数值变量资料名词解释
护理学研究自考名词解释2012
实验：是指用物质手段主动控制和改造研究对象，从而获得有关研究对象的本质规律的知识。
研究：是通过系统地、有控制地收集资料，反复地探索未知，客观地认识各种自然现象和社会现象的活动。
是一种系统地探索和解决问题的活动，并能从中获得客观规律和产生新知识，进而阐明实践与理论间的关系。
基础研究：是以研究自然现象、探索自然规律为目的，旨在增加新知识，发现新的探索领域的创造性活动。
应用研究：是把基础研究发现的新的理论应用于特定的目标的研究，它是基础研究的继续，目的在于为基础研究的成果开辟具体的应用途径，使之转化为实用技术。
开发研究：又称发展研究，是把基础研究、应用研究的成果发展为新材料、新产品、新设计、新方法，或者对现有的材料、设备、方法进行本质上的、原理上的改善而进行的系统创造性活动。
护理研究：指通过科学的方法有系统地探究现存的或产生新的知识从而直接或间接地指导护理实践的活动过程。
（我国）用科学的方法反复探索护理领域的问题，并用以直接或间接地指导护理实践的过程。
知情同意：即研究对象有权知道自己的健康状况和研究的相关情况，包括研究的目的、步骤、期限和可能产生的问题和不便，并可以对研究者或医护人员所采取的各种措施进行取舍。
文献：是记录知识和信息的一切载体，主要是指在杂志、学报、论文集、百科全书、教科书、专著等方面发表的文章而言。
（包括三个基本要素：载体/媒介、知识/信息、文字/包括图像、符号等）文献检索：是指文献按照其外表特征（如标题、作者、来源、卷期页）或内容特征（如文章的主题），根据一定的方式编排并存储在一定的载体上，并利用相应的方法、途径或手段，从检索系统中查出特定文献的过程。
一次文献：又称原始文献，主要是指原始论著、期刊、论文、研究报告、会议录、档案资料、专利说明书、学位论文等。
（创造性、新颖性、先进性、成熟性）二次文献：是将大量无序的一次文献进行搜索整理，著录其特征（著名、篇名、分类号、出处、内容摘要等）并按一定的顺序加以编排，以供读者检索所形成的文献。
医学统计学复习资料
小；③要注意分子分母正确选用；④要注意率与比的正确应用；⑤要注 意平均率的计算方法；⑥要注意资料的可比性；⑦率和构成比比较时作 假设检验。 7. 简述直线回归与直线相关的区别。 (1)资料要求上不同：直线回归分析适用于应变量是服从正态分布的随 机变量，自变量是选定变量；直线相关分析适用于服从双变量正态分布 的资料。 (2) 两种系数的意义不同：回归系数是表明两个变量之间数量上的依存 关系，回归系数越大回归直线越陡峭，表示应变量随自变量变化越快； 相关系数是表明两个变量之间相关的方向和紧密程度的，相关系数越 大，两个变量的关联程度越大。 9. 假设检验的理论依据是什么？请简述假设检验的基本步骤。 答：假设检验的理论依据是小概率事件原理，步骤为： (1)根据研究目的建立假设，确定检验水准 (2)根据样本统计量的抽样分布规律，选择适当的统计方法，计算检验 统计量 (3)确定P值，做出推断结论 10.方差分析应用广泛，可用于:①两个或多个样本均数间的比较；②分 析两个或多个因素间的交互作用；③回归方程的线性假设检验；④多元 线性回归分析中偏回归系数的假设检验等。本章主要介绍完全随机设计 资料的方差分析、配伍组设计资料的方差分析及重复测量数据的方差分 析。 11. 完全随机设计的两样本率比较时，如何正确选择统计分析方法 （写出相应的计算公式）。 (1)当总例数n≥40且所有格子的T≥5时，用2检验的基本公式或四格表 资料2检验的专用公式； (2)当n≥40但有1≤T＜5时，用四格表资料2检验的校正公式；或改用四 格表资料的Fisher确切概率法的连续性校正法： (3)当n＜40，或T＜1时，用四格表资料的Fisher确切概率法。 12. 什么是医学参考值范围？估计医学参考值范围如何正确选用统计 方法？ 答：医学参考值范围是指所谓“正常人”的解剖、生理、生化等指标的 波动范围，亦称正常值范围。如95％的参考值范围包括了95％的观察 值，而有5％的观察值不在这一范围内。 估计医学参考值范围确定方法：
医学统计学-名词解释-精心整理(带英文)(7)
1.总体（p o p u l a t i o n）：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
2.样本（s a mp l e）：3.抽样（s a mp l i n g）：从总体中抽取部分观察样本的过程。
4.计量资料（m e a s u r e m e n t d a t a）：又称定量资料或数值变量。
观测每个观察单位某项指标大小而获得的资料。
变量值是定量的。
一般有度量单位，可分为连续型或离散型。
5.计数资料（e n u m e r a t i o n d a t a）：又称定性资料或无序分类变量资料，名义变量资料。
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得到的资料。
变量值是定性的，表现为互不兼容的属性或类别：●二分类：药物疗效：治愈未治愈；●多分类：人群血型分布，AB OA B互不兼容。
6.等级资料（r a n k e d d a t a）：半定量资料或有序分类变量资料。
变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。
7.同质(H o m o g e n e i t y)：医学研究对象具有的某种共性。
8.变异(V a r i a t i o n)：同质研究对象变量值之间的差异。
9.总体(P o p u l a t i o n)：根据研究目的确定的所有同质的观察单位某项观测值的全体称为总体。
10.样本(S a m p l e)：来自于总体的部分观察单位的观测值称为样本。
11.参数(P a r a m e t e r)：由总体中全部观测值所计算出的反映总体特征的统计指标。
12.统计量(S t a t i s t i c)：由样本观测值所计算出的反映样本特征的统计指标。
13.变量(V a r i a b l e)：指观察单位的某项特征。
它能表现观察单位的变异性。
14.概率(P r o b a b i l i t y)：是随机事件发生可能性大小，用P表示，其取值为[0,1]。
15.频率(F r e q u e n c y)：在相同的条件下，独立地重复做n次试验，随机事件A出现m次，则比值m/n为随机事件A出现的频率。
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。
卫生统计学名词解释
卫生统计学名词解释一、基础概念1.总体（Population）：在一定时空范围内同质的所有观察单位或个体的集合。
2.样本（Sample）：从总体中随机抽取的一部分观察单位的集合。
3.变量（Variable）：观察单位的基本特征或特性，可以分为定量变量和定性变量。
4.总体参数（Population Parameter）：描述总体特征的概括性数值，如总体均数、总体率等。
5.样本统计量（Sample Statistic）：描述样本特征的数值，如样本均数、样本率等。
二、资料类型与搜集方法1.计数资料（Count Data）：通过计数或分类得到的资料，一般用相对数（率）表示。
2.计量资料（Measure Data）：通过测量得到的数值资料，一般用均数、中位数等表示。
3.等级资料（Ordinal Data）：具有一定顺序或等级的资料，一般用等级或有序分类表示。
4.调查法（Survey Method）：通过问卷、访谈等方式收集资料的方法，常用于大样本调查。
5.实验法（Experimental Method）：通过实验设计、随机分组等方式收集资料的方法，常用于实验研究。
6.观察法（Observational Method）：通过观察记录收集资料的方法，常用于临床观察、生态学研究等。
7.纵向研究（Longitudinal Study）：对同一组观察单位在不同时间点进行重复观察的方法，可获取纵向数据。
8.横向研究（Cross-sectional Study）：在某一时间点对不同组观察单位进行同时观察的方法，可获取横截面数据。
9.随机抽样（Random Sampling）：按照随机原则从总体中抽取样本的方法，保证每个观察单位被抽中的概率相等。
10.系统抽样（Systematic Sampling）：按照某种规则或顺序从总体中抽取样本的方法，如每隔一定数量的观察单位抽取一个样本。
三、卫生统计学方法1.描述性统计（Descriptive Statistics）：通过对数据进行整理、归类、简化和表示，描述数据的基本特征和分布情况。
数值变量资料的统计描述知识介绍
包括均值、中位数、众数、标准差、变异系数等统计量，用于描述数值变量的 集中趋势和离散趋势。
图形描述
直方图
通过直方图可以直观地展示数值变量取值的分布情况，包括 频数和频率。
箱线图
通过箱线图可以展示数值变量的最小值、下四分位数、中位 数、上四分位数和最大值，以及异常值的情况。
文字描述
众数
总结词
众数是数据中出现次数最多的数值。
详细描述
众数是一组数据中出现次数最多的数值。在统计学中，众数用于描述数据的分布特征，特别是当数据 中出现多个众数时，说明数据存在多个峰值，此时数据的分布可能是多峰的。众数在市场调研、人口 统计等领域有广泛应用。
03
数值变量的离散程度描述
方差
方差是衡量数值变量离散程度的 重要指标，它表示各个数值与平 均数的偏差的平方的平均值。
回归分析
01
回归分析
通过建立一个或多个自变量与因 变量之间的数学模型，来描述变 量之间的因果关系。
Байду номын сангаас
02
回归分析的种类
03
回归分析的应用
线性回归、多项式回归、逻辑回 归等。
预测、解释和调控因变量的变化 趋势。
协方差分析
协方差分析
用于比较两组数值变量的总体均 值是否存在显著差异，同时考虑 变量的共同变异。
正态分布
总结词
正态分布是最常见的连续型概率分布， 其特征是钟形曲线，对称轴为均值所在 直线。
VS
详细描述
正态分布适用于许多自然现象的概率分布 ，如人的身高、考试分数等。其概率密度 函数曲线呈钟形，对称轴为均值所在直线 ，即曲线关于均值所在直线对称。在正态 分布中，约68%的数据落在均值的1个标 准差范围内，约95%的数据落在均值的2 个标准差范围内。
数值变量资料的统计描述
第一章数值变量资料的统计描述统计描述(statistical description）即利用原始数据，选择适宜的统计指标及统计图表，简明准确地探察数据的分布类型和数量特征，以便研究者根据样本信息,正确地推论其总体规律的统计分析方法。
统计指标（statistical index)是表示数据分布特征的一个或一组数值，是统计分析的基本依据.第一节频数分布的概念与应用对获取的数据进行统计学分析之前,了解数据的分布特征是至关重要的。
因为很多参数分析方法都要求样本数据来自某种已知分布的总体，否则，就应对数据实施合适的数据转换，或者采用非参数分析方法。
对频数表及频数图进行分析是描述性统计学分析的基本内容，也是表达或探索数据分布特征的基本手段.一、频数分布1．频数分布（frequency distribution）的概念频数（frequency）是相同观察值或观察结果出现的次数；分布（distribution）指随着随机变量取值的变化，其相应的概率变化的规律性。
频数分布即观察值(变量值)按大小分组，各个组段内观察值个数（频数）的分布,它是了解数据分布形态特征与规律的基础.2．频数分布的特征(1)集中趋势(central tendency):指一组变量值的集中倾向或中心位置.（2）离散趋势(tendency of dispersion）：指一组变量值的分散倾向。
3．频数分布的类型⑴对称分布:指集中位置居中、左右两侧的频数分布基本对称的频数分布。
又可分为正态分布（normal distribution)和非正态分布(non-normal distribution）.⑵偏态分布：是集中位置偏倚、两侧频数的分布不对称的频数分布，可分为两类：①正偏态:亦称右偏态，特点是峰偏左，此时均数与众数之差为正值，长尾向右侧（即观察值较大一端）伸延；②负偏态：亦称左偏态，特点为峰偏右，此时均数与众数之差为负值，长尾向左侧（即观察值较小一端）伸延。
数值型变量的名词解释
数值型变量的名词解释数值型变量是统计学和数据分析中常用的一种数据类型，它代表了可量化的数值或数量。
在数据分析中，数值型变量通常用于表示连续的观测结果或计量数据，例如年龄、身高、体重等。
数值型变量可以分为两种类型：离散型和连续型。
离散型数值型变量是指只能取有限个值或特定值的变量，例如人口统计中的婚姻状况（已婚、未婚、离异等）。
而连续型数值型变量则是指可以取任意数值的变量，例如温度、时间等。
在统计学中，数值型变量常常用于描述和分析数据的特征。
通过数值型变量，我们可以计算各种统计指标，如平均值、中位数、标准差等，从而对数据进行描述和解释。
这些统计指标可以帮助我们了解数据的分布情况、集中趋势和变异程度，进而对研究对象进行深入的分析。
在实际应用中，数值型变量的使用广泛且多样化。
它们可以用于建立数学模型、进行预测和决策分析。
例如，在金融领域，数值型变量被用来评估投资组合的回报和风险；在医学研究中，数值型变量被用来分析药效和副作用；在市场调查中，数值型变量被用来分析消费者行为和市场趋势等。
为了更好地理解和分析数值型变量，我们还需要考虑其度量尺度。
常见的度量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间隔尺度和比率尺度。
名义尺度只能用于分类变量的描述，例如性别、民族等；顺序尺度则可以表示变量的相对大小或排序，例如教育程度（小学、中学、大学等）；间隔尺度具有固定的单位间隔，例如温度（摄氏度）；而比率尺度不仅具有固定的单位间隔，还有一个绝对的零点，例如时间（年、月、日）。
在数据收集和分析过程中，我们需要选择合适的数值型变量，并采用适当的测量方法。
同时，还需要考虑数据质量的问题，包括数据的准确性、完整性和一致性。
通过提高数据质量和有效地处理数值型变量，我们可以得到更准确、可靠的分析结果，从而为决策和规划提供科学依据。
总之，数值型变量在统计学和数据分析中起着重要的作用。
它们帮助我们描述和解释数据，支持决策和分析。
通过深入理解和应用数值型变量，我们可以更好地理解和利用数据，推动研究和实践的发展。
医学统计学作业
医学统计学作业医学统计学作业集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]医学统计学作业⼀、名词解释：1、同质2、总体3、样本4、数值变量资料（或计量资料）5、⽆序分类变量资料6、有序分类变量资料7、抽样误差8、随机事件9、⼩概率事件10、概率11、构成⽐12、率13、相对⽐14、标准差15、标准误16、检验假设中的Ⅰ型错误17、检验假设中的Ⅱ型错误18、相关系数19、回归系数20、医学参考值范围⼆、单项选择题：1、当均数相差很⼤或量刚不同时，⽐较多个样本资料的离散趋势指标应选。
A、极差B、变异系数C、⽅差D、标准差2、正态分布的资料常⽤来描述离散趋势。
A、变异系数B、标准差C、标准误D、四分位数间距3、当均数相差很⼤或单位不同时，⽐较多个样本资料的离散趋势指标。
A、变异系数B、标准差C、标准误D、四分位数间距4、⼩，表⽰⽤该样本均数估计总体均数的可靠性⼤。
A 、变异系数B 、标准差C 、标准误D 、极差5、总体均数95%的可信区间为。
A 、)96.1,96.1(s x s x +-B 、)58.2,58.2(s x s x +-C 、)96.1,96.1(x x s x s x +-D 、)58.2,58.2(x x s x s x +-6、已知⼀个样本来⾃正态分布的总体，样本均数为x ，样本含量为n ，总体标准差为σ，试估计总体均数的99％可信区间A 、（ 2.58X σ-， 2.58X σ+）B 、（ 1.96X σ-， 1.96X σ+）C 、（ 2.58X X σ-， 2.58X X σ+）D 、（ 1.96X X σ-， 1.96X X σ+）7、四个样本均数的⽐较，参数假设检验为。
A 、0H ：4321x x x x ===B 、 1H ：4321x x x x ≠≠≠C 、0H ：4321µµµµ===D 、1H ：4321µµµµ≠≠≠8、⽅差分析后，各总体均数不等，要想进⾏多个均数两两⽐较，需⽤A 、SNK-q 检验B 、t 检验C 、u 检验D 、t ，检验9、两样本均数⽐较，经t 检验差别有统计学意义时,P 越⼩，说明：。
统计学名词解释
名词解释：1.卫生统计学：运用概率论和数理统计的原理与方法并结合医学实践来研究医学资料的收集、整理、分析与推断的一门学科。
2.计量资料：称为数值变量，其变量值是定量的，所获资料为计量资料。
即对每一个观察对象用定量的方法测定某项指标量的大小。
有度量衡单位。
3.连续型变量：即连续变化的变量，其数值是数轴上某一区间内的一切数值，理论上它们是无限可分的。
如身高、体重。
4.离散型变量：其取值是0,1,2等不连续的量，是数轴上有限或无限的可数的值，两个数之间没有小数。
如年新生儿数，月手术病人数。
5.同质：是针对被研究指标来说，其影响因素相同。
简单地理解同质就是指对研究指标影响较大的，可以控制的主要因素可能相同。
同质基础上的个体差异称为变异。
6.总体：根据研究目的确定的同质观察单位的全体，确切的说，是同质的所有观察单位某种变量值的集合。
7.样本：就是从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。
8.抽样的特性：代表性：样本能够充分反映总体特征。
随机性：保证总体中的每个个体都有相同的机会被抽作样本。
随机抽样不等于随意抽样。
可靠性：实验的结果具有可重复性，由样本的结果推测总体具有的较大的信度。
可比性：处理组和对照组除了要研究的因素之外尽可能使相同的。
9.参数：根据总体分布的特征而计算的总体统计指标，如总体均数μ，总体率π等。
10.统计量：由总体中随机抽取样本而计算的相应样本指标称为统计量。
11.误差：观测值和真值之差，或者是参数和统计量之差。
12.系统误差：各种原因造成的结果有倾向性偏差。
13.随机测量误差：各种偶然因素造成的测量结果不同。
14.抽样误差：抽样造成的样本统计量的大小与总体的差异，或样本之间的差异。
15.概率：描述随机事件发生的可能性大小的数值，用P表示。
16.在一定条件下，肯定发生的事件称为必然事件，肯定不发生的事件称为不可能事件，可能发生也可能不发生的事件称为随机事件或偶然事件，必然事件概率为1，不可能事件的概率为0，随机事件的概率介于0和1之间。
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。
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。
数值变量资料名词解释
数值变量资料名词解释数值变量资料名词解释数值变量资料是指用于描述数据集中数值变量的变量类型和数值范围的数据。
这些数据可以是数字、分数、百分数、小数、数字和分数的组合等等。
数值变量资料通常用于统计学、数据分析和科学计算等领域。
数值变量资料的名词解释和分类如下:1. 数值变量类型:数值变量资料可以分为定量变量和定性变量。
定量变量表示数值的大小或数量,例如身高、体重、收入等。
定性变量表示变量的情感或态度,例如乐观、悲观、善良、邪恶等。
2. 数值变量范围:数值变量资料可以分为离散型和连续型。
离散型数值变量资料的变量值是离散的,例如整数、小数点、分数、百分数等。
连续型数值变量资料的变量值是连续的,例如身高、年龄、时间等。
3. 数值变量单位:数值变量资料的变量单位可以是基本单位,例如米、千克、磅等,也可以是特定单位,例如人民币、美元、日元等。
4. 数值变量分析:数值变量资料的分析包括描述性统计分析和推断统计分析。
描述性统计分析用于对数值变量资料进行总体描述,例如平均数、中位数、众数等。
推断统计分析用于推断变量之间的关系,例如回归分析、聚类分析等。
除了以上名词解释,数值变量资料还可以包括其他相关概念,例如数据集、样本、观测值等。
在具体应用中,这些概念和名词解释可能会有所不同。
拓展:数值变量资料的分析通常涉及到以下几个方面:1. 总体描述:使用描述性统计方法对数值变量资料进行总体描述,例如平均数、中位数、众数等。
2. 变量之间的关系:使用推断统计方法对数值变量资料进行分析,以探究变量之间的关系。
例如,使用回归分析或聚类分析等方法,研究不同变量之间的关系。
3. 数据清洗和准备:在进行数据分析之前,需要对数值变量资料进行清洗和准备。
例如,去除缺失值、异常值和重复值等。
4. 模型选择和评估:在使用统计方法进行数据分析时,需要选择适当的模型,并对模型进行评估。
例如,使用回归分析等方法,研究不同变量之间的关系,并评估模型的准确性和可靠性。
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。
变量与资料的名词解释
变量与资料的名词解释概述：在统计学和研究领域中，变量和资料是两个非常重要的概念。
它们在数据收集、分析和推导等过程中扮演着关键性的角色。
本文将深入探讨变量和资料的定义、分类以及它们的应用。
一、变量变量是研究中的一个基本概念，它是研究对象在某一特定方面上的特征或属性的度量。
变量可以是任意事物、现象或概念的某个方面。
变量通常用字母表示，如X或Y。
在统计学中，变量有两种基本类型：定性变量和定量变量。
1. 定性变量：定性变量描述的是事物的属性、品质或特征。
它们通常用词语、符号或代号进行表示，而不是以数值形式呈现。
例如，性别、民族、职业等属于定性变量。
定性变量可以进一步分为名义变量和有序变量。
- 名义变量是指没有明确顺序或等级的分类变量。
例如，研究对象的性别可以用“男”和“女”来表示，但没有明确的顺序。
- 有序变量是指具有明确顺序或等级的分类变量。
例如，教育程度可以分为小学、初中、高中、大学等级别，这些级别之间存在着特定的顺序关系。
2. 定量变量：定量变量是指可以以数值形式表示的变量，它们表示了被研究对象的数量或程度。
它们具有数值意义，可以进行数学计算和统计分析。
定量变量可以进一步分为离散变量和连续变量。
- 离散变量是指具有有限或可数的取值的变量。
例如，家庭成员数、学生人数等都是离散变量，因为它们的取值只能是整数，且有限或可数。
- 连续变量是指具有无限个可能取值的变量。
例如，身高、体重、温度等属于连续变量，因为它们可以是任何实数值。
二、资料资料是指通过观测、测量或其他方式获得的信息。
在研究中，资料用于描述、分析和解释研究对象的特征、状态或现象。
根据资料的来源和性质，可以将其分为原始资料和次级资料。
1. 原始资料：原始资料是研究者直接从实际情况中收集或观测得到的数据。
原始资料可能是定性的或定量的，可以是数字、文字、图表、图片等形式。
研究者使用原始资料进行统计分析、归纳总结和推断。
2. 次级资料：次级资料是从已有的原始资料中获取的数据，它们已经被其他研究者或数据机构分析、整理和解释。
数值变量名词解释
数值变量名词解释
数值变量是指在统计学和数据分析中，用于表示数值或数量的变量。
它们通常是连续的，可以用实数表示，例如年龄、身高、体重、收入、成绩等。
数值变量可以用来计算各种统计指标，如平均值、中位数、标准差、方差等，以便对数据进行分析和比较。
在编程中，为了方便处理和识别不同类型的变量，通常需要为数值变量命名一个变量名。
变量名应该简洁明了、易于理解和记忆，并且不能与其他变量名重复。
以下是一些关于数值变量命名的常用规则和技巧：
1. 变量名应该以字母开头，不能以数字或特殊字符开头。
2. 变量名可以包含字母、数字和下划线，但不能包含空格或其他特殊字符。
3. 变量名应该尽量短，但不要过于简单，以免造成混淆。
4. 变量名应该与变量所表示的含义相符合，例如，用“age”表示年龄，用“income”表示收入。
5. 变量名可以使用驼峰命名法，即将单词首字母大写，例如，“ageOfPerson”。
6. 变量名应该避免使用缩写或简写，以免造成歧义。
7. 变量名应该使用英文单词，避免使用中文或其他语言的单词，以便与其他程序员或用户进行交流。
总之，数值变量是数据分析和编程中非常重要的一种变量类型，良好的变量命名规范可以提高程序的可读性和可维护性，从而提高工作效率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数值变量资料名词解释
数值变量是统计学中常用的一种变量类型，它可以以数字形式表示观察单位的数量或度量。
数值变量可以分为连续变量和离散变量两种类型。
连续变量是一种可以取到任何数值的变量，其取值范围在某一区间内，通常用来度量量化的特性。
例如，身高、体重、温度等都是连续变量。
这些变量可以通过测量的方式获得，通常可以是任意的实数值。
连续变量之间可以进行加减乘除等数学运算来推导出更多的信息，可以进行进一步的分析和统计。
离散变量是一种只能取有限数值或特定数值的变量，通常用来度量类别或分类的特性。
例如，年龄、性别、学历等都是离散变量。
这些变量通常以字母、符号或数字表示，且取值有限且可数。
离散变量有时也可以进行比较和排序，但不能进行数学运算。
数值变量在统计学中起着重要的作用，提供了一种量化观测单位的方式，使得数据更易于组织、分析和解释。
数值变量可以通过描述统计方法进行总体和样本的摘要统计量计算，如平均值、中位数、标准差等，帮助了解数据的特征和分布。
同时，数值变量还可以进行推断统计，如假设检验、置信区间估计等，从而对总体做出相应的推断。
对于不同类型的数值变量，需要采用不同的分析方法和统计模型。
对于连续变量，可以用回归分析、方差分析等方法进行预测和比较；对于离散变量，可以采用卡方检验、二项式回归等
方法进行相关分析。
总之，数值变量是一种重要的变量类型，通过数值的表示和计算，可以对观测单位的特征进行量化和分析，为统计学中的数据分析和推断提供基础。