科研统计方法简介.共83页文档
统计方法介绍
（4）百分位数：第X百分位数以Px表示,它将 全部观察值分成二个部分,其中有x%个观察 值小于Px, (100-x)%个观察值大于Px。 用途：1.描述一组资料在各个百分位置上 的水平,用一组百分位数如P5 ，P25, P50, P75, P95,可以描述总体或样本的分布特征，如集 中位置、变异度等。 2.确定医学正常值范围。
三. 方差分析
方差分析主要用于检验计量资料中两 个或两个以上样本均数间差别的显著性。 常见的错误是进行各组之间的两两t 检验。这将增加第一类误差的概率。 两组以上均数的比较不能用两两t检验， 而必须用方差分析。如差别有统计学意义， 然后再进一步用SNK等方法作两两比较。
例： 小白鼠给药前后发生咳嗽的推迟时间(秒)
1. 样本均数与总体均数比较的t检验
检验样本是否来自均数为μ0的已知总体 。 如：要研究现在13岁男孩的身高是否比20年 前的13岁男孩高。 20年前的13岁男孩平 均身高为1.30。现测量了13岁男孩100名 平均身高为1.35，标准差为0.12,要检验 现在13岁男孩身高的总体均数是否高于 1.30。
—————————————————————————— 单位组 处理1 处理2 ……... 处理k
—————————————————————————— 1 2 ┇ b X11 X21 ┇ Xb1 X12 X22 ┇ Xb2 ……... ……... ……... X1k X2k ┇ Xbk
——————————————————————————
二个或多个构成比的比较或两个属性之间有无关系：
────────────────────── 血 型 民族 ────────────────── A B O AB 合计 ───────────────────── 傣族 f11 f12 f13 f14 n1+ 佤族 土家族 f21 f31 f22 f32 f23 f33 f24 f34 n2+ n3+
统计研究的基本方法
统计研究的基本方法：大量观察法、统计分组法、综合指标法、估计推断法统计工作的主要环节：统计设计、统计调查、统计整理和统计分析总体和总体单位：统计总体是由客观存在的具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体，简称总体。
（它是由特定研究目的而确定的统计研究对象）构成统计总体的个别事物叫做总体单位，简称单位。
标志和指标：统计标志是表明总体单位特征的名称，简称标志。
标志按其性质可分为品质标志和数量标志。
按其变异情况分为不变标志和可变标志。
统计指标有两种理解，一是用来反映总体数量特征的基本概念；一是反映总体数量状况的概念和数值。
连续变量和离散变量：连续变量的变量值是连续不断的，相邻的两个数值之间可以进行无限的分割，一般可以表现为小数。
离散变量的变量值是间断的。
数据的四种计量尺度：定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度。
（p28）主要的调查方式和特点：普查、抽样调查、统计报表、重点调查、典型调查特点：普查，通常是一次性或一周期的，应规定统一的标准调查时间，以避免调查数据的重复或遗漏，保证普查结果的准确性，是专门组织的全面调查，内容全面、详细、准确。
抽样调查，节省经费、速度快、较高的精确度、灵活性即组织方便灵活，项目可多可少，调查范围可达可小统计报表，统计资料具有统一性、全面性、动态性和可靠性重点调查，重点单位的选择是根据研究的任务和目的有意识决定的，重点调查的目的是反映现象总体的基本情况。
典型调查，非全面性变量值归组、组距和组中值及确定单变量值分组是把每一种变量值作为一组，分组后将各组出线的次数加以排列。
一般适用于离散变量且变量值变化的表现较少的情况。
组距分组就是将全部变量值一次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。
组中值（p69）总量指标（时期和时点）和六种相对指标的特点：计划完成程度的考核：几种平均数的特点和公式加权算术平均数及权数意义，加权算术平均数与简单算术平均数的关系标志变动指标（标准差、标准差系数等）的含义和公式分配数列左偏和右偏的确定抽样推断的特点：抽样调查的特点（1）抽样调查的调查单位比全面调查少得多，因而既能节省人力、费用和时间，又能比较快地得到调查的结果（2）在有些情况下，抽样调查的结果比全面调查要准确。
统计研究的基本方法
统计研究的基本方法统计研究是一种常见的研究方法，用于收集、分析和解释数字数据。
它广泛应用于社会科学、生物科学、医学、金融等领域。
在统计研究中，研究者需要设计合适的实验或观察，然后使用统计学方法来分析数据并得出结论。
以下是一些常用的统计研究方法。
1. 符号测试方法（Sign test）：用于比较两个相关样本的差异。
研究者通过检查差异的正负号，根据差异的分布情况判断是否存在显著性差异。
2. t检验（t-test）：用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异。
t检验可以根据样本数据来计算一个t值，然后通过查表或计算p值来判断差异是否显著。
t检验可以在小样本情况下使用。
3.方差分析（ANOVA）：用于比较多个样本均值是否有显著差异。
方差分析可以将总变异分解为由于处理之间差异和由于随机误差引起的差异。
通过比较处理间和处理内的差异来判断差异是否显著。
4. 卡方检验（Chi-square test）：用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著。
它适用于观察数据是分类变量的情况。
5. 相关分析（Correlation analysis）：用于衡量两个变量之间的关系强度和方向。
研究者可以计算相关系数来描述两个变量之间的线性关系。
6. 回归分析（Regression analysis）：用于建立一个因变量和一个或多个自变量之间的关系模型。
回归分析可以用于预测和解释数据。
7. 因子分析（Factor analysis）：用于在变量集中寻找潜在的共同因素。
因子分析可以帮助研究者简化数据集，发现潜在的变量结构。
8. 生存分析（Survival analysis）：用于分析生存时间或事件发生概率。
生存分析常用于研究患者的生存率或产品的生命周期。
除了上述方法，还有一些其他统计研究方法，如聚类分析、判别分析、时间序列分析等。
不同的研究问题和数据类型可能需要不同的方法。
选择合适的方法需要根据研究目的和数据特点进行判断。
在进行统计研究时，研究者还需要注意统计假设检验的适用条件，避免误用统计方法和错误解读结果。
统计研究的基本方法5种
统计研究的基本方法5种
统计研究是一种科学的研究方法，它通过对数据的收集、整理、分析和解释，来揭示事物之间的关系和规律。
在统计研究中，有许多基本方法可以使用，下面将介绍其中的5种。
1. 抽样调查法
抽样调查法是一种常用的统计研究方法，它通过从总体中随机抽取一部分样本，来代表整个总体。
在抽样调查中，样本的选择要具有代表性和随机性，以确保研究结果的可靠性和有效性。
2. 实验研究法
实验研究法是一种通过对实验组和对照组进行比较，来探究因果关系的方法。
在实验研究中，实验组和对照组要尽可能相似，只有在实验组中引入了某种变量，才能比较出这种变量对结果的影响。
3. 相关分析法
相关分析法是一种通过计算两个或多个变量之间的相关系数，来探究它们之间关系的方法。
在相关分析中，相关系数的取值范围为-1到1之间，当相关系数为正数时，表示两个变量之间呈正相关关系，当相关系数为负数时，表示两个变量之间呈负相关关系。
4. 回归分析法
回归分析法是一种通过建立数学模型，来探究自变量和因变量之间关系的方法。
在回归分析中，自变量和因变量之间的关系可以用线性回归模型或非线性回归模型来表示，通过对模型进行拟合和检验，可以得出它们之间的关系。
5. 统计推断法
统计推断法是一种通过对样本数据进行统计分析，来推断总体特征的方法。
在统计推断中，通过对样本数据的均值、标准差等统计量进行计算，来推断总体的均值、标准差等特征。
同时，还可以通过假设检验和置信区间等方法，来对推断结果进行检验和评估。
以上5种方法是统计研究中常用的基本方法，它们各有特点，可以根据研究目的和数据类型的不同，选择合适的方法进行分析和解释。
统计与研究方法
统计与研究方法统计与研究方法是一门涉及统计学和研究方法学的学科，它为研究者提供了一系列科学的工具和方法来收集、分析和解释数据。
在各个领域的研究中，统计与研究方法发挥着重要作用，帮助我们更好地理解现象、做出准确的决策和预测，以及推动学科的发展。
一、统计方法的基本原理与应用统计方法是研究者用来处理和分析数据的科学技术手段。
它基于一些基本原理，如样本与总体的关系、变量的测量与分类、概率与推断等。
统计方法通常包括描述统计和推断统计两个方面。
在描述统计中，研究者通过计算中心趋势（如平均数、中位数和众数）、离散程度（如标准差和方差）和数据的分布情况（如频数分布和频率分布）等指标，对数据的特征进行描述和总结。
这有助于研究者更好地把握数据的整体情况，并发现其中的规律和特点。
在推断统计中，研究者通过从样本中推断总体的特征。
这涉及到一系列统计检验和置信区间的计算。
研究者根据样本数据的特征，通过计算统计量（如t值和F值）与临界值的比较，判断样本与总体之间是否存在显著差异。
此外，还可以通过构建置信区间来估计总体参数的真实值。
统计方法的应用非常广泛。
在社会科学领域，统计方法常常用于民意调查、教育评估和社会经济分析等研究中。
在自然科学领域，统计方法常常用于实验设计、数据分析和模型建立等研究中。
统计方法的正确应用可以为研究者提供可靠的依据，支持科学研究的发展。
二、研究方法的设计与实施研究方法是研究者为了回答研究问题而采取的策略和步骤。
它是进行科学研究的重要工具，可以帮助研究者有效地收集、分析和解释数据，从而得出结论。
研究方法的设计与实施需要经过详细的计划与安排。
首先，研究者需要明确研究目的和研究问题，并制定相应的研究假设。
其次，研究者需要选择适当的研究设计，如实验设计、调查设计或观察设计。
不同的研究设计适用于不同的研究问题，研究者需要根据具体情况进行选择。
一旦确定研究设计，研究者需要制定实施方案。
这包括确定样本规模、选择研究工具、设计数据收集表或问卷，并制定数据收集与分析计划。
统计法简介
统计法简介全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：统计法是一种用数学和科学方法来收集、分析和解释数据的方法。
在现代社会中，统计法被广泛应用于各个领域，如经济学、社会学、医学、环境科学等。
它旨在通过收集大量的数据，从而使得人们可以更加客观地了解事实和规律，为决策提供科学依据。
统计法的基本原理是通过抽样、数据处理和统计推断等方法来分析数据，从而得出结论。
在抽样过程中，我们从总体或者群体中选择一部分样本，并对这些样本进行观察和测量。
然后，通过统计方法对样本数据进行分析，推断总体的特征和规律。
在数据处理过程中，我们通常会使用统计软件来处理数据，比如数据清洗、数据拟合、数据分析等。
通过这些数据处理方法，我们可以得到更加客观和准确的结果，为研究提供可靠的依据。
在统计推断中，我们通过概率推断和假设检验等方法来进行推断。
通过概率推断，我们可以得出一些概率性的结论，比如事件发生的概率等。
通过假设检验，我们可以对某些假设进行验证，从而判断样本数据是否代表总体。
统计法可以帮助我们解决各种问题，比如市场调查、医学研究、社会调查等。
通过统计方法，我们可以分析数据，找出事物之间的联系和规律，为问题提供科学的解决方案。
统计法是一种强大的工具，可以从数据中发现事物的规律和趋势，帮助我们做出更加准确和科学的决策。
在现代社会中，统计法的应用范围越来越广泛，对于社会发展和科学进步起着至关重要的作用。
希望通过不断的学习和实践，我们可以更加熟练地运用统计法来解决我们所面临的问题。
【字数2000】第二篇示例：统计法（Statistics）是一门研究数据收集、处理、分析、解释和呈现的科学方法。
统计法可以帮助我们更好地了解数据背后的规律和趋势，为决策和预测提供依据。
统计学是应用概率论和数学分析的方法来研究数量数据的科学。
统计学通常被应用于计量经济学、社会学、物理学、生物学、经济学和科学研究等领域。
统计法的作用很广泛，它可以帮助我们了解大量的数据，并从中提取有用的信息。
科研统计分析的原理与步骤
它通过建立回归方程来 描述因变量与自变量之 间的关系，并预测因变
量的取值。
常见的回归分析方法包 括线性回归分析、多元 回归分析和逻辑回归分
析等。
05 科研统计分析的注意事项
数据质量
数据完整性
确保数据收集完整，无遗漏或缺失，这是统计分析的前提。
数据准确性
数据应真实反映实际情况，避免人为错误或误差。
作。
在进行统计分析时，应该充分考虑数据的特点和研究 的目的，选择合适的方法和技术，避免盲目追求复杂
度或过度简化分析过程。
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数据可靠性
数据来源应可靠，重复测量或验证数据可以提高可靠性。
样本量与效应大小
样本量
样本量的大小直接影响统计分析的精度和可靠性，应根据研究目的和资源合理确 定。
效应大小
效应大小是指自变量对因变量的影响程度，应充分考虑效应大小对统计结果的影 响。
统计方法的选择与误用
01
02
03
统计方法选择
根据研究目的和法包括符号检验、秩次检 验和Wilcoxon检验等。
方差分析
01
方差分析是通过比较不同组别数据的变异程度来分析多个因素 对总体变异的影响。
02
它通过将总变异分解为不同来源的变异，来评估各个因素对总
体变异的作用大小。
常见的方差分析方法包括单因素方差分析、多因素方差分析和
03
协方差分析等。
虚拟变量等。
数据分组与编码
03
根据研究目的和变量性质，对数据进行分组和编码，便于后续
分析。
数据分析
选择合适的统计分析方法
根据研究目的和研究问题，选择合适的统计分析方法，如描述性 统计、回归分析、聚类分析等。
英语教学科研统计方法-2019年教育文档
英语教学科研统计方法英语教学科研统计方法是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法，主要包括统计设计、统计调查、统计整理和统计分析。
由于原始数据错综庞杂，选择适当的统计方法就显得尤为重要。
统计方法主要包括描述统计和推断统计。
描述统计是通过图表或数学方法，对数据进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。
描述统计包括集中趋势分析、离散趋势分析和相关分析三大部分。
这种方法称为描述统计。
同时，科研统计主体依据数据的形态建立一个用以解释其随机性和不确定性的数学模型，以之来推断母体特征，这种方法即为推论统计。
这两种用法都属于应用统计学方法。
以下内容简单地介绍了一般统计步骤与统计方法。
一、数据整理首先，英语教学组织和科研主体需要确定研究对象，这是定量分析的始端。
然后，通过对研究对象进行调查或观测，未加整理的原始数据被提取出来。
最后，英语科研主体对原始数据进行整理与表述。
次数分布用以描述数据的集中趋势（central tendency）及其变异性（variability）。
如果数据数量过于庞大，科研主体需要对其进行归类划记，具体步骤包括求全距，定组数，求组距，定组限。
二、描述性统计归类划记仅能粗略描述数据的集中程度。
数据的描述性统计需要两个统计量，即集中量数与差异量数。
其中，集中量数描述数据的集中趋势；差异量数描述数据的离散趋势。
精确的数据定量描述需要集中量数，其包括平均数（mean）、中位数（media）和众数（mode）。
平均数又叫算术平均数，是使用最广泛的集中量数。
但是，当一组数据中出现极端数据时，就不能用平均数来描述该组数据的集中趋势。
这时，中位数可以用作数据的代表值。
由于存在抽样误差，中位数不如平均数稳定。
众数又称范数，是一种表述数据集中趋势的量，特别适用于不同质的数据或极端数据。
综上所述，平均数是最常用的集中量数。
离散量数（measures of dispersion）是用以描述数据的分散情况，即数据变异性（variability）。
统计与科研方法
二、p值概念
P值概念——错误拒绝H0的概率。即在H0所规定的总体中作随机抽样，得到绝对值等于或大于上一步计算出的检验统计量的概率。
（1）、若P<α,结论为按所取α检验水准拒绝H0，接受H1，差别有统计学意义；
其统计学依据是，在H0成立的情况下，得到现有统计量的概率P<α，是小概率事件，因为小概率事件不可能在一次抽样中发生，所以拒绝H0。
（1）、有1/5以上格子的理论频数小于5；
（2）、一个理论频数小于1；
（3）、总样本例数小于40
当有以上三种情况或之一存在时，均不适宜进行x2检验，有三种处理方法：
（1）、增加样本含量
（2）、根据专业知识，删除理论频数过小的行或列，或将理论频数过小的行
或列与性质相近的行或列合并（不推荐，应慎重）
（3）、Fisher确切概率法(可用SAS软件实现)
拉丁方、交叉、析因、正交、嵌套、裂区设计
处理因素：单因素、双因素、多因素
反应变量：单变量、双变量、多变量
资料类型：计量、计数(无序)、等级(有序)
样本数目：单样本、两样本、多样本
数据信息：完全数据、不完全数据、重复测量数据
前提条件：独立性、方差齐性、正态性
三、统计描述与统计图表
一、统计资料的分类
1、计量资料：测定每个观察单位的某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料。其变
采用希腊字母表示：μ、π、ρ、β
统计量(statistic)：由样本观察值计算出来的反映样本分布特征的指标。
如样本均数，样本率，以及检验统计量
采用拉丁字母表示：、u、t、F、
随样本不同而不同，存在抽样误差
科研课题统计方法PPT课件
• 一、为什么在医学研究中必须应用统计学 • 二、常用的统计方法； • 三、统计方法上常见的一些问题； • 四、科研论文中应写明所用统计分析方法
的具体名称； • 五、统计检验结论的表达。
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一、为什么在医学研究中必须 应用统计学
医学研究的目的是探索医学领域内未知的事 物，而反映未知事物特征的指标常带有变异性。
由于变异性的存在，实验或观测的结果就必 然带有不确定性。为了获得带有规律性的结果， 人们就不得不进行大量的实验或观测。然而总体 的容量很大，甚至是无限的，研究者的时间、精 力、人力和物力却是十分有限的。客观实际迫使 研究者不得不从总体中进行抽样研究，以期通过 样本所提供的信息去推论总体的规律性。
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• （2）行列表资料，若资料中有1个格子的理论频数＜1或者理论频数＜5的格子 数超过总格子数的1／5时，没有将相邻的行（列）合并后再计算2值。
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例1
• 某医生发明了一种新的治疗某病的疗法（简称治疗组），用现在公认的疗法作为 对照（简称对照组），经临床试验，对照组与治疗组的疗效分别为
表6 燃煤型砷中毒患者皮肤组织中P53mt阳性表达分析
组别
例数
阳性细胞密度
阳性率
A组
18
38.0729.00
88.89
B组
11
17.1615.00
72.73
C组
39
4.058.24
25.64
对照组
12
0
0
各组与对照比较： P＜ 0.05； A与 B比较 P＜0.01； A与 C比较P＜0.01；B与C比较P＜0.05
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表 两种药物疗效的比较
教育科研中的统计方法教育科研中的统计方法教育科研中的统计方法教育科研中的统计方法
教育科研中的统计方法教育科研中的统计方法教育科研中的统计方法教育科研中的统计方法————————Z检验和检验和检验和检验和t检验检验检验检验乌海市海勃湾区教研室王根运通常我们用平均分比较两个班的成绩的优劣是不妥的。
即某次考试中初二、二班数学成绩平均分低于初二、五班的平均分，不一定说明初二、二班数学真实成绩比初二、五班的差。
这是因为一个班的的平均成绩具有统计意义，存在抽样误差，其平均成绩在一定范围内波动，假如再进行一次考试也许初二、二班数学成绩平均分高于初二、五班的平均分。
所以比较成绩时应用平均数差异的显著性检验更科学。
统计学中平均数差异的显著性检验时规定一个显著性水平，经过检验所得差异超过这个显著性水平，表明这个差异不属于抽样误差，确实存在差异，反之属于抽样误差。
这个平均数差异的显著性检验在教育科研统计中总结为Z检验或t检验。
一般地样本容量大于30时，用Z检验；样本容量小于30时，用t 检验。
当问题所给的条件用t检验方便时，样本容量虽然大于30，也可以用t检验。
下面是样本容量大于30时的Z检验和样本容量小于30时的t检验案例。
一一一一、、、、样本容量大于样本容量大于样本容量大于样本容量大于30时的时的时的时的Z检验检验检验检验案例案例案例案例：：：：比较初三第一学期期末实验班和对比班的化学成绩表1、初三、八班（实验班）第一学期期末化学成绩表时间：2010年1月学生序号成绩学生序号成绩学生序号成绩学生序号成绩学生序号成绩1 80 12 94.5 23 55.5 34 40 45 69 2 87.5 13 70 24 60 35 37 46 76.5 3 94 14 77.5 25 72.5 36 44.5 47 56 4 90 15 92 26 61.5 37 34 48 69.5 5 75.5 16 85.5 27 56.5 38 55.5 49 58.5 6 92 17 78.5 28 73 39 70 50 43 7 83 18 78 29 77 40 80 51 53 8 79.5 19 62.5 30 86 41 83 52 60 9 82 20 72 31 94 42 63.5 10 83.5 21 58.5 32 73.5 43 67 11 83.5 22 41.5 33 45.5 44 75.5实验班和对比班学生人数均为52，样本容量大于30，用Z检验看实验班和对比班成绩有无显著性差异（用计算机处理）。
科研数据分析中的统计方法与推断
科研数据分析中的统计方法与推断在科研领域中，数据分析是一个关键的步骤，它能够帮助我们从海量的数据中提取有意义的信息并做出科学的推断。
而统计方法，在数据分析过程中起着重要的作用。
本文将探讨在科研数据分析中常用的统计方法与推断。
统计方法是一套用于处理和解释数据的数学技巧和工具。
在科研领域中，我们经常会遇到大量的数据，要想从中发现规律并作出重要的推断，我们就需要借助统计方法。
例如，在医学研究中，我们可能会收集大量的患者数据，通过统计方法进行分析，以评估某种治疗方法的疗效。
当然，为了得到准确的结果，我们需要保证数据的质量，同时还要选择合适的统计方法。
在科研数据分析中，统计推断是一个重要的环节，它能够帮助我们从样本中推断总体的特征。
统计推断依赖于样本统计量的分布特征。
例如，假设我们想要对某种新药的疗效进行推断，我们可以随机选择一部分患者组成样本，通过对样本的观察和分析，得到患者的治疗效果。
然后，我们可以根据样本统计量的分布情况，来推断总体的特征。
这样的推断是基于概率的，虽然不一定完全准确，但是可以给出一个合理的估计结果。
在统计推断中，一个重要的概念是置信区间。
置信区间表示我们对总体参数的估计范围。
在科研数据分析中，我们往往不可能获得总体所有的数据，只能通过样本来进行推断。
因此，我们需要给出一个区间范围，表示我们对总体参数的估计值。
置信区间的计算依赖于样本的统计量以及样本的大小。
一般而言，样本的大小越大，置信区间越小，我们对总体参数的估计也就更加准确。
除了置信区间，假设检验也是统计推断中常用的方法。
假设检验用于判断某个假设是否成立。
在科研数据分析中，我们常常要评估某种新的治疗方法是否有效，这时候就需要进行假设检验。
假设检验有两个假设，一个是零假设，表示我们认为没有任何影响；另一个是备择假设，表示我们认为有某种影响。
通过对样本数据进行分析，我们可以计算出一个统计量，在给定显著性水平的情况下，我们可以判断是否拒绝零假设。
统计研究的基本方法
统计研究的基本方法统计研究是一种获取、整理和分析数据以解决问题和回答研究问题的方法。
它广泛应用于社会科学、医学研究、经济学、生物学等领域。
在进行统计研究时，研究人员通常遵循一系列的步骤，包括确定问题、设定目标、收集数据、数据分析和结果解释。
本文将对统计研究的基本方法进行探讨。
1.确定研究问题和设定目标在进行统计研究之前，研究人员首先要明确定义研究问题，并设定明确的研究目标。
研究问题是研究的出发点，它可以是描述性的、比较性的或关联性的。
研究目标则进一步细化研究问题，明确研究的目的和期望的结论。
2.收集数据数据是统计研究的基础，研究人员需要收集相关的数据来回答研究问题。
数据可以通过不同的方式收集，包括调查问卷、实地观察、实验研究、文献查阅等。
在数据收集过程中，需要关注样本的选择，确保样本具有代表性，能够对总体进行合理的推断。
3.数据整理和清洗在收集到数据后，研究人员需要对数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和可用性。
这一步骤包括数据录入、数据验证、缺失数据处理等，并对数据进行简要的描述性统计分析，如计算均值、方差、频数等。
4.数据分析数据分析是统计研究的核心，研究人员通过统计方法对数据进行分析，以回答研究问题并验证研究假设。
常用的数据分析方法包括描述性统计、推断统计、回归分析、方差分析等。
其中，描述性统计用于描述样本的分布和特征；推断统计用于通过样本推断总体的特征；回归分析用于研究变量之间的关系；方差分析用于比较不同组别之间的差异等。
5.结果解释和推断根据数据分析的结果，研究人员需要对结果进行解释和推断，在统计学中，通常需要根据数据的置信区间、显著性水平等进行推断。
结果解释是对研究问题的回答和结论的总结，它需要与研究目标和现有理论进行对比和讨论，并提出进一步研究的建议。
6.结果报告和出版最后，研究人员需要将研究结果进行报告和出版。
研究报告应包括研究问题、目标、方法、数据分析和结果解释等内容，并提供足够的信息以供其他研究者复制和验证。
科研思路与方法(统计方法类)
试分析两组数据有无差异？
解：根据题意， x1 ＝207.700 x2 ＝204.714
SD1 ＝24.721 SD2 ＝8.519
SD12＝611.128 SD22＝72.573
F＝ SD12 / SD22= 8.421
f1＝n1－1＝10－1＝9 f2＝n2－1＝7－1＝6
例如，测定某药厂生产的去痛片的片
重差异，该批药片的全体称为总体，每片去痛 片称为一个个体，取其中的20片即为一个样本。
二．误差
统计上所说的误差，是指测量值与 真实值之差，以及样本指标与总体指标 之差，主要包括三种：
1．系统误差
2．随机测量误差 3．抽样误差
1．系统误差：在收集资料
过程中，由于仪器不准，标准试剂未 经校正等原因，使观察结果成倾向性 的偏大或偏小称为系统误差。系统误 差影响原始资料的准确性，应力求避 免，如果已经发生，要尽量查明原因， 予以校正。
1.根据两样本的具体数据求校正标准误（SE’）
SE’＝ SD12/n1+SD22/n2 x1-x2 2.t’＝ SE’ 3.t’0.05＝ [SE12×t (f1) 0.05+ SE22×t (f2)
t’0.01＝ [SE12×t (f1)
0.05]/(SE12 +SE22)
0.01+ SE22×t (f2) 0.01]/(SE12 + SE22)
x （cm） = （x1＋x2＋ … ＋xn） /n
=(168+172+153+166+178+177+159+167+180+175)/10
[课件]科研统计方法简介PPT
![[课件]科研统计方法简介PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/215b4de0d5bbfd0a795673c4.png)
第一部分 科研设计基本原理
科研设计
专业设计
统计设计
成果： 先进性 创新性 科学性和可行性
统计设计：对资料搜集、整理和分析全过程 总的设想和安排。是后续步骤的依据，是最 关键的一环。
实验设计的基本要素和原则
实验设计主要内容： 三要素，三原则
观察对象 对照原则
处理因素 实验效应
重复原则 随机化原则
实验设计的基本要素和原则
指在特定时点或相当短的时期内(1周、3个月 )，在一定人群中应用普查或抽样调查方法，收集 有关疾病或健康状况资料的调查方法。目的是描 述疾病或健康状况的分布特征，探索影响疾病或 健康相关因素。
现况调查：患病率调查
二、观察性研究常用的方法
二、观察性研究常用的方法
(二)纵向研究（longitudinal study） 纵向研究就是在比较长的时间内，对某一事物 的发生、发展进行有系统的定期的研究，也叫 做追踪研究。
经计算： x17.0 7S11.4 04
x21.0 2S21.41
M 1 7.0 0Q 2.5 0 M 2 1.0 3Q 2 .5
资料的统计描述
某单位研究胆囊腺癌、腺瘤的P53基因表达，对同期手术切除 的胆囊腺癌、腺瘤标本各10份，用免疫组化法检测P53基因， 资料见表。
只能计算：阳性率 阳性率 阳 检＝ 性 查例 人 1数 数 0% 0
二、观察性研究常用的方法
一、根据研究范围 全面调查（overall survey）
非全面调查（un-overall survey）
二、根据研究时间
横断面调查（cross-section study） 纵向研究（longitudinal study）
二、观察性研究常用的方法