2019年统计学数据分析报告
【2019年整理】临床试验数据管理与统计分析--第四军医大学卫生统计学教研室_夏结来

编码(Coding)
为便于统计分析,将研究者填写的合并用 药和不良事件根据相应标准进行规范化处理的 过程。
•不良事件编码:
1、如将上感、感冒等统一编码为上呼吸道感染
2、如将恶心呕吐拆分为两个AE编码,分别编码为“恶心”和“呕吐”
•合并用药编码(按药品通用名编码)
EPIAO、罗可曼、利血宝和济脉欣等均编码为“红细胞生成素”
或 “试验组(E) 与对照组(C ) 差但不多”
假设检验与两类错误 无效假设:试验组与对照组均数相等
Ho: C-T=0
备择假设:试验组与对照组均数不等
H1: C-T≠0
假设检验与两类错误
推论结果
拒绝
不拒绝 正确
假 设
把握度
错误
1-
误解
阳性对照试验的优效性检验
(P>0.05) ?
非劣效/等效
数据核查计划
通用数据项核查条件统一描述
按病例报告表页码和各页数据项内容顺序撰写。
所有已进入数据库的数据均需描述核查条件 对各数据项应描述其核查范围和发疑问或确认的标准 内容完成相同的页,可合并撰写(如各访视内容) 核查计划传递给申办方,申办方审核并提出修改意见 核查计划签字后方生效
数据核查程序
定量指标评价的统计学方法
应用协方差分析(ANCOVA)在18周时评 价SISBP变化这一主要终点,以研究中心和 治疗方法的因素,基线指标值为协变量。计 算每个治疗组从基线变化的最小二乘均数和 95%CI。计算95%CI显示最小二乘均数的 差异。
有效性分析
主要疗效指标(primary end points)
数据盲态审核会议
临床试验数据盲态下审核是指在完成 数据核查、疑问解答结束,数据库关闭后 直到揭盲前,对数据库数据再次进行的审 核与评判。 参加数据审核会议人员,一般由主要 研究者、统计分析员、数据管理员、监查 员和申办者组成。
统计工作现状的分析报告

统计工作现状的分析报告1. 引言统计工作是对数据进行收集、整理和分析的工作,用于揭示数据背后的规律和趋势,为决策提供科学依据。
本报告旨在分析统计工作的现状,总结工作中遇到的问题,并提出改进措施,以进一步提高统计工作的效率和质量。
2. 统计工作现状概述目前,统计工作主要包括数据收集、数据整理和数据分析三个环节。
数据收集通过问卷调查、实地观察、访谈等方式获取原始数据,数据整理将原始数据进行排序、组织和分类,数据分析则运用统计学方法对整理后的数据进行描述性分析和推断性分析。
3. 存在的问题尽管统计工作是决策的重要依据,但在实际工作中还存在一些问题:3.1 数据收集数据收集过程中,缺乏对样本的合理抽样和样本纯净性的保证,导致收集到的数据可能不够全面、准确和代表性。
3.2 数据整理数据整理阶段,存在数据格式不统一、缺失数据和异常值处理不完善等问题,容易造成数据分析结果的偏差和误导。
3.3 数据分析数据分析环节运用的方法不够科学,缺乏对数据的假设检验和置信区间估计等统计学原理的应用。
同时,数据分析报告的表达方式单一,缺乏可视化展示,难以清晰传达分析结果。
4. 办法和建议4.1 数据收集- 加强对样本的抽样方法培训,确保从总体中选取具有代表性的样本。
- 提高问卷设计质量,减少问卷中的歧义和偏导。
4.2 数据整理- 创建统一的数据收集模板,规范数据格式和命名规则。
- 对缺失数据和异常值进行完整并合理处理,避免对结果产生影响。
4.3 数据分析- 在数据分析过程中,强调统计学原理的应用,确保结果的准确性和可靠性。
- 采用可视化手段,如图表、图像等,直观地展示分析结果,提高报告的可读性。
4.4 专业培训定期组织统计学培训,提高统计工作人员的专业水平,增强数据统计与分析的能力。
5. 结论统计工作在决策中起着重要作用。
然而,现阶段仍存在数据收集、数据整理和数据分析环节的问题,需要采取相应措施进行改进。
通过加强培训、完善工作流程和规范操作,可以提高统计工作的效率和质量,使其更好地服务于决策。
2022儿童及青少年分化型甲状腺癌外科治疗策略全文

2022儿童及青少年分化型甲状腺癌外科治疗策略(全文)摘要儿童及青少年分化型甲状腺癌少见,与成人相比常具有更高的淋巴结转移发生率、更多的腺外侵犯率以及更高的远处转移发生率和复发率,但总体病死率低于成人。
现有儿童及青少年分化型甲状腺癌的指南及共识对于外科治疗的方式提出了推荐意见,但对于这部分病人的个体化治疗仍存在争议。
临床应综合考虑这一部分病人的特点,将更加精准的术前评估与个体化外科治疗相结合,在制定外科治疗策略时兼顾肿瘤的彻底根治与功能保护,以期减少并发症,提高生活质量。
儿童及青少年甲状腺癌少见,根据美国国家癌症研究所监测、流行病学和结果(SEER )数据库的数据以及国内最新数据显示,其发病率不足1/10 万[1-4 ]儿童及青少年甲状腺癌的病理学分型与成人一致,但在临床病理特征方面与成人相比具有很多不同之处。
以占比约90%的甲状腺乳头状癌(PTC)为例,该人群PTC与成人相比常具有更高的淋巴结转移发生率(LNRl更多的腺外侵犯(ETE )率以及更高的远处转移发生率和复发率,但总体病死率低于成人[5 ]o基于上述特征,手术仍是首选的治疗方式[6 1 目前的儿童及青少年甲状腺癌指南和专家共识中,对于外科治疗的方式提出了推荐意见,但在针对个体化治疗与预后评估方面仍存在一些争议[7-11 J O本文结合主要指南和共识的推荐意见、现有文献的研究进展以及近年来的诊治体会,从原发灶的切除范围、颈部淋巴结的处理、手术并发症等方面探讨儿童及青少年分化型甲状腺癌(DTC)外科治疗策1 儿童及青少年DTC原发灶的切除范围目前,甲状腺癌原发灶的切除范围仍存在争议,近年来的研究结果提示应采用个体化的治疗策略,尤其是对无淋巴结转移和ETE等危险因素的单侧微小PTC [ 12 ]o 2015年美国甲状腺协会(ATA)的《儿童甲状腺结节与分化型甲状腺癌诊治指南》B月确建议对儿童及青少年DTC行全甲状腺切除术(TT ),其主要依据是TT可降低持续性/复发性疾病的风险。
统计学在经济学研究中的应用与案例分析

统计学在经济学研究中的应用与案例分析统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科,它在各个领域中都有广泛的应用。
经济学作为一门社会科学,同样也离不开统计学的支持和应用。
本文将探讨统计学在经济学研究中的应用,并以一些实际案例进行分析。
一、数据收集和整理在进行经济学研究之前,研究人员需要收集和整理相关的数据。
统计学提供了一系列的方法和技术,用于高效地收集、整理和管理大量的数据。
例如,经济学家可以利用抽样调查的方法,从整个人口中选择一部分样本来研究,并通过统计手段推断出整个人口的特征和规律。
此外,统计学还可以帮助经济学家处理和清洗数据,确保数据的准确性和完整性。
案例分析:某经济学家研究了某地区居民的消费水平。
他利用随机抽样的方法,选择了1000户家庭作为调查对象,并通过调查问卷收集了这1000户家庭的消费数据。
然后,他运用统计学中的数据清洗和处理技术,排除了一些异常值和缺失值,确保数据的可靠性。
最后,他利用统计分析方法对这些数据进行了整体分析,并得出了该地区居民的平均消费水平。
二、描述统计分析在经济学研究中,描述统计分析是非常重要的一环。
经济学家需要使用统计学工具来对收集到的数据进行描述、总结和展示。
常用的描述统计学方法包括测量中心趋势(如均值、中位数、众数)、测量离散程度(如方差、标准差)以及绘制图表(如直方图、饼图、散点图等)。
案例分析:一项经济研究旨在分析某国GDP的增长情况。
研究人员收集了该国从2000年到2019年的年度GDP数据,并对这些数据进行了描述统计分析。
他们计算了该期间的平均GDP增长率,并绘制了一张折线图,直观地展示了该国经济的增长趋势和波动情况。
三、假设检验与回归分析在经济学研究中,经济学家通常会提出某种假设,并使用统计学方法来检验这种假设的合理性。
假设检验是一种基于统计学原理的推理过程,其目的是通过样本数据来判断总体参数是否符合某种设定的假设。
此外,经济学家还常常使用回归分析来研究经济变量之间的关系,并对未来的经济走势进行预测和分析。
高中数学人教A版2019课标版必修二公开课统计分析案例 公司员工

高一年级 数学
统 计 学
统
收集数据
计
学
分析数据
统
收集数据
计
学
分析数据
认识 未知 现象
收 集 数 据
收
通过调查获取数据
集
数
据
收
通过调查获取数据 简单随机抽样
分层随机抽样
集
数
据
收
通过调查获取数据 简单随机抽样
分层随机抽样
集
通过试验获取数据
数
据
收
通过调查获取数据 简单随机抽样
分层随机抽样
绘制男、女员工BMI数值情况对比的折线图
频率 0.6 0.5 0.4
男员工 女员工
0.3
0.2 0.1
0 偏瘦 正常 偏胖 肥胖
2.用统计的思想形成一定的观点、态度
2.用统计的思想形成一定的观点、态度
用数据 推断 说话
总体 情况
2.用统计的思想形成一定的观点、态度 主要结论: (1)男员工的平均BMI数值与女员工的平均 BMI数值相比,哪个更高?哪个更稳定?
环节一 准备阶段
研究计划 研究的目的与意义,研究的内容,研究的方法、途 径,研究的程序(步骤),预期的成果,所需的设 备、条件,可能遇到的困难等.
研究计划
环节一 准备阶段
1.分组:6-8人一组. 2.了解调查分析的背景与数据,以及任务与要求, 制定研究计划(需要讨论和分析哪些问题?) 3.小组成员分工合作、明确责任.
(3). 列频率分布表
计算各小组的频率:例如女员工第一小组的频
率是:
第 样 一 本 组 容 频 量 数=520=0.04
计算各小组的频率:
在Excel表格中频率位置的第一行单元格输入 “=”→ 点击“频数第一行”→ 输入“/”→ 输入数字50 → 回车,即可得到第一组数据的 频率为0.04.
统计学数据分析报告范文(3篇)

第1篇一、报告概述1. 项目背景随着大数据时代的到来,统计学数据分析在各个领域发挥着越来越重要的作用。
本报告旨在通过对某企业销售数据的统计分析,揭示企业销售状况,为企业的决策提供数据支持。
2. 数据来源本报告所使用的数据来源于某企业2019年至2021年的销售数据,包括销售额、销售量、客户数量、产品类别等。
3. 分析目的通过对销售数据的统计分析,本报告旨在:(1)了解企业销售的整体状况;(2)分析不同产品类别、不同销售渠道的销售情况;(3)识别销售过程中的优势和不足,为企业制定营销策略提供依据。
二、数据分析方法本报告采用以下统计学方法对销售数据进行分析:1. 描述性统计:计算销售额、销售量、客户数量等指标的均值、标准差、最大值、最小值等;2. 交叉分析:分析不同产品类别、不同销售渠道的销售情况;3. 相关性分析:分析销售额与销售量、客户数量等指标之间的关系;4. 回归分析:建立销售额与相关影响因素的回归模型,预测未来销售趋势。
三、数据分析结果1. 描述性统计(1)销售额:2019年至2021年,企业销售额逐年增长,2019年销售额为1000万元,2021年销售额为1500万元。
(2)销售量:2019年至2021年,企业销售量逐年增长,2019年销售量为1000件,2021年销售量为1500件。
(3)客户数量:2019年至2021年,企业客户数量逐年增长,2019年客户数量为1000户,2021年客户数量为1500户。
2. 交叉分析(1)产品类别:分析不同产品类别的销售情况,发现A类产品销售额占比最高,达到40%,其次是B类产品,占比30%。
(2)销售渠道:分析不同销售渠道的销售情况,发现线上销售渠道销售额占比最高,达到60%,其次是线下销售渠道,占比40%。
3. 相关性分析(1)销售额与销售量:通过计算相关系数,发现销售额与销售量之间存在较强的正相关关系(相关系数为0.85)。
(2)销售额与客户数量:通过计算相关系数,发现销售额与客户数量之间存在中等程度的正相关关系(相关系数为0.65)。
统计学数据分析报告图表

统计学数据分析报告图表1. 引言数据分析是统计学的一项重要任务,通过对数据进行收集、整理、分析和解释,可以帮助人们了解数据背后的模式、趋势和关联性,为决策提供支持。
本报告旨在通过图表的形式,对一组统计数据进行详细的分析和解读。
本报告共包含四个主要部分:总体数据分析、时序数据分析、分组数据分析和关联数据分析。
2. 总体数据分析为了对数据进行全面的了解,我们首先对总体数据进行了分析。
图表1展示了总体数据的分布情况。
从图表中可以看出,数据呈现正态分布,均值为X,标准差为Y,符合统计学的基本要求。
图表1:总体数据分布情况分布特征均值标准差总体数据X Y接下来,我们对总体数据进行了假设检验,采用了t检验方法。
图表2展示了检验结果。
从图表中可以看出,在95%的置信水平下,我们拒绝了原假设,接受了备择假设,说明总体数据之间存在显著差异。
图表2:总体数据假设检验结果检验方法t值p值结论t检验Z 0.00X 拒绝原假设,接受备择假设3. 时序数据分析时序数据可以帮助我们了解数据的变化趋势和周期性。
我们对时序数据进行了分析,并绘制了图表3来展示数据的时序特征。
从图表中可以看出,数据呈现逐渐上升的趋势,并且存在明显的季节性变化。
图表3:时序数据变化趋势时期数据2018年X2019年Y2020年Z为了进一步分析数据的周期性,我们进行了季节性分解,并绘制了图表4展示分解结果。
图表4显示了数据的趋势、季节性和残差成分。
从图表中可以看出,季节性成分对数据变化的影响较大,而趋势和残差成分较为稳定。
图表4:数据季节性分解结果时期趋势季节性残差2018年X Y Z2019年X Y Z2020年X Y Z4. 分组数据分析分组数据分析可以帮助我们比较不同组别之间的差异和关系。
我们对分组数据进行了分析,并绘制了图表5展示数据的分组特征。
从图表中可以看出,不同组别的数据之间存在明显的差异和关联性。
图表5:分组数据特征比较组别数据X 数据YA组X YB组X YC组X Y为了进一步研究分组数据之间的关联性,我们进行了相关系数分析,并绘制了图表6展示相关系数矩阵。
统计学-数据的描述性分析

92801.20 10
80 70 1.43 7
计算结果表明,第二次考试成绩更好些.
② 对称分布中的 3 法则
4、如要分别反映甲、乙、丙三个班的考试情况,你会 选择用哪些指标来衡量?
5、如要比较甲、乙、丙三个班的考试情况的优劣,你 又会选择什么样的指标来衡量? 6、甲乙丙三个班的考试成绩分别服从对称分布、左 偏分布、右偏分布中的哪种分布?为什么?
由组距数列确定中位数
n
先计算各组的累计次数,再按公式
i
1
fi
xnfn
fi
i1
fi
xi
例3.1.1 一位投资者持有一种股票,2019,2019,2019,2000年 收益率分别为4.5% ,2.0% ,3.5% ,5.4% .计算该投资者在这四 年内的平均收益率.
例3.1.2 某企业四个车间流水作业生产某产品, 一车间产 品合格率99%,二车间为95%,三车间为92%,四车间为90%,
适用范围
众数主要用于分类数据,也可用于顺序数据和数值型数据, 对于未分组数据和单项式分组数据,众数位置确定之后便 找到了众数.
例:分类数据的众数
例:顺序数据的众数
②.中位数(Median)
中位数是一组数据按一定顺序排列后,处于中间位置 上的变量
负偏 注: (1)中位数总是介于众数和平均数之间.
注:(1)
(2) 数值平均数主要适用于定量数据,而不适用于定性数据. (3) 简单数值平均数适用于未分组的资料,加权数值平均数 适用于分组的资料.
3.1.2 位置平均数
①.众数(Mode)
一组数据中出现次数最多的变量值.
主要特点: ●不受极端值的影响. ●有的数据无众数或有多个众数.
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统计学数据分析报告
一、调查研究方案的设计与组织实施
(一)调查目的
(1)描述和反映本校商学院14级金融系学生对于毕业去向的意向,分析并研究各意向的分布情况;
(2)在专业,性别,家庭因素,个人因素等方面对毕业意向的分布进行研究,探究这些因素对于毕业意向分布的影响。
(3)分析和解释形成毕业意向分布差异的因素和原因;
(二)调查对象和调查单位
本次调查的基本调查对象是本校商学院金融类的部分同学。
调查单位为此范围内的每一个同学。
在此基础上,在每个专业内随机抽取样本进行抽样调查,进而对整体进行推断。
(三)调查的组织和实施方法
获取资料的方法:问卷法、文献法本小组采用的基本方法为问卷法,发放问卷60份,收回问卷54份。
辅助方法为文献法,通过图书馆和网络获取相关背景资料,对研究素材进行丰富和补充。
调查方法:抽样调查抽样方法:分层抽样
将调查对象按专业分为金融工程、金融学和信用管理三个类别,然后从各个类别中随机抽取组成样本,用于对整体进行推断。
数据资料整理结果如下:
在全部被调查对象中,男生23人,占43%,女生31人,占57%,金融学18人,占总体1/3,信用管理18人,占总体1/3,金融工程18人,占总体1/3。
选择考研的有14人,占总体的26%。
选择出国深造的有1人,占总体的2%。
选择自主创业的有3人,占总体6%。
选择直接就业的有29人,占总体54%。
选择考公务员的有7人,占总体12%。
(四)调查时间和调查期限
调查时间:20XX年5月9日
调查期限:20XX年5月9日―20XX年5月14日(五)调查项目和调查表
调查项目:性别年级专业毕业意向家庭收入情况性格特点就业优势调查表如下:
二、统计数据的整理和分析
(一)总体分布情况与相关分析
根据问卷统计的数据得到的频数分布表和毕业意向分布饼图如下:
由上表可以得到以下结论:
选择直接就业的人数占总体的比例最大,占总体的54%其次是选择考研和考公务员,分别占总体的26%和12%。
选择出国深造和自主创业的人数最少,只占总体的2%和6%。
可以看出大部分同学的毕业意向集中在直接就业和考研两个方面,而出国深造和自主创业对本校商学院来说仍旧是比较冷僻的意向。
运用抽样推断的方法对总体成数进行参数估计
通过样本数据对选择考研的和选择直接就业的人数在总体中所占的比例进行参数估计,结果如下表:
根据左表可以得出以下结论:
在95%的概率保证程度下,可以估计商学院选择考研的人比例在14.3%~37.70%之间。
在95%的概率保证程度下,可以估计商学院选择直接就业的人的比例在40.7%~67.29%之间。
(二)对选择考研和直接就业影响因素的研究和分析
根据有关数据编制频数分布表和直方图,研究系别对选择的影响
根据表,可以得到以下结论:
1.专业对于毕业意向的选择有明显的影响。
2.总的来说,选择直接就业的人占有数量和比例上的优势。
3.金融工程选择就业的人数最多,金融学选择就业的人数的人数最少。
相比之下,金融工程选择考研的人数最少,金融学选择考研的人数最多。
4.金融工程选择考研和就业的人数差别最大,其次是信用管理,而金融系的差别最小,这也说明了金融工程这一专业的特殊性决定了其学生的毕业意向的集中性,而其他两个专业的集中性则体现的不够明显。
根据有关数据编制频数分布表和直方图,研究性别对选择的影响
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