科研论文中的数据分类方法

2018.11.28 16:42
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      1.数值变量

       描述集中趋势的指标,用以反映一组数据的平均水平

       描述离散程度的指标,用以反映一组数据的变异大小
       两类指标的联合应用才能全面描述一组数值变量的基本特征

       每一个观察对象都有一个数值,且大小差异有意义。
例如,血红蛋白(g/L)、住院天数、产前检查次数、住院费用等。

数值变量资料的描述

 数值变量资料的描述指标.png

偏态分布与正态分布的描述.png

论文中最常用的组合:

  1. 正态分布或近似正态分布:均数与标准差

  2. 偏态分布或未知分布:中位数与P25、P75(四分位数间距)

论文中最常用的组合

  1. 正态分布或近似正态分布:均数与标准差

  2. 偏态分布或未知分布:中位数与P25、P75(四分位数间距)

2.无序分类

以比代率,即误将构成比(proportion)当作率(rate)来描述某病发生的强度和频率。

把各种不同的率相混淆,如把患病率与发病率、死亡率与病死率等概念混同。

指类别或属性间无顺序、程度之分。
例如,性别(男、女)为二分类、血型(A、B、AB、O)为多分类。



常用指标.png

3.有序分类

指类别间存在着次序,或程度上的差异。

例如,治疗效果(无效、好转、显效、治愈)、实验室检验(-、+、++、+++)

分类变量资料的描述:通常需要描述各个类别的频数及频率(百分比)

患者疗效对比.png


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