科研数据处理教程230P
科学研究中的数据处理方法
❖ 异常值，先求出这组数据的平均值 及标准偏差S，
然后求出统计量T。
❖
若怀疑x1为异常值，则：
T
1
s
❖ 若怀疑xn为异常值，则： T n
s
若计算T值大于表中所列临界值 g0(n,α) ，为异常值舍弃， 否则保留。
Ex：用格鲁布斯法判断前例中的40.02是否应舍弃，设
p 95%
则α=0.05 n=5
一、异常值及剔除
❖ Ex: 测定碱灰的总碱量（Na2O）得到5个数据， 40.02；40.13；40.15；40.16；40.20 试问 40.02是否应舍弃？
❖ 这是异常值的检验问题，如何判断是否属于 异常值？这就要求我们必须对测量误差有所 认识，对其分布规律有所了解，才能给出合 理的置信限并做出正确判断。为了解决这一 问题，下面我们介绍实验误差的分布规律。
❖ 这是H.M.Goodwin 提出的简单的判断方法，为了方 便起见，可以用单次测量的平均偏差δ代替σ，由于 δ≈0.80σ 3σ≈4δ（n→∞）
❖ 对于一般的有限次测量用平均偏差 d 代替δ，即略 去可疑观测值后，计算其余各观测值的平均值及平 均偏差，然后计算出可疑观测值与平均值的偏差， 若其大于等于4 d 者舍去”。
我们先研究
y f ( x) a0 a1x a2 x2
的最小二乘拟合
残差的平方和为：
Q ( y a0 a1x a2 x2 )2
求极值：
Q a0
2( y a0
a1x a2 x2 ) 0
k b 2.80 1.99 1.405
y 0.502x1.99
4、将原始数据代入验证：
x
0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0
y
研究生科研项目实验数据处理技巧
研究生科研项目实验数据处理技巧随着科研项目的不断深入，实验数据的处理成为了研究生必备的技巧之一。
正确高效的数据处理方法能够帮助研究生更好地分析实验结果，得出准确的结论。
本文将介绍一些研究生科研项目实验数据处理的常见技巧，旨在提高数据处理效率和结果可信度。
一、数据采集与整理在实验过程中，准确地采集和整理数据是数据处理的第一步。
以下是一些常用的数据采集与整理技巧：1.1 选择合适的采集工具：根据实验需求，选择合适的采集工具，如传感器、仪器仪表或软件系统等。
确保所选工具能够准确地记录实验数据。
1.2 样本数量和分布：在实验设计阶段，需要合理安排样本数量和分布。
样本数量过少可能导致数据不具备统计学意义，而样本分布不均匀可能引起结果的偏差。
1.3 数据格式标准化：为了方便后续的数据处理与分析，建议统一采用特定的数据格式。
例如，使用逗号或制表符分隔的CSV文件，或者使用Excel等常见的数据表格软件。
二、数据清洗与去噪实验数据采集过程中会存在各种干扰因素，如噪声、异常值等。
因此，在进行数据处理之前，需要进行数据清洗与去噪操作，以保证数据的准确性和可靠性。
以下是一些常用的数据清洗与去噪技巧：2.1 缺失值处理：对于存在缺失值的数据，可以选择删除该样本或使用合适的插补方法填充缺失值，如均值填充、插值法等。
选择合适的方法需要根据实际情况进行判断。
2.2 异常值检测：通过数据分析方法或可视化手段，可以检测并排除异常值。
例如，使用箱线图、散点图等工具识别和删除异常值。
2.3 噪声处理：噪声可以对数据的统计性质和分析结果造成较大影响。
可采用平滑、滤波等方法对数据进行去噪处理，如移动平均法、中值滤波法等。
三、数据分析与统计在进行数据分析与统计之前，需要明确研究目的和假设，以选择合适的分析方法和统计工具。
以下是一些常用的数据分析与统计技巧：3.1 描述性统计分析：通过计算数据的均值、方差、标准差、偏度等描述性统计量，可以对数据的分布特征进行概括和分析。
第二节数据处理共24页PPT资料
平均值的置信度与置信区间
对一样品分析，报告出： x,s,n
例如 wBxs(n)
x 估计 对无限次测量 n,x
问题： 对有限次测量
在 x 的某个范围 内包含 的概率 有多大？
(.....x.......)
2019/9/4
概率
区间大小
例：
x80.00
包含在 区间
有m个n次平行测定的平均值:
X 1,X2,X3,Xm
每个平均值与真值都存在标准 偏差,由统计学可得：平均值标
准偏差: sX s/ n
由sＸ—— n 作图：
由关系曲线看出，测量次数越多平均标准偏差越小
,当n 大于5时，sＸ 变化不大，实际测定5次即可。 所 以用μ= X ± SＸ 的形式表示分析结果更合理。
10 8 6
y4
2 0 15.80
15.90
16.00
16.10 16.20
x
25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0
15.80
15.90
16.00
x
16.10
16.20
总体标准偏差 相同， 总体平均值不同
原因： 1、总体不同 2、同一总体，存在系统 误差
总体平均值相同，总 体标准偏差不同
y 概率密度 x 个别测量值
x- 随机误差
2019/9/4
概率密度
25.0
20.0
15.0 2=0.023
10.0
5.0 1=0.047
0.0
15.80
15.85
15.90
15.95
16.00 16.05
16.10
16.15
16.20
科学研究中的数据处理方法
❖ 对于一般的有限次测量用平均偏差 d 代替δ，即略 去可疑观测值后，计算其余各观测值的平均值及平 均偏差，然后计算出可疑观测值与平均值的偏差， 若其大于等于4 d 者舍去”。
举例
❖ Ex: 用狄克逊法判断前例中的40.02是否应舍弃？ ❖ 解：将数据排列，取 α =0.05 ❖ 40.02 40.13 40.15 40.16 40.20
40.13 40.02 0.11 f10 40.20 40.02 0.18 0.611
❖ Q f(5,0.05) 0.642
同理：
a 2
f (x)dx 0.9550
a 2
a 3
f ( x)dx 0.9974
a 3
计算结果表明：偏差大于3σ的测量值出现的概率约 为0.26%，这属于小概率事件，在有限次实验中是不 可能发生的，如果在实验中出现就可作为异常值，应 舍弃。从而给出合理的置信限。
（二）异常值的检验
1、 4倍偏差法
1
(x a)2
exp[
2 x
2 x2
]
式中：
x
n
(xi a)2
i 1
n 1
（均方根差）
有了分布函数，我们就可以计算以x为中心的某个区间 （x – kσx,x + kσx）内包含真值a的概率P(x-kσx≤a≤x+kσx)。 这里K是以σx为单位的区间半径，称为置信系数。但是为了求 出P(x-kσx≤a≤x+kσx)，我们可以反过来说，它等于任一测 量值 x 落在以a为中心，以kσx为半径的区间内的概率。
研究生科研数据的处理与分析
研究生科研数据的处理与分析研究生阶段是每位学子进行深层次学术研究的时期，科研数据的处理与分析对于研究生的论文撰写和学术研究质量起着至关重要的作用。
本文将探讨一些常见的科研数据处理和分析方法，旨在帮助研究生顺利完成科研项目。
一、数据采集和整理科研数据的采集是研究过程中的第一步，精确的数据采集可以为后续的分析和结论提供可靠的依据。
在采集数据时，研究生应注意以下几点：1.确定数据类型：根据研究主题，明确需要采集的数据类型，如实验数据、问卷调查结果等。
2.选择采集方法：根据数据类型，选择合适的采集方法，例如实验记录、调查问卷、观察记录等。
3.确保数据的准确性：在数据采集过程中，应严格按照设计的规范进行操作，确保数据的准确性和可靠性。
4.整理和存储数据：采集完数据后，及时整理和存储数据，建立清晰的数据档案，方便后续的处理和分析。
二、数据质量分析在进行科研数据处理和分析前，研究生应先对数据的质量进行评估和分析，以确保数据的可靠性和有效性。
以下是常用的数据质量分析方法：1.数据清洗：通过检查和处理数据中的异常值、缺失值等，确保数据的完整性和一致性。
2.数据验证：对采集到的数据与实际情况进行比对和验证，确保数据的真实性和准确性。
3.数据比对：将相同或相关的数据进行比对，发现并纠正数据错误，提高数据质量。
4.数据可视化：使用图表等可视化工具，对数据进行可视化分析，从而更直观地发现数据潜在问题。
三、数据处理与分析方法科研数据的处理与分析是科学研究的核心环节之一，合理选择和运用数据处理与分析方法对于科研成果的准确性和有效性至关重要。
下面介绍几种常见的数据处理和分析方法：1.统计分析：通过统计学方法对数据进行描述、推断和预测，包括描述统计和推断统计两个方面。
常用的统计分析方法包括平均数、标准差、卡方检验、T检验、方差分析等。
2.数据挖掘：通过数据挖掘算法，从大量的数据中提取规律和模式，发现数据中隐藏的关联关系。
常用的数据挖掘方法有聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
大物实验数据处理PPT教案
由
1 n
n i
xi
a
1 n
n
i
i
可知
在确定的测量条件下可增加测量次数减小
随机误差，多次测量的算术平均值可作为
真值的最佳近似值 。
第14页/共66页
3、过失误差-尽量避免，从结果中剔除 异常数据的剔除方法：
拉依达准则 肖维聂准则
第15页/共66页
（三）不确定度
测量的过程中总是伴 随有误差，我们需要 用测量的精确度全面 评价测量结果。
（2）直径D的最佳值及不确定度
直径 D/mm
19.465
19.466
19.465
19.464
19.467
19.466
D 19.4655 mm
A
1 6(6 1)
6 i1
(Di
D)2
0.0004491
mm
B
仪 3
0.005 3
0.002889
mm
D 2A 2B 0.00292 mm D 19.4655 0.00292 (mm) D 19.466 0.0030 (mm)
第38页/共66页
（3）密度的最佳近似值：
4m
D 2h
8.907 g cm3
（4）密度的不确定度：
E
(
1 m
m
)2
(2
1 D
D
)2
(
1 h
h
)2
( 0.05 )2 (2 0.00292)2 (0.0121)2
213.04
19.466
80.37
0.00040958 0.041%
第39页/共66页
第42页/共66页
读数举例：
科研数据处理方法及应用PPT学习教案
表示取大； 表示取小。
第13页/共124页
1.模糊综合评价
几个常用的算子： （1）Zadeh算子 (,)
a b max{a,b}, a b min{ a,b} （2）取大、乘积算子 (,)
a b max{a,b}, a b ab （3）环和、乘积算子 (ˆ ,)
a ˆ b a b ab,a b ab
第7页/共124页
1.模糊综合评价
模糊集合及其运算 美国控制论专家Zadeh教授正视了经典集合描述的
“非此即彼”的清晰现象，提示了现实生活中的绝大多数 概念并非都是“非此即彼”那么简单，而概念的差异常以 中介过渡的形式出现，表现为“亦此亦彼”的模糊现象。 基于此，1965年， Zadeh教授在《Information and Control》杂志上发表了一篇开创性论文“Fuzzy Sets”, 标志着模糊数学的诞生。
如果到火车站去接人，如下描述 “大胡子，高个子，长头发戴宽边黑 色眼镜 的中年 男人”
除了男人的信息是精确的之外，其 它信息 全是模 糊的， 但是我 们却能 够找到 那个人 。
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1.模糊综合评价
经典集合与特征函数 集合：具有某种特定属性的对象集体。
通常用大写字母A、B、C等表示。
论域：对局限于一定范围内进行讨论的对象的全体。
称之为因素集。又设所有可能出现的评语有m个，记作 V {v1,v2,,vm }
称之为评语集。由于各种因素所处地们不同，作用也不 一样，考虑用权重 A {a1,a2,,an}来衡量。
第24页/共124页
1.模糊综合评价
（1）确定因素集U {u1,u2,,un};
（2）确定评判集V {v1,v2,,vm };
医学科研数据的整理与分析 ppt课件
分 析 (3)σ未知，n足够大(如n＞100)，按正态分布原理计算： 结 果
x t,υ s x
x uα s x
ppt课件 22
区间估计
检 查
总体率的可信区间估计
查表法 当n≤50时 正态近似法 当样本含量足够大，且样本率p和（1-p）均不
太小。一般认为np和n(1-p)≥5。
整 理
分 析
结 果
ppt课件 14
统计描述
检 查
数值变量资料
整 理
分类变量资料
绝对数 相对数：率 相对比 构成比 R ×C表
分 析
正态分布 x s 非正态分布 M Q 频数分布表
结 果
直方图 、 线图、 条图等
ppt课件 15
检 查
整 理
分 析
样本不是过小时,按正态分布规律,平均数减3个标准差仍应是正数。
整 理
分 析
结 果
ppt课件 10
例：在一个滴眼药的临床试验中，入选者58人，其中3 例失访，另有5 检 例因未能坚持定期随诊而被淘汰。作者以50 例计算不良反应率。结 查 果，国产制剂组30 例，不良反应率为13/30=43.3%。进口制剂组20 例 不良反应率为2/20=10% 。作者说：“患者失访及淘汰的8例中，主要 原因之一是点药后疼痛感明显”。
正态分布 与方差齐性
否 结 果 符号秩和检验
ppt课件
是 配对t检验
48
配对设计与分析:案例 (异体配对)
检 查
整 理
分 析
结 果
ppt课件 49
配对设计与分析:案例 (异体配对)
检 查
整 理
分 析
结 果
ppt课件 50
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软件工程师开 发电脑软件， 使繁琐的计算 大大简化。
科研工作者的团队定位（本系列视频的宗旨）
①：了解统计分析方法的原理，知道“什么类型的数据该选用什么分析方法”。 ②：知道“该选用什么软件”，熟悉“原始数据输入软件的格式”。 ③：熟悉“软件的数据处理结果该怎么解释”。
《科研数据处理》系列说明
1. 基础部分
– 推荐软件及操作方法 – 备选软件(0~3个)及操作方法
2. 拓展部分（某些章节会有，选读）
– 加深对本讲方法的理解
• 为了方便大家学习，原始数据的结构均以 Excel工作表(.xlsx)格式呈现。
《科研数据处理》系列说明
• 视频中难免讲错的地方，欢迎大家在相应 优酷视频的评论中指出，也可以给我发邮 件讨论。我会在相应优酷视频的文字简介 中更正。
选择合适的工具，去完成相应的任务。
实例演示：使用Excel分析工具
• 使用随机数发生器，创建三列呈正态分布 的随机数。
• 本系列实例演示中的样本数据的来源。
• 创建随机数的另一方法：
– Rand()
科研工作者的团队定位
①
②
原始数据
千百个的统 计分析方法
数据的运算
数据处理结 果
③
统计学家建立 方法的数学骨 架，并证明其
2. 使用Excel计算药时曲线的AUC。 3. 使用Origin计ห้องสมุดไป่ตู้药时曲线的AUC。
科研数据处理002_计算AUC曲线下面积
二、曲线下面积AUC——拓展
计算药时曲线AUC的其他方法
• 建立药物动力学模型，对实验数据进行曲 线拟合，并求出相关的参数。利用函数的 微积分方法求出曲线下面积。【有软件可 以自动计算~~~】
………………
科研数据处理
数据绘图
适合科研领域的数据处理软件
软件及版本 Microsoft Office
Excel 2010
GraphPad Prism 5
OriginPro 8.5.1 IBM SPSS
Statistics 19
缩写 Excel
Prism Origin SPSS
特点
大众化：几乎人人都会，简单易操作。 广泛化：几乎每台电脑上都有Excel。 非专业化：各行各业的人都在用Excel。 为科研工作者量身定做，简单易学。 使用Sample模板，大大节约时间。 兼有数据分析和数据绘图，都是精华。
统计学的两个作用
1. 数据压缩与数据挖掘 2. 使不同工作者的经验判断规范化、统一化
• 统计学 = 经验(60%) + 数学(40%) • 统计学的精髓在于：在处理同类问题时，
不同工作者都采用相同的统计分析方法。
科研数据处理的内容
数据分析
平均值(Mean) 标准偏差(Standard Deviation, SD) 显著性差异(Significant Difference)
功能强大，偏重于数据绘图。
功能强大，偏重于数据分析。
推荐度 ☆☆☆☆
☆☆☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆
备注：
1. 《科研数据处理》系列视频主要使用上述4个数据处理软件。每讲的数据处理都 会有一个推荐软件和若干个备选软件。
2. 其他如SigmaPlot，QtiPlot，STATA等也是科研raphPad”，不要写“Prism”。
【问题1】药时曲线的AUC计算
• 药物浓度-时间曲线（药时曲线） • Concentration-Time Curve (C-T curve) • 曲线下面积(Area Under Curve, AUC)
Conc(ng/ml) Conc(ng/ml)
Conc-Time Curve
100
80
60
40
20
0
0
20
40
60
Time(h)
Conc-Time Curve
100
80
60
AUC=???
40
20
0
0
20
40
60
Time(h)
【相关关键词】
• 药物浓度-时间曲线（药时曲线） • Concentration-Time Curve (C-T curve) • 曲线下面积(Area Under Curve, AUC)
Conc(ng/ml) 0 5.1 13 30 58 88 82 67 42 35 21 9.4 2.3 0.2
【目标图片&结果】药时曲线的AUC
Conc(ng/ml)
Conc-Time Curve
100
80
60
40
AUC=???
请绘制“药时曲线” 如右图所示，并计算 出阴影部分的面积。
20
0
0
20
• 梯形法(trapezoid rule) • 积分(Integrate)
科研数据处理002_计算AUC曲线下面积
一、药时曲线的AUC计算
【原始数据结构】药时曲线的AUC
• 给大鼠口服某药物后， 按照一系列时间点取 血，用高效液相色谱 分析血中药物的含量， 如表所示：
Time(h) 0
0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8 12 24 36 48
40
60
Time(h)
推荐软件：GraphPad 备选软件：Excel，Origin
梯形法计算曲线下面积
Conc(ng/ml)
100
梯形面积=(上底+下底)×高÷2
80
Area=(y2+y1)×(x2-x1)÷2
60
40
(x1,y1)
20
(x2,y2)
0
0
20
40
60
Time(h)
实例演示
1. 使用GraphPad计算药时曲线的AUC。(推荐)
科研数据处理教程
系列绪论
本系列的相关配置
• 操作系统和配色方案：WIN7 Home Basic • 屏幕分辨率：1024×768 • 数据处理软件
– Microsoft Office Excel 2010 – IBM SPSS Statistics 19 – GraphPad Prism 5 – Origin 8.5.1
• 该方法（药动模型法）的关键是：所建立 的模型要合适，与实验数据有比较好的拟 合度。
• 我的
• 大家共同探讨，共同进步~~~
计算AUC曲线下面积
本讲的相关配置
• 操作系统和配色方案：WIN7 Home Basic • 屏幕分辨率：1024×768 • 数据处理软件
– Microsoft Office Excel 2010 – IBM SPSS Statistics 19 – GraphPad Prism 5 – Origin 8.5.1