卫生统计学实习：数值变量资料的统计描述

"该资源是SPASS教程的第二部分，主要讲解了卫生统计学中的数值变量资料的统计描述，包括频数表、频数分布图、正态曲线以及集中趋势和离散趋势的描述。" 在卫生统计学实习中，理解和掌握数据的统计描述是至关重要的。统计描述是对数据的基本特性的概括，它可以帮助我们了解数据的分布情况和变异程度。在SPASS教程的这一部分，主要聚焦于数值变量资料，这是一种可以量化的数据类型，带有特定的单位。 数值变量资料分为三类：计量资料（数值变量资料）、计数资料（无序分类资料）和等级资料（有序分类资料）。每种类型对应不同的统计方法。例如，计量资料适合使用均数、中位数等描述集中趋势，标准差或四分位距用于描述离散趋势。而计数资料通常用比例和率来描述，等级资料则可能采用中位数和四分位数。 统计描述的核心在于集中趋势和离散趋势的描述。集中趋势指标反映数据集中的"平均"位置，如算术均数（均数）适用于正态分布或近似正态分布的数据，它是最常见的集中趋势指标。此外，还有中位数，适用于偏态分布，因为它不受到极端值的影响。众数则是数据出现频率最高的数值，尤其在非对称分布中。 离散趋势指标则关注数据的变异程度，如标准差、方差、四分位距等。它们帮助我们理解数据的分散程度，是否集中在某个值附近，或者分布广泛。对于数值变量资料，频数表和频数分布图是直观展示这些特性的工具，通过直方图可以清晰地看出数据分布的形状，如正态分布、正偏态分布或负偏态分布。 频数表用于整理数据，将变量值划分为若干个区间，统计每个区间的频数，以此来观察数据分布的特征和类型。频数表不仅可以描绘数据的分布特征，还能揭示分布类型，如正态分布（对称，钟形曲线）和偏态分布（不对称，长尾）。在绘制频数分布图时，直方图是最常用的图形，通过观察直方图的形状，我们可以判断数据是否接近正态或其他分布形式。 在实际应用中，SPASS软件可以方便地生成频数表和频数分布图，进一步分析数据的集中趋势和离散趋势，从而为后续的统计推断和假设检验提供基础。对于数值变量资料，选择合适的集中趋势和离散趋势指标，结合频数表和分布图，能全面而准确地反映出数据的统计特性，这对于公共卫生领域的研究和决策具有重要意义。