卫生统计

卫生统计学绪论第一第二章，主要包含数据分布的描述、 数据关联的探索等。希望可以对大家有所帮助！

卫生统计

• 绪论
  • 定量变量（quantitative variable）
    • 连续变量（continuous variable）
    • 离散变量（discrete variable）
  • 定性变量（qualitative variable）
    • 有序分类变量
    • 无序分类变量
• 第一章 数据分布的描述
  • 频数分布表（frequency table）
    • 1. 找出最大值最小值 2. 计算全距R 3. 确定组距 4. 确定组断的上下限 5. 列表整理
  • 直方图（histogram）
    • 偏态分布（srewed distribution）
      • 1.右侧拖尾非对称：正，右偏态 2.左侧拖尾非对称：负，左偏态
    • 集中趋势（central tendency） 离散趋势（dispersion tendency）
      • 集中：1.算术均数（arithmetic mean） 适用于描述不含极端值的对称分布变量的平均水平 2.几何均数（geometric mean,G）(右偏态) 3.中位数（median，M） 右偏：均数大于中位数，左偏：中位数大于均数 变异程度： 1：极差（range，R） 2：四分位数间距（IQR） 3：方差. 方差越大越离散 s平方 4：标准差 s 方差的平方根 5：变异系数 cv 标准差除以均数 单位相同但均数相差悬殊的变量之间的变异程度或几个不同单位的变量的变异程度
  • 箱式图
    • 中位线横线：中间，对称分布 靠下，右偏态 靠上，左偏态
• 第二章 数据关联的探索
  • 散点图（scatter plot） 相关（correlation）：直线相关（Pearsone） r= 双变量正态分布；xy必须是独立的随机的 r的取值在-1到1 直接：越接近o线性相关越弱，由o接近1/-1 关系越密切，趋近1/-1各个点与直线的距离很近 只有散点图有点恰好落在直线上时，才会出现1/-1。 秩相关系数（Spearman） r小s= 二者：1.数据分布情况不同 2.前者原数据，后者排序后的数据
  • 回归现象
    • x解释y 回归直线 最小二乘法（least square method）最小二乘法回归直线的斜率和截距与测量值的单位有关，不能仅凭大小判断影响 残差（residuals）：e小i=观察值y小i-预测值∧y小i 回归直线残差如果均于o水平线附近分部，说明回归直线拟合效果好 决定系数：r方/R方
  • 相关与回归的陷阱
    • 离群点与强影响值