计数资料的基本统计分析方法PPT课件

2020/5/22,1,第四讲计数资料的基本统计分析方法,QualitativedataStatisticalAnalysis,2,定义：将观察单位按某种属性或类别分组计数，分组汇总得到各组观察单位数称为计数资料。特点：计数排列是无序分组，同组各观察单位之间没有量的差别，但各组间有质的不同，各组互不相容。二项分类和多项分类,计数资料（或定性资料，无序分类资料）enumerationdata，qualitativedata，unorderedcategorydata,3,2020/5/22,3,2020/5/22,4,计数资料的统计描述,StatisticalDescription,2020/5/22,5,绝对数指标(absolutenumber):是统计分组汇总后小计或总计的绝对数，用以反映事物在一定条件下的规模和水平。,一.相对数指标的意义,表某季度甲、乙两部队的感冒发生情况,2020/5/22,6,相对数指标(relativenumber):有联系的两个指标之比。意义：便于表达事物出现的普遍程度；便于相互比较和保密。,2020/5/22,7,率(强度相对数或频率)：它是一定时期或一定范围内某现象的实际发生数与可能发生该现象的总数之比，反映某一现象发生的频率或强度。,率常以百分率（）、千分率（）、万分率（1/万）、十万分率（1/10万）等比例基数表示。,（一）率（rate）,二.几种常用的相对数,2020/5/22,8,例如：甲型H1N1,2020/5/22,9,2020/5/22,10,构成比（结构相对数、百分比）：某现象内部各个构成部分所占的比重或分布。,构成比常以100为基数，各构成部分构成比之和必须为100%。,（二）构成比(percentage),2020/5/22,11,例2-2某年某地区共发生各种疟疾97例，其中恶性疟68例，间日疟12例，三日疟17例，则三种疟疾的构成情况如下：,2020/5/22,12,比（比值）：两个相关指标之比，说明两个指标的对比关系。,（三）比（Ratio）,2020/5/22,13,例2-3某地1991年至1995年肺癌患者中男性478例，女性136例，试求当地肺癌患者的性别比值。,即男性患者为女性患者的3.5倍，或男:女3.5:1,性别比,2020/5/22,14,计算观察单位数不等的几个率的平均率时不能将几个率直接相加求平均率。,三.应用相对数的注意事项,分母应当够大：如果分母太小，宜用绝对数表示，如“例全部治愈”，“3例中死亡例”等。,2020/5/22,15,正确选择分母：计算率（强度相对数）时，分母中的每一观察单位应当都有可能成为分子。,2020/5/22,16,计数资料的统计推断,StatisticalInference,2020/5/22,17,检验,Chi-squaretest,2020/5/22,18,列联表（contingencytable）是将每个观察个体按两个或两个以上的属性（分类变量）交叉分类时形成的频数表。,19,2020/5/22,19,是一种用途较广的假设检验方法，它是利用2分布（Chi-squaredistribution）的原理进行统计检验；用于计数资料；用于两个或两个以上样本率（或构成比）之间的比较，两因素间的相关分析等；,2020/5/22,20,四格表资料的2检验,2020/5/22,21,一、两样本率比较,实例1：某医师用两种方法治疗慢性乙型肝炎的疗效见表，问两组疗效间有无显著差别？（能否直接从数字下结论？风险？）,表1两种方法治疗慢性乙型肝炎的疗效比较,22,2020/5/22,22,运用四格表的条件,1、当N40且T5，运用专用公式，即PearsonChi-Square；,2、有一理论频数为140时需用校正公式计算2值，即ContinuityCorrelation；,3、当T1或N40时，需用确切概率计算法，即FishersExactTest。,23,四格表实际频数与理论频数显示,24,检验结果,2020/5/22,25,穿新旧两种防护服工人的皮肤炎患病率比较,实例2,2020/5/22,26,实例3两种药物治疗某病结果见下表，试比较其差别有无显著性。表两种药物治疗某病结果比较,27,检验结果,实例1,28,四格表实际频数与理论频数显示,实例2,29,检验结果,30,检验结果,实例3,2020/5/22,31,二、配对四格表资料的2检验,设计类型对一组观察对象，同时按照两个二项分类的特征进行交叉分类，分别观察其两种分类变量的表现，这种资料从实验设计上属配对设计，称为22交叉分类资料。,计数资料的配对设计常用于：两种检验方法、培养方法、诊断方法、治疗方法的比较。,2020/5/22,32,实例有260份血清样品，每份样品一分为二，用二种不同的免疫学检测方法检验类风湿因子。（配对实验）,两种血清免疫学检测结果,33,配对四格表McNemar检验结果,2020/5/22,34,行列表资料的2检验,35,2020/5/22,35,某药不同剂量的镇痛效果,应用实例,（选自卫生部规划教材方积乾主编卫生统计学P115）,36,例SPSS操作结果,实际频数与理论频数显示,37,检验结果,检验统计量=7.584，P=0.0230.05，差异有统计学意义。,38,2020/5/22,38,列联表分析检验模型,39,2020/5/22,39,调整方法：Bonferroni法,每一个两两比较的检验水准：,40,1.0mg和2.5mg的镇痛效果的比较,41,1.0mgV2.5mg,检验统计量=4.375，P=0.036。,42,1.0mg和5.0mg的镇痛效果的比较,43,1.0mgV5.0mg,检验统计量=7.187，P=0.007。,44,2.5mg和5.0mg的镇痛效果的比较,45,5.0mgV2.5mg,检验统计量=0.540，P=0.463。,46,2020/5/22,46,不同剂量镇痛效果的两两比较,注：表中“”表示差别无统计学意义，“*”表示差别有统计学意义。,2020/5/22,47,行列表的x2检验的注意事项,2020/5/22,48,1、有1/5以上格子的理论频数小于5；2、一个理论频数小于1；3、总样本例数小于40当有以上三种情