统计学方法的分类和选择 ppt课件
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统计学完整全套PPT课件
介绍非线性回归模型的基本形式 、特点以及常见的非线性回归模 型，如指数模型、对数模型等。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法，如最小二乘法、极大似然法等 ，并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法， 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等，以及模型的诊断方法，如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等， 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异，评估模型的预测性能，并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示，为投资 者提供决策参考。
THANKS
感谢观看
统计学完整全套PPT课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学，它使用数学方法对数据进行建模和预测 ，以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考，具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法，如最小二乘法、极大似然法等 ，并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法， 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等，以及模型的诊断方法，如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等， 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异，评估模型的预测性能，并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示，为投资 者提供决策参考。
THANKS
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目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学，它使用数学方法对数据进行建模和预测 ，以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考，具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。
常用统计学方法ppt课件
三、率（构成比）的统计分析
两样本率或构成比的比较用四格表2 配对设计时用配对2 多组率或构成比比较用行×列2
四格表2检验
1.当n≥40，且T≥5时，直接计算 2值
基本公式 χ2＝
(Ａ－Ｔ)2 ∑─────
Ｔ
专用公式
( a d－b c ) 2 n χ2＝ ───────────
(a＋b)(c＋d)(a＋c)(b＋d)
学习内容：
一、研究资料类型 二、均数的统计分析 三、率（构成比）的统计分析
一、研究资料类型
➢ 计量资料 ➢ 计数资料 ➢ 等级资料
计量资料：用定量方法对每个观察 单位某指标测量数值大小的资料。
常用表达方法：±s 常用统计方法：t检验
u检验 方差分析
计数资料：将观察单位按属性分组， 清点各观察单位个数的资料。 常用表达方法：率、百分构成等 常用统计方法：2检验
➢ 对同一受试对象分别给予两种处理， 推断两种处理效果有无差别；
➢ 对同一受试对象处理前、后比较，推 断该处理有无作用。
t检验：
样本均数与总体均数比较（P106）； 配对设计计量资料比较（P107）； 两样本均数比较（P108）。
u检验：
两大样本均数比较（P109）
方差分析（ANOVA）：
多个样本均数比较（P109）
等级资料：将观察单位按属性的 不同程度分组，再清点各观察单 位个数的资料。 常用统计方法：秩和检验等
二、均数的统计分析
➢ 成组设计：
两小样本均数比较用t检验；
两大样本均数比较用u检验； 三个以上样本均数比较用方差分析。 对同对和两个受试对象分别给予两种 处理，推断两种处理效果有无差别；
2.当n≥40，且有1≤T＜5时，计算校正的 2值
统计学课件PPT课件
直方图
用直条表示频数，用横轴表示 数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据， 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据， 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布， 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布， 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如 电子产品寿命、等待时间等。
用直条表示频数，用横轴表示 数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据， 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据， 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布， 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布， 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如 电子产品寿命、等待时间等。
统计学ppt课件
配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
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目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
统计学完整ppt课件完整版
假设检验的基本思想：小概率事件原 理
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
统计知识讲座PPT课件
图表设计原则与规范
01
02
03
04
简洁明了
图表设计应简洁明了，避免过 多的装饰和复杂的背景，突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中，应保持图表 风格、字体、颜色等要素的一
致性，提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误，来 源可靠，避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息，应提 供清晰的注解和说明，帮助读
标准差
方差的算术平方根，反映 数据波动程度，标准差越 小，数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称，偏向某一方向，可 分为左偏和右偏。
一种对称分布，其形态由均值和标准 差决定，具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度，峰度越 高，数据分布越尖峭；峰度越低，数 据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设 检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显 著性水平，表示在原假设为真时，拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理，包括数据筛 选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和 推断性分析，如均值、方差、假设检验等 。
将分析结果以图表、报告等形式呈现，为 市场决策提供支持。
案例二：医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件，设计合理的实验 方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库 提供丰富的数据可视化功能，可绘制 各种静态、动态、交互式的图表。
《统计学》完整ppt课件
秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
2024全新统计学ppt课件(2024)
非平稳时间序列转换方法
01
02
03
转换后时间序列建模与 预测
对转换后序列进行平稳 性检验
选择合适模型进行建模 与预测
2024/1/29
33
组合预测模型应用
2024/1/29
组合预测模型原理
综合多个单一模型预测结果，提高预测精度和 稳定性。 组合预测模型构建步骤
34
组合预测模型应用
选择合适的单一预测模型
单侧检验与双侧检验
介绍单侧检验与双侧检验的概 念，根据实际问题选择合适的 检验类型。
常见的假设检验方法
列举并介绍常见的Z检验、t检 验、F检验和χ²检验等方法，阐 述其适用条件和计算步骤。
假设检验的注意事项
讨论假设检验中可能犯的第一 类错误和第二类错误，阐述样
本容量对假设检验的影响。
17
04
方差分析与回归分析应用举例
数据输入与格式设置
快速输入数据、设置数据格式、使用数据验 证等技巧。
数据可视化
创建图表、修改图表样式、添加数据标签等 可视化操作。
2024/1/29
数据整理与清洗
利用筛选、排序、查找替换等功能进行数据 清洗。
数据分析工具
使用Excel内置的数据分析工具进行描述性 统计、回归分析等。
38
SPSS软件操作界面简介
分布函数与概率密度函数
02
定义分布函数，介绍离散型随机变量的概率分布列及连续型随
机变量的概率密度函数。
常见的随机变量分布
03
列举并介绍常见的离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型
（如正态分布、指数分布）随机变量分布。
15
参数估计方法
2024/1/29
统计学ppt(全)_图文
统计学ppt(全)_图文.ppt
什么是统计学?
统计学是一门收集、整理和分析数据的方法科学 ，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到 对客观事物的科学认识
1. 数据搜集：例如，调查与试验 2. 数据整理：例如，分组 3. 数据展示：例如， 图和表 4. 数据分析：例如，回归分析
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
第三节 统计学的研究对 象及方法
一. 统计学的研究对象及特点 二. 统计学的研究方法
统计学研究对象及特点
1. 研究对象
n 社会经济现象的数量方面
2. 特点
n 数量性 n 总体性 n 社会性
统计学的研究方法
1 .大量观察法
n 对所研究事物的全部或足够数量进行观察 的方法。依据是大数定律
• 2 .综合指标法
统计调查的技术
统计调查的技术
统计数据的间接来源
1. 公开出版物：《 中国统计年鉴》、《中国统计摘 要》、《中国社会统计年鉴》、《中国工业经济 统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人 口统计年鉴》、《中国市场统计年鉴》、《世界 经济年鉴》、《国外经济统计资料》、《世界发 展报告》……
女
合计
表3- 6 某大学在校学生人数表
人数(人)
比例
频率(%)
分配数列的概念和种类
变量数列分布表
编制频数分布表的步骤
次数分布表的编制
（实例）
【例3.1】某生产 车间50名工人日 加工零件数如下 （单位：个）。 试采用单变量值 对数据进行分组 。
什么是统计学?
统计学是一门收集、整理和分析数据的方法科学 ，其目的是探索数据的内在数量规律性，以达到 对客观事物的科学认识
1. 数据搜集：例如，调查与试验 2. 数据整理：例如，分组 3. 数据展示：例如， 图和表 4. 数据分析：例如，回归分析
Statistics的定义 (不列颠百科全书)
第三节 统计学的研究对 象及方法
一. 统计学的研究对象及特点 二. 统计学的研究方法
统计学研究对象及特点
1. 研究对象
n 社会经济现象的数量方面
2. 特点
n 数量性 n 总体性 n 社会性
统计学的研究方法
1 .大量观察法
n 对所研究事物的全部或足够数量进行观察 的方法。依据是大数定律
• 2 .综合指标法
统计调查的技术
统计调查的技术
统计数据的间接来源
1. 公开出版物：《 中国统计年鉴》、《中国统计摘 要》、《中国社会统计年鉴》、《中国工业经济 统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人 口统计年鉴》、《中国市场统计年鉴》、《世界 经济年鉴》、《国外经济统计资料》、《世界发 展报告》……
女
合计
表3- 6 某大学在校学生人数表
人数(人)
比例
频率(%)
分配数列的概念和种类
变量数列分布表
编制频数分布表的步骤
次数分布表的编制
（实例）
【例3.1】某生产 车间50名工人日 加工零件数如下 （单位：个）。 试采用单变量值 对数据进行分组 。
第五章 统计方法-1 PPT课件
• 计算P(Ci): P(C=1)=4/7=0.5714; P(C=2)=3/7=0.4286
• 计算P(xi|Ci): P(A1=1/C=1)=2/4=0.50 P(A1=1/C=2)=1/3=0.33
P(A2=2/C=1)=1/4=0.25 P(A2=2/C=2)=2/3=0.66
P(A3=2/C=1)=1/4=0.25 P(A3=2/C=2)=2/3=0.66
mean、中位数median和众数mode是反映数据的中
心趋势的典型指标，而方差和标准差是反映数据
离散程度的指标。
• 平均数：
n
mean 1/ n xi i 1
• 加权平均数：
n
n
mean wixi / wi
i 1
i 1
• 中位数：对偏斜数据集来说，中位数更能 反映它的中心趋势。
P(H|X)=[P(X|H)P(H)]/P(X)
P(H|X)是后验概率,或条件X下H的后验 概率。例如，假设数据空间由水果组成， 用它们的颜色和形状描述。假设X表示红色 和圆的，H表示假定X是苹果，则P(H|X)反 映当我们看到Ｘ是红色并是圆的时，我们 对Ｘ是苹果的确信程度。作为对比,P(H)是 先验概率，或Ｈ的先验概率。
• P(xi|Ci) 可由训练样本来估算。
• 例如：下表是Naïve Bayesian classifier分类训 练数据集。
样本 属性1 属性2 属性3
类
A1
A2
A3
Ｃ
1
1
2
1
1
2
0
0
1
1
3
2
1
2
2
4
1
2
1
2
5
• 计算P(xi|Ci): P(A1=1/C=1)=2/4=0.50 P(A1=1/C=2)=1/3=0.33
P(A2=2/C=1)=1/4=0.25 P(A2=2/C=2)=2/3=0.66
P(A3=2/C=1)=1/4=0.25 P(A3=2/C=2)=2/3=0.66
mean、中位数median和众数mode是反映数据的中
心趋势的典型指标，而方差和标准差是反映数据
离散程度的指标。
• 平均数：
n
mean 1/ n xi i 1
• 加权平均数：
n
n
mean wixi / wi
i 1
i 1
• 中位数：对偏斜数据集来说，中位数更能 反映它的中心趋势。
P(H|X)=[P(X|H)P(H)]/P(X)
P(H|X)是后验概率,或条件X下H的后验 概率。例如，假设数据空间由水果组成， 用它们的颜色和形状描述。假设X表示红色 和圆的，H表示假定X是苹果，则P(H|X)反 映当我们看到Ｘ是红色并是圆的时，我们 对Ｘ是苹果的确信程度。作为对比,P(H)是 先验概率，或Ｈ的先验概率。
• P(xi|Ci) 可由训练样本来估算。
• 例如：下表是Naïve Bayesian classifier分类训 练数据集。
样本 属性1 属性2 属性3
类
A1
A2
A3
Ｃ
1
1
2
1
1
2
0
0
1
1
3
2
1
2
2
4
1
2
1
2
5
统计分析方法PPT课件
05
统计分析软件介绍
Excel在统计分析中的应用
描述性统计分析
Excel提供了丰富的函数和工具，可以 进行求和、平均值、中位数、标准差 等描述性统计分析。
图表展示
数据透视表
Excel的数据透视表功能可以帮助用户 对大量数据进行分组、汇总、筛选和 聚合，从而发现数据背后的规律和趋 势。
Excel的图表功能强大，可以制作各种 类型的图表，如柱状图、折线图、饼 图等，用于数据的可视化展示。
据不同的聚类算法（如层次聚类、K-means聚类等）进行分类。
时间序列分析和预测
总结词
时间序列分析是一种统计方法，用于研究随时间变化的数据序列，并预测未来的趋势和模式。
详细描述
时间序列数据具有时间依赖性和趋势性，因此需要使用适合的方法进行分析和预测。常用的时间序列分析方法包 括指数平滑、ARIMA模型、神经网络等。这些方法可以帮助我们了解数据的变化趋势，并预测未来的走势。
总结词
通过样本数据推断总体特征。
VS
详细描述
推理性统计分析是通过样本数据来推断总 体特征的一种方法。例如，通过样本均值 和标准差来估计总体均值和标准差，通过 样本比例来估计总体比例。这种方法的前 提是样本数据能够代表总体数据，因此需 要保证样本的随机性和代表性。
高级统计分析案例
总结词
运用复杂模型和算法，揭示数据内在结构和 关系。
统计分析方法ppt课件
目录
• 引言 • 描述性统计分析 • 推理性统计分析 • 高级统计分析方法 • 统计分析软件介绍 • 案例分析
01
引言
目的和背景
01
介绍统计分析方法在各个领域的 应用，如经济学、市场营销、医 学等。
02
《统计学导论》课件
分类数据
总结词
分类数据是按照类别划分的定性数据 。
详细描述
分类数据通常用于描述事物的属性或 类别，例如性别、婚姻状况、国籍等 。这些类别通常是离散的、不连续的 ，并且每个类别之间是互斥的。
顺序数据
总结词
顺序数据是按照等级或顺序排列的定性数据。
详细描述
顺序数据通常用于描述事物的等级或顺序，例如评分级别（低、中、高）、教育程度（小学、中学、大学）等。 这些等级或顺序通常是离散的，但可以按照某种顺序进行排列。
《统计学导论》ppt课件
目 录
• 统计学简介 • 统计学的分类 • 统计学的数据类型 • 统计学的数据收集 • 统计学的数据分析 • 统计学的图表展示
01
统计学简介
统计学的定义
统计学是一门研究数据收集、 整理、分析和推断的科学。
它通过运用数学和逻辑推理的 方法，探究数据的内在规律和 特征，为决策提供数据支持和 依据。
02
描述统计学包括数据的收集方法、数据的图表展示、数据的描
述性统计指标等。
描述统计学是统计学的基础，为进一步的数据分析和推断提供
03
了基础。
推断统计学
1
推断统计学是研究如何根据样本数据推断出总体 特征的统计方法。
2
推断统计学包括参数估计、假设检验、回归分析 等，这些方法可以帮助我们了解总体的特征和规 律。
5. 美化图表
对图表进行美化，使其更加直观、易于理解。
6. 检查和完善
检查图表数据点
关注图表中的数据点，了解各 数据点的大小、分布和变化趋 势等信息。
解读图例和标签
认真阅读图例和标签，了解不 同颜色、线条等符号的含义。
识别图表类型
根据图形的外观特征识别图表 类型，了解该类型图表的特点 和解读方法。
统计学课件第9篇章分类数据分析
谢谢聆听
其他回归模型
总结词
除了线性回归分析和Logistic回归分析之外，还有许多其他类型的回归模型可 供选择。
详细描述
这些模型包括岭回归、套索回归、多项式回归、逐步回归等，每种模型都有其 特定的适用场景和假设条件。选择合适的回归模型需要考虑数据的特征、模型 的预测精度和解释性等因素。
06 分类数据分析的实际应用
市场细分分析
市场细分
通过分类数据分析，将市场划分为不 同的细分市场，以便更好地理解客户 需求和行为，从而制定更有效的营销 策略。
消费者行为研究
通过分析消费者的购买行为、偏好和 态度，了解不同细分市场的消费者需 求和趋势，以优化产品设计和市场定 位。
人口统计学研究
人口普查
利用分类数据分析对人口普查数据进行处理和分析，了解人口分布、年龄结构、 性别比例等人口统计学特征。
05 分类数据的回归分析
线性回归分析
总结词
线性回归分析是一种通过建立自变量与因变量之 间的线性关系来预测因变量的方法。
总结词
线性回归分析的假设包括线性关系、误差项独立 同分布、误差项无偏和误差项同方差。
详细描述
线性回归分析基于最小二乘法原理，通过拟合一 条直线来描述自变量和因变量之间的关系。这种 方法适用于因变量是连续变量的数据，并且自变 量和因变量之间存在线性关系。
选择合适的图形类型，将频数分布表 中的数据按照分类变量进行分组并绘 制图形。
相对频率与累积频率
相对频率
01
某一组的频数与总频数之比，用于表示该组在总体中的相对重
要程度。
累积频率
02
某一组的相对频率与前面所有组的相对频率之和，用于表示该
组及之前所有组在总体中的相对重要程度。
《统计学》完整ppt课件
如销售额、经济增长率等。
.
3. 数据的四个等级 定类数据 也称定名数据，这种数据只对事物的某
种属性和类别进行具体的定性描述。
例如，对人口按性别划分为男性和女性 两类。
定类数据
能够进行的唯一运算是计数，即计算每一 个类型的频数或频率（即比重）。
定序数据，也称序列数据，是对事物所具 有的属性顺序进行描述。
.
（二）数据分类的原则
互斥原则：每一个数据只能划归到某一类型中，而 不能既是这一类，又是那一类 。 穷尽原则：所有被观察的数据都可被归属到适当的 类型中，没有一个数据无从归属。
（三）数据的类型
1. 定性数据和定量数据 定性数据：用文字描述的 。 如在本章的“统计引例”中消费者对永美所提供服 务的总体评价等都属于文字描述的定性数据。
.
定量数据：用数字描述的。
如企业的净资产额、净利润额等。 2. 离散型数据和连续型数据
变量 若我们所研究现象的属性和特征的具体表现在 不同时间、不同空间或不同单位之间可取不同 的数值，则可称这种数据为变量。
离散型变量：数据只能取整数。 类型 如一家公司的职工人数。
连续型变量的数据可以取介于两个数 值之间的任意数值。
（一）普查、抽样、统计报表制度和重点调查
1.普查 特点：工作量大，时间性强，需要大量人力和财力。 任务：搜集重要的国情国力和资源状况的全面资
料，为政府制定规划、方针政策提供依据。
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进行调查。
也称比率数据，是比定距数据更高一级的 定量数据。它不仅可以进行加减运算，而 且还可以作乘除运算。
如产量、产值、固定资产投资额、居民 货币收入和支出、银行存款余额等。
.
3. 数据的四个等级 定类数据 也称定名数据，这种数据只对事物的某
种属性和类别进行具体的定性描述。
例如，对人口按性别划分为男性和女性 两类。
定类数据
能够进行的唯一运算是计数，即计算每一 个类型的频数或频率（即比重）。
定序数据，也称序列数据，是对事物所具 有的属性顺序进行描述。
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（二）数据分类的原则
互斥原则：每一个数据只能划归到某一类型中，而 不能既是这一类，又是那一类 。 穷尽原则：所有被观察的数据都可被归属到适当的 类型中，没有一个数据无从归属。
（三）数据的类型
1. 定性数据和定量数据 定性数据：用文字描述的 。 如在本章的“统计引例”中消费者对永美所提供服 务的总体评价等都属于文字描述的定性数据。
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定量数据：用数字描述的。
如企业的净资产额、净利润额等。 2. 离散型数据和连续型数据
变量 若我们所研究现象的属性和特征的具体表现在 不同时间、不同空间或不同单位之间可取不同 的数值，则可称这种数据为变量。
离散型变量：数据只能取整数。 类型 如一家公司的职工人数。
连续型变量的数据可以取介于两个数 值之间的任意数值。
（一）普查、抽样、统计报表制度和重点调查
1.普查 特点：工作量大，时间性强，需要大量人力和财力。 任务：搜集重要的国情国力和资源状况的全面资
料，为政府制定规划、方针政策提供依据。
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进行调查。
也称比率数据，是比定距数据更高一级的 定量数据。它不仅可以进行加减运算，而 且还可以作乘除运算。
如产量、产值、固定资产投资额、居民 货币收入和支出、银行存款余额等。
《分类数据分析》课件
分类算法如逻辑回归、 支持向量机等被广泛应 用于疾病预测中。通过 对疾病相关数据的特征 进行提取和选择，利用 分类算法建立预测模型 ，对疾病的发生和发展 趋势进行预测。
经过训练的预测模型能 够准确地对疾病的发生 和发展趋势进行预测， 为疾病的预防和治疗提 供科学依据，提高人们 的健康水平。
05
总结与展望
分类数据分析实践
数据准备
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量 。
数据转换
对数据进行必要的转换，如编码、归一化等， 以适应模型需求。
数据分割
将数据集分为训练集、验证集和测试集，以便于模型训练和评估。
数据探索与特征工程
数据探索
了解数据的基本特征和分布，识别潜在的问题和机会 。
特征选择
选择与目标变量相关的特征，去除无关或冗余的特征 。
实际效果
利用分类数据分析技术对客户 进行细分，将客户划分为不同 的群体，以便更好地了解客户 需求并提供个性化服务。
客户细分是将客户划分为不同 群体的过程，有助于企业更好 地了解客户需求、偏好和行为 模式，从而制定更加精准的市 场策略。
分类算法如聚类算法、决策树 等被广泛应用于客户细分中。 通过对客户数据的特征进行提 取和选择，利用分类算法进行 聚类分析，将客户划分为不同 的群体。
基于强化学习的分类数据分析方法
未来发展方向与趋势
• 强化学习作为一种机器学习方法 ，通过与环境的交互进行学习， 可以应用于分类数据分析中，以 提高分类性能和泛化能力
未来发展方向与趋势
数据隐私保护与安全分类分析
随着数据隐私和安全问题的日益突出，如何在保护数据隐私的同时进行分类分析成为未来的研究重点
疾病诊断
利用分类数据分析进行医学诊断，根据患者的症状和体征将其归类为 不同的疾病类型。
统计学PPTPPT课件
假设检验
零假设和备择假设
零假设是我们要检验的假设，备择假 设是与零假设相对立的假设。
第一类错误和第二类错误
第一类错误是拒绝了正确的零假设， 第二类错误是接受了错误的零假设。
显著性水平
显著性水平表示在零假设为真的情况 下，拒绝零假设的概率。
样本容量和样本误差
样本容量越大，样本误差越小，推断 的准确性越高。
通过观察记录的方式收集数据，适用于小样本的定性研究。
实验法
通过实验的方式控制变量，收集数据，适用于因果关系的研究。
数据的整理和展示
数据整理
对数据进行清洗、分类、 编码等处理，使其符合统 计分析的要求。
数据展示
通过图表、表格等形式展 示数据，以便更好地理解 和分析数据。
数据可视化
利用图形、图像等技术将 数据可视化，以便更直观 地展示数据的特征和关系。
在生物统计学中，统计学方法用于遗 传学、分子生物学等领域的研究。
在商业决策中的应用
市场调查
通过统计学方法进行市场调查，了解客户需 求和市场趋势。
预测分析
利用统计学方法进行销售预测、需求预测等， 为决策提供依据。
质量控制
通过统计学方法监控生产过程，确保产品质 量符合标准。
风险评估
统计学用于评估商业风险，如信用评级、投 资组合优化等。
010203定量数据数值型数据，如身高、体 重、年龄等，可以通过测 量或计数得到。
定性数据
非数值型数据，如性别、 婚姻状况、文化程度等， 通常通过分类或编码得到。
数据来源
数据可以来源于调查、观 察、实验、档案资料等途 径。
数据收集的方法
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，适用于大样本的定量研究。
统计学基础课件：统计分组
一组，称单项式分组。 离散变量如果变量值的变动幅度很大，变量值的个
数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变 量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组 距，这样的分组称为组距式分组。
数量标志分组方法
分组方法
单变量值分组
组距分组
等距分组
异距分组
统计分组的类型
性别 男 女
合计
人数 20 30
这种分组可以反映总体的构成和不 同属性事物在总体中的地位和作用。
按数量标志分组
✓ 如企业按生产能力、劳动生产率分组； ✓ 商店按商品销售额、职工人数分组； ✓ 人口按年龄、身高分组等。
这种分组的目的在于通过事物在数量 上的差异来反映事物在性质上的区别。
按数量标志分组
（1）离散变量 如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应
50
品质分组
按学习成绩分
50~70 70~80 80~90 90~100
合计
人数
5 12 18 15
50
数量分组
统计分组的类型
按分组标志 的性质不同
品质分组
按品质标志对资料进行分组。 如：人口按性别分组、 按职业分组、 企业按经济类型分组等。
数量分组
单项式分组
以一个变量值代表一组。 如：工人按看管机器台 数分组等。这种分组适 用于离散性变量，且变 量值的个数较少的情况。
40.6 4.7 7.5 11.6 10.8 4.7 14.4 5.7
合计
100
按商品销售额分组(万元)
100以下 100~500 500~1000 1000~3000 3000~5000 5000~10000 10000以上
商店数 (个)
25 70 130 75 40 18 10
数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变 量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组 距，这样的分组称为组距式分组。
数量标志分组方法
分组方法
单变量值分组
组距分组
等距分组
异距分组
统计分组的类型
性别 男 女
合计
人数 20 30
这种分组可以反映总体的构成和不 同属性事物在总体中的地位和作用。
按数量标志分组
✓ 如企业按生产能力、劳动生产率分组； ✓ 商店按商品销售额、职工人数分组； ✓ 人口按年龄、身高分组等。
这种分组的目的在于通过事物在数量 上的差异来反映事物在性质上的区别。
按数量标志分组
（1）离散变量 如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应
50
品质分组
按学习成绩分
50~70 70~80 80~90 90~100
合计
人数
5 12 18 15
50
数量分组
统计分组的类型
按分组标志 的性质不同
品质分组
按品质标志对资料进行分组。 如：人口按性别分组、 按职业分组、 企业按经济类型分组等。
数量分组
单项式分组
以一个变量值代表一组。 如：工人按看管机器台 数分组等。这种分组适 用于离散性变量，且变 量值的个数较少的情况。
40.6 4.7 7.5 11.6 10.8 4.7 14.4 5.7
合计
100
按商品销售额分组(万元)
100以下 100~500 500~1000 1000~3000 3000~5000 5000~10000 10000以上
商店数 (个)
25 70 130 75 40 18 10
统计学ppt课件
数据分析工具
预测分析
Excel内置了多种数据分析工具，如直方图 、排列图、控制图等，有助于进行数据探 索和可视化。
Excel的数据分析工具还可以进行回归分析 、时间序列分析等预测分析，帮助用户预 测未来的趋势。
SPSS在统计学中的应用
数据输入和管理
SPSS提供了强大的数据输入和管理功能，可以方便地导 入、导出各种数据格式，并进行数据清洗和整理。
公式
(y = a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n + b) 其中 (a_1, a_2, ..., a_n) 是自变量的系 数，(b) 是截距。
目的
通过最小化残差平方和，找 到最佳拟合平面。
非线性回归
总结词
非线性回归是用于分析非线性关系的回归模型。
公式
(y = f(x)) 其中 (f) 是一个非线性函数。
将数据按大小排序后，位于中间位置的数值 ，反映数据的分布情况。
众数
出现次数最多的数值，反映数据的普遍情况 。
标准差和方差
衡量数据离散程度的指标，反映数据的波动 情况。
数据的可视化
图表
使用图表（如柱状图、折线图 、饼图等）直观展示数据之间
的关系和变化趋势。
直方图
用直方图展示数据的分布情况 ，便于观察数据的集中和离散 程度。
统计学ppt课件
目录
CONTENTS
• 统计学简介 • 统计学基本概念 • 描述性统计 • 推断性统计 • 回归分析 • 时间序列分析 • 统计软件介绍
01 统计学简介
统计学的定义
统计学是一门研究数据收集、整理、 分析和推断的科学，旨在通过数据揭 示现象的本质和规律。
- 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。
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- 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)。
同理，结果为定性资料时，很多人不管结果变量的具体情况，也不 管原因变量有多少个，甚至不管统计分析的目的是什么，一律盲目 套用χ2 检验。在采用其他统计分析方法时，也存在盲目套用的问题。 正因如此，使得我国乃至全世界生物医学杂志论文的质量令人担忧 （错误率平均约为80%），大大降低了科研工作的科学性和严谨性。
20.00
12.35
正常
3
43
男 干部 乙药
17.33
10.93
正常
┇
┇
┇
…
┇
┇
┇
┇
100
54
女 其它 乙药
16.80
11.73
正常
疗效 显效 有效 有效
┇ 有效
• 通常所说的资料三种类型，即计数资料、计量资料、等级资料，是针对协 变量和反应变量而言，尤其是指反应变量的类型。计数资料是定性观察结 果，如表4-1中的性别、职业、心电图检查结果，统计指标是各个属性或 类别的计数、率、结构百分比等；计量资料是定量观察结果，通常有度量 单位，如表4-1中的年龄、收缩压、舒张压，统计指标常用例数、平均数、 标准差等；等级资料介于定性观察和定量观察之间，观察结果有等级或程 度上的差别，但不能用数量表示，如表4-1中的疗效评价。
统计学方法的分类和选择
2
□
统计学方法的分类和选择
3
统计学方法的分类和选择
4
配对设计
统计学方法的分类和选择
5
统计学方法的分类和选择
6
统计学方法的分类和选择
7
统计学方法的分类和选择
8
统计学方法的分类和选择
9
统计学方法的分类和选择
10
统计学方法的分类和选择
11
统计学方法的分类和选择
12
54
4-1
统计学方法的分类和选择
55
统计学方法的分类和选择
56
4-2
统计学方法的分类和选择
57
5
统计学方法的分类和选择
58
统计学方法的分类和选择
59
6
统计学方法的分类和选择
60
统计学方法的分类和选择
61
谢 谢！
统计学方法的分类和选择
62
20
统计学方法的分类和选择
21
统计学方法的分类和选择
22
统计学方法的分类和选择
23
统计学方法的分类和选择
24
统计学方法的分类和选择
25
统计学方法的择
27
统计学方法的分类和选择
28
统计学方法的分类和选择
29
统计学方法的分类和选择
30
统计学方法的分类和选择
数值变量
正态性检验
正态
数据转换
非正态
参数检验
非参数检验
统计学方法的分类和选择
13
分类变量
单因素分析 多因素分析
统计学方法的分类和选择
14
数据的转换
统计学方法的分类和选择
15
统计学方法的分类和选择
16
统计学方法的分类和选择
17
统计学方法的分类和选择
18
统计学方法的分类和选择
19
统计学方法的分类和选择
41
• 一项研究在完成了设立对照、随机分组和 样本大小估计等实验设计工作后，接下来 就是收集资料。在医学论文中一些统计描 述和统计分析方法的误用中，不能够正确 区分统计资料类型是一个重要原因。
统计学方法的分类和选择
42
统计资料类型
• 计量资料最为多见。统计上将计量资料又划分为 正态分布资料、偏态分布资料等类型。对于偏态 分布资料，统计指标不宜用平均数、标准差，而 应用中位数、几何均数、四分位间距离等。
31
统计学方法的分类和选择
32
统计学方法的分类和选择
33
统计学方法的分类和选择
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统计学方法的分类和选择
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统计学方法的分类和选择
36
统计学方法的分类和选择
37
统计学方法的分类和选择
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统计学方法的分类和选择
39
• 实例及解析
统计学方法的分类和选择
40
如何正确区分资料类型
统计学方法的分类和选择
• 统计资料类型的判断失误是医学论文中统计误用 的根源之一。常见的问题有：不能正确区分资料 类型；计数资料比、率不分；计量资料不管是否 正态分布，一律计算均数、标准差；等级资料当 做分类资料，配对资料和成组资料混淆等。
统计学方法的分类和选择
43
表4-1是统计数据库所要求的数据记录格式。各种试验和调查的原始记 录，无论数据是否录入计算机，都应该按表4-1的格式整理。整理后的 数据包括4种类型的变量：①标识变量，如动物编号、姓名等；②干预 变量，即试验性研究的处理因素，或观察性研究的危险因素；③协变量， 即需要进行控制和均衡性检查的因素；④反应变量，反映干预后的生物 效应，大多数研究同时记录多个反应变量。表4-1中，患者编号是标识 变量；治疗分组是干预变量；年龄、性别、职业是协变量；收缩压、舒 张压、心电图、疗效是反应变量。
统计学方法的分类和选择
45
如何对数据资料进行一般性统计分析
统计学方法的分类和选择
46
统计学方法的分类和选择
47
成组
统计学方法的分类和选择
48
统计学方法的分类和选择
49
统计学方法的分类和选择
50
统计学方法的分类和选择
51
统计学方法的分类和选择
52
统计学方法的分类和选择
53
统计学方法的分类和选择
表 4-1 100 名高血压患者治疗 2 周后的临床记录
患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
1
37 男 工人 甲药
18.67
11.47
正常
2
45 女 农民 对照
20.00
12.35
正常
3
43 男 干部 乙药
17.33
10.93
正常
┇
┇ ┇…
┇
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┇
┇
100
统计学方法的分类和选择
1
在阅读生物医学杂志论文时，不难发现如下的现象：只要结果是定 量资料，人们普遍运用“t 检验”、“单因素方差分析”或“秩和 检验”来处理。
事实上，在人们用前述方法处理的定量资料中，有相当多的定量资 料同时受到多个因素（通常包括实验因素和重要的非实验因素）的 影响，即定量资料来自某种特定的多因素实验设计类型。这种用单 因素设计定量资料的统计分析方法处理原本属于多因素实验设计的 定量资料，其结论的可信度大为降低，有时，甚至会不可避免地得 出错误的结论。
54 女 其它 乙药
16.80
11.73
正常
统计学方法的分类和选择
疗效 显效 有效 有效
┇ 有效
44
表 4-1 100 名高血压患者治疗 2 周后的临床记录
患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
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37
男 工人 甲药
18.67
11.47
正常
2
45
女 农民 对照
20.00
12.35
正常
3
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男 干部 乙药
17.33
10.93
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54
女 其它 乙药
16.80
11.73
正常
疗效 显效 有效 有效
┇ 有效
• 通常所说的资料三种类型，即计数资料、计量资料、等级资料，是针对协 变量和反应变量而言，尤其是指反应变量的类型。计数资料是定性观察结 果，如表4-1中的性别、职业、心电图检查结果，统计指标是各个属性或 类别的计数、率、结构百分比等；计量资料是定量观察结果，通常有度量 单位，如表4-1中的年龄、收缩压、舒张压，统计指标常用例数、平均数、 标准差等；等级资料介于定性观察和定量观察之间，观察结果有等级或程 度上的差别，但不能用数量表示，如表4-1中的疗效评价。
统计学方法的分类和选择
2
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统计学方法的分类和选择
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配对设计
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4-1
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4-2
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6
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谢 谢！
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统计学方法的择
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数值变量
正态性检验
正态
数据转换
非正态
参数检验
非参数检验
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分类变量
单因素分析 多因素分析
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14
数据的转换
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• 一项研究在完成了设立对照、随机分组和 样本大小估计等实验设计工作后，接下来 就是收集资料。在医学论文中一些统计描 述和统计分析方法的误用中，不能够正确 区分统计资料类型是一个重要原因。
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统计资料类型
• 计量资料最为多见。统计上将计量资料又划分为 正态分布资料、偏态分布资料等类型。对于偏态 分布资料，统计指标不宜用平均数、标准差，而 应用中位数、几何均数、四分位间距离等。
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• 实例及解析
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如何正确区分资料类型
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• 统计资料类型的判断失误是医学论文中统计误用 的根源之一。常见的问题有：不能正确区分资料 类型；计数资料比、率不分；计量资料不管是否 正态分布，一律计算均数、标准差；等级资料当 做分类资料，配对资料和成组资料混淆等。
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表4-1是统计数据库所要求的数据记录格式。各种试验和调查的原始记 录，无论数据是否录入计算机，都应该按表4-1的格式整理。整理后的 数据包括4种类型的变量：①标识变量，如动物编号、姓名等；②干预 变量，即试验性研究的处理因素，或观察性研究的危险因素；③协变量， 即需要进行控制和均衡性检查的因素；④反应变量，反映干预后的生物 效应，大多数研究同时记录多个反应变量。表4-1中，患者编号是标识 变量；治疗分组是干预变量；年龄、性别、职业是协变量；收缩压、舒 张压、心电图、疗效是反应变量。
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如何对数据资料进行一般性统计分析
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成组
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统计学方法的分类和选择
表 4-1 100 名高血压患者治疗 2 周后的临床记录
患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
1
37 男 工人 甲药
18.67
11.47
正常
2
45 女 农民 对照
20.00
12.35
正常
3
43 男 干部 乙药
17.33
10.93
正常
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┇ ┇…
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100
统计学方法的分类和选择
1
在阅读生物医学杂志论文时，不难发现如下的现象：只要结果是定 量资料，人们普遍运用“t 检验”、“单因素方差分析”或“秩和 检验”来处理。
事实上，在人们用前述方法处理的定量资料中，有相当多的定量资 料同时受到多个因素（通常包括实验因素和重要的非实验因素）的 影响，即定量资料来自某种特定的多因素实验设计类型。这种用单 因素设计定量资料的统计分析方法处理原本属于多因素实验设计的 定量资料，其结论的可信度大为降低，有时，甚至会不可避免地得 出错误的结论。
54 女 其它 乙药
16.80
11.73
正常
统计学方法的分类和选择
疗效 显效 有效 有效
┇ 有效
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表 4-1 100 名高血压患者治疗 2 周后的临床记录
患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
1
37
男 工人 甲药
18.67
11.47
正常
2
45
女 农民 对照