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。

第二章、统计资料的整理与描述
1.中位数：
就是将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M表示。

2.百分位数：
是一种位置指标，以Px表示，一个百分位数Px将全部观察值分为两个部分，理论上有X%的观察值比Px小，有（100-X）%观察值比Px大。

3.变异系数（CV）：
也称离散系数，为标准差与均数之比，变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量衡单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。

第三章、正态分布和二项分布
1.参考值范围(reference range)：
也称正常值范围，即绝大多数正常人的某指标值范围称为该指标的正常值范围。

(这里的“绝大多数”可以是90%、95%、99%等等，最常见的是95%,所谓“正常人”不是指健康人，而是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的同质人群)
第四章、统计推断基础
1.抽样误差：
由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差别。

（原因: 个体变异+ 抽样，表现为样本统计量与总体参数间的差别、不同样本统计量间的差别）
2.中心极限定理：
从均数为μ、标准差为σ的正态总体中，独立随机抽取例数为n的样本，样本均数x的分布服从正态分布。

3.标准误（SE）：
样本统计量的标准差称为标准误。

4.区间估计：
是按照一定的概率或可信度用一个区间估计总体参数所在的范围，这个范围称作可信度为1—的可信区间（CI），又称为置信区间。

5.第一类错误:
拒绝了实际上成立的H0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误或第一类错误。

6.第二类错误：
不拒绝实际上不成立的H0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误或第二类错误。

7.水准（检验水准）：
常用表示，在假设检验之前设定的，说明按不超越多大的误差为条件作结论，是犯第一类错误的最大风险。

8.假设检验中的P值：
指由H0所规定的总体作随机抽样，获得等于大于现有样本获得的检验统计量的概率。

P值的大小表明以多大的误差拒绝H0 。

P值越小，风险越小，所得结论的误差也小。

第八章、秩和检验
1.秩次:
是指全部观察值按某种顺序排列额为序。

反映等级的高低。

2.秩和：
是同组秩次之和。

（反映各组秩次的分布位置）
3.秩变换:
将等级变成秩次的方法。

（注：专业文档是经验性极强的领域，无法思考和涵盖全面，素材和资料部分来自网络，供参考。

可复制、编制，期待你的好评与关注）。