第三章分类资料的统计描述

分类资料统计描述对分类变量资料进行统计描述的一般步骤，是先对观察测量得到的变量值（即观察值）进行分类汇总（即“计数”）得到分类资料频数表（属于绝对数指标），再在此基础上计算相对数指标（即两个指标之比）才能对分类变量资料进行正确的描述。

一、常用的相对数指标1. 比又称相对比，其基本计算公式为：比=A/B，说明A为B的若干倍或百分之几。

A、B可为绝对数、相对数或平均数。

如某市某年I区的急性传染病发病数为2433人，II区的急性传染病发病数为3033人，则II区与I区急性传染病发生数之比为3033/2433=1.25。

2. 构成比又称构成指标。

其计算公式为：构成比=（某一组成部分的观察单位数/（同一事物各组成部分的观察单位总数）*100%。

构成比用来说明事物内部各组成部分所占比重或分布。

如上例中若全市的急性传染病发病数为12884人，则I区占全市急性传染病发病数的比重为2433/12884*100%=18.9%3.率又称频率指标，计算公式为：率=（发生某现象的观察单位数）/可能发生某现象的观察单位数）*K，k为100%，万/万等。

率用来说明某现象发生的频率或强度。

如上例I区的年平均人口数为636723人，则I区该年急性传染病发病率=（2433/636723）*100000/10万=382/10万。

二、应用相对数时应注意的问题1. 计算相对数时，分母不宜过小。

2. 构成比和率不能相互混淆。

两者的区别如下：构成比 率概念 说明事物内部各组成部分所占比重或分布说明某现象发生的频率或强度合计 必为100% 分率不能直接相加改变 任一部分比重增减会影响其他部分 某一分率改变对其他无影响3. 求平均数或总率时，分子、分母应分别相加；4. 注意资料同质性、可比性；5. 样本率或构成比的比较应建立在随机抽样的基础上，并要作假设检验。

三、动态数列1. 概念：动态数列是一系列按时间顺序排列的统计指标（可以是绝对数、相对数或平均数），用以说明事物在时间上的变化和趋势。

第三章统计数据分布特征的描述统计数据分布特征的描述是统计学中的重要概念之一、它是通过对数据进行整理、组织和分析来了解数据的分布情况，帮助我们更好地理解数据的特点和趋势。

一、数据分布特征的描述方法在统计学中，数据分布特征主要通过以下两种方法进行描述：1.图形描述法：通过绘制图表来展示数据的分布情况。

常见的图形描述方法有直方图、条形图、饼图、箱线图等。

直方图是一种用于展示数据分布的图形。

它将其中一范围内的数据分成若干个等宽的区间，并统计每个区间中数据的频数或频率，然后绘制柱状图来表示。

箱线图是一种用于展示数据分布和异常值的图形。

它将数据划分为四个部分：最大值、上四分位数、中位数、下四分位数和最小值，并通过画出盒子和须来表示数据的分布情况。

2.数值描述法：通过使用统计指标和参数来描述数据的分布情况。

常见的数值描述方法有均值、中位数、众数、标准差、方差等。

均值是指将所有数据相加后再除以数据的总个数的得到的值，代表了数据的平均水平。

中位数是指将数据按大小排序后，处于中间位置的值，代表了数据的中心位置。

众数是指数据集中出现次数最多的值，代表了数据的集中趋势。

标准差是指数据在均值附近的波动程度，代表了数据的离散程度。

方差是指数据与均值之间的平均差的平方的平均值，代表了数据的离散程度。

二、数据分布特征的描述步骤要进行数据分布特征的描述，一般需要进行以下步骤：1.数据的整理和搜集：搜集所需的数据，并将其整理成适合进行分析的形式。

2.确定描述方法：根据数据的特点和目标，选择适当的图形描述法或数值描述法。

3.进行描述分析：根据所选的描述方法，对数据进行分析和计算，得出相应的描述结果。

4.解释和应用：根据描述结果，解释数据的分布特征，并根据需要进行相应的应用。

三、数据分布特征的描述应用数据分布特征的描述在实际应用中有很多用途，以下是几个常见的应用：1.判断数据是否符合其中一种分布：通过对数据的分布特征进行描述，可以判断数据是否符合正态分布或其他特定的分布形式。