定量资料的统计分析(实习-研)
研究生数据分析方法：定量研究与统计分析
研究生数据分析方法：定量研究与统计分析概述研究生阶段是一个重要的学术培养阶段，对于研究者而言，掌握合适的数据分析方法以及统计分析技能是至关重要的。
本文将着重介绍研究生在定量研究中所需的数据分析方法和统计分析技巧。
数据分析方法1. 数据收集与整理合适的数据收集和整理方式是进行有效数据分析的基础。
这包括确定研究目标和问题、选择恰当的样本群体、设计问卷或实验方案等。
2. 描述性统计分析描述性统计是对收集到的数据进行总结和描述，并通过各种图表和指标来展现数据特征。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、方差等。
3. 探索性数据分析（EDA）EDA是一种探索性地检查数据特征，发现模式并提出初步假设的方法。
通过可视化图表、散点图等方式，进行多个变量之间关系的初步判断，并帮助在后续推断性统计中选择合适的模型。
4. 推断性统计分析推断性统计是基于收集到的样本数据，对总体进行推断和验证的一种方法。
它包括假设检验、置信区间估计、相关分析等技术，帮助研究者对研究问题进行验证并得出结论。
5. 回归分析回归分析是一种用于建立变量之间关系的统计方法，用于预测或解释因变量与自变量之间的关系。
线性回归、多元回归、逻辑回归等都是常见的回归分析方法。
统计分析技巧1. 数据可视化数据可视化是展示和传达数据信息的重要方式。
利用直方图、饼图、散点图等可视化手段，可以更直观地呈现数据特征和趋势，并有助于发现规律和异常情况。
2. 统计软件应用掌握合适的统计软件工具（如R、Python等）能够提高数据处理和分析效率。
这些工具包含丰富的函数库和算法模型，能够支持从简单到复杂的数据处理过程。
3. 实验设计与样本容量确定科学合理的实验设计以及合理确定样本容量对于确保研究的可靠性和统计分析结果的准确性至关重要。
4. 非参数统计方法除了传统的参数统计方法，研究生还需了解非参数统计方法。
这些方法不依赖数据的具体分布形式，用于处理离散型数据、有序分类数据和顺序数据等情况。
实习中的数据处理与统计分析
实习中的数据处理与统计分析一、引言在本次实习中，我主要负责数据处理与统计分析工作。
通过对各类数据的收集、整理和分析，我深入了解了数据处理与统计分析的重要性，并积累了一定的实践经验。
本文将对我在实习中的工作进行总结。
二、数据收集与整理在数据处理与统计分析的过程中，数据的质量和准确性是保证研究结论有效性的关键。
我首先学习并掌握了常见的数据收集方法，包括问卷调查、实地观察以及公开数据的获取。
通过学习调查设计和问卷编写的技巧，我能够根据研究需求制定合适的问卷，并通过实地调查获得样本数据。
同时，我还学习了数据清洗的方法，通过剔除异常值、去除重复数据等手段，提高了数据的可信度和可用性。
三、数据预处理与分析在数据处理与统计分析的过程中，数据预处理是至关重要的一步。
通过对数据进行清洗、标准化和归一化等处理，可以排除背景噪声和数据偏差，确保后续分析的准确性。
在实习期间，我学习并应用了常见的数据预处理方法，例如缺失值处理、异常值处理、数据平滑和数据变换等。
这些方法使得我能够更加准确地分析数据，发现数据中潜在的规律和趋势。
四、统计分析方法的应用在数据预处理完成后，我运用了统计分析方法对数据进行了进一步的探索和挖掘。
根据研究目标和数据类型的不同，我灵活运用了常见的统计分析方法，包括描述性统计分析、频率分析、相关分析、回归分析以及聚类分析等。
通过这些统计方法，我能够对数据的特征进行全面的分析，揭示数据之间的内在联系和规律，帮助研究者做出合理的决策。
五、数据可视化与报告撰写为了更好地向管理层和决策者传达分析结果，我学习并掌握了数据可视化的技巧。
通过使用数据可视化工具和技术，如数据图表、统计图表和地理信息系统等，我将复杂的数据转化为直观、易懂的可视化报告。
这不仅使分析结果更具影响力，也提高了决策者的理解度和参与度。
除此之外，我还学习了撰写技术报告的规范和要点，通过报告的撰写，我能够将分析结果清晰、准确地传达给相关人员。
六、实践心得与展望通过这次实习，我不仅掌握了数据处理与统计分析的基本方法和技巧，还提升了自己的沟通和团队合作能力。
定量资料的统计描述解析
第一节 频数分布表与频数分布图
统计描述是统计分析的最基本内容,也 是统计分析的重要一部分.在统计学中经常 用统计指标和统计图表来揭示和反映原始 资料的数量特征和信息.
频数分布表
➢ 用于反映各变量(观察单位的某种特征)值及其 相应频数之间关系的一类表格,我们称之为频 数表.这里频数指对一种变量在多个观察单位 中进行多次观察,其中某一变量值重复出现的 次数.
数表法两种。
(1)直接法 当观察例数 n 不大时，此法常用。
先将观察值按大小顺序排列，选用下列公式
求 M。
当 n 为奇数时
为偶数时
M=
X
n 2
X
n 1 2
2
例 某病患者 8 人的潜伏期（天）分别为 2，3，3，4，7，8， 10，18，求它们的中位数。
本例 n=8 为偶数，将 8 人潜伏期从小到大排列，用公式算 得
➢ 不同的资料类型编制频数表难易程度不同,其 中计数资料和等级资料比较简单,而计量资料 相对较繁杂些.
计量资料频数表的编制
一般情况下,样本含量小于30的统计资料 无须编制频数表,但对于大样本含量的资料, 编制频数表有利于进一步的统计分析、且频 数表本身也具有统计描述的作用.
编制频数表的步骤
一般 8－ 15 之间
3、方差(variance) 离均差平方和的算术平均数，即为方差。总体方差用
符号σ2(σ读seigama)表示，样本方差用S2表示。计算公 式分别为：
N
xi 2
2 i1
N
n
xi
X
2
S 2 i1
n 1
4、标准差(standard deviation) 方差的平方根即为标准差。总体标准差用σ表示，
STATA软件应用(三)定量资料的统计分析解析
/* 不打印方差分析表
/* 将缺省值作为单独的一组
/* 打印各组的基本统计量表 简写：t
/* Scheffe法 简写：sch
/* Bonferroni法 简写：bon
/* Sidak法
简写：si
单因素方差分析
三组小鼠的FDP酶活力
对照组 水层RNA组
2.79
3.83
2.69
3.15
3.11
4.70
仅有原始数据时
ttest 变量名= #val
注： #val /*总体均数 命令可以加一些if和in条件限制
样本均数与总体均数比较的t检验
例4.4 命令：ttesti 25 5.1 0.88 4.6
样本均数与总体均数比较的t检验
例：某医生随机抽查10名某病患者的血红蛋白，如下：
病例号
1 23 4
医学统计学实习课
STATA软件的应用(3) ——定量资料的统计分析
定量资料的统计分析
➢ 样本均数与总体均数比较的t 检验 ➢ 配对设计t 检验 ➢ 成组设计t 检验 ➢ 单因素方差分析 ➢ 两因素方差分析 ➢ 方差齐性检验 ➢ 正态性检验
样本均数与总体均数比较的t检验
仅有数据之统计量时
ttesti #obs #mean #sd #val
data:oneway.dta
. oneway x g,t sch
|
Summary of x
g|
Mean Std. Dev. Freq.
------------+------------------------------------
1 | 2.7025 .50013569
8
2 | 3.66125 .98508069
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
定量资料统计分析引言1
3、定量资料统计分析方 、 法的合理选择
其一、 其一、要领 （1）正确判定实验设计类型 （2）检验资料是否具备参数 检验的前提条件
3、定量资料统计分析方 、 法的合理选择
其二、 其二、原则 满足参数检验前提条件， （1）满足参数检验前提条件， 用参数检验法； 用参数检验法； 不满足参数检验前提条件， （2）不满足参数检验前提条件， 用非参数法或寻找合适的变量 变换方法。 变换方法。
3、定量资料统计分析方 、 法的合理选择
其三、 其三、参数检验法种类 （1）一元统计分析 test、 test、 U-test、t-test、F-test Variance， ( Analysis of Variance，ANOVA) test(大样本成组设计定量资料 大样本成组设计定量资料) U-test(大样本成组设计定量资料)； test(单组 配对、成组) 单组、 t-test(单组、配对、成组)； test(单 标准的多因素设计) F-test(单k、标准的多因素设计)。
4、前提条件的检验 、
（2）方差齐性的检验 test(两个方差的比较 两个方差的比较) F-test(两个方差的比较)； LeveneLevene-test; BartlettBartlett-test; Brown-ForsytheBrown-Forsythe-test; BrienO’Brien-test。 Brien test。 实现： 实现：Proc GLM; Class A; Model x=A; Means A / Hovtest=Levene; Run;
（2）实验设计类型辨析
Discrimination of the Type of designs
1、在某地正常成年人中随机测定10人 在某地正常成年人中随机测定10人 10 的身高所得的资料， 的身高所得的资料，叫什么实验设计 资料？ 资料？ 18岁 <40岁 2、在某地正常成年人 “18岁-<40岁、 40岁 <60岁 60岁以上 岁以上” 40岁-<60岁、 60岁以上”三组中各随 机测定10人的身高所得的资料， 10人的身高所得的资料 机测定10人的身高所得的资料，叫什 么实验设计资料？ 么实验合理选择
定量资料的统计分析
1=男 2=女 按实际年龄填写 大于99岁的填99
第十一讲：定量资料的统计分析
1.3 数据录入
数据录入的方式：一种是直接从问卷上将编 好码的数据输入计算机；另一种是先将问卷 上编好码的数据转录到专门的登录表上，然 后再从登录表上将数据输入计算机。 数据登录表（见教材276页） 数据录入的软件有很多，且大多可以相互转 换。如POXFRO，EXCEL，SPSS。 我们介绍直接用SPSS录入。
第十一讲：定量资料的统计分析
定量资料的分析
1、资料的整理与录入 2、单变量统计分析 3、双变量统计分析 4、多变量统计分析
第十一讲：定量资料的统计分析
1、资料的整理与录入
1.1 资料的审核 1.2 资料的编码 1.3 数据录入 1.4 数据清理
第十一讲：定量资料的统计分析
栏码的分配 指定每个问题的编码值在整个数据文件中所 处的位置。（预编码和事后编码） 栏码的指定方法是从问卷的第一个项目或问 题开始，先根据每一个项目或问题答案数码 的位数，来确定该项目或问题所占有的宽度， 再根据前后顺序来确定其在整个数据排列中 所处的位置，这样从头依次往后排列。
第十一讲：定量资料的统计分析
第十一讲：定量资料的统计分析
建立新变量
Compute命令 Recode命令
第十一讲：定量资料的统计分析
数据文件的整理
排序（sort;rank） 置换（transpose） 拆分（spit）与合并（merge） 分类与汇总（aggregate） 加权（weight case） 选择分析变量（select case）
第十一讲：定量资料的统计分析
1.3 数据录入
定量数据分析实习报告
一、实习背景随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业决策的重要依据。
为了更好地了解数据分析在实际工作中的应用，我于2023年8月至10月在益普索公司进行了为期两个月的定量数据分析实习。
在此期间，我参与了多个数据分析项目，积累了丰富的实践经验。
二、实习内容1. 商业活动数据处理在实习期间，我主要负责商业活动数据的处理。
首先，我根据活动需求设计数据模型，确保数据的准确性和完整性。
其次，我对原始数据进行清洗、整理和转换，为后续分析提供可靠的数据基础。
2. 业务报告撰写根据数据表现，我撰写了多份业务报告。
报告内容包括活动效果评估、用户行为分析、市场趋势预测等。
在撰写报告过程中，我运用了多种数据分析方法和工具，如Excel、Python等，使报告更具说服力。
3. 数据深度挖掘在数据分析过程中，我注重挖掘数据背后的价值。
通过对数据的深度挖掘，我发现了业务发展中的潜在问题和机遇，为决策者提供了有益的建议。
4. 数据有效性甄别在数据接收后，我运行程序得到分析数据报告初稿，并对数据有效性进行甄别。
为确保数据的准确性，我对异常值、缺失值等进行处理，保证分析结果的可靠性。
5. 内部客户沟通与协作在数据分析过程中，我与项目运营管理部、研究部等内部客户进行沟通，了解他们的需求，并根据需求进行数据分析。
此外，我还将数据分析结果导出，方便内部客户查阅。
三、实习收获1. 数据分析技能提升通过实习，我熟练掌握了数据分析的方法和工具，如Excel、Python、R等。
同时，我学会了如何运用统计学原理进行数据分析，提高了自己的数据分析能力。
2. 业务理解能力增强在实习过程中，我了解了不同行业、不同业务的数据分析方法，提高了自己的业务理解能力。
这使我能够更好地将数据分析应用于实际工作中。
3. 团队协作能力提升实习期间，我与团队成员密切合作，共同完成多个数据分析项目。
这使我学会了如何与同事沟通、协作，提高了自己的团队协作能力。
4. 职业素养培养在实习过程中，我严格遵守公司规章制度，认真完成工作任务，培养了良好的职业素养。
定量数据分析实习报告总结
定量数据分析实习报告总结在过去的三个月里，我有幸参加了定量数据分析实习项目。
这次实习为我提供了一个宝贵的机会，使我能够将所学的理论知识应用于实际工作中，并且锻炼了我的数据分析能力和解决问题的能力。
通过这次实习，我不仅加深了对定量数据分析方法的理解，还学会了如何运用统计软件和编程语言进行数据处理和分析。
以下是我对这次实习的总结。
首先，实习的第一周，我主要进行了定量数据分析的基础学习。
在导师的指导下，我回顾了统计学的基本概念和方法，学习了如何收集和整理数据，以及如何运用统计软件进行数据分析。
此外，我还学习了如何编写SQL语句，以便从数据库中提取所需的数据。
这一周的学习让我对定量数据分析有了更深入的了解，并为后续的实习工作打下了坚实的基础。
其次，在实习的第二周和第三周，我参与了实际的数据分析项目。
我首先对数据进行了清洗和整理，然后运用描述性统计学方法分析了数据的分布特征。
接着，我使用假设检验和回归分析等方法对数据进行了深入的挖掘，以探究数据背后的规律和趋势。
最后，我将分析结果以报告的形式呈现出来，向团队进行了汇报。
这两个星期的实习工作让我体验了数据分析的全过程，提高了我的数据处理能力和分析能力。
然后，在实习的第四周，我学习了如何使用Python进行数据分析和可视化。
在导师的指导下，我学习了Python的基本语法和常用的数据分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib。
通过实践，我掌握了如何使用Python进行数据清洗、数据分析和数据可视化。
这一周的实习让我意识到编程语言在数据分析中的重要性，也提高了我的工作效率。
最后，在实习的第五周和第六周，我参与了团队的数据分析项目。
我们团队一起解决了一个关于电商销售数据的问题。
我负责分析销售额和产品评价之间的关系。
通过独立探索和与团队成员的交流，我最终得出了初步的结论，并为团队提供了有益的建议。
这一阶段的实习让我学会了如何与他人合作，提高了我的沟通和协作能力。
医学统计学-定量资料的统计分析 PPT课件
从资料提供的信息来看，样本均数150与总体 均数132并不相等，其原因可有以下两个方面： 1. 样本对应的总体均数等于132，差别仅仅是 由于抽样误差所致； 2. 除抽样误差外，病人与正常人存在本质上的 差异。 两种情况只有一个是正确的，且二者必居其一， 需要我们作出推断。一般来说，抽样误差比本质上 的差别要小，且抽样误差是有规律的。究竟是哪种 原因导致与 间的差别，可以通过假设检验作出判 断。其步骤如下。
t
X 0 s n
150 132 16.5 25
5.4545
（4）确定概率P（与统计量t值对应的概率）：根据第 （3）步算得现有样本与已知总体的标准t离差为 5.4545。该信息是否支持零假设H0 ? 需要通过查表确 定P值，即在H0成立的前提下，获得现有这么大的标 准t离差以及更大离差 | t | ≥5.4545的可能性。即 P=P（| t | ≥5.4545） 按 =25-1=24，查t界值表得t0.05,24=2.064，故P＜0.05。
第五节 定量资料的统计分析
—— t 检验
假设检验的方法通常是以选定检验统计量而命 名的，例如本节的 t 检验就是用特定公式计 算 t 统计量而命名
一、样本均数与总体均数的比较
此处的总体均数是指：已知的理论值或经 大量观察所得到的稳定值，记作μ0。 在此，样本均数与总体均数比较的目的是 推断样本所代表的未知总体μ与已知的总体均 数μ0是否有差别。 例4-5-1 测得25例某病女性患者的血红蛋 白（Hb），其均数为150（g/L），标准差为 16.5（g/L）。而该地正常成年女性的Hb均数 为132（g/L）。问该病女性患者的Hb含量是 否与当地正常女性Hb含量不同？
（1）建立假设： H0：＝ 0 =132，病人与正常人的平均血红 蛋白含量相等； H1：≠ 0≠ 132，病人与正常人的平均血红 蛋白含量不等。
定量分析实训报告
04
推断性统计分析
推断性统计的基本思想与步骤
推断性统计的基本思想
• 根据样本数据推断总体特征 • 考虑样本数据的随机性和误差
推断性统计的基本步骤
• 提出假设：确定研究问题和总体参数 • 选择统计方法：根据研究问题选择合适的推断方法 • 计算统计量：根据样本数据计算统计量 • 做出推断：根据统计量判断假设是否成立
软件操作与应用实例
• 软件操作与应用实例 • 利用Excel进行描述性统计分析 • 使用Stata进行推断性统计分析 • 利用R进行回归分析和时间序列分析 • 应用Python进行数据清洗和数据可视化
定量分析软件的选择与建议
定量分析软件的选择
• 根据研究需求和数据分析水平选择合适的软件 • 考虑软件的易用性、功能性和资源
频数分布与累积频数
频数分布的概念
• 将数据按照一定区间进行分组 • 计算每个区间内的数据个数
累积频数
• 计算每个区间内数据的累计个数 • 反映数据分布的累积特征
数据可视化与描述性统计分析实例
数据可视化的概念
• 利用图形和图像展示数据特征 • 提高数据分析的直观性和易懂性
描述性统计分析实例
• 分析某公司员工年龄分布 • 计算某产品销售量的平均值和方差
06
时间序列分析与预测
时间序列分析的基本概念与步骤
时间序列分析的基本概念
• 研究时间序列数据的特征和规律 • 预测未来发展趋势
时间序列分析的步骤
• 数据平稳性检验：判断数据是否满足平稳性要求 • 模型选择：根据数据特征选择合适的模型 • 参数估计：估计模型中的参数 • 预测：利用模型预测未来数据
定量分析软件的建议
• 学习和掌握常用软件的基本操作和功能 • 了解软件的发展趋势和新功能
定量数据分析实习报告
定量数据分析实习报告一、实习背景与目的随着我国经济的快速发展，数据分析在各行各业中的应用越来越广泛。
为了提高自己的实际操作能力，更好地将所学知识应用于实际工作中，我选择了定量数据分析实习。
本次实习的主要目的是学习并掌握数据分析的基本方法，培养自己的数据挖掘和分析能力，提高对实际问题的解决能力。
二、实习内容与过程1. 实习单位简介本次实习单位是某知名互联网企业，主要从事电子商务、大数据和人工智能等领域的研究与开发。
2. 实习任务实习期间，我主要负责对企业的销售数据进行整理、分析和挖掘，为企业提供有针对性的销售策略。
3. 实习过程（1）数据整理：首先，我对企业提供的销售数据进行了清洗和整理，包括去除无效数据、缺失值处理等，确保后续分析的准确性。
（2）数据可视化：接着，我利用Excel、Python等工具对数据进行了可视化处理，直观地展示了销售数据的分布情况、趋势变化等。
（3）数据分析：然后，我运用统计学方法和机器学习算法对销售数据进行了深入分析，挖掘出了销售问题的关键因素。
（4）结果呈现：最后，我通过撰写实习报告的形式，将分析结果和建议呈现给企业，为企业提供有针对性的销售策略。
三、实习成果与反思1. 实习成果通过本次实习，我成功完成了对企业销售数据的整理、分析和挖掘工作，为企业提供了有针对性的销售策略，得到了企业的认可。
2. 实习反思（1）理论知识与实践相结合：本次实习让我深刻体会到，理论知识与实践操作的重要性。
在实际工作中，我们需要灵活运用所学知识，才能更好地解决问题。
（2）团队协作：在实习过程中，我认识到团队协作的重要性。
与团队成员保持良好的沟通，共同解决问题，才能使整个团队取得更好的成果。
（3）持续学习：数据分析是一个不断发展的领域，我们需要不断学习新知识、新方法，提高自己的专业素养。
四、总结通过本次定量数据分析实习，我不仅提高了自己的实际操作能力，还对数据分析有了更深入的了解。
在今后的学习和工作中，我将继续努力，不断提高自己的数据分析能力，为解决实际问题贡献自己的力量。
实习2 定量资料的统计推断1
实习二 定量资料的统计推断一、目的要求1、掌握抽样误差、标准误、可信区间的概念及计算；2、熟悉t 分布；3、掌握假设检验的基本原理、有关概念（如I 、II 类错误）及注意事项；4、掌握t 检验和u 检验的适用条件、基本步骤等。
二、主要内容（一）基本概念1．抽样误差 2．可信区间 （二）t 分布1．以0为中心，左右对称的单峰分布；2．t 分布曲线是一簇曲线，其形态与自由度v 的大小有关。
自由度v 越小，则t 值越分散，曲线越低平；自由度v 逐渐增大时，t 分布逐渐逼近u 分布（标准正态分布）；当v 趋于∞时，t 分布即为u 分布。
（三）总体均数的估计1、点估计2、区间估计①σ未知且n 较小：（/2X X t S αν-，，/2v X X t S α+，） ②σ未知但n 足够大：（/2X X u S α-，/2X X u S α+） ③σ已知：（X u X σα2/-，X u X σα2/+） （四）假设检验的步骤及有关概念1、基本思想：小概率事件和反证法2、基本步骤（1）建立检验假设，确立检验水准 （2）选择检验方法，计算检验统计量 （3）确定P 值，下结论P <α，拒绝H 0，接受H 1，差异有统计学意义，可以认为……不同。
P>α，不拒绝H0，差异无统计学意义，尚不能认为……不同。
3、两类错误：Ⅰ型错误是拒绝了实际上成立的H0，也称为“弃真”错误，用α表示。
统计推断时，根据研究者的要求来确定。
Ⅱ型错误是不拒绝实际上不成立的H0，也称为“存伪”错误，用β表示。
但β值的大小一般很难确切估计，只有已知样本含量n、两总体参数的差值δ以及检验水准α的条件下，才能估算出β的大小。
4、注意事项（五）t检验和u检验1、t检验的应用条件：独立性；σ未知且n较小时，要求样本来自正态分布总体；两样本均数比较时，还要求两样本所属总体的方差齐性。
2、u检验的应用条件：独立性；σ未知但n足够大（如n>100）或σ已知。
定量资料的统计分析(实习-研)
计算a的反对数b,b=Lg-1(a)=10a.
t 检验
判断资料的设计类型 清楚各类t检验的条件 各t检验数据库格式 各检验的菜单选择 结果的解读
t 检验
样均数与总体均数的比较 成组设计两样本均数的比较 配对设计两样本均数的比较
将20名某病患者随机分成两组，分别用甲 、乙两种药物治疗，用药一个月后测得治 疗前后的血沉(mm/小时)如下表。
定量资料的统计分析
实习
泸州医学院流病与统计教研室 杨 超 Yang.vally@
定量资料的统计分析
计算集中趋势与离散程度指标
估计总体均数的可信区间
t 检验
定量资料的统计描述 集中趋势指标
均数、中位数、几何均数
离散程度指标
极差、标准差、方差、四分位数间距
SPSS软件中很多个模块下都可以计算这些指标
定量资料的统计分析实习定量资料的统计分析实习泸州医学院流病与统计教研室杨超yangvallytomcom定量资料的统计分析计算集中趋势与离散程度指标估计总体均数的可信区间tt检验定量资料的统计描述集中趋势指标均数中位数几何均数离散程度指标极差标准差方差四分位数间距spss软件中很多个模块下都可以计算这些指标现已收集到07级预防专业学生基本资料试计算07级预防班男生体重的集中趋势和离散程度指标
问：甲、乙两种药物有无疗效？
将20名某病患者随机分成两组，分别用 甲、乙两种药物治疗，用药一个月后测 得治疗前后的血沉(mm/小时)如下表。 问：甲、乙两种药物疗效是否有差别？
大量研究表明健康成年男子脉搏的均数 为 72次/min。某医生在某山区随机调查 了16 名健康成年男子，测得其脉搏(次 /min)资料如下： 69 72 74 68 73 74 80 73 75 74 73 75 74 79 72 74 问该山区成年男子的脉搏是否与一般成年 男子脉搏不同？
定量分析实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，数据分析已成为企业决策的重要依据。
为了更好地了解定量分析方法在企业中的应用，提高自己的数据分析能力，我于2021年7月至9月在XX公司进行了为期三个月的定量分析实习。
二、实习单位及岗位实习单位：XX公司实习岗位：数据分析实习生三、实习目的1. 熟悉定量分析方法在企业中的应用；2. 提高自己的数据分析能力；3. 增强团队协作和沟通能力；4. 为未来的职业生涯打下坚实基础。
四、实习内容1. 数据收集与处理在实习期间，我主要负责收集公司各部门的数据，包括销售数据、客户数据、财务数据等。
通过学习使用Excel、Python等工具，对数据进行清洗、整理和转换，为后续分析做好准备。
2. 统计分析运用SPSS、R等统计软件，对收集到的数据进行描述性统计分析、假设检验、相关性分析等，以揭示数据之间的内在联系和规律。
3. 预测分析利用时间序列分析、回归分析等方法，对销售数据、客户流失率等指标进行预测，为公司决策提供依据。
4. 可视化分析使用Tableau、Power BI等工具，将分析结果以图表的形式呈现，提高数据的可读性和易理解性。
5. 撰写报告根据分析结果，撰写数据分析报告，为公司决策提供参考。
五、实习成果1. 完成数据分析项目在实习期间，我参与了多个数据分析项目，包括：（1）销售数据分析：分析销售数据，找出销售趋势、客户偏好等，为公司制定销售策略提供依据。
（2）客户流失率分析：分析客户流失原因，提出降低客户流失率的建议。
（3）市场调研分析：分析市场趋势、竞争对手情况，为公司制定市场策略提供依据。
2. 提高数据分析能力通过实习，我熟练掌握了SPSS、R、Python等数据分析工具，提高了自己的数据分析能力。
3. 增强团队协作和沟通能力在实习过程中，我学会了与团队成员有效沟通，共同完成任务。
六、实习总结1. 实习收获通过这次实习，我深刻认识到定量分析在企业管理中的重要性。
同时，也提高了自己的数据分析能力、团队协作能力和沟通能力。
卫生学试验：实习一 数值变量资料的统计分析
1. 极 差
• 极差亦称全距，即全部观察值中最大值与最小值 之差。它反映了个体差异的范围，全距大，说明 变异度大；不足之处：①只考虑最大值与最小值 之差异，没有利用全部观察值，不能反映组内其 它观察值的变异度；②是简单但又粗略的变异指 标，样本含量相差悬殊时不宜用全距比较。
1．求全距（range）：找出观察值中的最大值与最小 值，差值即为全距（R）。
2．确定组段数和组距：一般设10-15个组段，常用全距 的1/10取整做组距，相邻两组段的下限之差称为组 距，组距=全距/组段。
3．根据组距写出组段：每个组段的下限为L，上限为 U，变量值的归组统一定为L≤X＜U。
4. 列表划记：确定组段界限，采用计算机或用划记法得 出频数，填入频数表。
义
错误的概率小于或等于 0.05，即有 95%的可能性包含了总体
均数。
总体均数的波动范围
个体值的波动范围
计算
未知： X t, SX *
公式
已知或 未知但 n>60： X u X 或 X u SX **
用途 总体均数的区间估计
正态分布： X u S ** 偏态分布：PX~P100 X 绝大多数(如 95%)观察对象
正态曲线下面积
面积（%）
范围 双侧 <（只有上限）>（只有下限）
95.00
1.96 1.645 1.645
99.00
2.58 2.326 2.326
2.医学参考值范围制定
临床上常用的参考值是指包括绝大多数正常人的人体形态、机 能和代谢产物等各种生理及生化指标，过去称正常值。
步骤：
1. 从“正常人”总体中抽样：明确研究总体 2. 统一测定方法以控制系统误差。 3. 判断是否需要分组（如性别、年龄）确定。 4. 根据专业知识决定单侧还是双侧。 5. 根据资料分布类型选择估计方法。
统计分析实习报告
一、实习背景随着社会经济的发展，数据分析在各个领域都发挥着越来越重要的作用。
为了更好地理解和应用统计分析方法，提升自己的数据分析能力，我在本次实习中选择了统计分析作为实习内容。
通过实际操作，我深入了解了统计分析的基本原理、方法及其在实际应用中的价值。
二、实习目的1. 掌握统计分析的基本原理和方法。
2. 熟练运用统计分析软件进行数据分析和处理。
3. 学会从数据中挖掘有价值的信息，为决策提供依据。
4. 培养团队合作精神和沟通能力。
三、实习内容本次实习主要分为以下几个部分：1. 数据收集与整理：收集实习单位提供的各类数据，包括企业财务数据、销售数据、市场调研数据等。
对数据进行清洗、整理和转换，确保数据的准确性和完整性。
2. 描述性统计分析：运用描述性统计方法对数据进行描述，包括计算均值、标准差、最大值、最小值等指标，分析数据的集中趋势和离散程度。
3. 推断性统计分析：运用假设检验、方差分析等方法对数据进行分析，检验数据的假设，得出有意义的结论。
4. 相关性分析：运用相关系数、回归分析等方法研究变量之间的关系，为决策提供依据。
5. 时间序列分析：运用时间序列分析方法对数据进行预测，为未来的决策提供参考。
6. 可视化分析：运用图表、图形等方式将分析结果直观地展示出来，提高报告的可读性。
四、实习过程1. 数据收集与整理：在实习期间，我收集了实习单位提供的各类数据，并对其进行了清洗、整理和转换。
在整理过程中，我遇到了数据缺失、异常值等问题，通过查阅相关资料和请教同事，成功解决了这些问题。
2. 描述性统计分析：运用Excel和SPSS等软件对数据进行描述性统计分析，得出了数据的集中趋势和离散程度。
通过分析，我发现数据的分布较为均匀，且波动较小。
3. 推断性统计分析：运用假设检验、方差分析等方法对数据进行分析，检验数据的假设。
通过分析，我发现某些变量之间存在显著差异，为决策提供了依据。
4. 相关性分析：运用相关系数、回归分析等方法研究变量之间的关系。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
将20名某病患者随机分成两组，分别用甲 、乙两种药物治疗，用药一个月后测得治 疗前后的血沉(mm/小时)如下表。
问：甲、乙两种药物有无疗效？
将20名某病患者随机分成两组，分别用 甲、乙两种药物治疗，用药一个月后测 得治疗前后的血沉(mm/小时)如下表。 问：甲、乙两种药物疗效是否有差别？
t检验的应用条件
在单样本t检验中，总体标准差 未知且 样本含量较小( n 50 )时，要求样本来 自正态分布总体 两小样本均数比较时，要求两样本均来 自正态分布总体，且两样本总体方差相 等 对两大样本( n1、n2 均大于50)的均数比较 ，可用Z检验
大量研究表明健康成年男子脉搏的均数 为 72次/min。某医生在某山区随机调查 了16 名健康成年男子，测得其脉搏(次 /min)资料如下： 69 72 74 68 73 74 80 73 75 74 73 75 74 79 72 74 问该山区成年男子的脉搏是否与一般成年 男子脉搏不同？
定量资料的统计分析
实习
泸州医学院流病与统计教研室 杨 超 Yang.vally@
定量资料的统计分析
计算集中趋势与离散程度指标
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
估计总体均数的可信区间
t 检验
定量资料的统计描述 集中趋势指标
均数、中位数、几何均数
离散程度指标
极差、标准差、方差、四分位数间距
SPSS软件中很多个模块下都可以计算这些指标
现已收集到07级预防专业学生基本资料 试计算07级预防班男生体重的集中
趋势和离散程度指标？
记 住 这 个 菜 单
求几何均数
没有专门的快捷菜单
主要使用transform – compute菜单
求几何均数 产生新变量x2,令x2=Lg(x1) transform compute 计算x2的均数a
计算a的反对数b,b=Lg-1(a)=10a.
t 检验
判断资料的设计类型 清楚各类t检验的条件 各t检验数据库格式 各检验的菜单选择 结果的解读
t 检验
样本均数与总体均数的比较 成组设计两样本均数的比较 配对设计两样本均数的比较
将20名某病患者随机分成两组，分别用甲 、乙两种药物治疗，用药一个月后测得治 疗前后的血沉(mm/小时)如下表。
问：甲、乙两种药物有无疗效？
将20名某病患者随机分成两组，分别用 甲、乙两种药物治疗，用药一个月后测 得治疗前后的血沉(mm/小时)如下表。 问：甲、乙两种药物疗效是否有差别？
大量研究表明健康成年男子脉搏的均数 为 72次/min。某医生在某山区随机调查 了16 名健康成年男子，测得其脉搏(次 /min)资料如下： 69 72 74 68 73 74 80 73 75 74 73 75 74 79 72 74 问该山区成年男子的脉搏是否与一般成年 男子脉搏不同？