医学统计学 名词解释
医学统计学名词解释
医学统计学名词解释1.总体：总体〔population〕是根据研究目确实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与无限总体。
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：从总体中随机抽取局部观察单位，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。
2.随机抽样：随机抽样〔random sampling〕是指按照随机化的原那么〔总体中每一个观察单位都有同等的时机被选入到样本中〕，从总体中抽取局部观察单位的过程。
随机抽样是样本具有代表性的保证。
3.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。
4.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。
如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。
等级资料：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数，称为等级资料〔ordinal data〕。
等级资料又称有序变量。
如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序与等级差异，但这种差异却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为 +、++、+++等。
医学统计学名词解释
医学统计学名词解释总体：根据研究目的确定的同质的全部研究单位的观测值，即某个随机变量X可取值的全体。
样本：总体中随机抽取的有代表性的部分观察单位其实测量值的集合。
变量：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，简称变量。
统计量：由样本所算出的统计指标或特征值。
分层抽样：先按对主要研究指标影响较大的某种特征，将总体分为若干类别再从每一层随机抽取一定数量的观察单位，合起来组成样本。
随机抽样：总体中的每一个观察单位都有同等机会进入样本。
整群抽样：是以个体自然集结的或人为划分的群体作为抽样单元，总体中含有K个群，从中用随机化的方法抽取k个群，对抽中的k个群体内所有个体构成调查样本。
系统抽样：又称为等间隔抽样或机械抽样。
首先必须确定总体的范围和样本例数n，将总体等分为n份，每一份k个个体，再从第一份中随机抽取第r号个体，然后依次等间隔地从每份中均抽第r个观察单位组成样本。
抽样误差：由个体变异产生的，随机抽样引起的样本统计量之间以及样本统计量和总体参数之间的差异。
（由于样本的随机性引起的统计量与参数的差别，或同一总体相同统计量之间的差别成为抽样误差）标准差：是描述个体值变异程度的指标，为方差的算术平方根。
标准误（SE）：统计学上通常把统计量的标准差称为标准误，是反映样本均数抽样误差大小的指标。
系统误差：是指在同一条件下，多次测量时，误差的大小和符号均保持不变，或当条件改变时，按某一确定的已知规律而变化的误差。
标准化法：采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的方法，称为标准化法。
调整后的率未标准化率，简称标化率，亦称调整率。
Ⅰ类错误：拒绝了实际上成立的HO，这类弃真的错误称为Ⅰ类错误。
Ⅱ类错误：指接受了实际上不成立的HO，这类存伪的错误称为Ⅱ类错误。
参数：反应总体统计学特征的数字。
计数资料：将研究对象按照某种属性的不同程度进行分组，然后计数每组里的观察系数。
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医学统计学名词解释1、总体population：根据研究目的确定的所有观察单位的某种变量值的集合。
分为有限总体：是指个数确定，空间、时间范围限制的总体；无限总体：是指个数不确定，没有空间、时间限制的总体2、样本sample：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3、变异:即同质的观察单位之间某项特征所存在的差异4、计量资料measurement data：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。
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5、计数资料count data：又称定性资料或者无序分类变量资料，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6、等级资料ordinal data：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7、圆形分布资料：具有周期性或循环性的资料8、抽样误差sampling error：是指由于抽样研究所造成样本统计量与总体参数的差别9、系统误差systematic error：由于测量仪器结构本身的问题、刻度不准确或测量环境改变等原因,在多次测量时所产生的,总是偏大或总是偏小的误差,称为系统误差10、统计量statistic:是指样本的统计指标11、概率probability:描述随机事件发生可能性大小的数值，用P 表示，0≤P≤112、统计描述：对数据包含的信息加以整理、概括和浓缩，用适当的统计图表和统计指标来表达资料的特征和规律13、平均数average：描述一组变量值的集中位置或平均水平。
常用的平均数有算术平均数、几何平均数和中位数14、算术均数：描述一组数据在数量上的平均水平15、中位数median：将一组观察值由小到大排列，位次居中的那个数16、变异指标：反应一组观察值的离散趋势。
医学统计学名词解释
医学统计学名词解释统计名词解释1、统计学：是运用数理统计的基本原理和方法研究预防医学和卫生事业管理中资料的收集，整理和分析的一门应用科学。
具体地讲，是按照设计方案去收集、整理、分析数据，并对数据结果进行解释，从而做出比较正确的结论。
2、总体：是根据研究目的确定同质的所有观察单位某种变量的集合。
3、变异：同一性质的事物，其观察值（变量值）之间的差异。
4、抽样研究：从所研究的总体中随机抽取一部分有代表性的样本进行研究，用样本指标推论总体，最终达到了解总体的目的。
这种用样本指标推论总体参数的方法称为抽样研究。
5、统计描述：用统计图表或计算统计指标的方法表达一个特定群体的某种现象或特征。
6、统计推断：根据样本资料的特性对总体的特性作估计或推论的方法称统计推断，常用方法是参数估计和假设检验。
7、概率：是指某事件出现可能性大小的度量，以符号P表示。
8、医学参考值范围：参考值范围又称正常值范围。
医学上常把包括绝大多数人某项指标的数值范围称为该指标的参考值范围。
9、正态分布规律：实际工作中，经常需要了解正态曲线下横轴上的一定区域的面积占总面积的百分数，用以估计该区间的观察例数占总例数的百分数，或变量值落在该区间的频数或概率。
10、可比性：是指对研究结果有影响的非处理因素在各处理组之间尽可能相同或相近。
11、动态数列：是一系列按时间顺序排列起来的统计指标，包括绝对数、相对数或平均数，用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。
12、抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异。
13、标准误：表示样本均数间变异程度。
14、率的抽样误差：抽样过程中产生的同一总体中均数之间的差异称为均数的抽样误差，率之间的差异称为率的抽样误差。
15、参数估计：是指用样本指标（称为统计量）估计总体指标（称为参数）。
16、可信区间：总体参数的所在范围通常称为参数的可信区间或置信区间，即该区间以一定的概率（如95%或99%）包含总体参数。
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！。
医学统计学名词解释
统计学名词解释1.医学统计学（statistics of medicine）：是一门用统计学原理和方法,研究医学科研中有关数据的收集、整理和分析的应用科学。
2.总体（population）:根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。
3.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。
4.抽样（sampling）：从总体中抽取部分个体的过程。
5.变量（variable）：确定总体之后，研究者应对每个观察单位的某项特征进行观察和测量，这种特征能表现观察单位的变异性。
对变量的观测称为变量值（value of variable）或观察值。
6.计量资料（measurements data）:又称定量资料或数值变量。
对每个观察单位的某项指标用定量方法测定其数值大小所得的资料。
7.计数资料（enumeration data）:又称定性资料或无需分类变量资料。
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。
8.等级资料（ranked data）:又称半定量资料或有序分类变量资料。
将观察单位按照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后而得到的资料。
9.误差（error）：泛指实测值于真实值之差，按其产生原因和性质可粗分为随机误差与非随机误差两大类，后者可分为系统误差与非系统误差两类。
10.抽样误差（sampling error）:抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。
11.参数（parameter）：表总体特征的指标。
12.均数（mean）：可用于反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。
13.几何均数（geometric mean）:可用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。
14.中位数（median）将n个变量值从小到大排列，位置居于中间的那个数。
15.极差（range）:也称全距，即最大值和最小值之差。
16.方差（variance）:又称均方差，反映一组数据的平均离散水平。
医学统计学名词解释
医学统计学：是运用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。
1、观察单位（observed unit）亦称个体，是统计研究中的基本单位。
2、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。
3、有限总体（finite population）明确规定了空间、时间、人群范围内有限个观察单位。
4、无限总体（infinite population）没有时间和空间范围的限制，其观察单位的全体数只是理论上存在的，因而可视为“无限”。
5、抽样（sampling）从总体中抽取部分观察单位的过程。
6、样本从总体中随机抽的的部分观察单位，其实测值的集合。
7、样本含量（sample size）该样本所包含的观察单位数。
8、变量（variable）能表现观察单位的变异性的特性称为变量。
8、同质（Homogeneity）:指被研究指标的有关影响因素相同。
8、变异（Variation）：指同质基础上的各种观察单位间的异同。
9、变量值（value of variable）或观察值（observed value）变量的观测值称为10、计量资料（measurement data）又称定量资料（quantitative data）或数值变量（numerical variable）资料。
为观测每个观测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，一般由度量单位。
根据其观测值取值是否连续，又可分为连续型和离散型两类。
11、计数资料（enumeration data）又称定性资料（qualitative data）或无序分类变量资料、名义变量资料。
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。
12、等级资料（ranked data）又称半定量资料或有序分类变量资料。
医学统计学 名词解释 精心整理带英文
同质(Homogeneity):医学研究对象具有的某种共性。
变异(Variation) :同质研究对象变量值之间的差异。
总体(Population):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。
样本(Sample):来自于总体的部分观察单位的观测值称为样本。
参数(Parameter):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。
统计量(Statistic):由样本观测值所计算出的反映样本特征的统计指标。
变量(Variable) :指观察单位的某项特征。
它能表现观察单位的变异性。
概率(Probability):就是随机事件发生可能性大小,用P表示,其取值为[0,1]。
频率(Frequency) :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。
随机误差(Random error):就是由于一系列实验或观察条件等因素的随机波动造成的测量值与真实值之间的差异。
随机误差就是不可避免的,且大小与方向都不固定。
抽样误差(Sampling error):由个体变异产生、随机抽样造成的若干个样本统计量之间以及样本统计量与总体参数之间的差异称为抽样误差。
系统误差(Systematic error) :实际观测中,由于仪器未校正,测量者感官的某种偏差,医生掌握疗效标准偏高或偏低等,而使观测值有方向性、系统性或周期性地偏离真值。
四分位数间距(Quartile range) :上四分位数与下四分位数的差值,用Q表示。
通常用来描述偏态分布资料的离散趋势。
变异系数(Coefficient of variation) CV :就是标准差与均数之比,用于比较测量单位不同或均数相差较大的两组或以上数据的离散程度。
参考值范围(Reference range) :绝大多数“正常人”的解剖、生理、生化等某项指标的波动范围。
构成比(Proportion) :表示事物内部某一组成部分观察单位数与该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。
医学统计学名词解释
统计学(statistics)统计学是关于数据（data）的科学，是从数据中提取信息的一门学科，包括设计、搜集、整理、分析和表达等步骤。
医学统计学（medical statistics）是以医学理论为指导，借助概率论和数理统计的原理和方法研究医学现象中数据的搜集、整理、分析和推断的一门应用学科。
变异（variation）是社会和生物医学中的普遍现象。
变异使得实验或观察的结果具有不确定性，如每个人的身高、体重、血压等各有不同。
计量资料measurement data（定量变量quantitative data、数值变量）指对每个观察单位用定量方法测定某项指标所得的数值。
基本特征：①有定量手段或工具；②一般有度量衡单位；③往往带有小数点。
计数资料enumeration (counting) data（定性数据qualitative data、分类资料）指先将观察单位按性质或类别进行分组，然后清点各组观察单位的个数所得资料基本特征为：①无顺序分组；②清点每组个数。
等级资料ranked data（有序分类资料ordinal data、有序资料）指先按某种属性的不同程度分组，再清点各组观察单位个数所得资料。
特征：①顺序分组；②清点各组个数变量variable——可以测量的任何特征或属性Any characteristic or attribute that can be measured。
（不同个体结果可能不同）随机变量random variable——在概率论中称变量为随机变量对随机变量的取值过程为测量。
取值所采用的标准为测量尺度。
同质(homogeneity)：指对研究指标有影响的因素尽可能的相同。
变异(variation) ：指观察结果间的差异和指标值间的不同。
总体population：根据研究目的确定的同质研究对象的全体（集合）。
分有限总体与无限总体样本sample：从总体中随机抽取的部分研究对象随机抽样random sampling为了保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的方法抽取样本（在总体中每个个体具有相同的机会被抽到）参数parameter：总体的统计指标，如总体均数、标准差，采用希腊字母分别记为μ、σ。
医学统计学名词解释
医学统计学名词解释医学统计学是一门研究医学领域中数据收集、分析和解释的科学，它广泛应用于医疗研究、临床试验和流行病学研究等领域。
以下是一些医学统计学中常用的名词解释。
1. 随机化：随机化是一种将研究对象随机分配到不同组别的方法，以减少样本偏差和实验结果的误差。
2. 试验组和对照组：在临床试验中，试验组接受新的治疗或干预措施，对照组接受已有的标准治疗或安慰剂，用于比较两种不同治疗方式的效果。
3. 双盲试验：在临床试验中，双盲试验是指研究人员和参与者都不知道所接受的治疗或干预措施是试验组还是对照组，以消除人为偏见的影响。
4. 抽样：抽样是收集研究数据的方法，通过从总体中选择一部分样本进行观察和测量，以推断总体的特征。
5. 样本量：样本量是指在研究中所使用的观察单元的数量，样本量的大小对于研究结果的可靠性和推广性具有重要影响。
6. 方差和标准差：方差是对数据分布离散程度的度量，标准差是方差的平方根，用于衡量数据的变异程度。
7. 显著性水平：显著性水平是在统计假设检验中所设定的接受或拒绝原假设的界限，通常用P值表示。
一般而言，如果P值小于设定的显著水平（通常为0.05），则拒绝原假设。
8. 效应大小：效应大小是用于衡量两组之间差异的大小，常用的度量指标包括风险比、相对危险度和绝对风险差等。
9. 相关性和因果关系：相关性是指两个变量之间存在某种关联，而因果关系则是指一个变量的改变导致另一个变量的改变，需要通过更严格的研究设计来确定因果关系。
10. 生存分析：生存分析是一种用于评估时间至事件发生的统计方法，常用于研究患者生存时间、复发概率和生存率等。
总之，医学统计学中的这些名词是为了帮助研究人员更好地理解、分析和解释医学数据，并进行科学的决策和推断。
医学统计学名词解释
随机区组设计：将几个受试对象按一定条件配成区组，再将每一区组的受试对象随机分配到各个处理组中
7.二项分布：对指具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布
泊松分布：是一种常见的离散型分布，用来描述单位面积、体积、时间、人群内等稀有或罕见事件发生数的分布
14.无效假设：记为Ho,表示差别是由抽样误差引起，无统计学意义
备择假设：记为H1，表示差别是由处理因素引起，有统计学意义
15.频率：指某种现象发生的次数。对于随机事件A，在相同条件下进行n次实验，事件A发生的次数为m，比值m/n为频率，记为fn(A)
概率：描述随机事件A发生的可能性的大小，记为P(A),P值范围0≤P≤1
1.统计：包括三种内涵，统计工作，统计数据，统计学。
统计学：是对研究对象的研数据进行搜集、整理、分析和研究，以揭示其总体特征和规律性的方法论科学。
2.总体：根据研究目的确定的同质观测单位的集合。
样本：从统计总体中随机抽取的、具有代表性的部分观测单位的集合。
3.计量资料：有数值变量产生的资料，即对每个观察单位用计量方法测的某项指标数值大小所获得的资料。
抽样误差：有个体差异和抽样造成的样本与总体、样本与样本相应统计指标之间的差异
13.率的标准化法：采用统一标准计算各率的标准化率，使各率具有可比性，目的是在比较各率时消除混杂因素的影响
假设检验：又称显著性检验，是利用样本信息，根据一定的概率水准，推断样本指标与总体指标、不同样本指标之间的差别又无意义的统计分析方法
Ⅱ型错误：组间差异确实不存在，而统计推断结果却错误地认为存在组间差异，又称假阴性错误
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。
医学统计学名词解释
1.标准化法：为了比较两个不同人群的患病率、发病率、死亡率等资料时，消除其内部构成的影响。
2.总体与样本：总体是同质的个体所构成的全体。
样本是指从总体中抽取的一部分个体（或按随机化原则从总体中抽出的部分观察单位的某变量值的集合）。
3.负偏态分布：频数分布的高峰向右偏移，长尾向左侧延伸的偏态分布，称为负偏态分布。
4.计数资料与计量资料：计数资料是先将研究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；计量资料是对每个观察对象德观察指标用定量方法测定其数值大小所得的资料。
5.均数的标准误：由抽样而造成的样本均数与总体均数之差异称为均数的抽样误差。
6.齐同可比性：两组间除处理因素不同外，其他可能影响实验结果的因素要求基本齐同。
7.参数与统计量：总体的指标值称为参数。
样本的指标值称为统计量。
8.正偏态分布：频数分布的高峰向左偏移，长尾向右侧延伸的偏态分布，称为正偏态分布。
9.区间估计与点估计：按预先给定的的概率估计未知总体均数的可能范围称为区间估计,用样本统计量直接作为总体参数的估计值称为点估计。
10.standard error of rate：率的标准误。
由抽样而造成的样本率与总体率之差异或各样本率之差异称为率的抽样误差。
11.P值：P值是指在H0规定的总体随机抽得等于或大于（或等于或小于）现有样本统计量值的概率。
（或拒绝H0时可能犯错误的实际概率大小）12.均数抽样误差：由抽样造成的样本均数与总体均数的差异。
13.率和构成比：构成比表示一事物内部各组成部分所占整体的比重。
率为表示某事物发生频率或强度的指标。
14.非参数检验：不考虑总体的参数和总体的分布类型，而对总体的分布或分布位置进行检验的统计方法。
15.P值与检验水准：P值是指在H0规定的总体随机抽得等于或大于（或等于或小于）现有样本统计量值的概率（或拒绝H0时可能犯错误的实际概率大小）；检验水准是指在检验前预先人为规定的拒绝H0时可能犯错误的最大概率。
医学统计学名词解释
1.总体（population ）：根据研究目的确定的所有同质观察单位的全体，它包括所有定义范围内的个体变量值。
描述总体特征的指标称为参数（parameter）2.样本（sample）：从研究总体中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。
描述样本特征的指标称为统计量（statistic）。
3.参数:4.统计量5.同质(homogeneity)：指根据研究目的所确定的观察单位其性质应大致相同。
6.变异(variation)：性质相同的事物，如果观察同一指标，各观察单位之间由于存在个体差异，也会使测量结果不同。
7.定量数据（quantitative data ）：也称计量资料。
变量的观测值是定量的，其特点是能够用数值大小衡量其水平的高低，一般有计量单位。
根据变量的取值特征可分为连续型数据和离散型数据。
8.定性数据：也称计数资料。
变量的观测值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
血型分为A、B、O、AB等。
9.有序数据：也称半定量数据或等级资料。
变量的观测值是定性的，但各类别（属性）之间有程度或顺序上的差别，如尿糖的化验结果分为－、+、++、+++。
10.统计描述：描述及总结一组数据的重要特征，目的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分析。
统计描述结果的表达方式主要是统计指标、统计表和统计图。
11.统计推断：指由样本数据的特征推断总体特征的方法，包括参数估计和假设检验。
参数估计的重要性在于可以给出区间估计；假设检验重点则是比较参数的大小。
12.集中趋势：描述一组观察值集中位置或平均水平的统计指标。
13.离散趋势14.统计学中为了区别个体观察值之间变异的标准差与反映样本均数之间变异的标准差，将后者称为均数的标准误(standard error of the mean)。
15.区间估计(interval estimation)是指按预先给定的概率，计算出一个区间，使它能够包含未知的总体均数。
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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。
9、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、随机变量：是指取值不能事先确定的观察结果。
11、统计量：是样本的统计指标，采用拉丁字母表示，是参数附近波动的随机变量。
16、随机现象：在同样条件下可能会出现两种或多种结果，究竟会发生哪种结果，事先不能确定。其表现结果称为随机事件。
17、频率：样本的实际发生率称为~，0≦f≦1。
18、概率：随机事件发生的可能性大小，0≦P≦1。
19、小概率事件：概率小于等于0.05或0.01的事件称为小概率事件，习惯上以0.05为标准，统计学上认为小概率事件在一次实验中是不大可能发生的。
47、非参数检验：不依赖总体分布的具体形式，也不对参数进行估计或检验的统计方法称为非参数统计，所用的检验方法称为~。其目的是检验所比较的分布或分布位置是否相同。
1、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、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、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。
44、回归系数：即直线的斜率，在直线回归方程中用b 表示，b 的统计意义为X每增（减）一个单位时，Y平均改变b 个单位。
45、决定系数：相关系数r的平方称为~，表示Y的变异中可由X解释的部分占总变异的比例。
46、参数检验：假设样本所来自的总体分布具有某个已知的函数形式，而其中有的参数是未知的，统计分析的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。这类方法称为参数统计，所用的检验称为
32、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%。
33、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。
34、均数标准误：是指样本均数的标准差，反映来自同一总体的样本均数的离散程度以及样本均数与总体均数的差异程度，即抽样误差的大小。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。
35、区间估计：以一定概率估计总体参数在哪个范围内的估计方法。
36、95%可信区间：是指从理论而言，在100次随机抽样所得的100个可信区间中，平均有95个可信区间包括总体均数。
37、P值：是指在H0成立的前提下，获得现有检验统计量值以及比该统计量值更极端情况下的概率。
38、第一类错误α：检验假设H0实际上成立的，但拒绝了H0，误判为有差别，也就是犯了假阳性错误，称为~。其发生的概率用 a 表示。在假设检验中作为检验水准。一般取0.05或0.01。按实验要求，重点要控制第一类错误，应采用Duncan法。
12、参数：是总体的统计指标，采用小写的希腊字母，为固定的常数。
13、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。
14、抽样误差：是由于个体差异导致在抽样研究中产生的样本统计量与相应的总体参数之间的差异以及统 计量间的差异。
15、确定性现象：在一定条件下，一定会发生或一定不会发生的现象。
41、相关分析：研究变量间相互关系的密切程度、变化趋势，并用适当的统计指标显示出来的分析方法。
42、回归分析：将变量间数量上的依存关系用函数形式表示出来，用一个或多个变量来推测另一个变量的估计值及波动范围的分析方法。
43、相关系数：用以说明在两个变量之间存在线性相关关系以及相关关系的密切程度与方向的统计指标。
26、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，用以说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。
27、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，用以说明某种现象发生的频率大小或强度。
28、率的标准化/标化率：即采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的方法，调整后的率为标准化率/标化率/调整率。
39、第二类错误β：假设检验H0实际上不成立，但却不拒绝H0，误判为无差别，也就是犯了假阴性错误，称~。其发生的概率用 b 表示。由于其取值取决于H1，因此在假设检验中无法确定。按实验要求，重点要求控制第二类错误，应采用LSD-t法。
40、检验效能/把握度：统计学上将1-β称为~，即当两总体确有差别，按规定的检验水准a 所能发现该差异的能力。