医学统计学考前总结 3页

一、概念（英文）1.统计学(statistics)：是收集、分析、解释与呈现数据资料的一门科学。2.变异（variation）：是社会和医学中的普遍现象。变异使得实验或观察的结果具有不确定性，如每个人的身高、体重、血压等各有不同。3.总体（population）：是指根据研究目的确定的同质观察单位的全体4.样本（sample）:是从总体中随机抽取的具有代表性的一部分观察单位实测值集合5.同质（homogeneity）：是指除了实验因素外，影响被研究指标的非实验因素相同。6.参数（parameter）：根据总体的分布特征而计算的总体的统计指标。7.统计量（statistic）：根据样本的分布特征而计算的样本的统计指标8.抽样研究（samplingresearch）：根据样本信息来推断总体特征的方法9.抽样（sampling）：从总体中抽取部分个体的过程。10.样本含量（samplesize）：样本包含的观察单位的个数11.随机变量(randomvariable)：实验或调查研究中的观察指标；12.数值变量（numericalvariable）：计量资料13.分类变量（categoricalvariable）：14.计量资料（measurementdata):用定量方法对观察单位准确测量后所得的资料15.计数资料（enumerationdata）：用定性方法得到的资料。按观察单位某种性质或特征分组后，再分别清点各组观察单位的个数。16.等级资料(rankeddata)：将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数所得的资料。17.系统误差（systematicerror）由于仪器不准确、标准不规范、抽样不均匀，分配不随机等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，可避免。18.随机测量误差（randommeasurementerror）观察者认真负责、也校准仪器，同一样品的测定值在不同观察者、相同观察者若干次观察值之间也不完全相同，可降低；19.随机抽样误差（randomsamplingerror）由于抽样所引起的样本统计量与总体参数之间的差异，不可避免。20.频率（frequency）：指样本的实际发生率。21.概率(probability)：是描述随机事件发生可能性大小的一个量度，取值[0，1]。22.抽样误差（samplingerrorofmean）：由于抽样而引起的差异。用标准误来衡量23.概率(1-a)称为置信度(confidencelevel)，a为检验水准24.可信区间（confidenceinterval,CI）是根据一定的可信度估计得到的区间。25.1-b称检验效能(powerofatest)：当两总体确有差异，按检验水准a所能发现该差异的能力。1-b只取单尾。26.总变异（Totalvariation）：全部测量值与总均数间的差别27.组间变异（betweengroupvariation）：各组的均数与总均数间的差异28.组内变异（withingroupvariation)：每组的j个原始数据与该组均数的差异29.均方(meansquare，MS)：各部分离均差平方和除以相应自由度30.组间均方与组内均方的比值称为F统计量31.完全随机设计（completelyrandomdesign）：采用完全随机化的分组方法，将全部试验对象分配到g个处理组（水平组），各组分别接受不同的处理，试验结束后比较各组均数之间的差别有无统计学意义，推论处理因素的效应。32.随机区组设计（randomizedblockdesign）：除了处理因素外，全部的实验对象并非按完全随机化分组，而是按容易影响试验结果的非处理因素即区组因素（配伍组因素）将受试对象配成区组(block)，再将各区组内的受试对象随机化分配到各处理或对照组。33.二项总体（binomialpopulation）：这种非此即彼事件构成的总体34.二项分布(binomialdistribution)：指在只会产生两种可能结果如“阳性”或“阴性”之一的n次独立重复试验(Bernoulli试验)中，当每次试验的“阳性”概率保持不变时，出现阳性的次数X＝0，1，2,…,n的一种概率分布。35.泊松分布（Poissondistribution），可看作是单位时间、单位面积或单位容积中颗粒数或某罕见事件发生数的概率分布，是π很小、n又趋向于无穷大时二项分布的极限形式，是描述小概率事件出现规律性的一种重要的离散型分布36.参数检验：若样本所来自的总体为分布已知的数学形式（如正态分布），对其总体参数进行假设检验\n1.非参数检验：对总体分布不做严格假定，也不对总体参数进行统计推断，而是直接对总体分布的位置进行假设检验。2.秩和检验（Ranksumtest）：将变量值从小到大或从弱到强转换成秩后再计算检验统计量，从而推断一个总体表达分布位置的中位数M和已知M0、两个或多个总体的分布是否不同一、应用条件和应用范围1.t检验应用条件：①小样本（n<60），且总体标准差σ未知；②样本取自正态分布的总体,；③两样本总体方差相等（σ12=σ22）。即“正态性、方差齐”。t检验应用范围：①单样本t检验；②配对样本t检验；③两样本t检验。2.方差分析的应用条件：1.各样本为相互独立的随机样本,均来自正态分布总体；2、各样本所来自的总体方差相等方差分析的应用范围：1、2个或多个均数间比较；2、分离各有关因素并估计其对总变异的作用；3、2个或多个分析因素间的交互作用；4、方差齐性检验；5、多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验。3.二项分布的适用条件：1.各观察单位只能具有互相对立的一种结果（互斥）。2.π是从大量观察中获得的比较稳定的数值（稳定）；3.n个观察单位的观察结果互相独立（独立）。二项分布的应用范围：1、总体率的区间估计；2、样本率与总体率的比较；3、两样本率的比较；4、研究非遗传性疾病的家族集聚性4.泊松分布的适用条件1、普通性：在充分小的观察单位内，X取值最多为1；2、平稳性：x的取值只与观察单位的大小有关，而与观察单位的位置无关；3、独立增量性：x取值与以前所发生的次数无关。泊松分布的应用范围：1、总体均数的区间估计；2、样本均数与总体均数的比较；3、两样本均数的比较4、Poisson分布的拟合优度检验5.c2检验的使用条件：T>5，容许T<5的格子数少于总格子数的1/5。c2检验的应用范围：1、两个及多个样本率或构成比的比较；2、两分类变量间的关联分析；3、频数分布的拟和优度检验6.非参数检验的应用范围：1、总体分布形式未知或分布类型不明；2、偏态分布的资料（非正态分布的资料）；3、等级资料；4、不满足参数检验条件的资料：各组方差明显不齐5、数据一端或两端是不确定数值，配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验：1、配对样本差值的中位数和0比较；2、单个样本中位数和总体中位数比较两独立样本比较的Wilcoxon秩和检验：1、计量资料的两样本比较；2、等级资料的两样本比较三、基本思想1、假设检验的基本思想：利用小概率反证法思想，从问题的对立面（H0）出发间接判断要解决的问题（H1）是否成立。然后在H0成立的条件下计算检验统计量，最后获得P值来判断。当P小于或等于预先规定的概率值α，就是小概率事件。根据小概率事件的原理：小概率事件在一次抽样中发生的可能性很小，如果它发生了，则有理由怀疑原假设H0，认为其对立面H1成立，该结论可能犯大小为α的错误。假设检验的一般步骤：1.建立假设，确定检验水准a；2.选定检验统计方法，计算检验统计量；3.确定P值，作出推断结论假设检验的注意事项：1.当拒绝H0时，可能拒绝了实际上成立的H0，这类错误称为Ⅰ类错误(“弃真”)，其概率大小用α表示。；2.当不拒绝H0时，没有拒绝实际上不成立的H0,这类错误称为Ⅱ类错误(“存伪”)，其概率大小用β表示。假设检验的方法选择：①计量资料：t/u检验、方差分析、非参数检验；②计数资料：χ2检验、非参数检验2、方差分析的基本思想：根据资料的设计类型，即变异的不同来源，将全部观察值总的离均差平方和(即总变异)分解成几个部分\n(组内变异和组间变异)，其自由度也分解为相应几个部分；除随机误差因素以外，其余每个部分的变异可由某个因素的作用加以解释，通过比较不同来源变异的均方（MS），计算F值，借助F分布做出统计推断，从而了解该因素对观察指标有无影响。3、c2检验的基本思想：以X2值的大小来反映理论频数与实际频数的吻合程度,在假设H0成立的条件下,实际频数与理论频数相差不应太大,即X2值不应太大。如果c2>c2a,v，则P