定量资料的统计推断分析
定量研究方法与统计分析技巧
定量研究方法与统计分析技巧在社会科学研究中，定量研究方法和统计分析技巧被广泛应用，帮助研究人员揭示数据背后的规律，提供客观而可靠的研究结果。
本文将介绍几种常见的定量研究方法和统计分析技巧，以及它们的应用场景和使用注意事项。
一、简介定量研究方法是指通过收集和分析数值型数据，用统计学的方法来推断变量之间的关系的一种研究方法。
它以测量、量化为特点，着重于量化的数据分析和模型构建。
统计分析技巧是定量研究方法的核心工具，通过对收集到的数据进行统计描述、推理和推断，揭示数据背后的现象和规律，为研究人员提供科学的依据。
二、常见的定量研究方法1.问卷调查法问卷调查法是一种常见的定量研究方法，通过向受访者提供标准化的问题，并采用量化的方式进行答案选择或打分，从而获得大量的数据进行分析。
问卷调查法适用于横断面研究，可以提供广泛的样本覆盖，但在设计和实施过程中需要注意问卷的有效性和可信性。
2.实验法实验法是通过在受试者身上施加特定的处理，观察他们是否产生了特定的反应来推断因果关系的一种方法。
实验法控制了实验条件和处理变量，使得研究人员可以分析变量之间的因果关系。
但在实验设计过程中，需要注意实验条件的合理性和实验结果的可靠性。
3.统计模型统计模型是一种数学模型，通过对变量间的关系进行建模，揭示变量之间的关联和依赖关系。
常见的统计模型包括线性回归模型、逻辑回归模型、协方差结构分析等。
研究人员可以通过拟合模型，分析模型参数的显著性和变量之间的影响程度。
三、常用的统计分析技巧1.描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的一种方法，包括中心趋势、离散程度、分布形态等统计指标。
通过描述统计分析，研究人员可以对数据进行初步了解和揭示，为后续的推断分析提供基础。
2.假设检验假设检验是一种统计方法，用来判断研究样本与总体之间是否存在显著差异。
通过设立零假设和备择假设，并进行统计检验，研究人员可以推断样本之间的差异是否具有统计显著性。
论文中的统计分析方法
论文中的统计分析方法统计分析在论文撰写过程中起着关键的作用，它能帮助研究者揭示数据背后的规律和趋势。
本文将讨论论文中常用的统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析和实证研究方法等。
一、描述统计分析描述统计分析是论文中最常见的分析方法之一，它主要用于对数据进行概括性的描述和总结。
描述统计分析的常见方法包括：1. 频数分析：通过计算每个变量的频数，研究者可以了解各个变量的取值分布情况。
这种方法特别适用于分类变量的分析。
2. 中心趋势分析：中心趋势分析用于描述数据的集中程度，常用的统计指标包括平均值、中位数和众数。
这些指标能够反映数据集的典型值，帮助研究者了解数据的分布情况。
3. 离散程度分析：离散程度分析用于描述数据的离散程度，包括范围、方差和标准差等指标。
这些指标可以帮助研究者判断数据集的稳定性和一致性。
二、推断统计分析推断统计分析是基于样本数据对总体进行推断的方法。
推断统计分析的常见方法包括：1. 假设检验：假设检验用于验证关于总体参数的假设，通过计算样本统计量和假设的总体参数之间的差异，确定是否拒绝原假设。
假设检验包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。
2. 置信区间估计：置信区间估计用于估计总体参数的范围，通过计算样本统计量和置信水平确定的误差范围，得到总体参数的估计区间。
置信区间估计能够提供对总体特征进行准确估计的方法。
3. 相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
常见的相关方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的相关性和相关方向。
三、实证研究方法实证研究方法通过对现实世界中的数据进行观察和实证分析，以验证研究假设或回答研究问题。
实证研究方法的常见应用包括：1. 实证调查研究：实证调查研究通过设计问卷或面谈来收集数据，并运用统计分析方法对数据进行分析。
这种方法适用于定量研究，可以帮助研究者了解调查对象的态度和行为。
2. 实证实验研究：实证实验研究通过设计实验条件和控制变量，观察和测量因变量在不同自变量条件下的变化。
定量的统计描述分析课件
总结
频数分析（Frequencies ）：频数分布表、条图和直方图以及 集中趋势和离散趋势的各种统计量。 描述统计（Descriptives ）：描述近似正态分布定量变量的集 中趋势和离散趋势的各种统计量，对变量做标准化转换（Z 转换）。 探索分析（Explore ）：未知分布类型数据的统计描述，对 数据的分布形态进行检验，功能强大。
End Thanks
中位数
各种分布类型的资料，特别是偏峰分布资料; 分布一端或两端无确切数值的资料; 分布类型不明
百分位数 各种分布类型的资料
离散趋势
指标
应用条件
极差
对资料类型没有要求
四分位数 间距
方差与标 准差
变异系数
各种分布类型的资料，特别是偏峰分布资料
对称分布，特别是正态或近似正态分布 观察指标单位不同时变异程度的比较； 均数相差较大时变异程度的比较
重点掌握 1.频数分布图和频数分布表的制作 2.定量资料统计指标的计算
离散Байду номын сангаас定量资料
下面我们打开SPSS软件自带的数据demo.sav，找到reside， 这是一组同居人数的资料，我们将结合这组数据学习离散型 定量资料频数分布表和频数分布图的绘制。
变量视图
输出结果
输出结果
连续型定量资料
输出结果
探索分析（Explore ）
探索分析（Explore ）主要可以分为两个部分 1.未知分布类型数据的统计描述 2.对数据的分布形态进行检验
探索分析（Explore ）
医学统计学-实习二定量资料的统计推断
a. Lilliefors Significance Correction
Sig. .466 .482
2.方差齐性检验、
两样本比较的t 检验:
结果输出:
Independent Samples Test
Levene's Test for
Equality of Variances
t-test for Equality of Means
95%置信区间
结果输出：
二、定量资料的 差异性检验
有关样本资料的差异性比较
数据类型
定量资料
设计类型
不满足t 检验/方 差分析条件的
定性资料
设计
类型
设计类型
单 样 本
配 对 设 计
两 独 立 样
多 独 立 样
本本
随析重 机因复 区设测 组计量 资资资 料料料
单 样 本
配 对 设 计
两 多 独 立 样 本
a. Not corrected for ties.
b. Grouping Variable: group
【例6.4】为研究某种抗癌新药对小白鼠移植性肉瘤S180 的抑瘤效果，将20只小白鼠按性别、体重、窝别配成对子。 每对中随机抽取一只服用抗癌新药，另一只作为阴性对照， 服用生理盐水，观察其对小白鼠移植性肉瘤S180的抑瘤效 果，经过一定时间，测得小白鼠瘤重如表4所示。问小白 鼠服用抗癌新药和生理盐水后平均瘤重有无不同？
Std. Error M ea n 184.699
140.079
Pair 1 甲 组 - 乙 组
Paired Samples Test
M ea n 795.000
Paired Differences
如何进行定量数据分析
如何进行定量数据分析数据分析是如今工作中必不可少的一项技能，它可以帮助我们理解和解决各种问题。
而在进行数据分析时，定量数据分析是一种重要的方法。
本文将从准备工作、数据收集、数据清洗、数据分析和结果解读等方面介绍如何进行定量数据分析。
一、准备工作在进行定量数据分析之前，我们需要明确问题的目标和范围，以确保分析的方向和方法正确。
同时，我们还需要确定所需的数据类型和规模，并准备相应的工具和软件。
二、数据收集数据收集是定量数据分析的第一步，它是获取可信、准确的数据的关键。
我们可以通过问卷调查、实地观察、文献查阅等方式收集数据。
在收集数据时，应注意数据的来源和可靠性，避免出现采样偏差和数据缺失等问题。
三、数据清洗数据清洗是定量数据分析的重要环节，它包括数据筛选、数据变换和数据填充等操作。
通过数据清洗，我们可以排除无效数据和异常值，提高数据的质量和可靠性。
同时，还需进行数据变换，将数据转化成适合分析的形式，如数据标准化、数据归一化等。
此外，对于缺失数据，我们可以使用合理的填充方法进行处理。
四、数据分析数据分析是定量数据分析的核心步骤，它包括描述统计和推断统计两个方面。
描述统计是通过对数据的整体情况进行概括和描述，如平均值、标准差、频率分布等。
而推断统计则是通过对样本数据进行分析，从而推断出总体的特征和规律，如假设检验、置信区间等。
在进行数据分析时，可以结合相应的统计工具和软件，如Excel、SPSS等。
五、结果解读在进行定量数据分析后，我们需要对结果进行解读，并给出相应的结论。
在解读结果时，应注意分析的合理性和可靠性。
同时，还需结合问题的背景和目标，提出相应的建议和改进措施。
总结起来，进行定量数据分析需要经过准备工作、数据收集、数据清洗、数据分析和结果解读等多个阶段。
其中，数据清洗和数据分析是关键步骤，对结果的准确性和可靠性起着重要作用。
通过合理的数据分析方法和工具，我们可以更好地理解和解决问题，提高工作效率和决策能力。
定量研究方法的数据收集与分析
定量研究方法的数据收集与分析在定量研究方法中，数据的收集和分析是非常重要的环节。
本文将介绍定量研究方法中常用的数据收集技术，以及常见的数据分析方法。
一、数据收集方法1.问卷调查：问卷调查是收集大量数据的一种有效方式。
研究者可以通过编制问卷，针对样本对象进行调查，并收集他们的回答。
问卷调查可以采用纸质问卷或在线问卷的形式。
在设计问卷时，需要注意问题的编排顺序、选项的设定以及语言表达的准确性，以确保数据的可靠性和有效性。
2.实验研究：实验研究可以通过在控制变量的条件下观察变量之间的关系。
在实验中，研究者可以人为地引入某种变化，观察其他变量的变化情况。
实验研究的数据收集需要明确的实验设计和实验流程，并严格控制变量，以保证结果的可靠性。
3.观察法：观察法是通过观察研究对象的行为或现象，收集数据并进行分析。
观察可以是实地观察，也可以是间接观察。
在观察中，研究者需要确保观察的客观性和准确性，避免主观偏见的干扰。
二、数据分析方法1.描述统计：描述统计是对数据进行整体的概括和描述。
常用的描述统计指标有平均数、中位数、众数、标准差等。
通过描述统计，研究者可以了解数据的分布情况和集中趋势，对数据进行初步的整理和分析。
2.推论统计：推论统计是通过对样本数据进行分析，推断总体数据的特征和关系。
推论统计包括参数估计和假设检验两个方面。
研究者可以通过对样本数据的分析，对总体数据的某种特征进行估计，并对研究假设进行检验。
3.回归分析：回归分析用于研究变量之间的因果关系。
通过回归分析，研究者可以了解一个或多个自变量对因变量的影响程度。
常见的回归分析方法包括线性回归和多元回归等。
4.相关分析：相关分析用于研究变量之间的相关性。
通过相关分析，研究者可以判断两个变量之间的相关程度，并探索其关系的方向和强度。
相关分析常用的方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。
5.因子分析：因子分析用于研究多个变量之间的内在关系。
通过因子分析，研究者可以将多个相关的变量综合为较少的几个因子，从而简化数据分析的复杂性。
科学研究中的统计分析和结果解读
科学研究中的统计分析和结果解读在科学研究中，统计分析是一种重要的工具，它帮助研究人员对实验数据进行定量分析，并通过合适的统计方法来解读研究结果。
本文将讨论科学研究中常用的统计分析方法，并介绍如何正确地解读统计结果。
一、描述统计分析描述统计分析是统计学的基础，它用于对数据进行概括和描述。
描述统计分析包括以下几个方面的内容：1.中心趋势的测量中心趋势的测量是描述数据集中位置的方法。
常用的中心趋势指标有平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据值之和除以观测次数，它能够展示数据集的总体情况。
中位数是将数据按大小顺序排列后，处于最中间的数值，它能够反映数据的典型值。
众数是指数据集中出现频率最高的数值，它能够表示数据集的主要特征。
2.数据分散程度的测量数据分散程度的测量是描述数据散布情况的方法。
常用的数据分散程度指标有标准差、方差和极差。
标准差是数据与平均数之间的离散程度，它越大表示数据集的离散程度越大。
方差是标准差的平方，它用于衡量数据的离散程度。
极差是最大值和最小值的差值，它表示数据集的变化范围。
3.数据分布形态的测量数据分布形态的测量是描述数据分布形状的方法。
常用的数据分布形态指标有偏度和峰度。
偏度用于表示数据分布的偏斜程度，当偏度为正值时，数据右偏；当偏度为负值时，数据左偏。
峰度用于表示数据分布的尖峰程度，当峰度大于3时，数据分布为高峰型分布；当峰度小于3时，数据分布为低峰型分布。
二、推断统计分析推断统计分析是根据样本数据对总体进行推断的方法。
在科学研究中，推断统计分析常常用于检验假设和进行统计推断。
1.假设检验假设检验是通过对样本数据进行推断，判断总体假设是否成立的方法。
假设检验可以分为单样本检验、双样本检验和方差分析等。
在假设检验中，我们通过计算样本统计量和拟合分布来进行判断，从而得出对总体的结论。
2.置信区间估计置信区间估计是通过样本数据估计总体参数的方法。
在科学研究中，我们常常通过置信区间估计总体参数的范围，从而对总体进行合理的推断。
报告中的资料分析方法：定量和定性分析工具
报告中的资料分析方法：定量和定性分析工具引言：在现代社会，数据和信息的分析具有重要的意义和价值。
而在各类报告中，对于所收集到的数据和信息的分析更是至关重要。
报告中的资料分析方法一般可以分为定量和定性两类。
定量分析主要是基于数值的分析方法，而定性分析则是基于主观判断和观察的分析方法。
本文将会从六个方面对报告中的资料分析方法进行详细的论述。
一、定量分析方法定量分析方法是指通过对数值数据进行统计和计算，得出结论和推断的一种方法。
它主要包括统计分析和数值分析两个方面。
1. 统计分析统计分析是一种对数据进行整理、描述和总结的分析方法。
常用的统计分析方法包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析主要用于对数据进行描述和总结，以了解数据的基本情况。
而推断性统计分析则是通过对抽样数据进行统计分析，来推断和估计总体的参数。
2. 数值分析数值分析是一种基于数值计算的分析方法。
它主要通过建立数学模型和使用数值计算方法，对问题进行求解和分析。
常用的数值分析方法包括线性回归分析、因子分析、聚类分析等。
这些方法可以对数据进行建模和预测，从而帮助我们深入理解数据背后的规律和趋势。
二、定性分析方法定性分析方法是指通过对主观观察和主管判断的分析方法。
它主要注重对数据背后的意义和内涵进行解读和理解。
1. 文本分析文本分析是一种对文字材料进行分析的方法。
它主要通过对文字内容进行观察、剖析和解读，从而找出其中的规律和结论。
文本分析常用于对大量的文章、研究报告等进行内容分析，从而帮助我们理解和把握相关问题。
2. 质性访谈质性访谈是一种通过与受访者深入交流和沟通来获取信息和洞察的方法。
它主要注重对受访者的主观意见、经验和观点的获取和分析。
质性访谈通常用于调查研究和市场调研等领域，能够提供深度和全面的数据和信息。
三、定量分析工具定量分析工具主要是通过计算机软件和技术来辅助进行数据分析的工具。
常用的定量分析工具包括Excel、SPSS、MATLAB等。
定量资料分析的名词解释
定量资料分析的名词解释在信息时代的浪潮下，我们所面对的数据量越来越庞大，如何有效地从这些海量数据中提取有用的信息成为了重要的课题。
定量资料分析是一种通过统计学方法和数学模型对大量数据进行收集、整理、分析和解释的过程，以揭示其中的规律、趋势和关联性。
它不仅可以帮助我们更好地了解现实世界，还可以为决策提供科学依据。
数据收集是定量资料分析的第一步，通常通过问卷调查、实验设计、观察等方式获得。
收集到的数据包括数字和分类两种类型。
数字类型的数据通常以实数形式呈现，如身高、体重、销售额等，而分类类型的数据则以类别或代码的形式存在，如性别（男、女）、地区（东部、西部）等。
数据整理是对收集到的数据进行清洗和整合的过程，以便进行后续的分析。
这一步通常包括数据编码、填充缺失值、处理异常值等操作，确保数据的质量和完整性。
同时，还需要进行数据的变量化处理，将定性变量转化为定量变量，便于后续的统计计算。
数据分析是定量资料分析的核心环节，通过统计学方法和数学模型对数据进行探索和推断。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计和回归分析等。
描述统计用于对数据的基本特征进行描述，如计算平均值、标准差、频率分布等；推断统计则利用样本数据对总体进行推断，如假设检验、置信区间估计等。
而回归分析则用于研究变量之间的因果关系，得出数学方程，从而预测和解释变量的变化。
数据解释是将数据分析的结果与实际问题联系起来，进行深入的解读和说明。
它需要将统计指标和数学模型的结果转化为可理解的语言，向非专业人士解释和阐述分析的结果。
通过数据解释，我们可以揭示出数据中隐藏的规律与趋势，帮助人们更好地认识现实世界，并做出合理的决策。
定量资料分析在社会科学、商业管理、市场研究等领域应用广泛。
例如，社会学家可以通过对社会调查数据的分析，了解不同群体在教育、就业、收入等方面的差异与变化；企业可以通过对市场调研数据的分析，了解消费者的购买偏好与需求，从而制定更精准的营销策略。
定量资料案例分析 (统计)
案例1 欲了解某年某市正常成年男性的平均血铅含量，有研究者随机调查了当 。 年该市200名正常成年男性的血铅含量。将所获血铅值整理成频率分布表，据此 认为该地正常成年男性血铅值资料不服从正态分布，应先对数据进行对数变换， 再用式 X 1.96S X 来估计当年正常成年男性平均血铅含量的95%置信区间。 表1 某年某市200名正常成人血铅含量（μg/L）分布 频率（%） 组段 频数 40～ 25 12.5 80～ 32 16.0 120～ 36 18.0 160～ 30 15.0 200～ 25 12.5 240～ 22 11.0 280～ 11 5.5 320～ 8 4.0 360～ 4 2.0 400～ 4 2.0 440～ 1 0.5 480～ 1 0.5 520～560 1 0.5 合计 200 100.0
t=4.78，查表可得，P=0.001,治疗前后血红蛋白 差别有统计学意义，治疗后高于治疗前。
t=(d –0)/(Sd/ √ n) n=9 d =34.5g/l v=8
Sd=21.67g/l
案例四
研究2种单味中药对小鼠细胞免疫功能的影响，并设一个空白对 照组，将30只小鼠随机分为3组，每组10只，雌雄各半，用药15 天后，测定E-玫瑰结形成率（%），结果如下。
案例五
• 某研究所研制了3个降血脂中药复方制剂，现拟对 3个复方与标准降脂药（安妥明）的疗效进行比较， 取品种相同，健康的雄性家兔16只，按其体重大 小分为4个组，各组动物均饲以同样高脂饮食，并 每日分别灌以不同药物，第45天处死动物，观察 冠状动脉硬化斑块面积，见下表。研究者用完全 随机设计资料的方差分析对资料进行了假设检验， F=56.952，P=0.000，故认为3个降血脂中药复方制 剂疗效不全相同。
定量分析方法范文
定量分析方法范文定量分析方法是一种科学的研究方法，旨在通过收集和分析数值数据来得出结论和推断。
这些数据可能是通过实验、观察、调查问卷等方法获得的。
定量分析方法广泛应用于各个领域，包括社会科学、自然科学、工程技术等。
本文将介绍几种常见的定量分析方法，包括描述统计分析、推论统计分析和实验设计。
描述统计分析是定量分析方法中最基本的一种方法。
它主要用于对数据进行总结、描述和展示。
常见的描述统计方法包括中心趋势度量、离散趋势度量和数据分布特征。
中心趋势度量包括平均数、中位数和众数，用于描述数据的集中程度。
离散趋势度量包括标准差、方差和极差，用于描述数据的离散程度。
数据分布特征包括正态分布、偏态和峰度等，用于描述数据的分布规律。
推论统计分析是基于样本数据对总体数据进行推断的方法。
推论统计分析包括参数估计和假设检验。
参数估计是通过样本数据来估计总体参数的方法，常见的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是用一个数值来估计总体参数，例如用样本均值估计总体均值。
区间估计是用一个区间来估计总体参数，例如用置信区间来估计总体均值。
假设检验是通过样本数据来检验关于总体参数的假设，假设检验有单侧检验和双侧检验之分，常见的假设检验方法有t检验、F检验和卡方检验等。
实验设计是为了解决因果关系而设计的定量分析方法。
实验设计包括随机分组设计、阻斯曼设计和因子设计等。
随机分组设计是将被试随机分配到实验组和对照组，通过对比两组数据来判断处理的效果。
阻斯曼设计是在同一个实验对象上进行多次实验，每次实验只改变一个变量，以确定变量对实验结果的影响。
因子设计是将多个因素进行组合，通过对各组合情况进行实验，来确定各因素对实验结果的影响。
除了上述介绍的常见定量分析方法，还有许多其他的定量分析方法，例如回归分析、时间序列分析和因子分析等。
回归分析是用来研究自变量和因变量之间关系的方法，通过建立回归方程来预测因变量的取值。
时间序列分析是用来研究时间上变化的现象的方法，常用于经济学、金融学等领域。
统计分析的定量方法包括
统计分析的定量方法包括统计分析的定量方法是通过收集和处理数值数据来揭示数据之间的关系和趋势。
以下是一些常用的统计分析定量方法：1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的方法。
常用的描述统计量有平均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过这些统计量，我们可以了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度。
2. 推断统计分析：推断统计分析是通过从样本数据中推断总体特征的方法。
常用的推断统计分析包括假设检验和置信区间。
假设检验用于确定样本数据是否能够支持某个假设，而置信区间用于估计总体参数的范围。
3. 相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
这些方法可以判断变量之间的线性相关程度和方向。
4. 回归分析：回归分析是研究自变量与因变量之间的关系模型。
线性回归分析是最常用的回归分析方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。
同时，还有非线性回归分析、多元回归分析等方法。
5. 方差分析：方差分析用于比较两个或多个组之间的均值差异。
方差分析可以分为单因素方差分析和多因素方差分析，通过比较组内变异和组间变异来确定组别之间是否存在显著差异。
6. 时间序列分析：时间序列分析用于研究时间上的数据变化规律。
常用的时间序列分析方法有趋势分析、周期性分析和季节性分析等。
时间序列分析可以帮助我们预测未来的数据趋势和周期性变动。
7. 因子分析：因子分析是一种降维方法，用于分析多个观测指标之间的关系。
通过因子分析，我们可以将多个观测指标归纳为较少的几个因子，以便于后续分析和解释。
总之，统计分析的定量方法提供了一种对数据进行分析和解释的框架和工具。
了解这些方法可以帮助研究者更好地理解数据，并从中得出定量结论。
定量研究方法中的数据分析与结果解读
定量研究方法中的数据分析与结果解读在定量研究方法中，数据分析和结果解读是重要的步骤。
通过合理、准确地进行数据分析和结果解读，研究者能够从数据中获取有价值的信息，并得出科学可信的结论。
本文将介绍定量研究方法中常用的数据分析技术以及结果解读的基本原则。
一、数据分析技术1. 描述性统计分析描述性统计分析是定量研究中常用的一种数据分析方法，通过对收集到的数据进行整理、概括和描述，可以获取数据的基本特征和分布情况。
描述性统计分析的常用指标包括中心趋势（平均值、中位数）和离散程度（标准差、方差）等。
2. 相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
通过相关性分析，可以确定变量之间的线性或非线性相关程度，并了解它们之间的关联关系。
3. 回归分析回归分析用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系，并建立预测模型。
常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归和多元回归等。
通过回归分析，可以了解自变量对因变量的影响程度，并进行预测和解释。
4. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本之间的差异。
常用的方差分析方法包括单因素方差分析和多因素方差分析。
通过方差分析，可以确定因素对样本的影响是否具有统计学意义，并进一步比较各组之间的差异。
二、结果解读的基本原则1. 结果的客观性在结果解读中，应当尽量客观地呈现数据和统计结果，避免主观臆断和个人偏见的介入。
通过客观地描述结果，可以使研究结论更具说服力和可信度。
2. 结果的可靠性结果的可靠性是指在重复实验或样本选择上，能得到一致的结果。
为了增加结果的可靠性，研究者应当充分考虑样本的代表性、实验的可重复性等因素，并采取相关的控制措施。
3. 结果的解释结果解读不仅仅是对数据和统计结果的呈现，还需要进行合理的解释和推断。
在结果解读中，研究者应当结合研究目的、研究假设等因素，对结果进行合理和科学的解释，避免片面和主观的解读。
定量资料的统计推断
定量资料的统计推断一、均数的抽样误差注：N是样本数，S是标准差再介绍一个常考的小问题：自由度ν=n-1（n为样本例数），注意这里不需要管这个自由度干什么用的，只需要大家记住这个公式即可。
对10名25岁以上的山区健康男子测量脉搏次数（次/分），用，检验与全国正常男子治疗进行比较，按a=0.05的检验水准，自由度为A.υ=9B.υ=19C.υ=17D.υ=20E.υ=18『正确答案』A标准误的用途：①衡量抽样误差大小，标准误越小，样本均数与总体均数越接近，即样本均数的可信度越高；②结合标准正态分布与t分布曲线下的面积规律，估计总体均数的置信区间；③用于假设检验。
某医院抽样查得100名健康人血清胆固醇数值（mmol/L），资料呈正态发布。
经计算平均数为4.8000，标准差为0.7920，则标准误为A.0.0792B.0.7920C.0.0079D.0.048E.7.920『正确答案』A反映均数抽样误差大小的指标是A.标准误B.标准差C.变异系数D.均数E.全距思路：即抽样均数≠总体均数『正确答案』A从一个呈正态分布的总体中随机抽样，出现的误差称为A.系统误差B.个体差异C.过失误差D.抽样误差E.测量误差『正确答案』D二、总体均数可信区间及其估计方法三、假设检验的基本步骤①首先提出假设，即假设差异由抽样误差造成；②其次，根据样本信息估计假设成立的概率P；③最后，依据概率下结论，若概率较小，则拒绝假设，若概率较大，则不拒绝假设。
建立假设和确定检验水准：检验假设有两种，一种是无效假设（零假设）即假设差异是由于抽样误差所致，总体参数相同。
检验水准：α＝0.05（区分大小概率事件标准）H0（无效假设）：μ＝μ0 （或μ1＝μ2）——两样本总体均数相同H1（备择假设）双侧μ≠μ0（或μ1≠μ2）——两样本来自不同的总体小结：H0就等于，H1就不等于拒绝H0就接受H1，不拒绝就不接受H1稍作理解已知一般无肝肾疾患的健康人群尿素氮均值为4.882（mmol/L），16名脂肪肝患者的尿素氮（mmol/L）测定值为5.74，5.75，4.26，6.24，5.36，8.68，6.47，5.24，4.13，11.8，5.57，5.61，4.37，4.59，5.18，6.96。
医学统计学02 定量资料的统计描述
120名8岁男孩身高频数表 组段 112～
频数 f 25
频数 2
114～
21
18
7
9 14
116～
15 10 5 3
20
15 10 5 0 7
14 15 9
118～
120～
122～
1
15
21 18 15 10 5 3 1
10
2 1 身高（ cm ）
124～ 126～ 128～ 130～ 132～ 134～136
• 加权法
G log
1
f log X f log X ( ) log ( ) n f
1
31
注意事项
几何均数常用于等比级资料或对数正态分布资料。 观察值中若有0或负值，则不宜直接使用几何均 数。 观察值一般同时不能有正值和负值。若全是负值， 计算时可先将负号去掉，得出结果后再加上负号。
7
9 14 15 21 18 15 10
130～
132～ 134～136
5
3 1
5
• 频数（frequency）
– 观察数据的个数
• 频数分布（frequency distribution）
– 观察数据在其取值范围内的分布情况
• 定量资料的频数分布情况可以用频数表 （frequency distribution table）或直方图表 示。
9
14 15 21 18 15
7.5
11.7 12.5 17.5 15.0 12.5
18
32 47 68 86 101
15.0
26.7 39.2 56.7 71.7 84.2
– 组段的起点叫“下限”，终点叫“上
市场调研中的定量研究方法量化数据分析技巧
市场调研中的定量研究方法量化数据分析技巧市场调研在现代经济活动中扮演着重要角色，它通过收集和分析数据，帮助企业了解市场需求、竞争情况和消费者行为，从而指导企业的决策和战略制定。
在市场调研中，定量研究方法是一种重要的数据分析技巧，它以量化的形式处理数据，提供了具有代表性的统计结果，帮助我们更好地理解市场现象和趋势。
本文将介绍几种常用的定量研究方法和量化数据分析技巧。
一、问卷调查问卷调查是市场调研中最常见的定量研究方法之一。
通过设计问卷并将其发放给目标受访者，我们可以收集大量的定量数据。
在设计问卷时，我们需要确保问题的设计合理、选项的清晰易懂，并且问卷整体的结构合理。
在数据分析阶段，我们可以使用统计软件对问卷数据进行整理、计算和分析，进而得到统计指标和结论。
二、实验研究实验研究是一种通过控制变量来观察因果关系的定量研究方法。
在市场调研中，我们可以设计实验来模拟市场环境，进而探究不同因素对市场的影响。
比如，我们可以设计实验来测量不同价格对产品销量的影响，或者观察不同广告形式对消费者购买欲望的影响。
在实验过程中，我们需要精确地记录实验数据，并运用统计方法进行数据分析，从而验证实验假设和得出结论。
三、数据挖掘数据挖掘是通过利用计算机技术和统计学方法从大量数据中提取信息和模式的过程。
在市场调研中，我们可以通过数据挖掘技术来挖掘和分析大规模的市场数据，揭示不同变量之间的关系和趋势。
比如，我们可以使用关联规则挖掘技术来发现产品销售中的潜在关联，或使用聚类分析技术将消费者划分为不同的群体。
数据挖掘方法能够帮助我们从庞杂的数据中提取有用的信息，并提供决策支持。
四、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法，可以帮助我们预测和解释因变量的变化。
在市场调研中，我们可以使用回归分析来建立变量之间的数学模型，从而研究市场现象和预测市场趋势。
比如，我们可以通过回归分析来探究广告投入与销售额之间的关系，或者分析价格和产品需求之间的关系。
定量资料的分析
定量资料的研究分析借助的是各种统 计分析方法。按统计分析的性质的不同， 定量资料的分析可分为描述统计和推断统 计；按统计分析涉及变量的多少，定量资 料的分析可分为单变量统计分析、双变量 统计分析和多变量统计分析。
一、 描述统计与推断统计
描述统计（descriptive statistics）是用图形、表格和概括性 的数字对数据进行描述的统计方法，即用直观的图形、汇总的表格 和概括性的数字（如平均数）表示数据的分布、形状等特征。
描述统计是所有统计分析的基础，推断统计则是实际工 作中定量资料分析的主要内容。而且，推断统计的地位和作 用也越来越重要，已成为统计分析的核心内容，这是因为在 对现实问题的研究中所获得的数据主要是样本数据。但这并 不等于说描述统计不重要，如果没有描述统计搜集可靠的统 计数据并提供有效的样本信息，再科学的统计推断方法也难 以得出切合实际的结论。从描述统计学到推断统计学反映了 统计学发展的巨大成就，是统计学发展成熟的重要标志。
根据未分组数据或分组数据计算众数时，只需要找 出出现次数最多的变量值即可。
【例11-1】
某次考试中考生的年龄分别为34，25，41，37，37， 29，35，37，30，34，40，求众数。
解：考生年龄的众数即为频数最高的年龄37。
【例11-2】
根据某单位员工职业资格等级分组资料（见表11-2）求众数。
要确定未分组资料的中位数，就要先将总体中各标志值 按数值大小排列，如有n个数值，则确定中位数的位置点公式 为Om=（n+1）/2。如果n是奇数，则居于中间位置的那个标 志值就是中位数；如果n是偶数，中位数则是中间两个位置的 标志值的算术平均数。
【例11-3】
二、 单变量、双变量和多变量统计
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t分布曲线下面积（附表2）
双侧t0.05，9＝2.262 ＝单侧t0.025，9
单侧t0.05，9＝1.833 双侧t0.01，9＝3.250
＝单侧t0.005，9 单侧t0.01，9＝2.821 双侧t0.05，∞＝1.96
＝单侧t0.025，∞ 单侧t0.05，∞ ＝1.64
抽样误差在抽样研究中是不可避免的。但有一定的规律可循， 我们可以用特定的指标来描述抽样误差的大小。
❖样本均数的分布特点：
1.各样本均数未必等于总体均数； 2.样本均数之间也不一定相等； 3.样本均数的分布很有规律，围绕着总体 均数，中间多，两边少，左右基本对称，也服 从正态分布。
标准误的概念
标准误：为了与反映观察值离散程度的 标准差相区别，统计学上把样本均数的标 准差称为均数的标准误，简称为标准误， 统计符号 X，标准误的估计值符号 SX , 其值 越大就说明样本均数的离散程度越大，也 就是样本均数与总体均数间的抽样误差越 大，反之，抽样误差越小。
标准差与标准误的联系：标准差和标准误 都是描述变异程度的指标，标准误的大小与标 准差成正比，即个体差异越大，抽样误差越大。
总体均数的估计
总体均数的估计，即用样本均数估计总体均数，有以下两种方法： （1）点估计：直接用统计量 X 估计总体参数μ。 例：于2000年测得某地27例健康成年男性血红蛋白量的样 本均数为125g/L，试估计其总体均数。 X →μ，即认为2000年 该地所有健康成年男性血红蛋白量的总体均数为125g/L 。
（2）区间估计：即按一定的概率估计总体均数可能的数值范 围，统计学称这一范围为被估计参数的可信区间（CI）,预先给 定的概率水准称为可信度1-α，常取95%CI或99%CI。
可信区间的计算
(1)当总体标准差σ已知或样本含量n足够大（n>50）时：
x
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
s x
(2)当总体标准差σ未知或样本含量n较小（n≤50）时：
数理统计证明
➢从正态分布N(μ，σ2)中随机抽取例数为n的样
本，其样本均数的分布仍服从正态分布；即使
总体不呈正态分布，只要n>100，X 的分布也
近似服从正态分布N(μ， X2 )。
抽样误差的大小取决于总体中个体差异的
大小和抽样样本含量的大小，所以，均数标准
误的计算公式为：
X
n
而在实际工作中只有用样本标准差S估 计总体标准差σ，故标准误的估计值计算 公式为：
用于均数的假设检验（后述）。
思考！
标准差与标准误的区别：
（1）标准差表示各个观察值间的变异程度，即个体差异的大小。 标准误表示同质样本均数间的变异程度，即抽样误差的大小。 （2）标准差越小，样本均数的平均水平代表性越好，反之则越 差。标准误越小，由样本均数估计总体均数的可靠性越大，反 之则可靠性越小。 （3）标准差结合样本均数可确定正态分布资料的医学参考值范 围，标准误结合样本均数可估计总体的可信区间。 （4）标准差可用于计算变异系数，标准误。标准误用于计算可 信区间和进行均数间比较的假设检验。
x
t ,v
s x
复习两个概念： ▲ 正态分布 ▲ 标准正态分布
N (0,1)
u x
14
样本均数的分布
样本均数
X
的分布服从正态分布N
(μ，
2 X
)
，按照标准
正态分布变换方法，也可变换成标准正态分布N(0，1)：
X X
~N（0， 1 ）;
由于总体标准差σ往往未知或样本含量n较小（n≤50）
时，常用样本标准差s作为σ的估计值，则此时称为对变 量采用t变换，t变换后样本均数服从ν=n-1的t分布:
由于存在个体差异，抽样研究必然有抽样 误差，所以统计推断必须考虑抽样误差的大小。
3
抽样误差的概念
均数的抽样误差：
均数的抽样误差是因抽样产生的样本均数与总体均数之间的 差异。由于存在个体差异，样本均数一般不恰好等于总体均数， 例如从同一个总体中随机抽取100次样本含量为n的样本，可以 计算出100个样本均数，这些样本均数与总体均数不一定相等， 样本均数之间彼此也不一定相等，这种由个体变异产生的、由 抽样误差造成的样本均数与样本均数之间以及样本均数与总体 均数之间的差异称为均数的抽样误差。
万州疾控中心 陈春蓉
统计推断：用样本信息来推断相应总体的特征，这一 过程称为统计推断。统计推断包括两方面的内容：参数估 计和假设检验
参数？
（ 、、）
随机抽样
总体
（一锅）
样本
（一勺）
统计推断
参数估计 假设检验
统计量
（X、s、p）
2
参数估计的概念
参数估计是统计推断中的一个重要内容。 在实际工作中，总体参数常是未知的或不可能 对总体进行研究，故需要用样本指标（统计量） 推断总体指标（参数），如用样本均数 X 估计 总体均数 等。
t X
sX
t变换
随机变量X N（，2）
u X
u变换
均数 X
N(, 2 n)
u X n
t X X , v n 1
S n SX
标准正态分布
N（0，12）
标准正态分布
N（0，12） Student t分布 自由度：n-1
17
t分布曲线
0.4 f( t) 0.4 0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0.0 -4 -3 -2 -1 0 1
t
t 分布有如下性质：
自由度为1的t分布 自由度为9的t分布 标准正态分布
①单峰分布，曲线在t＝0 处最高，并以t＝0为中心
左右对称
②与正态分布相比，曲线 最高处较矮，两尾部翘得 高（见绿线）
③ 随自由度增大，曲线逐 渐接近正态分布；分布的 2 3 4 极限为标准正态分布。
t 分布的特征
通过以上学习，t分布是由标准正态分布派 生出来的，其形态变化与自由度v的大小有关， 因此t值的符号是 t ,v 。自由度v=n-1。当v和α确 定时，可查t界值表（附录3p327）,表中数字表 示对应的t界值。
S SX n
例：某市110名12岁健康男孩平均身高为 144.67cm，标准差为6.42cm，求其标准误。
sX
S n
6.42 110
0.612 (cm)
标准误的作用
表示抽样误差的大小，衡量样本均数的 可靠性，标准误越小则用样本均数估计 总体均数越可靠；
结合样本均数和正态分布曲线下的面积 分布规律，可用于估计总体均数的可信 区间（后述）；