均数的标准误名词解释
卫生学医学统计学流行病学试题及精准答案
卫生学一、名词解释1、生物富集作用：生物富集作用又叫生物浓缩，是指生物将环境中低浓度的化学物质，通过食物链的转运和蓄积达到高浓度的能力。
2、原生环境：原生环境指天然形成,并且基本上未受人为活动影响的自然环境,其中存在着对人体健康有利的许多因素。
3、limiting amino acid: 食品蛋白质中，按照人体的需要及其比例关系相对不足的氨基酸4、合理营养：合理营养的含义是,由食物中摄取的各种营养素与身体对这些营养素的需要达到平衡,既不缺乏,也不过多。
5、职业病：职业病是指企业、事业单位和个体经济组织等用人单位的劳动者在职业活动中，因接触粉尘、放射性物质和其他有毒、有害物质等因素而引起的疾病。
6、刺激性气体:刺激性气体(irritant gases)是指对眼、呼吸道粘膜和皮肤具有刺激作用的一类有害气体，在化学工业生产中最常见。
此类气体多具有腐蚀性，常因不遵守操作规程或容器、管道等设备被腐蚀而发生跑、冒、滴、漏而污染作业环境。
7、晚发性矽肺: 硅肺病，由于长期过量吸入含结晶型游离二氧化硅的岩尘所引起的尘肺病。
有时虽未出现矽肺征象,但在脱离工作后经若干年再出现矽肺,常称为"晚发性矽肺"8、population:population,表示考察对象的全体。
又称母体。
总体中每个成员称为个体。
population 表示考察对象的全体。
又称母体。
总体中每个成员称为个体。
9、统计推断：统计推断statistical inference 根据带随机性的观测数据（样本）以及问题的条件和假定（模型），而对未知事物作出的，以概率形式表述的推断。
10、直线回归：线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。
二、简答1、简述大气污染对人类健康的危害。
大气是由一定比例的氮、氧、二氧化碳、水蒸气和固体杂质微粒组成的混和物。
对人体健康的危害：人需要呼吸空气以维持生命。
医学统计学考试必会名词解释
,更确切地说,就是同质的所有观察单位某种观察值(变量值)的集合。
,观察单位数无限。
,其实测值的集合。
样本应具有代表性。
研究者则应对每个观察单位的某项特征进行测量与观察,这种特征称为变量。
,亦称为资料。
,可以控制的主要因素尽可能相同。
,就是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,一般用度量衡单位。
,就是先将观察对象的观察指标按性质或类别进行分组,然后计数各组该观察指标的数目所得的资料。
,常用P表示。
(用希腊字母代表),如总体均数μ,总体率л,总体标准差σ等。
,称为统计量。
(用拉丁字母代表)如相本均数x,样本率p,样本标准差s等。
(变量取值为一定范围内的任意值)的资料,其结果表达的限制因素就是测量仪器或方法的灵敏度。
,表示观察值在各组内出现的频繁程。
,即为频数分布表,简称频数表。
,左右两侧的频数基本对称。
,集中位置偏向一侧。
若集中位置偏向数值小的一侧(左侧),称为正偏态;若集中位置偏向数值大的一侧(右侧),,在医学领域中常用的平均数有算术均数、几何均数及中位数。
,描述一组同质计量资料的平均水平。
统计学中常用希腊字母μ表示总体均数,用x表演示样本均数。
,但经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的资料,如血清抗体滴度、细菌计数等,宜采用几何均数描,即全部观察值中最大值与最小值之差,用符号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。
简记为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散程;(2),也称正常值。
,生物医学数据并非常数,而就是在一定范围内波动。
,随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异称为抽样误差。
样本均数的标准差称为标准误 ,其计算公式为。
,就是统计推断的一个重要方面。
,称为点值估计。
,指按预先给定的概率估计未知总体均数的可能范围。
,用α表示,就是预先规定的概率值,在实际工作中一般取α=0、05。
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1、总体(population ):是根据研究目的确定的同质研究对象的全体。
2、样本(sample):从总体中抽取的一部分有代表性的个体。
3、同质(homogeneity):是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。
4、变异(variation ):指同质个体的某项指标之间的差异。
5、参数(parameter):反映总体特征的指标称为参数。
6、统计量(statistic )：通过样本资料计算出来的相应指标称为统计量。
7、抽样误差(sampling error ):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。
8、概率(probability ):某事件发生的可能性大小。
9、正态分布(normal distribution )：高峰位于均数处，中间高两边低，左右完全对称地下降，但永远不与横轴相交的钟形曲线。
10、平均数(average)：是描述一组同质变量值的平均水平或集中趋势的指标。
11、中位数(median):将一组数据由小到大排列，位于中间位置的观测值。
12、医学参考值范围(medical referenee range):又称正常值范围，医学上常将包括绝大多数正常人的某项指标的波动范围称为该指标的正常值范围。
13、方差(varianee ):是各个数据与平均数之差的平方的平均数。
14、标准差(standard deviation ):是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用b 表示。
15、标准误(standard error ):样本均数的标准差，等于原变量总体标准差除以例数的平方根，用以说明均数抽样误差的大小。
16、均数的抽样误差(sampling error of mean )：由个体差异和抽样所导致的样本均数与样本均数之间，样本均数与总体均数之间的差异。
17、假设检验(hypothesis testing ):先对总体做出某种假设，然后根据样本信息来推断其是否成立的一类统计方法的总称。
统计学名词解释
名词解释：医学统计学：用统计学的原理和方法研究生物医学问题的一门学科。
变量（variable）：观察单位的某项特征变量值（value of variable）：变量的观察结果（测量值）总体（population）：是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，确切的说是同质的所有的观察单位某种变量值的集合。
样本（sample）从总体中随机抽取部分由代表性的观察单位，其测量值的集合称为样本。
随机抽样（random sample）：按随机化原则从总体中抽取部分观察单位的过程。
同质（homogeneity）：是针对被研究指标来讲，其影响因素相同。
简单地理解就是指对研究指标影响大约可以控制的主要因素应尽可能相同。
变异（variation）：指在自然地状态下，个体测量结果在同质基础上的差异。
等级资料（ordinal data）：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称为等级资料，如患者的治疗结果可分为治愈，好转，有效，无效，死亡。
有序变量（定性变量的一种）。
概率（probability）：是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P（A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大，0<P(A)<1,小概率事件。
频率（frequency）：在相同的条件下，独立重复做n次实验，事件A出现了m次，比值m/n 称为随机事件A在n次实验中出现的频率。
随机误差（random error）：排除了系统误差后的尚存的误差，受多种因素影响，使观察值不按照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，可以通过统计处理来估计。
系统误差（system error）：由于受试对象，研究者，仪器设备，研究方法等非实验因素影响等确定性原因造成，有一定倾向性或规律性的误差，可以避免。
随机变量（random variable）：是指取值不能事先确定的观察结果，不能用一个正常数来表示，每个变量的取值服从特定的概率分布。
名解问答重点-卫生统计学6-(1)
第一章绪论一，名词解释1.参数：能统计计算出来描述总体的特征量，即总体的统计指标。
2.总体：根据研究目确实定的同质研究对象的全体集合。
3.同质：除了实验因素外，影响被研究指标的非试验因素相同被称为同质。
4.变异：在同质的基础上被观察个体或单位之间的差异被称为变异。
5.样本：从总体中随机抽取的部分研究对象。
6.统计量：由观察资料计算出来的量，即样本的统计指标。
7.概率：表示一个事件发生的可能性大小的数。
〔概率的统计定义：在一定条件下，重复做n次试验，nA为n次试验中事件A发生的次数，如果随着n逐渐增大，频率nA/n逐渐稳定在某一数值p附件，则数值p 称为事件A在该条件下发生的概率。
〕8.抽样误差：由抽样造成的样本均数与总体均数或各样本均数之间的差异。
二，问答题。
1.统计学的基本步骤有哪些？答：统计学是一门处理数据中变异性的科学与艺术，它包括收集数据、分析数据、解释数据，以及表达数据。
2.总体与样本的区别与关系？答：区别：样本是总体的一部分，联系：如果样本的均衡性较好，就能够代表总体的特征。
3.抽样误差产生的原因有哪些？可以防止抽样误差吗？答：一，个体差异引起；二，抽样方法引起。
抽样误差不能防止，但可以随着样本含量的增大而减小。
4.何为概率及小概率事件？答：概率是指在一定条件下，重复做n次试验，nA为n次试验中事件A发生的次数，如果随着n逐渐增大，频率nA/n逐渐稳定在某一数值p附件，则数值p称为事件A在该条件下发生的概率。
小概率事件是指习惯上将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。
第二章定量资料的统计描述一，名词解释1.频数：对一个随机事件进行反复观察，其中某变量值出现的次数被称为频数。
2.方差：用来度量随机变量和数学期望〔即均值〕之间的偏离程度。
3.标准差：也称均方差，是各数据偏离平均数的距离的平均数。
4.中位数：是指将原始观察值从小到大或从大到小排序后，位次局中的那个数。
医学统计学名词解释
医学统计学1、Medical Statistics（医学统计学）：是以医学理论为指导，借助统计学的原理和方法研究医学现象中的数据搜集、整理、分析和推断的一门综合性学科。
2、Variable（变量）：是指观察个体的某个指标或特征，统计上习惯用大写拉丁字母表示。
3、Numerical/Quantitative/Measurement date/variable数值变量/定量变量/计量资料/定量资料：是以定量的方式来表示观察单位某项观察指标的大小，所得的资料称之为~，有度量单位。
4、Unordered categorical/Qualitative/Enumeration date/variable无序分类变量/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、Ordinal categorical/Semi-quantitative/Ranked date/variable有序分类变量/半定量资料/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、Homogeneity（同质）：是指事物的性质、影响条件或背景相同或相近。
7、Variation（变异）：是指同质的个体之间的差异。
8、Population（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。
9、Sample（样本）：是从总体中随机抽取的一部分观察单位所组成的集合。
10、Random variable（随机变量）：是指取值不能事先确定的观察结果。
11、Parameter（参数）：是总体特征的统计指标，采用小写的希腊字母，为固定的常数。
12、Statistic（统计量）：是样本特征的统计指标，采用拉丁字母表示，由样本信息推算而得，是参数附近波动的随机变量。
13、Random Sampling（随机抽样）：为了保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的抽样方法，使总体中每个个体均有相同的机会被抽到。
均数的标准误名词解释
均数的标准误名词解释均数的标准误•概述：均数的标准误是指对均数估计的准确性进行度量的统计量。
它衡量了在多次取样时，样本均值与总体均值之间的误差。
标准误越小，表示样本均值越接近总体均值，估计结果越精确。
•均数（mean）：均数是一组数据的平均值，即将所有数据相加后再除以数据的个数。
例如，对于数据集[1, 3, 5, 7, 9]，均数为 (1+3+5+7+9) / 5 = 5。
•标准误（standard error）：标准误是均数估计的标准差。
它表示每次取样时样本均值的变异程度。
标准误的计算公式为标准差除以样本容量的平方根。
例如，对于样本容量为5、均值为5的样本数据集，计算标准误的方法是先计算样本的标准差，然后将其除以5的平方根。
•取样（sampling）：取样是从总体中选取部分个体作为样本的过程。
取样的目的是通过对样本的研究来推断总体的性质。
例如，从一个国家的人口中随机选择1000个人进行调查，这1000个人就是一个样本，而全国的人口就是总体。
•总体（population）：总体是指研究对象的全体个体，是研究的整体范围。
例如，针对某个国家的人口特征进行研究时，该国所有的人口就是总体。
•误差（error）：误差是指样本统计量与总体参数之间的差异。
在均数的标准误中，误差是指样本均值与总体均值之间的差异。
误差可以分为抽样误差和非抽样误差。
抽样误差是由于随机取样导致的误差，而非抽样误差则是由于其他因素引起的误差，如测量误差、数据处理误差等。
•精确性（accuracy）：精确性是对估计结果离真实值的接近程度进行度量。
标准误的大小与精确性直接相关，标准误越小，表示样本均值越接近总体均值，估计结果越精确。
•置信区间（confidence interval）：置信区间是用来估计总体参数的范围。
它通过将样本统计量的抽样误差考虑在内，提供了参数估计的区间范围。
通常以置信水平表示，置信水平越高，置信区间越宽。
例如，一个95%置信水平的置信区间表示在多次取样的情况下，95%的置信区间会包含真实的总体参数值。
医学统计学名词解释
1.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。
有限总体明确规定了空间、时间、人群范围2. 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3.变量（variable）（观察指标等）：要研究的个体特征例如：身高、体重、性别、血型、反应、疗效等4.个体（观察单位等）：统计研究中的基本单位-据研究目的而定5.同质：给个体规律的一些相同性质（使研究变量的已知影响因素齐同）6.变异：同质个体的变量值的差异7.计量资料（measurement data）又称定量资料或数值变量资料。
为测定每个观察单位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。
8.计数资料（enumeration data）又称定性资料或无序分类变量资料。
为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。
其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。
9.等级资料（ranked data）又称半定量资料或有序分类变量资料。
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。
其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。
10.随机误差（random error）：不恒定的、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起。
无方向性。
主要指重复测量产生的测量误差和抽样过程产生的抽样误差。
11.抽样误差（sampling error ）是指样本统计量与总体参数的差别。
在总体确定的情况下，总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近波动的随机变量。
12.系统误差（systematic error）: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能掌握的，大小变化有方向性。
【临床】医学统计学--名词解释+问答题
【临床】医学统计学--名词解释+问答题医学统计学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3、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。
计算方法：标准差：总体标准差：样本标准差：标准误：均数的标准误：率的标准误：用途：标准差①用于对称分布，特别是正态分布资料，表示观察值分布的离散程度②结合均数，描述正态分布的特征、估计参考值范围③结合样本统计量，计算均数标准误④计算变异系数⑤反映均数的代表性标准误①衡量样本均数的可靠性②估计总体均数的可信区间③用于均数的假设检验与样本例数的关系：随着样本量的增加，样本标准差稳定于总体标准差；随着样本量的增加，样本标准误减少并趋于0。
医学统计学名词解释
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)。
2022硕士研究生入学考试《卫生统计学模考卷》
2022硕士研究生入学考试《卫生统计学模考卷》①请务必写上全名和报考专业。
②考试之前请复习所学内容，考试时请独立完成。
客观题做完平台会直接算分，主观题部分会由任课老师定期进行人工打分。
③考试无论做错还是做对，请及时记录在笔记本上，以作及时的复习。
④考试时间建议180分钟，考试截止时间为12月6日，需要自行计时限时。
⑤模考电子档文件可以私聊班主任，老师也会在上模考课时上传到课程资料处。
同学们考试加油！一、单选题每小题3分，共30分您的姓名： [填空题] *_________________________________1.最小组段无下限或最大组段无上限的频数分布表资料，可用_________描述其集中趋势。
（） [单选题] *A:中位数(正确答案)B:几何均数C:标准差D:算术均数答案解析：答案：A。
解析：中位数的大小取决于中间位置的观测值，不易受两端极端值的影响。
当数据中有极端值、不确定值、数据呈偏态分布或分布形态未知时，此时常用中位数描述数据的集中位置。
故本题选A。
2.关于置信区间和参考值范围，下列说法正确的是（） [单选题] *A:参考值范围有助于判断个体值是否正常(正确答案)B:置信区间能判断个体值是否正常C:参考值范围宽度比较小D:两者的计算都利用标准误E:置信度由95%提高到99%，区间由宽变窄，估计的精度上升答案解析：答案：A。
解析：（1）参考值范围反映绝大多数“正常人”某项指标的波动范围，可以用来判断某个体的指标值是否正常，A正确；（2）置信区间用于总体参数的估计，B错误；（3）参考值的范围与准确度有关，C错误；（4）参考值的计算用的是样本标准差，置信区间的计算需要用标准误，D错误；（5）置信度提高，区间变宽，准确度提升，精确度下降，E错误。
综上，本题选A。
3.关于t分布，下列叙述中错误的是（） [单选题] *A:t分布是以0为中心，左右对称的一簇单峰曲线B:自由度越小，曲线的峰值越低，尾部越高C:当自由度为∞时，t分布就是标准正态分布D:自由度相同时，|t| 越大，尾部概率P值越小E:自由度越大，相同尾部概率对应的 |t| 越大(正确答案)答案解析：答案：E。
医学统计学名词解释
医学统计学名词解释Prepared on 21 November 2021【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/X100%，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。
均数的标准误名词解释
均数的标准误名词解释均数的标准误（Standard Error of the Mean）是指在统计学中用于估计样本均数与总体均数之间差异的一种指标。
它衡量了对总体均数的估计可能存在的误差范围。
均数的标准误是一个重要的概念，它在统计推断和假设检验中有着很大的应用。
均数的标准误计算公式如下：SE = σ/√n其中，SE表示均数的标准误，σ表示总体的标准差，n表示样本容量。
该公式表明，均数的标准误与总体标准差成正比，与样本容量的平方根成反比。
换句话说，当总体标准差较大或者样本容量较小时，均数的标准误较大，估计的精确性较低。
反之，当总体标准差较小或样本容量较大时，均数的标准误较小，估计的精确性较高。
均数的标准误在统计推断中的应用可以通过以下两个方面加以说明：1. 区间估计：均数的标准误在构建总体均数的置信区间中发挥着重要的作用。
置信区间是用来估计总体均数范围的一种统计手段。
通常使用样本均数进行估计，并结合均数的标准误来计算置信区间的宽度。
置信区间的计算公式为：CI = X ± Z*SE其中，CI表示置信区间，X表示样本均数，Z表示所选的置信水平对应的Z值，SE表示样本均数的标准误。
置信区间能够提供估计值的范围，即在所选的置信水平下，总体均数存在的范围。
均数的标准误越小，置信区间的范围也越小，估计的精确性越高。
2. 假设检验：均数的标准误在假设检验中也起着重要的作用。
假设检验是用于判断样本差异是否达到了统计学上的显著程度的一种方法。
在假设检验中，均数的标准误用于计算检验统计量，从而判断样本均数是否显著大于或小于某个特定值。
常见的假设检验方法包括t检验和z检验，其中t检验适用于样本量较小的情况，而z检验适用于样本量较大的情况。
在这两种检验方法中，均数的标准误被用作计算标准化的检验统计量。
如果检验统计量的绝对值大于某个临界值，就可以拒绝原假设，认为样本差异是显著的。
总而言之，均数的标准误是用于估计样本均数与总体均数之间差异的一个重要指标。
统计学名词解释
1.总体:根据研究的目的确定的同质观察单位的全体，更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合2.参数:描述总体数量特征的统计指标3.样本:从总体中随帆抽取部分观察单位，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，该样本中所包含的观察单位数称该样样本的样本含量。
4.误差:泛指实测值与真值之差。
按其产生的原因的性质可粗分为随机误处和非随机误差，后者又可分为系统误差和非系统误差。
5.标准误:将样本统计量的标准差称为标准误，样本均数的标准差也称为均数的标准误(反应样本均数间的离散程度，也反应样本均数与相应总体均数间的差异，从而说明均数抽样误差的大小)6.医学参考值:指包括绝大多数的正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种生理级生化指标常数，也叫正常值。
由于存在个体差异，生物医学数据并非常数，而是在一定的范围内波动，故又采用医学参考值范围作为判定正常或者异常的标准。
7.医学参考值范围：7：I类错误:指拒绝了实际上成立的HO，这类“弃真”的错误称为I型错误，其架率大小用a表示。
8.II类错误:指接受了实际上不成立的HO,这类“存伪”的误称为II 型错误，其频率大小用β。
9.系统误差:在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，其产生的原因往往是克制的或可以掌握地。
10.医学参考值:指包括绝大多数正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种的生理及生化指标常数，也成正常值。
11.随机误差:是一类不恒定、陆机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起。
在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的抽样误差。
脸机误差是不可避免的，在大量的重复测量中，或在抽样过程中，它可出现或大或小或正或负，呈一定规律的变化。
12.抽样误差:这种由个体变异产生，随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。
13.P 值:概率又叫几率，是度量某一随机事件A发生可能性的大小的一个数值，(Λ)，P(A)越大，说明此时入事件发生的概率越大。
卫生统计学名词解释
脉搏（次/分）、血压（KPa）等。
（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
值，记为P（A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大。0﹤P（A）﹤1。
频率：在相同的条件下，独立重复做n次试验，事件A出现了m次，则比值m/n称为随
机事件A在n次试验中出现的频率(freqency)。当试验重复很多次时P（A）= m/n。
6.随机误差：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
3、生存时间：是任何两个有联系事件之间的时间间隔。
4、截尾值：指在随访过程中，由于某种原因未能观察到病人的明确结局（即终止事件），所以不知道该病人的确切生存时间，它提供的生存时间的信息是不完全的。
5、生存函数：又称为累积生存率，简称生存率。表示具有协变量X的观察对象其生存时间T大于时间t的概率，常用S（t，X）=P（T>t，X）表示。
3均方：每种来源的离均差平方和用相应的自由度去除，可得到平均的离均差平方和，简称均方（mean square，MS）
4、LSD-t检验：即最小显著性差异t检验，适用于一对或几对在专业上有特殊意义的样本均数间的比较。
5、SNK（student-Newman-Keuls）法：又称q检验，是根据q值的抽样分布作出统计推论，适用于多个样本均数两两之间的全面比较。
3、Q型聚类：又称样品聚类，是指将n个样品归类的方法，其目的是找出样品间的共性。
1、潜在变量(latent variable)：不能或不易直接观测得到的变量。这种变量往往是根据某种理论假设的。如：交感神经等。
标准误是什么
标准误是什么标准误（standard error）是统计学中常用的一个概念，它是用来衡量样本统计量与总体参数之间的差异的一种指标。
在实际应用中，我们经常会用到标准误来评估样本统计量的精确度，从而对总体参数进行推断。
那么，标准误究竟是什么呢？接下来，我们将对标准误进行详细的解释和说明。
标准误是指在多次重复抽样的情况下，样本统计量的标准差。
通俗地说，它反映了样本统计量的变异程度，即在不同的样本中，样本统计量的值会有多大的波动。
标准误的计算通常是通过样本统计量的标准差和样本容量来进行的。
在统计学中，常见的标准误包括标准误差、标准误差比率等。
标准误的大小直接影响了对总体参数的估计和推断。
一般来说，标准误越小，样本统计量与总体参数之间的差异就越小，估计结果就越精确。
相反，标准误越大，估计结果就越不精确。
因此，我们在进行统计推断时，通常会关注标准误的大小，以便对估计结果的可靠性进行评估。
在实际应用中，标准误经常与置信区间、假设检验等统计方法一起使用。
例如，在进行总体均值的推断时，我们会计算样本均值的标准误，然后根据置信水平来构造置信区间，或者进行假设检验来检验总体均值的假设。
此外，在回归分析中，标准误也是评价回归系数估计的重要指标之一。
需要注意的是，标准误不同于标准差。
标准差是用来衡量总体数据的离散程度，而标准误是用来衡量样本统计量的精确度。
因此，在使用标准误时，我们要注意区分它与标准差的概念和作用。
总之，标准误是统计学中一个重要的概念，它反映了样本统计量的变异程度，对于统计推断和参数估计具有重要的意义。
在实际应用中，我们需要充分理解标准误的概念和计算方法，合理地使用标准误来评估样本统计量的精确度，从而得出可靠的统计结论。
什么是标准误
什么是标准误标准误（Standard Error）是统计学中一个重要的概念，它在数据分析和推断中扮演着至关重要的角色。
标准误是用来衡量样本统计量与总体参数之间的差异的一种指标，它能够帮助我们评估样本统计量的稳定性和可靠性。
本文将对标准误的概念、计算方法以及在实际应用中的意义进行详细的介绍。
首先，我们来了解一下标准误的概念。
标准误是指在多次重复抽样的情况下，样本统计量的标准差。
通俗地讲，它反映了样本统计量的变异程度，即在不同的抽样情况下，样本统计量的变化范围。
标准误的大小可以反映出样本统计量的稳定性，当标准误较小时，说明样本统计量的估计比较精确；反之，当标准误较大时，说明样本统计量的估计相对不够精确。
其次，我们来看一下标准误的计算方法。
对于不同的统计量，其标准误的计算方法也有所不同。
以样本均值的标准误为例，其计算公式为标准误=样本标准差/√样本容量。
在实际应用中，我们通常会利用软件或统计表格来进行标准误的计算，以提高计算的效率和准确性。
除了样本均值的标准误，对于其他统计量，如比例、回归系数等，也有相应的标准误计算方法，需要根据具体情况进行选择和应用。
最后，我们来探讨一下标准误在实际应用中的意义。
标准误在统计推断中扮演着至关重要的角色，它不仅可以帮助我们评估样本统计量的稳定性和可靠性，还可以用来进行假设检验、置信区间估计等。
在假设检验中，我们可以利用标准误来计算统计量的标准化值，进而判断总体参数是否显著异于零。
在置信区间估计中，我们可以利用标准误来构建样本统计量的置信区间，从而对总体参数进行区间估计。
通过标准误的应用，我们可以更加准确地进行数据分析和推断，为决策提供科学依据。
综上所述，标准误作为统计学中的重要概念，对于数据分析和推断具有重要的意义。
通过对标准误的概念、计算方法以及实际应用进行深入的了解，我们可以更好地进行数据分析和推断，为科学决策提供可靠的依据。
希望本文对您有所帮助，谢谢阅读。
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均数的标准误名词解释
标准误是指样本均数与总体均数之间的差异的估计。
它用以描述样本均数的精确性，在统计推断中扮演着重要的角色。
标准误的概念与标准差密切相关，但两者并不完全相同。
标准误是用来测量样本均数估计的抽样误差。
它是标准差的样本估计值，表示样本均数在不同样本中变化的范围大小。
标准误能够告诉我们，如果不断抽取不同的样本，样本均数与总体均数之间的差异大概会在多大程度上变化。
为了计算标准误，首先需要计算标准差。
标准差是一组数据的离散程度的度量，它衡量了每个数据点与平均值的差异程度。
然后，通过将标准差除以样本容量的平方根来计算标准误。
标准误的计算公式如下：
标准误 = 标准差/ √样本容量
标准误可以用于构建置信区间和进行假设检验。
在构建置信区间时，我们使用样本均数加减“标准误乘以一个系数”来得到置信区间的上下界。
该系数根据置信水平和样本分布的特征来确定。
例如，对于正态分布的样本均数，当置信水平为95%时，系数通常取1.96。
这意味着，在样本均数正负两侧1.96标准
误的范围内，有95%的概率包含了总体均数。
除了构建置信区间，标准误还用于进行假设检验。
假设检验是用来判断样本间差异是否由于随机抽样所引起的。
在假设检验中，我们将样本均数与一个预设值进行比较，并基于标准误来
判断差异是否显著。
通常，我们会计算样本均数与预设值之间的“差异数量”，然后除以标准误，得到一个统计量。
该统计量的值越大，表示样本均数与预设值的差异越显著。
总之，标准误是用来描述样本均数估计的精确性的概念。
它将样本均数与总体均数之间的差异转化为一个可量化的指标，用以构建置信区间和进行假设检验。
标准误的计算基于标准差和样本容量，能够帮助研究人员更准确地进行统计推断。
参考内容：
1. Montgomery, D.C., Peck, E.A., & Vining, G.G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis (5th ed.). Wiley.
2. Walpole, R.E., & Myers, R.H. (1993). Probability & Statistics for Engineers & Scientists (5th ed.). Macmillan Publishing Company.。