当前位置：搜档网 › 医学统计方法选择流程

医学统计方法选择流程

医学统计方法选择流程图(含第9-14讲内容)

应得章节选择答案。当考假设检验或者相关分析时,一定要先瞧数据类型,就是定性资料还就是定量资料,而后瞧设计方式,比如就是定量资料得配对设计中,不服从正太性时,我们只能使用Wilcoxon符号秩检验,假如就是定性资料得四格表我们只能使用卡方检验或就是确切概率法。对应得资料与设计方式,最后瞧分析目得(这点较难),而后选择合适得统计学方法。在统计描述中我们习惯用均数加减标准差表示,这就是针对近似符合正态性得数据进行表示,假如不符合,我们只能使用中位数与四分位数间距一起表示。而且前者优先。

在假设检验中,能使用参数检验(如t检验,F检验)优先选择,否则,才选用非参数检验(如秩与检验)。

SPSS数据分析的医学统计方法选择

SPSS数据分析得医学统计方法选择目录数据分析得统计方法选择小结........................................................................错误!未定义书签。目录 (1) ●资料1 (2) 完全随机分组设计得资料 (2) 配对设计或随机区组设计 (3) 变量之间得关联性分析 (4) ●资料2 (5) 1、连续性资料 (5) 1、1两组独立样本比较 (5) 1、2两组配对样本得比较 (5) 1、3多组完全随机样本比较 (5) 1、4多组随机区组样本比较 (6) 2.分类资料 (6) 2、1四格表资料 (6) 2、2 2×C表或R×2表资料得统计分析 (6) 2、3 R×C表资料得统计分析 (7) 2、4 配对分类资料得统计分析 (7) ●资料3 (8) 一、两个变量之间得关联性分析 (8) 二、回归分析 (8) ●资料4 (9) 一.统计方法抉择得条件 (9) 1.分析目得 (9) 2.资料类型 (10) 3.设计方法 (11) 4.分布特征及数理统计条件 (11) 二.数据资料得描述 (12) 1.数值变量资料得描述 (12) 2.分类变量资料得描述 (13) 三.数据资料得比较 (13) 1.假设检验得基本步骤 (14) 2.假设检验结论得两类错误 (14) 3.假设检验得注意事项 (15) 4.常用假设检验方法 (15) 四.变量间得相关分析 (17) 1.数值变量(计量资料)得关系分析 (17) 2.无序分类变量(计数资料)得相关分析 (17) 3.有序分类变量(等级资料) 等级相关 (18)

统计学计算题整理

：典型计算题一 1、某地区销售某种商品的价格和销售量资料如下：根据资料计算三种规格商品的平均销售价格。解： 36== ∑∑ f f x x (元) 点评: 第一，此题给出销售单价和销售量资料，即给出了计算平均指标的分母资料，所以需采用算术平均数计算平均价格。第二，所给资料是组距数列，因此需计算出组中值。采用加权算术平均数计算平均价格。第三，此题所给的是比重权数，因此需采用以比重形式

表示的加权算术平均数公式计算。 2、某企业1992年产值计划是1991年的105%，1992年实际产值是1991的的116%，问1992年产值计划完成程度是多少？解： %110% 105% 116=== 计划相对数实际相对数计划完成程度。即1992年计划完成程度为 110%，超额完成计划10%。点评：此题中的计划任务和实际完成都是“含基数”百分数，所以可以直接代入基本公式计算。 3、某企业1992年单位成本计划是1991年的95%，实际单位成本是1991年的90%，问1992年单位成本计划完成程度是多少？解：计划完成程度 %74.94% 95% 90==计划相对数实际相对数。即92年单位成本计划完成程度是 94.74%,超额完成计划5.26%。点评：本题是“含基数”的相对数，直接套用公式计算计划完成程度。 4、某企业1992年产值计划比91年增长5%，实际增长16%，问1992年产值计划完成程度是多少？解：计划完成程度%110% 51% 161=++= 点评：这是“不含基数”的相对数计算计划完成程度，应先将“不含基数”的相对数还原成“含基数”的相对数，才能进行计算。 5、某企业1992年单位成本计划比1991年降低5%，实际降低10%，问1992年单位成

医学统计学分析基本思路指南

医学统计学分析基本思路指南医学统计学的学习一定要以理解为主。对于初学者，不必强记一大堆的公式，也不要死钻牛角尖，非要弄明白为什么这种方法叫“t检验”、“F检验”，为什么这个残差叫做“学生化残差”等等。这些都是历史遗留问题，感兴趣的读者可以查阅统计学史。对于只想应用的人来讲，你只要了解在什么情况下应该用什么方法，什么指标应该用于什么情形。尽管多数统计教材都说了数据分析应该先做假设检验，然后选定统计量，然后怎么怎么。但实际中我们拿到一堆数据的时候，不会坐在桌上先列出零假设和备择假设，也不会满座子地计算统计量。更实际的分析思路是: （1）先确定研究目的，根据研究目的选择方法。不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：一是差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。二是相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。三是影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。（2）明确数据您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书类型，根据数据类型进一步确定方法。不同数据类型采用的统计方法也不同。定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。图1.6简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。（3）选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。（4）统计结果的输出并非数据分析的完成。一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理专业结论。下面是本人简单总结的常用方法的选择，可供读者参考。

常用医学统计学方法汇总

选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题：（1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。（2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两

统计学计算题汇总

第二章六、计算题. 1.下面是某公司工人月收入水平分组情况和各组工人数情况：月收入（元）工人数（人） 400-500 20 500-600 30 600-700 50 700-800 10 800-900 10 指出这是什么组距数列，并计算各组的组中值和频率分布状况。答：闭口等距组距数列，属于连续变量数列，组限重叠。各组组中值及频率分布如下： 2.抽样调查某省20户城镇居民平均每人全年可支配收入（单位：百元）如下： 88 77 66 85 74 92 67 84 77 94 58 60 74 64 75 66 78 55 70 66 ⑴根据上述资料进行分组整理并编制频数分布数列 ⑵编制向上和向下累计频数、频率数列答：⑴⑵ 某省20户城镇居民平均每人全年可支配收入分布表

第三章六、计算题. ⒈某企业生产情况如下：要求：⑴填满表内空格. ⑵对比全厂两年总产值计划完成程度的好坏。解：⑴某企业生产情况如下：单位：（万元） ⑵该企业2005年的计划完成程度相对数为110.90%，而2006年只有102.22%，所以2005年完成任务程度比2006好。 ⒉某工厂2006年计划工业总产值为1080万吨，实际完成计划的110%，2006年计划总产值比2005年增长8%，试计算2006年实际总产值为2005年的百分比？解：118.8% 3.某种工业产品单位成本，本期计划比上期下降5%，实际下降了9%，问该种产品成本

计划执行结果？解：95.79% 4.我国“十五”计划中规定，到“十五”计划的最后一年，钢产量规定为7200万吨，假设“八五”期最后两年钢产量情况如下：（万吨）根据上表资料计算： ⑴钢产量“十五”计划完成程度； ⑵钢产量“十五”计划提前完成的时间是多少？解：⑴102.08%；⑵提前三个月 5.某城市2005年末和2006年末人口数和商业网点的有关资料如下：计算：⑴平均每个商业网点服务人数； ⑵平均每个商业职工服务人数； ⑶指出是什么相对指标。解: 某城市商业情况 ⑶上述两个指标是强度相对指标。 6.某市电子工业公司所属三个企业的有关资料如下：

统计学整理

总体：根据研究目的所确定的同质的观察单位的全体。具体到特征指标。样本：从总体中随机抽取有代表性的一部分。抽样：从总体中抽取样本的过程（动样本容量：指一个样本的必要抽样单位数目同质:同一总体内，性质相同或相似。变异:同质观察单位之间的差异。异质:不同总体间的差异。定性变量：按某种属性，清点每一类的个数。分类变量：变量的取值无具体意义。有序变量或等级变量：变量的取值表示各类别之间的等级(大小)关系；定量变量：说明数量大小，记录指标值本身，一般有度量衡单位。离散型变量：变量的取值只能为整数；连续型：变量取值可为实数轴上任何数值参数:描述总体特征的统计指标；统计量:描述样本特征的统计指标。统计工作的步骤：①设计②收集③整理④统计分析统计描述：统计表；统计图；统计指标。统计推断：参数估计(点估计,区间估计)、假设检验。 1、描述定量资料的统计表与统计图（统计表同下）直方图：①在频率表的基础上，绘制频率直方图。 ②图的标题位于图的下端居中；文字等要求同频率分布表。 ③纵轴为频率(%)，横轴为组段值。要在横纵轴的端点处或轴的中部写标目和单位。 ④矩形直条的起点无须从原点开始。 ⑤横纵轴长度适中，横七直五。 2、描述定量资料集中趋势的统计指标有哪些？各自的定义、计算及适用条件； a) 算术均数。样本均数记为，总体均数记为。直接法：间接法(加权法)——针对频率表：适用于正态资料。 b) 几何均数直接法：间接法(加权法)——针对频率表：适用于呈倍数关系的资料。即成指数关系的数据资料。 c) 中位数。将原始观察值排序后（从小到大或从大到小均可），位次居中的那个数。直接法间接法(百分位数percentile 法)：普适。偏峰分布资料有极值，或分布末端缺失。 X μn X n X X X X n i i n ∑==+++=1 21Λ∑∑∑=====K i i K i i i K i i i f f X n f X X 1 1 010n n X X X G Λ21=]log [log 1n X G ∑-=]*log [log ]*log [log 11n f X f f X G ∑∑∑ --==?????+=++.),(21.,*12*2*21为偶数为奇数n X X n X M n n n )%(L x f x n f i L P -?+=

统计学整理笔记

例1：某企业计划规定劳动生产率比上年提高10%，实际提高15%。试计算劳动生产率计划完成百分数。例2：某企业计划规定某产品单位成本降低5%，实际降低7%，试计算成本计划完成指标。答案：答案：答案：起重量（吨）X台数f起重总量（吨）xf 40140 25250 10330 5420 合计10140 起重量（吨）起重机台数构成（%）(吨） 40104 25205 10303 5402 合计10014 技术级别月工资（元）工资总额（元） 1146730 21522280 31601880 41701700 5185370 合计——7960

答案：答案：某地区国内生产总值的资料单位：亿元答案：某企业2014年第三季度职工人数:6月30日435人,7月31日452人,8月31日462人,9月30日576人,要求计算第三季度平均职工人数. 答案如右图计划完成程度（%）组中值（%）企业数实际完成数（万元）计划任务数（万元） 90—100 95 5 95 100 100—110 105 8 840 800 110—120 115 2 115 100 合计 — 15 1050 1000 日产量（公斤）工人数（人)f 组中值（公斤）x xf 20—30 10 25 250 30—40 70 35 2450 40—50 90 45 4050 50—60 30 55 1650 合计 200 — 8400 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 . 57733

某工厂成品仓库中某产品在2009年库存量如下：单位：台答案如右图：某厂某年一月份的产品库存变动记录资料如下：单位：台答案如右图：某企业2014年计划产值和产值计划完成程度的资料如下表，试计算该企业年产值计划平均完成程度指标。答案如右图我国1985—1990年社会劳动者（年底数）人数如下表，试计算“七五”时期第三产业人数在全部社会劳动者人数中的平均比重。单位：万年份 1985 1986 1987 1988 1989 1990 社会劳动者人数b 49873 51282 52783 54334 55329 56740 第三产业人数a 8350 8819 9407 9949 10147 10533 第三产业人数的比重（%）c 答案：日期库存量 38 42 24 11 60 0 日期 1日 4日 9日 15日 19日 26日 31日库存量 38 42 39 23 2 16 0 季度 1 2 3 4 计划产值（万元）b 860 887 875 898 计划完成（%）c 130 135 138 125

统计学_第三章_统计整理

第三章统计整理（一）填空题 1、统计整理是统计工作的第三阶段。在这一阶段，通过对原始资料进行科学的加工，可以得出反映事物总体特征的资料。 2、统计整理在统计分析中起着承前启后的作用，它既是统计调查的必然继续，又是统计分析的基础和前提条件。 3、统计分组实质上是在统计总体内部进行的一种定性分类。 4、对原始资料审核的重点是真实性。 5、区分现象质的差别是统计分组的根本作用。 6、标志是统计分组的依据，是划分组别的标准。 7、根据分组标志的特征不同，统计总体可以按品质分组，也可以按数量分组。 8、对所研究的总体按两个或两个以上的标志结合进行的分组，称为复合分组。 9、次数分布数列根据分组标志特征的不同，可以分为品质分布数列和数量分布数列两种。 10、变量数列是单项变量分组、组距式分组所形成的次数分布数列。 11、按品质标志分组的结果，形成品质分布数列。 12、组限是组距变量数列中表示各组数量界限的变量值，其中下限是指最小值的变量值，上限是指最大值的变量值。 13、组距变量数列的组距大小与组数的多少成反比。与全距的大小成正比。 14、组距变量数列的分布可以用次数分布曲线图表示。 15、划分连续变量的组限时，相邻组的组限必须重叠；划分离散型变量的组限时，相邻组的组限可以重叠，也可以不重叠。 16、统计资料的整理方法主要有统计分组和统计汇总两种。 17、钟形分布、U形分布和J形分布是次数分布的三种主要类型。 18、统计分组体系有品质标志分组和数量标志分组两种。 19、统计表按主词是否分组和分组的程度可分为简单表、简单分组表和复合分组表三种。 20、统计表从内容结构上看，是由主词和宾词两部分构成。（二）单项选择题（在每小题备选答案中，选出一个正确答案） 1、统计分组的结果表现为( A ) A. 组内同质性，组间差异性 B. 组内差异性，组间同质性 C. 组内同质性，组间同质性 D. 组内差异性，组间差异性 2、统计分组的依据是（ A ） A、标志 B、指标 C、标志值 D、变量值 3、下面属于按品质标志分组的有( C ) A. 企业按职工人数分组 B. 企业按工业总产值分组 C. 企业按经济类型分组 D. 企业按资金占用额分组 4、统计分组的关键在于（ A ） A、正确选择分组标志 B、正确划分各组界限 C、正确确定组数和组限 D、正确选择分布数列种类 5、下面属于按数量标志分组的有( B ) A. 工人按政治面貌分组 B. 工人按年龄分组 C. 工人按工种分组 D. 工人按民族分组

常用医学统计学方法的选择

常用医学统计学方法的选择 1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test) 直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。 2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<0.05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验(多个均数两两之间的全面比较)、LSD-t检验(适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验(适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较)。 3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和Friedman 检验） 4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。 ①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。 ②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。 5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊娠的精子参数比较：数据类型及变量的说明：y：计量拟采用的分析方法：卡方检验拟采用的分析软件：spss 原始数据附件及格式：word表能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为0.05/N）。 6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t 检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。统计方法的选择: 分计量、计数、等级资料三

成绩统计流程图.doc

成绩统计流程图成绩统计流程图 1.新建一张工作表，在表格中输入相应的数据，如学科、姓名、学号，学生成绩等，如下图;我们输入24个学生的成绩作为演示。下面的数据是我们最原始收集到的数据，我们现在就对这些数据进行处理。 2.在每个学科后面插入一列，在表头中输入学科排名，如语文课后面这一列输入语文排名在最后两列分别输入总分和总分排名;如下图所示; 3.在表格后面输入统计指标，如平均分，最高分，最低分，及格率，优秀率;我们计算时就可以计算出相应科目的指标。如下图所示; 4.我们一般喜欢把总分第一名的学生排到第一，所示，我们先求出学科的总分来。在O2单元格中输入公式=SUM(C2+E2+G2+I2+K2+M2)，如下图，通过自动填充功能完成其他学生的总分计算。 5.对总分进行排序，我们把光标移动到总分列，点击数据- 排序，主要关键字我们选择总分，按降序的方式进行排序，如下图所示;设置好后点击确定; 6.这一步我们就可以来求学生的总分排名了，大家注意这一步不要用自动填充功能给总分编序号，因为可能会出现分数相同的情况，我们用公式来编写，如果出现分数相同，那么排名也将相同，名次自动往后推。我们在P2中输入公式=RANK(O2,$O$2:$O$25)，大家一定要用上$ 符号引用，不然排名将会出错;自动完成数据填充。如下图 7.学会了上面这一步，我们对学科单科排名也就简单了，我们分别在D2,F2,H2,J2,L2,N2,中输入公式=RANK(C2,$C$2:$C$25)，=RANK(E2,$E$2:$E$25),=RANK(G2,$G$2:$G$25),=RANK(I2,$I

$2:$I$25),=RANK(K2,$K$2:$K$25),=RANK(M2,$M$2:$M$25),可以求出第一条记录在所有记录中的排名。如下图; 8.我们用自动填充功能，完成所有单科成绩的排名，如下图，可以看出，分数相同的学生的排名也是相同。 9.下面我们来求学生的平均分，在c27单元格中输入=A VERAGE(C2:C25)，如下图，我们用自动填充功能完成其它学科平均分的计算。 10.用同样的方法，使用MAX()计算最高分，MIN()计算最低分;countif()计算及格人数，这个函数的具体用法请大家百度找一下，这里只告诉大家用这个函数实现，我们在公式栏输入=COUNTIF(C2:C25, =60 )，在优秀人数中我们改为=COUNTIF(C2:C25, =90 )，之后用自动填充功能完成其它单元格的填充。 11.现在我们来计算及格率和优秀率，及格率(优秀率)=及格人数(优秀人数)/总人数，我们刚才计算的及格人数在C32单元格，学生总数为24，所以在公式中输入=C30/24，同理，在优秀率中输入=C32/24。自动完成后面学科的计算。 12.选择中c31:m31和c33:m33,设置数据以%显示;如图所示。接着我们删除排名列中的统计指标。因为这些数据是复制过来的，我们根本不需要它。 13.一张统计分析表格基本就制作完成了，我们只需要对表格进行一定的美化处理就可以了。成绩一般却圆梦美国排名11WUSTL物理专University in

统计学知识点梳理

期末考试题型：一.填空题（15*1 共15分）二.单选题（10*1 共10分）三.多选题（5*2 共10分）四.简答题（3*5 共15分）五.计算题（5*10 共50分）注：前三题会有小计算题；第四题除了答点外，要简要对其进行解释；第五题会有4道计算题和1道案例分析计算题。老师布置过的计算题：（大家好好看看，会有我们复习的部分计算题，有助于练手感，有经历的同学除了看例题理解计算外可以做一下课后习题！）第三章：书126——三—1.3.4.5.7.8.12（2）.14. 第四章：书180——三—2.5 第五章：书236——三—1.13 复习提纲：（计算部分全用红色标注了！其他红色的是我的推断，可能出什么题型；有下划线的重点记忆！当然整理的知识点都是重点！都要背和理解！Fighting！）第一章绪论一．统计的含义即统计工作、统计资料和统计学统计工作：统计实践活动，搜集，整理，分析和提供关于社会现象数字资料工作总称统计资料：统计实践活动过程中所取得的各项资料，包括原始资料和加工整理资料统计学：关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学二．统计工作过程就一次统计活动来讲，一个完整的认识过程一般可以分为统计调查、统计整理和统计分析三个阶段。

统计调查：第一阶段，是认识客观经济现象的起点，是统计整理和统计分析的基础。统计整理：第二阶段，处于统计工作的中间环节，起着承前启后的作用。统计分析：第三阶段，通过第三阶段，事物由感性认识上升到理性认识。三．总体与总体单位（会辨析总体与总体单位即可）总体，亦称统计总体，是指客观存在的、在同一性质基础上结合起来的许多个别单位的整体；构成总体的这些个别单位称为总体单位。总体由总体单位构成，要认识总体必须从总体单位开始，总体是统计认识的对象。例如：所有的工业企业就是一个总体，其中的每一个工业企业就是一个总体单位。四．标志和指标标志是用来说明总体单位特征的名称。指标，亦称统计指标，是说明总体的综合数量特征的。一个完整的统计指标包括数量指标名称和指标数值两部分。（以上内容理解即可） 1.指标和标志的区别和联系（简答）指标与标志的区别：（1）指标是说明总体特征的，而标志是说明总体单位特征的；（2）指标都能用数值表示，而标志中的品质标志不能用数值表示，是用属性表示的；（3）指标数值是经过一定的汇总取得的，而标志中的数量标志不一定经过汇总，可直接取得；（4）一个完整的统计指标，一定要讲时间、地点、范围，而标志一般不具备时间、地点等条件。指标与标志的联系：（1）有许多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的；（2）两者存在着一定的变换关系，即由于研究目的不同，原来的统计总体如果变成总体单位了，则相应的统计指标也就变成数量标志了。 2.标志与标志值（会区分）标志分为品质标志和数量标志，数量标志用来说明总体单位量的特征，可以用数值表示，即为标志值（如：年龄、工资额、身高） 3.变异与变量（会什么是变异，什么是变量）变异：品质标志在总体单位之间的不同具体表现。如：性别表现为男、女，民族表现为汉、满、蒙等。变量：数量标志抽象化即为变量，而数量标志的不同具体表现则称为变量值（或标志值）。如：某职工的年龄是42岁，月工资2200元。 4.统计指标的划分（1）统计指标按其所反映的总体内容的不同，可分为数量指标和质量指标。数量指标指说明总体规模和水平的各种总量指标。质量指标指反应现象总体的社会经济效益和工作质量的各种相对指标和平均指标。（2）统计指标按其作用和表现形式的不同，有总量指标（绝对数）、相对指标（绝对数）、平均指标（平均数）三种。第二章统计调查与整理一.统计调查的含义统计调查是统计工作过程的第一阶段。它是按照统计任务的要求，运用科学的调查方法，有组织的向社会实际搜索各项原始资料的过程。统计调查是整个统计认识活动的基础，决定着统计认识过程及其结果的成败。二.统计调查方案设计的内容+调查对象、调查单位的含义 ⒈确定调查目的；（为什么调查）根据实际需要和可能确定

统计学计算公式

《统计学原理》复习资料（计算公式）一、编制分配数列（次数分布表）统计整理公式 a) 组距＝上限－下限 b) 组中值＝（上限+下限）÷2 c) 缺下限开口组组中值＝上限－1/2邻组组距 d) 缺上限开口组组中值＝下限+1/2邻组组距二、算术平均数和调和平均数的计算加权算术平均数公式 xf x f = ∑∑（常用） f x x f =? ∑∑ （x 代表各组标志值，f 代表各组单位数， f f ∑代表各组的比重）加权调和平均数公式 m x m x =∑∑ （x 代表各组标志值，m 代表各组标志总量）三、变异系数比较稳定性、均衡性、平均指标代表性（通常用标准差系数V x σσ = 来比较）公式：标准差: 简单σ= ；加权 σ= 四、总体参数区间估计（总体平均数区间估计、总体成数区间估计）具体步骤：①计算样本指标x σ、； p ③由给定的概率保证程度()F t 推算概率度t ⑤估计总体参数区间范围x x x X x -?≤≤+?；p p p P p -?≤≤+? 抽样估计公式 1.平均误差：重复抽样： n x σ μ= n p p p ) 1(-= μ 不重复抽样： )1(2 N n n x - = σμ

2.抽样极限误差 x x t μ=? 3.重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目 2 22x t n ?= σ 成数抽样时必要的样本数目22)1(p p p t n ?-= 4.不重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目 2222 2σσt N Nt n x +?= 五、相关分析和回归分析相关分析公式 1.相关系数 [][ ] ∑∑∑∑∑∑∑---= 2 2 2 2 ) ()(y y n x x n y x xy n γ 2.配合回归方程ｙ＝ａ＋ｂｘ ∑∑∑∑∑--=2 2 ) (x x n y x xy n b x b y a -= 3.估计标准误： 2 2 ---= ∑∑∑n xy b y a y s y 五、指数分析计算指数分析公式一、综合指数的计算与分析

医学统计方法小结

统计方法小结首次分享者：yanyan已被分享22次评论(0)复制链接分享转载删除一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验； (2)大样本时：用U检验。 2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验 4. R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验 2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2 3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析 4)列变量和行变量均为无序多分类变量，

医学统计学各种资料比较_选择方法小结

医学统计学各种资料比较选择方法小结一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料： 1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料 (1)若方差齐性，则作成组t检验 (2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料： 1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。 2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。二、分类资料的统计分析 1.单样本资料与总体比较 1)二分类资料： (1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验； (2)大样本时：用U检验。

2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。 2. 四格表资料 1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验 3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验 3. 2×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验 2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量 (1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearson c2 (2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验 4. R×C表资料的统计分析 1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验 2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2 3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析

统计学公式汇总

统计学原理常用公式汇总第三章统计整理 a)组距＝上限－下限 b)组中值＝（上限+下限）÷2 c)缺下限开口组组中值＝上限－1/2邻组组距 d)缺上限开口组组中值＝下限+1/2邻组组距

第四章综合指标 i.相对指标 1.结构相对指标＝各组（或部分）总量/总体总量 2.比例相对指标＝总体中某一部分数值/总体中另一部分数值 3.比较相对指标＝甲单位某指标值/乙单位同类指标值 4.强度相对指标＝某种现象总量指标/另一个有联系而性质不同的现象总量指标 5.计划完成程度相对指标＝实际数/计划数＝实际完成程度（%）/计划规定的完成程度（%） ii.平均指标 1.简单算术平均数： 2.加权算术平均数或 iii.变异指标 1.全距＝最大标志值－最小标志值 2.标准差: 简单σ= ；加权σ= 3.标准差系数:

第五章抽样推断 1. 抽样平均误差：重复抽样： n x σ μ= n p p p ) 1(-= μ 不重复抽样： )1(2 N n n x - = σμ 2.抽样极限误差 x x t μ=? 3.重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目 2 22x t n ?= σ 成数抽样时必要的样本数目2 2) 1(p p p t n ?-= 不重复抽样条件下：平均数抽样时必要的样本数目 2222 2σσt N Nt n x +?=

第七章相关分析 1.相关系数 [][ ] ∑∑∑∑∑∑∑---= 2 2 2 2 ) ()(y y n x x n y x xy n γ 2.配合回归方程ｙ＝ａ＋ｂｘ ∑∑∑∑∑--= 2 2 ) (x x n y x xy n b x b y a -= 3.估计标准误：2 2---= ∑∑∑n xy b y a y s y

统计学考试要点整理.doc

生物统计学整理第一部分名词解释 1 生物统计学:是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计,取样,分析,资料整理与推论的科学. 是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科，属于应用统计学的一个分支。 2 总体: 统计学研究的全部对象叫做总体，分为无限总体和有限总体。 3 个体：构成总体的每个成员称为个体。 4 样本：总体的一部分称为样本 5 样本含量：样本内包含的个体数目称为样本含量 6 抽样：从总体中获得样本的过程。 7 连续性数据：与某种标准做比较所得到的数据称为连续型数据，又称为度量数据 8 离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据，称为离散型数据 9 变量的方法：对连续性数据进行分析的方法，通常称为变量的方法 10 属性的方法：对离散型数据进行分析的方法 11对于数据的变异程度，经常使用的度量方法有三中，1范围或称为极差2平均离差3标准离差或称为标准差 12 概率论：研究偶然现象本身规律性的科学 13 统计学：基于实际观测结果，利用概率论得出的规律，揭示偶然性中所寄寓的必然性的科学 14 随机实验：在我们做第一次观测时，并不能准确得知下一次的结果，这样的实验叫做随机实验随机误差：试验过程中，由于各种无法控制的随机因素所引起统计量与参数之间的偏差，称之为随机误差。 15 基本事件：试验的每一最基本结果用小写拉丁字母表示本文档仅供参考，仍有不足，有许多名词没有交待，需自己补充。本资料与课本，课后习题册搭配使用效果更好，有疑问联系大正

16 事件：基本事件的集合，用大写拉丁字母表示 17样本特征数：数据集中点的度量~~平均数，数据变异程度的度量---标准差和数据分布的对称程度及陡峭程度的度量----偏斜度和峭度，这些数字是描述样本频率分布特征的，称为数据样本特征或简称为样本特征数 18离差平方和：将所有离均差都平方，然后相加，所得到的和，成为~ 19样本方差s*s ：用样本含量n或者n-1除离差平方和而得到一个平均数，称为~ 20偏斜度：度量数据围绕众数陈不对称得程度即所称的~ / n 这个m3矩，因为是三次21三阶中心矩：m3 =[∑（x-x杠）∧3] 方二称为三阶；又因为（x-x杠）表示x与平均数的离差，所以称为中心的。m3的分母是n 而不是n-1。相应地m’3=[∑x∧3]/n 称为三阶原点距二阶见课本16页 22古典概型：随机试验的全部可能的结果（即本事件数）是有限的，各基本事件间是互不相容且等可能的，这类随机现象的概率类型称为~ 23条件概率：事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率，这是的概率称为已知事件B 发生的条件下，事件A发生的条件概率 24概率乘法法则：两事件交的概率，等于其中一事件（概率必须不为0）的概率乘以另一事件在已知前一事件发生条件下的概率 25随机变量：随机试验中被测定的量 26观测值:随机变量所取得的值 27离散性随机变量:如果随机变量可能取得的数值为有限个，或可数无穷个孤立的数值，则称为~ 28连续性随机变量:如果随机变量可取某一（有限或无限）区间内的任何数值，则成为~ 29概率函数:离散型随机变量X，可能取得的数值为有限个或可数无穷个孤立的数值。因此，对于X的每个值都能得出一个概率值。可以将随机变量X 所取得值x的概率P（X=x）写成x 的函数p（x），这样的函数称为随机变量X的概率函数

医学统计工作基本步骤(详细)

*医学统计工作的基本步骤 1设计主要指统计设计，是影响研究能否成功的最关键环节，是提高观察或实验质量的重要保证。内容包括对资料搜集，整顿和分析全过程的设想与安排。实验设计的三大原则：随机化，重复，对照。 2搜集资料：目的指应采取措施使能取得准确可靠的原始数据。来源：统计报表，工作记录，专题调查或实验研究，统计年鉴和统计数据专辑。要求：随机性和样本含量足够大 3整顿资料：将原始数据净化，系统化和条理化，为下一步计算和分析打好基础过程。 4分析资料：在表达数据特征的基础上，阐明事物的内在联系和规律性，包括两方面：统计描叙和统计推断 17均数的可信区间与参考值范围的区别？均数的可信区间与参考值范围的区别主要体现在含义，计算公式和用途三个方面的不同。（1）意义：均数的可信区间是按预先给定的概率，确定的未知参数的可能范围。实际上一次抽样算得的可信区间要么包含了总体均数，要么不包含。但可以说：该区间可多大（如当a=0.05时为95%）的可能包含了总体均数。而参考值范围是指‘正常人’的解剖，生理生化某项指标的波动范围。均数的可信区间计算公式（1）σ未知：X±指均数可信区间的用途：估计总体均数，参考值范围是指判断观察对象的某项指标是否正常。 7.假设检验与区间估计的关系：置信区间具有假设检验的主要功能；置信区间在回答差别有无统计学意义的同时，还可以提示差别是否具有实际意义；假设检验可以报告确切的P值，还可以对检验的功效做出估计。 1.标准差与标准误的区别：标准差是衡量观察值的离散趋势，描述正态分布资料的频数。标准误是样本均数的变异程度，表示抽样误差的大小，用于总体均数区间估计。两者联系：两者都是变异指标。在样本含量一定时，S越大标准误也越大，即在抽取相同例数的前提下，标准差越大，抽到的样本均数的抽样误差也越大。 2.P值和α：P值时从样本求得H0条件下随机抽样得到目前的统计量以及更极端统计量的概率，反映样本信息是否支持H0，也反映做出拒绝或不拒绝H0决定的理由充分程度。α时人为确定的小概率，容许犯第二类错误的概率，用作门槛，称检验水平。在假设检验中，通常时将P与α对比来得到结论，。 3.标准正态分布与t分布有何不同：t分布为抽样分布，标准正态分布为理论分布。t分布比标准正态分布的峰值低，且尾部瞧得更高。随着自由度的增大，t分布逐渐趋于标准正态分布。当自由度趋于无穷大时，t分布趋近于标准正态分布。 4.假设检验中，当P<0.05时，拒绝H0的理论依据。P值是指从H0规定的总体随机抽得等于及大于现有样本获得的检验统计量值的概率。当P<0.05时，说明在H0成立的条件下，得到现有检验结果的概率小于通常确定的小怪绿时间标准的0.05。因小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，现的确发生了，说明现在样本信息不支持H0，所以怀疑原假设H0不成立，拒绝H0。 5.t检验应用的条件：对单样本t检验要求资料服从正态分布；配对t检验要求差值服从正态分布；对两样本t检验则要求数据均服从正太分布，且两样本对应的两总体方差相等。 6.I型错误和Ⅱ型错误得区别与联系：I型错误是指拒绝了实际成立的H0所犯的弃真的错误，其概率大小用α表示，Ⅱ型错误是指接受了实际上不成立的H0所犯的取伪错误，其概率用β表示。当样本含量N确定时，α越小β越大，反之，α越大β越小。了解这两类错误的实际意义在于，若在应用中要重点减少α，则取α=0.05；若要在应用中要重点减少β，则取α=0.10或-。20甚至更高。 7.假设检验和区间估计有何联系：假设检验用于推断质的不同即判断两个或多个总体参数是否不等，而可信区间用于说明量的大小即推断总体参数的范围。两者有联系也有区别，假设检验与区间估计的联系在于可信区间也可以回答假设检验的问题，若算得的可信区间若包含了H0，则按α水准，不拒绝H0，若不包含H0，则按照α水准，拒绝H0，接受H1。也就是说在判断两个总体参数不等时，假设检验和可信区间时完全等价的。 1.方差分析的基本思想和应用条件是什么。方差分析的基本思想时根据试验设计的类型，将全部测量值总的离均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分，除随机误差作用外，每个部分的编译可由某个因素的作用加以解释。通过比较不同变异来源的均方，借助F分布做出统计推断，从而推论各种研究因素对试验结果有无影响。应用条件：各样本是互相独立的随机样本，均服从正态分布；相互比较的各样本的具有方差齐性。