如何用SAS软件正确分析生物医学_省略_件实现配对设计定量资料的统计分析_郭晋
中国医药生物技术 2009年4月第4卷第2期 Chin Med Biotechnol, April 2009, V ol. 4, No. 2 155
·讲座·
如何用SAS 软件正确分析 生物医学科研资料
II.用 SAS 软件实现配对设计定量资料的统计分析
郭晋，胡良平，高辉
编者按
生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具，在分子生物学迅速发展的今天，生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石，是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具，也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据，必须借助统计学知识加以分析处理，才能从中获得有意义的信息。“生物多样性数据分析”是开展生物多样性研究的一个重要方面，数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在，电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化，生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来，简化了生物统计分析过程，使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授，以“如何用 SAS 软件正确分析生物医学科研资料”为题，撰写系列统计学讲座，希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。
配对设计是生物医学科研常用的一种实验设计类型，本文应用国际上著名的统计分析系统 SAS （statistical analysis system ）软件对配对设计一元定量资料和配对设计多元定量资料进行统计分析，分析实例均来自于生物学、医学领域，SAS 程序编写简明扼要，旨在迅速提高科研工作者使用 SAS 分析、处理生物医学科研资料的能力。
1 以 SAS 软件分析配对设计一元定量资料
例 1 对血小板活化模型大鼠给予氨基水杨酸（ASA ）进行实验性治疗，以血浆血栓素 B 2（TXB 2）
（ng/L ）为定量指标，其检测结果见表 1，试分析此定量指标在给药前后平均
值之间的差异是否具有统计学意义。
表 1 大鼠血小板活化模型 ASA 治疗前后
血浆 TXB 2 的变化（ng/L ） 血浆 TXB 2（ng/L ）
大鼠编号 给药前 给药后
1 250 184
2 226 205
3 180 182
4 356 248
5 280 196
6 210 204
7 276 214
8 326 274 9 208 200 10 176 176
分析与 SAS 实现：该资料属于自身配对设计定量资料，每对中的 2 个定量数据的差值符合正态分布（具体正
态性检验结果见 SAS 输出结果），故采用配对设计定量资料的 t 检验[1]。
配对设计定量资料 t 检验与单组设计定量资料 t 检验不同之处在于：配对设计定量资料 t 检验是对差值与 0 之间的差异是否具有统计学意义进行假设检验，单组设计定量资料 t 检验是检验样本所代表的总体均数与理论值或标准值之间的差异是否具有统计学意义。使用 UNIV ARIATE 过程分析，所需的 SAS 程序如下。
程序
说明
DATA a1;
INPUT x1 x2; d = x2-x1; CARDS; 250 184
226 205
180 182
356 248 280 196 210 204 276 214
326 274
208 200
176 176
;
Ods html;
PROC UNIV ARIATE NORMAL;
V AR d; RUN; Ods html close;
建立数据集
以下是输入变量 d 为 x2、x1 的差值
对差值 d 进行单变量分析，并对 d 进行正态性检验
作者单位：100850 北京，军事医学科学院生物医学统计学咨询中心 通讯作者：胡良平，Email ：lphu812@https://www.360docs.net/doc/8617810703.html,
156 中国医药生物技术 2009年4月第4卷第2期 Chin Med Biotechnol, April 2009, V ol. 4, No. 2
SAS 输出结果与结果解释：
SAS 系统
UNIVARIATE 过程
变量：d
矩
N 10 权重总和 10 均值 –40.5 观测总和 –405 标准差 39.110243 方差 1529.61111 偏度 –0.4455192 峰度 –1.2027628 未校平方和 30169
校正平方和 13766.5
变异系数 –96.568501 标准误差均值 12.3677448
这部分给出了原始数据 x1 与 x2 对应相减后所得数据（变量名为 d ）的算术平均值、标准差、变异系数等简单统计量的计算结果。
基本统计测度
位置
变异性
均值 –40.5000 标准偏差 39.11024
中位数 –36.5000 方差 1530 众数 极差 110.00000
四分位极差 60.00000
这部分给出了变量 d 的基本统计测度，如算术平均值、中位数、众数、标准差、方差、极差（即最大值与最小值之差）、四分位极差（即第三四分位数与第一四分位数之差）。
位置检验：Mμ0 = 0
检验 统计量 P 值
学生 t t –3.27465 P r > |t | 0.0096
符号 M –3.5 P r >= |M | 0.0391
符号秩
S
–21.5
P r >= |S | 0.0078
正态性检验
检验
统计量
P 值
Shapiro-wilk W 0.902699 P r < W 0.2345 Kolmogorov-smirnov D
0.197009
P r > D > 0.1500 Cramer-von mises W -S q 0.069564 P r > W -S q > 0.2500 Anderson-darling
A -S q 0.424945 P r > A -S q > 0.2500
查验正态性检验的结果，d 变量正态性检验的结果：W = 0.902699、P = 0.2345，说明差值符合正态分布，故选用配对设计定量资料 t 检验的结果。
统计结论：t = –3.27465，P = 0.0096，故按 α = 0.05 水准，认为给药前后血浆 TXB 2（ng/L ）的平均值之间的差异有统计学意义。
专业结论：因给药后与给药前的血浆 TXB 2 差值的平均值 –40.5000 < 0，结合统计学结论，可认为ASA 药物能降低大鼠血浆 TXB 2（ng/L ）的水平。
2 以 SAS 软件分析配对设计多元定量资料
例 2 考察 10 例子宫内膜异位症（内异症）患者采用某种手术方法治疗前后体内免疫球蛋白 IgG 、IgA 、IgM 平均测定结果之间的差异是否具有统计学意义，其具体测定结果见表 2。
表 2 10 例子宫内膜异位症患者手术治疗前后
体内免疫球蛋白测定结果（g/L ）
IgG IgA IgM 患者编号
术前
术后
术前
术后
术前
术后
1
19.53 14.90 3.03 1.23 2.24 1.63 2 14.82 8.91 1.56 0.91 1.98 2.95 3 16.39 6.56 3.14 3.41 1.13 0.59 4 13.64 3.96 2.82 2.73 1.68 1.56 5 17.87 14.10 2.18 3.12 1.97 2.36 6 11.63 4.34 1.98 1.90 1.98 2.80 7 19.71 15.53 1.29 4.06 2.09 2.64 8 26.01 18.30 0.87 1.62 1.78 1.84 9 11.68 10.29 2.61 1.46 1.73 1.14 10
13.16 11.76 2.69 3.91 1.74 2.89
分析与 SAS 实现：本例属于自身配对设计三元定量资料的假设检验问题，解决问题的思路与一元定量资料相似，通常使用配对设计的 T 2 检验，在 SAS 中，用 Wilks’λ 检验代替[1]。所需的 SAS 程序如下。
程序
说明
DATA a2;
INPUT x1 x2 y1 y2 z1 z2;
d1 = x2 - x1; d2 = y2 - y1; d3 = z2 - z1;
CARDS;
19.53 14.90 3.03 1.23 2.24 1.63
14.82 8.91 1.56 0.91 1.98 2.95 16.39 6.56 3.14 3.41 1.13 0.59
13.64 3.96 2.82 2.73 1.68 1.56
17.87 14.10 2.18 3.12 1.97 2.36
11.63 4.34 1.98 1.90 1.98 2.80
19.71 15.53 1.29 4.06 2.09 2.64 26.01 18.30 0.87 1.62 1.78 1.84 11.68 10.29 2.61 1.46 1.73 1.14 13.16 11.76 2.69 3.91 1.74 2.89 ; Ods html; PROC MEANS;
Var x1 x2 y1 y2 z1 z2 d1 d2 d3; RUN; PROC GLM; Model d1-d3=/SS3; MANOV A H=INTERCEPT; RUN; Ods html close;
建立数据集 以下是输入变量
d1 为 x2、x1 的差值，d2 为 y2、y1 的差值，d3 为 z2、z1 的差值
调用 GLM 过程进行多元方差分析
中国医药生物技术 2009年4月第4卷第2期Chin Med Biotechnol, April 2009, V ol. 4, No. 2 157
SAS 系统
MEANS 过程
变量 N 均值标准差最小值最大值
x1 10 16.4440000 4.4831740 11.6300000 26.0100000 x2 10 10.8650000 4.9162909 3.9600000 18.3000000 y1 10 2.2170000 0.7758587 0.8700000 3.1400000 y2 10 2.4350000 1.1547895 0.9100000 4.0600000 z1 10 1.8320000 0.3042952 1.1300000 2.2400000 z2 10 2.0400000 0.8125132 0.5900000 2.9500000 d1 10 –5.5790000 3.0479408 –9.8300000 –1.3900000 d2 10 0.2180000 1.2997675 –1.8000000 2.7700000 d3 10 0.2080000 0.6656292 -0.6100000 1.1500000
这部分给出了 6 个原指标（x1、x2、y1、y2、z1、z2）和 3 个新指标（d1、d2、d3）所对应的样本含量、平均值、标准差、最小值和最大值。
The GLM procedure dependent variable：d1
Source DF Sum of squares Mean square F value P r > F Model 1
311.2524100311.2524100
33.500.0003 Error 9
83.60949009.2899433 Uncorrected total 10 394.8619000
这部分给出了对 d1 一个变量所作的分析结果，为配对
设计一元定量资料的方差分析，等价于配对设计一元定量资
料的t 检验。F = 33.50、P = 0.0003，说明 d1 的平均值与
0 之间的差异有统计学意义。
The GLM procedure dependent variable：d2
Source DF Sum of squares Mean square F value P r > F Model 1
0.47524000
0.47524000
0.28
0.6087 Error 9
15.20456000
1.68939556 Uncorrected total 10 15.67980000
这部分给出了对 d2 一个变量所作的分析结果，为配对
设计一元定量资料的方差分析，等价于配对设计一元定量资
料的t 检验。F = 0.28、P = 0.687，说明 d2 的平均值与 0 之间的差异无统计学意义。
The GLM procedure dependent variable：d3
Source DF Sum of squares Mean square F value P r > F Model 1
0.43264000
0.43264000
0.98
0.3489 Error 9
3.98756000
0.44306222 Uncorrected total 10 4.42020000
这部分给出了对 d3 一个变量所作的分析结果，为配对设计一元定量资料的方差分析，等价于配对设计一元定量资料的t 检验。F = 0.98、P = 0.3489，说明 d3 的平均值与 0 之间的差异无统计学意义。
The GLM procedure multivariate analysis of variance MANOV A test criteria and exact F statistics for the hypothesis of no overall
intercept effect
H = Type III SSCP matrix for intercept
E = Error SSCP matrix
S = 1, M = 0.5, N = 2.5
Statistic Value
F value Num DF Den DF P r > F Wilks’ lambda 0.1865708410.17 3 7 0.0060 Pillai’s trace 0.8134291610.17 3 7 0.0060 Hotelling-lawley trace 4.3598943610.17 3 7 0.0060 Roy’s greatest root 4.3598943610.17 3 7 0.0060
这部分给出了配对设计定量资料三元方差分析结果，采用了 4 种统计分析方法，通常只看第 1 种。Wilks’ λ= 0.18657084，对应的F = 10.17，分子和分母自由度分别为 3 和7，对应的P = 0.0060，说明就 3 个指标整体而言，其手术前后的差异有统计学意义。
统计结论：针对 3 个指标整体而言，手术前后差异有统计学意义（Wilks’ λ= 0.18657084、F = 10.17、P = 0.0060）。对于免疫球蛋白 IgG，手术前后差异有统计学意义（F = 33.50、P = 0.0003），对于另外 2 项指标免疫球蛋白 IgA、IgM 手术前后（手术后平均值略有升高）差异无统计学意义（F = 0.28、P = 0.687；F = 0.98、P = 0.3489）。
专业结论：手术前免疫球蛋白 IgG 平均值为 16.444，术后为 10.865，手术治疗导致 IgG 水平下降；另外 2 项指标 IgA、IgM 平均值手术前后变化不明显，因此 3 项指标综合考虑，手术前后免疫球蛋白平均测定结果有差别。
参考文献
[1]Hu LP. The practical course in the statistical analysis for windows
SAS, version 6.12 & 8.0. Beijing: Press of Military Medical Sciences, 2001:258-260. (in Chinese)
胡良平. Windows SAS 6.12&8.0 实用统计分析教程. 北京: 军事医学科学出版社, 2001:258-260.
生物医学研究统计方法 第25章 Meta分析思考与练习参考答案
第25章Meta分析 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. Meta分析中，如果异质性检验不拒绝H0，一般采用（B）进行效应合并。 A．随机效应模型 B. 固定效应模型C．混合效应模型 D. 回归模型 E. 贝叶斯模型 2. 关于meta分析，以下（C）说法不正确。 A．meta分析本质上是一种观察性研究，因而可能存在各种偏倚 B．meta分析是用定量的方法综合同类研究结果的一种系统评价 C．采用随机效应模型能使meta分析的结果更加可靠 D．meta分析时，如果研究间异质性很大，应认真考察异质性的来源，并考虑这些研究的可合并性 E．亚组分析能使meta分析的结果更有针对性 3. 对连续型变量资料的meta分析，如果各纳入研究的测量单位不同，应采用（A）作为效应合并指标。 A．标准化均数差 B. 加权均数差C．均数差 D. 标准化P值 E. 危险度差值 4. 异质性检验采用的统计量是（B）。 A．F统计量 B. Q统计量C．t统计量 D．H统计量 E. Z统计量 5. 关于发表偏移，以下说法（C）不正确。 A．通过漏斗图可大致判断是否存在发表偏倚 B．产生发表偏倚的主要原因是作者往往只把统计学上有意义的阳性研究结果拿来写文章并投稿 C．若发表偏倚对meta分析的影响较大，则需要增加很多个研究，才能使meta分析的结果被逆转 D．尽量搜集未发表的阴性研究结果，可减少发表偏倚 E．漏斗图的基本思想是纳入研究效应的精度随着样本含量的增加而增加
二、思考题 1. Meta分析的基本步骤有哪些？ 答：Meta分析的基本步骤包括：提出问题，制定研究计划；检索相关文献；选择符合要求的纳入文献；提取纳入文献的数据信息；纳入研究的质量评价；资料的统计学处理；敏感性分析；结果的分析和讨论。 2. Meta分析的目的和意义是什么？ 答：通过meta分析能增加统计功效，评价研究结果的一致性，增强结论的可靠性和客观性，通过亚组分析，得出新结论，寻找新的假说和研究思路。 3. Meta分析时，固定效应模型和随机效应模型有什么不同？如果研究间有异质性，应如何处理？ 答：Meta分析进行效应合并时的变异可能来源于两个部分，一是研究内变异，二是研究间变异。采用固定效应模型只考虑研究内变异，即认为研究间的差别只是抽样引起，纳入meta分析的各个独立研究来自一个相同的总体，各个独立研究的效应是效应合并值这一总体参数的估计值。采用随机效应模型则同时考虑了研究内变异和研究间变异，即认为研究间的差异不仅仅是抽样引起的，纳入meta 分析的各个独立研究分别来自不同但互有关联的一些总体，每个研究有其相应的总体参数，meta分析的效应合并值是多个不同总体参数的加权平均。 Meta分析时，如果异质性检验的结果不拒绝H0，即研究间的差异没有统计学意义，可采用固定效应模型得到效应合并值。如果拒绝H0，则认为研究间存在异质性，此时应考察异质性来源，并通过敏感性分析或亚组分析等异质性处理方法，使之达到同质后，再采用固定效应模型。若经异质性分析和处理后，多个独立研究的结果仍然不具有同质性，可选择随机效应模型、meta回归及混合效应模型进行效应合并。如果异质性很大，应考虑这些研究结果的可合并性，或放弃meta分析，只对结果进行定性分析。 4. Meta分析有哪些常见的偏倚？ 答：Meta分析本质上是一种观察性研究，在meta分析的各个步骤中均有可能产生偏倚。偏倚的存在对meta分析的结果产生较大影响。偏倚的类型主要包括文献发表偏倚、文献查
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6. 男性吸烟率是女性的10倍，该指标为（ A ） （A）相对比（B）构成比（C）定基比（D）率 7、统计推断的内容为（ D ） A.用样本指标估计相应的总体指标 B.检验统计上的“检验假设” C. A和B均不是 D. A和B均是 8、两样本均数比较用t检验，其目的是检验（ C ） A两样本均数是否不同 B两总体均数是否不同 C两个总体均数是否相同 D两个样本均数是否相同 9、有两个独立随机的样本，样本含量分别为n1和n2，在进行成组设计资料的t 检验时，自由度是（ D ） （A） n1+ n2 （B） n1+ n2 –1 （C） n1+ n2 +1 （D） n1+ n2 -2 10、标准误反映（ A ） A 抽样误差的大小 B总体参数的波动大小
sas统计分析报告
《统计软件》报告 聚类分析和方差分析 在统计学成绩分析中的应用 班级：精算0801班 姓名：张倪 学号：2008111500 报告时间：2011年11月 指导老师：郝际贵 成绩：
目录 一、背景及数据来源 (1) 二、描述性统计分析 (2) 三、聚类分析 (4) 四、方差分析 (6) 五、结果分析与结论 (8)
聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用 一、背景及数据来源 SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS 软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。 SAS 系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。 本文利用SAS软件进行描述性统计、聚类分析等统计分析方法，将学生按照多指标综合考虑进行聚类。 数据来源：选取2010—2011第一学期统计学选教课成绩单，选取性别系别等变量进行考察。将中文名称改为英文。 数据类型如下所示： 当输入字符型的变量时，需要加上符号$在该变量的后面，用于区分数值型变量，所以用$来作为后缀。删除缺考错误分数等异常值。命名为2010stat.xls
生物医学研究统计方法 第15章 样本含量估计思考与练习参考答案
第15章 样本含量估计 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. 在假设检验中，样本含量的确定（ C ）。 A. 只与Ⅰ类错误概率α有关 B. 只与Ⅱ类错误概率β有关 C. 与α、β都有关 D. 与α、β都无关 E. 只与α、β有关 2. 以下关于检验功效的描述，不正确的是（ C ）。 A. 假设检验中，若0H 客观上不成立，但根据假设检验的规则，将有β大小的概率错误地得出“差异无统计学意义”的推断结论，这种错误称为Ⅱ类错误，相应地，推断正确的概率为β-1，称为检验功效。 B. 检验功效受客观事物差异的大小、个体间变异的大小、样本量和α值等要素的影响。 C. 假设检验的“阴性”结果（P ＞0.05）可以作为“总体参数之间的差异无统计学意义”这一结论的证据。 D. 假设检验得出“阴性”结果（P ＞0.05）是“总体参数之间的差异无统计学意义”这一结论的必要条件而非充分条件。 E. 当假设检验出现“阴性”结果（P ＞0.05）时，有必要复核样本含量和检验功效是/否偏低，以便正确分析假设检验“阴性”结论的正确性。 3.在调查研究中，计算配对设计均数比较所需样本含量的公式为（ A ）。 A. 2])([δβαS t t n += B. 2])([2δβαS t t n +?= C. 2])([δβαS t t N += D. 2 2 21)() )(1(2p p Z Z p p n -+-=βα E. =n 22212211)(] )1()1()1(2[p p p p p p Z p p Z --+-+-βα 4. 在调查研究中，计算两样本率比较所需样本含量的公式为（ E ）。
多元统计分析课程设计
多元统计分析课程 设计
多元统计分析课程设计 题目：《因子分析在环境污染方面的应用》 姓名：王厅厅 专业班级：统计学级2班 学院：数学与系统科学学院 时间： 1月 3 日
目录 1.摘要: (1) 2.引言： (1) 2.1背景 (1) 2.2问题的研究意义 (1) 2.3方法介绍 (2) 3.实证分析 (10) 3.1指标 (10) 3.2原始数据 (10) 3.3数据来源 (13) 3.4分析过程： (13) 4.结论及建议 (25) 5.参考文献 (26)
1.摘要: 中国的环境问题，由于中国政府对环境问题的关注，环境法律日趋完善，执法力度加大，对环境污染治理的投人逐年有较大幅度的增加，中国环境问题已朝着好的方面发展。 可是，仍存在着环境问题，主要体现在环境污染问题，其中主要为水污染和大气污染。 关键词：环境污染水污染大气污染因子分析2.引言： 2.1背景： 中国的环境保护取得了明显的成就，部分地区环境质量有所改进。可是，从整体上看，中国的环境污染仍在加剧，环境质量还在恶化。大气二氧化硫含量居高不下，境质量呈恶化趋势，固体废弃物污染量大面广，噪声扰民严重，环境污染事故时有发生。据中国社会科学院公布的一项报告表明：中国环境污染的规模居世界前列。 2.2问题的研究意义：
为分析比较各地环境污染特点，利用因子分析对环境污染的各个指标进行降维处理并得到影响环境的内在因素，进一步对环境污染原因及治理措施进行分析，让更多的人认识到环境的重要性，准确把握各地区环境治理方法以及针对不同地区制定不同的政策改进环境问题，这对综合治理环境问题具有重要意义。 2.3方法介绍 因子分析的意义：变量间的信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用设置许多障碍。为解决此问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这必然会导致信息丢失和 信息不完全等问题的产生。为此人们希望探索一种更有效地解决方法，它既能大幅减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正是这样一种能够有效降低变量维数的分析方法。 因子分析的步骤： ·因子分析的前提条件：要求原有变量之间存在较强的相关关系。 ·因子提取：将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。
医学统计学试题及答案
《医学统计学》课程考试试题（A卷） （评卷总分：100分，考试时间：120分钟，考核方式：□开卷 V 闭卷） 一、选择题（每题1分，共62分，只选一个正确答案） 1、医学科研设计包括（ D ） A．物力和财力设计 B．数据与方法设计 C．理论和资料设计 D．专业与统计设计 2、医学统计资料的分析包括（ D ） A．数据分析与结果分析 B．资料分析与统计分析 C．变量分析与变量值分析 D．统计描述与统计推断 3、医学资料的同质性指的是（ D ） A．个体之间没有差异 B．对比组间没有差异 C．变量值之间没有差异 D．研究事物存在的共性 4、离散型定量变量的测量值指的是（ D ） A．可取某区间内的任何值 B、可取某区间内的个别值 C．测量值只取小数的情况 D．测量值只取整数的情况5、变量的观察结果表现为相互对立的两种情况是（ A ） A．无序二分类变量 B、定量变量． C．等级变量 D．无序多分类变量 6、计量资料编制频数表时，组距的选择（ D ） A．越大越好 B．越小越好 C．与变量值的个数无关 D．与变量值的个数有关
7、比较一组男大学生白细胞数与血红蛋白含量的变异度应选（ D ）A．极差 B．方差 C．标准差 D．变异系数 8、若要用方差描述一组资料的离散趋势，对资料的要求是（ D ）A．未知分布类型的资料 B．等级资料 C．呈倍数关系的资料 D．正态分布资料 9、频数分布两端没有超限值时，描述其集中趋势的指标也可用（ D ） A．标准差 B．几何均数 C．相关系数 D．中位数 10、医学统计工作的步骤是（ A ） A、研究设计、收集资料、整理资料和分析资料 B、计量资料、计数资料、等级资料和统计推断 C、研究设计、统计分析，统计描述和统计推断 D、选择对象、计算均数、参数估计和假设检验 11、下列关于变异系数的说法，其正确的是（ A ） A.没有度量衡单位的系数 B.描述多组资料的离散趋势 C.其度量衡单位与变量值的度量衡单位一致 D、其度量衡单位与方差的度量衡单位一致 12、10名食物中毒的病人潜伏时间（小时）分别为3, 4，5，3，2，5.5，2.5，6，6.5, 7,其中位数是（ B ） A．4 B．4.5 C．3 D．2 13、调查一组正常成年女性的血红蛋白，如果资料属于正态分布，描
SAS学习系列11.-对数据做简单的描述统计
11. 对数据做简单的描述统计 （一）使用proc means描述数据 用proc means过程步，可以对数据做简单的描述统计，包括：非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值等。 基本语法： PROC MEANS data = 数据集<可选项>; V AR 变量列表; CLASS 分组变量;
MIN——最小值； MEAN——均值； MEDIAN——中位数； MODE——众数； N——非缺省值个数； NMISS——缺省值个数； RANGE——极差； STDDEV——标准差； SUM——累和； 例1 鲜花销售的数据（C:\MyRawData\Flowers.dat），变量包括顾客ID，销售日期，petunias，snapdragons，marigolds三种花的销量： 读取数据，计算新变量销售月份month，并使用proc sort按照月份排序，并使用proc means的by语句来按照月份描述数据。 代码： data sales; infile'c:\MyRawData\Flowers.dat'; input CustID $ @9SaleDate MMDDYY10.Petunia SnapDragon Marigold;
生物医学统计学
统计学是应用概率论和数理统计的方法，研究数据的搜集、整理、分析与推断的学科，是认识世界的一种重要手段。 变量（variable）：就是反映个体特征或属性的量.变量值(variable value)：变量的观察结果或测量值。定量变量quantitative variable/数值变量numerical variable 定性变量qualitative variable/分类变量categorical variable 同质（homogeneity）是指被研究指标的影响因素相同。但在医学研究中，有些影响因素往往是难以控制的（如遗传、营养等），甚至是未知的。因此，在实际工作中只有相对的同质。 变异(variation):同质基础上的各观察单位间的差异称为变异。 总体：是根据研究目的所确定的同质观察对象的全体，或者说所有同质的某指标实测值的集合。样本：根据随机化的原则从总体中抽取有代表性的部分观察单位，其变量实测值构成样本。 参数（parameter）：根据总体变量值统计计算出来的、描述总体特征的统计指标。统计量（statistic）：根据样本变量值统计计算出来的、描述样本特征的统计指标。 误差：指测量值和真实值之间的差别 准确度(accuracy) ：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响。可靠度（reliability）：也称精密度(precision)或重复性（repeatability）：是重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响。 概率:是描述随机事件发生的可能性大小的一种度量，常用P表示。0≤P≤1 随机事件 P=1 必然事件P=0 不可能事件P≤0.05或P≤0.01为小概率事件 统计工作的基本步骤: 统计设计(研究对象,处理因素,统计分析),搜集资料(任务：遵循统计学原理，按照设计要求，采取必要措施得到准确可靠的原始资料。原则：及时、准确、完整。),整理资料(编码，将数据输入计算机;纠错改错、补漏等;根据研究目的将原始数据进行归纳、分组或计算),分析资料如何对数值变量进行统计描述。1频数表与频数分布图2集中趋势的统计描述3离散趋势的统计描述 相对数的概念包括率、构成比、相对比和动态数列，由于它是两个有联系的指标之比，因而叫作相对数。相对数应用中的注意事项1计算相对数的分母不易过小2防治概念混淆, 分析时不能以构成比代替率3对观察单位不等的几个率，不能直接相加求其平均率。4资料的对比应注意同质5对样本率的比较应遵循随机抽样，要作假设检验。 率:表示在一定条件下，发生某现象的观察单位数与可能发生某现象的观察单位数之比。 构成比表示某一现象内部各组成部分所占的比重或分布。特征1各组成部分的构成比之和为100% 2某一部分构成比增大或减小，必然使其它部分产生相应的变化。注意区别率和构成比虽然两者均为两个指标之比，但意义却完全不同。率反应了某项指标的平均强度或平均水平，它具有数值变量中平均数的含意,构成比表示某一现象内部各组成部分所占的比重或分布，不能反应该现象的平均强度或平均水平。 正态分布的概念若将各直条顶端的中点顺次连接起来,得到一条折线。当样本量n越来越大时，组段越分越细，此时直方渐进直条，这条折线就越来越接近于一条光滑的曲线（见图3.1），我们把这条呈中间高，两边低，左右基本对称的“钟型”曲线称为正态分布曲线，近似于数学上的正态分布（高斯分布; Gauss）。正态分布的特征1．集中性：正态曲线在横轴上方均数处最高2．对称性：以均数为中心，左右对称。3．正态分布的图形由均数和标准差两个参数决定。位置参数μ；变异度参数σ4. 正态分布曲线下的面积分布有一定规律：正态曲线与横轴所夹的面积为1(1.64,1.96,2.58)应用1. 制定医学参考值范围2. 估计频数分布3. 进行质量控制4.正态分布是许多统计方法的理论基础 二项分布在医学研究中，许多观察或试验的可能结果可以归结为二个相互排斥的结果。性质与特征⑴形态取决于π和n：当π接近0.5时，分布对称，π离
spss课程设计报告毕业用资料
课程设计 设计题目：上海公路客运量需求预测与分析课程名称：运输统计与分析 学院：交通运输工程学院 专业：交通运输 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师：
课程设计（学年论文）任务书 课程名称：运输统计与分析 适用对象：交通运输工程 一、课程设计（论文）目的 《运输统计与分析》课程设计作为独立的教学环节，是交通运输本科专业的必修课。其目的是，通过本课程设计实践，培养学生理论联系实际思想，加深统计分析基本理论与基本知识的理解，学会收集或调查行业统计数据，切实掌握各种统计分析方法，并能灵活运用统计软件在计算机上实现，正确解释和分析运行结果，培养运用各种统计分析方法解决交通运输领域内实际问题的能力。 二、课程设计（论文）题目与内容 本课程设计（论文）主要任务为：针对交通运输领域内某一主题，设计调查表调查或查询相关统计数据，根据本课程讲授内容选择一种或多种合适的统计分析方法，运用SPSS建立模型分析问题。题目自拟，但题名一般要包含主题与统计方法。且必须与交通运输相关，选题主题主要包括： 1.运输市场定位研究 2.运输需求分析与预测 3.政策或技术方法实施效果评价 4.交通行为选择 5.影响因素分析 6.聚类分析 7.服务质量评价
8. 自选 三、课程设计（论文）基本要求 报告内容原则上不少于8000字，其正文至少包括如下几个方面的内容： 1.问题背景（问题的提出、必要性与意义，该问题目前常用的分 析手段与方法，本设计采用的方法） 2.数据采集 （含数据采集方式、描述性分析、统计图表） 说明：调查分析则必须包含调查方案，其它数据原则上必须说明出处。 3.统计模型与分析 （包含模型原理、SPSS操作步骤、输出结果及分析） 4.总结 5.附录数据清单 四、课程设计（论文）时间及进度安排 1.时间:两周：2011-2012学年第二学期第十九、二十周 2.进度安排： 确定主题；调查、收集数据：2天 数据分析与预处理、描述性统计分析：2天 分析方法原理及选择：3天 SPSS操作及结果分析：4天 解决实际问题或建议：2天 撰写报告、总结：1天 （此部分同学们可以按照自己设计具体内容，详细安排）
多元统计分析 课程设计
多元统计分析课程设计 题目：《因子分析在环境污染方面的应用》 姓名：王厅厅 专业班级：统计学2014级2班 学院：数学与系统科学学院 时间：2016年1月 3 日
目录 1.摘要: (1) 2.引言： (1) 2.1背景 (1) 2.2问题的研究意义 (1) 2.3方法介绍 (2) 3.实证分析 (10) 3.1指标 (10) 3.2原始数据 (10) 3.3数据来源 (13) 3.4分析过程： (13) 4.结论及建议 (25) 5.参考文献 (26)
1.摘要: 中国的环境问题，由于中国政府对环境问题的关注，环境法律日趋完善，执法力度加大，对环境污染治理的投人逐年有较大幅度的增加，中国环境问题已朝着好的方面发展。但是，仍存在着环境问题，主要体现在环境污染问题，其中主要为水污染和大气污染。 关键词：环境污染水污染大气污染因子分析 2.引言： 2.1背景： 我国的环境保护取得了明显的成就，部分地区环境质量有所改善。但是，从整体上看，我国的环境污染仍在加剧，环境质量还在恶化。大气二氧化硫含量居高不下，境质量呈恶化趋势，固体废弃物污染量大面广，噪声扰民严重，环境污染事故时有发生。据中国社会科学院公布的一项报告表明：中国环境污染的规模居世界前列。 2.2问题的研究意义： 为分析比较各地环境污染特点，利用因子分析对环境污染的各个指标进行降维处理并得到影响环境的内在因素，进一步对环境污染原因及治理措施进行分析，让更多的人认识到环境的重要性，准确把
握各地区环境治理方法以及针对不同地区制定不同的政策改善环境问题，这对综合治理环境问题具有重要意义。 2.3方法介绍 因子分析的意义：变量间的信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用设置许多障碍。为解决此问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这必然会导致信息丢失和 信息不完全等问题的产生。为此人们希望探索一种更有效地解决方法，它既能大幅减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正是这样一种能够有效降低变量维数的分析方法。 因子分析的步骤： ·因子分析的前提条件：要求原有变量之间存在较强的相关关系。 ·因子提取：将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。 若存在随机向量)(),,(1p q F F F q ≤'= 及),,(1' =p εεε ，使 ??????????+????????????????????=??????????p q pq p q p F F a a a a X X εε 1111111 简记为ε+=AF X ，且 （1）q I F D F E ==)(,0)(（标准化）； （2） ?? ? ?? ?????==221)(,0)(p D E σσεε （中心化）；
医学统计学练习题与答案
一、单向选择题 1. 医学统计学研究的对象是 E.有变异的医学事件 2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是E.依照随机原则抽取总体中的部分个体 3. 下列观测结果属于等级资料的是 D.病情程度 4. 随机误差指的是 E. 由偶然因素引起的误差 5. 收集资料不可避免的误差是 A.随机误差 1.某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 2. 算术均数与中位数相比，其特点是 B.能充分利用数据的信息 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 D.数值分布偏向较小一侧 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是E.提供数据和描述数据的分布特征 1. 变异系数主要用于 A ．比较不同计量指标的变异程度 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是E. 标准差 3.某项指标95%医学参考值范围表示的是D.在“正常”总体中有95%的人在此范围 4．应用百分位数法估计参考值范围的条件是B ．数据服从偏态分布 5．已知动脉硬化患者载脂蛋白B 的含量(mg/dl)呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用 E ．四分位数间距 1.样本均数的标准误越小说明 E.由样本均数估计总体均数的可靠性越大 2. 抽样误差产生的原因是D.个体差异 3.对于正偏态分布的的总体,当样本含量足够大时,样本均数的分布近似为C.正态分布 4. 假设检验的目的是 D.检验总体参数是否不同 5. 根据样本资料算得健康成人白细胞计数的95%可信区间为7.2×109 /L ～9.1×109 /L ，其含义是 E.该区间包含总体均数的可能性为95% 1. 两样本均数比较,检验结果05.0 P 说明 D.不支持两总体有差别的结论 2. 由两样本均数的差别推断两总体均数的差别, 其差别有统计学意义是指 E. 有理由认为两总体均数有差别 3. 两样本均数比较,差别具有统计学意义时,P 值越小说明 D.越有理由认为两总体均数不同 4. 减少假设检验的Ⅱ类误差，应该使用的方法是 E.增加样本含量 5．两样本均数比较的t 检验和u 检验的主要差别是B.u 检验要求大样本资料
生物医学研究的统计学方法_课后习题答案 2014 主编 方积乾
思考与练习参考答案 第1章绪论 一、选择题 1. 研究中的基本单位是指( D)。 A．样本 B. 全部对象C．影响因素 D. 个体 E. 总体 2. 从总体中抽取样本的目的是（ B ）。 A．研究样本统计量 B. 由样本统计量推断总体参数 C．研究典型案例 D. 研究总体统计量Ｅ. 计算统计指标 3. 参数是指（ B ）。 A．参与个体数 B. 描述总体特征的统计指标 C．描述样本特征的统计指标 D. 样本的总和 E. 参与变量数 4. 下列资料属名义变量的是（E）。 A．白细胞计数B．住院天数 C．门急诊就诊人数D．患者的病情分级 E. ABO血型 5．关于随机误差下列不正确的是（C）。 A．受测量精密度限制B．无方向性 C. 也称为偏倚 Ｄ．不可避免 E. 增加样本含量可降低其大小 二、名称解释（答案略） 1. 变量与随机变量 2. 同质与变异 3. 总体与样本 4. 参数与统计量 5. 误差 6. 随机事件 7. 频率与概率 三、思考题 1. 生物统计学与其他统计学有什么区别和联系？ 答：统计学可细分为数理统计学、经济统计学、生物统计学、卫生统计学、医学统计学等，都是关于数据的学问，是从数据中提取信息、知识的一门科学与艺术。而生物统计学是统计学原理与方法应用于生物学、医学的一门科学，与医学统计学和卫生统计学很相似，其
不同之处在于医学统计学侧重于介绍医学研究中的统计学原理与方法，而卫生统计学更侧重于介绍社会、人群健康研究中的统计学原理与方法。 2. 某年级甲班、乙班各有男生50人。从两个班各抽取10人测量身高，并求其平均身高。如果甲班的平均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的平均身高大于乙班？为什么？ 答：不能。因为，从甲、乙两班分别抽取的10人，测量其身高，得到的分别是甲、乙两班的一个样本。样本的平均身高只是甲、乙两班所有同学平均身高的一个点估计值。即使是按随机化原则进行抽样，由于存在抽样误差，样本均数与总体均数一般很难恰好相等。因此，不能仅凭两个样本均数高低就作出两总体均数熟高熟低的判断，而应通过统计分析，进行统计推断，才能作出判断。 3. 某地区有10万个7岁发育正常的男孩，为了研究这些7岁发育正常男孩的身高和体重，在该人群中随机抽取200个7岁发育正常的男孩，测量他们的身高和体重，请回答下列问题。 (1) 该研究中的总体是什么？ 答：某地区10万个7岁发育正常的男孩。 (2) 该研究中的身高总体均数的意义是什么？ 答：身高总体均数的意义是: 10万个7岁发育正常的男孩的平均身高。 (3) 该研究中的体重总体均数的意义是什么？ 答：体重总体均数的意义是: 10万个7岁发育正常的男孩的平均体重 (4) 该研究中的总体均数与总体是什么关系？ 答：总体均数是反映总体的统计学特征的指标。 （5）该研究中的样本是什么？ 答：该研究中的样本是：随机抽取的200个7岁发育正常的男孩。 （宇传华方积乾） 第2章统计描述 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. 编制频数表时错误的作法是（ E ）。 A. 用最大值减去最小值求全距 B. 组距常取等组距，一般分为10~15组 C. 第一个组段须包括最小值 D. 最后一个组段须包括最大值
多元统计分析课程设计题目知识分享
多元统计分析课程设 计题目
课程设计题目 1. 下表给出了1991年我国30个省、区、市城镇居民的月平均消费数据，所考 察的八个指标如下（单位均为元/人） X1 ：人均粮食支出； X2 ：人均副食支出； X3 ：人均烟酒茶支出； X4 ：人均其他副食支出； X5 ：人均衣着商品支出； X6 ：人均日用品支出； X7 ：人均燃料支出； X8 ：人均非商品支出； 问题： （1）求样品相关系数矩阵R; （2）从R 出发做主成分分析，求各主成分的贡献率，及前两个主成分的累积贡献率； （3）求出前两个主成分并解释其意义.按第一主成分将30个省、区、市排序，结果如何？ 表一 1991年我国30个省、区、市城镇居民的月平均消费数据 省市X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1 山西8.35 23.53 7.51 8.6 2 17.42 10.00 1.04 11.21 2 内蒙古9.25 23.75 6.61 9.19 17.77 10.48 1.72 10.51 3 吉林8.19 30.50 4.72 9.78 16.28 7.60 2.52 10.32 4 黑龙江7.73 29.20 5.42 9.43 19.29 8.49 2.52 10.00 5 河南9.42 27.93 8.20 8.14 16.17 9.42 1.55 9.76 6 甘肃9.16 27.98 9.01 9.32 15.99 9.10 1.82 11.35 7 青海10.06 28.64 10.52 10.05 16.18 8.39 1.96 10.81 8 河北9.09 28.12 7.40 9.62 17.26 11.12 2.49 12.65 9 陕西9.41 28.20 5.77 10.80 16.36 11.56 1.53 12.17 10 宁夏8.70 28.12 7.21 10.53 19.45 13.30 1.66 11.96 11 新疆 6.93 29.85 4.54 9.49 16.62 10.65 1.88 13.61 12 湖北8.67 36.05 7.31 7.75 16.67 11.68 2.38 12.88 13 云南9.98 37.69 7.01 8.94 16.15 11.08 0.83 11.67 14 湖南 6.77 38.69 6.01 8.82 14.79 11.44 1.74 13.23
医学统计学试题及其答案
l．统计中所说的总体是指： A A根据研究目的确定的同质的研究对象的全体B随意想象的研究对象的全体 C根据地区划分的研究对象的全体 D根据时间划分的研究对象的全体 E根据人群划分的研究对象的全体 2．概率P=0，则表示 B A某事件必然发生 B某事件必然不发生 C某事件发生的可能性很小D某事件发生的可能性很大E以上均不对3．抽签的方法属于 D A分层抽样B系统抽样 C整群抽样 D单纯随机抽样 E二级抽样4．测量身高、体重等指标的原始资料叫： B A计数资料B计量资料 C等级资料 D分类资料 E有序分类资料5．某种新疗法治疗某病患者41人，治疗结果如下： 治疗结果治愈显效好转恶化死亡
治疗人数82363 1 该资料的类型是： D A计数资料 B计量资料 C无序分类资料 D有序分类资料 E数值变量资料6．样本是总体的 C A有价值的部分B有意义的部分C有代表性的部分D任意一部分E典型部分7．将计量资料制作成频数表的过程，属于统计工作哪个基本步骤：C A统计设计B收集资料C整理资料D分析资料E以上均不对8．统计工作的步骤正确的是 C A收集资料、设计、整理资料、分析资料 B收集资料、整理资料、设计、统计推断C设计、收集资料、整理资料、分析资料 D收集资料、整理资料、核对、分析资料E搜集资料、整理资料、分析资料、进行推断9．良好的实验设计，能减少人力、物力，提高实验效率；还有助于消除或减少： B
A抽样误差B系统误差C随机误差D责任事故E以上都不对 10．以下何者不是实验设计应遵循的原则 D A对照的原则B随机原则C重复原则D交叉的原则E以上都不对 第八章数值变量资料的统计描述11．表示血清学滴度资料平均水平最常计算 B A算术均数B几何均数C中位数D全距E率12．某计量资料的分布性质未明，要计算集中趋势指标，宜选择 C A X B G C M D S E C V 13．各观察值均加（或减）同一数后： B A均数不变，标准差改变B均数改变，标准差不变 C两者均不变D两者均改变E以上均不对14．某厂发生食物中毒，9名患者潜伏期分别为：16、2、6、3、30、2、l O、2、24+(小时)，问该食物中毒的平均潜伏期为多少小时 C A5B5．5C6D10E1 2
医学统计学试题及答案
第一套试卷及参考答案 一、选择题（40分） 1、根据某医院对急性白血病患者构成调查所获得的资料应绘制（ B ） A 条图 B 百分条图或圆图 C线图 D直方图 2、均数和标准差可全面描述 D 资料的特征 A 所有分布形式Ｂ负偏态分布Ｃ正偏态分布Ｄ正态分布和近似正态分布 3、要评价某市一名5岁男孩的身高是否偏高或偏矮，其统计方法是（ A ） A 用该市五岁男孩的身高的95%或99%正常值范围来评价 B 用身高差别的假设检验来评价 C 用身高均数的95%或99%的可信区间来评价 D 不能作评价 4、比较身高与体重两组数据变异大小宜采用（ A ） A 变异系数 B 方差 C 标准差 D 四分位间距 5、产生均数有抽样误差的根本原因是（ A ） A.个体差异 B. 群体差异 C. 样本均数不同 D. 总体
均数不同 6. 男性吸烟率是女性的10倍，该指标为（ A ） （A）相对比（B）构成比（C）定基比（D）率 7、统计推断的内容为（ D ） A.用样本指标估计相应的总体指标 B.检验统计上的“检验假设” C. A和B均不是 D. A和B均是 8、两样本均数比较用t检验，其目的是检验（ C ） A两样本均数是否不同 B两总体均数是否不同 C两个总体均数是否相同 D两个样本均数是否相同 9、有两个独立随机的样本，样本含量分别为n1和n2，在进行成组设计资料的t检验时，自由度是（ D ） （A）n1+ n2（B）n1+ n2–1 （C） n1+ n2 +1 （D） n1+ n2 -2 10、标准误反映（ A ） A 抽样误差的大小B总体参数的波动大小 C 重复实验准确度的高低 D 数据的离散程度 11、最小二乘法是指各实测点到回归直线的 (C)
生物医学论文中统计结果的表达及解释
生物医学论文中统计结果的表达及解释 【摘要】统计学是生物医学研究所必需的重要手段, 生物医学研究的实验设计、资料收集、数据处理分析以及结论都离不开统计学应用。生物医学研究论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分都涉及统计结果的表达和解释, 统计学是专业结论成立与否的重要依据。统计学应用不当不仅影响论文的科学性, 还有可能得出错误的专业结论。 【关键词】统计学科研论文统计分析统计表达 近年来, 统计学在生物医学科研中的应用越来越受到重视, 统计分析结果的表达及解 释已成为医学科研论文中不可缺少的重要组成部分。除论文涉及的专业（如细胞与分子免疫学杂志为免疫学专业）和表述的文字2个方面外, 统计学是评价论文质量优劣的重要依据, 然而国内生物医学论文中统计学应用仍存在着较为严重的问题[1-4], 如2003年某大学学报拟发表论著中统计方法误用率为57%[3]。细胞与分子免疫学杂志虽然在国内生物医学系列杂志中具有较高的学术地位[5], 但拟发表及刊出论文在科研设计、统计学分析、结果解释等方面也不同程度地存在一些问题, 作者的统计学应用水平有待进一步提高。许多生物医学杂志, 如国外著名杂志JAMA、新英格兰医学杂志（NEJM）和英国医学杂志（BMJ）等, 以及国内中华医学会系列杂志及细胞与分子免疫学杂志等, 对来稿都有统计学表达的基本要 求或统计学指导原则。国际生物医学杂志编辑协会在其《生物医学期刊投稿的统一要求》中也包含了统计学表达的基本要求。生物医学研究性论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分或多或少都涉及到统计结果的表达和解释问题。例如在论文的“引言”部分需要给出文献复习的综合结果, 如文献报告的组间差别及P值等。其他重要的统计表达和解释主要集中在论文的“摘要”、“材料和方法”、“结果”及“讨论”4个部分[6]。 1 摘要 “摘要”中要有表示研究结果的重要统计指标（统计量）的数值、可信区间及假设检验结果（P值）。如处理组和对照组的均数（中位数）、标准差（标准误）、率、P值, 或2组均数（率）之差、95%可信区间、OR值及多个观察指标的相关系数等。这些数据是循证医学Meta分析的基本依据。 2 材料和方法 “材料和方法”中的统计学描述包括以下两个方面。 2.1 描述研究设计的内容内容包括研究类型、观察对象类型、入选和剔除标准、观察方法和测量技术以及实验、试验或调查资料的搜集过程等。尤其应具体地描述研究对象的来源和选择方法（如是否配对、随机抽样）, 包括观察对象的基本情况、有无随机分组（随机抽样）、随机化分组方法、样本含量及其估计的依据等。对于非随机化分组的观察性研究（含调查研究）, 还应给出影响因素（如年龄、性别、病情）的均衡性分析结果。对于临床试验, 还需要特别说明诊断标准、疗效评价标准、病例入选标准、病例剔除标准、依从性如何、
统计学课程设计报告
统计学课程设计报告 统计学的一个重要任务就是对各种各样的检查和实验课作出计划、实施和评价。以下是统计学课程设计报告，欢迎阅读。 面对匆匆到来的21世纪,严峻的挑战和难得的机遇使任何学科都需调整自己的位置,重新审视和制定自己的发展目标。市场经济的理论和实践对统计信息的需求急剧增加,对统计学理论和方法提出了更高的要求。前苏联模式的统计学面对市场经济的需求已显得无能为力;现代市场经济的理论与时代的潮流使中国人文社会科学、财经管理类学者的弱点暴露无遗。中国几千年的优秀文化会给中国学者思辨性的思维以深厚的底蕴,但也留下了忽视形式逻辑的弊端。先秦诸子以来,我国学者的思辨性思维是较为发达的,但这些思辨性思维常常缺乏经验事实做基础,空泛的议论较多,实质性的内容较少,逻辑推理的思维方式淡化,更不追求严密的公理化体系,以至于我国人文社会科学、财经管理类学者面对现代社会经济的发展有力不从心之感。 邓小平同志曾向教育界指出：“教育要面向现代化、面向世界、面向未来。”社会主义市场经济体制的建立和现代化的实现，最终取决于国民素质的提高和人才的培养，这就要求转变以分数为核心的单纯知识性教学的应试教学为以全面提高人才素质为核心的素质教学过一大批统计学家的
艰苦努力,我国统计界终于发生了质的变化和飞跃。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学为一级学科,国家标准局领布的学科分类标准已将统计列为一级学科, 1998年教育部进行的专业调整也将统计学归入理学类一级学科,一级学科的地位表明统计学既不是数学的子学科,也不是经济学的子学科,统计学就是统计学。统计学一级学科的地位表明中国统计在与国际接轨的进程中迈出了重要一步。 面向21世纪,中国的人文社会科学、财经管理类学者肩负着时代的重托。社会发展问题,国际竞争力问题,金融、投资风险问题,人口与社会保障问题,经济持续增长问题,环境保护问题等等,这些都迫切地等待着我们去深入研究。这些问题的研究都将借助于统计方法与技术的应用而获得成功。 教育是培养人的一种社会活动，它同社会的发展及受教育者本身的发展有着密切的联系。素质教育，强调教育活动在教育人的过程中，要以人为中心，教育活动不仅仅只是传授学生知识和技能，同时要注重学生在生理、心理、道德、品质、文化修养等各个方面的综合提高，使学生的身心、修养、知识与能力得到全面发展。在高等教育阶段，由于大部分学生在毕业后将走向社会，加入社会劳动者的行列，因而，为就业而准备的知识与技能的专业教育被强化了，而与未来就业关系不是很直接的人文教育方面则相对地弱化了。然而，在科技发展日益加快，高等教育逐渐大众化的今天，未来经