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醫(yī)學(xué)]醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)第2講 計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)描述(文件)

2025-01-22 06:25 上一頁面

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【正文】 統(tǒng)計(jì)分析 統(tǒng)計(jì)推斷(inferential statistics) 統(tǒng)計(jì)描述: 用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、統(tǒng)計(jì)表、統(tǒng)計(jì)圖 等方法對(duì)資料的數(shù)量特征及其分布規(guī)律進(jìn)行測(cè)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(jì)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(yuǎn),頻數(shù)越??;且圍繞 “ 中心 ” 左右對(duì)稱。 計(jì)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(fù)值,在計(jì)算時(shí)先把負(fù)號(hào)去掉,得出結(jié)果再加上負(fù)號(hào)。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(gè)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(jì)算 ? 直接法 ? 當(dāng) 時(shí), 。 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(gè)觀察序列在某百分位置上的水平。 離散趨勢(shì)指標(biāo) (range) (極差 ) 優(yōu)點(diǎn):簡(jiǎn)單方便 缺點(diǎn):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(dāng)資料適合計(jì)算均數(shù)或幾何均數(shù)時(shí),不宜用中位數(shù)表示其平均水平。 ? 變異系數(shù) 派生于標(biāo)準(zhǔn)差 , 其應(yīng)用價(jià)值在于排除了平均水平的影響 , 并消除了單位 。 。 標(biāo)準(zhǔn)差 (min,max) ? 中位數(shù) 177。 離散趨勢(shì)指標(biāo)的正確應(yīng)用 ? 極差 不穩(wěn)定 , 不靈敏 ? 標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)差直接地 、 概括地 、 平均地描述了變量值的離散程度 。 ④ 估計(jì)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(biāo)準(zhǔn)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(jì)描述的兩個(gè)指標(biāo),分別描述集中趨勢(shì)與離散趨勢(shì) ? 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(jì)頻數(shù) ?f ( 4) 累計(jì)百分率 ~ 3 3 ( 0~ ) ~ 正 9 12 ( ~ ) ~ 正正 12
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