计数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
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。
数据分析的六种基本分析方法
数据分析的六种基本分析方法数据分析是指通过收集、整理、解释和提取数据中的有用信息，以揭示数据背后所蕴含的规律和趋势。
在现代社会中，数据分析已经成为决策和预测的重要工具之一。
为了更好地理解和应用数据分析的方法，本文将介绍数据分析的六种基本分析方法。
一、描述性统计分析法描述性统计分析法是最基本的一种数据分析方法。
它主要通过收集数据并对其进行整理、归纳和描述，以揭示数据的分布情况和特征。
常用的描述性统计分析方法包括：计数、频率分布、中心趋势度量、离散程度度量等。
例如，假设我们要分析一个市场调查的数据，描述性统计分析法可以帮助我们计算不同产品的销量、计算不同性别、年龄段的受访者比例等。
通过这些描述性统计分析，我们可以更直观地了解数据的分布情况，从而为下一步的分析提供基础。
二、推论统计分析法推论统计分析法是一种基于概率理论的数据分析方法。
它主要通过从样本中推断出总体的某些特征或者进行预测。
推论统计分析法可以通过对样本数据进行参数估计和假设检验来进行。
举个例子，假设我们想要了解某产品的用户满意度，推论统计分析法可以通过对一个随机抽样的样本进行问卷调查，然后利用样本数据推断出总体的用户满意度，并进行相关的假设检验。
相关性分析法是一种用于研究两个或者多个变量之间关系的数据分析方法。
它可以帮助人们了解变量之间的相互关系，包括线性相关和非线性相关。
常用的相关性分析方法包括：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
举个例子，假设我们想要研究学生的学习成绩与考试成绩之间的关系，相关性分析法可以帮助我们计算两者之间的相关性指标，以判断它们之间的相关性强弱以及相关性的方向。
四、回归分析法回归分析法是一种用于研究自变量与因变量之间关系的数据分析方法。
它可以帮助人们建立预测模型、分析变量之间的因果关系，并进行预测和预测。
例如，假设我们想要预测某城市未来一周的气温，回归分析法可以通过历史气温数据建立气温与时间的关系方程，并利用该方程进行未来气温的预测。
计数数据分析方法的比较与选择
计数数据分析方法的比较与选择随着信息技术的不断发展，计算机等工具的广泛应用，我们获取和记录数据的方式变得非常容易。
在收集到大量计数数据后，如何对这些数据进行分析并得出有意义的结论成为一个重要问题。
本文将对几种常见的计数数据分析方法进行比较与选择，旨在帮助研究人员和数据分析者更好地利用计数数据进行研究和决策。
第一种方法是频数统计分析。
频数统计是一种简单直观的方法，通常用于描述计数数据的分布情况。
通过统计每个取值的出现频率，我们可以了解到不同取值的比例和变化趋势。
比如，我们可以使用频数统计来分析一小时内某个地点的交通流量，从而得出交通高峰时段和低谷时段。
然而，频数统计只能提供基本的数据描述，无法进行更深入的数据分析和推断。
第二种方法是卡方检验。
卡方检验是一种经典的统计方法，用于检验两个或多个分类变量之间的关系。
在计数数据分析中，我们可以使用卡方检验来验证两个变量之间的独立性。
例如，可以通过卡方检验来分析某个产品在不同年龄段消费者中的受欢迎程度是否存在显著差异。
卡方检验的优势在于简单易懂，并且适用于各种类型的计数数据。
然而，卡方检验并不能提供具体的数值结果，只能判断变量之间是否存在显著差异。
第三种方法是回归分析。
回归分析是一种常用的统计方法，用于研究自变量与因变量之间的关系。
在计数数据分析中，我们可以使用回归分析来寻找与计数数据相关的影响因素，并建立预测模型。
比如，可以利用回归分析来探究某个营销活动对销售数量的影响程度。
回归分析的优势在于可以提供具体的数值结果，并且能够考虑多个因素的复杂关系。
然而，回归分析需要对数据进行一定的前提条件检验，并且对数据的解释和结果的验证需要一定的统计知识和技巧。
第四种方法是时间序列分析。
时间序列分析是一种专门用于分析时间相关数据的方法。
在计数数据分析中，我们常常会遇到某一指标随时间变化的情况，例如某产品的月销售量或某个城市的年人口变化。
时间序列分析可以帮助我们提取数据中的趋势、周期和季节性等特征，并进行长期预测。
计数方法有哪些
计数方法有哪些在日常生活和工作中，我们经常需要进行计数。
计数是一种基本的数学运算，它在统计学、经济学、科学研究等领域都有着广泛的应用。
而不同的计数方法可以帮助我们更快、更准确地完成计数工作。
下面，我们就来了解一下常见的计数方法有哪些。
1. 直接计数法。
直接计数法是最简单直接的计数方法，就是直接一个一个数。
比如，我们可以用直接计数法来统计一群人的人数，或者统计一篇文章中某个词语出现的次数。
这种方法的优点是直观、易于理解，但对于大量的数据来说，工作量较大，容易出错。
2. 估算法。
估算法是一种通过估算来进行计数的方法。
它适用于那些无法直接进行精确计数的情况，比如大规模的人群数量、复杂的数据统计等。
通过合理的估算，可以在不太大的误差范围内得到结果。
估算法的优点是节省时间，缺点是结果可能不够准确。
3. 抽样调查法。
抽样调查法是一种通过抽取样本来进行计数的方法。
在实际工作中，往往无法对全部数据进行统计，这时可以通过抽样调查的方式，从总体中选取一部分样本进行统计分析，然后推断出总体的情况。
抽样调查法的优点是能够节省大量的时间和人力，缺点是样本选择不够合理可能导致结果偏差。
4. 计数器和计时器。
计数器和计时器是一种利用机械或电子设备进行计数的方法。
比如，我们可以使用计数器来统计进出人流量，使用计时器来记录某个事件发生的次数。
这种方法的优点是准确、高效，但需要相应的设备支持。
5. 统计学方法。
统计学方法是一种通过数理统计原理进行计数的方法。
它包括了各种统计学的理论和方法，比如频数统计、概率统计、回归分析等。
通过统计学方法，可以对大量的数据进行系统分析和处理，得出科学的结论。
这种方法的优点是科学、准确，但需要一定的统计学知识和技能。
总结。
以上就是常见的计数方法，每种方法都有其适用的场景和特点。
在实际工作中，我们可以根据具体情况选择合适的计数方法，以便更好地完成计数工作。
同时，也可以结合不同的方法，相互印证，以提高结果的准确性和可靠性。
计数资料常用检验方法
.219
1
.640
N of Valid Cases
24
a. Computed only for a 2x2 table
b. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum exp is 2.50.
三组疗法有效率比较
分组 有效数 无效数 合计
在R×C表中，如T<5的格子数超过基本格 子的1/5时，不能直接用R×C表公式。
两组病人某项指标分级构成
组别 I 甲组 72
II III 28 5
IV
合
计
2（1.46） 107
乙组 74
32 6
1（1.54） 113
合计 146 60 11 3
220
表中有两个基本格子的理论数小于5
处理的方法 ①增加观察单位数目 ②合并相邻的两列（或两 行） ③去掉某行或某列
计数资料常用检验方法
BIM
当两组样本较大（n>100）， 而率又不太小时（比如np或n(1p)均大于5，此时率的分布近似正 态分布），可选择u检验（或X2
检验）见公式
1.计数资料两大样本u检验
u=
p1 − p2
PQ( 1 + 1 )
n1 n2
或 u =
p1 − p2 , u = 1.96, P = 0.05
Value Pearson Chi-Square 4.326b Continuity Correctaio 4.067
Asymp. Sig. Exact Sig. Exact Sig.
df
(2-sided) (2-sided) (1-sided)
计数资料常用检验方法
b. 1 cells (25.0%) have expected count less than 5. The minimum expected coun is 2.24.
(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
1
.038
Fisher's Exact Test
.043
.022
Linear-by-Linear Association
4.322
1
.038
McNemar Test
.c
N of Valid Cases
1069
a. Computed only for a 2x2 table
b. 0 cells (.0%) have expected count less than 5. The minimum expected co 180.59.
103 25.1%
高中
76 32.9%
67 37.4%
143 34.9%
大专
38 16.5%
34 19.0%
72 17.6%
本科
42 18.2%
17 9.5%
59 14.4%
研究生 及以上
10 4.3%
10 2.4%
Total 231
100.0% 179
100.0% 410
100.0%
Chi-Square Tests
结果
各个格子的理论数T≥5 卡方检验: 未校正卡方值= 4.3261
概率 P = 0.0375 校正卡方值 = 4.0666
概率 P = 0.0437
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。
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。
数量的表示与统计
数量的表示与统计数量在我们的生活中无处不在，我们常常需要描述、记录和统计各种事物的数量。
在本文中，将介绍数量的表示方式和一些常见的统计方法，以帮助读者更好地理解和应用数量。
一、数量的表示方式1. 数字表示法数字是最常见和直观的表示数量的方式。
我们通常用阿拉伯数字表示数量，如：1、2、3、4、5等。
阿拉伯数字的组合形成了更大的数字，使我们能够表示更大的数量。
2. 单位表示法单位是用来表示具体量度的标准。
例如，长度单位可以是米、千米、英里等；重量单位可以是克、千克、磅等。
使用正确的单位可以使数量的表示更加准确和易于理解。
3. 比例表示法比例表示法常用于描述两个量之间的关系。
比如，“1:3”表示一个量与另一个量的比例为1比3。
比例表示法可以直观地展示数量之间的相对大小，是在图表和统计表中常用的方式。
二、统计方法1. 计数法计数法是一种最简单的统计方法。
通过对每个事物逐一进行计数，得出总数。
例如，统计教室里的学生人数时，可以一个一个进行计数，最后得出总数。
2. 估算法估算法常用于对大量事物进行统计。
当无法逐一计数时，我们可以通过采样一部分事物进行估算。
例如，估算某个城市的人口数量时，可以选择几个区域进行调查，然后根据调查结果进行整体人口的估算。
3. 抽样法抽样法是一种常用的统计方法。
通过随机抽取一部分事物进行观察和分析，然后利用抽样结果来推断总体的特征。
抽样法可以减少统计工作的复杂性，同时又能保证结果的可靠性。
4. 概率统计法概率统计法是一种基于概率理论的统计方法。
通过收集一部分数据，分析其概率分布，从而推断总体的概率分布和参数。
概率统计法广泛应用于各种领域，如经济、医学和社会科学等。
三、数量的应用领域1. 经济学领域数量的表示和统计在经济学领域起着重要作用。
经济学家利用数量数据进行市场分析、经济预测和政策制定等工作。
例如，通货膨胀率、GDP增长率和失业率等指标都是通过数量的表示和统计得出的。
2. 自然科学领域自然科学研究需要准确地描述和记录各种事物的数量。
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。
计数方法有哪些
计数方法有哪些计数是数学中的基本概念之一，而计数方法则是指对事物进行数量统计和计算的方式和技巧。
在日常生活和工作中，我们经常需要用到各种计数方法来解决问题，比如统计人口数量、计算商品库存、统计数据等。
下面我们来介绍一些常见的计数方法。
1. 直接计数法。
直接计数法是最简单直接的一种计数方法，就是直接对事物进行逐个计数。
比如，我们要统计教室里的学生人数，可以一个一个学生进行计数，然后将结果相加得到总人数。
这种方法适用于事物数量较少的情况，但是对于数量较大的情况则显得效率低下。
2. 估算法。
估算法是一种通过估计来得到数量的计数方法。
在实际生活中，我们经常会用到估算法，比如估算一袋米的重量、估算一个房间的面积等。
通过对事物的特征和规律进行观察和分析，我们可以用估算法来快速得到一个大致的数量。
3. 计算法。
计算法是指通过数学运算的方式来得到数量的计数方法。
比如，我们可以通过加法、减法、乘法、除法等运算来得到数量的结果。
在实际工作中，我们经常会用到计算法来计算各种数据，比如销售额、利润率、增长率等。
4. 抽样调查法。
抽样调查法是一种通过对部分事物进行调查来推断整体数量的计数方法。
在统计学中，抽样调查法是一种常用的统计方法，通过对一部分样本进行调查和分析，可以得到对整体数量的估计。
比如，我们可以通过抽样调查法来估算一个城市的人口数量、一个产品的市场需求量等。
5. 计数器法。
计数器法是一种通过使用计数器来进行计数的方法。
在现代科技发达的今天，我们可以利用各种计数器来进行快速、准确的计数，比如人口普查时使用的人口计数器、超市收银台上使用的商品计数器等。
计数器法可以大大提高计数的效率和准确性。
6. 统计学方法。
统计学方法是一种通过对数据进行收集、整理、分析和推断来得到数量的计数方法。
统计学方法在各个领域都有广泛的应用，比如人口统计、经济统计、社会调查等。
通过对大量数据的统计分析，我们可以得到对事物数量的准确估计和预测。
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
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
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
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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
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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
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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
数的统计分析
数的统计分析数字在我们日常生活中扮演着重要的角色。
无论是计算购物清单的总价、统计学生成绩的平均数，还是研究市场调查数据的趋势，数的统计分析都是必不可少的工具。
本文将探讨数的统计分析的重要性、主要方法和应用领域。
一、数的统计分析的重要性数的统计分析可以帮助我们更好地理解和解释数据，并从中发现有价值的信息。
首先，通过数的统计分析，我们可以对数据进行总结和分类。
例如，我们可以对一组学生的身高数据进行统计分析，以便了解他们的平均身高、身高分布等信息。
其次，数的统计分析还可以帮助我们发现数据的规律和趋势。
通过分析过去几个季度的销售数据，我们可以预测未来的销售趋势，从而为决策提供参考。
最后，数的统计分析可以帮助我们检验假设和推断。
例如，通过对医学实验数据的统计分析，科学家可以判断某种药物是否有效。
二、数的统计分析的主要方法在数的统计分析中，常用的方法包括描述统计和推论统计。
描述统计是对数据的概括和总结，其中包括测量数据的集中趋势和离散程度的指标。
例如，平均数、中位数和众数可以反映数据的集中趋势；标准差和方差可以反映数据的离散程度。
推论统计是根据从样本中得到的统计量进行推断，以便对总体进行推断。
例如，通过从一组学生中随机抽取样本并计算他们的平均分数，我们可以推断整个学生群体的平均分数。
三、数的统计分析的应用领域数的统计分析在各个领域都有广泛的应用。
在经济学领域，统计分析被用于研究经济增长率、通货膨胀率等指标，以及市场需求和供给的关系。
在医学和生物学领域，统计分析被用于评估药物的疗效、疾病的发病率等。
在社会科学领域，统计分析被用于调查问卷数据的分析和解释。
此外，统计分析也应用于环境科学、市场营销等领域。
总之，数的统计分析是一种重要的工具，可以帮助我们更好地理解和解释数据。
通过描述统计和推论统计的方法，我们可以得出有关数据集中趋势、离散程度和总体趋势的结论。
这些分析方法在各个领域都有应用，为研究和决策提供了重要的指导。
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2020/3/4 第三军医大学卫生统计学教研室 Department of Health Statistics ,TMMU 12
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。
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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（一）率（rate）
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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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。
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
某病发可能发生某病的平均人口数
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
率(强度相对数或频率)：它是一定时期或一定范围内某现象
的实际发生二数与. 可几能种发生常该用现的象的相总对数之数比，反映某一现
象发生的频率或强度。
率＝可某能现发象生的该实现际象发的 生 比总数 例数基数
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。
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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
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。
性别比＝
男 女
478 136
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。
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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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。
计数资料的统计描述 Statistical Description
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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。
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
构成比某 各 ＝一 构构 成成 部部 分分 数的 量1数 之0％ 0量 和 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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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： 6810% 0 70.1% 97
间日疟： 1210% 0 12.4% 97
三日疟： 1710% 0 17.5% 97
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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。
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
➢ 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。
二项分类和多项分类
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