医学统计学名词解释复习资料
医学统计学
第一章绪论（一）名词解释1．总体与样本2. 随机抽样3. 变异4. 等级资料5. 概率与频率6. 随机误差7. 系统误差8. 随机变量9．参数10. 统计量（二）单项选择题1．观察单位为研究中的( )。
A．样本B. 全部对象C．影响因素D. 个体2．总体是由（）。
A．个体组成B. 研究对象组成C．同质个体组成D. 研究指标组成3．抽样的目的是（）。
A．研究样本统计量B. 由样本统计量推断总体参数C．研究典型案例研究误差D. 研究总体统计量4．参数是指（）。
A．参与个体数B. 总体的统计指标C．样本的统计指标D. 样本的总和5．关于随机抽样，下列那一项说法是正确的（）。
A．抽样时应使得总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取B．研究者在抽样时应精心挑选个体，以使样本更能代表总体C．随机抽样即随意抽取个体D．为确保样本具有更好的代表性，样本量应越大越好（三）是非题1．研究人员测量了100例患者外周血的红细胞数，所得资料为计数资料。
2．统计分析包括统计描述和统计推断。
3．计量资料、计数资料和等级资料可根据分析需要相互转化。
（四）简答题某年级甲班、乙班各有男生50人。
从两个班各抽取10人测量身高，并求其平均身高。
如果甲班的平均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的平均身高大于乙班？为什麽？第二章计量资料的统计描述（一）名词解释1.频数表2.算术均数3.几何均数4.中位数5.极差6.百分位数7.四分位数间距8.方差9.标准差10.变异系数（二）单项选择题1.各观察值均加（或减）同一数后（）。
A.均数不变，标准差改变B.均数改变，标准差不变C.两者均不变D.两者均改变2.比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用（）。
A.变异系数B.差C.极差D.标准差3.以下指标中（）可用来描述计量资料的离散程度。
A.算术均数B.几何均数C.中位数D.标准差4.偏态分布宜用（）描述其分布的集中趋势。
A.算术均数B.标准差C.中位数D.四分位数间距5.各观察值同乘以一个不等于0的常数后，（）不变。
医学统计学名词解释概念总结
一名解医学统计学: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。
其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
医学统计学期末考试--名词解释
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 医学统计学期末考试--名词解释10、测定某地 107 名正常人尿铅含量(mol/L)如下表，该资料是计量资料，呈正偏态分布，欲表示该资料的集中趋势和离散趋势,宜选用的指标分别是中位数和四分位数间距。
12、算术均数常用于描述对称分布资料和正态分态资料的平均水平。
13、描述正态分布或对称分布资料离散程度常用的指标是标准差，而反映偏态分布资料离散程度用四分位数间距。
16、中位数一般用于描述偏态分布、分布型不明或开口资料的平均水平。
19、正态分布是以为中心左右对称，正态曲线在均数位置最高，离中心越远，观察值分布越少。
25、正态分布的形态由决定，t 分布的形态由自由度决定。
20、正态分布和 t 分布都呈单峰和对称分布，但是曲线下相同的面积所对应的界值是不同的，t 界值比 u 界值大，而且自由度越小，二者相差越大。
22、计算正态分布资料 95%正常值范围的公式是 X X 1.96S ；估计总体均数 95%可信区间的公式是 X X 1.96Sx 。
26、在抽样研究中，当样本含量趋向无穷大时，X 趋向等于，Sx 趋向于 0 ，t (0.05,v) 趋向于 1.96 。
1 / 18① 选有代表性的、较稳定的、数量较大的人群做标准；② 将相互比较的各组数据合并作标准；③ 选择相互比较的各组中的一组作为标准。
一、名词解释 1、、定量资料：又称计量资料，是用定量的方法测定观察单位某项指标数值的大小，所得到的资料称为定量资料。
根据变量的取值特征，可分为连续型数据（身高、体重）和离散型数据（家庭成员数、白细胞计数）。
2、、定性资料：又称计数资料，是将观察单位按照某种属性或类别分组，清点各组的观察单位数，所得的资料称为定性资料。
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。
医学统计学复习资料与复习题答案
教学提要（一）《医用统计学》基本概念1、变异：宇宙中的事物，千差万别，各不相同。
即使是性质相同的事物，就同一观察指标来看，各观察指标（亦称个体）之间，也各有差异，称为变异。
同质观察单位之间的个体变异，是生物的重要特征，是偶然性的表现。
2、变量：由于生物的变异特性，使得观察单位某种指标的数值互相不等，所以个体值称为变量值或观察值。
3、总体：即根据研究目的确定的同质的研究对象的全体。
更确切地说，是性质相同的所有观察单位的某种变量值的集合。
4、样本：即从总体中抽取一部分作为观察单位进行观察，这部分观察单位称为样本。
为了使样本对总体有较好的代表性，抽样必须遵循随机化的原则，即总体中每一观察单位均有相同的机会被抽取到样本中去。
5、计量资料（数值变量资料）：对每个观察单位用定量方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料，一般有度量衡等单位。
6、计数资料（分类变量资料）：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，称为计数资料。
可分为二项式或多项式分类变量。
7、等级资料：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，称为等级资料。
这类资料与计数资料不同的是：属性的分组有程度的差别，各组按大小顺序排列；与计量资料不同的是：每个观察单位未确切定量，因而称为半定量资料。
8、抽样误差：由于总体中各观察单位间存在个体差异, 抽样研究中抽取的样本, 只包含总体的一部分, 因而样本指标不一定等于相应的总体指标, 这种样本统计量与总体参数间的差别称为抽样误差。
(二)统计工作的基本步骤1、设计: 这是关键的一步。
要求科学、周密、简明。
2、搜集资料: 要求完整、准确、及时。
医学统计资料的来源主要有三个方面:(1) 统计报表; (2) 日常医疗工作的原始记录和报告卡片; (3) 专题调查3、整理资料: 核查资料; 按性质或数量分组, 拟定整理表。
4、分析资料: 包括指标的计算、统计图表的绘制, 用统计方法如参数估计、假设检验等对资料作统计分析。
医学统计学 名词解释
29、统计表：是以表格的形式列出统计分析的事物及其指标，它可避免长篇文字叙述，并具体列出数据。
30、统计图：是用点的位置、线段的升降、直条的长短或面积的大小等形式表达统计资料，它可直观醒目地反映出事物间的数量关系。
31、正态分布：靠近均数分布的频数最多，两边频数逐渐减少并且近似对称，这种两头低中间高、略呈钟形、左右近似对称的连续性分布称为~。
4、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、有序分类/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、同质：是指事物的性标准差：方差是指样本观察值的离均差平方和的均值，方差的正平方根为标准差，表示一组数据的平均偏离程度。
24、变异系数：是指标准差与均数之比，常用百分数表示，没有单位，主要用于度量衡单位不同或均数相差悬殊的几组资料间的比较。
25、相对比：是指A、B两个有联系的指标之比，用于说明A为B的若干倍或百分之几，是对比的最简单形式。
20、平均数：是反应一组观察值的集中趋势、中心位置或平均水平的指标体系，常用的指标有均数、几何均数、中位数。
21、中位数：是将一组观察值从小到大按顺序排列，位次居中的观察值就是中位数，适用于任何分布、开口资料、偏态分布。
22、百分位数：是指一种位置指标，用Px表示，一个百分位数将按大小顺序排列的变量值分为100份，旦论上有x%的变量值比它小，有（100-x）%的变量值比它大，对应x%位次的数值。
7、变异：是指同质的个体之间的差异。
8、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。
医学统计学的名词解释
医学统计学的名词解释1. 平均数：哎呀呀，平均数就是一组数据的平均值啦！就好像一家人的平均身高，把所有人的身高加起来再除以人数，这就是平均数呀！比如咱班同学这次考试的成绩，算出来的平均成绩就是平均数呢。
2. 标准差：嘿，标准差可重要啦！它就像是衡量一组数据离散程度的尺子。
比如说一堆苹果大小不一，标准差就能告诉你它们大小的差异有多大。
像不同班级的考试成绩波动情况，标准差就能体现出来呀。
3. 方差：哇塞，方差其实就是标准差的平方呀！可以理解为对数据离散程度的一种更强烈的表达。
好比不同球队比赛得分的差异情况，方差就能清楚地显示出来呢。
4. 中位数：哟呵，中位数就是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的那个数呀！就像排队中间的那个人一样。
比如统计大家的工资水平，中位数能给你一个中间的参考呢。
5. 众数：嘿呀，众数就是一组数据中出现次数最多的那个数呀！好比大家都喜欢的一种颜色，那这个颜色就是众数嘛。
像大家都爱点的一道菜，它就是众数呀。
6. 概率：哇哦，概率就是某件事情发生的可能性大小呀！就像明天会不会下雨，有多大的概率会下。
比如抽奖中一等奖的概率，这就是概率呀。
7. 相关系数：哎呀呀，相关系数就是衡量两个变量之间关系密切程度的指标呀！就好像朋友之间关系好不好一样。
像身高和体重之间的关系，相关系数就能告诉你呢。
8. 卡方检验：嘿，卡方检验可厉害啦！它能帮我们判断两个分类变量之间有没有关系。
就像看看男生和女生对某种活动的喜好是不是不一样，卡方检验就能知道啦。
9. t 检验：哇塞，t 检验能用来比较两组数据有没有显著差异呢！好比两组病人治疗效果的对比，t 检验就能发现不同哦。
10. 回归分析：哟呵，回归分析就是找出变量之间关系的一种方法呀！就像根据天气预测农作物的产量，回归分析就能做到呢。
我的观点结论：医学统计学的这些名词真的都好重要呀，能让我们更科学地分析和理解医学数据呢！。
医学统计学考试必会名词解释
P表示。
，如总体均数μ，总体率л，总体标准差σ等。
（用拉丁字母代表）如相本均数x，样本率p，样本标准差s等。
，称为正偏态；若集中位置偏向数值大的一侧（右x表演示样本均数。
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。
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样本均数的标准差称为标准误，其计算公式为。
=0.05。
H0，即“弃真”的错误。
Ⅰ型错误的概率用а表示，若确立检验水准为а=0.05，则犯第一类错误的概率为H0，即“存伪”的错误。
Ⅱ型错误的概率用β表示。
H0所规定的总体中随机抽样，获得等于及大于（或等于及小于）现有样本统计量的概率。
N（u，б2），经变换后，u服从均数为0，标准差为1的正态分布，这种正态分布称为标准正态分布。
X，它的可能取值是0，1，……n，且相应的取值概率P 叫随机变量服从以n,л为参数的二项分布，记X，它的可能取值为0，1，……n，，且相应取值概率为称随机变量X服从μ为参数M-Friedman在符号检验的基础上提出来的，常称为Friedman检验，又称M检验。
SS e表示。
反映组间变异。
b表示，b的统计意义为自变量x改变一个单位时，应变量y平均变化b个单位。
x对y的线性影响外，其它所有因素对y变异的影响，即在总平方和中无法用x与y的线性关系所能解释的部分y的随机误差。
x，y间的相互关系。
Pearson积矩相关系数，说明具有直线关系的两变量间相关方向与密切程度。
以符号r表示样本相关系数，ρ表示总体相r2表示，它反映应变量y的总变异中，可用回归关系解释的比例，其公式为r2= 。
医学统计学 名词解释 名解 复习资料
1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。
只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。
假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。
2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。
总体参数是事物本身固有的、不变的。
3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。
4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。
5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。
由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。
变量的取值称为变量值或观察值(observation)。
根据变量的取值特性，分为数值变量和分类变量。
6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。
对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。
7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。
分类变量(categorical variable)：或称定性变量，其取值是定性的，表现为互不相容的类别或或属性，有两种情况：1)无序分类(unordered categories)：包括①二项分类，如上述“性别”变量，表现为互相对立的结果；②多项分类，如上述“血型”变量，表现为互不相容的多类结果。
2)有序分类(ordered categories)：各类之间有程度上的差别，或等级顺序关系，有“半定量”的意义，亦称等级变量。
等级资料：介于计量资料和计数资料之间的一种资料，通过半定量方法测量得到。
8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。
(完整)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 reference 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(variance）：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σ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。
医学统计学 名词解释
1、总体：指所有同质观察单位某种观察值的全体。
分为有限总体和无限总体。
2、样本：是从总体中抽取部分观察单位的观测值的集合。
误差：泛指实测值与真实值之差。
统计量：根据样本算得的某些数值特征。
3参数：是关于总体的某些数值特征。
4、抽样误差：即便采用概率抽样方法抽取样本，但样本只是总体的一部分，这就存在着误差，统计学上将其称为抽样误差。
小概率事件原理：当某事件发生概率小于等于0.05时，统计学习惯上称该事件为小概率事件，其含义是该事件发生的可能性很小，进而认为它在一次抽样中不能发生。
普查：就是全面调查即调查目标总体中全部调查对象。
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。
5、常用的概率抽样方法：单纯随机抽样、系统抽样、整群抽样、分层抽样、具体抽样。
非概率抽样方法：偶遇抽样、立意抽样、定额抽样、雪球抽样等。
6、偶遇抽样：又称便利抽样，是指研究者根据实际现实情况，使用最便利的方法来选取样本，可以抽取偶然遇到的人或选择那些距离最近的、最容易找到的人作为调查对象。
7、根据受试对象的不同，实验可分为动物实验、临床试验和现场试验三类。
8、实验设计的基本原则：对照原则、随机化原则和重复原则。
9随机化原则：是指采用随机的方式，使每个受试对象均有同等机会被抽取或分配到实验组和对照组。
10、重复原则：指在相同实验条件下进行多次实验或观察，以提高实验结果的可靠性。
重复原则主要包括：（1）对多个受试对象进行实验。
（2）对同一受试对象进行重复观测。
准确度：指观察值与真值的接近程度，主要受系统误差的影响。
精密度：指在相同条件下对同一指标进行重复观察时，观察值与其均数的接近程度，其差值受随机误差的影响。
灵敏度：反映其检出真阳性的能力，灵敏度高的指标能将处理因素的效应比较敏感地显示出来。
特异度：反映鉴别真阴性的能力，特异度高的指标不易受混杂因素的干扰。
11、完全随机设计：是采用完全随机化的方法将同质的受试对象分配到各处理组，然后观察各组的实验效应，是一种考察单因素两水平或多水平效应的实验设计方法。
医学统计学考试必会名词解释
观察单位某种观察值（变量值）的集合。
这种特征称为变量。
大小所得的资料，一般用度量衡单位。
进行分组，然后计数各组该观察指标的数目所得的资料。
P表示。
，如总体均数μ，总体率л，总体标准差σ等。
（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是测量仪器或方法的灵敏度。
一侧（左侧），称为正偏态；若集中位置偏向数值大的一侧（右侧），称为负偏态。
用的平均数有算术均数、几何均数及中位数。
母μ表示总体均数，用x表演示样本均数。
态分布的资料，如血清抗体滴度、细菌计数等，宜采用几何均数描述其集中趋势。
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。
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）比较均数相差悬殊的几组资料的离散程度。
及生化指标常数，也称正常值。
波动。
称为抽样误差。
本均数的标准差称为标准误，其计算公式为。
面。
般取α=0.05。
H0，即“弃真”的错误。
Ⅰ型错误的概率用а表示，若确立检验水准为а=0.05，则犯第一类错误的概率为0.05。
H0，即“存伪”的错误。
Ⅱ型错误的概率用β表示。
H0所规定的总体中随机抽样，获得等于及大于（或等于及小于）现有样本统计量的概率。
到样本中来）获取样本，以避免误差和偏倚对研究结果有所影响。
组观察单位数。
等级资料又称为有序资料。
或偏低。
取值服从特定的概率分布。
X服从正态分布N（u，б2），经变换后，u服从均数为0，标准差为1的正态分布，这种正态分布称为标准正态分布。
构成比、相对比。
频率或强度，又称频率指标。
常用百分率、千分率、万分率或十万分率等表示。
比，说明事物内部各部分所占的比重。
常用百分数表示。
倍或几分之几。
两个指标可以是绝对数、相对数或平均数；或以性质相同，也可以性质不同。
医学统计学复习资料
医学统计复习资料一、名词解释[1].总体:根据研究目得确定得同质观察单位得全体。
就是同质所有观察单位得某种变量值得集合。
总体可分为有限总体与无限总体。
总体中得所有单位都能够标识者为有限总体,反之为无限总体。
[2].样本:从总体中随机抽取部分观察单位,其实测值得集合。
[3].计量资料:又称定量资料或数值变量资料。
为观测每个观察单位得某项指标得大小,而获得得资料。
其变量值就是定量得,表现为数值大小,一般有度量衡单位。
根据其观测值取值就是否连续,又可分为连续型或离散型两类。
[4].计数资料:又称定性资料或者无序分类变量资料,亦称名义变量资料,就是将观察单位按照某种属性或类别分组计数,分组汇总各组观察单位数后得到得资料。
其变量值就是定性得,表现为互不相容得性或类别。
分两种情形:(1)二分类:两类间相互对立,互不相容。
(2)多分类:各类间互不相容。
[5].等级资料:又称半定量资料或有序分类变量资料,就是将观察单位按某种属性得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得资料。
其变量值具有半定量性质,表现为等级大小或属性程度。
[6].随机误差(偶然误差):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,观察值不按方向性与系统性变化,在大量重复测量中,它可呈现或大或小,或正或负得规律性变化。
[7].概率:概率(probability)又称几率,就是度量某一随机事件A发生可能性大小得一个数值,记为P(A),P(A)越大,说明A事件发生得可能性越大。
0﹤P(A)﹤1。
频率:在相同得条件下,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 次试验中出现得频率(freqency)。
当试验重复很多次时P(A)= m/n。
[8].平均数:描述一组变量值得集中位置或水平。
常用得平均数有算术平均数、几何平均数与中位数。
[9].算术均数(arithmetic mean)描述一组数据在数量上得平均水平。
医学统计学复习题(名词解释和简答)
一、名词解释：1、总体：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
是同质所有观察单位的某种变量值的集合。
2、有限总体：是指空间、时间范围限制的总体。
3、无限总体：是指没有空间、时间限制的总体。
4、样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。
5、@计量资料：又称定量资料或数值变量资料。
为观测每个观察单位的某项指标的大小，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。
根据其观测值取值是否连续，又可分为连续型或离散型两类。
6、计数资料：又称定性资料或者无序分类变量资料，亦称名义变量资料，是将观察单位按照某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后得到的资料。
其变量值是定性的，表现为互不相容的性或类别。
分两种情形：（1）二分类：两类间相互对立，互不相容。
（2）多分类：各类间互不相容。
7、等级资料：又称半定量资料或有序分类变量资料，是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。
8、随机误差（偶然误差）：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，观察值不按方向性和系统性变化，在大量重复测量中，它可呈现或大或小，或正或负的规律性变化。
9、平均数：描述一组变量值的集中位置或水平。
常用的平均数有算术平均数、几何平均数和中位数。
10、抽样误差：由于个体差异和随机抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异，以及统一总体若干样本统计量之间的差异。
11、I型错误：拒绝了实际上成立的H0，这类“弃真”错误称为I 型错误。
检验水平，就是预先规定的允许犯I型错误概率的最大值。
I型错误概率大小也用α表示，α可取单尾亦可取双尾。
12、II型错误：“接受”了实际上不成立的H0，这类“取伪”的错误称为II型错误。
其概率大小用β表示，β只取单尾，β值的大小一般未知，，须在知道两总体差值δ、α及n时，才能算出。
医学统计学名词解释
医学统计学名词解释1、总体：指所有同质观察单位某种观察值的全体。
分为有限总体和⽆限总体。
2、样本：是从总体中抽取部分观察单位的观测值的集合。
误差：泛指实测值与真实值之差。
统计量：根据样本算得的某些数值特征。
3参数：是关于总体的某些数值特征。
4、抽样误差：即便采⽤概率抽样⽅法抽取样本，但样本只是总体的⼀部分，这就存在着误差，统计学上将其称为抽样误差。
⼩概率事件原理：当某事件发⽣概率⼩于等于0.05时，统计学习惯上称该事件为⼩概率事件，其含义是该事件发⽣的可能性很⼩，进⽽认为它在⼀次抽样中不能发⽣。
普查：就是全⾯调查即调查⽬标总体中全部调查对象。
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。
5、常⽤的概率抽样⽅法：单纯随机抽样、系统抽样、整群抽样、分层抽样、具体抽样。
⾮概率抽样⽅法：偶遇抽样、⽴意抽样、定额抽样、雪球抽样等。
6、偶遇抽样：⼜称便利抽样，是指研究者根据实际现实情况，使⽤最便利的⽅法来选取样本，可以抽取偶然遇到的⼈或选择那些距离最近的、最容易找到的⼈作为调查对象。
7、根据受试对象的不同，实验可分为动物实验、临床试验和现场试验三类。
8、实验设计的基本原则：对照原则、随机化原则和重复原则。
9随机化原则：是指采⽤随机的⽅式，使每个受试对象均有同等机会被抽取或分配到实验组和对照组。
10、重复原则：指在相同实验条件下进⾏多次实验或观察，以提⾼实验结果的可靠性。
重复原则主要包括：（1）对多个受试对象进⾏实验。
（2）对同⼀受试对象进⾏重复观测。
准确度：指观察值与真值的接近程度，主要受系统误差的影响。
精密度：指在相同条件下对同⼀指标进⾏重复观察时，观察值与其均数的接近程度，其差值受随机误差的影响。
灵敏度：反映其检出真阳性的能⼒，灵敏度⾼的指标能将处理因素的效应⽐较敏感地显⽰出来。
特异度：反映鉴别真阴性的能⼒，特异度⾼的指标不易受混杂因素的⼲扰。
11、完全随机设计：是采⽤完全随机化的⽅法将同质的受试对象分配到各处理组，然后观察各组的实验效应，是⼀种考察单因素两⽔平或多⽔平效应的实验设计⽅法。
医学统计学重点简答题和名词解释
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，确定一个具有较大臵信度的包含总体参数的范围，该范围称为臵信区间（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t臵信区间揭示的是按一定臵信度估计总体参数所在的范围.分布法、正态分布法（标准误）、二项分布法。
臵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)。
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1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。
只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。
假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。
2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。
总体参数是事物本身固有的、不变的。
3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。
4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。
5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。
由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。
变量的取值称为变量值或观察值(observation)。
根据变量的取值特性，分为数值变量和分类变量。
6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。
对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。
7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。
8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。
9. 抽样误差(sampling error)：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。
10. 误差(error)：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。
主要有以下二种：系统误差和随机误差 。
11. 可信区间(confidence interval, CI)：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1-α的可信区间，又称置信区间。
12. 总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围(CI)。
常用的可信度为95％和99％，故常用95％和99％的可信区间。
13. 变异(variation)：同质事物间的差别。
由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异(individual variation)。
16. 平均数(average)：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。
这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数(arithmetic mean)、几何平均数(geometric mean)、中位数(median)等。
17. 中位数(median)：将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M 表示。
适用于偏态分布资料或不规则分布资料和开口资料。
所谓“开口”资料，是指数据的一端或两端有不确定值。
当n 为奇数时，M=X (n+1)/2；当n 为偶数时，M=[X n/2+ X n/2+1]/2。
18. 百分位数(percentile)：是一种位置指标，以P x 表示，一个百分位数Px 将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px 小，有(1-x%)的观察值大于Px 。
19. 变异系数(coefficient of variance, CV)：亦称离散系数(coefficient of dispersion)，为标准差与均数之比，常用百分数表示。
100%X s/CV ⨯=, 变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。
20. 频率(relative frequency)：在n 次随机试验中，事件A 发生了m 次，则比值22. 概率(probability)：在重复试验中，事件A 的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p ，这个常数p 就称为事件A 出现的概率(probability)，记作P(A)或P 。
描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P 来表示。
23. 统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。
24. 相关系数(correlation coefficient)：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数(coefficient of product-moment correlation)，总体相关系数用希腊字母ρ表示，而样本相关系数用r 表示，取值范围均为[-1, 1]。
25. 回归系数(regression coefficient)：直线回归方程Y ˆ= a+b X 的系数b 称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个单位，Y 平均改变 b 个单位。
26. 参考值范围(reference range)：也称为正常值范围(normal range)，医学上常把绝大多数正常人的某指标值范围称为该指标的正常值范围。
绝大多数：可以是90%、95%、99%等等，最常用的是95%。
正常人：不是指健康人，而是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。
又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。
习惯上是确定包括95%的人的界值。
28. 统计推断(statistic inference)：从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断。
29. 标准误(standard error, SE)：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量抽样误差的大小。
据此，样本均数的标准差X σ称为标准误。
30. 参数估计(parameter estimation)：由样本信息估计总体参数。
它包括两种：点估计和区间估计。
点估计：直接用样本统计量作为对应的总体参数的估计值。
区间估计：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1-α的可信区间(confidence interval, CI )，又称置信区间。
这种估计方法称为区间估计。
33. 95%可信区间含义：如果重复若干次样本含量相同的抽样，每个样本均按同一方法构建95%可信区间，则在这些可信区间中，理论上有95个包含了总体参数，还有5个未估计到总体均数。
34.Ⅰ类错误(type Ⅰerror)：统计学上规定，拒绝了实际上成立的H 0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误或第一类错误，Ⅰ型错误的概率用α表示。
35.Ⅱ类错误(type Ⅱerror)：统计学上规定，不拒绝实际上不成立的H 0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误或第二类错误，Ⅱ型错误的概率用β表示。
36. 检验效能(power of a test)：又称把握度，即两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。
37. 参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。
这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。
38. 参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量(x , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。
如t 、u 检验、方差分析。
39. 率(rate)：又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。
常以百分率(%)、千分率(‰)、万分率(1/万)、十万分率(1/10万)等表示。
其计算公式为：40. 构成比(proportion)：又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。
41. 比(ratio)：又称相对比，是A 、B 两个有关指标之比，说明A 为B 的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。
其计算公式为：比=A/B 。
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。
变异指标是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围，即描述离散趋势的统计指标。
数值越大，说明数据越离散，反之越集中。
极差 (range)；四分位数间距(quartile range)；方差(variance)；标准差(standard deviation)；变异系数(coefficient of variation平均数指标用于描述一组同质观察值的集中趋势，反映一组观察值的平均水平。
算术均数（arithmetic mean）；几何均数（geometric mean）；中位数（median）；众数（mode）单纯抽样将调查总体的全部观察单位编号，从而形成抽样框架，在抽样框架中随机抽取部分观察单位组成样本。
每个观察对象都有相同的机会被抽中系统抽样又称机械抽样。
按照某种顺序给总体中的个体编号，然后随机地抽取一个号码作为第一个调查个体，其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。
最常用的方法是等距抽样分层抽样先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量的个体组成样本。
分层特征与研究目的有关。