计数资料的相关分析
计数资料名词解释医学
计数资料名词解释医学
计数资料是指在医学研究中收集到的非连续性的数据，通常是指某种特定事件的出现次数或者某种特定特征的存在与否。
在医学领域中，计数资料通常用于描述疾病的发病率、死亡率、治疗效果等情况。
例如，某种疾病在某个地区的发病人数、某种治疗方法的成功次数等都属于计数资料的范畴。
在医学研究中，对计数资料的分析常常涉及到统计学方法，比如卡方检验、Fisher's确切检验等。
这些方法可以帮助研究人员判断不同因素对特定事件发生的影响程度，或者评估不同治疗方法的疗效差异。
此外，计数资料的分析也常常涉及到风险比、风险差、绝对风险差等指标的计算与比较，以便更好地理解疾病的发病规律和治疗效果。
总之，计数资料在医学领域中扮演着非常重要的角色，它们为医学研究提供了丰富的信息，帮助医生和研究人员更好地了解疾病的特点和治疗效果，为临床实践和医学决策提供科学依据。
培训前后计数资料统计对比
在培训前后，可以使用计数资料统计对比来评估培训的效果。
具体步骤如下：
1. 确定统计量：根据具体的培训目标和内容，选择适当的统计量来描述计数资料。
常用的统计量包括频数、频率、比率等。
2. 数据收集：在培训前和培训后分别收集相关数据，记录每个观察对象的表现或结果。
例如，可以记录每个员工在培训前后的考核成绩、完成任务的数量等。
3. 数据整理：对收集到的数据进行整理，将原始数据转换成适合统计分析的形式。
例如，可以将数据分组、排序或绘制成图表等。
4. 数据分析：利用统计分析方法对整理后的数据进行处理和分析。
例如，可以使用卡方检验、配对样本T检验等方法来比较培训前后的计数资料是否有显著差异。
5. 结果解释与报告：根据分析结果，对培训的效果进行解释和评价，并提出相应的建议和改进措施。
同时，将分析结果整理成书面报告，以便于汇报和交流。
通过以上步骤，可以对培训前后的计数资料进行全面的比较和分析，为评估培训效果提供科学依据。
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。
公卫医师医学统计学辅导：计数资料与计量资料
公卫医师医学统计学辅导：计数资料与计量资料公卫医师医学统计学辅导：计数资料与计量资料公卫医师医学统计学辅导：计数资料与计量资料医学统计资料按其性质一般分为计数资料与计量资料两类。
不同类型的统计资料应采用不同的统计分析方法。
计数资料是先将观察单位按某种属性或类别分成若干组，再清点各组观察单位个数所得到的资料。
如临床某些检验结果用阳性或阴性反应表示，对一批某病患者检验完毕后，清点呈阳性或阴性反应的各有若干例。
又如要调查某人群的血型分布，先按a、b、ab、o四型分组，再清点各血型组人数。
计数资料每个观察单位之间没有量的差别，但各组之间具有质的不同，不同性质的观察单位不能归入一组。
对这类资料通常是先计算百分比或率等相对数，需要时做百分比或率之间的比较，也可做两事物之间相关的相关分析。
计量资料是用仪器、工具或其它定量方法对每个观察单位的某项标志进行测量，并把测量结果用数值大小表示出来的资料，一般带有度量衡或其它单位。
如检查一批应征青年体重，需要磅秤测量，通常以公斤为单位，测得许多大小不一的体重值。
其它如身长(cm)、血压(mmhg)、脉搏(次/分)、红细胞(万/mm3)转氨酶(单位)等，都属于计量资料。
每个观察单位的观测值之间有量的区别，但同一批观察单位必须是同质的。
对这类资料通常先计算平均数与标准差等指标，需要时做各均数之间的比较或各变量之间的分析。
还有一些资料，也是将观察单位按某种属性或某个标志分组，然后清点各组观察单位个数得来的，但所分各组之间具有等级顺序。
这些资料既具有计数资料的特点，又兼有半定量的性质，称为等级资料或半定量资料。
例如对一批急性病毒性肝炎患者作麝香草酚絮状试验，将试验结果按-、+、++、+++、++++分组，显然各组之间既有等级顺序，又有程序与量的差别。
又如某病住院病人的治疗结果，按治愈、好转、无效、死亡分组，同样各组之间具有顺序与程度之别。
分析等级资料常用的统计指标有比和率，常用的统计方法有秩和检验、参照单位分析等。
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。
对统计结果进行分析
对统计结果进行分析统计数据是指通过对一定数量的样本进行调查、观察或实验，得出的有关现象、事物或问题的一些特征的计数或测量值的结果。
统计数据的分析是对统计结果进行处理、比较、归纳、推断等，以揭示出其中包含的信息和规律。
下面对统计结果进行分析。
首先，我们需要对收集到的统计数据进行整理和描述。
统计数据通常以表格、图表等形式呈现。
在整理数据时，我们可以计算出各项指标的平均值、中位数、标准差等，以便更好地理解数据的总体分布和变异程度。
同时，我们还可以基于数据的特点和背景，对数据进行分类，比如按时间、地区、性别、年龄等因素对数据进行分组。
接下来，我们需要对统计数据进行分析和解释。
在统计分析过程中，最常用的方法是描述统计和推断统计。
描述统计主要包括对数据的统计特征进行描述和分布的整体特征进行概括。
推断统计则通过对样本数据进行分析和推断来推测总体的特征。
常用的推断统计方法有假设检验、置信区间估计等。
对于描述统计，我们可以通过计算平均值、中位数和众数来了解数据的集中趋势；通过计算方差和标准差来了解数据的离散程度；通过绘制统计图表来展示数据的分布情况。
在分析整体特征时，我们可以统计各个类别的频数、频率、百分比等，以对样本数据的比例和比重进行分析。
对于推断统计，我们可以使用假设检验方法来检验两个或多个样本之间的差异是否具有统计学意义。
通过设立原假设和备择假设，并计算出检验统计量的值，来决定是否拒绝原假设。
在假设检验中，我们可以利用已知的统计分布来计算出显著性水平，以判断样本之间的差异是否显著。
此外，我们还可以利用置信区间估计方法来估计总体参数的取值范围。
在对统计数据进行分析时，还需要注意数据的质量和可信度。
我们需要对数据进行合理的采样和抽样，确保样本的代表性和可靠性。
同时，我们还需要注意数据收集的过程中是否出现了误差和偏差，以及数据本身是否存在异常值和缺失值，从而确保分析结果的准确性和有效性。
总之，对统计结果的分析是对收集到的数据进行整理、描述、分析和解释的过程。
16种统计分析方法.doc
v1.0可编辑可修改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v1.0可编辑可修改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。
X2检验
X2检验X2检验是用途广泛的假设检验方法，它的原理是检验实际分布和理论分布的吻合程度。
主要用途有：两个及以上样本率（或构成比）之间差异比较，推断两变量间有无相关关系，检验频数分布的拟合优度。
Ｘ2检验类型有：四格表资料Ｘ2检验(用于两样本率的检验)，行×列表Ｘ2检验（用于两个及两个以上样本率或构成比的检验）, 行×列列联表Ｘ2检验（用于计数资料的相关分析）。
在SPSS中，所有X2检验均用Crosstabs完成。
Crosstabls过程用于对计数资料和有序分类资料进行统计描述和统计推断。
在分析时可以产生二维至n维列联表，并计算相应的百分数指标。
统计推断则包括了我们常用的X2检验、Kappa值，分层X2（X2M-H）。
如果安装了相应模块，还可计算n维列联表的确切概率（Fisher's Exact Test）值。
Crosstabs过程不能产生一维频数表（单变量频数表），该功能由Frequencies 过程实现。
界面说明【Rows框】用于选择行*列表中的行变量。
【Columns框】用于选择行*列表中的列变量。
【Layer框】Layer指的是层，对话框中的许多设置都可以分层设定，在同一层中的变量使用相同的设置，而不同层中的变量分别使用各自层的设置。
如果要让不同的变量做不同的分析，则将其选入Layer框，并用Previous和Next钮设为不同层。
Layer在这里用的比较少，在多元回归中我们将进行详细的解释。
【Display clustered bar charts复选框】显示重叠条图。
【Suppress table复选框】禁止在结果中输出行*列表。
【Statistics】按钮弹出Statistics对话框，用于定义所需计算的统计量。
Chi-square复选框：计算X2值。
Correlations复选框：计算行、列两变量的Pearson相关系数和Spearman等级相关系数。
Norminal复选框组：选择是否输出反映分类资料相关性的指标，很少使用。
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计数资料的相关分析
字体[大][中][小]对计数资料作相关分析的目的是推断两因素间有无相关关系，常用x2检验;必要时再进一步确定相关的密切程度，常用列联系数来说明。
分析时常按配对设计，将单一样本的每一观察单位同时按两种因素(如两种检验方法、两种治疗方法或两种特征等)的不同水平(如类别、等级、程度等)分组。
如甲因素有R个水平，乙因素有C个水平，分组后即得R×C 列联表。
如表1为R与C均等于2的2×2表，有a、b、c、d四个基本数据，特称为四格表。
表3为3×3表。
四格表资料的相关分析推断两因素间有无相关关系一般用x2检验，可按式(1)计算统计量x2值。
式中a、b、c、d为实际频数或对子数，n为样本含量或总对子数。
条目“两样本率比较”中，计算x2值的其他公式亦可选用。
算得x2值后，查x2界值表得P值，按所取检验水准作出推断结论。
当样本含量甚小时宜用四格表的确切概率法直接计算P值(见条目“四格表的确切概率法”)。
经假设检验推断两因素间有相关关系，若须进一步说明相关的密切程度，可按式(2)或式(3)计算相关系数(亦称列联系数) r或rn。
类似普通相关系数，其值在-1与+1之间。
绝对值愈大，相关程度愈高;等于1为完全正相关，等于-1为完全负相关，等于0为无相关。
式中a、b、c、d的意义同式(1)。
K. H. Ives和J. D. Gibbon提出用
式中符号意义同式(1)，(a+d)为反应相同的对子数，(b+c)为反应不同的对子数。
由式(3)可见：如例1，若所有对子两法结果全相同，即b、c均为零，则rn=1，为完全正相关;若所有对子两法结果全不同，即a、d均为零，则rn=-1，为完全负相关;若结果相同与结果不同的对子数各占1/2，即α+d=b+c，则rn=0，为无相关。
例1 就表1资料说明两种方法检查食品沙门菌的结果是否一致。
表1用两法检查同一批鸭样的结果
荧光抗体法常规培养法合计
+ -
+ - 160(a)
5(c)
26(b)
48(d)
186
53
合计165 74 239
(1) 推断相关关系：
H0：两法无相关，
H1：两法有相关。
α=0.05。
按式(1)
查x2界值表得P<0.005，按α=0.05水准拒绝H0，接受H1。
说明两法检查结果有相关，用荧光抗体法检查为阳性的其常规培养法的阳性率亦高。
(2)确定相关的密切程度：按式(2)
或按式(3)
例2 就表2资料说明拍胸部X线片和痰结核菌培养两种检查方法之间的相关关系。
表2 16例肺结核患者分别用两种方法检查的结果
X 线片痰培养合计
+ -
+ - 7(a)
1(c)
2(b)
6(d)
9
7
合计8 8 16
(1)推断相关关系：本例样本含量较少，宜用四格表的确切概率法。
H0：两法无相关，H1：两法有相关。
α=0.05。
按α=0.05水准拒绝H0，接受H1。
说明肺结核患者胸部X线片和痰结核菌培养两种检查的结果有相关。
(2)确定相关的密切程度：按式(2)
或按式(3)
R×C表资料的相关分析推断两因素间有无相关关系常用x2检验，可按式(4)计算统计量x2值。
式中A为R×C表中每格的实际频数或对子数，nR与nC分别为实际频数所在行R、列C的合计，n为样本含量或总对子数，R为行数，C为列数。
条目“样本构成比的比较”中，计算x2的其他公式亦可选用。
算得x2值后，查x2界值表得P值，按所取检验水准作出推断结论。
经x2检验推断两因素间有相关关系，若须进一步说明相关的密切程度，可在计算x2值的基础上，按式(5)或式(6)计算列联系数。
其值在0～1之间，0表示完全独立，1表示完全相关，愈近于0，说明几乎没有关系，愈近于1，说明关系愈密切。
列联系数有多种，常用的如下：
(1) Pearson列联系数(P)
(2) Cramér (修正)列联系数(C)
式中x2为R×C表的x2值，n为样本含量，min(R-1，C-1)表示取(行数-1)或(列数-1)中的较小值。
例3 以眼为单位观察20岁以上居民眼睛的晶状体点状混浊程度与年龄间的关系，得资料见表3，试分析两者之间的相关关系。
表3 某地居民眼晶状体混浊度与年龄的关系
年龄(岁) 晶状体混浊程度合计
+ ++ +++
20～30～40～215
131
148
67
101
128
44
63
132
326
295
408
合计494 296 239 1029
(1)推断相关关系：
H0：晶状体的混浊度与年龄无关(即相互独立)，
H1：晶状体的混浊度与年龄有关。
α=0.05。
按式(4)
查x2界值表得P<0.005，按a=0.05水准拒绝H0，接受H1。
说明晶状体混浊度与年龄之间存在相关。
(2) 确定相关的密切程度：按式(5)。