医学统计学教学大纲
《医学统计学》教学大纲（60学时）
课程编码：10272003
课程名称：医学统计学
英文名称：Medical Statistics
开课学期：
学时/学分：60 / 4 （其中实习学时：20 ）
课程类型：专业课
开课专业：临床医学七年制学生
选用教材：马斌荣主编：《医学统计学》（第三版）人民卫生出版社2003年6月第三版
主要参考书：
1、方积乾主编：卫生统计学第5版人民卫生出版社2003年
2、倪宗瓒主编：卫生统计学第四版人民卫生出版社2000年
3、余松林主编：医学统计学人民卫生出版社2002年
4、徐勇勇主编：医学统计学高等教育出版社2001年
执笔人：陶育纯
一、课程性质、目的与任务
医学统计学是把概率论和数理统计原理和方法应用于医学研究、公共卫生事业和卫生事业管理的一门科学，是临床医学七年制学生必修的主要课程。医学统计学也是该专业学生将来从事临床医学相关科研工作不可缺少的重要工具，是加强和提高学生统计分析素养的重要课程，对于培养学生科研能力很有益处。
本课程的内容包括医学统计方法必要的基本理论知识和方法、统计表和统计图、医学科研设计方法等。它需要较扎实的语文基本知识及一些必要的数学基础知识。
本课程通过课堂讲授、实习等形式进行，注重基本技能训练、严密统计逻辑思维、严谨的工作态度的培养。采用提问、考试等方式评价教学效果。
二、教学基本要求
1、掌握医学统计方法必要的基本理论知识和方法。
2、掌握常用的和重要的统计分析方法，为将来阅读医学专业书刊和从事临床医学相关科研工作打下必要的统计学基础。
3、熟悉运用统计图表表达统计分析工作中的相关指标。
4、了解医学科研设计常用的基本方法，熟悉医学科研设计的基本原则。
5、熟练掌握科学型计算器统计功能的使用方法，了解统计软件的功能和基本使用方法。
6、注重统计分析基本技能的训练，加强统计逻辑思维和严谨的工作态度的培养。
三、各章节内容及学时分配
第一章医学统计中的基本概念（2学时）
教学目的与要求
通过本章的学习，要求学生掌握和理解同质和变异、总体和样本、参数和统计量的概念，掌握
医学统计资料的分类，了解医学统计工作的内容。
教学内容
第一节绪论
第二节医学统计工作的内容及资料类型
第三节医学统计中的基本概念
外文专业术语
statistics, medical statistics, population, sample, parameter, statistic, probability.
考核要求
了解：医学统计工作的内容。
理解：同质和变异、总体和样本、参数和统计量的概念。
掌握：医学统计资料的分类。
第二章平均水平（集中趋势）的统计描述（2学时）
教学目的与要求
通过本章的学习，熟悉频数分布表的编制方法和用途，掌握均数、几何均数、中位数和百分位数的各自意义、计算方法及应用范围。
教学内容
第一节频数分布
一、频数表
二、直方图
三、频数分布表的用途
第二节平均数
一、算术均数
二、几何均数
三、中位数和百分位数
外文专业术语
frequency distribution table, mean, geometric mean, median, percentile.
考核要求
了解：频数分布表的用途。
理解：频数分布表的编制方法。
掌握：均数、几何均数、中位数和百分位数的各自意义、计算方法及应用范围。
实习课（2学时）
教学目的与要求
通过本节课的学习和实习，借助教师的理论讲解和对具体资料和习题的演练，使学生掌握科学型计算器统计功能的使用方法。
教学内容
一、电子计算器统计功能的使用方法（教师讲授）
二、具体资料和习题（见教材后的练习题和相关的实习材料）的演练（学生实习）
三、教师讲解
第三章离散趋势的统计描述（2学时）
教学目的与要求
通过本章的学习，学生应掌握极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数的各自意义、计算方法及应用范围，熟悉和理解正态分布的概念和特征，掌握医学参考值范围的制定方法。
教学内容
第一节衡量变异程度（或离散程度）的指标
一、极差和四分位数间距
二、离均差平方和、方差、标准差和变异系数
第二节正态分布及应用
一、正态分布
二、标准正态分布
三、正态分布的应用
第三节医学参考值范围
一、医学参考值范围的概念
二、医学参考值范围的制定方法
外文专业术语
range, quartile, variance, standard deviation, coefficient of variation, normal distribution, standard normal distribution, reference value range.
考核要求
了解：医学参考值范围的概念。
理解：正态分布的概念和特征。
掌握：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数的各自意义、计算方法及应用范围和医学参考值范围的制定方法。
实习课（2学时）
教学目的与要求
通过本节课的实习，借助教师的总结和归纳和学生对具体资料和习题的演练，使学生掌握计量资料的统计描述方法的计算，掌握医学参考值范围的计算方法。
教学内容
一、总结和归纳（教师讲授）
二、具体资料和习题（见教材后的练习题和相关的实习材料）的演练（学生实习）
三、教师讲解
第四章抽样误差与假设检验（2学时）
教学目的与要求
通过本章的学习，学生应理解抽样误差的意义，了解抽样误差的计算原理，掌握均数的标准误的计算方法，掌握总体均数可信区间的计算方法，理解假设检验的意义，掌握假设检验的基本步骤。
教学内容
第一节均数的抽样误差与标准误
第二节总体均数的估计
一、可信区间的概念
二、总体均数可信区间的计算
第三节假设检验的意义和步骤
一、假设检验的基本概念
二、建立检验假设和确定检验水准
三、选择检验方法和统计推断分析
外文专业术语
sampling error, standard error, interval estimation, confidence interval, hypothesis test, size of test, test statistic, statistical significance.
考核要求
了解：抽样误差的计算原理。
理解：抽样误差的意义和假设检验的意义。
掌握：均数的标准误的计算方法，总体均数可信区间的计算方法，假设检验的基本步骤。
第五章t 检验（6学时）
教学目的与要求
通过本章的学习，学生应了解t 分布的概念和特征，了解假设检验中两类错误的概念，掌握单个样本的t 检验、配对样本的t 检验和两独立样本的t 检验。
教学内容
第一节t 分布
第二节单个样本的t 检验
第三节配对样本的t 检验
第四节两独立样本的t 检验
一、总体方差相等时的两独立样本t 检验
二、总体方差不等时的两样本t’检验
三、完全随机设计两样本几何均数比较的t 检验
第五节t 检验中的注意事项
一、要有严密的抽样设计
二、选用的检验方法必须符合其适用条件
三、单侧检验和双侧检验
四、假设检验的结论不能绝对化
五、正确理解P值与差别有无统计意义
六、假设检验和可信区间的关系
第六节假设检验中两类错误
一、I 型错误
二、II 型错误
外文专业术语
t test, paired sample t-test, two independent sample t-test, homogeneity, type I error, type II error.
考核要求
了解：t 分布的概念和特征，假设检验中两类错误的概念。
理解：单侧检验和双侧检验，P值与差别有无统计意义，假设检验和可信区间的关系。
掌握：单个样本的t 检验、配对样本的t 检验和两独立样本的t 检验。
实习课（2学时）
教学目的与要求
通过本节课的实习，借助教师的总结和归纳和学生对具体资料和习题的演练，使学生掌握单个样本的t 检验、配对样本的t 检验和两独立样本的t 检验的计算方法。
教学内容
一、总结和归纳（教师讲授）
二、具体资料和习题（见教材后的练习题和相关的实习材料）的演练（学生实习）
三、教师讲解
第六章方差分析（8学时）
教学目的与要求
通过本章的学习，学生应掌握完全随机设计和随机区组设计的方差分析方法，掌握多个样本均数的两两比较方法，了解析因设计的方差分析方法，了解多个方差齐性检验的方法。
教学内容
第一节完全随机设计的方差分析
第二节随机区组设计的方差分析
第三节多个样本均数的两两（多重）比较
一、q检验法（Newman-Keuls test, NK）
二、新复极差法（Duncan’s new multiple range method, Duncan新法）
第四节析因设计的方差分析
一、随机效应模型的方差分析
二、固定效应模型的方差分析
三、混合模型的方差分析
第五节多个方差齐性检验
外文专业术语
analysis of variance(ANOV A), multiple comparison, Newman-Keuls test, Duncan’s new multiple range method, factorial design.
考核要求
了解：析因设计的方差分析方法，多个方差齐性检验的方法。
理解：方差分析的基本思想和计算原理。
掌握：完全随机设计和随机区组设计的方差分析方法，多个样本均数的两两比较方法。
实习课（4学时）
教学目的与要求
通过本节课的实习，借助教师的总结和归纳和学生对具体资料和习题的演练，使学生掌握完全随机设计和随机区组设计的方差分析的计算方法，掌握多个样本均数的两两比较方法。
教学内容
一、总结和归纳（教师讲授）
二、具体资料和习题（见教材后的练习题和相关的实习材料）的演练（学生实习）
三、教师讲解
第七章相对数及其应用（2学时）
教学目的与要求
通过本章的学习，学生应掌握相对数的概念和率的抽样误差的计算，掌握相对数的计算和总体率的区间估计方法，了解率的标准化。
教学内容
第一节相对数的概念及计算
一、率
二、构成比
三、相对比
第二节相对数使用应注意的问题
第三节率的标准化
一、标准化的意义
二、标准化直接法的计算步骤
第四节医学中常用的相对数指标
一、死亡的统计指标
二、常用疾病统计的指标
第五节率的抽样误差与区间估计
一、率的标准误
二、率的区间估计
外文专业术语
rate, constituent ratio, relative ratio, standardized rate.
考核要求
了解：医学中常用的相对数指标。
理解：率的标准化意义。
掌握：相对数的概念和率的抽样误差的计算，相对数的计算和总体率的区间估计方法。
实习课（2学时）
教学目的与要求
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
医学统计学简答题
医学统计学简答题 1.简述标准差、标准误的区别与联系？ 区别：（1）含义不同：标准差S表示观察值的变异程度,描述个体变量值（x）之间的变异度大小,S越大,变量值（x）越分散；反之变量值越集中,均数的代表性越强。标准误..估计均数的抽样误差的大小,是描述样本均数之间的变异度大小,标准误越大,样本均数与总体均数间差异越大,抽样误差越大；反之,样本均数越接近总体均数,抽样误差越小。 （2）与n的关系不同： n增大时,S趋于σ（恒定）,标准误减少并趋于0（不存在抽样误差）。 （3）用途不同：标准差表示x的变异度大小、计算变异系数、确定医学参考值范围、计算标准误等,标准误用于估计总体均数可信区间和假设检验。 联系：二者均为变异度指标,样本均数的标准差即为标准误,标准差与标准误成正比。 2.简述假设检验的基本步骤。 1.建立假设,确定检验水准。 2.选择适当的假设检验方法,计算相应的检验统计量。 3.确定P值,下结论 3.正态分布的特点和应用：? 特点：?1、集中性：正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置；? 2、对称性：正态分布曲线位于直角坐标系上方，以x=u为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交； 3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降；?
4、正态分布有两个参数,即均数μ和标准差σ,可记作N（μ,σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小,曲线越陡峭；σ越大,曲线越扁平； ?5、u变换：为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换；?? 应用：?1.估计医学参考值范围?2.质量控制?3.正态分布是许多统计方法的理论基础 4.简述参考值范围与均数的可信区间的区别和联系 可信区间与参考值范围的意义、计算公式和用途均不同。 ?1.从意义来看?95％参考值范围是指同质总体内包括95％个体值的估计范围,而总体均数95％可信区间是指?95％可信度估计的总体均数的所在范围? 2.从计算公式看?若指标服从正态分布,95％参考值范围的公式是：±1.96s。?总体均数95％可信区间的公式是：??前者用标准差,后者用标准误。前者用1.96,后者用α为0.05,自由度为v的t界值。 5.频数表的用途和基本步骤。 用途：（1）揭示资料的分布特征和分布类型；（2）便于进一步计算指标和分析处理；（3）便于发现某些特大或特小可疑值。 基本步骤：（1）求出极差；（2）确定组段，一般设8~15个组段；（3）确定组距；组距=R/组段数，但一般取一方便计算的数字；（4）列出各个组段并确定每一组段频数。 6.非参数统计检验的适用条件。 （1）资料不符合参数统计法的应用条件（总体为正态分布、且方差相等）或总体分布类型未知；（2）等级资料；（3）分布呈明显偏态又无适当的变量转换方法使之满足参数统计条件；（4）在资料满足参数检验的要求时，应首选参数法，以免降低检验效能 7.线性回归的主要用途。
医学统计学-名词解释
统计学 1.医学统计学： 是运用统计学原理和方法研究生物医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门学科。（医学研究的对象主要是人体以及与人体的健康和疾病相关的各种因素） 2.同质： 性质相同的事物成为同质的，否则成为异质的或间杂的。 （观察单位间的同质性的进行研究的前提，也是统计分析的必备条件，缺乏同质性的观察单位的不能笼统地混在一起进行分析的） 3.变异： 是指在同质的基础上各观察单位(或个体)之间的差异。 4.总体： 总体是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。 5.样本： 样本是从总体中随机抽取的部分个体。（样本中包含的个体数称为样本含量） 6.随机： 即机会均等，是为了保证样本对总体的代表性、可靠性，使各对比组间在大量不可控制的非处理因素的分布方面尽量保持均衡一致，而采取的一种统计学措施。(包括抽样随机、分组随机、实验顺序随机) 7.统计量： 由样本所算出的统计指标或特征值称为统计量。(反映样本特性的有关指标) 8.参数： 总体的统计指标或特征值称为参数。 (总体参数是事物本身固有的、不变的，为常数) 9.抽样误差： 从某总体中随机抽取一个样本来进行研究，而所得样本统计量与总体参数常不一致，这种由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异称为抽样误差。这种在抽样研究中不可避免。（抽样误差有两种表现形式：①样本统计量与总体参数间的差异②样本统计量间的差异）10.概率: 描述事件发生可能性大小的一个度量，常用P表示，取值为0≤P≤1。 11.频率： 用随机事件A发生表示观察到某个可能的结果，则在n次观察中，其中有m次随机事件A发生了，则称A发生的比例0≤f≤1为频率。显然有 f = m / n 12.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，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。（为进行统计推断的依据） 13.定量资料： 以定量值表达每个观察单位的某项观察指标，如血脂，心率等。 14.定性资料： 以定性方式表达每个观察单位的某项观察指标，表现为互不相容的类别或属性，如血型、性别等。 15.等级资料： 以等级表达每个观察单位的某项观察指标，如疗效分级、血粘度、心功能分级等。
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H0 H0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/√n ㈡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）/n
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）； 计数资料计量资料 (分类资料)资料 等级资料(有序多分类资料) 二分类资料 无序多分类资料 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
医学统计学分析计算题-答案
第二单元 计量资料的统计推断 分析计算题 2.1 某地随机抽样调查了部分健康成人的红细胞数和血红蛋白量，结果见表4： 表4 某年某地健康成年人的红细胞数和血红蛋白含量 指 标 性 别 例 数 均 数 标准差 标准值* 红细胞数/1012·L -1 男 360 4.66 0.58 4.84 女 255 4.18 0.29 4.33 血红蛋白/g ·L -1 男 360 134.5 7.1 140.2 女 255 117.6 10.2 124.7 请就上表资料： (1) 说明女性的红细胞数与血红蛋白的变异程度何者为大？ (2) 分别计算男、女两项指标的抽样误差。 (3) 试估计该地健康成年男、女红细胞数的均数。 (4) 该地健康成年男、女血红蛋白含量有无差别？ (5) 该地男、女两项血液指标是否均低于上表的标准值（若测定方法相同）？ 2.1解： (1) 红细胞数和血红蛋白含量的分布一般为正态分布，但二者的单位不一致，应采用变异系数(CV )比较二者的变异程度。 女性红细胞数的变异系数0.29 100%100% 6.94%4.18 S CV X = ?=?= 女性血红蛋白含量的变异系数10.2 100%100%8.67%117.6 S CV X =?=?= 由此可见，女性血红蛋白含量的变异程度较红细胞数的变异程度大。 (2) 抽样误差的大小用标准误X S 来表示，由表4计算各项指标的标准误。 男性红细胞数的标准误0.031 X S = ==(1210/L ) 男性血红蛋白含量的标准误0.374 X S = ==(g/L )
女性红细胞数的标准误0.018X S = ==(1210/L ) 女性血红蛋白含量的标准误0.639X S = ==(g/L ) (3) 本题采用区间估计法估计男、女红细胞数的均数。样本含量均超过100，可视为大样本。σ未知，但n 足够大 ，故总体均数的区间估计按 (/2/2X X X u S X u S αα-+ , )计算。 该地男性红细胞数总体均数的95%可信区间为： (4.66－1.96×0.031 , 4.66＋1.96×0.031)，即(4.60 , 4.72)1210/L 。 该地女性红细胞数总体均数的95%可信区间为： (4.18－1.96×0.018 , 4.18＋1.96×0.018)，即(4.14 , 4.22)1210/L 。 (4) 两成组大样本均数的比较，用u 检验。 1) 建立检验假设，确定检验水准 H 0：12μμ=，即该地健康成年男、女血红蛋白含量均数无差别 H 1：12μμ≠，即该地健康成年男、女血红蛋白含量均数有差别 0.05α= 2) 计算检验统计量 22.829X X u === 3) 确定P 值，作出统计推断 查t 界值表(ν＝∞时)得P <0.001，按0.05α=水准，拒绝H 0，接受H 1，差别有统计学意义，可以认为该地健康成年男、女的血红蛋白含量均数不同，男性高于女性。 (5) 样本均数与已知总体均数的比较，因样本含量较大，均作近似u 检验。 1) 男性红细胞数与标准值的比较 ① 建立检验假设，确定检验水准 H 0：0μμ=，即该地男性红细胞数的均数等于标准值
医学统计学分析计算题_与解析
第二单元 计量资料的统计推断 分析计算题 2.1 某地随机抽样调查了部分健康成人的红细胞数和血红蛋白量，结果见表4： 表4 某年某地健康成年人的红细胞数和血红蛋白含量 指 标 性 别 例 数 均 数 标准差 标准值* 红细胞数/1012 ·L -1 男 360 4.66 0.58 4.84 女 255 4.18 0.29 4.33 血红蛋白/g ·L -1 男 360 134.5 7.1 140.2 女 255 117.6 10.2 124.7 请就上表资料： (1) 说明女性的红细胞数与血红蛋白的变异程度何者为大？ (2) 分别计算男、女两项指标的抽样误差。 (3) 试估计该地健康成年男、女红细胞数的均数。 (4) 该地健康成年男、女血红蛋白含量有无差别？ (5) 该地男、女两项血液指标是否均低于上表的标准值（若测定方法相同）？ 2.1解： (1) 红细胞数和血红蛋白含量的分布一般为正态分布，但二者的单位不一致，应采用变异系数(CV )比较二者的变异程度。 女性红细胞数的变异系数0.29 100%100% 6.94%4.18 S CV X = ?=?= 女性血红蛋白含量的变异系数10.2 100%100%8.67%117.6 S CV X =?=?= 由此可见，女性血红蛋白含量的变异程度较红细胞数的变异程度大。 (2) 抽样误差的大小用标准误X S 来表示，由表4计算各项指标的标准误。 男性红细胞数的标准误0.031 X S = ==(1210/L ) 男性血红蛋白含量的标准误0.374 X S = ==(g/L )
女性红细胞数的标准误0.018X S = ==(1210/L ) 女性血红蛋白含量的标准误0.639X S = ==(g/L ) (3) 本题采用区间估计法估计男、女红细胞数的均数。样本含量均超过100，可视为大样本。σ未知，但n 足够大 ，故总体均数的区间估计按 (/2/2X X X u S X u S αα-+ , )计算。 该地男性红细胞数总体均数的95%可信区间为： (4.66－1.96×0.031 , 4.66＋1.96×0.031)，即(4.60 , 4.72)1210/L 。 该地女性红细胞数总体均数的95%可信区间为： (4.18－1.96×0.018 , 4.18＋1.96×0.018)，即(4.14 , 4.22)1210/L 。 (4) 两成组大样本均数的比较，用u 检验。 1) 建立检验假设，确定检验水准 H 0：12μμ=，即该地健康成年男、女血红蛋白含量均数无差别 H 1：12μμ≠，即该地健康成年男、女血红蛋白含量均数有差别 0.05α= 2) 计算检验统计量 22.829X X u === 3) 确定P 值，作出统计推断 查t 界值表(ν＝∞时)得P <0.001，按0.05α=水准，拒绝H 0，接受H 1，差别有统计学意义，可以认为该地健康成年男、女的血红蛋白含量均数不同，男性高于女性。 (5) 样本均数与已知总体均数的比较，因样本含量较大，均作近似u 检验。 1) 男性红细胞数与标准值的比较 ① 建立检验假设，确定检验水准 H 0：0μμ=，即该地男性红细胞数的均数等于标准值
常用医学统计学方法汇总
选择合适的统计学方法 1 连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t 检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t 检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t '检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t 检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon 的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果 为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.3.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal －Wallis 法。如 果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用成组的Wilcoxon 检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.4.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman 检验法。如果 检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用符号配对的Wilcoxon 检验。 **** 需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。** 绝不能对其中的两 组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**
医学统计学-知识梳理
均数±标准差：表示集中位置、离散程度均数±标准误：表示平均水平、抽样误差大小P75 一、标准差的主要作用是估计正常值的范围 实际应用中，估计观察值正常值范围应该用标准差（s），表示为“Mean±SD”。此写法综合表达一组观察值的集中和离散特征的变异情况，说明样本平均数对观察值的代表性。s 的大或小说明数据取值的分散或集中。s与样本均数合用, 主要是在大样本调查研究中, 对正态或近似正态分布的总体正常值范围进行估计。如果不是为了正常值范围估计，一般不用。当数据与正态分布相差很大，或者虽为正态分布, 但样本容量太小(小于30 或100)，也不宜用估计正常值范围。 二、标准差还可用来计算变异系数（CV） 当两组观察值单位不同, 或两均数相差较大时，不能直接用标准差比较其变异程度的大小, 须用变异系数系数来做比较。： 标准误的正确使用 一、标准误用来衡量抽样误差的大小和了解用样本平均数来推论总体平均数的可靠程度。在抽样调查中，往往通过样本平均数来推论总体平均数，样本标准误适用于正态或近似正态分布的数据, 是主要描述小样本试验中，样本容量相同的同质的多个样本平均均数间的变异程度的统计量。即如果多次重复同一个试验, 它们之间的变异程度用。显然它越小，样本平均数变异越小，越稳定，用样本平均数估计总体均数越可靠。因此，为说明它的稳定性、可靠性或通过几个对几组数据进行比较(这是科研论文中最常见的)，应当用描述数据。实际应用中应该写成“平均数±标准误”或而英文表示为“Mean±SE”的形式。 二、标准误还可以进行总体平均数的区间估计与点估计（置信区间）。 根据正态分布原理，与合用还可以给出正态总体平均数的可信区间估计即推论总体平均数的可靠区间，例如常用（其中 (n-1) 为样本容量是n的t界值）表示总体均值的95%可信区间, 意指总体平均数有95%的把握在所给范围内。 三、标准误还可用来进行平均数间的显著性检验，从而判断平均数间的差别是否是由抽样误差引起的。例如：某当地小麦良种的千粒重=34克，现在从外地引入一新品种，通过多小区的田间试验得到千粒重的平均数=克，问新引进品种千粒重与当地良种有无显著差异新引进品种千粒重与当地良种有无显著差异实质是判断与的差别是否是有田间试验是抽样误差引起，所以要进行显著性检验，这里用t测验进行检验，而，由于，故，所以认为新引进品种千粒重与当地良种千粒重的不同是由于田间试验是抽样 误差引起，因此他们之间无显著差异。所以在进行平均数间的显著性检验是必须用到。 总之，标准差和标准误最常用的统计量，二者都是衡量样本变量(观察值) 随机性的指标，只是从不同角度来反映误差，二者在统计推断和误差分析中都有重要的应用。如果没有标准差，人们就无法看出一组观察值间变异程度有多大，这些数字到底有无代表性，如果没有标准误又很难看出我们的样本平均数是否可以代表总体平均数。所以二者都非常重要。 定量资料的统计描述：
医学统计学公式整理 简洁版
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 f fX x O O ∑∑∑== 几何均数： n n X X X G ...21= 或 ) log ( log 1 n X G ∑-= 频数表资料： ? ?????=????????=∑∑∑--n X f f X f G log lg log log 11 中位数:(1)* 2 1 +=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 2 2 )(μσ-∑= （2） 1)(2 2--∑= n X X S 标准差： 1)(2--∑= n X X S 或 1/)(22-∑-∑= n n X 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 S CV 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 N p N p i i ∑= ' ∑=i i p N N p )(' 2.间接法标准化 预期人数实际人数= SMR ∑=i i P n r SMR S M R P P ?=' 正态分布：密度函数： )2/()(2221)(σμπ σ--= 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 σ μ-= X u ，u 服从总体均数为0、总体标准 差为1的正态分布。 u 值左侧标准正态曲线下面积为标准正态分布函数，记作 )(u Φ 医学参考值的确定方法：（1）百分位法：双侧（P 25,P 975）,单侧P 95以下或P 5以上,该法适用于任何分布型的资料。（2）正态分布法:若X 服从正态分布，双侧医学参考值范围为 S X 96.1± 样本均数标准误的估计值为 X s = t 分布的概念：小样本总体标准差未知时，服从自由度为n-1 的t 分布 X X X t s μ-= 总体均数可信区间的计算： 大样本或总体标准差已知：式（1）； 小样本：式（2） （1）n S X ? ±96.1 （2）n S n t t ?±-)1(,05.0(前一个t 表示均数） 单样本t 检验： n S X t /0 μ-= 自由度为 n-1； 配对样本t 检验： 检验统计量： n S d t d /0-= 自由度为n-1（n 为对子数） 两样本t 检验：检验统计量： ) 11(2 12 1n n S X X t c +-= （错： Sc 的平方） 2 )()(2)1()1(21222211212 222112-+-+-= -+-+-= ∑∑n n X X X X n n S n S n S c 方差齐性检验：H 0:两总体方差齐，H 1:两总体方差不齐，α=0.1 检验统计量： （较小）（较大）2 2 2 1 S S F = 分子自由度为n 1-1，分母自由度为n 2-1 方差分析的基本思想： 1、总变异：总离均差平方和： 2() 1 T ij i j SS SS X X N νν=-==-∑∑总总＝ ∑∑-=N X X ij ij /)(22 ∑=N X C ij /)( 2 2. 组间变异：组间变异反映了处理因素的影响(如处理确实有作用)，同时也包括了随机误差(含个体差异和测量误差)。 21() 1 B i i i SS SS n X X k νν-==-∑组间组间＝＝ = C n X i i ij -∑ ∑2 )( 3. 组内变异：组内变异仅反映随机误差(含个体差异和测量误差)，故又称误差变异。 222()(1) W E ij i i i i j i SS SS SS X X n S N k νν===-=-==-∑∑∑组内组内 2()(1) W E ij i i i i j i SS SS SS X X n S N k νν===-=-==-∑∑∑组内组内 1(1)()N k N k ννν=-=-+-=+总组间组内 组间均方与组内均方比值一般地服从分子自由度为ν1，分母 自由度为ν2的F 分布 12 1 MS F k N k MS νννν= ==-==-组间 组间组内组内 ， 二项分布的概率函数P (X )： X n X X n C X P --=)1()(ππ； )! (!!X n X n C X n -= 二项分布的均数和标准差：进行n 次独立重复试验，出现X 次阳性结果 X 的总体均数为πμn = 总体方差为)1(2ππσ-=n 总体标准差为)1(ππσ -=n 如果将阳性结果用频率表示 n X p = 率的总体均数 π μ=p 标准差 n p ) 1(ππσ-= n p p n p p S p )1(1 ) 1(-≈--= 又称率的标准误它反映率的抽样误差的大小。 单侧累积概率计算：出现阳性的次数至多为k 次的概率为 ∑∑ ==---==≤k X k X X n X X n X n X P k X P 0 0)1()! (!! )()(ππ 出现阳性的次数至少为k 次的概率 ∑∑ ==---==≥n k X n k X X n X X n X n X P k X P )1()! (!! )()(ππ 率的可信区间的估计 正态近似法：当)1(,p n np - 均大于等于5时 n p p p n p p P )1(96.1,)1(96.1-+-? - 样本率与总体率的比较： 检验假设H 0：π=π0，H 1：π≠π0 1 . 满足正态近似时，计算检验统计量 ) 1(000 πππ--= n n X Z 或 n p Z ) 1(000 πππ--= 2. 不满足正态近似时用直接概率计算法 两样本率的比较：H0:π1=π2，H1:π1≠π2, 检验统计量: ) 1 1)(1(| |2121n n p p p p Z c c +--= 2121n n X X p c ++= Poisson 分布的概率函数为 ! )(X e X P X λλ -= POISSON 分布的应用: 单侧累计概率计算:稀有事件发生次数至多为k 次的概率为 ∑∑==-==≤k X k X X X e X P k X P 0 ! )()(λλ 发生次数至少为k 次的概率为 )1(1)(-≤-=≥k X P k X P 总体均数的区间估计:正态近似法 95%总体均数的可信区间为X X X X 96.1,96.1+- 样本率和总体率的比较 正态近似法: 当满足正态近似条件时, 对检验假设 H0:λ=λ0,H1:λ≠λ0, 检验统计量为 λ λ-= X Z 两组独立样本资料的Z 检验 :当两总体均数都大于20时, 对检验假设H0：λ1=λ2, H1：λ1≠λ2,当两样本观测单
医学统计学分析计算题答案
第二单元计量资料的统计推断 分析计算题 2.1某地随机抽样调查了部分健康成人的红细胞数和血红蛋白量，结果见表 4: 表4某年某地健康成年人的红细胞数和血红蛋白含量 指标性另U例数均数标准差标准值* 红细胞数/1012L-1男360 4.660.58 4.84 女255 4.180.29 4.33 血红蛋白/g L-1男360134.57.1140.2 女255117.610.2124.7 请就上表资料: (1) 说明女性的红细胞数与血红蛋白的变异程度何者为大？ (2) 分别计算男、女两项指标的抽样误差。 (3) 试估计该地健康成年男、女红细胞数的均数。 (4) 该地健康成年男、女血红蛋白含量有无差别？ (5) 该地男、女两项血液指标是否均低于上表的标准值 (若测定方法相同)？ 2.1 解： (1) 红细胞数和血红蛋白含量的分布一般为正态分布，但二者的单位不一致，应采用变异系数(CV)比较二者的变异程度。 S 0 29 女性红细胞数的变异系数CV = 100% —9 100% 6.94% X 4.18 女性血红蛋白含量的变异系数CV 2 100%竺2100% 8.67% X 117.6 由此可见，女性血红蛋白含量的变异程度较红细胞数的变异程度大。 (2) 抽样误差的大小用标准误S X来表示，由表4计算各项指标的标准误。 男性红细胞数的标准误S X -5-。竺0.031 (1012/L) J n 7360 5 7 1 男性血红蛋白含量的标准误S X丁丁一0.374 (g/L) J n V360
可视为大样本。 未知，但n 足够大，故总体均数的区间估计按 该地男性红细胞数总体均数的 95%可信区间为: (4.66— 1.96 0.031 , 4.66+ 1.96 E .031),即(4.60,4.72)1012/L 。 该地女性红细胞数总体均数的 95%可信区间为： (4.18— 1.96 0.018,4.18+ 1.96 0.018), 即(4.14,4.22)1012/L 。 (4)两成组大样本均数的比较，用 u 检验。 1) 建立检验假设，确定检验水准 H 0： 1 2 ，即该地健康成年男、女血红蛋白含量均数无差别 H 1： 1 2 ，即该地健康成年男、女血红蛋白含量均数有差别 0.05 2) 计算检验统计量 3) 确定P 值，作出统计推断 查t 界值表(尸呦寸)得PV0.001,按 0.05水准，拒绝H 。，接受H 1，差别 有统 计学意义，可以认为该地健康成年男、女的血红蛋白含量均数不同， 男性高 于女性。 (5)样本均数与已知总体均数的比较，因样本含量较大，均作近似 u 检验。 1)男性红细胞数与标准值的比较 ① 建立检验假设，确定检验水准 女性红细胞数的标准误S X S 0.29 ?、n .255 0.018(10 /L ) 女性血红蛋白含量的标准误 S X S 10.2 、、n . 255 0.639 (g/L ) (3)本题采用区间估计法估计男、 女红细胞数的均数。样本含量均超过100, (X u /2S X , X u /2S X )计算。 134.5 117.6 22.829 u X 1 X 2 2 2 7.1 10.2 360 255
医学统计学选择题大全
医学统计学常见考题 1. 要反映某市连续5年甲肝发病率的变化情况，宜选用 C A．直条图 B．直方图 C．线图 D．百分直条图 2. 下列哪种统计图纵坐标必须从0开始，D A. 普通线图 B.散点图 C.百分分直条图 D.直条图 3. 关于统计表的列表要求，下列哪项是错误的？A A．横标目是研究对象，列在表的右侧；纵标目是分析指标，列在表的左侧B．线条主要有顶线、底线及纵标目下面的横线，不宜有斜线和竖线 C．数字右对齐，同一指标小数位数一致，表内不宜有空格 D．备注用“*”标出，写在表的下面 4. 医学统计工作的基本步骤是 C A．统计资料收集、整理资料、统计描述、统计推断 B．调查、搜集资料、整理资料、分折资料 C．设计、搜集资料、整理资料、分析资料 D．设计、统计描述、统计推断、统计图表
5. 统计分析的主要内容有B A. 描述性统计和统计学检验 B.统计描述和统计推断 C．统计图表和统计报告 D.描述性统计和分析性统计 6 制作统计图时要求D A．纵横两轴应有标目。一般不注明单位 B. 纵轴尺度必须从0开始 C．标题应注明图的主要内容，一般应写在图的上方 D. 在制作直条图和线图时，纵横两轴长度的比例一般取5：7 7. 痊愈、显效、好转、无效属于C A. 计数资料 B. 计量资料 C. 等级资料 D.以上均不是 8. 均数和标准差的关系是D A．愈大，s愈大 B．愈大，s愈小 C．s愈大，对各变量值的代表性愈好 D．s愈小，对各变量值的代表性愈好 9. 对于均数为，标准差为的正态分布，95%的变量值分布范围为B A. － ~ ＋ B. －1.96~ ＋1.96 C. －2.58 ~ ＋2.58 D. 0 ~ ＋1.96
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）： （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 = ∑
几则很有趣的医学统计学故事
几则很有趣的医学统计学故事 医学统计学是一门很奇妙的科学。要说它简单吧，其实也挺简单的，常见的统计方法也就十余种，在教科书上都能找到，只要熟练掌握了，虽不敢夸下海口说可以“以秋风扫落叶的气概横扫四海之内的杂志”，但足以轻车熟路地应付99%的科学研究。要说它复杂吧，也挺复杂的，毫不夸张地说，绝大部分国内期刊，甚至在很多低分SCI杂志上，乱用统计学的现象多如牛毛。 很多同行在学习医学统计学时，都在抱怨自己很难走出“一学就会，一会就用，一用就错，一错就懵”的怪圈。究其原因，主要是部分同行学习医学统计学时都抱着一副“依葫芦画瓢”的态度，试图“套用统计学方法”来解决自己面临的问题，而不去仔细思考统计学方法的来龙去脉。本文拟谈几则与医学统计学相关的故事，希望能帮助大家从宏观上正确认识医学统计学这门科学。 1、两个指标诊断疾病的问题 路人甲做了一个研究，旨在比较两个指标（A和B）对肝癌的诊断价值。路人甲以A和B 的参考范围上限作为诊断界值，得出了A和B在该界值下对应的诊断敏感性和特异性。结果表明，A的诊断敏感性为0.80，特异性为0.90；B的诊断敏感性为0.85，特异性为0.87。路人甲很快撰写论文报道了自己的研究成果，指出B诊断肝癌的敏感性高于A，而特异性低于A。 路人乙是这篇文章的审稿人，当他看见这个结论后，脸色铁青，毫不犹豫地在审稿意见中写道：就敏感性而言，B高于A；就特异性而言，A高于B。诊断敏感性和特异性与所采用的界值密切相关，作者得出的敏感性和特异性仅仅代表了一个诊断界点下面的诊断效能，无法从全局上反映A和B的诊断价值。文章的结论到底是想说明A优秀还是B优秀呢？Reject! 这个故事说明：统计指标选错了，统计出来的东西往往难以“自圆其说”。 稿件被退了，路人甲有些许郁闷。经过认真学习科研设计与统计学知识后，路人甲终于明白了一个问题：两个指标诊断性能的比较是不能比较敏感性和特异性的，而应该比较ROC的曲线下面积，因为曲线下面积才是衡量整体诊断效率的最佳指标。路人甲很快绘制了ROC 曲线，统计结果表明，A的曲线下面积为0.80，B的曲线下面积为0.82。路人甲欣喜若狂，赶紧动笔写论文，并且理直气壮地给文章定了一个结论：B的诊断效率是优于A的，其理由就是因为B的曲线下面积大于A。 路人丙是这篇文章的审稿人，当他看见这个结论后，脸色铁青，毫不犹豫地在审稿意见中写道：从表面上看，B的曲线下面积高于A，但是导致这种差异的原因有两种，一种是抽样误差，一种是试验效应，即B确实是高于A的。你怎么能确定这不是抽样误差呢？在统计学上，要确定0.82是否高于0.80，就一定要经过统计学检验的。Reject! 这个故事说明：在医学科研中，没有经过统计学检验的结论多半是不科学的。
(完整版)医学统计学重点
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。