统计学描述
医学统计学描述
分位数X*是介于x1(最小值)与xn(最大值)之间的 一个数值，它使得n个数据中的一部分观察值小于 或等于它，另一部分观察值大于或等于它。
x1
X*
xn
精选课件
13
如果将顺序排列的一组数据分为q个相等频数 的区间（即每个区间中有相同的数据个数），这 时共有q-1个分位点，则称这些分位点为q分位数。
精选课件
3
步骤：
求全距 R=max-min= 278.8-97.5=181.3
定组数 K 通常取8~15组为宜。本例取K＝10.
求组距 I＝R/K (注意取整）。 本例I＝181.3/10=18.13≈20
制表
确定各组段的下限、统计各组段内的频 数、算出各组段的频率、累计频数、累计 频率，将所得数据填入表中。
1）全距： R＝MAX－MIN 2）四分位数间距 ：上下四分位数之差
Q＝Q3－Q1
称为四分位数间距。
精选课件
22
3).方差
n 2
S2
1 n n1i1
(xi
X)2
n11in1
xi2
xi i1
n
4).标准差
S
1n n1i1 (xi
X)2
1
n
n1i1
xi2
n
xi
i1
n
2
5).变异系数
n
定义式: Gn xi i1
对 数 式 : Glg11ni n1lgxi
加 权 对 数 式 : Glg11 n flgx
精选课件
10
例2 7名慢性迁延性肝炎患者的HBsAg滴度资料为1:16， 1:32，1:32，1:64， 1:64，1:128，1:512。试计算其几 何均数。
统计学测量数据分布的测度描述
统计学测量数据分布的测度描述包括以下几种常见的描述方法：
1.平均数：也称为均值，是指一组数据中所有数值的总和除以数
据个数的结果。
平均数可以用来描述一组数据的集中趋势。
2.中位数：也称为中值，是指一组数据中所有数值按大小排序后，
位于中间的那个数值，如果数据个数为偶数，则中位数为中间两个数的平均数。
中位数可以用来描述一组数据的集中趋势。
3.众数：也称为模数，是指一组数据中出现次数最多的数值。
众
数可以用来描述一组数据的集中趋势，特别是对于呈现多峰分布的数据。
4.极差：是指一组数据中最大值与最小值的差值。
极差可以用来
描述一组数据的离散程度。
5.方差：是指一组数据中每个数值与平均数的差的平方和除以数
据个数的结果。
方差可以用来描述一组数据的离散程度。
6.标准差：是指方差的正平方根。
标准差可以用来描述一组数据
的离散程度，同时也可以用来进行数据的比较。
7.百分位数：是指一组数据中某个百分比的数值。
例如，50%的百
分位数就是中位数。
百分位数可以用来描述一组数据的分布情况，比如数据的偏态和尾重程度。
这些测度描述可以帮助我们更好地理解和分析一组数据的特征和分布情况。
5种常用的统计学方法
5种常用的统计学方法1. 描述统计方法描述统计方法是统计学中常用的一种方法，用于对数据进行整理、总结和描述。
它通过计算和分析数据的中心趋势、离散程度和分布特征，提供对数据的直观认识。
描述统计方法不依赖于任何假设，适用于各种类型的数据。
其中，常用的描述统计方法包括均值、中位数、众数和标准差等。
均值是一组数据的平均值，反映了数据的中心趋势；中位数是一组数据中居于中间位置的值，对于数据的离群点不敏感；众数是一组数据中出现最频繁的值，用于描述数据的分布特征；标准差是一组数据的离散程度的度量，反映了数据的变异程度。
通过描述统计方法，我们可以对数据进行整体把握，了解数据的基本情况，为后续的分析和决策提供依据。
2. 探索性数据分析方法探索性数据分析方法是一种通过可视化和统计分析来理解数据的方法。
它旨在发现数据中的模式、趋势和异常值，并提供对数据的深入理解。
在探索性数据分析中，常用的方法包括直方图、散点图和箱线图等。
直方图可以展示数据的分布情况，散点图可以显示两个变量之间的关系，箱线图可以展示数据的分散程度和异常值。
通过探索性数据分析方法，我们可以挖掘数据中的潜在信息，发现数据的规律和特点，为进一步的分析和建模提供指导。
3. 参数估计方法参数估计方法是一种通过样本数据来估计总体参数的方法。
它基于统计模型和假设，利用样本数据推断总体的特征。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个具体值，如样本均值作为总体均值的估计；区间估计是通过样本数据得到总体参数的一个范围，如置信区间可以给出总体均值的估计范围。
参数估计方法可以帮助我们根据有限的样本数据，对总体参数进行推断和估计，提供对总体特征的认识和预测。
4. 假设检验方法假设检验方法是一种通过样本数据来检验关于总体参数的假设的方法。
它基于统计模型和假设，利用样本数据来判断总体参数是否符合某种假设。
常用的假设检验方法包括单样本检验、两样本检验和方差分析等。
《统计学》数值数据的描述
第四章数值数据的描述重点：有关数值数据的性质和特征：如集中趋势、变异(离散)程度、分布形状1、集中趋势度量(MeaSureSofCentralTendency)1)均值或平均数(Mean)、算术平均数(arithmeticmean)又称为期望样本均值T=(X l+X2+∙∙→‰)/n=(∑X i)/n这是最常用的度量统计量它通过以观察值中较小数据补足较大的数据来得到平衡点易受数据的极端值的影响(如体育比赛中最高分和最低分往往被去掉)2)中位数：有序数列中处在中间位置的数值(Median)确定中位数的方法：首先，按序排列数据其次，运用定位公式：(n+l)∕2确定中间的观察值如果样本容量为奇数，中位数为中间的观察值数值如果样本容量为偶数，中位数为中间两个观察值的平均中位数与平均数相比对偏态不敏感。
不易受数据极端值的影响3)众数：数据集合中出现频数最高的数值(Mode)众数可从有序数组中观得到可能会出现没有众数或一个以上众数的情况4)值域中点=(X Ai大值+X44小值)/2(Midrange)所有观察值中最大值和最小值的平均值，应用于金融分析和气象预报对数据的极端值非常敏感5)中轴数=(Q1+Q3)/2 (Midhinge)第一四分位数和第三四分位数的平均值，中轴数不受极端值的影响四分位数的度量Q1.第一四分位数是(n+l)∕4位置上的数据(first quartile,QI)25%的数据比第一四分位数小。
Q?.第二四分位数就是中位数(secondquartile,Q2)处在2(n+l)∕4=(n+D∕2的位置上，50%的观察值比中位数小。
Qs.第三四分位数是处在3(n+l)∕4位置上的数据(thirdquartile,Q3)75%的观察值比第三四分位数小。
2、变异程度的度量MeasureofVariation1)全距X奴小值(Range)又称级差，由数据的极端值所决定。
对数组排序，很容易的找出最大值和最小值，从而计算出全距。
数据科学中常用的统计学知识
数据科学中常用的统计学知识统计学是数据科学的基础，它提供了一套工具和方法来分析和解释数据。
在数据科学中，统计学知识广泛应用于数据收集、数据探索、模型建立和预测分析等方面。
以下是一些常用的统计学知识：1.描述统计学描述统计学是用来总结和描述数据的方法。
常见的描述统计学指标包括平均值、中位数、众数、标准差、方差和百分位数等。
这些指标能够帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度、分布形状和异常值等信息。
2.概率概率是研究随机事件发生的可能性的数学分支。
在数据科学中，概率常用于描述和计算事件发生的可能性。
概率的基本概念包括样本空间、事件、概率分布和条件概率等。
概率理论为我们提供了建立模型、进行推断和预测的基础。
3.统计推断统计推断是基于样本数据对总体进行推断的方法。
常用的统计推断包括参数估计和假设检验。
参数估计是通过样本数据来估计总体特征的方法，常见的估计方法包括点估计和区间估计。
假设检验是用来检验关于总体特征的假设是否成立的方法，常见的假设检验包括 t 检验、卡方检验和回归分析等。
4.回归分析回归分析是研究自变量与因变量之间关系的统计方法。
回归分析可以帮助我们理解和预测变量之间的关系。
常见的回归模型包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
回归分析可以用来解决预测问题、因果关系分析和变量选择等任务。
5.方差分析方差分析是一种用于比较多个组别之间差异的统计方法。
方差分析可以帮助我们确定不同因素对数据的影响程度，并进行组别间的比较。
常见的方差分析模型包括单因素方差分析和多因素方差分析等。
6.时间序列分析时间序列分析是研究时间序列数据的统计方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值。
时间序列分析可以帮助我们分析和预测时间序列数据的趋势、季节性和周期性等特征。
常见的时间序列分析方法包括平稳性检验、自回归移动平均模型 (ARMA)、季节性分解和指数平滑等。
7.抽样方法抽样方法是从总体中选取样本的方法。
在数据科学中，抽样方法常用于数据收集和模型训练。
描述性统计与推断性统计
描述性统计与推断性统计统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
在统计学中，描述性统计和推断性统计是两个重要的概念。
描述性统计是对数据进行总结和描述的过程，而推断性统计则是通过对样本数据进行分析来推断总体特征的过程。
一、描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的过程。
它主要通过计算和图表来展示数据的特征，包括中心趋势、离散程度和数据分布等。
常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差、方差和百分位数等。
1. 中心趋势中心趋势是描述数据集中程度的统计指标。
常用的中心趋势指标有平均数、中位数和众数。
平均数是将所有数据相加后除以数据个数得到的结果，它可以反映数据的总体水平。
中位数是将数据按照大小排序后，位于中间位置的数值，它可以反映数据的中间位置。
众数是数据集中出现次数最多的数值，它可以反映数据的集中程度。
2. 离散程度离散程度是描述数据分散程度的统计指标。
常用的离散程度指标有标准差和方差。
标准差是数据偏离平均数的平均程度，它可以反映数据的离散程度。
方差是标准差的平方，它可以反映数据的离散程度。
3. 数据分布数据分布是描述数据在不同取值上的分布情况。
常用的数据分布指标有百分位数和频数分布表。
百分位数是将数据按照大小排序后，位于某个百分比位置的数值，它可以反映数据的分布情况。
频数分布表是将数据按照不同取值进行分类，并统计每个取值的频数，它可以反映数据的分布情况。
二、推断性统计推断性统计是通过对样本数据进行分析来推断总体特征的过程。
它主要通过假设检验和置信区间来进行推断。
假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
置信区间是通过对样本数据进行统计推断，估计总体参数的范围。
1. 假设检验假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
它包括设置原假设和备择假设、选择适当的检验统计量、计算检验统计量的值、确定拒绝域和做出推断等步骤。
常用的假设检验方法有单样本检验、双样本检验和方差分析等。
统计数据的描述(统计学)
可以添加误差线来表示数据的波动范 围。
适用于展示定类变量和定比变量的数 据，如示时间序列数 据的变化趋势，便于 观察数据随时间的变 化规律。
可以添加趋势线来预 测未来的发展趋势。
适用于展示定比变量 的数据，如某品牌在 不同年份的销售数据。
饼图
用以展示分类数据的占比关系， 便于比较不同类别之间的比例大
在统计学中，许多随机变量遵循正态分布，例如人类的身高、考试分数 等。
偏态分布
偏态分布是指数据分布不对称的情况， 即数据偏向某一方向。
偏态分布的原因可能是数据本身的特性 偏态分布的描述需要使用中位数、均值
或测量误差。
和众数等统计量来全面了解数据特征。
峰态分布
峰态分布是指数据分布的形状 较为尖锐或平坦的情况。
峰态分布的判断可以使用峰 度系数来衡量，该系数描述 了数据分布的陡峭程度。
在峰态分布中，数据值在均值 附近较为集中，远离均值的数 据较少，形成较为尖锐或平坦
的分布形状。
05
数据的异常值处理
识别异常值的方法
统计检验法
通过统计检验，如Z分数、IQR等方 法，识别出异常值。
经验判断法
根据业务经验和专业知识，判断某些 数据是否异常。
小。
适用于展示定类变量的数据，如 某公司各部门的销售额占比。
可以添加图例来解释各部分所代 表的含义。
散点图
用以展示两个变量之间的相关 关系，便于发现变量之间的关 联和趋势。
适用于展示定比变量的数据， 如广告投入与销售额之间的关 系。
可以添加回归线来表示变量之 间的线性关系。
03
统计数据的数值描述
THANKS
感谢观看
统计数据的描述(统 计学)
统计学方法描述模板
统计学方法描述模板
1. 研究背景，首先，描述研究的背景和动机，说明为什么选择使用特定的统计学方法来分析数据。
这部分可以包括研究领域的重要性、研究问题的相关性等内容。
2. 数据收集，接着，描述数据的收集方式和来源，包括样本的选取方法、数据的获取途径等。
这部分需要清晰地说明数据的质量和可靠性。
3. 变量描述，对研究中涉及的主要变量进行描述，包括变量的类型（定量/定性）、测量方式、变量间的关系等内容。
这部分需要确保对变量的描述准确清晰。
4. 统计方法选择，详细说明选择的统计学方法，包括方法的原理、适用条件、假设前提等。
如果涉及到多种方法的比较，需要对比不同方法的优缺点。
5. 分析步骤，逐步描述统计分析的步骤，包括数据预处理、模型建立、参数估计、假设检验、结果解释等。
需要确保对每个步骤的描述清晰完整。
6. 结果解释，最后，对统计分析的结果进行解释，包括主要的统计指标、显著性检验的结果、模型拟合程度等内容。
需要确保对结果的解释准确客观。
在使用统计学方法描述模板时，需要注意语言准确清晰、逻辑严谨、结构完整。
同时，要根据具体的研究内容和方法选择进行相应的调整和补充。
希望以上内容能够对你有所帮助。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
结果分析
用Descriptives 作统计描述
• 点击Options。
• 如图选中要分析项目．点击Continue, 点击OK.
结果分析
测量146例粪链球菌食物中毒病人潜伏期的 测量值，试检验其正态性，并做基本描述 性统计分析。
正态性检验
• P=0.014<0.05，该资料类型为非正态性资料
统计描述
集中趋势与离散趋势
• 描述集中趋势指标:
算术均数(简称均数)( X) 几何均数(G) 中位数(M) 众数(Mode) 调和均数(H)
• 描述离散程度指标：
极差（R） 方差（S2） 标准差（S） 四分位数间距（Q） 变异系数（CV）
平均指标和变异指标分别反映资料的不同特征 ,常配套使用,根据 资料类型不同有不同组合, 如 正态分布:均数、标准差； 偏态分布:中位数、四分位数间距
42~ 48~
3
2 1
潜伏期组中值 3 9
频数 17 46
15 21 27 33 39 45 51
38 32 6 1 3 2 1
对频数表资料进行加权
正态性检验
• P=0.000<0.05,该资料类型为非正态性资料
非正态性资料的统计描述 集中趋势：中位数 离散趋势：四分位间距
M=14.00 Q=P75-P25=12
二、频数表资料的统计学描述
• 例：测量146例粪链球菌食物中毒病人，其潜伏期的测量 值的频数表资料如下表：
潜伏期 0~ 6~ 12~ 频数 17 46 38
18~
24~ 30~
32
6 1
36~
Hale Waihona Puke 描述性统计一、原始资料的统计学描述
• 1. 直方图和正态性曲线
例 某地测量了120名正常成年男性红细胞（万/立方毫米） 的数据，试检验其正态性，并做基本描述性统计分析。
1.1 数据库的结构与建立
1.2 绘制直方图
• 将要分析变量调入Variable框中,选中 Display normal curve,点OK
• Percentile Values复选框组 定义需要输出的百分位数，可计算四 分位数(Quartiles)、每隔指定百分位输出当前百分位数(Cut points for equal groups)、或直接指定某个百分位数(Percentiles)，如 直接指定输出P2.5和P97.5。 • Central tendency复选框组 用于定义描述集中趋势的一组指标： 均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。 • Dispersion复选框组 用于定义描述离散趋势的一组指标：标准差 (Std.deviation)、方差(Variance)、全距 (Range)、最小值 (Minimum)、最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)。 • Distribution复选框组 用于定义描述分布特征的两个指标：偏度系 数（Skewness）和峰度系数(Kurtosis)。 • Values are group midpoints复选框 当你输出的数据是分组频数数 据，并且具体数值是组中值时，选中该复选框以通知SPSS，免得 它犯错误。
• 1.3 正态性检验
结果分析
P值，＞０.０５表符 合正态性，＜０.０５ 表不符合正态性． 正态性检验 统计量Z值
2. 描述性统计
» 点击Statistics。
• 如图选中要分析项目．点击Continue, 点击OK.
Statistics对话框用于定义需要计算的其他 描述统计量,各部分解释如下：