百分位数法:百分位数值的估计 常用百分位数对应的Z分值 正态、可转换为正态的数据:以乙分值可较糟 确地估计百分位数 百分位数P 正态化转换方法:对数转换、 BoT-CoX转换、方差鸦定 2分2326 性转换 非正态分布数据 位删m叫sx圆 □经验百分位法〔插入法):样本要求大 LMS法估计百分位数值 法优缺点 ·假定年龄别测量值可通过 Box-Cox转换达到正态分布 造用芤国广:横新面造,正态分布鼻非正态分布 数据分布可采用三个参数概括: Box-Cox转换的幂 方法简单:不需要对每条百分位数面退个平滑,只 A)、中位数M、变异系数S 露要刘、M、8三条曲最平滑后可构建任意百分位激 L是 Box-Cox转换的幕A的最大似然估计值,反映偏皮 的光滑曲 变化,L=1为正态,L(1为正偏态,L)1为负偏态 准喷:百分位教估计值的标准误很小,且计机端百 对L、M、S曲线平滑可得到各个年龄组L、k、计值 分位教比經验估计有救 最大损失似然估计(Cole,1992) IS法不舶改变施度 以L、M、S估计值可计算任何需要的百分位数 用最大损失似然对L、M行光滑估计,计算过程复 (二)生长速度标准/正常值制定 利用资制定生长度标准 生长速度:身高、体重等指标在一定时期内增 壘长遮度叔合山盘 c;生长速庭被正面最(以实测年加 般以年增长值、年增长率表示 校正3) 计算各度育追皮命事 数据来源: 以曲C估计P PH后冬4 口追瞭调查数择:主要 a也可用半追琼调查或横斷面调查资料制定:但所制定 √计算各类星参:△t的均值、标准 的遠度标准一最仅用于群体评价,不适用于个体评价 成百分位值 给制党整生长度6 百分位数法：百分位数值的估计 39  正态、可转换为正态的数据：以Z分值可较精 确地估计百分位数 正态化转换方法：对数转换、Box-Cox转换、方差稳定 性转换  非正态分布数据： 经验百分位数法（插入法）：样本量要求大 LMS法： 常用百分位数对应的Z分值 百分位数Pt 1 2 2.5 3 5 10 25 50 Z分 -2.326 -2.054 -1.960 -1.881 -1.645 -1.282 -0.674 0 百分位数Pt 99 98 97.5 97 95 90 75 50 Z分 2.326 2.054 1.960 1.881 1.645 1.282 0.674 0 40 LMS法估计百分位数值 41 LMS法优缺点 42  适用范围广：横断面&追踪，正态分布&非正态分布  方法简单：不需要对每条百分位数曲线逐个平滑，只 需要对L、M、S三条曲线平滑后即可构建任意百分位数 的光滑曲线  准确：百分位数估计值的标准误很小，且估计极端百 分位数比经验估计有效  LMS法不能改变峰度  用最大损失似然对L、M、S进行光滑估计，计算过程复 杂，需要特殊软件实现 （二）生长速度标准/正常值制定 43  生长速度：身高、体重等指标在一定时期内增 长的量，一般以年增长值、年增长率表示  数据来源：  追踪调查数据：主要  也可用半追踪调查或横断面调查资料制定：但所制定 的速度标准一般仅用于群体评价，不适用于个体评价 利用追踪资料制定生长速度标准 44  制作个体生长速度曲线： A：身高发育拟合曲线 B：生长速度拟合曲线 C：生长速度校正曲线（以实测年增加 值校正B）  计算各发育速度曲线参数：  以曲线C估计PHV、PHA、PHA前后各4 年的身高年增长值  确定发育类型：PHA的均值±SD  计算各类型参数：△Ht的均值、标准 差或百分位数值  分别绘制三种发育类型生长速度曲线  绘制完整的生长速度曲线