醫(yī)學]醫(yī)學統(tǒng)計學第2講 計量資料的統(tǒng)計描述(文件)
【正文】 統(tǒng)計分析 統(tǒng)計推斷(inferential statistics) 統(tǒng)計描述： 用統(tǒng)計指標、統(tǒng)計表、統(tǒng)計圖 等方法對資料的數(shù)量特征及其分布規(guī)律進行測定和描述。 本例極差： R=－ =35（ cm） （ 2） 決定 組數(shù) 、 組段 和 組距 ：根據(jù)研究目的和樣本含量n確定。 （ 3） 劃記計數(shù) ：用劃記法將所有數(shù)據(jù)歸納到各組段，得到各組段的頻數(shù)。本例 132～ 148，共有114人，占 95％；離 “ 中心 ” 位置越遠，頻數(shù)越?。磺覈@ “ 中心 ” 左右對稱。 計算方法： G= n n21 xxx ??或者 G= )lg(lg 1nx??直接法： 加權(quán)法： ? f lgx ? f G= lg1 例 ： 5人的血清滴度為 1:10， 1:20， 1:40， 1:80， 1:160，求平均滴度？ G= 5 16080402022 ????= 40 故平均滴度為 1:40。若全為負值，在計算時先把負號去掉，得出結(jié)果再加上負號。理論上有 x％ 的觀察值比它小，有 (100x)%的觀察值比它大，而 P50就是中位數(shù)，因此，中位數(shù)也是一個特定的百分位數(shù)。 I N T (nx % nx % )?I N T (nx % nx % )?百分位數(shù)的計算 ? 直接法 ? 當 時， 。 43 4 813 4 780 ??? ? xxPI N T (nx % nx % )? I N T ( nx % ) 1xPx ??? 頻數(shù)表法 xLXxiP L ( n x % f )f? ? ? ?百分位數(shù)的應(yīng)用： 百分位數(shù)用于描述某個觀察序列在某百分位置上的水平。 離散趨勢指標 (range) (極差 ) 優(yōu)點：簡單方便 缺點：除了最大、最小值，不能反應(yīng)組內(nèi)其他數(shù)據(jù)的變異。 (越大說明圍繞均數(shù)越離散 ,反之說明較集中在均數(shù)周圍 ,均數(shù)代表性越好 ) ② 結(jié)合均數(shù)描述正態(tài)分布特征。 ? 因此，當資料適合計算均數(shù)或幾何均數(shù)時，不宜用中位數(shù)表示其平均水平。 ? 變異系數(shù) 派生于標準差 ， 其應(yīng)用價值在于排除了平均水平的影響 ， 并消除了單位 。 。 標準差 (min,max) ? 中位數(shù) 177。 離散趨勢指標的正確應(yīng)用 ? 極差 不穩(wěn)定 ， 不靈敏 ? 標準差 的基本內(nèi)容是離均差 ， 它顯示一組變量值與其均數(shù)的間距 ， 故標準差直接地 、 概括地 、 平均地描述了變量值的離散程度 。 ④ 估計正常值范圍 ： ① 比較單位不同的多組資料的變異度 ② 比較均數(shù)相差懸殊的多組資料的變異度 100%SCVX??均數(shù) 標準差 變異系數(shù) 青年男子 身高 170 cm 6 cm ％ 體重 60 kg 7 kg ％ 平均數(shù)與變異度的關(guān)系 ? 它們都是定量資料統(tǒng)計描述的兩個指標，分別描述集中趨勢與離散趨勢 ? 分布越集中，變異度越小，平均數(shù)代表性就越好；反之，變異度大，代表性就越差。 R=maxmin ： P75 上四分位數(shù) P25 下四分位數(shù) QU QL 0 %2 0 %4 0 %6 0 %8 0 %1 0 0 %0P100(max) P75 P50(中位數(shù) ) P25 P0(min) Px 組段 （ 1） 劃 記 （ 2） 頻數(shù)， f （ 3） 累計頻數(shù) ?f （ 4） 累計百分率 ～ 3 3 （ 0～ ） ～ 正 9 12 （ ～ ） ～ 正正 12
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