數據統計和分析方法，1。數據統計的一般方法；2.數據分析的一般方法；3.了解數據統計和分析在實際案例中的應用；4、了解時間序列分析及相關軟件應用；在盲人的王國里，只有一只眼睛的人是國王。心電圖的起源1780年的一天，43歲的意大利解剖學家伽伐尼在實驗室解剖了一只青蛙。當他用銀手術刀觸摸放在鐵板上的青蛙時，他意外地發現青蛙的腿部肌肉抽動了一下，好像受到了電流的刺激。如果他換成金屬樂器去觸摸青蛙，就不會有這樣的反應。1832年，在一個晴朗的日子里，它仍然是意大利或青蛙，但實驗者被馬圖奇取代。這一次，馬圖奇在受傷和未受傷的肌肉之間檢測到了電流，他稱之為“肌肉電流”。他發現包括心臟在內的所有收縮肌肉都會產生肌肉電流。醫學研究者通過大量的臨床數據，發現了正常和異常心電圖。1，什么是數據？數據是指記錄和識別客觀事件的符號、記錄客觀事物的性質、狀態和相互關系的物理符號或這些物理符號的組合。這是一個可識別的抽象符號。數據表達式表1、數據列表、數據表達式表2、描述性分析：時間段內的數據趨勢、差異變化和相應的時間背景、銷售代碼趨勢圖、數據表達式表3、銷售代碼結構比率、圖形可幫助我們將數據轉換為信息、數據類型分類、1、測量數據、通過測量方法(如儀器和工具)獲得的數據，也稱為數字變量。特征：有測量單位，如患者的身高(厘米)、體重(千克)、血壓(千帕)等。嘿。2，countdata，根據某些屬性進行排序和計數獲得的數據，也稱為無序分類變量，有兩種分類和多種分類。特征：沒有測量單位，如膚色(黑白)、血型(ABO)、職業(工人、農民和士兵)、性別(1=男性，2=女性)等。3.有序數據，半定性或半定量觀察結果，具有數量級，也稱為有序分類變量。例如：癌癥分期：早、中、晚。(2)藥效：治愈、好轉、無效和死亡。(3)尿蛋白：及以上。案例數據、計量數據、計數數據、三類數據之間的關系，例如：一組2040歲成年人的血壓，按12千帕分為正常組和異常組，統計每組的病例數，低血壓8例，正常血壓8例，輕度高血壓12例，中度高血壓15例，重度高血壓17例，計量數據，等級數據，計數數據，第一部分是數據統計概述，什么是統計方法？統計方法是指收集、整理、分析和解釋統計數據，并對其反映的問題做出一定結論的方法。統計方法是從微觀結構研究物質宏觀性質和規律的一種獨特方法。根據數據類型，一般統計方法可分為以下三種：1、測量數據統計方法*2、計數數據統計方法3、等級數據統計方法。有目的地收集數據。掌握數據來源。仔細組織數據。統計分析過程，問題的確定和分析目標的確定，通過科學方法收集數據，調查數據的及時性，統計分析，發布分析報告和解決建議，測量數據的統計描述，1。頻率分布。為了理解數據的分布，可以編譯一個頻率表，1。范圍：最大值和最小值之間的差值，也稱為全范圍。(2)數據包：的數量由樣本大小N決定，通常分為10-15組；一般采用等距分組，分組距離=范圍/組數。(3)列出組段：第一組段的下限值略小于最小值，最后一組段的上限值必須包含最大值，其他組段的上限值被忽略。(4)筆畫計數：用筆畫計數法將所有數據加到每一段中，得到每一段的頻率。編譯頻率表的步驟，表2-1:160名正常成年女性的血清甘油三酯(毫摩爾/升)。對稱分布：圍繞頻率最高的群段左右對稱。右側(正)偏斜度分布：的頻率最高，右側組段的數量最多。左(負)偏斜度分布：的頻率最高，左分組段的數量最多。(串成肉串分發)。2.集中趨勢的描述。統計上，平均值用于反映測量數據的集中程度。共同平均數是：1。算術平均值，縮寫為mean)2。幾何平均值)3。中位數)4。百分點。3.離差趨勢的描述反映了數據的離差，即單個觀測值的變化程度。常用的統計指標有：1。范圍(全范圍)2。四分之一范圍)3。差異)4。標準差)5。系數變異，四分位間距：QR=P75-P25，三、用SPSS實現測量數據的統計描述，以下是在SPSS軟件中繪制頻率圖的步驟。四、計數數據的統計描述，1、計數數據的排序，按年齡(2歲組)和職業排序。2、常用的相對指數，常用的數據形式是絕對計數數據，如某一疾病的出院病人數、治愈病人數等。然而，絕對數字是不可比較的，相對數字，比率，表明某一現象或某事發生的頻率或強度，需要計算。比率=(實際發生次數/可能發生的總次數)比例基數：100%，1000，10，000/10，000，100，000 (1/100，000)等。例如：發病率比例、死亡率、發病率、陽性率、患病率等。某一事物中各成分的比例，也稱為百分比。構成比=(某部分觀察單元數/每部分觀察單元總數)100%，如教研室20名員工中有5名中高級職稱，占25%。相對比率：是兩個相關指數A和B的比率，表示A是B的幾倍或幾個百分點，通常用倍數或分數表示。例如：男性：女性，醫生：護士，教師：學生，例：比率和構成比，(1)構成比不能代替比率使用。(2)計算相對數的分母不應太小。如果分母太小，應該直接說明。(3)在比較和分析比率時，應注意數據的可比性。如果比較治療效果，比較組之間疾病的嚴重程度應該相同，并且在比較之前應該根據性別將性別影響分成組。(4)平均正確率。例如，如果P1=x1/n1p 2=x2/n2p 3=x3/n3p=(x1x2x 3)/n1n 2n 3)(正確)p=(p1p2p3)/3(錯誤)，3，應用相對數字時的注意事項，統計數據和等級數據的SPSS表示，5，統計表和圖表，統計表格)數據，而不是文字描述，這樣便于準確、簡潔地表達和比較分析統計結果。statisticalchart)使用圖形而不是數據來獲得直觀的視覺效果。統計表、統計圖、定義：用表格列出了用于統計分析的事物和指標。功能：避免了長期的文本描述，便于閱讀和比較分析。數據是具體的。它定義了：以點的位置、線段的上升和下降、直條的長度或面積等形式表示統計數據。的特點直觀、引人注目，而且往往令人印象深刻。統計表由以下部分組成：標題，標題，行，編號，備注，表2-9 1994年和1998年某省某廠四項檢測指標異常檢出率，TTT(百里酚濁度試驗)，GPT(谷丙轉氨酶)。(丁建省等.中國衛生統計1999；16(3):166)，1。統計表的結構。備注：表號標題(包括時間、地點、內容)，2。三線表。根據分組標準的復雜性，統計表可大致分為簡單表和組合表。簡單表：只按一個特征或標志分組。如表2-8所示。組合表：通過組合兩個或多個特征或標志來分組。如表2-9所示。統計表的分類，不良統計表的修訂，統計3、統計圖，SPSS繪制基本圖，SPSS繪制基本圖，柱狀圖，目的：用等寬直條的長度來表示每個獨立統計指標的數值大小，也稱直條圖。它分為單型和復合型。LineChart，use:適用于連續變量數據，顯示隨著時間和條件的變化而變化的趨勢。直方圖，目的：直方圖是用面積來表示數量，適用于表示連續數據的頻率或頻率分布。第二部分，數據分析總結，什么是數據分析，請記住：所有的分析都應該從“結果”開始，沒有結論的數值列表是不分析的；“結果”:發現和解決問題。數據分析不是一門復雜的科學。而是一些簡單的“常識”；復雜的操作通常只會使分析結果更差，而不是更好；絕大多數都是簡單的想法和簡單的交流數據分析。有時這是一門藝術。同樣的數據會有不同的解釋。優秀和平庸的區別。有時候靈感不足。數據分析的目的是讓數據說話。行動指南；杜絕浪費；為決策提供基礎。誤解數據分析，誤解1 :表示不超過3個元素，誤解2 :數據分析，誤解2 :時間序列數據最好使用折線圖而不是條形圖，誤解3 :研究數據最好不要使用三維立體圖，誤解3數據分析，誤解4:為了避免圖表的欺騙性，折線圖最好占據2/3到3/4的高度(調整Y軸刻度)，誤解數據分析，常見數據分析方法，1。抽樣*2，聚類分析* 3，因子分析)4，相關分析)5，對應分析)6，回歸分析)7，方差分析)8，時間序列分析*，人口：人口，個體，個體：人口也叫母親，是整個研究的對象。出版商可以把整批交付的商品稱為一個整體。構成人口的基本單位，稱為個體。每本書都是獨立的。進貨檢驗通常采用抽樣的方法進行，即從貨物中抽取總件數的一部分，檢驗每件的特征數據的份數是否足夠，并經過統計分析后做出總體的估計和判斷。一般來說，假設一個群體包含N個個體，從這些個體中一個接一個地提取N個個體，而不將它們作為樣本放回(nN)。如果每次抽取都使人口中的每個個體被抽取的機會相等，這種抽樣方法被稱為簡單隨機抽樣。抽樣方法主要包括隨機抽樣、分層抽樣、整體抽樣和系統抽樣。樣本：樣本，也稱為子樣本，是從群體中抽取的一些個體的集合。樣本中的每個個體稱為樣本，樣本中包含的樣本數稱為樣本大小，也稱為樣本大小，通常用n表示。測量樣本的特征，獲得的數據稱為樣本值。當樣本數量較大時，分析結果越接近總體值，樣本對總體的代表性越好。主要有以下三種統計抽樣方法隨機抽樣分層抽樣系統抽樣書公司隨機抽樣意味著人口中的每個個體都有同樣的機會被抽取。這種取樣方法不能考慮預先取哪個樣品。這完全是隨機的。樣本通常以抽簽或隨機數表的方式抽取，以確保樣本的代表性。當書籍種類不多時，隨機抽樣是一種有效的抽樣方法。抽樣方法分層抽樣是首先根據與研究內容密切相關的主要因素對人群進行分類或分層，然后根據隨機原則對每一層進行抽樣。分層抽樣可以減少層內差異，增加樣本的代表性。當更多的產品到達時，分層抽樣是一種有效的抽樣方法。抽樣方法一種系統的抽樣方法，其中一個個體從群體中每隔k個個體中抽取。比率k是總容量n與樣本容量n的比率。當出版商交付大量商品和產品時，系統抽樣優于分層抽樣，并且易于按一定順序排列。1，2，KK1，k2，2K2K1，2K2，例如，3K高達N，50個個體是從1000個個體的人口中提取的。抽樣的目的是通過樣本反映總體。在圖書公司的經營管理中，經常對測試樣本數據進行整理和處理，找出它們的特點，從而推斷出整體的變化規律、趨勢和性質。一批數據的分布可以用數據的中心趨勢和分散程度來表示。中心趨勢的平均值和中值表示數據離散程度的方差、標準差和極端差異。描述人口數據離散度的參數是方差2，描述人口數據中心趨勢的數是均值。如果樣本參數用于近似描述總體情況，樣本方差S2可用于近似替換總體方差2，樣本均值X可用于近似替換總體均值p。樣本平均值，樣本中值，x=愚人節354335433543354，x1x2x3.xn，n，中值是按照數據大小的順序排列在中間的值，中值是X，如果n是偶數，中間兩個值的平均值就是中值；統計量、樣本范圍、樣本方差和標準差、樣本方差和標準差是用于測量數據波動幅度的重要特征值。樣本方差是一組數據中每個數值與平均值之差的平方和的平均值，通常記為S2；樣本方差的平方根S被稱為樣本標準偏差，它與樣本方差一樣，是反映一組數據離散程度的特征值：樣本范圍代表一組數據的分布范圍，指數據中最大值和最小值之間的差值： r=xmax-xmin。2.聚類分析是指將物理或抽象對象集合分組為由相似對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分為不同的類或簇的過程，因此同一簇中的對象有很大的相似性，而不同簇中的對象有很大的不同。聚類分析是一種探索性分析。在分類過程中，人們不需要事先給出分類標準。聚類分析可以從樣本