分类变量的描述性统计

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第三单元3分类变量的统计分析

第三单元3分类变量的统计分析

第三单元3分类变量的统计分析一、分类变量的描述统计分析分类变量的描述统计分析主要包括频数分布、频率分布和柱状图等。

1.频数分布频数(frequency)是每个类别在样本或总体中的出现次数。

频数分布(frequency distribution)是指将各个类别的频数按照从小到大的顺序列出,以显示它们的分布情况。

频数分布可以通过计算或绘制柱状图来展示。

2.百分比分布百分比(percentage)是每个类别频数与总频数的比例。

百分比分布(percentage distribution)是指将各个类别的百分比按照从小到大的顺序列出,以显示它们的分布情况。

百分比分布可以通过计算或绘制饼状图来展示。

3.柱状图柱状图(bar chart)是一种常用的展示分类变量分布情况的图形。

在柱状图中,每个类别在x轴上对应一个竖直的条形,条形的高度表示该类别的频数或百分比。

柱状图不仅可以展示各个类别的分布情况,还可以进行不同类别之间的比较。

二、分类变量的关联性分析分类变量的关联性分析可以帮助我们了解两个或多个分类变量之间的相关性。

其中常用的关联性分析方法包括卡方检验和列联表分析。

1.卡方检验卡方检验(chi-square test)是一种非参数统计方法,用于检验两个分类变量之间是否存在相关性。

卡方检验的原假设是两个变量独立无关,备择假设是两个变量相关。

通过计算卡方统计量和对应的P值,可以判断两个变量之间的关联性。

2.列联表分析列联表(contingency table)是用来描述两个或多个分类变量之间关系的表格。

通过计算每个类别的频数或百分比,并绘制列联表的热图或堆积图,可以直观地展示两个变量的关联性。

此外,通过计算列联表的卡方值和判断显著性水平,还可以进行进一步的关联性分析。

三、分类变量的预测分析分类变量的预测分析可以帮助我们根据已有数据对未知数据进行分类。

其中常用的预测分析方法包括逻辑回归和决策树。

1.逻辑回归逻辑回归(logistic regression)是一种用于建立分类模型的统计学方法。

分类变量知识点总结归纳

分类变量知识点总结归纳

分类变量知识点总结归纳分类变量又称为名义变量,是一种表示不同类别的变量。

它表示的是属性或特征,而不是数量。

分类变量可以用来分组或分类数据,并且通常用文字或符号来表示不同的类别。

在统计学和数据分析中,分类变量是非常常见的一种数据类型,它的分析方法和应用范围也非常广泛。

在实际应用中,对分类变量的认识和掌握,对于数据分析和决策制定都有重要意义。

二、分类变量的特点分类变量具有一些独特的特点,需要我们了解和掌握。

它的主要特点如下:1. 有限的类别:分类变量的取值是有限的、离散的,而且每个取值表示一个特定的类别或属性。

2. 无序性:分类变量的不同类别之间是无序的,即它们之间没有顺序或大小的关系。

3. 通常用文字或符号表示:分类变量通常用文字或符号来表示不同的类别,例如性别可以用“男”和“女”来表示,颜色可以用“红”、“黄”、“蓝”等来表示。

4. 可以用来分组数据:分类变量可以用来对数据进行分组或分类,从而进行统计分析或描述性分析。

5. 通常用频数或百分比来描述:由于分类变量的取值是有限的,所以通常可以用频数或百分比来描述其分布情况。

6. 无法进行算术运算:因为分类变量代表的是不同类别或属性,所以它们之间无法进行算术运算,例如无法对不同类别的颜色进行加减乘除等操作。

三、分类变量的应用领域1. 社会学调查:在社会学调查中,对人口特征、社会地位等进行调查时,常常会涉及到分类变量的应用,例如性别、年龄段、教育水平等。

2. 市场调查:在市场调查中,对消费者特征、购买偏好等进行调查时,也会涉及到分类变量的应用,例如产品类别、品牌偏好等。

3. 医学研究:在医学研究中,对疾病风险、治疗效果等进行研究时,也会涉及到分类变量的应用,例如疾病类型、治疗方法等。

4. 教育统计:在教育领域中,对学生特征、学习成绩等进行统计时,也会涉及到分类变量的应用,例如班级、学科等。

四、分类变量的描述统计对于分类变量的分析,通常需要对其进行描述统计,主要包括频数和百分比的计算。

描述性统计分析法定义

描述性统计分析法定义

描述性统计分析法定义所谓描述性统计分析方法是以数学表达式的形式来反映现象之间相关联系的一种统计方法。

它可以将各种原始数据中的变量分别归类,然后根据研究目的进行分组统计,并对整个调查资料进行观察与综合,从而获得对于现象的比较精确的定量估计,为经济管理和科学研究提供数量化的依据。

描述性统计分析的特点是:分组及数据计算均要有详细的资料,数据必须具有可靠性。

描述性统计分析方法按其所使用的数据范围不同,又可分为:(1)单项数据分析;(2)总量数据分析;(3)平均数、中位数、众数、变异数、标准差等数据分析。

应用描述性统计分析方法进行经济数据处理时,必须掌握下列基本概念:但是,在实际工作中,许多应用者只重视“同质性”的分析,却忽略了对于“异质性”的考虑。

异质性也称为“差异性”,是指变量之间不同水平上的差异程度。

这里的差异包括:变量水平上的差异、变量之间的差异以及时间顺序上的差异。

因此,描述性统计分析的基本内容包括: 1、差异性检验; 2、差异性分类; 3、差异性的估计值; 4、描述性统计分析方法在经济研究中的应用。

由此可见,影响因素越多,描述性统计分析的成果就越复杂,因此在实际工作中,要注意处理好同质性和异质性的关系。

描述性统计分析的方法非常广泛,其中最常用的有: (1)列联表; (2)相关分析;(3)回归分析;(4)方差分析;(5)主成分分析;(6)因子分析;(7)对数线性模型。

我们必须明白这样一个事实:假设两种或多种变量之间确实存在某种联系,那么描述性统计分析法只能提供初步的、粗略的、概括性的结论,还需要根据有关因素的情况作进一步的研究和分析,才能给出更加全面和具体的信息。

比如,一个企业通过技术创新降低成本,采取该策略的效果在短期内显而易见,但长期而言,如果成本继续下降,则说明该公司仍然需要通过提高生产率、增强核心竞争力等手段提高自己的竞争地位,从而真正带来成本的下降。

此时,再去寻找造成降低成本的因素,将会收到事半功倍的效果。

描述分类变量资料的主要统计指标

描述分类变量资料的主要统计指标

描述分类变量资料的主要统计指标统计指标是用来描述总体现象数量特征的一些数量表现形式,通常采用频数或频率等来表示。

它是用来说明研究对象数量特征多少的一种语言,而这种数量特征,可以是数量上的也可以是质量上的。

通过统计指标的指标名称和统计指标值就可以了解到研究对象的特点。

因此,运用统计指标能够反映出研究对象的数量特征,是认识事物本质的重要手段。

一、集中趋势指标在大量分类资料中,分类变量的数值经常有很大的差别,并且这种差别可能是偶然的,也可能是由于自变量有意的取舍造成的。

因此,用什么方法对变量进行排列组合才能获得可靠的资料呢?最好的方法是利用极差,即把离中趋势最远的自变量(最大值或最小值)作为总体变量的代表值。

如果在原始分类数据的基础上再进行一次平均计算,就可以得到两个指标,即平均指标和标准差。

(一)成数(Mean)成数是反映总体各单位某一数量占总体单位总数的比重,用公式表示为:成数=n/总体单位总数其中, n是总体单位总数, m是成数的标准差。

总体内各单位成数之间的差别叫做成数的离散程度。

从实际应用上看,成数愈小则成数差愈大,即差异愈大,反之,则成数差愈小,即差异愈小。

在研究总体分布的均匀性时,可以采用成数作为研究对象的主要分析指标。

在许多实际问题中,往往可以直接得到总体成数的具体数值,而不需要进行全面调查计算,这样就可以节省人力、物力和时间,并使资料更加精确。

当然,我们也应注意到:成数受自变量变动范围的影响,当自变量变动较大时,所得到的成数可能与实际情况不符,需要重新估计,因此在分析时应注意选择成数的上下界限。

(1)成数的上限和下限①成数的上限是指超过成数下限的那部分总体单位数,它表示大于或等于该总体单位总数的一定比例的单位数。

在统计学中,把成数的上限叫做正偏态(或上限集中),把成数的下限叫做负偏态(或下限集中)。

1。

离中趋势是指各个变量的平均值在总体平均值的两侧波动,偏离中间较多,表示这一群体在数量上介于总体的中间水平和总体的最高水平之间,数量上居于两者之间的状态。

第四讲分类变量的统计描述率的标准误

第四讲分类变量的统计描述率的标准误

累积频数:各类别的累积 数量
标准误的概念
标准误的定义
标准误是描述样本统计量分布的离散程度的一个指标。 它用于衡量样本均值与总体均值之间的差异程度。 标准误越小,样本均值与总体均值之间的差异越小,反之则越大。 标准误的计算公式为:标准误 = 总体标准差 / 样本量的平方根。
标准误的计算方法
定义:标准误是 衡量样本统计量 与总体参数之间 差异的指标
标准误的实例分析
实例数据介绍
数据来源:某大型超市的销售数据 数据规模:包含数百万条销售记录 数据特征:包括商品名称、销售数量、价格等字段 数据分析方法:使用分类变量的统计描述率计算标准误
计算标准误
定义:标准误是 描述样本统计量 变异程度的指标, 反映样本统计量 与总体参数之间
的差距。
计算公式:标准 误 = 标准差 / 样本量的平方根。
众数:出现次数最 多的数值
变异系数:衡量数 据离散程度的相对 指标,计算公式为 标准差/平均数
率的抽样分布
分类变量率的标准误
标准误的计算方法
定义:标准误是衡 量样本统计量与总 体参数之间差异的 指标
计算公式:标准误 = 标准差 / 样本量 的平方根
作用:用于估计总 体参数的精度和可 靠性
与标准差的区别: 标准差衡量数据本 身的离散程度,而 标准误衡量样本统 计量与总体参数的 接近程度
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分类变量的统计 描述率的标准误
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分类变量率的统 计描述
分类变量的统计 描述
分类变量率的标 准误
标准误的概念

分类变量资料的统计分析.I

分类变量资料的统计分析.I

详细描述
市场调查中,分类变量常用于描述消费者的偏好、态度 和行为。例如,消费者对于某产品的品牌偏好、购买频 率、使用体验等都可以用分类变量来表示。对这些分类 变量进行分析,可以帮助企业了解市场需求、消费者行 为模式和产品优缺点,从而制定更有效的营销策略。
案例二:医学研究中的分类变量分析
总结词
医学研究中,分类变量常用于描述患者的疾病类型、治疗方式等。
比例与百分比
比例
某一类别的观察值数量与另一类别观察值数量的比值,用于比较不同类别的相对 大小。
百分比
某一类别的观察值数量与总观察值数量的比值乘以100,用于了解各类别的相对比 例。
集中趋势的度量
众数
出现次数最多的数值,反映数据的集 中趋势。
中位数
将数据从小到大排列后,位于中间位 置的数值,反映数据的集中趋势。
案例四:市场细分中的分类变量分析
要点一
总结词
要点二
详细描述
市场细分是市场营销中的重要概念,分类变量是市场细分 的重要依据。
市场细分是根据消费者的需求、行为和特征等因素将市场 划分为若干个具有相似性的子市场。分类变量是市场细分 的重要依据,例如消费者的年龄、性别、收入、职业等因 素都可以作为分类变量用于市场细分。通过对这些分类变 量的分析,企业可以更好地了解不同市场的需求特点,从 而制定更有针对性的营销策略,提高市场占有率和竞争力 。
总结词
社交网络分析中,分类变量常用于描述用户的行为、 关系和属性。
详细描述
在社交网络分析中,分类变量被广泛用于描述用户的 行为、关系和属性。例如,用户的行为可以分为发帖 、评论、点赞等类型;关系可以分为好友、关注、粉 丝等类型;属性可以包括用户的性别、年龄、职业等 。对这些分类变量进行分析,可以帮助研究者了解社 交网络的结构、用户行为模式和信息传播规律等,从 而更好地理解社交网络中的各种现象。

统计方法学部分对于连续变量和分类变量的描述

统计方法学部分对于连续变量和分类变量的描述

统计方法学部分对于连续变量和分类变量的描述统计方法学:连续变量与分类变量的描述在统计学中,根据变量的类型,我们可以将统计方法分为针对连续变量的分析和针对分类变量的分析。

本文将详细探讨这两种变量的描述方法及其在统计中的应用。

一、连续变量的描述连续变量是指在一定区间内可以取无限个可能值的变量,如身高、体重、温度等。

在统计学中,我们通常采用以下参数来描述连续变量:1.均值(Mean):一组数据的平均值,反映了这组数据的中心位置。

2.标准差(Standard Deviation, SD):衡量数据离散程度的一种度量,表示数据值与均值的平均偏差。

3.方差(Variance):标准差的平方,反映了数据离散程度的绝对大小。

4.中位数(Median):将一组数据从小到大排序后,位于中间位置的数值,用于描述数据的中心位置。

5.四分位数(Quartiles):将一组数据分为四等份的数值,包括第一四分位数(Q1)、第二四分位数(Q2,即中位数)和第三四分位数(Q3),用于描述数据的分布情况。

二、分类变量的描述分类变量是指变量值是离散的、有限的,如性别、血型、职业等。

对于分类变量的描述,我们通常采用以下参数:1.频数(Frequency):指某一类别在数据集中出现的次数。

2.频率(Relative Frequency):某一类别的频数与总频数的比值。

3.比率(Ratio):某一类别的频数与另一类别频数的比值。

4.优势比(Odds Ratio, OR):表示某一事件发生与不发生的概率之比。

5.相对风险(Relative Risk, RR):表示某一事件在暴露组和非暴露组中发生的风险之比。

三、连续变量与分类变量的统计方法应用1.单个自变量:当自变量为连续变量时,可以使用t检验、相关分析、回归分析等方法;当自变量为分类变量时,可以使用方差分析(ANOVA)、协方差分析(ANCOVA)等方法。

2.多个自变量:当自变量中包含分类变量和连续变量时,可以使用多元方差分析、多元回归分析等方法。

描述分类变量资料的主要统计指标

描述分类变量资料的主要统计指标

描述分类变量资料的主要统计指标在描述统计中,经常要描述两个变量之间的关系,这就是指标。

描述分类变量资料的主要统计指标有:平均数(AV)、中位数(median)、众数(major)、方差(F)、标准差(SD)、相关系数(r)、误差(SEM)、信赖区间(CI)、 F统计值等。

一、全距n。

平均数在统计学上指全部观察单位的算术平均数,即众数、中位数和方差的算术平均数。

它反映了各个变量在总体中所占的比例。

用公式表示为n=AV。

例如:成人牙齿脱落率调查,共调查成人2046人,其中有根以上完全不能保留者占4.5%,按标准脱落百分数计算,每根牙齿应脱落2%。

则该项调查结果的全距是2.5%。

全距愈小说明变量在总体中所占的比例愈大,代表性愈强。

二、方差 1。

方差又称离散系数或变异系数。

由于各个观察单位所得的资料是来自不同的变量,因而这些资料都是不可比的。

但在抽样调查时,要使各个单位取得同样的结论,在对总体进行分析时,就必须把各单位的观察结果加以平均化,从而消除了由于来源不同引起的资料不可比问题,并使各单位的离散状况趋于一致。

这就需要用变异系数将各单位的资料加以平均,使其成为总体的平均资料。

因此,方差就是各个单位的变异程度的一种度量。

方差的符号是σ,单位是标准差(SD)。

2。

标准差的计算公式为:SD=∑[(X-Y)÷2]×100%。

式中SD表示标准差。

标准差的大小是随研究的目的而异的,通常用于某些问题的检验或推断。

如:某县的全年工业总产值的多少与全年粮食总产量的多少成正比;销售额的增长速度快慢与企业利润成正比。

对于全距,方差,标准差,原因,方差是概率统计的专有名词。

在实际工作中,我们通常简单地用:均数×方差=总体标准差(均值×方差=总体方差),来概括变量之间的关系。

当然,我们在阅读统计资料时,有时也会碰到一些专门用语,如果只看题目或只看这些专门用语,也很难理解题意,但只要知道它们的含义就行了。

分类变量的描述统计

分类变量的描述统计

7.16
1 9 9 1 a1
9.25
1 9 9 2 a2 1 0 . 5 7
1 9 9 3 a3 1 2 . 9 3
1 9 9 4 a4 1 4 . 2 8
1.00 1.29 1.48 1.81 1.99
1.00 1.29 1.14 1.22 1.10


2.09 2.09
1.32 3.41
2.36 5.77
相 对 比 =甲 指 标 乙 指 标
(3-3)
第二节 相对危险度与优势比
一、相对危险度(relative risk,RR):
1. 常用于流行病学的队列研究
2. 暴露组发病危险度与低暴露(或无暴露)组发病危险度之比。
3.
二、优势比(odds ratio,OR):
4. 常用于流行病学的病例对照研究
5. 病例组某危险因素的优势与非病例组某危险因素的优势之比。
分类变量的描述性统计
第一节 常用的比例指标及其意义
一、率: 1. 速率(rate):与时间有关,如某年某病发病率、死亡率。 2. 比率(proportion):与时间无关,如某病治愈率。 3. 二、比: 4. 构成比(constituent ratio):部分与全部之比 5. 相对比(relative ratio):两指标之比
n iP i

⑷ =⑵ ⑶
ni ⑸
n iP i ⑹ =⑵ ⑸
内科 妇科 小儿科
0 .2 9 2 6 0 .9 1 0 7 0 .9 6 1 5
687 456 239
2 0 1 .0 2 4 1 5 .2 8 2 2 9 .8 0
218 486 252
6 3 .7 9 4 4 2 .6 0 24 2 .30

分类变量的统计分析

分类变量的统计分析

分类变量的统计分析分类变量是指由有限个离散数值所组成的变量,例如性别、年级、职业等。

在统计学中,分类变量的统计分析可以帮助我们了解变量的分布、比较不同组之间的差异以及预测未来的趋势。

下面将详细介绍分类变量的统计分析方法。

1.描述统计:描述统计是对分类变量的基本统计特征进行描述和总结,包括频数、百分比和图表等。

频数是指每个类别出现的次数,百分比是指每个类别所占的比例。

通过频数和百分比可以直观地了解各个类别的分布情况,从而对整体的情况有一个直观的了解。

图表可以用来更直观地展示分类变量的分布情况,常用的图表包括饼图、柱状图和条形图等。

2.独立性检验:独立性检验用于判断两个或多个分类变量之间是否存在关联。

通常使用卡方检验进行独立性检验。

卡方检验的原假设是两个变量之间是独立的,备择假设则是两个变量之间存在关联。

通过卡方检验的结果可以判断两个变量之间是否存在显著性差异。

3.方差分析:方差分析用于比较多个分类变量之间的均值是否存在显著性差异。

方差分析将总体的方差分解为组内方差和组间方差,通过比较组间方差与组内方差的大小来判断不同组之间的均值是否显著不同。

方差分析常用于比较多个类别的平均值,例如不同年级学生的成绩差异、不同岗位员工的工资差异等。

4. 相关分析:相关分析用于判断两个分类变量之间的关系强度和方向。

常用的相关分析方法有Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数。

相关系数的取值范围为-1到1,当相关系数接近于1时,说明两个变量之间存在正相关关系;当相关系数接近于-1时,说明两个变量之间存在负相关关系;当相关系数接近于0时,说明两个变量之间不存在线性相关关系。

5.预测模型:分类变量的统计分析还可以用于建立预测模型,例如逻辑回归模型和决策树模型。

逻辑回归模型可以用来预测二分类变量的概率,例如预测一些人是否患有其中一种疾病。

决策树模型可以用来预测多分类变量的类别,例如预测一些植物的品种。

总之,分类变量的统计分析方法包括描述统计、独立性检验、方差分析、相关分析和预测模型等。

分类变量的描述性统计讲解

分类变量的描述性统计讲解

相对危险度(relative risk,简称RR)是指暴露于某种 危险因素的观察对象的发病的危险度与低暴露或无暴 露的观察对象的发病危险度之间的相对比值。相对危 险度常用于队列研究,可用暴露与未暴露于危险因素 的累积发病率(Pl和P0)或人时发病率(F1和F0)估计, 公式为
RR P1 或 RR F1
第三讲 分类变量的统计描述
分类变量的整理(1)
14名成人的原始数据
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
性别 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女
身高 175 167 187 176 167 178 174 170 167 186 182 159 167 182
OR=odds1/odds2=ad/bc
病人
表3-2 COPD病人与非病人的吸烟情况资料
有吸烟史
无吸烟史
合计
231
125
356
非病人
183
296
479
合计
414
421
835
例3-4 采用例3-1的资料,将基本数据用表3-2表示,试 计算优势与优势比。
病人有吸烟史的优势
odds1

231/ 356 125/ 356
科室 标准组出院
甲院
乙院
病 人 构 成 比 原 治 愈 率 (%) 分 配 治 愈 率 (%) 原 治 愈 率 (%) 分 配 治 愈 率 (%)
Ni/N
pi



(Ni/N)pi
pi
⑷ =⑵ ⑶

(Ni/N)pi ⑹ =⑵ ⑸
内科
0.2792
妇科
0.2907

分类变量资料的统计分析 详细讲解

分类变量资料的统计分析 详细讲解

分类变量资料的统计分析详细讲解资料的统计分析通常包括描述统计和推断统计两个方面。

描述统计主要是对变量的单个特征进行分析,常用的统计指标包括频数、比例、均值、中位数、众数、标准差等;推断统计则是在样本数据的基础上推断总体数据的特征,常用的方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。

本文将以分类变量为例,详细介绍分类变量资料的统计分析方法和步骤。

首先,分类变量是一种相互独立、不可顺序比较的变量,常见的示例包括性别、职业、学历等。

对于分类变量资料的统计分析,首先需要进行数据的整理和描述。

数据整理包括去除缺失值、异常值和重复值等处理。

应根据实际情况选择合适的处理方法,常用的方法有均值填充、删除等。

同时,需要将数据进行编码或离散化处理,便于后续的分析。

数据描述主要包括频数及比例的统计,可以用来描述分类变量的分布情况。

通过计算每个类别的频数和比例,可以获得分类变量的基本特征。

同时,可以使用图表来展示分类变量的分布情况,如饼图、柱状图等。

接下来,可以对分类变量与其他变量之间的关系进行分析。

常用的方法有卡方检验和列联表分析。

卡方检验适用于两个分类变量之间的关系检验,可以用来判断两个分类变量是否相关;列联表分析则可以用来描述两个分类变量之间的关系程度。

通过分析发现两个或多个分类变量之间的关联关系,可以更好地理解数据。

此外,对于分类变量的统计分析还可以进行组内和组间的比较。

组内比较主要是对同一分类变量的不同类别进行比较,常用的方法有t检验和方差分析;组间比较则是对不同分类变量之间的差异进行比较,可以使用相关分析和回归分析等方法。

最后,需要进行结果的解释和报告。

对分类变量资料的统计分析得出的结果进行解读,并进行相关性讨论。

通过各种统计方法对变量进行分析,报告结果可以提供决策者一个更全面的了解。

总结起来,分类变量资料的统计分析主要包括数据整理和描述、关联分析、比较分析和结果解释等步骤。

通过这些步骤可以更好地分析分类变量的特征、关系和差异,为实际问题的解决提供有力的支持和参考。

2-数值变量与分类变量的统计描述分析

2-数值变量与分类变量的统计描述分析

实习二统计描述第164~180页实习二统计描述医学统计资料类型¾数值变量资料:又称为计量资料。

变量值是定量的,有单位的,表示为数值的大小。

¾无序分类资料:又称为计数资料。

变量值是定性的,没有单位,表示为相互独立的类别。

¾有序分类资料:又称为等级资料。

变量值是定性的,没有单位,各类别具有程度上的差异。

注:不同类型的资料,统计方法不同;各种类型的资料之间是可以相互转化的。

一、数值变量资料的统计描述统计描述包括两个方面:集中趋势的描述和离散趋势的描述一、数值变量资料的统计描述(一)数值变量资料的频数表频数表(frequency table):当变量值或者观测值较多时,将变量值分为适当的组段,统计各组段中相应的频数(或者人数),以描述数值变量资料的分布特征和分布类型。

一、数值变量资料的统计描述(一)数值变量资料的频数表频数表的用途1.描述数值变量资料的分布特征集中趋势(central tendency):频数最多的组段代表了中心位置(平均水平),从两侧到中心,频数分布是逐渐增加的。

离散趋势(tendency of dispersion):从中心到两侧,频数分布是逐渐减少的。

反映了数据的离散程度或者变异程度。

一、数值变量资料的统计描述(一)数值变量资料的频数表频数表的用途2.描述数值变量资料的分布类型正态分布:集中位置居中,左右两侧频数基本对称。

常见近似正态分布。

偏态分布:集中位置偏向一侧,频数分布不对称。

正偏态分布:集中位置偏向数值小的一侧或者左侧,有较长的右尾部。

负偏态分布:集中位置偏向数值大的一侧或者右侧,有较长的左尾部。

一、数值变量资料的统计描述(二)数值变量资料的频数分布图及正态曲线直方图及近似正态分布直方图及正偏态分布(二)数值变量资料的频数分布图及正态曲线一、数值变量资料的统计描述(三)集中趋势指标描述1.算数均数(均数mean )适用于正态分布或者近似正态分布总体均数:µ;样本均数:一、数值变量资料的统计描述一、数值变量资料的统计描述(三)集中趋势指标描述2.几何均数(geometric mean,G)适用于一种特殊的偏态分布资料:等比资料(常见于抗体滴度)。

分类变量的描述性统计-医学统计学课件

分类变量的描述性统计-医学统计学课件
Байду номын сангаас
描述性统计的常用指标有哪些?
1 频数
2 百分比
统计每个类别的观察次数, 反映各类别在样本中的分 布。
计算每个类别在样本中的 所占比例,用于比较不同 类别的相对频率。
3 累计百分比
计算每个类别及其前面所 有类别的累计频率,描述 数据的积累情况。
如何绘制频数表?
频数表是一种统计表格,用于展示各类别的频数和频率。通过表格形式,可 以清晰地展示数据的分布情况,方便比较和分析。
如何绘制条形图?
条形图是一种可视化方法,用长条的长度代表各类别的频数或频率,直观地展示各类别之间的差异,便于观察 和理解数据的分布情况。
堆叠条形图
展示多个分类变量在不同分组中的频数或频率,比 较各类别在不同分组中的差异。
簇状条形图
将多个分类变量的频数或频率放在同一条形图中, 直观地比较各类别之间的差异。
分类变量的描述性统计医学统计学课件
本课件介绍分类变量的描述性统计方法,包括常用指标和可视化方法,以及 如何进行多个变量的比较和分析。通过本课件,您将更好地理解医学统计学 中的数据分析方法。
什么是分类变量?
分类变量是指变量的取值分属于有限个类别,例如血型、性别和疾病类型等。通过描述性统计方法,我们可以 对分类变量进行分析和解释。
如何使用交叉表进行分析?
交叉表是一种用于统计分析的工具,将两个或多个分类变量的取值组合在一起,展示各类别之间的频数和频率。 通过交叉表分析,可以更深入地了解分类变量之间的关系。
如何进行卡方检验?
卡方检验是一种统计方法,用于分析两个分类变量之间的关联性。通过计算 观察频数与期望频数的差异,判断两个变量之间是否存在显著的关联。
如何进行列联表分析?

第6章 分类变量的统计描述与参数估计

第6章  分类变量的统计描述与参数估计

6.1.2 多个分类变量的联合描述 分类变量的联合描述使用列联表; 列联表是因分类变量的各类别交叉而成的复合频 数表,被称为行×列表; 列联表的分析结果直观、易比较; 应用列联表进行变量的交叉分析是数据分析报告 中分析结果显示的主要方式之一; 列联表分二维表和多维表(或n维表); 单元格内可给出原始频数、行与列百分比和总百 分比。
(3)率(Rate) 率是一个具有时间、速度、强度含义 的概念或指标,用于说明某个时期内某个 事件发生的频率或强度,其计算公式为: 某事件的发生率=观察期内发生某事件的对 象数/该时期开始时的观察对象数
相对数在使用时应当注意适用条件: 样本量较大时相对数比较稳定; 基数不同相对数不能直接相加求和。
第6章 分类变量的统计描述 与参数估计
2013.10
离散变量是把取值范围为有限个数或者是 一个数列构成的变量。 分类变量是表示分类情况的离散变量。 根据类别的有序性,分类变量可分为有序 分类变量(Ordinal Variable)和无序分类 变量(Nominal Variable),这两类变量 在统计描述上没有差别。
(2)构成比(Proportion) 构成比是把观察对象分为k个部分,其中 某一个/多个部分的例数占总例数的比例。它 描述某个事物内部各构成部分所占的比重,其 计算公式为: 构成比=某一组成部分的样本数/总样本数 构成比的分子必须是分母的一部分,所以 其取值0-1,百分比是一个标准的构成比,而 累计频率则是构成比概念的直接延伸。
6.1 指标体系概述
6.1.1 单个分类变量的统计描述 1.频数分布 频数(绝对频数)是指本类别出现的次数; 百分比(构成比)是指本类别出现的次数占 总次数的百分比,即本类别出现次数/总次 数×100%。

分类变量资料的统计分析

分类变量资料的统计分析

分类变量资料的统计分析分类变量是一种在研究或分析中常见的类型数据,它描述了被观察个体或对象之间的不同特征,可以将其分为不同的类别或组。

在统计学中,对分类变量的分析可以帮助我们了解不同类别的分布情况、比较不同类别之间的差异、探索不同类别与其他变量之间的关系等。

本文将介绍分类变量资料统计分析的一些常用方法。

首先,我们可以通过计算频数和频率来描述分类变量的分布情况。

频数是指每个类别中观察到的个体或对象的数量,频率则是频数除以总数后的比例。

通过绘制条形图或饼图,可以直观地展示分类变量不同类别的频数或频率分布,帮助我们了解变量的整体情况。

其次,我们可以对不同类别之间的差异进行比较。

其中一种常用的方法是卡方检验,它用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著性差异。

卡方检验的原理是通过比较观察到的频数与期望频数之间的差异来判断差异是否显著。

比如,我们可以用卡方检验来确定两个不同群体之间的分布是否存在显著差异。

此外,分类变量的统计分析还可以探索其与其他变量之间的关系。

当我们有一个分类变量和一个或多个连续变量时,可以使用方差分析(ANOVA)来检验分类变量对连续变量的影响是否显著。

方差分析通过比较不同类别下的连续变量的均值来判断差异是否显著。

另外,我们还可以使用列联表分析来研究两个或多个分类变量之间的关联关系,例如,我们可以通过计算卡方值来确定两个分类变量之间的关联程度。

此外,还有一些其他常用的分类变量分析方法。

比如,在研究中,我们经常遇到多个分类变量之间的关联关系,可以使用多项Logistic回归模型来分析这些多分类变量之间的依赖关系。

另外,如果我们想预测或分类新的个体或对象所属的类别,可以使用分类树或逻辑回归等方法进行建模和预测。

综上所述,分类变量的统计分析是一种有价值的工具,可以帮助我们理解和揭示数据背后的模式和关联关系。

通过对分类变量的分布和差异进行描述分析,我们可以更好地理解数据,并从中提取有用的信息。

有序多分类数据的统计分析

有序多分类数据的统计分析

有序多分类数据的统计分析有序多分类数据是指数据集中的变量具有多个有序类别的情况。

在统计分析中,对于这种类型的数据,我们需要采取相应的方法来进行分析和解释。

本文将介绍有序多分类数据的统计分析方法,包括描述性统计、推断统计和可视化分析等内容,帮助读者更好地理解和处理这类数据。

一、描述性统计分析描述性统计是对数据进行总体描述和概括的统计方法,可以帮助我们了解数据的基本特征。

对于有序多分类数据,我们可以通过计算频数、频率、众数、中位数、四分位数等指标来描述数据的分布情况。

此外,还可以计算累积频数和累积频率,以便更直观地展示数据的分布情况。

例如,假设我们有一组有序多分类数据,包括“低”、“中”、“高”三个类别,我们可以计算每个类别的频数和频率,然后绘制频数分布直方图或频率分布柱状图,以便直观地展示数据的分布情况。

二、推断统计分析推断统计是通过样本数据对总体进行推断的统计方法,可以帮助我们从样本数据中获取总体的信息。

对于有序多分类数据,我们可以进行卡方检验、秩和检验等方法来检验不同类别之间的关联性和差异性。

以卡方检验为例,假设我们想要检验两个有序多分类变量之间是否存在相关性,可以利用卡方检验来进行检验。

首先建立原假设和备择假设,然后计算卡方统计量,并根据显著性水平进行假设检验,从而判断两个变量之间是否存在显著相关性。

三、可视化分析可视化分析是通过图表、图形等可视化手段来展示数据的分布和关系,可以帮助我们更直观地理解数据。

对于有序多分类数据,我们可以利用条形图、箱线图、热力图等图表来展示数据的分布和关系。

例如,我们可以通过绘制箱线图来比较不同类别之间的中位数和四分位数,从而直观地展示数据的差异性。

此外,还可以利用热力图来展示不同类别之间的相关性,帮助我们发现变量之间的潜在关系。

综上所述,有序多分类数据的统计分析涉及描述性统计、推断统计和可视化分析等多个方面,通过综合运用这些方法,可以更全面地理解和解释这类数据。

分类变量的统计推断

分类变量的统计推断

比例
某一类别观察值数量与总数之比,用于描述各组在总体中的 比重。
百分比
比例乘以100,用于更直观地表示各组在总体中的比重。
列联表与卡方检验
列联表
将两个分类变量组合成一个表格,用 于展示两个变量之间的关系。
卡方检验
用于检验两个分类变量之间是否独立, 通过比较实际观测频数与期望频数来 评估变量之间的关联性。
适用场景
适用于描述不同群体之间的分布差异,如性别比例、城乡人口比 例等。
注意事项
比例估计需要保证样本的随机性和代表性,同时需要注意组间比 较的合理性和公平性。
风险比与优势比
估计方法
通过统计模型分析分类变量与结
果变量之间的关系,计算风险比
(relative
risk)和优势比
(odds ratio)。
分类变量的类型
1 2
品质型分类变量
表示事物的属性或特征,如性别、血型等。
顺序型分类变量
表示事物的有序类别,如评分等级、教育程度等。
3
分类型分类变量
介于品质型和顺序型之间,如星期几、月份等。
分类变量的应用场景
人口统计学
用于描述人口特征和分布,如性别、年龄、 民族等。
市场调查
用于了解消费者偏好和行为,如产品品牌、 购买渠道等。
02
随机森林具有较高的分类准确率和稳定性,能够处理高维特 征和大数据集。
03
它还提供了特征重要性和偏差估计等附加信息,有助于理解 和改进模型。
支持向量机
01
支持向量机(SVM)是一种有监督学习算法,旨在找到能够将 不同类别的数据点最大化分隔的决策边界。
02
SVM适用于线性可分和线性不可分的数据集,尤其在处理小样

分类变量的描述统计

分类变量的描述统计

4.双变量分类数据的频数分布
双变量分类数据的频数分布常常表现为一张二维表(two-way table),我们把它叫做列联表 (contingency table)。
下表展现了不同城市的女性对新款夏装的接受态度的调查数据表
表1.3 列联表
对新款夏装的态度
非常喜 欢
有点 喜欢
既不反对 有点不 完全不 不知 Row 也不喜欢 喜欢 喜欢 道 Total
Statistics: principle and application
南京大学金陵学院
12
(1)点图
1.2 频数分布表
图1.3 饮料的点图
(2)条形图
条形图是用宽度相同的柱子的高度或长短来表示各类别数据的图形
Statistics: principle and application
图1.4 饮料的条形图
1.1 变量的类型 1.2 频数分布表 1.3 两个分类变量的关系
Statistics: principle and application
南京大学金陵学院
3
学习目标及重难点
【学习目标】: 1.用频数分布表描述数据的分布 2.用点图、条形图等图形来展示数据 3.用列联表分析两个分类变量之间的关系 【重难点】: 1.掌握用条件相对频数表示的对比条形图 2.两个分类变量是否独立
态度
非常喜 欢
有点喜欢
既不反对也 有点不
不喜欢
喜欢
完全不 喜欢
不知 道
合计
南京 上海
34.44% 22.58%
38.41% 30.97%
16.56% 25.81%
7.95% 13.55%
1.99% 0.66% 100.00% 5.81% 1.29% 100.00%
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表 3-2 COPD病 人 与 非 病 人 的 吸 烟 情 况 资 料
有吸烟史 无吸烟史 合计
COPD病 人
231
非病人
183
125
356
296
479
合计
414
421
835
吸烟率 64.89% 38.02% 49.58%
构 成 比 (constituent ratio)
构 成 比 = 事物内部某一部分的观察单位数 × 1 0 0 % 事物内部各部分的观察单位数总和
分居
13

167
分居
14

182
分居
不同性别的婚姻状况
性别 婚姻状况
男女
单身 2 1 已婚 2 3 离异 1 1 分居 2 2
第一节 常用的比例指标及其意义
一、率: 1. 速率(rate):与时间有关,如某年某病发病率、死亡率。 2. 比率(proportion):与时间无关,如某病治愈率。
二、比: 1. 构成比(constituent ratio):部分与全部之比 2. 相对比(relative ratio):两指标之比
分类变量的整理(1)
14名成人的原始数据
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
性别 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女 男 女
身高 175 167 187 176 167 178 174 170 167 186 182 159 167 182
婚姻状况 单身 单身 单身 已婚 已婚 已婚 已婚 已婚 离异 离异 分居 分居 分居 分居
相 对 比 = 甲指标 乙指标
(3-3)
第二节 相对危险度与优势比
一、相对危险度(relative risk,RR): 1. 常用于流行病学的队列研究 2. 暴露组发病危险度与低暴露(或无暴露)组发病危险度之比。
二、优势比(odds ratio,OR): 1. 常用于流行病学的病例对照研究 2. 病例组某危险因素的优势与非病例组某危险因素的优势之比。
乙院
出 院 人 数 治 愈 人 数 治 愈 率 (%)
218
69
31.65
486 252 698
412 228 667
84.77 90.48 95.56
1654
1376
83.19
一、方法的选择
1. 直接法:各小组率已知,各小组观 察数或构成作为标准
2. 间接法:各小组观察数或构成,以 及平均率已知,以各小组率作为标 准
科室 标准组
甲院
乙院
出 院 人 数 原 治 愈 率 (%) 预 期 治 愈 数 原 治 愈 率 (%) 预 期 治 愈 数
Ni
pi



Nipi
pi
⑷ =⑵ ⑶

Nipi ⑹ =⑵ ⑸
内 科 905 妇 科 942 小 儿 科 491 外 科 903 合 计 3241
30.71 87.28 91.63 96.58 64.65
(3-2)
特 点 : 1.各 部 分 构 成 比 的 合 计 等 于 100%或 1。 2.事 物 内 部 某 一 部 分 的 构 成 比 发 生 变 化
时,其它部分的构成比也相应地发生变化。
表 3-1 吸 毒 与 非 吸 毒 人 群 职 业 构 成 对 比 分 析
吸毒组
非吸毒组
职业 学生 无业 个体 工人 司机 其它
一、率 某现象实际发生数与可能发生某现象的总数之比,用 以说明某现象发生的频率或强度,又称频率指标,具有概 率意义。常以百分率、千分率、万分率或十万分率表示。 计算公式为:
率 = 实际发生某现象的观察 数 可能发生某现象的观察 单位总数
×K
(3-1)
Байду номын сангаас
式中分子是实际发生某种事件的例数,分母是发生与未发 生 某 事 件 的 总 例 数 , K为 比 例 基 数 , 如 100%, 1000‰ ,万 / 万 , 十 万 /十 万 , 等 。
二、标准的选取
1. 选一个具有代表性的、内部构成相 对稳定的较大人群作为标准
2. 将要比较的两组资料内部各相应小 组的观察单位数相加作为标准
3. 从要比较的两组中任选一组作为标 准。
直接法(各小组出院人数为标准)
表 3-5 按 式 (3-8)直 接 法 计 算 甲 乙 两 院 的 标 准 化 率 (%)
人 数 (n) 4
183 54 53 3 13
构 成 比 (%) 1.29
59.03 17.42 17.10
0.97 4.19
人 数 (n) 23 50 27
125 2
130
构 成 比 (%) 6.44
14.01 7.56
35.01 0.56
36.42
合 计 310
100.00
357
100.00
相 对 比 (relative ratio) 为两个有关指标之比,说明一个指标 是另一个指标的几倍或百分之几。两个指 标 可 能 性 质 相 同 或 性 质 不 同 。计 算 公 式 为 :
例3-1 某医生研究了慢性阻塞性肺病(COPD)病人的吸烟情 况,自1998~2000年收治COPD病人356人,其中231人有 三十年及以上的经常吸烟史(日平均1支以上),在本院其它 科室收治的同年龄组段的非COPD病人(无其它呼吸系统疾 患)479人,其中有三十年及以上的经常吸烟史的183人,试计 算并比较两组病人的吸烟率。
表 3-3 某 市 甲 乙 两 院 各 科 出 院 和 治 愈 人 数 (1997年 )
甲院
科 室 出 院 人 数 治 愈 人 数 治 愈 率 (%)
内科
687
211
30.71
妇科
456
小 儿 科 239
外科
205
398 219 198
87.28 91.63 96.58
合计
1587
1026
64.65
第三节 率的标准化法
目的: 用统一的标准(如年龄别人口 数、年龄别人口构成比、年龄别人死 亡率),消除内部构成不同对平均率 所产生的影响,使两组平均率具有可 比性。
例 3-5 欲 研 究 甲 乙 两 家 医 院 的 医 疗 质 量 , 调 查 了 两 院 四 个 科室的出院病人数和治愈数,得到如下资料。试对两院的医疗 质量进行比较,得出正确的结论。
14名成人的婚姻状况
婚姻状况 频数
单身
3
已婚
5
离异
2
分居
4
合计
14
分类变量的整理(2)
14名成人的原始数据
编号
性别
身高 婚姻状况
1

175
单身
2

167
单身
3

187
单身
4

176
已婚
5

167
已婚
6

178
已婚
7

174
已婚
8

170
已婚
9

167
离异
10

186
离异
11

182
分居
12

159
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