医学统计学-统计描述

医学统计学-统计描述统计描述基本概念数据收集与整理定量数据描述性分析定性数据描述性分析探索性数据分析方法统计图表选择与优化contents目录01统计描述基本概念在医学研究中，变量通常指可以观察和测量的特征或属性，如年龄、性别、血压等。变量根据变量的性质，数据类型可分为定量变量（连续变量和离散变量）和定性变量（有序变量和无序变量）。数据类型变量与数据类型研究对象的全体，具有共同特征或属性的个体集合。从总体中随机抽取的一部分个体，用于代表总体进行统计分析。总体与样本样本总体统计量描述样本特征的度量，如样本均数、样本标准差等。参数描述总体特征的度量，如总体均数、总体标准差等。统计量是参数的估计值，通过样本数据计算得出。统计量与参数02数据收集与整理数据来源医学研究中的数据可能来自多种来源，如临床试验、观察性研究、公共卫生数据库、生物信息学数据库等。收集方法数据收集方法包括问卷调查、访谈、实验、观察、测量等。在选择收集方法时，需要考虑研究目的、数据类型、样本量、资源等因素。数据来源及收集方法在收集到原始数据后，需要进行数据清洗、转换和整理，以便进行后续分析。数据整理包括检查数据完整性、一致性、准确性，处理缺失值和异常值，转换数据类型和格式等。数据整理数据展示是将整理后的数据以图表、表格等形式呈现出来，以便更直观地了解数据的分布和特征。常用的数据展示方法包括频数分布表、直方图、箱线图、散点图等。数据展示数据整理与展示数据质量评价的目的01数据质量评价是为了评估数据的可靠性、准确性和完整性，以确保后续分析的准确性和有效性。评价方法02数据质量评价的方法包括检查数据的内在一致性、与其他数据的比较、专家评审等。在评价数据时，需要考虑数据的来源、收集方法、处理过程等因素。常见的数据质量问题03常见的数据质量问题包括缺失值、异常值、重复数据、不一致性等。针对这些问题，需要采取相应的处理措施，如插补缺失值、剔除异常值、合并重复数据等。数据质量评价03定量数据描述性分析

集中趋势度量算术均数适用于对称分布，特别是正态分布的资料。几何均数适用于免疫学的抗体滴度、人口几何增长资料等。中位数适用于各种分布资料，常用于偏峰资料。极差即最大值与最小值之差，可粗略地说明变量的波动范围。四分位数间距即上四分位数与下四分位数之差，可反映中间50%数据的离散程度。方差与标准差方差是每个数据与全体数据平均数之差的平方值的平均数。标准差是方差的算术平方根，用s表示。方差和标准差是测定数据离散程度的最重要、最常用的指标。离散程度度量偏态系数用于描述数据分布形态的偏态状况，当偏态系数等于0时，数据的分布是对称的；当偏态系数不等于0时，偏态系数的绝对值越大，则表明数据分布的偏斜程度越大。峰态系数用于描述数据分布形态的峰态状况，当峰态系数等于0时，数据的分布与标准正态分布的峰态一致；当峰态系数不等于0时，峰态系数的绝对值越大，则表明数据分布的尖峭或扁平程度越大。分布形态度量04定性数据描述性分析首先将数据按照不同的类别进行分组，确定各组的界限。数据分类频数计算频数分布表统计每个分组内数据的个数，得到频数。将分组情况与对应的频数整理成表格形式，便于查看数据的分布情况。030201频数分布表制作适用于展示不同类别数据的频数分布情况，横轴表示数据类别，纵轴表示频数。条形图适用于展示各类别数据所占的比例情况，通过扇形的面积大小来表示各类别的比例。饼图在条形图的基础上，按照频数从大到小进行排序，同时标出累计百分比，有助于识别主要因素和次要因素。帕累托图图形化展示方法比例是两个数值的比值，用于表示它们之间的相对大小。在医学统计学中，比例常用于描述某一事件发生的频率，如发病率、死亡率等。比例计算百分比是将比例乘以100后得到的结果，用于表示某一事件在所有事件中所占的比例。在医学统计学中，百分比常用于描述某一特征在总体中的分布情况，如性别比例、疾病构成比等。百分比计算比例和百分比计算05探索性数据分析方法VS箱线图由箱体、箱须和异常值三部分构成，箱体表示数据的四分位数范围，箱须表示数据的合理波动范围，异常值则以点的形式呈现。箱线图解读通过观察箱线图，可以了解数据的分布中心、离散程度、偏态和异常值情况。例如，箱体的高度反映数据的波动程度，箱体的位置反映数据的平均水平，箱须的长度反映数据的离散程度，异常值的出现则提示数据可能存在极端值或异常波动。箱线图构成箱线图绘制及解读直方图是一种用矩形面积表示数据分布的图形，横轴表示数据范围，纵轴表示频数或频率。在绘制直方图时，需要确定组数、组距和边界值等参数。核密度估计是一种非参数统计方法，通过平滑的曲线来拟合数据的概率密度函数。与直方图相比，核密度估计能够更准确地反映数据的分布情况，尤其适用于非正态分布的数据。直方图绘制核密度估计直方图与核密度估计异常值定义异常值是指与数据集中其他数据存在显著差异的值，可能是由于测量误差、数据录入错误或异常事件等原因导致。异常值检测方法常用的异常值检测方法包括Z-score法、IQR法和箱线图法等。这些方法通过计算数据的统计量（如均值、标准差、四分位数等）来识别异常值。异常值处理对于检测到的异常值，需要根据实际情况进行处理。常见的处理方法包括删除异常值、替换为缺失值、使用稳健统计量进行分析等。在处理异常值时需要注意保持数据的完整性和真实性。异常值检测和处理06统计图表选择与优化箱线图用于展示数据的分布情况，可同时展示多个样本或总体的数据特征。直方图用于展示连续变量的分布情况，可观察数据的分布规律。散点图用于展示两个变量之间的关系，可判断变量间是否存在相关性。条形图用于展示分类数据，可直观比较各类别之间的差异。折线图用于展示随时间变化的数据趋势，适用于时间序列分析。常见统计图表类型及特点03注重图表美观选择合适的配色方案，调整字体大小和图表比例，使图表更加美观易读。01根据数据类型选择图表类型分类数据选用条形图，时间序列数据选用折线图，两个变量关系选用散点图，连续变量分布选用直方图或箱线图。02保持简洁明了避免使用过于复杂的图表，尽量简化图表元素，突出主要信息。统计图表选择原则和建议为图表添加简洁明了的标题和标签，方便读者理解图表内容。添加标题和标签使用图例和注释调整坐标轴范围和刻度增加数据对比和趋势分析通过添加