样本选择与变量选取
样本选择与变量选取
一般而言，影响农村商业养老保险的因素主要有三方面：一是传统养老方式的衰退，二是目前新农保的滞后性，三是现行农村商业养老保险的缺失。
目前辽宁省新农保试点有义县、彰武、西丰、康平、朝阳县等14个县(市)，分布在全省9个城市。我们选取了沈阳市康平县和朝阳市朝阳县为样本地点，另外选取了营口市盖县、丹东市宽甸县两个未推行新农保的县作为样本地点。这四个城市距离较远，分布在辽宁省的东、南、西、北四个方向，保证了样本的普遍性和随机性。
在对农村商业养老保险需求决定因素进行建模和分析时，首先碰到的问题是变量的选择与数据的问题，必须慎重考虑数据的度量与采用，因为采用的数据反映了建模所依据的理论。所以在选择变量时，我们选用对农村商业养老保险有明显影响的变量，模型中涉及的解释变量有8个：赡养老人数目、子女个数、文化程度、职业、身体状况、收入、补助以及经济地位。
(完整版)多元回归分析中变量的选择——SPSS的应用毕业论文
毕业论文 题目多元回归分析中的变量选取 ——SPSS的应用 院（系）数学与统计学院 专业年级 2010级统计学 指导教师职称副教授
多元回归分析中的变量选取——SPSS的应用 殷婷 摘要 本文不仅对于复杂的统计计算通过常用的计算机应用软件SPSS来实现，同时通过对两组数据的实证分析，来研究统计学中多元回归分析中的变量选取，让大家对统计中的多元回归数据的选取和操作方法有更深层次的了解。一组数据是对于淘宝交易额的未来发展趋势的研究，一组数据时对于我国财政收入的研究。本文通过两个实证从不同程度上对数据选取的研究运用通俗的语言和浅显的描述将SPSS在多元回归分析中的统计分析方法呈现在大家面前，让大家对多元回归分析以及SPSS软件都可以有更深一步的了解。通过SPSS软件对数据进行分析，对数据进行处理的方法进行总结，找出SPSS对于数据处理和分析的优缺点，最后得在对变量的选取和软件的操作提出建议。 关键词：统计学 SPSS 变量的选取多元回归分析 Abstract
In this paper, not only for complex statistical calculations done by the commonly used computer application software of SPSS, through the empirical analysis of the two groups of data at the same time, to study the statistics of the variables in the multivariate regression analysis, let everybody to select multiple regression in statistical data and operation methods have a deeper understanding. Is a set of data for the future development trend of taobao transactions of research, a set of data for the research of our country's financial income. In this paper, through two empirical to select data from different extent research using a common language and plain the SPSS statistical analysis method in multiple regression analysis of present in front of everyone, let everyone to multiple regression analysis and SPSS software can have a deeper understanding. Through the SPSS software to analyze data, and summarizes method of data processing, find out the advantages and disadvantages of SPSS for data processing and analysis, finally had to put forward the proposal to the operation of the selection of variables and software. Keywords: Statistical SPSS The selection of variables multiple regression analysis 目录 摘要 (1) 英文摘要 (1) 引言 (3) 第一章回归分析 (3) 1.1自变量的选择 (4)
公卫医师考试辅导：选择性偏倚
公卫医师考试辅导：选择性偏倚 在选择研究对象时，试验组和对照组的设立（纳入标准）不正确，使得这两组人在开始时即存在处理因素以外的重大差异，从而产生偏倚。常见的主要有： 1.就诊机会偏倚（入院率偏倚）：由于疾病严重程度不同、就医条件不同、人群对某一疾病的了解和认识程度不同等原因而使患不同种类疾病的人（或有某种特性者）的住院率不同。从医院选取对照时，如果没有注意到此点，则可引起偏倚。 2.现患病例及新发病例偏倚：此种偏倚易出现在病程较短的严重致死性疾病，如心肌梗死，部分病例在送到医院前已死亡，如果只以存活的现患病例为对象，研究某因素的作用，必然产生偏倚。这些死亡病例通常未计入心肌梗死总发病人数中，以至于所报道的患病数少于实际的发病数。又如，在病例对照研究中有意或无意排除（或加入）某些病例，也可出现偏倚，如研究吸烟与肺癌的关系时，对照组包括了慢性支气管炎和冠心病，由于此二病均与吸烟有关，所以吸烟与肺癌的OR减低，甚至于看不出吸烟作为肺癌的病因作用。患病后改变生活习惯也可以使用病例对照方法探讨病因出现偏倚，如患肺癌后戒烟，患高血压后将饮食口味调淡、不吃动物脂肪（肥肉）、适当增加体力活动等等，都可在病例对照研究中使这些因素的病因作用被抵消。又如，乳腺癌与利血平关系的病例对照研究，在对照组中排除了心血管病人（其中有相当多的高血压病人，他们服用利血平），所以得出利血平是乳腺癌的危险因素的结论。另一个研究将全部病例均纳
入，则未发现此相关。 3.检出信号偏倚：某因素如能引起或促进某症候（与所研究疾病的体征或症状类似）的出现，使患者因此而去就医，这就提高了该病的检出机会，使人误以为某因素与该病有因果联系。这种虚假联系造成的偏倚称为检出信号（或检出症候）偏倚。如，曾有研究发现子宫内膜癌与绝经期服用雌激素有关。这个研究结果是因为绝经期妇女服用雌激素会引起不规则子宫出血，因此而就医，得到检查子宫内膜的机会较多，从而增加了发现子宫内膜癌的机会。不服用雌激素的子宫内膜癌常无明显症状，发现机会较少。以刮宫或子宫切除作为诊断子宫内膜癌的诊断时，绝经期服用雌激素的OR为1.7，而以子宫出血就诊者的OR为9.8，二者相差悬殊。显然，以子宫出血就诊增高了OR。此类偏倚即检出信号偏倚。 4.无应答偏倚：即研究对象对研究内容产生不同的反应而造成的偏倚。如用通信方式调查吸烟情况，不吸烟者与吸烟者的应答率可以相差悬殊。无应答者的暴露或患病状况与应答者可能不同。如果无应答者比例较高，则使以有应答者为对象的研究结果可能存在严重偏倚。所以在研究报告中必须如实说明应答率，并评价其对结果可能造成的影响。与一部分人无应答相反的情况是有一部分人特别乐意或自愿接受调查或测试。这些人往往是比较关心自身健康或自觉有某种疾病，而想得到检查机会的人。他们的特征或经历不能代表目标人群。由此造成的偏倚称为志愿者偏倚。 总之，无论什么原因使观察组与对照组成员不是来自同一总体，
样本的选取
初二年级数学预习学案 第四章第2节样本的选取 总第33课时 【教学目标】： 1、在具体情境中，体会不同的抽样可能得到不同的结果，从而感受选择抽样方法的重要性。 2、结合实际问题，理解样本必须具有代表性。 3、了解抽样调查的基本思想是“用局部估计总体。 【教学重难点】：理解样本必须具有代表性，并能正确选择样本。 【教学过程】： 一、预习交流: 1、为了解本校初中学生暑假期间参加体育活动的情况，学校准备抽取一部分 学生进行问卷调查。现有三个发放调查问卷的方案： 方案一：发给学校田径队的30名同学； 方案二：从每个班级随机抽取1名同学； 方案三：从每个班级中抽取学号分别为1，11，21，31，41的五名同学。 你认为采用哪个方案发放问卷比较合理？为什么？ 2、为了初二年级学生的数学学习情况，从每个班中抽取2名数学课代表进行 检测，你认为这种方案合理吗？若不合理，请说明理由，并设计一个合理的调 查方案。 3、认真阅读课本93、94页，并思考课本中提出的问题 二、预习反馈： 初二年级共有6个班级，每班46人。为了了解每人每天的专业时间。设计 了下面三种调查方案： 方案一：询问每个班的班长，了解他们每人每天完成作业的时间； 方案二：从每个班级中随机抽取1名同学，询问他们每天完成作业的时间； 方案三：从每个班级中随机抽取5名同学，询问他们每天完成作业的时间。 你认为采用哪个方案发放问卷比较合理？为什么？ 三、合作交流： 为了获得较为准确的调查结果，人们经常按照__________________的原则 进行抽样调查。抽样调查的基本思想是______________________，这是因 为______________________________________________。
第十一章常见偏倚及其控制教案
常见偏倚及其控制 （Biases and Their Control） 流行病学研究结果的真实性（validity）是极其重要的问题，研究的真实性直接关系到能否获得正确的结论。进行流行病学研究时，不论采用任何研究方法，有许多因素可影响其准确性，使研究结果与真实值情况存在偏差，有时相去甚远。造成这种偏差的原因，归纳起来有两个方面：一是随机误差（random error），二是系统误差（systematic error）即偏倚（bias）。因此，研究者应尽可能地采取措施减少这两类误差的发生，减少随机误差以提高研究的精确性（精确度）（precision），减少或避免偏倚以提高研究的真实性（validity）。随机误差难以避免，可通过研究设计和统计学方法予以减少与评价。偏倚是随机误差以外的，可导致研究结果与真实情况差异的系统误差，其可发生于研究的各个环节，有方向性，理论上可以避免。偏倚的种类很多，一般将其分为三类，即选择偏倚（selection bias）、信息偏倚（information bias）和混杂偏倚（confounding bias）。 【案例一】 某研究者计划研究恶性黑色瘤同高血脂的关系，恶性黑色瘤病例取自医院，同时，他从医院某病区随机抽取相应人数的骨折患者作为对照。 在某人群中，发现恶性黑色瘤患者共6000例，骨折患者也是6000例，在恶性黑色瘤患者或骨折患者中各有20%的人同时患有高血脂。并假定恶性黑色瘤、骨折、高血脂三者之间无任何关联，三者的入院率是相对独立。 恶性黑色瘤和骨折相对于高血脂：χ2=0，P>0.05；OR=1200×4800/1200×4800=1.0 表明人群中恶性黑色瘤、骨折、高血脂三者之间并无关联。 若该人群患恶性黑色瘤、骨折和高血脂的患者入院率分别为60%、25%、40%，那么以入院病人作为对象来研究恶性黑色瘤与高血脂和骨折与高血脂的关系，就可以得出以下的调查结果。 恶性黑色瘤和骨折相对于高血脂：χ2=81.25，P=0.0000；OR=912×1200/660×2880=0.58 表明人群中高血脂是恶性黑色瘤的保护因素，而对骨折是一个危险因素。 【问题的提出】 一、流行病学中的偏倚及其种类？
流行病学中常见的偏倚及其控制
流行病学中常见的偏倚及其控制 误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。包括随机误差、系统误差 随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异，也称抽样误差。只能减少，不能避免。 随机误差的两个特点 1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值； 2、随机误差的范围可以用可信区间估计，当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。 系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。 1 2 偏倚（ 1 1) 2) 3) 4) 2,凡因现 3 4 素与某疾病在病因学上虽无关联，担由于该因素的存在而引起该疾病症状或体征的出现，从而使患者及早就医，接受多种检查，导致该人群较高的检出率，以致得出该因素与该病相关联的错误结论。 5、易感性偏倚（susceptibility bias）有些因素可能直接或间接影响观察人群或对照人群对所研究疾病的易感性，导致某因素与某疾病间的虚假联系，由此产生的偏倚称为易感性偏倚。 6、排除偏倚（exclusive bias）在研究对象的确定过程中，没有按照对等的原则或标准，而自观察组或对照组中排除某些研究对象，这样导致因素与疾病之间联系的错误估计，称为排除偏倚。 选择偏倚的控制 1、研究者应充分了解该项研究工作中各种可能的选择偏倚来源，并在研究设计过程中尽量避免；严格掌握研究对象的纳入与排除标准，使研究对象能较好地代表其所出自的总体； 2、为了避免存活因素的影响，在进行病例对照研究时，如果病例组选择新诊断的病人，则对照组不应由慢性病病人组成；如果对照所患的慢性病严重地影响暴露，则更不应作为对照；
样本的选取
4.2样本的选取 学习目标：1、在具体情境中，体会不同的抽样可能得到不同的结果，感受选择抽样方法的重要性。 2、结合实际问题，理解样本必须具有代表性。 3、了解抽样调查的基本思想是“用局部估计总体”。 重点：样本容量越大，样本特性就越接近总体特性。 难点：怎样选取合适的样本容量 课前准备 温故知新： 1、普查与抽样调查的区别?并举例说明什么时候用普查的方式获得数据比较好，什么时候用抽样调查的方式获得数据比较好. 2、品尝一勺汤,就可以知道一锅汤的味道,你知道其中蕴涵的道理吗? ： 为了了解你所在地区老年人的健康状况，小明、小颖、小华三位同学分别采取了下列调查方式：小明：在公园里调查了1000名老年人，他们一年中生病的次数如表一： 表一 小颖：在医院调查了1000名老年病人，他们一年中生病的次数如表二： 表二 问题1：比较一下小明与小颖所得数据的差别，是什么原因造成的？ 小华：调查了10名老年邻居，他们一年中生病的次数如下表所示：问题2：你同意他们三个人的做法吗？说明你的理由. 你认为抽样调查时应注意什么？ 二. 交流展示： （一）活动一：自学课本第93页并回答下列问题 为了了解本校初中学生暑假期间参加体育活动的情况，，学校准备抽取一部分学生进行问卷调查。现有三个发放调查问卷的方案：： 方案1：发给学校田径队的30名同学； 方案2：从每个班级抽取一名同学； 方案3：从每个班级中抽取学号分别为1，11，21，31，41的五名同学。 （1）本次调查中的总体是什么？样本是什么？样本容量是多少？ (2) 采用哪个方案发放问卷比较合理呢？我们为何选择这个方案呢？ 活动三：例题解析 例1：判断下面这些抽样调查选取样本的方法是否合适，若不合适，请说明理由。 (1)为调查江苏省的环境污染情况，调查了长江以南的南京市、常州市、苏州市、镇江市、无锡市的环境污染情况 (2)从100名学生中，随机抽取2名学生，测量他们的身高来估算这100名学生的平均身高． (3)从一批灯泡中随机抽取50个进行试验，估算这批灯泡的使用寿命． (4)为了解观众对中央电视台第一套节目的收视率，对所有上英特网的家庭进行在线调查．
偏倚与交互作用
第八章偏倚与交互作用 第一节偏倚的概念 临床研究中，研究结果总是会或多或少的偏离真实情况，这种偏离我们称之为误差(error)。虽然要在研究工作中完全避免误差几乎是不可能的，但对于研究中可能存在的各种误差，我们要在临床研究工作的各个环节中尽量加以控制和预防，以使研究结论更符合实际情况。 临床研究中误差的来源可以分为两类，一类是随机误差(random error)；一类是系统误差(systematic error)。随机误差是由于抽样误差所引起的，其大小可以用统计学方法进行估计，但没有方向性,也就是说，这种误差的存在使研究结果随机的高于或小于真值；系统误差即偏倚(bias)，是指研究结果系统的偏离了真实情况。与随机误差不同，偏倚的存在总是造成研究结果或高于真值或低于真值，因而具有方向性。由于在研究工作中定量的估计偏倚的大小很困难，而确定偏倚的方向却相对较容易。当偏倚使研究结果高于真值时，称之为正偏倚，反之，偏倚使研究结果低于真值时，称之为负偏倚。 第二节偏倚在临床研究中的重要性 现阶段的临床研究中的不少结果可重复性较低，实用性差。造成这种原因之一就是因为这些研究工作中大量偏倚的存在。严格的临床随机对照试验加上双盲的观察方法，能够有效的控制已知和未知的偏倚的影响，除此以外的研究设计如病例对照研究、队列研究等都不可避免的存在偏倚的影响。而目前进行的大部分临床研究没有采用随机对照加双盲的方法。偏倚在各类型的临床科研工作中普遍存在，它可存在于研究活动的各个阶段。如在对某新型诊断试验进行评价时，采用病人做病例组，采用健康人做对照组，无疑会使该诊断试验的敏感度、特异度提高。还有在观察疾病的结局时，由于疾病结局的多样性使得观察疾病结局时容易受到各种偏倚的影响。此外，像药物疗效评价研究中研究者或研究对象有意无意的倾向于该药物疗效好或差的情况下，也会产生偏倚。偏倚的存在将危害研究结果的真实性，如果在临床科研工作中不采取必要措施来控制偏倚，将会得到错误的结论，导致研究工作的失败。因此，了解临床研究中偏倚的类型及其控制方法是十分重要的。 第三节偏倚的分类及其控制 临床研究中的偏倚一般分为三类，即选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚。 一选择性偏倚 （一）选择偏倚的种类 选择偏倚出现于研究设计阶段，指由于研究对象选择不当而使研究结果偏离真实情况而产生偏倚。研究设计上的缺陷是选择偏倚的主要来源，在确定研究对象时表现得最为突出。常见的情况是在研究开始时实验组和对照组就存在着除诊疗措施以外的差异，而缺乏可比性。根据选择偏倚产生的原因，归纳起来有下面常见的几种。 1、1、入院率偏倚又称伯克森偏倚(Berkson bias)，指由于各种疾病的病人因疾病的严重程度、就医条件、对疾病的认识水平等因素而出现的不同的就医水平的现象，使得以医院对象进行研究时产生的偏倚。如：当研究某病A与因素X的关系时，以B病病人为对照。由于A病B病和暴露于因素X者的入院率的不同，导致医院所得的样本不能反映人群中病例和对照人群的实际暴露情况，而错误的估计暴露与疾病间的联系。 2、2、检出征候偏倚(detection signal bias) 指选择病例时，部分病例因为某种与所研究疾病无关的症状或体征，而就医从而提高了所研究疾病的发现机会，而产生的偏倚。著名的例子是在研究雌激素与子宫内膜癌的关系中，因为服用雌激素会至绝经期妇女子宫出血而增加子宫内膜癌的发现机会。而错误的推断服用雌激素与子宫内膜癌发生有关。 3、3、现患-新发病例偏倚又称奈曼偏倚(Neyman’s bias)，指因现患病例与新病例的构成不同、只研究典型病例而排除轻症或非典型病例以及现患病例暴露状态发生改变而导致的偏倚。如以医院为基础研究冠心病心肌梗塞发生的预后情况时，由于急性心肌梗塞发作后，部分病例在送医院前死亡，而常未被计算在该病的总发病人数内。而部分轻症病例，发作后经一般医疗机构治疗得救，或有些病例是无痛发作，经检查才发现。这类病例都可能会被排除在研究之外。而影响对心肌梗塞预后研究的判定，产生偏倚。这种偏倚在临床研究中最为
自变量选择
课程设计（论文） 课程名称：应用回归分析 设计题目：自变量的选择 院系：数学与统计学院 专业：概率论与数理统计 设计者：沈铁 学号： 12012000819
自变量选择 一.自变量选择概述 在应用回归分析去处理实际问题时，回归自变量选择是首先要解决的重要问题。通常，在做回归分析时，人们根据所研究问题的目的，结合经济理论罗列出对因变量可能有影响的的一些因素作为自变量引进回归模型，其结果是把一些对因变量影响很小的，有些甚至没有影响的自变量也选入了回归模型中，这样一来，不但计算量变大，而且估计和预测的精度也会下降。此外，如果遗漏了某些重要变量，回归方程的效果肯定不好。在一些情况下，某些自变量的观测数据的获得代价昂贵，如果这些自变量本身对因变量的影响很小或根本没有影响，我们不加选择的引进回归模型，势必造成观测数据收集和模型应用的费用不必要的加大。因此，在应用回归分析中，对进入模型的自变量作精心的选择是十分必要的。 在多元线性回归模型中，自变量的选择实质上就是模型的选择。现设一切可供选择的变量是t 个 ,它们组成的回归模型称为全模型（记：1+=t m ），在获得n 组观测数据后，我们有模型 ???+=),0(~2 n n I N X Y σεε β 其中：Y 是1?n 的观测值，β是1?m 未知参数向量，X 是m n ?结构矩阵，并假定X 的秩为m 。 现从 t x x x ,,,21 这t 个变量中选t '变量，不妨设 t x x x ' ,,,21 ，那么对全模型
中的参数β和结构矩阵X 可作如下的分块（记：1+'=t p ）： ()' =q p βββ,， () q p X X X = 我们称下面的回归模型为选模型： ?? ?+=),0(~2n p p I N X Y σεε β 其中：Y 是1?n 的观测值，p β是1?p 未知参数向量， p X 是p n ?结构矩阵， 并假定 p X 的秩为p 。 自变量的选择可以看成是这样的两个问题，一是究竟是用全模型还是用选模型，二是若用选模型，则究竟应包含多少变量最适合。如果全模型为真，而我们用了选模型，这就表示在方程中丢掉了部分有用变量，相反，如果选模型为真，而我们选用了全模型，这就表示在方程中引入了一些无用变量，下面从参数估计和预测两个角度来看一看由于模型选择不当带来的后果。 为了讨论方便起见，先引入几个记号： 全模型中参数2 ,σβ的估计： 1?()'X X X Y β-'= 211 ?[()]()Y I X X X X Y n R X σ -'''=-- 其中：)(X R 为矩阵X 的秩。 在点 )(1' =t x x x 点上的预测值为??y x β'= 在选模型中参数2 ,σβ的估计： 121()1 [()]() p p p p p p p p p p X X X Y Y I X X X X Y n R X βσ--''=''= --
如何合理选择抽样样本数
如何合理选择抽样样本数 一、研究介绍 研究背景：众所周知，抽样样本数的大小对调查结果的准确度有很大的影响，从统计上可以计算出每个抽样样 本数所对应的抽样误差有多少。但大多数客户对抽样误差缺乏直观 的感觉，无法清晰了解应该选择多大的抽样误差才能满足自己的实 际需求，因此也就无从有效控制成本。另外，对于定性研究来说， 也需要采用另外的指标来衡量多大的样本量才能满足定性研究的需 求。因此，达闻通用的研究人员计划通过对现有数据的分析来帮助 解决这两个问题。 研究课题：1. 定性研究应该采用多大的样本量才能有效解决问题？ 2. 定量研究中，采用不同数量的抽样样本，可达到怎样的研究效果？研究方法：我们以过往某个调查项目的总样本数（4450 样本）为母体样本，从中分别随机抽取 5 样本，10 样本， 20 样本，30 样本，50 样本，80 样本，100 样本，200 样本，300 样本来比较其结果，为了充分了解每种样本量的抽样结果，每种样本 量重复抽取30 次。对比的问题指标为：不提示品牌知名度。 二、研究的主要结论： 样本量特点 5 只能获得一半的答案。
保证得到前 2 个主要的答案。 答案获得率达到70% 。 10 保证得到前 5 个主要的答案。 答案获得率达到80% 。 15 保证得到前8 个主要的答案。建 议作为定性研究的最低样本量。 答案获得率达到85% 。 20 保证获得前10 个主要的答案。 答案获得率达到90% 。 保证获得前12 个主要的答案。 30 可粗略量化分辨出高、中、低结果 建议作为定量研究中一个细分配额的最低样本数。 50 答案获得率，精确度比30 样本量要高一些。 答案获得率接近100% 。 抽样误差约为+10% ，调查结果可以反映市场的大体情况，但数100 据排名仍然有一定的误差。 建议用于项目中各分城市的最低样本数。 抽样误差比100 样本量略佳，调查结果更接近现实，不过差别150 不会太大 200 答案获得率稳定为100% 。 抽样误差缩小至约为+7% ，结果很接近真实值，但多次抽样结果仍然有结果不稳定的情况。
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法 在临床科研过程中，我们都致力于一点，就是让分析所得的关联性（association）尽量接近病因性（causation）。除了应用统计学方法以外，非常重要的就是从根本上分析造成偏倚（bias）的原因并控制误差和偏倚。正如LinkLab前文所提及的，我们需要重点分析和排除的误差包括：随机误差和系统误差（bias），以及发现和解释效应修正（effect modification）。其中随机误差是随机分布且不可预测的，因此除了增加样本量或重复测量取均值外别无他法。但对于系统误差和效应修正却可以得到控制或解释，帮助理解所得结论。 系统误差包括：混淆偏倚（confounding）、选择偏倚（selection bias）和信息偏倚（information bias）。其中，信息偏倚(information bias)是指在研究的实施阶段中从研究对象获取研究所需的信息时产生的系统误差，其原因是由于诊断疾病、测量暴露或结局的方法有问题，导致被比较各组间收集的信息有差异而引入的误差。本文将不对其进行描述。 阅读此文前强烈建议您阅读LinkLab 2015年11月6日《流行病学也好玩（四）：一种方法教会你理清科研思路》，之后就能轻松理解清楚误差和偏倚，以及有效的解决方法。 混淆偏倚（confounding） E：暴露变量（exposure）； Y：结果变量（outcome）； C：混淆因素 在研究暴露与疾病的联系时，C作为混淆因素（confounder）必须满足：
1）与exposure相关联； 2）与outcome相关联且不是因为exposure； 3）不在E和Y的因果链上。 但并不是满足这三个条件就是混淆因素。由于混杂变量的存在，造成了观察到的联系强度偏离了实际情况，则称为混杂偏倚。 小测试： 假设A＝exposure，Y＝outcome，哪些图的L不是混淆因素呢？ 答案就是最后一个图。 混淆因素严重干扰我们对于risk的估计，所以必须想办法控制这些variable。但是有时候因为我们需要考虑的混淆因素不可测量，为了能够分析出真实的结果，可以使用surrogate confounder来控制混淆因素。 如下图： U为不可测量的混淆因素，为了控制U，我们可以替代使用能够代表U的其他变量L 来分析。比如，我们需要考虑社会地位这个因素，因为无法测量社会地位，所以我们可以使用教育、收入、住址、学历等因素代表社会地位进行分析。
第九章 常见偏倚及其控制
第九章常见偏倚及其控制(Biases and Their Control） 第一节研究结果的变异性 1、研究结果的变异性（Variability）数据（指标）的变动或波动。它可存在于不同水平，包括个体水平，群体水平和样本（研究）水平。 2、变异性的来源：⑴生物学（真实）变异和测量变异：物学变异反映真实的客观变异，测量变异反映测量过程的误差。⑵随机变异和系统变异：随机变异（误差）的绝对值和方向（符号）交错变化，并呈有界范围的正态分布。系统变异（误差）的绝对值和方向保持恒定。测量误差分为随机误差和系统误差。 3变异的水平：⑴个体水平的变异性：指某个体特征测量值的变化，它可以是个体真值随时间的改变，也可以是由 于测量误差引起的变化 ⑵群体水平的变异性：可以看成是各个体的累计变异，因为构成群体的各个体具有不同的遗传素质 并受到不同的环境影响。群体的变异程度常常大于个体的变异。也受到测量 误差的影响。 ⑶样本水平的变异性：指通过不同样本的研究所得结果的差异性。 第二节研究的真实性 一、概述 研究真实性或效度（Validity）指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。 研究误差是研究真实性的反面。 研究误差的两种常见类型：随机误差(random error) 系统误差(systematic error) 随机误差(random error)：指随机抽样所得统计量与总体参数的差异 ?由抽样（机遇）所致，通常与测量过程及其它变量的影响无关，无方向性 ?可通过统计学方法估计和评价 ?是不可避免的，但通过合理的设计、正确的抽样（加大样本量等）可使之减小 系统误差(systematic error) ?随机误差以外的误差，任何研究都有发生的可能 ?在流行病学调查研究中系统误差又叫偏倚（bias） ?可以通过严格的设计、实施、分析来尽可能地控制 ?重复试验及增加样本含量并不能减小系统误差 研究的可靠性或信度（reliability）亦称精确度（precision），就是反映研究结果中随机误差大小的程度，随机误差小则研究信度高。 二、内部真实性 内部真实性internal validity指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度,它回答一个研究本身是否真实或有效。 改善措施：限制研究对象的类型和研究的环境条件。 三、外部真实性 外部真实性（external validity）研究结果与推论对象真实情况的符合程度，又称为普遍性（generalizability）。它回答一个研究能否推广应用到研究对象以外的人群。
模板方案选择样本
第三节模板方案选择 本工程考虑到施工工期、质量和安全要求, 故在选择方案时, 应充分考虑以下几点: 1、模板及其支架的结构设计, 力求做到结构要安全可靠, 造价经济合理。 2、在规定的条件下和规定的使用期限内, 能够充分满足预期的安全性和耐久性。 3、选用材料时, 力求做到常见通用、可周转利用, 便于保养维修。 4、结构选型时, 力求做到受力明确, 构造措施到位, 升降搭拆方便, 便于检查验收; 5、综合以上几点, 模板及模板支架的搭设, 还必须符合JCJ59-99检查标准要求, 要符合省文明标化工地的有关标准。 6、结合以上模板及模板支架设计原则, 同时结合本工程的实际情况, 综合考虑了以往的施工经验, 决定采用以下模板及其支架方案: 详下一节或模板施工图。 第四节材料选择 A、梁:面板采用18mm 木胶合面板, 40×60木方( 内楞) 现场拼制, 60×80木方( 外楞) 支撑, 采用可回收M12对拉螺栓进行加固。梁底采用60×80木方支撑。承重架采用扣件式钢管脚手架, 由扣件、立杆、横杆、支座组成, 采用φ48×3.5钢管。
B、板: 面板采用18mm 木胶合面板, 板底采用60mm×80mm方木支撑。承重架采用扣件式钢管脚手架, 由扣件、立杆、横杆、支座组成, 采用φ48×3.5钢管。 C、墙模板: 采用18mm厚木胶合板, 木方作楞, 配套穿墙螺栓M14使用。竖向内楞采用60×80 木方, 水平外楞采用双肢φ48×3.5钢管。加固经过在双钢管处打孔拉结穿墙螺栓, 。斜撑采用钢管+U 型托。内外墙采用普通可回收螺栓。 D、柱模板: 采用18mm 厚木胶合板, 在木工车间制作施工现场组拼, 背内楞采用60×80 木方, 柱箍采用圆钢管48×3.5围檩加固, 采用可回收M12对拉螺栓进行加固。边角处采用木板条找补, 保证楞角方直、美观。斜向支撑, 采用φ48×3.5钢管斜向加固( 尽量取45°) 第五节模板安装 1、模板安装的一般要求 竖向结构钢筋等隐蔽工程验收完毕、施工缝处理完毕后准备模板安装。安装柱模前, 要清除杂物, 焊接或修整模板的定位预埋件, 做好测量放线工作, 抹好模板下的找平砂浆。 2、±0．000以下模板安装要求, 略。 3、±0.000以上模板安装要求 ( 1) 梁、板模板安装顺序及技术要点 ①模板安装顺序 模板定位、垂直度调整→模板加固→验收→混凝土浇筑→拆模
选取样本
选取样本 制作人:郝淑燕孙海燕教学目标 一、知识目标： 1、掌握取样范围 2、明确选取样本范围与大小 3、明确样本构成的合理性 二、情感目标：通过本节课教学可以培养学生的钻研精神和求知欲望。 重难点教学重难点： 1、重点：样本范围与大小的确定。 2、难点：样本构成的合理性。 教学过程： 1、自学课本23--30页，总结选取样本的方法与原则。 2、汇报自学成果 注意：学生汇报过程中要注意引导总结出方法。 板书：选取样本值得注意的问题 1、取样范围不宜太大 2、样本大小要合适 3、要有代表性 4、构成比例要合理 教师总结：
同学们今天的收获有哪些？(学生回答自我总结) 课堂总结： 1、课堂知识点小结；本节课主要介绍了取样的范围，代表性，构成比例的合理性。教给我们如何制定一份可行的抽样计划。 2、课堂纪律评价。 作业：制定一份可行的抽样计划（高中学生每周消费数额调查）附：消费调查中选取调查样本的原则和方法 选取调查样本（即抽样）是指从调查对象的总体中选择部分对象进行调查，借以认识调查对象整体的一套选取调查样本（即抽样）是指从调查对象的总体中选择部分对象进行调查，借以认识调查对象整体的一套程序和方法。消费调查中，调查样本选取通常用随机化原则保证样本既具有代表性又在总体中分布均匀。需要指出的是，很多人一谈到“随机”就与街头随意拉人调查相联系，实际上，随机的精要在于保证总体中的每一个个体都有一个已知的、大于零的概率被选中。当然，不必保证每一个个体能被等概率的选中。常用随机化抽样方法有以下五种：1、简单随机抽样（simple random sampling）：简单随机抽样又叫纯随机抽样，即对总体单位不进行任何分组排列，仅按随机原则直接从总体中抽取样本，已使总体中的每一个单位均有机会被同等概率抽中。简单随机抽样是最基本等概率抽样方法，其他随机抽样方法都可以看成由此派生出来的。例如，调查要求在某购物中心500名顾客群体中随机抽取100名消费者对该中心的服务状况进行评价。具体操作时先从随机数表取出500个四位数记在顾客卡片上，然后按随机数大小将卡片排列成序，最后以开头100张或末尾100张卡片为样本，或每5张卡
经典线性回归模型自变量选择
§ 自变量选择 信息时代的一个重要特征是数据便宜信息值钱，我们经常要从海量数据中挖掘有用信息。比如影响产品质量的因素，从生产过程、员工培训过程到原材料供应过程，可能多达几百个，甚至上千个。对这些质量指标和影响因素制造商在日常生产管理过程中都有记录。现在的问题是如何从这众多的影响因素中找出影响产品质量的重要因素。有时只需判断一个自变量对因变量是否有重要影响，而不需要了解它们之间的精确定量关系。比如判断原材料供应对产品质量是否有重要影响比了解它们之间的精确定量关系更重要。线性回归模型的自变量选择就是用于有众多自变量时识别重要自变量的方法。用于线性回归模型自变量选择的方法可分为两类：全局择优法和逐步回归法。 一、全局择优法 全局择优法就是用衡量回归模型与数据拟合程度的准则，从全部可能的回归模型中选择对数据拟合最优的回归模型。对于一个包含P 个自变量的回归问题，全部 可能的回归模型有01 2P P P P P C C C +++=个，全局择优法要求出每个回归模型的准则 值，然后找出最优的回归模型。 回归模型对数据的拟合程度可用残差平方和来表示。残差平方和越小，模型拟合的越好。但残差平方和的大小与因变量的计量单位有关，因此我们定义了决定系数。决定系数越大，模型拟合的越好。决定系数不仅与因变量的计量单位无关，而且能说明在因变量的变异中，归功于自变量变化的部分所占比例。但不论是用残差平方和还是用决定系数来度量线性拟合模型拟合程度，都会得出模型中包含越多自变量拟合就越好的结论。但在样本容量给定的情况下，自变量越多，模型就越复杂，
模型参数估计就越不精确，导致模型应用的效果就越差。因此我们需要能综合用残差平方和表示的模型拟合精度和用模型中包含的自变量个数表示的模型复杂程度的准则，以便选择出最优的回归模型。回归分析中用于选择自变量的准则很多。由于残差平方和RSS p 和决定系数R 2只考虑模型拟合精度，因而只能作为自变量个数相 同时自变量选择的准则。残差均方s 2和修正决定系数2 adj R 是一个综合模型拟合精度 和模型复杂程度的准则。综合性准则除了残差均方和修正决定系数外，还有如下一些准则： ·Mallows C p 准则 )1(22 ++-= p n s RSS C p p 其中，s 2为包含全部自变量的拟合模型的残差均方，RSS p 为当前拟合模型的残差平方和，p 为当前拟合模型的自变量个数。 ·信息准则 信息准则根据公式 npar *k +logLik *2- 计算，其中logLik= -n{log(RSS/n)+log(2π)+1}/2为当前拟合模型的对数似然函数，npar 为当前拟合模型的参数个数，当k=2时称为AIC 准则，当k=log(n)时称为BIC 准则。在小样本情况下，AIC 准则的表现不太好，为此人们提出的修正AIC 准则AICc ，其计算公式为 1 -npar -n n npar *2 +logLik *-2AICc = ()()1/1*2--++=napr n npar npar AIC
第九章 偏倚及其控制
1．error 2．bias 3．validity 4．reliability 5．internal validity 6．external validity 7．selection bias 8．information bias 9．confounding bias 选择题 1．下列偏倚中不属于选择偏倚的是 A 入院偏倚 B 现患病例偏倚 C 回忆偏倚 D 志愿者偏倚 E 失访偏倚 2．下列措施中不能控制混杂的是（ A 匹配 B 随机化 C 分层分析 D 多变量分析 E 盲法 简答题 1．研究变异的来源有哪些？ 2．何谓选择偏倚，如何对其进行控制？ 填空题 1．偏倚的类型分为、、。 信息偏倚的种类：和，后者常见类型有和。 参考答案
1．误差：是指研究结果与真实性的偏差，可分为随机误差和系统误差。 2．偏倚：即系统误差。样本人群测得的变量值系统地偏离了目标人群中该变量值的真实值，使在研究结果或推论结果时与真实情况间出现的偏差。可分为选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚。 3．真实性：也称效度，是指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。 4．可靠性：也称信度或精确度，是反映研究结果重随机误差大小的程度，随即误差小择研究信度高。 5．内部真实性：是指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度。 6．外部真实性：是指研究结果与推论对象真实情况的符合程度。 7．选择偏倚：是在研究对象的选取过程重，由于选取方式不当，导致入选对象与未入选对象之间存在系统差异。 8．信息偏倚：又称测量偏倚或观察偏倚，是来自于测量或资料收集方法的问题。 9．混杂偏倚：是指混杂因素对暴露因素与疾病发生的相关（关联）程度产生的歪曲或干扰。 选择题 1.C 2.E 简答题 1．研究变异的来源有哪些？ 答：变异的来源分为两个层次：①生物学（真实）变异和测量变异，生物学变异反映真实的客观变异，测量的变异反映测量过程的误差。②随机变异和系统变异，随机变异（误差）的绝对值和方向（符号）交错变化，并呈有界范围的正态分布。系统变异（误差）的绝对值和方向保持恒定。 2．何谓选择偏倚，如何对其进行控制？ 答：是在研究对象的选取过程重，由于选取方式不当，导致入选对象与未入选对象之间存在系统差异。其控制措施为：严密掌握对象选取的各个环节，注意选取对象的代表性，避免有问题的选取方式，严格掌握对象的纳入与排除标准，以及增加应答和减少失访等。
样本的选择
第五章样本的选择 在研究方法的设计中，一个必须的环节就是要选择研究的对象，即从总体中抽取出一些样本进行研究，这就是样本的选择问题。本章主要介绍抽样的概念及意义、抽样误差的控制以及抽样的程序和方法。 第一节抽样的概念及其意义 一、抽样的概念 要了解抽样的概念及意义，先要弄清楚母体、抽样单位、样本、抽样等几个基本概念。 母体，即研究者界定的研究对象的总体。例如，研究者以广州市中学生为研究对象，广州市的全体中学生即为母体。母体的大小视研究者界定的范围而定，母体越小，抽样就越容易；但是母体越小，研究结果可以推广的范围就越小。 抽样单位，是指构成母体的基本单位。上述例子中广州市的每一个学生就是抽样单位。但是抽样的单位不仅限于个人，可以是地区、团体等其他事务或机构。例如教育部要研究地方（省、市）的义务教育落实情况，抽样单位就是各省、市；教育局要研究辖区内学校的教育经费开支情况，抽样单位就是该区域内各中小学。 样本，是由抽样单位组成的小集合体，是总体的一部分。对样本最根本的要求就是它的精准性和代表性。首先样本应该被合适地选取，它具备总体的特征，可以代表总体；其次样本所提供的信息应该是可靠的、精准的，否则由此推断出的总体特征就不可信，难以立论。 抽样就是按照一定的程序，从所研究对象的母体中抽取出样本进行研究，以推知母体的某种特征。 二、抽样的意义 在各种研究活动中，抽样常常是必须涉及到的问题。例如，研究小学生的学习态度和兴趣，如何去选择研究对象？怎样挑选出能够代表小学生整体状况的样本？应该挑选多少样本？这些都属于抽样的问题。一般而言，抽样具有以下意义①： 1、抽样研究所得的结论，有推广到同类对象中的意义。在随机抽样中，母体内的每个单位被抽取的机会是相同的，例如某校要测试本校高一学生的语文水平，该校高一学生有1000人，选出100个学生组成的随机样本参加测试，测试的平均成绩是85.5分，我们虽然不能认为该校高一级学生的平均成绩刚好是85.5分，但是可以相信，总体的平均分在85.5分左右。在非随机抽样中，所得的研究成果不能推广到很广阔的领域，但是由于有目的地选取的样本含有丰富的研究信息，研究者深入的研究可以为后续的工作提供可靠的参考。例如，某位班主任对所带班级的后进生转化工作进行研究，研究结果虽然不能推广到所有后进生的转化中，但是对该小样本深入细致的研究，更能发现真相，为班主任将来转化其他后进生提供可靠的参考。 2、抽样研究符合研究的经济性、可行性原则。每一项研究都受到一定的人力、物力和财力的限制，如果母体很大，母体中一些单位的信息难以获得，就必须采用抽样研究。抽样可以集中有限的人力、物力获得相当可靠的资料，所以大多数情况下得到研究者的青睐。 3、在实验研究中，抽样调查更有普查法难以替代的优点。例如，某教师研究情景教学对英语教学的影响，在所任教的班级中选取其中一个班作为实验组，一个班作为对照组。显然，由于精力有限，该教师不可能选取全校所有的班级参加研究。另外，在有些较为特殊的 ①李方.现代教育科研研究方法.广州:广东高等教育出版社,1989:63页
模板体系选择样本
第四讲、模板体系选择 ?1、模板工程管理程序 ?模板工程是与工程质量、进度紧密相关的分项工程, 模板体系的选用与模板工程的管理也直接影响着工程的成本。模板工程的主要管理程序是: ?类型选择→价格比较→方案确定→细化设计→加工制作→检验→安装验收→正常使用→总结 ?2、模板体系选择 ?2.1选择依据 ?工程结构类型、工程单层面积和单层高度、施工进度、工程质量要求、施工流水段划分、模板周转次数、企业周转料具和模板体系资源、工程成本、施工季节以及劳务选择等。 2.2选择程序
?3、常见模板体系简介 ?3.1墙体模板体系 ?1) 86系列全钢大模板体系 ?主要由6mm钢板、 [8槽钢次背楞、 [10槽钢主背楞、下支撑、操作平台、对拉螺栓、连接螺栓等组成。一般由专业厂家制作。 ?优点: 模板刚度、强度好, 不易变形, 整体性好, 机械化施工程度高, 施工工艺简单, 工程进度快, 劳动强度低, 质量容易保证。 ?缺点: 模板成本高, 不易改制, 占地面积大, 需要的塔吊起
重量一般大。 ?适用范围: 适用于高层建筑钢筋混凝土剪力墙结构墙体模板, 一般按标准层配置, 非标层采用接高或加配异型模板。 ?2)组合钢模板体系 ?主要由钢模板、连接件和支撑体系三部分组成。模板有钢平模、阴角模、阳角模、连接角模; 连接件有U形卡、 L 形插销、钩头螺栓、紧固螺栓、蝴蝶扣件、对拉螺栓; 支撑件有Φ48×3.5钢管、轻型槽钢、钢支撑、 U形可调支撑头( 简称U托) 等。当前常见的是50、 60、 70系列。 ?优点: 组合钢模板具有通用性强、装拆方便、周转次数多、费用低。能够按不同的结构组拼成墙、柱、梁、板不同部位的模板。 ?缺点: 模板拼缝多混凝土结构容易出现顺板缝漏浆、易产生