计数资料的统计学分析 (1)

医学统计学计数资料的统计描述(一)医学统计学计数资料的统计描述计数资料是医学研究中常见的数据类型，例如统计某种疾病的患病人数、治愈人数等。

如何对这些数据进行科学统计描述，成为了医学研究不可避免的问题。

一、计数资料的基本概念计数资料是指由离散数据组成的一种数据类型，这些数据仅取有限个数值，如某类疾病的患病人数（自然数）或治愈人数（非负整数）。

计数资料是医学研究中常见的数据类型，对于这些数据的科学统计描述极为重要。

二、计数资料的统计描述1. 频数频数是指计数资料中各取值出现的次数，常以小写字母n表示。

例如患病人数为0的样本数为n0，患病人数为1的样本数为n1，以此类推。

2. 频率频率是指频数与总样本数的比值，常以小写字母f表示。

例如患病人数为0的频率为f0=n0/n，患病人数为1的频率为f1=n1/n，以此类推。

频率可以体现每个取值在样本中的分布情况，是比较常用的统计指标，其和为1。

3. 百分比百分比是指频数与总样本数的比值乘以100，常以百分号表示。

例如患病人数为0的百分比为f0×100%，患病人数为1的百分比为f1×100%，以此类推。

4. 累计频率累计频率是指某一取值及其以下所有取值的频率之和，常以小写字母F 表示。

例如患病人数小于等于3的累计频率为F3=f0+f1+f2+f3。

累计频率可以体现小于等于某个取值的样本在总样本中所占比例。

三、总结计数资料是医学研究中常见的数据类型，对于这些数据的科学统计描述有益于研究者更加深入地了解样本的分布情况，进而提出相应的研究假设。

频数、频率、百分比和累计频率是计数资料的常用统计指标，可分析每个取值在样本中的分布情况和各个取值间的差异。

在实际研究中，研究者应根据实际情况选择合适的统计方法进行分析，以期得到更为科学的结论。

《医学统计学》期末模拟考试题（一）学号_________ 姓名_______ 班级________ 成绩_________一、填空题（每空0.5 分，共15 分）1. 科研结果的好坏取决于___________的好坏，研究设计是统计工作的基础和关键，决定着整个统计工作的成败。

2. 概率是___________________________________________ _____。

小概率事件是指__________的随机事件。

3. 实验设计四大原则为___________、_________、____________、______________。

4. 实验设计三要素是指_______________、______________、_____________。

5. 假设检验的基本思想是_________________和____________________。

6. 随机抽样是指___________________________________________ __。

7. Ⅱ类错误的意思是___________________________________________ _____。

8. 做两样本均数的比较时，如P＞0.05，则应_________无效假设，结论为__________________。

9. 变异系数用于_______________，或_______________________________资料间变异程度的比较。

10. 均衡性原则是指___________________________________________ ______。

11. 正态分布N(μ, σ2)中有两个参数：____________和____________。

12. 标准化死亡比（SMR）是_______________________________________之比。

13. 计算标准化率时，一般选择“标准”的方法有二种：(1)________________________________________ ______________________；(2)________________________________________ ______________________。

第一章总论三、填空题1、统计工作；统计资料；统计学2、数量特征；数量关系3、经济学；唯物辩证法（或马克思主义哲学）4、信息；咨询；监督5、同质性；大量性；差异性6、有限总体；无限总体7、可变的数量标志；变量的具体数值表现8、连续变量；离散变量9、各种互相联系的统计指标；基本统计指标体系；专题统计指标体系10、总体；总体单位四、简答题1.简述统计的含义及其相互间的关系1、统计有三种涵义，即统计工作、统计资料和统计学。

统计的三种涵义之间的关系：统计工作（统计活动）是基础，统计工作的结果形成统计资料。

有了统计资料，才能进一步地做好下一阶段的统计工作。

统计工作为统计学研究的打下了资料基础。

统计学为统计工作开创了方向，并指导统计工作的顺利进行。

统计工作是实践，统计学是理论方法，三者之间的关系是理论与实践的关系。

2.如何理解统计指标体系比统计指标应用更为广泛和重要2、因为任何社会经济总体都是一个相互联系的有机整体，这种联系是产生统计指标体系的客观基础，同时也产生了使用统计指标体系的要求。

同时，从对社会经济总体的认识来讲，一个统计指标的作用是有限的，只有用相互联系的一套指标才能全面地认识社会经济总体及其运动过程，因此统计指标体系比统计指标的应用更为广泛和重要。

3.如何理解总体和总体单位的关系3、统计总体是由客观存在的，具有某种共同性质的许多个别事物构成的整体；总体单位是指构成总体的个体单位。

总体和总体单位是互为存在，条件地连续在一起的。

没有总体单位，总体就不存在；总体单位也不可能离开总体而单独存在，如离开总体，则无法确定总体单位。

4.简述统计指标和指标的关系4、标志和指标既有区别，又有联系。

区别：第一，标志是说明总体单位属性或特征的名称；而指标是说明总体数量特征的名称。

第二，标志有只能用文字说明的品质标志和可以用数值表示的数量标志两种；而指标都能用数值表示。

联系：第一，有许多统计指标的数值是由总体单位的数量标志值汇总而来的。

第一部分计量资料的统计描述一、最佳选择题1、描述一组偏态分布资料的变异度，以（）指标较好。

、全距B、标准差C、变异系数D、四分位数间距E、方差2．用均数和标准差可以全面描述（）资料的特征。

．正偏态分布B．负偏态分布C．正态分布．对称分布E．对数正态分布3．各观察值均加（或减）同一数后（）。

．均数不变，标准差改变B．均数改变，标准差不变．两者均不变D．两者均改变E．以上都不对4．比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用（）。

．变异系数B．方差C．极差D．标准差E．四分位数间距5．偏态分布宜用（）描述其分布的集中趋势。

．算术均数B．标准差C．中位数D．四分位数间距E．方差6．各观察值同乘以一个不等于0的常数后，（）不变。

．算术均数B．标准差C．几何均数D．中位数E．变异系数7．（）分布的资料，均数等于中位数。

A．对数正态B．正偏态C．负偏态D．偏态E．正态8．对数正态分布是一种（）分布。

（说明：设X变量经Y=lgX变换后服从正态分布，问X变量属何种分布？）．正态B．近似正态C．左偏态D．右偏态E．对称9．最小组段无下限或最大组段无上限的频数分布资料，可用（）描述其集中趋势。

．均数B．标准差C．中位数D．四分位数间距E．几何均数10．血清学滴度资料最常用来表示其平均水平的指标是（）。

．算术平均数B．中位数C．几何均数D．变异系数E．标准差二、简答题1、对于一组近似正态分布的资料，除样本含量n外，还可计算，S和，问各说明什么？2、试述正态分布、标准正态分布及对数正态分布的某单位1999年正常成年女子血清联系和区别。

甘油三酯(mmol/L)测量结果3、说明频数分布表的用途。

4、变异系数的用途是什么？组段频数5、试述正态分布的面积分布规律。

0.6~ 1.7~ 3三、计算分析题0.8~ 91、根据1999年某地某单位的体检资料，116名正常0.9~ 13 成年女子的血清甘油三酯（mmol/L）测量结果如右表， 1.0~ 19请据此资料： 1.1~ 25 （1）描述集中趋势应选择何指标？并计算之。

第一部分计量资料的统计学分析处理一.多项选择题〔每道题只有一个最正确答案〕１．各观察值均加〔或减〕同一数值后，。

a．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２．用均数与标准差可全面地描述何种资料的特征？a．正偏态分布b．负偏态分布c．正态分布和近似正态分布d．对称分布３．比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用：a．变异系数〔CV〕b．方差〔s2〕c．极差〔R〕d．标准差〔s〕４．描述一组偏态分布资料的变异度，以何种指标较好。

a．全距〔R〕b．标准差〔s〕c．变异系数〔CV〕d．四分位数间距〔Q u-Q L〕５．正态分布曲线下，横轴上，从均数μ到μ倍标准差的面积为：a．95％b．45％c．％d．％６．标准正态分布曲线下中间90％的面积所对应的横轴尺度u的范围是：a．到+1.645 b．-∞到c．－∞到+1.282 d．到７．假设正常成人血铅含量近似对数正态分布，拟用300名正常成人血铅值确定99％参考值范围，最好采用哪个公式计算？a．X±2.56s b．lg-1(X1gX+2.58 s lgx)c．P99=L+i/f99(300×0.99 -∑fL) d．lg-1(X1gX+2.33 s lgx)８．何种指标小，表示用样本均数估计总体均数的可靠性大？a．CV b．s c．σX d．R９．统计推断的内容：a．是用样本指标估计相应的总体指标b．是检验统计上的“假设”c．a、b均不是d．a、b均是１０．两样本均数比较，经t检验，差异有显著性时，P越小，说明。

a．两样本均数差异越大b．两总体均数差异越大c．越有理由认为两总体均数不同d．越有理由认为两样本均数不同１１．成组设计的方差分析中，必然有：。

a．SS组内<SS组间b．MS组间<MS组内c．MS总=MS组间+MS组内d．SS总=SS组间+SS组内１２．两样本均数比较时，所取以下何种检验水准时，第二类错误最小？a．α=0.05 b．α=0.01 c．α=0.10 d．α=0.20１３．正态性检验，按α＝水准，认为总体服从正态分布，此时假设推断有错，其错误的概率为：a．大于0.10 b．β，而β未知c．小于0.10 d．1-β，而β未知１４．下式哪一种可出现负值？a．∑(X-X)2b．∑Y2-(∑Y)2/nc．∑(Y-Y)2d．∑(X-X)(Y-Y)１5．Y=14+4X是1～7岁儿童以年龄〔岁〕估计体重〔市斤〕的回归方程，假设将体重换成国际单位kg，则此方程：a．截距改变b．回归系数改变c．两者都改变d．两者都不改变１６．直线回归分析中，X的影响被扣除后，Y 方面的变异可用何指标表示？a．s=√∑(X-X)2/(n-2) b．s r=√∑(Y-Y)2/(n-1)c．s=√∑(Y-Y)2/(n-2) d．s b=s/√∑(X-X)2１７．r>r0.05(n-2)时，可认为两变量X与Y间：a．有一定关系b．有正相关关系c．一定有直线关系d．有直线关系１８．已知r=1，则一定有：a．b=1 b．a=1 c．S=0 d．S=S Y１9．已知两样本，r1=r2，那么：a．b1=b2b．t b1=t b2c．t r1=t r2d．两样本的决定系数相等２０．用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观察点：a．距直线的纵向距离相等b．距直线的纵向距离的平方和最小c．与直线的垂直距离相等d．与直线的垂直距离的平方和最小２１．回归系数的假设检验：a．只能用r的检验代替b。

2500 2500 2500 420
500 500 500
甲 乙丙
例4-9,etc
1.极差(Range） (全距)
符号：R 意义：反映全部变量值的
R X max X min
变动范围。
580
优点：简便,如说明传染病、
560 540
食物中毒的最长、最短潜 520
伏期等。
500
缺点：1. 只利用了两个 极端值
表2-2 115名正常成年女子血清转氨酶（mmol/L）含量分布
转氨酶含量
人数
12～
2
15～
9
18～
14
21～
23
24～
19
27～
14
30～
11
33～
9
36～
7
39～
4
42～45
3
人数
25
20 15
10 5
0
13.5 19.5 25.5 31.5 37.5 43.5. 血清转氨酶（mmol/L）
图2-2 115名正常成年女子血清转氨酶的频数分布
lg 表示以10为底的对数；
lg 1表示以10为底的反对数
X 0，为正值 （0，负数？）
几何均数的适用条件与实例
适用条件：呈倍数关系的等比资料或对数正态分 布（正偏态）资料；如抗体滴度资料
例 血清的抗体效价滴度的倒数分别为：10、
100、1000、10000、100000，求几何均数。
XG
lg1
图 2-3 101 名 正 常 人 血 清 肌 红 蛋 白 的 频 数 分 布
2. 描述计量资料的分布特征
①集中趋势(central tendency):变量值集中 位置。本例在组段“4.7~4.9”。

计量资料和计数资料的统计方法计量资料和计数资料是统计学中常见的两种数据类型，它们在统计分析中有着不同的处理方法和应用场景。

本文将分别介绍计量资料和计数资料的统计方法，并探讨其在实际问题中的应用。

一、计量资料的统计方法计量资料是指可以用数值表示的数据，例如身高、体重、温度等。

统计学中常用的计量资料分析方法有描述统计和推断统计。

1. 描述统计描述统计是对收集到的数据进行总结和描述的方法。

常用的描述统计量有平均值、中位数、众数、标准差、方差等。

平均值是计量资料最常用的描述统计量，它可以反映数据的集中趋势。

中位数和众数则可以反映数据的位置和分布情况。

标准差和方差则可以衡量数据的离散程度。

2. 推断统计推断统计是基于样本数据对总体进行推断的方法。

在推断统计中，常用的统计分析方法有假设检验和置信区间估计。

假设检验用于验证关于总体的某个参数的假设，例如总体均值是否等于某个特定值。

置信区间估计则可以给出总体参数的一个区间估计，例如总体均值的置信区间。

二、计数资料的统计方法计数资料是指不连续的、以计数形式出现的数据，例如人数、次数、事件发生次数等。

计数资料的统计方法主要包括频数分布、列联表分析和卡方检验。

1. 频数分布频数分布是计数资料最常用的分析方法之一，它将数据按照不同的取值进行分类，并统计每个类别的频数。

通过频数分布可以直观地了解数据的分布情况和特征。

2. 列联表分析列联表分析是用于分析两个或多个分类变量之间关系的方法。

通过构建列联表可以清晰地展示不同变量之间的交叉频数，并计算各个格子的期望频数和卡方值。

列联表分析可以帮助我们判断两个变量之间是否存在相关性。

3. 卡方检验卡方检验是用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著差异的统计方法。

卡方检验基于计数资料的频数分布和列联表，通过计算观察频数与期望频数的差异，并进行假设检验来判断变量之间是否独立。

三、计量资料和计数资料的应用计量资料和计数资料在实际问题中具有广泛的应用。

统计学在临床医学中的运用
河池市中医医院内二科 吴坤 2017-6-27
一、统计学的临床意义 二、统计学的几个概念 三、统计学的临床运用 （1）计量资料的统计学分析 （2）计数资料的统计学分析 （3）非参数统计 （4）直线相关及回归分析
统计学在临床医学中的运用---统计学的临床意义
统计学的几个概念
直线相关及回归分析--曲线拟合
测得与某污染源距离（m）及空气中汞浓度（mg/m3)数据，试拟合与 污染源距离（X）和空气中汞浓度（Y)的曲线方程。
直线相关及回归分析
关于某病的发病水平（Y）与四个可能的致病因子（X1，X2，X3，X4) 的一组观察资料，试采用多元线性回归方法筛选与该病的发病水平有 关的因子。
响又无差异？区组间体重增长又无差异？
计数资料的统计学分析--行×列表的������^2 检 验-------行×列表的������^2 检验（3*3）
随机抽取胃溃疡患者、胃癌患者以及对照人群的样本检测其血型得到 下表的数据（因此处意在介绍模版的修改，故将例数过少的AB血型略 去不计。试问，不同人群的血型构成是否相同。
总体与样本、抽样误差、概率 频率、显著性检验、 小概率事件。……..
1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。 2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。总体参数是事物本身固有的、不变的。 3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。 4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。 5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。变量的取值称为变量值或观察值(observation)。根据变量 的取值特性，分为数值变量和分类变量。 6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。 7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。 8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。 9. 抽样误差(sampling error)：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。 10. 误差(error)：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。主要有以下二种：系统误差和随机误差 。 11. 可信区间(confidence interval, CI)：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间，又称置信区间。 12. 总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围(CI)。常用的可信度为95％和99％，故常用95％和99％的可信区间。 13. 变异(variation)：同质事物间的差别。由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异(individual variation)。 16. 平均数(average)：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数(arithmetic mean)、几何平均数(geometric mean)、中位数(median)等。 17. 中位数(median)：将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M表示。适用于偏态分布资料或不规则分布资料和开口资料。所谓“开口”资料，是指数据的一端或两端有不确定值。当n为奇数时，M=X(n+1)/2；当n为偶数时， M=[Xn/2+ Xn/2+1]/2。 18. 百分位数(percentile)：是一种位置指标，以Px表示，一个百分位数Px将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px小，有(1-x%)的观察值大于Px。

计数资料两组比较统计学方法计数资料是指能够用数字进行计算和比较的数据，例如频数、比率、百分比等。

在统计学中，比较两组计数资料是非常常见的。

本文将探讨两组计数资料的比较和应用统计学方法进行分析的方法。

一、比较两组计数资料的方法1.绝对数比较法绝对数比较法是比较两组计数资料中，某一指标的绝对数的大小。

例如，两组人群中的患病人数的大小比较，通过比较得出哪一组人的患病率更高。

这种方法的优点在于简单易行，但无法对数据进行标准化，无法消除其他因素的影响。

2.比率比较法比率比较法是通过两组计数资料中某一指标的比率进行比较。

例如，两组人群中男女比例的大小比较，通过比较男女比例的大小得出哪一组男女比例更接近。

这种方法具有较高的精度和客观性，但是需要进行标准化才能比较数据。

3.标准化比较法标准化比较法是通过将两组计数资料进行标准化处理后进行比较。

例如，将两组人群的男女比例标准化，通过比较标准化后的数据得出哪一组男女比例更接近。

这种方法可以消除因素的影响，具有更高的精度和客观性。

二、应用统计学方法进行分析在比较两组计数资料时，还可以应用统计学方法进行进一步分析。

常用的统计学方法包括：1.卡方检验卡方检验是一种用于比较两个或多个分类变量的方法。

以两组人群为例，可以通过卡方检验来比较这两组人群中男女比例是否有显著差异。

如果差异是显著的，则说明这两组人群男女比例不一致。

2. t检验t检验是一种用于比较两组数值型变量的方法。

例如，可以通过t检验来比较两组人群的年龄分布是否有显著差异。

如果差异是显著的，则说明这两组人群年龄分布不一致。

3.方差分析方差分析是一种用于比较三个或更多组数值型变量的方法。

例如，可以通过方差分析来比较三个不同城市中的日均气温是否有显著差异。

如果差异是显著的，则说明这三个城市的气温日均值不同。

结论在比较两组计数资料时，需要根据不同情况选择不同的比较方法。

在进行分析时，可以应用统计学方法来分析数据，从而得出更准确的结论。

数学统计分析概述数学统计分析是一种通过收集、整理、分析和解释数据来推断和预测现象的方法。

它在各个领域中都得到了广泛应用，包括商业、科学、工程、社会科学等。

本文将介绍数学统计分析的基本概念、方法和应用。

一、基本概念1. 总体和样本在统计学中，总体是指研究对象的全体，而样本是从总体中选取出来的部分。

通过分析样本，我们可以对总体作出推断。

2. 统计量和参数统计量是通过对样本进行测量和计算得到的数值，代表了总体的某个特征。

参数是指总体的某个特征的真实值，我们通常通过样本统计量来估计参数。

3. 频数和概率频数是指某个事件或特征在样本中出现的次数，而概率是指某个事件或特征在总体中出现的可能性。

我们可以通过频数和概率来对总体的特征进行推断。

二、基本方法1. 描述统计描述统计是对数据进行整理、总结和呈现的过程。

包括计算数据的中心趋势（如均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）和分布形状（如直方图、箱线图）等。

2. 推论统计推论统计是通过样本对总体进行推断和预测的过程。

常用的推论方法包括假设检验和置信区间估计。

假设检验用于判断某个假设是否成立，而置信区间估计用于估计某个参数的范围。

三、应用领域1. 商业和经济在商业和经济领域，数学统计分析可以帮助企业进行市场调研、产品定价、销售预测等。

通过对历史数据的分析，可以揭示潜在的商业机会和风险。

2. 科学研究在科学研究中，数学统计分析被广泛应用于实验设计和数据分析。

研究人员可以通过对实验结果进行统计分析，验证科学假设并得出科学结论。

3. 社会科学在社会科学领域，数学统计分析可以帮助社会学家和心理学家研究社会行为和心理过程。

通过对调查数据的统计分析，可以揭示社会现象和个体行为之间的关系。

四、案例分析以一个案例来说明数学统计分析的应用。

假设一家电商公司想要提高客户的购买率，他们收集了一批客户的购买记录，并对数据进行了统计分析。

通过计算平均购买金额、购买频率等统计量，他们发现购买金额在特定的时间段和促销活动下呈现显著增长的趋势。

甲乙两种疗法治疗某病的治愈率比较
甲疗法
病型
病人数
治愈数
治愈率 (%)
普通型 300 180 60.0
重型 100 35 35.0
合计 400 215 53. 8
乙疗法
病人数
治愈数
治愈率 (%)
100 65 65.0
300 125 41.7
400 190 47.5
从合计看，甲疗法的治愈率高于乙疗法； 从类型看，乙疗法的治愈率高于甲疗法； 自相矛盾！ 为什么？ 两种疗法所选的人群病型构成不同。 怎么办？ 按照统一标准进行校正，然后进行比较。
一、常用相对数
1、率 描述某现象发生的频率或强度，又叫强度相对数。 计算公式：
率=
某时期内发生某种现象的观察单位数 同期可能发生某种现象的观察单位总数
×k
K是比例基数，通常取100％、1000‰、1万／1万和10万 ／10万等，根据习惯用法来确定。
总体率用π，样本率用 p 表示。 例：全班100名同学（观察单位）某课程考试优秀者
医学统计学
statistics of medicine
王俊明 wjm_2000163 河北北方学院预防医学教研室
第六章 计数资料的统计描述
计数资料的基本形式是绝对数， 如某地区高血压患者人数，某单位A型血人数。
在进行比较的时候，绝对数通常说明不了全部问题。 问：怎么办？ 答：在绝对数的基础上计算相对数，再进行比较。
（发生现象）5名， 优秀率为5%。
2、构成比 描述事物内部某一部分个体与该事物各部分个体的总和 之比，用来说明各构成部分在总体中所占的比重，又叫 结构相对数。比例基数通常取100％。计算公式：
构成比=

科学技术出版社 , 1979, 121- 140 [ 2 ]叶葶葶 . 预防医学 [ M ]. 北京: 人民卫生出版社 , 1989, 118- 134 [ 3 ]孙振球 . 医学统计学 [ M ]. 北京: 人民卫生出版社 , 2002, 40- 44
(收稿日期: 2007- 01- 04)
作者简介: 王英敏 ( 1973～ )女 ,黑龙江佳木斯人 ,学士 ,助研。
Abstract: Objective: T o i nv estiga te the eff ect s of di etary soybea n hydro lysa te i nt ake on the concent ra tion o f serum to tal cholest erol ( T C) and serum lipid i n hy percholesterol emic ra ts and to study thei r m echa nism s. M ethods: 28 day s af ter w e successf ull y i nduced the hypercholest erolemi a rat m odel, w e f ed the rat s a purifi ed diet containi ng ei ther casei n o r so ybean hy dro lysa te. Af ter the ex perimental di ets had been f ed fo r 56 days, fasti ng a ni mals were ki lled. Results: Compari ng wi th the rat s in casein gro up, the T C and T G i n soy bean hydroly sat e g ro up were si g ni fica nt ly low er ( P < 0. 05) . The concentra ti on o f fecal ex creti on of bile acids w as hig her in the rat s of soy bean hydrolysat e g ro up ( P < 0. 05) . How ev er, the cha ng es of HDL - C w ere no t sig nifi cant i n t hese ra ts. The lev el o f LDL recepto r m RN A in soy bean hydroly sat e ra ts w as si gni ficiant ly hig her. Conclusions: Dieta ry soy bean hydroly sat e inta ke may lo wer T C but further researches a re needed t o ex plai n the po ssible mechanism o f soybea n hydroly sat e inta ke i n lo w ering T C.

数据统计分析方法数据统计分析是指通过收集、整理、描述、分析和解释数据来寻求特定问题的答案或结论的方法。

它是研究、决策和预测的基础，可以用于各种领域，如经济、金融、医学、社会科学等。

在数据统计分析过程中，可以使用各种统计方法和技术来帮助理解数据，并从中发现有意义的模式、关系和结论。

1.描述统计分析：这种方法用于描述数据的基本特征，包括中心趋势（如平均值、中位数、众数）、离散程度（如方差、标准差）和分布形状（如偏度、峰度）。

通过描述统计分析，可以对数据的总体情况有一个整体的了解。

2.相关分析：这种方法用于探索两个或多个变量之间的关系。

通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）来衡量变量之间的线性关系的强度和方向。

相关分析可以帮助确定变量之间的关联性，并发现隐藏的模式和趋势。

3.回归分析：回归分析用于建立变量之间的函数关系，并通过拟合一个数学模型来预测一个变量的值。

线性回归是最常用的回归方法之一，它假设变量之间存在线性关系。

回归分析可以用于预测和解释变量之间的关系。

4.方差分析：方差分析（ANOVA）用于比较两个或多个群体之间的均值是否有显著差异。

它可以帮助确定不同因素对群体均值的影响，并检验这些因素是否统计上显著。

5.t检验与z检验：t检验和z检验是用于比较两个群体均值的方法。

t检验用于小样本（样本量较小）情况，而z检验适用于大样本（样本量较大）情况。

这些检验方法可用于确定两个群体均值之间是否存在显著差异。

6. 非参数统计方法：非参数统计方法在对总体分布形状和参数未知的情况下使用。

它不依赖于特定的总体分布假设，而是基于样本数据进行推断。

例如，Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验是用于比较两个或多个群体之间中位数的非参数方法。

7.时间序列分析：时间序列分析是研究时间上连续观测值的统计方法。

它可以帮助发现时间上的趋势、季节性和周期性。

时间序列分析可以用于预测未来的值，并做出决策。

以上只是一些常见的数据统计分析方法，还有其他更复杂和高级的方法，如因子分析、聚类分析、多元回归等。

案例分析—四格表确切概率法【例1-5】为比较中西药治疗急性心肌梗塞的疗效，某医师将27例急性心肌梗塞患者随机分成两组，分别给予中药和西药治疗，结果见表1-4。

经检验，得连续性校正χ2=3.134，P＞0.05，差异无统计学意义，故认为中西药治疗急性心肌梗塞的疗效基本相同。

表1-4 两种药物治疗急性心肌梗塞的疗效比较药物有效无效合计有效率（％）中药12（9.33）2（4.67）1485.7西药 6（8.67）7（4.33）1346.2合计1892766.7【问题1-5】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？【分析】(1) 该资料是按中西药的治疗结果（有效、无效）分类的计数资料。

(2) 27例患者随机分配到中药组和西药组，属于完全随机设计方案。

(3) 患者总例数n=27＜40，该医师用χ2检验是不正确的。

当n＜40或T＜1时，不宜计算χ2值，需采用四格表确切概率法（exact probabilities in 2×2 table）直接计算概率案例分析－卡方检验（一）【例1-1】某医师为比较中药和西药治疗胃炎的疗效，随机抽取140例胃炎患者分成中药组和西药组，结果中药组治疗80例，有效64例，西药组治疗60例，有效35例。

该医师采用成组t检验（有效=1，无效=0）进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义检验（有效=1，无效=0）进行进行假设检验，结果t＝2.848，P＝0.005，差异有统计学意义，故认为中西药治疗胃炎的疗效有差别，中药疗效高于西药。

【问题1-1】（1）这是什么资料？（2）该资料属于何种设计方案？（3）该医师统计方法是否正确？为什么？（4）该资料应该用何种统计方法？【分析】(1) 该资料是按中西药疗效（有效、无效）分类的二分类资料，即计数资料。

(2) 随机抽取140例胃炎患者分成西药组和中药组，属于完全随机设计方案。

医学统计学案例分析评述医学期刊论著：《口岸出入境人员预防接种统计分析》【题目】口岸出入境人员预防接种统计分析【研究目标】对口岸出入境人员的预防接种情况进行统计分析，为各种跨国传染性疾病的预防提供参考数据。

【研究人群】2022 年1 月--2022 年5 月口岸接受预防接种的出入境人员6870 位，其基本资料如下：男3678 人，女3021 人；年龄在3-79 岁之间，平均年龄45.6 岁。

经免疫前检查和问询，研究对象均无严重的疾病，且无接种疫苗过敏史及禁忌症。

【资料类型】本资料是计数资料。

(1)原文：研究对象：选择我处2022 年1 月-2022 年4 月，2022 年5 月-2022年5 月两个时间段6870 位出入境人员，将其按公务人员、船员、劳务人员、留学人员、旅游探亲及商务等进行分组。

(2)问题：①文献中未明确“我处”的具体含义，没有明确研究对象的来源。

②文献中未提及“6870 位出入境人员”是如何产生的，即是普查，还是抽样调查？如果是抽样调查，未明确抽样的方法，是如何应用随机抽样的方法选择这6870 位研究对象的？【统计方法】(1)本论著未明确使用了何种统计学方法，我们组认为：首先应对资料进行正态性检验和方差齐性检验，若满足正态、方差齐，选择χ2检验，否则应选用秩和检验。

一篇论文结论的正确与否，需根据该篇论文所选用的检验方法和检验结果进行判断。

如果没有检验方法或者检验方法不合理，就无法知道检验结果是否出错，也就无法对结论进行准确判断。

(2)文献尽管在“1.4 统计学处理”中提及了“使用SPSSl5.2 软件进行统计学分析”，注明所采用的统计软件，但方法中未注明统计判断方法，没有明确采用了那种统计方法，即是卡方检验还是秩和检验等。

(3)在没有提及统计方法的前提下，全文也没有表示统计结果，即具体的计算值和相对应的P 值，惟独P<0.05，表述不完整。

正确的统计分析方法、具体的统计量值和P值是最终准确判断结论的重要依据，三者缺一不可。

率的标准误的计算公式：
p
(1-)
n
式中，δp 为率的标准误，π为总体率,n为样本含量
在实际工作中，由于总体率π很难知道，常用样本率P来代 替，故公式变为：
sp
Sp为率的标准误的估计值
p(1 p)
n
p为样本率
n为样本含量
方法： 1.查表法：当样本含量较小(如n≤50),特别是np或n(1-p）较小时，p呈偏态 分布， 可根据样本含量n和阳性数x，查相关统计学教材“百分率的可信区间” 表，求得总体率可信区间。 2.正态近似法：当样本含量足够大（如n﹥50），且样本率p或1-p均不太小， 如np和n（1-p）均≥5时，样本率的分布近似正态分布,可按下列公式计算 ：
第二步：计算检验统计量
2 ( A T )2
T
式中： A 为实际频数（actual frequency）T 为理论频数（theoretical frequency）
第三步：确定 P 值，得出结论
x2=9.32
ν=（R-1）（C-1）=（2-1）（2-1） 由 2界值表查得 20.05，1 = 3.84 ，
组别 有效 无效 合计
H0成立下的有效率（%）
中药
T11
T12
160
西药
T21
T22
140
72.7% 72.7%
合计 218
82
300
72.7%
T11 =160 ×72.7%= 160×（218/300）=116.3 T12 =160 ×(1-72.7%)= 160×（82/300）=43.7 T21 =140 ×72.7%= 140×（218/300）=101.8 T22 =140×(1-72.7%)= 140×（82/300）=38.2

数的统计分析数字在我们日常生活中扮演着重要的角色。

无论是计算购物清单的总价、统计学生成绩的平均数，还是研究市场调查数据的趋势，数的统计分析都是必不可少的工具。

本文将探讨数的统计分析的重要性、主要方法和应用领域。

一、数的统计分析的重要性数的统计分析可以帮助我们更好地理解和解释数据，并从中发现有价值的信息。

首先，通过数的统计分析，我们可以对数据进行总结和分类。

例如，我们可以对一组学生的身高数据进行统计分析，以便了解他们的平均身高、身高分布等信息。

其次，数的统计分析还可以帮助我们发现数据的规律和趋势。

通过分析过去几个季度的销售数据，我们可以预测未来的销售趋势，从而为决策提供参考。

最后，数的统计分析可以帮助我们检验假设和推断。

例如，通过对医学实验数据的统计分析，科学家可以判断某种药物是否有效。

二、数的统计分析的主要方法在数的统计分析中，常用的方法包括描述统计和推论统计。

描述统计是对数据的概括和总结，其中包括测量数据的集中趋势和离散程度的指标。

例如，平均数、中位数和众数可以反映数据的集中趋势；标准差和方差可以反映数据的离散程度。

推论统计是根据从样本中得到的统计量进行推断，以便对总体进行推断。

例如，通过从一组学生中随机抽取样本并计算他们的平均分数，我们可以推断整个学生群体的平均分数。

三、数的统计分析的应用领域数的统计分析在各个领域都有广泛的应用。

在经济学领域，统计分析被用于研究经济增长率、通货膨胀率等指标，以及市场需求和供给的关系。

在医学和生物学领域，统计分析被用于评估药物的疗效、疾病的发病率等。

在社会科学领域，统计分析被用于调查问卷数据的分析和解释。

此外，统计分析也应用于环境科学、市场营销等领域。

总之，数的统计分析是一种重要的工具，可以帮助我们更好地理解和解释数据。

通过描述统计和推论统计的方法，我们可以得出有关数据集中趋势、离散程度和总体趋势的结论。

这些分析方法在各个领域都有应用，为研究和决策提供了重要的指导。