【文章內容簡介】 樣本的關系 2022/2/1 33 推論與 外部效度 ? 推論 (generalize):將某個研究的發(fā)現(xiàn)應用在該研究的人物或情境之外。 ? 外部效度 (external validity):研究結果能推論到怎樣的程度，就是該研究的外部效度 。 ? 總體可推論性 (population generalizability): 樣本可以代表總體的程度，若研究結果只適用該研究所使用的樣本 (如樣本太小 )，則研究發(fā)現(xiàn)的用處受到限制。 ? 生態(tài)可推論性 (ecological generalizability): 研究結果可以被延用到其它的情境或狀況的程度。 2022/2/1 34 抽樣：從總體中抽取樣本的過程。 ? 代表性： 樣本中的每一個個體必須符合總體的規(guī)定。如研究 1999年某農村地區(qū) 14歲女孩身高。 ? 隨機性： 保證總體中的每個個體有相同的機會被抽作樣本。方法有：抽簽、機械抽樣、分層抽樣、隨機數(shù)字表。 ? 可靠性： 實驗的結果要具有可重復性。由于個體之間存在差異，只有觀察一定數(shù)量的個體才能揭示客觀規(guī)律性。 2022/2/1 35 非隨機抽樣法（非概率抽樣） ? 方便抽樣： 依賴于可以納入樣本的可獲得性的研究對象。 速度快、簡單。通常不能很好的代表總體目標人群。 ? 定額抽樣： 對人群要素的特征做了規(guī)定，并從滿足這些特征的人群中抽取合適比例作為樣本。 花費少，簡單，方便。缺乏代表行。 ? 目的抽樣： 基于對總體的了解以及研究的特殊目的，研究者根據(jù)對人群要素的代表性或者主要特征的判斷和研究目的選擇樣本。 ? 滾雪球抽樣： 依賴于一些能將其他相關的研究對象納入研究的信息。例如，感染 HIV/AIDS的人或者吸毒的人。 三、參數(shù)與統(tǒng)計量 parameter and statistic 參數(shù)： 總體 的統(tǒng)計指標，如總體均數(shù)、標準差，采用希臘字母分別記為 μ 、σ 。 固定的常數(shù) 總體 樣 本 抽取部分觀察單位 統(tǒng)計量 參 數(shù) 推斷 inference 統(tǒng)計量 ： 樣本 的統(tǒng)計指標，如樣本均數(shù)、標準差，采用英文字母分別記為 。 參數(shù)附近波動的隨機變量 。 SX、2022/2/1 37 四、誤差： 觀察值與真實值之差 隨機誤差 ： 過失誤差（ 非系統(tǒng)誤差） 隨機測量誤差 ： 抽樣誤差 系統(tǒng)誤差 非隨機誤差 ： 系統(tǒng)誤差 systematic error 在實際觀測過程中，由受試對象、研究者、儀器設備、研究方法、非實驗因素影響等原因造成的有一定傾向性或規(guī)律性的誤差。流行病學稱之為 偏倚 （ bias）。 特點：觀察值有 系統(tǒng)性 、 方向性 、 周期性 的偏離真值。 可以通過嚴格的 實驗設計 和 技術措施 消除 。 2022/2/1 39 過失誤差 ： gross error ?由于觀察過程中不仔細造成的錯誤判斷或記錄。 ? 應認真檢查核對，否則將會影響研究結果的準確性。 2022/2/1 40 隨機測量誤差 ： random measurement error ?各種偶然因素（電壓、環(huán)境溫度等）的影響造成同一對象多次測定的結果不完全一樣。 ?或同一樣品不同觀察者之間的差異。該誤差不可避免，但要控制在容許范圍內。 ?提高操作者熟練程度可以減少這種誤差 2022/2/1 41 抽樣誤差 ： random sampling error ?在排除了系統(tǒng)誤差，控制了隨機測量誤差后，由于抽樣過程造成的樣本指標與總體指標之間的差異。 ?該誤差不可避免， 但有一定的分布規(guī)律，可估計。 ?原因：個體差異的存在。 2022/2/1 42 準確度與可靠度 ? 準確度 (accuracy)或真實性（ validity） ： 觀察值與 真值 的接近程度，受 系統(tǒng)誤差 的影響(常用指標：如靈敏度、特異度 )。 ? 可靠度（ reliabiliy） —— 也稱精密度(precision)或重復性（ repeatability） ： 重復觀察時 觀察值 與其均值 的接近程度，受 隨機誤差 的影響（常用指標：一致百分率、 Kappa值）。 2022/2/1 43 準確度和 可靠 度都好 準確度差、 可靠 度好 準確度？、 可靠 度差 準確度和 可靠 度都差 2022/2/1 44 五、概率與頻率 隨機現(xiàn)象與隨機事件 ? 隨機現(xiàn)象： 在相同的條件下，重復進行試驗，每次的結果未必相同，且將來的結果事前不能完全肯定。 ? 隨機事件 ：隨機現(xiàn)象發(fā)生的結果。 ? 隨機事件的特征： ① 隨機性 ；② 規(guī)律性 ：每次發(fā)生的可能性的大小是確定的。 ? 產生隨機現(xiàn)象的原因： 隨機誤差所致（包括個體差異和偶然測量誤差） 2022/2/1 45 概率 probability： ? 是描述 隨機事件 （可能發(fā)生也可能不發(fā)生的事件）發(fā)生可能大小的量。 ? 用大寫的 P表示；取值 [0， 1]。 確定性現(xiàn)象 ：在一定條件下， 一定 會發(fā)生或一定不會發(fā)生的現(xiàn)象。其表現(xiàn)結果為兩種事件：肯定發(fā)生某種結果的叫 必然事件 ；肯定不發(fā)生某種結果的叫 不可能事件 。 必然事件 P= 1 不可能事件 P=0 隨機事件 0P1 P ≤ （ 5％）或 P ≤ （ 1％） 稱為 小概率事件 (習慣 )，統(tǒng)計學上認為不大可能發(fā)生。 小概率事件 樣本的實際發(fā)生率稱為 頻率 。設在相同條件下，獨立重復進行 n次試驗，事件 A出現(xiàn) f 次，則事件 A出現(xiàn)的頻率為 f / n。 頻率與概率間的關系： ? 樣本頻率總是圍繞概率上下波動 ?樣本含量 n越大，波動幅度越小，頻率越接近概率。 頻率 frequency 2022/2/1 48 頻率與概率的關系： 實驗者 拋擲次數(shù) 正面次數(shù) 頻率（ % ）德摩爾根 2048 1061 蒲豐 4040 2048 皮爾遜 12022 6019 皮爾遜 24000 12022 拋擲硬幣的歷史 試驗記錄 ?當樣本含量較大時，可將頻率作為概率的估計值 2022/2/1 49 第三節(jié) 統(tǒng)計資料的類型 統(tǒng)計 資料 的類型分為三種 ?數(shù)值變量 資料 ?分類變量 資料 ?二項分類 ?多項分類 ?等級 資料 （一）數(shù)據(jù)類型 ? ? ? 1. 計 量 資料 用儀器、工具等 測量 (measure) 方法獲得的數(shù)據(jù)，即為 計量資料 measurment data。也叫定量數(shù)據(jù) Quantitative data 特點： 有計量單位 ，如患者的身高（ cm）、體重（ kg）、血壓（ mmHg）、脈搏（次 /分）、紅細胞計數(shù)（