数据处理的一般原则与方法
生态学野外调查方法与数据处理
植被调查的准备工作 1 背景资料准备 （1） 调查研究之初必须明确目的、要求、对象、范围、深度、工作时间、参加的人数，所 采用的方法及预期所获的成果； （2）对调查研究地和对象的前人研究工作要尽可能的收集资料，加以熟悉，甚至是一些片段 的、不完全的资料也好，有旅行家札记、县志、地区名录等等都可以收集。 （3）对相关学科的资料也要收集，如地区的气象资料、地质资料、土壤资料、地貌水文资料、 林业、畜牧业以及社会、民族情况等。 2 野外调查设备的准备 海拔表、地质罗盘、GPS, 大比尺地形图、望远镜、照相机、测绳、钢卷尺、植物标本夹、枝 剪、手铲、小刀、植物采集记录本、标签、样方记录用的一套表格纸，方格绘图纸、土壤剖 面的简易用品等等。如果有野外考察汽车、野外充气尼龙帐篷及简易餐具则更好。 3. 调查记录表格的准备 （1）野外植被（森林、灌丛、草地等等）调查的样地（样方）记录总表 该总表是根据法 瑞学派的方法而设计的，也可用于英美学派。目的在于对所调查的群落生境和群落特点有一 个总的记录。总表见表 5-1。 （2）法瑞学派的野外样地记录分表 只有一个格式的表，对于样地中的乔木层、乔木亚层、 灌木层、草木层、藤木和附生等均通用。既通用于各类森林群落，也通用于灌丛和草地以及 水生植物群落等。表的格式见表 5-2。 （3） 英美学派森林群落野外样方调查表（分表） 因为英美学派对森林的不同层次有不
第三章 分析化学中的数据处理
m
◇分析天平(称至0.1mg):12.8228g(6) , 0.2348g(4) , 0.0600g(3) ◇千分之一天平(称至0.001g): 0.235g(3) ◇1%天平(称至0.01g): 4.03g(3), 0.23g(2) ◇台秤(称至0.1g): 4.0g(2), 0.2g(1)
V
☆滴定管(量至0.01mL):26.32mL(4), 3.97mL(3) ☆容量瓶:100.0mL(4),250.0mL (4) ☆移液管:25.00mL(4); ☆量筒(量至1mL或0.1mL):25mL(2), 4.0mL(2)
如果测量数据 不断增多，组分 得越来越细，直 方图则逐渐趋于 一条平滑的曲 线—正态分布曲 线。 离散特性：各数据是分散的，波动的
s: 总体标准偏差
s
x
i 1
n
i
2
n
29
集中趋势：有向某个值集中的趋势
: 总体平均值
1 n lim x n n i 1
i
d: 总体平均偏差
3、随机误差： 由一些随机的偶然的不可避免的原因所造成的误 差。 特点：①波动性，可变性，无法避免； 例如：已知某矿石中Fe2O3 真实含量为50.36%， 测量值具波动性如下所示：50.40%, 50.30%, 50.25%, 50.37%; ②符合统计规律：正态分布规律。
4、减小随机误差
在消除系统误差的前提下，平行测定次数愈多， 平均值愈接近真实值。因此，增加测定次数，可 以提高平均值精密度而减小随机误差。在一般化 学分析中，对于同一试样，通常要求平行测定 2 ～ 4次即可。
3.2.2 有效数字修约规则 舍去多余数字的过程，称为数字修约。数字修 约遵循的规则：四舍六入五成双。例：将下列 测量值修约为三位有效数字
数据处理的基本方法
第六节数据处理的基本方法前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念,测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算;然而,我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理,从中揭示出有关物理量的关系,或找出事物的内在规律性,或验证某种理论的正确性,或为以后的实验准备依据;因而,需要对所获得的数据进行正确的处理,数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程;包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法;常用的数据处理方法有：列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等,下面分别予以简单讨论;一、列表法列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法;列表法的作用有两种：一是记录实验数据,二是能显示出物理量间的对应关系;其优点是,能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理,使之既有条不紊,又简明醒目；既有助于表现物理量之间的关系,又便于及时地检查和发现实验数据是否合理,减少或避免测量错误；同时,也为作图法等处理数据奠定了基础;用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯,要设计出一个栏目清楚、行列分明的表格,也需要在实验中不断训练,逐步掌握、熟练,并形成习惯;一般来讲,在用列表法处理数据时,应遵从如下原则：1栏目条理清楚,简单明了,便于显示有关物理量的关系;2在栏目中,应给出有关物理量的符号,并标明单位一般不重复写在每个数据的后面; 3填入表中的数字应是有效数字;4必要时需要加以注释说明;例如,用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下;用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表∆mm004=.0±从表中,可计算出nD D i∑=6799.5=mm 取799.5≈D mm,D D i i -=ν;不确度的A 分量为运算中D 保留两位存疑数字 ()12-=∑n S iD ν1100.0≈mm B 分量为按均匀分布 3∆=D U2300.0≈mm则 2600.022≈+=D D U S σmm取 300.0=σmm测量结果为003.0997.5±=D mm;二、图示法图示法就是用图象来表示物理规律的一种实验数据处理方法;一般来讲,一个物理规律可以用三种方式来表述:文字表述、解析函数关系表述、图象表示;图示法处理实验数据的优点是能够直观、形象地显示各个物理量之间的数量关系,便于比较分析;一条图线上可以有无数组数据,可以方便地进行内插和外推,特别是对那些尚未找到解析函数表达式的实验结果,可以依据图示法所画出的图线寻找到相应的经验公式;因此,图示法是处理实验数据的好方法;要想制作一幅完整而正确的图线,必须遵循如下原则及步骤：1.选择合适的坐标纸;作图一定要用坐标纸,常用的坐标纸有直角坐标纸、双对数坐标纸、单对数坐标纸、极坐标纸等;选用的原则是尽量让所作图线呈直线,有时还可采用变量代换的方法将图线作成直线;2.确定坐标的分度和标记;一般用横轴表示自变量,纵轴表示因变量,并标明各坐标轴所代表的物理量及其单位可用相应的符号表示;坐标轴的分度要根据实验数据的有效数字及对结果的要求来确定;原则上,数据中的可靠数字在图中也应是可靠的;即不能因作图而引进额外的误差;在坐标轴上应每隔一定间距均匀地标出分度值,标记所用有效数字的位数应与原始数据的有效数字的位数相同,单位应与坐标轴单位一致;要恰当选取坐标轴比例和分度值,使图线充分占有图纸空间,不要缩在一边或一角;除特殊需要外,分度值起点可以不从零开始,横、纵坐标可采用不同比例;3.描点;根据测量获得的数据,用一定的符号在坐标纸上描出坐标点;一张图纸上画几条实验曲线时,每条曲线应用不同的标记,以免混淆;常用的标记符号有☉、╂、╳、△、□等;4.连线;要绘制一条与标出的实验点基本相符的图线,图线尽可能多的通过实验点,由于测量误差,某些实验点可能不在图线上,应尽量使其均匀地分布在图线的两侧;图线应是直线或光滑的曲线或折线;5.注解和说明;应在图纸上标出图的名称,有关符号的意义和特定实验条件;如,在绘制的热敏电阻-温度关系的坐标图上应标明“电阻—温度曲线”；“╂—实验值”；“╳—理论值”；“实验材料：碳膜电三、图解法图解法是在图示法的基础上,利用已经作好的图线,定量地求出待测量或某些参数或经验公式的方法;由于直线不仅绘制方便,而且所确定的函数关系也简单等特点,因此,对非线性关系的情况,应在初步分析、把握其关系特征的基础上,通过变量变换的方法将原来的非线性关系化为新变量的线性关系;即,将“曲线化直”;然后再使用图解法;下面仅就直线情况简单介绍一下图解法的一般步骤：1.选点;通常在图线上选取两个点,所选点一般不用实验点,并用与实验点不同的符号标记,此两点应尽量在直线的两端;如记为()11,y x A 和()22,y x B ,并用“+”表示实验点,用“☉”表示选点;2.求斜率;根据直线方程b kx y +=,将两点坐标代入,可解出图线的斜率为1212x x y y k --=; 3.求与y 轴的截距;可解出 122112x x y x y x b --=;4.与x 轴的截距;记为 1221120y y y x y x X --=;例如,用图示法和图解法处理热敏电阻的电阻T R 随温度T 变化的1曲线化直：根据理论,热敏电阻的电阻—温度关系为 T bT ae R =;为了方便地使用图解法,应将其转化为线性关系,取对数有T b a R T +=ln ln ; 令T R y ln =,a a ln =',Tx 1=,有bx a y +'=;这样,便将电阻T R 与温度T 的非线性关系化为了y 与x 的线性关系;2转化实验数据：将电阻T R 取对数,将温度T 取倒数,然后用直角坐标纸作图,将所描数据点用直线连接起来;3使用图解法求解：先求出a '和b ；再求a ；最后得出T R ～T 函数关系; 四、逐差法由于随机误差具有抵偿性,对于多次测量的结果,常用平均值来估计最佳值,以消除随机误差的影响;但是,当自变量与因变量成线性关系时,对于自变量等间距变化的多次测量,如果用求差平均的方法计算因变量的平均增量,就会使中间测量数据两两抵消,失去利用多次测量求平均的意义;例如,在拉伸法测杨氏模量的实验中,当荷重均匀增加时,标尺位置读数依次为9876543210,,,,,,,,,x x x x x x x x x x ,如果求相邻位置改变的平均值有()()()()()[]015667788991x x x x x x x x x x x -++-+-+-+-=∆=[]0991x x -即中间的测量数据对x ∆的计算值不起作用;为了避免这种情况下中间数据的损失,可以用逐差法处理数据; 逐差法是物理实验中常用的一种数据处理方法,特别是当自变量与因变量成线性关系,而且自变量为等间距变化时,更有其独特的特点;逐差法是将测量得到的数据按自变量的大小顺序排列后平分为前后两组,先求出两组中对应项的差值即求逐差,然后取其平均值;例如,对上述杨氏模量实验中的10个数据的逐差法处理为： 1.将数据分为两组 Ⅰ组：;,,,,43210x x x x x Ⅱ组：;98765,,,,x x x x x2.求逐差：05x x -,16x x -,27x x -,38x x -,49x x -3.求差平均：()()[]490551x x x x x -++-='∆ 在实际处理时可用列表的形式较为直观,如：但要注意的是：使用逐差法时之x '∆,相当于一般平均法中x ∆的2n 倍n 为i x 的数据个数;五、最小二乘法通过实验获得测量数据后,可确定假定函数关系中的各项系数,这一过程就是求取有关物理量之间关系的经验公式;从几何上看,就是要选择一条曲线,使之与所获得的实验数据更好地吻合;因此,求取经验公式的过程也即是曲线拟合的过程;那么,怎样才能获得正确地与实验数据配合的最佳曲线呢 常用的方法有两类：一是图估计法,二是最小二乘拟合法;图估计法是凭眼力估测直线的位置,使直线两侧的数据均匀分布,其优点是简单、直观、作图快；缺点是图线不唯一,准确性较差,有一定的主观随意性;如,图解法,逐差法和平均法都属于这一类,是曲线拟合的粗略方法;最小二乘拟合法是以严格的统计理论为基础,是一种科学而可靠的曲线拟合方法;此外,还是方差分析、变量筛选、数字滤波、回归分析的数学基础;在此仅简单介绍其原理和对一元线性拟合的应用;1.最小二乘法的基本原理设在实验中获得了自变量i x 与因变量i y 的若干组对应数据()i i y x ,,在使偏差平方和()[]∑-2i i x f y 取最小值时,找出一个已知类型的函数()x f y =即确定关系式中的参数;这种求解()x f 的方法称为最小二乘法;根据最小二乘法的基本原理,设某量的最佳估计值为0x ,则()01200=-∑=ni ix xdx d可求出∑==ni i x n x 101即x x =0 而且可证明()()n x xdx d ni ni i22112022==-∑∑==>0说明()∑=-ni i x x 120可以取得最小值;可见,当x x =0时,各次测量偏差的平方和为最小,即平均值就是在相同条件下多次测量结果的最佳值;根据统计理论,要得到上述结论,测量的误差分布应遵从正态分布高斯分布;这也即是最小二乘法的统计基础;2.一元线性拟合 设一元线性关系为 bx a y +=,实验获得的n 对数据为()i i y x ,i =1,2,…,n ;由于误差的存在,当把测量数据代入所设函数关系式时,等式两端一般并不严格相等,而是存在一定的偏差;为了讨论方便起见,设自变量x 的误差远小于因变量y 的误差,则这种偏差就归结为因变量y 的偏差,即 ()i i i bx a y +-=ν根据最小二乘法,获得相应的最佳拟合直线的条件为012=∂∂∑=n i i a ν012=∂∂∑=n i i b ν若记()()2221∑∑∑-=-=i i i xx x nx x x I ()()2221∑∑∑-=-=i i i yy y ny y y I()()()∑∑∑∑•-=--=iii i i i xy yx ny x y y x x I 21代入方程组可以解出 x b y a -= xxxy I I b =由误差理论可以证明,最小二乘一元线性拟合的标准差为 ()y iii a S x x n xS •-=∑∑∑222()y i ib S x x n nS •-=∑∑22()22---=∑n bx a yS i iy为了判断测量点与拟合直线符合的程度,需要计算相关系数 yyxx xy I I I r •=一般地,1≤r ;如果1→r ,说明测量点紧密地接近拟合直线；如果0→r ,说明测量点离拟合直线较分散,应考虑用非线性拟合;从上面的讨论可知,回归直线一定要通过点()y x ,,这个点叫做该组测量数据的重心;注意,此结论对于我们用图解法处理数据是很有帮助的;一般来讲,使用最小二乘法拟合时,要计算上述六个参数：r S S S b a y b a ,,,,,;。
物理实验数据处理
例1(p6):螺旋测微计测直径6次，y分别为，8.345mm、 8.348mm、8.344mm、8.343mm、8.347mm、8.343mm， 测前0点读数为－0.003mm， △INS ＝0.004mm。
1.算术平均值：
d=(8.345+8.348+8.344+8.343+8.347+8.343)/6＝8.345mm
• 均偏大或偏小；
• 可以修正，使其减小到最小；
• 用增加测量次数是不能减小这类误差的。
关于测量次数n：通常取n=4～10
• 增加测量次数n，计算平均值时，抵偿效果好； • 但并非n越多越好。 • 测量时间、环境变化会引入新的误差，测量代价高；
§3 不确定度
• 已定系统误差对测量结果的影响可以消除或加以修正； • 随机误差的影响和未定系统误差的影响如何描述？
因为多次测量中，误差平均分布，符号为正的误差和
符号为负的误差，分布基本对称，具有抵偿性。
所以一般取多次测 量的算术平均值作为
n
yi
其中每次测得的数值不 可能完全相同，偏高或 偏低，具有随机性。
被测量的最佳估计值
y i1 （n是测量次数） n
问题：如何衡量实验结果是否精确
比较 测量1：104 100 96 测量2：101 100 99
2）由仪表的准确度等级N和其允许测量的最大量限来 决定。 △INS =N%×量程
如准确度等级为1.5级，量程为5mA的电流表 △INS ＝1.5%×5＝0.075mA
3器），△能I够NS 精取确仪读器出最的小最分小度量值值（）所的使一用半的。测量工具或仪
如米尺 △INS ＝0.5mm
3. 总不确定度的合成( 采用方和根法)
医学论文写作中数据资料统计处理的原则
医学论文写作中数据资料统计处理的原则医学科学研究的目的是通过调查研究或实验研究探索出事物的内在规律，它的一般程序是经过科学的选题，科学而周密的实验设计，然后选择科学的研究方法和统计方法，并经过科学的论证过程，最后得到科学的结论。
其中，统计设计和统计分析方法的正确选择是整个科学研究的重要工作之一。
抽样研究是医学研究中经常采用的方法，即从总体中随机抽取一定的样本，用样本的信息去推断总体信息。
这种经过一定统计方法的处理，对两个或两个以上样本的统计指标比较其差别有无实际意义的方法，叫显著性检验。
一般来说，只有经过显著性检验得出的结果才是比较科学的，而只有经过随机抽样获得的数据资料进行显著性检验才有意义。
赛恩斯编译认为，要做到这一点，就需要作者必须严格遵守科研设计的基本原则：“对照”、“均衡”、“重复”和“随机化”。
也就是要有一定数量的重复观察样本，设立对照组，并做到随机化分组或随机抽样。
因此，医学论文写作中，必须交代所观察样本具有的代表性和详细的随机过程，以保证进行组与组之间的比较具有严格的可比性。
一、对照原则。
对照原则在医学研究中具有十分重要的作用。
设立对照的意义在于，通过对照鉴别处理因素和非处理因素的差异，排除研究因素以外其它因素对结果的影响，保证受试对象的变化是由试验因素引起的。
因此，要做到正确的鉴别，得到可信的实验结论，设立对照组是必不可少的。
未设对照组的医学研究结果，很难谈及可信性及临床应用价值。
二、均衡性原则。
在试验中只设立对照组还不能完全消除非处理因素带来的影响，还必须使实验组和对照组中的非处理因素均衡。
若两组是两种处理比较，两组中的非处理因素也必须是均衡的。
具体来说，有以下几点要求：1.受试对象数量应尽可能相等，实验组和对照组的例数相等最合理，此时两组的合并误差最小，差值的显著性最高。
2.试验条件应尽可能均衡，必须保证组与组之间各方面条件一致，组与组之间一致的程度越好，则被试因素的效应越能表现出来。
不确定度与数据处理
不确定度与数据处理一、 误差与不确定度1．误差与不确定度的关系（1）误差：测量结果与客观真值之差 ∆x =x -A其中A 称为真值，一般不可能准确知道，常用约定真值代替：⎪⎩⎪⎨⎧理论公式计算结果—理论值更高精度仪器测量结果—标准值如物理常数等—公认值对一个测量过程，真值A 的最佳估计值是平均值x 。
在上述误差公式中，由于A 不可知，显然∆x 也不可知，对误差的最佳估计值是不确定度u (x )。
（2）不确定度：对误差情况的定量估计，反映对被测量值不能肯定的程度。
通常所说“误差”一般均为“不确定度”含义。
不确定度分为A 、B 两个分量，其中A 类分量是可用统计方法估计的分量，它的主要成分是随机误差。
2．随机误差： 多数随机误差服从正态分布。
定量描述随机误差的物理量叫标准差。
（1）标准差与标准偏差标准差 kA x i k ∑-=∞→2)(l i mσ∵真值A 不可知，且测量次数k 为有限次 ∴ σ 实际上也不可知，于是：用标准偏差S 代替标准差σ ： 1)()(2--=∑k x x x S i ——单次测量的标准偏差结果表述： x i ± S (x ) （置信概率~68.3%）真值的估计值 单次测量标准差最佳估计值S (x )的物理意义：在有限次测量中，每个测量值平均所具有的标准偏差。
（并不是只做一次测量）通常不严格区分标准差与标准偏差，统称为标准差。
（2）平均值的标准差真值的最佳估计值是平均值，故结果应表述为： x ± S (x ) （置信概率~68.3%）真值的最佳估计值其中 )1()()(2--=∑k k x x x S i ——平均值的标准偏差例1：某观察量的n 次独立测量的结果是X 1, X 2, , X n 。
试用方差合成公式证明平均值的标准偏差是样本标准偏差的n1，即nX S X S )()(=。
解： nX X i∑=由题知X i 相互独立，则根据方差合成公式有 nX u X u X u n )()()(212++=利用样本标准偏差的定义，可知 u (X i )=S (X ) i =1,2, ,n 故 nX S nX nS nX S X S X S X u )()()()()()(222==++==3．系统误差与仪器误差（限）（1）系统误差：在同一被测量的多次测量过程中，保持恒定或以可以预知方式变化的那一部分误差称为系统误差。
gdpr规定的个人信息处理基本原则
gdpr规定的个人信息处理基本原则GDPR（General Data Protection Regulation），即《一般数据保护条例》，旨在更新欧盟保护公民个人信息的法律规定，施行于2018年5月，针对以营销为目的进行个人数据处理的公司而言，这将产生巨大的影响。
在欧盟数据保护法中定义的个人数据的处理的基本原则包括：1、合规原则（Lawfulness）：在处理任何个人信息之前，需要确保处理行为是合法的，并且仅征得个人的同意才能处理个人的相关信息。
2、目的限制原则（Purpose Limitation）：为了处理个人信息，必须在施行合规之前征得个人授权。
数据处理者必须按照征得授权时提供的目标处理个人数据，不得超出要求的范围。
一旦数据处理完成而无须继续掌握个人信息，就应立即销毁数据。
3、数据准确性原则（Data Minimization）：数据安全性和可靠性是数据处理者负责的，并应确保数据准确性和更新性。
处理个人信息必须收集适当的数据，仅仅应为有限的目的而收集的数据，而不能审查不必要的数据。
4、存储期限限制原则（Storage Limitation）：数据处理者应在处理个人信息时记录他们收集和处理的时间，以便将来必要的检查。
收集的和处理的数据必须在未征得个人同意的情况下，超过一定期限也不能存储和使用。
5、安全系数原则（Security）：处理者必须采取合理的安全措施，以确保数据的安全性，以防止被未经授权访问、失效、损坏或泄漏，但也要考虑到数据的功能性和便利性。
6、责任原则（Accountability）：数据控制者不仅要负责建立更多法律规则来处理个人数据，而且还要确保在处理数据时遵守法律规定，因此，这种链接应该得到支持，以确保能够担负责任。
此外，欧盟数据保护法还定义了涉及公民个人数据的隐私权，例如获取授权、提供控制、有限数据处理、及时通知、使用安全等。
数据处理者必须保护用户的隐私，并对用户的个人信息负责。
流行病学数据处理的一般步骤与原则
流行病学数据处理的一般步骤与原则
流行病学数据处理的一般步骤与原则如下：
1. 数据收集：收集与研究目标相关的数据，包括人口统计数据、疾病发病率和死亡率数据等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括删除重复数据、处理缺失数据、修正错误数据等。
3. 数据整理：将清洗后的数据按照一定的格式整理，使其适合进行进一步的分析和统计。
4. 数据分析：根据研究目标，选择合适的统计方法和模型进行数据分析，如计算发病率、死亡率、相对风险、临界比等。
5. 数据解释：根据数据分析的结果，解释疾病的流行特点、影响因素等，并提出合理的结论和建议。
在处理流行病学数据时，还需要遵循一些原则：
1. 数据质量：确保数据的准确性和完整性，避免无效或错误的数据对分析结果产生影响。
2. 保护个人隐私：在处理数据时，要遵守相关法律法规，保护个人隐私。
3. 方法选择：选择合适的统计方法和模型，确保分析结果具有可靠
性和有效性。
4. 结果解释：对分析结果进行合理解释，避免过度解读或错误解读。
5. 结果公正性：在数据分析和解释过程中，要保持客观公正的态度，避免个人主观偏见对结果产生影响。
6. 结果应用：将数据分析的结果应用于实际工作中，为公共卫生决策和干预措施提供科学依据。
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274 279183 女 88 15 有 无 无 331 6.1 丧失
标识变量
分析变量
19
肾衰病人预后研究的临床资料记录
病人
生理 肾毒
胆固 肾功能
病案号 性别 年龄
黄疸 昏迷 肌酐
编号
评分 性
醇 预后
1 004757 男 26 14 无 有 无 520 — 治愈
2 007950 女 31 13 无 无 无 523 4.5 治愈
13
统计推论
X 、p 、r 、b
点估计 S 、S2 2
参数
S X
X、Sp
p
估计
双侧：X t / S 2, X
区间 估计
单侧：X t,SX 或 X t,SX 双侧： p u / 2Sp 单侧：p uSp 或 p uSp
RR(OR)：RR(OR ) 1u / 2 M 2 H
第29章
数据处理的 一般原则与方法
寒亭区 人民医院
1
讲课内容：
第一节 医学统计学概述(重点) 第二节 原始数据的录入 第三节 数据处理的几个基本问题 第四节 统计方法选择的基本思路(重点)
2
第一节 医学统计学概述
3
医学统 计学
研究 设计
数据 处理
观察性研究 (调查)
实验性研究
统计描述 统计推论
3 011093 男 55 17 无 无 无 209 3.3 治愈
4 017555 男 25 9 无 无 无 1303 4.1 治愈
┇ ┇ ┇┇ ┇ ┇ ┇ ┇ ┇ ┇ ┇
274 279183 女 88 15 有 无 无 331 6.1 丧失
解释变量
反应变量
标识变量
分析变量
20
二、原始数据的录入
文件类型： 数据库文件：EpitaDa
协方差矩阵 相互关系：相关矩阵
11
统计描述
统计 指标
绝对数、率、构成比、
计数资料 相对比 、RR(OR)
离散程度：标准误
等级 资料
单变量
秩号、秩和 离散程度：秩和的标准误
双变量：rs
12
统计描述
参考 值 范围估计
正态 偏态
双侧： X u/ 2S 单侧：X uS 或 X uS 双侧：px ~ p100x 单侧： px 或 p100x
根据： 医学专业知识 医学统计学知识 计算机统计软件技术
26
设计类型：完全随机、随机区组、拉丁方、 交叉、析因、正交、嵌套、裂区设计
处理因素：单因素、双因素、多因素 反应变量：单变量、双变量、多变量 资料类型：计量、无序分类、有序分类 样本数目：单样本、两样本、多样本 数据提供信息：完全数据、不完全数据、
号
别龄
分
性 疸迷
醇
后
1 004757 男 26 14 无 有 无 520 — 治愈
2 007950 女 31 13 无 无 无 523 4.5 治愈
3 011093 男 55 17 无 无 无 209 3.3 治愈
4 017555 男 25 9 无 无 无 1303 4.1 治愈
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设置 安慰剂
基本原则 随机化
标准 相互
重 复 1-
(样本含量) 、、
7
统计描述
一张表表达一个中心内容
制表原则 主语在左、宾语在右
统计表 制表要求
简单明了
标题 标目 线条 数字 备注
8
统计描述
统计图
制图原则 制图要求
间断性资料：
条图、圆图、百分比条图
连续性资料：
线图、直方图、散点图
标题 标目 纵轴、横轴 刻度 图例
dBASE、FoxBASE、Foxprow Oracle Excel文件： Excel 文本文件：Word 统计软件数据文件：SPSS、SAS、STATA 变量名的定义： 变量值的量化：
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第三节 数据处理 的几个基本问题
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一、数据的净化
逻辑检查 计算检查
二、离群数据的处理
离群值(outliner) 与P25或P75的距离为 “四分位数间距”的1.5~3.0倍。
极端值(extreme value) 与P25或P75的距 离为“四分位数间距”的3.0倍以上。
剔除离群或极端值要予以合理解释。
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三、统计方法前提条件的检验
多样本比较的方差分析： 独立 正态分布 方差齐性
多重线性回归分析： 变量间无多重共线 残差分布正态
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第四节 统计方法选择
的基本思路
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联系：相关、回归分析 分类：聚类、回归分析 鉴别：判别分析 推测：回归分析 筛选影响因素：回归分析 综合变量信息：主成分分析 寻找潜在支配因素：因子分析
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第二节 原始数据的录入
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一、原始数据的记录形式
肾衰病人预后研究的临床资料记录
病人编 病案号 性 年 生理评 肾毒 黄 昏 肌酐 胆固 肾功能预
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274 279183 女 88 15 有 无 无 331 6.1 丧失
行：观察单位
列：变量
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肾衰病人预后研究的临床资料记录
病人
生理 肾毒
胆固 肾功能
编号 病案号 性别 年龄 评分 性 黄疸 昏迷 肌酐 醇 预后
1 004757 男 26 14 无 有 无 520 — 治愈 2 007950 女 31 13 无 无 无 523 4.5 治愈 3 011093 男 55 17 无 无 无 209 3.3 治愈 4 017555 男 25 9 无 无 无 1303 4.1 治愈 ┇ ┇ ┇┇┇ ┇ ┇ ┇ ┇ ┇ ┇
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统计推论
1.进行检验假设 假设样本来自某一特定总体
2.确定检验水准
假设 确定最大允许误差 检验 3.选定检验方法计算检验统计量 步骤 计算样本与总体的偏离程度
4.根据一特定分布计算与检验统计 量对应的P值
5.作出结论 根据小概率反证法思想作出推断
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统计推论
假设 检验 方法
比较差别：2、t、u、F、q、log-rank 、 秩和检验等
参数估计 假设检验
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调查设计
简单随机
研究目的 调查方法
按范围
普查 抽样
概率 非概率
系统
分层随机 整群
横向(现况调查)
调查对象
按时间
纵向
队列研究 病例对照研究
调查指标
调查工具
调查员
5
实验设计
动物实验 实验分类 临床试验
社区干预试验
处理因素 基本要素 受试对象
实验效应
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实验设计
原则：均衡可比
类型：配对、组间
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统计 指标
统计描述
计量资料
(单变量)
中心 正态： X、M
位置
对数正态： XG 非正态： M
正态 量纲相同：S
离散
个体值
量纲不同：CV
非正态：QR
程度 样本均数： S
X
计量资料 r、b
(双变量) 离散程度：Sb、Sr
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统计描述
统计 指标
计量资料 (多变量)
中心位置：均数向量 离散程度：离均差矩阵