医学统计学复习重点
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整理分析和2.计描述4.（集合）。
1.抽样随机2.分组随机3.实验顺序随机。
称全距，用离散系数，为标准差与均数只比，常：CV=s/x究，1.抽样研究2.个体变异。
系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差由于一些非人真实性（validity）：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响( （reliabiliy）——也称精密度(precision)或重复性（repeatability）是直接用样本统计量作为对应的总体参数最常用的是95%10095有5在描述两变量间的关系时，若散点图呈直线趋势或有直线相关关系，可进行直线回归分析。
参数：根根据样本的分布特征而计算得到的1、★医学统计学工作基本步骤：统计设计；收集资料.；整理资料；分析资料2、★统计分析包括：统计描述、统计推断3、频数分布的两个重要特征：集中趋势和离散趋势4、正态分布的两个参数：均数；标准差。
5、★频数表的用途：揭示计量资料的分布类型；揭示计量资料的分布特征；便于发现特大值和特小值；便于进一步进行统计分析★常见的统计资料的类型有：计量资料；计数资料；等级资料7、★t检验的应用条件是：①正态分布：当样本含量较小时，要求样本来自正态总体。
②方差齐性：两样本均数比较时，要求两总体方差相等。
U检验的应用条件是：①大样本（如n>50）；②小样本，σ已知且样本来自正态总体。
8、★.描述分类变量常用的指标有率、构成比、相对数。
9、率是指某种现象在一定条件下，实际发生的观察单位数与可能发生该现象的总观察单位数之比，常用来描述某种现象发生的频率大小或强度构成比是指一事物内部某一组成部分的观察单位数与该事物各组成部分的观察单位总数之比，常用来描述某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。
10、★四格表卡方专用公式应用条件n≥40，且Tmin≥5 研究事物或现象间的线性关系用相关分析，研究事物或现象间的线性数量依存关系用回归分析。
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医学统计学第一章绪论第一节医学统计学的定义和内容1.医学统计学的主要内容 :统计推断、统计描述第二节统计工作的基本步骤1.医学统计工作可分为四个步骤：统计设计搜集资料整理资料分析资料第三节统计资料的类型医学统计资料按研究指标的性质一般分为：定量资料、定性资料、等级资料一、定量资料（计量资料）定量资料（quantitative data）是用定量的方法测定观察单位（个体）某项指标数值的大小，所得的资料称定量资料。
如身高（㎝）、体重（㎏）、脉搏（次/分）、血压（kPa，mmHg）等为数值变量，其组成的资料为定量资料。
二、定性资料（计数资料）定性资料（qualitative data）是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组的观察单位数，所得的资料。
亦称无序分类资料。
如：男-女分组；中医的虚、实，阴、阳等分组；按生存-死亡分组；A、B、O、AB分组。
三、等级资料等级资料（ranked data）是将观察单位按属性的等级分组，清点各组的观察单位数，所得的资料为等级资料。
亦称有序分类资料。
如治疗结果分为治愈、显效、好转、无效四个等级。
：疾病的严重程度可以分为，轻、中、重；中医辨证中舌象的颜色有，淡、红、暗、紫。
♦根据需要，各类变量可以互相转化。
♦若按贫血的诊断标准将血红蛋白分为四个等级：重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常，可按等级资料处理。
有时亦可将定性资料或等级资料数量化，如将等级资料的治疗结果赋以分值，分别用0、1、2…等表示，则可按定量资料处理。
第四节统计学中的几个基本概念一、同质与变异同质（homogeneity）是指观察单位或研究个体间被研究指标的主要影响因素相同或基本相同。
如研究儿童的生长发育，同性别、同年龄、同地区、同民族、健康的儿童即为同质儿童。
变异（variation）由于生物个体的各种指标所受影响因素极为复杂，同质的个体间各种指标存在差异，这种差异称为变异。
如同质的儿童身高、体重、血压、脉搏等指标会有一定的差别。
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一、名解：1、定量资料：以定量值表达每个观察单位的某项观察指标2、定性资料：以定性方式表达每个观察单位的某项观察指标3、等级资料：以等级方式表达每个观察单位的某项观察指标4、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。
5、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。
6、参数：描述某总体特征的指标称为总体参数。
7、统计量：描述某样本特征的指标称为样本统计量。
8、小概率事件：当某事件发生的概率小于或等于0.05时，统计学上称该事件为小概率事件9、小概率原理：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。
小概率原理是进行统计推断的依据。
(8&9常写在一起)10∙变异,是以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在其单位之间显示的差别。
11标准化率：用统一的标准对内部构成不同的各组频率进行调整和对比，对比后的率为标准化率。
12参考值范围：又称正常值范围，大多数人正常人某观察指标所在的范围。
由于正常人的形态、功能、生化等各种指标的数据因人而异，而且同一个人的某些指标还会随着时间、机体内外环境的改变而变化，因此需要确定其波动范围，即正常值范围，简称正常值。
13、抽样误差：由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差别。
14、中心极限定理：①从均数为U,标准差为。
的总体中独立随机抽样，当样本含量？增加时，样本均数的分布将趋于正态分布，均数为标准差为。
X②从非正态分布的总体中随机抽样，只要样本含量足够大，样本均数趋于正态分布。
15、统计推断：就是根据样本所提供的信息，以一定的概率推断总体的性质。
16、区间估计/参数估计/可信区间：包括点估计和区间估计，由样本信息估计总体参数。
按一定的概率或可信度(La)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l-α的可信区间(ConfidenCeinterval,Cl),又称置信区间。
医学统计学重点概要
第一章 绪论总体：根据研究目的确定的同质的所有观察单位某种变量值的集合。
总体包括有限总体和无限总体。
样本：从总体中随机抽取的部分观察单位，其实测值的集合。
获取样本仅仅是手段，通过样本信息来推断总体特性才是研究的目的。
资料的类型计量资料、计数资料和等级资料。
误差包括随机误差、系统误差和非系统误差。
抽样误差：由抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异或者是各个样本统计量之间的差异称为抽样误差。
概率：是描述随机事件发生可能性大小的一个度量。
取值范围0≤P ≤1。
小概率事件：表示在一次实验或观察中该事件发生的可能性很小，可以认为很可能不发生。
P ≤0.05或P ≤0.01。
医学统计学的步骤：设计、收集资料、整理资料和分析资料。
统计分析包括：统计描述和统计推断。
统计推断包括：参数估计和假设检验。
第二章计量资料的统计描述频数表和频数分布图的用途：（1）描述频数分布的类型，以便选择相应的统计指标和分析方法。
对称分布：集中位置在中间，左右两侧頻数基本对称。
偏态分布：正、负偏态分布正偏态集中位置偏向值小一侧，负偏态反之。
（2）描述頻数分布的特征；（3）便于发现资料中的可疑值；（4）便于进一步计算统计指标和进行统计分析。
计量资料集中趋势包括算术均数、几何均数和中位数。
算术均数：直接法（样本小）：n x x ∑=；頻数表法（样本大）x =nfx ∑ 几何均数：直接法：)lg (lg 1n x G ∑-=；頻数表法)lg (lg )lg (lg 11n x f fx f G ∑∑∑--==（常用于等比资料或对数正态分布资料）中位数：直接法：n 为奇数2/)1(+=n x M ，n 为偶数2/)(12/2/++=n n x x M ；頻数表法：∑-⨯+=)%50(L M M f n f iL M 。
中位数的应用注意事项：可用于各种分布资料，不受极端值的影响，主要用于（1）偏态分布资料（2）端点无确切值的资料（3）分布不明确的资料。
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。
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t检验t检验应用条件：%1小样本（n<100），且总体标准差。
未知%1样本取自正态分布的总体，；%1两样本总体方差相等（。
12二。
22）o1）总之，六个字：正态性、方差齐（1）建立假设、确定检验水准HO： n = pO铅作业工人与正常成年男性血红蛋白平均值相等H1：日走口0铅作业工人与正常成年男性血红蛋白平均值不等a =0.05（2）选定检验方法，计算检验统计量（3）确定P值，作出推断结论一、单样本t检验单样本t检验--- 例4-1（1）正态性检验Analyze-* Descriptive statistics-* Explore-* "皂忒含量" 选入Dependent list 框中—点击plots 复选框并选中Normlity plots with test 一Continue -* OK（2）t检验Analyze —Compare Means—One-samples T Test —"皂贰含量"选入Test Variables 框中Test Value 框中填“8.9” 一Continue — OK二、配对样本t检验配对t检验一一例4-3（1）计算差值dTransform —Compute variable —Target variable （d） = Numeric Express （new・ old）— OK （2）正态性检验（同前）（3）t检验Analyze —Compare Means— Paired-samples T Test —“new "、“old"选入Paired Variables 框中一OK三、独立样本的方差齐性检验与t检验两独立样本t检验——例4-4（1）正态性检验和方差齐性检验Analyze— Descriptive statistics — Explore-* “转化率” 选入Dependent list 框中一“group” 选入Factor框中一点击plots复选框并选中Normlity plots with test 同时选中Spread vs level with levene test 勺untransformed 按钮—Continue — OK（2）t检验Analyze —Compare Means Independent-samples T Test-* u转化率”选入Dependent list 框中一“Group” 选入Grouping Variables 框中，并点击u Define Groups nGroupl对应的框中填“1” Group2对应的框中填“2”方差分析方差分析的应用条件：⑴各样本是相互独立的随机样本。
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。
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。
26
06
卡方检验
27
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。
28
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）。
(完整版)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P 25 P 5０ P ７5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。
医学统计学重点
1.变异：同质事物之间的差别。
2.频数分布的两个特征：集中位置，离散趋势3.数据分布的类型：对称分布和非对称分布。
非对称分布又称偏态分布，包括正偏态和负偏态。
单峰分布，双峰分布，多峰分布。
4.统计描述：用统计表、统计图和统计指标等方法对资料的数量特征与分布规律进行描述。
5.集中位置的描述，集中位置指标又称平均数指标。
有哪些及适用条件？（1）算数平均数：最适用于单峰对称分布资料的平均水平的描述，特别是正态分布资料（2）几何平均数：适用于①等比资料②对数正态分布资料（3）中位数和百分位数：适用于①偏态分布的资料②开口资料③资料分布不明等6.离散趋势的描述（1）全距亦称极差，适用于单峰小样本资料（2）四分位数间距，适用于单峰小样本资料（3）方差和标准差，适用于对称分布尤其是正态分布资料（4）变异系数，常用于①比较度量衡单位不同的两组或多种资料的变异度②比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度7.常用相对数（1）率，是二分类指标（2）构成比（3）比8.正确应用相对数应注意几个问题：（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（5）也有抽样误差，需要假设检验。
9.率的标准法（1）基本思想：采用统一的标准，以消除病情构成不同对治愈率比较的影响，使算得的标准化治愈率有可比性。
（2）目的：控制混杂因素对研究结果的影响。
10.正态分布（1）概念P16（2）标准正态分布，u变换：u=σμ-X,u是标准正态离差，μ是均数，σ是标准差。
u～N（0，1）（3）正态分布的特征：①是单峰分布，高峰位置在均数X=μ处。
②以均数为中心，左右完全对称。
③取决于两个参数，均数μ和标准差σ。
μ为位置参数，μ越大，则曲线沿横轴向右移动；μ越小，则曲线沿横轴向左移动。
σ为形态参数，表示数据的离散程度，若σ小，则曲线形态“瘦高”；σ大，则曲线形态“矮胖”。
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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。
医学统计学重点复习
9. 观察某地100名12岁男孩身高，均数是138.00cm，标准差为
4.12cm，Z=(128.00—138.00)/4.12=-2.43。
Φ （Z）是标准正态分布的分布函数，
1-Φ （Z）＝ 1－ Φ （－2.43）＝0.9925。结论是
E 。 _______
A. 理论上身高低于138.00cm的12岁男孩占99.25％ B. 理论上身高高于138.00cm的12岁男孩占99.25％ C. 理论上身高在128.00cm至138.00cm的12岁男孩占99.25％ D. 理论上身高低于128.00cm的12岁男孩占99.25％ E. 理论上身高高于128.00cm的12岁男孩占99.25％
2/50
判断资料类型
1、若以舒张压>90mmHg为高血压，< 90mmHg为正常。调 查某地1000人中有多少个高血压患者，多少个正常人，这 是 计数资料 。 2、一批患者的血球沉降肝炎患者的住院天数是
计量资料 。
4、测量某病患者的抗体滴度（1:2,1:4,1:8,…），是 计量资料 。 5、治疗结果分为有效和无效的资料，属于 计数资料 。
30/50
假 设 检 验
计量资料
计数资料
计量、等级资料
t检验 u检验 F检验 q检验
χ2检验
非参秩和 检验
31
小
结
2检验：用于两组或多组率或构成比的比较。
四格表资料：
n≥40，T≥5，用基本公式或专用公式；
n≥40，1≤T5时，需计算校正的2值；
n40，或T1时，需用确切概率法。
配对资料：用四格表中不一致对子数b和c计算2值。
196019701980-
4.6
(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。
医学统计学重点要点
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
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。
医学统计学考试重点整理知识讲解
医学统计学考试重点整理一、基本概念1.总体与样本总体：所有同质观察单位某种观察值（即变量值）的全体样本：是总体中抽取部分观察单位的观察值的集合2.普查与抽样调查普查：就是全面调查，即调查目标总体中全部观察对象抽样调查：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3.参数与统计量参数：总体的某些数值特征统计量：根据样本算得的某些数值特征4.Ⅰ型与Ⅱ型错误假设检验的结论真实情况拒绝H0不拒绝H0H0正确Ⅰ型错误(ɑ) 推断正确(1−ɑ)H0不正确推断正确(1−β) Ⅱ型错误(β)Ⅰ型错误（ɑ错误）: H0为真时却被拒绝，弃真错误Ⅱ型错误（β错误）: H0为假时却被接受，取伪错误5.随机化原则与安慰剂对照随机化原则:是将研究对象随机分配到实验组和对照组，使每个研究对象都有同等机会被分配到各组中去，以平衡两组中已知和未知的混杂因素，从而提高两组的可比性，避免造成偏倚。
（意义: ①是提高组间均衡性的重要设计方法；②避免有意扩大或缩小组间差别导致的偏倚；③各种统计学方法均建立在随机化基础上）安慰剂对照:是一种常用的对照方法。
安慰剂又称伪药物，是一种无药理作用的制剂，不含试验药物的有效成分，但其感观如剂型、大小、颜色、质量、气味及口味等都与试验药物一样，不能被受试对象和研究者所识别。
（安慰剂对照主要用于临床试验，其目的在于控制研究者和受试对象的心理因素导致的偏倚，并提高依从性。
安慰剂对照还可以控制疾病自然进程的影响，显示试验药物的效应）6.误差与标准误（区分率与均数）㈠均数抽样误差:由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异。
标准误：是指样本均数的标准差，反映抽样误差大小的定量指标，其公式表示为S x =S/√n㈡样本率率的抽样误差:样本率p和总体率π的差异率的标准误:样本率的标准差,公式为σp=√π（1-π）/n7.方差分析方差分析：又称F检验，是通过对数据变异按设计类型的不同，分解成两个或多个样本均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法。
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统计设计：调查设计、实验设计
第一章绪论
1.基本概念：
总体——根据研究目的确定，所有同质观察单位某种观察值的全体。
样本——总体中抽取的一部分具有代表性的个体组成的集合。
参数——刻画总体特征的统计指标。
一般用希腊字母表示、、π
统计量——刻画样本特征的统计指标。
抽取的样本不同，统计量会变化；一般用拉丁字母或英文字母表示X、S、p
抽样误差：个体变异所致，抽样研究中样本信息与总体特征间的差异。
抽样误差是不可避免的。
属于随机误差，无方向性，重复抽样可以呈现一定的规律性。
小概率事件 P≤
2.*统计工作的四个步骤：设计、收集资料、整理资料、分析资料。
（用工作实例解释）
第二章调查研究设计
第三章实验研究设计
1.调查研究 (观察性研究)：
特点：无人为施加处理因素
调查研究的分类：按调查涉及的对象划分：全面调查（普查）、抽样调查、典型调查
注意：收集的资料要有可比性
*随机抽样方法（做统计推断有意义）：单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样
非随机抽样方法（不能做统计推断，可能有偏差）：偶遇抽样、判断抽样、滚雪球抽样等
2.实验研究
特点：与调查研究最本质的区别：根据研究目的主动施加干预措施
实验设计的三个基本要素：受试对象、处理因素、实验效应
实验设计的基本原则：对照原则、随机化原则、重复原则
第四章定量资料的统计描述
第五章定性资料的统计描述
1.定量资料
（1）定量资料——*频数分布表、直方图、箱式图——判断分布类型——
集中位置离散趋势（变异程度）*对称分布
（正态分布）
X±S均数X标准差S
*偏态分布M（P
25~P
75
）中位数M=P
50
四分位数间距Q=P
25
~P
75
对数正态分布几何均数G对数标准差S
lgX
（2）描述离散趋势的统计指标：
极差R=最大值-最小值、
四分位数间距Q：常用于描述*偏态分布资料的离散趋势、一端或两端无确切值的资料、分布不明确资料
方差（总体、样本S2）&标准差（、S）：*正态或近似正态分布
变异系数
%100⨯=
X S
CV
（3）
（4）正态分布及其应用：**制定医学参考值范围
步骤：判断分布类型——正态分布——*双侧95%参考值范围：X ±、
单侧95%参考值范围：下限为X 、上限为X + ——偏态分布——*双侧95%参考值范围：(百分位数法)~ 单侧95%参考值范围：下限为P 5、上限为P 95 2. 定性资料
*率：指某现象实际发生数与某时间点或某时间段可能发生该现象的观察单位总数之比。
用以说明该现象发生的频率或强度。
*构成比：即比例，指事物内部某一组成部分观察单位数与同一事物各组成部分的观察单位总数之比。
用以说明事物内部各组成部分所占的比重。
%
100观察单位总数同一事物各组成部分的位数
某一组成部分的观察单构成比⨯=
相对比：简称比，是两个有关联的指标之比值。
用以说明一个指标是另一个指标的几倍或几分之
几。
%)
100或(乙指标甲指标
相对比⨯=
应用相对数的注意事项：
（1） *计算相对数时分母应有足够的数量 （2） *分析时不能以构成比代替率
（3） 应分别将分子分母求和计算合计率
（4） *注意资料的可比性：常用标准化法解决率的可比性问题 （5） 样本相对数的统计推断 （6） 某些情况下最好使用绝对数 *合计率（平均率、粗率）：应将分子和分母分别合计。
第六章 参数估计
1. 定量资料：用样本均数X 估计总体均数μ。
抽样误差：均数的标准误*
均数的标准误越大，样本均数的分布越分散，样本均数离总体均数就越远，样本均数与总体均数的差别越大，抽样误差越大；抽样误差越大，由样本均数估计总体均数的可靠性越差。
反之亦然。
2. 定性资料：用样本率p 估计总体率π。
抽样误差：率的标准误
3. 参数估计的方法：
（1）点估计：抽取一个样本资料后，获得样本统计量；直接用样本统计量作为总体参数的估计值；缺点是没有考虑抽样误差。
*（2）区间估计：结合样本统计量和抽样误差，按一定的置信度（1－α）估计包含总体参数的区间范围，该区间称为（1－α）置信区间（CI）
总体均数的95%置信区间的含义：从正态总体中重复100次抽样，每次样本含量均为n，每个样本均按计算95%置信区间，则在这100个置信区间中，理论上有95个置信区间包含了总体均数。
a)样本均数估计总体均数的方法：
*t分布法：
*正态分布：样本量足够大时（n＞100）。
b)率的的置信区间：
查表法
*正态近似法：样本量足够大时（n＞50且 np、n(1-p)均≥5）。
95%的总体率的置信区间
*
第七章假设检验
1.基本原理：反证法、小概率事件推断
2.*假设检验的基本步骤：1.建立检验假设，确定检验水准
2.（选择检验方法），计算检验统计量
3.确定P值，作出推断结论
3.建立检验假设(H0和H1)
H
零假设或无效假设——通常为两总体参数相等或服从某分布；
备择假设——通常为两总体参数不相等或不服从某分布。
H
1
第八章~第十四章（不含第十章）
t检验
*配对设计：①配对的两个受试对象分别接受两种处理②同一样品用两种方法(或仪器)检验的结果③同一受试对象两个部位的数据。
推断目的：两种处理(或方法)的结果有无差别。
方差分析
总变异：所有观察值与总均值的离均差平方和
组间变异：不同处理组样本均数之间的差异。
用组间离均差平方和表示。
反映的是处理因素所致变异及个体变异和测量误差。
组内变异：处理组内每个观察值之间的差异。
用组内离均差平方和表示。
反映的是个体变异和测量误差。
**
随机区组设计：是配对设计的扩大
可以安排两个因素的作用：
•研究因素：处理组间有无差异
•区组因素：控制非研究因素 (重要的可控的混杂因素)
**
2检验
2检验的基本思想：实际频数用A表示，根据H0确定的理论频数用T表示，则构造的2统计量为
1.*独立样本2×2列联表资料的2检验
*应用条件：n≥40，理论频数T≥5，
n≥40，1＜最小T＜5，计算校正的2值：
2.独立样本R×C列联表资料的2检验
*应用条件：理论数不能小于1，理论数在1和5之间的格子数不能超过总格子数的1/5
不满足条件时可合并或删除部分信息
3.*配对2×2列联表资料的2检验
**应用条件：b+c＞40，
b+c＜40，校正公式：
秩和检验（不考细节）*应用条件：定量资料不满足参数检验条件
*等级资料的统计推断
1.符号秩和检验：（1）单一样本与总体中位数比较
（2）*配对设计
配对设计假设检验步骤：
2.成组设计两样本比较：Wilcoxon秩和检验
（1）原始数据两样本比较
（2）*等级资料两样本比较
3.成组设计多个样本比较：K-WH秩和检验
（1）原始数据的多个样本比较
（2）等级资料的多个样本比较
4.多个独立样本间的多重比较：K-WH秩和检验
5.随机区组设计的秩和检验：Friedman秩和检验
双变量关联性分析
1.*直线相关（连续性变量）（两定量变量）
*条件：**双变量正态分布。
不满足用秩相关。
*步骤：绘制散点图，如呈现线性趋势——计算统计指标：相关系数r——对r做假设检验——如P＜，解释相关系数的统计学意义
2.秩相关（连续型变量或等级变量间）
*条件：连续型两变量不满足双变量正态分布。
*等级变量（有序变量）相关分析。
常用的为Spearman秩相关分析
直线回归分析
*
回归系数b：描述y与x在数量上的依存关系。
*解释：b 表示x 每增加(减)一个单位，y平均改变b个单位
*直线回归分析的基本步骤：
1.绘制散点图（观察是否有直线趋势、异常点）
2.估计回归参数，列出回归方程
3.对回归方程进行假设检验
4.解释回归系数的统计学意义
5.评价回归方程的拟合效果
（）
*。