1统计学基本内容及统计图表

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医学统计学(统计图表)ppt课件

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案例三
不同治疗方案对患者生存 率的影响。通过饼图展示 各治疗方案的生存率,比 较方案优劣。
前沿动态和未来发展趋势
数据可视化技术的创新应用
01
如交互式图表、动态图表等,提高数据呈现效果和用
户体验。
大数据在医学领域的应用
02 利用大数据技术分析海量医学数据,挖掘潜在规律和
关联,为医学研究和实践提供支持。
相关系数计算
用于量化两个变量之间的线性关系强度和方向。常见的相关系数包括皮尔逊相关 系数、斯皮尔曼相关系数和肯德尔相关系数等。通过计算相关系数,可以对两个 变量之间的关系进行定量分析和假设检验。
03 推断性统计图表
假设检验原理及流程
假设检验的基本原理
通过设定原假设和备择假设,根据样 本数据对原假设进行检验,判断其是 否成立。
临床意义
AUC值越大,说明待评价试验的诊断价值越高。同时,AUC值还可以用来比较不同诊断性试验的诊断价值,以及 在同一诊断性试验中比较不同临界值的诊断价值。此外,AUC值还可以用来估计诊断性试验的阳性似然比和阴性 似然比等参数,为临床决策提供更多的信息。
05 生存分析与寿命 表制作
生存分析基本概念
计算灵敏度和特异度
根据金标准和待评价试验的结果,计算出不同临界值下的 灵敏度和特异度。
绘制ROC曲线
以特异度为横坐标,灵敏度为纵坐标,将不同临界值下的 灵敏度和特异度描绘在坐标图上,连接各点即得ROC曲线 。
AUC值计算和临床意义
AUC值计算
通过计算ROC曲线下的面积得到AUC值,其取值范围在0.5~1之间。当AUC=0.5时,说明待评价试验完全无效; 当AUC=1时,说明待评价试验具有完美的诊断价值。
人工智能在统计图表分析中的应用

统计图表 ppt课件

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合计


136 54
93
56
229 110
轻 合计
31
221
33
182
64
403
•ppt课件
•15
表6 复方猪胆胶囊对不同类型老年慢性气管炎的疗效
类型 单纯型慢性气管炎 喘息型慢性气管炎
合计
临床治愈 显效
60
98
23
83
83
181
好转 51 65 116
无效 12 11 23
•ppt课件
•16
第二节 统计图
××
××
总 标 目(单位)
纵标目
纵标目
××. ×× ××. ××
×. ×× ×. ××
┋ ┋ 合计
┋ ┋ ×××
┋ ┋ ×××
┋ ┋ ××. ××
┋ ┋ ××. ××
备注:
•ppt课件
•10
表2 某地1995年流行性脑脊髓膜炎不同病型病死 率与病情轻重的关系
病型
菌血型 脑型 混合型 合计
轻 病人 死亡 病死率 数 人数 (%)
•ppt课件
•20
表7 某市某年肠道各区传染病发病率
市区 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ
发病率(%) 4.5 2.4 3.9 3.1
•ppt课件
•21
表8 某地某年三种疾病男女死亡率比较(1/10万)
死因 呼吸系统 脑血管病 恶性肿瘤
男 164.2 119.0 138.4
女 160.8 110.9 80.7
•ppt课件
•横标目 横标目位于表左侧, 是统计表所要叙述的主语, 它说明同一横行•p数pt课字件的意义。
•线条 包括顶线、标 目线、合计线和底线,

学习简单的统计和图表

学习简单的统计和图表

学习简单的统计和图表在现代社会里,数据的统计和图表的制作已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。

了解和掌握一些简单的统计方法和图表制作技巧,可以帮助我们更好地理解和传达数据。

本文将介绍一些简单的统计学概念和图表制作方法,帮助读者学习和运用统计与图表来提升信息传达的能力。

一、统计学概念统计学是研究收集、整理、分析和解释数据的科学。

统计学可以帮助人们从数据中发现规律、做出推断并作出决策。

下面是一些常用的统计学概念:1. 总体和样本在统计学中,总体是指我们想要了解的全体事物,而样本则是总体的一个子集。

通过对样本进行统计分析,我们可以推断出总体的一些特征。

2. 参数和统计量参数是总体的数值特征,而统计量是样本的数值特征。

通过样本统计量的计算,我们可以估计总体的参数。

3. 频数和频率在统计学中,频数是指某个特定数值在样本中出现的次数,频率是指频数与样本大小的比值。

频数和频率可以帮助我们理解数据的分布情况。

4. 中心位置测度中心位置测度用于衡量数据的集中趋势,常用的中心位置测度包括平均值、中位数和众数。

平均值是所有数据的总和除以数据的个数,中位数是将所有数据按大小排序后,处于中间位置的数值,众数是出现次数最多的数值。

5. 变异程度测度变异程度测度用于衡量数据的离散程度,常用的变异程度测度包括范围、方差和标准差。

范围是数据的最大值与最小值之差,方差是每个数据与平均值之差的平方和的均值,标准差是方差的正平方根。

二、常见图表的制作方法除了统计概念的学习,图表的制作也是统计学习的重要一环。

下面将介绍一些常见的图表类型以及它们的制作方法:1. 条形图条形图适用于比较不同类别之间的数据差异。

制作条形图时,横轴表示不同的类别,纵轴表示数量或者百分比。

每个类别对应一条垂直的条形,其长度表示该类别的特定数值。

2. 折线图折线图适用于展示数据随时间或其他连续变量而变化的趋势。

制作折线图时,横轴表示时间或其他连续变量,纵轴表示数据值。

统计图表ppt.课件

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案例五:产品满意度调查表
总结词
通过柱状图和饼图展示产品的满意度调查结 果,包括各评价维度的得分和占比。
详细描述
使用柱状图表示各评价维度的得分情况,使 用饼图展示各评价维度的占比,并添加相应 的文字说明和图表注解。
THANKS
感谢观看
统计图表的设计原则
01
明确目的
根据展示需求选择合 适的图表类型,确保 图表能够准确传达信 息。
02
简洁明了
避免过多的图表元素 和复杂的图表设计, 保持图表的简洁和易 读性。
03
数据可视化
将数据以直观、易懂 的方式呈现,突出关 键信息和数据变化。
04
对比与参照
合理运用对比和参照 ,帮助读者更好地理 解和分析数据。
科学研究
总结词
在科学研究中,统计图表是呈现实验结果和科学发现的常用 手段,有助于推动科学知识的传播和发展。
详细描述
利用曲线图记录实验过程中各项指标的变化趋势;通过表格 呈现详细的实验数据;使用流程图说明实验操作步骤和逻辑 关系等。
商业决策
总结词
在商业决策中,统计图表能够为决策 提供数据支持,帮助企业做出科学、 合理的决策,提高经营效率和盈利能 力。
统计图表PPT课件
目录
• 统计图表概述 • 常用统计图表 • 统计图表的应用场景 • 统计图表制作技巧 • 统计图表案例分析
01
统计图表概述
Chapter
统计图表的定义与作用
定义
统计图表是一种可视化工具,通过图形和表格的形 式展示数据,帮助人们快速理解和分析数据。
作用
统计图表能够清晰地呈现数据的分布、趋势和关系 ,提高数据的可读性和易理解性,有助于做出正确 的决策和判断。

第二章-统计图表ppt课件

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示例:小教本011教育统计学单元考试学生成绩频数分布直
方图
16
14
12
50-
10
60-
8
70-
6
80-
90-
4
2
0
.
多边图
多边图表示连续性随机变量次数分布的线性图。 绘制多边形图时,横坐标是以各分组区间组中值表示的连续变量,纵坐 标是数据的频数。以每个分组区间的组中值为横坐标,以各组的次数为纵坐 标标点,连接各点,就成为一条折线。 多边形图与直方图虽然都是以面积表示表示连续性数据的次数分布,但 多边形对次数的轮廓显示得更好,组与组之间的次数过渡是连续而直接的。 如果样本很大,能描绘出一条分布曲线,还可据此找到次数分布的经验公式。 这样就能够对于总体的理论次数分布的分析提供很多有用的信息
.
其他常用的统计图的类型
(2)圆形图 圆形图主要用于描述间断性资料,目的为显示各部分在整体中所占
的比重大小,以及各部分之间的比较。圆形图显示的资料多以相对数(如 百分数)为主。
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其他常用的统计图的类型
(3)线形图 线形图更多地用于连续资料,凡欲表示两个变量之间的函数关系,
或描述某种现象在时间上的发展趋势,或一种现象随另一种现象变化的 情形,用线性图表示是较好的方法。
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示例:小教本011教育统计学单元考试学生成绩频数分
布多边图
.
累加频数分布图
它的画法同次数多边形基本相同,不同点是横坐标为每分组区间的精确上 限或下限,纵坐标是各分组的累加次数,分别标出各个交点,连接各交点 即可画成累加曲线,也叫S型曲线
示例:小教本011教育统计学单元考试学生成绩频
数分布多边图
.
累加频数分布表

统计图表课件

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散点图的基本概念
散点图定义
散点图是一种展示两个变量之间关系 的图表,通过在二维平面上标定点的 位置来展示变量之间的关系。
散点图的构成
散点图由横轴和纵轴组成,横轴表示 一个变量,纵轴表示另一个变量,每 个点代表一个数据点。
散点图的创建
数据准备
准备需要展示的两个变量的数据,并确定数据点的数量和位置。
预测未来趋势
通过分析历史数据的变化趋势,可以预测未来的发展趋势,如根据 历史销售数据预测未来销售趋势。
04
饼图
饼图的基本概念
定义
01
饼图是一种以圆形为基础的图表,用于展示不同数据项之间的
比例关系。
构成
02
饼图由一个完整的圆形和若干扇形组成,每个扇形代表一个数
据项,扇形的大小表示该数据项在总体中的比例。
风险管理
通过箱线图、直方图等 展示风险分布和变化趋 势,帮助企业识别和管 理风险。
投资组合优化
利用矩阵图、气泡图等 展示投资组合的收益和 风险,为投资者提供资 产配置建议。
THANKS
感谢观看
通过观察散点图中数据点的分布情况 ,可以判断两个变量之间是否存在相 关性。
发现异常值
在散点图中,如果某个数据点的位置 明显偏离其他数据点,则可以认为该 数据点是异常值。
比较不同组的数据
当需要比较不同组的数据时,可以使 用散点图来展示每组数据在二维平面 上的分布情况。
06
统计图表在数据分析中 的应用
于理解。
饼图的应用场景
市场份额分析
通过饼图展示不同品牌或产品在市场中的份额, 便于企业了解市场状况和竞争情况。
用户分布分析
通过饼图展示不同地区或不同用户群体的比例关 系,便于企业了解用户分布和需求特点。

《统计学》完整ppt课件

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秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据,如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松,适用范围 广;缺点是当样本量较大时,检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系,判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析, 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库,如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化,包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法,通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法,通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异,判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布,构造一个包含总体参数的真值的置信区间,并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设,然后利用样本信息判断这一假设是否合理,即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。

统计学--常用图表

统计学--常用图表

统计学--常用图表
常用图表
一. 图表的基本概念
图表包括统计图和统计表
1-1. 统计图
概念:统计图是根据统计数字,用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。

它具有直观、形象、生动、具体等特点。

塔夫特认为的一张好图应具由的基本特征:
•显示数据
•避免歪曲
•强调数据之间的比较
•服务于一个明确的目的
•有对图形的统计描述和文字说明
•让读者把注意力集中在图形的内容上,而不是制作图形的程序上
塔夫特提出的五条鉴别图形优劣的准则:
•一张好图应当精心设计,有助于洞察问题的实质
•一张好图应当使复杂的观点得到建明、确切、高效的阐述
•一张好图应当能在最短的时间内以最少的笔墨给读者提供最大量的信息
•一张好图应当是多维的
•一张好图应当表述数据的真实情况
1-2. 统计表
概念:统计表是反映统计资料的表格,它一般由四个主要部分组成,即表头、行标题、列标题和数据资料。

设计和使用统计表要注意的几点:
•首先,要合理安排统计表的结构。

由于强调的问题不同,行标题和列标题可以互换,但应使统计表的横竖长度比例适当,避免出现过高或过宽的表格形

•其次,表头一般应包括表号、总标题和表中数据的单位等内容
•再次,表中的上下两条横线一般用粗线,中间的其他线用细线。

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概率(probability) 描述随机事件发生的 可能性大小的数值
频率(frequency) 指一次试验结果得到 的样本率
频率与概率间的关系:
1. 样本频率总是围绕概率上下波动 2. 样本含量n越大,波动幅度越小,频率越接近概率。
与概率相关的几个概念
随机事件
–在同样条件下可能会出现两种或多种结果,究竟会 发生哪种结果,事先不能确定。0﹤P﹤1 – 肯定会发生某种结果的事件。 – P=1 –肯定不发生某种结果的事件。 – P=0
二、搜集资料
搜集资料(collection of date) —— 是根 据设计的要求,获取准确可靠的原始资料,是 统计分析结果可靠的重要保证。 医学统计资料的来源主要有以下三个方面: 1.统计报表 统计报表是医疗卫生机构根据国家 规定的报告制度,定期逐级上报的有关报表。 如法定传染病报表、出生死亡报表、医院工作 报表等,报表要完整、准确、及时。
统计表与统计图


第一节 统计表
第二节统计图
第一节
统计表
统计表(statistical table)--- 把统计分 析资料及其指标用表格列出,称为统计表。它 可以代替冗长的文字叙述,便于计算、分析和 对比。 统计图(statistical graph)---- 是用点、 线、面等表达统计资料中数量及其变化趋势, 使统计资料更形象、更易懂,可直观地反映出 事物间的数量关系。
3.线条 线条应尽量减少,除顶线、标目线、合 计线和底线外,其余线条均可省略。特别是表 的左上角的斜线和两侧的边线应一律不用 。 4.数字 表内的数字一律用阿位伯数字,同一指 标位数要对齐,小数点的位数要一致,一般保 留1~2位小数。无数字的空格用“—”表示,暂 缺或未记录用“…”表示。 5.备注 表内不应有其他文字出现,需要说明的 备注用“*”号标出,写在表的底线下面。
表12-2 某地1995年流行性脑脊髓膜炎不同病型病死率与病情轻重的关系
病 型 病人数 轻 死亡 人数 菌血型 脑 型 混合型 合 计 25 428 373 826 0 2 1 3 病死率 (%) 0.00 0.47 0.26 0.36 27 224 241 492 病人数 中 死亡 人数 0 11 7 18 病死率 (%) 0.00 4.91 2.90 3.65 7 126 170 303 病人数 重 死亡 人数 4 35 31 70 病死率 (%) 54.14 27.78 18.23 23.10
图示:总体与样本
sample1 sample2
sample3 population sample4
sample5
统计学的任务:在变异的背景上描述同一总体的同质性, 揭示不同总体的异质性。发现不确定现象背后隐藏的规律。
统计学是一门处理数据中变异性的科学与艺术。
三、参数与统计量
参数(parameter):由总体计算或得到的统计 指标称为参数。总体参数具有很重要的参考价 值。如总体均数μ,总体标准差σ等。 统计量(statistic):由样本计算的指标称为 统计量。如样本均数,样本标准差s等。 注意:一般不容易得到参数,而容易获得样本 统计量。
1.标题 : 简明扼要能概括表中内容,它应包括时间、 地点、内容等。标题应写在表顶线的上端中间 的位置 。 2.标目 用以说明表内数字含义的部分叫标目。 (1)横标目 横标目位于表左侧,是统计表所要 叙述的主语,它说明同一横行数字的意义。 (2)纵标目 纵标目位于标目线的上端,是被说 明事物的宾语,一般是绝对数或统计指标。
2.医疗卫生工作记录 如病历、医学检查 记录、卫生监测记录等。 3.专题调查或实验研究 它是根据研究目 的选定的专题调查或实验研究,搜集资 料有明确的目的与针对性。它是医学科 研资料的主要来源。
三、整理资料
整理资料(sorting data)的目的就是将搜集到的原始 资料进行反复核对和认真检查,纠正错误,分类汇总,使 其系统化、条理化,便于进一步的计算和分析。整理资料 的过程如下: 1.审核:认真检查核对,保证资料的准确性和完整性。 2.分组:归纳分组,分组方法有两种: ①质量分组,即将观察单位按其类别或属性分组,如按性别、 职业、阳性和阴性等分组。 ②数量分组,即将观察单位按其数值的大小分组,如按年龄 的大小、药物剂量的大小等分组。
–事件发生的可能性很小,认为其在一次抽样中不可 能发生. – P ≤ 0.05 或 P ≤ 0.01
必然事件
不可能事件
小概率事件
• 小概率事件
P≤0.05
• 小概率原理
–小概率事件发生的可能性很小,进而认 为其在一次抽样中不可能发生,此即为
小概率原理。
–进行统计推断的依据
医学统计中的基本概念与步骤 第一节 基本概念 第二节 医学统计的基本步骤
二、统计表的种类
1.简单表 只按一个特征或标志分组的统计表称 为简单表。如表12-1。 2.复合表 按两个或两上以上特征或标志结合起 来分组的统计表称复合表或组合表。
• 表12-1 某地某年流行性脑脊髓炎各病型的病死率
病 型 菌血型 脑 型 混合型 合 计 病人数 59 778 784 1621 死亡人数 4 48 29 91 病死率(%) 6.78 6.17 4.97 5.61
连续性资料 • 线图——①表示数量随时间的变迁;②表示某 种现象随另一种现象而变迁 。 • 半对数线图——比较两个或几个率的变化速度 • 直方图——表示变量的频数分布。 地域性资料 : • 统计地图:表示某种事物的地理分布 。
2.每图应有标题,其要求与统计表相同,一般放 在图下方正中。 3.纵横两轴应有标目并注明单位。 横标目:一般表示主语,如疾病名称、发病时间、 年龄组等,尺度自左向右; 纵标目:表示宾语,一般表示频数、比或率,尺 度自下而上,一般需从零开始,由小到大。 纵横两轴长宽比例一般为5:7为宜。 4.若图中用不同颜色或线条代表不同事物,则须 在图中加以说明。
2、定性资料
定性资料( qualitative data ) 亦称计数资料 ( enumeration data ) 或 分 类 资 料 ( categorical data ),是将观察单位按某种属性或类别分组,清点 各组的观察单位数,所得的资料称定性资料。 定 性 资 料 的 观 察 指 标 为 分 类 变 量 ( categorical variable )。如人的性别按男、女分组;化验结果按 阳性、阴性分组;动物实验按生存、死亡分组;调查 某人群的血型按A、B、O、AB分组等,观察单位出现的 结果为分类变量,分类变量没有量的差别,只有质的 不同,其组成的资料为定性资料。
变异(variation) 由于生物个体的各种指标所受影 响因素极为复杂,同质的个体间各种指标存在差异, 这种差异称为变异。如同质的儿童身高、体重、血压、 脉搏等指标会有一定的差别。
二、总体与样本
总体(population):根据研究目的所确定的 同质观察单位的全体。(包括有限总体和无限 总体) 样本(sample):是从总体中随机抽取的部分 观察单位变量值的集合。样本的例数称为样本 含量(sample size)。 注意: 1。总体是相对的,总体的大小是根据研究目 的而确定的。 2。样本应有代表性,即应该随机抽样并有足 够的样本含量。
第二节 统计工作的基本步骤
医学统计工作可分为四个步骤: 统计设计、搜集资料、整理资料和分析资料。 这四个步骤密切联系,缺一不可,任何一个步骤 的缺陷和失误,都会影响统计结果的正确性。
一、统计设计
设计(design)是统计工作的第一步,也是关 键的一步,是对统计工作全过程的设想和计划 安排。 统计设计---就是根据研究目的确定试验因 素、受试对象和观察指标,并在现有的客观条 件下决定用什么方式和方法来获取原始资料, 并对原始资料如何进行整理,以及整理后的资 料应该计算什么统计指标和统计分析的预期结 果如何等。
参数(parameter):总体的统 计指标,如总体均数,采用希
抽取部分观察单位
总体
腊字母记为 μ。 其大小是客观 样本 存在的,然而往往是未知的。 统计量( statistic ):样本的统
μ?
推断
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
X
计指标,如样本均数,采用拉
丁字母分别记为 X 。统计量是
参数附近波动的随机变量 。
四、随机
随机(random):即机会均等。 1、抽样随机:总体中每一个个体有同等的机会被 抽到样本中来。 2、分组随机:每一个实验对象被分配到不同处 理组的机会相同。 3、实验顺序随机:每个实验对象先后接受处理 的机会相同。 随机≠随便
3、等级资料 等级资料(ranked data)亦称有序分类资料 (ordinal categorical data),是将观察单位 按属性的等级分组,清点各组的观察单位数,所 得的资料为等级资料。 如治疗结果分为治愈、显效、好转、无效四个 等级。

根据需要,各类变量可以互相转化。若按贫血 的诊断标准将血红蛋白分为四个等级:重度贫血、 中度贫血、轻度贫血、正常,可按等级资料处理。 有时亦可将定性资料或等级资料数量化,如将等 级资料的治疗结果赋以分值,分别用0、1、2… 等表示,则可按定量资料处理。 如调查某人群的尿糖的情况,以人为观察单位, 结果可分—、±、+、++、+++五个等级。
五、变量的分类
医学统计资料按研究指标的性质一般分为定量 资料、定性资料和等级资料三大类。 1、定量资料 定量资料(quantitative data) 亦称计 量资料(measurement data),是用定量的方 法测定观察单位(个体)某项指标数值的大小, 所得的资料称定量资料。如身高(㎝)、体重 (㎏)、脉搏(次/分)、血压(kPa)等为数 值变量,其组成的资料为定量资料。
由于统计图对数量的表达比较粗略, 不便作深入细致的分析,所以一般 在绘制统计图时,都应附有统计表。
• 统计表主要有表序、标题、标目、表体和线条等组成, 其基本格式如下:
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