分类资料的统计描述及参数估计预防医学

分类资料的统计描述及参数估计预防医学2024-01-25汇报人：AACATALOGUE目录分类资料基本概念与特点统计描述方法参数估计方法假设检验在分类资料中应用方差分析在分类资料中应用回归分析在分类资料中应用CHAPTER分类资料基本概念与特点01分类资料是按照某种规则或标准将观察单位分组后所得到的资料，也称为定性资料或计数资料。分类资料定义分类资料可以按照不同的分类标准进行分组，如性别、年龄、职业、疾病类型等。分类方法分类资料定义及分类方法指某一类别或组别中观察单位的个数，用f表示。频数频率计算方法指某一类别或组别的频数与总频数之比，用百分比或小数表示。根据观察单位分组情况，统计各组别的频数，并计算相应的频率。030201频数与频率计算方法指某一类别或组别及其以下各组别的频数之和。累计频数指某一类别或组别及其以下各组别的频率之和。累计频率在绘制频数分布表或直方图时，可以利用累计频数和累计频率来描述资料的分布规律。应用累计频数与累计频率应用

分类资料在预防医学中重要性描述疾病分布分类资料可以描述疾病的地区、时间、人群分布特征，为预防医学提供基础数据。分析疾病影响因素通过对分类资料的统计分析，可以探讨疾病与各种因素之间的关系，为预防医学提供科学依据。评价预防措施效果通过对分类资料的比较分析，可以评价预防措施的效果，为改进和完善预防措施提供依据。CHAPTER统计描述方法02根据观察单位数和事件发生数，计算率和构成比等指标，用表格或图形表示。将等级资料转换为数值型数据，计算均数、标准差等指标，用直方图、折线图等展示。计数资料和等级资料整理等级资料的整理计数资料的整理计算均数、中位数和众数等指标，反映数据的平均水平或中心位置。集中趋势测量计算标准差、方差和四分位数间距等指标，反映数据的波动范围和离散程度。离散程度测量集中趋势和离散程度测量偏态分布特征描述通过偏态系数和偏态图判断数据分布的偏态方向及程度，了解数据的不对称性。峰态分布特征描述通过峰态系数和峰态图判断数据分布的尖峭或扁平程度，了解数据的集中或分散情况。偏态和峰态分布特征描述根据数据类型和目的选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等。选择合适的图表类型避免过多的颜色和元素，突出主要信息，使图表易于理解和解读。设计简洁明了的图表包括标题、坐标轴标签、图例等，提供足够的信息以便读者理解图表内容。添加必要的图表元素选择合适的字体、颜色和布局，使图表既易于阅读又美观大方。注意图表的可读性和美观性统计图表展示技巧CHAPTER参数估计方法03点估计利用样本统计量直接估计总体参数的值，如样本均数、样本率等。区间估计在点估计的基础上，根据样本统计量的抽样分布及概率理论，确定一个包含总体参数真值的可信区间，并给出该区间可能包含总体参数真值的概率。点估计与区间估计原理介绍总体率置信区间构建方法适用于大样本的近似法当样本含量足够大时，样本率的分布近似正态分布，可采用正态近似法构建总体率的置信区间。适用于小样本的确切法当样本含量较小时，需采用二项分布或泊松分布等确切概率法构建总体率的置信区间。计算两组样本率或构成比之间的差值，作为比例差值的点估计。比例差值的点估计根据比例差值的抽样分布及概率理论，构建比例差值的置信区间。比例差值的区间估计比例差值置信区间构建方法相对危险度的点估计计算暴露组与非暴露组的发病率之比，作为相对危险度的点估计。相对危险度的区间估计根据相对危险度的抽样分布及概率理论，构建相对危险度的置信区间。在构建过程中，需考虑样本含量、发病率等因素对置信区间的影响。相对危险度置信区间构建方法CHAPTER假设检验在分类资料中应用04根据研究问题设立原假设（H0）和备择假设（H1）。建立假设假设检验基本原理及步骤根据资料类型、设计类型和分析目的选择合适的假设检验方法。选择检验方法通常取α=0.05或α=0.01作为检验水准，表示犯第一类错误的概率。确定检验水准根据检验统计量的分布确定P值。确定P值根据样本数据计算检验统计量。计算检验统计量将P值与检验水准α进行比较，作出是否拒绝H0的决策。作出推断结论适用于单个样本率的比较，如某疾病的患病率与已知总体患病率比较。计算样本率及其标准误，构造Z检验统计量。根据Z检验统计量的分布确定P值，作出推断结论。单样本比例假设检验方法计算两组样本率之差及其标准误，构造Z检验统计量或卡方检验统计量。根据Z检验或卡方检验统计量的分布确定P值，作出推断结论。适用于两个独立样本率的比较，如两组人群某疾病的患病率比较。两样本比例比较假设检验方法适用于配对设计的两个相关样本率的比较，如同一人群不同时间点的某疾病患病率比较。计算配对差值及其标准误，构造t检验统计量。根据t检验统计量的分布确定P值，作出推断结论。配对设计比例比较假设检验方法CHAPTER方差分析在分类资料中应用05方差分析基本原理通过比较不同组别间的均数差异，推断总体均数是否存在显著差异。要点一要点二方差分析步骤建立假设、计算检验统计量、确定P值、作出推断结论。方差分析基本原理及步骤完全随机设计将受试对象随机分配到不同处理组，各组分别接受不同的处理。方差分析方法采用单因素方差分析，比较各组均数是否存在显著差异。完全随机设计方差分析方法VS将受试对象按一定特征分成若干区组，每个区组内再随机分配到不同处理组。方差分析方法采用随机区组设计的方差分析，比较各组均数是否存在显著差异，同时考虑区组效应。随机区组设计随机区组设计方差分析方法研究两个或多个因素对实验结果的影响，以及因素间的交互作用。采用析因设计的方差分析，分别比较各因素的主效应和交互效应对实验结果的影响。析因设计方差分析方法析因设计方差分析方法CHAPTER回归分析在分类资料中应用06回归分析基本原理：通过建立因变量与自变量之间的数学关系模型，利用已知数据估计模型参数，进而对未知数据进行预测或解释。回归分析基本原理及步骤回归分析步骤确定研究目的和假设；选择合适的自变量和因变量；回归分析基本原理及步骤构建回归模型；估计模型参数；检验模型假设和评估模型拟合优度；利用模型进行预测或解释。01020304回归分析基本原理及步骤Logistic回归模型构建与解释适用于因变量为二分类或多分类的情况，通过引入Logistic函数建立概率模型，利用最大似然估计法求解模型参数。Logistic回归模型构建解释各自变量对因变量的影响方向和程度，计算各自变量的偏回归系数、优势比等指标，评估模型的预测能力和分类效果。Logistic回归模型解释多重线性回归模型构建适用于因变量为连续变量的情况，通过引入多个自变量建立线性关系模型，利用最小二乘法求解模型参数。多重线性回归模型解释解释各自变量对因变量的影响方向和程度，计算各自变量的偏回归系数、决定系数等指标，评估模型的拟合优度和预测能力。多重线性回归模型构建与解释适用于研究事件发生时间及其影响因素的情况，通过引入生存函数和风险函数建