護理學常用的統計學分析方法

❶ 常用的統計學方法有哪些

常用的統計方法：1、計量資料的統計方法：分析計量資料的統計分析方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法；2、計數資料的統計方法：計數資料的統計方法主要針對四格表和R×C表利用檢驗進行分析；3、等級資料的統計方法：等級資料(有序變數)是對性質和類別的等級進行分組，再清點每組觀察單位個數所得到的資料。統計資料豐富且錯綜復雜，要想做到合理選用統計分析方法並非易事。對於同一 個資料，若選擇不同的統計分析方法處理，有時其結論是截然不同的。

❷ 常用統計學方法

感知機 二分類

二分類的線性分類模型，也是判別模型。
目的是求出把訓練數據進行線性劃分的分離超平面。
感知機是神經網路和支持向量機的基礎。
學習策略：極小化損失函數。損失函數對應於誤分類點到分離超平面的總距離。
基於隨機梯度下降法對損失函數的最優化演算法，有原始形式和對偶形式。

K近鄰法 K-nearest neighbor, K-NN 多分類和回歸

是一種分類和回歸方法，有監督學習。在訓練數據集中找到和新的輸入實例最接近的K個實例，這k個實例的多數類別就是這個新實例的類別。
三要素：K的選擇，距離度量，分類決策規則。
實現方法：kd樹（二叉樹）快速搜索K個最近鄰的點。
K值選擇：反映了對近似誤差和估計誤差的權衡。交叉驗證選擇最優的K值，K小，模型復雜，K大，模型簡答。

樸素貝葉斯法 多分類 用於NLP

樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理和特徵條件獨立假設的分類方法。首先學習輸入輸出的聯合概率分布，然後基於此模型，對給定的輸入x，利用貝葉斯定理求出後驗概率最大的輸出y。
後驗概率最大等價於0-1損失函數的期望風險最小化。
是典型的生成學習方法，由訓練數據求出聯合概率分布，再求出條件概率分布（後驗概率）。
概率估計方法是：極大似然估計或者貝葉斯估計。
基本假設是條件獨立性

決策樹 decision tree 多分類，回歸

是一種分類和回歸演算法。包括三個步驟：特徵選擇，決策樹生成和決策樹的修剪，常用演算法：ID3，C4.5，CART

邏輯斯地回歸和最大熵模型 多分類

本質就是給線性回歸添加了對數函數
它的核心思想是，如果線性回歸的結果輸出是一個連續值，而值的范圍是無法限定的，那我們有沒有辦法把這個結果值映射為可以幫助我們判斷的結果呢。
而如果輸出結果是 (0,1) 的一個概率值，這個問題就很清楚了。我們在數學上找了一圈，還真就找著這樣一個簡單的函數了，就是很神奇的sigmoid函數(如下)：
邏輯回歸用於二分類和多分類
邏輯斯地分布是S型曲線
最大熵模型：熵最大的模型是最好的模型。
X服從均勻分布時候，熵最大
最大熵模型的學習等價於約束最優化問題。
對偶函數的極大化等價於最大熵模型的極大似然估計。
模型學習的最優化演算法有：改進的迭代尺度法IIS，梯度下降法，牛頓法，或者擬牛頓法

支持向量機 二分類

線性可分支持向量機利用間隔最大化求最優分離超平面。
函數間隔

❸ 統計學分析方法有哪些

常用的有：簡單線性回歸，多重線性回歸，logistic回歸，聚類，判別，主成分分析，因子分析，方差分析，時間序列分析，典則變數分析。

❹ 統計學中常用的數據分析方法有哪些

1、描述統計

描述統計是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變數之間關系進行估計和描述的方法。描述統計分為集中趨勢分析、離中趨勢分析和相關分析三大部分。

2、假設檢驗

參數檢驗：參數檢驗是在已知總體分布的條件下(一般要求總體服從正態分布)對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等)進行的檢驗。

非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一股性假設(如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態)進行檢驗。

3、信服分析

介紹：信度(Reliability)即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。

信度指標多以相關系數表示，大致可分為三類：穩定系數(跨時間的一致性)，等值系數(跨形式的一致性)和內在一致性系數(跨項目的一致性)。信度分析的方法主要有以下四種：重測信度法、復本信度法、折半信度法、α信度系數法。

❺ 統計學上的分析方法有哪些

統計分析方法從根本上說有兩大類，一是邏輯思維方法，二是數量關系分析方法。在統計分析中二者密不可分，應結合運用。
邏輯思維方法是指辯證唯物主義認識論的方法。統計分析必須以馬克思主義哲學作為世界觀和方法論的指導。唯物辯證法對於事物的認識要從簡單到復雜，從特殊到一般，從偶然到必然，從現象到本質。堅持辨證的觀點、發展的觀點，從事物的發展變化中觀察問題，從事物的相互依存、相互制約中來分析問題，對統計分析具有重要的指導意義。
數量關系分析方法是運用統計學中論述的方法對社會經濟現象的數量表現，包括社會經濟現象的規模、水平、速度、結構比例、事物之間的聯系進行分析的方法。如對比分析法、平均和變異分析法、綜合評價分析法、結構分析法、平衡分析法、動態分析法、因素分析法、相關分析法等。

❻ 護理專業在哪些地方可以用到統計學的知識

護理資料的統計分析可以用到統計學；
護理資料的統計分析是將護理學專業知識與統計學知識相結合，用統計學原理和方法對所得資料進行科學的加工、整理和分析，用合理的統計指標和方式對所得的結果進行描述和分析，並做出科學的推斷，以幫助人們從大量、隨機、偶然的表面現象中尋找客觀事物的內在規律，闡明客觀事物內在聯系的一門科學。正確地使用統計方法，不但能使護理研究更加合理、科學、正確，而且能節省人力、財力、物力和時間。

❼ 醫學科研中常用的統計學方法有哪些

正確的統計學分析一定要建立在明確的研究目的和研究設計的基礎之上，那些事先沒有研究目的和研究設計，事後找來一堆數據進行統計分析都是不可取的。 在醫學論文的撰、編、審、讀過程中經常遇到的問題是研究的題目與課題設計、論文內容不符，包括文章的方法解決不了論文的目的、文章的結果說明不了論文的題目、文章的討論偏離了論文的主題；還有是目的不明確、設計不合理。如題目過小，論文不夠字數，而一些無關緊要的變數指標或結果被分析被討論；又如題目過大，論文的全部內容不足以說明研究的目的，使論文的論點難以立足。 所以，合理明確的論文題目或目的以及研究設計方案是撰、編、審、讀者應當關注的首要問題。此外，樣本含量是否滿足，抽樣是否隨機，偏倚是否控制等，也是不可忽視的問題。

2、建好分析用的資料庫

建好資料庫是正確統計分析的前提和基礎，甚至決定了論文分析結果的成敗。對於編、審、讀者來講，一般由於篇幅的限制，往往得不到資料庫數據，而只有作者在資料庫數據基礎上經統計描述計算後給出的諸如各指標均數 x、標准差 s 或中位數 M、百分位數 Px 的「二手」數據，或將研究對象小或特徵屬性分組，清點各組觀察單位出現的個數或頻數的頻數表數據等。 無論是否能夠得到資料庫數據，作者在統計分析過程中一定依據資料庫數據進行計算，得出結果。如果對「二手」數據或頻數表數據的結果等存在疑惑，編輯、審稿專家或讀者有權要求作者提供資料庫數據以檢查其完整性、准確性和真實性，確保研究數據的質量。假若在投稿須知中對資料庫數據作出必要的要求，無疑對於保證刊物的發表質量有著積極的意義

❽ 5種常用的統計學方法是什麼

1、大量觀察法

(8)護理學常用的統計學分析方法擴展閱讀：

（一）大量觀察法

這是統計活動過程中搜集數據資料階段（即統計調查階段）的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異。

但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

（二）、統計分組法

由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高（即分層抽樣方式）；

在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎；在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異（顯著性檢驗）和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

（三）、綜合指標法

統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。

綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

❾ 寫出醫學科研中的常用統計學方法有哪些

常用的醫學科研統計方法有：計量資料的統計方法可分為參數檢驗法和非參數檢驗法。參數檢驗法主要為t檢驗和方差分析（ANOVN，即F檢驗）等，兩組間均數比較時常用t檢驗和u檢驗，兩組以上均數比較時常用方差分析；非參數檢驗法主要包括秩和檢驗等。t檢驗可分為單組設計資料的t檢驗、配對設計資料的；方差分析可用於兩個以上樣本均數的比較，應用該方法時，要求各個樣本是相互獨立的隨機樣本，各樣本來自正態總體且各處理組總體方差齊性

❿ 常用統計分析方法有哪些

1、對比分析法

對比分析法指通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向對比指的是不同事物在固定時間上的對比，例如，不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格對比，不同商品在同一時間的銷量、利潤率等的對比。

縱向對比指的是同一事物在時間維度上的變化，例如，環比、同比和定基比，也就是本月銷售額與上月銷售額的對比，本年度1月份銷售額與上一年度1月份銷售額的對比，本年度每月銷售額分別與上一年度平均銷售額的對比等。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。

根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡。

最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB 測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

除此之外，要想做好數據分析，讀者還需掌握一定的數學基礎，例如，基本統計量的概念（均值、方差、眾數、中位數等），分散性和變異性的度量指標（極差、四分位數、四分位距、百分位數等），數據分布（幾何分布、二項分布等），以及概率論基礎、統計抽樣、置信區間和假設檢驗等內容，通過相關指標和概念的應用，讓數據分析結果更具專業性。