统计学傻瓜教程
简单的统计学学习如何进行简单的统计分析
简单的统计学学习如何进行简单的统计分析统计学是一门研究数据收集、运算、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
无论是科学研究还是商业决策，统计学都扮演着重要的角色。
对于初学者来说，掌握简单的统计分析方法是非常有用的。
本文将介绍一些简单但实用的统计学学习方法，帮助读者了解如何进行简单的统计分析。
一、数据收集在进行统计分析之前，首先需要收集相关数据。
数据可以通过实地调查、实验观测、问卷调查等方式获取。
确保数据的准确性和充分性是数据收集的关键。
二、数据整理与描述统计在数据收集完成后，需要对数据进行整理和描述。
常用的方法包括制作数据表、绘制统计图表等。
数据表可以清晰地展示数据的基本信息，包括数据类型、单位、变量分类等。
统计图表则可以直观地展示数据的分布情况，如条形图、折线图、饼图等。
三、概率与概率分布统计学中的概率是描述一个事件发生可能性的数值，常用的概率分布包括正态分布、均匀分布、二项分布等。
了解概率与概率分布有助于理解随机变量和数据的分布情况。
通过概率计算，可以对数据进行进一步的推断与预测。
四、参数估计与假设检验参数估计是基于样本数据对总体参数进行估计。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验用于对总体参数的假设进行检验，判断样本数据是否支持或拒绝某个假设。
参数估计与假设检验是统计学中常用的推断方法，可以帮助我们从样本数据中推断总体的特征。
五、相关分析与回归分析相关分析用于分析两个或多个变量之间的关系，可以通过计算相关系数来评估变量之间的相关性。
回归分析则可以建立变量之间的数学模型，用于预测与解释数据。
相关分析和回归分析可以帮助我们了解变量之间的关系，并进行数据的预测和解释。
六、抽样与样本调查在实际应用中，往往无法对整个总体进行调查或观察，需要通过抽样的方式获取部分样本数据。
合理的抽样方法和样本调查设计是进行统计分析的重要基础。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
七、计算工具的运用在统计学的学习与实践中，计算工具的运用具有重要意义。
统计学教程(超详细)
方式：建立专门机构，配备专门人员调查。 利用基层单位原始记录和核算资料发表调查。 原则：规定统一的标准时点。
规定统一的普查期限。 规定调查的项目和指标。
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重点调查
特点： 在总体中选择个别或部分重点单位进行调查。 重点单位指在总体中有举足轻重地位的单位， 其标志值在总体标志总量中占有绝大比重。
抽样调查的组织方式： 1· 简单随机抽样（纯随机抽样） •方法：将总体单位编成抽样框，而后用抽签或 随机数表抽取样本单位。 •适用：总体规模不大；总体内部差异小
2· 类型抽样（分层抽样） •方法：将总体全部单位分类，形成若干个类型 组，后从各类型中分别抽取样本单位，合成样本。
N1 n1
n1 n2 nk
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（二）统计学的内容
1、描述统计
指搜集、整理、分析并提供统计资 料的理论和方法。 主要任务：使反映客观事物的统计数 据可以一目了然，条理清晰，使用方 便，可以说明现象的数量特征和数量 关系。 2、推断统计 是只依据样本资料推断总体特征的 技术和方法，包括参数估计和假设 检验的方法。 描述统计是推断统计的前提， 推断统计是描述统计的发展。
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四、统计测定的层次
统计测定（measurement)
即对总体数量特征的量度，包括登记、分类、 标示、计算等。
四个测定层次的比较
量 化 等 级 4
3
2
1
功 能 包 容
4
3 2 1
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测定层次
特征
运算功能 计数
· · · · · ·
·
·
· ·
·
·
（总体单位按某一标志排序） 排序依据的标志：（1）无关标志；（2）有关标志
常用统计学基本概念及工作步骤
常用统计学基本概念及工作步骤
教学方法：PPT课件及板书
教学内容及时间分配：
第一节统计学中的几个基本概念50分钟
一、总体与样本（6分钟）
1、总体的概念（有限总体与无限总体）
2、样本的概念及特点
3、总体与样本的相对关系
二、同质与变异（5分钟）
三、变量与变量值（10分钟）
1、数值变量
2、分类变量
（1）无序分类
（2）有序分类（等级资料）四、参数与统计量（4分钟）
五、误差（15分钟）
1、误差概念
2、误差分类
（1）系统误差
（2）随机误差
（3）抽样误差
六、概率（10分钟）1、概念
2、根据概率大小分类事件
第二节统计工作基本步骤35分钟
一、设计
二、搜集资料
1、原始资料的来源
（1） 经常性资料来源
（2） 一时性资料来源 2、收集资料的原始要求
（1）完整、准确、及时
（2）代表性（数量、质量）
（3）可比性（时间、内容）
三、整理资料
（10分钟）
1、整理资料的目的及意义
2、整理资料的步骤
（1）审核资料（一般审核、逻辑审核）
（2）设计分组（分组目的、分组方法）
（3）拟整理表（数值变量、分类变量）
（4）资料汇总（划记法、分卡法、计算机录入
法）
四、分析资料（简介资料分析的内容及方法）
（5分钟） 第三节学习统计学注意事项10分钟
小结： 5分钟 1、常用统计学的基本概念；2、统计工作的基本步骤；3、关于学习工具一计算器
思考题：1、举例说明总体与样本的相对性。
2、举例说明变异、变量、变量值的关系。
3、医学资料为什么需要做统计分析？ （5分钟） （15分。
数学能力提升掌握简单的统计方法
数学能力提升掌握简单的统计方法数学能力提升：掌握简单的统计方法统计学是一门研究数据收集、处理和分析的学科，能够帮助我们理解和解决实际生活中遇到的问题。
掌握简单的统计方法对于提升数学能力以及应对日常生活中的各种情况都非常重要。
本文将为您介绍一些常用的简单统计方法，帮助您在数学学习和实际应用中更加得心应手。
第一部分：数据的收集和整理在开始进行统计分析之前，我们首先需要收集和整理相关的数据。
以下是一些常见的数据收集和整理方法。
1. 调查问卷：通过设计并发放问卷来搜集数据，可以采用封闭性或开放性的问题形式。
然后，将收集到的数据进行整理，进行汇总和分类。
2. 实地调研：通过实地访谈或观察等方式，直接获取数据。
这种方法能够提供真实、直接的信息，并且通常具有较高的可信度。
3. 文献研究：收集和分析已有的相关文献中的数据，如历史数据、社会调查数据等。
这种方法适用于需要深入了解某个领域背景或者历史变迁的情况。
第二部分：数据的描述性统计了解收集到的数据的特征和分布情况，可以通过描述性统计进行分析。
下面是几个常用的描述性统计方法。
1. 平均数：平均数是一组数据的总和除以数据个数。
它可以用来表示数据的集中趋势。
例如，某班级学生的考试成绩平均数是80分，说明整体成绩较好。
2. 中位数：中位数是将数据按照大小顺序排列，处于中间位置的数值，它可以用来表示数据的中间水平。
例如，某项调查显示，该地区居民的月收入中位数是5000元，说明大部分居民收入较稳定。
3. 众数：众数是数据中出现次数最多的数值，它可以用来表示数据的主导特征。
例如，某次抽奖活动中，数字5成为最多人选择的幸运数字，即为众数。
4. 极差：极差是数据的最大值与最小值之间的差异，它可以用来表示数据的变动范围。
例如，某家商场一天的客流量极差为1000人，说明这一天内商场的人流波动较大。
第三部分：数据的推断性统计除了描述性统计方法之外，推断性统计也是数学中常用的方法之一。
spss入门之——傻瓜版SPSS 统计(潘宝骏版)
2.4 3 80 % 23.09 % ───────────────────
* 各种平均数、标准差的计算
程序为：平均数标准差.sps。 如有原始数据，可在编辑屏中录入，可快速 算得 Mean±S 、中位数、几何均数、各种百分位 数、偏度系数与峰度系数和绘制直方图等。 比起用计算器计算，其优点是：输入数据可 见、可校核、每次计算结果相同等。
县区级 Count
% Total Count %
注意：观察例数太少时，不宜计算 % 或百分率 P， 因为其误差很大。例如 240/300= 80%, P=80%, 其标准误（SE）的计算公式为：
SE =
P (1 − P ) 80 % × 20 % = = 2.31 % n 300
相同百分率 P(80%)情况下的标准误（SE）： ─────────────────── n N P SE ─────────────────── 2400 240 24 3000 300 30 80 % 80 % 80 % 0.73 % 2.31 % 7.30 %
⑥ v6 for Alpha / OSF（*.ssd04）； ⑦ v7+ Win. short extension(*.sd7)。
* 构成比的计算与小数定位输出
程序为：百分比计算.sps。 计算百分比一般为 2～10 多个数据。 本程序在录入10多个原始数据, 并复制于 求和函数后，可快速算得并输出含 1 位或 2 位小数的百分比数值。
%
61.7 11.2 10.8 10.1 2.9 0.7 0.7 0.4 1.4
标准误 SE 2.9 1.9 1.9 1.8 1.0 0.5 0.5 0.4 0.7
DATA LIST FREE /f. BEGIN DATA. 171,31,30,28,8,2,2,1,4 END DATA. COMPUTE s=SUM( 171,31,30,28,8,2,2,1,4 ). COMPUTE p=f/s*100. COMPUTE SE=SQRT(p*(100-p)/s). FORMATS p SE(F9.1). LIST VARIABLES=p SE /CASES=FROM 1 TO 12. FORMATS p SE(F9.2). LIST VARIABLES=p SE /CASES=FROM 1 TO 12.
社会统计学操作步骤详解
目录一、数据与统计学 (3)1、使用选择个案抽取随机样本 (3)【数据】—【选择个案】—【随机个案样本—样本大小】 (3)2、按条件抽取指定样本 (4)【数据】—【选择个案】—【如果条件满足】 (4)二、图表展示 (5)1、频数分布表的制作及条形图、饼图的绘制 (5)【分析】—【描述统计—频率】—将要生成频数分布表的变量选入【变量】 (5)2、两个类别变量列联表（交互分类表）的制作 (5)【分析】—【描述统计—交叉表】—将这两个类别变量分别选入【行】和【列】5（若需要对列联表进行描述性分析，点击【单元格—百分比——行、列、总计】）63、简单和复杂条形图的绘制 (6)1）【图形】—【旧对话框—条形图—简单|个案组摘要】—【标题】 (6)2）【图形】—【旧对话框—条形图—簇状|个案组摘要】—【标题】 (6)3）【图表编辑器】—【元素—显示数据标签】—【属性—标签位置—手动居中】64）【图表编辑器】—【向Y轴添加参考线】—【刻度轴—位置】 (6)4、堆积面积图的绘制 (7)【图形】—【旧对话框】—【面积图—堆积】 (7)5、饼图的绘制 (8)【图形】—【旧对话框】—【饼图—个案组摘要】 (8)6、线形图的绘制 (9)【图形】—【旧对话框—折线图】 (9)三、数据的描述性分析 (9)1、平均数、众数、中位数、最大值、最小值、全距（极差）、方差、四分位差。
(9)2、对表格数据的处理（升序、降序） (10)3、重新编码为不同变量 (11)【转换】—【重新编码为不同变量】 (11)4、计算变量 (12)【转换】—【计算变量】—【函数组—统计—Mean】 (12)5、对多项选择题的分析处理（多重响应） (13)【分析】—【多重响应】—【定义变量集】 (13)【分析】—【多重响应】—【频率】 (13)6、将比例转化为比率 (14)四、参数估计 (14)1、求一个总体均值的置信区间（小样本） (15)【分析】—【比较均值】—【单样本T检验】& (15)【分析】—【描述统计】—【探索】 (15)2、求两个总体均值之差的置信区间（独立小样本） (16)【分析】—【比较均值】—【独立样本T检验】——【定义组、选项】 (16)五、假设检验（参数假设） (17)1、配对样本均值之差的检验 (17)【分析】—【比较均值】—【配对样本T检验】 (17)六、类别变量分析 (18)1、期望频数相等时的（一个类别变量的）2χ拟合优度检验（一致性检验） (18)【数据】—【个案加权】 (18)【分析】—【非参数检验】—【旧对话框—卡方】 (18)2、期望频数不等时的（一个类别变量的）2χ拟合优度检验 (19)1）首先将各类别的观察频数按从大到小的顺序排列，指定“频数变量”； (19)2）然后【分析】—【非参数检验】—【旧对话框—卡方】—将频数变量选入检验变量列表； (19)3）再然后【期望值—值—依次点击增加】 (19)3、（两个类别变量的）2χ独立性检验 (20)1）首先将列联表数据转化为原始数据 (20)2）然后【分析】—【描述统计—交叉表】，选择行列 (20)3）点击【统计量—卡方】，【单元格—计数—期望】 (20)七、方差分析（分析类别自变量对数值因变量的影响） (21)1、单因子方差分析 (21)①两条路径： (21)单因素AOVAE检验;【分析】—【比较平均值】—【单因素ANOVE检验】 (21)用一般线性模型做单因子方差分析；【分析】—【一般线性模型】—【单变量】212、多重比较 (22)②【分析】—【一般线性模型】—【单变量】—【事后比较—LSD、HSD（图基）|选项—显著性水平】 (22)3、只考虑主效应的双因子方差分析 (22)【分析】—【一般线性模型】—【单变量】—【模型—构建项—主效应】 (22)4、考虑交互效应的双因子方差分析 (23)【模型—全因子】 (23)八、一元线性回归 (24)1、用散点图描述变量之间的相关关系 (24)①【图形】—【旧对话框】—【散点图——简单散点图】 (24)2、相关关系强度的度量{计算两个具有一元线性相关关系的变量之间的相关系数r（Pearson\皮尔逊相关系数）、相关系数显著性的检验} (25)②【分析】—【相关】—【双变量—（标记显著性相关性*）|相关系数—皮尔逊】 (25)3、求估计回归方程 (26)③【分析】—【回归】—【线性】 (26)九、多元线性回归 (27)1、对回归模型的线性关系和回归系数进行检验 (28)【分析】—【回归】—【线性】 (28)2、识别多重共线性 (28)【分析】—【回归】—【线性】—【统计】—【共线性诊断】 (28)3、逐步回归（步进）、预测值、置信区间、预测区间 (28)【分析】—【回归】—【线性—方法—步进】 (29)【分析】—【回归】—【线性—保存】—【预测区间—平均值、单值、置信区间】 (29)4、哑变量回归（虚拟自变量回归） (29)1）把哑变量选入【固定因子】，把其他数值变量选入【协变量】 (29)2）【模型】—【构建项—主效应】 (29)3）【选项】—【显示—参数估算值】 (29)4）【保存】—【预测值—未标准化】 (29)一、数据与统计学1、使用选择个案抽取随机样本【数据】—【选择个案】—【随机个案样本—样本大小】例：①从50人中抽取20%的样本，（数据：某班级50个学生的名单）或2、按条件抽取指定样本【数据】—【选择个案】—【如果条件满足】②例：将父亲文化程度都是初中及以下的人找出来（数据：pkustedu）输出结果：二、图表展示1、频数分布表的制作及条形图、饼图的绘制【分析】—【描述统计—频率】—将要生成频数分布表的变量选入【变量】（若需要绘制图形，点击【图表】，可以绘制条形图、饼图、直方图）2、两个类别变量列联表（交互分类表）的制作【分析】—【描述统计—交叉表】—将这两个类别变量分别选入【行】和【列】（若需要对列联表进行描述性分析，点击【单元格—百分比——行、列、总计】）3、简单和复杂条形图的绘制1）【图形】—【旧对话框—条形图—简单|个案组摘要】—【标题】2）【图形】—【旧对话框—条形图—簇状|个案组摘要】—【标题】3）【图表编辑器】—【元素—显示数据标签】—【属性—标签位置—手动居中】4）【图表编辑器】—【向Y轴添加参考线】—【刻度轴—位置】例：（数据：pkustedu）①母亲文化程度不同的学生其家庭年总收入的简单条形图；②制作不同性别、不同居住地学生的月均生活费条形图，对输出图形进行编辑，配上标题，在月均生活费800元处进行标记。
统计学的解题技巧
统计学的解题技巧统计学是一门研究数据的收集、分析和解释的学科。
在处理统计学问题时，掌握一些解题技巧可以帮助我们更好地理解和应用统计学原理。
本文将介绍一些常用的统计学解题技巧。
1. 理解基本概念在解决统计学问题之前，我们需要先理解一些基本概念。
例如，平均值、中位数、标准差等。
了解这些概念的含义和计算方法将有助于我们正确地分析和解释数据。
2. 利用图表分析数据图表是统计学中常用的工具，可以直观地展示数据的分布和趋势。
常见的图表包括柱状图、折线图和饼图等。
通过绘制图表并观察数据的分布，我们可以更清楚地了解数据的特点，从而得出有关数据的结论。
3. 使用统计学方法统计学方法是解决统计学问题的有效工具。
例如，假设检验、回归分析和方差分析等方法可以用于验证假设、分析变量之间的关系和比较不同组的差异。
熟悉统计学方法的应用将有助于我们针对具体问题选择合适的方法并进行正确的分析。
4. 考虑样本大小和抽样方法在进行统计学分析时，样本的大小和抽样方法对结果的可靠性有重要影响。
较小的样本可能导致样本误差，而不恰当的抽样方法可能引入偏差。
因此，在解决统计学问题时，我们应该合理选择样本大小和抽样方法，以保证结果的可靠性和准确性。
5. 注意实际应用统计学不仅是一门理论学科，也是一门实践学科。
在解决实际问题时，我们应该充分考虑背景知识和实际情境，并将统计学原理与实际应用相结合。
只有在考虑到实际因素的情况下，我们才能得出准确和有意义的统计学结论。
综上所述，掌握统计学的解题技巧对于正确理解和应用统计学原理非常重要。
通过理解基本概念、利用图表分析数据、使用统计学方法、考虑样本大小和抽样方法以及注意实际应用，我们可以解决各种统计学问题，并得出准确和有用的结论。
统计学教程1ppt课件 PPT资料共20页
yc=a+bx+u
…… A0 A1 A2
At-1 At
…… B0 B2 B2
Bt-1 Bt
A f(1 a ,a2,a3,a4 )
B g(1 b ,b2,b 3,b4 )
统计总体：
由客观存在的、具有某种共同性质的 许多个别单位组成的整体。
条件
大量性 同质性
研究精度 单位之间的差异程度
差异性
总体
范围
时间
有限总体 无限总体 静态总体 动态总体
yc=a+bx+u
计划期： 各种计划指标发生作用的时期。
报告期： 完成某种经济活动，并且报告活动成果的时期。
基期： 作为对比基础的统计资料所产生的时期。
yc=a+bx+u
以上年作为基期 环比指标
考察经济现象逐年发展变化的情况 基期 以上年同期作为基期 年距指标
对比分析
1、轨迹法
2、元素法
Äê
· Ý
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
½ ËÕ 1601.38 2136.02 2998.16 4057.39 5155.25 6004.21 6680.34 7199.95 7697.82 8582.73 9511.91
0.95
0.90
0.85
0.80
1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
年
A0
a10 a20 a30 a40
统计学第1章PPT课件
统计学的发展历程
统计学最初起源于对政府和商 业数据的收集和分析，用于了 解国家和社会的基本情况。
随着科学技术的发展，统计学 逐渐扩展到其他领域，如生物 学、医学、心理学等。
现代统计学的发展得益于计算 机技术的进步，使得大规模数 据处理和分析成为可能。
点估计
用单个数值来表示未知参数的 估计值。例如，使用样本均值
来估计总体均值。
区间估计
提供未知参数可能落在某个区 间的估计。例如，给出总体均 值的95%置信区间。
无偏性
如果多次重复抽样，点估计的 平均值等于真实参数值，则该 点估计是无偏的。
有效性
如果点估计的方差小于或等于 其他所有无偏估计的方差，则
该点估计是有效的。
统计学的重要性
统计学是科学研究的基础工具，能够 帮助人们收集和分析数据，从而得出 科学结论。
统计学是数据驱动时代的基础学科， 能够帮助人们更好地理解和利用数据。
统计学在决策制定中发挥着重要作用， 能够帮助企业和政府做出科学决策。
02 统计学基本概念
总体与样本
01
02
03
总体
研究对象的全体集合，具 有同质性、明确性和有限 性。
饼图常用于展示数据的比例关系，如各地区销售额的占比。通过扇形的面积可以 直观地看出各类别的占比大小，便于了解数据的分布情况。
04 概率论基础
概率的基本概念
1 2
概率
描述随机事件发生的可能性大小的数量指标。
概率的取值范围
0到1之间，其中0表示事件不可能发生，1表示 事件一定会发生。
3
必然事件和不可能事件
统计学基本理论快速入门.doc
统计学基本理论快速入门一、案例目的了解统计基本范畴、研究对象，对统计建立感性认识。
二、案例教学重点统计学的基本范畴、研究对象。
三、材料阅读与分析阅读材料中华人民共和国国务院令第576号《全国人口普查条例》，并结合历届人口普查情况指出人口普查的总体、总体单位、标志、标志变现、指标和指标体系数据来源：国家统计局官方网站四、案例解读（列成表格）总体（研究对象）：根据条例,人口普查对象是指普查标准时点在中华人民共和国境内的自然人以及在中华人民共和国境外但未定居的中国公民，不包括在中华人民共和国境内短期停留的境外人员。
第六次人口普查总体：2010年11月日在中华人民共和国境内的自然人以及在中华人民共和国境外但未定居的中国公民所组成的总人口。
总体单位：是指构成总体的每一个个体。
第六次人口普查总体单位：根据人口普查条例第二章第十三条规定：人口普查采用全面调查的方法，以户为单位进行登记。
人口普查的总体单位：每一户。
标志：是说明总体单位特征的名称。
第六次人口普查的标志：根据人口普查条例第二章第十二条规定：人口普查主要调查人口和住户的基本情况，内容包括姓名、性别、年龄、民族、国籍、受教育程度、行业、职业、迁移流动、社会保障、婚姻、生育、死亡、住房情况等。
标志标现：是标志在各单位额具体表现。
如性别变现为：男、女。
指标：是反应总体数量特征的概念和数值。
如上表中1953年总人口为5.82亿就是人口总量指标，反应中国当时的总人口规模。
指标体系：有若干个相互联系、相互补充的指标总成的整体。
第六次人口普查指标体系：概要指标、民族指标、年龄指标、受教育程度指标、家庭指标等构成第六次人口普查的指标体系。
医学统计学傻瓜教程
医学统计学傻瓜教程作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。
大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。
《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。
本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。
这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。
接下来我们开始轻松愉快的学习过程。
一、均数与标准差【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：±岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。
举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。
我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。
【例1】中的数据“±”，“”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“”是什么呢？它就是标准差。
有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。
统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：，具体例子如：平均收缩压120±。
医学统计学傻瓜教程(精选.)
医学统计学傻瓜教程医学统计学傻瓜教程作为一名临床医师，不管你愿意不愿意，某些时候必须撰写医学论文。
这时，大多数人会遇到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，早些年学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，看得基本上是云里雾里。
《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。
本教程的学习时间约需要 2～3 小时，前提是你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手 V4. 0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。
《临床医师统计学助手 V4. 0》下载地址: http: //www. onlinedown. net/soft/63895. htm 这是一个全傻瓜化的教程，由 4 个实例组成，只要认真看完这 4 个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。
接下来我们开始轻松愉快的学习过程。
一、均数与标准差【例 1】本组 105 例，男 55 例，女 50 例；平均年龄：62. 36. 1 岁，所有入选病例均符合 1999 年 WHO 高血压诊断标准。
举这个例子是为了说明均数与标准差的概念。
我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于标准差实在太重要了。
【例 1】中的数据62. 36. 1 ， 62. 3 就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的6. 1 是什么呢？它就是标准差。
有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第 1 组身高（cm）：98、 99、 100、 101、 102；第 2 组身高（cm）：80、 90、 100、 110、 120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第 1 组的身高很接近，第 2 组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。
统计学及统计学软件使用教程
统计学及统计学软件使用教程统计学是一门运用数学、统计方法和计算机技术等工具来进行数据分析、推断和预测的学科。
统计学软件则是为了更方便、高效地进行统计分析而开发的计算机程序。
本教程将为您介绍统计学的基本概念和常用方法，并详细说明统计学软件的使用方法。
一、统计学基本概念1.1 总体和样本在统计学中，总体指研究对象的全体，样本则是从总体中选取的一部分。
通过对样本进行统计分析，可以推断总体的特征和规律。
1.2 参数和统计量参数是总体的数值特征，如总体均值、方差等。
统计量是样本的数值特征，如样本均值、标准差等。
通过对样本统计量的计算，可以估计总体的参数。
1.3 变量和类型统计学中的变量可以分为定量变量和定性变量。
定量变量是可进行数值计算的变量，如身高、体重等；定性变量是描述性质或类别的变量，如性别、职业等。
二、常用的统计方法2.1 描述性统计描述性统计是对数据进行总结、表达和展示的方法。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、方差、标准差等，可以帮助我们了解数据的分布和集中趋势。
2.2 推断统计推断统计是在样本数据的基础上，对总体的性质进行推断的方法。
常用的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计、方差分析等，可以通过样本数据来推断总体的特征。
2.3 相关分析相关分析是用来研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关分析方法包括Pearson相关系数、Spearman等级相关系数，可以帮助我们了解变量之间的相关关系。
三、统计学软件使用教程3.1 SPSSSPSS是一款常用的统计学软件，具有强大的数据处理和分析功能。
以下为简单的SPSS使用教程：（1）导入数据：通过菜单栏选择"File"->"Open"，选择要导入的数据文件。
（2）数据清洗：在数据清洗阶段，可以对数据进行缺失值处理、异常值处理等。
（3）描述性统计：通过菜单栏选择"Analyze"->"Descriptive Statistics"，选择要计算的变量和统计量。
医学统计学傻瓜教程（2019版）
医学统计学傻瓜教程（2019版）一、基础篇1、均数与标准差【例1】本组105 例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。
举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。
我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”的概念实在太重要了。
【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。
有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。
统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是：±s，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。
我想现在同学们都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。
撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如：第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。
在论文中并不是直接给出原始数据，而是要以±s方式表示。
利用软件《临床医师统计学助手V10.0》，只要输入原始数据，就能自动计算出均数及标准差，即第1组平均身高：100±1.58cm；第2组平均身高：100±15.81cm，如下图。
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二、两样本均数差别T检验
【例2】目的研究中药板兰根对“非典”疗效。方法将36例“非典”患者随机分为治疗组19例，采用常规治疗+板兰根口服，对照组17例，仅采用常规治疗。结果治疗组平均退热时间3.28±1.51d；对照组平均退热时间5.65±1.96d，两组间对照差别有极显著意义（p＜0.01）结论中药板兰根对“非典”有显效疗效，实为国之瑰宝。
这是一个全“傻瓜化”的教程，由4个实例组成，只要认真看完这4个实例，将实际中碰到的问题对号入座，就足以解决绝大多数问题了。接下来我们开始轻松愉快的学习过程。
一、均数与标准差
【例1】本组105例，男55例，女50例；平均年龄：62.3±6.1岁，所有入选病例均符合1999年WHO高血压诊断标准。
举这个例子是为了说明“均数”与“标准差”的概念。我实在不愿意多花时间阐述一些概念性的东西，但是由于“标准差”实在太重要了。【例1】中的数据“62.3±6.1”，“62.3”就是年龄的均数，均数的概念大家都懂，那么后面的“6.1”是什么呢？它就是标准差。有人可能会问，表达一组人的平均年龄，用均数就够了，为什么还要加一个标准差呢？先看下面的一个例子：有两组人，第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；第2组身高（cm）：80、90、100、110、120，这两组人虽然身高的均数都是100cm，但是，仔细观察，第1组的身高很接近，第2组的身高差别很大，故仅仅用一个平均数表达一组数据的特征是不完整的，还需要用另一个指标来表达其参差不齐的程度，这就是标准差。统计学上对一组测量结果的数据都要用“均数±标准差”表示，习惯表达代号是： ，具体例子如：平均收缩压120±10.2mmHg。
本教程的学习时间约需要2～3小时，但你必须曾经学过《医学统计学》，不管学得好或学得差，或是否已忘记，只要有一点印象即可，同时还需要下载一个简明统计学处理软件《临床医师统计学助手V3.0》，因为作数据统计学处理时最令人头痛的问题是烦琐的计算，则由预存在本软件内的计算公式来完成。
《临床医师统计学助手V3.0》下载地址:/tjx/help.htm
再回到上面的例子，假如我们有二种做法：
A、随机选2个北京西瓜，平均重量是5.6±0.3kg；再随机选2个上海西瓜பைடு நூலகம்平均重量是4.3±0.25kg；
B、随机选1000个北京西瓜，平均重量是5.6±0.3kg；再随机选1000个上海西瓜，平均重量是4.3±0.25kg。
凭生活常识，由B推出“北京的西瓜比上海西瓜大”这个结论的把握性就非常的大，而A则基本上推不出这个结论。现在，终于可以引出我们的主题了，统计学处理本质是考查由样本差异推断总体差异的把握性有多大，这种把握性在统计学上由P值表示。如P＜0.05或P＜0.01，可以理解为由样本差异推断总体差异的把握性达95%或99%以上，两组数据差异有显著意义；如P＞0.05，可以理解为这种把握性在95%以下，两组数据差异没有显著意义。
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医学统计学傻瓜教程
作为一名临床医师，有时为了完成一些小科研，或晋升职称，都必须撰写医学论文。大多数人会碰到一个难题，医学论文的数据都必须进行统计学处理，上大学时学过的《医学统计学》早已忘得差不多了，重新翻开统计学书本，花上十天半个月的时间，还是看得不知所云。《医学统计学傻瓜教程》有别于其他任何的统计学教程，其特点是略去一些高深难懂的统计学原理及计算公式，直奔解决实际问题的方法。
上面所讲的实已为统计学之精髓，建议多看几遍，如果天生愚鲁，还是看不太懂，也没有关系，现在进一步“傻瓜化”，即所谓统计学处理，只要求得P值即可。P＜0.05或P＜0.01，表示阳性结果，两组数据差异有显著意义；P>0.05，表示阴性结果，两组数据差异没有显著意义。所以，统计学处理的中心任务是求P值。
下面讲解遇到【例2】这样的问题，如何求P值。【例2】中一共有6个数据：第一组均数（X1）、标准差（S1）、例数（N1）与第二组均数（X2）、标准差（S2）、例数（N2），就是根据这6个数据，先通过复杂计算，求出“T”值（如果没有想成为统计学专家，就不必去理解“T”是什么了，知道“T”是为了求“P”用的就可以了），求出“T”值后，再查“T界值表”，就知道“P值”了。
这是最常见的一种统计学数据处理类型，统计学述语叫做“两样本均数差别T检验”，说得通俗易懂一些，就是检验两组方法所得到的数据到底有没有差异，或者说，差异是否有意义。我们平时的思维习惯是，数据的大小还用得着检验吗？这是小学生都会的问题。可是别忘记了现在是在搞科研，科学方法看问题可不一定这么简单。
可能还没有说明白这个问题，下面举一个简单的例子。我们的目的是得出这样一个结论：“北京出产的西瓜比上海出产的西瓜大”。最可靠的方法是把所有北京的西瓜和上海的西瓜都测量重量，得到两个均数，然后比大小即可，可是智商正常的人并不会这样去做，通常的做法是，随机选一部分北京的西瓜和一部分上海的西瓜，先让这两部分西瓜比大小，然后推断到底那里的西瓜大。这种方法是“窥一斑可见全豹”，统计学述语叫做“由样本推断总体”，事实上，我们所做的医学科研都是基于这种方法。
我想现在大家都已知道标准差是什么东东了，那么，标准差是怎样得到的呢？有一个比较复杂的计算公式，我们不必去深究这个公式是怎么样的，只需知道标准差越小，说明数据越集中，标准差越大，说明数据越分散。
撰写医学论文的第一步是收集原始数据，如：
第1组身高（cm）：98、99、100、101、102；
第2组身高（cm）：80、90、100、110、120。