第三章常用卫生统计学方法课件.ppt

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1、01,卫生统计学概述,2018/10/24,CONTENTS,1.,基本概念,2.,基本步骤,2018/10/24,一、卫生统计学的基本概念,变量：对每个观察单位的某项特征进行测定和观察，,这种观察单位的特征称为变量。,变量值,观察值,定量,定性,2018/10/24,一、卫生统计学的基本概念,统计资料,计量资料,描述计量资料常用统计方法：平均数、标准差等；,01,用度量衡的方法测量每个观察单位的某,数值变量。,项研究指标量的大小，所得的数据称为,统计分析方法：,u,检验、,t,检验、方差分析等。,02,计数资料,将全体观察单位按某种性质或类别进行分组，然,计数资料常用统计指标：率、构成比等；

2、,后清点各组中的例数，这样得到的数据称为计数,等级资料,将全体观察单位按某种性质的不同程度分为若干,组，分别清点各组中的例数，这种数据资料称为,计数资料常用统计指标：率、构成比等；,等级资料。,统计分析方法：秩和检验、,2,检验等。,03,统计分析方法：,u,检验、,2,检验等。,资料，亦称为分类变量。,2018/10/24,一、卫生统计学的基本概念,总体,根据研究目的确定的同质的观察单位,的某个变量值的全体。,样本,是从总体中随机抽取有代表性的一部分观察单位，,用样本信息去推断总体特征。,2018/10/24,一、卫生统计学的基本概念,误差,系统误差,由于某种必然因素所致，,特点：不是偶然造

3、成，观,避免方法：,具有一定的方向性。,察结果一贯性的偏高或偏,1,）通过周密的研究设计,低。,2,）调查或测量过程中的,质量控制,抽样误差,即使消除了系统误差，控制,了随机测量误差，样本统计,量和总体参数之间仍存在差,特点：由于个体变异造成，抽样,别，这种由随机抽样引起的,机遇所致。客观存在，不可避免。,样本指标与总体指标的差异,但可估计大小，也可增加样本含,量使其减小。,随机测量误差,偶然机遇所致，无方向性，对同,特点：不可避免，但可,一样品多次测定，结果有高有低。,控制在一定范围。,2018/10/24,一、卫生统计学的基本概念,概率（总体）,描述随机事件发生的可能性大小的数值。事件,A

4、,的,概率记为,P(A),随机事件的概率,P,取值在,0,1,之间。,频率（样本）,是指一次试验结果计算得到的样本率。,02,计量资料的统计描述,2018/10/24,（一）集中趋势,(Central tendency),的描述,平均数,(average),常用于描述一组变量,值的集中趋势，是反映同质资料的平均水,平或集中位置的特征值。,均数,常用平均数,几何均数,2018/10/24,中位数,常用平均数,1.,均数,(,算术均数,)(mean),表示符号,总体均数,(),样本均数,(x),应,用,对称分布资料，尤其是正态分布资料,计算方法,x,1,+x,2,+x,n,x,直接法,x=,n,n

5、,f,1,x,1,+f,2,x,2,+f,k,x,k,fx,加权法,x=,=,f,1,+f,2,+f,k,2018/10/24,n,常用平均数,2.,几何均数,(geometric mean),表示符号,(G),应,用,对数正态分布资料，变量值呈倍数关系,计算方法,直接法,G=,n,x,1,x,2,x,n,lgx,1,+lgx,2,+lgx,n,lgx,G=lg,1,=lg,1,n n,f,1,lgx,1,+f,2,lgx,2,+f,k,lgx,k,f lgx,加权法,2018/10/24,G=lg,1,=lg,1,n n,常用平均数,3.,中位数,(median),表示符号,(M),偏态分布

6、资料,应,用,变量值分布一端或两端无确定数值,分布不明资料,计算方法,直接用变量值计算,M=X,n+1,(n,为奇数时,),2,1,或,M=,X,n,+X,n,(n,为偶数时,),2,2 2,+1,2018/10/24,（二）离散趋势,(tendency of dispersion),描述变量值的离散趋势用变异指标,全距,常用变异指标,四分位数间距,方差和标准差,变异系数,2018/10/24,常用变异指标,1.,全距,(range,简记为,R),R=,最大值,最小值,反映变量值的变异范围,各种类型资料都可应用，但只作,参考资料,2018/10/24,常用变异指标,2.,方差,和,标准差,(s

7、tandard deviation),(X,),2,定义公式,2,=,=,N,N,(X,X),2,(X,X),2,S,2,=,S=,n,1 n,1,2018/10/24,?,?,(X,),2,应用公式,直接法,S=,2,2,X,(,X,),/n,n,1,加权法,S=,2,2,f,X,(,f,X,),/n,n,1,2018/10/24,标准差用途：,1.,表示同质变量值的离散程度；,2.,在多组资料均数相近、度量单位相同的条件下,表示观察值的变异度大小；,3.,与均数结合描述正态分布的特征和估计医学参,考值范围；,4.,与样本含量,(n),结合，计算标准误,2018/10/24,常用变异指标,3

8、.,变异系数,(coefficient of variation,简记为,CV),定义,CV=,s,/,X,100%,用途：,1),比较多组,单位不同,资料的变异度,2,）比较多组,均数相差较大,资料的变度,2018/10/24,(,三,),正,态分布和参考值范围的估计,正态分布的概念和特征,正态分布是以均数为中心呈对称的钟型分布,频,数,（,人,数,）,125 129 133 137 141 145 149 153 157 161,Normal distribution curve,f,身高,(cm),?,2018/10/24,120,名,12,岁健康男孩身高的频数分布,正态分布的特征有：,

9、1),正态分布曲线在均数处最高,2),正态分布以均数为中心，左右对称且逐渐减少,3),正态分布曲线的两个参数,和,记作,N(,2,),4),正态曲线在,1,处各有一个拐点,2018/10/24,?,?,正态曲线下的面积分布规律,1,占正态曲线下面积的,68.27%,1.96,2.58,占正态曲线下面积的,95.00%,占正态曲线下面积的,99.00%,若,n100,，则,可用,X,代替，,用,s,代替。,-,0.5%,2018/10/24,2.5%,-2.58,?,-1.96,?,-1,?,?,+1,?,+1.96,?,+2.58,?,正态分布的应用,1.,估计变量值的频数分布,2.,制定医学

10、临床参考值,常,用,U,值,表,-,正常值范围,双侧,单侧,-,90%1.645 1.282,95%1.960 1.645,99%2.576 2.326,-,_,95%,双侧参考值,:,1.96,S,_,99%,双侧参考值,:,2.58,S,_,_,95%,单侧参考值,:,-1.64,S,+1.64,S,2018/10/24,3),百分位数法：,用于偏态分布资料,双侧参考值,(,=,0.05,),单侧参考值,(,=,0.05,),P,2.5,P,97.5,P,5,或,P,95,2018/10/24,03,计量资料的统计推断,2018/10/24,一、均数的抽样误差和标准误,（一）,均数的抽样误

11、差,概念：,由于抽样造成的样本均数与总体均数的差,异或各样本均数之差异。,表示方法：,标准误,(Standard error),标准误为,样本均数,的标准差，,是说明样本,均数抽样误差的大小的指标,，反映了样本均数,与总体均数的差异。,2018/10/24,计算公式,=,n,S,S,=,n,2018/10/24,:,总体标准误,S,：样本标准误，,为,的估计值,（二）,t-,分布（,t-,distribution),概念,从正态总体,N(,),中进行无数次样,本含量为,n,的随机抽样，每次均可得,-,到一个,和一个,s,，通过,t,=,公,s/n,式转换，可得无数个,t,值，,t,值的分布即,

12、为含量为,n,的,t,值的总体或称,t-,分布。,2018/10/24,特征,以,0,为中心，左右对称,t-,分布曲线的形状与自由度有关,f(t)=(,-,)/,-,-,?,=(u,-d),?,=5,?,=1,-4-3-2-1 0+1+2+3+4,2018/10/24,自由度分别为,1,、,5,、,的,t-,分布,二、总体均数可信区间的估计,点估计,(point estimation),用样本均数作为总体均数的估计值,区间估计,(interval estimation),按一定的概率估计总,体均数所在范围，,亦称总体均数的可信区间,2018/10/24,总体均数区间估计的方法：,1),当,n,

13、足够大（如,100,）时,X,的平均数,接近正,态分布,-,总体均数,95%,可信区间：,1.96,s,-,-,总体均数,99%,可信区间：,2.58,s,-,2018/10/24,总体均数区间估计的方法：,2),当样本含量,n,较小时,X,的平均数,接近,t-,分布,-,-,总体均数,95%,可信区间：,t,0.05,?,s,-,总体均数,99%,可信区间：,t,0.01,?,s,-,2018/10/24,三、假设检验的基本原理,概念：,假设检验是用来判断样本统计量与总体参,数的差异是由抽样误差引起，还是本质差异造成的,统计推断方法。,（一）假设检验的基本思想,小概率事件不可能原理：,小概率

14、事件在一次试验中基本不可能发生。,反证法思想：,先对总体的参数或分布作出某种假设，,再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小。,推断此假设成立或不成立。,2018/10/24,抽样误差所致,P0.05,（来自同一总体）,两,均,?,假设检验回答,数,不,环境条件影响,P0.05,等,（来自不同总体）,2018/10/24,（二）假设检验的基本步骤,1),建立检验假设，确定检验水准,H,0,(,无效假设,),：假设两组或多组资料的总体均数,相等。,=,0,或,1,=,2,=,3,H,1,(,备择假设,),：,?,0,（双侧检验）,0,或,0,（单侧检验）,?,(,检验水准,),：通常取,?,=

15、0.05,2018/10/24,2),选定检验方法，计算检验统计量,根据资料类型及统计推断的目的选用合适,的检验方法计算出统计量,(t,值、,u,值、,?,2,值等,),。,3),确定,P,值,作出推断结论,根据自由度，查不同统计量的界值表,(t,值,2,表、,?,值表等,),，确定现有统计量的概率,P,值,2018/10/24,确定,P,值,：,t,0.01(),t t,0.05(),0.01P 0.05(,差异有统计学意义,),t t,0.01(),P 0.01(,差异有统计学意义,),当：,t t,0.05(),P 0.05(,差异无统计学意义,),推断结论：,当,P,?,?,按所取检验

16、水准不拒绝,H,0,P,?,?,按所取检验水准拒绝,H,0,2018/10/24,（三）假设检验时应注意的问题,?,保证比较的样本间有较好的均衡性和可比性；,?,选用的假设检验方法应符合其应用条件；,?,正确理解差别有无显著性的统计意义；,?,结论不能绝对化；,?,报告结论时应列出统计量值，注明单侧或双,侧检验，写出,P,值的确切范围。,2018/10/24,四、,t-,检验和,u-,检验,t-,检验,（,t,-,test or Students test),（一）样本均数与总体均数比较的,t,检验,目的：推断样本所代表的未知总体均数,与,已知的总体均数,0,有无差别,(,0,一般,为理论值、

17、标准值或经过大量观察所,得的稳定值等,),条件：理论上要求资料来自正态分布总体,-,0,公式：,t=,2018/10/24,S,?,=,n,1,例,1,、根据大量调查，已知健康成年男子脉,搏数为,72,次,/,分。某医生在山区随机抽查,25,名健康成年男子，求得其脉搏均数为,74.2,次,/,分，标准差为,6.5,次,/,分。能否据此认为,山区成年男子的脉搏数高于一般？,2018/10/24,1,、,H,0,：,=,0,，,H,1,：,0,，,?,=0.05,2,、,-,0,74.2-72,t=,=,=,1.692,S,6.5/,25,3,、自由度,?,=,n,1=25-1=24,，查,t,值

18、表（单侧）,得,t,0.05,（,24,）,=1.711,。,t=1.6921.711,，,P0.05,4,、在,?,=0.05,水准上，接受,H0,，不能认为该山区成,年男子的脉搏数高于一般。,2018/10/24,（二）配对设计差值均数与总体均数,0,比较,t,检验,同源配对,配对方法,异源配对,目的：推断两种处理的效果有无差别或推断某种处,理有无作用,条件：样本来自正态总体,公式：,d,0,d,t=,=,S,d,S,d,/n,2018/10/24,?,=n-1,n,为对子数,（三）完全随机设计的两样本均数的比较,目的：推断两样本均数分别代表的总体均数,1,与,2,有无差别。,1),两样本

19、含量较小时，且要求两样本总体方差相等,公式：,1,-,2,t=,?,=(n,1,-1)+(n,2,-1),S,-,1,2,1 1,S,-,=Sc,2,(+),1,2,n,1,n,2,2018/10/24,2,(n,1,-1)s,1,+(n,2,-,2,1)s,2,Sc,2,=,n,1,+n,2,-2,t=,2,2,(n,1,-1)s,1,+(n,2,-1)s,2,1 1,?,(+),n,1,+n,2,-2 n,1,n,2,x,1,-x,2,2018/10/24,2),两样本含量足够大，如,n,50,或,100,时,U-,检验,应用条件：,当,n,较大,(n 50),或,n,虽小，但总,体标准差

20、已知，可用,U,检验,公式,:,1,-,2,U=,=,S,-,S,1,2,S,2,2,1,2,+,n,1,n,2,2018/10/24,1,-,2,04,分类资料的统计描述,2018/10/24,一、常用相对数,相对数：,计数资料常用的统计指标，,又称相对指标（,Relation number),率,常用相对数,构成比,相对比,2018/10/24,常用相对数,（一）,率,（,Rate),*,频率指标，表示某现象发生的,频率和强度,*,计算公式：,实际发生某现象的观察数,率,=,K,可能发生某现象的观察单位总数,（,K,为比例基数，可为,100%,或,1000,等）,2018/10/24,（二

21、）,构成比（,Constituent ratio,）,*,又称构成指标，表示某一事物内部各,组成部分所占的比重或分布。,*,计算公式：,某一事物各组成部分的个体数,2018/10/24,构成比,=,100%,同一事物各组成部分的个体总数,（三）相对比,（,Relative ratio,）,*,表示两个有联系的指标（绝对数，相对数,或平均数）之比，说明对比水平。,*,计算公式：,A,指标,相对比,=,（或,100%,）,B,指标,1,）对比指标：两个有关同类指标之比，如两地,肿瘤死亡比,2,）关系指标：两个有关非同类指标之比，如每,千人病床数,2018/10/24,二、应用相对数应注意的问题：,

22、1.,不要把构成比当作率分析,（最容易混淆）,-,年龄组（岁）,人口数,癌肿病人数,构成比（,%,）,患病率（,%,）,-,30 633000 19 1.3 3.0,30-570000 171 11.4 30.0,40-374000 486 32.6 129.9,50-143000 574 38.5 401.4,60-30250 242 16.2 800.0,-,合,计,1750250 1492,100.0 85.2,-,2018/10/24,二、应用相对数应注意的问题：,2.,计算相对数的分母不宜太小,-,治疗数,有效数,总体率,95%,可信区间,-,2 1 1,?,99%,4 2 7,?,

23、93%,50 25 36,?,65%,500 250 45,?,54%,5000 2500 49,?,51%,-,可见，当,n,足够大时，相对数才稳定。,2018/10/24,二、应用相对数应注意的问题：,3.,率或构成比的比较应注意可比性,1,）研究对象是否同质,(,方法、时间、种族、地区、环境等,),2,）其它影响因素,(,年龄、性别,),在各组的内部构成是否相同,3,）同地区不同时期资料对比时,应注意客观条件是否一致,4.,对观察单位数不等的几个率不能直接相加,求其平均率,5.,对样本率,(,或构成比,),的比较应作假设检验,2018/10/24,三、率的标准化法,（一）标准化法的意义和

24、基本思想,意义,-,在比较率时，如果比较的两组资料其内部构成,不同，且影响到比较结果，就不能直接进行比较，,需要进行标准化处理后，消除由于内部构成不同,对结果造成的影响，才能进行比较。,标准化法,-,就是采用统一的标准对内部构成不同的各,组频率进行调整和对比的方法。,标准化率,-,采用统一的标准调整后计算的率,2018/10/24,（二）标准化方法选择（根据已知资料类型）,直接法：已有被观察人群中各组的率资料。,间接法：仅有各组的观察单位数和总率，没有各,组率的资料。,（三）标准选择,1,、选择一个有代表性的、内部构成相对稳定的,较大人群为标准；,2,、将比较的两组资料各对应组观察数合并作为,

25、标准；,3,、在比较的两组中任选一组内部构成做标准。,2018/10/24,（四）标化率的计算,-,直接法,?,例,1998,年某社区甲乙两企业高血压患病率（,%,）的普查结果,?,年龄,人口数,构成比,患病人数,患病率,人口数,构成比,患病人数,患病率,?,甲,企,业,乙,企,业,?,?,?,?,?,?,（,1,）,（,2,）,（,3,）,（,4,）,（,5,）,（,6,）,（,7,）,（,8,）,（,9,）,30,935 37.99 10 1.1 680 34.64 4 0.6,40,849 34.50 86 10.1 405 20.63 29 7.2,50,420 17.07 141 3

26、3.6 333 16.96 91 27.3,60,150 6.10 98 65.3 292 14.88 158 54.1,70,107 4.35 74 69.2 253 12.89 163 64.4,合计,2461 100.00 409 16.6 1963 100.00 445 22.6,2018/10/24,?,问题：,甲企业各年龄高血压患病率都高于乙企业，合,计患病率则乙企业高于甲企业。,?,原因：,两个企业人口数在年龄构成上不同。甲企业,60,岁以下人口构成比高于乙企业，,60,岁以上正好相反，,因此乙企业高血压合计患病率高是因为高年龄人口数,多的缘故。,?,解决方法：,需要将两企业的年

27、龄构成标准化，计算标,准化高血压患病率，然后再进行比较。,?,注意的是：,?,1,）选择的“标准人口”不同,计算的标准化率不同。,2,）标准化率只是为了进行合理比较而计算的一个指标，,它并不反映实际水平。,2018/10/24,例,1998,年某社区甲乙两企业标准化高血压患病率,(%),的计算,甲,企,业,乙,企,业,年龄,标准人口,原患病率,预期患病人数,原患病率,预期患病人数,(1)(2)(3)(4)=(2),(3)(5)(6)=(2),(5),30,1615 1.1 17.8 0.6 9.7,40,1254 10.1 126.7 7.2 90.3,50,753 33.6 253.0 27

28、.3 205.6,60,442 65.3 288.6 54.1 239.1,70,360 69.2 249.1 64.4 231.8,合计,4424 16.6 935.2 22.6 776.5,甲企业标准化高血压患病率,=935.2/4424,100%=21.1%,乙企业标准经高血压患病率,=776.5/4424,100%=17.6%,结果表明：,甲企业标准化高血压患病率高于乙企业。,2018/10/24,05,分类资料的统计推断,2018/10/24,一、率的抽样误差和总体率的估计,（一）,率的抽样误差与标准误,*,由抽样造成的样本率与总体率的差别称为率的抽,样误差（,p-,?,；,p,为样

29、本率，,?,为总体率）。,_,?,(1-,?,),*,率的标准误：表示率的抽样误差大小的统计指标。,计算公式：,?,p,=,n,（,p,为,?,的估计值；,S,p,为,?,p,的估计值。）,2018/10/24,?,_,p(1-p),=,Sp,n,?,（二）,总体率的可信区间估计,正态近似法：,当总体率,?,未知时，若,np,?,5,和,n(1-p),?,5,，,则总体率,(1-,?,),可信区间为：,p,?,U,?,s,p,=p-U,?,s,p,p+U,?,s,p,即：总体率,95%,可信区间为,p,?,1.96,s,p,总体率,99%,可信区间为,p,?,2.58,s,p,2018/10/

30、24,二、率的,U,-,检验,（一）样本率与总体率比较,目的：推断样本率所代表的总体率,?,与某总,体,率,?,0,是否相等（,?,0,常为理论值或,长期积累的经验值）。,条件：,n,?,0,?,5,和,n(1-,?,0,),?,5,p-,?,0,公式：,u=,_,?,?,0,(1-,?,0,)/n,2018/10/24,（二）两样本率的比较,目的：推断两样本率分别代表的总体率,?,1,与,?,2,是否相等。,条件：两样本满足正态近似条件，即,n,1,p,1,、,n,1,(1-p,1,),和,n,2,p,2,、,n,2,(1-p,2,),均大于或等于,5,。,公式：,p,1,-p,2,u=,S

31、,p,-p,1,2,2018/10/24,_,1 1,S,p,-p,=p,c,(1-p,c,)(,+,),1,2,n,1,n,2,（,p,c,为两个样本率的合并率。）,?,2,三、,?,检验,1.,用途：推断两个或多个总体率（或总体构成比）,之间有无差别；两变量有无相关关系。,2,2.,?,检验的基本思想,2,(A-T),2,=,?,，,?,T,?,=,（行数,-1,）,?,（列数,-1,）,=,（,R-1,）,?,（,C-1,）,n,R,n,C,A,为实际值,T,R C,=,T,为理论值,n,2018/10/24,2,3.,?,检验的种类,2,（,1,）四格表资料的,?,检验,目的：用于两个

32、样本率或构成比的比较，推断,两个样本所代表的总体率（或总体构成,比）是否相等。,2,(A-T),基本公式：,?,2,=,?,T,专用公式：,2018/10/24,2,(ad-bc),n,?,2,=,(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),2,四格表,?,值的校正,当：,1 T 5,，而,n 40,时，需计算校正,?,2,值,2,(|A-T|-0.5),?,2,=,?,，,?,=1,T,2,?,n,(|ad-bc|-n/,2,),或,?,2,=,(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),当：,T 1,，或,n 40,时，需用确切概率计算法。,2018/10/24,2,（,2,）配对四格表的,?

33、,检验,目的：用于配对设计的计数资料，是通过两种,不同的处理方法对同一样本进行处理，从而推,断两种处理方法的结果有无差别。,公式：,2,(b-c),2,?,=,，,?,=1,b+c,当,b+c 40,时，则,?,2,需进行校正，此时,2,(|b-c|-1),2,2018/10/24,?,=,，,?,=1,b+c,2,（,3,）行,?,列表资料的,?,检验,目的：用于多个样本率（或构成比）的比较，,推断样本所代表的几个总体率（或总,体构成比）之间有无差别。,基本公式：,2,(A-T),2,=,?,，,?,?,=,（行,-1,）,?,（列,-1,）,T,=,（,R-1,）,?,（,C-1,）,专用

34、公式：,2,A,2,?,=n,(,?,-1),n,R,n,C,2018/10/24,2,行,?,列表资料,?,检验的注意事项：,?,当有,1/5,及以上格子的,T 5,，,或有一个格子,T 1,时，应将资料合理合并，或增大样本含量重,新观察以增加理论频数,T,；,?,当推断结论为拒绝,H,0,时，是认为各总体率（或,总体构成比）不等或不全相等，即只能认为其中,至少有两个总体率（或总体构成比）不等，而不,能确定任意两个总体率（总体构成比）不等。,2018/10/24,06,统计分析结果的表达,2018/10/24,一、统计表,（一）列表的原则：,1.,重点突出，简单明了,2.,主次分明，层次清楚

35、,(,二,),统计表的基本格式,2018/10/24,统计表的基本格式,表号,横标目名称,标题,纵,标,目,合,计,顶,线,标目线,横标目,合,计,合计线,底,线,2018/10/24,简单表,（二）统计表的种类,复合表,?,简单表：按一个特征或标志分组。,某年某地流脑病死率比较,病型,病人数,死亡人数,病死率（,%,）,菌血型,59 4 6.78,脑型,778 48 6.17,混合型,784 39 4.97,合计,1621 91 5.61,2018/10/24,?,复合表：按两个或两个以上特征或标志分组。,某年某地流脑不同病型病死率与病情轻重的关系,轻,中,重,病型,病人数,死亡,病死率,病

36、人数,死亡,病死率,病人数,死亡,病死率,人数,(%),人数,(%),人数,(%),菌血型,25 0 0.00 27 0 0.00 7 4 54.14,脑,型,428 2 0.47 224 11 4.91 126 35 27.78,混合型,373 1 0.26 241 7 2.90 170 31 18.23,合,计,826 3 0.36 492 18 3.65 303 70 23.10,2018/10/24,二、统计图,（一）统计图的基本格式：,图例,纵,标,目,（,单,位,）,图体,0,（图例）,标题,2018/10/24,横标目,（单位）,（二）统计图的种类,1,线图（,Line grap

37、h,）,用于比较,连续性资料,，表示某事物在时间上的发,展变化或某现象随另一现象变迁的情况，分,为普通,线图及半对数线图，也有单式及复式之分。,2018/10/24,普通线图,60,患,50,病,率,40,（,30,20,10,0,%,）,2018/10/24,40,50,60,70,80,90,碘含量（,g/kg,）,食物中碘含量与碘缺乏病患病率的关系,?,半对数线图（,Semilogarithmic line graph,）,表示事物（所研究指标）的发展速度,2018/10/24,绝对差与相对差的比较,A,?,B,绝对差,相对比,(A/B),对数差,(log A-log B),1000,?

38、,100 1000-100=900 1000/100=10 lg1000-lg100=3-2=1,100,?,10 100-10=90 100/10=10 lg100-lg10=2-1=1,10,?,1 10-1=9 10/1=10 lg10-lg1=1-0=1,1000,900,800,数,700,值,600,500,400,300,200,100,0,1000,数,值,100,10,A,A,B,时,间,B,1,A,B,时,间,三组数据绘在算术格纸上,2018/10/24,三组数据绘在半对数格纸上,2,直方图（,Histogram,）,适用于表示,连续性资料,的频数分布，各矩形面积总和为总频

39、数。,人,数,某地区,130,名正常成年男子红细胞数的频数分布,2018/10/24,红细胞数（,10,12,/L,）,3,条图（,Bar graph,）,用于比较性质相似而相互独立的资料,（间断性,资料）,，有单式及复式条图。,死,亡,专,率,（,万,）,250,200,150,100,50,0,管,病,病,瘤,脏,炎,肿,心,管,血,性,脑,恶,老,年,2018/10/24,某年某地几种主要疾病死亡专率,慢,性,支,气,肺,结,核,1 10,脑血,恶性,心脏,老年慢,肺结核,管病,肿瘤,病,性支气,管炎,死亡专率（,1/10,万）,0 5 10 15 20,肝癌,食管癌,鼻咽癌,胃癌,肺癌

40、,0,2018/10/24,5,10,15,五种恶性肿瘤的死亡专率,（广东省，,1983 1985,年，男）,20,8,6,4,2,0,8,6,4,2,正确,错误,纵轴尺度起点必须为零示意,2018/10/24,4,构成图,用于,构成比,的资料，比较各构成部分的比重，,有圆形图及百分直条图。,例：,1998,年我国部分县前五位死因构成,死亡原因,占死亡比（,%,）,呼吸系病,25.70,脑血管病,16.07,恶性肿瘤,15.04,损伤与中毒,11.56,心脏疾病,11.41,2018/10/24,圆形图,（,Pie graph,）,其他,呼吸系病,20.22%,25.70%,心脏疾病,11.4

41、1%,16.07%,11.56%,脑血管病,15.04%,损伤与中毒,恶性肿瘤,2018/10/24,我国部分县,1988,年的死因构成比,百分条形图,（,Percent bar graph,）,0 20 40 60 80 100,20.22%,16.07%,15.04%,11.56%,11.41%,25.70%,呼吸,系病,脑血,管病,恶性,损伤与,心脏,肿瘤,中毒,疾病,其他,我国部分县,1988,年的死因构成比,2018/10/24,5,散点图（,Scatter diagram,）,用于,双变量,资料，表示两种现象之间的相互,关系。,增,加,体,重,（,克,）,190,190,180,180,170,170,160,160,150,150,140,140,130,130,120,120,110,500,2018/10/24,600 700 800 900 1000,600,700,800,900,1000,进食量（克）,大白鼠进食量与增加体重的关系,