第二讲-1正太参考值解读.ppt

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* 某年某地一次伤寒爆发的潜伏期数据。 潜伏期(天) 发病人数 3~ 3 5~ 24 7~ 20 9~ 17 11~ 14 13~ 7 15~ 6 17~ 2 19~ 1 21~23 2 合计 96 * 该资料显然为偏态分布资料,估计正常值范围时应用百分位数法。 伤寒潜伏期的95%正常值范围: 双侧 P2.5 、 P97.5 * SPSS求正常值范围(百分位数法) Analyze----Descriptive Statistics----Frequencies----“伤寒爆发”选入对话框 Statistics子对话框----Percentile Values---Continue----OK * * 医学参考值用途: 评判某观察对象某指标是否正常 质量控制 实验研究中用来控制误差,保证数据质量。 * 课堂练习2(实习三部分) 练习3.5:分别用正态分布法和百分位数法计算身高的95%正常值范围。 * 谢谢! * 第二讲 计量资料的统计描述 张敬旭 公共卫生学院 * 本章在资料处理中的用途 资料整理阶段,判断资料适合何种方法 分析的初步阶段,对变量的特点进行描述 (求出均数和标准差)为假设检验做准备 * 主要内容 一、 正态分布 二、 医学正常值范围 * 一、正态分布 (Normal distribution) 主要内容: 1、图形形状 2、图形特征 3、正态曲线下面积分布规律 * 什么是正态分布? 德国数学家高斯(C.F.Gauss,1777~1855)。 调查、观察或测量中的误差,不仅是不可避免的,而且一般是无法把握的。 高斯以他丰富的天文观察和在1821~1825年间土地测量的经验,发现观察值x与真正值μ的误差变异服从正态分布。称高斯分布曲线,也就是正态分布曲线。 正态曲线(Normal cure):是一条高峰位于中央,两侧逐渐下降并完全对称,曲线两端永远不与横轴相交的钟形曲线。 * 正态分布的特征 均数处最高; 均数为中心左右对称; 2个参数 N(μ,?)决定了图形的位置和形状; 标准正态分布:N(0 ,1); 标准正态变换(变换公式) 曲线下的面积有一定规律。 * 标准差相同,均数不等 均数相同,标准差不等 正态分布曲线下有三个区间的面积应用较多,应熟记:①标准正态分布时区间(-1,1)或正态分布时区间(μ-1σ,μ+1σ)的面积占总面积的68.27%;②标准正态分布时区间(-1.96,1.96)或正态分布时区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)的面积占总面积的95%;③标准正态分布时区间(-2.58,2.58)或正态分布时区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)的面积占总面积的99%。 * 正态曲线下的面积分布规律 附表1(不同位置上数的意义,图示) 横轴上、曲线下的面积为1; 曲线下,横轴上对称于0的面积相等 u≤0曲线下面积,可直接查表; 对u?0曲线下面积,可根据对称性算得 Φ( u )=1-Φ( - u ) 。 * 正态分布的用途: 估计频数分布 制定医学正常值范围 多种统计处理方法的基础 * 某市1995年随机抽样调查研究110名7岁男童的身高,其均数为119.95cm,标准差为4.72cm。试估计该地1995年7岁男童中有百分之多少身高不足110cm,身高在115~125cm,身高超过130cm? (-2.11,-1.05,1.07,2.13) 估计频数分布: * SPSS绘制正态曲线 Analyze----Descriptive Statistics----Frequencies----“身高”选入变量对话框 Chart 子对话框----With normal Cure---- Continue----OK * 正态性检验 目测法: 频数表;直方图和正态模拟曲线 其它精确方法: 峰度(kurtosis):表示分布与正态分布相比的冒尖或扁平程度。0为正态,正为瘦高,负为扁平。 偏度(skewness):表示分布的不对称程度和方向。0为对称,正为左偏,负为右偏。 正态性检验 * SPSS操作程序: 打开“身高女大学生.sav”数据 Analyze----Descriptive Statistics----Explore----“身高”选入变量对话框 Plots 子对话框----Normality plots with tests--- Continue----OK * SPSS正态性检验结果: 零(H0)假设:资料服从正态分布 * 判断计量资

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