医学统计知识点整理(1)
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。
医学统计学复习资料(完整版)
第1章绪论医学统计学是一门“运用统计学的原理和方法，研究医学科研中有关数据的收集、整理和分析的应用科学。
1．个体：又称观察单位，是统计研究的最基本单位，也是构成总体的最基本的观察单位。
2．总体：根据研究目的确定的同质观察单位某项指标测量值（观察值）的集合。
分为有限总体（明确规定了空间、时间、人群范围内有限个观察单位）和无限总体（无时间和空间范围的限制）。
反映总体特征的指标为参数，常用小写希腊字母表示。
3．样本：从总体中随机抽取的一部分有代表性的观察单位组成的整体。
（抽样，随机化原则，样本含量）根据样本资料计算出来的相应指标为统计量，常用大写英文字母表示。
4．抽样研究：从总体中随机抽取样本，根据样本信息推断总体特征的方法。
抽样误差是由随机抽样（样本的偶然性）造成的样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标之间的差异。
其根源在于总体中的个体存在变异性。
只要是抽样研究，就一定存在抽样误差，不能用样本的指标直接下结论。
统计分析主要是针对抽样误差而言。
5．变量（一个个体的任意“特征”）；资料（变量值的集合），资料类型：①计量资料/定量资料/数值变量资料：表现为数值大小，一般有度量衡单位，又可分为连续型和离散型两类；②计数资料/定性资料/无序分类变量资料/名义变量资料：表现为互补相容的属性或类别，一般无度量衡单位，可分为二分类和多分类；③等级资料/半定量资料/有序分类变量资料：表现为等级大小或属性程度。
各类资料间可相互转化。
①可选分析方法有：t检验、方差分析、相关回归分析等；②可选分析方法有：χ2检验、z检验等；③可选分析方法有：秩和检验、Ridit分析等。
6．误差：实测值与真实值之差。
可分为随机误差（随机测量误差+抽样误差）与非随机误差（系统误差与非系统误差）。
①随机误差：是一类不恒定、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起，它是不可避免的；②系统误差：是实验过程中产生的误差，它的值或恒定不变，或遵循一定的变化规律，其产生原因往往是可知的或可以掌握的，它是可以消除或控制的；③非系统误差：又称过失误差，是指在实验过程中由于研究者偶然失误而造成的误差，可以消除。
医科大学医学统计学重点知识总结
第一章绪论1、统计学的定义：统计学研究数据的收集、整理、分析的一门学科。
医学统计学：医学统计学是以医学理论为指导，应用概率论与数理统计的有关原理、方法，研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门科学。
2、医学统计研究三个步骤：研究设计、资料分析、结论3、（必考的）几个概念：（1）同质：性质相同异质：性质不同观察单位间的同质性是进行研究的前提同质是相对的（不同研究中或同一研究中不同观察指标对观察对象的同质性的要求不同）（2）个体变异：同质个体间的差异。
变异的两个方面：不同观察单位（个体）间的差别；同一个体在不同阶段的差别（重复测量）个体变异是普遍存在的；个体变异是有规律的。
注意：由于个体变异的存在，同质个体指标的取值会存在差异！（例：体温波动）（3）总体：按研究目的所确定的同质研究对象的全体。
有限总体：有时间、空间的概念，观察单位有限无限总体：无时间、空间的概念（例：某种治疗措施的效果，就包括接受这种治疗措施的所有病人过去、现在、未来，因而观察单位无限）（4）个体：组成总体的基本单位。
样本：从研究总体中随机抽取具有代表性的部分观察单位随机性的三个体现：抽样随机、分组随机、试验顺序随机（5）随机变量：观察对象个体的特征或测量的结果观察结果在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量，表示随机现象。
在一定条件下，并不总是出现相同结果变量值：个体观察指标具体取值（6）总体参数：总体的统计指标或特征值固有的、不变的，但往往是未知的（7）样本统计量：由样本所算出的统计指标或特征值已知的，且随着试验的不同而不同，但分布是有规律的（8）样本含量：样本中包含个体的数量（9）频率f=m/n，f的值随n的增大接近常数p，概率P（A）=p即：频率为一变量，是样本统计量；概率为常数，是一总体参数小概率事件：概率小于等于0.05小概率原理：小概率事件在一次试验中是不会发生的（10）抽样误差：两个表现：样本统计量与总体参数间的差别；不同样本统计量间的差别两个原因：个体变异；抽样过程抽样误差不可避免，但是有规律。
新版医学统计学知识点归纳总结
新版医学统计学知识点归纳总结医学统计学是医学研究中不可或缺的一部分，它涉及到数据的收集、分析和解释，帮助医学工作者从大量数据中提取有价值的信息。
以下是新版医学统计学的知识点归纳总结：1. 研究设计：研究设计是统计分析的前提，包括观察性研究和实验性研究。
观察性研究如队列研究、病例对照研究，而实验性研究如随机对照试验（RCT）。
2. 数据类型：医学统计学中的数据可分为定性数据和定量数据。
定性数据如性别、血型，定量数据如血压、体重。
3. 描述性统计：描述性统计用于描述数据集的特征，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）。
4. 概率分布：在统计学中，概率分布描述了随机变量取值的概率。
常见的分布有正态分布、二项分布和泊松分布。
5. 假设检验：假设检验是统计推断的核心，用于判断样本数据是否支持某个假设。
常见的检验方法有t检验、卡方检验和F检验。
6. 置信区间：置信区间提供了一个范围，用以估计总体参数的可能值。
95%的置信区间意味着有95%的把握认为总体参数落在这个区间内。
7. 回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响。
简单线性回归和多元线性回归是常见的回归分析方法。
8. 生存分析：生存分析关注个体生存时间的分布和相关因素，常用于肿瘤学和流行病学研究。
Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型是生存分析中的重要工具。
9. 诊断试验评价：诊断试验评价涉及敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值等指标，用于评估诊断方法的准确性。
10. 样本量计算：样本量计算是研究设计的重要环节，它决定了研究的可行性和结果的可靠性。
样本量计算需要考虑效应大小、显著性水平和检验力。
11. 多变量分析：多变量分析用于同时考虑多个变量对结果的影响，如多元回归分析和判别分析。
12. 统计软件的应用：统计软件如SPSS、SAS和R在医学统计分析中扮演着重要角色，它们提供了数据处理和统计分析的功能。
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。
医学统计学知识点汇总
医学统计学总结绪论1、随机现象：在同一条件下进行试验，一次试验结果不能确定，而在一定数量的重复试验之后呈现统计规律的现象。
2、同质：统计学中对研究指标影响较大的，可以控制的主要因素。
3、变异：同质基础上各观察单位某变量值的差异。
数值变量：变量值是定量的，由此而构成的资料称为数值变量资料或计量资料，其数值是连续性的，称之为连续型变量。
变量无序分类变量：所分类别或属性之间无顺序和程度上的差异分类变量：定性变量有序分类变量：有顺序和程度上的差异4、总体：根据研究目的确定的同质研究对象中所有观察单位某变量值的集合。
可以分为有限总体和无限总体。
5、样本：是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。
样本代表性的前提：同质总体，足够的观察单位数，随机抽样。
统计学中，描述样本特征的指标称为统计量，描述总体特征的指标称为参数。
6、概率：描述随机事件发生的可能性大小的一个度量。
若P（A）=1，则称A为必然事件；若P（A）=0，则称A为不可能事件；随机事件A的概率为0＜P＜1.小概率事件：若随机事件A的概率P≤α，则称随机事件A为小概率事件，其统计学意义为：小概率事件在一次随机试验中认为是不可能发生的。
统计描述1、频数分布有两个重要的特征：集中趋势和离散程度。
频数分布有对称分布和偏态分布之分。
后者是指频数分布不对称，集中趋势偏向一侧，如偏向数值小的一侧为正偏态分布，如偏向数值大的一侧为负偏态分布。
2、常用的集中趋势的描述指标有：均数，几何均数，中位数等。
均数:适用于正态或近似正态的分布的数值变量资料。
样本均数用x表示，总体均数用μ表示。
几何均数：适用于等比级数资料和对数呈正态分布的资料。
注意观察值中不能有零，一组观察值中不能同时有正值和负值。
中位数：适用于偏态分布资料以及频数分布的一端或两端无确切数据的资料。
3、常用的离散程度的描述指标有：全距，四分位数间距，方差，标准差，变异系数。
全距：任何资料，一组中最大值与最小值的差。
医学统计学知识点总结
知识点1.统计学是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。
2.医学统计学是应用统计学的基本原理和方法，研究医学及其有关领域数据信息的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。
3.统计软件包是对资料进行各种统计处理分析的一系列程序的组合。
4.统计工作的基本步骤：研究设计、搜集资料、整理资料和分析资料。
5.科研结果的好坏取决于研究设计的好坏，研究设计是统计工作中的基础和关键，决定着整个统计工作的成败。
6.统计分析包括统计描述和统计推断。
统计描述是对已知的样本（或总体）的分布情况或特征值进行分析表述；统计推断是根据已知的样本信息来推断未知的总体。
7.医学原始资料的类型有：计量资料、计数资料、等级资料。
8.计量资料是用定量的方法对每一个观察单位的某项指标进行测定所得的资料。
9.计数资料是把观察单位按某种属性（性质）或类别进行分组，清点各组观察单位数所得资料。
10.等级资料是把观察单位按属性程度或等级顺序分组，清点各组观察单位数所得资料。
各属性之间有程度的差别。
等级资料的等级顺序不能任意颠倒。
11.同质：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。
12.变异：是同质个体的某项指标之间的差异，即个体变异或个体差异性。
13.总体是根据研究目的确定的同质研究对象的总体。
样本是总体中具有代表性的一部分个体。
14.抽样研究是通过从总体中随机抽取样本，对样本信息进行分析，从而推断总体的研究方法。
抽样误差是由随机抽样造成的样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标之间的差异，其根源在于总体中的个体存在变异性，只要是抽样研究，就一定存在抽样误差，不能用样本的指标直接下结论。
15.统计学的主要任务是进行统计推断，包括参数估计和假设检验。
16.概率是某随机事件发生可能性大小（或机会大小）的数值度量。
概率的取值为0≤P≤1。
小概率事件是指P≤0.05的随机事件。
17.频数表和频数分布图的用途：(1)揭示计量资料的分布类型。
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。
医学统计学重点整理汇总
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。
医学统计学知识点
医学统计学知识点1.数据类型：医学研究中使用的数据包括定类数据和定量数据。
定类数据是非数值型的数据，例如性别、种族等；定量数据是数值型的数据，例如年龄、体重等。
了解数据类型是分析数据的第一步。
2.数据收集：医学研究中的数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、实验研究、观察等。
在数据收集过程中，需要注意样本的选择、数据的完整性和准确性。
3.描述统计学：描述统计学包括对数据的整体特征进行描述和总结。
常用的描述统计学方法包括中心趋势度量（例如均值、中位数、众数）、离散程度度量（例如标准差、方差）和数据分布描述等。
4.推断统计学：推断统计学是从样本数据推断总体特征的一种方法。
通过推断统计学，可以根据样本数据的统计量（例如样本均值、样本比例）来推断总体参数的区间估计或假设检验。
5.假设检验：假设检验是根据样本数据对总体参数提出假设，并通过计算概率值来判断是否接受或拒绝该假设。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验、方差分析等。
6.相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的线性关系和方向。
7. 回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并可用于预测因变量的数值。
常用的回归分析方法有简单线性回归分析、多元线性回归分析和 logistic 回归分析等。
8. 生存分析：生存分析用于研究时间相关的数据，例如疾病患者的生存时间或事件发生的时间。
生存分析方法包括 Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险模型等。
9.双盲试验和随机分组：在医学研究中，双盲试验和随机分组是常用的研究设计方法。
双盲试验是指研究中既不知道接受治疗的病人，也不知道给予治疗的医生；随机分组是指将研究对象随机分配到不同的治疗组和对照组。
10.统计软件：为了进行医学统计分析，研究者可以使用专业的统计软件，例如SPSS、SAS、R等。
医学统计学知识点梳理
医学统计学知识点梳理医学统计学:是用统计学原理和方法研究生物医学问题的一门学科。
他包括了研究设计、数据收集、整理、分析以及分析结果的正确解释和表达。
统计描述：用统计指标、统计图表对资料的数量特征及分布规律进行客观的描述和表达。
统计推断：在一定的置信度和概率保证下，用样本信息推断总体特征：①参数估计：用样本的指标去推断总体相应的指标②假设检验：由样本的差异推断总体之间是否可能存在的差异同质：一个总体中有许多个体，他们之所以共同成为人们研究的对象，必定存在共性，我们说一些个体处于同一总体，就是指他们大同小异，具有同质性。
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。
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。
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。
（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。
（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。
医学统计学重点总结
医学统计学第一章 医学统计中得基本概念1 医学统计工作得内容：设计，收集资料，整理资料，分析资料。
2 资料得类型：计量资料（数值变量），计数资料（无序分类），等变异（variation ）:在同质得基础上被观察个体得差异。
级分组资料（有序分类）。
3 同质（homogeneity ）:对研究指标有影响得非实验因素相同。
4 总体（population ）:根据研究目得确定得同质得全部研究对象称总体 。
样本（sample ）：根据随机化得原则从总体中抽出有代表性得一部分观察单位组成得子集称样本。
5 参数（parameter ）:总体得设计指标称为参数。
统计量（statistic ）:样本得统计指标称为统计量。
6 变量（variable ）:观察对象得特征或指标称为变量，测量得结果即为变量值。
7 概率(probability)：描述随机事件发生得可能性得大小得一个量度，其概率介于0与1之间。
第二章 集中趋势得统计描述一 算术均法（mean ）简称为均数，适用于正态或近似正态分布资料（一）直接法 （二）加权法（针对频数表）nfx n x f f f X k k ∑=+++=...21 二 几何均数（geometic mean,G ）适用于倍数关系变化，经对数转换后呈正态分布（如：抗体滴度，血清凝集效价，细菌计数，某些物质浓度等）G= 为了计算方便，常改用对数得形式计算，即lg()对于频数表资料，可用公式 G=lg()三 中位数（M ）与百分位数中位数：适用于偏态分布资料，末端无确切数值得资料及分布情况不确定公式：M=L+（) L,,分别为M 所在组段得下限，组距与频数，为M 所在组段之前各组数得累积频数。
百分位数：用符号表示，x 即百分位公式：=L+(） 式中L,，分别为所在组段得下限，组距与频数，为所在组段之前各组段得累积频数第三章 变异程度得统计描述1.衡量、变异程度得指标有：极差，四分位数间距，方差，标准差，变异系数。
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。
(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。
医学统计知识点整理
医学统计学知识点整理第一节统计学中基本概念一、同质与变异同质:统计研究中,给观察单位规定一些相同得因素情况。
如儿童得生长发育,规定同性别、同年龄、健康得儿童即为同质得儿童。
变异:同质得基础上个体间得差异。
“同质”就是相对得,就是客观事物在特定条件下得相对一致性,而“变异”则就是绝对得二、总体与样本1、总体:就是根据研究目得所确定得,同质观察对象(个体)所构成得全体。
2、样本:就是从总体中随机抽取得部分观察单位变量值得集合。
三、参数与统计量总体参数:根据总体个体值统计计算出来得描述总体得特征量。
用希腊字母表示。
μ、δ、π 样本统计量:根据样本个体值统计计算出来得描述样本得特征量。
用拉丁字母表示。
X、S、p 总体参数一般就是不知道得,抽样研究得目得就就是用样本统计量来推断总体参数,包括区间估计与假设检验四、误差:实测值与真值之差★1、随机误差:就是一类不恒定得、随机变化得误差,由多种尚无法控制得因素引起。
随机测量误差、抽样误差。
2、系统误差:就是一类恒定不变或遵循一定变化规律得误差,其产生原因往往就是可知得或可能掌握得。
3、非系统误差:过失误差,可以避免或清除。
五、概率就是用来描述事件发生可能性大小得一个量值,常用P表示。
概率取值0~1。
统计上一般将P≤0、05或P≤0、01得事件称为小概率事件,表示其发生得概率很小,可以认为在一次抽样中不会发生。
第二节统计资料得类型★变量:确定总体之后,研究者应对每个观察单位得某项特征进行观察或测量,这种特征能表现观察单位得变异性,称为变量。
一、数值变量资料又称为计量资料、定量资料:观测每个观察单位某项指标得大小而获得得资料。
表现为数值大小,带有度、量、衡单位。
如身高(cm)、体重(kg)、血红蛋白(g)等。
二、无序分类变量资料又称为定性资料或计数资料:将观察对象按观察对象得某种类别或属性进行分组计数,分组汇总各组观察单位后得到得资料。
分类:二分类:+ -;有效,无效; 多分类:ABO血型系统特点:没有度量衡单位,多为间断性资料【例题单选】某地A、B、O、AB血型人数分布得数据资料就是( )A、定量资料B、计量资料C、计数资料D、等级资料【答案】C【解析】ABO血型系统人数分布资料属于无序分类变量资料,又称为计数资料。
医学统计学 重点知识总结
名词解释1、一类错误：拒绝了实际上成立的H。
，这类“弃真”的错误称为I型错误或第一类错误。
2、参数和统计量：这些总体的统计指标或特征值称为参数。
由样本所算出的统计指标或特征值称为统计量。
3、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。
4、P值：即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
5、检验效能：B称为检验效能或把握度，即两总体却有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。
简答题1、描述数值变量资料(统计资料)的集中程度有哪些指标，有何运用条件？算数均数：单峰对称分布的资料几何均数：对数变换后的单峰对称的资料中位数：偏态分布，分布不明资料，有不确定值的资料。
百分位数：当样本含量较少时不宜用靠近俩端的百分位数来估计频数分布范围。
2、实验研究的基本要素和基本原则是什么？基本要素：处理因素、受试对象和实验效应。
基本原则：对照原则、随机化原则和重狂原则大题1、(1)变量资料(2)成组t检验对立性正态性方差齐性(3)H0ιμ1=μ2,新药与常规药物的疗效相同H1rμ1≠μ2,新药与常规药物的疗效不同α=0.05T=1.0195V=n1+n2-2=18(2)t<t0.05z18,p>0.05,按a=0.05水准，不拒绝H0,差别无统计学意义。
结论：t检验结果表明，故尚不能认为新药与常规药物的疗效相同。
2、(1)T=13×17/47=4.7(2)x2检验(3)X2>X2(0.05,1),p<0.05,按a=0.05水准,拒绝H0,接受HQ差别有统计学意义。
结论：x2检验结果表明，乙疗法比甲疗法好。
3、(1)成组设计两样本比较的秩和检验(2)实验组秩次：13、I15、8.5、14、15.5、15.5、17、18对照组秩次：1、2、4、3、5、6、8.5、7、10、11.5(3)H0：两组局部温热的疗效总体分布相同H1：两组局部温热的疗效总体分布不同4(1)Ho：P=O,即母体内时间与体重无线性相关关系H1：P≠0,即母体内时间与体重有线性相关关系a=0.05F>5.23,拒绝HO,接受HI,相关系数有统计学意义。
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。
医学统计学重点知识总结
医学统计学第一章 绪言研究设计、资料分析、结论定量资料：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。
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。
等级资料：以等级方式表达每个观察单位的某项观察指标，如疗效分级等。
总体：是指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。
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。
（以上均可能考名解）描述某总体特征的指标称为总体参数，简称参数；描述某样本特征的指标称为样本统计量，简称统计量。
概率是随机事件发生可能性大小的一个度量，概率小于或等于0.05时，统计学通常称该事件为小概率事件，其涵义为该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，此即为小概率原理。
定量资料的统计指标（大题）：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。
同质性与异质性：同质是指观察单位具有相同的性质，是构成研究总体的必备条件；异质性是指性质不同，研究内容不同，对同质性的要求不同。
第二章 个体变异与变量分布变异（名解）：是以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在观察单位之间显示的差别。
【在同质的基础上各观察单位（或个体）之间的差异】 正偏态与负偏态【2.3节为重点，尤其是统计指标与图的关系】几何均数应用于比值数据，中位数适用于偏态分布离散趋势指标（重点简答）：全距，四分位数间距，方差，标准差和变异系数，其中常用的是标准差和变异系数。
变异系数（名解）：亦称离散系数，是标准差s 与均数x 之比，即XS CV X100%，变异系数常用于比较度量衡单位不同的两组或多组资料的变异度、比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度。
如何正确使用相对数（选择或简答）：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，不能直接相加求其平均率（或称总率）。
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。
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医学统计学知识点整理第一节统计学中基本概念一、同质与变异同质：统计研究中，给观察单位规定一些相同的因素情况。
如儿童的生长发育，规定同性别、同年龄、健康的儿童即为同质的儿童。
变异：同质的基础上个体间的差异。
“同质”是相对的，是客观事物在特定条件下的相对一致性，而“变异”则是绝对的二、总体与样本1、总体：是根据研究目的所确定的，同质观察对象（个体）所构成的全体。
2、样本：是从总体中随机抽取的部分观察单位变量值的集合。
三、参数与统计量总体参数：根据总体个体值统计计算出来的描述总体的特征量。
用希腊字母表示。
μ.δ.π样本统计量：根据样本个体值统计计算出来的描述样本的特征量。
用拉丁字母表示。
X.S.p总体参数一般是不知道的，抽样研究的目的就是用样本统计量来推断总体参数，包括区间估计和假设检验四、误差：实测值与真值之差★1.随机误差：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。
随机测量误差、抽样误差。
2.系统误差：是一类恒定不变或遵循一定变化规律的误差，其产生原因往往是可知的或可能掌握的。
3.非系统误差：过失误差，可以避免或清除。
五、概率是用来描述事件发生可能性大小的一个量值，常用P表示。
概率取值0~1。
统计上一般将P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件，表示其发生的概率很小，可以认为在一次抽样中不会发生。
第二节统计资料的类型★变量：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或测量，这种特征能表现观察单位的变异性，称为变量。
一、数值变量资料又称为计量资料、定量资料：观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。
表现为数值大小，带有度、量、衡单位。
如身高（cm）、体重(kg)、血红蛋白（g）等。
二、无序分类变量资料又称为定性资料或计数资料：将观察对象按观察对象的某种类别或属性进行分组计数，分组汇总各组观察单位后得到的资料。
分类：二分类：+ -；有效，无效；多分类：ABO血型系统特点：没有度量衡单位，多为间断性资料【例题单选】某地A、B、O、AB血型人数分布的数据资料是( )A.定量资料B.计量资料C.计数资料D.等级资料【答案】C【解析】ABO血型系统人数分布资料属于无序分类变量资料，又称为计数资料。
因为是按照变量的血型分类，血型表现为互不相容的属性。
所以本题选C。
【例题单选】测量正常人的脉搏数所得的变量是（）A.二分类变量B.多分类变量C.定量变量D.定性变量【答案】C【解析】脉搏数有数值大小，有度量衡，所以这个资料属于定量资料。
本题选C。
三、有序分类变量资料半定量资料或等级资料：将观察对象按观察对象的某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分组汇总各组观察单位后得到的资料。
特点：每一个观察单位没有确切值，各组之间有性质上的差别或程度上的不同举例：- + ++ +++第三节统计工作的基本步骤★1.统计设计2.收集资料3.整理资料4.分析资料：统计描述：是利用统计指标、统计表和统计图相结合来描述样本资料的数量特征及分布规律。
统计推断：是使用样本信息来推断总体特征。
统计推断包括区间估计和假设检验。
第四节统计表与统计图★一、统计表统计表的基本结构与要求标题：高度概括表的主要内容，时间、地点、研究内容，位于表的上方，居中摆放，左侧加表的序号。
标目：横标目和纵标目。
线条：通常采用三线表和四线表的形式。
没有竖线或斜线。
数字：表内数字一律用阿拉伯数字。
同一指标，小数位数应一致，位次对齐。
无数字用“—”表示。
暂缺用“…”表示。
“0”为确切值。
备注：位于表的下面，通常是对表内数字的注解和说明，必要时可以用“*”等标出。
一张统计表的备注不宜太多。
二、制表原则重点突出，一个表一个中心内容主谓分明，层次清楚简单明了，一切文字数字线条尽量从简【例题单选】统计表内不列的项是( ) （2010.7）A.标目B.线条C.数字D.备注【答案】D【解析】统计表内备注位于表的下面，不列在统计表内，所以本题选择D。
三、统计图1.（1）标题（2）标目（3）刻度（4）图例：不同颜色或者不同线条表示，需要说明。
2.常用统计图的适用条件与要求（1）条图：适用于比较、分析独立的或离散变量的多个组或多个类别的统计指标。
（2）圆图和百分比条图：构成比的比较（3）线图：描述某统计量随另一连续性数值变量变化而变化的趋势。
（4）直方图：数值变量的频数分布。
（5）散点图：用点的密集程度和趋势描述2个变量间的数量关系（6）箱式图：多组数据分布的比较（7）统计地图：用不同的颜色和花纹表示统计量的在地理分布上的变化，适宜描述研究指标的地理分布。
【例题填空】描述某地十年间结核病死亡率的变化趋势宜绘制_________图。
【答案】线图数值变量资料的统计分析第一节数值变量资料的统计描述一、频数分布表★1.编制步骤（1）计算全距（2）确定组距（3）划分组段（3）统计频数（4）确定频率与累计频率2.频数分布表的主要用途：（1）揭示资料的分布类型（2）观察资料的集中趋势和离散趋势（3）便于发现某些特大或特小离群值（4）便于进一步计算统计指标和作统计处理二、集中趋势指标★数值变量资料的集中趋势指标是用平均数来描述的，代表一组同质变量值的平均水平。
常用的有算术均数、几何均数和中位数。
1.算数均数适用于对称分布（正态分布）或者近似对称分布的资料。
习惯上以μ表示总体均数，以表示样本均数。
2.几何均数数值变量呈倍数关系或者呈对数正态分布，如抗体效价及抗体滴度，某些传染病的潜伏期、细菌计数等，宜用几何均数（G）。
几何均数常用于等比资料或对数正态分布资料。
3.中位数是指将一组变量值从小到大排列，位次居中的观察值就是中位数。
适用条件：变量值中出现个别特别大或特别小的数值；偏态分布资料；数值一端或两端无确定数值；资料类型不明。
4.百分位数是一种位置指标，以P x表示，把一组数据从小到大排列后，理论上有x%的变量比P x小，有（100-x）% 的变量值比P x大。
【例题单选】描述正态分布资料集中趋势的指标是（ ） A.中位数 B.几何均数 C.算术平均数 D.标准差【答案】C【解析】算数均数适用于对称分布或者近似对称分布的资料。
几何均数常用于等比资料或对数正态分布资料。
中位数适用条件：变量值中出现个别特别大或特别小的数值 ；偏态分布资料；数值一端或两端无确定数值 ；资料类型不明。
标准差描述数据的离散趋势指标。
所以本题选择C 。
三、离散趋势指标★ 1.极差和四分位数间距极差：简记为R ，亦称全距，即一组变量值中最大值与最小值之差，反应变量值的离散范围。
四分位数间距Q ：一般和中位数一起描述偏态分布资料的分布离散趋势。
3. 方差和标准差:的平均离散情况。
标准差是方差的正平方根。
用途：（1）用于表示正态或近似正态分布资料的离散度； （2）反映均数的代表性标准差越小，数据离散程度越小，均数的代表性越好。
(3)确定医学参考值范围 95%医学参考值范围 3.变异系数（CV ）适用条件：①观察指标单位不同，如身高、体重 ②同单位资料，但均数相差悬殊四、正态分布与参考值范围的制定★ （一）正态分布1.概念：也称高斯分布，是医学和生物学最常见、最重要的一种连续性分布。
2.特征：(1)在直角坐标的横轴上方呈钟型曲线，两端与X 轴永不相交，且以X=μ为对称轴左右完全对称(2)在x=μ处，f(X)取最大值 (3)正态分布有两个参数，即均数μ和标准差σ。
均数μ描述了正态分布的集中趋势位置，若固定σ，改变sx 96.1±μ值，曲线沿着X 轴平行移动，其形状不变，故μ称为位置参数。
标准差σ描述了正态分布的离散程度，若固定μ，σ越小，曲线越陡峭；反之，σ越大，曲线越平坦．故σ称为形状参数或离散度参数。
(4)正态曲线下的面积分布有一定的规律。
4.正态曲线下面积的分布规律 （二）医学参考值范围的制定医学参考值：是指绝大多数正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种生理及生化指标常数，也称正常值。
第二节 数值变量资料的统计推断★一、 均数的抽样误差与标准误抽样误差：由于个体变异和抽样造成的样本统计量与总体参数和样本统计量之间的差异。
均数的抽样误差：由于抽样造成的样本均数与总体均数和样本均数间的差异。
标准误：样本均数的标准差，用来表示。
nxσσ=（σ未知）二、t 分布t 分布曲线以0为中心，t 分布为一簇单峰分布曲线，υ不同，曲线形状不同 t 分布与υ有关，υ越小， t 值越分散，t 分布的峰部越低，而两侧尾部翘得越高t 界值表中一侧尾部面积称单侧概率 (α) 两侧尾部面积之和称双侧概率(α/2) 如：t0.05/2,9=2.262 , t0.05,9=1.833在相同自由度时，〡t 〡 值增大，α减小 在相同α 时，单尾α 对应的t 值比双尾α 的小 三、总体均数的区间估计 统计描述统计分析 参数估计---用样本指标估计总体指标 统计推断 假设检验 总体均数置信区间（可信区间）的计算n S S x =1,-=-=-=n v S x nS x t x μμ区间估计:是按预先给定的概率(1-α)所确定的包含未知总体参数的一个范围。
（一）小样本或σ 未知----按t 分布（二）1.已知σ ----- u分布2.σ 未知，但大样本(n>60 )----按u 分布四、假设检验的意义和基本步骤★假设检验：先对总体的参数或分布做出某种假设，再用适当的统计方法根据样本对总体提供的信息，推断此假设应当拒绝或不拒绝。
基本步骤：1、建立检验假设，确定检验水准(1)H0:（无效假设）μ=μ0(2)H1:（备择假设）μ≠μ0,μ>μ0 或μ<μ0(3)确定检验水准α=0.052.选定检验方法，计算检验统计量3.确定P值，作出推断结论第三节均数的t检验与u检验★t 检验应用条件：样本与总体/两样本均数的比较①当n<60时，要求样本取自正态分布的总体,总体标准差未知；②两小样本均数比较时，要求两样本总体方差相等（σ12= σ22）。
③n含量较大，u分布一、单样本t检验适用于样本均数代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0的比较。
ν=n-1二、配对样本t检验适用于配对设计的计量资料，常见的配对设计主要有以下情形：①自身比较：同一受试对象处理前后。
②同一受试对象分别接受两种不同的处理。
③将条件近似的观察对象两两配成对子，对子中的两个个体分别给予不同的处理。
前提条件：d变量服从正态分布【例题单选】作配对样本t检验的前提条件是( )A.两组数据独立B.两组数据不独立C.两组数据的差值服从正态分布D.两组数据的差值不服从正态分布【答案】C【解析】配对样本t检验样本可以是自身配对，也可以异体配对，所以数据可以独立，也可以不独立。
它处理的是两样本的差值，所以差值要服从正态分布才可以应用配对样本t检验，所以本题答案选C。