五种定性资料统计分析方法比较研究

数据统计与分析(SPSS).

数据统计与分析（SPSS）一、课程属性说明适用对象：教育技术学专业，电子信息科学与技术专业，广告学专业课程代码：11200913 课程类别：专业任选课所属学科：计算机科学与技术授课学期：第8学期学时：讲授54学时，实验34时学分：3 教材：《SPSS for Windows 统计与分析》，卢纹岱主编，电子工业版社，2000年版参考书：考核方式：考查评分方法：试验报告20%，上机考试 80% 前导课程：计算机基础，线性代数，概率统计

二、大纲制定依据对数据进行统计分析是一种十分重要的信息获得的方法，很多领域均需要做这方面的工作。传统的统计分析是由人工计算求解；现在随着计算机应用的普及，越来越多的统计分析工作是由计算机来完成的，现在最为流行也最容易被广大用户接受的统计分析软件是SPSS，本课程就以介绍该软件为核心，并渗透介绍一些统计分析的数学方法，从而满足各专业学生对数据统计分析知识和技能的需求。三、课程概要与目的任务 1.课程概要本课程主要由三大部分构成：（1）基本概念和基本操作，其中包括SPSS概述、系统运行管理方式、数据统计处理、数据文件的建立与编辑、文件操作与文本文件编辑；（2）统计分析过程，其中包括统计分析概述、基本统计分析、相关分析均值比较与检验、方差分析、回归分析、据类分析与辨别分析、因子分析、非参数检验、生存分析；（3）统计图形生成与编辑，其中包括生成统计图形、编辑统计图形，创建交互式图形、修饰交互图形 2.课程目的和任务本课程的目的和任务是使学生理解SPSS软件的功能和应用方法，并能开展简单的数据统计与分析工作。

统计学

第一章总论 1、统计数据有哪些分类？不同类型的数据有什么不同特点？试举例说明。（一）统计数据按照所采用的计量尺度不同，可以分为定性数据与定量数据两类。一、定性数据是指只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据，具体又分为定类数据与定序数据两种。（1）定类数据：按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组所形成的数据。特点：①定类数据只测度了事物之间的类别差，而对各类之间的其他差别却无法从中得知，因此各类地位相同，顺序可以任意改变②对定类数据，可以且只能计算每一类别中各元素个体出现的频数。人口的性别（男、女），为了便于统计处理，用数字代码来表示各个类别，例如分别用1、0表示男性与女性，要注意的是，这时的数字没有任何程度上的差别或大小多少之分，只是符号而已。（2）定序数据：对事物之间等级或顺序差别测度所形成的数据。特点：①不仅可以测度类别差（分类），还可以测度次序差（比较优劣或排序）②无法测出类别之间的准确差值，因此该尺度的计量结果只能排序，不能进行算术运算。产品等级（一等品、二等品…）考试成绩（优、良、差）二、定量数据是指用数值来表现事物数量特征的数据，具体又分为定距数据与定比数据两种。（1）定距数据：对事物类别或次序之间间距的测度所形成的数据。特点：①不仅能将事物区分为不同类型并进行排序而且可准确指出类别之间的差距是多少②定距尺度通常以自然或物理单位为计量尺度，因此测量结果往往表现为数值③计量结果可以进行加减运算(加减运算有意义)④“0”是测量尺度上的一个测量点，并不代表“没有”。100分制考试成绩；摄氏温度对不同地区温度的测量。（2）定比数据（比率尺度）：是能够测算两个测度值之间比值的数据。特点：①与定距尺度属于同一层次，计量结果也表现为数值②除了具有其他三种计量尺度的全部特点外，还具有可计算两个测度值之间比值的特点③“0”表示“没有”，即它有一固定的绝对“零点”，因此它可进行加、减、乘、除运算（而定距尺度只可进行加减运算）职工月收入、企业产值、企业销售收入3亿元，人的身高176厘米、体重65公斤，物体的长度30厘米、面积600平方厘米、容积9000立方厘米，水稻的平均亩产400 公斤/亩，某地区的人均国内生产总值25000元/人、第三产业比重48%等，都是定比数据。（二）统计数据按照其表现形式不同，可以分为绝对数、相对数和平均数三类绝对数：反映现象或事物绝对数量特征的数据，它以最直观、最基本的形式体现现象或事物的外在数量特征，有明确的计量单位。相对数：反映现象或事物相对数量特征的数据，它通过另外两个相关统计数据的对比来体现现象（事物）内部或现象（事物）之间的联系关系，其结果主要表现为没有明确计量单位的无名数，少部分表现为有明确计量单位的有名数（限于强度相对数）。 1.结构相对数。将同一总体内的部分数值与全部数值对比求得比重，用以说明事物的性质、结构或质量。居民食品支出额占消费支出总额比重、产品合格率等。 2.比例相对数。将同一总体内不同部分的数值对比，表明总体内各部分的比例关系，如,人口性别比例、投资与消费比例等。 3.比较相对数。将同一时期两个性质相同的指标数值对比，说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系。如,不同地区商品价格对比，不同行业、不同企业间某项指标对比等。 4.强度相对数，将两个性质不同但有一定联系的总量指标对比，用以说明现象的强度、密度和普遍程度。如,人均国内生产总值用“元/人”表示，人口密度用“人/平方公里”表示，也有用百分数或千分数表示的，如,人口出生率用‰表示。 5.计划完成程度相对数，是某一时期实际完成数与计划数对比，用以说明计划完成程度。 6.动态相对数，将同一现象在不同时期的指标数值对比，用以说明发展方向和变化的速度。如,发展速度、增长速度等。平均数：反映现象或事物平均数量特征的数据，体现现象某一方面的一般数量水平。（三）统计数据按照其来源不同，可以分为观测数据与实验数据两类。（四）统计数据按照其加工程度不同，可以分为原始数据与次级数据两类。（五）统计数据按照其时间或空间状态不同，可以分为时序数据与截面数据两类。 2、总体、样本、个体三者关系如何？试举例说明。总体：统计研究的客观对象的全体，是具有某种共同性质的事物所组成的集合体（也称为母体）个体：构成统计总体的个别事物称为个体（也称总体单位）

定性数据分析第五章课后答案.doc

定性数据分析第五章课后答案定性数据分析第五章课后作业 1、为了解男性和女性对两种类型的饮料的偏好有没有差异，分别在年青人和老年人中作调查。调查数据如下：试分析这批数据，关于男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异的问题，你有什么看法？为什么？解:（1）数据压缩分析首先将上表中不同年龄段的数据合并在一起压缩成二维2X2列联表1.1，合起来看，分析男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？表1.1 “性别X偏好饮料”列联表二维2X2列联表独立检验的似然比检验统计量-2ln A的值为0.7032, P值为p=P（x2⑴m0.7032）=0.4017>0.05,不应拒绝原假设，即认为“偏好类型”与“性别”无关。（2）数据分层分析其次，按年龄段分层，得到如下三维2X2X2列联表1.2,分开来看，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有没有差异？表1.2三维2X2X2列联表在上述数据中，分别对两个年龄段（即年青人和老年人）进行饮料偏好的调查，在“年青人”年龄段，男性中偏好饮料A占58. 73%,偏好饮料B占41.27%；女性中偏好饮料A占58. 73%,偏好饮料B占41.27%, 我们可以得出在这个年龄段，男性和女性对这两种类型的饮料的偏好有一定的差异。同理，在“老年人”年龄段，也有一定的差异。（3）条件独立性检验

为验证上述得出的结果是否可靠，我们可以做以下的条件独立性检验。即由题意，可令C表示年龄段，C1表示年青人，C2表示老年人；D表示性别，D1表示男性，D2表示女性；E表示偏好饮料的类型，E1表示偏好饮料A,E2表示偏好饮料B。欲检验的原假设为:C给定后D和E条件独立。按年龄段分层后得到的两个四格表，以及它们的似然比检验统计量-2ln A的值如下： C1层 C2层 -2ln A=6.248 -2ln A =11.822 条件独立性检验问题的似然比检验统计量是这两个似然比检验统计量的和，其值为-2lnA=6.248+11.822=18.07 由于r=c=t=2,所以条件独立性检验的似然比检验统计量的渐近x 2分布的自由度为r(c-l)(t-l)=2,也就是上面这2个四格表的渐近x 2分布的自由度的和。由于p值P(x 2(2)318.07)=0.000119165很小,所以认为条件独立性不成立，即在年龄段给定的条件下，男性和女性对两种类型的饮料的偏好是有差异的。 (4)产生偏差的原因 a、在(1)中，将不同年龄段的数据压缩在一起合起来后分析发现男性和女性在对两种类型的饮料的偏好上是没有差异的。但将数据以不同的年龄段

数据的基本统计分析

数据的基本统计分析数据的基本统计分析 1．数据的描述性统计分析通常在得到数据并对数据进行除错的预处理后，需要对数据进行描述性的统计分析。比如：对数据中变量的最小值、最大值、中位数、平均值、标准差、偏度、峰度以及正态性检验等进行分析。对于这些经常性遇到的重复过程，我们可以自己编写函数，将函数保存在MATLAB自动搜索文件夹下，然后就可以直接调用自己定义的函数了。对于上述描述性统计分析，我们可以在MATLAB命令窗口中输入：edit description，然后在弹出的窗口中选择yes，就创建了一个文件名为description的M文件。然后在弹出的空白文件中编写以下M函数： function D=description(x) %descriptive statistic analysis %input: %x is a matrix, and each colummn stands for a variable %output: %D:structure variable,denotes Minimium,Maximium,Mean,Median, %Standard_deviation,Skewness,Kurtosis,and normal distribution test,respectively. %notes:when the number of oberservations of the colummn variables less than 30, %Lilliefors test is used for normal distribution test,and output D.LSTA denotes %test statistic and D.LCV denote critical value under 5% significant level; %otherwise, Jarque-Bera test is used, and output D.JBSTA denotes test statistic %and D.JBCV denote critical value under 5% significant level.If test statistic is %less than critical value,the null hypothesis (normal distribution) can not %be rejected under 5% significant level. D.Minimium=min(x); D.Maximium=max(x); D.Mean=mean(x); D.Median=median(x); D.Standard_deviation=std(x); D.Skewness=skewness(x); D.Kurtosis=kurtosis(x); if size(x,1)<30 disp('small observations,turn to Lilliefors test for normal distribution') for i=1:size(x,2) [h(i),p(i),Lilliefors(i),LCV(i)]=lillietest(x(:,i),0.05); end

定性数据的统计分析理论与应用研究_刘洋

定性数据的统计分析理论与应用研究刘　洋西安财经学院摘　要：定性数据的统计研究一直以来在统计研究方法中都起着十分重要的作用，尤其近几年更是成为统计学研究的重点之一。由于统计方法的逐步发展，定性数据的研究也正不断有新的突破和新的方法，以求找到更适合自身的理论方法。相应分析方法和结构方程模型方法都是较新的定性数据分析应用中的方法。关键词：定型数据　相应分析　统计分析一、定性数据的背景及发展 1.研究背景及意义。随着实际问题中愈来愈多定性数据的出现，学会使用定性数据来处理实际问题便成为了必要的技能之一，定性数据的统计方法也成为统计学研究的重点之一。定性研究方法是根据社会现象或事物所具有的属性和在运动中的矛盾变化，从事物的内在规律性来研究事物的一种方法或角度。它以普遍承认的公理、一套演绎逻辑和大量的历史事实为分析基础，从事物的矛盾性出发，描述、阐述所研究的事物。定性数据的性质间接决定了定性数据成为了统计研究中不可小觑的一部分，也为统计研究方法在实际中遇到的困难扫清了很多障碍。 2.定性数据的发展。定性研究起于19世纪，早期的定性研究是从社会调查运动中的实际问题引发的，但是很少有人能意识到它的价值所在。Pearson(1904)首次提出了列联表的概念，也就意味着开始了定性数据的研究。Bartlett（1935）定义了三维列联表三变量的交互作用，但仍不能进行结构复杂的大量数据的研究。随着科技的不断发展，统计学运用计算机处理数字的能力越来越强，使定性数据的研究更是有大幅的提高，现在对定性数据的研究方法更是多样的，例如相应分析、结构方程模型等。二、定性数据相关的统计分析理论 1.定性数据。在统计学中，数据按照其取值分为四种类型，即计量数据、计数数据、名义数据和有序数据。其中，计量数据和计数数据称为定量数据。名义数据和有序数据称为定性数据，定性变量中包含了名义定性变量和有序定性变量。 2.相应分析。相应分析(correspondence analysis)也叫对应分析，其特点是它所研究的变量可以是定性的，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。通常意义下的相应分析，是指对两个定性变量（因素）的多种水平进行相应性研究，因而它的应用越来越广泛，现在这种方法已经成为常用的多元分析方法之一。相应分析的思想首先由Richardson和Kuder于1933年提出，后来法国统计学家Benzecri等对该方法进行了详细的论述而使其得到了发展。 3.结构方程模型。结构方程模型（Structural Equation Modeling）在20世纪80年代以来迅速发展，是可以处理多个原因、多个结果关系，或者处理不可直接观测变量即潜变量的好方法，解决了一些传统的统计方法不能很好解决的问题。结构方程模型可以假设潜变量的存在，即潜变量可以在结构方程模型中使用，而不是作为观测变量。使定性数据得到了更好更全面的分析，适用于新的统计方法。主要适用于数据较多的定性数据的调查问卷。三、定性数据统计分析的实证研究 1.数据处理。 1.1数据来源。本文所采用数据来自于由朱建平主编的《应用多元统计分析》一书中相应分析章节举例。应用spss17.0做相关分析。 1.2定性数据数字化。每个定性数据都含有不可量化成分，所以，在分析定性数据之前需要把定性数据中所代表的不同含义或不同范围用简单整数表示，一种含义或范围只能用一个整数表示，这样就使得定性数据数字化。 2.定性数据的相应分析。 2.1相应分析原理。相应分析是在列联表的基础上通过交互汇总数据来解释变量之间的内在联系，用相同的因子轴同时描述两个因素各个水平的情况，把两个因素的各个水平的状况同时反映到具有相同坐标轴的因子平面上。一般情形，取两个公共因子，在一张二维平面图上绘出两个因素各个水平的情况，即可以直观地描述两个因素A和因素B以及各个水平之间的相关关系。同时揭示了同一变量的各个类别之间的差异以及不同变量各个类别之间的对应关系。 2.2相应分析实证。研究数据为1992年美国总统大选的部分数据。对1847位选民的最高学历与所支持总统候选人进行相应分析。由于该分析通过了卡方检验，所以相应分析的分析结果是有效的。从图1中可以发现大学本科（bachelor）层次的选民最支持Bush，其次是高中（high school）层次的选民。Clinton更受研究生（graduate degree）层次的选民的青睐，而Perot的支持者更多是专科学历者（junior college）。大学本科和高中学历的选民是普通选民所拥有的最普遍学历，也就是说得到的支持中这部分学历的选民最多的话，也就可以说明这个人得到了相对大多说人的支持。相应的对选民的年龄与所支持的总统候选人间进行相应分析的结果可以看出，年龄在45-64岁之间的选民最支持Clinton，35-44岁的选民其次，这部分选民相对而言更多的选择了支持Bush。Clinton与Bush更多的赢得的是中年人的支持，其中Clinton赢得了相对较多的老年群体的票数支持。Perot与两名竞争对手在支持选民年龄上显示了很大不同，支持他的选民相对年轻化，且选民随之年龄的增长逐渐减少，超过65岁的选民几乎没有支持者。 3.模型结果分析。以上模型分析了该定性数据的显著特点与有趣的分类，知道了选民在最高学历与年龄的不同上对所支持政客不同的相对应分析，让我们从新认识了这组定性数据。通过以上实证分析模型证实利用相关分析的方法可以对定性数据进行有效合理的分析，使得我们更好的对定性数据进行理解。由于定性数据本身的特点，使得我们不能很好的直接通过定性数据本身观测、理解和使用定性数据，但是借助于相关分析，我们可以透过定性数据难以分析的数据特点来理解定性数据，使数据为研究服务。四、结论与建议 1.结论。定性数据不应只通过数据表面的观测进行分析，由于定性数据自身性质会给相关研究带来误导性信息且不准确。所以定性数据的统计研究方法为统计研究做出了重要贡献。虽然定性数据在问卷调查的应用中还是相对突出的，但是了解和学会定性数据的分析方法可以使你在任何数据的面前不再担心它的种类，都能做到游刃有余。定性数据的分析理论正在迅速发展，一些相关理论已经相当成熟，但要深入分析，仍需不断探索新理论与新方法。分析定性数据的对数线性模型、结构方程模型和相应分析方法都已相对成熟，而非线性主成分分析方法仍在起步，需要更多的研究与实证支持。 2.建议。由于定性数据的多样性，可以在分析定性数据时使用多种分析方法，以便正确数据所包含信息。定性数据和定量数据一般都是相互结合使用，互相融合，共同发展的，定性数据在数量化之后也属于定量数据，所以在发展定性数据统计研究方法的同时，定量数据的统计研究方法也会相应进步，相互取长补短。定性数据的分析方法仍然满足不了数字化的发展，对新方法的创新仍是耽误之急。希望完善以前好用的方法，不断创新新方法。参考文献： [1]葛新锋.有序数据的多元分析模型及实证研究[D].山西财经大学，2009. [2]王静龙、梁小筠.定性数据统计分析[M].中国统计出版社，2008. [3]朱建平.应用多元统计分析[M].科学出版社，2013. [4]王济川，王小倩，姜宝法.结构方程模型：方法与应用[M].高等教育出版社，2011. [5]Donald J. Treiman.量化数据分析：通过社会研究检验想法[M].社会科学文献出版社，2012. 作者简介：刘洋（1989—），女，吉林东丰人，西安财经学院2013级统计学专业研究生，研究方向：经济统计。 2014年·8月·中期经营管理者学术理论经营管理者　Manager' Journal 207

医学统计学定性资料统计描述思考与练习带答案

第五章定性资料的统计描述【思考与练习】一、思考题 1．应用相对数时需要注意哪些问题？ 2. 为什么不能以构成比代替率？ 3. 标准化率计算的直接法和间接法的应用有何区别？ 4. 常用动态数列分析指标有哪几种？各有何用途？ 5. 率的标准化需要注意哪些问题？二、案例辨析题某医生对98例女性生殖器溃疡患者的血清进行检测，发现杜克雷氏链杆菌、梅毒螺旋体和人类单纯疱疹病毒2型病原体感染患者分别是30、51、17例，于是该医生得出结论：女性生殖器溃疡患者3种病原体的感染率分别为30.6%(30/98)、52.0%(51/98)和17.4%(17/98)。该结论是否正确？为什么？三、最佳选择题 1. 某地2006年肝炎发病人数占当年传染病发病人数的10.1%，该指标为B A. 率 B. 构成比 C. 发病率 D. 相对比 E. 时点患病率 2. 标准化死亡比SMR是指A A. 实际死亡数/预期死亡数 B. 预期死亡数/实际死亡数 C. 实际发病数/预期发病数 D. 预期发病数/实际发病数 E. 预期发病数/预期死亡数 3. 某地人口数：男性13,697,600人，女性13,194,142人；五种心血管疾病的死

亡人数：男性16774人，女性23334人；其中肺心病死亡人数：男性13952人，女性19369人。可计算出这样一些相对数： 11395283.18%16774 p ==， 21395219369 83.08%1677423334p +==+， 313952 101.86/1013697600 p = =万， 416774122.46/1013697600p = =万，523334 176.85/1013194142 p = =万， 645p p p =+ 71395219369 123.91/101369760013194142 p += =+万 81677423334 149.15/101369760013194142 p += =+万该地男性居民五种心血管疾病的死亡率为D A. 1p B. 2p C. 3p D. 4p E. 5p 4. 根据第3题资料，该地居民五种心血管病的总死亡率为E A. 1p B. 2p C. 5p D. 6p E. 8p 5. 根据第3题资料，该地男、女性居民肺心病的合计死亡率为D A. 2p B. 5p

matlab数据的基本统计分析

第四讲数据的基本统计分析数据的基本统计分析 1．数据的描述性统计分析通常在得到数据并对数据进行除错的预处理后，需要对数据进行描述性的统计分析。比如：对数据中变量的最小值、最大值、中位数、平均值、标准差、偏度、峰度以及正态性检验等进行分析。对于这些经常性遇到的重复过程，我们可以自己编写函数，将函数保存在MATLAB自动搜索文件夹下，然后就可以直接调用自己定义的函数了。对于上述描述性统计分析，我们可以在MATLAB命令窗口中输入：edit discription，然后在弹出的窗口中选择yes，就创建了一个文件名为discription的M文件。然后在弹出的空白文件中编写以下M函数： function D=discription(x) %descriptive statistic analysis %input: %x is a matrix, and each colummn stands for a variable %output: %D:structure variable,denotes Minimium,Maximium,Mean,Median, %Standard_deviation,Skewness,Kurtosis,and normal distribution test,respectively. %notes:when the number of oberservations of the colummn variables less than 30, %Lilliefors test is used for normal distribution test,and output D.LSTA denotes %test statistic and D.LCV denote critical value under 5% significant level; %otherwise, Jarque-Bera test is used, and output D.JBSTA denotes test statistic %and D.JBCV denote critical value under 5% significant level.If test statistic is %less than critical value,the null hypothesis (normal distribution) can not %be rejected under 5% significant level. D.Minimium=min(x); D.Maximium=max(x); D.Mean=mean(x); D.Median=median(x); D.Standard_deviation=std(x); D.Skewness=skewness(x); D.Kurtosis=kurtosis(x); if size(x,1)<30 disp('small observations,turn to Lilliefors test for normal distribution') for i=1:size(x,2) [h(i),p(i),Lilliefors(i),LCV(i)]=lillietest(x(:,i),0.05); end

计数资料的统计学分析 (1)

[模拟] 计数资料的统计学分析 A型题题干在前，选项在后。有A、B、C、D、E五个备选答案其中只有一个为最佳答案。第1题：计数资料又称如下哪一种资料 A.数量资料 B.抽样资料 C.普查资料 D.调查资料 E.定性资料参考答案：E 答案解析：第2题：计数资料是指将观察单位按下列哪一种分组计数所得的资料 A.数量 B.体重 C.含量 D.属性或类型或品质 E.放射性计数参考答案：D 答案解析：第3题：计数资料的初步分析常常要用下列哪些相对数 A.频数 B.频数和频率指标 C.率、构成比和相对比 D.构成指标和相对比 E.比和构成比参考答案：C 答案解析：第4题：频率指标，它说明某现象发生的如下哪一种

B.强度 C.比重大小 D.例数 E.各组的单位数参考答案：B 答案解析：第5题：构成指标，它说明一事内部各组成部分所占的如下哪一种大小 A.比重 B.强度 C.频数 D.频率 E.例数参考答案：A 答案解析：第6题：对480人进行老年性白内障普查，分60岁一、70岁一和80岁一三个年龄组受检人数分别为300、150和30人，白内障例数分别为150、90和24人。回答70岁一年龄组的患病率(％)是多少 A.5 B.50 C.60 D.80 E.20 参考答案：C 答案解析：第7题：对1000人进行老年性白内障普查，分50岁一和60岁一两个年龄组，受检人数分别为480人和520人，白内障例数分别为120人和280人。回答患者50岁一年龄构成比(％)是多少 A.53.9 B.12 C.30 D.28

参考答案：C 答案解析：第8题：在计数资料计算相对数时，应注意如下哪些问题 A.分母不宜过大 B.可比性 C.随机性 D.分母不宜过小 E.分母宜中参考答案：D 答案解析：第9题：在计数资料进行相对数间比较时，应注意如下哪些问题 A.分母不宜太小 B.可比性 C.可用频率指标代替构成指标 D.随机性和正态分布 E.其可比性和遵循随机抽样参考答案：E 答案解析：第10题： X2检验是要计算检验统计量X2值、X2值是反应如下哪种情况 A.实际频数大于理论频数 B.理论频数大于实际频数 C.实际频率和理论频率的吻合程度 D.实际频数和理论频数的吻合程度 E.实际频率大于理论频率参考答案：D 答案解析：第11题： X2值愈大，则X2值的概率P值如下哪种情况

《统计学》重点归纳(20200625174335)

统计学》期末重点 1. 统计学的类型和不同类型的特点统计数据；按所采用的计量尺度不同分；（1）（定性数据）分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述；（2）（定性数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。它也是有类别的，但这些类别是有序的。（3）（定量数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。统计数据；按统计数据都收集方法分；（4）观测数据：是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。（5）实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。统计数据；按被描述的现象与实践的关系分；（6）截面数据：在相同或相似的时间点收集到的数据，也叫静态数据。（7）时间序列数据：按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况，也叫动态数据。 2. 变量的题型第10 页，习题1.1 （1）年龄：数值型变量（2）性别：分类变量（3）汽车产量：离散型变量（4）员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）：顺序变量（5）购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票）：分类变量 3.随机抽样（概率抽样）的抽样方式。（1）简单随机抽样（2）分层抽样：就是抽样单位按某种特征或者某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来，对总体目标量进行估计。（3）整群抽样：（4）系统抽样（5）多阶段抽样分层抽样与整群抽样的区别：

分层抽样的层数就是样本容量；整群抽样的群中单位的个数就是样本容量 4.非概率抽样的几种类型（1）方便抽样（2）判断抽样（3）自愿样本（4）滚雪球抽样滚雪球抽样往往用于对稀少群体的调查。在滚雪球抽样中，首先选择一组调查单位，对其实施调查后，再请他们提供另外一些属于研究总特的调查对象，调查人员根据调查线索，进行此后的调查。这个过程持续下去，就会形成滚雪球效应。优点：容易找到那些属于特定群体的被调查者，调查成本也比较低。（5）配额抽样比较概率抽样和非概率抽样的特点，指出各自适用情况概率抽样：抽样时按一定的概率以随机原则抽取样本。每个单位别抽中的概率已知或可以计算，当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个单位样本被抽到的概率。技术含量和成本都比较高。如果调查目的在于掌握和研究对象总体的数量特征，得到总体参数的置信区间，就使用概率抽样。非概率抽样：操作简单，时效快，成本低，而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。它适合探索性的研究，调查结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。它同样使用市场调查中的概念测试（不需要调查结果投影到总体的情况）。 5.数据预处理内容数据审核（完整性和准确性；适用性和实效性），数据筛选和数据排序。 6.数据型数据的分组方法和步骤分组方法：单变量值分组和组距分组，组距分组又分为等距分组和异距分组。分组步骤：（1）确定组数（2）确定各组组距 3）根据分组整理成频数分布表 7.散点图与饼图的主要用途饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。散点图是描述变量之间关系的一种直观方法，从中可以大体上看出变量之间的关系形态及关系强度。

2021年医学统计学定性资料统计描述思考与练习带答案

第五章定性资料的统计描述欧阳光明（2021.03.07）【思考与练习】一、思考题 1．应用相对数时需要注意哪些问题？ 2. 为什么不能以构成比代替率？ 3. 标准化率计算的直接法和间接法的应用有何区别？ 4. 常用动态数列分析指标有哪几种？各有何用途？ 5. 率的标准化需要注意哪些问题？二、案例辨析题某医生对98例女性生殖器溃疡患者的血清进行检测，发现杜克雷氏链杆菌、梅毒螺旋体和人类单纯疱疹病毒2型病原体感染患者分别是30、51、17例，于是该医生得出结论：女性生殖器溃疡患者3种病原体的感染率分别为30.6%(30/98)、52.0%(51/98)和 17.4%(17/98)。该结论是否正确？为什么？三、最佳选择题 1. 某地2006年肝炎发病人数占当年传染病发病人数的10.1%，该指标为B A. 率 B. 构成比 C. 发病率 D. 相对比

E. 时点患病率 2. 标准化死亡比SMR 是指A A. 实际死亡数/预期死亡数 B. 预期死亡数/实际死亡数 C. 实际发病数/预期发病数 D. 预期发病数/实际发病数 E. 预期发病数/预期死亡数 3. 某地人口数：男性13,697,600人，女性13,194,142人；五种心血管疾病的死亡人数：男性16774人，女性23334人；其中肺心病死亡人数：男性13952人，女性19369人。可计算出这样一些相对数： 11395283.18%16774p = =， 21395219369 83.08% 1677423334p +==+， 313952 101.86/1013697600p ==万， 416774122.46/1013697600p ==万， 523334 176.85/1013194142p = =万， 645p p p =+ 该地男性居民五种心血管疾病的死亡率为D A.1p B. 2p C.3p D.4p E. 5p 4. 根据第3题资料，该地居民五种心血管病的总死亡率为E

数据统计分析方法

数据统计分析常用方法

目录 1 统计学基础知识 (3) 1.1 统计的含义 (3) 1.2 统计的分类 (3) 1.3 样本 (3) 2 数据的概括性度量 (4) 2.1 总规模度量 (4) 2.1.1 总量指标 (4) 2.2 比较度量 (5) 2.2.1 相对指标 (5) 2.3 平均度量 (6) 2.3.1 概念 (6) 2.3.2 平均数的种类和计算方法 (6) 2.4 离散变量 (8) 2.4.1 变异指标 (8) 2.5 数据的标准化 (11) 2.5.1 Min-max标准化 (11) 2.5.2 Z-score标准化 (11) 3 相关分析 (11) 3.1 概念 (11) 3.2 分类 (12) 3.3 相关分析的作用 (12) 3.4 相关系数的计算 (12) 3.5 相关系数的性质 (12) 3.5.1 相关性类型 (12) 3.5.2 相关性强弱 (12) 4 数据分析 (13) 4.1 数据分析的含义 (13) 4.2 数据分析的作用 (13) 4.3 数据分析方法 (13) 4.3.1 对比分析法 (13) 4.3.2 分组分析法 (14) 4.3.3 结构分析法 (15) 4.3.4 平均分析法 (15) 4.3.5 交叉分析法 (15) 4.3.6 综合评价分析法 (16) 4.3.7 漏斗图分析法 (17) 4.3.8 抽样分析法 (17) 4.3.9 相关分析 (18) 4.3.10 时间序列预测 (20)

1统计学基础知识 1.1统计的含义 “统计”一词在各种实践活动和科学研究领域中都经常出现。然而，不同的人或在不同的场合，对其理解是有差异的。比较公认的看法认为统计有三种含义，即统计活动、统计数据和统计学。 ●统计活动统计活动又称统计工作，是指收集、整理和分析统计数据，并探索数据的内在数量规律性的活动过程。 ●统计资料统计资料又称统计数据，即统计活动过程所获得的各种数字资料和其他资料的总称。表现为各种反映社会经济现象数量特征的原始记录、统计台账、统计表、统计图、统计分析报告、政府统计公报、统计年鉴等各种数字和文字资料。 ●统计学统计学是指阐述统计工作基本理论和基本方法的科学，是对统计工作实践的理论概括和经验总结。它以现象总体的数量方面为研究对象，阐明统计设计、统计调查、统计整理和统计分析的理论与方法，是一门方法论科学。 1.2统计的分类从统计方法的功能来看，统计学可以分为描述统计学与推断统计学。从方法研究的重点来看，统计学可分为理论统计学和应用统计学。本文中主要按统计方法的功能进行讨论，不涉及理论统计学。 ●描述统计学研究如何取得反映客观现象的数据，并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示，进而通过综合、概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征。描述统计学的内容包括统计数据的搜集方法、数据的加工处理方法、数据的显示方法、数据分布特征的概括与分析方法等。 ●推断统计学研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法，它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征作出以概率形式表述的推断。描述统计是整个统计学的基础，推断统计则是现代统计学的主要内容。 1.3样本样本是统计学中非常重要的概念，理解这个概念需要注意三大问题：构成某一样本的每一单位都必须取自某一特定的统计总体，不允许该总体之外的单位介入该总体的样本。样本单位的抽取应是按一定的概率进行的，而具体样本的产生应是随机的，因此必须排除人的主观因素对样本单位抽取和样本生成的干扰。

定性数据的图表描述分析

定性数据的图表描述分析内容摘要：数据的整理是为下一步对数据描述和分析打好基础。实际上在企业管理中有很多问题和现象无法通过数值直接表示出来，因此人们经常使用定性数据来反映对应的定类或定序变量的值。下面我们介绍如何用图表对定类和定序变量的定性数据值进行整理和描述。本文通过对单变量和多变量定型数据的图形描述来实现对定性数据图表的全面分析。首先，我们简单介绍一下定性数据的整理；其次我们从单变量定性数据的图标描述着眼，具体可分为条形图、饼图、累积频数分布表和帕累托图。最后我们从多变量定性数据的图形描述着眼，具体可分为环形图、交叉表和多重条形图。这就是本文的全部内容介绍。关键词：定性数据；单变量；多变量；图表描述 Content abstract: the data of the data for the next step is described and analyzed. Actually has a lot of problems and phenomena in the enterprise management can't directly by numerical representation, so people often use qualitative data to reflect the corresponding nominal or ordinal variable's value. We introduce how to use the chart below for nominal and ordinal variables in order and description about the qualitative data values. Based on univariate and multivariate finalize the design of the data graph description to achieve comprehensive analysis of the qualitative data chart. First, we make a brief introduction of qualitative data sorting; Secondly we from single variable on the basis of the icon description of qualitative data, the concrete can be divided into bar chart, pie chart, cumulative frequency distribution table and pareto chart. We finally on the basis of the graph description of qualitative data from multiple variables, concrete can be divided into circular diagram, cross table and multiple bar chart. This is the entire contents of the introduced in this paper. Keywords: qualitative data; Single variable; Many variables; The chart description

数据表达和常用统计分析的注意事项

第五节数据表达和常用统计分析的注意事项药理实验资料可以分为计数资料和计量资料。计数资料又称质反应资料，指的是观察指标以出现或不出现，有或无表达。如实验动物是否死亡，惊厥反应是否出现等。其特点是，每一观察对象可获得反应的属性，每一组观察对象可以给出性质相同的反应例数或占总例数的比率。计量资料指的是观察指标可以用连续数据表达。如血压、体重、体温、血细胞数、心功能指数、炎症抑制率等。其特点是，每一观察对象都可获得一个定量的数据。每一组观察对象可获得平均数和标准差。一、数据的表达和精确度数据必须来自可靠的实验结果。计量资料的数据应依据测量仪器的精度读取。实验数据通常应至少有3位有效数字，标准差有2位有效数字。有效数据的多少反映数据的相对误差。因为实际测得的数据，其最后一位可能有误差。如15.6的误差是±0.1,相对误差是0.1/15.0；而15.60的误差是±0.01, 相对误差是0.01/15.60。后者的相对误差比前者小，精确度高。有效位数少，表示数据的精确度小或相对误差大。数据的有效位数要与测量仪器所能达到的精确度一致。实验报告中出示的数据，其有效位数大于仪器精度许多是不适当的。进行加减乘除运算时，中间步骤数据可多取1～3位有效数字。但结果数据的有效位数应取实测值中最小的有效位数。如15.12+12.1=27.22,取27.2。因为12.1的第一位小数只是估计值，故两数之和也只能取一位小数。均数的小数位数应与标准差相同，如15.60±0.78。统计数据表达应写出均数、标准差、例数、P值情况（大于、小于0.05或0.01,也可出示具体P值）等。正文用“无显著意义，有显著意义，有非常显著意义”表达统计结论，并做出专业结论，还应写出所用的统计方法。二、极端数据的处理在收集的一组计量数据中，有时会遇到极少数过大或过小的数值，称为极端值。对待这样的数据要从实验一开始就给予足够的重视。一方面，实验记录要认真、仔细，尽量避免差错；另一方面，一旦遇到，对可疑数据及时复测或复核，如发现差错及时纠正。对于无法复测的数据，除非能肯定（注意，是肯定，而不是大概）是出于差错，否则此数据即便偏大或偏小，也不可轻易剔除，对此类数据可借助于统计学的方法作出是否可以剔除的判断。如果一组数据按正态分布的话，x±s、x±1.96s、x±2.58s范围内的数据分布应该分别占总数的