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中位数和四分位数是用来描述分布未知或不满足正态分布的数据的集中趋势和离散趋势的,对于这种数据除了进行统计描述外,也可以进行统计推断.只是采用什么方法需要根据数据分布特征来决定.通过绘制频数分布图、pp图或进行正态性检验可以分析数据的分布特征.如果数据分布满足正态性,就可以通过t检验（两组比较）或方差分析（多组比较）进行比较,如果数据不满足正态性,就可以采用秩和检验的方法进行比较.当然,也可以将原始数据通过变量变换后,再采用t检验和方差分析的方法进行比较.以上的分析可以借助stata、spss、sas等统计软件实现.具体方法在医学统计论坛版上有许多的讨论,也可以去看看统计学教材.meta分析不是所有的都可以合并.
四分位数（Quartiles），四分位数是将样本分成四个相等部分的值。包括：第1四分位数（也称下四分位数，P25）、第2四分位数（即中位数，P50）与第3四分位数（也称上四分位数，P75）。利用四分位数，可以快速评估数据集的展开和集中趋势。
四分位数间距（Q）为P75与P25之差，同类资料比较，Q越大意味着数据间变异越大。Q可用于各种分布的资料，特别是服从偏斜分布的资料。
常把中位数和Q结合起来描述变量的平均水平和变异程度。与极差相比，Q较稳定，受两端极大或极小数据的影响小，但仍未考虑数据中每个观测值的离散程度。
中位数（Median），即P50，是指将原始观测值按大小排列后，位次居中的数值。理论上，大于和小于该值的个案数各占一半。
由于中位数不是利用全部观测值计算出来的，它只与位次居中的观测值大小有关，因此不受分布两端特大或特小值的影响。对于分布末端无确定值的资料，不能直接计算平均值和几何平均数时，亦可计算中位数。
扩展资料
运用：
1、求数列2,4,4,5,7,7,7,7,7,7,8,8,9,9,9,9的四分位数。
解：这组数已经按照从小到大的顺序排好了，那么首先求Q2这个数列一共有16个数，是偶数，Q2应该为第8和第9个数的平均值，故Q2 = （7 + 7）/ 2 = 7. 那么这个数列就被分成了下面两个部分。
2,4,4,5,7,7,7,7,7,7,8,8,9,9,9,9
Q1为数列1的中位数（Q1 =（5 + 7）/ 2 = 6.同理可以求出Q3 = 。
那么如果数列中数字的个数为奇数该怎么办呢？
2、求数列5,6,2,4,7,9,4的四分位数。
解：首先按照从大到小的顺序对其进行排练，新的顺序是：2,4,4,5,6,7,9。
求Q2。这组数一共有7个数，那么Q2为第四个数，即Q2 = 5。
2,4,4,5,6,7,9
Q1为数列1的中位数，即Q1 = 4。同理Q2 = 7。
参考资料来源：百度百科-中位数
参考资料来源：百度百科-四分位数
试验组病程为中位数（Q1-Q3）天，这样
Median 即中位数。四分位即Q1 IQR=Q3-Q1 统计学里有。。
试验组病程为中位数（Q1-Q3）天，这样
四分位数（Quartiles），四分位数是将样本分成四个相等部分的值。包括：第1四分位数（也称下四分位数，P25）、第2四分位数（即中位数，P50）与第3四分位数（也称上四分位数，P75）。利用四分位数，可以快速评估数据集的展开和集中趋势。
四分位数间距（Q）为P75与P25之差，同类资料比较，Q越大意味着数据间变异越大。Q可用于各种分布的资料，特别是服从偏斜分布的资料。
常把中位数和Q结合起来描述变量的平均水平和变异程度。与极差相比，Q较稳定，受两端极大或极小数据的影响小，但仍未考虑数据中每个观测值的离散程度。
中位数（Median），即P50，是指将原始观测值按大小排列后，位次居中的数值。理论上，大于和小于该值的个案数各占一半。
由于中位数不是利用全部观测值计算出来的，它只与位次居中的观测值大小有关，因此不受分布两端特大或特小值的影响。对于分布末端无确定值的资料，不能直接计算平均值和几何平均数时，亦可计算中位数。
扩展资料
运用：
1、求数列2,4,4,5,7,7,7,7,7,7,8,8,9,9,9,9的四分位数。
解：这组数已经按照从小到大的顺序排好了，那么首先求Q2这个数列一共有16个数，是偶数，Q2应该为第8和第9个数的平均值，故Q2 = （7 + 7）/ 2 = 7. 那么这个数列就被分成了下面两个部分。
2,4,4,5,7,7,7,7,7,7,8,8,9,9,9,9
Q1为数列1的中位数（Q1 =（5 + 7）/ 2 = 6.同理可以求出Q3 = 。
那么如果数列中数字的个数为奇数该怎么办呢？
2、求数列5,6,2,4,7,9,4的四分位数。
解：首先按照从大到小的顺序对其进行排练，新的顺序是：2,4,4,5,6,7,9。
求Q2。这组数一共有7个数，那么Q2为第四个数，即Q2 = 5。
2,4,4,5,6,7,9
Q1为数列1的中位数，即Q1 = 4。同理Q2 = 7。
参考资料来源：百度百科-中位数
参考资料来源：百度百科-四分位数
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这个就以列数字的方式在问论文中描述就是可以的。或者是举例子的对比。有参照物的对比也是可以的。
计量资料指连续的数据，通常有具体的数值，如身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。
在计量过程中，认为所使用量具和仪器是标准的，用它们来校准、检定受检量具和仪器设备，以衡量和保证使用受检量具仪器进行测量时所获得测量结果的可靠性。
计量资料的数据分布特征有三种情况：集中趋势（涉及量：均数、几何均数、中位数）、离散程度（涉及量：极差、百分位数和四分位数间距、方差、标准差、变异系数）、分布形状（正态分布、偏态分布）；计量资料的统计推断包括参数估计和假设检验。
扩展资料：
1、计量资料是指用某种测量工具或仪器，使用定量的方法测定某项指标所得到的资料，是医学论文中最常使用的资料类型。
2、计量资料，又称数值变量，指用定量的方法测定某观察对象的某项特征，并以数值表示大小，所得资料，称为计量资料。
3、计量资料：测量每个研究单位（studyunit）某项观察指标数据的大小，所获得的资料称为计量资料。
医学论文的基本格式 下面小编为大家简单阐明下医学论文的基本格式及写作方法希望对大家有所帮助 标题(title)标题要求 1、阐述具体、用语简洁：一般不超过20个字 2、文题相称、确切鲜明：标题体现内容内容说明标题 3、重点突出、主题明确：突出论文主题高度概括一目了然不足以概括论文内容时可加副标题(破折号、括号或加序码) 作者署名(author) 1、作者署名的意义a.明确论文责任：文责自负b.获得应有的荣誉：载入科技发展的史c.文献检索的需要：著者检索d.明确著作权：人身权和财产权 2、作者署名的原则署名的个人作者只限于选定研究课题和制定研究方案直接参加全部或主要部分研究工作并做出贡献以及参加撰写论文并对内容负责的人(GB771387《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》) 3、作者署名的要求 (1)、分为集体署名和个人署名 (2)、第一作者应是论文课题的创意者、设计者、执行者是论文的执笔者 (3)、多人合写时主在前次在后;多单位合写时用脚注标明 (4)、作者人数不易过多一般不超过6人 (5)、指导、协作、审阅者可列入致谢中 摘要(abstract) 1、摘要内容和格式一般格式： (1)、目的(objective)：说明论文要解决的问题及其起源、由来 (2)、方法(methods)：说明研究时间、参加完成研究的患者或受试者的人数和研究的主要方法 (3)、结果(results)：说明研究内容中主要结果包括数据和统计学检验结果 (4)、结论(conclusions)：说明主要结论包括直接的临床应用
中位数和四分位数是用来描述分布未知或不满足正态分布的数据的集中趋势和离散趋势的,对于这种数据除了进行统计描述外,也可以进行统计推断.只是采用什么方法需要根据数据分布特征来决定.通过绘制频数分布图、pp图或进行正态性检验可以分析数据的分布特征.如果数据分布满足正态性,就可以通过t检验（两组比较）或方差分析（多组比较）进行比较,如果数据不满足正态性,就可以采用秩和检验的方法进行比较.当然,也可以将原始数据通过变量变换后,再采用t检验和方差分析的方法进行比较.以上的分析可以借助stata、spss、sas等统计软件实现.具体方法在医学统计论坛版上有许多的讨论,也可以去看看统计学教材.meta分析不是所有的都可以合并.
Median 即中位数。四分位即Q1 IQR=Q3-Q1 统计学里有。。
平均数：x上面一小横中位数用M表示，众数用M表示，在分组的情况下，分别用中位数和众数的计算公式，因此经常用到M、M这两个符号。学生往往把这两个符号混在一起，谁表示谁分不清。M是英语M（平均数、中项）的缩写，M是M（最多数、最大量）的缩写，这样一联想就不会分不清了。
平均数：x上面一小横。
中位数用M表示，众数用M表示，在分组的情况下，分别用中位数和众数的计算公式，因此经常用到M、M这两个符号.学生往往把这两个符号混在一起，谁表示谁分不清。M是英语M（平均数、中项）的缩写，M是M（最多数、最大量）的缩写，这样一联想就不会分不清了。
相关介绍：
众数是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值，主要应用于大面积普查研究之中。众数是在一组数据中,出现次数最多的数据，是一组数据中的原数据，而不是相应的次数。
一组数据中的众数不止一个，如数据2、3、-1、2、1、3中，2、3都出现了两次，它们都是这组数据中的众数。一般来说，一组数据中，出现次数最多的数就叫这组数据的众数。
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对于一组有限个数的数据来说，它们的中位数是这样的一种数：这群数据里的一半的数据比它大，而另外一半数据比它小。 计算有限个数的数据的中位数的方法是：把所有的同类数据按照大小的顺序排列。
如果数据的个数是奇数，则中间那个数据就是这群数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间那2个数据的算术平均值就是这群数据的中位数。
中位数：也就是选取中间的数，是一种衡量集中趋势的方法。
例1
找出这组数据：23、29、20、32、23、21、33、25 的中位数。
解：
首先将该组数据进行排列（这里按从小到大的顺序），得到：20、21、23、23、25、29、32、33
因为该组数据一共由8个数据组成，即n为偶数，故按中位数的计算方法，得到中位数
即第四个数和第五个数的平均数。
例2
找出这组数据：10、20、 20、 20、 30的中位数。
解：
首先将该组数据进行排列（这里按从小到大的顺序），得到：
10、 20、 20、 20、 30
因为该组数据一共由5个数据组成，即n为奇数，故按中位数的计算方法，得到中位数为20，即第3个数。
扩展资料
制作步骤
（1）根据统计资料，整理或计算出必要的数据（包括部分占整体的百分数）；
（2）根据数据，算出各部分扇形圆心角的度数；
（3）根据需要，取适当的半径画圆，用量角器依次按圆心角把圆分成几个扇形；
（4）写出统计图标题，借助量角器完成扇形统计图，并在各扇形内标上每部分的内容及占总体的百分数。其中，用虚线、实线或不同颜色将各部分区分开来。
参考资料来源：百度百科-中位数
参考资料来源：百度百科-扇形统计图
中位数是一种统计学中的中心位置测量值，通常用于描述一组数据的中心趋势。它是指将一组数据按照大小排序后，位于中间位置的数值，即将数据分成两部分，左半部分的数值都小于等于中位数，右半部分的数值都大于等于中位数。如果数据中有偶数个数值，那么中位数定义为中间两个数的平均值。
中位数可以用于描述一组数据的集中程度和变异程度，通常与平均数一起使用，用来比较数据的分布情况。与平均数相比，中位数对极端值的影响较小，更能反映数据的实际情况。
一、来源：
中位数的概念最早可以追溯到18世纪，由英国数学家托马斯·辛普森和德国数学家约翰·魏尔斯特拉斯提出，被广泛运用于统计学和概率论等领域。
二、用法场景：
中位数的使用场景非常广泛，尤其在数据分析、市场研究、医学研究、社会科学等领域得到广泛应用。以下是几个常见的使用场景：
试验组病程为中位数（Q1-Q3）天，这样