医学统计学知识点总结
医学统计学知识点总结
医学统计学1. 对定量资料进行统计描述时，如何选择适宜的指标定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合描述内容指标意义适用场合平均水平；均数个体的平均值·对称分布几何均数平均倍数取对数后对称分布中位数[位次居中的观察值①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料；④分布不明众数频数最多的观察值不拘分布形式，概略分析?调和均数基于倒数变换的平均值正偏峰分布资料变异度全距观察值取值范围不拘分布形式，概略分析标准差（方差）观察值平均离开均数的程度对称分布，特别是正态分布资料四分位数间距？居中半数观察值的全距①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料；④分布不明变异系数标准差与均数的相对比①不同量纲的变量间比较；②量纲相同但数量级相差悬殊的变量间比较定性资料：阳性事件的概率，概率分布，强度和相对比。
￥2. 应用相对数时应注意哪些问题答：（1）防止概念混淆相对数的计算是两部分观察结果的比值，根据这两部分观察结果的特点，就可以判断所计算的相对数属于前述何种指标。
（2）计算相对数时分母不宜过小样本量较小时以直接报告绝对数为宜。
（3）观察单位数不等的几个相对数，不能直接相加求其平均水平。
（4）相对数间的比较须注意可比性，有时需分组讨论或计算标准化率。
3. 常用统计图有哪些分别适用于什么分析目的常用统计图的适用资料及实施方法<图形适用资料实施方法条图组间数量对比用直条高度表示数量大小直方图用直条的面积表示各组段的频数或频率(定量资料的分布百分条图构成比用直条分段的长度表示全体中各部分的构成比饼图构成比用圆饼的扇形面积表示全体中各部分的构成比定量资料数值变动线条位于横、纵坐标均为算术尺度的坐标系、线图半对数线图定量资料发展速度线条位于算术尺度为横坐标和对数尺度为纵坐标的坐标系散点图}双变量间的关联点的密集程度和形成的趋势，表示两现象间的相关关系箱式图定量资料取值范围用箱体、线条标志四分位数间距及中位数、全距的位置茎叶图定量资料的分布'用茎表示组段的设置情形，叶片为个体值，叶长为频数第3章概率分布（连续随机变量的正态分布；离散随机变量的二项分布及Poisson分布）1. 服从二项分布及Poisson分布的条件分别是什么二项分布成立的条件：①每次试验只能是互斥的两个结果之一；②每次试验的条件不变；③各次试验独立。
医学统计学知识点汇总(精华)
医学统计学知识点汇总(精华)一.概论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，这种特征称为变量变量值：变量的观察结果或测量值。
变量类型变量值表现实例资料类型数值变量离散型定量测量值，有计量单位产前检查次数计量资料连续型身高分类变量无序二分类对立的两类属性性别（男女）计数资料多分类不相容的多类属性血型（A,B,O,AB）有序多分类类间有程度差异的属性受教育程度（小学，中学，高中，大学…）等级资料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。
临床医学统计学知识点
临床医学统计学知识点统计学在临床医学中扮演着至关重要的角色，它通过收集、分析和解释数据，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
本文将介绍一些临床医学中常用的统计学知识点。
1. 样本与总体在临床医学中，样本指的是从总体中抽取出来的一部分个体或数据。
总体是指研究对象的全体。
通过对样本的研究分析，可以推断总体的特征。
在医学研究中，样本的选择要具有代表性和随机性，以保证研究结果的可靠性。
2. 平均数、中位数、众数在统计学中，平均数指的是将一组数据相加后除以数据的个数所得到的值，用来表示数据的集中趋势。
中位数是按照数据大小排列后位于中间位置的值，众数是数据中出现次数最多的数值。
在临床医学中，这些统计指标常用于描述疾病的发病率、临床表现等。
3. 标准差、方差标准差和方差是衡量数据的离散程度的指标。
标准差是方差的平方根，它表示数据偏离平均值的程度。
在临床医学中，标准差和方差常用于评估治疗效果的稳定性和数据的稳定性。
4. t检验、方差分析t检验和方差分析是常用的统计方法，用于比较两组或多组数据之间的差异性。
在临床医学中，这两种方法可以帮助医生判断治疗方案的有效性，疾病的进展情况等。
5. 敏感度、特异度敏感度和特异度是评价诊断检测方法准确性的重要指标。
敏感度指的是在疾病存在的情况下，检测方法能够正确识别出疾病的能力；特异度指的是在疾病不存在的情况下，检测方法能够正确排除疾病的能力。
在临床医学中，敏感度和特异度的值越高，说明诊断方法越准确。
6. 风险比、相对危险度风险比和相对危险度是疾病发病风险的评估指标。
风险比表示两组人群中发病率的比值，相对危险度表示一组人群某种因素的风险相对于另一组的倍数。
在临床医学研究中，这两种指标可以帮助医生评估疾病的危险程度和相关因素的作用程度。
7. 生存分析、回归分析生存分析和回归分析是用于评估疾病预后和危险因素的统计方法。
生存分析可以分析患者的生存时间和生存率，回归分析可以研究疾病发生的相关因素。
新版医学统计学知识点归纳总结
新版医学统计学知识点归纳总结医学统计学是医学研究中不可或缺的一部分，它涉及到数据的收集、分析和解释，帮助医学工作者从大量数据中提取有价值的信息。
以下是新版医学统计学的知识点归纳总结：1. 研究设计：研究设计是统计分析的前提，包括观察性研究和实验性研究。
观察性研究如队列研究、病例对照研究，而实验性研究如随机对照试验（RCT）。
2. 数据类型：医学统计学中的数据可分为定性数据和定量数据。
定性数据如性别、血型，定量数据如血压、体重。
3. 描述性统计：描述性统计用于描述数据集的特征，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）。
4. 概率分布：在统计学中，概率分布描述了随机变量取值的概率。
常见的分布有正态分布、二项分布和泊松分布。
5. 假设检验：假设检验是统计推断的核心，用于判断样本数据是否支持某个假设。
常见的检验方法有t检验、卡方检验和F检验。
6. 置信区间：置信区间提供了一个范围，用以估计总体参数的可能值。
95%的置信区间意味着有95%的把握认为总体参数落在这个区间内。
7. 回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响。
简单线性回归和多元线性回归是常见的回归分析方法。
8. 生存分析：生存分析关注个体生存时间的分布和相关因素，常用于肿瘤学和流行病学研究。
Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型是生存分析中的重要工具。
9. 诊断试验评价：诊断试验评价涉及敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值等指标，用于评估诊断方法的准确性。
10. 样本量计算：样本量计算是研究设计的重要环节，它决定了研究的可行性和结果的可靠性。
样本量计算需要考虑效应大小、显著性水平和检验力。
11. 多变量分析：多变量分析用于同时考虑多个变量对结果的影响，如多元回归分析和判别分析。
12. 统计软件的应用：统计软件如SPSS、SAS和R在医学统计分析中扮演着重要角色，它们提供了数据处理和统计分析的功能。
医学统计学护理知识点总结
医学统计学护理知识点总结一、基本统计学概念1.总体和样本总体是指某一特定性质的全部个体的集合，而样本则是从总体中选取的一部分个体。
在临床实践中，医护人员常常需要根据样本数据来对总体进行推断。
2.参数和统计量参数是总体的特征值，统计量是样本的特征值。
统计量通常用来估计参数，比如样本平均值用来估计总体均值。
3.变量和常量变量是指在研究对象中取值不同的特征，可以分为定量变量和定性变量。
定量变量是以数字表示的，比如身高、体重；定性变量是以类别表示的，比如性别、婚姻状况。
常量是指在研究对象中取值不变的特征。
4.测量水平测量水平分为名义尺度、顺序尺度、区间尺度和比率尺度。
名义尺度是指仅代表对象分类的变量，如性别；顺序尺度是指变量的数值表示有序的关系，但不能准确比较差异，如疼痛程度的分级；区间尺度是指能够比较大小和进行加减运算，但没有绝对零点的变量，如体温；比率尺度是指能进行所有数学运算并有绝对零点的变量，如年龄、收入。
5.描述统计和推断统计描述统计是根据样本数据对总体进行描述和概括，它使用一些常见的指标，如平均值、标准差、百分比等。
推断统计是根据样本数据对总体的特征进行推断，如参数估计和假设检验。
二、概率论基础1.随机事件和概率随机事件是指在一定条件下可以出现也可以不出现的事件，它的出现是偶然的。
概率是描述随机事件发生可能性大小的一个数，通常用P(A)表示事件A发生的概率，概率的取值范围是0≤P(A)≤1。
2.独立事件和相关事件独立事件是指两个事件的发生互不影响，事件A和事件B同时发生的概率等于事件A发生的概率乘以事件B发生的概率，P(A∩B)=P(A)×P(B)。
相关事件是指两个事件的发生互相影响，事件A和事件B同时发生的概率不等于事件A发生的概率乘以事件B发生的概率。
3.概率分布概率分布是随机变量取值和相应概率的对应关系，包括离散型随机变量的概率分布和连续型随机变量的概率分布。
常见的离散型随机变量有二项分布、泊松分布等；常见的连续型随机变量有正态分布、t分布、F分布等。
医学统计学知识点梳理
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。
医学统计学知识点
医学统计学知识点医学统计学是应用统计学原理和方法于医学领域的一门学科，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，可以帮助医学研究者和临床医生更好地理解和应用医学知识。
本文将介绍一些医学统计学中的重要知识点。
一、数据的类型在医学统计学中，我们常常需要处理各种类型的数据，其中最常见的数据类型包括：1. 定性数据：也称为分类数据，指描述事物性质或属性的数据，如性别、疾病类型等。
2. 定量数据：也称为连续数据，指可以用数字进行度量的数据，如身高、体重、血压等。
3. 二分类数据：指只有两种可能取值的数据，如阳性/阴性、生/死等。
4. 多分类数据：指有多种可能取值的数据，如血型、既往医疗史等。
二、描述统计学1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行整理、总结和描述的过程，主要包括以下指标：- 频数与频率：频数是指某一数值在数据集中出现的次数，频率是频数与数据总数的比值。
- 中心趋势指标：包括均值、中位数和众数，用于描述数据的集中程度。
- 离散程度指标：包括标准差、方差和四分位差等，用于描述数据的分散程度。
2. 绘图方法：绘图是描述性统计的重要手段之一，常用的绘图方法包括：- 饼图：用于展示分类数据的比例关系。
- 条形图：用于展示不同类别之间的数量关系。
- 箱线图：用于展示数据的分布情况和异常值。
- 散点图：用于展示两个变量之间的相关性关系。
三、推断统计学推断统计学是从样本中得出总体特征的方法，通过对样本数据的分析来进行推断。
其中的重要概念和方法包括：1. 总体与样本：总体是我们研究的对象的全体，样本是从总体中选取的一部分。
2. 参数与统计量：参数是总体的特征值，统计量是样本的特征值，通过统计量来估计参数。
3. 抽样分布：抽样分布是样本统计量的概率分布，常用的抽样分布包括正态分布和t分布。
4. 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行统计推断，判断总体参数是否满足某个假设。
5. 置信区间：置信区间是对总体参数的一个范围估计，常用于估计总体均值和总体比例。
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是指应用统计学原理和方法进行医学研究设计、数据分析和结果解释的学科。
医学统计学的知识点非常丰富，包括统计学基础知识、研究设计、样本量计算、控制方法、参数估计、假设检验和数据分析等方面。
以下是医学统计学知识点的一些精华汇总。
1.统计学基本概念：包括基本统计量（均值、中位数、众数）、数据类型（定量数据、定性数据）、数据的描述方法（频数分布表、直方图等）。
2.研究设计：包括随机对照试验、队列研究、病例对照研究等，了解不同研究设计的优缺点及适用场景。
3.样本量计算：确定研究样本量是保证研究结果可靠性的重要一环，需要根据研究目的、效应量和统计显著性水平确定样本量。
4.控制方法：包括随机分组、盲法、配对设计等，用于减少实验误差和避免偏倚。
5.参数估计：常用的参数估计方法有点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据得到总体参数的一个点估计值，区间估计是对总体参数的一个区间估计。
6.假设检验：假设检验是用来判断样本数据与总体假设之间的差异是否显著的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、方差分析等。
7.数据分析：包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析用来描述研究变量的基本情况，推断性统计分析用来推断样本数据与总体数据之间的关系。
8.相关分析：用来分析变量之间的关联程度，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
9. 回归分析：用来分析因变量与自变量之间的关系，包括线性回归分析和 logistic回归分析等。
10.生存分析：用来分析时间到达事件发生的概率，包括生存曲线的绘制、生存率的估计和影响因素的分析等。
11. 多变量分析：用来分析多个自变量对因变量的影响，包括多元方差分析、多元回归分析和多元Logistic回归分析等。
12. Meta分析：用于综合多个独立研究结果，对总体效应进行定量分析和综合评价。
以上是医学统计学的一些精华知识点的汇总。
医学统计学的应用非常广泛，不仅在医学研究中需要应用统计学的原理和方法，也在临床实践中需要对医学统计学知识有一定的了解和应用。
医学统计知识点整理
医学统计学知识点整理第一节统计学中基本概念一、同质与变异同质：统计研究中，给观察单位规定一些相同的因素情况。
如儿童的生长发育，规定同性别、同年龄、健康的儿童即为同质的儿童。
变异：同质的基础上个体间的差异。
“同质”是相对的，是客观事物在特定条件下的相对一致性，而“变异”则是绝对的μ.δ.πX.S.p1.2.变量：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或测量，这种特征能表现观察单位的变异性，称为变量。
一、数值变量资料又称为计量资料、定量资料：观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。
表现为数值大小，带有度、量、衡单位。
如身高（cm）、体重(kg)、血红蛋白（g）等。
二、无序分类变量资料又称为定性资料或计数资料：将观察对象按观察对象的某种类别或属性进行分组计数，分组汇总各组观察单位后得到的资料。
分类：二分类：+ -；有效，无效；多分类：ABO血型系统特点：没有度量衡单位，多为间断性资料【例题单选】某地A、B、O、AB血型人数分布的数据资料是( )A.定量资料B.计量资料C.计数资料D.等级资料分组统计描述：是利用统计指标、统计表和统计图相结合来描述样本资料的数量特征及分布规律。
统计推断：是使用样本信息来推断总体特征。
统计推断包括区间估计和假设检验。
第四节统计表与统计图★一、统计表统计表的基本结构与要求标题：高度概括表的主要内容，时间、地点、研究内容，位于表的上方，居中摆放，左侧加表的序号。
标目：横标目和纵标目。
线条：通常采用三线表和四线表的形式。
没有竖线或斜线。
数字：表内数字一律用阿拉伯数字。
同一指标，小数位数应一致，位次对齐。
无数字用“—”表示。
暂缺用“…”表示。
“0”为确切值。
备注：位于表的下面，通常是对表内数字的注解和说明，必要时可以用“*”等标出。
一张统计表的备注不宜太多。
二、制表原则1.（7理分布。
【例题填空】描述某地十年间结核病死亡率的变化趋势宜绘制_________图。
医学统计学知识点
医学统计学知识点1.数据类型：医学研究中使用的数据包括定类数据和定量数据。
定类数据是非数值型的数据，例如性别、种族等；定量数据是数值型的数据，例如年龄、体重等。
了解数据类型是分析数据的第一步。
2.数据收集：医学研究中的数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、实验研究、观察等。
在数据收集过程中，需要注意样本的选择、数据的完整性和准确性。
3.描述统计学：描述统计学包括对数据的整体特征进行描述和总结。
常用的描述统计学方法包括中心趋势度量（例如均值、中位数、众数）、离散程度度量（例如标准差、方差）和数据分布描述等。
4.推断统计学：推断统计学是从样本数据推断总体特征的一种方法。
通过推断统计学，可以根据样本数据的统计量（例如样本均值、样本比例）来推断总体参数的区间估计或假设检验。
5.假设检验：假设检验是根据样本数据对总体参数提出假设，并通过计算概率值来判断是否接受或拒绝该假设。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验、方差分析等。
6.相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的线性关系和方向。
7. 回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并可用于预测因变量的数值。
常用的回归分析方法有简单线性回归分析、多元线性回归分析和 logistic 回归分析等。
8. 生存分析：生存分析用于研究时间相关的数据，例如疾病患者的生存时间或事件发生的时间。
生存分析方法包括 Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险模型等。
9.双盲试验和随机分组：在医学研究中，双盲试验和随机分组是常用的研究设计方法。
双盲试验是指研究中既不知道接受治疗的病人，也不知道给予治疗的医生；随机分组是指将研究对象随机分配到不同的治疗组和对照组。
10.统计软件：为了进行医学统计分析，研究者可以使用专业的统计软件，例如SPSS、SAS、R等。
医学统计学知识点汇总
医学统计学知识点汇总医学统计学是一门关于医学研究中数据收集、数据分析和推理的学科，它对医学领域的决策和实践具有重要的指导作用。
本文将对医学统计学的一些重要知识点进行汇总和介绍。
一、数据类型在医学统计学中，常见的数据类型包括定类（分类）数据和定量（数量）数据。
定类数据表示事物的属性或者类别，如性别、病情分级等；而定量数据表示具体的数量或测量结果，如年龄、血压等。
正确理解和分析数据类型对于进行准确的统计分析是至关重要的。
二、描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和描述的方法和技术。
常见的描述统计学方法包括中心趋势的度量、离散程度的度量以及数据的分布形态。
1.中心趋势的度量中心趋势是指数据集中的中间位置，常用的度量包括平均值、中位数和众数。
平均值是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将数据按升序排列，找出中间位置的数值，众数是出现频率最高的数值。
2.离散程度的度量离散程度是指数据的分散程度，常用的度量包括方差、标准差和极差。
方差是观测值与平均值之差的平方的平均值，标准差是方差的平方根，极差是数据集中最大值与最小值之差。
3.数据的分布形态数据的分布形态可以通过绘制直方图和概率密度曲线来进行可视化。
直方图可以显示数据的频数分布情况，概率密度曲线可以反映数据的分布密度。
三、推论统计学推论统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法和技术。
主要包括参数估计和假设检验两个方面。
1.参数估计参数估计是通过样本数据来估计总体参数的值。
常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。
点估计是通过样本数据来估计总体参数的唯一值，如样本均值估计总体均值；区间估计是通过样本数据来估计总体参数的范围，如置信区间估计总体均值。
2.假设检验假设检验是用来判断总体参数是否符合某个特定的假设。
它涉及到原假设和备择假设的设定，以及根据样本数据进行统计推断的过程。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验和方差分析等。
四、相关分析相关分析研究两个或多个变量之间的关系。
卫生统计学知识点(笔记)
第一章绪论1.统计学（statistics）是一门处理数据中变异性的科学与艺术，内容包括收集、分析、解释和表达数据，目的是求得可靠的结果。
2.▲总体（population）用来表示大同小异的对象全体，例如一个国家的所有成年人；某地的所有小学生。
可分为目标总体和研究总体。
若试图对某个总体下结论，这个总体便称为目标总体（target population）；资料常来源于目标总体中的一个部分，它称为研究总体（study population）。
需要谨慎的是，就研究总体所下的结论未必适用于目标总体。
3.▲样本（sample）是指从研究总体中抽取的一部分有代表性的个体。
获取样本的过程称为抽样（sampling）。
抽样研究的目的是用样本数据推断总体的特征。
需要注意的是，统计学的结论从来就不是完全肯定或完全否定的，能不能成功地达到从样本推断总体的目的，关键是抽样的方法、样本的代表性和推断的技术。
4.▲同质（homogeneity）是指同一总体中个体的主要性质相同。
5.▲变异（variation）是指同质的个体之间存在的差异。
6.▲变量的类型二分类变量分类变量或名义变量定性变量多分类变量变量有序变量或等级变量定量变量离散型变量连续型变量变量的转化：只能由“高级”向“低级”转化，即由信息量多的向信息量少的类型转化，如：定量有序分类二值7.▲参数（parameter）是反映总体特征的指标，参数的大小是客观存在的，是一个常数，不会发生变化，然而往往是未知的，需要通过样本资料来估计，如总体均数μ，总体标准差σ。
8.▲统计量（statistic）又称样本统计量，是反映样本特征的指标，是由观察资料计算出来的，如样本均数 X，样本标准差S。
统计学的任务就是依据样本统计量来推断总体参数。
9.▲概率与频率的区别：概率是参数，频率是统计量；频率总是围绕概率上下波动。
当某事件发生的概率≤0.05时，即P≤0.05，统计学习惯上称该事件为小概率事件。
(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。
医学统计学知识点汇集总结
医学统计学知识点汇集总结一、医学统计学概述医学统计学是指运用统计学方法和技术研究医学数据，并分析、解释医学现象的学科。
对于医学研究和临床实践来说，统计学扮演了至关重要的角色，它可以帮助我们从数据中找出规律和关联，了解疾病的发病机制、评估治疗效果、预测疾病的发展趋势等。
医学统计学应用广泛，包括流行病学调查、临床试验、疾病筛查、医疗资源分配等方面。
二、基本统计概念1.总体与样本总体是指研究者希望了解的所有个体或事物的集合，而样本是从总体中抽出的一部分个体或事物。
在医学统计学中，我们往往针对总体的某些特征进行研究，但因为总体过于庞大或难以直接观察，所以需要通过样本来间接推断总体特征。
2.描述统计学与推断统计学描述统计学是通过对样本数据进行整理、汇总和展示，来描述总体的特征。
例如，用均值、标准差、百分比等指标来描述样本的中心趋势、离散程度和分布规律。
推断统计学则是通过对样本数据进行分析和推断，来进行总体参数估计、假设检验和区间估计等操作，从样本的情况推断总体的性质。
3.测量尺度在医学统计学中，常用的测量尺度有四种：名义尺度、序数尺度、区间尺度和比率尺度。
名义尺度用于对个体进行分类，如性别、种族等；序数尺度表达了个体之间的顺序关系，如疾病的分期、疼痛的程度等；区间尺度是指定了单位长度的测量尺度，其间隔是均匀的，但没有绝对的零点，如温度；比率尺度有绝对的零点，可以进行加减乘除运算，如年龄、身高、体重等。
4.受试者特征曲线（ROC曲线）受试者特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve，ROC曲线）常用于评价诊断试验的准确性。
横轴表示假阳性率（1-特异度），纵轴表示真阳性率（灵敏度），曲线下面积（AUC）为对角线以下的面积，用来评价诊断试验在不同判断标准下的表现。
三、数据的搜集与整理1.样本量计算样本量的大小直接关系到研究结果的可靠性和精度。
样本量计算需要根据预期效应大小、显著性水平、统计功效、数据分析方法等因素来确定。
医学统计学知识点
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、A B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。
抽样误差主要来源于个体的变异。
医学统计学知识点
医学统计学知识点医学统计学是医学中的重要分支，通过对医学数据的收集、整理、分析和解释，帮助医生和研究人员更好地理解疾病的发病规律和治疗效果。
下面将介绍一些医学统计学中常见的知识点。
一、数据类型在医学统计学中，数据通常分为定性数据和定量数据两种类型。
定性数据是指具有类别属性的数据，如性别、疾病类型等；定量数据是指可进行加减乘除等运算的数据，如血压、体重等。
二、描述统计学描述统计学是对收集到的数据进行整理、汇总和描述的过程，包括频数分布、中心趋势和离散程度等指标。
通过描述统计学可以更直观地了解疾病的流行病学特征。
三、推断统计学推断统计学是通过对小样本数据进行推断，得出对总体的推断结论。
常见的方法包括假设检验、置信区间估计和方差分析等。
推断统计学在临床研究和药物试验中有重要应用。
四、生存分析生存分析是研究事件发生时间和生存时间的统计方法，常用于临床预后评估和生存曲线绘制。
生存分析可以帮助医生评估疾病的进展速度和治疗效果。
五、因子分析因子分析是研究多个变量之间的关联性和内在结构的统计方法，常用于疾病危险因素的筛选和分类。
通过因子分析可以揭示疾病的复杂发病机制和影响因素。
六、线性回归线性回归是研究两个或多个变量之间线性关系的统计方法，可用于分析疾病风险因素和疗效预测。
线性回归可以帮助医生更好地控制干预措施，提高治疗效果。
综上所述，医学统计学是医学研究和临床实践中不可或缺的工具，掌握相关知识点可以更好地帮助医生理解和解释医学数据，促进疾病防控和治疗水平的提高。
希望本文介绍的医学统计学知识点能够为医学工作者提供参考和帮助。
感谢阅读！。
医科数学知识点总结
医科数学知识点总结一、统计学1. 统计学概述统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在医学领域中，统计学被广泛应用于疾病流行病学调查、临床试验设计和数据分析等方面。
医生们可以通过统计学的方法来评估某种治疗方法的疗效，分析疾病的发病率和死亡率，预测疾病的发展趋势等。
2. 统计学方法在医科数学中，统计学方法有很多种，常见的包括描述统计法、推断统计法、回归分析、方差分析、生存分析等。
描述统计法主要用于整理和描述数据的分布特征，推断统计法主要用于从样本数据中推断总体的特征。
回归分析和方差分析则可以帮助医生们分析不同因素对疾病影响的程度，生存分析则可以帮助医生们评估患者的存活率。
3. 统计学实例举例来说，医生们可以通过统计学的方法来评估某种治疗方法的疗效。
他们可以通过临床试验收集患者的样本数据，然后利用推断统计学的方法来判断该治疗方法是否有效。
又如，医生们也可以通过统计学的方法来预测疾病的发展趋势。
他们可以通过收集历史病例数据，然后利用生存分析的方法来评估患者的存活率，从而预测疾病的发展趋势。
4. 统计学的应用统计学在医学领域中有着广泛的应用，它可以帮助医生们解读研究文献、设计临床试验、评估治疗方法的疗效、预测疾病的发展趋势等。
通过统计学的方法，医生们可以更准确地了解疾病的发展规律，从而提高诊断和治疗的效果。
二、生物统计学1. 生物统计学概述生物统计学是统计学在生物学领域中的应用。
在医学领域中，生物统计学被广泛应用于遗传学研究、流行病学调查、临床试验设计和数据分析等方面。
医生们可以通过生物统计学的方法来评估遗传疾病的遗传风险、分析疾病的发病率和死亡率、设计临床试验、分析患者数据等。
2. 生物统计学方法在医科数学中，生物统计学方法与统计学方法有很多相似之处，但也有一些特殊的应用。
例如，医生们可以通过生物统计学的方法来评估遗传疾病的遗传风险。
他们可以利用家系调查和基因分析的方法来收集患者数据，然后利用生物统计学的方法来评估患者患病的风险。
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医学统计学知识点总结知识点1.统计学是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。
2.医学统计学是应用统计学的基本原理和方法，研究医学及其有关领域数据信息的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。
3.统计软件包是对数据进行各种统计处理和分析的一系列程序的组合。
4.统计工作的基本步骤:研究设计、数据收集、数据整理、数据分析。
5.科研成果的质量取决于研究设计的质量，研究设计是统计工作的基础和关键，决定着整个统计工作的成败。
6.统计分析包括统计描述和统计推断。
统计描述是对已知样本(或总体)的分布或特征值进行分析和表达；统计推断是根据已知的样本信息对未知总体进行推断。
7.医用原材料的类型有:计量数据、计数数据、等级数据。
8.测量数据是通过用定量方法测量每个观察单元的指标而获得的数据。
9.计数资料是把观察单位按某种属性（性质）或类别进行分组，清点各组观察单位数所得资料。
10.等级资料是把观察单位按属性程度或等级顺序分组，清点各组观察单位数所得资料。
各属性之间有程度的差别。
等级资料的等级顺序不能任意颠倒。
11.同质：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。
12.变异:是指同质个体的某些指标之间的差异，即个体变异或个体差异。
13.总体是根据研究目的确定的同质研究对象的总体。
样本是人群中个体的代表性部分。
14.抽样研究是通过从总体中随机抽取样本，对样本信息进行分析，从而推断总体的研究方法。
抽样误差是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，其根源在于总体中的个体存在变异性，只要是抽样研究，就一定存在抽样误差，不能用样本的指标直接下结论。
15.统计学的主要任务是进行统计推断，包括参数估计和假设检验。
16.概率是某随机事件发生可能性大小（或机会大小）的数值度量。
概率的取值为0≤P≤1。
小概率事件是指P≤0.05的随机事件。
17.频数表和频数分布图的用途：(1)揭示计量资料的分布类型。
(2)揭示计量资料分布的重要特征—集中趋势与离散趋势。
(3)便于发现特大或特小的可疑值。
(4)作为陈述资料的形式。
例数大时，可以频率估计概率。
（5）便于资料的进一步统计分析。
18.均数应用于计量资料的正态分布或近似正态分布资料。
19.当资料呈正态分布时，均数位于分布的中心。
20.每个观察值都加一个常数a，则均数为原均数加常数a；每个观察值都乘以一个常数b，则均数为原均数的b倍。
21.几何平均数可应用于对数正态分布或近似正态分布的数据，也可用于多重关系的数据。
主要用于医院的抗原(体)效价数据。
22.计算几何均数的资料一般不能有观察值为0，也不能同时包含正负观察值。
23.中位数可用于描述任何分布类型计量资料的集中趋势，但对于正态分布或近似正态分布的资料，中位数不利于进一步的统计分析，故对正态分布或近似正态分布资料应首选均数描述其集中趋势。
24.中位数适用于描述偏态分布资料、一端或两端无确定数据的资料和分布不明资料的集中趋势。
25.极差与四分位数间距可用于描述计量资料的离散程度，但都比较粗略，而四分位数间距较极差稳定，他们用于描述偏态分布资料。
26.中位数M是一个特殊的百分位数，即第50百分位数P50,。
百分位数是一种位置指标，样本的第X百分位数记为Px，它表示将全部观测值X1、X2，…，Xn由小到大依次排列后位于第X百分位置的数值。
27.方差和标准差用于描述正态分布计量资料的离散程度。
28.均数与标准差结合用于全面描述正态分布计量资料的集中趋势与离散趋势。
29.变异系数描述的是相对离散程度，无度量衡单位。
用于单位不同，或虽单位相同，但均数相差较大的资料间变异程度的比较。
30.正态分布是横轴上方以均数处最高的单峰对称分布，以均数为中心，左右两侧对称。
正态分布N（μ，σ²）中有两个参数：总体均数μ和总体标准差σ。
μ是位置参数，σ是变异度参数。
31.正态分布曲线下的面积是1，其分布有一定的规律，x±1.64s内的面积为90%，x±1.96s内的面积为95%，x±2.58s内的面积为99%。
32.常用相对数有：率、构成比、相对比。
33.率是说明某现象发生的频率或强度。
某一分率的改变不影响其他分率变化。
34.成分比例是指某事物内部各成分的比例或分布。
某一部分组成比例的变化会影响其他组成比例的变化。
35.相对比率是指两个相关的指标，表示一个指标是另一个指标的几倍或几分之一。
这两个指标可以是绝对比率、相对数或平均值。
36.应用相对数注意事项：(1)计算相对数时分母应该有足够数量即例数不能太小。
(2)计算合计率或平均率时，不能把n个率相加后除以n，应该绝对数相加后再计算相对数。
（3）正确区分构成比与率，分析时不能以构成比代替率。
(4)相对数的比较应注意其可比性。
对比组之间除了被研究的因素不同以外，其他相对数造成影响的因素应可能在构成比代替率。
(5)样本率或样本构成比在比较时应做假设检验。
37.常用的标准化方法有直接标准化法、间接标准化法和后向标准化法，简称直接法、间接法和后向法。
38.一般选择“标准”的方法有两种：（1）选择具有代表性的，较稳定的、数量较大的人群作为“标准”；（2）互相比较资料中任选一组数据作“标准”。
39.标准化死亡比（SMR）是被标化组的实际死亡数与预期死亡数之比，若SMR＞1，表示被标化组死亡率高于标准组；若SMR ＜1，表示被标化组死亡率低于标准组； 40.计算标准化率的步骤：⑴根据资料所具备的条件选用直接法或间接法；⑵选定标准构成；⑶选择公式计算标准化率。
41.应用标准化法的注意事项：(1)标准化法只适用于内部构成不同影响到总率比较的情况；(2)由于选择的标准不同，算出的标准化率也不同，但比较的结论一致；(3)标准化后的标准化率，已经不再反映当时当地的实际水平，它只表示相互比较的资料间的相对水平；(4)样本标准化率也存在抽样误差，也需要进行假设检验。
42.发病率是计算一定期间内某人群中的新发病例数，而患病率是计算调查时点被调查人群中的现患病例数。
43.在一定期间内某人可能发病一次以上而成为多个病例，所以发病率可能会大于100%;；而患病率不会出现大于100%的情况。
44.发病率高的疾病称为多发病；患病率高的疾病称为常见病。
患病率高，发病率也高的疾病称为常见多发病。
45.统计表一般由标题、标目、线条、数字和备注等部分组成。
统计表的编制应：⑴重点突出，简单明了，一张统计表至应包括一个中心内容；⑵主谓分明，层次清楚；⑶结构完整，有自明性。
46.常用的统计图有条形图、圆图、百分位图、直方图、折线图、半对数折线图、散点图、箱线图、统计图等。
47.单个构成比的描述，可选用圆图或百分条图；多个构成比的描述和比较，宜选用百分条图。
48.普通线图适用于描述某项指标随某个连续型数值变量变化而变化的幅度（绝对变化趋势）；半对数线图适用于描述某项指标随某个连续型数值变量变化而变化的速度（相对变化趋势）。
49.箱式图通常选用5个描述统计量来绘制，即最小值、下四分位数（P25）、中位数（M）、上四分位数（P75）、最大值；可用于描述某个连续型数值变量的分布特征，也可用于比较不同类别之间某个连续型数值变量分布特征的差异。
50.均值抽样误差是个体差异引起的样本均值与样本均值、样本均值与总体均值之间的差异。
51.标准差是样本均值的标准差，是描述均值抽样误差的指标。
增加样本含量可以减少样本均值的标准差，从而减少抽样误差。
52.参数估计是指用样本指标（统计量）来推断总体指标（参数）。
估计方法有点估计和区间估计，区间估计是按预先给定的概率1－α，由样本指标确定的包含总体参数的一个范围。
53.可信区间是指总体均数可能所在的范围。
用于推断总体参数所在的范围。
总体均数95%可信区间的意义为：总体均数在x±t0.05，νSx或x±1.96Sx范围内的可能性为95%。
54.在抽样研究中，由于抽样误差的存在，不能通过样本均值与样本均值的比较，以及样本均值与总体均值之间的比较直接得出结论，因此需要进行假设检验。
55.假设检验的基本思想包括小概率思想和归谬法思想。
56.假设检验是一种统计方法的总称，先对总体做一些假设(检验假设)，然后根据样本信息推断是否成立。
用来推断整体参数是否相等。
57.假设检验的基本步骤：⑴建立检验假设，确定检验水准；⑵计算检验统计量；⑶确定P值，作出统计判断。
58.单样本t检验的目的是推断样本均数所代表的总体均数与已知总体均数是否相同，它要求样本取自正态总体。
59.配对设计包括：⑴两个受试对象按某特征相同或相近配成对子，分别给予不同的处理；⑵同一受试对象给予不同处理或处理前后比较。
它可以降低抽样误差，提高统计效率。
60.配对t检验适用于配对设计的计量资料的比较，且要求差值服从正态分布。
61.完全随机设计可以将一批同质受试对象随机分配到各组，也可以是随机抽取几组不同的受试对象，观察其实验效应。
62.完全随机设计两样本均数比较的t检验是推断计量资料的两个总体均数之间有无差别的假设检验方法，要求样本来自正态总体，且两总体方差相等（方差齐）。
63.方差齐性检验的适用条件是两样本均来自正态分布的总体，方差齐性检验中的检验统计量F服从F分布，有两个自由度，分子的自由度（较大方差）和分母的自由度（较小方差）。
F值越大，P值越小。
64.两个样本均数比较，方差不齐时刻选择：⑴近似t′检验；⑵通过一定的变量变换以达到方差齐；⑶选用非参数统计，如秩和检验等。
65.Z检验适用于大样本资料的假设检验。
66.第Ⅰ类错误：检验假设H0本来是成立的，经过检验后被拒绝了，即“弃真”。
其发生的的概率为α，为已知。
67.第Ⅱ类错误：检验假设H0本来是不成立的，经过检验后被接受了，即“存伪”。
其发生的概率为β，属未知数。
68.假设检验的注意事项：⑴要有严密的研究设计；⑵选用的假设检验方法应符合应用条件；⑶有统计学意义不等于有实际意义；⑷结论不能绝对化；⑸正确理解P值与差别有无统计意义；⑹平衡Ⅰ类错误和Ⅱ类错误。
69.方差分析是一种以分析数据的变异为基础，以F值为检验统计量的计量资料的假设检验方法，主要用于推断计量资料单因素k水平（k≧3）或多因素不同水平总体均数间的差异性，其前提条件为资料服从正态分布，各组方差齐。
70.将随机区组设计数据的总变差分解为三部分，即处理区组间变差、区组间变差和误差。
块变异和误差相当于单向方差分析的组内变异。
71.两两比较的方法很多，常用q检验、LSD—t检验等；q检验适用于探索性研究，对每两个样本均数都进行检验；LSD—t 检验适用于事先有明确假设的证实性研究。
72.常用数据变换的方法有对数变换、平方根变换、平方根反正弦变换、倒数变换。