数值变量的描述性统计

几种描述性统计分分析的SAS过程描述性统计是统计学中的一种方法，用于总结和描述数据集的主要特征。

它有助于了解数据的整体分布、偏差和离散性等。

SAS（统计分析系统）是一种流行的统计软件，具有丰富的分析功能。

以下是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。

1.PROCMEANS：PROCMEANS是一种计算统计指标的SAS过程，包括均值、总和、最小值、最大值、标准差等。

可以使用该过程对数值变量进行描述性统计，并在输出中显示这些统计指标。

可以通过指定多个变量和分组变量来计算针对不同子组的统计指标。

该过程还可以生成频数和百分比。

2.PROCFREQ：PROCFREQ是一种用于计算分类变量频数和百分比的SAS过程。

它可以计算每个类别的频数，并使用该信息生成频数表。

该过程还可以计算两个或更多分类变量之间的交叉频数表，并计算出每个类别的百分比。

3.PROCUNIVARIATE：PROCUNIVARIATE是一种用于执行单变量分析的SAS过程。

它可以计算变量的均值、标准差、峰度、偏度等统计指标。

该过程可以绘制直方图、箱线图、正态检验图和PP图等，以帮助理解数据的分布特征。

还可以执行分位数分析、离散度分析和异常值识别等。

4.PROCCORR：PROCCORR是一种用于计算变量之间相关性的SAS过程。

它可以计算变量间的皮尔逊相关系数，并使用协方差矩阵和相关系数矩阵来描述变量之间的线性关系。

该过程还可以绘制散点图矩阵和相关系数图，以直观地显示变量之间的关系。

5.PROCGLM：PROCGLM是一种用于执行多因素方差分析的SAS过程。

它可以根据自变量的水平和交互作用来分解因变量的方差，并进行显著性检验。

该过程可以计算组间差异的F值和p值，并生成方差分析表。

PROCGLM还支持使用协变量进行调整的方差分析，以控制对方差的影响。

以上是几种常用的SAS过程，用于执行描述性统计分析。

每个过程都有各自的功能和输出，可以根据数据和分析需求选择合适的过程。

stata函数Stata是一种用于统计分析和数据管理的软件，拥有强大的数据分析能力和丰富的函数库。

本文将介绍一些常用的Stata函数及其使用方法，帮助读者更好地理解和使用Stata进行数据分析。

1. summarize函数summarize函数用于对数值型变量进行描述性统计分析，包括计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等。

例如，对于一个名为"income"的变量，可以使用以下命令进行描述性统计分析：summarize income该函数的输出结果包括均值、标准差、最小值、最大值、缺失值个数等信息。

2. generate函数generate函数用于创建新的变量，并对其赋值。

例如，可以使用以下命令创建一个新的变量"age_squared"，并将"age"的平方赋值给它：generate age_squared = age^2该函数可以根据已有的变量进行计算，并将结果保存为新的变量。

3. sort函数sort函数用于对数据集按照指定变量进行排序。

例如，可以使用以下命令对数据集按照"age"变量进行升序排序：sort age该函数可以方便地对数据集进行排序，便于后续的数据分析操作。

4. merge函数merge函数用于将两个数据集按照指定变量进行合并。

例如，假设有两个数据集分别为"dataset1"和"dataset2"，并且它们都有一个名为"ID"的变量，可以使用以下命令将两个数据集按照"ID"变量进行合并：merge dataset1 dataset2 using ID该函数可以将两个数据集中的相同"ID"值的观测合并到一起，方便进行分析和比较。

5. regress函数regress函数用于进行线性回归分析。

例如，可以使用以下命令对一个因变量"y"和两个自变量"x1"和"x2"进行线性回归分析：regress y x1 x2该函数可以得到回归系数、截距、残差等回归结果，并进行显著性检验和拟合优度分析。

数值变量资料的统计描述11．表示血清学滴度资料平均水平最常计算 BA算术均数 B几何均数 C中位数 D全距 E率12．某计量资料的分布性质未明，要计算集中趋势指标，宜选择 CA XB GC MD SE CV13．各观察值均加（或减）同一数后：BA均数不变，标准差改变 B均数改变，标准差不变C两者均不变 D两者均改变 E以上均不对14．某厂发生食物中毒，9名患者潜伏期分别为：16、2、6、3、30、2、lO、2、24+(小时)，问该食物中毒的平均潜伏期为多少小时？ CA 5B 5．5C 6D lOE 1215．比较12岁男孩和18岁男子身高变异程度大小，宜采用的指标是：DA全距 B标准差 C方差 D变异系数 E极差16．下列哪个公式可用于估计医学95％正常值范围 AA X±1.96SB X±1.96SXC μ±1.96SXD μ±t0.05,υSXE X±2.58S17．标准差越大的意义，下列认识中错误的是 BA观察个体之间变异越大 B观察个体之间变异越小C样本的抽样误差可能越大 D样本对总体的代表性可能越差E以上均不对18．正态分布是以 EA t值为中心的频数分布B 参数为中心的频数分布C 变量为中心的频数分布D 观察例数为中心的频数分布 E均数为中心的频数分布19．确定正常人的某项指标的正常范围时，调查对象是 BA从未患过病的人 B排除影响研究指标的疾病和因素的人C只患过轻微疾病，但不影响被研究指标的人D排除了患过某病或接触过某因素的人 E以上都不是20．均数与标准差之间的关系是 EA标准差越大，均数代表性越大 B标准差越小，均数代表性越小C均数越大，标准差越小 D均数越大，标准差越大E标准差越小，均数代表性越大11、常用平均数如下，除了：EA、均数B、几何均数C、中位数D、众数E、全距12、变异指标如下，除了：EA、全距B、标准差C、变异系数D、四分位数间距E、中位数13、某数值变量资料的分布性质未明，要计算集中趋势指标，下列适宜的指标是：CA、XB、GC、MD、SE、CV14、各观察值均加（或减）同一数后：BA、均数不变，标准差改变B、均数改变，标准差不变C、两者均不变D、两者均改变E、以上均不对15、某厂发生食物中毒，9名患者潜伏期分别为：16、2、6、3、30、2、lO、2、24+(小时)，问该食物中毒的平均潜伏期为多少小时：CA、5B、5.5C、6D、lOE、1216、比较12岁男孩和18岁男子身高变异程度大小，宜采用的指标是：DA、全距B、标准差C、方差D、变异系数E、极差17、表示血清学滴度资料平均水平最常计算: BA、算术均数B、几何均数C、中位数D、全距E、率18、标准差越大的意义，下列认识中错误的是：BA、观察个体之间变异越大B、观察个体之间变异越小C、样本的抽样误差可能越大D、样本对总体的代表性可能越差E、以上均不对19、均数与标准差适用于：AA、正态分布的资料B、偏态分布C、正偏态分布D、负偏态分布E、不对称分布20、正态分布是以：EA.t值为中心的频数分布B.参数为中心的频数分布C.变量为中心的频数分布D.观察例数为中心的频数分布E.均数为中心的频数分布1.标准正态分布曲线的特征是：BA． =0 =0 B． =0 =1 C． =1 =0D． =0 =不确定 E． =1 =不确定2.描述计量资料的主要统计指标是：AA.平均数B.相对数C.t值D.标准误E.概率3、一群7岁男孩身高标准差为5cm，体重标准差为3kg，则二者变异程度比较：DA、身高变异大于体重B、身高变异小于体重C、身高变异等于体重D、无法比较E、身高变异不等于体重4、随机抽取某市12名男孩，测得其体重均值为3.2公斤，标准差为0.5公斤，则总体均数95%可信区间的公式是：CA、3.2±t0.05.11 ×0.5B、3.2 ±t0.05.12 ×0.5/C、3.2 ±t0.05.11 ×0.5/D、3.2±1.96×0.5/E、3.2 ±2.58×0.5/5. 某组资料共5例, X2=190, X=30, 则均数和标准差分别是 DA.6 和 1.29B.6.33 和 2.5C.38 和 6.78D.6 和 1.58 E 6和2.56．以下指标中那一项可用来描述计量资料离散程度。

第一章数值变量资料的统计描述统计描述(statistical description）即利用原始数据，选择适宜的统计指标及统计图表，简明准确地探察数据的分布类型和数量特征，以便研究者根据样本信息,正确地推论其总体规律的统计分析方法。

统计指标（statistical index)是表示数据分布特征的一个或一组数值，是统计分析的基本依据.第一节频数分布的概念与应用对获取的数据进行统计学分析之前,了解数据的分布特征是至关重要的。

因为很多参数分析方法都要求样本数据来自某种已知分布的总体，否则，就应对数据实施合适的数据转换，或者采用非参数分析方法。

对频数表及频数图进行分析是描述性统计学分析的基本内容，也是表达或探索数据分布特征的基本手段.一、频数分布1．频数分布（frequency distribution）的概念频数（frequency）是相同观察值或观察结果出现的次数；分布（distribution）指随着随机变量取值的变化，其相应的概率变化的规律性。

频数分布即观察值(变量值)按大小分组，各个组段内观察值个数（频数）的分布,它是了解数据分布形态特征与规律的基础.2．频数分布的特征(1)集中趋势(central tendency):指一组变量值的集中倾向或中心位置.（2）离散趋势(tendency of dispersion）：指一组变量值的分散倾向。

3．频数分布的类型⑴对称分布:指集中位置居中、左右两侧的频数分布基本对称的频数分布。

又可分为正态分布（normal distribution)和非正态分布(non-normal distribution）.⑵偏态分布：是集中位置偏倚、两侧频数的分布不对称的频数分布，可分为两类：①正偏态:亦称右偏态，特点是峰偏左，此时均数与众数之差为正值，长尾向右侧（即观察值较大一端）伸延；②负偏态：亦称左偏态，特点为峰偏右，此时均数与众数之差为负值，长尾向左侧（即观察值较小一端）伸延。

实习二统计描述第164～180页实习二统计描述医学统计资料类型¾数值变量资料：又称为计量资料。

变量值是定量的，有单位的，表示为数值的大小。

¾无序分类资料：又称为计数资料。

变量值是定性的，没有单位，表示为相互独立的类别。

¾有序分类资料：又称为等级资料。

变量值是定性的，没有单位，各类别具有程度上的差异。

注：不同类型的资料，统计方法不同；各种类型的资料之间是可以相互转化的。

一、数值变量资料的统计描述统计描述包括两个方面：集中趋势的描述和离散趋势的描述一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表（frequency table）：当变量值或者观测值较多时，将变量值分为适当的组段，统计各组段中相应的频数（或者人数），以描述数值变量资料的分布特征和分布类型。

一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表的用途1.描述数值变量资料的分布特征集中趋势（central tendency）：频数最多的组段代表了中心位置（平均水平），从两侧到中心，频数分布是逐渐增加的。

离散趋势（tendency of dispersion）：从中心到两侧，频数分布是逐渐减少的。

反映了数据的离散程度或者变异程度。

一、数值变量资料的统计描述（一）数值变量资料的频数表频数表的用途2.描述数值变量资料的分布类型正态分布：集中位置居中，左右两侧频数基本对称。

常见近似正态分布。

偏态分布：集中位置偏向一侧，频数分布不对称。

正偏态分布：集中位置偏向数值小的一侧或者左侧，有较长的右尾部。

负偏态分布：集中位置偏向数值大的一侧或者右侧，有较长的左尾部。

一、数值变量资料的统计描述（二）数值变量资料的频数分布图及正态曲线直方图及近似正态分布直方图及正偏态分布（二）数值变量资料的频数分布图及正态曲线一、数值变量资料的统计描述（三）集中趋势指标描述1.算数均数（均数mean ）适用于正态分布或者近似正态分布总体均数：µ；样本均数：一、数值变量资料的统计描述一、数值变量资料的统计描述（三）集中趋势指标描述2.几何均数（geometric mean，G）适用于一种特殊的偏态分布资料：等比资料（常见于抗体滴度）。

数值变量资料名词解释数值变量资料名词解释数值变量资料是指用于描述数据集中数值变量的变量类型和数值范围的数据。

这些数据可以是数字、分数、百分数、小数、数字和分数的组合等等。

数值变量资料通常用于统计学、数据分析和科学计算等领域。

数值变量资料的名词解释和分类如下:1. 数值变量类型:数值变量资料可以分为定量变量和定性变量。

定量变量表示数值的大小或数量,例如身高、体重、收入等。

定性变量表示变量的情感或态度,例如乐观、悲观、善良、邪恶等。

2. 数值变量范围:数值变量资料可以分为离散型和连续型。

离散型数值变量资料的变量值是离散的,例如整数、小数点、分数、百分数等。

连续型数值变量资料的变量值是连续的,例如身高、年龄、时间等。

3. 数值变量单位:数值变量资料的变量单位可以是基本单位,例如米、千克、磅等,也可以是特定单位,例如人民币、美元、日元等。

4. 数值变量分析:数值变量资料的分析包括描述性统计分析和推断统计分析。

描述性统计分析用于对数值变量资料进行总体描述,例如平均数、中位数、众数等。

推断统计分析用于推断变量之间的关系,例如回归分析、聚类分析等。

除了以上名词解释,数值变量资料还可以包括其他相关概念,例如数据集、样本、观测值等。

在具体应用中,这些概念和名词解释可能会有所不同。

拓展:数值变量资料的分析通常涉及到以下几个方面:1. 总体描述:使用描述性统计方法对数值变量资料进行总体描述,例如平均数、中位数、众数等。

2. 变量之间的关系:使用推断统计方法对数值变量资料进行分析,以探究变量之间的关系。

例如,使用回归分析或聚类分析等方法,研究不同变量之间的关系。

3. 数据清洗和准备:在进行数据分析之前,需要对数值变量资料进行清洗和准备。

例如,去除缺失值、异常值和重复值等。

4. 模型选择和评估:在使用统计方法进行数据分析时,需要选择适当的模型,并对模型进行评估。

例如,使用回归分析等方法,研究不同变量之间的关系,并评估模型的准确性和可靠性。