【缩印整理版】医学统计学名词解释及问答题
医学统计学-名词解释2
医学统计学复习题-名词解释1.总体和样本总体：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。
只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体。
假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体。
样本：从总体中随机抽取的部分个体。
2.随机抽样：总体中的每一个观察单位都有同等机会进入样本。
3.变异：同质事物间的差别。
由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异。
4.抽样误差：由个体变异和抽样造成的统计量与参数之间的差别，称为抽样误差。
5.概率与频率频率：在n 次随机试验中，事件A 发生了m 次，则比值试验的总次数发生的试验次数A ==n m f 称为事件A 在n 次试验中出现的频率。
m 称为出现的频数。
概率：在重复试验中，事件A 的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p ，这个常数p 就称为事件A 出现的概率，记作P(A)或P 。
描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P 来表示。
6.随机变量变量：观察对象个体的特征或测量的结果。
由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量，简称变量。
7.参数和统计量(总体)参数：总体的统计指标或特征值。
总体参数是事物本身固有的、不变的。
统计量：由样本所算出的统计指标或特征值。
8.百分位数：是一种位置指标，以P x 表示，一个百分位数Px 将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px 小，有(1-x%)的观察值大于Px 。
9.标准差：是描述个体值变异程度的指标，为方差的算术平方根。
10.变异系数：亦称离散系数，为标准差与均数之比，常用百分数表示。
100%X s/CV ⨯=, 变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。
11.频数表(频数分布)：表示各组及它们对应的组频数的表格称为频数表或频数分布。
12.四分位数间距：上四分位数与下四分位数之差，即L U Q Q Q -=。
医学统计学复习资料
小；③要注意分子分母正确选用；④要注意率与比的正确应用；⑤要注 意平均率的计算方法；⑥要注意资料的可比性；⑦率和构成比比较时作 假设检验。 7. 简述直线回归与直线相关的区别。 (1)资料要求上不同：直线回归分析适用于应变量是服从正态分布的随 机变量，自变量是选定变量；直线相关分析适用于服从双变量正态分布 的资料。 (2) 两种系数的意义不同：回归系数是表明两个变量之间数量上的依存 关系，回归系数越大回归直线越陡峭，表示应变量随自变量变化越快； 相关系数是表明两个变量之间相关的方向和紧密程度的，相关系数越 大，两个变量的关联程度越大。 9. 假设检验的理论依据是什么？请简述假设检验的基本步骤。 答：假设检验的理论依据是小概率事件原理，步骤为： (1)根据研究目的建立假设，确定检验水准 (2)根据样本统计量的抽样分布规律，选择适当的统计方法，计算检验 统计量 (3)确定P值，做出推断结论 10.方差分析应用广泛，可用于:①两个或多个样本均数间的比较；②分 析两个或多个因素间的交互作用；③回归方程的线性假设检验；④多元 线性回归分析中偏回归系数的假设检验等。本章主要介绍完全随机设计 资料的方差分析、配伍组设计资料的方差分析及重复测量数据的方差分 析。 11. 完全随机设计的两样本率比较时，如何正确选择统计分析方法 （写出相应的计算公式）。 (1)当总例数n≥40且所有格子的T≥5时，用2检验的基本公式或四格表 资料2检验的专用公式； (2)当n≥40但有1≤T＜5时，用四格表资料2检验的校正公式；或改用四 格表资料的Fisher确切概率法的连续性校正法： (3)当n＜40，或T＜1时，用四格表资料的Fisher确切概率法。 12. 什么是医学参考值范围？估计医学参考值范围如何正确选用统计 方法？ 答：医学参考值范围是指所谓“正常人”的解剖、生理、生化等指标的 波动范围，亦称正常值范围。如95％的参考值范围包括了95％的观察 值，而有5％的观察值不在这一范围内。 估计医学参考值范围确定方法：
医学统计学名词解释及问答题
医学统计学名词解释及问答题统计学（Statistics）：运⽤概率论、数理统计的原理与⽅法，研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学。
总体（population）：⼤同⼩异的研究对象全体。
更确切的说，总体是指根据研究⽬的确定的、同质的全部研究单位的观测值。
样本（sample）：来⾃总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。
样本应该具有代表性，能反映总体的特征。
利⽤样本信息可以对总体特征进⾏推断。
抽样误差（sampling error）在抽样过程中由于抽样的偶然性⽽出现的误差。
表现为总体参数与样本统计量的差异，以及多个样本统计量之间的差异。
可⽤标准误描述其⼤⼩。
标准误(Standard Error) 样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度，也间接反映了抽样误差的⼤⼩。
样本均数的标准差称为均数的标准误。
均数标准误⼤⼩与标准差呈正⽐，与样本例数的平⽅根呈反⽐，故欲降低抽样误差，可增加样本例数区间估计（interval estimation）：将样本统计量与标准误结合起来，确定⼀个具有较⼤置信度的包含总体参数的范围，该范围称为置信区间（confidence interval，CI），⼜称可信区间。
参考值范围描述绝⼤多数正常⼈的某项指标所在范围；正态分布法（标准差）、百分位数法，参考值范围⽤于判断某项指标是否正常置信区间揭⽰的是按⼀定置信度估计总体参数所在的范围。
t分布法、正态分布法（标准误）、⼆项分布法。
置信区间估计总体参数所在范围参数统计（parametric statistics）⾮参数统计（nonparametric statistics）是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和计算参数估计量,直接对⽐较数据(x)的分布进⾏统计检验的⽅法。
变异（variation）：对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异同质（homogeneity）：研究对象具有的相同的状况或属性等共性。
回归系数有单位，⽽相关系数⽆单位β为回归直线的斜率(slope)参数，⼜称回归系数(regression coefficient)。
医学统计学 名词解释
29、统计表：是以表格的形式列出统计分析的事物及其指标，它可避免长篇文字叙述，并具体列出数据。
30、统计图：是用点的位置、线段的升降、直条的长短或面积的大小等形式表达统计资料，它可直观醒目地反映出事物间的数量关系。
31、正态分布：靠近均数分布的频数最多，两边频数逐渐减少并且近似对称，这种两头低中间高、略呈钟形、左右近似对称的连续性分布称为~。
4、分类变量/定性变量/计数资料/定性资料：是以定性的方式来表示观察单位某项观察指标，所得的资料 称之为~，无固有度量单位。
5、有序分类/等级资料：是以等级的方式来表示观察单位某项观察指标，所得的资料称之为~，为半定量的观察结果，有大小顺序。
6、同质：是指事物的性标准差：方差是指样本观察值的离均差平方和的均值，方差的正平方根为标准差，表示一组数据的平均偏离程度。
24、变异系数：是指标准差与均数之比，常用百分数表示，没有单位，主要用于度量衡单位不同或均数相差悬殊的几组资料间的比较。
25、相对比：是指A、B两个有联系的指标之比，用于说明A为B的若干倍或百分之几，是对比的最简单形式。
20、平均数：是反应一组观察值的集中趋势、中心位置或平均水平的指标体系，常用的指标有均数、几何均数、中位数。
21、中位数：是将一组观察值从小到大按顺序排列，位次居中的观察值就是中位数，适用于任何分布、开口资料、偏态分布。
22、百分位数：是指一种位置指标，用Px表示，一个百分位数将按大小顺序排列的变量值分为100份，旦论上有x%的变量值比它小，有（100-x）%的变量值比它大，对应x%位次的数值。
7、变异：是指同质的个体之间的差异。
8、总体：是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体或集合，分为有限总体和无限总体。
医学统计学考试必会名词解释
P表示。
，如总体均数μ，总体率л，总体标准差σ等。
（用拉丁字母代表）如相本均数x，样本率p，样本标准差s等。
，称为正偏态；若集中位置偏向数值大的一侧（右x表演示样本均数。
R表示。
极差大，说明变异程度大；反之，说明变异程度小。
x百分位置上的数值，用符号表示为P x。
CV），亦称离散系数，为标准差与均数之比。
写成公式为：CV=S/X×100%，常用于（1）比较计量单位不同的几组资料的离样本均数的标准差称为标准误，其计算公式为。
=0.05。
H0，即“弃真”的错误。
Ⅰ型错误的概率用а表示，若确立检验水准为а=0.05，则犯第一类错误的概率为H0，即“存伪”的错误。
Ⅱ型错误的概率用β表示。
H0所规定的总体中随机抽样，获得等于及大于（或等于及小于）现有样本统计量的概率。
N（u，б2），经变换后，u服从均数为0，标准差为1的正态分布，这种正态分布称为标准正态分布。
X，它的可能取值是0，1，……n，且相应的取值概率P 叫随机变量服从以n,л为参数的二项分布，记X，它的可能取值为0，1，……n，，且相应取值概率为称随机变量X服从μ为参数M-Friedman在符号检验的基础上提出来的，常称为Friedman检验，又称M检验。
SS e表示。
反映组间变异。
b表示，b的统计意义为自变量x改变一个单位时，应变量y平均变化b个单位。
x对y的线性影响外，其它所有因素对y变异的影响，即在总平方和中无法用x与y的线性关系所能解释的部分y的随机误差。
x，y间的相互关系。
Pearson积矩相关系数，说明具有直线关系的两变量间相关方向与密切程度。
以符号r表示样本相关系数，ρ表示总体相r2表示，它反映应变量y的总变异中，可用回归关系解释的比例，其公式为r2= 。
医学统计学课后习题答案解析
医学统计学第一章 绪论答案名词解释：（1） 同质与变异：同质指被研究指标的影响因素相同，变异指在同质的基础上各观察单位（或个体）之间的差异。
（2） 总体和样本：总体是根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
样本是从总体中随机抽取的部分观察单位。
（3） 参数和统计量：根据总体个体值统计算出来的描述总体的特征量，称为总体参数，根据样本个体值统计计算出来的描述样本的特征量称为样本统计量。
（4） 抽样误差：由抽样造成的样本统计量和总体参数的差别称为抽样误差。
（5） 概率：是描述随机事件发生的可能性大小的数值，用p 表示（6） 计量资料：由一群个体的变量值构成的资料称为计量资料。
（7） 计数资料：由一群个体按定性因数或类别清点每类有多少个个体，称为计数资料。
（8） 等级资料：由一群个体按等级因数的级别清点每类有多少个体，称为等级资料。
是非题：1. ×2. ×3. ×4. ×5. √6. √7. ×单选题：1. C2. E3. D4. C5. D6. B第二章 计量资料统计描述及正态分布答案名词解释：1. 平均数 是描述数据分布集中趋势（中心位置）和平均水平的指标2. 标准差 是描述数据分布离散程度（或变量变化的变异程度）的指标3. 标准正态分布 以μ服从均数为0、标准差为1的正态分布，这种正态分布称为标准状态分布。
4. 参考值范围 参考值范围也称正常值范围，医学上常把把绝大多数的某指标范围称为指标的正常值范围。
填空题：1. 计量，计数，等级2. 设计，收集资料，分析资料，整理资料。
3. σμχ-=u （变量变换）标准正态分布、0、1 4. σ± σ96.1± σ58.2± % 95% 99%5. %6.均数、标准差7. 全距、方差、标准差、变异系数8. σμ96.1± σμ58.2±9. 全距 R10. 检验水准、显著性水准、、 （）11. 80% 90% 95% 99% 95%12. 95% 99%13. 集中趋势、离散趋势14. 中位数15. 同质基础，合理分组16. 均数，均数，μ，σ，规律性17. 标准差18. 单位不同，均数相差较大是非题：1. ×2. √3. ×4. ×5. ×6. √7. √8. √9. √ 10. √11. √ 12. √ 13. × 14. √ 15. √ 16. × 17. × 18. × 19. √ 20. √21. √单选题：1. B2. D3. C4. A5. C6. D7. E8. A9. C 10. D11. B 12. C 13. C 14. C 15. A 16. C 17. E 18. C 19. D 20. C21. B 22. B 23. E 24. C 25. A 26. C 27. B 28. D 29. D 30. D31. A 32. E 33. D 34. A 35. D 36. D 37. C 38. E 39. D 40. B41. C 42. B 43. D 44. C 45. B问答题：1．均数﹑几何均数和中位数的适用范围有何异同？答:相同点,均表示计量资料集中趋势的指标。
医学统计学名词解释
统计学名词解释1.医学统计学（statistics of medicine）：是一门用统计学原理和方法,研究医学科研中有关数据的收集、整理和分析的应用科学。
2.总体（population）:根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。
3.样本（sample）：从总体中随机抽得的部分观察单位，其实测值的集合。
4.抽样（sampling）：从总体中抽取部分个体的过程。
5.变量（variable）：确定总体之后，研究者应对每个观察单位的某项特征进行观察和测量，这种特征能表现观察单位的变异性。
对变量的观测称为变量值（value of variable）或观察值。
6.计量资料（measurements data）:又称定量资料或数值变量。
对每个观察单位的某项指标用定量方法测定其数值大小所得的资料。
7.计数资料（enumeration data）:又称定性资料或无需分类变量资料。
将观察单位按某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。
8.等级资料（ranked data）:又称半定量资料或有序分类变量资料。
将观察单位按照某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位后而得到的资料。
9.误差（error）：泛指实测值于真实值之差，按其产生原因和性质可粗分为随机误差与非随机误差两大类，后者可分为系统误差与非系统误差两类。
10.抽样误差（sampling error）:抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。
11.参数（parameter）：表总体特征的指标。
12.均数（mean）：可用于反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。
13.几何均数（geometric mean）:可用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。
14.中位数（median）将n个变量值从小到大排列，位置居于中间的那个数。
15.极差（range）:也称全距，即最大值和最小值之差。
16.方差（variance）:又称均方差，反映一组数据的平均离散水平。
医学统计学名解和简答
医学统计学(名词解释和简答题)1.总体：是同质的个体所构成的全体。
2.样本：从总体中抽取部分个体的过程为抽样，所抽得的部分为样本。
3抽样误差：样本的数据构成的统计指标与总体的统计指标有误差，这种差异是由抽样引起的。
4. 平均数（算术均数）适用于：对称分布或偏斜度不大的资料，尤其适合正态分布资料。
5.几何均数多用于：血清和W学中，有些明显呈偏态分布的资料经过对数变换后呈对称分布。
如：抗体滴度，细菌计数，血清凝集效价，某物质浓度等，其数据特点是观察值间按倍数关系变化。
6.中位数适用于：在频数分布明显偏态，或频数分布的两端无确定数值时。
7.百分数适用于：可用来描述资料的观察值序列在某百分位置的水平。
8.极差：也叫全距，即观察值中最大值和最小值之差，用符号R表示，是变异指标中最简单的一种。
9.极差使用于：说明传染病食物中毒的最短，最长潜伏期等。
10.方差：将离均差平方和再取平均其结果。
11.标准差：总体观察值中个体值的变异强度。
12.正态分布：标准差与均数结合能够完整地概括一个正态分布。
13. 双侧：有些指标如白细胞数过高或过低均属异常，故其参考值范围需要分别确定下限和上限。
14.单侧：有些指标如24小时尿糖含量仅在过高，肺活量仅在过低时为异常，只需确定其上限或下限。
15.标准误：标本均数的标准差6－，又称（简写SE）。
16.P值：指从H0规定的总体随机抽得等于或大于现有样本统计量值的概率。
17标准差：是一组观察值变异程度的指标。
18总变异＝组间变异＋组内变异。
19. 率：是表示某种现象发生的频率和强度。
20.构成比：表示事物内部各个组成部分所占整体的比重。
21.相对比：是两个有关联指标之比，用以描述两者的对比水平，常用R表示。
22. 相对数：指为了使计数资料具有可比性，取原始两个资料之比所得。
23. 确定组距：将全距除以组数可得到组距的近似值。
24.确定组限：实际组限在每组中只包含下限而不包含上限。
25.算术平均数：说明一组观察值的平均水平或集中趋势，是描述计量资料的一种常用方法。
医学统计学名词解释
随机区组设计：将几个受试对象按一定条件配成区组，再将每一区组的受试对象随机分配到各个处理组中
7.二项分布：对指具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布
泊松分布：是一种常见的离散型分布，用来描述单位面积、体积、时间、人群内等稀有或罕见事件发生数的分布
14.无效假设：记为Ho,表示差别是由抽样误差引起，无统计学意义
备择假设：记为H1，表示差别是由处理因素引起，有统计学意义
15.频率：指某种现象发生的次数。对于随机事件A，在相同条件下进行n次实验，事件A发生的次数为m，比值m/n为频率，记为fn(A)
概率：描述随机事件A发生的可能性的大小，记为P(A),P值范围0≤P≤1
1.统计：包括三种内涵，统计工作，统计数据，统计学。
统计学：是对研究对象的研数据进行搜集、整理、分析和研究，以揭示其总体特征和规律性的方法论科学。
2.总体：根据研究目的确定的同质观测单位的集合。
样本：从统计总体中随机抽取的、具有代表性的部分观测单位的集合。
3.计量资料：有数值变量产生的资料，即对每个观察单位用计量方法测的某项指标数值大小所获得的资料。
抽样误差：有个体差异和抽样造成的样本与总体、样本与样本相应统计指标之间的差异
13.率的标准化法：采用统一标准计算各率的标准化率，使各率具有可比性，目的是在比较各率时消除混杂因素的影响
假设检验：又称显著性检验，是利用样本信息，根据一定的概率水准，推断样本指标与总体指标、不同样本指标之间的差别又无意义的统计分析方法
Ⅱ型错误：组间差异确实不存在，而统计推断结果却错误地认为存在组间差异，又称假阴性错误
医学统计学复习题(名词解释和简答)
一、名词解释：1、总体：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
是同质所有观察单位的某种变量值的集合。
2、有限总体：是指空间、时间范围限制的总体。
3、无限总体：是指没有空间、时间限制的总体。
4、样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。
5、@计量资料：又称定量资料或数值变量资料。
为观测每个观察单位的某项指标的大小，而获得的资料。
其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
根据其观测值取值是否连续，又可分为连续型或离散型两类。
6、计数资料：又称定性资料或者无序分类变量资料，亦称名义变量资料，是将观察单位按照某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后得到的资料。
其变量值是定性的，表现为互不相容的性或类别。
分两种情形：（1）二分类：两类间相互对立，互不相容。
（2）多分类：各类间互不相容。
7、等级资料：又称半定量资料或有序分类变量资料，是将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后而得到的资料。
其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。
8、随机误差（偶然误差）：是一类不恒定的、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起，观察值不按方向性和系统性变化，在大量重复测量中，它可呈现或大或小，或正或负的规律性变化。
9、平均数：描述一组变量值的集中位置或水平。
常用的平均数有算术平均数、几何平均数和中位数。
10、抽样误差：由于个体差异和随机抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异，以及统一总体若干样本统计量之间的差异。
11、I型错误：拒绝了实际上成立的H0，这类“弃真”错误称为I 型错误。
检验水平，就是预先规定的允许犯I型错误概率的最大值。
I型错误概率大小也用α表示，α可取单尾亦可取双尾。
12、II型错误：“接受”了实际上不成立的H0，这类“取伪”的错误称为II型错误。
其概率大小用β表示，β只取单尾，β值的大小一般未知，，须在知道两总体差值δ、α及n时，才能算出。
医学统计学名词解释、简答、问答
名词解释1.总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。
总体可分为有限总体和无限总体。
总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。
样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。
样本应具有代表性。
所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。
2.随机抽样：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。
随机抽样是样本具有代表性的保证。
3.变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。
变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。
严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。
4.计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）。
计量资料亦称定量资料、测量资料。
.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
如某一患者的身高（cm）、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏（次/分）、血压（KPa）等。
计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）。
计数资料亦称定性资料或分类资料。
其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。
等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料（ordinal data）。
等级资料又称有序变量。
如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为 +、++、+++等。
医学统计学名词解释+问答题-1
医学统计学名词解释+问答题-1医学统计学1、应用相对数时应注意的事项①计算相对数时分母不能太小；②分析时不能以构成比代替率；③当各分组的观察单位数不等时，总率（平均率）的计算不能直接将各分组的率相加求其平均；④对比时应注意资料的可比性：两个率要在相同的条件下进行，即要求研究方法相同、研究对象同质、观察时间相等以及地区、民族、年龄、性别等客观条件一致，其他影响因素在各组的内部构成应相近；⑤进行假设检验时，要遵循随机抽样原则，以进行差别的显著性检验。
2、正态分布的特点及其应用性质：①两头低中间高，略呈钟形；②只有一个高峰，在X=μ，总体中位数亦为μ；③以均数为中心，左右对称；④μ为位置参数，当σ恒定时，μ越大，曲线沿横轴越向右移动；σ为变异度参数，当μ恒定时，σ越大，表示数据越分散，曲线越矮胖，反之，曲线越瘦高；⑤对于任何服从正态分布N（μ，σ2）的随机变量X作的线性变换，都会变换成u服从于均数为0，方差为1的正态分布，即标准正态分布。
应用：①概括估计变量值的频数分布；②制定参考值范围；③质量控制；④是许多统计方法的理论基础。
3、确定参考值范围的一般原则和步骤、方法一般原则和步骤：①抽取足够例数的正常人样本作为观察对象；②对选定的正常人进行准确而统一的测定，以控制系统误差；③判断是否需要分组测定；④决定取单侧范围值还是双侧范围值；⑤选定适当的百分范围；⑥选用适当的计算方法来确定或估计界值。
方法：①正态分布法：②百分位数法（偏态分布）4、总体均数的可信区间与参考值范围的区别概念：可信区间是按预先给定的概率来确定的未知参数μ的可能范围。
参考值范围是绝大多数正常人的某指标范围。
所谓正常人，是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的人；所谓绝大多数，是指范围，习惯上指正常人的95%。
计算公式：可信区间①②③参考值范围①正态分布②偏态分布用途：可信区间用于总体均数的区间估计参考值范围用于表示绝大多数观察对象某项指标的分布范围5、标准差与标准误的区别与联系区别：含义：标准差反映观察值在个体中的变异大小，标准差越大，变量值越分散；标准误是指样本统计量的标准差，反映来自同一总体的样本统计量的离散程度以及样本统计量与总体参数的差异程度，即抽样误差的大小。
医学统计学名词解释
【变异系数CV】亦称离散系数，是标准差S与均数(X之比，即CV= s/(X (100%，常用于比较度量衡单位不同的两组或多组资料的变异度，或用于比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度。
P11【中位数M】指将一组变量值按从小到大的顺序排列，位置居中的观察值水平。
在一个数列中，大于和小于中位数的变量值数目相等。
P10【百分位数Px】一种位置指标，一个百分位数可将一组变量值分为两部分，理论上有X%的变量值比它小，有（100-X）%的变量值比它大。
P10【相关关系】指两变量在宏观上存在关系，但并未精确到可以用函数关系来表达。
这种既是必然的又是不确定的关系称为相关关系。
P107【决定系数】（相关指数）即相关系数r的平方，表示Y的变异中可由X解释的部分占总变异的比例。
P132【回归系数b】即回归直线的斜率，表示自变量增加一个单位时，应变量的平均该变量。
P121 【标准化率】又称为调整率，实际上是一加权平均。
选定一个标准组，各小组观察人数为Ni/N作为加权系数：w1、w2、……wi，各组均按改组系数求加权平均率，即标准化率。
【个体变异】（变异）以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在其观察单位之间现实的差别。
P5【标准误】将样本统计量的标准差称为统计量的标准误（SE），用来衡量抽样误差的大小。
样本均数的标准差称为标准误。
【可信(置信)区间CI】【区间估计】区间估计是按一定的概率或可信度（1-(）用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度为1-(的可信区间。
P37【参考值范围】（正常值范围，正常值）由于正常人的形态、功能、生化等各种指标的数据因人而异，且同一个人的某些指标会随时间、机体内外环境的改变而变化，因此需要确定其波动范围。
参考值范围是临床医生判断正常与异常的参考依据。
P24【概率P】随机事件发生可能性大小的一个度量，取值范围为0≤P≤1。
P3【小概率事件】当某事件发生的概率小于等于0.05时，称为小概率事件。
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统计学（Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学。
总体（population）：大同小异的研究对象全体。
更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。
样本（sample）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。
样本应该具有代表性，能反映总体的特征。
利用样本信息可以对总体特征进行推断。
抽样误差（sampling error）在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。
表现为总体参数与样本统计量的差异，以及多个样本统计量之间的差异。
可用标准误描述其大小。
标准误(Standard Error) 样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度，也间接反映了抽样误差的大小。
样本均数的标准差称为均数的标准误。
均数标准误大小与标准差呈正比，与样本例数的平方根呈反比，故欲降低抽样误差，可增加样本例数区间估计（interval estimation）：将样本统计量与标准误结合起来，确定一个具有较大置信度的包含总体参数的范围，该范围称为置信区间（confidence interval，CI），又称可信区间。
参考值范围描述绝大多数正常人的某项指标所在范围；正态分布法（标准差）、百分位数法，参考值范围用于判断某项指标是否正常置信区间揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。
t分布法、正态分布法（标准误）、二项分布法。
置信区间估计总体参数所在范围可信区间：按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围。
该范围称为总体参数的可信区间（confidence interval，CI）。
它的确切含义是：可信区间包含总体参数的可能性是1- α ，而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α 。
参数统计（parametric statistics）非参数统计（nonparametric statistics）是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和计算参数估计量,直接对比较数据(x)的分布进行统计检验的方法。
变异（variation）：对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异同质（homogeneity）：研究对象具有的相同的状况或属性等共性。
回归系数有单位，而相关系数无单位β为回归直线的斜率(slope)参数，又称回归系数(regression coefficient)。
线性相关系数（linear correlation coefficient）：又称Pearson积差相关系数（Pearson product moment coefficient），是定量描述两个变量间线性关系的密切程度与相关方向的统计指标。
参数（parameter）：描述总体特征的统计指标。
统计量（statistic）：描述样本特征的统计指标。
实验设计的基本原则对照 (control) 对受试对象不施加处理因素的状态。
在确定接受处理因素的实验组时，要同时设立对照组重复 (replication)相同实验条件下进行多次实验或多次观察。
整个实验的重复；观察多个受试对象（样本量）；同一受试对象重复观察。
作用是估计变异大小和降低变异随机化(randomization) 采用随机的方式，使每个受试对象都有同等的机会被抽取或分配到试验组和对照组。
I类错误（假阳性错误）真实情况为H0是成立的，但检验结果为H0不成立，这样的错误称为I类错误。
其发生的概率用α表示。
在假设检验中作为检验水准。
一般取0.05或0.01。
II类错误（假阴性错误）真实情况为H1是成立的，但检验结果为H1不成立，这样的错误称为II类错误。
其发生的概率用β表示。
由于其取值取决于H1 ，因此在假设检验中无法确定。
变异指标是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围，即描述离散趋势的统计指标。
数值越大，说明数据越离散，反之越集中。
极差 (range)；四分位数间距(quartile range)；方差(variance)；标准差(standard deviation)；变异系数(coefficient of variation平均数指标用于描述一组同质观察值的集中趋势，反映一组观察值的平均水平。
算术均数（arithmetic mean）；几何均数（geometric mean）；中位数（median）；众数（mode）单纯抽样将调查总体的全部观察单位编号，从而形成抽样框架，在抽样框架中随机抽取部分观察单位组成样本。
每个观察对象都有相同的机会被抽中系统抽样又称机械抽样。
按照某种顺序给总体中的个体编号，然后随机地抽取一个号码作为第一个调查个体，其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。
最常用的方法是等距抽样分层抽样先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量的个体组成样本。
分层特征与研究目的有关。
按各层比例抽样。
为减少抽样误差，要求层内误差最小，层间误差最大。
整群抽样先将总体分成若干“群”，从中随机抽取几个群，抽取群内的所有观察单位组成调查样本。
“群”的确定与研究目的无关。
为减少抽样误差，需多抽几个“群”。
方差分析：又称变异数分析或 F检验，适用于对多个平均值进行总体的假设检验，以检验实验所得的多个平均值是否来自相同总体。
析因设计（factorial design）实验：凡同时配置两个或两个以上处理因素，这些因素的各水平又具有完全组合的实验，统称为析因设计（factorial design）实验。
随机区组设计（randomized block design）是事先将全部受试对象按某种可能与实验因素有关的特征分为若干个区组（block），使每一区组内的受试对象例数与处理因素的分组数相等，使每个实验组从每一区组得到一例受试对象。
单向方差分析（one way analysis of variance）是指处理因素只有一个。
这个处理因素包含有多个离散的水平，分析在不同处理水平上应变量的平均值是否来自相同总体。
（2）计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）。
计数资料亦称定性资料或分类资料。
其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。
（3）等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料（ordinal data）。
等级资料又称有序变量。
如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为+、++、+++等。
随机变量（random variable）是指取指不能事先确定的观察结果。
随机变量的具体内容虽然是各式各样的，但共同的特点是不能用一个常数来表示，而且，理论上讲，每个变量的取值服从特定的概率分布。
变异系数（coefficient of variation）用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较。
用CV 表示。
计算：标准差/均数*100%直线回归（linear regression）建立一个描述应变量依自变量变化而变化的直线方程，并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小。
直线回归是回归分析中最基本、最简单的一种，故又称简单回归（simple regression）。
回归系数（regression coefficient ）即直线的斜率(slope)，在直线回归方程中用b 表示，b 的统计意义为X每增（减）一个单位时，Y平均改变b 个单位。
相关系数r：用以描述两个随机变量之间线性相关关系的密切程度与相关方向的统计指标。
秩次：变量值按照从小到大顺序所编的秩序号称为秩次（rank）。
秩和：各组秩次的合计称为秩和（rank sum），是非参数检验的基本统计量。
方差（variance）：方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。
检验效能：1- β称为检验效能（power of test），它是指当两总体确有差别，按规定的检验水准a 所能发现该差异的能力。
百分位数（percentile）是将n 个观察值从小到大依次排列，再把它们的位次依次转化为百分位。
百分位数的另一个重要用途是确定医学参考值范围随机误差（random error）又称偶然误差，是指排除了系统误差后尚存的误差。
它受多种因素的影响，使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。
误差变量一般服从正态分布。
随机误差可以通过统计处理来估计。
一、统计表有哪些要素构成的？制表的注意事项有哪些？一般来说，统计表由标题、标目、线条和数字、备注五部分组成。
但备注并不是必需的内容，可以根据需要出现。
1简明扼要，重点突出：最好一张表突出一个中心，不易太多中心，如果需要说明多个中心，可分成多张统计表。
2合理安排主语和谓语的位置：对于表中任意一行，从左至右，通过简短的连接词，可连成成一句通顺的句子。
3表中数据要认真核对，保证准确可靠二、为什么不宜用t 检验对多组均数进行比较？如果用t检验进行多个样本均数的两两比较，则会增加犯I 类错误的概率。
经检验得到拒绝H0 ，认为两组之间有差别的结论可能犯I类错误的概率为α，不犯I类错误的概率为1- α.每次判断均不犯I类错误的概率为(1- α)k,k为比较的次数，上例α=0.05, k=3，则均不犯错误的概率为( 1- 0.05)3 =0.86. 至少有一次判断犯I类错误的概率为1-(1- α)k三、方差分析的基本思想是什么？按实验设计的类型，将全部观察值间的变异分解成两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比较（每个部分的变异可由某因素的作用来解释），以判断各部分的变异是否具有统计学意义，从而推断不同样本所代表的总体均数是否相同。
五、简述直线相关与回归的区别与联系区别：1．回归说明依存关系，直线回归用于说明两变量间数量依存变化的关系，描述y如何依赖于x而变化；相关说明相关关系，直线相关用于说明两变量间的直线相关关系，此时两变量的关系是平等的2．r与b有区别：r说明具有直线关系的两个变量间相关的密切程度与相关方向； b表示x每改变一个单位，y平均增（减）多少个单位；3．资料要求不同：直线回归要求应变量y是来自正态总体的随机变量，而x可以是来自正态总体的随机变量，也可以是严密控制、精确测量的变量，相关分析则要求x，y是来自双变量正态分布总体的随机变量。
4.取值范围：-∞<b<+∞；-1≤r≤1.单位：b有单位；r无单位。
联系：1.对同一样本，若同时计算b和r，其正负号是一致的。
2.对同一样本，b和r的假设检验是等价的，二者的t值相等，t b=t r。