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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。
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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
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。
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。
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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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科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
采用spss软件，单因素分组对照计算。
t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。Fisher的具体做法
假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率值或者说观测的显著水平即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
中位数又称中值，统计学中的专有名词，是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分。
对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。
中位数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，即在这组数据中，有一半的数据比这组数据大，有一半的数据比这组数据小。
扩展资料：
统计学名词：
医学统计学：用统计学的原理和方法研究生物医学问题的一门学科。
变量（variable）：观察单位的某项特征如身高，体重，薪资，物价。
变量值（value of variable）：变量的观察结果（测量值）。
总体（population）：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，确切的说是同质的所有的观察单位某种变量值的集合。
样本（sample）从总体中随机抽取部分由代表性的观察单位，其测量值的集合称为样本。
随机抽样（random sample）：按随机化原则从总体中抽取部分观察单位的过程。
同质（homogeneity）：是针对被研究指标来讲，其影响因素相同。简单地理解就是指对研究指标影响大约可以控制的主要因素应尽可能相同。
参考资料：百度百科-中位数
是。中位数表示年龄的平均水平比使用算术平均数更为合适，计算起来也更为简便。医学统计中年龄的均数是中位数。
论文中可以用中位数表示平均水平。根据查询相关公开信息显示，中位数可以用来表示一组数据的平均水平，可以反映出数据的分布情况，比如数据的中心位置、离散程度等。