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心电图P/QRS/T电轴：80/-83/66，是否正常
心电图P/QRS/T电轴：80/-83/...
病情描述（发病时间、主要症状、症状变化等）：心电图P/QRS/T电轴：80/-83/66，是否正常想得到怎样的帮助：心电图P/QRS/T电轴 ：80/-83/66， 是否正常
共1条医生回复
因不能面诊，医生的建议仅供参考
职称：医师
专长：中医科
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指导意见：没有其他问题的话是没关系的，一般来说是因为体型的缘故，不必太在意。
问心电图检查结果是左心电轴偏转，
职称：医师
专长：心血管内科常见病的诊治。
&&已帮助用户：0
你好，从心电图看，你没什么病，不要担心。
问心电图qrs/t电轴79、80、43正常吗
职称：医师
专长：血液病 肾病
&&已帮助用户：74973
您好！不知您具体的病情是怎样的。建议您提交详细的病历资料和相关的检查结果，以便于给您针对性的指导，
问我老公胸痛胸闷，多次做心电图显示电轴左偏-80，完全性...
职称：医生会员
专长：胃肠疾病
&&已帮助用户：959
病情分析： 上腹部不适胀满，全身及四肢都紧绷不适意见建议：你这可能是吃的药物的副反应，很多药物长期吃了都会有胃肠道反应，停药或者适应一段时间久会 好的
问什么是右偏电轴
职称：主治医师
专长：擅长各种心脑血管疾病、高血压、冠心病、心律失常及其他内科疾病的诊断治疗。
&&已帮助用户：155593
病情分析：电轴右偏是心电轴在0－30°，属“电轴轻度右偏”，见于正常垂位心、右室肥厚及左束支后分支阻滞等。心电轴右偏在小于+110°的时候没有多大意义，年轻人、儿童等都可以出现。 垂位心多见于体型瘦高的人，没有病理意义。 　　如右偏大于+110°则可见于右室肥大，右束支传导阻滞、左后分支传导阻滞，但左后分支传导阻滞很少见，右室肥大及右束支传导阻滞在心电图上还有其他的表现，诊断上应该明确提出来。 　　心电轴右偏在小于+110°的时候没有多大意义，年轻人、儿童等都可以出现。
问心电图心率66间期155时限100间期370/390电轴47/80/46电...
职称：医生会员
专长：呼吸系统、心脑血管系统、内分泌系统、普外
&&已帮助用户：158
病情分析： 你好，就靠上面的值是无法判断出心电图结果的，主要是看波形意见建议：不过医院的结果一般没有多大错误
问电轴偏左
职称：医生会员
专长：妇科内分泌疾病及生殖
&&已帮助用户：687
病情分析：您好，心电轴轻度或者中度左偏不一定是病态，可见于妊娠，肥胖，腹水，轻度左心室肥大。如果显著左偏的话，多为病态，见于左心室肥大，左束支前分支传导阻滞。看您的电轴偏的程度。
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冠心病典型的症状为：胸痛，因体力活动、情绪激动等诱发，
纵膈肿瘤症状：起病缓慢，气促、乾咳、胸痛，偶有咯血甚至
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[统计应用]圆形分布法的应用
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这个帖子发布于11年零33天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
前些日，投了一篇级别不高的杂志，本来以为不会修改什么的。但修回的结果令我大吃一惊，统计方法有误！！十分感谢那位我不认识的统计编辑，让我学习认识了正确的统计方法。 某些疾病(或生理现象)的发生时间在昼夜24h的分布称为昼时性资料，对于昼时性资料不能简单的直接用算术均数求集中趋势。假如有三个时间数据：1点、2点、21点，若三个数据直接求算术均数(1+2+21)÷3=8，显然是不合理的，因为三个时间都在午夜前后，平均数却在8点，而通过圆形分布求得的这三个时间的平均值为0点4分，正好在子夜附近。　　圆形分布对于昼时性资料是否具有集中趋势提供了良好的统计方法。圆形分布的平均角a实际上是一组度量角的合并方向，统计量r的检验，可推断昼时性资料是否存在着分布差异，即在24 h中是否存在高峰时点的集中趋势。缺血性中风、心肌梗塞的发生均存在着明显的昼夜24 h周期节律性差异，可用圆形分布法统计分析。实例见http://win365.net/pic/30/15/13/14/152.htm该方法的核心是：把时间的一个周期变成角度值，再换算成弧度，利用正弦、余弦值来进一步求出平均角、角平均差等，最后用r值来查表得出统计结论。最后再把角度换算成时间。同样季节性发病、流行病调查、心电轴偏转角度等和周期性时间或者角度有关的资料也需用这种统计方法。可查阅“中国医学百科全书——医学统计学”详细说明，google搜下便能找到。因为没有正版的国产软件，无法计算，本人在excel上制作了一个计算方法，需要者可pm告知。
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我也觉得圆分布资料的介绍统计书上不太多，也不够重视。其实很多时候我们倒不必要去钻很多统计方法，只要我们常用的通了就行。其它的方法泛泛地看一看即可，因为我们很多人都不是搞这个专业的。看了一些东东之后，我们也就不会吃惊了。尽管有时还不是很熟，但一般会知道该用什么方法，然后于查相关资料即可。不过对于圆分布里的标准误等计算公式还是一知半解，还请高手们指点。
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楼主有关于圆形分布法的资料吗？！希望分享，谢谢
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CNKI中可检索出很多圆形分布资料，以及如何在EXCEL中实现。
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这两天已经看到了很多将圆形分布的文章了。不过感觉文章的质量不怎么高个人也是刚学习的，但是觉得有些在分析的时候存在一些问题，不过也希望得到真正熟悉这个方法的人的指点。1、圆形分布对数据的要求应该是有一个规律的周期，譬如一天、或者一年。如果分析以年为周期的资料，那么几年的数据可以简单的归并在一起吗？！虽然分析的是一种疾病在一定时期的发病趋势问题，我觉得应该各年之间要做一个watson－william检验其数据的一致性，不然不应该随便的归在一个类里。2、个人的一个问题：以年为周期的资料，如果一个疾病的发病高峰在一年的中段，例如乙脑，得出的峰值应该比较合理的，和实际情况比较符合；如果一个疾病发病高峰是在一年的两头，就是所谓的冬春高发，那么以年为周期的资料数据应该怎么取舍分析？是应该按初步的分析从上年的谷底～这年的谷底（把数据截断，跨年处理），还是依旧取整年的资料分析？现在在看时间序列分析，没有找到比较合适的资料，不过我的那个SPSS11.0里面竟然没有time series模块（应该是这个版本没有授权），现在只能下个高版本的看看。
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能否分享一下您的Excel处理园分布的大作？
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应该用sas编程做
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你在cnki上可以检索到用excel制作圆形分布的文章。其实如果你知道怎么算用excel自己编一个也很简单的。watson－william检验的界值表谁有书？能否拍张PP上传下
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wweix:1、应该是把多年的数据归在一起计算，因为我们通常要研究的是某种疾病一般的季节分布，而不但但是某一年。一年的数据往往不准确，特别是有爆发流行的时候往往会出现季节偏移。2、利用圆分布分析，就是为了解决年底和年初数据不能连贯的问题。在圆分布中0度与360度是等同并且连续的，所以只管算就是了，不会出问题的。
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ksflier 谢谢你！自己把书上关于圆形分布的第一节打出来了，也发上来吧，给有需要的人了解下！以下资料来源于：金丕焕，《医用统计学方法》[M]，上海医科大学出版社，1992年，208页基本概念：在医学上，经常有表示一个圆周上位置的记录，称为圆形分布（ciroular distribution）资料。如肛门上痔疮的位置，子宫颈口溃疡的位置，眼角膜上溃疡疤痕的位置，乳房上肿块的位置，凡是呈圆形的器官或者组织上发现有宜昌之处，就当作一个圆周标出其位置。习惯上，医生将圆周视作钟面，异常物如溃疡等的位置用钟面0～12点钟刻度来表示。如溃疡在圆周的顶部记为0或12点钟。在圆周的下端记为6点钟。如在右侧离顶点30度的位置记为1点钟；另一种记录方法是从时钟钟面0点之处开始顺钟向记录角度，如记为3点钟的位置可记录为90度。这一记录方法更合理些，原为时钟记录方式的记录换算成角度，也不复杂。这一种记录仅表示位置。不存在数量上的大小、只来那个高低等的差异，只是圆周上所占位置的不同。圆分布统计方法可处理的数据，除了真正属于圆周上位置之外，还可以处理一些周而复始的现象，它可分析每一读数可当作在圆周上的一个位置的数据所组成的资料。圆周分析可处理的数据有：1、真正圆周上的位置数据。2、原始数据为角度，全部读书不超过360度，即在一个圆周范围之内。例如心电向量图中的心电轴、类风湿指关节的最大伸直角度等。儿童脊椎左右弯曲角度等。3、原始数据为时间，全部数据限于一天、或一年，主要分析，事件的发生是否集中于一天的某一时刻、或一年的某一月份。例如，婴儿的出生时刻、老年人的死亡时刻，在一天中是否有集中于某一时刻的倾向。4、按规定时间测定的定量数据，研究一天24小时内或一年12个月 内有无“周期性”的变化。例如，为研究血中微丝蚴数一天中有无时间波动规律，对一批丝虫病感染者，测定单位体积血液内的微丝蚴数，每小时测一次，每人一天测24次。虽然这“微丝蚴数”不是一个“位置”变量，但如果把微丝蚴出现的“时间”作为变量，在某一时间查到的微丝蚴数看作“频数”，那么这些数据也就可以用圆分析的方法处理。又例如，为研究血压在一年内有无周期性季节波动规律，有一年12个月 每月测一次血压的一批正常人测定值，如果把每个人的12个数据中取一个最高血压的时间，这就成了圆周上的“位置”数据。有时，适合于圆分布处理的数据，虽然也可用其他统计方法处理，但用圆分布方法分析则更为合理。例如，有5个病人入睡时间记录，22，23，0，1，2点钟。不用计算就可以看出，平均数与中位数都应该在0点钟。用一般统计方法计算，得平均数为（22＋23＋0＋1＋2）/5＝9.6，即9点36分，中位数为0，1，2，22，23数列得中间一个，即2点钟。这两个计算结果显然是不合理得。圆形分布处理方法，不仅可以避免这种不合理现象，并且还可检验各数据在一个周期内是均匀分布得，还是有集中得倾向。圆分布处理数据方法，如果遇到具有两个峰值，并且方向正好相反得数据，也会发生困难。这一特殊情况虽然少见，但学要注意。感谢：媚眼儿猫师姐提供的课本来源。进一步学习：推荐下列文章：1、阙少聪,潘宝骏,游明基. 圆形分布构成比法计算疾病季节高峰月日的探讨[J ] . 中国卫生统计,) :217.2、李兰芳.用圆形分布构成比法分析计算沙门氏菌发病季节高峰月日[J ].广东药学院学报.2001,Vol. 17 No. 1,74.
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下面是从cnki上下的关于用excel计算圆形分布的文章，我摘下来了，具体要的可以再去检索！蒋媛.用Excel 进行医学圆形分布资料分析[J].　Chinese Journal of Health Statistics ,February 2001 ,Vol. 18 ,No. 1. 37.本文用一实例介绍Excel 进行医学圆形分布资料分析方法。11 资料来源以文献资料〔金丕焕·医学统计方法. 上海医科大学出版社, - 2121〕中,对—马来丝虫感染者在不同时间用等量血液涂片作微丝蚴计数作为原始资料。21 方法(1) 打开Excel 建立一份电子表格。(2) 输入原始资料。首先在第1 行各单元格中输入需编辑项目,如在A1 中输入“点钟”、在B1 中输入“秒数”、在C1 中输入“频数”等。在A列中输入原始时间资料t1 点钟,如在A2～ A7 中输入8 、12 、?4点钟;在B 列中输入t2 秒钟(本列无秒种资料) ; C 列中输入频数( f ) 资料, C2～ C7 中输入13 、7 、?91 ,在C8 中输入“Σ”计算Σf = 493 ,将其单元格定义为n 。(3) 将时间转换为角度,按公式α= t1 ×(360°/ 24) + t2 ×(360°/ 24 ×60) ,输入D2 = A2 ×15 + B2 ×0125。(4) 计算f ·cosα、f ·sinα,输入E2 = C2 ×SIN( D2 ×PI () / 180)F2 = C2 ×COS( D2 ×PI ( ) / 180) , 分别将D2 、E2 、F2 单元格的内容复制到各列以下各组中。计算f cosα、f sinα的均值,按公式Σ( f 1cosα) / Σf 、Σ( f 1sinα) / Σf ,输入G2 = SUM( E2 : E7) / n ,将其单元格定义为Y , Y = - 2055H2 = COS( E1 : E6) / n ,将其单元格定义为X , X = 014736 。(5) 计算中心角度的离散程度r 值,按公式r = X2 + Y2输入I2 = SQRT(SUMSQ( X , Y) ) ,即得r = 015163 。(6) 计算平均角度的正弦、余弦值, 根据公式sin.α = Y/ r ,cos.α = X/ r ,输入J2 = Y/ I2 , K2 = X/ I2 ,求反正弦、余弦值,输入J3 = ACOS(ABS( J2 ) ×180/ PI ( ) ) , 将J3 的公式复制到K3单元格,根据其值可得平均角度.α= 336154°。(7) 计算标准差s , 根据公式s = 180/ π1 - 2ln r , 输入L 2 = 180/ PI() ×SQRT( - 2 ×LN( I2) ) , s = 65188 。(8) 平均角假设检验需计算雷氏Z 值,按公式Z = nr2 输入M2 = n ×(SUMSQ( I2) ) , Z = 13114 ,此值超过Z0105 ,表示平均角度存在。31 小结在Excel 系统下,编制了一张圆形分布的动态电子表格,此电子表格应用起来相当便利,它具有操作简单,计算结果直观、精确度高等特点,可迅速计算出其平均角.α、标准差s 及平均角度假设检验的雷氏Z 值。本文用Excel 计算结果与文献结果完全一致,且经多组圆形分布资料中反复使用,证明准确可靠。每次编制不同圆形资料时,只需输入精确的时间资料和频数资料即可。在不同圆形分布资料处理中只需作如下简单修改:11 对多组段资料分析,只需在编制好的电子表格组段中插入行。将D、E、F 单元格的公式内容复制到新插入单元中。21 圆周位置资料分析,圆周的位置以钟点表示,只需将电子表格中转换角度公式改为α= t1 ×(360°/ 12) + t2 ×(360°/ 60 ×12) , 即输入D2 = A2×30 + B2 ×015 ,将D2 的公式内容复制到以下各组中。31 一年时间资料,一年时间以圆周表示,在A 列中输入日期,在B 列中输入换算的天数,根据转换角度公式α= 天数×(360°/ 365) ,输入D2 = B2 ×(360°/ 365) , 并将D2 的内容复制到以下各组中。
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这么多人对圆形分布感兴趣,上面说的也很详细了,就给战友们提供个dps软件,可以做圆形分布.
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楼上的说可以用DPS数据处理系统进行圆形分布的统计，可否指教一下具体操作步骤？还有数据如何输入，感激不进，要是能指教一下，线性趋势检验就更好了，我下载的SAS不会安装，太麻烦了，这个用DPS 可以么？谢谢！ 我的邮箱是
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wweix 下面是从cnki上下的关于用excel计算圆形分布的文章，我摘下来了，具体要的可以再去检索！蒋媛.用Excel 进行医学圆形分布资料分析[J].　Chinese Journal of Health Statistics ,February 2001 ,Vol. 18 ,No. 1. 37.本文用一实例介绍Excel 进行医学圆形分布资料分析方法。11 资料来源以文献资料〔金丕焕·医学统计方法. 上海医科大学出版社, - 2121〕中,对—马来丝虫感染者在不同时间用等量血液涂片作微丝蚴计数作为原始资料。21 方法(1) 打开Excel 建立一份电子表格。(2) 输入原始资料。首先在第1 行各单元格中输入需编辑项目,如在A1 中输入“点钟”、在B1 中输入“秒数”、在C1 中输入“频数”等。在A列中输入原始时间资料t1 点钟,如在A2～ A7 中输入8 、12 、?4点钟;在B 列中输入t2 秒钟(本列无秒种资料) ; C 列中输入频数( f ) 资料, C2～ C7 中输入13 、7 、?91 ,在C8 中输入“Σ”计算Σf = 493 ,将其单元格定义为n 。(3) 将时间转换为角度,按公式α= t1 ×(360°/ 24) + t2 ×(360°/ 24 ×60) ,输入D2 = A2 ×15 + B2 ×0125。(4) 计算f ·cosα、f ·sinα,输入E2 = C2 ×SIN( D2 ×PI () / 180)F2 = C2 ×COS( D2 ×PI ( ) / 180) , 分别将D2 、E2 、F2 单元格的内容复制到各列以下各组中。计算f cosα、f sinα的均值,按公式Σ( f 1cosα) / Σf 、Σ( f 1sinα) / Σf ,输入G2 = SUM( E2 : E7) / n ,将其单元格定义为Y , Y = - 2055H2 = COS( E1 : E6) / n ,将其单元格定义为X , X = 014736 。(5) 计算中心角度的离散程度r 值,按公式r = X2 + Y2输入I2 = SQRT(SUMSQ( X , Y) ) ,即得r = 015163 。(6) 计算平均角度的正弦、余弦值, 根据公式sin.α = Y/ r ,cos.α = X/ r ,输入J2 = Y/ I2 , K2 = X/ I2 ,求反正弦、余弦值,输入J3 = ACOS(ABS( J2 ) ×180/ PI ( ) ) , 将J3 的公式复制到K3单元格,根据其值可得平均角度.α= 336154°。(7) 计算标准差s , 根据公式s = 180/ π1 - 2ln r , 输入L 2 = 180/ PI() ×SQRT( - 2 ×LN( I2) ) , s = 65188 。(8) 平均角假设检验需计算雷氏Z 值,按公式Z = nr2 输入M2 = n ×(SUMSQ( I2) ) , Z = 13114 ,此值超过Z0105 ,表示平均角度存在。31 小结在Excel 系统下,编制了一张圆形分布的动态电子表格,此电子表格应用起来相当便利,它具有操作简单,计算结果直观、精确度高等特点,可迅速计算出其平均角.α、标准差s 及平均角度假设检验的雷氏Z 值。本文用Excel 计算结果与文献结果完全一致,且经多组圆形分布资料中反复使用,证明准确可靠。每次编制不同圆形资料时,只需输入精确的时间资料和频数资料即可。在不同圆形分布资料处理中只需作如下简单修改:11 对多组段资料分析,只需在编制好的电子表格组段中插入行。将D、E、F 单元格的公式内容复制到新插入单元中。21 圆周位置资料分析,圆周的位置以钟点表示,只需将电子表格中转换角度公式改为α= t1 ×(360°/ 12) + t2 ×(360°/ 60 ×12) , 即输入D2 = A2×30 + B2 ×015 ,将D2 的公式内容复制到以下各组中。31 一年时间资料,一年时间以圆周表示,在A 列中输入日期,在B 列中输入换算的天数,根据转换角度公式α= 天数×(360°/ 365) ,输入D2 = B2 ×(360°/ 365) , 并将D2 的内容复制到以下各组中。好复杂啊，真希望用EXCEL 可以解决这个问题，没怎么看懂，唉！
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圆形分布法
圆形分布法用于角度、昼夜时间等资料的分析，通过三角函数变换，使原始数据成为线性资料。本条目主要介绍角度数据的图示、均数及标准差，并用参数及非参数法作，进行样本间的比较。医学上有些资料是用角度表示的，如心电向量图的电轴、脑血流图的主峰角;或用昼夜时间表示的，如疾病发作时间。这类数据的特点是具有“周期性”，往往形成“圆形分布”。在圆形分布上，不但没有真正的零点，而且数值大小的意义也是特定的。一个圆分为360°(或2π弧度)，按罗盘标记东南西北，〔见图1(a)〕，但无法证明正北方向就是0°(或360°)，也不能说90°的方向“大于”60°的。设有三个角度值——10°、30°、350°，如果用通常方法求均数： (10°+30°+350°)/3=130°，显然不合理，因为三个角本来都指向偏北方，而“平均角”却指向东南方。又如一昼夜24小时，可用圆形表示，如图1(b)，1点、2点、23点都在夜里，而“平均时”为8点40分，却在上午，也不合理。其他时间划分如月份也可用圆形分布表示。 图1 常用圆形标度应用圆形分布法的条件是：①资料呈单峰分布;②角度资料要准确到度，昼夜时间要准确到几点几分;③圆形分布的角度表示法与三角学有区别，但仍须查三角函数表;④资料的具体单位要换算为角度，如1小时相当于15°，1分钟相当于0.25°或15’。余类推。圆形分布资料常用散布图表示。例数较少时，可将变量值直接在圆周上作点，以示分布，如例1;例数较多时，以同心圆表示例数(或占总例数的构成比)的尺度，以相应位置上的半径长度表示，如例2。例1 图示11名11～12岁儿童的心电向量图额面QRS心电轴的角(度)：-22，6，38，44，48，58，70，77，79，82，86将这些数据在圆周上作点，见图2。例2 用表1资料绘制频数分布图。角度自0°开始，顺时针方向为正，逆时针方向为负，在组中值位置上以各组段频数为半径作图，见图3。 图2 11名儿童QRS心电轴角度分布图3 7～9岁儿童129人心电轴资料图示表1 7～9岁儿童129人的心电轴(度)组 段组中值频 数-90～-20～0～20～40～60～80～-55-10103050709011213315324100～1201104129角均数 亦称平均角。令ai表示a1， a2，…an角，ā表示样本角均数，它是总体角均数μa的估计值。求ā的公式为 式中r表示集中的度量(不是样本相关系数)，没有单位。r的数值自0～1：若r=0，表示没有一个平均的方向，即角的均数是不明确的;若r=1，表示全部数据都集中在同一方向。 注意：从sinā与cosā所得ā应相等，否则计算有错误。有时查出的两个角互为补角，尤其在正弦或余弦值为负时，注意该角所在的象限。例3 计算表1资料的角均数。表2 角均数的计算心电轴(度)，a(1)频数，f(2)fsina(3)fcosa(4)-55-101030507090110112133153244-0.819152-0.1736480.3472966.50000023.74737849.80370924.0000003.7587700.5735760.9848081.96961611.25833019.92641618.1270680-1.368081合 计129107.164353(∑sina)51.471733(∑cosa)角标准差 亦称圆形标准差或平均角离差，简称角离差，符号为s，是表示圆形分布变异程度的指标，计算公式为 理论上s值的范围自0至∞，与通常的标准差类似。若将自然对数化成常用对数，则式(6)、(7)变成式 (8)、(9)。 式(9)对于生物学及医学都很有用。r与s是样本统计量，相应的总体参数为ρ与σ。角的数值愈集中，r值愈大，s值愈小;角的数值愈分散，r值愈小，s值愈大。例4 求下列六个样本的角均数ā与r、标准差s。样本号原 始 数 据 (度)，a123456504010-45-75-10550423010-15-4550484540351550525560657550587090109.15135506090135170195以5号样本为例，按式(1)～(5)及式(9)说明计算过程：角中有6个小于它，5个大于它。的均数nπ=11/2=5.5。在62°两边角的个数X各为6和5，它们与均数距离的绝对值均为0.5。当X为7及以上或4及以下时，X与均数距离的绝对值都大于0.5，出现这些X值的由式求得为 P=0.=0.548828，即P&0.05，故不拒绝总体中位角为62°的检验假设。两样本角均数的比较 亦称Watson-Williams检验(G.S.Watson与E.J.Williams)，按式(11)计算统计量F值，作F检验。 式中N为两样本含量n1及n2之和;R1与R2由两样本分别按式(10)算得;R为两样本合并后求出的R值;K为计算F值的校正因子，由r值查表4即得。当r=R/N在0.70以上时式(11)较适用。求得F值后，查F界值表得P值，按所取检验水准作出推断结论。当v1=1时，＝t，而t值的同v2＝N-2，查t界值表，得P值相同。多个样本角均数的比较 上述Watson-Williams检验法可推广到多个样本角均数的比较，须按式(12)计算表4 Watson-Williams检验用校正因子KrKrKrKrK.00　.25.26.27.28.291.72611.69621.66851.64271.6186.50.51.52.53.541.32351.31481.30651.29841.2905.75.76.77.78.791.15831.15281.14721.14171.1362.01.02.03.0419.750010.37277.24695.6840.05.06.07.08.094.74514.11933.67213.33633.0749.30.31.32.33.341.59601.57481.55481.53601.5183.55.56.57.58.591.28291.27541.26821.26111.2542.80.81.82.83.841.13061.12501.11931.11361.1078.10.11.12.13.142.86562.69422.55122.43002.3261.35.36.37.38.391.50151.48551.47031.45591.4422.60.61.62.63.641.24741.24081.23431.22801.2217.85.86.87.88.891.10191.09591.08981.08351.0772.15.16.17.18.192.23582.15672.08692.02461.9688.40.41.42.43.441.42901.41651.40441.39291.3818.65.66.67.68.691.21561.20961.20361.10771.1920.90.91.92.93.941.07071.06411.05731.05051.0436.20.21.22.23.241.91851.87291.83131.79331.7583.45.46.47.48.491.37121.36101.35111.34161.3324.70.71.72.73.741.18621.18061.17491.16941.1638.95.96.97.98.991.001.03651.02941.02221.01491.00751.0000录自 Zar JH：Biostatistical Analysis，p 574，Prenti-ce-Hall，Inc.，1974统计量F值。 式中k为样本个数;Rj为各样本分别按式(10)计算的R值，其和为∑Rj;R为k个样本合并后求得的R值;N为各样本含量之和; 校正因子K仍由表4查出。当r=R/N在0.45以上时，式(12)较适用。求得F值后，查F界值表得P值，按所取检验水准作出推断结论。例8 比较表5中两组儿童心电轴(频数分别为f1与f2)的角均数。H0： μ1＝μ2，H1： μ1≠μ2。α=0.05。表5 两样本角均数的计算心电轴(°)a7～9岁组10～13岁组f1f1sinaf1cosaf2f2sinaf2cosa-55-101030507090110112133153244-0.819152-0.1736480.3472966.50000023.74737849.80370924.0000003.7587700.5735760.9848081.96961611.25833019.92641618.1270680.000000-1.36808113929559943…-0.819152-0.5209451.56283414.50000042.13244493.02956943.000000…0.5735762.9544238.86327025.11473735.35331933.8599940.000000…130225　　　211.532089-0.707107-1.285575-0.707107合 计129(n1)107.16435351.471733242(n2)193.709732104.726637按式(1)～(5)及式(10)：　　　　　　　Y1＝107.=0.830731，7～9岁组　　　　　　　X1＝51.=0.399006。 同理，10～13岁组Y2＝0.800453，X2＝0.432755。r2=0.909946;sinā2=0.879671，cosā2=0.475583，ā2＝61°60;R2 =220.2069。两组合并∑sin ai=107...874085，∑cos ai=51...198370，N=129+242=371，Y=0. 810981，X=0.421020。r=0.913755，R=339.0031。查表4，当r=0.913755时，经内插法K=1.0615，按式(11)得 ν1＝1，ν2＝371-2=369，查F界值表得P&0.05。按a=0.05水准不拒绝H0，故认为两样本的角均数都估计同一个总体角均数，最佳估计值ā按(4)、(5)由合并数计算：sin ā =0...88753，或 cosā=0...46076。ā=62.56°=62°34′。两样本角方向的比较 用G.S. Watson非参数法，称为U2检验。检验假设H0为两样本来自角方向相同的两个总体。先将两组数据统一按大小排列，分组编秩，如表7第(1)、(2)、(4)、(5)栏，令i和j分别为样本1与样本2各角的秩号，a1i为样本1的第i个角，a2j为样本2的第j个角;然后分别求两样本的累计频率，如表7第(3)、(6)栏，n1与n2分别为两样本含量，样本1的累计频率为i/n1，样本2的累计频率为j/n2;再求两累计频率之差d，如表7第(7)栏; N=n1+n2;统计量U2值的计算公式为 求得U2值后，查表6得P值，按所取检验水准作出推断结论。注意：同一P值时，Un1，n22=Un2，n12。例9 比较表7中两组儿童心电轴的角方向。H0： 两总体的角方向相同，H1： 两总体的角方向不同。α=0.05。N =11 +9=20， 查表6得P&0.05，按a=0.05水准不拒绝H0，故不能认为两的角方向不同。表6 Watson检验用U2界值表n1n2Pn1n2P0.050.010.050.014445　　56306.1802.2060.2419444678.2167.2273.2361　666789.1941.1964.1926.2821.2976.261744491011.2436.2018.1949　666101112.1896.1872.1829.2479.2620.2593441213.2031.1855.2604.2647661314.1849.1839.2497.2506444441415161718.1931.1807.1836.1839.1818.2685.2719.2750.2778.2481666661516171819.1852.1823.1833.1840.1832.2487.2500.2472.2461.2498444441920212223.1796.1842.1819.1823.1814.2517.2451.2486.2517.23946667720212278.1824.1834.1824.1986.1817.2490.2475.2473.3036.2722444442425262728.1797.1814.1816.1786.1775.2411.2441.2396.2360.238877777910111213.1818.1866.1839.1855.1842.2552.2622.2532.2519.2523445552930567.1794.1797.2250.2424.1998.2369.2395777771415161718.1840.1845.1848.1827.1841.2530.2503.2508.2500.250258.2154　720.1832.249955559101112.1909.1956.1901.1863.2798.2889.2969.26088888891011.1836.1863.1852.1842.2500.2582.2491.2524555551314151617.1837.1820.1835.1825.1820.2692.2571.2515.2552.2472888881213141516.1854.1853.1855.1855.1854.2521.2531.2516.2507.2531555551819202122.1797.1824.1824.1810.1820.2464.2526.2416.2448.242699999910111213.1867.1860.1845.1852.1850.2663.2538.2552.2540.2526555552324252627.1811.1810.1810.1806.1804.2451.2437.2461.2447.2443991010101415101112.1843.1850.1850.1856.1848.2526.2541.2545.2548.2545552829.1802.1802.2417.244310∞13∞.1853.1869.2542.2684摘自 Zar JH： Biostatistical Analysis，p 575，Pren-tice-Hall，Inc.，1974 同理，10～13岁组Y2＝0.800453，X2＝0.432755。r2=0.909946;sinā2 = 0.879671，cosā2 =0.475583，ā2＝61°60;R2＝220.2069。两组合并∑sinai=107...874085，∑cosai=51...198370，N=129+242=371，Y=0.810981，X=0.421020。r=0.913755，R=339.0031。查表4，当r=0.913755时，经内插法K=1.0615，按式(11)得 v1＝1，v2＝371-2=369，查F界值表得P&0.05。按α=0.05水准不拒绝H0，故认为两样本的角均数都估计同一个总体角均数，最佳估计值ā按(4)、(5)由合并数计算：sinā=0...88753，或 cos ā=0...46076。ā=62.56°=62°34′。两样本角方向的比较 用G.S.Watson非参数法，称为U2检验。检验假设H0为两样本来自角方向相同的两个总体。先将两组数据统一按大小排列，分组编秩，如表7第(1)、(2)、(4)、(5)栏，令i和j分别为样本1与样本2各角的秩号，α1i为样本1的第i个角，α2j为样本2的第j个角;然后分别求两样本的累计频率，如表7第(3)、(6)栏，n1与n2分别为两样本含量，样本1的累计频率为i/n1，样本2的累计频率为j/n2;再求两累计频率之差d，如表7第(7)栏;N=n1+n2;统计量U2值的计算公式为 求得U2值后，查表6得P值，按所取检验水准作出推断结论。注意：同一P值时，U2n1.n2＝U2n1.n2，n12。例9 比较表7中两组儿童心电轴的角方向。H0： 两总体的角方向相同，H1： 两总体的角方向不同。α=0.05。N=11+9=20， 查表6得P&0.05，按α=0.05水准不拒绝H0，故不能认为两组的角方向不同。表6 Watson检验用U2界值表n1n2Pn1n2P0.050.010.050.014445　　56306.1802.2060.2419444678.2167.2273.2361　666789.1941.1964.1926.2821.2976.261744491011.2436.2018.1949　666101112.1896.1872.1829.2479.2620.2593441213.2031.1855.2604.2647661314.1849.1839.2497.2506444441415161718.1931.1807.1836.1839.1818.2685.2719.2750.2778.2481666661516171819.1852.1823.1833.1840.1832.2487.2500.2472.2461.2498444441920212223.1796.1842.1819.1823.1814.2517.2451.2486.2517.23946667720212278.1824.1834.1824.1986.1817.2490.2475.2473.3036.2722444442425262728.1797.1814.1816.1786.1775.2411.2441.2396.2360.238877777910111213.1818.1866.1839.1855.1842.2552.2622.2532.2519.2523445552930567.1794.1797.2250.2424.1998.2369.2395777771415161718.1840.1845.1848.1827.1841.2530.2503.2508.2500.250258.2154　720.1832.249955559101112.1909.1956.1901.1863.2798.2889.2969.26088888891011.1836.1863.1852.1842.2500.2582.2491.2524555551314151617.1837.1820.1835.1825.1820.2692.2571.2515.2552.2472888881213141516.1854.1853.1855.1855.1854.2521.2531.2516.2507.2531555551819202122.1797.1824.1824.1810.1820.2464.2526.2416.2448.242699999910111213.1867.1860.1845.1852.1850.2663.2538.2552.2540.2526555552324252627.1811.1810.1810.1806.1804.2451.2437.2461.2447.2443991010101415101112.1843.1850.1850.1856.1848.2526.2541.2545.2548.2545552829.1802.1802.2417.244310∞13∞.1853.1869.2542.2684摘自 Zar JH： Bios tatistical Analysis，P 575，Pren-tice-Hall，Inc.，1974表7 两样本角方向的比较(U2检验)样 本 1样 本 2d=i/n1-j/n2(7)=(3)-(6)d2(8)i(1)a1i(°)(2)i/n1(3)j(4)a2j(°)(5)j/n2(6)1-220.09091……0.000000.090910.00826……0.090911-50.11111-0.020200.00041260.18182……0.111110.070710.00500……0.181822260.22222-0.040400.001633380.272733380.33333-0.060600.003674440.36364……0.333330.030310.000926480.454554480.444440.010110.00010……0.454555560.55556-0.101010.010206580.54545……0.55556-0.010110.00010……0.545456590.66667-0.121220.014697700.636367700.77778-0.141420.02000……0.636368740.88889-0.252530.063778770.72727……0.88889-0.161620.026129790.81818……0.88889-0.070710.0050010820.90909……0.888890.020200.0004111861.00000……0.888890.111110.01235……1.000009991.000000.000000.00000n1=11n2=9-0.64647Σd0.17263Σd2要是能简单易懂就好了。
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目前SA S、SPSS 等一些软件中没有圆分布分析方法, 国内PEMS和SPLM 软件中却有这一分析过程 ,但遗憾的是它要求输入的数据一定得是角度, 角度的换算非常繁杂, 给分析带来一定的难度。
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shepherd001 edited on
gml3447 这么多人对圆形分布感兴趣,上面说的也很详细了,就给战友们提供个dps软件,可以做圆形分布.该软件网站由浙江大学教授、中国数学会均匀设计分会常务理事 唐启义主办 圆形分布统计分析角均数及其检验两样本比较多样本比较圆-圆相关圆-圆秩相关圆-线相关
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认真学习，强烈支持
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