《平均数标准差》PPT课件.ppt

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1、计量资料的统计描述 statistical description,本次课内容一、计量资料的频数分布二、集中趋势指标三、离散趋势指标四、正态分布,计量资料(复习)统计描述(statistical description):对资料的属性、特点进行的有关叙述、显示、计算等,是统计推断的基础。描述必须基于资料的分布(distribution)类型,主要是资料的分布特征。分布类型不同,统计指标不同。,分布:数值在所研究样本(或总体)中的存在状态,通常用频数(frequency)来表示。频数:某变量值出现的次数(某现象发生的次数)。,某市1995年110名7岁男童的身高(cm)频数表,身高(cm)某市1

2、995年110名7岁男童的身高分布直方图,频数表揭示频数的两个重要特征:集中趋势(central tendency):数值高低不等,但中等水平的人数最多。离散趋势(tendency of dispersion):数值之间参差不齐;逐渐变大(或变小)的人数渐少。向两端分散。两方面含义:数值大小和位置。,集中趋势central tendency,平均数(average):用于描述数值变量资料的集中趋势(平均水平)。特点:简明概括,便于比较。包括:算术平均数,几何平均数,中位数,百分位数,1、算术平均数(arithmetic mean)一组变量值之和除以变量值个数所得的商,简称均数。总体均数,样本均

3、数 表示。适用条件:资料成正态分布(或近似正态,或对称分布)。计算方法:直接法,加权法,直接法:当样本的观察值个数不多时,将各观察值X1,X2,Xn相加再除以观察值的个数n(样本含量)即得均数。公式:,加权法weighted method当观察值个数较多时,可先将各观察值分组归纳成频数表,用加权法求均数。利用频数表,计算组中值(为本组段的下限与相邻较大组段的下限的均值),各组段频数与组中值的乘积,近似等于该组变量值之和,各乘积之和除以总频数,所得的商,就是均数。,加权法计算算数均数的公式,例题:计算算术均数,直接法:略,加权法,均数的两个重要属性:(1)各离均差(各观察值与均数之差)的总和等于

4、零。(2)离均差的平方和小于各个观察值X与任何数a()之差的平方和。均数是一组观察值理想的代表值。,均数的应用:(1)只能在合理分布的基础上,对同质事物求均数才有意义,才能反映事物的特性。(2)均数最适用于对称分布,尤其是正态分布资料。此时,均数位于分布的中央,能反映观察值的集中趋势。,2、几何均数geometric mean G将n个观察值的乘积再开n次方的方根(或各观察值对数值均值的反对数)。适用条件:(1)观察值为非对称分布,差距较大,用算术均数表示其平均水平会受少数特大或特小值影响;,(2)数值按大小顺序排列后,各观察值呈倍数关系或近似倍数关系。如:抗体滴度,药物效价等几何均数是算数均

5、数的近似值。,直接法:当观察例数不多时采用。加权法:观察例数多时采用。,为什么滴度资料的几何均数需校正?,假设有13人接种疫苗后抗体滴度为:1/20,1/20,1/40,1/40,1/40,1/80,1/80,1/80,1/80,1/80,1/80,1/160,1/320可以证明,这种取下限值的计算,会使得到的几何均数偏小,即:几何均数在取反对数之前偏小半个组距(在作d倍稀释时就是1/2lgd)。,几何均数的应用:(1)常用于等比级数资料,滴度,效价,卫生事业平均发展速度,人口几何增长,对数正态分布资料;(2)观察值不能有0;(3)观察值不能同时有正值和负值。(4)同一组资料求得的几何均数小于

6、算术均数。,几何均数的计算,3,4,5,6,17,算数均数:几何均数:,3、中位数(median,M):位于中间位置上的数值。把一组观察值,按大小顺序排列,位置居中的变量值(奇数个)或位置居中的两个变量值的均值(偶数个)。是位置指标,以中位数为界,将观察值分为两半,有一半比它大,一般比它小。,中位数适用于:(1)资料偏态分布;(2)两端无确定数值;(3)资料分布不清楚;潜伏期,毒物测定值等用中位数表示其集中趋势。,中位数的算法:未分组资料,依变量个数定。,分组资料,用下公式。L:中位数所在组的下限W:中位数所在组的宽度f:中位数所在组的频数(例数)n:总频数C:中位数所在组的前一组的累计频数,

7、中位数常用于描述偏态分布资料的集中趋势,它反映居中位置的变量值的大小。不受特大,特小值的影响,只受位置居中的观察值的影响,因而不够敏感。而均数,几何均数是由全部观察值综合计算出的,敏感性好。理论上,中位数等于算术均数。,例题:中位数的计算 P24,4、百分位数(percentile,P):位于某个百分位置上的数值。把一组数据从小到大排列,分成100等份,各等份含1%的观察值,处在分割界线上的数值,就是百分位数,Pr 表示。,百分位数将总体或样本的全部观察值分为两部分,理论上有r%的观察值比它小,有(100-r)%的观察值比它大。如含量为n的样本,P5即表示:理论上有n5%个观察值比P5小,有n

8、95%个观察值比P5大。常用的百分位数:5,25,75,95 分位数。,百分位数频数表法计算:Pr:百分位数;L:该百分位数所在组段的下限;W:组距;f:该百分位数所在组段的频数;C:小于L的各组段的累积频数;n:样本数中位数是特殊的百分位数。,图解法计算百分位数,也可用图解法:横轴:变量值;纵轴:累计百分数 p25,百分位数常用于描述一组资料在某百分位置上的水平和分布特征。多个百分位数结合使用,可更全面地描述总体或样本的分布特征,包括位置大小和变异度。,例题:百分位数的计算,P25,百分位数常用于确定医学正常值范围(normal range)。医学正常值范围,不用样本观察值的极差,习惯上用包

9、括95%正常人的界值,百分位数是数列的百分界值。如:白细胞数的确定,过高,过低都属异常,故计算P2.5,P97.5,为双侧的正常值范围。,如:肺活量95%正常值范围,只有过低算异常,故计算P5.如:尿铅,过高为异常,故计算P95.,一般地说,分布中部的百分位数相当稳定,具有较好代表性,靠近两端的百分位数,只在样本含量足够大时,才稳定,故样本量不够大时,不应取太近两端的百分位数。以上是集中趋势指标。,脑筋急转弯:请看下面数据,有问题吗?,A:8 9 10 11 12B:3 7 10 13 17,两组均数都为10,但离散程度不同,B组较大。均数只反映平均水平,不能反映离散度。,离散趋势tenden

10、cy of dispersion,全距,四分位数间距,方差,标准差,变异系数。全距(Range):极大与极小值之差。全距大,资料离散程度大,但易受极端值大小的影响。样本量越大,抽到极端值的可能性越大,全距可能会越大。故:全距不宜单独使用。,四分位数间距(quartile interval Q):将一组资料分为四等份,上四分位数P75和下四分位数P25之差,叫四分位数间距。意义:Q越大,离散程度越大,通常用于描述偏态分布资料的离散程度。,优点:比全距稳定;若资料一端或两端无确切数值,只能选择Q作为离散指标。缺点:未考虑全部观察值,不能全面反映资料离散趋势。,方差(variance)和标准差(st

11、andard deviation SD)对总体而言,为了克服极差和四分位数间距的缺点,要描述资料的离散趋势,必须考虑到各个观察值,离均差的平方和是最好的指标,,总体方差:样本方差:,为了消除例数的影响,其取均值,就是方差。,标准差:方差的平方根的正值。总体的标准差:样本的标准差:自由度=n-1,自由度:一组数据中可以自由取值的数据的个数。当样本数据的个数为 n 时,若样本均值x 确定后,只有n-1个数据可以自由取值,其中必有一个数据则不能自由取值。,样本方差除以自由度,从实际应用角度看,在抽样估计中,当用样本方差去估计总体方差2时,它是2的无偏估计量.,样本的标准差:,血红蛋白数据标准差的计算

12、:,分组资料的标准差计算,方差,标准差意义:方差,标准差越大,变异程度越大。其值越小,观察值的离散度越小,用均数反映平均水平的代表性越好。,了解一下:离均差平方和,是表示某变量总变异的一种形式,即:,关于离均差平方和的三条规则,1、原始数据加(减)一个数,离均差平方和或积和不变。2、原始数据除以一个数,则简化计算出的离均差平方和要乘上该数的平方。3、如将两变量之一除以一个数,则离均差积和要乘以该数;如同时另一变量也除以一个数,则离均差积和要同时乘上该两数。,标准差应用,(1)反映一组观察值的离散程度:直接比较标准差:数值单位相同;计算变异系数:数值单位不同;,变异系数(coefficient

13、of variation,CV)也称离散系数(coefficient of dispersion)标准差与均数之比用百分数表示。公式:,常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的资料的变异。同时考虑了均数和标准差,更客观。比如:身高,体重的变异比较;,(2)估计变量值的频数分布正态曲线,正态分布normal distribution,(3)计算标准误(4)估计医学正常值范围:双侧:均数 1.96倍标准差单侧:均数 1.645倍标准差,概念:又称高斯分布。频数分布以均数为中心,左右两侧基本对称,靠近均数两侧频数较多,离均数愈远,频数愈少,形成一个中间多,两侧逐渐减少,基本对称的分布。是一种连续型分布

14、。,正态分布(normal distribution),当样本量扩大,组段分细,频数分布图中的直条变窄,表现出中间高,两侧逐渐降低,并完全对称的特点;如果将各直条顶端的中点连线,就接近于一条光滑的曲线,称为正态曲线。用N(,)表示,其位置与均数有关,形状与标准差有关。,医学现象许多呈正态分布,或近似正态分布。如:正常人的生理,生化指标变量,等。,高斯(Johann Carl Friedrich Gauss),生于1777年4月30日于不伦瑞克,卒于1855年2月23日于哥廷根,德国著名数学家、天文学家、大地测量学家、物理学家。被认为是最重要的数学家,并有数学王子的美誉。,几种常见的频数分布,正

15、态分布之所以重要,原因很多,三个主要的原因:1.正态分布在分析上较易处理。2.正态分布之.的图形为钟形曲线(bell-shaped curve),再加上对称性,使得很适合当做不少事件之机率模式。3.正态分布可当做不少大样本的近似分布。概率密度函数(p.d.f.,probability density function)描述了随机变量的机率分布,为累积分布函数的导函数。,概率密度函数(p.d.f.,probability density function),对于一维实随机变量X,任何一个满足下列条件的函数fX(x)都可以被定义为其概率密度函数:随机变量X在区间上的概率可以由其概率密度函数的定积分

16、表示:而 是X的累积分布函数,显然概率密度函数是它的导函数。,从直方图到正态曲线的过渡,正态分布的两个参数:,决定了曲线的形状和位置,正态分布的密度函数(概率密度函数 probability density function,p.d.f):式中为均数;为标准差;为圆周率;为自然对数的底,即2.71828。以上均为常数,仅x为变量。,标准正态分布:为了应用方便,常将式进行变量变换,u变换,u变换后,=0,=1,使原来的正态分布变换为标准正态分布(SND,standard normal distribution)亦称u分布。,标准正态分布的概率密度函数:,正态分布曲线的模拟,正态分布的特征和分布规

17、律:(1)曲线在x轴的上方,与x轴不相交,当x=时,曲线位于最高点。(2)曲线关于直线x=左右对称。(3)正态分布有两个参数:均数,标准差;标准正态的参数分别为:0,1(4)正态曲线在 1,标准正态曲线在 1处各有一个拐点,(5)正态分布的面积分布有一定规律。,正态曲线下面积的分布规律正态曲线下,横轴上一定区间的面积,等于该区间的频数发生的概率。面积可用积分求得。F(x)为正态变量X 的累计分布函数,反映正态曲线下,自-到x的面积,即左侧累计面积。,统计学家已经按(4)编成了附表,标准正态分布曲线下的面积。应用时注意:(1)当总体,已知时,先计算u值,再用u值查表,得出所求区间面积占总面积的比

18、例。如果未知,常分别用样本均数和样本标准差来估计。(2)曲线下对称于0的区间,面积相等。如:区间(,-2.58)与区间(2.58,)的面积相等。(3)曲线下横轴上的总面积为100%或为1。根据后两个特征,可计算右侧累计面积。正态分布表的用法 P545,单侧,双侧的概念:以均数为对称轴,只考虑低于(或高于)某值,为单侧;若关心数值可高,可低,为双侧。,正态分布和标准正态分布曲线下面积分布规律,标准正态曲线下任意区间的面积有规律,(-1,1),68.27%,(-1.96,1.96),95%,(-2.58,2.58),99%,双侧概率,单侧概率,正态曲线下面积的分布规律的应用:一、确定医学参考值范围

19、意义:是正常人指标测定值的波动范围,可用于划分正常,或异常。步骤:1、抽样 2、控制测量误差 3、取单侧或双侧 4、选定合适的百分界限 5、资料正态性检验 6、进行参考值估计,确定医学参考值范围常用方法:,正态分布法对数正态分布法百分位数法,95%正常值范围的估计,正常值范围的上下限,单侧下限,单侧上限,双侧界限,例:用正态分布法求血糖值95%的参考值范围。解:1、求样本的均数4.653、标准差0.401。2、按照双侧95%范围,确定参考值范围为:3、将样本的均数、标准差数值代入计算,得出范围。,二、确定概率分布:例:某市2000年110名7岁男童身高,已知均数=119.95厘米,标准差S=4.72厘米,估计:该地7岁男童身高在110厘米以下者占该地7岁男童总数的百分数。按:求u值,查表(p545):找到-2.1,上方找到0.01,二者相交处为0.0174,概率为0.0174=1.74%,即该地7岁男童身高在110厘米以下者,估计占1.74%,不到2%。,三、质量控制:实验中,常以 作为上下警戒值,以 作为上下控制值。正态分布是很多统计方法的理论基础,本次课程结束,谢谢!,

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