过比对不同数据源中的数据，可以发现数据之间的差异和不一致之处，进一步确保数据的准确性和一致性。
3. 数据验证阶段：对比对后的数据进行验证，可以通过统计分析等方法，检查数据的合理性和正确性，发现异常数据或规律性的变化。
4. 数据审查阶段：在这个阶段，对数据进行详细审查，检查数据的来源、收集方法和处理过程，确保数据的可信度和可靠性。
医学统计方法选择流程
t检验医学统计方法选择流程图（含第9-14讲容）资料量资料定性资料单水平两水平多水平四格表RXC表1•独立2.正态1.独立2.非正态1.独立；2.正态；3.方差齐方差分析1独立；2.正态；3.方差不齐1.独立；2.非正态;Kruskal-WallisWelch方差分析H检验u检验（n>60或总体标准差已知）秩和检验两两比较的方法LSD法、Bonferroni 法、Sidak 法、Scheff 法、Tukey法、Duncan法、SNK法、Dunnett t 法两两比较:Mann-Whitney U检验、Dunn法、配对设计成组设计Nemenyi 法1.独立2.每对数据差值服从正态分布1.独立2.每对数据差值不服从正态分布。
配对设计t检验配对设计符号秩检验1.独立；2.两组数据服从正态分布；3.两组数据的总体方差相等；1.独立；2.两组数据服从正态分布；3.两组数据的总体方差不相等；1.独立；2.两组数据不服从正态分布；双向无序成组设计t检验u检验（两组n都大于60或总体标准差已知）Wilcox on秩和检验成组设计t'检验（Cochran 法、Satterthwaite 法和Welch法）n > 4C且所有的T>5n > 40旦有1WTv 5①当nv 40或 Tv 1；②P~a王X2检验连续性Fisher校正2精确概检验率法▼总体率差异性检验配对设计2X2列联表McNemar 检验一致性检验横断面研究无后续检验队列研究①计算RR②MH 2检验病例对照研究①计算OR②MH 2检验Kappa检验*结果变量有序①2检验①秩和检验②Fisher精②Ridit分析确概率：有③有序变量1/5以上格子的Logistic 回的理论频数归分析。
小于5。
双向有序属性不同―d频数分布是否相同按双向无序处理―►结果变量之间差别按单向有序处理―►原因与结果变量关系Spearman秩相关―►两变量相关关系线性趋势检验双向有序属性相同Kappa检验打算考我们什么，比如是实验设计还是假设检验或者统计描述等然后在相应的章节选择答案。
统计数据审核流程图
统计数据审核流程图一、背景介绍在各个领域中，统计数据的准确性和可靠性对于决策和分析至关重要。
为了确保统计数据的质量，需要建立一个完善的数据审核流程。
本文将详细介绍统计数据审核流程图，以确保数据的准确性和可靠性。
二、流程图概述统计数据审核流程图是一个图形化的表示，用于展示统计数据审核的各个环节和步骤。
它可以帮助相关人员理解审核流程，并确保每个步骤按照正确的顺序进行。
三、流程图步骤1. 数据收集- 定义数据收集的目标和范围。
- 确定数据收集的方法和工具。
- 收集相关数据并记录。
2. 数据清洗- 检查数据的完整性和一致性。
- 去除重复数据和异常值。
- 对缺失数据进行处理。
3. 数据验证- 验证数据的准确性和可靠性。
- 检查数据的来源和采集方法。
- 比较数据与实际情况的一致性。
4. 数据分析- 对数据进行统计分析。
- 应用适当的分析方法和工具。
- 生成统计报告和图表。
5. 数据解释- 解释统计结果和趋势。
- 提供数据的背景和上下文信息。
- 回答相关人员的问题和需求。
6. 数据审查- 由审核人员对数据进行审查。
- 检查数据的合理性和逻辑性。
- 提出问题和建议进行改进。
7. 数据修正- 根据审查结果对数据进行修正。
- 更新数据记录和分析结果。
- 保留修正的记录和原始数据。
8. 数据存储- 将修正后的数据存储到可靠的数据库中。
- 建立数据备份和恢复机制。
- 确保数据的安全性和机密性。
9. 数据报告- 生成统计数据报告。
- 包括数据分析结果和结论。
- 提供可视化的图表和图形。
四、流程图示例以下是一个简化的统计数据审核流程图示例：[流程图示例]五、总结统计数据审核流程图是确保数据准确性和可靠性的重要工具。
通过定义清晰的步骤和流程，可以确保数据的采集、清洗、验证、分析和报告过程中的一致性和准确性。
同时，数据审核流程图也为相关人员提供了一个参考，帮助他们理解和执行审核流程。
通过遵循统计数据审核流程图，可以提高数据的质量，为决策和分析提供可靠的依据。
成绩统计流程图
成绩统计流程图1.新建一张工作表，在表格中输入相应的数据，如学科、姓名、学号，学生成绩等，如下图;我们输入24个学生的成绩作为演示。
下面的数据是我们最原始收集到的数据，我们现在就对这些数据进行处理。
2.在每个学科后面插入一列，在表头中输入学科排名，如语文课后面这一列输入“语文排名”;在最后两列分别输入总分和总分排名;如下图所示;3.在表格后面输入统计指标，如平均分，最高分，最低分，及格率，优秀率;我们计算时就可以计算出相应科目的指标。
如下图所示;4.我们一般喜欢把总分第一名的学生排到第一，所示，我们先求出学科的总分来。
在O2单元格中输入公式=SUM(C2+E2+G2+I2+K2+M2)，如下图，通过自动填充功能完成其他学生的总分计算。
5.对总分进行排序，我们把光标移动到总分列，点击“数据”-“排序”，主要关键字我们选择总分，按降序的方式进行排序，如下图所示;设置好后点击确定;6.这一步我们就可以来求学生的总分排名了，大家注意这一步不要用自动填充功能给总分编序号，因为可能会出现分数相同的情况，我们用公式来编写，如果出现分数相同，那么排名也将相同，名次自动往后推。
我们在P2中输入公式=RANK(O2,$O$2:$O$25)，大家一定要用上"$"符号引用，不然排名将会出错;自动完成数据填充。
如下图7.学会了上面这一步，我们对学科单科排名也就简单了，我们分别在D2,F2,H2,J2,L2,N2,中输入公式=RANK(C2,$C$2:$C$25)，=RANK(E2,$E$2:$E$25),=RANK(G2,$G$2:$G$25),=RANK(I2,$I$2:$I$25),=RANK(K2,$K$2:$K$25),=RANK(M2,$M$2:$M$25),可以求出第一条记录在所有记录中的排名。
如下图;8.我们用自动填充功能，完成所有单科成绩的排名，如下图，可以看出，分数相同的学生的排名也是相同。
教育事业统计工作流程图
教育事业统计工作流程图引言：教育事业统计是对学校、教育机构和相关教育人员进行数据采集、整理和分析的过程。
这项工作对于制定教育政策、改进教育质量以及满足教育需求至关重要。
本文将介绍教育事业统计工作的流程图，以及每个环节的具体内容和任务。
一、数据收集阶段在这个阶段，教育部门负责收集各个学校和教育机构提供的相关数据。
这些数据包括学生人数、教师数量、就读率、毕业率等。
具体流程如下：1. 学校报送数据各个学校和教育机构根据要求，将相关数据报送给教育部门或统计部门。
数据报送可以通过纸质报表或电子化系统完成。
2. 数据审核与整理教育部门对收到的数据进行审核和整理，确保数据的准确性和完整性。
如果发现数据错误或缺失，将与学校或教育机构进行沟通并要求提供正确的数据。
3. 数据录入与存储经过审核和整理后的数据被录入计算机系统，并进行存储，以备后续的分析和报告制作。
二、数据分析和处理阶段在这个阶段，统计部门对采集到的数据进行分析和处理，以得出有关教育事业的相关指标和结论。
具体流程如下：1. 数据清洗与筛选首先，统计部门对录入系统的数据进行清洗，去除错误或不完整的数据。
然后根据需要，筛选出与教育事业相关的数据。
2. 数据统计与计算得到清洗和筛选后的有效数据后，统计部门将进行数据统计和计算，包括计算学生人数、教师比例、毕业率等指标。
3. 统计报表制作根据数据分析的结果，统计部门制作相应的统计报表。
这些报表包括校际比较、年度变化趋势分析、教育投入和产出等内容。
三、数据报告和应用阶段在这个阶段，根据统计部门的分析结果和报表制作，教育部门将制定相应的教育政策、改进教育质量以及满足教育需求。
具体流程如下：1. 政策制定和调整根据教育部门的统计报表及分析结果，政府部门将制定相应的教育政策，比如调整学校招生计划、增加教师编制等。
2. 教育质量改进根据报表中的数据和分析结果，学校和教育机构可以针对存在的问题进行改进，提高教育质量和学生综合素质。
质量统计七大手法
质量统计七大手法质量统计方法是工厂质量管理过程中经常运用的重要手法。
主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用，以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。
其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.质量问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值，预测.验证并测量和评定产品质量特性。
为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法，下述即常用的统计方法及其应用。
一.图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等)主要用于进行问题诊断，并据此选择适宜的方法进行统计诊断二.统计控制图(X –R.P.C控制图等)主要用于监控产品的生产和测量过程。
三.试验设计主要用于确定变量对过程和产品性能有显著影响。
四.建立量化模型进行回归分析主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时，对产品和过程的特性进行分析。
五.进行变量分析对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例，作为最佳的质量改进机会的依据。
为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。
六.抽样计划工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法，将在各方面受益，并表现在：1.发现质量管理过程中的薄弱环节，对质量改善采取针对性的措施﹔2.查找形成品不良的因素，使质量追溯有据可依﹔3.验证质量控制方法有效性。
以下介绍品管七大手法1.直方图2.柏拉图3.因果图法(鱼刺图)4.层别法5.控制图6.检查表7.推移图2.统计技朮的应用一直方图直方图有称柱状图，是将囤积数据汇总.分组，并将每组数据绘成柱状图，依统计数据的分布形状，进行产品生产过程.质量状态及管制能力的分析。
运用直方图进行分析的步骤为1.数据统计将同一类型和相近似的现象归纳在一起，以分析该类现象对产品质量的影响程度。
2.将统计数据分组.确定组数是直方图分析中的重要步骤，将统计的样本总数进行合理分组便于观察数据分布情况，合理的组数鱼样本总数的关系通常为：(见右下表)3.计算全距.组距.组界.中心值：1.全距：代号为R，是数据中最大值与最小值的差，即2.组距代号为，组距(h )=R /组数，组距通常选整﹔3.确定组界：最小一组的下组界= -测量值的最小位数/2测量值的最小位数一般是1或0.1最小一组的上组界=下组界+组距4.确定中心值各组界之间的中心值，也称中值。
统计岗位工作流程图
统计岗位工作流程图
周期 内 容 每天 开 始
7:20
制
7:30
8:00
9:00 10:00 11:00 13:30 14:00 15:00 16:00 17：00
核对车间生产单，盘
点成品仓库存数量 入录生产单、原料进货单（eas 系统）
填写上报报表（原料、成品料库存日报表）
跟踪原料库存量 ，安排原料运输车辆拉货 统计和打印各场、服务部饲
料调拨单到发料岗位 物资、配件领用打单 结束 处理原料等发票 核对单据数量、金额 和合同
周期内容周期内容
每周一与仓管盘点原料、成品料1日核对计件工工资上报，整理单据
20日跟踪各场、部饲料报料计划，做好
饲料厂下月原料采购计划
27日做好企业收支平衡表
每2天根据各场、部报料计划，
统计做好饲料厂生产计划
每5天核算饲料生产成本28日编织袋仓盘点
月底成品、原料盘点；做好饲料原料损
耗表并分析；运费报表；
1、4、7、
填报饲料季度报表上报
11月份。
统计数据审核流程图
统计数据审核流程图一、背景介绍：在统计工作中，为了确保数据的准确性和可靠性，需要进行数据审核。
数据审核流程图是一种图形化的表示方法，用于展示数据审核过程中的各个环节和流程，匡助相关人员清晰了解和执行数据审核工作。
二、数据审核流程图的基本结构：数据审核流程图通常由以下几个基本元素构成：1. 开始节点：表示数据审核流程的起始点。
2. 动作节点：表示进行具体的审核操作，如数据校验、数据比对等。
3. 判断节点：表示根据一定的条件进行判断，决定流程的走向。
4. 连接线：表示不同节点之间的连接关系，指示流程的顺序。
5. 结束节点：表示数据审核流程的终点。
三、数据审核流程图的具体步骤：根据统计数据审核的实际需求，可以设计以下普通性的数据审核流程图：1. 开始节点：数据审核流程的起始点。
2. 数据准备：a. 采集需要审核的数据。
b. 对数据进行清洗和整理，确保数据的完整性和准确性。
c. 将数据存储在相应的数据库或者文件中。
3. 数据校验：a. 对数据进行基本的格式校验，如数据类型、数据长度等。
b. 对数据进行逻辑校验，如数据的合理性、一致性等。
c. 对数据进行统计分析，如求和、平均值等。
4. 数据比对：a. 将待审核的数据与已审核的数据进行比对。
b. 检查数据之间的差异和异常情况。
c. 根据比对结果进行相应的处理，如修正错误数据、删除重复数据等。
5. 数据审查：a. 对数据进行详细的审查和验证。
b. 确保数据的真实性和可靠性。
c. 检查数据是否符合相关的统计规范和要求。
6. 数据整合：a. 将审核通过的数据进行整合和汇总。
b. 生成相应的统计报表或者数据分析结果。
7. 判断节点：a. 根据数据审核的结果进行判断。
b. 如果数据通过审核，则流程进入下一步；如果数据未通过审核，则返回到相应的节点进行修正和再次审核。
8. 结束节点：数据审核流程的终点。
四、数据审核流程图的优势和应用：数据审核流程图具有以下优势和应用价值：1. 清晰直观：通过图形化的方式展示数据审核流程，使相关人员能够清晰了解流程的步骤和顺序。
医学研究中统计方法的选择和应用
医学研究中统计分析方法的选择与应用一般人认为统计学在医学研究中的应用就是资料的统计分析，这是因为这部分工作容易被人觉察到，并且也是统计学中非常重要的一部分，然而这是一种不太全面的看法。
因为统计学在医学科研中的作用不仅仅是资料的统计分析，它的应用贯穿于整个研究过程之中，包括计划、设计、实施、资料处理与分析，到结果的展示和解释，直至到最后论文发表，都需要统计学知识的支持。
因此，学好统计学基本理论，掌握每一种统计方法的适用条件及其使用技巧，对每一位医学研究人员来讲是必须具备的基本功之一。
第1节临床科研中研究变量的类型在进行资料统计分析之前，必须辨别清楚将要统计分析的研究变量的性质和在研究中所起的作用。
因为不同类型的资料所选用的统计量和统计方法不同，在病因学科研中研究变量所起的作用以及研究其目的不同，对它们的处理也不一样。
以下按测量单位和病因学研究的目的对研究变量的类型加以介绍。
一、按测量尺度分类1.计量资料对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的大小，所得的资料称为计量资料(measurement data)，一般有度量衡等单位。
例如在研究血压与身高、体重等身体型态指标的关系时，以人为观察单位，测得的身高(cm)、体重(kg)和血压(mmHg)属于计量资料。
又如在环境污染与人体健康关系的研究时，以每个采样点为观察单位，测量不同采样点空气中二氧化碳、氮氧化物、悬浮颗粒等的浓度(mg/L)。
再如临床实验室检验中，血脂的浓度、血糖的含量、血清中肌酸磷酸激酶浓度(IU)等也属于计量资料。
计量资料又可分为离散型和连续型资料两种。
离散型资料往往是一种计数，如每名儿童口腔中的龋齿个数、单位面积内细菌菌落的个数、显微镜下每个方格中的红细胞数。
这种计数只能是0和正整数，不可能是负数，也不会有小数点。
连续型资料，理论上在任何两个数值之间都会有无穷多个数据，如身高，在175厘米与176厘米之间理论上存在无穷多个数据。
2.计数资料将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组观察单位的个数所得的资料称为计数资料(enumeration data)。
数据分析与统计过程控制程序(含流程图)
质量目标统计
责任部门
各责任人必须在规定的期限内实施并完成相应的改善措施。
质量目标统计
纠正预防措施报告
管理代表
1．管理者代表对体系方面的改善措施实施状况进行效果确认。
2.品管部对其它方面的改善措施实施状况进行效果确认。
6.1.3选定之结果由各相关单位制成统计技术参数对照表(QR-840-001)。
6.2统计技术资料收集与分析
6.2.1由品管巡回检验和现场生产单位提供的数据，利用目标规定统计出管制站结果，并于每月召开之品管会议上提案。
每月品管对不同型号产品不良项目之不良数或不良率进行分析统计，算出整月之平均值，并记录于下个月质量计划之目前状况。
MSA控制程序
纠正预防措施控制程序
4.定义
可追溯性:追溯所考虑对象的历史、应用情况或所处场所的能力。
5.职责:
5.1品管部:
5.1.1负责生产部及检验与试验的质量分析。
5.1.2负责统计技术的鉴定并提供分析数据作为质量目标订定及管理审查之依据。
5.2销售部:负责客户满意度，客诉资料及提供客户特定要求给品管统计分析。
通过效果确认认定可行后，则回馈标准化，修正相关标准与规范。
统计技术运用参照统计方法运用规则。
6.4培训
6.4.1统计技术训练对象为使用统计技术之相关人员。
6.4.2训练作业流程参照培训程序。
6.5统计手法之选用时机:
6.5.1设定相关项目查核﹕查核表。
6.5.2设定相关内容进行检查记录判定﹕查检表。
6.5.3随时同变动作前后比较﹕推移图，管制图，直方图。
几种统计方法的选择(流程图)ppt课件
完全随机设计 随机区组设计
正态、方差齐
单因素方差分析（one-way ANOVA）
非正态或/和方差不齐
非参：Kruskal-wallis H检验
正态、方差齐
双向分类的方差分析（two-way ANOVA）
非正态或/和方差不齐
非参：Friedman M检验
等级资料
非参：kruskal-wallis H检验
两样本
计量资料
资
料
多样本
类
型
计数资料
卡方检验
配对设计
差值服从正态分布 差值不服从正态分布
配对T检验 非参：wilcoxon符号秩检验
完全随机设计
大样本 小样本
T检验（spss用T检验代替U检验）
正态、方差齐 正态、方差不齐
任一非正态
T检验 近似T检验或wilcoxon秩和检验 wilcoxon秩和检验
1