(优选)统计学方法的分类和选择.
统计推断中的区间估计方法优选
统计推断中的区间估计方法优选统计推断是统计学的一个重要分支，通过从样本数据中获得的统计量来对总体参数进行估计和推断。
在统计推断中，区间估计是一种常用的方法，用于估计某个总体参数的真实取值范围。
本文将探讨统计推断中的区间估计方法，并重点关注其优选。
一、经典区间估计方法经典区间估计方法是基于大样本理论的，其核心思想是利用样本统计量的抽样分布来估计总体参数的置信区间。
常见的经典区间估计方法有正态分布的置信区间、t分布的置信区间等。
1. 正态分布的置信区间当总体的分布近似为正态分布时，可以使用正态分布的置信区间进行参数估计。
正态分布的置信区间通常利用样本均值和样本标准差来计算。
例如，对于总体均值的估计，可以使用以下公式来计算一个给定置信水平下的置信区间：\[ x \pm zs / \sqrt{n} \]其中，x为样本均值，s为样本标准差，z为正态分布的分位数，n 为样本容量。
2. t分布的置信区间当总体的分布为正态分布，但样本容量较小（通常小于30）时，使用t分布的置信区间进行参数估计更加准确。
与正态分布的置信区间类似，t分布的置信区间也利用样本均值和样本标准差来计算，但使用t分布的分位数来调整置信区间的宽度。
二、贝叶斯区间估计方法贝叶斯区间估计方法是基于贝叶斯统计理论的，其核心思想是利用贝叶斯公式计算参数的后验分布并获得置信区间。
相比于经典区间估计方法，贝叶斯区间估计方法可以更好地处理小样本和非正态分布的情况。
贝叶斯区间估计方法的步骤包括选择先验分布、计算后验分布、确定置信区间等。
由于贝叶斯方法考虑了先验信息的影响，所得到的置信区间往往更加准确和合理。
三、置信区间的优选在统计推断中，选择合适的区间估计方法是非常重要的。
根据具体情况，在经典区间估计方法和贝叶斯区间估计方法之间进行选择。
对于大样本且总体分布近似为正态分布的情况，经典区间估计方法通常可行。
其计算简便且较为准确，能够满足对总体参数进行可靠估计的需求。
医学统计学常用综合评价方法
2020/2/10
医学统计学
Content
Concept Process Selection and weight estimation of
evaluation index Analytic hierarchy process,AHP Topsis Rank sum ratio,RSR
体育总分 加分 0.1 80 70
指标
德育总分
权重
0.3
甲学生
90
2乙02学0/2生/10
70
智育总分 体育总分
0.6
0.1
70
80
80
医学统计70学
加分 CET
0 2
综合评价总得分
方案 1
0.3×90＋0.6×70 ＋0.1×80＝77
0.3×70＋0.6×80 ＋0.1×70＝76
综合评价总得分
文献资料分析优选法：即全面查阅有关 评价指标设置的文献资料，分析各指标 的优缺点并加以取舍。
医学统计学
3.3 常用客观筛选指标方法
逐个指标进行假设检验的方法：是在掌握有关历史资 料基础上，依照可能的评价结果将评价对象分组，并 对各指标进行假设检验，挑选有统计意义的指标作为 评价指标。
多元回归与逐步回归法：多元回归分析挑选标准化偏 回归系数绝对值较大或偏回归系数假设检验有显著性 的指标作为评价指标；逐步回归有自动挑选主要影响 指标的功能，是目前最常用的指标挑选方法。
评价结果: 学生甲：德育90 智育70 体育80
2020学/2/10生乙：德育70 医智学统育计学80 体育70
指标 权重 甲学生 乙学生
德育总分 0.3 90 70
智育总分 0.6 70 80
统计学试题和答案.(优选)
《统计学》模拟试卷(一)一、填空题（每空1分，共10分）1、依据统计数据的收集方法不同，可将其分为____________数据和_____________数据。
2、收集的属于不同时间上的数据称为 数据。
3、设总体X 的方差为1，从总体中随机取容量为100的样本，得样本均值x =5，则总体均值的置信水平为99%的置信区间_________________。
(Z 0.005=2.58)4、某地区2005年1季度完成的GDP=50亿元，2005年3季度完成的GDP =55亿元，则GDP 年度化增长率为 。
5、在某城市随机抽取13个家庭，调查得到每个家庭的人均月收入数据如下：1080、750、1080、850、960、2000、1250、1080、760、1080、950、1080、660，则其众数为 ，中位数为 。
6、判定系数的取值范围是 。
7、设总体X ～) ,(2σμN ，x 为样本均值，S 为样本标准差。
当σ未知，且为小样本时， 则n s x μ-服从自由度为n-1的___________________分布。
8、若时间序列有20年的数据，采用5年移动平均，修匀后的时间序列中剩下的数据有 个。
二、单项选择题（在每小题的3个备选答案中选出正确答案，并将其代号填在题干后面的括号内。
每小题1分，共14分）1、．研究如何对现象的数量特征进行计量、观察、概括和表述的理论和方法属于 ( ) ①、应用统计学 ②、描述统计学 ③、推断统计学2、若各个标志值都扩大2倍，而频数都减少为原来的1/3，则平均数 （ ） ①、扩大2倍 ②、减少到1/3 ③、不变3、在处理快艇的6次试验数据中，得到下列最大速度值：27、38、30、37、35、31. 则最大艇速的均值 的无偏估计值为 （ ） ①、32.5 ②、33 ③、39.64、某地区粮食作物产量年平均发展速度：1998～2000年三年平均为1.03，2001～2002年两年平均为1.05，试确定1998～2002五年的年平均发展速度 （ ）5、若两个变量的平均水平接近，平均差越大的变量，其 ( ) ①、平均值的代表性越好 ②、离散程度越大 ③、稳定性越高6、对正态总体均值进行区间估计时，其它条件不变，置信水平α-1越小，则置信上限与置信下限的差（ ） ①、越大 ②、越小 ③、不变7、若某总体次数分布呈轻微左偏分布，则成立的有 （ ）①、x > e M >o M ②、x <e M <o M ③、x >o M >e M8、方差分析中的原假设是关于所研究因素 ( )①、各水平总体方差是否相等 ②、各水平的理论均值是否相等③、同一水平内部数量差异是否相等9、某年某地区甲乙两类职工的月平均收入分别为1060元和3350元，标准差分别为230元和680元，则职工月平均收入的离散程度 ( )①、甲类较大 ②、乙类较大 ③、两类相同10、某企业2004年与2003年相比，各种产品产量增长了8%，总生产费用增长了 15%，则该企业2004年单位成本指数为 （ ）①、187.5% ②、7% ③、106.48%11、季节指数刻画了时间序列在一个年度内各月或季的典型季节特征。
(优选)医学统计学生存分析
2．截尾数据(censored data)：亦称截尾值 (censored value)或终检值。指从观察起点到发 生非“死亡”事件所经历的时间。
截尾原因大致有三种情况：
1. 失访：未继续就诊、拒绝访问或搬迁而失去联系。 2. 死于与研究疾病无关的原因：由于其他原因死亡。 3. 研究终止：研究结束时终点事件尚未发生。
分析生存资料的统计方法称为生存分析 (survival analysis)。它是将事件的结局和发生 这种结局所经历的时间两个因素综合起来分析 的一种统计方法。它能够处理截尾数据， 并对整个生存过程进行分析或比较。
生存分析在临床和公共卫生应用广泛：
1．临床治疗方案或处理措施的效果评价。如恶 性肿瘤手术或化疗后(转移或死亡前)生存时间、 肾移植术后生存时间、心脏起搏器的保留时间、 种植牙的保留时间等。 2．疾病危险因素分析和疾病预后的影响因素分析。 如肺癌发病危险因素分析、肾移植手术效果的影 响因素分析等。
一．终点事件
终点事件 (terminal event)又称失效事件(failure event)或“死亡”事件(death event) ，泛指标志某种 措施失败或失效的事件，反映治疗效果特征的事件， 是根据研究目的确定的。如乳腺癌术后死亡、白血 病化疗后复发、肾移植术后的肾衰等，均可作为 “死亡”事件。
（优选）医学统计学 生存分析
上述生存资料若按通常的方法进行分 析，有两方面的问题：
1．n年生存率有时出现后一年大于前一年的现象。
n年生存率＝ 观活察满满n年n年的的人人数数 100%
表1 某地1974—1981年胃癌根治术后随访记录 生存年数
统计方法选择范文
统计方法选择范文在统计学中，选择合适的统计方法是至关重要的，因为这直接决定了研究结果的可靠性和有效性。
下面将介绍一些常用的统计方法选择的原则和几种常见的统计方法。
首先，选择统计方法需要根据研究目的和研究设计来确定。
研究目的可以是描述性统计、推断性统计、关联性统计、因果性统计等。
研究设计可以是实验设计、观察设计、问卷调查设计等。
只有根据研究目的和研究设计的特点，才能选择到适合的统计方法。
其次，选择统计方法需要考虑数据的类型和分布。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以进行数值运算的，如年龄、身高、体重等；定性数据是不能进行数值运算的，如性别、婚姻状况、职业等。
对于定量数据，可以使用描述性统计方法（如均值、中位数、标准差等）和推断性统计方法（如t检验、方差分析等）；对于定性数据，可以使用关联性统计方法（如相关分析、卡方检验等）。
再次，选择统计方法需要考虑样本的大小和分布。
样本大小是指研究中观察或测量的样本数量，样本分布可以是正态分布、偏态分布等。
对于样本大小较小且满足正态分布的数据，可以使用参数统计方法（如t检验、方差分析等）；对于样本大小较大或不满足正态分布的数据，可以使用非参数统计方法（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon秩和检验等）。
最后，选择统计方法需要考虑研究的复杂性和需求。
有些研究可能需要同时使用多种统计方法来综合分析数据，例如用Pearson相关系数分析相关性，并使用线性回归分析判断变量间的因果关系。
下面将介绍几种常见的统计方法：1.描述性统计方法：用于对数据进行整体和个体特征的描述和总结，包括均值、中位数、标准差、频数等。
2.推断性统计方法：用于根据样本数据对总体参数进行推断，包括t 检验、方差分析、回归分析等。
3.关联性统计方法：用于分析两个或多个变量之间的关系，包括相关分析、卡方检验等。
4.因果性统计方法：用于判断变量之间的因果关系，包括线性回归分析、逻辑回归分析等。
统计调查方法
统计调查方法统计调查方法是社会科学研究中常用的一种数据收集方式，通过对样本进行统计分析，得出对总体的推断。
统计调查方法在实证研究中具有重要的意义，可以帮助研究者获取客观的数据，从而进行科学的分析和结论。
本文将介绍几种常见的统计调查方法，以及它们的应用场景和注意事项。
首先，最常见的统计调查方法之一是问卷调查。
问卷调查是通过设计一份问题清单，向受访者提出一系列问题，以获取他们的意见、看法和行为。
问卷调查可以通过纸质问卷、电话调查、网络调查等方式进行。
在设计问卷时，需要注意问题的清晰度、连贯性和客观性，避免主观性和误导性，以确保数据的准确性和可靠性。
其次，访谈调查也是一种常见的统计调查方法。
访谈调查是研究者与受访者面对面交流，通过提问和交流获取信息。
访谈调查可以深入了解受访者的观点、态度和经验，有助于获取丰富和深入的数据。
在进行访谈调查时，需要注意建立良好的沟通氛围，尊重受访者的意见和隐私，避免主观性和干扰因素的影响。
另外，观察调查也是一种重要的统计调查方法。
观察调查是研究者对受访者的行为、环境和情境进行观察和记录，以获取客观的数据。
观察调查可以直接观察受访者的行为和反应，获取真实和客观的数据。
在进行观察调查时，需要注意观察者的客观性和中立性，避免主观性和偏见的影响，确保数据的可靠性和有效性。
最后，实验调查也是一种常用的统计调查方法。
实验调查是研究者通过对实验组和对照组进行实验和比较，以获取数据和结论。
实验调查可以控制干扰因素，获取因果关系的数据。
在进行实验调查时，需要注意实验的设计和操作，确保实验的有效性和可靠性，避免实验误差和偏差的影响。
综上所述，统计调查方法在社会科学研究中具有重要的意义，可以帮助研究者获取客观的数据，从而进行科学的分析和结论。
问卷调查、访谈调查、观察调查和实验调查是常见的统计调查方法，它们各有特点和适用场景。
在进行统计调查时，需要注意方法的选择和设计，确保数据的准确性和可靠性，从而得出科学的结论。
优选定性资料统计推断医学统计学
未发生数
合计
甲
a
b
a+b
乙
c
d
c+d
合计
a+c
b+d
n=a+b+c+d
一、 2检验的基本思想
表1
疗法
联合治疗
两种疗法治疗乳腺癌患者存活率比较
生存
死亡
合计
存活率(%)
39 (a)
8(b)
47 (a+b)
83.0
单纯治疗 57(c) 27 (d)
84 (c+d)
67.9
合 计 96 (a+c.) 35 (b+d.) 131(n=a+b+c+d)
2分布的形状依赖于自由度的大小；当自 由度趋向于无穷大时, 2分布趋向正态分布。
2分布（chi-square distribution）
0.3
f
( 2)
1
2(
/ 2)
2
2
(
/ 21)
e2 / 2
0.2
0.1
0.0
0
2
4
6
8
10
2分布规律（附表c5.p569）
▪ 自由度一定时，P值越小， 2值越大。 =1时， P=0.05， 2 =3.84 P=0.01， 2 =6.63
T
上述基本公式由现代统计学的创始人之 一，英国人Karl Pearson（1857-1936）于 1900年提出，因此软件上常称这种检验为
Pearson 2检验(Chi-square test)。
2分布（chi-square distribution）
2分布是一种连续型分布，按分布的密
统计学分析方法
统计学分析方法统计学是一门研究数据收集、分析、解释和呈现的学科，是各个领域中不可或缺的重要工具。
统计学分析方法则是指在进行数据分析时所采用的具体技术和方法。
本文将介绍几种常用的统计学分析方法，以帮助读者更好地理解和运用统计学知识。
首先，我们来谈谈描述统计学分析方法。
描述统计学是指通过对数据进行整理、总结和呈现，来描述数据的基本特征和规律。
常用的描述统计学方法包括，频数分布、均值、中位数、众数、标准差、方差等。
这些方法可以帮助我们更直观地了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度，为后续的数据分析奠定基础。
其次，我们来探讨推断统计学分析方法。
推断统计学是指通过对样本数据的分析，来推断总体的特征和规律。
常用的推断统计学方法包括，假设检验、置信区间估计、相关分析、回归分析等。
这些方法可以帮助我们从样本数据中获取总体特征的信息，进行科学的推断和决策。
此外，我们还需要了解多元统计学分析方法。
多元统计学是指研究多个变量之间相互关系的统计学方法。
常用的多元统计学方法包括，因子分析、聚类分析、判别分析、主成分分析等。
这些方法可以帮助我们揭示多个变量之间的内在结构和规律，进而深入理解数据背后的信息。
最后，我们要提及现代统计学分析方法中的机器学习技术。
机器学习是指利用计算机算法来发现数据中的模式和规律，并据此进行预测和决策的方法。
常用的机器学习技术包括，监督学习、无监督学习、强化学习等。
这些技术在大数据时代具有重要意义，可以帮助我们处理海量复杂数据，挖掘出其中的有用信息。
综上所述，统计学分析方法涵盖了描述统计学、推断统计学、多元统计学以及机器学习技术等多个方面。
不同的方法适用于不同类型的数据和问题，我们需要根据具体情况进行选择和运用。
通过学习和掌握这些方法，我们可以更好地理解和应用统计学知识，为科学研究和决策提供有力支持。
希望本文能够为读者对统计学分析方法有所启发和帮助。
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表 4-1 100 名高血压患者治疗 2 周后的临床记录
患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
1
37 男 工人 甲药
18.67
11.47
正常
2
45 女 农民 对照
20.00
12.35
正常
3
43 男 干部 乙药
17.33
10.93
正常
┇
┇ ┇…
┇
┇
┇
┇
100
同理，结果为定性资料时，很多人不管结果变量的具体情况，也不 管原因变量有多少个，甚至不管统计分析的目的是什么，一律盲目 套用χ2 检验。在采用其他统计分析方法时，也存在盲目套用的问题。 正因如此，使得我国乃至全世界生物医学杂志论文的质量令人担忧 （错误率平均约为80%），大大降低了科研工作的科学性和严谨性。
统计资料类型
• 计量资料最为多见。统计上将计量资料又划分为 正态分布资料、偏态分布资料等类型。对于偏态 分布资料，统计指标不宜用平均数、标准差，而 应用中位数、几何均数、四分位间距离等。
• 统计资料类型的判断失误是医学论文中统计误用 的根源之一。常见的问题有：不能正确区分资料 类型；计数资料比、率不分；计量资料不管是否 正态分布，一律计算均数、标准差；等级资料当 做分类资料，配对资料和成组资料混淆等。
表4-1是统计数据库所要求的数据记录格式。各种试验和调查的原始记 录，无论数据是否录入计算机，都应该按表4-1的格式整理。整理后的 数据包括4种类型的变量：①标识变量，如动物编号、姓名等；②干预 变量，即试验性研究的处理因素，或观察性研究的危险因素；③协变量， 即需要进行控制和均衡性检查的因素；④反应变量，反映干预后的生物 效应，大多数研究同时记录多个反应变量。表4-1中，患者编号是标识 变量；治疗分组是干预变量；年龄、性别、职业是协变量；收缩压、舒 张压、心电图、疗效是反应变量。
□
配对设计
数值变量
正态性检验
正态
数据转换
非正态
参数检验
非参数检验
分类变量
单因素分析 多因素分析
数据的转换
• 实例及解析
如何正确区分资料类型
• 一项研究在完成了设立对照、随机分组和 样本大小估计等实验设计工作后，接下来 就是收集资料。在医学论文中一些统计描 述和统计分析方法的误用中，不能够正确 区分统计资料类型是一个重要原因。
（优选）统计学方法的分类和 选择
在阅读生物医学杂志论文时，不难发现如下的现象：只要结果是定 量资料，人们普遍运用“t 检验”、“单因素方差分析”或“秩和 检验”来处理。
事实上，在人们用前述方法处理的定量资料中，有相当多的定量资 料同时受到多个因素（通常包括实验因素和重要的非实验因素）的 影响，即定量资料来自某种特定的多因素实验设计类型。这种用单 因素设计定量资料的统计分析方法处理原本属于多因素实验设计的 定量资料，其结论的可信度大为降低，有时，甚至会不可避免地得 出错误的结论。
正常
3
43
男 干部 乙药
17.33
10.Байду номын сангаас3
正常
┇
┇
┇
…
┇
┇
┇
┇
100
54
女 其它 乙药
16.80
11.73
正常
疗效 显效 有效 有效
┇ 有效
• 通常所说的资料三种类型，即计数资料、计量资料、等级资料，是针对协 变量和反应变量而言，尤其是指反应变量的类型。计数资料是定性观察结 果，如表4-1中的性别、职业、心电图检查结果，统计指标是各个属性或 类别的计数、率、结构百分比等；计量资料是定量观察结果，通常有度量 单位，如表4-1中的年龄、收缩压、舒张压，统计指标常用例数、平均数、 标准差等；等级资料介于定性观察和定量观察之间，观察结果有等级或程 度上的差别，但不能用数量表示，如表4-1中的疗效评价。
如何对数据资料进行一般性统计分析
成组
4-1
4-2
5
6
54 女 其它 乙药
16.80
11.73
正常
疗效 显效 有效 有效
┇ 有效
表 4-1 100 名高血压患者治疗 2 周后的临床记录
患者编号 年龄(岁) 性别 职业 治疗分组 收缩压(kPa) 舒张压(kPa) 心电图
1
37
男 工人 甲药
18.67
11.47
正常
2
45
女 农民 对照
20.00
12.35