(精选)定量资料统计描述
- 格式:ppt
- 大小:281.50 KB
- 文档页数:34
第二章定量资料的统计描述一、选择题1.资料的统计分析包括统计描述和统计推断两部分内容,而统计描述是指A.由样本统计量推断总体参数B.对总体参数进行估计C.用统计指标、统计图表描述资料的特征D.对搜集到的资料进行整理E.比较指标间的差异有无统计学意义2.定量资料频数分布的两个重要特征是A.样本与总体B.统计量与参数C.样本均数与总体均数D.集中趋势与离散程度E.标准差与标准误3.常用的平均数指标是A.样本均数、总体均数、中位数B.均数、几何均数、中位数C.均数、几何均数、标准差D.均数、几何均数、变异系数E.均数、中位数、方差4.描述一组正态分布或近似正态分布资料的平均水平宜采用A.平均数B.几何均数C.中位数D.变异系数E.均数5.反映一组血清抗体滴度资料的平均水平,常选用的指标是A.平均数B.几何均数C.中位数D.变异系数E.均数6.描述传染病的平均潜伏期宜采用A.平均数B.几何均数C.中位数D.变异系数E.均数7.某病患者8人的潜伏期(天)如下:2、3、3、3、4、5、6、30+,则平均潜伏期为A.7天B.3天C.4天D.3.5天E.大于7天8.一组数据中各观察值均加(或减)某一个不等于0的常数后A.均数不变,标准差改变B.均数改变,标准差不变C.二者均改变D.二者均不改变E.变异系数不变9.以下资料类型中,适宜用均数与标准差进行统计描述的是A.任意分布B.正偏态分布C.负偏态分布D.正态分布E.对称分布10.某研究者测量了某地237人晨尿中的氟含量(/mg L),结果如下尿氟0.2~0.6~ 1.0~ 1.4~ 1.8~ 2.2~ 2.6~ 3.0~ 3.4~ 3.8~人数75 67 30 20 16 19 6 2 1 1对该资料的集中趋势和离散趋势进行描述宜采用A.均数与标准差B.中位数与四分位数间距C.众数与标准差D.均数与变异系数E.中位数与变异系数11.比较身高和体重两组数据的变异度大小宜采用A.标准差B.全距C.方差D.变异系数E.四分位数间距12.比较某地1~2岁与5~5.5岁儿童身高的变异度大小宜采用A.全距B.四分位数间距C.标准差D.方差E.变异系数二、计算分析题1.为了解某地区健康成年女性的血清总蛋白含量水平,某研究者于2013年在该地区随机抽取了110名健康成年女子,测得其血清总蛋白含量(/g L),结果见表2-1。
《定量资料数据的统计描述》教案标题:定量资料数据的统计描述教案一、教学目标1.理解什么是定量资料数据的统计描述。
2.掌握常见的统计描述方法:集中趋势与离散程度。
3.能够应用统计描述方法对实际问题进行分析和讨论。
二、教学内容1.定量资料数据的统计描述的定义和意义。
2.集中趋势的统计描述方法:平均数、中位数、众数。
3.离散程度的统计描述方法:极差、四分位数、方差、标准差。
4.实例分析和练习。
三、教学步骤步骤一:导入(10分钟)1.向学生介绍定量资料数据的统计描述的概念和意义。
2.引导学生思考:为什么我们需要对数据进行统计描述?步骤二:集中趋势的统计描述(20分钟)1.介绍平均数的概念和计算方法。
2.分享实际应用平均数的例子,并提示其局限性。
3.介绍中位数的概念和计算方法。
4.引导学生分析什么情况下使用中位数比平均数更合适。
5.介绍众数的概念和计算方法,并解释其应用场景。
步骤三:离散程度的统计描述(25分钟)1.介绍极差的概念和计算方法。
2.引导学生思考四分位数的意义和计算方法,并分享实际应用的例子。
3.介绍方差的概念和计算方法。
4.介绍标准差的概念和计算方法,并解释其在数据分析中的重要性。
5.引导学生讨论方差和标准差的应用场景。
步骤四:综合分析和应用(25分钟)1.提供实际问题或案例,并引导学生运用所学内容进行分析和讨论。
2.给予学生时间思考和解答问题。
3.分享学生的分析和答案,并引导学生进行互动讨论。
步骤五:总结和拓展(10分钟)1.回顾本节课学习的内容和重点,确保学生对定量资料数据的统计描述有所掌握。
2.提示学生可以进一步了解其他统计描述方法,如箱线图等。
3.激发学生对数据分析和统计描述的兴趣,引导学生向实际问题应用所学方法。
四、教学评估1.教师针对学生的学习情况进行同步评估,包括学生积极参与讨论、能够正确运用统计描述方法等。
2.可以布置课后作业,要求学生分析和描述给定的数据集。
五、教学资源1.PPT或黑板/白板2.实际数据案例3.学生练习题和课后作业六、教学延伸1.引导学生自行寻找相关的应用案例进行研究和分析。
定量资料统计描述概述定量资料是指数据以数字形式呈现的资料,与定性资料(如文字、图片等)不同,定量资料的数据具有明确的数值意义,常常需要进行统计分析。
在众多的数据分析方法中,统计是最为基础和重要的一种。
在统计分析中,描述统计是对搜集的数据进行基本的描述和概括,为进一步分析打下基础。
本文将从以下几个方面介绍定量资料的统计描述:1.定量资料的类型2.定量资料的统计描述方法3.定量资料的图表展示定量资料的类型定量资料通常可分为连续型和离散型两种。
具体来说,连续型数据是指在一定区间范围内可以取任意值的数据,如身高、体重等。
而离散型数据则是指一个变量只能取有限个取值的数据,例如血型、班级人数等。
定量资料的统计描述方法1. 集中趋势集中趋势是描述一组数据中心位置的统计指标,常用来表征该组数据的一般水平。
主要指标包括均值、中位数及众数。
其中,均值是指某组数据所有数据之和除以数据的个数,中位数是在一组数据中,数值按照从小到大排列,处于中间位置的数据,众数则是指整个数据中出现最频繁的那个数据。
2. 离散程度离散程度是描述一组数据分散程度的统计指标,常用来表征该组数据的分布情况。
主要指标包括极差、方差和标准差。
其中,极差是指一组数据最大值与最小值的差,方差是各数据偏离它们算术平均数的平方和的平均数,标准差则是方差的非负平方根。
3. 偏态与峰态偏态和峰态是描述一组数据偏离正态分布情况的统计指标。
偏态是指一组数据分布的不对称程度,主要指标包括偏态系数。
而峰态是指一组数据分布峰值的高低程度,主要指标包括峰态系数。
定量资料的图表展示图表展示是定量资料描述的一种重要手段。
常用的图表形式包括直方图、折线图、箱线图等。
1. 直方图直方图是一种对连续性定量数据分布情况的图形表示。
在直方图中,数据被划分为几个区间,每个区间的数据频数用柱形的高度来表示。
直方图能够反映数据的集中趋势和分散程度。
2. 折线图折线图是一种用折线表示数据值的图形,常用来描述离散型定量数据的变化趋势。
【精品】定量资料的统计描述定量资料的统计描述是指通过定量数据分布的一系列统计量来描述一个样本或总体的特征。
常用的统计量包括中心位置、离散程度、分布形态和相关性等。
中心位置中心位置是指数据分布的平均水平。
常用的中心位置统计量包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据值的总和除以数据个数。
它具有良好的代表性,但受极端值的影响较大,因此需要谨慎使用。
中位数是将数据按大小排序后位于中间的数值,当数据存在极端值时,中位数比平均数更能正确反映数据的中心位置。
众数是数据中出现次数最多的数值,适用于分布具有明显峰值的情况。
离散程度离散程度是指数据分布的距离平均值的大小。
常用的离散程度统计量包括标准差、方差、极差和四分位数差等。
标准差是数据离均值的平均距离,是最常用的衡量数据分散程度的统计量。
方差是标准差的平方,由于平方的量级较大,因此比标准差不易解释。
极差是数据最大值与最小值之差,不考虑数据内部的分布情况,因此不具有代表性。
四分位数差是在数据中将数值分为四个部分,即25%、50%、75%三个分位点,然后用75%分位点减去25%分位点,用于描述数据离散程度。
分布形态分布形态是指数据分布的偏态和峰态。
常用的分布形态统计量包括偏度和峰度。
偏度是反映数据分布偏斜程度的统计量,正偏分布表示分布的长尾在分布的右侧,负偏分布表示分布的长尾在分布的左侧。
当偏度为0时,表示分布是对称的。
峰度是反映数据分布峰态的统计量,正峰分布表示分布的峰在分布的中心较高,负峰分布表示分布的峰在分布的中心较低。
当峰度为0时,表示分布的峰态基本接近正态分布。
相关性相关性是指两个变量之间的关联程度。
常用的相关性统计量包括相关系数和协方差。
相关系数是反映两个变量之间线性相关程度的统计量,取值范围为-1~1之间,正值表示正相关,负值表示负相关,0表示不相关。
协方差是反映两个变量之间相关性的统计量,数值大小表示两个变量之间的相关程度,但由于单位的影响,不易比较。