简单统计学分析和图表使用.ppt
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常用统计方法培训课件(PPT 39页)
8
目前人们在描述统计方法时,都将以上 3 种方法列入,统称为统计方 法。
在生产现场,描述性方法和思考性方法应用频率特别高,许
多生产中的问题均可以通过简单的描述性方法和思考性方法配合使用 ,分析问题,寻找真因,然后应用固有专业技术解决问题,实现持续 改进。
值得注意的是统计技术是一种管理技术,可以帮助你发现问题、发现 变异和寻找事物发展的规律,但并不能帮你解决问题,解决问题要依 靠固有专业技术去实现!
常用统计方法培训
绍兴信佳密封制品有限公司 技术开发部&品管部 张伟波
1
培训提纲
一、统计学应用介绍 二、常用统计图表制作及应用 1、箱线图 2、柏拉图 3、直方图 4、散布图 5、雷达图 6、折线趋势图、柱状图、饼图 7、过程能力分析 8、统计过程控制图
2
培训目标
• 学习常用统计方法的应用 • 学习使用EXCEL和Minitab制作统计图表 • 更方便的进行日常工作和提高工作质量,进
9
一、箱线图
箱线图是利用数据中的五个统计量(最小值(MIN)、上四分位
数(Q1)、中位数(Q2)、下四分位数(Q3)、最大值(MAX))以及异常 值来描述这批数据分布轮廓的一种图示方法,可以从中粗略地看出数 据是否具有对称性,分布的分散程度等信息。
LG-181403 B
3.0
2.5
散布层厚度/mm
15
二、柏拉图 柏拉图又称为排列图,由此图的发明者19世纪意大利经济学
家柏拉图(Pareto)的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财 富分布的状况,他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里,后 来人们发现很多场合都服从这一规律,于是称之为Pareto定律,也被
称为“二八原则”,主要用途是找出“重要的少数”。
目前人们在描述统计方法时,都将以上 3 种方法列入,统称为统计方 法。
在生产现场,描述性方法和思考性方法应用频率特别高,许
多生产中的问题均可以通过简单的描述性方法和思考性方法配合使用 ,分析问题,寻找真因,然后应用固有专业技术解决问题,实现持续 改进。
值得注意的是统计技术是一种管理技术,可以帮助你发现问题、发现 变异和寻找事物发展的规律,但并不能帮你解决问题,解决问题要依 靠固有专业技术去实现!
常用统计方法培训
绍兴信佳密封制品有限公司 技术开发部&品管部 张伟波
1
培训提纲
一、统计学应用介绍 二、常用统计图表制作及应用 1、箱线图 2、柏拉图 3、直方图 4、散布图 5、雷达图 6、折线趋势图、柱状图、饼图 7、过程能力分析 8、统计过程控制图
2
培训目标
• 学习常用统计方法的应用 • 学习使用EXCEL和Minitab制作统计图表 • 更方便的进行日常工作和提高工作质量,进
9
一、箱线图
箱线图是利用数据中的五个统计量(最小值(MIN)、上四分位
数(Q1)、中位数(Q2)、下四分位数(Q3)、最大值(MAX))以及异常 值来描述这批数据分布轮廓的一种图示方法,可以从中粗略地看出数 据是否具有对称性,分布的分散程度等信息。
LG-181403 B
3.0
2.5
散布层厚度/mm
15
二、柏拉图 柏拉图又称为排列图,由此图的发明者19世纪意大利经济学
家柏拉图(Pareto)的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财 富分布的状况,他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里,后 来人们发现很多场合都服从这一规律,于是称之为Pareto定律,也被
称为“二八原则”,主要用途是找出“重要的少数”。
医学统计学(统计图表)ppt课件
案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率,比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等,提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据,挖掘潜在规律和
关联,为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数,可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设,根据样 本数据对原假设进行检验,判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大,说明待评价试验的诊断价值越高。同时,AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值,以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外,AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数,为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果,计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标,灵敏度为纵坐标,将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上,连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值,其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时,说明待评价试验完全无效; 当AUC=1时,说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用
统计学原理(经典)课件PPT课件
多元线性回归分析
总结词
多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
详细描述
多元线性回归分析用于分析多个因变量与多个自变量之间的关联性,并建立多个因变量与多个自变量之间的线性方程 组。它能够揭示多个自变量对因变量的共同影响,以及各因变量之间的关系。
参数估计
通过最小二乘法或其它优化算法,可以估计出回归系数β01, β02, ... β0n, β11, β12, ... β1n, ... 的值,从 而得到回归方程组。
统计学的分支
随着统计学的发展,逐渐 形成了多个分支,包括描 述统计学、贝叶斯统计学、 频率派统计学等。
统计学的应用
随着计算机技术的发展, 统计学的应用领域越来越 广泛,包括人工智能、大 数据等领域。
02 统计学的基石
总体与样本
总体
统计学中研究的全部数据称为 总体。
样本
从总体中选取的一部分数据称 为样本。
趋势性因素
指时间序列中随着时间推移而呈现出的长期 趋势或上升或下降的变动。
周期性因素
指时间序列中呈现出的周期性变动,如经济 周期、市场波动等。
随机性因素
指时间序列中无法解释的随机波动,通常是 由各种不可预测的事件引起的。
时间序列的预测方法
简单平均法
通过对历史数据的简单平均来预测未来 数据,适用于数据波动较小的情况。
样本的代表性
样本应具有代表性,能够反映 总体的特征。
样本的规模
样本的大小应根据研究目的和 精度要求确定。
参数与统计量
参数
描述总体特性的数值,如总体均值、方差等。
参数与统计量的关系
统计量是参数的估计量,用于估计总体的参 数。
统计学 第 2章 数据的图表展示
一、统计表的构成
1、 表头(表号、总标题)
2、行标题
3、列标题
4、数字资料
5、表外附加(注解说明或表脚)
二、统计表编制的基本要求
科学、实用、简练、美观
三、统计表种类 人口数字
全球人口 70亿
1、按用途分: 中国人口 13亿
印度人口 12亿 美国人口 3亿
调查表、汇总表、分析表
2、按时间和空间属性分: 日本人口 1.3亿 时间表、空间表、时空表 3、按分组情况分: 简单表:未分组的数据表。 简单分组表:单变量分组的数据表。 并行分组表:多变量分组并行排列的数据表。 交叉分组表(列联表):多变量分组交叉排 列的数据表。
8、数字要如实填写,不能用“同左”
文字表示;
9、合计应放在最后一行。
表2—2
2011~2012年中南商场部分商品销售统计表
计 量 单 位
件 台 吨
商 品 名 称
甲 乙 丙
销售额 (万元) 2011年 2012年 2011年 2012年
(1) 3000 50 800 (2) 3000 60 1000 (3) 30 500 160 (4) 27 540 180
20 18.23
18
16
14
13.65
GDP
12 10.71 10 8.75 8 2000年 2001年 2002年 9.59
(3)计量单位 若全表的计量单位一样,则放在 表外的右上角; 若全表计量单位不一样,则各行 的计量单位,专设一个计量单位栏; 各列计量单位,放在列标题(指标名 称)的左方或下方,并用圆括号括起 来。
4、表脚 填表人、填表时间、资料来源、变量 注解(计算方法、计算口径)等。
5、如果有多张表,则要编表号。 练习: 指出下表中的错误,并将其改正 为一张规范的统计表
1、 表头(表号、总标题)
2、行标题
3、列标题
4、数字资料
5、表外附加(注解说明或表脚)
二、统计表编制的基本要求
科学、实用、简练、美观
三、统计表种类 人口数字
全球人口 70亿
1、按用途分: 中国人口 13亿
印度人口 12亿 美国人口 3亿
调查表、汇总表、分析表
2、按时间和空间属性分: 日本人口 1.3亿 时间表、空间表、时空表 3、按分组情况分: 简单表:未分组的数据表。 简单分组表:单变量分组的数据表。 并行分组表:多变量分组并行排列的数据表。 交叉分组表(列联表):多变量分组交叉排 列的数据表。
8、数字要如实填写,不能用“同左”
文字表示;
9、合计应放在最后一行。
表2—2
2011~2012年中南商场部分商品销售统计表
计 量 单 位
件 台 吨
商 品 名 称
甲 乙 丙
销售额 (万元) 2011年 2012年 2011年 2012年
(1) 3000 50 800 (2) 3000 60 1000 (3) 30 500 160 (4) 27 540 180
20 18.23
18
16
14
13.65
GDP
12 10.71 10 8.75 8 2000年 2001年 2002年 9.59
(3)计量单位 若全表的计量单位一样,则放在 表外的右上角; 若全表计量单位不一样,则各行 的计量单位,专设一个计量单位栏; 各列计量单位,放在列标题(指标名 称)的左方或下方,并用圆括号括起 来。
4、表脚 填表人、填表时间、资料来源、变量 注解(计算方法、计算口径)等。
5、如果有多张表,则要编表号。 练习: 指出下表中的错误,并将其改正 为一张规范的统计表
医学统计学(课件)统计表和统计图
左边作横标目,谓语放在右边作纵标目,横标目 与纵标目交叉的格子放置数据,从左向右读,每 一行便形成一个完整的句子。 3. 数据表达规范、文字和线条尽量从简。
Statistical table
统计表的结构
从外形上看,统计表可由标题、标目(包括横标 目、纵标目)、线条、数字和备注5部分构成。
表5-1 某地1988年老年人口各年龄组死亡率和死亡百分比
-0.2218
1955
3.3
0.5185
0.6
-0.2218
1956
1.1
0.0414
0.2
-0.6990
1957
1.0
0.0000
0.3
-0.5229
1958
0.6
-0.2218
0.05
-1.3010
图5-4 某地1949~1958年白喉、伤寒、副伤寒死亡率线图 图5-5 某地1949~1958年白喉、伤寒、副伤寒死亡率半对数线图
Histogram
表5-11 某市某年150名3岁女孩身高的频数分布
组段(cm) 80~
频数 1
82~ 84~ 86~ 88~ 90~ 92~ 94~
3
30
8 25
10
20
19
频数
23
15
26
10
24
5
96~ 98~ 100~ 102~
17
0 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 100 102 104
线)或颜色表示,给人以清晰的印象。
Statistical graph
• 统计图的结构 统计图通常由标题、图域、标目、图例和刻度5个 部分组成。
1. 标题:作用是简明扼要地说明资料的内容、时间 和地点,一般位于图的下方中央位置并编号,便 于引用和说明。
Statistical table
统计表的结构
从外形上看,统计表可由标题、标目(包括横标 目、纵标目)、线条、数字和备注5部分构成。
表5-1 某地1988年老年人口各年龄组死亡率和死亡百分比
-0.2218
1955
3.3
0.5185
0.6
-0.2218
1956
1.1
0.0414
0.2
-0.6990
1957
1.0
0.0000
0.3
-0.5229
1958
0.6
-0.2218
0.05
-1.3010
图5-4 某地1949~1958年白喉、伤寒、副伤寒死亡率线图 图5-5 某地1949~1958年白喉、伤寒、副伤寒死亡率半对数线图
Histogram
表5-11 某市某年150名3岁女孩身高的频数分布
组段(cm) 80~
频数 1
82~ 84~ 86~ 88~ 90~ 92~ 94~
3
30
8 25
10
20
19
频数
23
15
26
10
24
5
96~ 98~ 100~ 102~
17
0 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 100 102 104
线)或颜色表示,给人以清晰的印象。
Statistical graph
• 统计图的结构 统计图通常由标题、图域、标目、图例和刻度5个 部分组成。
1. 标题:作用是简明扼要地说明资料的内容、时间 和地点,一般位于图的下方中央位置并编号,便 于引用和说明。
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。
医学统计学第十章 统计表与统计图PPT课件
6.备注:表格一般不列备注或其他文字说明,如 有特殊情况需要说明时可用“*“标出,将文字说明写在 表格的下面。
(二)从内容上看,每张表都有主语和谓 语。主语指被研究的事物,如表12-2中的 “年龄组(岁)”,一般置于表的左侧;谓 语指说明主语的各项统计指标,如表12-2 中的“死亡率”和“死亡百分比”,一般置 于表的右侧,主语和谓语结合起来构成一个 完整的句子。如表 12-2可读成某地1988 年60岁年龄组死亡率和死亡百分比分别为 19.61%和16.6%。
例10-1 表10-1列出某地进行喷昔 洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹与阿昔 洛韦软膏比较的随机对照临床试验 结果。该表只有试验分组一个层次, 属简单表。
表10-1 某年某地喷昔洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹疗效比较
组 别 例 数治 愈 数治 愈 率 (% ) 治 愈 天 数 (XS )
试 验 组 107 93
危险
心理分值
因素
1(252 人)
2(253 人)
3(252 人)
4(253 人)
P值
X S
% X S
% X S
% X S
%
年龄(岁)
35.26.5
37.06.3
36.56.8
37.86.5
<0.05
收 缩 压 (m m Hg) 舒 张 压 (m m Hg)
体力活动
120.713.4 78.810.2
二、统计表的种类
三、统计表的种类
根据说明事物的主要标志(主语)的复 杂程度,统计表可以分成简单表和复合表。
l.简单表:只有一种主要标志,即主语 按一个标志分组。
2.复合表:有两种或两种以上的标志, 即主语按多个标志分组。在安排上可以将 部分主语放在表的上方与谓语配合起来。
(二)从内容上看,每张表都有主语和谓 语。主语指被研究的事物,如表12-2中的 “年龄组(岁)”,一般置于表的左侧;谓 语指说明主语的各项统计指标,如表12-2 中的“死亡率”和“死亡百分比”,一般置 于表的右侧,主语和谓语结合起来构成一个 完整的句子。如表 12-2可读成某地1988 年60岁年龄组死亡率和死亡百分比分别为 19.61%和16.6%。
例10-1 表10-1列出某地进行喷昔 洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹与阿昔 洛韦软膏比较的随机对照临床试验 结果。该表只有试验分组一个层次, 属简单表。
表10-1 某年某地喷昔洛韦软膏治疗颜面单纯疱疹疗效比较
组 别 例 数治 愈 数治 愈 率 (% ) 治 愈 天 数 (XS )
试 验 组 107 93
危险
心理分值
因素
1(252 人)
2(253 人)
3(252 人)
4(253 人)
P值
X S
% X S
% X S
% X S
%
年龄(岁)
35.26.5
37.06.3
36.56.8
37.86.5
<0.05
收 缩 压 (m m Hg) 舒 张 压 (m m Hg)
体力活动
120.713.4 78.810.2
二、统计表的种类
三、统计表的种类
根据说明事物的主要标志(主语)的复 杂程度,统计表可以分成简单表和复合表。
l.简单表:只有一种主要标志,即主语 按一个标志分组。
2.复合表:有两种或两种以上的标志, 即主语按多个标志分组。在安排上可以将 部分主语放在表的上方与谓语配合起来。
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
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。
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)
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
2024年度医学统计学统计图表ppt课件
8
直方图基本概念及应用场景
直方图定义
直方图又称质量分布图,是一种 统计报告图,由一系列高度不等 的纵向条纹或线段表示数据分布
的情况。
2024/2/2
应用场景
适用于展示连续变量的分布情况, 如身高、体重等指标的频数分布。
优点
能够直观地展示数据的分布情况, 便于观察数据的集中趋势和离散程 度。
9
条形图与直方图绘制方法
11
03
折线图与散点图
2024/2/2
12
折线图基本概念及应用场景
折线图定义
通过线段的上升或下降来 表示数据的变动情况,反 映数据随时间或其他因素 的变化趋势。
2024/2/2
应用场景
适用于展示时间序列数据 ,如疾病发病率、患者体 温等随时间的变化情况。
优点
直观展示数据变化趋势, 易于理解。
13
实例二
展示某产品在不同地区的销售额占比 的环形图,通过对比不同扇形的面积 和颜色可以直观地了解各地区销售额 的差异和占比情况。
21
05
箱线图与误差条图
2024/2/2
22
箱线图基本概念及应用场景
箱线图定义
箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图,因形状如 箱子而得名。
应用场景
主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征 的比较。
根据分析结果,对数据的特征和规律进行解读和总结,为后续的统 计分析和决策提供支持和依据。
26
06
医学统计学中其他常用图表
2024/2/2
27
生存曲线图
定义与作用
生存曲线图主要用于展示生存分析的结果,描述不同组别 或不同条件下患者的生存概率随时间的变化情况。
直方图基本概念及应用场景
直方图定义
直方图又称质量分布图,是一种 统计报告图,由一系列高度不等 的纵向条纹或线段表示数据分布
的情况。
2024/2/2
应用场景
适用于展示连续变量的分布情况, 如身高、体重等指标的频数分布。
优点
能够直观地展示数据的分布情况, 便于观察数据的集中趋势和离散程 度。
9
条形图与直方图绘制方法
11
03
折线图与散点图
2024/2/2
12
折线图基本概念及应用场景
折线图定义
通过线段的上升或下降来 表示数据的变动情况,反 映数据随时间或其他因素 的变化趋势。
2024/2/2
应用场景
适用于展示时间序列数据 ,如疾病发病率、患者体 温等随时间的变化情况。
优点
直观展示数据变化趋势, 易于理解。
13
实例二
展示某产品在不同地区的销售额占比 的环形图,通过对比不同扇形的面积 和颜色可以直观地了解各地区销售额 的差异和占比情况。
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05
箱线图与误差条图
2024/2/2
22
箱线图基本概念及应用场景
箱线图定义
箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图,因形状如 箱子而得名。
应用场景
主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征 的比较。
根据分析结果,对数据的特征和规律进行解读和总结,为后续的统 计分析和决策提供支持和依据。
26
06
医学统计学中其他常用图表
2024/2/2
27
生存曲线图
定义与作用
生存曲线图主要用于展示生存分析的结果,描述不同组别 或不同条件下患者的生存概率随时间的变化情况。
统计学课件第3章 数据的图表展示
2
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图表的力量(续)
历史上著名的统计图表
拿破仑的大军团进军俄国
Minard绘制的地图,展现了1812年拿破仑的 大军团进军俄国的路线(上半部分)和撤退 时的气温变化(下半部分)。这一历史事件 中,法军数量的急剧减少以及恶劣的气候条 件一览无遗
法国科学家Étienne-Jules Marey称“该图所 展现出的雄辩对历史学家的笔是一种极大的 挑战”
6
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图表的力量(续)
南丁格尔的极坐标面积图:两幅图分别是1854年和1855年的 军队伤亡人数,一年12个月恰好可以将极坐标分为12等分, 每一瓣代表一个月。图中用颜色标记出了三种死亡原因。
7
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图表的力量(续)
3
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图表的力量(续)
4
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图表的力量(续)
这一史诗般的历史时刻被Charles Joseph Minard转换成了信息视觉化 的先驱作品。1861年,这位法国工程师出版了1812-1813征俄战役中法 国部队连续伤亡图解。这幅1861年出版的信息图,以拿破仑在1812征俄 战役中遭遇的灾难为主题。这幅图使用了好几种二维变量:线条的粗细 表示军队的强弱,数字指示关键转折点的军力。从左到右: ——图像顶端最粗的线条表示最初渡河的422,000人,他们一路深入到俄国 领土,在莫斯科停下来的时候还有100,000人左右。从右到左,他们朝 西走回头路,渡过Niemen河的时候,仅仅剩下10,000。随着大部队和 余部会师(比如在渡贝尔齐纳河之前),图中显示的数字降中也有升。 ——图的下半部分是从右往左看的。它用列氏度(将列氏度乘以1¼可以得到 相应的摄氏度,例如-30°R = −37.5 °C)显示了法国军队从俄国撤退 时的气温变化。从莫斯科的接近0°R(译注:原文此处未写明温度,该 数据由原图推断得出。)到这次灾难性冒险结束时的-30°R。 单纯的作图以非常形象的方式表示出了事件的规模以及在短短几个月里 法国军队每况愈下的过程。这幅地图很实在地告诉我们数据视觉化和图 象的交流的魅力:这幅地图通过各种不同的手段,仅仅用图像就描述出 征俄战役惨败的各项重要数据,以及这场灾难是如何发生的。信息设计 及稍后出现的数据视觉化的长处之一就是它能减少看懂一个特定事件的 来龙去脉所需要的时间,同时还能够更好地突出重点。
统计学之用图表展示数据
用哪些图形展示奖牌?
➢ 2009年7月26日至8月3日第13届世界游泳锦 标赛在意大利罗马举行。美国的泳坛霸主地 位难以撼动,中国军团也创造了史上第二的 佳绩
➢ 在本届游泳世锦赛上,中国代表团取得金牌 数和奖牌与美国并列第一、奖牌榜排名第二 的好成绩,而且中国男子游泳首次夺得世界 性大赛的冠军并一举打破世界纪录。本届游 泳世锦赛共设有奖牌227枚,其中金牌75枚 、银牌75枚、铜牌77枚。下表是本届游泳世 锦赛金牌总数取得前三名的国家所获得奖牌 的分布情况
用哪些图形展示奖牌?
➢根据上面的数据,你认为可以选择哪些图形来展 示三个国家所获得的奖牌情况?学完本章的图表展 示技术,这样的问题就会迎刃而解
统计应用
把数据画图之后,要用用脑袋
➢ 沃德(Abraham Wald)和许多统计学 家一样,在第二次世界大战时也处理 了战争与相关的问题。他发明的一些 统计方法在战时被视为军事机密。以 下是他提出的概念中较简单的一种
数据的比例
用于研究结构 问题
简单饼图
(pie Chart)
主要用于展
示两个或多 个分类变量 的构成比较 ,比如,在 男女分类的 基础上又增 加了饮料类 型的分类。
复式饼图
(pie Chart)
环形图
(doughnut chart)
1. 环形图中间有一个“空洞”,样本或总 体中的每一部分数据用环中的一段表 示
第四步:单击【分析】【描述统计】【频率】。将分组区间 变量选入【变量】。单击【确定】(注:在【频率】中选择【 图表】可以绘制条形图,修改条形图的宽度至100%即为直方 图)
用SPSS生成频数分布表
(命令:重新编码为不同变量)
用SPSS生成分组数据频数分布表 (命令:可视离散化)
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。
医学统计学分析和图表使用PPT课件
2.卡方检验(定性资料) 3.非参数检验(不满足t检验和方差分析条件的定
量资料、等级资料)
8
资料的类型
计量资料
年龄、身高、血压、量表的总分
计数资料
性别、民族、职业、是/否
等级资料
文化程度 病情严重度(轻、中、重) 满意程度(非常满意、满意、一般、不满意) 9
计量资料常用的统计学分析方法
描述(男性身高,体重等)
集中趋势:均数、中位数
X±s
离散趋势:标准差(离散程度)
比较组间的差异
两组间: 独立样本t 检验 配对资料:配对t 检验
10
t 检验
1.t 检验 ❖ 例1:有10 例健康人,10例克山病人的血磷测定
值(mg%)如表1 所示,问克山病人的血磷是否 与健康人相同?
❖ 表 1 健康人与克山病人的血磷测定值(mg%) ❖ 健康人 170 155 140 115 235 125 130 145 105 145 ❖ 患 者 110 125 150 140 90 120 100 100 90 125
李振华李振华医学统计学分析和图表使用医学统计学分析和图表使用有无缺项是否符合规定有无缺项是否符合规定将原始资料进行分类和转换将原始资料进行分类和转换资料处理和分析过程资料处理和分析过程打开打开spssspss数据库数据库开始开始startstart所有程序所有程序spsswindowsspss桌面上有图标者双击图标即可桌面上有图标者双击图标即可有现成的有现成的spssspss数据库者双击文件名即可数据库者双击文件名即可打开方式同打开方式同microsoftwordmicrosoftword建立建立spssspss数据库数据库在在variableviewvariableview界面下将问卷中的所界面下将问卷中的所有变量界定完毕后数据库即建立好了
量资料、等级资料)
8
资料的类型
计量资料
年龄、身高、血压、量表的总分
计数资料
性别、民族、职业、是/否
等级资料
文化程度 病情严重度(轻、中、重) 满意程度(非常满意、满意、一般、不满意) 9
计量资料常用的统计学分析方法
描述(男性身高,体重等)
集中趋势:均数、中位数
X±s
离散趋势:标准差(离散程度)
比较组间的差异
两组间: 独立样本t 检验 配对资料:配对t 检验
10
t 检验
1.t 检验 ❖ 例1:有10 例健康人,10例克山病人的血磷测定
值(mg%)如表1 所示,问克山病人的血磷是否 与健康人相同?
❖ 表 1 健康人与克山病人的血磷测定值(mg%) ❖ 健康人 170 155 140 115 235 125 130 145 105 145 ❖ 患 者 110 125 150 140 90 120 100 100 90 125
李振华李振华医学统计学分析和图表使用医学统计学分析和图表使用有无缺项是否符合规定有无缺项是否符合规定将原始资料进行分类和转换将原始资料进行分类和转换资料处理和分析过程资料处理和分析过程打开打开spssspss数据库数据库开始开始startstart所有程序所有程序spsswindowsspss桌面上有图标者双击图标即可桌面上有图标者双击图标即可有现成的有现成的spssspss数据库者双击文件名即可数据库者双击文件名即可打开方式同打开方式同microsoftwordmicrosoftword建立建立spssspss数据库数据库在在variableviewvariableview界面下将问卷中的所界面下将问卷中的所有变量界定完毕后数据库即建立好了
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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)。
建立SPSS数据库
在variable view 界面下将问卷中的所有 变量界定完毕后,数据库即建立好了。
保存数据库:同word
录入数据
先将问卷中的原始资料进行必要的转换, 将需要进行统计分析的变量量化。
在data view 界面下输入数据。
用SPSS数据库进行统计学分析
基本的统计学指标和分析方法:
看变量间有无关联:相关分析、回归分析
计数资料常用的统计学分析方法
描述
率、构成比、相对比、
比较组间的差异
两组间: 四格表χ2检验 (chi-square) 配对资料:配对χ2检验 多组间: 行×列表χ2检验
看变量之间有无关联
χ2检验
等级资料常用的统计学分析方法
描述 构成比
组间比较 两样本比较:秩和检验 多个样本比较:秩和检验
67.55±11.25 48(66.7) 5(6.9) 19(26.4) 48(66.7) 36.12±9.82 10(14.3) 19(27.1) 38(54.3) 13(18.6)
51.52 1)
26.52 2)
34.51 2)
<0.01
<0.01
资料的类型
计量资料
年龄、身高、血压、量表的总分
计数资料
性别、民族、职业、是/否
等级资料
文化程度 病情严重度(轻、中、重) 满意程度(非常满意、满意、一般、不满意)
计量资料常用的统计学分析方法
描述
集中趋势:均数、中位数 离散趋势:标准差
X±s
比较组间的差异
两组间: 独立样本t 检验 配对资料:配对t 检验 多组间: 方差分析(ANOVA)
由表1可见,两组患者在年龄、性别和手术方式 上无统计学差异,具有可比性。
结果: 表2 两组患者术后各项指标比较
组别 肠鸣音恢复 肛门排气 时间(h) 时间(h)
腹胀 (n/%)
食欲状况(n/%)
好中
差
DM组 46.18±7.80 非DM组 34.19±5.60
t或χ2值 12. 38 1)
P值
<0.01
组别 年龄(岁) ( X±s)
DM组 60.71±9.07 非DM组 58.;0.05
性别(n) 男女
37 35 36 34 0.03 2) >0.05
手术方式(n)
胃肠手术 胆道手术 其他
30
36
6
27
37
6
1.16 2)
>0.05
(备注:1)表示t值, 2)表示χ2值)
桌面上有图标者,双击图标即可 有现成的SPSS数据库者,双击文件名即可
建立SPSS数据库
在data view界面下,var表示问卷中的每个 变量名称。空数据库状态下,此界面为灰 色。输完数据后,每份问卷的所有数据显 示在每一横行。
首先点开variable view界面,将问卷中所有 的变量或问题赋予名称
有无关联:spearman 相关
实例分析1:
腹腔镜手术病人早期活动的感受及需求的探讨
研究设计:
采用自设问卷对100例已下床活动患者进行调查。
统计学分析:
描述一般资料(年龄、性别、文化程度、手术部位等) 描述早期下床活动的顾虑、感受、需求及护士指导 完成情况
结果:
表1 患者早期下床活动的顾虑
顾虑
简单统计学分析和图表使用
苏春燕
资料处理和分析过程
➢ 核对校正原始数据
有无缺项、是否符合规定
➢ 建立数据库 ➢ 录入数据(将原始资料进行分类和转换) ➢ 选择恰当的统计学方法进行分析
打开SPSS数据库
打开方式同 Microsoft word 开始(start)
→所有程序 →SPSS for windows
变 变数 数 变 值 量 量据 据 量 标 名 类宽 小 标 签
型度 数 签 点 位 数
在Variable view界面下定义变量
Name 变量名
Type 变量类型 (numeric /string)
Width 数据的宽度 Decimals 数据小数点后位数 Label 变量标签(解释变量名的涵义) Values 值标签(解释输入数据的涵义)
例数(n) 百分比(%)
担心伤口裂开
84
84.0
伤口疼痛不敢下床 80
80.0
担心摔倒
53
53.0
-----
实例分析2: 肾移植病人术后依从性及其与社会支持的研究
研究设计:
采用肾移植病人依从性量表及社会支持评定量表 对124例患者进行问卷调查。
统计学分析:
描述一般资料(年龄、性别、文化程度、婚姻、术后
研究设计:
观察72例糖尿病患者腹部手术后消化道功能恢 复情况:肠鸣音恢复时间、肛门排气时间、食欲 情况、恶心、呕吐、腹胀。
并随机抽取70例非糖尿病患者作为对照。
统计学分析:
可比性检验(年龄、性别、手术方式等) 比较两组术后消化道功能各项指标有无差异?
结果: 表1 两组患者术前一般情况及手术方式比较
时间等);
描述依从性得分情况; 相关分析看依从性与社会支持的相关性
结果: 表3 社会支持与依从性的相关性(r值)
总依从性 药物 随访 自我监测 良好习惯
社会支持总分 客观支持 主观支持 利用度
0.098 0.056 0.217* 0.011 0.062
-0.002 -0.061 -0.054 -0.092 0.065
r >0.7: 高度相关;
0.4< r≤0.7:中度相关; P值的含义?
r≤0.4: 低度相关
生活质量总分
r
P
社会支持总分 家庭内支持 朋友的支持 其他支持
0.387 0.127 0.523 0.294
<0.01 >0.05 <0.01 <0.05
实例分析3:
糖尿病患者腹部手术后消化道功能的观察
均数、标准差 率、构成比 t 检验、配对t 检验、方差分析 χ2 检验 相关分析
用SPSS数据库进行统计学分析
如何从中选择和进行统计学分析?
明确研究目的:描述?比较?相关? 判断要分析的变量是哪种类型的资料? 根据研究目的和资料类型选择统计学方
法进行分析 查看输出结果,得出统计结论
0.041 0.067 0.161 0.006 -0.040
0.300** 0.224* 0.365** 0.918** 0.202*
(备注:*p<0.05, **p<0.01)
相关分析
相关系数 r
衡量两变量间关系密切程度和方向的统计量。 取值范围:-1~+1
绝对值大小表示关联程度的大小 “+、-”表示正相关或负相关