如何正确选择统计方法 ppt课件
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临床试验中几种常用的统计方法ppt课件
• Kappa的计算公式：
KappaPA Pe 1Pe
式中PA为实际观察到的一致率
，PA
实际观察一致数 总检查人数
PA
A，
N
A
为两次观察结果一致的观察数
，
Pe 为期望一致率，即两次检查结果由于偶然机会
所造成的一致率，简称期望率。
.
19
Kappa值的意义
• Kappa值较大说明一致性较好。 • 实际上Kappa值在0到1之间，Kappa＝1，说明
Ni
.
6
8 13 21 8 146 154 16 159 175
6 40 46 8 243 251 14 283 297
37 43 80 30 201 231 67 244 311
.
7
• 计算统计量
2 ai Ai 2
V(ai )
1
.
8
• ai的期望数 ：
Ai 行合 总 计 合 列 计 合计(aiciN )(iaibi)
• ai的方差：
V(ai)(aibi)(cidi)(3aici)(bidi) Ni
.
9
8 13 21 8 146 154 16 159 175
6 40 46 8 243 251 14 283 297
37 43 80 30 201 231 67 244 311
.
10
• 计算统计量
2 ai Ai 2
临床试验中几种常用的统 计方法
控制选择性偏倚的方法； 控制混杂性偏倚的方法：
.
1
多中心试验
• 临床试验必须是多中心试验， • 因为既可僻免人为因素的影响， • 又可观察药物在不同中心的效应， • 更利于推广应用。
常用统计方法培训课件(PPT 39页)
8
目前人们在描述统计方法时，都将以上 3 种方法列入，统称为统计方 法。
在生产现场，描述性方法和思考性方法应用频率特别高，许
多生产中的问题均可以通过简单的描述性方法和思考性方法配合使用 ，分析问题，寻找真因，然后应用固有专业技术解决问题，实现持续 改进。
值得注意的是统计技术是一种管理技术，可以帮助你发现问题、发现 变异和寻找事物发展的规律，但并不能帮你解决问题，解决问题要依 靠固有专业技术去实现！
常用统计方法培训
绍兴信佳密封制品有限公司 技术开发部&品管部 张伟波
1
培训提纲
一、统计学应用介绍 二、常用统计图表制作及应用 1、箱线图 2、柏拉图 3、直方图 4、散布图 5、雷达图 6、折线趋势图、柱状图、饼图 7、过程能力分析 8、统计过程控制图
2
培训目标
• 学习常用统计方法的应用 • 学习使用EXCEL和Minitab制作统计图表 • 更方便的进行日常工作和提高工作质量,进
9
一、箱线图
箱线图是利用数据中的五个统计量（最小值（MIN）、上四分位
数（Q1）、中位数(Q2)、下四分位数(Q3)、最大值(MAX)）以及异常 值来描述这批数据分布轮廓的一种图示方法，可以从中粗略地看出数 据是否具有对称性，分布的分散程度等信息。
LG-181403 B
3.0
2.5
散布层厚度/mm
15
二、柏拉图 柏拉图又称为排列图，由此图的发明者19世纪意大利经济学
家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财 富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后 来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律，也被
称为“二八原则”，主要用途是找出“重要的少数”。
目前人们在描述统计方法时，都将以上 3 种方法列入，统称为统计方 法。
在生产现场，描述性方法和思考性方法应用频率特别高，许
多生产中的问题均可以通过简单的描述性方法和思考性方法配合使用 ，分析问题，寻找真因，然后应用固有专业技术解决问题，实现持续 改进。
值得注意的是统计技术是一种管理技术，可以帮助你发现问题、发现 变异和寻找事物发展的规律，但并不能帮你解决问题，解决问题要依 靠固有专业技术去实现！
常用统计方法培训
绍兴信佳密封制品有限公司 技术开发部&品管部 张伟波
1
培训提纲
一、统计学应用介绍 二、常用统计图表制作及应用 1、箱线图 2、柏拉图 3、直方图 4、散布图 5、雷达图 6、折线趋势图、柱状图、饼图 7、过程能力分析 8、统计过程控制图
2
培训目标
• 学习常用统计方法的应用 • 学习使用EXCEL和Minitab制作统计图表 • 更方便的进行日常工作和提高工作质量,进
9
一、箱线图
箱线图是利用数据中的五个统计量（最小值（MIN）、上四分位
数（Q1）、中位数(Q2)、下四分位数(Q3)、最大值(MAX)）以及异常 值来描述这批数据分布轮廓的一种图示方法，可以从中粗略地看出数 据是否具有对称性，分布的分散程度等信息。
LG-181403 B
3.0
2.5
散布层厚度/mm
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二、柏拉图 柏拉图又称为排列图，由此图的发明者19世纪意大利经济学
家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财 富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后 来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律，也被
称为“二八原则”，主要用途是找出“重要的少数”。
统计学完整全套PPT课件
介绍非线性回归模型的基本形式 、特点以及常见的非线性回归模 型，如指数模型、对数模型等。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法，如最小二乘法、极大似然法等 ，并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法， 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等，以及模型的诊断方法，如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等， 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异，评估模型的预测性能，并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示，为投资 者提供决策参考。
THANKS
感谢观看
统计学完整全套PPT课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学，它使用数学方法对数据进行建模和预测 ，以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考，具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法，如最小二乘法、极大似然法等 ，并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法， 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等，以及模型的诊断方法，如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等， 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异，评估模型的预测性能，并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示，为投资 者提供决策参考。
THANKS
感谢观看
统计学完整全套PPT课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学，它使用数学方法对数据进行建模和预测 ，以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考，具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。
统计学课件PPT课件
直方图
用直条表示频数，用横轴表示 数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据， 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据， 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布， 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布， 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如 电子产品寿命、等待时间等。
用直条表示频数，用横轴表示 数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据， 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据， 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布， 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布， 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如 电子产品寿命、等待时间等。
统计学ppt课件
配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
统计基础知识ppt课件
统计基础知识ppt课件
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ，以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用，如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ，我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律，为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作，以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ，直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下，所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系，可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型，几何概型是指具有无限多 个可能结果，且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估，确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ，提供丰富的统计方法和图形
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ，以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用，如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ，我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律，为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作，以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ，直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下，所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系，可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型，几何概型是指具有无限多 个可能结果，且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估，确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ，提供丰富的统计方法和图形
统计学完整ppt课件完整版
假设检验的基本思想：小概率事件原 理
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
统计知识讲座PPT课件
图表设计原则与规范
01
02
03
04
简洁明了
图表设计应简洁明了，避免过 多的装饰和复杂的背景，突出
数据本身的特点。
一致性
在同一份报告中，应保持图表 风格、字体、颜色等要素的一
致性，提高整体美观度。
数据准确性
图表中的数据应准确无误，来 源可靠，避免误导读者。
注解清晰
对于图表中的重要信息，应提 供清晰的注解和说明，帮助读
标准差
方差的算术平方根，反映 数据波动程度，标准差越 小，数据越稳定。
数据分布形态的描述
偏态分布
正态分布
数据分布不对称，偏向某一方向，可 分为左偏和右偏。
一种对称分布，其形态由均值和标准 差决定，具有广泛的应用。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度，峰度越 高，数据分布越尖峭；峰度越低，数 据分布越扁平。
假设检验与显著性水平
假设检验
先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。假设 检验包括原假设和备择假设的设立、检验统计量的选择、显著性水平的确一类错误的概率。通常取0.05或0.01等小概率值作为显 著性水平，表示在原假设为真时，拒绝原假设的最大允许概率。
对收集到的数据进行预处理，包括数据筛 选、缺失值处理、异常值处理等。
数据分析
结果呈现
运用统计学方法对数据进行描述性分析和 推断性分析，如均值、方差、假设检验等 。
将分析结果以图表、报告等形式呈现，为 市场决策提供支持。
案例二：医学实验数据处理
实验设计
根据研究目的和实验条件，设计合理的实验 方案和数据收集计划。
数据可视化
Python的matplotlib、seaborn等库 提供丰富的数据可视化功能，可绘制 各种静态、动态、交互式的图表。
2024全新统计学ppt课件(2024)
非平稳时间序列转换方法
01
02
03
转换后时间序列建模与 预测
对转换后序列进行平稳 性检验
选择合适模型进行建模 与预测
2024/1/29
33
组合预测模型应用
2024/1/29
组合预测模型原理
综合多个单一模型预测结果，提高预测精度和 稳定性。 组合预测模型构建步骤
34
组合预测模型应用
选择合适的单一预测模型
单侧检验与双侧检验
介绍单侧检验与双侧检验的概 念，根据实际问题选择合适的 检验类型。
常见的假设检验方法
列举并介绍常见的Z检验、t检 验、F检验和χ²检验等方法，阐 述其适用条件和计算步骤。
假设检验的注意事项
讨论假设检验中可能犯的第一 类错误和第二类错误，阐述样
本容量对假设检验的影响。
17
04
方差分析与回归分析应用举例
数据输入与格式设置
快速输入数据、设置数据格式、使用数据验 证等技巧。
数据可视化
创建图表、修改图表样式、添加数据标签等 可视化操作。
2024/1/29
数据整理与清洗
利用筛选、排序、查找替换等功能进行数据 清洗。
数据分析工具
使用Excel内置的数据分析工具进行描述性 统计、回归分析等。
38
SPSS软件操作界面简介
分布函数与概率密度函数
02
定义分布函数，介绍离散型随机变量的概率分布列及连续型随
机变量的概率密度函数。
常见的随机变量分布
03
列举并介绍常见的离散型（如二项分布、泊松分布）和连续型
（如正态分布、指数分布）随机变量分布。
15
参数估计方法
2024/1/29
《统计基础知识》课件
客观性
避免主观臆断和偏见 ，客观地分析和解读 数据。
可读性
确保报告的清晰易懂 ，避免使用过于专业 或复杂的术语。
及时性
及时更新和发布数据 报告，以便决策者和 相关人员及时了解和 利用。
06
统计误区的识别与避免
常见的统计误区
样本偏差
由于样本选取不当，导致对总体特征的估 计出现偏差。
回归问题
在回归分析中，因变量的预测受到自变量 之外其他因素的影响。
04
数据可视化
通过图表、表格等形式将数据呈现出 来，以便更好地理解和解释数据的特 征和趋势。
06
结果报告
将数据分析结果以书面或口头形式报告出来， 包括数据解读、结论和建议等，以便决策者和 相关人员参考和应用。
解读与报告数据的注意事项
准确性
确保数据的准确性和 可靠性，避免误导和 错误解读。
完整性
全面收集和呈现数据 ，避免遗漏重要信息 。
03
02
了解基本概念
掌握统计学的基本概念和原理，能 够识别常见的误区。
实践检验
将统计结论与实际情况进行对比， 验证其是否符合实际情况。
04
如何避免统计误区
数据全面分析
强化变量控制
在实验或调查中，对变量进行严 格控制，避免混淆因果关系。
对数据进行全面分析，不只关注 部分数据或成功案例。
正确解读数据
对数据进行综合分析和解读，避 免片面或错误的结论。
文献法
通过查阅文献资料获取数据，适用于历史数 据和二手数据的收集。
数据收集的步骤
确定研究目的和问题
设计数据收集方案
明确研究目标和需要解决的问题，为数据 收集提供方向。
根据研究目的和问题，选择合适的数据收 集方法、工具和样本。
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er确切概率法
R C表资料 2 检
验、Fisher确切概
率法
____
Wilcoxon秩和 Kruskal-Wallis H
检验
如何正确秩选和择检统验计方法
配对四格表 2 检验
Wilcoxon符号秩和 检验
RR列联表 配对 2 检验
11种形式的列联表
2×2表 2×C表
无序（成组） 有序（配对）
均数± 标准
差？？
确切的统计量和P值
2.3 忽视方差分析的前提条件
辨析： ★ 此实验分3组，应为单因素三水平设计定量资料，应首先进
行“独立性”、“正态性”和“方差齐性”检验，如果满足 方差分析的3个前提条件则用方差分析；如果不满足，则采 用变量变换或秩和检验。如果P<0.05，则进行多组均数间的 多重比较。 ★ 给出确切的统计量和P值。
无序 有序
R×C表 多维列联表
无 有序
R×2表 单向有序 双向有序
无序 有序 分组变量有序 指标变量有序 属性相同 属性不同
如何正确选择统计方法
表2 双变量(多变量)资料的关联性分析方法小结
相 定量资料 关 分 定性资料 析 （ R C表）
数据特征 x、y服从双变量正态分布 x、y不服从双变量正态分布 双向无序 双向有序、属性不同 双向有序、属性相同
如何正确选择统计方法
二、计量资料分析常见的统计问题
2.1 忽视t检验的前提条件 2.2 误用成组设计资料的t检验分析配对设计资料 2.3 忽视方差分析的前提条件 2.4 误用t检验分析等级资料 2.5 误用t检验处理重复测量的两因素试验设计 2.6 误用配对设计资料的t检验处理单因素k(k>3)水平设计的资料
两样本t检验
单因素方差分析
配对t检验
随机区组设计 方差分析
Wilcoxon符 t’ 检验、Wilco Kruskal-Wallis H Wilcoxon符号秩和 Friedman M秩
号秩和检验 xon秩和检验 秩和检验
检验
和检验
二项分布直 接计算概率 法、正态近 似法(Z检验)
2 检验、Fish
回 应变量为连续型定量变量，服从正态分布 归
分 析 应变量为定性变量
应变量为含有截尾数据的生存时间
分析方法
pearson直线相关分析 Spearman秩相关 2 检验，计算列联系数 Spearman秩相关、线性趋势检验 一致性检验(kappa系数的假设检验) 一个应变量，一个自变量：直线回归分析 一个应变量，多个自变量：多重线性回归分 析 Logistic回归分析 Cox比例风险回归分析
如何正确选择统计方法
2.1 忽视t检验的前提条件
文题：重症急性胰腺炎并发肝功能不全的临床研究。实验数据 见表5。原文作者用t检验分析此资料。请问：这样做正确吗?
辨析： 1.对表5数据进行方差齐性检验，可发现两组患者的血清淀粉酶和肌酐指标 不能满足方差齐性的要求，故不能采用t检验进行分析。 正确的做法：采用变量变换使数据服从正态分布且方差齐，然后进行t检验， 否则，采用非参数检验。
如何正确选择统计方法
2.3 忽视方差分析的前提条件
文题：姜黄素抑制晶状体上皮细胞增殖的信号转导机制。 问题：作者取健康小牛眼晶状体的混合消化液消化后，收集细胞，进行传代 培养，取第三代细胞进行实验。 实验分3组：空白对照组、模型组、姜黄素组，每组设6个样本。 请问：采用方差分析正确吗?
如何正确选择统计方法
粘膜糜烂
1.58+0.60※
0.50+0.49△▲ 1.62+0.62 1.01+0.48△
粘膜溃疡
1.81+0.62※
0.59+0.56△▲ 1.79+0.59 1.21+0.60△
总评分
15.76+3.11※
6.87+3.08△▲ 15.98+2.98 8.87+3.21△
※：与对照组（G2）比较，P>0.05，如组何间正差确异选无择统统计计方学法意义；△:与治疗前比较，P<0.05，组内 差异有统计学意义；▲:与对照组（G ）比较，P<0.05，组间差异有统计学意义；
2.4 误用t检验分析等级资料
症状
腹痛
腹泻 脓血便 下坠感 充血、水肿 粘膜糜烂 粘膜溃疡
中医证候计分 0分 1分(+) 发作次数 持续时间 疼痛程度
2分(++)
如何正确选择统计方法
3分(+++)
2.4 误用t检验分析等级资料
辨析：
对于腹痛、腹泻、脓血便、下坠感、充血、水肿、粘膜糜烂、粘膜溃疡 的单项评分组间比较，不宜用t检验。因为每项评分为1、2、3等不连续 的赋值，数据资料不服从正态分布。应将数据整理成分组无序指标有序 的等级资料，宜采用秩和检验。
如何正确选择统计方法
2.给出确切的统计量和P值。
2.2 误用成组设计资料的t检验分析配对设计资料
如何正确选择统计方法
2.2 误用成组设计资料的t检验分析配对设计资料
辩析：
1.考虑到对数据进行变换是正确的。但是如果采用成组t检验， 还需要两总体方差齐性。
但本研究是配对设计，如果采用成组t检验，会降低检验效 率。应该采用配对t检验进行分析。注意配对t检验的条件：要 对每对数据的差值（d）进行正态性检验。如果不满足，改用 Wilcoxon符号秩检验。 2.应给出确切的统计量和P值。
如何正确选择统计方法
2.4 误用t检验分析等级资料
文题：止痛如神汤保留灌肠治疗CNUP：双盲随机安慰剂对照试验
表4 两组临床主要症状和结肠镜肠粘膜病变评分（ x s ）
症状
G1组(n=60)
治疗前
治疗后
G2组(n=60)
治疗前
治疗后
腹痛
2.01+0.68※
0.85+0.56△▲ 1.98+0.72 1.29+0.69△
如何正确选择统计方法
如何正确选择统计方法
资料类型 设计方案 实验分组 检验条件
如何正确选择统计方法
资
料 数据 类 特征
型
正态、 定 方差齐 量 资 非正态 料 和/或方
差不齐
定 无序 性 资 料
有序
表1 单变量资料差异比较的分析方法小结
单组 设计
完全随机设计
两组
多组
配对或配伍设计
两组
多组
样本与总体 均数比较的 t检验
腹泻
2.09+0.82※
1.26+0.75△▲ 2.11+0.73 1.56+0.68△
脓血便
1.82+0.42※
0.51+0.32△▲ 1.91+0.41 1.02+0.39△
下坠感
2.22+0.57※
1.41+0.65△▲ 2.29+0.62 1.67+0.59△
充血、水肿
1.89+0.37※
1.11+0.41△▲ 1.92+0.42 1.59+0.38△
R C表资料 2 检
验、Fisher确切概
率法
____
Wilcoxon秩和 Kruskal-Wallis H
检验
如何正确秩选和择检统验计方法
配对四格表 2 检验
Wilcoxon符号秩和 检验
RR列联表 配对 2 检验
11种形式的列联表
2×2表 2×C表
无序（成组） 有序（配对）
均数± 标准
差？？
确切的统计量和P值
2.3 忽视方差分析的前提条件
辨析： ★ 此实验分3组，应为单因素三水平设计定量资料，应首先进
行“独立性”、“正态性”和“方差齐性”检验，如果满足 方差分析的3个前提条件则用方差分析；如果不满足，则采 用变量变换或秩和检验。如果P<0.05，则进行多组均数间的 多重比较。 ★ 给出确切的统计量和P值。
无序 有序
R×C表 多维列联表
无 有序
R×2表 单向有序 双向有序
无序 有序 分组变量有序 指标变量有序 属性相同 属性不同
如何正确选择统计方法
表2 双变量(多变量)资料的关联性分析方法小结
相 定量资料 关 分 定性资料 析 （ R C表）
数据特征 x、y服从双变量正态分布 x、y不服从双变量正态分布 双向无序 双向有序、属性不同 双向有序、属性相同
如何正确选择统计方法
二、计量资料分析常见的统计问题
2.1 忽视t检验的前提条件 2.2 误用成组设计资料的t检验分析配对设计资料 2.3 忽视方差分析的前提条件 2.4 误用t检验分析等级资料 2.5 误用t检验处理重复测量的两因素试验设计 2.6 误用配对设计资料的t检验处理单因素k(k>3)水平设计的资料
两样本t检验
单因素方差分析
配对t检验
随机区组设计 方差分析
Wilcoxon符 t’ 检验、Wilco Kruskal-Wallis H Wilcoxon符号秩和 Friedman M秩
号秩和检验 xon秩和检验 秩和检验
检验
和检验
二项分布直 接计算概率 法、正态近 似法(Z检验)
2 检验、Fish
回 应变量为连续型定量变量，服从正态分布 归
分 析 应变量为定性变量
应变量为含有截尾数据的生存时间
分析方法
pearson直线相关分析 Spearman秩相关 2 检验，计算列联系数 Spearman秩相关、线性趋势检验 一致性检验(kappa系数的假设检验) 一个应变量，一个自变量：直线回归分析 一个应变量，多个自变量：多重线性回归分 析 Logistic回归分析 Cox比例风险回归分析
如何正确选择统计方法
2.1 忽视t检验的前提条件
文题：重症急性胰腺炎并发肝功能不全的临床研究。实验数据 见表5。原文作者用t检验分析此资料。请问：这样做正确吗?
辨析： 1.对表5数据进行方差齐性检验，可发现两组患者的血清淀粉酶和肌酐指标 不能满足方差齐性的要求，故不能采用t检验进行分析。 正确的做法：采用变量变换使数据服从正态分布且方差齐，然后进行t检验， 否则，采用非参数检验。
如何正确选择统计方法
2.3 忽视方差分析的前提条件
文题：姜黄素抑制晶状体上皮细胞增殖的信号转导机制。 问题：作者取健康小牛眼晶状体的混合消化液消化后，收集细胞，进行传代 培养，取第三代细胞进行实验。 实验分3组：空白对照组、模型组、姜黄素组，每组设6个样本。 请问：采用方差分析正确吗?
如何正确选择统计方法
粘膜糜烂
1.58+0.60※
0.50+0.49△▲ 1.62+0.62 1.01+0.48△
粘膜溃疡
1.81+0.62※
0.59+0.56△▲ 1.79+0.59 1.21+0.60△
总评分
15.76+3.11※
6.87+3.08△▲ 15.98+2.98 8.87+3.21△
※：与对照组（G2）比较，P>0.05，如组何间正差确异选无择统统计计方学法意义；△:与治疗前比较，P<0.05，组内 差异有统计学意义；▲:与对照组（G ）比较，P<0.05，组间差异有统计学意义；
2.4 误用t检验分析等级资料
症状
腹痛
腹泻 脓血便 下坠感 充血、水肿 粘膜糜烂 粘膜溃疡
中医证候计分 0分 1分(+) 发作次数 持续时间 疼痛程度
2分(++)
如何正确选择统计方法
3分(+++)
2.4 误用t检验分析等级资料
辨析：
对于腹痛、腹泻、脓血便、下坠感、充血、水肿、粘膜糜烂、粘膜溃疡 的单项评分组间比较，不宜用t检验。因为每项评分为1、2、3等不连续 的赋值，数据资料不服从正态分布。应将数据整理成分组无序指标有序 的等级资料，宜采用秩和检验。
如何正确选择统计方法
2.给出确切的统计量和P值。
2.2 误用成组设计资料的t检验分析配对设计资料
如何正确选择统计方法
2.2 误用成组设计资料的t检验分析配对设计资料
辩析：
1.考虑到对数据进行变换是正确的。但是如果采用成组t检验， 还需要两总体方差齐性。
但本研究是配对设计，如果采用成组t检验，会降低检验效 率。应该采用配对t检验进行分析。注意配对t检验的条件：要 对每对数据的差值（d）进行正态性检验。如果不满足，改用 Wilcoxon符号秩检验。 2.应给出确切的统计量和P值。
如何正确选择统计方法
2.4 误用t检验分析等级资料
文题：止痛如神汤保留灌肠治疗CNUP：双盲随机安慰剂对照试验
表4 两组临床主要症状和结肠镜肠粘膜病变评分（ x s ）
症状
G1组(n=60)
治疗前
治疗后
G2组(n=60)
治疗前
治疗后
腹痛
2.01+0.68※
0.85+0.56△▲ 1.98+0.72 1.29+0.69△
如何正确选择统计方法
如何正确选择统计方法
资料类型 设计方案 实验分组 检验条件
如何正确选择统计方法
资
料 数据 类 特征
型
正态、 定 方差齐 量 资 非正态 料 和/或方
差不齐
定 无序 性 资 料
有序
表1 单变量资料差异比较的分析方法小结
单组 设计
完全随机设计
两组
多组
配对或配伍设计
两组
多组
样本与总体 均数比较的 t检验
腹泻
2.09+0.82※
1.26+0.75△▲ 2.11+0.73 1.56+0.68△
脓血便
1.82+0.42※
0.51+0.32△▲ 1.91+0.41 1.02+0.39△
下坠感
2.22+0.57※
1.41+0.65△▲ 2.29+0.62 1.67+0.59△
充血、水肿
1.89+0.37※
1.11+0.41△▲ 1.92+0.42 1.59+0.38△