台中荣总生统小组.pptx

統計分析方法入門與軟體操作台中榮總生統小組

匯入資料

變數分類與命名

變數分類與命名

變數分類與命名

核對資料正確性資料遺漏資料屬性歸類（連續型/類別型）輸入值誤差太大

資料之屬性分類資料（Categoricaldata）類別尺度（Norminalscale）序位尺度（Ordinalscale）連續資料（Continuousdata）等距尺度（Intervalscale）比率尺度（Ratioscale）

類別尺度（Norminalscale）彼此間無程度或顺序性依據個案之特征分類疾病發生與否性別/國籍存活/死亡血型

彼此間存在顺序性/程度之差異各類別間不一定有倍數或距離關係序位尺度（Ordinalscale）問卷調查：Likertscale（I/II/III/IV）癌症病患期別（非常滿意/滿意/無意見/不滿意/極不滿意）

資料連續，但無絕對零點血壓值溫度等距尺度（Intervalscale）可完全表現出程度之大小具有等距關係

比率尺度（Ratioscale）資料連續，有絕對零點可完全表現出程度之大小具有比率關係考試成績身高卡路里攝取量

種類使用資料時機χ2檢定類別尺度以上Spearman等級相關係數序位尺度以上Pearson相關係數等距尺度以上

連續性資料資料之描述集中趨勢離散趨勢平均數(mean)標準差(Std)標準誤(SEM)中位數(median)最小值/最大值

(minimum/maximum)眾數(mode)信賴區間

(confidenceinterval)

比較標準差標準誤定義資料分布旳離散度

對資料旳一種描述

研究者無法掌握

（屬於離散趨勢）平均值標準誤之簡稱

藉由取樣對母體平均值作估計時，

對此估計數值旳把握程度

受樣本大小影響SEM=Std/√n

（屬於離散趨勢）表达mean±stdmean±SEM舉例20病人：平均年齡40歲，標準差為1.2歲

則其標準誤為1.2/√20＝0.27歲

95％信賴區間：mean±1.96×sem（假設為常態分配）40±1.96×0.27＝〔39.47,40.53〕解釋同時提供集中趨勢與離散趨勢之訊息1.集中趨勢與對此平均估計值把握程度

2.樣本愈大，標準誤與信賴區間愈小

亦即對所得之平均值越有把握

類別性資料之檢定（一）治療前/治療中/治療後旳滿意度Cochran’sQtest（二分類別變項）三組以上相關樣本成對/二組相關樣本資料McNemartest（二分類別變項）選舉候選人演講前後聽眾反應

療後

療前＋－Total＋O11O12O11+O12－O21O22O21+O22TotalO11+O21O12+O22NMcNemarTestχ2McNemar=(O12-O21)2/(O12+O21)

Step1.Cochran’sQTest:

p=0.005Step2.McNemarTest

類別性資料之檢定（二）血型類型是否因性別不同而有差異PearsonChi-Squaretest三組以上類別變數（m×nTablem,n≧2）兩組類別變數（2×2Table）Fisher’sexacttest（Expectation5）Yate’scorrectionofcontingency（Expectation5）

疾病

變數＋－Total＋O11(E11)O12(E12)a－O21(E21)O22(E22)bTotalcdNχ2Testχ2(1)=ij〔(Oij–Eij)2/(Eij)〕

χ2Test觀察值（Oij）O11,O12,O21,O22期望值（Expectation:Eij）E11=(a×c)/NE12=(a×d)/NE21=(c×b)/NE22=(d×b)/N

χ2Test:Example1

χ2Test:Example2

χ2Test:Example3

危險因子（果）疾病（果）有無Total有aba+b無cdc+dTotala+cb+dNOddsRatio(勝算比)暴露於危險因子之勝算比=(a/c)/(b/d)=ad/bc

OddsRatio:Example1)性別vs疾病9