【方案】医学统计学重点.docx
医学统计学章节重点归纳
医学统计学章节重点归纳第一节概述1、主要内容：a、卫生统计学的基本原理和方法（研究设计和数据处理中的统计理论和方法）b、健康统计（医学人口统计、疾病统计和生长发育统计）c、卫生服务统计（卫生资源、医疗卫生服务的需求和利用、医疗保健制度和管理中的统计问题）。
2、卫生统计工作的步骤：设计、资料的搜集、资料的整理、资料的分析3、医学统计资料主要四个方面：统计报表、报告卡（单）、日常医疗卫生工作记录，专题研究或实验。
4、观察单位：是获得数据的最小单位，观察单位是根据研究目的确定的，观察单位可以是人、标本、家庭、国家等。
5、变异：是指客观事物的多样性和不确定性。
6、变量：观察单位的某种特征，称为变量。
a、数值变量（定量变量）b、分类变量（定型变量或字符变量）。
7、总体：根据研究目的所确定的同质研究对象的全体。
确切的说是性质相同的所有观察单位的某种变量的集合。
8、样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其变量值就构成样本，通过样本信息来推断总体特征。
9、概率：事件发生的可能性大小的量度，通常以符号P表示。
10、误差：测量值与真值之差或样本指标和总体指标之差。
分为随机误差和系统误差。
第二节数值资料的统计描述1、频数分布就是观察值在所取得范围内分布的情况。
重要特征：集中趋势和离散趋势。
2、频数分布类型：正态分布型频数、正偏态分布型频数，负偏态分布型频数。
3、集中趋势指标：算术平均数（均数）、几何均数、中位数。
指标使用条件计算公式算术平均数适用于正态或近似正态分布的数值变量资料几何均数①对数正态分布，即数据经过对数变换后呈正态分布的资料；②等比级数资料，即观察值之间呈倍数或近似倍数变化的资料。
中位数①非正态分布资料（对数正态分布除外）；②频数分布的一端或两端无确切数据的资料③总体分布不清楚的资料。
为奇数 , 为偶数,4、离散型趋势指标：极差、标准差和变异系数指标计算公式主要优缺点极差R=Xmax-Xmin 计算简单，便于理解；只考虑最大值与最小值之差异，不能反映组内其它观察值的变异度，不稳定，受样本量影响很大。
医学统计学重点重点知识总结
医学统计学重点一.选择1.几何均数：平均血清抗体滴度（如P9例2.4）2.正态分布：横轴为µ1.962.5%单侧双侧90%： 1.6495%： 1.64 1.9699%： 2.583.P值与ɑ的关系，ɑ是人为规定的，它们之间没有关系； P值↑，ɑ↑（×）4.方差分析自由度v的计算，v总=n-1;v组间=组数（k）-1；v组间=v总-v组间5.理论秩和（n(n+1)/2），实际秩和（通过平均秩次算）6.可信区间的正确应用：总体参数有95%的可能落在该区间内（×）；有95%的总体参数在该区间内（×）；该区间包含95%的总体参数（x）；该区间有95%的可能包含总体参数。
（x）；这个区间的可信度为95%（√）；总体参数只有一个，要么在区间内，要么不在7.相关系数与回归系数：相关系数为0，两个变量之间没有相关关系（×）；回归系数↑，相关系数↑（×）；（要做假设检验）二、名解1.参考值范围：根据正常人的数据估计绝大多数的正常人所在的范围2.区间估计（可信区间）：按一定的概率或可信度(1-α)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-α的可信区间，又称置信区间。
3.P值：拒绝H0时所冒的风险（或“作出拒绝H0 而接受H1 ”结论时冒了P风险）4.ɑ(第一类错误)：H0真实时被拒绝（或H0真实时，拒绝H0，接受H1）5.β（第二类错误）：H0不真实时不拒绝（或H0不真实时，不拒绝H0）1-β检验效能：对真实的H1做肯定结论之概率6.秩次：是指全部观察值按某种顺序排列的位序；7.秩和：同组秩次之和8.剩余标准差：扣除了X的影响后,Y方面的变异; 引进回归方程后, Y方面的变异。
三、简答1.假设检验与可信区间的联系与区别分辨多个样本是否分别属于不同的总体，并对总体作出适当的结论。
分辨一个样本是否属于某特定总体等。
区间估计（可信区间）：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围。
(完整版)医学统计学重点总结
1.简述总体和样本的定义，并且举例说明。
总体是研究目的确定的所有同质观察单位的全体。
样品是从研究总体中抽取部分有代表性的观察单位。
2.简述参数和统计量的定义，并且举例说明。
描述总体特征的指标称为参数，描述样本特征的指标称为统计量。
3.变量的类型有哪几种？举例说明各种类型变量有什么特点。
①定量数据：计量资料；定量的观测值是定量的，其特点是能够用数值的大小衡量其水平的高低。
②定性数据：计数资料；变量的观测值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
③有序数据：半定量数据/等级资料；变量的观测值是定性的，但各类别（属性）有程度或顺序上的差异。
4.请举例说明一种类型的变量如何变换为另一种类型的变量。
定量数据>有序数据>定性数据--------------->5.请简述什么是小概率事件？概率是描述事件发生可能性大小的度量，P≤0.05事件称为小概率事件。
6．举例说明什么是配对设计。
配对设计是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。
①同源配对：同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理；②异源配对：为消除混杂因素的影响，将两个同质受试对象配对分别接受两种处理。
7.非参数假设检验适合什么类型数据进行分析？①总体分布类型未知或非正态分布数据；②定量或半定量数据；③数据两端无确定的数值。
8．简述P25 P5０P７5的统计学意义。
（条件：明显偏态且不能转化为正态或近似对称；一端或两端无确定数值；分布情况未知）用来描述资料的观测值序列在某百分位置的水平，四分位数间距可以作为说明个体差异的指标（说明个体在不同位置的变异情况）。
9.直条图、直方图、圆饼图的使用条件是什么？直条图：各自独立的统计指标的数值大小和他们之间的对比；直方图：连续变量频数分布情况；圆饼图：全体中各部分所占的比例。
10.统计分析包括哪两个方面的内容？为什么要进行统计推断？统计描述和统计分析；统计描述用来描述及总结一组数据的重要特征，其目的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分析。
医学统计学考试重点整理
一、基本概念1.总体与样本总体:所有同质观察单位某种观察值（即变量值)的全体样本：是总体中抽取部分观察单位的观察值的集合2.普查与抽样调查普查：就是全面调查,即调查目标总体中全部观察对象抽样调查：是一种非全面调查，即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本,对样本进行调查3.参数与统计量参数：总体的某些数值特征统计量:根据样本算得的某些数值特征4.Ⅰ型与Ⅱ型错误假设检验的结论真实情况拒绝H0不拒绝H0H0正确Ⅰ型错误（ɑ）推断正确(1−ɑ）H0不正确推断正确（1−β) Ⅱ型错误（β）Ⅰ型错误（ɑ错误）：H0为真时却被拒绝，弃真错误Ⅱ型错误（β错误): H0为假时却被接受，取伪错误5.随机化原则与安慰剂对照随机化原则:是将研究对象随机分配到实验组和对照组，使每个研究对象都有同等机会被分配到各组中去,以平衡两组中已知和未知的混杂因素，从而提高两组的可比性,避免造成偏倚。
（意义:①是提高组间均衡性的重要设计方法；②避免有意扩大或缩小组间差别导致的偏倚；③各种统计学方法均建立在随机化基础上)安慰剂对照：是一种常用的对照方法。
安慰剂又称伪药物，是一种无药理作用的制剂,不含试验药物的有效成分，但其感观如剂型、大小、颜色、质量、气味及口味等都与试验药物一样，不能被受试对象和研究者所识别。
（安慰剂对照主要用于临床试验，其目的在于控制研究者和受试对象的心理因素导致的偏倚,并提高依从性。
安慰剂对照还可以控制疾病自然进程的影响,显示试验药物的效应）6.误差与标准误（区分率与均数）㈠均数抽样误差:由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异。
标准误:是指样本均数的标准差,反映抽样误差大小的定量指标，其公式表示为S x =S/√n㈡样本率率的抽样误差：样本率p和总体率π的差异率的标准误：样本率的标准差，公式为σp=√π（1-π）/n7。
方差分析方差分析:又称F检验，是通过对数据变异按设计类型的不同,分解成两个或多个样本均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法。
医学统计学重点
医学统计学重点说明：本重点仅供参考：不能包括所有选择题考题，名词和简答可信度高，计算题熟练运算过程；同时自己要清楚各种检验方法的基本思想，重点程度与星号数量相关）一、名词解释1、★★★医学统计学：用概率论和数理统计方法研究医学事件的群体特征的一门方法。
2、★总体：根据研究目的确定的同质的研究对象的全体（集合）。
3、样本：从总体中随机抽取的部分研究对象。
4、随机：总体中每个个体有同等的机会进入样本。
5、系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差。
6、随机误差：由于一些非人为的偶然因素使得结果或大或小，是不确定、不可预知的。
7、★★抽样误差:由于抽样原因造成的样本指标与总体指标之间的差，或者是样本指标与样本指标之间的差。
8、准确度(accuracy)或真实性（validity）：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响(9、可靠度（reliabiliy）——也称精密度(precision)或重复性（repeatability）：重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响。
10、★★★小概率事件：一般常将p ≤ 0.05或p ≤ 0.01称为小概率事件，表示某事件发生的可能性很小。
通俗讲一次抽样是不可能发生的事件。
11、★★正态分布定：又称高斯分布，是一条中间高，两头低，左右完全对称地下降，但永远不与横轴相交的钟形曲线。
12、★★医学参考值范围：指绝大多数正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围。
最常用的是95%参考值范围。
13、★★标准误：用于反映均数抽样误差大小的指标，也叫样本均数的标准差，它反映了样本均数之间的离散程度。
14、★95%的可信区间：如果从同一总体中重复抽取100个独立样本，将可能有95个可信区间包括总体均数，有5个可信区间未包括总体均数。
二、填空题1、★医学统计学工作基本步骤：统计设计；收集资料.；整理资料；分析资料2、★统计分析包括：统计描述、统计推断3、频数分布的两个重要特征：集中趋势和离散趋势4、正态分布的两个参数：均数；标准差。
医学统计学复习重点.doc
t检验t检验应用条件：%1小样本（n<100），且总体标准差。
未知%1样本取自正态分布的总体，；%1两样本总体方差相等（。
12二。
22）o1）总之，六个字：正态性、方差齐（1）建立假设、确定检验水准HO： n = pO铅作业工人与正常成年男性血红蛋白平均值相等H1：日走口0铅作业工人与正常成年男性血红蛋白平均值不等a =0.05（2）选定检验方法，计算检验统计量（3）确定P值，作出推断结论一、单样本t检验单样本t检验--- 例4-1（1）正态性检验Analyze-* Descriptive statistics-* Explore-* "皂忒含量" 选入Dependent list 框中—点击plots 复选框并选中Normlity plots with test 一Continue -* OK（2）t检验Analyze —Compare Means—One-samples T Test —"皂贰含量"选入Test Variables 框中Test Value 框中填“8.9” 一Continue — OK二、配对样本t检验配对t检验一一例4-3（1）计算差值dTransform —Compute variable —Target variable （d） = Numeric Express （new・ old）— OK （2）正态性检验（同前）（3）t检验Analyze —Compare Means— Paired-samples T Test —“new "、“old"选入Paired Variables 框中一OK三、独立样本的方差齐性检验与t检验两独立样本t检验——例4-4（1）正态性检验和方差齐性检验Analyze— Descriptive statistics — Explore-* “转化率” 选入Dependent list 框中一“group” 选入Factor框中一点击plots复选框并选中Normlity plots with test 同时选中Spread vs level with levene test 勺untransformed 按钮—Continue — OK（2）t检验Analyze —Compare Means Independent-samples T Test-* u转化率”选入Dependent list 框中一“Group” 选入Grouping Variables 框中，并点击u Define Groups nGroupl对应的框中填“1” Group2对应的框中填“2”方差分析方差分析的应用条件：⑴各样本是相互独立的随机样本。
医学统计学考试重点_（1）
医学统计学考试重点_（1）P值：概率，反映某⼀事件发⽣的可能性⼤⼩。
统计学根据显著性检验⽅法所得到的P 值反应结果真实程度，⼀般以P ≤ 0.05认为有统计学意义， P ≤0.01 认为有⾼度统计学意义，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率等于或⼩于0.05 或0.01。
⼩概率原理：⼀个事件如果发⽣的概率很⼩的话，那么可认为它在⼀次实际实验中是不会发⽣的，数学上称之⼩概率原理，也称为⼩概率的实际不可能性原理。
统计学中，⼀般认为等于或⼩于0.05或0.01的概率为⼩概率。
设计：收集资料：整理资料：分析资料实验设计的基本原则：随机化原则、对照的原则、重复的原则。
频数表制作步骤以及频数分布表的⽤途1、找出观察值中的最⼤值，最⼩值，求极差（range）。
2、确定分组数和组距。
组距=极差/组数。
3、确定组段。
第⼀组段包括要最⼩值。
最后组段包括最⼤值并写出其上限值。
4、划记。
5、统计各组段的频数。
算术均数、⼏何均数、中位数。
极差、四分位数间距、⽅差、标准差、变异系数。
正态分布的特征：服从正态分布的变量的频数分布由υ、σ完全决定。
(1) υ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。
正态分布以 x =υ为对称轴，左右完全对称。
正态分布的均数、中位数、众数相同，均等于υ。
(2) σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越⼤，数据分布越分散，σ越⼩，数据分布越集中。
σ也称为是正态分布的形状参数，σ越⼤，曲线越扁平，反之，σ越⼩，曲线越瘦⾼。
医学参考值范围的制定确定参考值范围的单双侧：⼀般⽣理物质指标多为双侧、毒物指标则多为单侧。
95%=±1.96 S 。
99%= ±2.58 S t分布的图形特征1．以0为中⼼，左右对称的单峰分布；2．t分布是⼀簇曲线，其形态变化与n（确切地说与⾃由度ν）⼤⼩有关。
⾃由度ν越⼩，t分布曲线越低平；⾃由度ν越⼤，t分布曲线越接近标准正态分布（u分布）曲线。
（完整word版）医学统计学符号,公式,重点
（完整word版）医学统计学符号,公式,重点第⼀章医学统计中的基本概念1、医学统计学是研究医学数据的收集、整理、分析、解释和呈现其结果的⼀门学科。
2、个体：研究的基本观察单位。
3、变量：⽤于观察研究对象的指标。
4、观察值：个体变量的数值。
5、资料：⼜称为数据，由变量的观察值构成。
变异：个体观察值之间具有的差异。
变异和同质是对统计学数据的要求！变异是统计学研究的真正对象！统计学是研究变异规律的科学！同质：个体观察值之间的变异在允许范围内。
异质：个体观察值之间的变异超出允许范围。
⼀、总体、抽样、样本、参数、统计量总体：同质的个体所构成的全体研究对象。
总体同时具有同质和变异两个特点。
有限总体：总体中的个体数量是有限的。
⽆限总体：总体中的个体数量是⽆限的。
样本：从总体中随机抽取的部分个体。
样本量：样本所包含的个体数⽬。
参数：刻画总体特征的指标。
统计量：刻画样本特征的指标。
抽样：从总体中随机抽取部分个体的过程。
抽样具有代表性、随机性、可靠性、可⽐性；原则：代表性：样本能充分反映总体特征。
随机性：保证总体中每个个体都有相同的⼏率被抽样。
随机性是代表性的保证；⽣活中随机性的例⼦（思考题）；计量资料：由连续变量的观察值构成的资料。
对每个观察对象的观察指标⽤定量⽅法测定其数值⼤⼩所得的资料，⼀般有度量衡单位，例如年龄、⾝⾼、⾎糖。
计数资料：由离散变量的观察值构成的资料。
先将观察对象的观测指标按性质或类别进⾏分组，然后计数各组的数⽬所得的资料，例如性别、患病、⾎型。
等级分组资料：由等级变量的观测值构成的资料。
具有计数资料的特征，同时⼜具有半定量性质的资料，例如细菌培养阳性结果。
⼆、3种设计类型：完全随机设计；配对设计；配伍组设计。
三、抽样误差、概率和⼩概率事件抽样误差：由抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异。
抽样误差的原因；抽样误差是不可避免的。
概率P ：表⽰某事件发⽣的可能性⼤⼩的度量。
⼩概率事件：统计学上习惯将P ≤0.05或P ≤0.01的事件称为⼩概率事件，表⽰该事件发⽣的可能性很⼩。
医学统计学重点官方版
一：基本概念：1.参数：反映总体的统计指标。
2. 统计量:反映样本的统计指标称为统计量。
3. 概率：描述随机事件发生的可能性的大小的一个量度4.小概率事件：把p小于等于0.05或小于等于0.01的随机事件。
资料类型：计量资料，计数资料，等级资料。
医学统计的基本步骤：研究设计，收集资料，整理资料，分析资料，结果报告与结论表达。
二：变量分布：1.正态分布：指变量的频数或频率呈中间最多，两端逐渐对称地减少，表现为钟形的一种概率分布。
特征：（1）正态分布曲线是单峰，对称，钟形曲线，X=μ时曲线达到最高峰。
（2）正态曲线有两个参数，总体均数μ和总体标准差σ，μ越大曲线右移，越小左移，故称位置参数，σ越小曲线越瘦高，越大曲线越矮胖，故称形状参数。
（3）正态分布曲线下的面积分布具有一定的规律。
P80页。
应用：（1）质量控制（2）是统计学的理论基础（3）制定医学参考值范围制定医学参考值范围：包括绝大多数正常人的人体形态功能和代谢反应等各种生理生化指标的波动范围，是作为判定某项指标正常与否的参考标准。
方法：确定正常人对象的范围，统一测量标准，确定分组，样本含量确定，确定参考值范围的但双侧，确定百分界值，医学参考值范围的估计。
2.二项分布特征：（1）二项分布的图形：当π＝0.5时图形对称，π≠0.5时，图形呈偏态，且当n的含量增大时，图形趋于对称。
（2）二项分布的均数与标准差：μ=n π；σ²=nπ（1-π）；σ=根号下nπ（1-π）（3）二项分布的正态近似：当n无限增大时越趋近于正态分布。
应用：对立性，独立性，重复性三：统计分析：㈠1.统计描述：图表和指标（1）图表：频数分布图分为正偏态和负偏态，长尾向右侧延伸为正偏态，向左侧延伸为负偏态。
频数分布的特点：集中趋势和离散趋势。
（2）指标：分为计数指标和计量指标。
计数指标：相对数。
应用相对数的注意事项：①计算相对数时分母不宜太小②观测单位数不等的几个率不能直接想加求其合计率③资料对比时注意可比性④资料分析时不能以构成比代替率⑤考虑存在抽样误差计量指标：1.集中趋势：①算数均数χ：适用于对称分布资料，特别是正态或近似正态分布的计量资料。
医学统计学 必过重点
1.总体：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。
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。
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。
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（。
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。
等级资料与计数资料不同：属性分组有程度差别，各组按大小顺序排列。
等级资料与计量资料不同：每个观察单位未确切定量，故亦称为半计量资料。
医学统计学重点
医学统计学重点医学统计学是医学领域中不可或缺的一门学科，它借助数理统计方法研究医学数据和临床试验的结果，为医学决策提供可靠的依据。
以下是医学统计学的几个重点内容。
一、描述统计学描述统计学是医学统计学的基础，主要研究如何分类、整理和描述医学数据。
其主要方法包括测量尺度、频率分布表、中心趋势测量和变异程度测量。
1. 测量尺度在医学统计学中，常见的测量尺度包括名目尺度、有序尺度和数值尺度。
名目尺度适用于无序分类的变量，有序尺度适用于有序分类的变量，而数值尺度适用于具有度量意义的变量。
2. 频率分布表频率分布表用来展示变量的分布情况，主要包括类别、频数和频率等内容。
通过频率分布表，可以直观地了解变量的分布状况。
3. 中心趋势测量中心趋势测量主要包括平均数、中位数和众数。
平均数是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将观测值按大小排列后的中间值，众数是出现次数最多的观测值。
4. 变异程度测量变异程度测量用来描述数据的分散程度，主要包括极差、方差和标准差。
极差是最大观测值与最小观测值之间的差异，方差是观测值与均值之间的差异的平方的平均数，标准差是方差的平方根。
二、推断统计学推断统计学是医学统计学的核心内容，主要研究如何通过样本数据推断总体参数，并对假设进行检验。
其中包括参数估计、假设检验和置信区间等方法。
1. 参数估计参数估计是利用样本数据估计总体参数，常用的方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到一个单一的数值作为总体参数的估计值，区间估计是通过样本数据得到一个范围作为总体参数的估计区间。
2. 假设检验假设检验是用来检验某个陈述是否与观察数据相符的方法。
在医学研究中，研究者常常根据实验数据对研究假设进行检验，以确定是否有统计显著性。
3. 置信区间置信区间是对总体参数的一个范围估计。
置信区间的计算方法与区间估计相似，通过对样本数据进行分析计算得到。
三、生存分析生存分析是医学统计学中的一个重要分支，主要研究疾病患者的生存时间和生存率等问题。
医学统计学重点word精品
医学统计学重点第一章绪论1. 基本概念：总体：根据研究目的确定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。
样本：从总体中随机抽取部分个体的某个变量值的集合。
总体参数：刻画总体特征的指标，简称参数。
是固定不变的常数，一般未知。
统计量：刻画样本特征的指标，由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。
抽样误差：由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。
频率：若事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称m为频数。
称m/n为事件A在n次试验中出现的频率或相对频率。
概率：频率所稳定的常数称为概率。
统计描述：选用合适统计指标（样本统计量）、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。
统计推断：包括参数估计和假设检验。
用样本统计指标（统计量）来推断总体相应指标（参数），称为参数估计。
用样本差别或样本与总体差别推断总体之间是否可能存在差别，称为假设检验。
2. 样本特点：足够的样本含量、可靠性、代表性。
3. 资料类型：（1）定量资料：又称计量资料、数值变量或尺度资料。
是对观察对象测量指标的数值大小所得的资料，观察指标是定量的，表现为数值大小。
每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位。
（2）分类资料：包括无序分类资料（计数资料）和有序分类资料（等级资料）①计数资料：是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组观察单位的个数（频数），由各分组标志及其频数构成。
包括二分类资料和多分类资料。
二分类：将观察对象按两种对立的属性分类，两类间相互对立，互不相容。
多分类：将观察对象按多种互斥的属性分类②等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度、档次或等级顺序分组，清点各组观察单位的个数所得的资料。
4.统计工作基本步骤：统计设计、资料收集、资料整理、统计分析第二章实验研究的三要素1. 实验设计三要素：被试因素、受试对象、实验效应2. 误差分类：随机误差（抽样误差、随机测量误差）、系统误差、过失误差3.实验设计的三个基本原则：对照原则、随机化分组原则、重复原则4. 实验设计方法有/X析因设计---------- ►正交试验设计------- * 均匀试验设计交互作用两组：异体配对设计一同体配对设计一交叉设计无、随机同期对照实验设计（单因素两水平）扩展多组：单因素多水平一配伍组设计一拉丁方设计（两因素多水平）（三因素多水平）配伍组设计：也称随机区组设计，将条件相近的受试对象配伍，每个配伍组中的对象随机分配到各处理组中。
(完整版)医学统计学复习要点
..第一章绪论1、数据/资料的分类：①、计量资料，又称定量资料或者数值变量；为观测每个观察单位某项治疗的大小而获得的资料。
②、计数资料，又称定性资料或者无序分类变量；为将观察单位按照某种属性或者类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。
③、等级资料，又称半定量资料或者有序分类变量。
为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。
2、统计学常用基本概念：①、统计学（statistics ）是关于数据的科学与艺术，包括设计、搜集、整理、分析和表达等步骤，从数据中提炼新的有科学价值的信息。
②、总体（population ）指的是根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。
③、医学统计学（medical statistics ）：用统计学的原理和方法处理医学资料中的同质性和变异性的科学和艺术，通过一定数量的观察、对比、分析，揭示那些困惑费解的医学问题背后的规律性。
④、样本（sample ）：指的是从总体中随机抽取的部分观察单位。
⑤、变量（variable ）：对观察单位某项特征进行测量或者观察，这种特征称为变量。
⑥、频率（frequency ）：指的是样本的实际发生率。
⑦、概率（probability）：指的是随机事件发生的可能性大小。
用大写的P 表示。
3、统计工作的基本步骤：①、统计设计：包括对资料的收集、整理和分析全过程的设想与安排；②、收集资料：采取措施取得准确可靠的原始数据；③、整理资料：将原始数据净化、系统化和条理化；④、分析资料：包括统计描述和统计推断两个方面。
第二章计量资料的统计描述1. 频数表的编制方法，频数分布的类型及频数表的用途①、求极差（range ）：也称全距，即最大值和最小值之差，记作R ；②、确定组段数和组距，组段数通常取10-15组；③、根据组距写出组段，每个组段的下限为L ，上限为U ，变量X 值得归组统一定为L ≤X ＜U ，最后一组包括下限。
医学统计学重点
<<医学统计学>>重点1. 总体：根据研究的目的确定的同质研究对象中所有的观察单位变量值的集合。
2. 样本：按随机化原则从同质总体中随机抽取的部分观察单位某变量值的集合。
3. 同质：影响究指研标的主要因素易控制的因素基本上相同。
4. 抽样误差：在抽样研究中，由于变异的存在，即使在同一总体中抽取的几个样本，各样本统计量往往不等。
样本统计量与总体参数也不等，这种由于抽样研究所至样本之间和样本与总体之间的差异称为。
5. 变量：观察指标在统计学上统称为指标变量，它反应的是生物个体间的变异情况，根据其性质可分为定性变量（分类）和定量变量（连续）。
6. 截尾数据：生存时间观察过程被人为的截止称为截尾，又称删失或终检。
原因：失访/退出/终止（研究时限已到而终止观察）。
7. 卡方基本思想：X2分布是一种连续型分布，可用于检验资料的实际频数和按检验假设计算的理论频数是否相等等问题。
X2反应实现了实际频数与理论频数的吻合程度。
如果检验假设成立，则A-T一般不大，X2应很小，即出现大X2值概率很小。
即X2越大，P越小，若P≤a时，就怀疑假设的成立，拒绝H0。
若P>a则没有理由拒绝H0。
8. X2用途：（1）实际频数与拟合频数拟合优度：A推断两个或两个以上总体率或构成比有无差别（四格表/行x列表）。
B两变量之间有无相互关系。
C频数分布的拟合优度检验（判断次样本是否来自某种分布）。
（2）某些分布可用X2近似。
（3）间接应用：如t分布和F分布就是在X2分布基础上推导出来的。
9. 方差分析的基本思想：根据研究目的和设计类型，把总体变异中离均差平方和分解成两部分或更多部分，也把总变异中的自由度相应分成两部分或更多部分，然后再进行比较，评价由某种因素引起的变异是否具有统计学意义。
10. 假设检验中P，a,b（倍他）的关系及统计学意义：a：检验水准，即显著性检验，在此概率之下的认为是小概率事件，统计学上以为此事件“不可能发生”，以此判断是否不拒绝H0无效假设，在假设检验中，按a检验水准，拒绝了原来正确的H0，即犯了第1类错误，犯此错误的概率为a。
医学统计学重点重点知识总结
医学统计学重点一.选择1.几何均数：平均血清抗体滴度（如P9例2.4）2.正态分布：横轴为µ1.962.5%单侧双侧90%： 1.6495%： 1.64 1.9699%： 2.583.P值与ɑ的关系，ɑ是人为规定的，它们之间没有关系； P值↑，ɑ↑（×）4.方差分析自由度v的计算，v总=n-1;v组间=组数（k）-1；v组间=v总-v组间5.理论秩和（n(n+1)/2），实际秩和（通过平均秩次算）6.可信区间的正确应用：总体参数有95%的可能落在该区间内（×）；有95%的总体参数在该区间内（×）；该区间包含95%的总体参数（x）；该区间有95%的可能包含总体参数。
（x）；这个区间的可信度为95%（√）；总体参数只有一个，要么在区间内，要么不在7.相关系数与回归系数：相关系数为0，两个变量之间没有相关关系（×）；回归系数↑，相关系数↑（×）；（要做假设检验）二、名解1.参考值范围：根据正常人的数据估计绝大多数的正常人所在的范围2.区间估计（可信区间）：按一定的概率或可信度(1-α)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-α的可信区间，又称置信区间。
3.P值：拒绝H0时所冒的风险（或“作出拒绝H0 而接受H1 ”结论时冒了P风险）4.ɑ(第一类错误)：H0真实时被拒绝（或H0真实时，拒绝H0，接受H1）5.β（第二类错误）：H0不真实时不拒绝（或H0不真实时，不拒绝H0）1-β检验效能：对真实的H1做肯定结论之概率6.秩次：是指全部观察值按某种顺序排列的位序；7.秩和：同组秩次之和8.剩余标准差：扣除了X的影响后,Y方面的变异; 引进回归方程后, Y方面的变异。
三、简答1.假设检验与可信区间的联系与区别分辨多个样本是否分别属于不同的总体，并对总体作出适当的结论。
分辨一个样本是否属于某特定总体等。
区间估计（可信区间）：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围。
医学统计学重点总结
医学统计学重点总结(总6页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除1.简述总体和样本的定义，并且举例说明。
总体是研究目的确定的所有同质观察单位的全体。
样品是从研究总体中抽取部分有代表性的观察单位。
2.简述参数和统计量的定义，并且举例说明。
描述总体特征的指标称为参数，描述样本特征的指标称为统计量。
3.变量的类型有哪几种？举例说明各种类型变量有什么特点。
①定量数据：计量资料；定量的观测值是定量的，其特点是能够用数值的大小衡量其水平的高低。
②定性数据：计数资料；变量的观测值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
③有序数据：半定量数据/等级资料；变量的观测值是定性的，但各类别（属性）有程度或顺序上的差异。
4.请举例说明一种类型的变量如何变换为另一种类型的变量。
定量数据>有序数据>定性数据--------------->5.请简述什么是小概率事件？概率是描述事件发生可能性大小的度量，P0.05事件称为小概率事件。
6．举例说明什么是配对设计。
配对设计是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。
①同源配对：同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理；②异源配对：为消除混杂因素的影响，将两个同质受试对象配对分别接受两种处理。
7.非参数假设检验适合什么类型数据进行分析？①总体分布类型未知或非正态分布数据；②定量或半定量数据；③数据两端无确定的数值。
8．简述P25 P5０P７5的统计学意义。
（条件：明显偏态且不能转化为正态或近似对称；一端或两端无确定数值；分布情况未知）用来描述资料的观测值序列在某百分位置的水平，四分位数间距可以作为说明个体差异的指标（说明个体在不同位置的变异情况）。
9.直条图、直方图、圆饼图的使用条件是什么？直条图：各自独立的统计指标的数值大小和他们之间的对比；直方图：连续变量频数分布情况；圆饼图：全体中各部分所占的比例。
(完整word版)医学统计学考试重点(人卫第七版)
1、同质：是指观察单位或观察指标受共同因素制约的部分2、观察单位：亦称个体，是统计研究中最基本的单位3、变异：在同质的基础上个体间的差距4、总体：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体，既是同质的所有观察单位某项观察值的集合5、有限总体：总体若受一定的时间和空间控制，其观察单位数是有限的，称为有限总体无限总体:理论上其观察单位数是无法穷尽的6、样本:是指从总体中随机抽取部分观察单位其某项指标实测值的集合7、抽样：从总体中抽取部分个体的过程称为抽样8、抽样必须遵循随机化原则，即总体中每一个体都有同等的机会被抽取到9、抽样研究的方法，利用样本的信息推论总体的特征来达到研究目的10、参数：描述总体特征的量11、统计量：根据样本个体值计算得到的描述样本特征的量12、总体参数是常数,而样本统计量可随样本不同而不同13、随机误差:指一类不恒定、随机变化的误差，有多种尚无法控制的因素所引起14、抽样误差：指抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异15、系统误差：在实际观测过程中,由于仪器未校正、观测者感官的某种倾向、研究者掌握的标准偏高或偏低等原因，使观察值不是随机分散在真值两侧,而是具有方向性、系统性或周期性的偏离真值，这类误差称为系统误差16、过失误差：指各种失误所导致的误差17、随机事件：在一定条件下某一现象可能发生也可能不发生的事件18、概率：反映某一随机事件发生可能性大小的量，用符号P表示19、小概率事件:统计学上一般把P≤0。
05的事件称为小概率事件，表示某事件发生的可能性很小20、变量：观察单位的某个特征21、变量值：变量的观察结果或测定值22、按变量值是定性的还是定量的，可将变量分为数值变量和分类变量23、数值变量又称定量变量，其变量值是用定量方法测得的,所的资料是计量资料24、分类变量又称定性变量，其变量值是用定性方法测得的25、分类变量根据类别是否有程度上的差别,可分为无序分类变量(构成的资料为计数资料)和有序分类变量（所得资料为等级资料）25、医学统计工作的基本步骤:一、设计;二、收集资料；三、整理资料；四、分析资料26、统计表和统计图是描述统计资料的重要工具27、统计表的结构：①标题位于统计表的上中方②标目用来说明表内各纵横数字的含义，注意标明指标的单位。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.变异：同质事物之间的差别。
2.频数分布的两个特征：集中位置，离散趋势3.数据分布的类型：对称分布和非对称分布。
非对称分布又称偏态分布，包括正偏态和负偏态。
单峰分布，双峰分布，多峰分布。
4.统计描述：用统计表、统计图和统计指标等方法对资料的数量特征与分布规律进行描述。
5.集中位置的描述，集中位置指标又称平均数指标。
有哪些及适用条件？（1）算数平均数：最适用于单峰对称分布资料的平均水平的描述，特别是正态分布资料（2）几何平均数：适用于①等比资料②对数正态分布资料（3）中位数和百分位数：适用于①偏态分布的资料②开口资料③资料分布不明等6.离散趋势的描述（1）全距亦称极差，适用于单峰小样本资料（2）四分位数间距，适用于单峰小样本资料（3）方差和标准差，适用于对称分布尤其是正态分布资料（4）变异系数，常用于①比较度量衡单位不同的两组或多种资料的变异度②比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度7.常用相对数（1）率，是二分类指标（2）构成比（3）比8.正确应用相对数应注意几个问题：（1）计算相对数的分母不宜过小（2）分析时不能以构成比代替率（3）对观察单位数不等的几个率，不能直接相加求其总率（4）计算率时要注意资料的同质性，对比分析时应注意资料的可比性（5）也有抽样误差，需要假设检验。
9.率的标准法（1）基本思想：采用统一的标准，以消除病情构成不同对治愈率比较的影响，使算得的标准化治愈率有可比性。
（2）目的：控制混杂因素对研究结果的影响。
10.正态分布（1）概念P16（2）标准正态分布，u变换：u=σμ-X,u是标准正态离差，μ是均数，σ是标准差。
u ～N （0，1）（3）正态分布的特征：①是单峰分布，高峰位置在均数X=μ处。
②以均数为中心，左右完全对称。
③取决于两个参数，均数μ和标准差σ。
μ为位置参数，μ越大，则曲线沿横轴向右移动；μ越小，则曲线沿横轴向左移动。
σ为形态参数，表示数据的离散程度，若σ小，则曲线形态“瘦高”；σ大，则曲线形态“矮胖”。
④有些指标不服从正态分布，但通过适当的变换后服从正态分布，如对数正态分布。
⑤正态分布曲线下的面积是有规律的：总面积恒定为1，对称区域面积相等，对应区域面积相等。
（4）几个u 界值：①90％：双侧u1.0=单侧u0.05=1.64②95％：双侧u 05.0=单侧u 025.0=1.96 ③99％：双侧u01.0=单侧u0.005=2.5811.二项分布（1）样本率的标准差p σ的估计值sp计算公式：sp=np p )1(-，p 是样本率 （2）样本个数n 和概率π如何影响二项分布的图形？给定n 后，形状取决于π。
当π=0.5时，分布对称；当π<0.5时分布呈正偏态；当π>0.5时分布呈负偏态。
随n 的增大，分布逐渐逼近正态分布。
如果n π或n(1-π)大于5时，则可用正态近似原理处理二项分布的相关问题。
（3）应用条件：对立性，重复性，独立性。
12.Poisson 分布(1)概念，描述罕见事件发生次数的概率分布，是特殊的二项分布。
(2)均数与方差相等，均为λ。
(3)形状取决于λ的大小，为正偏态分布，λ越小分布越偏；随着λ的增大，分布逐渐趋于对称，当λ=20时，已基本接近对称分布；当λ≥50时，可按正态分布原理处理Poisson 分布的有关问题。
(4)Poisson 分布具有可加性。
(5)应用条件：对立性，重复性，独立性。
即事件的发生是相互独立的，且发生的概率不变，结果是二分类的（发生或不发生） 13.参考值范围（1）概念：绝大多数正常人某指标的波动范围。
（2）正态分布法计算100（1—α）％ 正常值范围：双侧 X ±u αS 单侧 X —u αS （高侧）X +u αS （低侧）注意α取值：双侧95％ X ±1.96S 单侧95％ 高侧<X —1.64S低侧>X +1.64S（3）百分位数法：知道求得第几个百分位数P26 14.抽样误差（1）概念：由于个体变异的存在，由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异。
（2）产生的两个必备条件：①抽样研究 ②个体变异，是根本原因 （3）中心极限定理的涵义①从均数为μ、标准差为σ的正态总体中独立、重复、随机抽取含量为n 的样本，样本均数的分布仍为正态分布，其均数为μ，标准差为x σ。
X ～N(μ,x σ)→X ～N(μ,2x σ) ②即使从非正态总体（均数为μ、标准差为σ）中独立、重复、随机抽取含量为n 的样本，只要样本含量足够大（如n ≥50），样本均数也近似服从均数为μ，标准差为x σ的正态分布。
（4）标准误意义：1.用来衡量抽样误差的大小 2.x σ=nσ标准误与个体变异σ成正比，与样本含量n 的平方根成反比 （5）标准误的估计值的计算公式：样本标准差s 代替总体标准差σ，sx=ns（6）标准差与标准误的关系区别 标准差s 标准误sx意义 个体变异统计量的抽样误差用途 正常值范围(x ±1.96s) 总体均数的可信区间(x ±1.96sx)与n 关系n ↑,s 趋于稳定n ↑,sx趋于σ联系：①两者都是变异指标，说明个体之间的变异用标准差，说明统计量之间的变异用标准误；②当样本量不足时，标准差大，标准误也大，均数的标准差与标准误成正比。
sx=ns15.医学统计学：运用概率论和数理统计等数学的原理和方法，研究医学领域中资料的搜集、整理、分析和推断的一门学科。
16.三类资料：①定量资料（数值资料）②定性资料（无序分类资料）③等级资料（有序分类资料）17.总体：按研究目的所确定的研究对象中，所有观察单位某项指标取值的集合。
18.样本：从研究总体中，随机抽取具有代表性的部分观察单位某项指标取值的集合。
19.同质性：具有相同性质的事物。
20.参数：描述某总体特征的指标。
21.统计量：描述某样本特征的指标。
22.概率：随机事件发生可能性大小的一个度量，取值范围为0≤P ≤1 23.小概率事件：发生概率≤0.05的事件。
24.小概率原理：小概率事件发生的可能性很小，进而认为其在一次抽样中不可能发生。
25.理解和解释可信区间26.统计推断：根据样本所提供的信息，以一定的概率推断总体的性质。
包括两方面的内容：参数估计和检验假设。
27.可信区间的两个要素：可靠性，精确性28.均数的可信区间：从正态分布总体N(μ，2σ)中随机抽取一个样本，则t=s x-X ---μ服从自由度ν=n-1的t 分布。
总体均数的（1-α）可信区间定义为（X —t υα，⨯sx，X +t υα，⨯sx）。
如n >100，可用标准正态分布代替t 分布，相应的100（1-α）％可信区间为（X —u α⨯sx，X +u α⨯sx）。
29.率的可信区间：（1）率的标准差又称率的标准误，为sp=np p )1(- （2）总体率π的区间估计用正态近似法的条件：样本含量n 足够大，且样本率p 和（1-p ）都不太小时，如np 和n （1-p ）均大于5时，π的可信区间为（p —u α⨯sp，p+u α⨯sp）。
30.事件数的可信区间：当X ≤50也可以查附表7“Poisson 分布λ的可信区间”，得到λ的95％或99％可信区间。
31.假设检验 （1）基本思想： （2）4个基本步骤：①建立检验假设：0H ：1μ=2μ=3μ=……1H ：1μ、2μ、3μ……之间不等或不全相等。
②确定检验水准（拒绝0H 时的最大允许误差α） ③计算检验统计量并求P 值④界定P 值并作结论（要回下结论）：P ≤α，拒绝0H ，接受1H ；P >α，不拒绝0H 。
（3）Ⅰ型错误：0H 真实时被拒绝。
P>0.05却拒绝H0接受H1 （4）Ⅱ型错误：0H 不真实时不拒绝。
H1真实即P<0.05却不拒绝H0（5）检验功效：Ⅱ型错误率β表示失去对真实的1H 作出肯定结论之概率，故1-β就是对真实的1H 作出肯定结论之概率，常被用来表达某假设检验方法的检验功效，即假设检验对真实的1H 作出肯定结论之把握程度。
（6）Ⅰ型错误与Ⅱ型错误的关系P51 （7）单侧检验与双侧检验的关系 （8）假设检验与可信区间的关系 32.怎么做题？判断资料类型→设计方法→计算自由度→确定P值→下结论33.区分配对和成组配对：同质性差，要算差值①自身配对②一般有编号成组：①无原始数据（还有均数）②两组样本含量不等，不能配对③无编号34.t检验（1）应用条件：独立性，正态性，方差齐性（2）两样本均数比较方差不齐时t’检验（3）两样本几何均数比较：取对数，t检验，不用反对数35.方差分析，多个均数比较（1）总变异SS总：=SS组间+SS组内处理因素、个体差异、随机因素，共同导致的差异。
（2）组间变异SS组间：多个组的处理因素不同和随机误差，导致的差异。
（3）组内变异SS组内：组内个体差异和其他随机因素，导致的差异。
（4）三种变异的关系：SS总=SS组间+SS组内，υ总=υ组间+υ组内F MS组间/MS组内=（5）单因素方差分析表和两因素方差分析表36.多个样本均数的两两比较，对比的组数k大于2，分别t检验则需经过m=k（k-1）/2次1比较，若每次比较的第一类错误率为α，则多次比较后，至少犯一次第一类错误的概率为-m-1）（α，比预先设计的α要大。
37.变量转换目的38.F值、t值、q值、q’值之间的关系（1）两样本均数比较时，F=t。
用q检验或q'检验也得到同样的结论。
说明在两样本均数比较时，t检验、F检验、q检验和q'检验是等价的。
（2）当组数k>2时，q'检验的检验功效高于q检验，所以当实验研究设计为一个对照组与多个实验组均数比较时，q'检验科得到较高的功效。
定性资料的分析39.假设检验步骤P7340.χ2检验（1）基本思想： （2）应用条件：①n ≥40，T ≥5，用2χ检验②n ≥40但1≤T <5，需用校正2χ检验 ③T <1或n<40，改用确切概率法。
（3）理论频数T 的计算公式：TRC=nn n CR （4）R×C 表的自由度ν=（行数-1）（列数-1），故四格表ν=1 （5）要记的2χ界值：χ210.05，=3. 8441.配对2χ检验的应用条件：b 、c 为结果不同部分（甲阳乙阴、甲阴乙阳）①b+c ≥40时不用校正 2χ=()cb c b +-2ν=1②20≤b+c ≤40时要校正 2χ=()cb 1-c -b 2+ν=142.R×C 表的应用条件：①多个率或构成比的比较，其自由度大于1②R×C 表中不宜有51以上格子的理论频数小于5，或不宜有一个理论频数小于143.对理论频数太小的样本的处理办法： ①增加样本例数②删去理论频数太小的行或列③将太小理论频数所在的行或列的实际频数，与性质相近的邻行或邻列的频数，合并。