医学统计学知识点汇总
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、A B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。
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。
抽样误差主要来源于个体的变异。
医学统计学知识点汇总(精华)
医学统计学知识点汇总(精华)一.概论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数值变量离散型定量测量值，有计量单位产前检查次数计量资料连续型身高分类变量无序二分类对立的两类属性性别（男女）计数资料多分类不相容的多类属性血型（A,B,O,AB）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。
医学统计学知识点总结
医学统计学知识点总结医学统计学1. 对定量资料进⾏统计描述时，如何选择适宜的指标？定量资料统计描述常⽤的统计指标及其适⽤场合描述内容指标意义适⽤场合平均⽔平均数个体的平均值对称分布⼏何均数平均倍数取对数后对称分布中位数位次居中的观察值①⾮对称分布；②半定量资料；③末端开⼝资料；④分布不明众数频数最多的观察值不拘分布形式，概略分析调和均数基于倒数变换的平均值正偏峰分布资料变异度全距观察值取值范围不拘分布形式，概略分析标准差（⽅差）观察值平均离开均数的程度对称分布，特别是正态分布资料四分位数间距居中半数观察值的全距①⾮对称分布；②半定量资料；③末端开⼝资料；④分布不明变异系数标准差与均数的相对⽐①不同量纲的变量间⽐较；②量纲相同但数量级相差悬殊的变量间⽐较定性资料：阳性事件的概率，概率分布，强度和相对⽐。
2. 应⽤相对数时应注意哪些问题?答：（1）防⽌概念混淆相对数的计算是两部分观察结果的⽐值，根据这两部分观察结果的特点，就可以判断所计算的相对数属于前述何种指标。
（2）计算相对数时分母不宜过⼩样本量较⼩时以直接报告绝对数为宜。
（3）观察单位数不等的⼏个相对数，不能直接相加求其平均⽔平。
（4）相对数间的⽐较须注意可⽐性，有时需分组讨论或计算标准化率。
3. 常⽤统计图有哪些？分别适⽤于什么分析⽬的？常⽤统计图的适⽤资料及实施⽅法图形适⽤资料实施⽅法条图组间数量对⽐⽤直条⾼度表⽰数量⼤⼩直⽅图定量资料的分布⽤直条的⾯积表⽰各组段的频数或频率百分条图构成⽐⽤直条分段的长度表⽰全体中各部分的构成⽐饼图构成⽐⽤圆饼的扇形⾯积表⽰全体中各部分的构成⽐线图定量资料数值变动线条位于横、纵坐标均为算术尺度的坐标系半对数线图定量资料发展速度线条位于算术尺度为横坐标和对数尺度为纵坐标的坐标系散点图双变量间的关联点的密集程度和形成的趋势，表⽰两现象间的相关关系箱式图定量资料取值范围⽤箱体、线条标志四分位数间距及中位数、全距的位置茎叶图定量资料的分布⽤茎表⽰组段的设置情形，叶⽚为个体值，叶长为频数第3章概率分布（连续随机变量的正态分布；离散随机变量的⼆项分布及Poisson分布）1. 服从⼆项分布及Poisson分布的条件分别是什么？⼆项分布成⽴的条件：①每次试验只能是互斥的两个结果之⼀；②每次试验的条件不变；③各次试验独⽴。
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。
医学统计学重点重点知识总结
医学统计学重点选择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μ（界值、面积）2.5% I1.962.5%单侧双侧90%： 1.6495%： 1.64 1.9699%： 2.583.P值与α的关系，α是人为规定的，它们之间没有关系；P值f,Qt（X）4.方差分析自由度V的计算，V总=nT;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（X）；有95%的总体参数在该区间内（X）；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（X）；回归系数t,相关系数t（X）;（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（bα）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-a的可信区间，又称置信区间。
3.P值：拒绝HO时所冒的风险（或“作出拒绝HO而接受H1”结论时冒了P风险）4.a（第一类错误）：HO真实时被拒绝（或HO真实时,拒绝H0,接受H1）5.β（第二类错误）：HO不真实时不拒绝（或HO不真实时，不拒绝HO）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-a）用一个区间估计总体参数所在范围。
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μ.δ.πX.S.p1.2.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.等级资料分组统计描述：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1.（7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。
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_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。
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。
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是一门关于医学研究中数据收集、数据分析和推理的学科，它对医学领域的决策和实践具有重要的指导作用。
本文将对医学统计学的一些重要知识点进行汇总和介绍。
一、数据类型在医学统计学中，常见的数据类型包括定类（分类）数据和定量（数量）数据。
定类数据表示事物的属性或者类别，如性别、病情分级等；而定量数据表示具体的数量或测量结果，如年龄、血压等。
正确理解和分析数据类型对于进行准确的统计分析是至关重要的。
二、描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和描述的方法和技术。
常见的描述统计学方法包括中心趋势的度量、离散程度的度量以及数据的分布形态。
1.中心趋势的度量中心趋势是指数据集中的中间位置，常用的度量包括平均值、中位数和众数。
平均值是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将数据按升序排列，找出中间位置的数值，众数是出现频率最高的数值。
2.离散程度的度量离散程度是指数据的分散程度，常用的度量包括方差、标准差和极差。
方差是观测值与平均值之差的平方的平均值，标准差是方差的平方根，极差是数据集中最大值与最小值之差。
3.数据的分布形态数据的分布形态可以通过绘制直方图和概率密度曲线来进行可视化。
直方图可以显示数据的频数分布情况，概率密度曲线可以反映数据的分布密度。
三、推论统计学推论统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法和技术。
主要包括参数估计和假设检验两个方面。
1.参数估计参数估计是通过样本数据来估计总体参数的值。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据来估计总体参数的唯一值，如样本均值估计总体均值；区间估计是通过样本数据来估计总体参数的范围，如置信区间估计总体均值。
2.假设检验假设检验是用来判断总体参数是否符合某个特定的假设。
它涉及到原假设和备择假设的设定，以及根据样本数据进行统计推断的过程。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验和方差分析等。
四、相关分析相关分析研究两个或多个变量之间的关系。
医学统计学-知识梳理
均数±2.58标准差: 表示集中位置、离散程度均数±2.58标准误: 表示平均水平、抽样误差大小P75一、标准差的主要作用是估计正常值的范围实际应用中, 估计观察值正常值范围应该用标准差（s）, 表示为“Mean ±SD”。
此写法综合表达一组观察值的集中和离散特征的变异情况, 说明样本平均数对观察值的代表性。
s 的大或小说明数据取值的分散或集中。
s与样本均数合用, 主要是在大样本调查研究中, 对正态或近似正态分布的总体正常值范围进行估计。
如果不是为了正常值范围估计, 一般不用。
当数据与正态分布相差很大, 或者虽为正态分布, 但样本容量太小(小于30 或100), 也不宜用估计正常值范围。
二、标准差还可用来计算变异系数（CV）当两组观察值单位不同, 或两均数相差较大时, 不能直接用标准差比较其变异程度的大小, 须用变异系数系数来做比较。
:2.2 标准误的正确使用一、标准误用来衡量抽样误差的大小和了解用样本平均数来推论总体平均数的可靠程度。
在抽样调查中, 往往通过样本平均数来推论总体平均数, 样本标准误适用于正态或近似正态分布的数据, 是主要描述小样本试验中, 样本容量相同的同质的多个样本平均均数间的变异程度的统计量。
即如果多次重复同一个试验, 它们之间的变异程度用。
显然它越小, 样本平均数变异越小, 越稳定, 用样本平均数估计总体均数越可靠。
因此, 为说明它的稳定性、可靠性或通过几个对几组数据进行比较(这是科研论文中最常见的), 应当用描述数据。
实际应用中应该写成“平均数±标准误”或而英文表示为“Mean ±SE”的形式。
二、标准误还可以进行总体平均数的区间估计与点估计（置信区间）。
根据正态分布原理, 与合用还可以给出正态总体平均数的可信区间估计即推论总体平均数的可靠区间, 例如常用（其中t0.05 (n-1) 为样本容量是n的t界值）表示总体均值的95%可信区间, 意指总体平均数有95%的把握在所给范围内。
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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。
医学统计学知识点汇集总结
医学统计学知识点汇集总结一、医学统计学概述医学统计学是指运用统计学方法和技术研究医学数据，并分析、解释医学现象的学科。
对于医学研究和临床实践来说，统计学扮演了至关重要的角色，它可以帮助我们从数据中找出规律和关联，了解疾病的发病机制、评估治疗效果、预测疾病的发展趋势等。
医学统计学应用广泛，包括流行病学调查、临床试验、疾病筛查、医疗资源分配等方面。
二、基本统计概念1.总体与样本总体是指研究者希望了解的所有个体或事物的集合，而样本是从总体中抽出的一部分个体或事物。
在医学统计学中，我们往往针对总体的某些特征进行研究，但因为总体过于庞大或难以直接观察，所以需要通过样本来间接推断总体特征。
2.描述统计学与推断统计学描述统计学是通过对样本数据进行整理、汇总和展示，来描述总体的特征。
例如，用均值、标准差、百分比等指标来描述样本的中心趋势、离散程度和分布规律。
推断统计学则是通过对样本数据进行分析和推断，来进行总体参数估计、假设检验和区间估计等操作，从样本的情况推断总体的性质。
3.测量尺度在医学统计学中，常用的测量尺度有四种：名义尺度、序数尺度、区间尺度和比率尺度。
名义尺度用于对个体进行分类，如性别、种族等；序数尺度表达了个体之间的顺序关系，如疾病的分期、疼痛的程度等；区间尺度是指定了单位长度的测量尺度，其间隔是均匀的，但没有绝对的零点，如温度；比率尺度有绝对的零点，可以进行加减乘除运算，如年龄、身高、体重等。
4.受试者特征曲线（ROC曲线）受试者特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC曲线）常用于评价诊断试验的准确性。
横轴表示假阳性率（1-特异度），纵轴表示真阳性率（灵敏度），曲线下面积（AUC）为对角线以下的面积，用来评价诊断试验在不同判断标准下的表现。
三、数据的搜集与整理1.样本量计算样本量的大小直接关系到研究结果的可靠性和精度。
样本量计算需要根据预期效应大小、显著性水平、统计功效、数据分析方法等因素来确定。
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、A B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。
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。
抽样误差主要来源于个体的变异。
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..统计推断指由样本数据的特征推断总体特征的方法;包括参数估计点估计和区间估计和假设检验判断随机波动引起差别的概率大小..统计推断是通过样本推断总体的统计方法/根据样本提供的信息和抽样分布的规律;以一定的概率推断总体的特征..总体是通过总体分布的数量特征即参数如方差来反映的..很多时候并不知道总体的参数;只能由样本统计量推断获得..11.定量数据如何进行统计描述请举例说明..通过具体数值反应高低水平..12.定性数据如何进行统计描述请举例说明..根据类别或属性的不同分类..13.简述均数的抽样误差及率的抽样误差..由抽样造成的样本统计量与总体参数的差异称为抽样误差;样本均数X̅̅̅不等于总体均数μ;总体率参数π不等于样本率p..14.简述正态分布和标准正态分布的关系..z=X−Xμ=0;σ=1关系：标准正态分布是正态分布的一种;具有正态分布的所有特征..所X有正态分布都可以通过Z分数公式转换成标准正态分布..区别：正态分布的平均数为μ;标准差为σ；不同的正态分布可能有不同的μ值和d值;正态分布曲线形态因此不同..标准正态分布平均数μ＝0;标准差σ＝1;μ和σ都是固定值；标准正态分布曲线形态固定..X(X)=X√2X X−12(X−XX)2(−∞<X<+∞)概率密度函数F(X)=1X√2XX−12(X−X X)2XXX−∞(−∞<X<+∞)概率分布函数15简述正态分布的特点..1.正态分布是单峰分布;以X=X为中心;左右完全对称;正态曲线以X轴为渐近线;两端与X轴不相交..2.正态曲线在X=μ处有最大值;其值为X(X)=X√XX；X越远离X;X(X)值越小;在X=X±X处有拐点;呈现为钟形..3.正态分布完全由两个参数X和X决定;X是位置参数;描述正态分布的平均水平;决定着正态曲线在x轴上的位置；X是形状参数;描述正态分布的变异程度;决定着正态曲线的分布形状..若X固定而改变X;曲线沿着X轴平行移动;其形状不变;改变的只是位置；若X固定而改变X;X越大曲线越“矮胖”;表示数据越分散即变异越大;X越小曲线越“瘦高”;表示数据越集中即变异越小..因此;不同的X与不同的X对应不同的正态分布..4.正态曲线下的面积分布有一定的规律..①曲线下的面积即为概率;服从正态分布的随机变量在某区间上的曲线下面积与该随机变量在同区间上的概率相等；②曲线下的总面积为1;以X为中心左右两侧面积各占50%;越靠近μ处曲线下面积越大;两边逐渐减少；③所有正态曲线;在μ左右的任意个标准差范围内面积相同：区间X±X范围内的面积约为68.27%;区间X±X.XXX范围内的面积约为90.00%;区间X±X.XXX范围内的面积约为95.00%;区间X±X.XXX范围内的面积约为积约为99.00%16.什么是医学参考值范围..医学参考值范围的作用..满足正态分布的双侧医学参考值范围怎么计算..医学参考值范围是指“正常”人的解剖、生理、生化指标等数据大多数个体值的波动范围..确切含义是：从选择的参考总体中获得的所有个体观察值;用统计学方法建立百分位数界限;由此得到个体观察值的波动区间..作用：①基于临床实践;从个体角度;作为临床上判定正常与异常的参考标准;用于划分界限或分类；②基于预防医学实践;从人群角度;可用来评价儿童发育水平..步骤：1.确定参考值范围百分比；2.查表得到Z值；3.x∈(μ−zσ,μ+zσ)..17.总体均数的95%可信区间的计算方法及其意义..意义：该区间包括总体均数X的概率为95%①X已知：z分布：−X<X̅̅̅−XX X̅̅̅<X?−X<X̅̅̅−XX√X<X?X∈(X̅̅̅−√X X̅̅̅+√X) 1.96②X未知;n较小<=50：自由度为v=n-1的t分布：−X XX ,X<X̅̅̅−XX X̅̅̅<X XX,X?−X XX ,X<X̅̅̅−XX√X<X XX,X?X∈(X̅̅̅−X XX,XX√XX̅̅̅+X XX,XX√X)③X未知;n较大n>50：z分布：−X<X̅̅̅−XX X̅̅̅<X?−X<X̅̅̅−XX√X<X?X∈(X̅̅̅−XX√XX̅̅̅+XX√X)18.三种t检验的适用条件..1.单样本t检验：适用于样本均数X̅̅̅与已知总体均数X X的比较;目的是检验样本均数X̅̅̅所代表的总体均数μ是否与已知总体均数X X有差别..2.配对样本t检验：适用于配对设计计量资料均数的比较;目的是检验两相关样本均数所代表的未知总体均数是否有差别..3.两独立样本t检验：适用于完全随机设计的两样本均数的比较;目的是检验两样本所来自总体的均数是否相等..19.完全随机设计的方差分析适用条件..是一种将实验对象随机分配到不同处理组的单因素设计方法..正态性;独立性样本总体间相互独立;方差齐性..20.三种卡方检验的适用条件..1.四表格资料的X X检验：两独立样本的两个分类个体数排列成四表格资料;目的是推断两个或多个总体率或构成比之间有无差别..2.配对四表格资料的X X检验：常用于两种检测方法、两种诊断方法或两种细菌培养方法的比较;适用于样本量不是很大的资料;特点是对样本中个观察单位分别用两种方法检测或处理;然后按两分类变量计数结果..3.X×X列联表资料的X X检验：用于多个样本率或多个构成比的比较..21.线性相关系数r的意义..是说明具有直线相关关系的两个数值变量间相关的密切程度和相关方向的统计量..相关系数r没有度量衡单位;其取值范围为−X≤X≤X..r>0表示正相关;r<0表示负相关;r=0表示无相关;即无直线关系;当|X|=X时为完全相关..相关系数的绝对值意接近1;相关愈密切；相关系数愈接近0;相关愈不密切..22.t分布的特点..①t分布是以0为中心;左右两侧对称的单峰分布；②t分布曲线是一簇曲线;其形态变化与自由度v的大小有关..自由度v越小;则t值越分散;曲线越低平；自由度v逐渐增大时;t分布逐渐逼近标准正态分布..当v=∞时;t分布就完全成为标准正态分布了..23.卡方检验的基本思想..成立;基于此前提计算出X X值;它表示观察值与理论值之该检验的基本思想是：首先假设H间的偏离程度..根据X X分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的P..如果当前统计量大于P值;说明观察值与理论值偏离程度太大;应当拒绝无效假设;表示比较资料之间有；否则就不能拒绝无效假设;尚不能认为所代表的实际情况和理论假设有差别..主要是比较两个及两个以上样本率构成比以及两个的关联性分析..建立检验假设并确定检验水准；计算统计检验量；确定P值;做出推断结论..24.假设检验的基本思想..目的是比较总体参数之间有无差别..的基本思想是小概率思想..小概率思想是指小概率事件P<0.01或P<0.05在一次试验中基本上不会发生..思想是先提出假设检验假设H0;再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小;如可能性小;则认为假设不成立;若可能性大;则还不能认为不假设成立..具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设;记作H0；选取合适的统计量;这个统计量的选取要使得在假设H0成立时;其分布为已知；由实测的样本;计算出统计量的值;并根据预先给定的进行检验;作出拒绝或接受假设H0的判断..25.简述一类错误、二类错误..当Ho为真时;假设检验结论拒绝Ho;接受H;这类错误称为I类错误; 在医学中亦称假阳性错误..检验水准a是预先规定的允许犯I类错误的概率;当a=0.05时;表示在Ho为真的条件下重复100次试验;理论上会有5次拒绝Ho..当真实情况为Ho不成立时;假设检验结论不拒绝Ho;这类错误称为II类错误;在医学中亦称假阴性错误..其概率大小用B表示..B只取单侧;其值的大小一般未知;对于计量资料必须在知道两总体的标准差、均数的实际差值和样本含量时才能算出..。
医学统计学知识点
实用标准文案精彩文档第一章绪论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。
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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的几个率，不能直接相加求其平均率；4、比较相对数时应注意其可比性；5、对样本率（或 构成比）的比较应遵循随机抽样，并做假设检验。 6、标准化法：标准化的目的在于消除混杂因素对结果的影响，使资料更具有可比性。其基本 思想是：将所比较的两组或多组资料的构成按统一的“标准”调整后，计算标化率，使其更 具有可比性。 标准化率的计算方法：亦称标化率，直接法用于已知被标化组的年龄别率，以及已知标准组 的年龄别人口数或年龄别人口构成比时；间接法用于已知被标化组的年龄别人口数与发病 （死亡）总数，但年龄别率未知，以及已知标准组年龄别发病（死亡）率与总发病（死亡） 率时。 通常可从下列 3 种方法选用标准组：①以两组资料中任一组的年龄别人口数或构成比作为标 准组；②以两组资料合并的各年龄组的人口数或构成比作为标准组；③以公认的或便于与他 人资料比较的标准作为标准组。 7、统计表： 结构：由标题、标目、线条和数字构成。 编制统计表的要求： ①标题：概括表的内容，列于表的上方居中，应注明时间和地点； ②标目：主语和谓语分别列于横、纵标目，文字简明，层次清楚。横标目列于表的左侧，通 常为被研究的事物，纵标目列于表的上端，为说明横标目的统计指标。 ③线条：通常，除表的顶线、底线、纵标目下以及合计上的横线外，其余线条均省去，顶线 和底线应略粗些，表的左上角不宜用斜线。 ④数字：用阿拉伯数字表示，同一指标的小数位数要一致并对齐，数字暂缺或无数字者分别
双侧上界：P2.5和 P97.5；单侧上界：P ，或单侧下界：P5
95
参考值范围（%） 80 90 95 99
常用的 u 值表 单侧 0.842 1.282 1.645 2.326
双侧 1.282 1.645 1.96 2.576
5、分类变量资料的统计描述：常用相对数指标描述，包括：率，构成比，相对比。 率：说明某现象发生的频率或强度。（病死率不等于死亡率） 构成比：说明某现象内部组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 相对比：亦称比，是 A、B 2 个有关指标之比，说明 A 为 B 的若干倍或百分之几。两个指 标可以性质相同，也可以性质不同。
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
用“…”或“-”表示，数字为 0 者要记作“0”，不应空项，为方便核实和分析，应有合计。 ⑤备注：一般不列入表内，必要时可用“*”标出，列于表下。 8、统计图： ①条图：用于相互对比关系的资料； ②圆图与百分条图：适用于百分构成比资料，表示事物各组成部分所占的比重或构成； ③线图：用于连续性资料，用于说明事物在时间上的发展变化，或某现象随另一现象而变动 的情况； ④直方图：表示连续性资料的频数分布； ⑤散点图：适用于直线相关分析，说明两个变量间的数量关系和变化趋势。
抽样分布与参数估计 抽样研究的目的是用样本信息来推断总体特征，即统计推断，包括两个内容：一是总体参数 的估计，二是假设检验。 1、抽样误差：由于变异的存在，抽样研究所造成的样本统计量与总体参数之间的差异或各样 本统计量之间的差异称为抽样误差。
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。
4、标准正态分布：对正态分布的（X-μ）/σ进行 u 的变换，u=（X-μ）/σ,则正态分布
变换为μ=0，σ=1的标准正态分布，亦称 u 分布。u 被称为标准正态变量或标准正态离差。 两个参数：μ是位置参数，σ是形状参数。用 N（0,1）表示标准正态分布。
常用估计医学参考值范围的方法有：
（1） 正态分布方法：适用于正态或近似正态分布的资料。
双侧界值：X±uσ/2S 单侧上界：X+uσ S，或单侧下界：X-σu S
（2） 对数正态分布方法：适用于对数正态分布资料。
双侧界值：Lg-1（X lgx ±uσ/2S lgx）
单侧上界：Lg-1（X
lgx
+u S
σ
lgx），
或单侧下界：Lg-1（X -uσ S lgx） （3）百分位数法：用于lgx偏态分布资料以及资料中一端或两端无确切数值的资料。
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。 四分位数间距：适用于偏态分布以及分布的一端或两端无确切数据资料。 方差和标准差：正态分布资料。标准差表示观察值的变异度的大小。 变异系数：比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组资料的变异度。
医学统计学总结
பைடு நூலகம்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