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分类资料的统计描述及参数估计预防医学

2024-01-25

汇报人：AA

CATALOGUE

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

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。

03

02

01

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

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。

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

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。

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。

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

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。

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

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。

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。

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。

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。

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。

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

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

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。

回归分析步骤

确定研究目的和假设；

选择合适的自变量和因变量；

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。

01

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