【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 同質(zhì) (homogeneity) ： 各個(gè)體之間的一些相同性質(zhì) （ 使研究變量的已知影響因素齊同 ） 如：變量為身高 ， 長(zhǎng)沙市 2022年 7歲正常男童即為同質(zhì) 異質(zhì)性 (heterogeneity)： 各個(gè)體之間的一些性質(zhì)有差異 變異 (variation) ： 同質(zhì)個(gè)體的變量值的差異 如：長(zhǎng)沙市 2022年 7歲正常男童的身高值各不相同 特點(diǎn)： 生物個(gè)體變異較大 （ 原因：難于掌握的因素 造成 。 如：影響身高的有遺傳 、 營(yíng)養(yǎng)等因素 ） 定義： 根據(jù)研究目的確定的同質(zhì)個(gè)體（變量值）的全體。 例如：長(zhǎng)沙市 2022年 7歲正常男童（身高值）的全體 有限總體（ finite population）： 明確規(guī)定了空間、時(shí)間、人群范圍內(nèi)有限個(gè)觀察單位的總體。 無(wú)限總體（ infinite population）： 沒(méi)有時(shí)間和空間范圍的限制，其觀察單位的全體數(shù)只是理論上存在，因而可視為 “ 無(wú)限 ” 的總體。 總體 （ population） 總體與樣本 樣本 總體 sampling 定義： 從總體中隨機(jī)抽得的部分觀察單位， 其實(shí)測(cè)值的集合 例如：長(zhǎng)沙市 2022年 7歲正常男童中隨機(jī) 抽取 200名，其身高值構(gòu)成一個(gè)樣本 樣本 （ sample ） 抽樣研究 (sampling study) 樣本信息 (樣本統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、統(tǒng)計(jì)量(statistic),均數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差等 ) 總體特征 （總體統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、參數(shù)(parameter),如 均數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差等 ） 推斷 注意：獲取樣本信息是 手段 ，推斷(inference)總體特征是 目的。 (inference) 二、 變量與資料 (variable and data) 變量分類是資料分類的基礎(chǔ) 計(jì)量資料： （ measurement data）又稱定量資料或數(shù)值變量資料。為測(cè)定每個(gè)觀察單位某項(xiàng)指標(biāo)的大小而獲得的資料。其變量值是定量的，表現(xiàn)為數(shù)值大小，一般有度量衡單位。 例如：身高資料、體重資料 計(jì)數(shù)資料 （ enumeration data） 又稱定性資料或無(wú)序分類變量資料 。 為將觀察單位按某種屬性或類別分組計(jì)數(shù) ， 分組匯總各組觀察單位數(shù)后而得到的資料 。 其變量值是定性的 ， 表現(xiàn)為互不相容的屬性或類別 。 ?二分類 (binary variable)：如性別、生死、疾病有無(wú)； ?多分類 (multiply variable)： 如 A、 B、 O、 AB血型 。 等級(jí)資料 （ ranked data） 又稱半定量資料或有序分類變量資料 。 為將觀察單位按某種屬性的不同程度分成等級(jí)后分組計(jì)數(shù) ， 分類匯總各組觀察單位數(shù)后而得到的資料 。 其變量值具有半定量性質(zhì) ， 表現(xiàn)為等級(jí)大小或?qū)傩猿潭?。 例如 :觀察用某藥治療某病患者的療效 ， 以每名患者為觀察單位 ， 結(jié)果可分為治愈 、 顯效 、 好轉(zhuǎn) 、 無(wú)效四級(jí) 。 統(tǒng)計(jì)分析方法的選用，是與資料類型密切聯(lián)系的。 住院號(hào) 年齡 身高 體重 住院天數(shù) 職業(yè) 文化程度 分娩方式 妊娠結(jié)局 2025655 27 165 5 無(wú) 中學(xué) 順產(chǎn) 足月 2025653 22 160 5 無(wú) 小學(xué) 助產(chǎn) 足月 2025830 25 158 6 管理員 大學(xué) 順產(chǎn) 足月 2022543 23 161 5 無(wú) 中學(xué) 剖宮產(chǎn) 足月 2022466 25 159 11 商業(yè) 中學(xué) 剖宮產(chǎn) 足月 2024535 27 157 2 無(wú) 小學(xué) 順產(chǎn) 早產(chǎn) 2025834 20 158 4 無(wú) 中學(xué) 助產(chǎn) 早產(chǎn) 2022464 24 158 3 無(wú) 中學(xué) 助產(chǎn) 足月 2025783 29 154 7 干部 中學(xué) 剖宮產(chǎn) 足月 觀察單位observations 個(gè)體 individuals 變量variables Quantitative data 計(jì)量資料 Qualitative data 計(jì)數(shù)資料 MEDICAL STATISTICS ? TYPES OF DATA Qualitative data nominal data: female/male ordered categorical or ranked data Quantitative or numerical data numerical discrete numerical continuous 資料分類可互相轉(zhuǎn)換 定 量 半定量（多分類） 二 分 類 三類資料間關(guān)系 例：一組 20?40歲成年人的血壓 以 12kPa為界分為正常與異常兩組，統(tǒng)計(jì)每組例數(shù) 8 低血壓 8? 正常血壓 12? 輕度高血壓 15? 中度高血壓 17? 重度高血壓 計(jì)量資料 等級(jí)資料 計(jì)數(shù)資料 例如：測(cè)得 5人的 WBC（ 個(gè) /m3） 數(shù)如下 ： 3000 6000 5000 8000 12022 數(shù)值變量 過(guò)低 正常 正常 正常 異常 分類變量 ? 若按正常 3人 ， 異常 2人分組 → 二分類變量 ? 若按過(guò)低 1人 ， 正常 3人 ， 過(guò)高 1人分組 → 等級(jí)資料 正確選擇統(tǒng)計(jì)分析方法 ? 不同類型的資料采用不同的統(tǒng)計(jì)分析方法 計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)分析方法 :t檢驗(yàn)、 u檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)與回歸分析 計(jì)數(shù)（人時(shí)、純計(jì)數(shù)）資料的統(tǒng)計(jì)分析方法 : χ 2檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)分布和 Poission 分布、相關(guān)與回歸分析 等級(jí)資料的統(tǒng)計(jì)分析方法 ：秩和檢驗(yàn) 多元統(tǒng)計(jì)分析方法 醫(yī)學(xué)多元分析數(shù)學(xué)模型 Ⅰ . 分析事物間相依關(guān)系 Ⅱ . 對(duì)資料進(jìn)行概括綜合壓縮緊湊；通過(guò)降維技術(shù)以減少變量數(shù)目 Ⅲ . 研究事物分類 ，逐步判別技術(shù) Ⅳ . 其他 析（有八種） Marckow Monte carlo 4. 趨勢(shì)面分析 定義： 實(shí)測(cè)值與真值之差。 隨機(jī)誤差 (random error)： 不恒定的、隨機(jī)變化的誤差，由多種尚無(wú)法控制的因素引起。無(wú)方向性。 主要指重復(fù)測(cè)量產(chǎn)生的 測(cè)量誤差 (measurement error)和抽樣過(guò)程產(chǎn)生的 抽樣誤差