计数资料的基本统计分析方法
计数资料的基本统计方法
0.6520 0.0909 0.0934 0.0768 0.0534 0.0335 1.0000
0
0 1725819 0.6580
12
4.9 289298 0.1103
91 36.2 250480 0.0955
307 148.3 191204 0.0729
460 319.7
114355 0.0436
292 323.5
51670 0.0197
1162 43.12 2622826 1.0000
0 25 125 344 371 170 1035
0 8.6 49.9 179.9 324.4 329.0 39.46
（1）直接法：
•选择标准组的方法 1）大范围内的人口资料 2）两组年龄段人口合并 3）以其中一组为标准组，对另一组作标准化
小鼠存亡的组合方式 死亡数(x) 生存数(n-x)
排列方式 甲乙丙
每种组合的概率
0
3
1
2
2
1
3
0
生
生
生 0.2× 0.2× 0.2 ＝0.008
死
生
生 0.8 × 0.2 × 0.2
生
死
生 0.2 × 0.8 × 0.2
生
生
死 0.2 × 0.2 × 0.8 } ＝ 0.096
死
死
生 0.8 × 0.8 × 0.2
死
生
死 0.8 × 0.2 × 0.8
生
死
死 0.2 × 0.8 × 0.8 } ＝ 0.384
死
死
死 0.8 × 0.8 × 0.8 ＝ 0.512
P ＝ 1.000
(0.2 +0.8)3=(0.2)3 + 3(0.8)(0.2)2 + 3(0.8)2(0.2) + (0.8)3 三生 二生一死 一生二死 三死
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类：数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
计数资料常用的统计学方法
计数资料常用的统计学方法
对计数资料常用的统计学方法
一、假设检验：
1. Z检验：通过比较一组计数资料与总体分布的拟合程度，来检验样本数据和全体总体数据之间是否存在显著差异。
2. t检验：通过比较两组独立计数资料之间的拟合程度，来检验样本数
据和全体总体数据之间是否存在显著差异。
3. F检验：通过比较多组相同样本的拟合程度，来确定至少有一个处于未知实际总体中的样本均值是和其它样本有显著差别的。
二、数据可视化：
1. 直方图：通过显示计数资料的直方图来表示资料的分位数、最小值、中位数、最大值，以及数据的分布形态。
2. 折线图：利用折线图表示计数资料在比较不同因素因素下的差异情况。
3. 饼图：可以通过饼图展示一组计数资料的比例或结构情况，可以从
整体上窥视计数资料分布情况。
三、贝叶斯统计：
1. 条件概率：又称为贝叶斯定理，通过根据计数资料计算概率，来确
定事件的可能性大小，进而推断概率的变化趋势，以帮助更好地决策。
2. 统计重要性：根据计数资料中的关联性，来发现事件和趋势之间的关系，从而实现计算特定变量的重要性。
3. 模型选择：根据计数资料中各变量的相关性，来判断模型的正确性和可行性，以便判断数据的有效性。
计数资料的统计描述
案例
《600例小儿烧伤休克期治疗分析》
600例烧伤患儿，210例早期有休克症状，其中 3岁以下者110例，占52％，3岁以上者100例， 占48％，年龄越小，休克发生率越高。
相对数
相对比 率 构成比
比（ratio） ）
比又称相对比，是两个有关的指标之比，表示 对比指标间的数量关系，可用倍数或百分数表 示。 比＝甲指标/乙指标（或×100％） / 100 甲、乙两个指标可以是绝对数，也可以是平均 数或率；可以性质相同，也可以性质不同。
各种疟疾的构成情况
1955年 类别 发病人数 恶性疟 间日疟 三日疟 合计 68 12 17 97 % 70 12 18 100 发病人数 21 12 17 50 % 42 24 34 100 1956年
相对数在应用中应注意的事项
计算相对数的分母一般不宜过小。样本量过小时计算 所得的相对数稳定性较差，受偶然性影响易产生较大 的误差。观察例数过小时应用绝对数表示。 正确区分率与构成比。构成比只能说明事物内部各组 成部分的构成或分布，并不能反映某现象发生的频率 或强度，分析资料时不要将构成比当率做解释。
急性脑出血病死率的比较
某省医院 患者 例数 1600 死亡 例数 255 病死率 （％） 15.9 患者 例数 920
某县医院 死亡 例数 101 病死率 （％） 11.0
ห้องสมุดไป่ตู้ 急性脑出血病死率的比较
某省医院 病情 患者 例数 100 500 1000 1600 死亡 例数 5 50 200 255 病死率 （％） 5 10 20 15.9 患者 例数 800 100 20 920 某县医院 死亡 例数 80 15 6 101 病死率 （％） 10 15 30 11.0
16种统计分析方法-统计分析方法有多少种
16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10分类：数据分析评论（0）经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别；B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
计数资料常用检验方法
计数资料行×列（R ×C）表卡方检验 公式：
X2=35.81> , 差异有显著性，P<0.01，可以认为三组疗效不同，中西药结合组较其他两组高，若要进一步作两两比较，可分成三个四格表再进行比较。
中西药结合组
组别
有效
无效
合计
46
12
02
Pearson列联系数(P)
Cramer(修正)列联系数(C)
演讲人姓名
列联表计数资料的相关分析数据格式 (PEMS软件包)
卡方值 = 74.4015
自由度 v = 4
概率 P = 0.0000
Pearson 列联系数 = 0.2597
各个格子的理论数均大于 5
结果
列联表计数资料的相关分析.一致性检验.Kappa值(PEMS软件包)
66
12
78
0.05，差异无统计学意义，可以认为甲、乙两组有效率相同，如用X2值一般公式计算X2=2.85
(3) 、当总例数n>40，但有理论数0<T<1，或总例数n<40，有实际观察数为0的情况，此时应采用确切概率法直接算出概率P
两种药物治疗结果
组别
治愈
未愈
合计
新药
5(1.82)
、当总例数n>40,1<T<5时，由于理论数偏小，往往使得X2值偏大，此时可应用四格表X2值校正公式：
甲 、乙两组有效率比较
表中有一个理论数 4.62（（30×12）/78=4.62）大于1小于5，可采用X2值校正公式计算
分组
有效数
无效数
合计数
甲组
38
10
48
乙组
计数资料 两组比较 统计学方法
计数资料两组比较统计学方法计数资料是指能够用数字进行计算和比较的数据，例如频数、比率、百分比等。
在统计学中，比较两组计数资料是非常常见的。
本文将探讨两组计数资料的比较和应用统计学方法进行分析的方法。
一、比较两组计数资料的方法1.绝对数比较法绝对数比较法是比较两组计数资料中，某一指标的绝对数的大小。
例如，两组人群中的患病人数的大小比较，通过比较得出哪一组人的患病率更高。
这种方法的优点在于简单易行，但无法对数据进行标准化，无法消除其他因素的影响。
2.比率比较法比率比较法是通过两组计数资料中某一指标的比率进行比较。
例如，两组人群中男女比例的大小比较，通过比较男女比例的大小得出哪一组男女比例更接近。
这种方法具有较高的精度和客观性，但是需要进行标准化才能比较数据。
3.标准化比较法标准化比较法是通过将两组计数资料进行标准化处理后进行比较。
例如，将两组人群的男女比例标准化，通过比较标准化后的数据得出哪一组男女比例更接近。
这种方法可以消除因素的影响，具有更高的精度和客观性。
二、应用统计学方法进行分析在比较两组计数资料时，还可以应用统计学方法进行进一步分析。
常用的统计学方法包括：1.卡方检验卡方检验是一种用于比较两个或多个分类变量的方法。
以两组人群为例，可以通过卡方检验来比较这两组人群中男女比例是否有显著差异。
如果差异是显著的，则说明这两组人群男女比例不一致。
2. t检验t检验是一种用于比较两组数值型变量的方法。
例如，可以通过t检验来比较两组人群的年龄分布是否有显著差异。
如果差异是显著的，则说明这两组人群年龄分布不一致。
3.方差分析方差分析是一种用于比较三个或更多组数值型变量的方法。
例如，可以通过方差分析来比较三个不同城市中的日均气温是否有显著差异。
如果差异是显著的，则说明这三个城市的气温日均值不同。
结论在比较两组计数资料时，需要根据不同情况选择不同的比较方法。
在进行分析时，可以应用统计学方法来分析数据，从而得出更准确的结论。
第2讲 计量资料的基本统计分析方法
149 138 156
148
165 148 149
158
160 139 135
163
119 168 148
138
174 160 138
156
137 120 133
134
152 151 150
140
154 121 132
152
140 146 153
132
122 135 140
148
133 145 145 146 123 140
常用指标：算术均数、中位数等。
（一）算术均数(mean)
1. 定义：简称均数，符号为 数记为μ）。定义公式为
x （相应的总体均
x x n
2.均数的应用与特点
算术均数适合于对称分布的资料 ,如分布均匀的 小样本数据或近似正态分布的大样本数据； 算术均数容易受极端值的影响。
（二）中位数（median）
中位数将变量值一分为二，一半比它小，一半比它大。符号为
将一组变量值按大小顺序排列，位次居中的变量值即为中位数。
M、 M d 。
1. 中位数的计算
x( n 1 ) / 2 Md xn / 2 x1 n / 2 2 n为奇数 n为偶数
2. 中位数的应用与特点
中位数将频数等分为二，所以中位数适合各种类型 的资料，尤其适合于大样本偏态分布的资料。 由于中位数总处在居中的位置上，因而它不受特大 或特小值的影响。
3.16228 4.74342 2.91548
丙组 3 乙组 2 甲组 1
0 20 24 28 32 36 40
（三）方差与标准差的应用
方差或标准差属同类变异指标，它们多用来描 述均匀分布或近似正态分布的资料，大、小样本均 可，其中以标准差的应用最广，通常与均数结合使 用。比如在许多医学研究报告中常用
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11
（三）比（Ratio）
比（比值）：两个相关指标之比，说明两个指标的 对比关系。
比＝甲 乙现 现象 象的 的数 数量 量（或 100％）
2020/1/16
12
例2-3 某地1991年至1995年肺癌患者中男性478 例，女性136例，试求当地肺癌患者的性别比值。
性别比＝
男 女
478 0/1/16
17
列联表（contingency table）是将每个观察个体按
两个或两个以上的属性（分类变量）交叉分类时形成的
频数表。
表 6-1 按照两个变量 X 和 Y 分类的 R×C 表
2020/1/16
Y1
Y2
X1
n11
n12
X2
n 21
n 22
…
…
…
XR
4
一. 相对数指标的意义
绝对数指标(absolute number):是统计分组汇总后小计或 总计的绝对数，用以反映事物在一定条件下的规模和水平。
表 某季度甲、乙两部队的感冒发生情况
部别 甲部队 乙部队
合计
总人数
1834 1313 3147
发病人数
58 42 100
发病率（%） 3.16 3.20 3.18
2020/1/16
10
例2-2 某年某地区共发生各种疟疾97例，其中恶性疟 68例，间日疟12例，三日疟17例，则三种疟疾的构成 情况如下：
恶性疟： 68 100% 70.1% 97
间日疟： 12 100% 12.4% 97
三日疟： 17 100% 17.5% 97
2020/1/16
2020/1/16
5
相对数指标(relative number):有联系的两个指标之比。意 义：便于表达事物出现的普遍程度；便于相互比较和保密。
药名
甲药 乙药 丙药 合计
表 某药物治疗效果
治疗人数 治愈人数
150
120
200
150
300
180
650
450
治愈率（%） 80.00 75.00 60.00 69.23
2020/1/16
22
四格表实际频数与理论频数显示
2020/1/16
6
二. 几种常用的相对数
（一）率（rate）
率(强度相对数或频率)：它是一定时期或一定范围内某现象 的实际发生数与可能发生该现象的总数之比，反映某一现 象发生的频率或强度。
率＝ 某现象的实际发生数 可能发生该现象的总数
比例基数
率常以百分率（％）、千分率（‰）、万分率（1/万）、 十万分率（1/10万）等比例基数表示。
合计
78
33 111 70.27
2020/1/16
21
运用四格表的条件
1、当N>40 且T>5 ，运用专用公式，即Pearson ChiSquare； 2、有一理论频数为1<T<5且N>40时需用校正公式计算 χ2值，即Continuity Correlation； 3、当T<1或N<40时，需用确切概率计算法，即 Fisher’s Exact Test。
二项分类和多项分类
某药物治疗效果
药名
甲药 乙药 丙药 合计
治疗人数
150 200 300 650
治愈人数
120 150 180 450
治愈率（%） 80.00 75.00 60.00 69.23
2020/1/16
3
计数资料的统计描述 Statistical Description
2020/1/16
表2-3
职业
工人
人数 1792 发病率(%) 42.5
各种职业砂眼患者就诊情况
农民 学生 干部 其他
754 920 320
432
17.9 21.8 7.6
10.2
合计 4218 100.0
2020/1/16
15
计数资料的统计推断 Statistical Inference
2020/1/16
16
2 检验
n R1
nR2
18
…
YC
…
n1 C
…
n2C
…
…
…
n RC
• 是一种用途较广的假设检验方法，它是利用χ2分 布（Chi-square distribution）的原理进行统 计检验；
• 用于计数资料； • 用于两个或两个以上样本率（或构成比）之间的
比较，两因素间的相关分析等；
2020/1/16
19
四格表资料的χ2检验
3.5
即男性患者为女性患者的3.5倍，或男:女＝3.5:1
2020/1/16
13
三. 应用相对数的注意事项
计算观察单位数不等的几个率的平均率时不能将几个 率直接相加求平均率。
分母应当够大：如果分母太小，宜用绝对数表示，如 “４例全部治愈”，“3例中死亡１例”等。
2020/1/16
14
正确选择分母：计算率（强度相对数）时，分母中的 每一观察单位应当都有可能成为分子。
第四讲 计数资料的基本统计分析方法
Qualitative data Statistical Analysis
2020/1/16
1
计数资料（或定性资料，无序分 类资料）
enumeration data， qualitative data， unordered category data
定义：将观察单位按某种属性或类别分组计数， 分组汇总得到各组观察单位数称为计数资料。 特点：计数排列是无序分组，同组各观察单位之 间没有量的差别，但各组间有质的不同，各组互不 相容。
某病感染率＝ 感染某病病原体的人数 ×比例基数 受检人口数
2020/1/16
9
（二）构成比 (percentage)
构成比（结构相对数、百分比）：某现象内部各个构 成部分所占的比重或分布。
构成比＝
某一构成部分的数量 各构成部分数量之和
100％
构成比常以100为基数，各构成部分构成比之和必须 为100% 。
2020/1/16
20
一、两样本率比较
实例1：某医师用两种方法治疗慢性乙型肝炎的疗 效见表，问两组疗效间有无显著差别？（能否 直接从数字下结论？风险？）
表1 两种方法治疗慢性乙型肝炎的疗效比较
方 法 有效数 无效数 合计 有效率(%)
肝炎灵注射液 51 常 规 疗 法 27
9
60 85.00
24
51 52.94
2020/1/16
7
检查时发现的某病现患病例数
某病患病率＝
×比例基数
该时期受检人数
某病发病率＝ 该时期新发生的某病病例数
×比例基数
一定时期内可能发生某病的平均人口数
2020/1/16
例如：甲型H1N1
8
某病治愈率＝ 治愈某病病人数 ×比例基数 该病受治病人数
某病病死率＝ 观察期间某病死亡人数 ×比例基数 同期某病病人数