【統(tǒng)計(jì)學(xué)】04定量資料的統(tǒng)計(jì)描述

【統(tǒng)計(jì)學(xué)】04定量資料的統(tǒng)計(jì)描述匯報(bào)人：AA2024-01-25定量資料概述定量資料的整理與展示定量資料的描述性統(tǒng)計(jì)定量資料的推斷性統(tǒng)計(jì)定量資料的相關(guān)與回歸分析定量資料的可視化分析定量資料概述01定量資料，又稱數(shù)值變量資料，是用定量的方法測(cè)定觀察指標(biāo)，從而得到的數(shù)值。定義具有數(shù)值大小，一般有度量衡單位。特點(diǎn)定義與特點(diǎn)

定量資料的重要性精確性提供具體數(shù)值，能更精確地描述現(xiàn)象?？杀容^性不同時(shí)間、空間、條件下的數(shù)值可以直接比較。分析基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)，可用于各種復(fù)雜統(tǒng)計(jì)方法。定量資料的來(lái)源與分類實(shí)驗(yàn)、觀察、調(diào)查等。橫斷面資料、縱向資料。計(jì)量資料、等級(jí)資料。普查資料、抽樣調(diào)查資料。來(lái)源按觀察時(shí)間按設(shè)計(jì)類型按收集方法定量資料的整理與展示02檢查數(shù)據(jù)一致性，處理無(wú)效值和缺失值。數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)篩選將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適用于分析的形式，例如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化等。根據(jù)需要選擇特定的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。030201數(shù)據(jù)的預(yù)處理根據(jù)數(shù)據(jù)分布規(guī)律選擇合適的組數(shù)，以充分展示數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)。組數(shù)選擇根據(jù)數(shù)據(jù)范圍和組數(shù)計(jì)算組距，使數(shù)據(jù)分布的規(guī)律性更加明顯。組距確定統(tǒng)計(jì)各組內(nèi)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)（頻數(shù)）及所占比例（頻率）。頻數(shù)與頻率計(jì)算數(shù)據(jù)的分組與整理使用表格形式展示原始數(shù)據(jù)或整理后的數(shù)據(jù)，便于查看和比較。表格法利用圖形直觀展示數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)，如直方圖、折線圖、散點(diǎn)圖等。圖形法通過(guò)計(jì)算一些概括性數(shù)值來(lái)描述數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等。數(shù)值法數(shù)據(jù)的展示方法定量資料的描述性統(tǒng)計(jì)03適用于對(duì)稱分布，特別是正態(tài)分布的資料。算術(shù)均數(shù)適用于反映一組經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后呈對(duì)稱分布的變量在數(shù)量上的平均水平，在醫(yī)學(xué)研究中常適用于免疫學(xué)的指標(biāo)。幾何均數(shù)適用于各種分布類型的資料，常用于偏峰資料，也適用于開(kāi)口組資料，或分布不明確的資料。中位數(shù)常用于大量非數(shù)值型數(shù)據(jù)，尤其是明顯呈偏態(tài)分布變量的集中趨勢(shì)的度量。眾數(shù)集中趨勢(shì)的度量極差說(shuō)明變量的變動(dòng)范圍，簡(jiǎn)單易算，但只考慮了兩個(gè)極端值，忽略了中間變量的分布情況，因此不能充分反映資料的離散程度。四分位數(shù)間距反映了中間50%數(shù)據(jù)的離散程度，其數(shù)值越小，說(shuō)明中間的數(shù)據(jù)越集中；其數(shù)值越大，說(shuō)明中間的數(shù)據(jù)越分散。四分位數(shù)間距不受極值的影響。方差與標(biāo)準(zhǔn)差方差是每個(gè)數(shù)據(jù)與全體數(shù)據(jù)平均數(shù)之差的平方值的平均數(shù)。方差越大，說(shuō)明隨機(jī)變量取值越離散；標(biāo)準(zhǔn)差是方差的算術(shù)平方根，用s表示。標(biāo)準(zhǔn)差用s表示；方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方，用s2表示。變異系數(shù)是概率分布離散程度的一個(gè)歸一化量度。變異系數(shù)只在平均值不為零時(shí)有定義，而且一般適用于平均值大于零的情況。01020304離散程度的度量偏態(tài)系數(shù)用于描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的偏斜程度和方向。當(dāng)偏態(tài)系數(shù)等于0時(shí)，數(shù)據(jù)的分布是對(duì)稱的；當(dāng)偏態(tài)系數(shù)不等于0時(shí)，偏態(tài)系數(shù)的正負(fù)與數(shù)據(jù)大、小端的偏向有關(guān)。峰態(tài)系數(shù)用于描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的尖峭程度。當(dāng)峰態(tài)系數(shù)等于0時(shí)，數(shù)據(jù)的分布是正態(tài)分布；當(dāng)峰態(tài)系數(shù)不等于0時(shí)，峰態(tài)系數(shù)的正負(fù)與數(shù)據(jù)分布的尖峭或扁平程度有關(guān)。偏態(tài)與峰態(tài)的度量定量資料的推斷性統(tǒng)計(jì)04用樣本統(tǒng)計(jì)量直接估計(jì)總體參數(shù)，如樣本均值、樣本比例等。根據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布，構(gòu)造一個(gè)包含總體參數(shù)的置信區(qū)間，并給出該區(qū)間對(duì)應(yīng)的置信水平。參數(shù)估計(jì)區(qū)間估計(jì)點(diǎn)估計(jì)03P值與決策計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的P值，并與顯著性水平進(jìn)行比較，從而做出是否拒絕原假設(shè)的決策。01原假設(shè)與備擇假設(shè)根據(jù)研究目的和專業(yè)知識(shí)，提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，原假設(shè)通常是研究者想要推翻的假設(shè)。02檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與拒絕域選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并根據(jù)顯著性水平和檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的分布確定拒絕域。假設(shè)檢驗(yàn)方差分析的基本思想通過(guò)比較不同組別間的方差與組內(nèi)方差的大小，判斷不同組別間是否存在顯著差異。單因素方差分析研究單個(gè)因素對(duì)定量資料的影響，如比較不同藥物對(duì)治療效果的影響。多因素方差分析研究多個(gè)因素對(duì)定量資料的影響，以及因素間的交互作用，如同時(shí)考慮藥物和患者年齡對(duì)治療效果的影響。方差分析定量資料的相關(guān)與回歸分析05相關(guān)關(guān)系的概念01兩個(gè)或多個(gè)變量之間的關(guān)系，當(dāng)一個(gè)變量發(fā)生變化時(shí)，另一個(gè)變量也隨之發(fā)生變化。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算與解讀02通過(guò)計(jì)算相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量變量之間的相關(guān)程度，其取值范圍在-1到1之間，接近1表示強(qiáng)正相關(guān)，接近-1表示強(qiáng)負(fù)相關(guān)，接近0表示弱相關(guān)或不相關(guān)。相關(guān)分析的注意事項(xiàng)03需要注意樣本量、異常值、非線性關(guān)系等因素對(duì)相關(guān)系數(shù)的影響。相關(guān)分析回歸系數(shù)的解釋回歸系數(shù)表示自變量每變化一個(gè)單位時(shí)，因變量的平均變化量?；貧w方程的建立通過(guò)最小二乘法等方法建立回歸方程，描述自變量和因變量之間的數(shù)量關(guān)系?；貧w模型的檢驗(yàn)通過(guò)F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)等方法檢驗(yàn)回歸模型的顯著性，以及自變量對(duì)因變量的影響是否顯著?；貧w分析控制方法通過(guò)調(diào)整自變量的取值來(lái)控制因變量的變化，以達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)。預(yù)測(cè)與控制的注意事項(xiàng)需要考慮模型的適用范圍、預(yù)測(cè)精度、控制成本等因素。預(yù)測(cè)方法利用建立的回歸方程對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，包括點(diǎn)預(yù)測(cè)和區(qū)間預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)與控制定量資料的可視化分析06數(shù)據(jù)可視化是一種將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為視覺(jué)形式的過(guò)程，通過(guò)圖形、圖表、圖像和動(dòng)畫(huà)等手段，幫助人們更直觀地理解和分析數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化的定義在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析的必備技能。它能夠幫助人們快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)，提高決策效率和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)可視化的重要性數(shù)據(jù)可視化概述Excel是一款功能強(qiáng)大的電子表格軟件，提供豐富的圖表類型和數(shù)據(jù)可視化工具，如柱狀圖、折線圖、散點(diǎn)圖等。ExcelTableau是一款專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工具，支持多種數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型，提供豐富的可視化效果和交互式分析功能。TableauPowerBI是微軟推出的一款商業(yè)智能工具，提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化功能和自助式數(shù)據(jù)分析能力，支持多種數(shù)據(jù)源和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。PowerBI常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化工具商業(yè)智能分析通過(guò)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，商業(yè)智能分析師可以直觀地展示企業(yè)的運(yùn)營(yíng)情況和市場(chǎng)趨勢(shì)，幫助決策者做出更明智的決策。醫(yī)療健康領(lǐng)域數(shù)據(jù)可視化在醫(yī)療健康領(lǐng)域有著廣