数值变量资料的统计描述
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。
第八章 数值变量资料的统计描述
A1型题
1．描述一组正态或近似正态分布资料的平均水平用( )
A．算术均数
B．几何均数
C．中位数
D．平均数
E．众数
2．血清学滴度资料最常计算( )以表示其平均水平。
A．均数
B．中位数
C．几何均数
D．全距
E．标准差
3．表示变量值变异情况的指标最常用的是( )
A．四分位数间距
B．全距
C．标准差
D．变异系数
E．方差
4．两组呈正态分布的数值变量资料，但均数相差悬殊，若比较离散趋势，最好选用的指标为( )
A．全距
B．四分位数间距
C．方差
D．标准差
E．变异系数
5．下列哪一项不是标准差的应用范围( )
A．说明观察值的离散程度
B．计算变异系数
C．与均数一起描述正态分布的特征
D．与均数一起根据正态分布的规律估计总体均数的可信区问
E．计算标准误
6．在同一总体中随机抽样，样本含量n越大，则理论上( )越小
A．样本标准差
B．中位数
C．标准误
D．第95百分位数
E．均数
7．算术均数与中位数相比( )
A．抽样误差更大
B．不易受极端值影响
C更充分利用数据信息 D．更适用于分布不明的资料
E．更适用于偏态分布资料
8．单位不相同均数相差较大时，比较连续性资料的离散趋势，最好用( )
A．全距
B．S
C．CV
D．四分位间距
E．方差
9．变异系数的数值( )
A．一定大于1
B．一定小于1
C．可大于1也可小于1
D．一定比S小
E．一定比S大
10．标准正态分布的均数与标准差分别为( )
A．0，l
B．1，0
C．0，0
D．1，1
E．1．96，2．58
11．各观察值均加(或减)同一个数后( )
A．均数不变，标准差不一定变
B．均数不变，标准差变
C．均数不变，标准差也不变
D．均数变，标准差不变
E．均数变，标准差也变
12．( )分布的资料，均数等于中位数
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。
实验二、数值变量资料的统计描述
一、实验内容（项目） 1.均数、几何均数、中位数的选择和计算。 2.标准差、方差、变异系数的选择和计算。 二、实验目的和要求 能正确选择应用并计算各种指标，能对数值变量资料进行基本的统计描述。 三、主要实验仪器及材料 计算机、SPSS软件、数据资料。 四、实验步骤： 1．教师演示相应软件操作。 2．学生独立用软件完成统计资料的分析和计算，并提交分析计算结果。 3．教师引导下讨论结果，总结，完成并上交实验报告。 统计资料：
1、某医科大学抽查了100名健康女大学生的血清总蛋白含量（g/L），检查结果如下： 74.3 78.8 68.8 78.0 70.4 80.5 80.5 69.7 79.5 75.6 75.0 78.8 72.0 72.0 72.0 74.3 75.0 73.5 78.8 74.3 75.8 65.0 74.3 71.2 73.5 75.0 72.0 64.3 75.8 80.3 69.7 74.3 75.8 75.8 68.8 76.5 70.4 71.2 81.2 75.0 74.0 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 75.8 73.5 75.0 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 75.8 73.5 75.0 72.7 73.5 72.7 81.6 73.5 75.0 72.7 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 71.2 71.2 69.7 73.5 70.4 75.0 72.7 67.3 70.3 76.5 73.5 78.0 68.0 73.5 68.0 73.5 68.0 74.3 72.7 73.7 试分析： (1) 输入资料建立文件。 (2) 对变量血清总蛋白含量频数分布分析：样本量、均数、中位数、最小值、最大值、方差、标准差、极差、总和、峰度系数、偏度系数及其标准误；绘制住院时间的频数分布表及直方图，观察其分布特征。保存文件及分析结果。 (3) 提交结果分析：各统计量，并分析根据什么选择描述血清总蛋白含量的集中趋势、离散趋势合适指标？ 2、分析下列资料的集中趋势、离散趋势应选择哪个最合适？ （1）某医院测得10个某种传染病人的白细胞计数(×1000)，它们是： 11，9，35，5，9，8，3，10，12，18。 （2）调查了15名大学生的体重，其测定值(kg)为： 65，62，50，78，65，45，51，74，60，62，88，50，74，66，70。 （3）对某地100名大学生作了视力检查，其视力检测等级结果分别为： 视力等级： 0 1 2 3 4 5 6 人数： 8 14 17 21 18 13 9 （4）某研究者收集了10例类风湿关节炎患者血清中某抗体滴度，其测定值为： 1∶10，1∶20，1∶40，1∶80，1∶80，1∶160，1∶160，1∶320，1∶320，1∶640 。
