当前课程知识点：医学统计学（高级篇） > 第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述 > 3.离散趋势描述 > Video
同学们好
我是中南大学湘雅公共卫生学院老师曾小敏
这次学习的内容是
数字变量资料的统计描述
离散趋势的描述
一组数字变量值的数据特征的描述
包括两个方面
一 集中趋势的描述
和离散趋势的描述
离散趋势是指计量资料所有变量值
偏离中心位置的程度
描述离散趋势程度的常用指标有极差
四分位数间距方差标准差和变异系数
下面我们逐一进行讲解
一级差
即一组变量值的
最大值与最小值之差
级差的概念清晰计算简便
但是涉及到最大值和最小值的信息
稳定性较差
难以全面反映数据的变异的程度
符号我们用R表示
大家看到的这三组数据
为三组同龄男孩的身高值的均数和极差
他们的均数值相同
但是极差有差别
第二个指标
四分位数间距
前面我们学习了百分位数当中的
P25 P50和P75 三个百分位数
分别把全部的变量值等分为四份
我们对此三个百分位数
定义为第一四分位数
第二四分位数和第三四分位数
四分位数间距我们就通过
P75减去P25得到
四分位数间距用符号QR表示
可以看出他是
大小在中间一半变量值的级差
它比前面讲到的极差R要稳定
在实际当中常与中位数一起
描述成偏态分布的资料的分布特征
例如对于某地118名
链球菌咽喉炎患者的潜伏期的资料
计算四分位数间距
首先我们要计算第一四分位数
和第三四分位数
最后求得四分位数间距
等于P75减去P25等于28.5天
三方差与标准差
方差也叫做均方差
反映一组数据的变量值的离散水平
符号对于总体我们用σ平方
样本我们用S的平方
方差的值的大小
它集合了所有变量值的信息
方差来计算
按照所有的变量值各自与均数求差值
然后平方再求和除以
所有的变量值的个数来求得
二标准差是方差的正的平方根
总体标准差用σ
样本标准差用S
标准差的计算就是对方差
开方求证根的值
一般的情况下
我们用样本的均数来估计总体的均数
但在实际上当用样本含量n
代替N计算时计算得到的方差
或者标成它的值要比实际值要偏小
所以当用样本含量n代替N计算的时候
计算公式当中的分母应该为n-1
在实际当中我们常用
两个简化的公式来进行计算
例如我们对138名正常成年女子的
红细胞的数据来求标准差
对于138名正常成年女子
红细胞的测量值的数据计算标准差
直接计算法和频数表法
分别采用相应的公式计算得到
第四个是变异系数
首先我们来看
我们对变异系数的定义为
一组数据的标准差除以其算术均数
然后乘上100%
我们用大写的CV来表示
这个公式也就是变异系数的定义的公式
变异系数是应用于对称分布的资料
当两组数据比较离散程度的时候
变量值单位不同
或者两组的均数差别比较大的时候
我们不能直接比较两者的标准差
而应该计算各自的变异系数
来比较变异系数值的大小
来反应两组数据的离散程度
例如某列七岁男孩的身高值的均数和标准差
和体重的均数标准差
这两组数据观察单位不同
不能直接比较它们的标准差
先计算两组数据的变异系数
然后比较变异系数值的大小
刚才我们学习了数字变量资料的
离散趋势的描述
变异指标
学习了有机差
四分位数间距
方差和标准差
最后是变异系数
这次的内容就讲到这里
谢谢大家
-1. 医学统计学概述
--Video
-2.统计学的几个基本概念
--Video
-3.医学统计工作的基本步骤
--Video
-第一章 绪论--章节测试
-1.频数分布表与频数分布图
--Video
-2.集中趋势描述
--Video
-3.离散趋势描述
--Video
-4.正态分布
--Video
-5.医学参考值范围的制度
--Video
-6.常用相对数
--Video
-7.应用相对数的注意事项
--Video
-8.率的标准化法
--Video
-第二章 计量资料统计描述及计数资料统计描述--章节测试
-1. 均数的抽样误差与标准误差
--Video
-2.t分布
--Video
-3.总体均数的估计
--Video
-4.假设检验的基本原理与步骤
--Video
-5.t检验
--Video
-6.假设检验的注意事项
--Video
-第三章 章节测试
-第一节 方差分析的基本思想及应用条件
--Video
-第二节 完全随机设计资料的方差分析
--Video
-第三节 随机区组设计资料的方差分析
--Video
-第四节 多个样本均数间的多重比较
--Video
-第四章 多个样本均数比较的方差分析--章节测试
-5-1 卡方检验——卡方检验的基本思想
--Video
-5-2 卡方检验——独立样本四格表资料的卡方检验
--Video
-5-3 卡方检验——配对四格表资料的卡方检验
--Video
-5-4 卡方检验——四格表资料的确切概率法
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-5-5 卡方检验——行×列表资料的卡方检验
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-5-6 卡方检验——卡方检验的多个样本率间的多重比较
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-5-7 卡方检验——卡方检验用于拟合优度检验
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-第五章 x²检验--章节测试
-6-1二项分布的概念
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-6-2二项分布的特征
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-6-3二项分布的应用—总体率的区间估计
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-6-4二项分布的应用—率的假设检验
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-6-5泊松分布的概念与特征
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-第六章 几种离散型变量的分布及其应用--章节测试
-第一节 秩和检验概述
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-第二节 Wilcoxon符号秩检验
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-第三节 Wilcoxon秩和检验
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-第四节 Kruskal-Wallis H检验
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-第五节 Friedman M检验
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-第七章 秩转换的非参数检验--章节测试
-第一节 统计表
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-第二节 直条图和直方图
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-第三节 圆图和百分条图
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-第四节 线图和半对数线图
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-第五节 散点图与统计地图
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-第六节 箱图
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-第八章 统计表与统计图--章节测试
-第一节 -概述
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-第二节 直线回归
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-第三节 直线回归中的统计推断
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-第四节 双变量回归与相关-直线相关
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-第五节 回归与相关中的注意事项
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-第六节 秩相关
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-第九章 双变量回归与相关--章节测试
-第一节 多因素试验
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-第二节 两因素析因设计资料的方差分析01
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-第三节 两因素析因设计资料的方差分析02
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-第四节 三因素析因设计资料的方差分析
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-第五节 正交设计与方差分析
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-第六节 嵌套设计资料的方差分析
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-第七节 裂区设计资料的方差分析
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-第十章 章节测试
-第一节 重复测量资料的反差分析
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-第二节 重复测量数据的两因素两水平分析
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-第三节 重复测量数据的两因素多水平分析
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-第四节 重复测量数据的多重比较
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-第十一章 章节测试
-第一节 协方差分析的基本思想和步骤
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-第二节 完全随机设计资料的协方差分析
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-第三节 随机区组设计资料的协方差分析
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-第十二章 章节测试
-第一节 多变量数据的统计描述
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-第二节 多变量数据的统计推断-单组比较
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-第三节 多变量数据的统计推断-两组比较
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-第四节 多变量数据的统计推断-多组比较
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-第五节 重复测量设计的多变量分析
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-第十三章 多变量数据的统计描述与统计推断--章节测试
-1.多元线性回归模型
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-2.多元线性回归模型的假设检验
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-3.多元线性回归模型自变量的选择
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-4.多元线性回归模型应用及其注意事项
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-第十四章 多元线性回归分析--章节测试
-1Logistic 回归分析——logistic回归分析的概述
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-2Logistic 回归分析——logistic回归分析的概念
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-3Logistic 回归分析——成组（非条件）logistic回归分析
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-4回归分析—— 配对（条件）logistic回归分析
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-5Logistic 回归分析—— logistic回归的应用
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-第十五章 logistic回归分析--章节测试
-第一节 生存分析中的基本概念
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-第四节 Cox比例风险回归模型
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-第十六章 章节测试
-第一节 判别分析-概论
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-第二节 判别分析-Fisher判别
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-第三节 判别分析-最大似然和Bays公式判别法
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-第十七章 章节测试
-第一节 聚类分析-概论
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-第二节 聚类分析-系统聚类法
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-第三节 聚类分析-动态样品聚类
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-第十八章 聚类分析--章节测试
-第一节 SPSS-概述
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-第二节 SPSS-数据文件的建立
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-第三节 SPSS-数据文件的管理
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-第四节 SPSS-计量资料的统计分析-描述性统计量
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-第五节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-t检验
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-第六节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-完全随机设计资料的方差分析
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-第七节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-随机区组设计资料的方差分析_医学统计学
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-第八节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-拉丁方设计资料的方差分析
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-第九节 SPSS-计量资料的统计分析-均数比较-交叉设计资料的方差分析
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-第十节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率与总体率比较
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-第十一节 SPSS-计数资料的统计分析-样本率比较
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-第十二节 SPSS-配对计量资料比较的秩和检验
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-第十三节 spss-两独立样本比较的秩和检验
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-第十四节 spss-多个独立样本比较的秩和检验
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-第十五节 spss-随机区组设计资料的秩和检验
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-第十六节 SPSS-直线相关回归分析
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-第十七节 spss多元线性回归
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-第十八节 spss-logistic回归
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-第十九节 spss-条件logistic回归
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-第二十节 spss-有序logistic回归
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-第二十一节 spss-无序多分类logistic回归
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-常用综合评价方法
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-第二十章 章节测试
-量表的研制方法
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-第二十一章 章节测试
-医学文献的系统综述与Mata分析
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-第二十二章 章节测试
