医学统计学学习笔记
课堂笔记——医学统计学
第一章医学统计中的基本概念一、医学统计工作的内容：实验设计（experiment design）、收集资料（collecting data）、整理资料（sorting data）和分析资料（analyzing data）二、变异：医学研究的对象是有机的生命体，其功能十分复杂，不同的个体在相同的条件下，对外界环境因素可以发生不同的反应，这种现象称为个体差异或称为变异三、总体（population）和样本（sample）：总体是同质的个体所构成的全体。
从总体中抽取部分个体的过程称为抽样，所抽的部分称为样本，在一个样本里含有的个体数可以不同，样本包含的个体数目称为样本容量。
四、样本的特性：代表性（representation）——要求样本能够充分反应总体的特征；随机性（randomization）——需要保证总体中的每个个体都有相同的几率被抽做样本；可靠性（reliability）——实验的结果要具有可重复性，即由科研课题的样本得出的结果所推测总体的结论有较大的可信度；可比性（comparability）——指处理组（临床设计中称为治疗组）与对照组之间，除处理因素不同外，其他可能影响实验结果的因素要求基本齐同，也称为齐同对比原则。
五、误差：①系统误差（system error）②③六、概率（probability）：是描述某一件事发生的可能性大小的一个量度。
习惯将P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件第二章集中趋势的统计描述一、频数表（frequency table）：①概念：一种格式的统计表，即同时列出观察指标的可能取值区间及其在各区间内出现的频数。
由于这种资料的表达方式较完整地体现了观察值的分布规律，所以也称为频数分布表。
②制作图标的步骤：确定组数、确定组距、确定组段、对各组段计数及手工编制划记表。
二、直方图（histogram）：①概念：直方图是以垂直条段代表频数分布的一种图形，条段的高度代表各组的频数，由纵轴标度；各组的组限由横轴标度，条段的宽度表示组距。
医学统计学笔记12
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------医学统计学笔记12医学统计学笔记统计学：是收集、分析、解释与阐述数据资料的一门科学。
通过收集、分类、分析来处理数据变化的科学与艺术，获得可信结果。
医学统计学：将概率论和数理统计的原理和方法应用于医疗卫生实践和医学科研，研究其数据的搜集、整理与分析的一门科学。
是认识人群健康与疾病数量特征的重要工具，是进行医药卫生科学研究的重要手段。
国外统计学家：统计学并不能证明事物，但它能进行推断，发现线索，提供信息，使得人们有根据去改善事物。
科研原则：随机化原则，对照原则，重复原则，齐同原则（均衡原则）。
统计内容：设计，总体指标估计，假设检验，现象联系关系的分析，多因素分析，健康估计。
统计三大内容：科研设计，统计描述，统计推断。
变量：1/ 25被观察和测量单位的特征。
变量值：对变量的测量值。
同质：被研究指标的影响因素相同或具有相同性质的事物。
变异：在同质的基础上各观察单位之间的差异或同质事物之间的差别。
总体：根据研究目的确定的同质的研究对象的全体。
（无限总体，有限总体）个体：是构成总体最基本的观察单位。
样本：从总体中按照一定的目的随机抽取的有代表性的部分观察单位。
（随机性，可比性，可靠性）。
从总体中按照一定的目的随机抽取的有代表性的部分观察单位。
（随机性，可比性，可靠性）。
样本含量：样本中包含的个体数。
样本含量要大，越大越具代表性，随机抽。
参数：刻画总体特征的指标（用希腊字母表示）是常数。
统计量：---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 样本系统指标（用拉丁字母表示）是变化的。
医学统计学学习笔记
医学统计学笔记一、绪论及基本概念1. 资料类型①计量资料（定量资料、数值变量资料）：连续型、离散型②计数资料（定性资料、无序分类变量、名义变量）：二分类、多分类③等级资料（半定量资料、有序分类变量）信息量：计量资料＞等级资料＞计数资料2.误差类型①过失误差：可避免②系统误差：具有明确的方向性，可避免③随机误差：分为随机测量误差和随机抽样误差，没有固定的大小和方向，不可避免3.核心概念参数：u、σ；固定的常数，总体的统计指标，参数大小客观存在，但往往未知。
统计量：X̅，S，P；样本的统计指标，参数附近波动的随机变量。
概率为参数，频率为统计量。
4.医学统计工作的基本步骤：设计、收集资料、整理资料、分析资料二、计量资料的统计描述1.集中趋势的描述a.算术均数，简称均数（mean）：主要适用于对称分布或偏度不大的资料，尤其适合正态分布资料。
不能用于开口型资料。
u（总体均数），X（样本均数）。
b.几何均数（geometric mean，G）：适用于经对数转换后呈对称分布。
观察值不能为0 、不能同时有正有负。
同一资料算得的几何均数小于算术均数。
c.中位数（median, M）和百分位数（precentile, Px）：适用于各种分布类型资料。
当计量资料适合计算均数或几何均数时，不宜用中位数表示其平均水平。
用频数表法计算百分位数时，组距不一定要相等。
P x=L x+i x(n∗x%−∑f L)f xL x：第x百分位数所在组段的下限i x：第x百分位数所在组段的组距f x：第x百分位数所在组段的频数∑f L：第x百分位数所在组段上一组段累计频数d.调和均数（harmonic mean，H）：适用于表达呈极严重的正偏态分布资料的平均水平。
计算方法为求倒数的均值后再取其倒数。
SPSS：在Transform中输入公式。
2.离散（dispersion）趋势的描述a.极差（range，R）：也称为全距。
b.四分位数间距（quartile range，Q）：即统计图中箱子的高度，常用于偏态资料离散度的描述，多与M 合用。
2024年度-医学统计学重点笔记一复习必备
即标准正态分布，当样本量足够大时（n>30），t分布近似u分布。
14
总体均数置信区间估计
置信区间的概念
按一定的置信水平（1-α），根据样 本统计量估计总体参数所在的范围。
置信区间的计算
根据样本均数、标准差和样本量计算 置信区间。常用的置信水平为95%和
99%。
置信区间的意义
表示总体参数有100(1-α)%的可能性 落在此区间内。
适用条件
01
R×C列联表资料，即多行多列列联表，用于分析两个多分类变
量之间的关联。
检验统计量
02
卡方值，计算公式为χ2=∑(O-E)2/E，其中O为观察频数，E为
理论频数。
拒绝域
03
根据自由度和显著性水平确定拒绝域，自由度为(R-1)(C-1)。
29
配对设计四格表资料卡方检验
01
适用条件
配对设计四格表资料，即两个相 关样本的二分类变量之间的关联 分析。
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06
卡方检验
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四格表资料卡方检验
适用条件
四格表资料，即2×2列联表，用于分析两个二分类变量之间的关联。
检验统计量
卡方值，计算公式为χ2=(ad-bc)2N/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)，其 中N为样本总量。
拒绝域
根据自由度和显著性水平确定拒绝域，自由度为1。
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R×C列联表资料卡方检验
正态分布在医学中的应用 许多医学指标如身高、体重、血压等服从或近似服从正态 分布；在估计医学参考值范围、质量控制等方面有广泛应 用。
正态性检验方法 图形法（直方图、P-P图、Q-Q图）、计算法（偏度系数 和峰度系数检验、Shapiro-Wilk检验、KolmogorovSmirnov检验等）。
医学统计学学习笔记
医学统计学学习笔记第一章绪论冉美岭康复0931班学号09260431201、医学统计学：是运用数理统计、概率论的原理和方法于医学科研和实践，研究医学资料和信息的收集、整理和分析的一门应用科学。
统计方法的两个特点：用数量反映质量，利用样本推断总体。
2、医学统计学的意义：为了预防疾病，研究病因，促进健康，必须运用医学统计学方法透过偶然现象来探其规律性，得出科学推断。
3、总体：是根据研究目的所确定的同质的研究对象的全体。
4、样本：是根据随机的原则从总体中抽出有代表性的一部分观察单位。
5、描述总体特征的有关指标称为参数：如总体平均数、总体标准差、总体率等。
6、反映样本特征的有关指标称为统计量：如样本均数、样本标准差、样本率等。
7、抽样误差是不可避免的，一般来说，样本越大则抽样误差越小，越和总体的情况相接近，用样本推断总体的精确度越高，反之亦然。
8、随机化：是抽样研究和抽样分配时十分重要的原则。
具有代表性、随机性、独立性、可比性。
9、概率：是描述某事件发生的可能性大小的一个量度。
10、医学统计资料的类型：①计量资料：是对每个观察单位用定量方法测定某项指标量的大小，一般有度量衡单位。
②计数资料：是将观察单位按某种属性或类别分组，所得各组的观察单位数，没有度量衡单位。
③等级资料：是将观察单位按某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数。
11、医学统计工作的基本步骤：①统计设计②搜集资料③整理资料④分析资料第二章计量资料的统计描述1、计量资料的统计描述分为两个方面：集中趋势、离散趋势2、频数表：是一种统计表：即同时列出观察值的可能取值及其出现的频数。
3、频数表的编制步骤：①计算全距R=X max—X min②确定拟分组数（k）和组距（i），根据全距的大小和组段数来计算组距i= R K③划分组段:划分组段的基本要求是第一个组段应包括最小值，最后一个组段应包括最大值。
各组段只包含下限值但不包含上限值，故在列组段时只列出下限值，不列出上限值，但最后一个组段要依据具体情况进行封口，即要同时列出下限值和上限值。
医学统计学复习笔记
统 计1． 统计工作步骤： 研究设计、收集资料、整理资料、分析资料 。
2． 定量资料： 以定量值表达每个观察单位的某项观察指标，如血脂、心率等，各观察值 间只有量的差别，有连续性。
3． 定性资料： 以定性方式表达每个观察单位的某项观察指标，如血型、性别等，各观察 值间有质的区别，无连续性。
4． 等级资料： 以等级方式表达每个观察单位的某项观察指标，如疗效等级，各观察值间 有质的区别，无数值大小5． 总体：是指按照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。
分 为有限和无限两种。
6． 样本：是指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。
7． 同质性：同一总体或其样本的观察单位在取值方面必须有相同的性质，称为同质性。
8． 描述某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。
9． 概率：是指随机事件发生的可能性的大小的一个度量，常用 P 表示，其小于等于 0.05 时称为小概率事件。
10． 变异： 是以具有统治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。
包括同质事物间的、不同观察单位间的、同一单位不同阶段的差别。
11． 整理数据最有效的形式是频数分布，根据频数分布可以初步判断指标分布的特征是 集中趋势还是离散趋势， 发现某些特大或特小的可疑值，揭示资料分布类型，便于资 料进一步分析。
12． 频数分布分为对称分布和非对称分布， 非对称分布又称为偏态分布， 包括正偏态（大 ——小）和负偏态（小——大） 。
13． 集中趋势指标： 1） 算术均数（Xbar ），最适合单峰对称资料； 2） 几何均数(G)，如 抗体滴度、细菌计数,应用于等比数列、对数数列； 3）中位数（M ）和百分位数，适 用于偏态分布、开口资料、分布不明资料。
14． 离散趋势指标： 1)全距（R ）,又称极差，极差大说明变异度大； 2）四分位间距； 3） 方差和标准差（s ），标准差大离散程度大，及波动明显； 4） 变异系数 CV=标准差/均 数，可应用于单位不同的两组资料或均数相差悬殊的两组资料。
医学统计学知识点笔记
2012 级临床五年五班 LCM勤医学统计学笔记——xxx 级临床x 年x 班整理一.绪论1，医学统计学：运用概率论和数理统计学的原理和方法，研究医学领域中随机现象有关数据的搜集、整理、分析和推断，进而阐明其客观规律性的一门应用科学。
2，医学统计学的主要内容：1）统计研究设计 调查研究设计和实验研究设计2）医学统计学的基本原理和方法研究设计和数据处理中的基本统计理论和方法。
A ：资料的搜集与整理B ：常用统计描述，集中趋势和离散趋势，相对数，相关系数，回归系数，统计表，统计图C ： 统计推断，如参数估计和假设检验。
3）医学多元统计方法 多元线性回归和逐步回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、logistic 回归与Cox 回归分析。
3，统计工作步骤：1）设计 明确研究目的和研究假说，确定观察对象与观察单位，样本含量和抽样方法，拟定研究方案，预期分析指标，误差控制措施，进度与费用。
2）搜集材料A ， 搜集材料的原则 及时、准确、完整B ， 统计资料的来源医学领域的统计资料的来源主要有三个方面。
一是统计报表，二是经常性工作记录，三是专题调查或专题实验。
C ， 资料贮存3）整理资料 a 检查核对b 设计分组c 拟定整理表d 归表4）分析资料 统计分析包括统计描述和统计推断4，同质（homogeneity ）：指被研究指标的影响因素相同。
变异(variation)：同质基础上的各观察单位间的差异。
变量(variable)：收集资料过程中，根据研究目的确定同质观察单位，再对每个观察单位的某项特征进行测量或观察，这种特征称为变量变量值：变量的观察结果或测量值。
变量类型变量值表现实例资料类型离散型产前检查次数计量资料数值变量连续型定量测量值，有计量单位身高二分类对立的两类属性性别（男女）无序多分类不相容的多类属性血型（A,B,O,AB ）计数资料分类变量有序多分类类间有程度差异的属性受教育程度（小学，中学，高中，大学…）等级资料5，总体（population ）根据研究目的所确定的同质研究对象中所有观察单位某变量值的集合。
医学统计学笔记整理
医学统计学笔记整理Medical statistics is a branch of statistics specifically applied to the field of medicine. 医学统计学是一门专门应用于医学领域的统计学分支。
It involves the collection, analysis, interpretation, and presentation of data in healthcare. 它涉及在医疗保健领域收集、分析、解释和展示数据。
From clinical trials to epidemiological studies, medical statistics plays a crucial role in evaluating the effectiveness of treatments and interventions. 从临床试验到流行病学研究，医学统计学在评估治疗和干预措施的有效性方面发挥着至关重要的作用。
One of the fundamental aspects of medical statistics is the design and analysis of clinical trials. 医学统计学的一个基本方面是临床试验的设计和分析。
Clinical trials are research studies that test new treatments or interventions in human subjects. 临床试验是对人类主体进行新治疗或干预措施测试的研究。
Medical statisticians are responsible for designing the study, determining the sample size, randomizing participants, and analyzing the results to determine the treatment's effectiveness. 医学统计学家负责设计研究、确定样本大小、对参与者进行随机分组，并分析结果以确定治疗的有效性。
医学统计学重点终极笔记
Medical Statistics【Introduction】医学统计工作的内容⒈实验设计：最关键、最重要⒉收集资料：最基础[原始资料] 实验数据，现场调查资料，医疗卫生工作记录、报告、报表质量控制：精度和偏倚⒊整理资料：资料的逻辑、一致性检查，原始数据的加工(频数分布表)⒋分析资料：统计描述(表、图、离散趋势、集中趋势)和统计推断资料的类型⑴计量资料：定量方法测定数值大小所得的资料⑵计数资料：按性质或类别分组，然后计数⑶等级分组资料：具有计数资料的特性，又有半定量的性质(“+ , -”表示)变异：不同个体在相同环境下，对外界环境因素发生的不同反应，即个体差异总体：同质的个体所构成的全体。
[同质性，大量性，差异性]样本：从总体中抽取部分个体的过程称为抽样，所抽得的部分是样本。
样本包含的个体数目称为样本含量样本的特征：⑴代表性⑵随机性⑶可靠性*抽样的要求：代表性，随机性，可靠性，可比性完全随机设计：将受试对象随机分配到各处理组或对照组中，或分别从不同总体中随机抽样进行研究。
可为两样本或多样本得比较，但样本含量不宜相差太大。
随机区组设计：也称配伍设计，是配对设计的扩展。
配对设计的每一“对子”中的受试对象分别随机分到两个处理组中，而配伍组设计中的每个“配伍组”，包含多个受试对象，要将它们分别随机分到各处理组中。
误差：泛指观测值与真实值之差，以及样本统计量与总体参数之差⑴系统误差：在收集资料过程中，由于仪器调整、试剂校验、医生对疗效的掌握等因素，造成观察结果倾向性的偏大活偏小。
要尽量查明原因，必须克服。
⑵随机测量误差：在收集资料过程中，即使系统误差已经避免，由于各种偶然因素的影响造成对同一对象多次测定的结果不完全一致。
譬如操作员技术、电压、环境温度的差异。
没有固定的倾向，时高时低；应采取措施加以控制。
⑶抽样误差：由抽样不同引起的样本均数与总体均数之间的差异。
原因是个体之间存在变异，抽样时只能抽取总体的一部分作为样本。
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是指应用统计学原理和方法进行医学研究设计、数据分析和结果解释的学科。
医学统计学的知识点非常丰富，包括统计学基础知识、研究设计、样本量计算、控制方法、参数估计、假设检验和数据分析等方面。
以下是医学统计学知识点的一些精华汇总。
1.统计学基本概念：包括基本统计量（均值、中位数、众数）、数据类型（定量数据、定性数据）、数据的描述方法（频数分布表、直方图等）。
2.研究设计：包括随机对照试验、队列研究、病例对照研究等，了解不同研究设计的优缺点及适用场景。
3.样本量计算：确定研究样本量是保证研究结果可靠性的重要一环，需要根据研究目的、效应量和统计显著性水平确定样本量。
4.控制方法：包括随机分组、盲法、配对设计等，用于减少实验误差和避免偏倚。
5.参数估计：常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个点估计值，区间估计是对总体参数的一个区间估计。
6.假设检验：假设检验是用来判断样本数据与总体假设之间的差异是否显著的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、方差分析等。
7.数据分析：包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析用来描述研究变量的基本情况，推断性统计分析用来推断样本数据与总体数据之间的关系。
8.相关分析：用来分析变量之间的关联程度，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
9. 回归分析：用来分析因变量与自变量之间的关系，包括线性回归分析和 logistic回归分析等。
10.生存分析：用来分析时间到达事件发生的概率，包括生存曲线的绘制、生存率的估计和影响因素的分析等。
11. 多变量分析：用来分析多个自变量对因变量的影响，包括多元方差分析、多元回归分析和多元Logistic回归分析等。
12. Meta分析：用于综合多个独立研究结果，对总体效应进行定量分析和综合评价。
以上是医学统计学的一些精华知识点的汇总。
医学统计学的应用非常广泛，不仅在医学研究中需要应用统计学的原理和方法，也在临床实践中需要对医学统计学知识有一定的了解和应用。
医学统计学_总结_重点_笔记_复习资料
第一章2选1总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质观察单位（研究对象）的全体，实际上是某一变量值的集合。
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。
总体population根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。
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。
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。
3选1小概率事件：我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。
P值：P 值即概率，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。
P值是：1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2) 拒绝原假设的最小显著性水平。
3) 观察到的(实例的) 显著性水平。
4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
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。
资料的类型（3选1）（1）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。
计量资料measurement data定量资料quantitative data数值变量资料numerical variable为观测每个观察单位某项指标的大小，而获得的资料。
卫生统计学重点笔记
医师资格考试蓝宝书—预防医学医学统计学方法第一节基本概念和基本步骤(非常重要）一、统计工作的基本步骤设计（最关键、决定成败)、搜集资料、整理资料、分析资料。
总体:根据研究目的决定的同质研究对象的全体，确切地说,是性质相同的所有观察单位某一变量值的集合.总体的指标为参数。
实际工作中，经常是从总体中随机抽取一定数量的个体，作为样本，用样本信息来推断总体特征。
样本的指标为统计量.由于总体中存在个体变异，抽样研究中所抽取的样本，只包含总体中一部分个体，这种由抽样引起的差异称为抽样误差。
抽样误差愈小，用样本推断总体的精确度愈高；反之，其精确度愈低.某事件发生的可能性大小称为概率，用P表示，在0~1之间,0和1为肯定不发生和肯定发生,介于之间为偶然事件,〈0.05或0.01为小概率事件。
二、变量的分类变量:观察单位的特征，分数值变量和分类变量。
第二节数值变量数据的统计描述（重要考点）一、描述计量资料的集中趋势的指标有1.均数均数是算术均数的简称，适用于正态或近似正态分布。
2。
几何均数适用于等比资料,尤其是对数正态分布的计量资料。
对数正态分布即原始数据呈偏态分布,经对数变换后（用原始数据的对数值lgX代替X)服从正态分布，观察值不能为0，同时有正和负。
3。
中位数一组按大小顺序排列的观察值中位次居中的数值。
可用于描述任何分布，特别是偏态分布资料的集中位置,以及分布不明或分布末端无确定数据资料的中心位置。
不能求均数和几何均数，但可求中位数。
百分位数是个界值，将全部观察值分为两部分，有X％比小,剩下的比大，可用于计算正常值范围。
二、描述计量资料的离散趋势的指标1。
全距和四分位数间距.2。
方差和标准差最为常用，适于正态分布,既考虑了离均差（观察值和总体均数之差），又考虑了观察值个数，方差使原来的单位变成了平方，所以开方为标准差。
均为数值越小，观察值的变异度越小.3.变异系数多组间单位不同或均数相差较大的情况.变异系数计算公式为：CV=s/X ×100％，公式中s为样本标准差，X为样本均数.三、标准差的应用表示观察值的变异程度（或离散程度）。
卫生统计学知识点(笔记)
第一章绪论1.统计学（statistics）是一门处理数据中变异性的科学与艺术，内容包括收集、分析、解释和表达数据，目的是求得可靠的结果。
2.▲总体（population）用来表示大同小异的对象全体，例如一个国家的所有成年人；某地的所有小学生。
可分为目标总体和研究总体。
若试图对某个总体下结论，这个总体便称为目标总体（target population）；资料常来源于目标总体中的一个部分，它称为研究总体（study population）。
需要谨慎的是，就研究总体所下的结论未必适用于目标总体。
3.▲样本（sample）是指从研究总体中抽取的一部分有代表性的个体。
获取样本的过程称为抽样（sampling）。
抽样研究的目的是用样本数据推断总体的特征。
需要注意的是，统计学的结论从来就不是完全肯定或完全否定的，能不能成功地达到从样本推断总体的目的，关键是抽样的方法、样本的代表性和推断的技术。
4.▲同质（homogeneity）是指同一总体中个体的主要性质相同。
5.▲变异（variation）是指同质的个体之间存在的差异。
6.▲变量的类型二分类变量分类变量或名义变量定性变量多分类变量变量有序变量或等级变量定量变量离散型变量连续型变量变量的转化：只能由“高级”向“低级”转化，即由信息量多的向信息量少的类型转化，如：定量有序分类二值7.▲参数（parameter）是反映总体特征的指标，参数的大小是客观存在的，是一个常数，不会发生变化，然而往往是未知的，需要通过样本资料来估计，如总体均数μ，总体标准差σ。
8.▲统计量（statistic）又称样本统计量，是反映样本特征的指标，是由观察资料计算出来的，如样本均数 X，样本标准差S。
统计学的任务就是依据样本统计量来推断总体参数。
9.▲概率与频率的区别：概率是参数，频率是统计量；频率总是围绕概率上下波动。
当某事件发生的概率≤0.05时，即P≤0.05，统计学习惯上称该事件为小概率事件。
医学统计学知识点
第一章绪论1、统计学，是关于数据收集、整理、分析、表达和解释的普遍原理和方法。
2、研究对象：具有不确定性结果的事物。
3、统计学作用：能够透过偶然现象来探测其规律性，使研究结论具有科学性。
4、统计分析要点：正确选用统计分析方法，结合专业知识作出科学的结论。
5、医学统计学基本内容：统计设计、数据整理、统计描述、统计推断。
6、医学统计学中的基本概念(1) 同质与变异同质，指根据研究目的所确定的观察单位其性质应大致相同。
变异，指总体内的个体间存在的、绝对的差异。
统计学通过对变异的研究来探索事物。
(2) 变量与数据类型变量，是反映实验或观察对象生理、生化、解剖等特征的指标。
变量的观测值，称为数据分为三种类型：定量数据，也称计量资料，指对每个观察单位某个变量用测量或其他定量方法准确获得的定量结果。
（如身高、体重、血压、温度等）定性数据，也称计数资料，指将观察单位按某种属性分组计数的定性观察结果。
包括二分类、无序多分类。
（进一步分为二分类和多分类，如性别分为男和女，血型分为A、B、O、AB 等）有序数据，也称半定量数据或等级资料，指将观察单位按某种属性的不同程度或次序分成等级后分组计数的观察结果，具有半定量性质。
统计方法的选用与数据类型有密切的关系。
（3）总体与样本总体，指根据研究目的确定的所有同质观察单位的全体，包括所有定义范围内的个体变量值。
样本，是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位，对变量进行观测得到的数据。
v1.0 可编辑可修改抽样，是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位。
参数，指描述总体特征的指标。
统计量，指描述样本特征的指标。
（4）误差误差，指观测值与真实值、统计量与参数之间的差别。
可分为三种：系统误差，也称统计偏倚，是某种必然因素所致，不是偶然机遇造成的，误差的大小通常恒定，具有明确的方向性。
随机测量误差，是偶然机遇所致，误差没有固定的大小和方向。
抽样误差，是抽样引起的统计量与参数间的差异。
医学统计学_总结_重点_笔记_复习资料[精选]
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医学统计学_总结_重点_笔记_复习资料[精选]第一篇：医学统计学_总结_重点_笔记_复习资料[精选]第一章2选1 总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质观察单位（研究对象）的全体，实际上是某一变量值的集合。
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。
总体population根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。
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。
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。
3选1 小概率事件：我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。
P值：P 值即概率，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。
P值是：1)一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2)拒绝原假设的最小显著性水平。
3)观察到的(实例的)显著性水平。
4)表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
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。
资料的类型（3选1）（1）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(10/L)、脉搏（次/分）、血压（KPa）等。
职称考试卫生统计学重点学习笔记.
卫生统计学第一章统计学的基本内容第一节医学统计学的含义1、医学统计学定义医学统计学（statistics）作为一门学科的定义是：关于医学数据收集、表达和分析的普遍原理和方法。
2、医学统计学研究方法：通过大量重复观察，发现不确定的医学现象背后隐藏的统计学规律。
3、医学统计推论的基础：在一定条件下,不确定的医学现象发生可能性，即概率。
第二节、统计学的几个重要概念一．资料的类型1、计量资料（数值变量）：对每一观察对象用定量的方法，测定某项指标所得的资料。
一般有度量衡单位，每个对象之间有量的区别。
2、计数资料（分类变量）：对观察对象按属性或类型分组计数所得的资料。
每个对象之间没有量的差异，只有质的不同。
3、等级资料（有序分类变量）：对观察对象按属性或类型分组计数，但各属性或类型之间又有程度的差别。
注意：不同类型的资料采用的统计分析方法不同；三类资料类型可以相互转化。
二、总体根据研究目的所确定的同质的所有观察对象某项变量值的集合1、有限总体：只包括在确定时间、空间范围内的有限个观察对象。
2、无限总体：没有时间、空间范围的限制，观察对象的数量是不确定的，无限的三、样本从总体中随机抽取部分观察对象，其某项变量值的集合。
从总体中随机抽取样本的目的是: 用样本信息来推断总体特征。
四、随机事件可以发生也可以不发生，可以这样发生也可以那样发生的事件。
亦称偶然事件。
五、概率描述随机事件发生可能性大小的数值，记作Ｐ，其取值范围0≤P≤1，一般用小数表示。
Ｐ＝0，事件不可能发生必然事件（随机事件的特例）；Ｐ＝1，事件必然发生；Ｐ→0，事件发生的可能性愈小；Ｐ→1，事件发生的可能性愈大六、小概率事件习惯上将Ｐ≤0.05或Ｐ≤0.01 的随机事件称小概率事件。
表示某事件发生的可能性很小。
七、参数和统计量参数：总体指标，如总体均数、总体率，一般用希腊字母表示统计量：样本指标，如样本均数、样本率，一般用拉丁字母表示八、学习医学统计学的方法1、重点掌握“四基”：基本知识、基本概念、基本原理和基本方法；2、重视统计方法在实际中应用，重视实习和综合训练；注意学习每种统计方法的应用范围、应用条件，大多数公式只要求了解其意义和使用方法，不用记忆和探究数理推导。
医学统计学重点笔记
医学统计学重点笔记《医学统计学重点笔记之啥是平均数呀？》“哎呀，老师讲的那个平均数到底是啥玩意儿嘛？”我皱着眉头，跟同桌嘀咕着。
就好比咱分糖果，要是把一堆糖果平均分给大家，那每人得几颗呢？这平均数不就跟分糖果似的嘛。
医学统计学里的平均数，肯定也有它的大用处呢！比如说医生要知道一群病人的平均体温，那不就能看出大家的身体状况大概是啥样了嘛。
嘿嘿，这医学统计学还挺有意思的呢！《医学统计学重点笔记之中位数是啥秘密武器？》“哇，中位数听起来好神秘呀！”我好奇地跟后桌说道。
你想啊，要是咱玩游戏排队伍，站在中间的那个人不就很特别嘛。
中位数就像那个站在中间的小伙伴，能告诉我们数据的中间情况呢。
比如一群病人的康复时间，中位数时间说不定就能让医生知道大多数病人大概多久能好起来。
这中位数可真是个秘密武器呀！《医学统计学重点笔记之众数到底有啥魅力？》“众数，众数是啥呀？听起来好厉害的样子。
”我满脸疑惑地问小组里的同学。
这众数就好像一群小伙伴里最受欢迎的那个游戏，玩的人最多。
在医学统计学里呢，众数可能就是出现次数最多的那个症状或者数值。
比如说好多病人都有同一个症状，那这个症状不就是众数嘛。
众数的魅力可真大呀！《医学统计学重点笔记之方差是个大难题吗？》“方差？这玩意儿听起来好难呀！难道方差真的是个大难题吗？”我愁眉苦脸地自言自语。
就好比我们跑步比赛，大家的成绩有高有低，方差不就是看大家的成绩差距有多大嘛。
医学统计学里的方差肯定也能告诉医生病人的情况差异大不大呢。
哎呀，可得好好研究研究方差。
《医学统计学重点笔记之标准差是个啥怪家伙？》“标准差？这是个啥怪家伙呀？”我瞪大了眼睛跟好朋友说。
你想想看，标准差就像是一群调皮的小精灵，有的飞得高，有的飞得低。
在医学统计学里，标准差能让我们知道数据的波动情况呢。
比如病人的血压变化，标准差大的话，就说明血压波动大。
这标准差可真让人捉摸不透呀！《医学统计学重点笔记之抽样调查像啥呢？》“抽样调查到底像啥呢？”我歪着脑袋问旁边的同学。
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医学统计学学习笔记
第一章绪论
冉美岭康复0931班学号0926043120
1、医学统计学：是运用数理统计、概率论的原理和方法于医学科研和实践，研究医学资料和信息的收集、整理和分析的一门应用科学。
统计方法的两个特点：用数量反映质量，利用样本推断总体。
2、医学统计学的意义：为了预防疾病，研究病因，促进健康，必须运用医学统计学方法透过偶然现象来探其规律性，得出科学推断。
3、总体：是根据研究目的所确定的同质的研究对象的全体。
4、样本：是根据随机的原则从总体中抽出有代表性的一部分观察单位。
5、描述总体特征的有关指标称为参数：如总体平均数、总体标准差、总体率等。
6、反映样本特征的有关指标称为统计量：如样本均数、样本标准差、样本率等。
7、抽样误差是不可避免的，一般来说，样本越大则抽样误差越小，越和总体的情况相接近，用样本推断总体的精确度越高，反之亦然。
8、随机化：是抽样研究和抽样分配时十分重要的原则。
具有代表性、随机性、独立性、可比性。
9、概率：是描述某事件发生的可能性大小的一个量度。
10、医学统计资料的类型：①计量资料：是对每个观察单位用定量方法测定某项指标量的大小，一般有度量衡单位。
②计数资料：是将观
察单位按某种属性或类别分组，所得各组的观察单位数，没有度量衡单位。
③等级资料：是将观察单位按某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数。
11、医学统计工作的基本步骤：①统计设计②搜集资料③整理资料④分析资料
第二章计量资料的统计描述
1、计量资料的统计描述分为两个方面：集中趋势、离散趋势
2、频数表：是一种统计表：即同时列出观察值的可能取值及其出现的频数。
3、频数表的编制步骤：①计算全距R=X max—X min
②确定拟分组数（k）和组距（i），根据全
距的大小和组段数来计算组距i= R K
③划分组段:划分组段的基本要求是第一个组段应包括最小值，最后一个组段应包括最大值。
各组段只包含下限值但不包含上限值，故在列组段时只列出下限值，不列出上限值，但最后一个组段要依据具体情况进行封口，即要同时列出下限值和上限值。
④画记并列出频数表
4、可以根据各组段的频数绘制直方图，即频数分布图。
从图中可以看出①对称分布：频数集中位置在正中，左右两侧频数分布大体对称②偏态分布:集中位置偏向一侧，频数分布不对称（又分为正偏态分布、负偏态分布）
5、描述计量资料集中趋势的统计指标常用有平均数，分为三种：算
术平均数、几何均数、中位数。
6、算数平均数：简称均数，适用于观察值呈正态分布或对称分布计量资料，样本均数用μ表示。
常用的计算方式：①直接法：当观察个数不多时，可直接将观察值相加后除以观察值的个数。
n
x n x x x x n ∑=+++=......21 ②加权法：当观察值个数较多或观察值为频数表资料时宜用加权法∑∑=++++++=f fX f f f X f X f X f x k k k ............212211 。
7、中位数：即一组性质相同变量值从小到大按顺序排列的观察值其位置居中的数值。
①直接法：当观察值例数不多时，可用直接法。
当变量值的个数n 为奇数时，21+=n M χ
当变量值个数为偶数时，)12
2(21++=n n M χχ ②频数表计算法∑-+=L m f n f i L M 2() 8、均数和中位数关系：正态分布时：均数=中位数 正偏态分布时：均数＞中位数 负偏态分布时：均数＜中位数
区别：均数适用于正态分布和对称分布，中位数适用于偏态分布、资料的分布情况不明。
9、百分位数：用于描述一组观察值在某种百分位置上的水平。
用频数表计算百分位数其公式∑-•+=)%(L x
x f x n f i L P 10、离散趋势指标又称变异指标，用于描述一组同质观察值之间变异程度的大小，即离散度。
表示变异程度有全距、方差、标准差及变异系数等最常用的是标准差和变异系数。
11、标准差：用方差说明观察值的变异程度其优点是全面考虑了一组
观察值中的每一个数据，其缺点是将观察值的单位也进行了平方，不便于实际应用解释其涵义，把方差开平方，即为标准差。
样本标准差的计算公式: 直接法1/)(22--=
∑∑n n x x s ，加权法∑∑∑∑--=1/)(22f f
fX fX s
12、当两组观察值单位不同时，或者两均数相差较大时，不能直接用标准差来表示这时则要用变异系数，计算公式%100⨯=x
s CV 和标准差一样，变异系数愈小，说明该组观察值的离散程度愈小，变异系数愈大，说明离散程度愈大。
13、正态分布：正态分布以均数所在处频数最多，两侧逐渐减少，但永不为零，左右两侧完全对称。
15、正态分布的特征：①以μ为中心左右两侧完全对称 ②正态分布曲线下的面积分布有规律可循 ③两个参数决定位置和变异 ④钟形曲线。
16、标准正态分布：任何一个均数为μ，标准差为σ的正态分布，都可以通过u 变换，使之成为μ=0 σ=1的标准正态分布σμ
-=x u 。
17、正态分布的应用：根据正态分布曲线下面积的分布规律，来估计其频数分布情况，估计医学参考值范围。
第三章计量资料的统计推断
1、抽样误差：有抽样引起样本均数与总体均数之间的差异，称为均数的抽样误差。
2、标准误：为了反映个体观察值之间差异的标准差区分开来，将均数的标准差称为标准误。
3、标准误与标准差的意义：①标准差：描述个体值的变异，标准差较小，表示观察只围绕均数的波动范围较小，说明样本均数的代表性。
②标准误:描述统计量的抽样误差，标准误较小，表示样本统计量与参数较接近，说明样本均数的可靠性。
4、区别：①标准差：表示变量值离散程度的大小，结合均数估计参考值范围，随样本含量增多，逐渐趋于稳定。
②标准误：表示抽样误差的大小，估计参数的可信区间，随样本含量的增多逐渐减少。
5、联系：①标准差与标准误都是变异指标，说明个体值之间的差异时用标准差，说明统计量之间的差异时用标准误。
②当样本含量不变时，标准差越大，标准误就越大。
6、样本标准误：n s s x =
样本标准差：直接法1/)(22--=∑∑n n x x s ，加权法∑∑∑∑--=1
/)(22f f
fX fX s
7、t 分布曲线特征：①单峰分布，以0为中心，两侧对称。
②不同的自由度有不同的t 分布曲线 ③自由度愈大，t 分布曲线愈接近正态分布曲线。
8、t 界值表规律：①在同一自由度下，t 值越大，p 值越小 t 值越小p 值越大 ②单侧p 与双侧2p 的界值相等。
9、点估计：就是样本均数直接作为总体均数的估计值。
（不考虑抽样
误差）
10、区间估计：是指按预先给定的概率估计未知总体的可能范围
11、总体均数可信区间的计算：①总体标准差σ未知，样本含量＜50用t 分布公式为x a x a s t x s t x •+<•-νν,,,()②总体标准差σ未知，样本含量＞50用u 分布),(x a x a s u x s u x •+<•- ③总体标准差σ已知，样本含量＞50公式),(x a x a u x u x σσ•+<•-
12、均数可信区间与参考值范围的区别：①均数可信区间：是按预先给定的概率估计未知参数的可能范围。
其含义是该可信区间有(1-a)的可能性包含了总体均数，公式用标准误，用途:估计总体参数。
②“正常人”的各项生理、生化、组织或排泄物中各种成分的含量等指标的波动范围，公式用标准差，用途：判断观察对象的某项指标正常与否。
13、假设检验：根据研究目的，对样本所属总体特征提出一个假设，然后根据样本资料所提供的信息，对这个假设作出拒绝或不拒绝，这个过程称为假设检验。
14、假设检验的目的：就是判断差别是由抽样误差造成还是由本质差异造成。
15、假设检验的基本步骤：
①建立假设与确定检验水准：在建立假设检验之前，首先应根据资料的性质和分析的目的要求，确定采用双侧检验还是单侧检验。
（无效假设H 0 ,备择假设H 1,两者是相对立的假设）
②计算统计量：根据资料性质和研究目的选择相应检验方法计算统计
量,例如:比较两个均数时，可计算统计量t.
③确定p 值：就是确定样本统计量与已知总体参数，或样本统计量的差别由抽样误差引起的概率p 。
根据自由度ν查统计量界值表，用统计量的绝对值与相应的界值作比较，就可以确定p 值的范围。
④判断结果
16、假设检验注意点：假设检验是针对总体而言，而不是针对样本。
H 0和H 1是相互联系的、对立的假设，后面的结论是个根据H 0和H 1作出，因此两者可有而不可无。
17、样本均数与总体均数比较的t 检验：
t 检验三种形式：①单个样本t 检验 n S x t 0μ-=
② 配对样本均数t 检验：差值的标准差 1/)(22--=
∑∑n n d d S d 差值的标准误 n S S d
d = n S d t d /0-=
③两个独立样本均数t 检验： 合并方差[][]2/)(/)(212222121212-+-+-=∑∑∑∑n n n x x n x x S c
或2)1()1(212222112-+•-+•-=n n S n S n S c 两均数之差标准误：)/1/1(21221n n S x S c x +=-
18、两大样本均数比较的u 比较公式：22212121n s n s x x u +-=。