医学统计学知识点
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。
医学统计学知识点
1.一般来说，两均数比较用t检验，而两个以上均数的比较就必须用方差分析了。
t检验的应用条件：当样本含量n较小时（如n＜ 50＝，理论上要求样本取自正态总体，两小样本均数比较时还要求两样本总体方差相等。
但在实际应用时，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰近似对称分布，则对结果亦影响不大。
u检验的应用条件：样本含量n较大,一般要求n>50。
其实，u检验和t检验都属同类，其方法步骤也基本相同，不同的地方仅在于确定P值时界值的选择。
2.两均数比较可选用t检验，(当样本含量较大，如n>100时可用u检验)；两样本方差比较可选用F检验、率的比较可选用u检验或x2检验。
3.完全随机设计是分别从两个研究总体中随机抽取样本，对这两个样本均数进行比较，以推断它们所代表的总体是否一致。
4.t检验的基本步骤：①建立假设：H0、H1②确定检验水准：α=0.05③计算统计量t：根据不同的资料选用相应的计算公式④查t值表，确定P值：t ≥ tα,υP≤αt ≤ tα,υP≥α⑤统计推断结论P>0.05,接受H0，差别无显著意义；0．01<P≤0.05，拒绝H0，接受H1，差别有显著意义；P≤0.01 拒绝H0，接受H1，差别有非常显著意义。
5.t检验的注意事项①资料必须有可比性；②必须是计量资料；③资料必须呈正态或近似正态分布；④要根据不同的资料类型选用不同的计算公式；要正确理解统计结论的含义。
方差分析一、方差分析的用途及应用条件（一）用途1、检验两个或多个样本均数间的差异有无统计学意义；2、回归方程的线性假设检验；3、检验两个或多个因素间有无交互作用。
（二）应用条件1、各个样本是相互独立的随机样本；2、各个样本来自正态总体；3、各个处理组(样本)的总体方差方差相等，即方差齐。
二、 方差分析的基本思想 （一）方差分析中变异的分解此类资料的变异，可以分出三种：1、总变异：表现为所有数据大小不等，用总的离均差平方和表示，记为SS 总。
医学统计学基础
医学统计学基础医学统计学是一门研究医学中数据的收集、分析和解释的科学。
它在医学研究中扮演着至关重要的角色，并且对医学实践和决策具有深远影响。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用的统计方法以及其在医学领域的应用。
一、基本概念1.1 总体与样本在医学统计学中，我们常常需要研究某个感兴趣的群体，这个群体被称为总体。
总体可以是人群中的所有个体，也可以是其他单位，如医院、地区等。
由于总体往往很大，我们无法对其进行全面的研究，因此我们从总体中选取一部分个体进行研究，这部分个体称为样本。
1.2 数据类型医学研究中常见的数据类型包括定性数据和定量数据。
定性数据是描述性质或属性的数据，如性别、病情分类等；定量数据是可度量或计数的数据，如年龄、生命体征等。
了解数据类型对选择合适的统计方法至关重要。
1.3 描述统计学与推断统计学描述统计学用于总结和描述已有数据的特征，如均值、中位数、标准差等。
推断统计学则是通过对样本进行分析，推断总体的特征，并对结果进行估计和推断。
推断统计学可通过假设检验和置信区间来实现。
二、常用统计方法2.1 均值与标准差均值是用来描述一组数据集中趋势的指标，一般用于定量数据。
标准差则衡量了数据的离散程度，即数据的波动情况。
2.2 相关分析相关分析用于研究两个变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以了解两个变量是正相关、负相关还是无关。
2.3 生存分析生存分析是用来研究事件发生和持续时间的统计方法。
在医学中，生存分析常用于研究患者的生存时间、复发时间等。
2.4 方差分析方差分析用于比较两个或多个组的均值是否存在显著差异。
它适用于一组分类变量和一个连续变量的比较。
三、医学统计学的应用3.1 临床试验设计与分析临床试验是评价药物疗效的重要手段。
医学统计学在临床试验的设计和分析中起到关键作用，如确定样本量、随机分组、双盲试验等。
3.2 流行病学研究流行病学研究可以揭示疾病的发病原因、预后以及控制策略。
医学统计学的方法可以帮助研究者分析大量数据，确定疾病的危险因素和相关性。
医学统计学第三版仇丽霞知识点
医学统计学第三版仇丽霞知识点
《医学统计学第三版》是由仇丽霞编写的医学统计学教材。
以下是一些该书的知识点：
1. 医学研究设计与数据的收集方法：介绍了医学研究的不同设计类型，如前瞻性研究、回顾性研究和试验研究，并介绍了数据的收集方法。
2. 数据的描述性统计学：介绍了描述性统计学的概念和方法，包括测量尺度、集中趋势和离散程度的度量以及数据分布的形态。
3. 参数统计学的基本概念：介绍了参数、统计量、抽样分布和置信区间的概念，以及与参数估计和假设检验相关的方法。
4. 两种或多个样本之间比较的统计方法：介绍了两个或多个样本之间比较的统计方法，包括t检验、方差分析和非参数检验。
5. 相关与回归分析：介绍了相关与回归分析的基本概念和方法，包括Pearson相关系数、Spearman相关系数、线性回归和多元
回归分析。
6. 生存分析与生存率估计：介绍了生存分析的基本概念和方法，包括生存函数、生存率、危险比和生存曲线的估计。
7. 统计学软件的应用：介绍了常用的统计学软件，如SPSS和
R的基本操作和分析方法。
以上是《医学统计学第三版》的一些知识点，该书还涵盖了更多医学统计学相关的知识，如统计学的假设检验、重复测量数据的分析和非参数统计方法等。
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.统计软件包是对资料进行各种统计处理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、搜集资料、整理资料和分析资料。
5.科研结果的好坏取决于研究设计的好坏，研究设计是统计工作中的基础和关键，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。
统计描述是对已知的样本（或总体）的分布情况或特征值进行分析表述；统计推断是根据已知的样本信息来推断未知的总体。
7.医学原始资料的类型有：计量资料、计数资料、等级资料。
8.计量资料是用定量的方法对每一个观察单位的某项指标进行测定所得的资料。
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：是同质个体的某项指标之间的差异，即个体变异或个体差异性。
13.总体是根据研究目的确定的同质研究对象的总体。
样本是总体中具有代表性的一部分个体。
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。
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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。
统计学主要研究抽样误差.(5）概率概率，是描述某事件发生可能性大小的量度。
必然事件，事件肯定发生，概率P(U)＝1；随机事件，事件可能发生，可能不发生,概率介于0≤P(A）≤ 1；不可能事件，事件肯定不发生，概率P(∮）＝0；小概率事件，事件发生的可能性很小,概率P(A)≤ 0.05、或P(A)≤ 0。
01。
医学科研中，P（A）≤0.05作为事物差别有统计意义，P(A)≤ 0。
01作为事物差别有高度统计意义。
第二章定量数据的统计描述定量数据的统计描述方法：频数表、直方图、统计指标。
（1）频数分布频数分布的目的：了解数据的分布范围、集中位置以及分布形态等特征,以便根据资料分布情况选择合适的统计方法。
频数分布的用途：①作为陈述资料的形式；②便于观察数据的分布类型;③便于发现数据中特大或特小的可疑值;④当样本量大时，可用各组段的频率作为概率的估计值。
计算全距(range，R）:是一组数据的最大值与最小值之差。
R＝Max-Min确定组数与组距样本量在100例左右，组数选择8~15之间，一般取10组左右。
组距≈全距/组数确定组限第一组段必须包括最小值，最后一组段必须包括最大值。
最后一组段包括最大值，且一般情况下应包含该组段上限，其余各组段区间左闭右开.计算各组段频数（frequency）:即计算各组段内观察值的个数。
计算各组段频率(percent）：即计算各组段频数与总观察值个数之比，用百分数表示.计算累计频数（cumulative frequency）和累计频率（cumulative percent)：累计频数是由上至下将频数累加；累计频率是由上至下将频率累加。
（2）直方图直方图，是以垂直条段代表频数分布的一种图形。
（3）频数分布表的用途1、作为称述资料的形式，可以代替原始资料，便于进一步分析。
2、便于观察数据的分布类型。
资料分布类型分为：对称分布和偏态分布。
在统计分析时常需要根据资料的分布形式选择相应的统计分析方法，因此对数据分布形式的判定非常重要。
3、便于发现资料中某些远离群体的特大或特小值。
4、当样本含量比较大时，可用各组段的频率作为概率的估计值。
集中趋势的统计指标平均数,是描述一组观察值集中位置或平均水平的统计指标，常作为一组数据的代表值用于分析和进行组间的比较。
常用的有算术均数、几何均数、中位数、百分位数等。
算术均数，等于一个变量所有观察值的和除以观察值个数.总体均数用希腊字母μ表示,样本均数用符号Χ拔表示。
算术均数适用于对称分布的资料,如分布均匀的小样本数据或近似正态分布的大样本数据。
算术均数易受极端值的影响，并且受极大值的影响大于受极小值的影响.几何均数几何均数（geometric mean，G)，等于一个变量所有n个观察值的乘积的n次方根。
几何均数适用于取对数后近似呈对称分布的资料，尤其是右偏态分布数据。
医学研究中常用于比例数据。
【注】计算几何均数的观察值不能小于或等于0，因为无法求对数。
中位数中位数(median，M），是在按大小顺序排列的变量的所有观察值中,位于正中间的一个或两个数值.当数据呈偏态分布、或频数分布两端无确定数值,均宜采用中位数描述集中趋势。
中位数的确定取决于它在数据序列中的位置,因此对极端值不敏感.百分位数百分位数(percentile），是一个位置指标,它将一组变量值排列后划分为若干相等部分的分割点数值。
用Px表示，X用百分数表示。
表示在按照升序排列的数据中，其左侧（≤Px ）的观察值个数在整个样本中所占百分比为X %，其右侧(≥ Px ）的观察值个数在整个样本中所占百分比为(100－X )％。
百分位数不论资料分布类型均可计算，在实际工作中常用于确定医学参考值范围；在假设检验中用作拒绝或不拒绝检验假设的界值。
百分位数并非由全部观察值综合计算得来，因此，它不如均数和标准差精确；然而中间部分的百分位数因不受资料中个别极端数据的影响，具有较好的稳定性。
变异指标，又称离散指标，用以描述一组计量资料各观察值之间参差不齐的程度。
变异指标越大,观察值之间差异愈大,说明变异程度越大；反之亦然。
常用的有极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。
极差极差（range，R)，等于一个变量所有观察值中最大值与最小值之间的差值。
R ＝Max －Min缺点:①没有利用观察值的全部信息,不能反映其它数据的离散度；②各样本含量大小悬殊时，不宜比较其极差;③极差的抽样误差也较大,所以不够稳定。
极差仅适用于对未知分布的小样本资料作粗略的分析。
四分位数间距四分位数，是统计学对特殊的三个百分位数P25% 、P50％和P75％的统称四分位数间距(quartile range，Q)，等于第三四分位数与第一四分位数之间的差值。
Q ＝P75％－P25％缺点:①没有利用观察值的全部信息，不能反映其它数据的离散度；四分位数间距仅用来描述大样本偏态资料的变异情况。
方差方差(variance），是描述一个变量的所有观察值与总体均数的平均离散程度的指标。
总体方差用σ2表示，样本方差用S2表示。
标准差标准差（standard deviation，S )，是描述一个变量的所有观察值与均数的平均离散程度的指标。
总体标准差用σ表示,样本标准差用S表示。
标准差方差或标准差属同类变异指标,它们多用来描述均匀分布或近似正态分布的资料，大、小样本均可，其中以标准差的应用最广,通常与均数结合使用。
比如在许多医学研究报告中常用X拔±S 的形式表达资料。
变异系数变异系数（coefficient of variation，CV ），是一个度量相对离散程度的指标。
CV是无量纲的指标，可以用来比较几个量纲不同的指标变量之间的离散程度的差异，或比较量纲相同但均数相差悬殊的变量之间的离散程度的差异。
小结第三章正态分布与医学参考值范围正态分布，是一种连续型随机变量常见而重要的分布。
正态曲线，是一条高峰位于中央，两侧逐渐下降并完全对称，曲线两端永远不与横轴相交的钟型曲线.如果随机变量X的分布服从概率密度函数和概率分布函数称连续型随机变量X服从正态分布,记为X~N (μ, σ2 ）.π为圆周率,e为自然对数的底值，σ为总体标准差,μ为总体均数。
正态分布的特征1、正态分布是单峰分布，以X =μ为中心，左右完全对称，正态曲线以X轴为渐近线，两端与X轴不相交。
2、正态曲线在X =μ 处有最大值，其值为f（μ)=1/（μ√2π）；X越远离μ ，f(X)值越小，在X= μ± σ 处有拐点，呈现钟形.3、正态分布完全由参数μ和σ决定。
μ是位置参数，决定正态曲线在X轴上的位置.在σ一定时,μ增大,曲线沿横轴向右移动；μ较小，曲线沿横轴向左移动。
σ是形状参数,决定正态曲线的分布形态。
σ越大,曲线的形状越“矮胖”，表示数据分布越分散; σ越小，曲线的形状越“瘦高”，表示数据分布越集中。
正态曲线下面积分布规律1、服从正态分布的随机变量在某一区间上的曲线下面积与其在同一区间上取值的概率相等。
2、曲线下的总面积为1或100％，以μ为中心左右两侧面积各占50％，越靠近μ 处曲线下面积越大,两边逐渐减少。
3、所有的正态曲线，在μ左右的任意个标准差范围内面积相同.一些特殊情况,在μ±σ范围内的面积约为68.27％，在μ±1.96σ范围内的面积约为95。
00％，在μ±2.58σ范围内的面积约为99。
00％。
标准正态分布对任意一个服从N (μ, σ2 )分布的随机变量X，经Z=X—μ/σ变换都可以转为μ=0、σ=1的标准正态分布，也称随机变量的标准化变换。
标准正态分布的应用实际应用中，经z变换可把求解任意一个正态分布曲线下面积的问题，转化成标准正态分布曲线下相应面积的问题。
正态分布的应用1、制定医学参考值范围2、质量控制3、正态分布是很多统计方法的理论基础医学参考值范围医学参考值范围，指正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围。
医学参考值范围，习惯上是包含95%的参照总体的范围。
制订的注意事项a、抽取足够例数的同质“正常人”样本★“正常人”的定义,样本量（n〉120)，随机化。
b、确定具有实际意义的统一测量标准★指标的测量方法等要有规定，控制测量误差。
c、根据指标的性质确定是否要分组★根据实际情况、专业知识。
d、根据指标含义决定单、双侧范围★单侧下限，过低异常；单侧上限，过高异常；双侧，过高、过低均异常。
e、选择适当的百分范围★绝大多数人，一般80％、90％、95%、99%；★减少误诊，取较大范围；减少漏诊，取较小范围。
f、估计参考值范围★根据资料分布类型:正态分布法、百分位数法。
第四章定性数据的统计描述相对数,是两个有关的绝对数之比,也可以是两个统计指标之比.计算相对数的意义主要是把基数化作相等,便于相互比较。