(完整word版)医学统计学公式总结

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(完整版),医学统计学第三版复习总结,推荐文档

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方差由Y 及 b (x - x)的方差两部分构成个体Yi 值的范围预测
直线回归方程的应用
描述两变量的依存数量关系
利用回归方程进行预测
利用回归方程进行控制
第二直线相关 ( linear correlation )
;
()0.5,
()0.5, 对比组,
(RR)无单位,比值范围在0至∞之间。

表明暴露与疾病无联系;
表明存在负联系(提示暴露是保护因子);
消除更多因素(如大于3个)的影响:
分层分析受到限制,因为很多层可能没有病例,这时通常可使用COX回归模型
期望人数?即根据两种疗法疗效相同的假设,由总死亡人数计算出的两种疗法在该日的期望死亡人数。

1.生存率分析的概念,特点(与其它统计分析比较),适用范围。

生存分析:是将事件的结果和出现这一结果所经历的时间,结合起来分析的一种统计分析方法,它不仅可以从事件结局的好坏,如疾病的治愈(成功)和死亡(失败),而且可以从事件的持续时间,如某病经治疗后存活的时间长短进行分析比较,因而能够更全面、更精确地反映该治疗的效果。

医学统计学公式整理简洁版

医学统计学公式整理简洁版

医学统计学公式整理简洁版1. 平均数(Mean):一组数据的平均值,通过将所有值相加然后除以数据的个数得到。

公式:X̄=ΣX/n其中,X̄表示平均数,ΣX表示所有数据的总和,n表示数据的个数。

2. 中位数(Median):一组数据的中间值,将所有数据按升序排列,如果数据个数为奇数,则中位数是中间的值;如果数据个数为偶数,则中位数是中间两个值的平均数。

3. 众数(Mode):一组数据中出现次数最多的数值。

4. 标准差(Standard Deviation):衡量数据的离散程度,计算每个数据值与平均值的差的平方和的平均值的平方根。

公式:σ=√(Σ(X-X̄)²/n)其中,σ表示标准差,Σ(X-X̄)²表示每个数据值与平均值的差的平方和,n表示数据的个数。

5. 方差(Variance):标准差的平方。

公式:σ²=Σ(X-X̄)²/n6. 相关系数(Correlation Coefficient):度量两个变量之间的线性关系的强度和方向。

相关系数的值介于-1和1之间,接近-1表示负相关,接近1表示正相关,接近0表示无线性相关。

7. t检验(t-test):用于比较两组样本均值是否有显著差异。

8. 卡方检验(Chi-square test):用于比较观察频数与期望频数之间的差异是否显著。

9. 线性回归(Linear Regression):用于预测一个变量与另一个变量之间的关系,并且可以根据这个关系进行预测。

10. 生存分析(Survival Analysis):用于分析事件发生的概率和时间关系,常用于研究患者生存率和治疗效果。

医学统计学计算公式

医学统计学计算公式

《统计学原理》主要公式第四章:统计数据的描述一、平均数: (一)算术平均数简单算术平均数:nx x x x n +++=...21加权算术平均数:∑∑=++++++=fxf x ffffx fx f x nnn (2)12211)(∑∑∙=ffx x(二)调和平均数简单调和平均数:nx xnxh∑∑==111 加权调和平均数:∑∑∑∑∙==mm x x m m x h11(三)几何平均数简单几何平均数:nnn G x x x x x π=∙∙= (21)加权几何平均数:∑=∙∙=+++f fnGxx x xxf f f f f f nn π (21)2121...(四)中位数:下限公式:d ffs X M mm l e ∙-+=-∑12上限公式:d ffs X M mm u e ∙--=+∑12(五)众数 下限公式:d X M l o ∙++=∆∆∆211上限公式:d X M u o ∙+-=∆∆∆212(六)平均差未分组资料:nx x D A ∑-=..已分组资料:∑∑-=ff x x D A ..(七)标准差 未分组资料:nx x ∑-=)(2σ已分组资料:∑∑-=ffx x )(2σ(八)离散系数(或标准差系数)%100⨯=xV σσ第五章抽样与参数估计一、区间估计(参见教材P111) 二、样本容量确定1.总体平均数的样本容量确定 (1)重置抽样条件下)(2∆=σZ n(2)不重置抽样条件下σσ22222)1(ZZN N n +-=∆2.总体比例的样本容量确定 (1)重置抽样条件下∆-=22)1(P P Z n(2)不重置抽样条件下)1()1()1(222P P N P P N n Z Z -+--=∆练习题1.某居民小区共有500户,小区管理者准备采取一项新的供水设施,想了解居民是否赞成。

采用不重置抽样方法随机抽取了50户,其中有32户赞成,18户反对。

要求:(1)在95%的置信水平下,全体住户中赞成该项供水设施户数比例的置信区间(2)如果小区管理者预计赞成的比例能达到80%,估计的极限误差(∆)为10%,问应抽取多少住户进行调查?2.某大学共有本科学生8000人,学校想要估计每个学生一个月的生活费支出金额,准备采取不重置抽样方法。

(完整word版)卫生统计学知识点总结

(完整word版)卫生统计学知识点总结

卫生统计学统计工作基本步骤:统计设计(调查设计和实验设计)、资料分析{收集资料、整理资料、分析资料【统计描述和统计推断(参数估计和假设检验)】。

★统计推断:是利用样本所提供的信息来推断总体特征,包括:参数估计和假设检验。

a参数估计是指利用样本信息来估计总体参数,主要有点估计(把样本统计量直接作为总体参数估计值)和区间估计【按预先设定的可信度(1-α),来确定总体均数的所在范围】。

b假设检验:是以小概率反证法的逻辑推理来判断总体参数间是否有质的区别。

变量资料可分为定性变量、定量变量。

不同类型的变量可以进行转化,通常是由高级向低级转化。

资料按性质可分为计量资料、计数资料和等级资料。

定量资料的统计描述1频率分布表和频率分布图是描述计量资料分布类型及分布特征的方法。

离散型定量变量的频率分布图可用直条图表达。

2频率分布表(图)的用途:①描述资料的分布类型;②描述分布的集中趋势和离散趋势;③便于发现一些特大和特小的可疑值;④便于进一步的统计分析和处理;⑤当样本含量足够大时,以频率作为概率的估计值。

★3集中趋势和离散趋势是定量资料中总体分布的两个重要指标。

(1)描述集中趋势的统计指标:平均数(算术均数、几何均数和中位数)、百分位数(是一种位置参数,用于确定医学参考值范围,P50就是中位数)、众数。

算术均数:适用于对称分布资料,特别是正态分布资料或近似正态分布资料;几何均数:对数正态分布资料(频率图一般呈正偏峰分布)、等比数列;中位数:适用于各种分布的资料,特别是偏峰分布资料,也可用于分布末端无确定值得资料。

(2)描述离散趋势的指标:极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。

四分位数间距:适用于各种分布的资料,特别是偏峰分布资料,常把中位数和四分位数间距结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势。

方差和标准差:都适用于对称分布资料,特别对正态分布资料或近似正态分布资料,常把均数和标准差结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势;变异系数:主要用于量纲不同时,或均数相差较大时变量间变异程度的比较。

医学统计学公式总结

医学统计学公式总结

一资料的描述性统计(一)算术均数(mean )(1)简单算术平均值定义公式为(直接法):X i X 2 X 3 ........ X n(2)利用频数表计算均数(加权法):f i X i f 2X 2 f 3X 3 f k X kfl + f2 + f3 + …+ fk方差(即标准差的平方)'(X _ X ) 2 ' X 2 X )2/ns n - 1 n-1(三)变异系数CV =■! 100%X二参数估计与参考值范围(三)T 分布(四)总体均数的区间估计X-匕能爪乂 £卩£ X +切2A A计算95%或 99%勺可信区间)(五) 总体率的区间估计 p — u :./2s p = :::p u /2s p(六) 参考值范围估计 双侧1-a 参考值范围:X-U a/2S单侧1-a 参考值范围:X脣或"X U a S(可信区间计算是用标准误,参考值范围计算用标准差,百分位数法大家自己看书)三T 检验与方差分析(一)T 检验(一) 均数的标准误(二) 样本率的标准sS X :J nS p 「P (1nP )(p 为样本率)(u 为总体均数)(一般要求(1)单样本T检验检验假设:(假设样本来自均数为H 0- 严0统计量t值的计算:t _ x一%_ x一%t = h二亦,(2)配对T检验检验假设:H 0:丄1 _」2 =」=0d —» d —卜统计量t值的计算:t :S d S d Nn的差值,Sd为差值的标准差)(3)两样本T检验检验假设:H : . | - . I统计量t值的计算:t =(Xl _ X2)_ (」1 _」2)SXi _X2' (捲一XJ2亠二(x2- x2)2n〔- 2s1两样本方差齐性检验 F 才 r 的比值)S2 m - 12= n2- 1 (即为两样本方差(二)单因素方差分析(1 )完全随机设计资料的方差分析MS合计S S T =' x2- c T = N 一1u 0的正态总体)n -1=n -1 (d为两组数据SS B '、B MS BMS Wsw总二ss组间ss组内―总组间组内SS组间T 2SS B八i-cn组内SSv 二ss■- SS B=k -1 SS B B= N-k SS M'g 2这里C =(瓦X)2/N T =瓦X jj (T即为该组数据之和)j (2)随机单位组设计资料的方差分析SS 总=SS处理+SS区组+SS误差V 总=V处理+V区组+V误差来源 SSVMS F处理组间 SSB^l-Ti^C B1 = k -■ 1 SR 仁■- B1MS B1 MS E 单位组间 SS B2 十 B 2-C • B2 二n -1SS32「B2MS B 2, MS E误差 SS E SS T 「SS B 〔「SS B 2 E="■ T ~ '■- B1 - '■- B2SS E E合计SSr 八 x 2C、、T = kn-1四列联表分析卡方检验(四)多个样本率间的多重比较每一个两两比较的检验水准::-比较的次数注意:1、有1/5以上格子的理论频数小于5;2、 一个理论频数小于 1;3、 总样本例数小于 40当有以上三种情况或之一存在时,均不适宜进行卡方检验基本公式nR*n Cv= (R-1)(C-1)(不太常用,理解)(—)四格表资料的卡方检验(1 )两样本率的比较 四格表专用公式(ad-b 。

医学统计学公式整理

医学统计学公式整理

医学统计学公式整理1. 平均数(Mean):平均数是一组数据的所有观察值之和除以观察值的个数。

用数学符号表示为:μ = (x1 + x2 + ... + xn) / n。

其中,μ表示总体均值,x1,x2,...,xn表示样本数据,n表示样本容量。

2. 中位数(Median):中位数是将一组数据按照大小排序后,位于中间位置的数值。

对于有奇数个数的数据,中位数是中间的那个数;对于有偶数个数的数据,中位数是中间两个数的平均值。

3. 众数(Mode):众数是一组数据中出现次数最多的数值,可以有一个或多个。

4. 方差(Variance):方差是一组数据与其均值之差的平方的平均值,用来衡量数据的离散程度。

用数学符号表示为:σ^2 = ( (x1-μ)^2 + (x2-μ)^2 + ... + (xn-μ)^2 ) / n。

5. 标准差(Standard Deviation):标准差是方差的平方根,用来衡量数据的离散程度。

用数学符号表示为:σ = sqrt( ( (x1-μ)^2 + (x2-μ)^2 + ... + (xn-μ)^2 ) / n )。

6. 相对风险(Relative Risk):相对风险是比较两个暴露组之间罹患其中一种疾病的风险大小的指标。

计算方式为:相对风险=(发病率在暴露组中的比例)/(发病率在非暴露组中的比例)。

相对风险大于1表示暴露组的风险大于非暴露组,相对风险小于1表示暴露组的风险小于非暴露组,相对风险等于1表示两组风险相等。

7. 绝对风险差(Absolute Risk Difference):绝对风险差是比较两个暴露组之间发病率差异的指标。

计算方式为:绝对风险差=(发病率在暴露组中的比例)-(发病率在非暴露组中的比例)。

绝对风险差大于0表示暴露组的发病率高于非暴露组,绝对风险差小于0表示暴露组的发病率低于非暴露组,绝对风险差等于0表示两组发病率相等。

8. 相对危险度(Relative Risk Ratio):相对危险度是比较两个暴露组之间发病率的相对大小的指标。

(完整word版)医学统计学公式整理

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集中趋势的描述算术均数: 频数表资料(X0为各组段组中值)n fX ffX x OO∑∑∑==几何均数:n nX X X G ...21= 或)log (log 1nX G ∑-=频数表资料:⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=∑∑∑--n X f f X f G log lg log log 11 中位数:(1)*21+=n XM (2) )(21*12*2++=n n X X M百分位数⎪⎭⎫⎝⎛-⋅+=L X X f n X f i L P 100其中:L 为欲求的百分位数所在组段的下限 , i 为该组段的组距 , n 为总频数 , X f 为该组段的的频数 , L f 为该组段之前的累计频数方差: 总体方差为:式(1); 样本方差为 式(2) (1)N X 22)(μσ-∑=(2)1)(22--∑=n X X S标准差:1)(2--∑=n X X S或 1/)(22-∑-∑=n nX X S频数表资料计算标准差的公式为1/)(22-∑∑∑-∑=f f fx fx S变异系数:当两组资料单位不同或均数相差较大时,对变异大小进行比较,应计算变异系数%100⨯=X SCV常用的相对数指标 (一)率 (二)相对比(三)构成比1.直接法标准化NpN p ii∑='∑=i i p NN p )('2.间接法标准化预期人数实际人数=SMR∑=ii P n rSMRSMR P P ⨯='正态分布:密度函数:)2/()(2221)(σμπσ--=X e X f分布函数: 小于X 值的概率,即该点正态曲线下左侧面积 )()(x X P x F <=特征:(1)关于x=μ对称。

(2)在x=μ处取得该概率密度函数的最大值,在σμ±=x 处有拐点,表现为钟形曲线。

(3)曲线下面积为1。

(4)μ决定曲线在横轴上的位置,σ决定曲线的形状 .(5)曲线下面积分布有一定规律标准正态分布:对任意一个服从正态分布的随机变量,作如下标准化变换σμ-=X u ,u 服从总体均数为0、总体标准差为1的正态分布。

医学统计学公式整理 简洁版

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集中趋势的描述算术均数: 频数表资料(X0为各组段组中值)n fXffX x OO∑∑∑==几何均数:n nX X X G ...21= 或)log (log1nX G ∑-=频数表资料:⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=∑∑∑--n X f f X f G log lg log log 11 中位数:(1)*21+=n X M (2))(21*12*2++=n n X X M百分位数⎪⎭⎫⎝⎛-⋅+=L X X f n X f i L P 100其中:L 为欲求的百分位数所在组段的下限 , i 为该组段的组距 , n 为总频数 , X f 为该组段的的频数 ,L f 为该组段之前的累计频数方差: 总体方差为:式(1); 样本方差为 式(2)(1)N X 22)(μσ-∑=(2)1)(22--∑=n X X S标准差:1)(2--∑=n X X S 或 1/)(22-∑-∑=n nX X S 频数表资料计算标准差的公式为1/)(22-∑∑∑-∑=f ffx fx S变异系数:当两组资料单位不同或均数相差较大时,对变异大小进行比较,应计算变异系数%100⨯=X SCV常用的相对数指标 (一)率 (二)相对比(三)构成比 1.直接法标准化NpN pii∑='∑=ii p NN p )('2.间接法标准化预期人数实际人数=SMR ∑=ii P n rSMRS M R P P ⨯='正态分布:密度函数:)2/()(2221)(σμπσ--=X e X f分布函数: 小于X 值的概率,即该点正态曲线下左侧面积)()(x X P x F <=特征:(1)关于x=μ对称。

(2)在x=μ处取得该概率密度函数的最大值,在σμ±=x 处有拐点,表现为钟形曲线。

(3)曲线下面积为1。

(4)μ决定曲线在横轴上的位置,σ决定曲线的形状 。

(5)曲线下面积分布有一定规律标准正态分布:对任意一个服从正态分布的随机变量,作如下标准化变换σμ-=X u ,u 服从总体均数为0、总体标准差为1的正态分布。

最新医学统计学计算公式

最新医学统计学计算公式
3、消费“多样化”已知患病率、灵敏度和特异度计算:
上述所示的上海经济发展的数据说明:人们收入水平的增加,生活水平的提高,给上海的饰品业带来前所未有的发展空间,为造就了一个消费额巨大的饰品时尚市场提供了经济基础。使大学生对DIY手工艺品的时尚性消费,新潮性消费,体验性消费成为可能。
阳性预测值=灵敏度×患病率/[灵敏度×患病率+(1-患病率)×(1-特异度)]
检验结果验后概率计算公式阳性验前概率灵敏度1验前概率1特异度验前概率灵敏度100阴性验前概率1灵敏度100验前概率特异度验前概率1灵敏度100似然比lr计算阳性似然比灵敏度1特异度阴性似然比1灵敏度特异度精品文档精品文档贝叶斯定理灵敏度特异度及概率已知患病率灵敏度和特异度计算
验后概率计算
验后概率=验前概率×似然比/(1-验前概率+验前概率×似然比)
已知灵敏度、特异度及验前概率时:
检验结果
大学生的消费是多种多样,丰富多彩的。除食品外,很大一部分开支都用于。服饰,娱乐,小品所展现的魅力,女人因饰品而妩媚动人,亮丽。据美国商务部调查资料显示女人占据消费市场最大分额,随社会越发展,物质越丰富,女性的时尚美丽消费也越来越激烈。因此也为饰品业创造了无限的商机。 据调查统计,有50% 的同学曾经购买过DIY饰品,有90% 的同学表示若在学校附近开设一家DIY手工艺制品,会去光顾。我们认为:我校区的女生就占了80%。相信开饰品店也是个不错的创业方针。验后概率计算公式
阴性预测值=特异度×(1-患病率)/[特异度×(1-患病率)+(1-灵敏度)×患病率]
阳性似然比=灵敏度/(1-特异度)
阴性似然比=(1-灵敏度)/特异度
比值(
概率=比值/(1+比值)
阳性
图1-3 大学生偏爱的手工艺品种类分布=验前概率×灵敏度/[(1-验前概率) ×(1-特异度)+验前概率×灵敏度] ×100%

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资料的描述性统计(一)算术均数(mean )(1)简单算术平均值定义公式为(直接法)(2)利用频数表计算均数(加权法)计算95%或 99%勺可信区间)(可信区间计算是用标准误,参考值范围计算用标准差,百分位数法大家自己看书)三T 检验与方差分析(一) T 检验(1)单样本T 检验X 1 X 2 X 3X nf l X i f 2X 2f 3X 3 f k X kfx1f 2f 3方差(即标准差的平方)(X ① s- n 1X 2 ( X )2/n变异系数 CV100%均数的标准误二参数估计与参考值范围s Sx —In样本率的标准误SPP(1 P ) n(p 为样本率)(四)T 分布t X(u 为总体均数)s v n总体均数的区间估计X t /2, s XX t /2, s x般要求(五)总体率的区间估计p u /2s pU /2S p(六)参考值范围估计 双侧1-a 参考值范围:U a/2Sx 单侧1-a 参考值范围:U a s 或 X U a S统计量t 值的计算:t X 0 X 0 s x s/侖(2)配对T 检验检验假设:H 0:12(二) 单因素方差分析来源 SSvMSF组间2SS BT iCBk1 SS BB组内SS VniWNkMS B MSvsw SS BSSW, W合计SS TX 2 CTN 1(2) 随机单位组设计资料的方差分析SS 总=SS 处理+SS 区组+SS 误差 V 总=V 处理+V 区组+V 误差这里C ( X )2/N TX (T 即为该组数据之和) ij检验假设H o :(假设样本来自均数为 u 0的正态总体)统计量t 值的计算:ds d(d 为两组数据的差值,Sd 为差值的标准差) (3)两样本T 检验 检验假设:H:0・1 2统计量t 值的计算:t(XlX2)( 12)n 1 n 2 2其中X 2X 1(X 1X 1)2 n 1n 1(X 2 乂2)2两样本方差齐性检验 的比值)2 S 1_ 2 S21 n 12 n 2 1(即为两样本方差SS B B B MS B FSS W WMS W(1 )完全随机设计资料的方差分析 SS 、SSt 间 Sgt 内总组间 组内四列联表分析卡方检验(三)双向无序资料的关联性检验(四)多个样本率间的多重比较每一个两两比较的检验水准:注意:1、有1/5以上格子的理论频数小于5;2、 一个理论频数小于 1;3、 总样本例数小于 40当有以上三种情况或之一存在时,均不适宜进行卡方检验来源 表5-7随机单位组设计资料的方差分析表F(两种方差分析的主要区别在于:从组内变异中分解出单位组变异与误差变异。

(完整word版)医学统计学符号,公式,重点

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(完整word版)医学统计学符号,公式,重点第⼀章医学统计中的基本概念1、医学统计学是研究医学数据的收集、整理、分析、解释和呈现其结果的⼀门学科。

2、个体:研究的基本观察单位。

3、变量:⽤于观察研究对象的指标。

4、观察值:个体变量的数值。

5、资料:⼜称为数据,由变量的观察值构成。

变异:个体观察值之间具有的差异。

变异和同质是对统计学数据的要求!变异是统计学研究的真正对象!统计学是研究变异规律的科学!同质:个体观察值之间的变异在允许范围内。

异质:个体观察值之间的变异超出允许范围。

⼀、总体、抽样、样本、参数、统计量总体:同质的个体所构成的全体研究对象。

总体同时具有同质和变异两个特点。

有限总体:总体中的个体数量是有限的。

⽆限总体:总体中的个体数量是⽆限的。

样本:从总体中随机抽取的部分个体。

样本量:样本所包含的个体数⽬。

参数:刻画总体特征的指标。

统计量:刻画样本特征的指标。

抽样:从总体中随机抽取部分个体的过程。

抽样具有代表性、随机性、可靠性、可⽐性;原则:代表性:样本能充分反映总体特征。

随机性:保证总体中每个个体都有相同的⼏率被抽样。

随机性是代表性的保证;⽣活中随机性的例⼦(思考题);计量资料:由连续变量的观察值构成的资料。

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,⼀般有度量衡单位,例如年龄、⾝⾼、⾎糖。

计数资料:由离散变量的观察值构成的资料。

先将观察对象的观测指标按性质或类别进⾏分组,然后计数各组的数⽬所得的资料,例如性别、患病、⾎型。

等级分组资料:由等级变量的观测值构成的资料。

具有计数资料的特征,同时⼜具有半定量性质的资料,例如细菌培养阳性结果。

⼆、3种设计类型:完全随机设计;配对设计;配伍组设计。

三、抽样误差、概率和⼩概率事件抽样误差:由抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异。

抽样误差的原因;抽样误差是不可避免的。

概率P :表⽰某事件发⽣的可能性⼤⼩的度量。

⼩概率事件:统计学上习惯将P ≤0.05或P ≤0.01的事件称为⼩概率事件,表⽰该事件发⽣的可能性很⼩。

医学计算公式完整版

医学计算公式完整版

医学计算公式完整版
1. 体重指数 (Body Mass Index,BMI):BMI是衡量体重和身高之间
关系的指标,可以用来判断一个人的体重是否正常或超重。

其计算公式为:BMI = 体重 (kg) / 身高² (m²)。

2.百分位数:百分位数是一种统计学上的概念,用来表示一些值与一
组观察值中相应百分比的位置关系。

例如,50%百分位数表示中位数,即
将一组数据按大小排序后,位于中间位置的观察值。

百分位数的计算方法
有很多种,最常见的是线性插值法和五数概括法。

3.血液中其中一种化学物质的浓度计算:在临床实践中,常常需要计
算血液中其中一种化学物质的浓度,以评估患者的生理状态和疾病进展程度。

这些化学物质包括血糖、血脂、血红蛋白等。

这些浓度计算公式因具
体化学物质而异,需要通过实验室检测获得相关数据,然后根据相应公式
进行计算。

4. 生理学公式:生理学公式是根据生理学原理和实验结果得出的计
算公式,用于评估患者的生理状态、病情严重程度和治疗效果。

例如,心
脏输出量 (Cardiac Output) 的计算公式为:心脏输出量 = 心搏量(Stroke Volume) × 心率 (Heart Rate)。

5.药物剂量计算:在临床实践中,医生常常需要计算患者的药物剂量,以确保药物的安全和有效。

药物剂量计算公式包括药物浓度计算、静脉给
药速率计算、药物配伍相容性计算等。

这些公式需要考虑患者的体重、年龄、肾功能等因素,以确保药物的用量和给药方式正确。

(完整版)医学统计学知识点汇总

(完整版)医学统计学知识点汇总

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。

医学统计学总结word精品

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医学统计学总结一.绪论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。

总体具有的基本特征是:同质性样本(sample)从总体中随机抽取部分观察单位,其变量值的集合构成样本。

样本必须具有表性。

代表性是指样本来自同质总体,足够的样本含量和随机抽样的前提。

统计量(statistics )描述样本变量值特征的指标(匚样本率,.1样本均数,i样本标准差)参数(parameter )描述总体变量值特征的指标(.'■(总体率,[.标准差,’总体均数)。

(完整版)医学统计学知识点梳理

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医学统计学知识点梳理医学统计学:?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。

医学统计学计算公式

医学统计学计算公式

医学统计学计算公式
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验后概率计算
验后概率=验前概率×似然比/(1-验前概率+验前概率×似然比)
已知灵敏度、特异度及验前概率时:
似然比(LR)计算
阳性似然比=灵敏度/(1-特异度)
阴性似然比=(1-灵敏度)/特异度
贝叶斯定理灵敏度、特异度及概率
已知患病率、灵敏度和特异度计算:
阳性预测值=灵敏度×患病率/[灵敏度×患病率+(1-患病率)×(1-特异度)]
阴性预测值=特异度×(1-患病率)/[特异度×(1-患病率)+(1-灵敏度)×患病率]阳性似然比=灵敏度/(1-特异度)
阴性似然比=(1-灵敏度)/特异度比值(Odds)-概率(P)计算
概率=比值/(1+比值)。

(完整版)医学统计学总结,推荐文档

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5. 几个分布
正态分布 适用资料 连续性对称分布
表达方式 N(μ,σ)
分布特点 1.以均数为中心,左右对称;
2.两个参数:总体均数与标准差;
3.正态曲线下面积
估计公式 一般了解
统计应用 应用范围广,如参考值范围、统计推断等
标准正态 适用资料 连续性对称分布
分布
表达方式 N(0,1)
分布特点 1.以 0 或为中心,左右对称
统计应用 样本率与总体率的比较
两样本率的比较
Poisson 分布 适用资料 稀有事件的概率分布
二项分布的特例
表达方式 P(μ)或 P(λ)
分布特点 1.分布图形;
2.均数等于标准差; 3.n∞ Poisson 分布正态分布;
4.Poisson 分布可加性
估计公式 了解会用:最少/最多发生的概率
统计应用 样本与总体均数比较
2.总体均数为 0,标准差为 1
3.曲线下面积:u 界值表
估计公式 一般了解
统计应用 应用范围广,如参考值范围、统计推断等
二项分布 适用资料 两分类独立重复资料
表达方式 B(n,π)
分布特点 1.概率之和等于 1;
2.二项分布的图形;
3.n∞ B正态分布;
4.二项分布的均数与标准差
估计公式 了解会用:最少/最多发生的概率
两样本均数的比较
(三)统计推断:
1. 抽样误差、标准误 2. t 分布特点:
① 以 0 为中心左右对称的单峰分布; ② 自由度越小,曲线越扁平,自由度越大曲线越尖峭;
③ 自由度∞,t 分布曲线趋近与标准正态分布曲线。 3. 参数估计:用样本统计量推断总体参数——均数、率
① 区间估计:置信区间或可信区间 ② 理解:参考值范围与可信区间的区别 4. 假设检验原理 5. 假设检验步骤: ① 建立假设确定检验水准; ② 计算检验统计量; ③ 确定 P 值,作出推断结论。 6. 两型错误: ①第一类错误 α; ②第二类错误 β,1-β 为检验效能。

《医学统计学》基本统计学部分公式总结

《医学统计学》基本统计学部分公式总结

̅2 ������1 − ������ ������ 2 √ 1 ������1 +
2 ������2
������1 = ������1 − 1, ������2 = ������2 − 1
1 2 的双侧 1 置信区间为:
������2
X
1
X 2 t / 2, S X 1 X 2 , t 值 自 由 度 为
̅������ − ������ ̅0 ������ Dunnett − ������ = ,ν = ������误差 ������������ ̅ ������ −������ ̅������ ������������ ̅ ������ −������ ̅������ 1 1 = √������������误差 ( + ) ������������ ������0
������������组内 =
������������组内 ������组内
������ 2 ∑������ ������=1(������������ − 1) ln 1+
2 ������������ ������������2
������ =
������������组间 ������������组内
第二章 定量资料的统计描述 1.算术均数
X
S
2
fX
2
fX
n 1 n
2
X 或( X fX )
n n
8.变异系数
CV

2.几何均数
lg X G n X 1 X 2 X 3 X n 或 G lg 1 n f lg X G lg 1 n

医学统计学计算公式

医学统计学计算公式

医学统计学计算公式标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
验后概率计算
验后概率=验前概率×似然比/(1-验前概率+验前概率×似然比)
已知灵敏度、特异度及验前概率时:
似然比(LR)计算
阳性似然比=灵敏度/(1-特异度)
阴性似然比=(1-灵敏度)/特异度
贝叶斯定理灵敏度、特异度及概率
已知患病率、灵敏度和特异度计算:
阳性预测值=灵敏度×患病率/[灵敏度×患病率+(1-患病率)×(1-特异度)]
阴性预测值=特异度×(1-患病率)/[特异度×(1-患病率)+(1-灵敏度)×患病率]阳性似然比=灵敏度/(1-特异度)
阴性似然比=(1-灵敏度)/特异度比值(Odds)-概率(P)计算
概率=比值/(1+比值)。

《医学统计学》基本统计学部分公式总结

《医学统计学》基本统计学部分公式总结

《医学统计学》基本统计学部分公式总结基本统计学是医学统计学的基础,包括描述性统计和推断性统计。

下面是一些常用的公式总结:一、描述性统计1.平均数(算术平均数):所有观察值的总和除以观察值的个数。

平均数 = (x1 + x2 + ... + xn) / n2.中位数:将所有观察值按顺序排列,位于中间的数值。

如果n为奇数,中位数为第(n+1)/2个观察值;如果n为偶数,中位数为第n/2和(n/2+1)个观察值的平均数。

3.众数:出现次数最多的观察值。

4.百分位数:将所有观察值按大小顺序排列,百分位数为位于相应百分比位置的观察值。

5.方差(样本方差):观察值与均值之差的平方和的平均数。

方差= Σ(xi - 平均数)² / (n - 1)6.标准差(样本标准差):方差的平方根。

标准差=√方差7.四分位数差(IQR):第三四分位数与第一四分位数之差。

8.相对标准差:标准差除以平均数,表示标准偏差在平均水平的相对大小。

二、推断性统计1.假设检验:对总体参数进行推断的一种方法。

t检验:用于比较两个样本均值是否具有显著差异。

z检验:用于比较样本均值与已知总体均值的差异。

χ²检验:用于比较观察频数与期望频数之间的差异。

F检验:用于比较两个样本方差是否具有显著差异。

2.置信区间:对总体参数进行估计的一种方法。

对于平均数的置信区间,通常使用t分布或z分布进行计算。

3.相关分析:皮尔森相关系数:用于衡量两个变量之间的线性相关程度。

斯皮尔曼相关系数:用于衡量两个变量之间的等级相关程度。

4.回归分析:简单线性回归:用于预测一个因变量与一个自变量之间的关系。

多元线性回归:用于预测一个因变量与多个自变量之间的关系。

5.生存分析:生存函数:表示个体存活的概率。

生存率:表示在一定时间内生存下来的概率。

Kaplan-Meier曲线:用于描述生存率随时间变化的曲线。

以上是《医学统计学》中基本统计学部分常用的公式总结,这些公式可以帮助我们理解和分析医学数据,进行数据的描述和推断,为医学研究提供有力的支持。

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一 资料的描述性统计
(一)算术均数(mean)
(1)简单算术平均值定义公式为(直接法):
(2)利用频数表计算均数(加权法):
(二)方差(即标准差的平方)
(三)变异系数
二 参数估计与参考值范围
(一)均数的标准误 (二)样本率的标准误 (p 为样本率)
(三)T 分布 (u 为总体均数)
(四)总体均数的区间估计 (一般要求 计算95%或99%的可信区间)
(五)总体率的区间估计 (六)参考值范围估计 双侧1-a 参考值范围:
s u x a 2/±
单侧1-a 参考值范围:
s u x a ->或s u x a +<
(可信区间计算是用标准误,参考值范围计算用标准差,百分位数法大家自己看书)
三 T 检验与方差分析
(一)T 检验
(1)单样本T 检验
n
x
n x x x x x n ∑=
++++=
321∑∑=
++++++++=f fx
f f f f x f x f x f x f x k k k 3213322111
)(2
2--=
∑n x x s 22
2()/1
x x n
s n -=
-∑∑%100⨯=
x
s
CV n
s s x =
n
p p s p )
1(-=n s x t μ-=x
x s t x s t x ναναμ,2/,2/+<<-p
p s u p s u p 2/2/ααπ+<<-
检验假设: (假设样本来自均数为0
u 的正态总体)
统计量t 值的计算:
(2)配对T 检验
检验假设:
统计量t 值的计算:
(d 为两组数据
的差值,Sd 为差值的标准差) (3)两样本T 检验
检验假设:
统计量t 值的计算:
其中
两样本方差齐性检验 (即为两样本方差的比值)
(二)单因素方差分析
SS MS F SS MS νν=
=
B B B
W W W
(1)完全随机设计资料的方差分析
这里 (T 即为该组数据之和)
(2)随机单位组设计资料的方差分析
SS 总=SS 处理+SS 区组+SS 误差 V 总=V 处理+V 区组+V 误差
μμ=:H 1
,/0
0-=-=-=
n n
s x s x t x νμμ0210==-μ
μμ:H d d t s μ-==
1
-=n ν210μμ=:H 2
1)()(2121x x s
x x t ----=μμ2
21-+=n n ν

⎪⎭⎫ ⎝⎛+=-2121121n n s s C x x 2)()(112222112-+∑-∑+-=n n x x x x s C 2221s s F =111-=n ν1
2
2-=n ν组内组间总SS SS SS +=组内
组间总ννν+=2()/C x N =∑ij j
T x =

(两种方差分析的主要区别在于:从组内变异中分解出单位组变异与误差变异。


四 列联表分析 卡方检验
基本公式 其中 ν=(R-1)(C-1)
(不太常用,理解)
(一)四格表资料的卡方检验
(1)两样本率的比较 四格表专用公式
校正公式
(后面为四格表专用校正公式,注意使用条件) Fisher 确切概率法大家自己掌握
(2)配对四格表 (校正公式)
(二)行×列表的 卡方检验
基本公式 ν=(R-1)(C-1)
(三)双向无序资料的关联性检验
列联系数C 取值范围在0~1之间。

0表示完全独立;1表示完全相关;愈接近于0,关系愈不密切;愈接近于1,关系愈密切。

(四) 多个样本率间的多重比较
每一个两两比较的检验水准:
注意:1、有1/5以上格子的理论频数小于5;
2、一个理论频数小于1;
3、总样本例数小于40
当有以上三种情况或之一存在时,均不适宜进行卡方检验
表5-7 随机单位组设计资料的方差分析表
来源
SS ν MS
F
处理组间 C T SS i
n B -∑=2
11 11-=k B ν 11B B SS ν E B MS MS 1 单位组间 C B SS j k B -∑=212 12-=n B ν 22B B SS ν E B MS MS 2 合计 C x SS T -∑= T
T T A 2
2
)(-∑=χN
n n T C R RC •=)
)()()(()(22d b c a d c b a N bc ad ++++⋅-=
χT
T A 2
2
)
5.0(--∑
=χ)
)()()(()2/(22d b c a d c b a N N bc ad ++++⋅--=
χ1
,)(22
=+-=νχc b c b 1,)1(22
=+--=νχc b c b )1(22
-=•∑C
R n n A N χ2
2
χχ+=
n C 比较的次数
α
α='
()()
122
/1'-=
-=
k k k k α
α
α
五 非参数统计 秩和检验
(一)配对样本比较的秩和检验
当n ≤25时,按秩和检验结果查表可得
当n>25时,正态近似法做u 检验
绝对值相同的数较多时,用校正公式 (j t 为第j 个差值的个数)
(二)两独立样本比较的秩和检验
超出附表范围时,按正太近似法计算
平均秩次较多时,应进行校正
(三)H 、M 检验属于理解内容
六 回归与相关
(一)直线回归方程的求法
yy l 的分解: 222
)ˆ()ˆ()(Y Y Y Y
Y Y -+-=-∑∑∑
方差分析
T 检验
24
)12)(1(5.04)1(++-+-=
n n n n n T u 48
)
(24)12)(1(5.04)1(3
∑--
++-+-=
j j t t n n n n n T u 12
/)1(5
.02/)1(211+-+-=
N n n N n T u c
u u c
=
)()(13
3N N t t c j
j ---=∑
XX
XY l l
X X Y Y X X b =---=
∑∑)
())((X
b Y a -=XX XX XY XY l b l l bl SS 22
/===回XX
XY l l b /=剩

剩剩回回MS MS SS SS F =
=υυ2
1-==n 剩回,υυ
b
S b t 0-= , 2-=n υ
b S =
Y X S ⋅=
=
SY.X 为回归的剩余标准差,反映了y 在扣除x 的影响后的离散程度;Sb 为样本回归系数标准误。

(二)直线回归方程的区间估计
(1)总体回归系数β的可信区间 b n S t b )2(,2/-±α
(3)个体Y 值的容许区间
公式中Y X
S ⋅为剩余标准差,为了简化计算,当
X 与X 接近且n 充分大时,可用
Y X
S ⋅代替
ˆ
Y Y S -。

(三)相关系数的计算
这里
(1)相关系数的假设检验
(2)总体相关系数ρ的可信区间
(2) 的估计
Y
ˆ
μˆY X
Y S S ⋅=ˆˆ/2,2/2,2ˆˆ(,)n n Y Y
Y t S Y t S αα---+YY
XX XY l l l y y x x y y x x r =
----=
∑∑∑2
2
)
()())((n
X X
X X /)()(22
2
∑∑∑-=-n
Y
X XY Y Y X X ∑∑∑∑-
=--)()(2
102
--=-=
n r r
S r t r 2
-=n υˆˆ/2,2/2,2ˆˆ(,)n n Y Y
Y Y Y t S Y t S αα-----
+ˆY X
Y Y S S ⋅-=
1)首先对r (r 不是正态分布)作如下Z 转换 2)计算Z 的(1- α)可信区间
3)对计算出的Z 的上下限作如下变换,得到r 的(1- α)可信区间
(3)相关系数与回归系数的相互换算
(4)等级相关系数的计算
d --每对观察值Xi 、Yi 所对应的秩次Ui 、Vi 之差; n --对子数。

等级相关系数的假设检验
当 查rs 界值表 当 按下式计算统计量
服从自由度为n-2的t 分布,查t 界值表。

)
1()1(ln
21tanh 1r r z r z -+=
=-或)
3/,3/(2/2/-+--n z n z ααμμ1
1
)tanh(22+-==z
z e e r z r
或r =YX
XY b b r =2)
1(6122--
=∑n n d r s 2
/12--=
n r r t s s
r s 50≤n 50>n s
r t。

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