常用描述性统计量验
描述性统计分析
例子
找一个能够代表二次装修年限的代表性指标，均值、中位 数、众数，哪一个更合理？ 作业3.sav
Statistics 两次装修间隔时间 N Valid Missin g Mean Std. Error of Mean Median Mode Std. Deviation
2,700 0 6.70 0.064 6.00 10 3.337
• 例子 • 作业5.sav
分别求两组数据95%的 参考值范围和可信区间。 对于第一组
数据，因近 第一组数据 似呈正态分 的置信区间 布，所以 为： 95%的参考 （4.53,4.87） 值为： 第二组数据 (3.01,6.39) 的置信区间 对于第二组 为 数据，峰度 （87.11,88. 和偏度不为0， 65） 即数据不服 从正态分布， 直接取2.5% 和97.5%： 即（63.40， 97.02）
95%的参考值范围 的参考值范围
• 参考值的概念 • 参考值的计算 • 参考值与置信区间的区别
参考值的概念
• 医学参考值 医学参考值是指包括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常数， 也称正常值。习惯上取该人群的95%的个体某 项医学指标的界值。 • 取单侧还是双侧根据指标的实际情况而定。例 如人体血压，过高过低都为异常。参考值范围 需要确定上下限。若指标仅过高和过低为异常， 则取单侧。过低异常，则取下限；过高异常则 单侧去上限。
标准误
定义：标准误差定义为各测量值误差的平 标准误差定义为各测量值误差的平 方和的平均值的平方根， 方和的平均值的平方根，故又称为均方误 差。 计算公式：
• 为了描述由抽样所致的样本指标（均数或率）的 离散程度。需要计算统计量的变异指标，称样本 统计量的标准差为标准误。 • 标准误的意义：反映样本统计量的离散程度，也 反映抽样误差的大小。标准误越小，抽样误差越 小，用样本均数估计总体均数的可靠性大。
统计学中的描述性统计分析方法
统计学中的描述性统计分析方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解读的学科，它可以帮助我们更好地理解和解释数据。
描述性统计是统计学中的一个重要分支，旨在总结和揭示数据的基本特征。
在本文中，我们将介绍统计学中常用的描述性统计分析方法。
一、数据收集与整理描述性统计分析的第一步是数据收集，通过合适的调查问卷、实验或观察，我们可以获取所需的数据。
在数据收集完成后，我们需要对数据进行整理和准备，以便后续的分析。
二、测量指标在描述性统计中，我们常用各种测量指标来描绘数据的中心趋势、离散程度以及数据之间的关联性。
1. 中心趋势测量中心趋势测量用来反映数据集中的一个“典型值”。
（1）平均数（Mean）：平均数是数据集中所有观测值的总和除以观测值的数量。
它可以用来衡量数据的总体情况。
（2）中位数（Median）：中位数是将数据集按大小顺序排列后的中间值。
它可以忽略异常值的影响，更好地反映数据的中心位置。
（3）众数（Mode）：众数是数据集中出现频率最高的值。
它在描述分类数据时特别有用。
2. 离散程度测量离散程度测量用来反映数据集的分散程度。
（1）标准差（Standard Deviation）：标准差是数据集各个观测值与平均数之间的偏离度的平均值。
它反映了数据的总体分散程度。
（2）方差（Variance）：方差是各个观测值与平均数之间偏离度的平方的平均值。
它是标准差的平方。
（3）极差（Range）：极差是数据集中最大值与最小值之间的差值。
它可以用来衡量数据的全局范围。
三、数据可视化数据可视化是描述性统计分析中非常重要的一部分。
通过图表和图形的方式展示数据，可以使数据的特征更加直观地呈现出来。
1. 条形图（Bar Chart）：条形图用于对比不同类别或组之间的数据差异。
2. 折线图（Line Chart）：折线图可以展示变量随时间的变化趋势。
3. 饼图（Pie Chart）：饼图适用于展示分类数据的比例关系。
4. 散点图（Scatterplot）：散点图可以直观地显示两个变量之间的关系。
描述性统计与推断性统计
描述性统计与推断性统计统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
在统计学中，描述性统计和推断性统计是两个重要的概念。
描述性统计是对数据进行总结和描述的过程，而推断性统计则是通过对样本数据进行分析来推断总体特征的过程。
一、描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的过程。
它主要通过计算和图表来展示数据的特征，包括中心趋势、离散程度和数据分布等。
常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差和百分位数等。
1. 中心趋势中心趋势是描述数据集中程度的统计指标。
常用的中心趋势指标有平均数、中位数和众数。
平均数是将所有数据相加后除以数据个数得到的结果，它可以反映数据的总体水平。
中位数是将数据按照大小排序后，位于中间位置的数值，它可以反映数据的中间位置。
众数是数据集中出现次数最多的数值，它可以反映数据的集中程度。
2. 离散程度离散程度是描述数据分散程度的统计指标。
常用的离散程度指标有标准差和方差。
标准差是数据偏离平均数的平均程度，它可以反映数据的离散程度。
方差是标准差的平方，它可以反映数据的离散程度。
3. 数据分布数据分布是描述数据在不同取值上的分布情况。
常用的数据分布指标有百分位数和频数分布表。
百分位数是将数据按照大小排序后，位于某个百分比位置的数值，它可以反映数据的分布情况。
频数分布表是将数据按照不同取值进行分类，并统计每个取值的频数，它可以反映数据的分布情况。
二、推断性统计推断性统计是通过对样本数据进行分析来推断总体特征的过程。
它主要通过假设检验和置信区间来进行推断。
假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
置信区间是通过对样本数据进行统计推断，估计总体参数的范围。
1. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
它包括设置原假设和备择假设、选择适当的检验统计量、计算检验统计量的值、确定拒绝域和做出推断等步骤。
常用的假设检验方法有单样本检验、双样本检验和方差分析等。
实验五描述性统计分析
第二篇 数据分析基础实验五 描述性统计分析实验目的：了解相关系数和偏相关系数的计算方法。
实验工具：SPSS 描述性统计分析菜单项。
知识准备：一、统计整理统计整理是根据统计研究的目的，对统计调查所获得的大量原始资料（初级资料），进行科学的分类和汇总，使之条理化、系统化，得出能够反映现象总体特征的综合资料的工作过程。
统计整理的结果为统计表与统计图。
统计表主要表现为频数表，而统计图的表现形式多样，前面已经介绍了各种统计图的制作方法，此处不在专门进行介绍。
二、集中趋势的测量集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向，测度集中趋势也就是寻找数据一般水平的代表值或中心值。
集中趋势主要依赖各种平均指标进行反映。
1、算术平均数算术平均数又称为均值，其定义为：设1X ，2X ，…，n X 是取自某总体的一个样本，它的算术平均数∑==ni i X n X 11算术平均数有四个重要性质：①各变量值与平均数离差之和等于零；②各个变量值与平均数离差平方和为最小值；③常数的算术平均数是其本身；④对于任何两个变量x 和y ，它们的代数和的算术平均数就等于两个变量的算术平均数的代数和。
2、调和平均数调和平均数是根据标志值的倒数计算的，它是标志值倒数的算术平均数的倒数。
调和平均数的计算公式为：使用调和平均数要注意三个问题：①变量X 的取值不能为零，因为零不能作为分母，此时调和平均数无法计算；②调和平均数与算术平均数一样，易受极端值的影响③调和平均数只适用于特殊的数据情况，所以要注意区分它的适用条件。
在SPSS 中，调和平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。
3、几何平均数几何平均数是n 个变量值乘积的n 次方根。
凡是现象的连乘积等于现象的总比率或总速度都可用几何平均数来计算它们的平均比率和平均速度。
其计算公式为：n n n x x x x x G ∏=⋅⋅⋅⋅= (321)式中：标志值个数。
连乘符号；各个标志值；数；几何平均------------∏n x G在SPSS 中，几何平均数可以在Report 子菜单的4个报表过程中计算输出。
报告中常用的统计指标和描述性统计方法
报告中常用的统计指标和描述性统计方法统计学作为一门研究数量关系的科学，广泛应用于各个领域。
在进行统计分析时，我们常常需要使用各种统计指标和描述性统计方法，来帮助我们更好地理解和呈现数据的特征。
本文将针对报告中常用的统计指标和描述性统计方法展开详细论述，包括以下六个主题：一、平均数的计算与应用平均数是最常见的统计指标之一，它能够反映数据的集中趋势。
我们常用的平均数有算术平均数、加权平均数和几何平均数等。
在报告中，我们可以通过计算平均数，来描述一组数据的整体水平。
同时，平均数还可以用于比较不同组的数据，并进行定量分析。
二、离散程度的度量与解释离散程度是描述数据分散情况的统计指标，常用的离散程度指标有方差和标准差等。
方差反映了数据相对平均值的分散程度，而标准差是方差的平方根。
这些指标能够帮助我们了解数据的波动情况，并进行风险管理和预测。
三、分布形态的描述与判断数据的分布形态是指数据的分布特征，常见的分布形态有对称分布、偏态分布和峰态分布等。
在报告中，我们可以使用偏度和峰度等统计指标，来定量描述数据的分布形态，并判断数据是否符合正态分布。
这能够提供有关数据的进一步洞察，为后续分析提供参考。
四、相关性的分析与解释相关性分析可以帮助我们揭示数据之间的关联程度。
常见的相关性指标有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
这些指标可以帮助我们判断变量之间的线性相关性，并进行因果关系的推断。
在报告中，相关性分析有助于我们发现变量之间的相互作用，进而指导决策和行动。
五、显著性检验的原理与应用显著性检验是统计推断的重要工具，用于判断样本数据与总体之间是否存在显著差异。
在报告中，我们可以借助显著性检验的方法，来分析样本的统计显著性，并进行结论的推断。
常用的显著性检验方法有 t 检验、方差分析和卡方检验等，它们可以帮助我们进行统计推论和决策。
六、回归分析的原理与应用回归分析是用于建立变量之间关系的统计方法。
常见的回归分析方法有线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
分析药学中的常见统计学方法及其应用
分析药学中的常见统计学方法及其应用药学中的常见统计学方法及其应用引言：在药学领域，统计学是一种重要的工具，用于分析和解释药物研究和临床试验的数据。
本文将介绍药学中常见的统计学方法及其应用，包括描述性统计、推断统计和生存分析等。
一、描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的方法，主要包括测量中心趋势、测量离散程度和展示数据分布等。
在药学研究中，常用的描述性统计方法有均值、中位数、标准差和百分位数等。
1. 均值：均值是一组数据的平均值，用于衡量数据的集中趋势。
在药学研究中，可以用均值来描述药物的平均效果或剂量响应关系。
2. 中位数：中位数是将一组数据按大小排列后，位于中间位置的数值。
与均值相比，中位数更能反映数据的中心位置，尤其对于存在极端值的数据。
3. 标准差：标准差是衡量数据离散程度的指标，表示数据与均值之间的平均差异。
在药学研究中，标准差可以用来评估药物效果的变异程度。
4. 百分位数：百分位数是将一组数据按大小排列后，处于特定位置的数值。
在药学研究中，常用的百分位数有四分位数和中位数，用于描述药物的剂量分布和效果分布。
二、推断统计推断统计是通过对样本数据进行分析，对总体参数进行推断的方法。
在药学研究中，常用的推断统计方法有假设检验和置信区间等。
1. 假设检验：假设检验用于判断样本数据与某个假设值之间是否存在显著差异。
在药学研究中，可以利用假设检验来评估药物的疗效是否显著，或者比较不同治疗方案的差异。
2. 置信区间：置信区间是对总体参数的一个范围估计，用于表示样本估计值的不确定性。
在药学研究中，可以通过置信区间来估计药物的效果大小，并评估其统计显著性。
三、生存分析生存分析是一种用于研究时间至事件发生之间关系的方法，常用于药物研究中评估治疗效果和预测患者生存时间。
生存分析主要包括生存曲线、生存率和风险比等。
1. 生存曲线：生存曲线是描述患者生存时间与事件发生之间关系的图形。
在药学研究中，可以通过生存曲线来比较不同治疗组的生存情况，评估药物的治疗效果。
论文中常用的统计方法
论文中常用的统计方法统计方法是一种通过收集、整理和分析数据来解决问题的科学方法。
在学术界，统计方法被广泛应用于各种研究领域，包括自然科学、社会科学和医学等。
本文将介绍一些常用的统计方法，以及它们在论文中的应用。
一、描述性统计方法描述性统计方法是对数据进行总结和描述的方法，常用的描述性统计方法包括均值、中位数、众数、标准差和百分位数等。
这些方法可以帮助研究人员了解数据的分布情况和中心趋势，从而揭示数据的特征和规律。
在论文中，描述性统计方法常用于对研究对象进行描述和总结。
例如，在社会科学领域的调查研究中，研究人员可以使用描述性统计方法对受访者的年龄、性别、教育水平等进行统计描述，从而了解受访者的基本情况。
二、推断统计方法推断统计方法是通过从样本中推断总体的特征和规律的方法。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间和回归分析等。
这些方法可以帮助研究人员对总体进行推断，并判断研究结果的可靠性和显著性。
在论文中，推断统计方法常用于验证研究假设和分析研究结果。
例如，在医学研究中，研究人员可以使用推断统计方法来判断一种新药物是否有效。
他们可以通过对样本进行实验和观察，然后使用假设检验方法来判断新药物的疗效是否显著。
三、相关性分析方法相关性分析方法是用于研究变量之间关系的方法。
常用的相关性分析方法包括相关系数、回归分析和方差分析等。
这些方法可以帮助研究人员了解变量之间的关联程度和影响因素，从而揭示变量之间的相互作用和影响机制。
在论文中，相关性分析方法常用于研究变量之间的关系和影响。
例如，在经济学研究中，研究人员可以使用相关系数方法来研究收入和消费之间的关系。
他们可以通过收集一定数量的样本数据，然后计算相关系数来判断收入和消费之间的相关性和相关程度。
四、时间序列分析方法时间序列分析方法是用于研究时间序列数据的方法。
常用的时间序列分析方法包括趋势分析、季节性分析和周期性分析等。
这些方法可以帮助研究人员了解时间序列数据的变化趋势和周期性规律，从而预测未来的发展趋势。
临床科研中常用的统计分析方法
临床科研中常用的统计分析方法在临床科研中，统计分析是一种必要的方法，用于从收集到的数据中提取信息、得出结论，并为临床决策提供依据。
下面将介绍一些在临床科研中常用的统计分析方法。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和概括的一种方法。
常用的描述性统计分析方法包括：测量指标、频数分布和绘图。
1. 测量指标常见的测量指标有：均值、中位数和众数。
均值是数据的平均数，中位数是将数据按顺序排列后位于中间的数，众数是出现频次最高的数。
2. 频数分布频数分布是将数据按照不同取值的频次进行分类统计。
可以使用直方图、柱状图或饼图展示频数分布情况，直观地观察数据的分布情况。
二、推断统计分析推断统计分析是基于从样本中得到的统计量对总体进行推断的一种方法。
常用的推断统计分析方法包括：假设检验和置信区间估计。
1. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行分析来推断总体参数的方法。
常见的假设检验方法包括：t检验、方差分析、卡方检验等。
举例来说，当我们想要比较两组样本均值是否存在显著差异时，可以使用t检验，通过计算样本均值和标准误差的比值来进行假设检验。
2. 置信区间估计置信区间估计是对总体参数范围的估计。
通过计算样本统计量和标准误差，可以得出总体参数的一个范围估计。
例如，我们可以使用置信区间估计来估计某药物的治疗效果区间，从而更准确地评估其临床应用的价值。
三、回归分析回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种统计分析方法。
通过建立数学模型来预测和解释变量之间的关系。
常见的回归分析方法包括：线性回归、逻辑回归、多元回归等。
这些方法可以通过计算自变量和因变量之间的回归系数来衡量二者之间的关系。
例如，在临床研究中，我们可以使用回归分析来探索吸烟对肺癌发病率的影响，通过回归系数来研究二者之间的相关性。
四、生存分析生存分析是一种用于分析时间到达某事件发生的概率的统计方法。
它适用于研究事件的发生时间和影响因素。
常见的生存分析方法包括：Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型等。
描述性统计分析方法
描述性统计分析方法描述性统计分析是指对收集到的样本数据进行整理、分析和总结的过程。
它旨在通过使用统计指标和图表来描述数据的特征和分布，以便更好地理解数据，发现其中的规律和趋势。
在进行描述性统计分析时，常用的方法包括中心趋势测度、离散程度测度、分布形态描述和相关性分析等。
一、中心趋势测度中心趋势测度是用来表示数据集中趋向于某个中心的位置。
常用的中心趋势测度包括均值、中位数和众数等。
1. 均值：均值是以所有数据的数值和除以数据个数的统计量，用来表示平均水平。
均值对异常值敏感，容易受到极端值的影响。
2. 中位数：中位数是将数据按照顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数不会受到极端值的影响，更能反映数据的普遍情况。
3. 众数：众数是一组数据中出现频率最高的数值，可用于描述具有离散分布的数据。
二、离散程度测度离散程度测度是用来表示数据集合中数据分散程度的方法。
常用的离散程度测度有范围、方差和标准差等。
1. 范围：范围是最大值和最小值的差值，可用来衡量数据的整体变化幅度。
范围对异常值敏感，易受到极端值的影响。
2. 方差：方差是各数据与均值差的平方和的平均数，用来描述数据的平均离散程度。
方差较大时，表示数据的离散程度较高。
3. 标准差：标准差是方差的平方根，用于度量数据相对于均值的离散程度。
标准差较大时，表明数据分散程度大。
三、分布形态描述分布形态描述是对数据分布形态特征进行描述的方法。
常用的分布形态描述包括偏度和峰度等。
1. 偏度：偏度描述了数据分布曲线相对于均值偏离的大小和方向。
偏度为正表示数据分布朝右偏，为负表示数据分布朝左偏，为0表示数据均匀分布。
2. 峰度：峰度描述了数据分布曲线的陡峭程度，反映了数据分布的尖峰与平顶程度。
峰度大于0表示数据分布曲线相对于正态分布更陡峭，小于0表示数据分布曲线相对于正态分布更平顶。
四、相关性分析相关性分析用来研究两个变量之间的相关关系。
常用的相关性分析方法有协方差和相关系数。
临床研究中常用统计分析方法及选择
临床研究中常用统计分析方法及选择临床研究是评估医学干预措施效果的重要方法，而统计分析则是临床研究中不可或缺的一环。
有效的统计分析方法可以帮助研究者解读数据，得出可靠的结论，从而为临床实践提供科学依据。
本文将介绍临床研究中常用的统计分析方法及选择。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是对研究数据进行总结和描述的方法，其主要手段是计算各种统计量，如均值、中位数、标准差等。
通过描述性统计分析，我们可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度等特征。
在临床研究中，描述性统计分析通常是作为开始的步骤，用于了解研究对象的基本情况。
2. 推论统计分析推论统计分析是根据样本数据得出总体参数估计和假设检验的统计方法。
常用的推论统计分析方法包括参数检验和非参数检验。
参数检验是基于总体参数的假设进行的，其目的是判断样本数据是否支持或反驳某一总体参数假设。
参数检验中最常用的方法是t检验和方差分析。
t检验适用于比较两组均值是否存在差异，方差分析则用于比较多个组的均值差异。
在临床研究中，参数检验常用于分析治疗组与对照组之间的差异。
非参数检验是在不对总体参数假设进行前提的情况下进行的统计方法，其目的是根据样本数据推断总体的分布特征。
在非参数检验中，最常用的方法有Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验。
非参数检验通常适用于数据不满足正态分布或样本量较小的情况。
3. 生存分析生存分析是研究事件发生时间的统计方法，其主要应用于临床研究中评估治疗效果、预测疾病进展等方面。
生存分析的核心是生存函数和生存曲线的估计，常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier法和Cox 比例风险模型。
Kaplan-Meier法是一种用于估计生存概率的非参数方法，适用于单个事件发生时间的研究。
该方法可以根据观察到的数据计算出生存曲线，了解不同因素对生存时间的影响。
Cox比例风险模型是一种常见的生存分析方法，可用于评估多个危险因素对生存时间的影响。
统计数据报告中的描述性统计分析
统计数据报告中的描述性统计分析统计数据报告是对大量数据进行整理和分析的一种形式，旨在总结和揭示数据中的模式、趋势和关系。
而其中的描述性统计分析则是其中重要的一部分，通过对数据进行统计和分析，可以帮助我们更好地理解数据的特征和背后的规律。
在本篇文章中，将从六个方面进行详细论述，介绍统计数据报告中的描述性统计分析。
一、数据的基本描述1. 样本量：描述数据的数量包括样本总量和每个观测变量的观测数量。
2. 平均数：平均数是最常用的统计指标，用于描述一组数据的中心趋势。
3. 中位数：中位数是按照从小到大的顺序排列数据后位于中间位置的数值，用于描述数据的中心位置。
4. 众数：众数是一组数据中出现次数最多的数值，用于描述数据的集中趋势。
5. 极差：极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异，用于描述数据的变异程度。
6. 方差和标准差：方差是数值与平均数之间差异的平方和的平均值，标准差是方差的平方根，用于描述数据的离散程度。
二、数据的分布情况1. 频数分布表：频数分布表将数据分成若干个类别，统计每个类别中数据出现的次数，帮助我们了解数据的分布情况。
2. 直方图：直方图是一种用矩形表示不同类别频数的图表，直观地展示了数据的分布情况。
3. 箱线图：箱线图以五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值）和异常值的方式展示了数据的分布情况。
三、数据的关系分析1. 相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的相关关系，通过计算相关系数来描述变量之间的线性关系强度和方向。
2. 散点图：散点图可以帮助我们观察到两个变量之间的关系，有助于了解变量之间的线性或非线性相关关系。
3. 回归分析：回归分析是一种用来研究因果关系的技术，可以通过建立回归方程来描述自变量对因变量的影响程度。
四、数据的偏倚度和峰度1. 偏倚度：偏倚度用于度量数据分布的对称性，可以帮助我们了解数据是否存在偏倚。
正偏表示数据右偏，负偏表示数据左偏。
2. 峰度：峰度用于度量数据分布的峰态，可以帮助我们了解数据是否呈现尖峭或平坦的分布形态。
临床分析医学研究中的统计学方法
临床分析医学研究中的统计学方法统计学在临床分析医学研究中起着重要的作用。
它在整个研究过程中发挥了统计分析、结果呈现和结论推断的重要作用。
本文将探讨临床分析医学研究中常用的统计学方法以及其应用。
一、描述性统计学方法描述性统计学方法主要用于对研究对象的特征进行总结和描述。
它通过计算均值、中位数、标准差、百分比等指标来揭示数据的分布特征。
常用的描述性统计学方法包括：1. 频数统计：对变量进行分类统计，计算各类别的频数和频率。
2. 中心趋势测量：计算数据的平均值、中位数和众数，用于表示数据集中的趋势。
3. 变异测量：计算方差、标准差和范围，用于度量数据的离散程度。
4. 百分比：计算各类别在总体中的百分比，用于比较不同类别的频率。
5. 相关性分析：通过计算相关系数来评估两个变量之间的相关性。
以上方法可以帮助研究者对研究对象的特征进行准确地描述和总结，为后续的进一步分析提供依据。
二、推断性统计学方法推断性统计学方法主要用于从样本中推断总体的特征，通过对样本数据的分析，推断总体数据的分布、差异、相关性等。
常用的推断性统计学方法包括：1. 参数检验：通过对总体参数的估计和假设检验来推断总体的特征。
常见的参数检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等。
2. 置信区间：通过计算样本统计量的范围来估计总体参数的区间。
置信区间可以评估估计值的可靠程度。
3. 回归分析：用于研究自变量对因变量的影响程度和方向。
回归分析可以帮助确定变量之间的关系。
4. 生存分析：用于分析事件发生的时间，并估计事件的概率。
生存分析通常应用于疾病预后和研究领域。
推断性统计学方法可以从样本数据中推断总体的特征，进而对整个研究对象做出准确的结论。
三、统计学方法的应用案例统计学方法在临床分析医学研究中有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用案例：1. 药物疗效评价：通过随机对照试验设计，使用参数检验方法比较药物治疗组和对照组的疗效差异，从而评价新药物的疗效。
第三章 描述性统计量
第一节 刻画数据集中程度的特征量
▪ 依据各种统计指标的具体代表意义和计算方 式的不同，可以将其归纳为数值平均数和位 置平均数两大类。
▪ 数值平均数就是对所有各项数据计算的平均 数。因此它能够概括反映所有各项数据的平 均水平。
▪ 常用的数值平均数有算术平均数、调和平均 数和几何平均数。
2020/6/24
第一节 刻画数据集中程度的特征量
▪ 位置平均数是根据数据集中处于特殊位置的 个别单位或部分单位的数据来确定的代表值， 因此数据集中某些数据的变动，不一定会影 响到位置平均数的水平，尽管如此，位置平 均数对于整个数据集仍具有非常直观的代表 性。
▪ 常用的位置平均数有众数、中位数和其他分 位数等。
2020/6/24
第一节 刻画数据集中程度的特征量
▪ 一、算术平均数（均值）、中位数和众数 ▪ （一）算术平均数（均值）（Mean)(Average)
在刻画数据的“平均”特性的特征值中，最普遍最 常用的是算术平均数，在统计上称为均值。 均值的计算：
2020/6/24
x
1 n
xi
fi
第一节 刻画数据集中程度的特征量
2020/6/24
第一节 刻画数据集中程度的特征量
▪ 例16（P21）关于工人月薪的调查见下表
2020/6/24
每月收入 ≤400
（400，500】 （500，600 】 （600，700 】
﹥700 合计
分类平均 280 460 550 670 850
工人数 10 28 42 50 20 150
位数的近似值。 计算公式为： m = I +i(n/2-F)/f （下限公式） 其中： I表示中位数所在区间的下限值
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：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。
统计分析方法选用
统计分析方法选用在进行统计分析时，需要选择适合的统计方法来解决研究问题。
统计分析方法根据数据的性质、研究的目的和假设来选择，下面将介绍常用的统计分析方法。
1.描述性统计分析：描述性统计分析方法用于总结和描述数据的特征。
常用的描述性统计方法包括中心趋势测量（平均数、中位数、众数）、离散程度测量（标准差、方差、极差）和分布形态测量（偏度、峰度）等。
2.推论统计分析：推论统计分析方法用于对总体进行推断。
根据研究问题的不同，可以采用参数统计和非参数统计两种方法进行推断。
参数统计包括假设检验和置信区间估计，根据总体的分布进行参数估计和假设检验。
非参数统计不对总体的分布作出假设，常用的方法有秩和检验、卡方检验和单因素方差分析等。
3.相关分析：相关分析用于研究两个变量之间的关系。
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。
皮尔逊相关系数适用于连续变量的线性关系，斯皮尔曼等级相关系数适用于有序变量或非连续变量的关系。
4.回归分析：回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，并建立预测模型。
常用的回归分析方法有线性回归分析、逻辑回归分析和多重回归分析等。
线性回归分析适用于连续变量的预测，逻辑回归分析适用于因变量为二分类变量的预测，多重回归分析适用于多个自变量和一个因变量的预测。
5.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有单因素方差分析和多因素方差分析。
单因素方差分析适用于单个自变量和一个因变量的比较，多因素方差分析适用于多个自变量和一个因变量的比较。
6.因子分析：因子分析用于研究多个观测变量之间的相互关系，将多个变量归纳为几个潜在因子。
常用的因子分析方法有主成分分析和验证性因子分析。
主成分分析用于减少变量维度和解释变量之间的相关关系，验证性因子分析用于检验因子结构的合理性。
7.生存分析：生存分析用于研究事件发生时间和因素对事件发生时间的影响。
常用的生存分析方法有生存函数估计和生存回归分析。
医学统计学 描述性统计
位置上的观测值。
12 3 4 5 6 7 1 2 3 4 5 6----median=3.5
百分位数（percentile，Px）
位置指标 一组资料从小到大排序后，x%的观测值比
Px小，（100-x）%的观测值比Px大，则这 个位置点的数值，即为第x百分位数Px。 第5百分位数P5：有5%的观测值比P5小，有 95%的观测值比P5大。 中位数即第50百分位数。 用于偏态分布的资料。
位数间距。 如：年龄中位数为33.5岁，最小年龄3岁，最大 年龄55岁。
医学统计学
描述性统计 （一）
统计处理
统计描述： 描述样本特征：列表、图示、数字
统计推断：由样本信息来推断总体信息
计量资料分布特征和描述指标
集中趋势：平均水平 算术均数、几何均数、中位数
离散趋势：变异性 极差、四分位数间距、方差、标准差、变异 系数
频数表和直方图
集中趋势指标-均数mean
算术均数：简称均数，用以描述一组服从正 态分布或近似正态分布资料的平均水平。
总体均数 ，样本均数 x
离均差总和 离均差平方和
几何均数G（geometric mean）
用于对数正态分布的资料。即原变量值分布 不对称，但经对数转换后，近似或服从正态 分布的资料。
血清学平均抗体效价
中位数M（median）
变异系数CV
用于比较不同量纲上述指标都是用于计量资料的统计描述 除变异系数外，均有量纲 变异性指标中，指标值越大，说明数据变异越大 分布类型不同，适用的描述指标不同。 正态分布常用 x s 偏态分布常用中位数M和最小值、最大值或四分
离散趋势的指标-极差R
极差或全距range：最大值与最小值之差。
统计心理学试题及答案
统计心理学试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 在心理学研究中，以下哪个不是常用的描述性统计量？A. 平均数B. 中位数C. 众数D. 方差2. 标准差和方差之间的关系是什么？A. 方差是标准差的平方B. 标准差是方差的平方根C. 方差是标准差的立方D. 标准差是方差的立方根3. 以下哪个统计概念与数据的分布形态无关？A. 正态分布B. 偏态分布C. 峰态分布D. 标准差4. 假设检验中的零假设是什么？A. 研究假设B. 研究效应存在C. 研究效应不存在D. 研究变量之间有关联5. 相关系数的取值范围是？A. -1 到 1B. 0 到 1C. -∞ 到∞D. 1 到∞二、简答题（每题10分，共30分）6. 解释什么是标准误差，并说明它在心理学研究中的重要性。
7. 描述什么是正态分布，并解释为什么它在统计分析中如此重要。
8. 什么是效应量，它在心理学研究中的作用是什么？三、计算题（每题25分，共50分）9. 给定以下数据集：2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11。
计算平均数、中位数、众数、方差和标准差。
10. 假设你正在研究两个变量X和Y之间的关系，你收集了以下数据：X = [10, 20, 30, 40, 50]，Y = [15, 25, 35, 45, 55]。
计算这两个变量之间的相关系数，并解释其意义。
答案一、选择题1. D. 方差2. A. 方差是标准差的平方3. D. 标准差4. C. 研究效应不存在5. A. -1 到 1二、简答题6. 标准误差是样本统计量（如样本均值）的分布的标准差。
它反映了样本统计量与总体参数估计的准确性。
在心理学研究中，标准误差越小，我们对样本统计量作为总体参数估计的置信度越高。
7. 正态分布是一种连续概率分布，其形状呈现为对称的钟形曲线。
它在统计分析中非常重要，因为许多统计方法（如t检验、ANOVA等）都假设数据是正态分布的，这有助于简化计算并提高分析的准确性。
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一、行×列表资料的χ2检验-双向无序
Frequency|a |b |o |ab | Total ---------+--------+--------+--------+--------+ acut | 58 | 49 | 59 | 18 | 184 ---------+--------+--------+--------+--------+ chro | 43 | 27 | 33 | 8 | 111 ---------+--------+--------+--------+--------+ Total 101 76 92 26 295
2 | 31 | 68 | 99 ---------+--------+--------+ Total 94 85 179
一、四格表资料的χ2检验
STATISTICS FOR TABLE OF R BY C
Statistic
DF Value Prob
------------------------------------------------------
Pr<W 0.3843 结论：该组数据符合正态分布。
频数分布表数据的计算
data uni2;input x f @@;cards; 65 3 67 5 69 8 71 11 73 25 75 24 77 10 79 7 81 6 83 0 85 1 ; proc univariate;var x;freq f;run;
一、行×列表资料的χ2检验-双向无序
SUMMARY STATISTICS FOR ILLTYPE BY BLOOD
Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob -----------------------------------------------------------1 Nonzero Correlation 1 1.514 0.219 2 Row Mean Scores Differ 1 1.514 0.219 3 General Association 3 1.832 0.608
选择分组变量：c，点击“group”; 4、选择完毕后，点击“OK”。
线性相关和秩相关
采用编程的方法完成线性和秩相关分析： 可以用corr过程完成 Proc corr data=data.d7_7 pearson spearman;
var x y; Run;
结果：
Pearson Correlation Coefficients / Prob > |R| under Ho: Rho=0 / N = 10
二、两组均数比较—不配对资料t检验
采用编程的方法完成： 可以用ttest过程。 proc ttest data=data.d4_1;
class c; var d; run;
二、两组均数比较ST PROCEDURE
Variable: X
钩虫数量
C N Mean Std Dev Std Error
采用编程的方法完成： 可以用freq过程。 Proc freq data=data.d10_1;
weight f; tables r﹡c/chisq; run;
一、四格表资料的χ2检验
1| 2| Total ---------+--------+--------+
1 | 63 | 17 | 80 ---------+--------+--------+
一、两组均数比较—配对资料t检验
采用“交互数据分析”的方法完成： 1、交互数据分析—选择数据集； 2、Analyze—Distribution(Y); 3、选择分析变量D，点击“y”； 4、output—location Tests：选择student’s T Test 5、选择完毕后，点击“OK”。
---------------------------------------------------
1 5 290.40000000 56.99385932 25.48842875
2 3 271.00000000 40.58324778 23.43074903
二、两组均数比较—不配对资料t检验
结果：
一、两组均数比较—配对资料t检验
采用“分析员应用”的方法完成： 1、分析员应用—file—Open by SAS name； 2、Statistics—Hypothesis Tests—two sample Paired t-Test for mean … 3、选择两个分析变量：x1和x2，分别点击“group 1” 和“group 2”; 5、选择完毕后，点击“OK”。
常用统计量的符号
N：例数
Mean：算术均数
Variance：方差 Std Dev：标准差
CV：变异系数
Std error 或 Std mean：标准误
Skewness：偏度系数
Kurtosis：峰度系数
正态性检验
proc univariate normal;run; 结果： W:Normal 0.932772
Distribution — normal 正态性检验；
结果：Kolmogorov D Prob > D
（4）95% C.I. For mean 均数的95%可信区间
三、运用“分析员应用”
方法1： 1、Statistics—Descriptive—Summary Statistics 2、在左侧框中选择分析变量，再点Analysis 3、点击Statistics，在需要计算的统计量前面的小框中 打勾，点击OK返回。 4、点击Output，选择字段宽度（Field width）和有效 小数位数（Number of decimals）。
定量资料的统计描述
完成统计描述的方法
1、运用编程的方法完成 2、用“交互数据分析”完成 3、用“分析员分析”完成
一、运用编程的方法完成
可以用means 或 univariate过程。 proc means data=data.d3_1; var x y z; run; proc univariate data=data.d3_1; Run;
二、两组均数比较—不配对资料t检验
采用“分析员应用”的方法完成： 1、分析员应用—file—Open by SAS name； 2、Statistics—Hypothesis Tests—two sample
t-Test for mean … 3、选择分析变量：x，点击“dependent”
选择分组变量：c，点击“group”; 4、选择完毕后，点击“OK”。
二、两组均数比较—不配对资料t检验
采用“分析员应用”的方法完成方差齐性检验： 1、分析员应用—file—Open by SAS name； 2、Statistics—Hypothesis Tests—two sample
t-Test for variance … 3、选择分析变量：x，点击“dependent”
二、运用“交互数据分析”
1、Analyze — Distribution(Y) 2、在变量表中选择分析变量，再点Y。 3、Output 选择分析项目。 （1）Moment 描述性统计量
二、运用“交互数据分析”
（2）Quantile 百分位数,中位数(50% Med),四 分位间距(Q3-Q1),极差(Range),众数(Mode)； （3）Cumulative Distribution —Test
几何均数的计算(只能用编程计算)
data logmean;input x f @@;y=log10(x);cards; 20 2 40 3 80 6 160 1 320 1 ; proc means;freq f;var y; output out=outmean mean=logmean; data geomean;set outmean;g=10**logmean; proc print data=geomean;var g;run; 结果：几何均数为1 : 64.6346
一、行×列表资料的χ2检验
行×列表资料，无论是双向无序、单向有 序还是双向有序，它们的编程过程和菜单选择 都是一样的，只是在作结论时需选择不同的统 计量及其概率值。
一、行×列表资料的χ2检验-双向无序
采用编程的方法完成：可以用freq过程。 Proc freq data=data.d10_3 order=data;
Chi-Square
1 39.927 0.001
Likelihood Ratio Chi-Square 1 41.860 0.001
Continuity Adj. Chi-Square 1 38.047 0.001
Mantel-Haenszel Chi-Square 1 39.704 0.001
Fisher's Exact Test (Left)
1.000
(Right)
1.44E-10
(2-Tail)
1.64E-10
一、四格表资料的χ2检验
采用“分析员应用”完成 1、分析员应用—选择数据集； 2、Statistics—Table Analysis； 3、选择行变量：R，点击“Row”；
选择列变量：C，点击“Column”； 选择频数变量：F，点击“Cell Count”； 4、选择统计方法：Statistics—Chi-square statistics； 5、选择完毕，点击“OK”。