统计学
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统计学的三种含义
统计学是一门涉及收集、分析、解释和展示数据的学科,旨在探索现象的本质和规律,帮助人们做出决策和预测。
统计学包括三个主要含义:统计工作、统计资料和统计科学。
1. 统计工作是指为收集、整理和分析数据而进行的一系列实践活动,包括统计设计、统计调查、统计整理和统计分析等。
统计工作是统计学的基础,是探索和分析数据的必要步骤。
2. 统计资料是指通过统计工作收集、整理和分析的数据,包括统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编和统计分析报告等形式。
统计资料是统计学研究的重要成果,是人们对社会经济现象认识的具体体现。
3. 统计科学是统计学的一个分支,是对统计工作的总结和理论概括,包括研究如何收集、整理和分析数据的理论和方法,以及如何运用这些理论和方法解决实际问题。
统计科学强调以概率论为基础,通过对数据的分析和推断,来探索数据的本质和规律。
这三个含义之间有着密切的联系和相互依赖关系。
统计工作是统计科学的基础和前提,为统计科学的研究提供了可靠的数据支持。
统计科学则是统计工作的总结和理论概括,为统计工作的进一步开展提供了理论指导。
统计工作、统计资料和统计科学三者相互联系、相互促进,共同构成了统计学的完整体系。
什么是统计学?作为一门综合性学科,统计学在现代社会中发挥着越来越重要的作用。
那么,在具体了解它的实际应用之前,让我们先来探讨一下,什么是统计学?1. 统计学的定义统计学是研究如何收集、分析、解释和展示数据的学科。
简单来说,它是一种用于从数据中提取有关事物的定量信息的方法。
统计学从根本上来说就是一种科学,其研究对象是数据,它应用数学、概率论、逻辑学等多种工具,旨在通过分析数据来分析现象、发现规律。
2. 统计学的应用领域统计学作为一门应用型学科,广泛应用于众多领域。
2.1 生物学在生物学中,统计学被用于解释生命现象,如遗传和进化的机制、药物治疗的有效性等等。
例如,在生物医学研究中,统计学的应用包括临床试验、药物疗效研究等等。
2.2 经济学统计学在经济学中也有重要的应用,可以用来衡量经济上的数据,如国民生产总值、物价指数、就业率等。
它可以分析消费者的购买习惯、市场需求及供应情况,从而为经济决策提供参考意见。
此外,公司能够使用统计学来进行预测和财务计划。
2.3 市场营销在市场营销中,统计学可用于分析消费者行为和市场趋势,帮助企业制定营销战略,提高广告效益等等。
3. 统计学方法了解了统计学的定义和应用领域之后,接下来就是探讨统计学的方法。
3.1 描述性统计学描述性统计学是一种可以帮助我们理解数据的方法,它涵盖了我们可以从数据中获取的所有信息,包括中心趋势、变异程度和分布形状等指标。
3.2 推断性统计学推断性统计学是一种可以通过采样同一群体的某些因素来了解整体群体的方法。
它涉及到估计、假设检验和置信度间隔等内容。
4. 统计学的局限性统计学虽然可以用于对数据进行分析和解释,但是它并不是万能的。
它受到所使用数据的质量和数量限制,也受到分析人员的限制。
另外,一个很重要的问题是统计学并不能直接证明因果关系,它只能通过相关性来证明两个变量之间的关系。
综上所述,统计学是一门关于数据管理和分析的学科,它以数据为基础,运用多种工具和方法帮助人们解答各种问题。
统计学的分类统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它广泛应用于各个领域,包括社会科学、自然科学、商业和医学等。
统计学根据研究对象和方法的不同,可分为描述统计学和推断统计学。
描述统计学是统计学的基础,它主要关注对数据的概括和总结。
描述统计学的目标是通过收集数据并使用统计方法,将数据转化为可视化的形式,以便更好地理解和解释数据的特征和趋势。
常用的描述统计学方法包括频数分布、直方图、散点图和平均数等。
频数分布是描述统计学最基础的方法之一。
它通过统计数据中各个值的出现次数,并将其制成一个表格或图表,以便观察数据的分布情况。
通过频数分布,可以了解数据的集中趋势、离散程度和偏态程度等重要信息。
直方图是一种常用的频数分布图形表示方法。
它将数据分成若干个区间,并统计每个区间内数据的频数。
通过直方图,可以直观地看出数据的分布形态,如是否对称、是否存在峰态等。
直方图还可以帮助识别异常值和离群点,从而有助于数据的清洗和分析。
散点图是描述统计学中用于观察两个变量之间关系的图表。
它将每个观测值表示为图上的一个点,并以横轴和纵轴分别表示两个变量。
通过观察散点图的形态,可以初步判断两个变量之间是否存在相关关系,以及相关关系的强度和方向。
平均数是描述统计学中最常用的集中趋势测度之一。
平均数可以用来代表一组数据的典型值。
常见的平均数有算术平均数、加权平均数和中位数等。
算术平均数是将所有观测值相加后除以观测值的个数,它能够反映数据的集中程度。
中位数是将一组数据按照大小顺序排列后的中间值,它不受极端值的影响,更能反映数据的典型水平。
推断统计学是在描述统计学的基础上,通过对样本数据的分析和推断,对总体进行推断的学科。
推断统计学的目标是通过样本数据推断出总体的特征和参数,以便进行决策和预测。
常用的推断统计学方法包括假设检验、置信区间和回归分析等。
假设检验是推断统计学中用于检验假设的方法。
它通过对样本数据进行分析,判断总体参数是否满足某个假设。
5种常用的统计学方法1. 描述统计方法描述统计方法是统计学中常用的一种方法,用于对数据进行整理、总结和描述。
它通过计算和分析数据的中心趋势、离散程度和分布特征,提供对数据的直观认识。
描述统计方法不依赖于任何假设,适用于各种类型的数据。
其中,常用的描述统计方法包括均值、中位数、众数和标准差等。
均值是一组数据的平均值,反映了数据的中心趋势;中位数是一组数据中居于中间位置的值,对于数据的离群点不敏感;众数是一组数据中出现最频繁的值,用于描述数据的分布特征;标准差是一组数据的离散程度的度量,反映了数据的变异程度。
通过描述统计方法,我们可以对数据进行整体把握,了解数据的基本情况,为后续的分析和决策提供依据。
2. 探索性数据分析方法探索性数据分析方法是一种通过可视化和统计分析来理解数据的方法。
它旨在发现数据中的模式、趋势和异常值,并提供对数据的深入理解。
在探索性数据分析中,常用的方法包括直方图、散点图和箱线图等。
直方图可以展示数据的分布情况,散点图可以显示两个变量之间的关系,箱线图可以展示数据的分散程度和异常值。
通过探索性数据分析方法,我们可以挖掘数据中的潜在信息,发现数据的规律和特点,为进一步的分析和建模提供指导。
3. 参数估计方法参数估计方法是一种通过样本数据来估计总体参数的方法。
它基于统计模型和假设,利用样本数据推断总体的特征。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个具体值,如样本均值作为总体均值的估计;区间估计是通过样本数据得到总体参数的一个范围,如置信区间可以给出总体均值的估计范围。
参数估计方法可以帮助我们根据有限的样本数据,对总体参数进行推断和估计,提供对总体特征的认识和预测。
4. 假设检验方法假设检验方法是一种通过样本数据来检验关于总体参数的假设的方法。
它基于统计模型和假设,利用样本数据来判断总体参数是否符合某种假设。
常用的假设检验方法包括单样本检验、两样本检验和方差分析等。
统计学一、定义:统计学是一门对群体现象数量特征进行计量、描述、分析和推论的科学。
二、:一)统计的含义1、统计工作:资料的搜集、整理和分析这一系列的工作。
2、统计资料:统计工作的成果。
3、统计学:统计工作的理论概括。
二)统计的性质1、统计是调查研究社会的方法之一2、统计是核算的工具之一(会计核算、统计核算、业务核算)3、统计是国家或企业管理、监督的工具三、统计的特点四、统计学的理论基础五、统计学的研究方法(一)数量性(一)历史唯物论(一)大量观察法(二)工具性(二)辨证唯物主义(二)综合指标法(三)广泛性(三)政治经济学(三)归纳推断法(四)总体性(四)数学和计算机(四)大数定律(五)社会性总体:统计总体就是根据一定的目的和要求所确定的研究事物的全体,它是由客观存在的、具有某种相同性质的许多单位组成的集体。
总体单位:总体单位是指构成总体的每一个单位。
关系:统计总体和总体单位并不是固定不变的。
两者可以相互转换。
标志:标志是说明总体单位的属性和特征的名称。
品质标志(用文字表示),如中的性别、籍贯、政治面貌等;数量标志(用数字表示)。
数量标志的具体数值表现称为标志值,如某同学年龄为21岁,21岁就是标志值。
指标:是说明总体的属性和特征的。
任何一个统计指标必须用数字说明。
(标志和指标也是可以相互转换的。
)统计总体中各单位之间的差异称为变异。
正由于总体中各单位之间存在差异,才需要进行统计,也才有各种各样的统计方法。
如果总体各单位之间没有差异,也就没有统计。
在数量标志中,不变的数量标志称为常量或参数。
可变的数量标志称为变量。
变量取值又称为变量值,也就是标志值。
变量按其取值的连续性又分为离散变量和连续变量两种。
统计调查是根据统计的研究目的和任务,有组织、有计划地向客观实际搜集资料的工作过程。
统计调查是搜集资料获得感性认识的阶段,它既是对现象总体认识的开始,也是进行资料整理和分析的基础环节。
搜集统计资料的方式:一种是对原始资料的搜集。
统计学的含义、研究对象、特点以及基本方法一、统计学的含义统计学是一门通过搜集、整理、分析数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。
它是应用数学的一个分支,其研究领域包括数据的收集、分析、解释和呈现,以及通过这些数据来做出决策和预测。
统计学的核心在于收集和分析数据,从而提取出有用的信息,为决策提供科学依据。
二、统计学的研究对象统计学的研究对象十分广泛,包括社会、经济、自然现象等各个领域的数量关系。
其主要研究对象可以概括为以下几个方面:社会经济统计:研究社会经济现象的数量方面,如人口、就业、收入、消费等。
通过对这些数据的收集和分析,可以了解社会经济的运行状态和发展趋势,为政府和企业提供决策支持。
自然科学统计:研究自然现象的数量规律,如物理、化学、生物等领域的实验数据。
通过对这些数据的统计分析,可以发现自然现象的内在规律,推动科学研究的进步。
工程统计:研究工程技术的数量问题,如产品质量控制、可靠性分析、优化设计等。
工程统计可以帮助提高产品质量、降低生产成本,推动工程技术的发展。
医学统计:研究人体健康与疾病的数量关系,如疾病发病率、药物疗效等。
医学统计可以为医学研究提供科学依据,推动医学事业的进步。
三、统计学的特点数量性:统计学是通过数据来揭示事物本质和规律的,因此具有数量性的特点。
它通过对数据的收集、整理和分析,提取出有用的数量信息,为决策提供科学依据。
总体性:统计学研究的是总体而非个体,它通过对总体数据的分析来推断总体的特征。
这种总体性的特点使得统计学能够更全面地反映事物的本质和规律。
具体性:统计学研究的是具体事物的数量关系,而不是抽象的概念。
它通过对具体事物的数据分析,揭示事物的内在规律和联系。
社会性:统计学研究的对象广泛涉及社会、经济、自然现象等各个领域,因此具有社会性的特点。
它通过对这些领域的数据分析,为政府、企业和社会提供决策支持。
四、统计学的基本方法描述性统计:描述性统计是通过对数据进行整理和描述,以揭示数据的分布特征、集中趋势和离散程度等。
1.统计学的含义:统计学是研究统计工作的理论与方法的一份方法论学科。
2.统计学研究的对象:统计是研究如何搜索、整理和分析社会经济现象的数量方面的方法和方法体系。
3.统计研究的基本程序:①统计设计②统计调查③统计整理④统计分析⑤统计预测⑥统计决策4.统计研究的基本方法:①大量观察法②统计分组法③综合分析法④归纳推断法5.统计的作用:①反馈信息②支持决策③提供咨询④实施监督6.总体:它是由若干个具有共同性质的个体构成的集合,即研究对象的全体。
总体中所含的每个个体称为总体单位。
7.总体中所含的总体单位数称为总体容量。
8.样本:总体中抽出的一部分总体单位构成的集合叫样本。
样本中的每一个总体单位又叫样本单位或调查单位。
9.标志:是说明总体单位属性或特征的名称,有品质标志和数量标志之分,品质标志是说明总体单位质的属性或特征的名称。
品质标志在总体单位上的表现是不能用数值来表达的。
数量标志是说明总体单位量的特征的名称,数量标志在总体单位上的表现必须用数值表示。
10.指标:是用来说明统计总体数量特征的,有两重含义:1总体现象数量化的概念或范畴,如人口数、国内生产总值、商品销售额等。
2总体现象数量特征的概念和具体数值。
11.指标应包括的三要素:指标名称、计量单位、计算方法。
12.指标和标志存在的区别:⑪统计指标是说明总体数量特征的,而标志是说明总体单位特征的⑫标志有不能用数量表示的品质标志和能用数量表示的数量标志之分,而指标都是用数值表示的。
13.指标和标志的联系:⑪统计指标的数值是从个体的数量标志值直接进行汇总或间接计算分析而来的⑫指标和数量标志之间存在着互变关系14.变异:是指在选定的标志下,总体单位的表现不是完全相同,而是存在差异的,这种差异就叫变异。
15.变量:即为可变的数量标志。
16.统计设计:就是根据统计研究的对象的性质和研究目的,对统计工作各个方面和各个环节的通盘考虑和安排。
17.统计设计的作用:①统计设计是对总体的定性认识和定量认识过渡的桥梁②统计设计是保证统计工作顺利进行的必要条件。
统计学:是一门关于收集、分析、解释和表达数据的科学。
医学统计工作的基本步骤:1、设计2、收集资料3、整理资料4、分析资料总体:是根据研究目的确定的,同质个体所构成的全体。
总体分为有限总体和无限总体。
样本:是从总体中随机抽取的部分个体,一定要具备代表性和可靠性。
参数:统计学吧描述总体的特征的指标称为参数。
统计量:描述样本特征的指标称为统计量。
资料:变量全部或部分的测量值构成资料。
变量:同质研究对象的某特征值具有变异性,构成了研究的变量。
变量分为定量变量和定性变量资料类型:分为计量资料、计数资料和等级资料。
误差:是指观测值与真实值之差,以及样本统计量与总体参数之差,在没有真实值(总体参数)的情况下误差既是偏差。
过失误差:失误或过错。
随机误差:尽最大可能控制。
系统误差:必须控制。
统计设计中随机分组、设立对照等是控制系统误差的重要手段。
抽样误差:科研中由抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异称为抽样误差。
抽样误差无法避免,应使用统计学推断方法来决定结果是否由抽样误差所造成的。
概率:是描写某一事件发生可能性大小的指标,用P表示该事件可能发生的概率。
小概率事件:在统计学上,将P≤0.05或P≤0.01的事件成为小概率事件。
统计学中<5%的事件认为不会发生。
统计分析:1、统计描述(普查资料无需进行统计推断)2、统计推断(包括参数估计【点估计、区间估计】、假设检验)。
频数:是指资料中相同数值或同类属性的观察单位的个数。
编制频数表的步骤:1、计算极差2、确定组距和组段(分8--15组、第一个组段为[53,61)、每一组段均为半开闭区间)3、汇总各组段的频数和计算累计频数4、计算频率与累计频率几何均数:多用于对数正态分布,如血清学(滴度)、微生物学(繁殖)。
中位数用法:1、偏态分布2、有未知数据3、数据分布未知。
相对于算术均数,中位数具有更好的稳健性,不易受极端值的影响。
方差:反映了每个观察值的平均变异。
常用的离散程度指标有:极差、四分位数间距、方差、标准差及变异系数。
统计学
医学综述(Review):①医学综述是围绕医药学某一主题,以近期公开发表的科学论文为素材而撰写的条理清晰,内容丰富,准确快捷,有综有述的专题报告。
②总结研究状况,掌握最新动态,分析研究得失,寻找选题或选项依据。
③教学科研医疗,都离不开综述。
系统评价(Systematic Review):①系统评价是循证医学中一种严格评价文献的方法,针对某一具体问题(病因、预后、诊断、干预疗效),采用临床流行病学较少偏移或随机误差的原则和方法,系统、全面地收集全世界所有已发表或未发表的相关临床研究文章,用统一、科学的标准筛选出合格的研究,进行质量评价,用meta-analysis进行定量的综合,或用描述性方法进行定性的综合,得出可靠的结论,并随着新的临床研究结果的出现及时作出变化。
②结果为临床医疗决策提供研究证据。
③系统评价是作为研究是以论著发表的。
医学文献计量学研究:①文献计量学是图书馆情报学领域的一个重要学科分支。
②是集数学、统计学、统计学为一体,注重量化的综合性知识体系,其计量对象主要是:文献量、作者数、词汇数。
③文献统计学最本质的特征在于其输出务必是“量”。
如“针灸治疗高脂血症实验研究文献计量学分析”。
医学规律的数据挖掘:数据挖掘(Date ming)是指从大量的数据中通过计算机算法发现隐藏于其中信息、规律、知识的过程。
如《丹溪心法》用药规律数据挖掘分析。
中医古籍整理研究:①中医古籍整理是指运用古典文献学方法对中医古籍版本、文字、内容进行考证,校勘、标点、注释、今译、计议、评述、影印、汇编等工作。
②研究内容:版本考证、作者考证、文字标点、文字校勘、文字注释、内容源流、学术价值。
③专著、论文。
如“清朝《黄帝内经》古籍版本研究概况”
药物临床试验的分期:国际上关于药物临床试验的分期:①第一期:临床药理学毒理学
研究。
②第二期:药效的初步临床研究。
③第三期:全面的疗效评价。
④第四期:销售后的检测。
I期:初步的临床药理学及人体安全性评价试验:①观察人体对于新药的耐受程度和药物代谢动力学,为制定给药方案提供临床依据。
②解决药物对人的安全问题。
试验一般在志愿者身上进行。
但有时,如放射治疗等,则必须在病人身上进行。
③主要目的:确定单一剂量,通常采用药物递增试验:首先估计在达到病人不能耐受的毒性前的最大剂量。
这种剂量成为最大耐受剂量(Maximum Tolerance does-MTD)。
开始剂量根据-所得数据推导,然后增加剂量以达到MTD。
II期:有效性和安全性的初步评价:①初步评价药物对目标适应症患者的治疗作用和安全性,也包括为III期临床试验研究设计和给药剂量方案的确定提供依据。
此阶段的研究设计可以根据具体的研究目的,采用多种形式,包括随机盲法对照临床试验。
②第二期是小规模的探索性试验(很少超过100~200例/每药),这一期试验需要对每一个病人进行严密观察。
目的是筛选出有效药物,排除无效或毒性过大的药物,为第三期试验打基础。
III期:全面的临床疗效评价:①进一步验证药物对目标适应症患者的治疗作用和安全性,评价利益和风险关系,最终为药物注册申请获得批准提供充分的依据。
试验一般应为具有足够样本量的随机盲法对照试验。
②该期试验是扩大的多中心临床试验,是最全面的严格新药临床科学研究。
有人把临床试验作为第III期临床试验的同义词。
IV期:上市后的检测:①新药上市后,由申请人自主进行的应用研究阶段。
其目的是考察在广泛使用条件下的药物的疗效和不良反应;评价在普通或特殊人群中使用的利益和风险关系等;改进给药剂量等。
②对于药物使用的合理化具有积极作用。
伦理委员会:①进行研究的医疗中心成立独立的伦理委员会(Ethics Committee)。
②伦理委员会应有从事非医药相关专业的工作者、法律专家及来自其他单位的委员,至少由五
人组成,并有不同性质的委员。
③伦理委员会的组成和工作应相对独立,不受任何参与试验者的影响。
伦理委员会的审批和知情同意:①临床试验开始前,试验方案需经伦理委员会审理同意并签署批准意见后方能实施。
②在试验实行期间,试验方案的任何修改均应经伦理委员会批准后方准执行。
③试验中发生任何严重不良事件,均应向伦理委员会报告。
知情同意书:每位受试者表示自愿参加某一试验的文件证明,需有受试者的签名、日期。
①临床研究项目的性质。
②临床研究的步骤。
③风险和可能的益处。
④保密。
⑤自愿参加临床研究。
⑥补偿。
⑦签署知情同意书。
简单随机法:①可通过抛硬币、摸球、抽签、查随机数字表或应用操作计算器的随机数字键来完成。
②当试验涉及的例数较少时,也不无视为简单可行的方法,但因临床试验的例数往往较大,使用这几种研究方法对研究对象分组,便显得很不方便。
区组随机:①根据受试者进入研究的时间先后顺序,将其分成内含相等倒数的若干区组,而后,区组内的受试者被随机分配至不同组别,适合临床研究中患者分散就诊的特点。
②同一区组中各组病人数相等。
③区组大小(长度)是处理数的倍数。
④优点是一方面有利于保持组件倒数的均等,另一方面有利于保持组间的可比性。
⑤若疾病的严重程度有明显的时间性或季节性,则轻重病例进入研究的时间可能相对集中,如用简单随机化方法分组,在研究的最早阶段,两组例数相等的机会的机会甚少,这样有可能使重症(或轻症)病人较多地被分至某一组别,造成组间轻、重病人的构成不一样。
分层随机化:①分层目的:使某些对结果影响较重的因素在各组中尽可能相等。
②分层因素相等:疾病或并发症的危险因素分层;对疾病的预后有明显影响的因素分层;遵循最小化原则,将分层因素控制在最低限度,以免造成分层后随机分组分散,组内样本含量过小。
③多中心临床试验时,常以中心为分层因素进行分层随机。
”。