计数资料的基本统计分析方法
计数资料的基本统计方法
0.6520 0.0909 0.0934 0.0768 0.0534 0.0335 1.0000
0
0 1725819 0.6580
12
4.9 289298 0.1103
91 36.2 250480 0.0955
307 148.3 191204 0.0729
460 319.7
114355 0.0436
292 323.5
51670 0.0197
1162 43.12 2622826 1.0000
0 25 125 344 371 170 1035
0 8.6 49.9 179.9 324.4 329.0 39.46
（1）直接法：
•选择标准组的方法 1）大范围内的人口资料 2）两组年龄段人口合并 3）以其中一组为标准组，对另一组作标准化
小鼠存亡的组合方式 死亡数(x) 生存数(n-x)
排列方式 甲乙丙
每种组合的概率
0
3
1
2
2
1
3
0
生
生
生 0.2× 0.2× 0.2 ＝0.008
死
生
生 0.8 × 0.2 × 0.2
生
死
生 0.2 × 0.8 × 0.2
生
生
死 0.2 × 0.2 × 0.8 } ＝ 0.096
死
死
生 0.8 × 0.8 × 0.2
死
生
死 0.8 × 0.2 × 0.8
生
死
死 0.2 × 0.8 × 0.8 } ＝ 0.384
死
死
死 0.8 × 0.8 × 0.8 ＝ 0.512
P ＝ 1.000
(0.2 +0.8)3=(0.2)3 + 3(0.8)(0.2)2 + 3(0.8)2(0.2) + (0.8)3 三生 二生一死 一生二死 三死
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类：数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
计数资料常用的统计学方法
计数资料常用的统计学方法
对计数资料常用的统计学方法
一、假设检验：
1. Z检验：通过比较一组计数资料与总体分布的拟合程度，来检验样本数据和全体总体数据之间是否存在显著差异。
2. t检验：通过比较两组独立计数资料之间的拟合程度，来检验样本数
据和全体总体数据之间是否存在显著差异。
3. F检验：通过比较多组相同样本的拟合程度，来确定至少有一个处于未知实际总体中的样本均值是和其它样本有显著差别的。
二、数据可视化：
1. 直方图：通过显示计数资料的直方图来表示资料的分位数、最小值、中位数、最大值，以及数据的分布形态。
2. 折线图：利用折线图表示计数资料在比较不同因素因素下的差异情况。
3. 饼图：可以通过饼图展示一组计数资料的比例或结构情况，可以从
整体上窥视计数资料分布情况。
三、贝叶斯统计：
1. 条件概率：又称为贝叶斯定理，通过根据计数资料计算概率，来确
定事件的可能性大小，进而推断概率的变化趋势，以帮助更好地决策。
2. 统计重要性：根据计数资料中的关联性，来发现事件和趋势之间的关系，从而实现计算特定变量的重要性。
3. 模型选择：根据计数资料中各变量的相关性，来判断模型的正确性和可行性，以便判断数据的有效性。
计数资料的统计描述
案例
《600例小儿烧伤休克期治疗分析》
600例烧伤患儿，210例早期有休克症状，其中 3岁以下者110例，占52％，3岁以上者100例， 占48％，年龄越小，休克发生率越高。
相对数
相对比 率 构成比
比（ratio） ）
比又称相对比，是两个有关的指标之比，表示 对比指标间的数量关系，可用倍数或百分数表 示。 比＝甲指标/乙指标（或×100％） / 100 甲、乙两个指标可以是绝对数，也可以是平均 数或率；可以性质相同，也可以性质不同。
各种疟疾的构成情况
1955年 类别 发病人数 恶性疟 间日疟 三日疟 合计 68 12 17 97 % 70 12 18 100 发病人数 21 12 17 50 % 42 24 34 100 1956年
相对数在应用中应注意的事项
计算相对数的分母一般不宜过小。样本量过小时计算 所得的相对数稳定性较差，受偶然性影响易产生较大 的误差。观察例数过小时应用绝对数表示。 正确区分率与构成比。构成比只能说明事物内部各组 成部分的构成或分布，并不能反映某现象发生的频率 或强度，分析资料时不要将构成比当率做解释。
急性脑出血病死率的比较
某省医院 患者 例数 1600 死亡 例数 255 病死率 （％） 15.9 患者 例数 920
某县医院 死亡 例数 101 病死率 （％） 11.0
ห้องสมุดไป่ตู้ 急性脑出血病死率的比较
某省医院 病情 患者 例数 100 500 1000 1600 死亡 例数 5 50 200 255 病死率 （％） 5 10 20 15.9 患者 例数 800 100 20 920 某县医院 死亡 例数 80 15 6 101 病死率 （％） 10 15 30 11.0
16种统计分析方法-统计分析方法有多少种
16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10分类：数据分析评论（0）经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别；B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
计数资料常用检验方法
计数资料行×列（R ×C）表卡方检验 公式：
X2=35.81> , 差异有显著性，P<0.01，可以认为三组疗效不同，中西药结合组较其他两组高，若要进一步作两两比较，可分成三个四格表再进行比较。
中西药结合组
组别
有效
无效
合计
46
12
02
Pearson列联系数(P)
Cramer(修正)列联系数(C)
演讲人姓名
列联表计数资料的相关分析数据格式 (PEMS软件包)
卡方值 = 74.4015
自由度 v = 4
概率 P = 0.0000
Pearson 列联系数 = 0.2597
各个格子的理论数均大于 5
结果
列联表计数资料的相关分析.一致性检验.Kappa值(PEMS软件包)
66
12
78
0.05，差异无统计学意义，可以认为甲、乙两组有效率相同，如用X2值一般公式计算X2=2.85
(3) 、当总例数n>40，但有理论数0<T<1，或总例数n<40，有实际观察数为0的情况，此时应采用确切概率法直接算出概率P
两种药物治疗结果
组别
治愈
未愈
合计
新药
5(1.82)
、当总例数n>40,1<T<5时，由于理论数偏小，往往使得X2值偏大，此时可应用四格表X2值校正公式：
甲 、乙两组有效率比较
表中有一个理论数 4.62（（30×12）/78=4.62）大于1小于5，可采用X2值校正公式计算
分组
有效数
无效数
合计数
甲组
38
10
48
乙组
计数资料 两组比较 统计学方法
计数资料两组比较统计学方法计数资料是指能够用数字进行计算和比较的数据，例如频数、比率、百分比等。
在统计学中，比较两组计数资料是非常常见的。
本文将探讨两组计数资料的比较和应用统计学方法进行分析的方法。
一、比较两组计数资料的方法1.绝对数比较法绝对数比较法是比较两组计数资料中，某一指标的绝对数的大小。
例如，两组人群中的患病人数的大小比较，通过比较得出哪一组人的患病率更高。
这种方法的优点在于简单易行，但无法对数据进行标准化，无法消除其他因素的影响。
2.比率比较法比率比较法是通过两组计数资料中某一指标的比率进行比较。
例如，两组人群中男女比例的大小比较，通过比较男女比例的大小得出哪一组男女比例更接近。
这种方法具有较高的精度和客观性，但是需要进行标准化才能比较数据。
3.标准化比较法标准化比较法是通过将两组计数资料进行标准化处理后进行比较。
例如，将两组人群的男女比例标准化，通过比较标准化后的数据得出哪一组男女比例更接近。
这种方法可以消除因素的影响，具有更高的精度和客观性。
二、应用统计学方法进行分析在比较两组计数资料时，还可以应用统计学方法进行进一步分析。
常用的统计学方法包括：1.卡方检验卡方检验是一种用于比较两个或多个分类变量的方法。
以两组人群为例，可以通过卡方检验来比较这两组人群中男女比例是否有显著差异。
如果差异是显著的，则说明这两组人群男女比例不一致。
2. t检验t检验是一种用于比较两组数值型变量的方法。
例如，可以通过t检验来比较两组人群的年龄分布是否有显著差异。
如果差异是显著的，则说明这两组人群年龄分布不一致。
3.方差分析方差分析是一种用于比较三个或更多组数值型变量的方法。
例如，可以通过方差分析来比较三个不同城市中的日均气温是否有显著差异。
如果差异是显著的，则说明这三个城市的气温日均值不同。
结论在比较两组计数资料时，需要根据不同情况选择不同的比较方法。
在进行分析时，可以应用统计学方法来分析数据，从而得出更准确的结论。
第2讲 计量资料的基本统计分析方法
149 138 156
148
165 148 149
158
160 139 135
163
119 168 148
138
174 160 138
156
137 120 133
134
152 151 150
140
154 121 132
152
140 146 153
132
122 135 140
148
133 145 145 146 123 140
常用指标：算术均数、中位数等。
（一）算术均数(mean)
1. 定义：简称均数，符号为 数记为μ）。定义公式为
x （相应的总体均
x x n
2.均数的应用与特点
算术均数适合于对称分布的资料 ,如分布均匀的 小样本数据或近似正态分布的大样本数据； 算术均数容易受极端值的影响。
（二）中位数（median）
中位数将变量值一分为二，一半比它小，一半比它大。符号为
将一组变量值按大小顺序排列，位次居中的变量值即为中位数。
M、 M d 。
1. 中位数的计算
x( n 1 ) / 2 Md xn / 2 x1 n / 2 2 n为奇数 n为偶数
2. 中位数的应用与特点
中位数将频数等分为二，所以中位数适合各种类型 的资料，尤其适合于大样本偏态分布的资料。 由于中位数总处在居中的位置上，因而它不受特大 或特小值的影响。
3.16228 4.74342 2.91548
丙组 3 乙组 2 甲组 1
0 20 24 28 32 36 40
（三）方差与标准差的应用
方差或标准差属同类变异指标，它们多用来描 述均匀分布或近似正态分布的资料，大、小样本均 可，其中以标准差的应用最广，通常与均数结合使 用。比如在许多医学研究报告中常用
计数资料的数据分析
计数资料的数据分析1、四格表资料（1）简单四格表资料i.非配对的四格表资料例：比较A、B两种疗法治愈率，数据如下:分析目的：A、B疗法有效率是否有差异？数据如用通用符号表示：分析方法：Pearson 卡方检验其中，Oi 表示观察数，Ei表示理论期望数， n 格子数（这里等于4）Yates'连续性校正关联分析：计算A疗法有效率相对于B疗法的优势比Odds Ratio （比值比）= (a/b) / (b/d) = (ad)/(bc) = (20*14)/(16*10) = 1.75易侕统计软件输入界面：易侕统计软件输出结果：ii. 配对的四格表资料例：比较A、B两种疗法治愈率，配对设计，每个病人与另一个年龄、性别、病程等相同的病人配对，一个用 A疗法治疗，另一个病人用B疗法治疗，数据如下分析目的：A、B疗法有效率是否有差异？： H0：A、B疗法有效率相同，即p b=p c数据如用通用符号表示：McNemar 卡方检验Edwards 连续性校正：McNemar精确检验：总共有b+c （8+4=12）不一致的对子数，按H0，理论上b与c出现的概率相同，即b占（b+c）的比例为50%，相当于OR=b/c=1。
实际观察到的OR = b/c = 8/4 =2，计算出现8/4 或更极端的情况（9/3，10/2，11/1，12/0）的概率。
易侕统计软件输入界面：易侕统计软件输出结果：McNemar 配对四格表卡方检验（2）诊断试验四格表资料分析目的：分析试验结果与真实情况（金标准）的吻合程度。
金标准是指当前公认的诊断疾病最可靠的标准方法，可正确区分“有病”或“无病”。
数据如用通用符号表示：分析指标：1. 检测患病率(prevalence)是指被检测的全部对象中，检测出来的患者的比例。
即：检测患病率 = (a+b)/(a+b+c+d)2. 实际患病率(prevalence)是指被检测的全部对象中，真正患者的比例。
新药临床试用及评价的统计分析方法
新药临床试用及评价的统计分析方法目的：讨论新药临床试用及评价的统计分析方法。
方法：查阅文献资料并结合个人经验进行归纳总结。
结论：药效试验报告及新药申报材料不同于一般科研论文，应尽可能详细地提供较精密的信息。
标签：新药临床试用评价统计分析方法1.计数资料的统计分析方法计数资料又称属性资料，基本数据有各组例数（n），阳性反应例数（r），阳性反应率（P）等。
常用于计数资料统计分析的方法很多。
1.1两级阳性率的统计方法可选用X2检验、U检验、L检验或C值法（对数拟然比法）等。
但由于药效统计中样本数一般不大，故以Rates校正的X2（2×2）法为好。
1.2两组小样本阳性率的统计分析当两组总例数（N）小于20，或数据中有。
或1时，上述X2（2×2）法计算误差较大，宜改用确切概率法或确切概率的环套公式为好。
1.3两组有配对关系的阳性率的统计分析当每一受试对象同时接受两种处理（如两个疗程、左右两侧用药）时，宜选用配对X2法。
1.4无等级关系多率资料的统计分析药效统计中此类资料较少见。
综合分析可应用X2（R×C）法或C值法。
分析两组间阳性率仍可用X2（2×2）法。
1.5有等级关系的多率资料的统计分析对有等级关系的统计资料不宜用X2（R×C）法或C值法。
而应采用Ridit 法或等级序值法。
这两种方法计算结果完全一致，均可对总疗效结果进行分析，比分别检验各组结果为好。
其中等级序值法原理易懂，计算简便、准确，特别便于多个实验组于对照组的对比分析，在药效统计分析中值得推广。
1.6多批计数资料的合并分析对多批或多个中心汇集的计数资料，只要实验条件一致，阳性率相近，趋势相同，可以将数据合并进行X2（2×2）检验；但如条件不完全相同，阳性率相差也较大，则不宜将数据直接相加，而应采用合并X2法。
2.计量资料的统计分析方法计量资料又称测量资料。
基本數据有各组均数叉、标准差（S）及例数（咒）。
计数资料的统计分析
例 已知甲县食管癌死亡总数为452人，乙县为353人，以及标准 死亡率pi、总死亡率p，两县人口资料如下，求两县标准化死亡 率（1/10万）。
标准化死亡率： 甲县 p’=79.8×452/418=86.2（1/10万） 乙县 p’=79.8×353/387=72.6（1/10万）
但绝对数不宜直接作出比较，如:
某人在某农牧区调查了40岁以上的1468人进行
老年性查人 数
560
白内障 例数
68
患病率 （%）
12.14
患病人数构成比 （%）
15.18
50-
441
129
29.25
28.79
60-
296
135
45.61
30.13
70-
149
97
65.10
如从某地抽查了300名成年人，其中: 男性100人,某病患病率为20%, 女性200人，患病率为14%, 则此地男女合计的患病率为: (20+28)/300=16%
4．资料的对比应注意可比性 5．对率的比较应作假设检验
四．率的标准化
1.标准化法的意义 消除混杂因素的影响.
例 甲、乙两县各年龄组人口数及食管癌死亡率 （1/10万）如下：
注1:可以用标准人口构成比计算标准化死亡率, 求出分配食管癌死亡率（Ni/N）pi 再求和比较 。 注2:标准人口的选取应选择有代表性的、稳定 的、数量较大的人群。如国际的、全国的、全 省的数据。也可选择要比较的人群之一或其合 计作为标准。不同的标准所计算出的标准化率 亦不同。 注3：两标化率的比较应作假设检验
三．应用相对数注意事项
计数资料统计方法
计数资料统计方法
计数资料统计方法是指在数据收集过程中，对每个数据进行计数的一种统计方法。
计数资料一般是指属于某个类别的数据，如学生的性别、年级、班级等。
计数资料统计方法主要包括频数分布、百分比分布和列联表分析。
1. 频数分布：
- 将计数资料按照不同的类别进行分类，并统计每个类别的频数（出现的次数）。
然后将频数制成表格，称为频数分布表。
可以使用频数分布表直观地展示不同类别的计数资料的分布情况。
2. 百分比分布：
- 在频数分布的基础上，可以计算每个类别的频数占总样本数的百分比，用以描述每个类别在总体中的相对比例。
百分比分布可以更好地比较不同类别的计数资料之间的差异。
3. 列联表分析：
- 当有多个计数资料之间存在关联关系时，可以使用列联表分析来描述和分析这种关系。
列联表分析是通过将不同的计数资料构建成一个二维表格，并计算每个类别的频数和百分比，以便研究不同类别之间的关联性。
计数资料统计方法可以帮助研究者更好地理解和描述计数资料的分布情况和关
联关系，从而为进一步的数据分析提供基础。
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类：数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
计数资料的统计分析
(2) 用单样本K-S拟合优度检验（1-Sample K-S Test) 例题：例7-12，例02-01 建立数据文件：例7-12.sav：1列279行。例02-01.sav 过程：
Analyze Nonparametric test 1-Sample K-S …
Row(s): smoke Column(s): case_ctr Layer: gender
Statistics…
Chi-square Risk Cells… Row
5. 样本率与总体率比较 数据文件：“例06-04.sav”。例题6-4
数据格式：2列2行。1个分组变量“受孕” ，1个 频数变量“freq” 。
Analyze
Descriptive Statistics Crosstabs…
Row(s)：免疫荧光 Collumn(s)：乳胶凝集
Statistics… McNemar
3．多个样本率比较的2检验 例题：例7-6 数据文件：“例07-06.sav”
数据格式：3列6行。2个分类变量，“疗法”和 “疗效”，1个频数变量“freq”
3．多个样本率比较的2检验: Chi-Square （Descriptive Statistics Crosstabs)
4.分层资料的2检验 （Descriptive Statistics Crosstabs)
5. 样本率与总体率比较 (Nonparametric Tests Binomial)
Test Variable List: x
Test Distribution Normal
Poisson Options…
Desceipitve
计数资料和计量资料的统计方法
计数资料和计量资料的统计方法一、引言统计学是应用数学的一门学科，它研究那些规律性现象和在自然和社会科学过程中数字数据的收集、分析、解释和推断的方法。
统计学是一门非常重要的学科，在现代科技、工程和商业领域中具有广泛的应用。
在统计学中，数据可以分为计数资料和计量资料两类。
计数资料是指数据只能计算某个特定事件发生的次数或频率，这种数据通常表现为分类变量的形式。
而计量资料是指这样的数据，可以通过数值结构来描述它们的数量或大小，这种数据通常表现为连续或离散变量的形式。
本文旨在介绍计数资料和计量资料的统计方法，以帮助读者更好地理解这两种类型的数据并能够正确应用其相关的统计方法。
二、计数资料计数资料又称分类资料。
计数资料的数据量统计通常以频数或百分比来进行。
频数是指某个特定事件在数据集中出现的次数，而百分比是指这些事件在数据集中的出现频率。
这些计数资料通常可以用柱状图或饼图来进行可视化呈现。
在计数资料的统计分析中，最常见的是用卡方检验来判断两个或多个分类变量是否存在显著关联。
通过比较两种不同的口罩在不同寿命期间的感染率，我们可以使用卡方检验来检验它们之间是否存在显著差异。
除了卡方检验外，在计数资料的统计分析中还有一些常用的量。
我们可以使用似然比比率来比较两个或多个不同的模型，以及使用警戒区分析来评估两个或多个分类变量之间的关系。
三、计量资料计量资料又称数值资料或连续资料。
计量资料的数据通常用平均值、标准差和相关系数等指标来进行描述。
这些指标可以帮助我们更好地了解数据的中心趋势和数据之间的变异情况。
计量资料通常可以用直方图或箱线图等图表来进行可视化呈现。
在计量资料的统计分析中，最常用的是使用t检验或ANOVA分析来比较组间或样本间的差异。
在医学试验中，我们可以使用t检验来比较用药组和对照组之间的差异。
线性回归和相关性分析也是常用的计量资料分析方法，可以用来探究变量之间的关系和相关性。
四、结论五、计数资料的实例计数资料的实例非常丰富。
名词解释计数资料
计数资料名词解释一、概念计数资料是指对一定范围内的事物或现象进行计数或统计而得到的数据，通常表现为一组数字，如人数、件数、次数等。
计数资料是统计学中最基本的数据类型之一，可以反映出事物或现象的数量特征，是进行统计分析和决策的重要依据。
二、分类计数资料可以按照不同的分类标准进行分类，其中最常见的分类方式是根据计数资料的计量单位进行分类，可以分为离散型计数资料和连续型计数资料。
1. 离散型计数资料离散型计数资料是指计量单位为整数的计数资料，如人数、件数等。
离散型计数资料通常具有局限性，只能取有限个数值，而且不同的取值之间是相互独立的。
2. 连续型计数资料连续型计数资料是指计量单位为实数的计数资料，如时间、长度等。
连续型计数资料通常没有局限性，可以取无限个数值，不同的取值之间是相互关联的。
三、收集方法计数资料的收集方法主要包括以下几种:1. 调查法调查法是指通过问卷、访谈等方式向被调查者了解特定信息，从而收集计数资料的方法。
调查法适用于收集人们的看法、行为、习惯等方面的数据。
2. 观察法观察法是指通过直接观察被研究对象的行为、状态等，从而收集计数资料的方法。
观察法适用于收集事物的发生频率、现象的持续时间等方面的数据。
3. 实验法实验法是指通过人为干预被研究对象，从而收集计数资料的方法。
实验法适用于收集事物的因果关系等方面的数据。
四、分析方法计数资料的分析方法主要包括以下几种:1. 描述性统计分析描述性统计分析是指对计数资料进行汇总和描述，包括计算平均数、中位数、众数等统计量，用于描述数据的基本特征。
计数资料的统计分析
操作方式与上述相同 (1)加权频数 (2)交叉表
公共卫生学院
2.1 多个样本率的卡方检验
➢检验步骤 ②选择检验方法，计算统计量
公共卫生学院
2.1 多个样本率的卡方检验
③根据检验统计量的结果做出统计推断 三个地区60岁以上老年人高血压患病率分别 为25.2%，23.3%，21.2%，Pearson卡方 =6.293，P=0.043，按0.05的检验水准拒绝H0， 认为三个地区的60岁以上老年人高血压患病 率间的差异有统计学意义。
公共卫生学院
1.2 连续校正卡方检验
③根据检验统计量的结果做出统计推断
即冠心病初发后进行体育锻炼的人复发冠心 病的危险是不锻炼的0.169倍。
公共卫生学院
内容
2. R×C列无序列联表卡方检验
• 1.1 多个样本率的卡方检验 • 1.2 多个样本构成的卡方检验
公共卫生学院
应用条件
R×C列无序列联表卡方检验检
据题意，本题需分析两组的构成比例之间有无差异
①建立假设检验，确定检验水准
H0:三组的总体构成相同 H1:三组的总体构成不同或不全相同
α=0.05
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2.2 多个样本构成的卡方检验
➢检验步骤 ②选择检验方法，计算统计量
公共卫生学院
2.2 多个样本构成的卡方检验
➢检验步骤 ②选择检验方法，计算统计量
公共卫生学院
内容
1. 四格表的卡方检验
• 1.1 一般四格表卡方检验 • 1.2 连续校正卡方检验
公共卫生学院
1.1 一般四格表卡方检验
➢卡方检验的零假设，假定比较样本来自 总体率(π)相等的总体，即H0：π1=π2.卡方 检验的统计量也称为Pearson’s卡方检验
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（三）比（Ratio）
比（比值）：两个相关指标之比，说明两个指标的 对比关系。
比＝甲 乙现 现象 象的 的数 数量 量（或 100％）
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例2-3 某地1991年至1995年肺癌患者中男性478 例，女性136例，试求当地肺癌患者的性别比值。
性别比＝
男 女
478 0/1/16
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列联表（contingency table）是将每个观察个体按
两个或两个以上的属性（分类变量）交叉分类时形成的
频数表。
表 6-1 按照两个变量 X 和 Y 分类的 R×C 表
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Y1
Y2
X1
n11
n12
X2
n 21
n 22
…
…
…
XR
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一. 相对数指标的意义
绝对数指标(absolute number):是统计分组汇总后小计或 总计的绝对数，用以反映事物在一定条件下的规模和水平。
表 某季度甲、乙两部队的感冒发生情况
部别 甲部队 乙部队
合计
总人数
1834 1313 3147
发病人数
58 42 100
发病率（%） 3.16 3.20 3.18
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例2-2 某年某地区共发生各种疟疾97例，其中恶性疟 68例，间日疟12例，三日疟17例，则三种疟疾的构成 情况如下：
恶性疟： 68 100% 70.1% 97
间日疟： 12 100% 12.4% 97
三日疟： 17 100% 17.5% 97
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相对数指标(relative number):有联系的两个指标之比。意 义：便于表达事物出现的普遍程度；便于相互比较和保密。
药名
甲药 乙药 丙药 合计
表 某药物治疗效果
治疗人数 治愈人数
150
120
200
150
300
180
650
450
治愈率（%） 80.00 75.00 60.00 69.23
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四格表实际频数与理论频数显示
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二. 几种常用的相对数
（一）率（rate）
率(强度相对数或频率)：它是一定时期或一定范围内某现象 的实际发生数与可能发生该现象的总数之比，反映某一现 象发生的频率或强度。
率＝ 某现象的实际发生数 可能发生该现象的总数
比例基数
率常以百分率（％）、千分率（‰）、万分率（1/万）、 十万分率（1/10万）等比例基数表示。
合计
78
33 111 70.27
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运用四格表的条件
1、当N>40 且T>5 ，运用专用公式，即Pearson ChiSquare； 2、有一理论频数为1<T<5且N>40时需用校正公式计算 χ2值，即Continuity Correlation； 3、当T<1或N<40时，需用确切概率计算法，即 Fisher’s Exact Test。
二项分类和多项分类
某药物治疗效果
药名
甲药 乙药 丙药 合计
治疗人数
150 200 300 650
治愈人数
120 150 180 450
治愈率（%） 80.00 75.00 60.00 69.23
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计数资料的统计描述 Statistical Description
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表2-3
职业
工人
人数 1792 发病率(%) 42.5
各种职业砂眼患者就诊情况
农民 学生 干部 其他
754 920 320
432
17.9 21.8 7.6
10.2
合计 4218 100.0
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计数资料的统计推断 Statistical Inference
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2 检验
n R1
nR2
18
…
YC
…
n1 C
…
n2C
…
…
…
n RC
• 是一种用途较广的假设检验方法，它是利用χ2分 布（Chi-square distribution）的原理进行统 计检验；
• 用于计数资料； • 用于两个或两个以上样本率（或构成比）之间的
比较，两因素间的相关分析等；
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四格表资料的χ2检验
3.5
即男性患者为女性患者的3.5倍，或男:女＝3.5:1
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三. 应用相对数的注意事项
计算观察单位数不等的几个率的平均率时不能将几个 率直接相加求平均率。
分母应当够大：如果分母太小，宜用绝对数表示，如 “４例全部治愈”，“3例中死亡１例”等。
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正确选择分母：计算率（强度相对数）时，分母中的 每一观察单位应当都有可能成为分子。
第四讲 计数资料的基本统计分析方法
Qualitative data Statistical Analysis
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计数资料（或定性资料，无序分 类资料）
enumeration data， qualitative data， unordered category data
定义：将观察单位按某种属性或类别分组计数， 分组汇总得到各组观察单位数称为计数资料。 特点：计数排列是无序分组，同组各观察单位之 间没有量的差别，但各组间有质的不同，各组互不 相容。
某病感染率＝ 感染某病病原体的人数 ×比例基数 受检人口数
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（二）构成比 (percentage)
构成比（结构相对数、百分比）：某现象内部各个构 成部分所占的比重或分布。
构成比＝
某一构成部分的数量 各构成部分数量之和
100％
构成比常以100为基数，各构成部分构成比之和必须 为100% 。
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一、两样本率比较
实例1：某医师用两种方法治疗慢性乙型肝炎的疗 效见表，问两组疗效间有无显著差别？（能否 直接从数字下结论？风险？）
表1 两种方法治疗慢性乙型肝炎的疗效比较
方 法 有效数 无效数 合计 有效率(%)
肝炎灵注射液 51 常 规 疗 法 27
9
60 85.00
24
51 52.94
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检查时发现的某病现患病例数
某病患病率＝
×比例基数
该时期受检人数
某病发病率＝ 该时期新发生的某病病例数
×比例基数
一定时期内可能发生某病的平均人口数
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例如：甲型H1N1
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某病治愈率＝ 治愈某病病人数 ×比例基数 该病受治病人数
某病病死率＝ 观察期间某病死亡人数 ×比例基数 同期某病病人数