描述统计与样本量确定
统计师如何进行统计样本设计
统计师如何进行统计样本设计统计样本设计是统计学中极为重要的一环，它为统计师提供了在一定样本调查范围内获取代表性数据的方法和技巧。
合理的样本设计能够提高统计结果的可靠性和准确性，从而有效地为决策提供支持。
本文将介绍统计师如何进行统计样本设计，以确保样本的代表性和可靠性。
一、确定调查目标和研究问题在进行统计样本设计之前，统计师首先需要明确调查目标和研究问题。
明确调查目标和研究问题有助于确定样本所需的信息和数据，并为后续的样本设计提供指导。
二、确定总体和样本的定义在进行样本设计之前，统计师需要明确总体和样本的定义。
总体是指研究对象的整体，而样本则是从总体中选取的一部分个体或单位。
明确总体和样本的定义有助于统计师在样本设计过程中准确地定义研究范围和研究对象。
三、确定抽样方法抽样方法是样本设计的核心，它决定了如何从总体中选取样本。
常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样、整群抽样等。
统计师需要根据具体情况选择合适的抽样方法，以确保样本的代表性和可靠性。
四、确定样本容量样本容量是指样本中所含个体或单位的数量。
确定样本容量是样本设计的重要步骤，它直接影响到统计结果的准确性和可靠性。
样本容量的大小应根据所需的统计精度、总体规模和实际情况进行合理确定。
五、执行样本抽取在执行样本抽取过程中，统计师需要严格按照抽样方法进行操作，保证样本的随机性和无偏性。
抽样过程中应避免人为干预和个人主观因素的介入，以免影响样本的代表性和可靠性。
六、收集和整理样本数据样本抽取完成后，统计师需要收集和整理样本数据。
数据收集过程中要注意确保数据的准确性和完整性，结合实际情况选择适当的调查方式和工具，如问卷调查、访谈调查等。
七、进行数据分析和统计在样本数据收集和整理完成后，统计师需要进行数据分析和统计。
数据分析和统计包括数据清洗、数据处理、数据描述和数据推断等环节，以得出准确的统计结论和统计推断。
八、结果解读和报告撰写最后，统计师需要对数据分析和统计结果进行解读，并将结果撰写成报告。
估计总体均值 时样本量的确定
估计总体均值时样本量的确定估计总体均值时样本量的确定1.引言在统计学中，估计总体均值是一项常见的任务。
然而，在进行估计时，选择合适的样本量是至关重要的。
本文将探讨在估计总体均值时，样本量的确定方法，并对这一主题进行全面评估。
2.为什么确定样本量很重要样本量的确定直接关系到估计的准确性和可靠性。
如果样本量过小，估计结果可能不够可靠，无法对总体均值进行准确的估计。
而样本量过大，则会浪费时间、精力和资源。
在进行估计之前，我们需要确定适当的样本量。
3.确定样本量的方法3.1 方差和置信水平样本量的确定与方差和置信水平密切相关。
方差是衡量样本数据点与样本均值之间的离散程度，而置信水平是衡量估计结果的可靠性。
一般来说，方差越大，为了达到相同的置信水平，所需的样本量就越大。
3.2 抽样技术抽样技术也对样本量的确定有重要影响。
随机抽样可以提高样本的代表性，从而降低样本量需求。
另外，分层抽样和系统抽样等方法也可以在一定程度上减少样本量。
4.样本量计算公式在确定样本量时，可以使用一些常见的计算公式。
最常见的是用于计算均值估计的公式。
以95%的置信水平为例，均值估计的样本量计算公式如下：n = (Z * σ / E) ^ 2其中，n代表所需样本量，Z是正态分布的分位数，σ表示总体标准差，E为估计误差。
5.个人观点和理解在确定样本量时，我认为需要综合考虑多方面的因素。
需要考虑研究目的和研究问题的复杂程度。
如果研究问题较为简单，样本量可以适当减少；而对于复杂的研究问题，应该增加样本量以保证结果的可靠性。
与实际情况相结合也是很重要的。
如果我们的预算有限，不可能获取大规模的样本，那么在样本量的确定上需要更加谨慎。
还要考虑时间和资源的成本，以及研究的可行性。
我认为样本量的确定也需要根据已有文献和经验进行参考。
可以查阅已有的研究，了解他人在类似问题上的样本量设计，并结合自己的研究目标和实际情况进行调整。
6.总结与回顾通过本文的全面评估，我们了解到在估计总体均值时，确定合适的样本量至关重要。
样本含量估计
u u
2
2
2
单侧α 0.40 0.30 0.20 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005
双侧α/2 0.80 0.60 0.40 0.20 0.10 0.05 0.02 0.01
β
0.40 0.30 0.20 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005
1-β
0.60 0.70 0.80 0.90 0.95 0.975 0.99 0.995
确定样本量的方法---计算法和查表法
样本含量估计常用的两种方法。
需要提前确定以下参数：
TEXT
α
1-β
σ和π
δ
检
检
总总
容
验
验
体体
许
水
效
标率
误
准
能
准
差
差
检验水准（a值）
即假设检验第一类错误出现的概率，也称假阳性率，,即检验水 准或显著性。α 越小，所需的样本量越大，反之就要越小。α 水平由 研究者根据具体情况决定，通常α 取0.05或0.01。 另外还应明确是单侧或双侧检验。
u n
22
2
σ为总体标准差，一般用样本标准差s表 示；δ为容许误差，即样本均数与总体 均数间的容许差值；α取双侧，u值可以 查表。
1.1估计总体均数所需样本含量
例1：某医院拟用抽样调查评价本地区健康成人白细胞数
的水平，要求误差不超过0.2*109/L。根据文献报告，健
康成人的白细胞数的标准差约1.5*109/L。问需要调查多
按照总体客观存在的性质与特征和 研究者所欲承担的误差风险而决定的最 小样本量。
样本含量过小
样本含量过大
实验室数据分析中的统计方法与实用技巧
实验室数据分析中的统计方法与实用技巧在实验室工作中，数据分析是我们进行科研工作的重要一环。
正确地应用统计方法和掌握一些实用技巧，能够更好地解读和利用实验数据，从而为科研工作提供支持和指导。
本文将介绍一些实验室数据分析中常用的统计方法和实用技巧。
一、样本量与统计功效在进行数据分析之前，我们需要确定样本量，以确保所得结论具有统计学意义。
样本量的确定是根据所设定的显著性水平、效应大小和统计功效来进行的。
显著性水平是指在研究中能够接受假设成立的最大概率，通常为0.05或0.01。
效应大小是指所研究的变量之间的差异程度，它会影响到样本量的确定。
统计功效是指通过实验能够检测到假设的真实差异的概率。
根据样本量与统计功效的关系，我们可以为研究设计合适的实验样本量，从而提高实验的可靠性和科学性。
二、描述性统计描述性统计是对实验数据进行简单的描述和总结，以便更好地了解数据的分布和变化情况。
描述性统计包括中心趋势和变异程度的度量。
中心趋势可以用均值、中位数和众数来描述，反映数据的集中程度。
变异程度可以用标准差、方差和百分位数等来描述，反映数据的分散情况。
通过描述性统计，我们可以对实验数据的整体特征有一个初步了解，为进一步的数据分析提供基础。
三、假设检验与置信区间假设检验是通过样本数据对研究假设进行检验，判断观察到的差异是否是由抽样误差引起的还是真实差异。
在假设检验中，我们首先提出原假设和备择假设，然后根据样本数据计算统计量，再通过显著性水平来判断是否拒绝原假设。
置信区间是在假设检验中的一种表示方法，它是对总体参数的一个区间估计，能够提供该参数真实值的一个估计范围。
假设检验和置信区间可以相互补充，从不同的角度来评估统计假设的可靠性。
四、回归分析与相关性分析回归分析是用来研究自变量与因变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们建立数学模型，从而预测和解释变量之间的关系。
在实验室数据分析中，回归分析可以用来研究实验变量与实验结果之间的关系，进一步探索因果关系。
设计有效的实验样本与样本量
设计有效的实验样本与样本量在科学研究中，设计有效的实验样本和确定合适的样本量是非常重要的。
这些因素直接影响到研究结果的可信度和推广性。
本文将讨论如何设计有效的实验样本和确定合适的样本量。
一、实验样本的设计1. 确定研究目标：在开始设计实验样本之前，首先需要明确研究的目标和假设。
根据研究目标确定实验的自变量和因变量，并考虑可能的混杂变量。
2. 确定样本的特征：根据研究目标和研究对象的特点，确定实验样本的特征，例如年龄、性别、教育程度等。
这些特征应该能够代表目标人群的整体特点，以增加研究结果的推广性。
3. 随机化分组：为了减小实验组和对照组之间的差异，应该采取随机化分组的方式。
随机将实验对象分配到不同的组别，以减小混杂变量对结果的影响。
4. 控制变量：在实验过程中，应该尽量控制混杂变量的影响。
例如，可以将实验对象放置在相同的环境条件下，控制他们的饮食和作息等。
5. 多重重复：为了增加实验结果的可靠性，应该进行多次重复实验。
通过多次实验可以验证实验结果的稳定性，并减少偶然误差的影响。
二、样本量的确定1. 样本量计算：确定合适的样本量需要进行样本量计算。
样本量计算包括计算所需的样本大小和置信水平。
在计算样本量时，需要考虑效应大小、显著水平和统计效能等因素。
2. 考虑实际情况：除了样本量计算的理论依据，还需要考虑实际研究的可行性和可接受的时间成本。
在确定样本量时，需要综合考虑这些因素，做出合理的决策。
3. 大样本和小样本：一般而言，较大的样本能够提高实验结果的可靠性和推广性，但也会增加研究的成本和时间。
较小的样本可能会引入较大的抽样误差，但相应地可以减少研究成本和时间。
三、实验样本与样本量的计划书为了确保实验样本和样本量的设计符合科学研究的规范，研究者通常会编写实验样本与样本量的计划书。
计划书应包括以下内容：1. 研究目标和假设：明确研究的目标和假设，阐述为什么需要进行这个研究以及研究的重要性。
2. 实验设计：描述实验的设计，包括自变量、因变量、混杂变量以及随机分组等。
统计师如何进行实验设计和数据解读
统计师如何进行实验设计和数据解读实验设计和数据解读是统计学中至关重要的环节，对于统计师而言，掌握正确的实验设计方法和数据解读技巧是必不可少的。
本文将从实验设计和数据解读两个方面，详细介绍统计师在工作中应该如何进行实验设计和数据解读。
一、实验设计实验设计是统计师在开展研究工作中的第一步，良好的实验设计方法能够确保研究结果的可靠性和有效性。
1. 确定研究目的：首先，统计师需要明确实验的目的是什么，希望通过实验获得哪些信息或者验证什么假设。
2. 确定实验因素和水平：统计师需要确定实验中的自变量（也称为因素）以及每个自变量的取值范围（水平）。
例如，在研究新药物的实验中，药物剂量就是一个自变量，不同药物剂量的水平可以是高剂量、中剂量和低剂量。
3. 随机化和对照组设计：为了减少误差和排除干扰因素，统计师应该采用随机化的方法将实验对象随机分配到不同的处理组中，并设置对照组进行对照比较。
4. 样本容量的确定：统计师需要根据实验目的、实验设计和预估效应大小等因素来确定适当的样本容量，以确保实验结果的可靠度。
5. 实验执行和数据收集：统计师需要设计数据收集的流程、制定数据录入和数据验证的规范，确保数据的准确性和完整性。
二、数据解读实验数据的解读是统计师在实验完成之后的重要工作，正确的数据解读能够为研究者提供有效的结论和决策依据。
1. 数据清洗和处理：首先，统计师需要对收集到的数据进行清洗和处理。
清洗数据包括删除异常值、缺失值的处理等，处理数据包括对数据进行标准化、归一化等操作。
2. 描述性统计分析：统计师需要运用描述性统计方法对数据进行整体的概括和描述，包括计算平均值、中位数、众数、标准差、偏度、峰度等指标。
3. 探索性数据分析：统计师可以采用可视化方法，例如绘制直方图、散点图、箱线图等，发现数据的分布特征、变化趋势、异常值等信息。
4. 假设检验：统计师需要根据实验设计和研究目的，选择合适的假设检验方法，对研究所关注的变量进行检验。
描述性统计分析
第六章 描述性统计分析－－ Descriptive Statistics 菜单详解6.1 Frequencies 过程 6.1.1 界面说明 6.1.2 分析实例 6.1.3 结果解释 6.2 Descriptives 过程 6.2.1 界面说明 6.2.2 结果解释 6.3 Explore 过程 6.3.1 界面说明 6.3.2 结果解释6.4 Crosstabs 过程 6.4.1 界面说明 6.4.2 分析实例 6.4.3 结果解释描述性统计分析是统计分析的第一步，做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。
先决条件。
SPSS SPSS 的许多模块均可完成描述性分析，但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies 过程的特色是产生频数表；Descriptives 过程则进行一般性的统计描述；性的统计描述；Explore Explore 过程用于对数据概况不清时的探索性分析；过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验，我们常用的X 2检验也在其中完成。
检验也在其中完成。
§6.1 Frequencies 过程频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一，Frequencies Frequencies 过程就是专门为产生频数表而设计的。
它不仅可以产生详细的频数表，它不仅可以产生详细的频数表，还可以按要求给出某百分位还可以按要求给出某百分位点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。
点的数值，以及常用的条图，圆图等统计图。
和国内常用的频数表不同，几乎所有统计软件给出的均是详细频数表，即并不按某种要求确定组段数和组距，而是按照数值精确列表。
如果想用Frequencies 过程得到我们所熟悉的频数表，请先用第二章学过的Recode 过程产生一个新变量来代表所需的各组段。
医学统计学基础
医学统计学基础医学统计学是一门研究医学中数据的收集、分析和解释的科学。
它在医学研究中扮演着至关重要的角色，并且对医学实践和决策具有深远影响。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用的统计方法以及其在医学领域的应用。
一、基本概念1.1 总体与样本在医学统计学中，我们常常需要研究某个感兴趣的群体，这个群体被称为总体。
总体可以是人群中的所有个体，也可以是其他单位，如医院、地区等。
由于总体往往很大，我们无法对其进行全面的研究，因此我们从总体中选取一部分个体进行研究，这部分个体称为样本。
1.2 数据类型医学研究中常见的数据类型包括定性数据和定量数据。
定性数据是描述性质或属性的数据，如性别、病情分类等；定量数据是可度量或计数的数据，如年龄、生命体征等。
了解数据类型对选择合适的统计方法至关重要。
1.3 描述统计学与推断统计学描述统计学用于总结和描述已有数据的特征，如均值、中位数、标准差等。
推断统计学则是通过对样本进行分析，推断总体的特征，并对结果进行估计和推断。
推断统计学可通过假设检验和置信区间来实现。
二、常用统计方法2.1 均值与标准差均值是用来描述一组数据集中趋势的指标，一般用于定量数据。
标准差则衡量了数据的离散程度，即数据的波动情况。
2.2 相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以了解两个变量是正相关、负相关还是无关。
2.3 生存分析生存分析是用来研究事件发生和持续时间的统计方法。
在医学中，生存分析常用于研究患者的生存时间、复发时间等。
2.4 方差分析方差分析用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。
它适用于一组分类变量和一个连续变量的比较。
三、医学统计学的应用3.1 临床试验设计与分析临床试验是评价药物疗效的重要手段。
医学统计学在临床试验的设计和分析中起到关键作用，如确定样本量、随机分组、双盲试验等。
3.2 流行病学研究流行病学研究可以揭示疾病的发病原因、预后以及控制策略。
医学统计学的方法可以帮助研究者分析大量数据，确定疾病的危险因素和相关性。
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13–9
Measures of Central Tendency集中趋势测量
• Mean均值 - the arithmetic average.
• Median中数 - the midpoint; the value below which half the values in a distribution fall.
13–10
EXHIBIT 13.4
Number of Sales Calls per Day by Salesperson
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13–12
EXHIBIT 13.5
Sales Levels for Two Products with Identical Average Sales
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13–3
What does Statistics Mean?
• Descriptive statistics描述统计
Ø Number of people人数 Ø Trends in employment就业趋势 Ø Data数据
• Inferential statistics推断统计
Ø Make an inference about a
13–11
Measures of Dispersion离散趋势
• The Range极差（范围）
Ø The distance between the smallest and the largest
values of a frequency distribution.
• Deviation Scores离散值
population from a sample. Ø 根据一个样本对一个总体进行 推断
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13–8
Proportions and Top Box Scores
• Proportion
Ø The percentage of elements that meet some criterion.
• Top Box Scores
Ø Proportion of respondents who chose the most
• Probability概率
Ø The long-run relative frequency with which an event
will occur.某个事件从长期来看发生的相对频率
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Chapter 13 Determination of Sample Size: A Review of Statistical Theory
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positive choice in a multiple choice question.
v The portion that would highly recommend a business to a
friend, or the portion expressing the highest likelihood of doing business again.
LEARNING OUTCOMES
After studying this chapter, you should be able to
1. Use descriptive statistics indicating central tendency and dispersion to make inferences about a population 2. Distinguish among population, sample, and sampling distributions 3. Explain the central-limit theorem 4. Use confidence intervals to express population estimates 5. Understand the major issues in specifying sample size
13–13
EXHIBIT 13.6
Low Dispersion versus High Dispersion
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• Percentage Distribution百分比分布
Ø A frequency distribution organized into a table (or
graph) that summarizes percentage values associated with particular values of a variable.
• Inferential Statistics推断统计
Ø Make inferences about whole populations from a
sample.从一个样本推断总体
sample data.样本中的变量
• Sample Statistics样本统计量
Ø Variables in a sample or measures computed from
EXHIBIT 13.1
Frequency Distribution of Deposits
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13–4
Frequency Distributions频数分布
• Frequency Diபைடு நூலகம்tribution频数分布
Ø A set of data organized by summarizing the number
of times a particular value of a variable occurs.一组数 据通过将每个取值发生的次数来组织起来
13–2
Basic Descriptive and Inferential Statistics
• Descriptive Statistics描述统计
Ø Describe characteristics of populations or samples
描述样本或总体的特征，如年龄，性别，教育水平
• Mode众数 - the value that occurs most often.
Population Mean Sample Mean
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13–6
EXHIBIT 13.2
Percentage Distribution of Deposits
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Ø Indicate how far any observation is from the mean.