常用医学统计方法
医学统计学
医学统计学一、介绍医学统计学是医学领域中一门重要的学科，它通过收集、整理和分析医学数据，为医学研究和临床决策提供科学依据。
医学统计学的主要任务是使用统计方法分析各种医学数据，从中提取有意义的信息，并对结果的可靠性和有效性进行评估。
在医学研究中，医学统计学起着至关重要的作用，帮助研究人员通过数据分析对疾病的发病机制、病理生理过程和治疗效果等进行评估。
二、常见统计方法1. 描述统计学描述统计学是医学统计学的基础，它主要用于对医学数据的数量特征进行描述和总结。
常见的描述统计学方法包括：•平均值：用于描述数据的中心趋势。
•标准差：用于描述数据的离散程度。
•百分位数：用于描述数据的分布情况。
2. 推断统计学推断统计学是医学统计学的核心，它基于样本数据对总体进行推断。
常见的推断统计学方法包括：•假设检验：用于检验研究假设的真实性。
•置信区间：用于估计总体参数的范围。
•方差分析：用于比较多个样本的均值差异。
3. 生存分析生存分析是医学统计学中的一项重要内容，它主要用于研究患者的生存时间和相关因素。
常见的生存分析方法包括：•生存曲线：用于描述患者生存时间的分布情况。
•生存率：用于描述患者在某一时间点存活的概率。
•Cox比例风险模型：用于研究生存时间和危险因素的关系。
三、应用领域医学统计学广泛应用于医学研究和临床实践中，对于评估疾病的风险因素、制定预防策略、确定诊断标准和评估治疗效果等方面都起着至关重要的作用。
以下是医学统计学在不同领域的应用示例：1. 流行病学研究医学统计学在流行病学研究中发挥着重要作用。
通过收集大量的样本数据，并运用相关的统计方法，可以研究疾病的发病规律、危险因素和暴露因素等，为疾病的预防和控制提供科学依据。
2. 临床试验医学统计学在临床试验中的应用也非常重要。
通过对试验组和对照组的数据进行比较分析，可以评估新药物或治疗方法的疗效和安全性，为临床决策提供可靠依据。
3. 医疗质量评估医学统计学可以用于医疗质量评估，通过对不同医疗机构之间的数据进行比较分析，评估医疗服务的质量，为改善医疗质量提供参考。
医学统计学八种检验方法
医学统计学八种检验方法医学统计学是医学研究中一个重要的分支，它通过对医学数据进行收集、整理和分析，以帮助医学研究者得出准确可靠的结论。
而在医学统计学中，检验方法是评价医学研究数据是否具有统计意义的一种重要工具。
下面将介绍医学统计学中常用的八种检验方法。
1.正态性检验：正态性检验是用来检验数据是否符合正态分布的统计性质。
常见的正态性检验方法有Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
2.两独立样本t检验：该方法用于检验两个不相互依赖的样本均值之间是否存在差异。
适用于连续变量的比较，例如治疗前后的体重变化。
3.配对样本t检验：配对样本t检验适用于对同一组研究对象在不同时间或不同条件下进行比较。
如药物治疗前后患者的血压比较。
4.卡方检验：卡方检验是用来检验分类变量之间是否存在关联性的方法。
适用于分组数据的比较，例如男女性别与健康状况之间的关系。
5.方差分析：方差分析是用来检验多个组之间是否存在显著差异的方法。
适用于分析多个因素对结果的影响，如不同年龄组对某种疾病发生率的影响。
6.生存分析：生存分析用于研究事件发生时间和随时间而变化的危险率。
适用于研究患者生存期、疾病复发时间等，常见的分析方法有Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
7.相关分析：相关分析用于研究两个连续变量之间的关系。
常见的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和Spearman等级相关系数。
8.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程度和方向的方法。
适用于分析影响因素较多的情况，如探讨年龄、性别、病情等因素对治疗效果的影响。
以上八种检验方法在医学统计学中被广泛运用，每种方法都有其适用的场景和注意事项。
在进行医学研究时，选择合适的检验方法能够提高研究结果的可靠性，从而为临床实践和医学决策提供准确依据。
因此，熟练掌握这些统计方法是每个医学研究者必备的基本技能。
医学科研中的数据分析与统计方法
医学科研中的数据分析与统计方法在医学领域中，数据分析与统计方法的应用越来越广泛。
这些方法可以为医学研究提供有效的支持，帮助研究人员分析和解释数据，从而更好地了解疾病的发病机制和治疗方法。
下面将介绍医学科研中的一些常用数据分析和统计方法。
一、描述性统计描述性统计是用来描述数据集中的数据分布特征以及它们的中心趋势和离散程度。
在医疗研究中，描述性统计被广泛应用于基准特征的描述和比较以及统计结果的汇总。
一些常见的描述性统计量包括均值、中位数、众数、标准差和方差等。
二、假设检验假设检验是一种科学方法，用于确定两个或多个样本之间是否存在显著差异。
在医疗研究中，假设检验通常被用来比较两组或更多组数据之间的差异。
一些常见的假设检验包括t检验、方差分析和卡方检验。
三、回归分析回归分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
在医学研究中，回归分析可以用来分析特定变量与疾病或治疗效果之间的关系。
一些常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归和生存分析。
四、生存分析生存分析是一种方法，用于研究疾病发展和治疗效果等方面的时间相关性。
在医学研究中，生存分析通常被用来确定特定治疗方法或手术对病人生存期的影响。
生存分析常用的方法包括Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型等。
五、聚类分析聚类分析是一种将对象分组成类或簇的方法。
在医疗研究中，聚类分析通常被用来分类研究对象，这有助于更好地理解疾病的病因和治疗方法。
一些常用的聚类分析方法包括层次聚类和K均值聚类。
六、因子分析因子分析是一种统计技术，用于确定一组变量对应的潜在因素。
在医学研究中，因子分析可以用来确定不同症状和病因之间的关系。
因子分析所产生的因素可以用来解释相互关联的转换变量，并有助于理解潜在的原因。
在医学研究中，数据分析和统计方法的应用是非常重要的。
这些方法有助于研究人员更好地理解数据，从而更好地了解疾病的发病机制和治疗方法。
通过对不同方法的灵活使用，医生和研究人员可以更好地利用数据并取得更好的研究成果。
医学统计学方法
医学统计学方法1. 引言医学统计学是医学研究中不可或缺的一门学科，它通过应用统计学的原理和方法，对医学数据进行收集、整理、分析和解释，从而为医学研究提供可靠的依据。
本文将介绍医学统计学的基本概念、常用方法以及在医学研究中的应用。
2. 医学统计学的基本概念2.1 总体与样本在医学研究中，我们通常关注的是一个特定人群或物体的某种特征。
这个人群或物体称为总体，而从总体中选取出来的一部分个体则称为样本。
通过对样本进行观察和测量，我们可以对总体进行推断。
2.2 参数与统计量参数是描述总体特征的数值，例如总体均值、方差等。
由于很难获得总体所有个体的数据，我们通常通过样本来估计参数。
样本所得到的数值称为统计量，例如样本均值、样本方差等。
2.3 假设检验与置信区间在医学研究中，我们经常需要判断某种治疗方法是否有效、某种因素是否与疾病有关等。
假设检验是一种常用的统计方法，它通过对样本数据进行分析，判断总体参数是否符合某种假设。
置信区间则是对总体参数的估计范围。
3. 常用的医学统计学方法3.1 描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和展示的方法。
常用的描述统计学方法包括：频数分布表、直方图、散点图等。
这些方法可以帮助我们了解数据的分布特征、集中趋势和离散程度。
3.2 推断统计学推断统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法。
常用的推断统计学方法包括：参数估计和假设检验。
参数估计可以帮助我们估计总体参数，并给出其置信区间；假设检验可以帮助我们判断某个假设是否成立。
3.3 生存分析生存分析是研究个体发生某个事件（如死亡、复发）所需时间的方法。
常用的生存分析方法包括：生存函数曲线、危险比（hazard ratio）等。
生存分析可以帮助我们评估治疗效果、预测疾病进展等。
3.4 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的方法。
常用的回归分析方法包括：线性回归、 logistic回归等。
回归分析可以帮助我们探索影响因素、预测结果等。
医学研究中常用的数据统计方法
医学研究中常用的数据统计方法1.描述统计：描述统计是通过描述、汇总和展示数据的特征来对数据进行分析。
常用的描述统计方法包括：-平均数：用于衡量一个数据集的集中趋势，计算方法是将所有数据相加然后除以数据的个数。
-中位数：将数据按照从小到大的顺序排列，位于中间的值即为中位数，用于描述中间值的位置。
-众数：在数据集中出现次数最多的数值，可以用于描述数据的模式。
-方差和标准差：用于描述数据的离散程度，方差是样本偏离均值的平方和的平均值，而标准差是方差的平方根。
-频率分布表和直方图：将数据按照一定的区间进行分类，并统计各个区间内数据的个数或频率，用于展示数据的分布情况。
2.推断统计：推断统计是根据从样本获得的数据对总体进行推断和判断。
常用的推断统计方法包括：-参数估计：通过样本数据估计总体参数的值，例如使用样本平均数估计总体平均数。
-假设检验：用于判断样本观测值是否支持一些假设的正确性。
常用的方法包括t检验、F检验和卡方检验等。
-置信区间：给出参数估计的上下限，表示估计值的不确定性范围。
例如给出95%的置信区间意味着有95%的把握总体参数位于这个区间内。
-相关分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，例如皮尔逊相关系数可用于衡量两个连续变量之间线性关系的强度。
-回归分析：用于建立变量之间的数学关系模型，例如线性回归可用于描述一个自变量与一个因变量之间的线性关系。
3.生存分析：生存分析是研究人口中一些事件(如死亡、复发等)发生的概率和影响因素的统计方法。
常用的生存分析方法包括：-生存函数：生存函数描述了在一些特定时间点之前没有发生事件的概率。
-生存曲线：生存曲线是根据生存函数绘制的曲线图，可以描述出时间和事件之间的关系。
-危险比：危险比用于比较两个或多个不同组中事件的风险，可以得出不同因素对事件发生的相对影响。
- Cox比例风险模型：Cox模型是用于探索自变量对生存时间的影响的一种半参数模型，可以同时考虑多个预测因素。
统计学中的医学统计方法
统计学中的医学统计方法统计学在医学领域中扮演着重要的角色，它提供了一种科学的方法来分析医学数据、评估治疗效果和探索潜在的病因。
本文将介绍几种常用的医学统计方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析。
1. 描述性统计描述性统计是医学统计学中最基础的方法之一。
它通过对医学数据的总结和整理，来描述数据的特征和分布。
其中常用的统计指标包括均值、中位数、标准差等。
例如，在一个临床试验中，医生可以使用描述性统计来总结患者的年龄分布、性别比例等基本信息。
2. 假设检验假设检验是医学统计学中用来判断一个观察结果是否具有统计学意义的方法。
该方法基于样本数据对总体参数进行推断，并对研究假设进行验证。
常见的假设检验方法包括t检验和卡方检验。
例如，医生可以使用假设检验来判断一种新药物的疗效是否显著优于常规治疗。
3. 回归分析回归分析是一种用于探索变量之间关系的统计方法。
它可以帮助医生理解不同因素对医学结果的影响程度，并用于预测和解释结果。
常见的回归分析方法有线性回归和逻辑回归。
例如，在研究心脏病发作的风险因素时，医生可以使用回归分析来确定各种危险因素对心脏病发作的贡献程度。
4. 生存分析生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，尤其在医学领域中被广泛应用于研究疾病的生存率和预后。
生存分析可以帮助医生评估治疗方法的有效性和预测患者的生存时间。
常见的生存分析方法包括Kaplan-Meier 生存曲线和Cox比例风险模型。
例如，在肿瘤研究中，医生可以使用生存分析来评估不同治疗方法对患者生存率的影响。
总结：统计学在医学领域中有着广泛的应用，它提供了一系列方法来分析和解释医学数据。
本文介绍了描述性统计、假设检验、回归分析和生存分析等几种常用的医学统计方法。
了解和掌握这些方法对于医学研究和临床实践具有重要意义，能够帮助医生做出科学的决策，提高医疗质量和患者的健康水平。
医学统计学常用方法小结5篇
医学统计学常用方法小结5篇第一篇：医学统计学常用方法小结一、两组或多组计量资料的比较 1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验 2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验 2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。
如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。
2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作Kruskal Wallis的统计检验。
如果Kruskal Wallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。
二、分类资料的统计分析1.单样本资料与总体比较1)二分类资料：(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；(2)大样本时：用U检验。
2)多分类资料：用Pearson c2检验（又称拟合优度检验）。
2.四格表资料1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearson c2 2)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s 确切概率法检验3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s 检验3.2×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMH c2或成组的Wilcoxon秩和检验2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验 3)行变量和列变量均为无序分类变量(1)n>40并且理论数小于5的格子数行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验4.R×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMH c2或Kruskal Wallis的秩和检验2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变量为有序多分类变量，作none zero correlation analysis的CMH c2 3)列变量和行变量均为有序多分类变量，可以作Spearman相关分析4)列变量和行变量均为无序多分类变量，(1)n>40并且理论数小于5的格子数行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s 确切概率法检验三、Poisson分布资料1.单样本资料与总体比较：1)观察值较小时：用确切概率法进行检验。
医学常用统计方法
医学常用统计方法
医学常用的统计方法包括：
1. 描述统计学：描述统计学用于总结和展示医学数据的基本特征，如均值、中位数、标准差、范围等。
2. 推断统计学：推断统计学用于从样本数据中推断总体的特征，包括参数估计和假设检验。
参数估计用于估计总体参数的值，例如利用样本均值估计总体均值。
假设检验用于检验关于总体参数的假设，例如检验两个样本均值是否相等。
3. 相关分析：相关分析用于研究变量之间的相关关系，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。
4. 方差分析：方差分析用于比较多个样本之间的均值差异，例如单因素方差分析和多因素方差分析。
5. 回归分析：回归分析用于研究自变量和因变量之间的关系，包括一元线性回归和多元线性回归等。
6. 生存分析：生存分析用于研究时间至事件发生的概率，包括生存函数、生存率和生存分布函数等。
7. 交叉表分析：交叉表分析用于研究不同变量之间的关系，包括卡方检验和列联分析等。
医学研究中经常将这些统计方法结合使用，以便更全面地分析和解释研究结果。
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二、搜集资料(data collection) 搜集资料 按照设计要求，原则是及时 准确、 是及时、 按照设计要求，原则是及时、准确、完整 地收集原始数据。 地收集原始数据。 1、病历 、 2、日常医疗工作记录 、 3、临床检查与化验记录 、 4、疾病监测报表 、 5、专题研究 、
三、整理资料（data sorting） 整理资料（ ） 1、资料的录入和清理 、 资料录入前后初步的清理是核实， 资料录入前后初步的清理是核实 ， 其次是发现 异常值。 异常值。 2、资料的分组 、 主要方法有按变量的性质分组和按变量的数 量大小分组两种。 量大小分组两种。 （1）按性质分组 ） （2）按数量分组 ） 一般以分10-15组为宜。 组为宜。 一般以分 组为宜
4、概率和小概率事件 、 概率(probability)是反映某一事件发生的可 是反映某一事件发生的可 概率 能性的大小，常用符号P表示 其值在0和 之间 表示。 能性的大小，常用符号 表示。其值在 和1之间 概率等于1的事件是必然事件 的事件是必然事件， （ 0 ≤P ≤1 ）。概率等于 的事件是必然事件，概 率等于0的事件是不可能事件， 随机事件的概率 率等于 的事件是不可能事件， 的事件是不可能事件 小于1，而大于0（ 小概率事件习惯 小于 ，而大于 （ 0 < P < 1 ）。小概率事件习惯 上是指概率（ 的事件。 上是指概率（ P ≤ 0.05 ）的事件。
第二篇 常用医学统计方法 第八章 医学统的作用和意义
一、医学统计学 1、统计学 、 统计学（ 统计学（statistics）是研究数据搜集、整理 ）是研究数据搜集、 与分析的科学， 与分析的科学 ， 是认识社会和自然现象数量特 征的重要工具。 征的重要工具。 2、医学统计学 、 统计学在医学研究领域的应用称为医学统 统计学在医学研究领域的应用称为 医学统 计学。 计学。 医学统计学与生物统计学、 医学统计学与生物统计学 、 卫生统计学是 统计学原理和方法在互有联系的不同学科领域 的应用，三者间有少许区别，但无截然界限。 的应用，三者间有少许区别，但无截然界限。
二、医学统计学在临床医学中的应用及意义 1、临床科研设计 、 2、对搜集资料的内在规律进行分析 、 3、为医务工作者阅读科技文献和撰写科研论 、 文提供工具
统计工作的基本步骤 第二节 统计工作的基本步骤
统计工作的基本步骤通常分为四步： 研究 研究) 统计工作的基本步骤通常分为四步 ： (研究 设计、搜集资料、整理资料和分析资料。 设计、搜集资料、整理资料和分析资料。
3、抽样和抽样误差 、 抽样是指从总体选取样本的过程。 抽样是指从总体选取样本的过程。 抽样研究是从总体中随机抽取部分观察单位， 抽样研究是从总体中随机抽取部分观察单位， 是从总体中随机抽取部分观察单位 其变量值构成样本，用样本信息来推断总体特征。 其变量值构成样本，用样本信息来推断总体特征。 由于抽样所造成的样本指标与总体指标的差 异称为抽样误差 抽样误差(sampling error)。 异称为抽样误差 。 抽样误差是抽样研究不可避免的， 抽样误差是抽样研究不可避免的，但有一定 的规律性。 的规律性。
根据分析的需要， 根据分析的需要 ， 各类变量间可以互相转 但原始资料应尽量保存数值变量， 换 。 但原始资料应尽量保存数值变量 ， 以便分 析资料时可根据需要进行转换。 析资料时可根据需要进行转换。 155) 某市某年调查的120 120名 例9.1(P155)，某市某年调查的120名8岁男 孩身高（cm）资料。 孩身高（cm）资料。
设计需考虑以下几方面： 设计需考虑以下几方面： 1、研究的目的和假设是什么? 、研究的目的和假设是什么 2、研究对象的选择范围是什么？如何确定？ 、研究对象的选择范围是什么？如何确定？ 3、研究方法是什么？技术路线如何？ 、研究方法是什么？技术路线如何？ 4、具体的研究内容、观察项目与指标是什么？ 、具体的研究内容、观察项目与指标是什么？ 5、研究对象的数量大小，如何抽样？怎样分组？ 、研究对象的数量大小，如何抽样？怎样分组？ 6、对观察指标如何进一步计算？具体采用哪些统计分析 、对观察指标如何进一步计算？ 方法？ 方法？ 7、有哪些可能存在的误差？如何避免与减少其影响？ 、有哪些可能存在的误差？如何避免与减少其影响？ 8、时间、人员、经费方面的安排。 、时间、人员、经费方面的安排。 实验三要素：处理因素、受试对象、 实验三要素：处理因素、受试对象、实验效应 设计四原则：对照、随机化、重复、盲法 设计四原则：对照、随机化、重复、
（1）按性质分组 ）
吸烟与肺癌的成组病例对照研究资料整理表
吸烟史 肺癌病人 688 21 709 对照 650 59 709 合计 1338 80 1418
有
无
合计
表8－1
组别 例数
药物A与药物B 药物A与药物B的疗效分析
治愈人数 有效人数 无效人数 治愈率(%) 治愈率(%)
药物A 药物A
110
36
71
3
32.73
药物B 药物B
97
52
32
13
53.61
（2）按数量分组 ） 例9.1(P155)，某市某年调查的 ，某市某年调查的120名8岁男 名 岁男 孩身高（ ）资料。 孩身高（cm）资料。
注意分组时界限要明确。 注意分组时界限要明确。 分组时界限要明确 如：第一组112～114岁，第二组 ～116岁， 第一组 ～ 岁 第二组114～ 岁 第三组116～ 岁 界限不明确。 第三组 ～118岁，界限不明确。 又如：第一组 ～ 第二组114～ 又如：第一组112～岁，第二组 ～岁，第 三组116～岁，分组明确。 三组 ～ 分组明确。
第三节 统计学的几个常用术语及统计方法选择 一、常用术语 1、变量和个体变异 、 根 据 研 究 目 的 确 定 的 观 察 单 位 ( observation unit)也称观察对象 ， 或个体 。 观察单位的某项特 也称观察对象， 也称观察对象 或个体。 变量(variable)。 征称为变量 征称为 变量 (variable)。 变量的观察结果称为变量 值(value of variable)。 。 同质(homogeneity)是指被研究指标 （ 变量 ） 是指被研究指标（ 变量） 同质 是指被研究指标 的影响因素相同。 的影响因素相同 。 在统计学中可以把同质理解为 除处理因素外， 影响被研究指标较大的、 除处理因素外 ， 影响被研究指标较大的 、 可以控 制的主要因素尽可能相同。 制的主要因素尽可能相同。 变异(variation)同质基础上的个体差异称为变 同质基础上的个体差异称为变 变异 异。
二、资料的类型 1、定量变量(numerical variable) 定量变量( 也称数值变量或计量资料， 也称数值变量或计量资料 ， 即用定量方法测 得的变量值称为定量变量。表现为数值的大小， 得的变量值称为定量变量 。 表现为数值的大小 ， 常有度量衡单位。 常有度量衡单位。 2、定性变量(categorical variable) 定性变量( 也称分类变量， 即按某种属性或类别分组, 也称分类变量 ， 即按某种属性或类别分组 , 所得的各组变量值个数称为定性变量。 所得的各组变量值个数称为定性变量 。表现为互 不相容的类别或属性。 不相容的类别或属性。 根据各类别之间有无程度上的差别又分为无序分 categories)和有序分类 和有序分类( 类 ( unordered categories) 和有序分类 ( ordinal categories)变量 有序分类又称等级资料 变量， 等级资料。 categories)变量，有序分类又称等级资料。
2、总体和样本 、 总体(population)是根据研究目的而确定的同 是根据研究目的而确定的同 总体 质观察单位的全体。 质观察单位的全体。 总体又分有限总体和无限总体。 总体又分有限总体和无限总体。 样本(sample)是按随机化原则从总体中抽出 是按随机化原则从总体中抽出 样本 的部分观察单位的某变量值的集合。 的部分观察单位的某变量值的集合。
一．研究设计(design) 研究设计 设计一般包括专业设计和统计设计。 设计一般包括专业设计和统计设计。专业设 计即确定调查题目、内容等。 计即确定调查题目、内容等。统计设计包括资料 收集、整理与分析。 收集、整理与分析。 统计设计包括资料收集、 统计设计包括资料收集、整理与分析全过程 的统计设想和科学安排。 的统计设想和科学安排。
5、参数与统计量 、 根据总体资料计算得到的指标称为 参数 (parameter)。例如总体均数、总体标准差、总 。例如总体均数、总体标准差、 体率等。 体率等。 根据样本变量值计算出来的指标称为统计 根据样本变量值计算出来的指标称为统计 量(statistic)。例如样本均数、样本标准差、样 。例如样本均数、样本标准差、 本率。 本率。