科研论文中的数据分类方法

      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

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。

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)