研究生统计学讲义第1讲第院一章绪论.pptxVIP

5．概率分布 对一个随机变量，不但要了解它可能取 得的数值，还要了解它以多大的概率取得这些数值， 只有这样，才算是掌握了这个随机变量所刻划的随机 现象。事实上，随机变量的取值有一定的概率意义， 所以必须用随机变量的取值及其相应的概率才能完整 地刻划随机现象的规律。一个随机变量各可能的取值 与其对应的概率共同构造出它的概率分布(probability distribution)，简称分布。 样本的概率分布称为抽样分布，统计上描述一个样本的性质，就等价于给出它的概率分布。由样本的分布可以推断出总体的分布，这是随机抽样的特征，可以把它取作“随机抽样”的定义。从总体中随机抽取一定个体数目的样本进行研究，通过样本指标推断总体指标的方法，称为抽样研究方法。;样本的“质”通过适当的抽样方法来保证，必须使样本中的每一个体确属同质总体，必须遵循随机化抽样和分配的原则，使样本足以代表总体，能充分反映总体的实际情况，保证样本的可靠性;7．统计描述与统计推断 统计描述是对原始资料的一种概括，即把分散而不好理解的原始数据，通过统计指标、统计图、统计表等方法，来描述资料的特征及其分布规律。统计描述不考虑抽样误差问题。 统计推断通过样本所提供的信息来推断总体特征 ，并标明可能发生的误差。统计推断包括置信区间 (confidence interval)与假设检验(hypothesis testin 。是对整理出的统计量作进一步的分析，统计推断的结果为研究者下专业结论时提供科学的依据，所下的推断结论将影响后来的决策。例如，某新药A与某常规药B对某病疗效的差异有统计意义，A药效应较好，这种推断结论所导致的决策就是把A药引入市场，推广应用于临床。;三、统计中资料类型与测量尺度;无序分类资料(unordered categorical variable)：无序分类资料又称计数资料(enumeration data)。是 将观察单位按互斥的属性或类型分组计数。根据属性或类型分组的多少又可分为两种： ① 两分类资料：它是将观察单位按两种对立的属性分类，如按死亡和生存、治愈和未愈、有效和无效等两种分类计数。 ② 多分类资料：它是将观察单位按多种互斥的属性分类，清点各类观察单位???个数，如血型按A、B、AB 、O四种分类计数。 有序分类资料(ordered categorical variable)：亦等级资料(ranked data)。是将观察单位按某种属性的不同程度、档次或等级顺序分类或分组后，清点各顺 序分组的观察单位数。;必须指出：根据分析研究需要，定量资料、无序分类资料和有序分类资料可以互相转化，在多资料分析中，定性指标数量化时，例如将性别男、女取为0与1；又如制定中医证候宏观辩证量表，制定方法是四诊项目组合法;是研究保证。设计有专业设计与统计学设计之分，统计设计包括调查设计和实验设计。;2．搜集资料 搜集资料一项艰巨任务，是分析前提与基础，是科研实践中极其重要的一个组成部分。要求及时、准确、完整、清楚、统一，防止误差及偏倚影响观察结果的精确性。因为统计学各种数据处理公式都是科学地建立在原始数据基础上的，准确的原始资料是统计处理的关键。其中任何一项若有欠缺都会给资料的整理和分析带来困难，并影响到结果的准确性。一份不准确、不科学的资料(例如系统误差很大) ，统计处理不但不能解决问题，反而会给人一种错觉 ，得出某种错误结论。确保资料的科学性和可靠性，必须严格按科研设计方案收集，例如随机抽样，要注意审查样本是否从同质总体中随机抽取的，样本含量是否适当，资料是否完整，数据是否准确，是否是同时期的资料，诊断标准和疗效判断标准要有科学依据并要求统一，避免研究者的主观偏见。;通常运用观察法、实验法、调查法三类方法获得资料。 3．整理资料 整理资料是在对资料作好检查、核对后 ，将杂乱无章的资料条理化，以便于进行统计计算与分析。包括： 对原始资料进行逻辑和计算审核。 设计分组，包括质量分组(如病人按性别、职业 、病情轻重分组)和数量分组(如按年龄、体重、身高分组)两种。分组的原则是合理，具有同质性，先细后粗，先分后合。 拟订整理表。整理表是统计表的前身，是过渡性表格，作归纳汇总用。宜尽量把整理表设计成复合表及相关表，以免漏掉两指标间存在的相关信息。 编制统计表。;4．分析资料 就是按照统计原理，利用对比分析、归纳、逻辑推理、假说的验证等统计学处理方法(统计描述和统计推断)，对观察资料进行分析，排除偶然性，发现必然性，揭示其规律性，最后结合专业作出恰如其分的结论。 分析资料时常见的问题有： ① 抽样研究未作统计检验，只凭表面数据来观察； ② 统计分析方法选择不当或交待不清； ③ 对有关联事物的分析提不出数据，找不出规律； ④ 将偶然因素当作因果分析； ⑤ 忽视对比条件，未作标准化处