【總結(jié)】浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室沈毅`卡方檢驗(yàn)浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室沈毅卡方檢驗(yàn)基礎(chǔ)四格表卡方檢驗(yàn)配對(duì)卡方檢驗(yàn)與一致性檢驗(yàn)兩分類變量間關(guān)聯(lián)程度的度量分層卡方檢驗(yàn)小結(jié)?內(nèi)容提要浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室沈毅?2檢
2025-05-06 13:34
【總結(jié)】控制(Control)階段控制概述控制階段-目錄MeasureAnalyzeImproveControlDefine?改善結(jié)果風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估?防錯(cuò)法?標(biāo)準(zhǔn)化?控制計(jì)劃?統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制?長(zhǎng)期流程能力確認(rèn)?評(píng)估改善效果?年度效果預(yù)算?成果移交?報(bào)告結(jié)束?經(jīng)驗(yàn)共享
2025-05-02 03:16
【總結(jié)】測(cè)量(Measure)階段原因結(jié)果矩陣(C&EMatrix)路徑位置DefineMeasureAnalyzeImproveControlStep4-項(xiàng)目Y’s的確定?當(dāng)前流程的理解-ProcessMap?潛在原因的導(dǎo)出-魚(yú)骨圖,C&E矩陣
2025-04-30 12:00
【總結(jié)】控制(Control)階段控制計(jì)劃(ControlPlan)DefineMeasureAnalyzeImproveControlStep13-樹(shù)立控制計(jì)劃Step14-實(shí)施控制計(jì)劃Step15-文件化/共享流程改善方法論-DMAIC?對(duì)改善結(jié)果的危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)?防錯(cuò)法(失
2025-04-30 12:07
【總結(jié)】應(yīng)用統(tǒng)計(jì)第七章:卡方檢驗(yàn)與方差分析卡方檢驗(yàn)?【非參數(shù)統(tǒng)計(jì)】對(duì)總體的具體形式不必作任何的限制性假設(shè)和不以總體參數(shù)具體數(shù)值估計(jì)為目的的推斷統(tǒng)計(jì)。–能用于定性變量(即定名測(cè)定和序列測(cè)定的變量);–方法直觀,易于理解,運(yùn)算比較簡(jiǎn)單。–缺點(diǎn)是檢驗(yàn)的功效不如參數(shù)檢驗(yàn)方法。?主要方法:χ2檢驗(yàn)、曼—惠特尼U檢驗(yàn)
2025-01-20 05:11
【總結(jié)】12二項(xiàng)分布中,我們應(yīng)用正態(tài)近似法介紹了兩個(gè)率的u檢驗(yàn)。但在觀察例數(shù)不足夠大或擬對(duì)多個(gè)率進(jìn)行比較時(shí),u檢驗(yàn)就不適宜了,因?yàn)橹苯訉?duì)多個(gè)樣本率作兩兩間的u檢驗(yàn)有可能加大第一類誤差(如同直接對(duì)多個(gè)樣本均數(shù)作兩兩間的t檢驗(yàn))。X2檢驗(yàn)(chi-squaretest)可解決此問(wèn)題。X2檢驗(yàn)
2025-08-01 16:09
【總結(jié)】第九講:卡方檢驗(yàn)卡方分布(chi-squaredistribution)*?1875年,F(xiàn).Helmet得出:來(lái)自正態(tài)總體的樣本方差的分布服從卡方分布:?1900年K.Pearson又從檢驗(yàn)分布的擬合優(yōu)度(goodnessoffit)中也發(fā)現(xiàn)了這一相同的卡方分布,可用于檢驗(yàn)資料的實(shí)際頻數(shù)和理論頻數(shù)是否相符等問(wèn)題:222
2025-10-05 17:06
【總結(jié)】改進(jìn)(Improve)階段改善階段概述改進(jìn)階段-目錄MeasureAnalyzeImproveControlDefine?VitalFewX’s的特性?實(shí)驗(yàn)計(jì)劃?最佳條件的導(dǎo)出?對(duì)策方案的提出?最佳對(duì)策方案的選擇?制定驗(yàn)證計(jì)劃?確認(rèn)結(jié)果再現(xiàn)性?追加改進(jìn)步驟10
2025-04-30 12:01
2025-04-30 12:08
【總結(jié)】改進(jìn)(Improve)階段VitalFewX’S最佳化(DOEPlanning)DefineMeasureAnalyzeImproveControl?PlanningDOE?最佳條件導(dǎo)出-全因子實(shí)驗(yàn)-2k因子實(shí)驗(yàn)?提出對(duì)策方案?選定最佳對(duì)策方案Step10
2025-05-12 18:02
【總結(jié)】改進(jìn)(Improve)階段改進(jìn)結(jié)果驗(yàn)證DefineMeasureAnalyzeImproveControl?制定驗(yàn)證計(jì)劃?確認(rèn)改進(jìn)再現(xiàn)性?輸入變量的公差設(shè)置Step10-制定改進(jìn)方案Step11-VitalFewX’s最佳化Step12-結(jié)果驗(yàn)證路徑位置?推進(jìn)
【總結(jié)】控制(Control)階段標(biāo)準(zhǔn)化DefineMeasureAnalyzeImproveControlStep13-樹(shù)立控制計(jì)劃Step14-實(shí)施控制計(jì)劃Step15-文件化/共享流程改善方法論-DMAIC?對(duì)改善結(jié)果的危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)?防錯(cuò)法(失誤防止)?標(biāo)準(zhǔn)化?
【總結(jié)】1χ2檢驗(yàn)的SPSS實(shí)現(xiàn)2(1)定義頻數(shù)變量Data→WeightCases…(設(shè)置權(quán)重)(2)列聯(lián)表分析Analyze→DescriptiveStatistics(統(tǒng)計(jì)描述)→Crosstabs…(列聯(lián)表分析)SPSSχ2檢驗(yàn)過(guò)程名3(1)定義頻數(shù)變量Dat
【總結(jié)】圖形化匯總統(tǒng)計(jì)——基本統(tǒng)計(jì)量——圖形化匯總30252015105中位數(shù)平均值20.017.515.012.510.07.55.0第一四分位數(shù)4.750中位數(shù)16.000第三四分位數(shù)20.000最大值31.0001
【總結(jié)】?(proportion))(或觀察單位總數(shù)同一事物各組成部分的的觀察單位數(shù)事物內(nèi)部某一組成部分構(gòu)成比%100??神經(jīng)癥亞型(1)患者例數(shù)(2)構(gòu)成比(%)(3)焦慮癥強(qiáng)迫癥抑郁性神經(jīng)癥神經(jīng)衰弱恐怖癥癔癥疑病癥其他神經(jīng)癥合計(jì)91888274594