簡介:1,統(tǒng)計學(xué)傻瓜指南,DRHAMDAQOTBA,BMEDSC,MD,ABCM翻譯ACRED(DXY),2,定義,統(tǒng)計學(xué)是搜集、整理、總結(jié)、分析數(shù)據(jù)以及依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷的科學(xué),統(tǒng)計描述,包括搜集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、總結(jié)數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)以及將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來,統(tǒng)計推斷,包括進(jìn)行推測、假設(shè)檢驗、確定關(guān)系然后作出預(yù)測,,,3,變量,定量的QUANTITATIVE離散的DISCRETE連續(xù)的CONTINUOUS,定性的QUALITATIVE有序的ORDINAL分類的CATEGORICAL,,,4,參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗,參數(shù)檢驗需要知道樣本統(tǒng)計量的分布才能作出決斷非參數(shù)檢驗不需要知道樣本統(tǒng)計量的分布就可以作出決斷,5,T檢驗,在樣本中比較連續(xù)變量的平均數(shù),以檢驗兩個均值之間的差異是否大于能被機(jī)遇所解釋的差異,均值有差異,概率是多少,6,應(yīng)用條件,觀測值(變量)相互獨(dú)立從正態(tài)分布的總體中抽樣得到樣本量30,則使用正態(tài)曲線的Z檢驗(二項檢驗,BINOMIALTEST),7,T檢驗的類型,單樣本T檢驗?zāi)硞€變量的樣本均數(shù)與給定總體的已知均數(shù)相比,其差異是否有意義非配對或獨(dú)立T檢驗檢驗由兩個獨(dú)立樣本估計的總體均數(shù)之間的差異是否有意義(如男性群體和女性群體)配對T檢驗檢驗由相關(guān)樣本估計的總體均數(shù)之間的差異是否有意義(如給同一組病人施加處理前后,測量值的均數(shù)),8,Χ2檢驗,用來檢驗定性變量間關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度用于分類數(shù)據(jù),9,應(yīng)用條件,數(shù)據(jù)應(yīng)以頻數(shù)的形式呈現(xiàn)被觀察的病例總數(shù)應(yīng)大于20任一類別或單元格內(nèi)的理論頻數(shù)應(yīng)5(當(dāng)任一單元格觀測頻數(shù)5YATE’S校正)或(當(dāng)任一單元格理論頻數(shù)5FISHER精確概率)相比較的組別應(yīng)大致相似,10,相關(guān)與回歸,研究兩個或兩個以上變量之間關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度以及函數(shù)關(guān)系的方法,11,相關(guān),指明變量間關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度,R1,R1,R0,曲線,12,回歸,揭示一個因變量與一個或多個自變量間數(shù)學(xué)關(guān)系的方法簡單線性回歸和多重回歸適用于連續(xù)變量如血壓、體重LOGISTIC回歸適用于二值響應(yīng),如生/死,13,測量值,若為參數(shù)PEARSON相關(guān)系數(shù)連續(xù)變量線性關(guān)系若為非參數(shù)SPEARMAN等級相關(guān)兩個均為連續(xù)變量KENDALL等級相關(guān)KENDALL’SΤ兩個均為有序變量或一個有序另一個連續(xù),14,方差分析(ANOVA),用來揭示作用于一個因變量的幾個分類自變量(稱為因素)的主效應(yīng)和交互效應(yīng),15,方差分析的類型,單因素方差分析ONEWAYANOVA檢驗一個因變量在一個分類自變量兩組、三組或多組類別間的差異,16,,兩因素方差分析TWOWAYANOVA分析一個因變量在兩個自變量所形成的組間的差異,其中一個自變量可看作處理變量多因素方差分析NWAYANOVA簡言之,多因素方差分析處理多個自變量。應(yīng)當(dāng)注意,自變量的個數(shù)越多,可能的交互作用的數(shù)量也隨之增多,17,如何選擇恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計檢驗方法,變量類型定量的(血壓)定性的(性別)所研究問題的類型關(guān)聯(lián)比較危險因素數(shù)據(jù)的構(gòu)成獨(dú)立的配對的匹配的,18,所研究的中心問題兩變量(因變量,自變量)之間的聯(lián)系,19,變量間比較(差異),有1個單元格理論頻數(shù)5,用FISHER精確概率法有1個單元格觀測頻數(shù)5,用YATE’S校正,20,尋找危險因素,
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上傳時間:2024-01-06
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