【统计学】04定量资料的统计描述.pptxVIP

【统计学】04定量资料的统计描述汇报人：AA2024-01-25

定量资料概述定量资料的整理与展示定量资料的描述性统计定量资料的推断性统计定量资料的相关与回归分析定量资料的可视化分析

定量资料概述01

定量资料，又称数值变量资料，是用定量的方法测定观察指标，从而得到的数值。定义具有数值大小，一般有度量衡单位。特点定义与特点

定量资料的重要性精确性提供具体数值，能更精确地描述现象。可比较性不同时间、空间、条件下的数值可以直接比较。分析基础统计分析的基础，可用于各种复杂统计方法。

定量资料的来源与分类实验、观察、调查等。横断面资料、纵向资料。计量资料、等级资料。普查资料、抽样调查资料。来源按观察时间按设计类型按收集方法

定量资料的整理与展示02

检查数据一致性，处理无效值和缺失值。数据清洗数据转换数据筛选将数据转换为适用于分析的形式，例如对数转换、标准化等。根据需要选择特定的数据进行分析。030201数据的预处理

根据数据分布规律选择合适的组数，以充分展示数据的分布特点。组数选择根据数据范围和组数计算组距，使数据分布的规律性更加明显。组距确定统计各组内的数据个数（频数）及所占比例（频率）。频数与频率计算数据的分组与整理

使用表格形式展示原始数据或整理后的数据，便于查看和比较。表格法利用图形直观展示数据的分布特点，如直方图、折线图、散点图等。图形法通过计算一些概括性数值来描述数据的分布特点，如均值、标准差、偏度、峰度等。数值法数据的展示方法

定量资料的描述性统计03

适用于对称分布，特别是正态分布的资料。算术均数适用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量在数量上的平均水平，在医学研究中常适用于免疫学的指标。几何均数适用于各种分布类型的资料，常用于偏峰资料，也适用于开口组资料，或分布不明确的资料。中位数常用于大量非数值型数据，尤其是明显呈偏态分布变量的集中趋势的度量。众数集中趋势的度量

极差说明变量的变动范围，简单易算，但只考虑了两个极端值，忽略了中间变量的分布情况，因此不能充分反映资料的离散程度。四分位数间距反映了中间50%数据的离散程度，其数值越小，说明中间的数据越集中；其数值越大，说明中间的数据越分散。四分位数间距不受极值的影响。方差与标准差方差是每个数据与全体数据平均数之差的平方值的平均数。方差越大，说明随机变量取值越离散；标准差是方差的算术平方根，用s表示。标准差用s表示；方差是标准差的平方，用s2表示。变异系数是概率分布离散程度的一个归一化量度。变异系数只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况散程度的度量

偏态系数用于描述数据分布形态的偏斜程度和方向。当偏态系数等于0时，数据的分布是对称的；当偏态系数不等于0时，偏态系数的正负与数据大、小端的偏向有关。峰态系数用于描述数据分布形态的尖峭程度。当峰态系数等于0时，数据的分布是正态分布；当峰态系数不等于0时，峰态系数的正负与数据分布的尖峭或扁平程度有关。偏态与峰态的度量

定量资料的推断性统计04

用样本统计量直接估计总体参数，如样本均值、样本比例等。根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的置信区间，并给出该区间对应的置信水平。参数估计区间估计点估计

03P值与决策计算检验统计量的P值，并与显著性水平进行比较，从而做出是否拒绝原假设的决策。01原假设与备择假设根据研究目的和专业知识，提出原假设和备择假设，原假设通常是研究者想要推翻的假设。02检验统计量与拒绝域选择合适的检验统计量，并根据显著性水平和检验统计量的分布确定拒绝域。假设检验

方差分析的基本思想通过比较不同组别间的方差与组内方差的大小，判断不同组别间是否存在显著差异。单因素方差分析研究单个因素对定量资料的影响，如比较不同药物对治疗效果的影响。多因素方差分析研究多个因素对定量资料的影响，以及因素间的交互作用，如同时考虑药物和患者年龄对治疗效果的影响。方差分析

定量资料的相关与回归分析05

相关关系的概念01两个或多个变量之间的关系，当一个变量发生变化时，另一个变量也随之发生变化。相关系数的计算与解读02通过计算相关系数来衡量变量之间的相关程度，其取值范围在-1到1之间，接近1表示强正相关，接近-1表示强负相关，接近0表示弱相关或不相关。相关分析的注意事项03需要注意样本量、异常值、非线性关系等因素对相关系数的影响。相关分析

回归系数的解释回归系数表示自变量每变化一个单位时，因变量的平均变化量。回归方程的建立通过最小二乘法等方法建立回归方程，描述自变量和因变量之间的数量关系。回归模型的检验通过F检验、t检验等方法检验回归模型的显著性，以及自变量对因变量的影响是否显著。回归分析

控制方法通过调整自变量的取值来控制因变量的变化，以达到预期的目标。预测与控制的注意事项需要考虑模