常用统计学基本概念及工作步骤
统计的相关概念及一般过程
统计的相关概念及一般过程统计是一种通过收集、整理、描述和解释数据来推断和推断结论的方法和过程。
它是研究和解决问题的一种重要工具，在各个学科领域中都有广泛的应用。
下面将介绍一些与统计相关的概念和一般过程。
1. 数据收集：数据收集是统计分析的基础，它是指通过观测、实验、调查等方法，获取需要分析的数据。
数据可以是数字、文字、图像等形式，在收集前必须明确目的、定义变量、设计合适的样本和选择合适的收集方法。
2. 数据整理：数据整理是对收集的数据进行清理、转换和组织的过程。
它包括去除异常值、填补缺失值、标准化数据等操作，以便于后续的分析和解释。
3. 描述统计：描述统计是对数据进行描述和总结的方法。
它包括测量数据的中心趋势（平均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差）、分布形态（偏度、峰度）等指标，以及通过图表（直方图、饼图、箱线图等）展示数据的特征。
4. 推论统计：推论统计是在样本数据的基础上，推断总体或者其他未观测到的数据特征的方法。
它的基本思想是从样本中得出关于总体的统计推断，并估计推断的置信水平和显著性水平。
常用的推论统计方法包括参数估计、假设检验、置信区间等。
5. 参数估计：参数估计是利用样本数据对总体参数进行估计的方法。
常见的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是用一个具体的数值估计总体参数，比如用样本均值估计总体均值。
区间估计是用一个区间估计总体参数，比如用样本均值加减一个标准误估计总体均值的置信区间。
6. 假设检验：假设检验是用来判断样本数据是否支持某个假设的方法。
它基于统计学原理，根据样本数据和假设的差异判断假设是否成立。
常见的假设检验方法有单样本检验、双样本检验和方差分析等。
7. 置信区间：置信区间是用来估计总体参数的区间范围。
它表示一个区间，该区间有一定的置信水平包含总体参数。
置信区间的估计与样本大小、样本方差和置信水平有关。
8. 相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的关系强度和方向的方法。
统计学基本概念和步骤
统计学基本概念和步骤统计学基本概念和步骤一、统计学中的几个基本概念总体根据研究目的确定的、同质的全部研究对象（严格地讲，是某项观察值的集合）如研究2008年中国60岁以上的老人血清总胆固醇含量，测定值的全部构成了一个总体样本随机化的原则从总体中抽出的有代表性的观察单位组成的子集称作样本，如DM患者中随机抽取有代表性一组患者构成样本抽样误差由于随机抽样所造成的某变量值的统计量和总体参数之间存在的差异变量数值变量变量值是定量的，表现为数值大小的变化，有度量衡单位。
（计量资料）如：身高（cm）、体重（kg）分类变量变量值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
（计数资料）如：性别分男女两类有序数据半定量数据或等级资料，临床疗效可分为治愈、显效、好转、无效四级，尿糖（-、+、++、+++）概率描述随机事件（如发病）发生可能性大小的度量为概率，常用P表示。
在0和1之间，P≤0.05的随机事件，通常称作小概率事件，即事件发生的可能性很小同质和变异同质除了实验因素外，影响被研究指标的非实验因素相同变异是在同质的基础上被观察个体之间的差异参数和统计量总体的统计指标称为参数，样本的统计指标称为统计量统计设计统计工作最关键的一步，整个研究工作的基础数据整理对数据质量进行的检查，考虑数据分布及变量转换，检查异常值和数据是否符合特定的统计分析方法要求等统计描述描述及总结一组数据的重要特征，其目的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分析统计推断由样本数据的特征推断总体特征的方法A.等级资料B.计数资料C.计量资料D.分别变量E.参数因素在统计学中，数值变量构成在统计学中，分类变量构成在统计学中，有序数据构成『正确答案』C；B；A下列不属于计量资料的是A.体重（kg）B.血型（A、B、O、AB型）C.身高（cm）D.每天吸烟量（1－5支）E.白细胞（个/L）『正确答案』B定量资料的统计描述（一）考什么？（1）集中趋势指标（2）离散趋势指标（3）正态分布的特点与面积分布规律（二）最重点是什么？正态分布的集中趋势和离散趋势的指标（三）最难点的是什么？概念和正态分布的特点与面积分布规律概念表示适用算术平均数（均数）总体均数μ；样本均数c正态或近似正态分布，例如北京男人平均体重80kg，那么在80kg人最多几何均数G表示等比资料，尤其是对数正态分布计量资料。
统计初步知识点总结
统计初步知识点总结一、统计学的基本概念1. 统计学的定义统计学是一门研究数据收集、处理、分析、解释和推断的学科。
它通过收集大量的数据，并利用数理统计方法对数据进行分析，从而得出有关总体特征的结论。
2. 统计学的发展与应用统计学起源于古代的人口普查和财产统计，随着科学技术的进步，统计学逐渐发展成为一门独立的学科。
它在经济学、医学、社会学、政治学等领域都有着广泛的应用，成为这些领域中不可或缺的工具。
3. 统计学的基本概念(1) 总体和样本：总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取出来的一部分。
通过对样本的研究，可以对总体做出推断。
(2) 参数和统计量：参数是总体特征的数值度量，统计量是样本特征的数值度量。
通过统计量对参数进行估计。
(3) 变量和数据：变量是统计研究的对象，数据是对变量进行观测和测量的结果。
(4) 随机变量和概率分布：随机变量是随机现象的数学模型，概率分布描述了随机变量的取值规律。
二、统计方法1. 数据的收集数据的收集是统计学研究的基础，它包括实地调查、实验观察、问卷调查、文献资料收集等方式。
合理、科学的数据收集是统计研究的前提和基础，对于数据的真实性和可靠性至关重要。
2. 数据的描述数据的描述包括数据的整理、汇总和展示，通过频数分布表、统计图表等方式对数据进行直观展示，从而揭示数据的分布特征和规律。
3. 统计推断统计推断是利用样本数据对总体特征进行推断的过程，包括参数估计和假设检验两个方面。
(1) 参数估计：通过样本数据对总体参数进行估计，得到对总体的估计值和置信区间估计。
(2) 假设检验：根据样本数据对总体参数提出假设，并通过统计方法对假设进行检验，判断原假设是否成立。
4. 相关性分析和回归分析相关性分析是研究变量之间相关关系的方法，通过相关系数来度量两个变量之间的相关程度。
而回归分析则是研究变量之间的因果关系，并用回归方程来描述变量之间的函数关系。
5. 方差分析和协方差分析方差分析是比较多组样本均值之间差异的一种统计方法，协方差分析则是研究两个或多个变量之间的协方差关系。
1统计概念步骤
组 段男孩身高（cm）测量资料
11（4555..c95m11）5403..06
142.4 146.1
156.1 142.4
149.0 148.9
139.6 146.7
144.4 143.4
1144051..224 511～4436..35
146.7 139.2
138.7 142.3
137.4 156.6
用于事物之间的差别属于“同质”的可能性
≤0.05可以被定性为不同质 ＞0.05可以被定性为同质
统计资料种类
计量资料： 由定量数据组成，可以计算平均数
计数资料： 由定性数据组成，可以计算率、比
等级资料： 既有计量又有计数性质（了解）
二、基本步骤
◆统计设计：确定研究对象、内容；设对照； 控制误差 设计原则：重复、随机、对照、齐同、双盲
常用医学统计方法
统计学是以数学方法观察和比较事物的一门学科。
统计学研究对象：存在变异的事物或现象
变异：同质对象之间存在的差异。
例如：白细胞计数正常值范围
4000------------- 10000 （个/mm）
＜正常
正常
＞正常
★通过群体观察，才能掌握事物的变异规律。
★变异事物（个体或群体）间的差异原因可以是： 1、本质差别 2、变异所致 （不同质） （同质）
159.6 143.5 142.9 146.6 152.3 147.7 154.0
148.9 142.6 143.8 130.5 153.3 136.7 154.4
149.8 146.9 139.2 151.6
频数表制作分为三个步骤: 1、求全距：
即数据最大值与最小值之差。
找该出资资料料全最最距大小＝值值1为6为011.6920－5..91925.9＝35 2、确定组段数和组距：
统计学基本概念与步骤
讨论二
（1）指出下列可能由变异导致的现象： （2）指出下列可能由抽样误差导致的现象：
X ：个体观察值，X ：样本平均数，μ：总体平均数
A、X1 ≠ X2
B、X1 ≠ X2 C、X ≠ X D、X ≠ μ E、μ1≠ μ2
频数表的制作过程
某地130名12岁健康 男孩身高（cm）测量资料
155.5 145.9 140.2 145.4 145.2 143.5 154.2 146.8 137.9 132.5 150.3 148.3 138.9 145.1 147.1 148.1 159.6 148.9 149.8 143.6 150.0 143.3 146.5 149.8 134.7 138.5 145.4 138.9 149.8 153.1 146.2 140.5 145.8 147.9 152.9 143.5 142.6 146.9 142.4 146.1 146.7 139.2 147.0 147.3 134.7 148.8 141.2 145.8 142.7 140.1 147.8 147.9 141.8 147.5 142.9 143.8 139.2 156.1 142.4 138.7 142.3 151.1 150.8 129.4 144.7 145.7 151.3 143.9 151.6 141.9 142.3 141.4 149.7 146.6 130.5 151.6 149.0 148.9 137.4 156.6 141.2 144.5 142.5 138.1 138.2 137.9 140.7 154.5 139.2 143.6 140.9 139.9 152.3 153.3 139.6 146.7 144.0 148.8 147.5 125.9 142.7 137.1 141.6 148.8 141.9 146.4 145.2 134.9 141.4 137.7 147.7 136.7 144.4 143.4 157.9 133.5 139.2 152.7 132.4 152.9 145.5 135.1 156.3 143.8 137.4 142.9 160.9 138.5 154.0 154.4
统计学基本概念与步骤
三、整理资料
• 整理资料的目的： 使零碎、分散、表现个体特征的资料 系统化、条理化，以便进一步的指标计 算和统计分析。 • 整理资料的方法： 分卡法； 划记法；
• 整理资料的步骤：
1、核查资料： 一般性核查；逻辑性核查。
2、设计分组： 按数值特征分组 按性质或类别分组
计量资料 计数资料
3、设计整理表： 按分组的要求，设计汇总资料的表格。 整理表设计的好坏，可直接影响统计分 析的准确性。当然一个好的整理表的设 计要结合自己专业的特点，不能为了统 计而统计。 一般而言，分类变量的整理表容易设 计；数值变量的整理表较难设计。
• 这类误差可高可低，无固定倾向，但 分析资料时可用不同的统计方法进行 分析。这类误差又可分为两种：
（1）随机测量误差（random measurement error）：
实际工作，常常出现同一样品多次测 定或多个人测定的结果不一致。这可能 是由众多的不可预计的偶然因素引起。 这种误差也是不可避免的，但它的出现 有一定的规律，可以通过统计学方法进 行分析处理。
二、变量与变量值
• 变量（variable）：用于说明观察单位某 项特征的标识（或指标）即变量。 如：人的身高、体重、职业、年龄等。 • 变量根据其性质可分为两大类： 1、数值变量 2、分类变量
1、数值变量（numerical variable），也称 计量资料： 其变量值是用定量的方法测定的某项 指标的数值大小，常有度量衡单位，数 据呈连续型分布。 如：测定人的身高(cm)、体重(kg)、血压 (mmHg)、血红蛋白(g/l)等。
• 样本（sample）： 根据研究目的从同质总体中随机抽取 的有代表性的部分观察单位。 样本的特点：1、代表性（性质、数量） 2、随机性 3、可靠性（可比性） • 总体与样本的相对性。
统计学--基本概念和方法
统计学--基本概念和方法统计学是一门研究如何收集、处理、分析、解释和应用数据的学科。
它是现代科学、工程、医学、社会科学和商业等领域中不可或缺的一部分。
以下是统计学的基本概念和方法的详细介绍：一、基本概念1. 总体和样本：总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中抽取的一部分。
2. 参数和统计量：参数是总体的数值特征，如总体均值、方差等；而统计量是样本的数值特征，如样本均值、样本方差等。
3. 随机变量和概率分布：随机变量是指随机试验中的变量，如掷骰子的点数；而概率分布则是随机变量可能取值的概率分布情况。
4. 假设检验和置信区间：假设检验是指根据样本数据对某个假设进行检验，以确定该假设是否成立；而置信区间则是指根据样本数据对总体参数的一个区间估计。
二、基本方法1. 描述统计学：描述统计学是指对数据进行整理、汇总、描述和展示，以便更好地理解数据的性质和特征。
常用的描述统计学方法包括频数分布表、直方图、饼图、条形图等。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是指对数据进行初步探索，以发现其中的规律和特征。
常用的探索性数据分析方法包括箱线图、散点图、相关系数等。
3. 推断统计学：推断统计学是指根据样本数据对总体参数进行推断，以便对总体进行更深入的了解。
常用的推断统计学方法包括参数估计、假设检验、置信区间等。
4. 回归分析：回归分析是指研究自变量与因变量之间的关系，并建立数学模型来描述这种关系。
常用的回归分析方法包括简单线性回归、多元线性回归等。
5. 方差分析：方差分析是指研究不同因素对某个变量的影响，并确定这些因素是否显著。
常用的方差分析方法包括单因素方差分析、双因素方差分析等。
以上是统计学的基本概念和方法的详细介绍，统计学在现代社会中的应用非常广泛，可以帮助人们更好地理解和利用数据，从而做出更准确的决策。
统计学的基本概念
统计学的基本概念统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，以提供有关现象及其背后规律的定量描述和推理为基础。
它在各个领域中都具有重要的应用价值，无论是科学研究、经济发展还是社会政策制定，都需要统计学的支持和指导。
本文将介绍统计学的基本概念，并探讨其在现实生活中的应用。
一、总体与样本在统计学中，总体是指我们希望研究的所有个体或事物的集合，而样本是从总体中选取出来的一部分个体或事物。
通过对样本的研究，我们可以对总体进行推断和判断，从而掌握总体的特征和规律。
样本的选择要具有代表性和随机性，才能保证统计结果的准确性。
二、数据类型统计学中的数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是用数字来表示的数据，如年龄、身高等；而定性数据则是用描述性词语来表示的数据，如性别、职业等。
在统计分析中，我们需要根据不同数据类型的特点，采用不同的统计方法，以求得准确的结论。
三、描述统计描述统计是统计学中最基础的内容之一，它主要通过对数据的整理、分类和概括，来揭示数据的分布、中心趋势和变异程度。
在描述统计中，常用的统计量有平均数、中位数、众数、极差等，这些统计量可以直观地反映数据的特征。
四、概率与分布概率是统计学中重要的概念之一，它描述了事件发生的可能性大小。
统计学通过概率的计算和推断，来预测和解释各种现象。
概率分布则是描述随机变量可能取值的分布情况的数学函数，如正态分布、泊松分布等。
概率和分布的研究为我们提供了理论基础，帮助我们更好地理解和解释现实世界中的随机现象。
五、参数估计与假设检验在实际统计分析中，由于无法获得总体的全部数据，我们需要通过样本来进行推断。
参数估计是根据样本数据来估计总体参数的方法，其中最常用的是点估计和区间估计。
而假设检验则是根据样本数据对总体参数进行推断的方法，其主要目的是验证统计假设的有效性。
六、回归与相关回归分析是一种用于研究变量间关系的统计方法，通过建立数学模型来预测和解释变量之间的关系。
相关分析则是一种用于衡量变量之间相关性的方法，通过计算相关系数来描述变量间的线性相关程度。
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常用统计学基本概念及工作步骤
教学方法：PPT课件及板书
教学内容及时间分配：
第一节统计学中的几个基本概念50分钟
一、总体与样本（6分钟）
1、总体的概念（有限总体与无限总体）
2、样本的概念及特点
3、总体与样本的相对关系
二、同质与变异（5分钟）
三、变量与变量值（10分钟）
1、数值变量
2、分类变量
（1）无序分类
（2）有序分类（等级资料）四、参数与统计量（4分钟）
五、误差（15分钟）
1、误差概念
2、误差分类
（1）系统误差
（2）随机误差
（3）抽样误差
六、概率（10分钟）1、概念
2、根据概率大小分类事件
第二节统计工作基本步骤35分钟
一、设计
二、搜集资料
1、原始资料的来源
（1） 经常性资料来源
（2） 一时性资料来源 2、收集资料的原始要求
（1）完整、准确、及时
（2）代表性（数量、质量）
（3）可比性（时间、内容）
三、整理资料
（10分钟）
1、整理资料的目的及意义
2、整理资料的步骤
（1）审核资料（一般审核、逻辑审核）
（2）设计分组（分组目的、分组方法）
（3）拟整理表（数值变量、分类变量）
（4）资料汇总（划记法、分卡法、计算机录入
法）
四、分析资料（简介资料分析的内容及方法）
（5分钟） 第三节学习统计学注意事项10分钟
小结： 5分钟 1、常用统计学的基本概念；2、统计工作的基本步骤；3、关于学习工具一计算器
思考题：1、举例说明总体与样本的相对性。
2、举例说明变异、变量、变量值的关系。
3、医学资料为什么需要做统计分析？ （5分钟） （15分。