数据统计与分析方法

数据统计和分析方法，1。数据统计的一般方法；2.数据分析的一般方法；3.了解数据统计和分析在实际案例中的应用；4、了解时间序列分析及相关软件应用；在盲人的王国里，只有一只眼睛的人是国王。心电图的起源1780年的一天，43岁的意大利解剖学家伽伐尼在实验室解剖了一只青蛙。当他用银手术刀触摸放在铁板上的青蛙时，他意外地发现青蛙的腿部肌肉抽动了一下，好像受到了电流的刺激。如果他换成金属乐器去触摸青蛙，就不会有这样的反应。1832年，在一个晴朗的日子里，它仍然是意大利或青蛙，但实验者被马图奇取代。这一次，马图奇在受伤和未受伤的肌肉之间检测到了电流，他称之为“肌肉电流”。他发现包括心脏在内的所有收缩肌肉都会产生肌肉电流。医学研究者通过大量的临床数据，发现了正常和异常心电图。1，什么是数据？数据是指记录和识别客观事件的符号、记录客观事物的性质、状态和相互关系的物理符号或这些物理符号的组合。这是一个可识别的抽象符号。数据表达式表1、数据列表、数据表达式表2、描述性分析：时间段内的数据趋势、差异变化和相应的时间背景、销售代码趋势图、数据表达式表3、销售代码结构比率、图形可帮助我们将数据转换为信息、数据类型分类、1、测量数据、通过测量方法(如仪器和工具)获得的数据，也称为数字变量。特征：有测量单位，如患者的身高(厘米)、体重(千克)、血压(千帕)等。嘿。2，countdata，根据某些属性进行排序和计数获得的数据，也称为无序分类变量，有两种分类和多种分类。特征：没有测量单位，如肤色(黑白)、血型(ABO)、职业(工人、农民和士兵)、性别(1=男性，2=女性)等。3.有序数据，半定性或半定量观察结果，具有数量级，也称为有序分类变量。例如：癌症分期：早、中、晚。(2)药效：治愈、好转、无效和死亡。(3)尿蛋白：及以上。案例数据、计量数据、计数数据、三类数据之间的关系，例如：一组2040岁成年人的血压，按12千帕分为正常组和异常组，统计每组的病例数，低血压8例，正常血压8例，轻度高血压12例，中度高血压15例，重度高血压17例，计量数据，等级数据，计数数据，第一部分是数据统计概述，什么是统计方法？统计方法是指收集、整理、分析和解释统计数据，并对其反映的问题做出一定结论的方法。统计方法是从微观结构研究物质宏观性质和规律的一种独特方法。根据数据类型，一般统计方法可分为以下三种：1、测量数据统计方法*2、计数数据统计方法3、等级数据统计方法。有目的地收集数据。掌握数据来源。仔细组织数据。统计分析过程，问题的确定和分析目标的确定，通过科学方法收集数据，调查数据的及时性，统计分析，发布分析报告和解决建议，测量数据的统计描述，1。频率分布。为了理解数据的分布，可以编译一个频率表，1。范围：最大值和最小值之间的差值，也称为全范围。(2)数据包：的数量由样本大小N决定，通常分为10-15组；一般采用等距分组，分组距离=范围/组数。(3)列出组段：第一组段的下限值略小于最小值，最后一组段的上限值必须包含最大值，其他组段的上限值被忽略。(4)笔画计数：用笔画计数法将所有数据加到每一段中，得到每一段的频率。编译频率表的步骤，表2-1:160名正常成年女性的血清甘油三酯(毫摩尔/升)。对称分布：围绕频率最高的群段左右对称。右侧(正)偏斜度分布：的频率最高，右侧组段的数量最多。左(负)偏斜度分布：的频率最高，左分组段的数量最多。(串成肉串分发)。2.集中趋势的描述。统计上，平均值用于反映测量数据的集中程度。共同平均数是：1。算术平均值，缩写为mean)2。几何平均值)3。中位数)4。百分点。3.离差趋势的描述反映了数据的离差，即单个观测值的变化程度。常用的统计指标有：1。范围(全范围)2。四分之一范围)3。差异)4。标准差)5。系数变异，四分位间距：QR=P75-P25，三、用SPSS实现测量数据的统计描述，以下是在SPSS软件中绘制频率图的步骤。四、计数数据的统计描述，1、计数数据的排序，按年龄(2岁组)和职业排序。2、常用的相对指数，常用的数据形式是绝对计数数据，如某一疾病的出院病人数、治愈病人数等。然而，绝对数字是不可比较的，相对数字，比率，表明某一现象或某事发生的频率或强度，需要计算。比率=(实际发生次数/可能发生的总次数)比例基数：100%，1000，10，000/10，000，100，000 (1/100，000)等。例如：发病率比例、死亡率、发病率、阳性率、患病率等。某一事物中各成分的比例，也称为百分比。构成比=(某部分观察单元数/每部分观察单元总数)100%，如教研室20名员工中有5名中高级职称，占25%。相对比率：是两个相关指数A和B的比率，表示A是B的几倍或几个百分点，通常用倍数或分数表示。例如：男性：女性，医生：护士，教师：学生，例：比率和构成比，(1)构成比不能代替比率使用。(2)计算相对数的分母不应太小。如果分母太小，应该直接说明。(3)在比较和分析比率时，应注意数据的可比性。如果比较治疗效果，比较组之间疾病的严重程度应该相同，并且在比较之前应该根据性别将性别影响分成组。(4)平均正确率。例如，如果P1=x1/n1p 2=x2/n2p 3=x3/n3p=(x1x2x 3)/n1n 2n 3)(正确)p=(p1p2p3)/3(错误)，3，应用相对数字时的注意事项，统计数据和等级数据的SPSS表示，5，统计表和图表，统计表格)数据，而不是文字描述，这样便于准确、简洁地表达和比较分析统计结果。statisticalchart)使用图形而不是数据来获得直观的视觉效果。统计表、统计图、定义：用表格列出了用于统计分析的事物和指标。功能：避免了长期的文本描述，便于阅读和比较分析。数据是具体的。它定义了：以点的位置、线段的上升和下降、直条的长度或面积等形式表示统计数据。的特点直观、引人注目，而且往往令人印象深刻。统计表由以下部分组成：标题，标题，行，编号，备注，表2-9 1994年和1998年某省某厂四项检测指标异常检出率，TTT(百里酚浊度试验)，GPT(谷丙转氨酶)。(丁建省等.中国卫生统计1999；16(3):166)，1。统计表的结构。备注：表号标题(包括时间、地点、内容)，2。三线表。根据分组标准的复杂性，统计表可大致分为简单表和组合表。简单表：只按一个特征或标志分组。如表2-8所示。组合表：通过组合两个或多个特征或标志来分组。如表2-9所示。统计表的分类，不良统计表的修订，统计3、统计图，SPSS绘制基本图，SPSS绘制基本图，柱状图，目的：用等宽直条的长度来表示每个独立统计指标的数值大小，也称直条图。它分为单型和复合型。LineChart，use:适用于连续变量数据，显示随着时间和条件的变化而变化的趋势。直方图，目的：直方图是用面积来表示数量，适用于表示连续数据的频率或频率分布。第二部分，数据分析总结，什么是数据分析，请记住：所有的分析都应该从“结果”开始，没有结论的数值列表是不分析的；“结果”:发现和解决问题。数据分析不是一门复杂的科学。而是一些简单的“常识”；复杂的操作通常只会使分析结果更差，而不是更好；绝大多数都是简单的想法和简单的交流数据分析。有时这是一门艺术。同样的数据会有不同的解释。优秀和平庸的区别。有时候灵感不足。数据分析的目的是让数据说话。行动指南；杜绝浪费；为决策提供基础。误解数据分析，误解1 :表示不超过3个元素，误解2 :数据分析，误解2 :时间序列数据最好使用折线图而不是条形图，误解3 :研究数据最好不要使用三维立体图，误解3数据分析，误解4:为了避免图表的欺骗性，折线图最好占据2/3到3/4的高度(调整Y轴刻度)，误解数据分析，常见数据分析方法，1。抽样*2，聚类分析* 3，因子分析)4，相关分析)5，对应分析)6，回归分析)7，方差分析)8，时间序列分析*，人口：人口，个体，个体：人口也叫母亲，是整个研究的对象。出版商可以把整批交付的商品称为一个整体。构成人口的基本单位，称为个体。每本书都是独立的。进货检验通常采用抽样的方法进行，即从货物中抽取总件数的一部分，检验每件的特征数据的份数是否足够，并经过统计分析后做出总体的估计和判断。一般来说，假设一个群体包含N个个体，从这些个体中一个接一个地提取N个个体，而不将它们作为样本放回(nN)。如果每次抽取都使人口中的每个个体被抽取的机会相等，这种抽样方法被称为简单随机抽样。抽样方法主要包括随机抽样、分层抽样、整体抽样和系统抽样。样本：样本，也称为子样本，是从群体中抽取的一些个体的集合。样本中的每个个体称为样本，样本中包含的样本数称为样本大小，也称为样本大小，通常用n表示。测量样本的特征，获得的数据称为样本值。当样本数量较大时，分析结果越接近总体值，样本对总体的代表性越好。主要有以下三种统计抽样方法随机抽样分层抽样系统抽样书公司随机抽样意味着人口中的每个个体都有同样的机会被抽取。这种取样方法不能考虑预先取哪个样品。这完全是随机的。样本通常以抽签或随机数表的方式抽取，以确保样本的代表性。当书籍种类不多时，随机抽样是一种有效的抽样方法。抽样方法分层抽样是首先根据与研究内容密切相关的主要因素对人群进行分类或分层，然后根据随机原则对每一层进行抽样。分层抽样可以减少层内差异，增加样本的代表性。当更多的产品到达时，分层抽样是一种有效的抽样方法。抽样方法一种系统的抽样方法，其中一个个体从群体中每隔k个个体中抽取。比率k是总容量n与样本容量n的比率。当出版商交付大量商品和产品时，系统抽样优于分层抽样，并且易于按一定顺序排列。1，2，KK1，k2，2K2K1，2K2，例如，3K高达N，50个个体是从1000个个体的人口中提取的。抽样的目的是通过样本反映总体。在图书公司的经营管理中，经常对测试样本数据进行整理和处理，找出它们的特点，从而推断出整体的变化规律、趋势和性质。一批数据的分布可以用数据的中心趋势和分散程度来表示。中心趋势的平均值和中值表示数据离散程度的方差、标准差和极端差异。描述人口数据离散度的参数是方差2，描述人口数据中心趋势的数是均值。如果样本参数用于近似描述总体情况，样本方差S2可用于近似替换总体方差2，样本均值X可用于近似替换总体均值p。样本平均值，样本中值，x=愚人节354335433543354，x1x2x3.xn，n，中值是按照数据大小的顺序排列在中间的值，中值是X，如果n是偶数，中间两个值的平均值就是中值；统计量、样本范围、样本方差和标准差、样本方差和标准差是用于测量数据波动幅度的重要特征值。样本方差是一组数据中每个数值与平均值之差的平方和的平均值，通常记为S2；样本方差的平方根S被称为样本标准偏差，它与样本方差一样，是反映一组数据离散程度的特征值：样本范围代表一组数据的分布范围，指数据中最大值和最小值之间的差值： r=xmax-xmin。2.聚类分析是指将物理或抽象对象集合分组为由相似对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分为不同的类或簇的过程，因此同一簇中的对象有很大的相似性，而不同簇中的对象有很大的不同。聚类分析是一种探索性分析。在分类过程中，人们不需要事先给出分类标准。聚类分析可以从样本