分类资料的统计分析..

无序分类资料的统计分析分类资料又称为定性资料，其取值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。

按类别间的关系，又分为有序分类资料（即等级资料）和无序分类资料。

Stata用于处理分类资料的命令为：tabulate var1 var2 [fw=频数变量] [，选择项] 其中，var1，var2分别表示行变量和列变量[fw=频数变量]只在变量以频数形式存放时选用选择项常用的有：chi2 /*(Pearson) x2检验lrchi2 /*似然比x2检验exact /*Fisher的确切概率cell /*打印每个格子的频数占总频数的百分比column /*打印每个格子的频数占相应列合计的百分比row /*打印每个格子的频数占相应行合计的百分比nofreq /*不打印频数以上命令可以同时选用。

分类资料的一个特点是重复数较多，一般将数据整理成频数表，但收集数据时都是未整理的原始形式，stata对这两种形式的资料都可以进行分析，所得结果相同，只是命令稍有区别。

一、两独立样本四格表资料（一）X2检验（n>=40且各个格子的理论数T>=5）例11-2 某研究小组为研究慢支口服液II号对慢性支气管炎治疗效果，以口服消咳喘为对照进行了临床试验，试验组120人、对照组117人（两组受试者病程、病情等均衡），疗程2周，疗效见表11-3。

问慢支口服液II号与消咳喘治疗慢性支气管炎的疗效是否相同？表11-3 试验组与对照组疗效组别有效无效合计有效率（%）试验组116 4 120 96.67对照组82 35 117 70.09合计198 39 237 83.541．建立检验假设，确定检验水准0H ：21ππ=，即两种药物治疗慢性支气管炎的疗效相同 1H ：21ππ≠，即两种药物治疗慢性支气管炎的疗效不同05.0=α结果：Pearson chi2(1) = 30.4463 Pr = 0.000，05.0<P ，按α=0.05水准拒绝0H ，差别有统计学意义，可认为慢支口服液II 号治疗慢性支气管炎有效率高于消咳喘。

spss对有序分类资料的统计分析
方法
【摘要】：目的本科及以下,乃至部分研究生使用的《卫生统计学》、《医学统计学》教材和所有有关SPSS的书籍中,没有介绍有序分类资料这一基本的统计分析方法,导致误用无序分类资料的卡方检验方法屡有发生。

本文提出利用SPSS卡方检验处理有序分类资料的简易统计分析方法。

方法用SPSS交叉表统计分析方法,选择"线性和线性组合"行的结果作为判别单向和双向有序分类资料的统计量,并用经典的Ridit分析和SAS程序分析结果比较。

结果在SPSS交叉表对单向有序分类资料的实例分析中,"线性和线性组合"的P值(0.022)与Ridit 分析和SAS程序统计分析的结果(0.0258)相近,统计推断结论一致。

在双向有序分类资料中,"线性和线性组合"的P值(0.044)与Ridit分析和SAS程序统计分析的结果(0.0446)完全一致。

2例均与用无序分类资料的统计分析结果相差很远。

结论 "线性和线性组合"对单向和双向有序分类资料均有效;区分有序分类资料与无序资料的统计分析方法,其分析结果和统计推断结论明显不同。

建议在各种统计学教材和有关SPSS的书籍中增加这部分内容,并明确提示为有序分类资料的统计分析方法。

第六章 分类资料的统计描述一、教学大纲要求（一）掌握内容 1． 绝对数。

2． 相对数常用指标：率、构成比、比。

3． 应用相对数的注意事项。

4． 率的标准化和动态数列常用指标：标准化率、标准化法、时点动态数列、时期动态数列、绝对增长量、发展速度、增长速度、定基比、环比、平均发展速度和平均增长速度。

（二）熟悉内容1． 标准化率的计算。

2． 动态数列及其分析指标。

二、教学内容精要(一) 绝对数绝对数是各分类结果的合计频数，反映总量和规模。

如某地的人口数、发病人数、死亡人数等。

绝对数通常不能相互比较，如两地人口数不等时，不能比较两地的发病人数，而应比较两地的发病率。

（二）常用相对数的意义及计算 相对数是两个有联系的指标之比，是分类变量常用的描述性统计指标，常用两个分类的绝对数之比表示相对数大小，如率、构成比、比等。

常用相对数的意义及计算见表6-1。

表6-1 常用相对数的意义及计算常用相对数概念表示方式 计算公式 举例率（rate ） 又称频率指标，说明一定时期内某现象发生的频率或强度 百分率（%）、千分率（‰）等单位时间内的发病率、患病率，如年（季）发病率、时点患病率等构成比（proportion ）又称构成指标，说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布 百分数疾病或死亡的顺位、位次或所占比重比（ratio ）又称相对比，是A 、B 两个有关指标之比，说明A 是B 的若干倍或百分之几倍数或分数①对比指标，如男：女=106.04：100 ②关系指标，如医护人员：病床数=1.64③计划完成指标，如完成计划的130.5%%100⨯=单位总数可能发生某现象的观察数发生某现象的观察单位率%100⨯=观察单位总数同一事物各组成部分的位数某一组成部分的观察单构成比BA=比(三) 应用相对数时应注意的问题1． 计算相对数的分母一般不宜过小。

2． 分析时不能以构成比代替率 容易产生的错误有 （1）指标的选择错误如住院病人只能计算某病的病死率，不能认为是某病的死亡率； （2）若用构成指标下频率指标的结论将导致错误结论，如 某部队医院收治胃炎的门诊人数中军人的构成比最高，但不一定军人的胃炎发病率最高。

分类资料的统计分析一、概念分类资料是指观测对象按照其中一种特征进行分类或分组的数据。

常见的分类资料有性别（男、女）、学历（小学、初中、高中、大学）、职业（医生、教师、律师等）。

分类资料中每个分类称为一类或一组，根据组别统计频数或百分比可以揭示不同分类间的差异和关系。

二、方法1.频数与频率分析：通过统计每个类别的个数，得到各类别的频数和频率（频次比），并绘制柱状图、饼图等图表，直观地展示不同类别的占比情况。

2.极差分析：对于有序分类资料，比如学历，可以计算最高和最低值的差距，该差距称为极差。

极差分析衡量了不同类别之间的距离，有助于比较不同类别在一些变量上的差异。

3.交叉分析：用于分析两个或多个分类资料之间的关系。

通过交叉表格（列联表）和卡方检验，可以计算出各类别之间的关联度，判断不同分类是否相互关联。

4.分类资料的描述性统计分析：主要包括计算百分比、计算平均数、计算方差等统计指标。

通过这些指标，可以对不同类别的分布情况进行综合分析。

三、实践应用1.人口统计学：年龄、性别、婚姻状况等是人口统计学中常见的分类资料。

通过对这些资料的统计分析，可以了解人口结构、人口变动趋势等，为制定人口政策提供参考。

2.市场调研：对于市场调研中收集到的消费者分类资料，可以通过频数分析和交叉分析揭示不同人群的消费偏好和购买行为，帮助企业制定更加精准的销售策略。

3.教育评估：对学生的学历、家庭背景等进行统计分析，可以了解学生群体的整体素质水平、教育资源配置情况等，为教育政策制定和学校招生计划提供依据。

4.健康管理：对医疗数据中患者的病种、治疗效果等分类资料进行统计分析，可以评估不同病种的流行趋势、治疗效果、药物副作用等，为医疗决策提供参考。

总之，分类资料的统计分析是统计学中的重要内容，通过对分类资料的频数、频率、交叉分析等方法进行利用，可以揭示分类之间的差异、关系和趋势，为各个领域的决策者和研究者提供参考依据。

实验三分类资料的统计描述与统计推断一、下表为一抽样研究资料，试：（1）填补空白处数据；（2）根据最后三栏结果作简要分析。

（3）试估计该地死亡率、0~恶性肿瘤死亡率的置信区间。

某地各年龄组恶性肿瘤死亡情况出高血压病人775人，试估计该市中年男性高血压患病率的95%置信区间。

三、一般而言，对某疾病采用常规治疗，其治愈率约为45%。

现改用新的治疗方法，并随机抽取180名该疾病患者进行了新疗法的治疗，治愈117人。

问新治疗方法是否比常规疗法的效果好？四、一般人群先天性心脏病的发病率为千分之八，某研究者为探讨母亲吸烟是否会增大其小孩的先天性心脏病的发病危险，对一群20～25岁有吸烟嗜好的孕妇进行了生育观察，在她们生育的120名小孩中，经筛查有4人患了先天性心脏病。

请作统计分析。

五、某院康复科用共鸣火花治疗癔症患者56例，有效者42例；心理辅导法治疗癔症患者40例，有效者21例。

问两种疗法治疗癔症的有效率有无差别？六、用兰芩口服液治疗慢性咽炎患者34例，有效者31例；用银黄口服液治疗慢性咽炎患者26例，有效者18例。

问两药治疗慢性咽炎的有效率有无差别？七、用甲乙两种方法检查已确诊的乳腺癌患者120名。

甲法的检出率为60%，乙法的检出率为50%，甲乙两法一致的检出率为35%，问甲、乙两法的检出率有无差别？八、某研究者将腰椎间盘突出症患者1184例，随机分为三组，分别用快速牵引法、物理疗法和骶裂孔药物注射法治疗，结果如下表。

问三种疗法的有效率有无不同?三种疗法治疗腰椎间盘突出有效率的比较疗法有效无效合计快速牵引法444 30 474物理疗法323 91 414骶裂孔药物注射法222 74 296合计989 195 1184九、思考题：1、常用的相对数有哪些？应用相对数时应注意的事项？2、率的标准误与率的抽样误差3、简述二项分布、Poisson分布和正态分布的区别与联系。

4、总体率的区间估计方法5、2x卡方检验的用途与基本思想6、行⨯列表资料2x检验的注意事项7、普通四格表资料2x检验的应用条件及其表格、检验公式、步骤等8、配对四格表资料2x检验的应用条件及其表格、检验公式、步骤等χ检验有何异同？9、两样本率比较的z检验与210、对于四格表资料，如何正确选用检验方法？11、资料的对比应注意其可比性，可比性指的是什么？试举两例说明。

分类资料组间比较的统计方法选择与应用在统计学中，分类资料组间比较是指对不同分类资料组之间的差异进行统计分析。

分类资料是指将个体按其中一种特征分组，而分类资料组是指这些不同特征组成的组。

此时，为了确定不同组之间的差异，我们需要选择适当的统计方法进行比较。

下面介绍几种常用的分类资料组间比较的统计方法选择与应用。

1.基本原则：在选择分类资料组间比较的统计方法时，需要根据变量的测定水平来确定，通常可以根据资料的测定水平来进行分类资料分析的方法选择。

对于分类资料，我们可以采用卡方检验分析，对于有序分类资料，我们可以采用秩和检验分析。

2.卡方检验：卡方检验适用于分类资料的比较，其基本思想是比较实际观测频数与理论频数之间的差异。

卡方检验有两种形式：独立性检验和拟合优度检验。

独立性检验用于检验两个或多个分类变量之间是否存在关联；拟合优度检验用于检验观测频数与理论频数之间的差异是否显著。

3.秩和检验：对于有序分类资料，我们可以采用秩和检验进行比较。

秩和检验的基本思想是将不同组之间的观测值按顺序排列，并将其转化为秩次，然后将秩次相加得到秩和，通过比较秩和的大小来判断不同组之间的差异是否显著。

4.t检验：当分类资料分为两个组进行比较时，可以采用t检验。

t检验的基本思想是通过比较两个组的均值差异来判断两个组之间的差异是否显著。

但是需要注意的是，t检验要求数据满足正态分布的假设，所以在进行t检验之前需要进行正态分布检验。

5.方差分析：当分类资料包含多个组时，可以使用方差分析进行比较。

方差分析的基本思想是比较组间方差与组内方差之间的差异，通过计算F值来判断不同组之间的差异是否显著。

方差分析也需要满足正态分布的假设。

6.非参数检验：如果数据不满足正态分布假设，或者样本量较小，可以使用非参数检验。

非参数检验不依赖于总体分布形式的假设，比如Mann-Whitney U检验适用于两个独立样本的比较，Kruskal-Wallis H检验适用于多个独立样本的比较。

分类变量资料的统计分析详细讲解资料的统计分析通常包括描述统计和推断统计两个方面。

描述统计主要是对变量的单个特征进行分析，常用的统计指标包括频数、比例、均值、中位数、众数、标准差等；推断统计则是在样本数据的基础上推断总体数据的特征，常用的方法包括假设检验、方差分析、回归分析等。

本文将以分类变量为例，详细介绍分类变量资料的统计分析方法和步骤。

首先，分类变量是一种相互独立、不可顺序比较的变量，常见的示例包括性别、职业、学历等。

对于分类变量资料的统计分析，首先需要进行数据的整理和描述。

数据整理包括去除缺失值、异常值和重复值等处理。

应根据实际情况选择合适的处理方法，常用的方法有均值填充、删除等。

同时，需要将数据进行编码或离散化处理，便于后续的分析。

数据描述主要包括频数及比例的统计，可以用来描述分类变量的分布情况。

通过计算每个类别的频数和比例，可以获得分类变量的基本特征。

同时，可以使用图表来展示分类变量的分布情况，如饼图、柱状图等。

接下来，可以对分类变量与其他变量之间的关系进行分析。

常用的方法有卡方检验和列联表分析。

卡方检验适用于两个分类变量之间的关系检验，可以用来判断两个分类变量是否相关；列联表分析则可以用来描述两个分类变量之间的关系程度。

通过分析发现两个或多个分类变量之间的关联关系，可以更好地理解数据。

此外，对于分类变量的统计分析还可以进行组内和组间的比较。

组内比较主要是对同一分类变量的不同类别进行比较，常用的方法有t检验和方差分析；组间比较则是对不同分类变量之间的差异进行比较，可以使用相关分析和回归分析等方法。

最后，需要进行结果的解释和报告。

对分类变量资料的统计分析得出的结果进行解读，并进行相关性讨论。

通过各种统计方法对变量进行分析，报告结果可以提供决策者一个更全面的了解。

总结起来，分类变量资料的统计分析主要包括数据整理和描述、关联分析、比较分析和结果解释等步骤。

通过这些步骤可以更好地分析分类变量的特征、关系和差异，为实际问题的解决提供有力的支持和参考。

STATA软件操作(四)分类与等级资料的统计分析STATA软件操作（四）分类与等级资料的统计分析在统计学中，数据可分为分类数据和等级数据。

分类数据是指事物被划分为不同的类别或类型，每个类别之间没有顺序或大小的关系。

而等级数据则是指事物按照某种特定的顺序或大小排列。

STATA是一款功能强大的统计分析软件，它提供了丰富的工具和函数，可以进行分类数据和等级数据的统计分析。

本文将介绍如何使用STATA软件进行分类与等级资料的统计分析。

一、分类数据的统计分析分类数据的统计分析主要包括频数和比例统计、列联表分析和卡方检验等。

下面以一个简单的示例说明如何用STATA软件进行分类数据的分析。

假设我们有一份调查问卷数据，其中包含了100个受访者的性别（男、女）和喜好的水果（苹果、香蕉、橙子）信息。

我们想要了解男女受访者喜好的水果分布是否存在差异。

首先，我们需要将数据导入STATA软件。

在STATA命令窗口中输入以下命令：```use "文件路径/文件名.dta"```接着，我们可以使用`tab`命令来计算频数和比例。

输入以下命令：```tab sex fruit```这样，STATA会输出一个包含性别和水果的频数表和比例表。

通过观察这些表，我们可以得到男女受访者对不同水果的喜好情况。

如果我们还想了解性别和喜好水果的关系是否显著，可以进行列联表分析和卡方检验。

输入以下命令：```tab sex fruit, chi2```STATA会输出一个包含列联表和卡方检验结果的表格。

通过观察卡方检验的p值，我们可以判断性别和喜好水果之间是否存在显著差异。

二、等级数据的统计分析等级数据的统计分析主要包括描述统计分析和推断统计分析。

下面以一个实例介绍如何使用STATA软件进行等级数据的分析。

假设我们有一份学生数学考试成绩数据，其中包含了100个学生的分数信息。

我们想要了解这些学生成绩的分布情况。

首先，我们需要将数据导入STATA软件。

分类变量资料的统计分析分类变量是一种在研究或分析中常见的类型数据，它描述了被观察个体或对象之间的不同特征，可以将其分为不同的类别或组。

在统计学中，对分类变量的分析可以帮助我们了解不同类别的分布情况、比较不同类别之间的差异、探索不同类别与其他变量之间的关系等。

本文将介绍分类变量资料统计分析的一些常用方法。

首先，我们可以通过计算频数和频率来描述分类变量的分布情况。

频数是指每个类别中观察到的个体或对象的数量，频率则是频数除以总数后的比例。

通过绘制条形图或饼图，可以直观地展示分类变量不同类别的频数或频率分布，帮助我们了解变量的整体情况。

其次，我们可以对不同类别之间的差异进行比较。

其中一种常用的方法是卡方检验，它用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著性差异。

卡方检验的原理是通过比较观察到的频数与期望频数之间的差异来判断差异是否显著。

比如，我们可以用卡方检验来确定两个不同群体之间的分布是否存在显著差异。

此外，分类变量的统计分析还可以探索其与其他变量之间的关系。

当我们有一个分类变量和一个或多个连续变量时，可以使用方差分析（ANOVA）来检验分类变量对连续变量的影响是否显著。

方差分析通过比较不同类别下的连续变量的均值来判断差异是否显著。

另外，我们还可以使用列联表分析来研究两个或多个分类变量之间的关联关系，例如，我们可以通过计算卡方值来确定两个分类变量之间的关联程度。

此外，还有一些其他常用的分类变量分析方法。

比如，在研究中，我们经常遇到多个分类变量之间的关联关系，可以使用多项Logistic回归模型来分析这些多分类变量之间的依赖关系。

另外，如果我们想预测或分类新的个体或对象所属的类别，可以使用分类树或逻辑回归等方法进行建模和预测。

综上所述，分类变量的统计分析是一种有价值的工具，可以帮助我们理解和揭示数据背后的模式和关联关系。

通过对分类变量的分布和差异进行描述分析，我们可以更好地理解数据，并从中提取有用的信息。

分类数据的统计分析开设目的医学科研中分类数据多见常用的分类数据的统计分析方法 软件实现过程讲授内容列联表中变量关联(association)的假设检验 2×2表行×列表分层2×2表CMH方法解释变量与反应结果间联系的统计模型 LOGISTIC回归模型Poisson回归模型对数线性模型成绩评定到课次数(20%) 平时作业(30%) 期终测验(50%)参考资料分类数据的统计分析及SAS编程Categorical Data Analysis Using the SAS SystemSAS-Base and SAS-STAT User's Guide _Version 8SPSS 使用教程分类数据定义分类数据是指反应变量(应变量)为分类变量，而解释变量(自变量)可是分类变量或连续变量。

列联表中变量关联(association)的假设检验 解释变量与反应结果间联系的统计模型。

分类反应变量的尺度分类尺度: 分类尺度是两种可能的结果顺序尺度: 结果不止两种可能性，而且有顺序关系离散计数: 结果本身是离散计数名义尺度: 结果多于两类，而类别之间并没有顺序关系分组计数: 数据本身是连续数据，经分组后，反应变量为在不同组中的例数。

分类数据分析策略¾假设检验对建立的一个关于联系(association)的假设进行检验，说明列联表的行与列之间是否有关。

¾建立模型用建立模型的方法可求得各参数值，说明各因素的作用。

通常用最大似然估计或加权最小二乘法估计。

2×2 列联表资料χ2二项分布一批产品共N 件，其中有M 件次品，进行有放回抽样检查，每次从这批产品中任意取出一件，取出的产品再放回去，连续取n 次，共取出n 件产品，则取出的n 件产品中的次品数X 服从二项分布X =0,1,…,n(1)()X nX n X P P X C P −−=Kappa 值的意义Kappa值的取值范围是|Κ| ≤1。