医学统计学考试重点
医学统计学重点重点知识总结
医学统计学重点一.选择1.几何均数：平均血清抗体滴度（如P9例2.4）2.正态分布：横轴为µ1.962.5%单侧双侧90%： 1.6495%： 1.64 1.9699%： 2.583.P值与ɑ的关系，ɑ是人为规定的，它们之间没有关系； P值↑，ɑ↑（×）4.方差分析自由度v的计算，v总=n-1;v组间=组数（k）-1；v组间=v总-v组间5.理论秩和（n(n+1)/2），实际秩和（通过平均秩次算）6.可信区间的正确应用：总体参数有95%的可能落在该区间内（×）；有95%的总体参数在该区间内（×）；该区间包含95%的总体参数（x）；该区间有95%的可能包含总体参数。
（x）；这个区间的可信度为95%（√）；总体参数只有一个，要么在区间内，要么不在7.相关系数与回归系数：相关系数为0，两个变量之间没有相关关系（×）；回归系数↑，相关系数↑（×）；（要做假设检验）二、名解1.参考值范围：根据正常人的数据估计绝大多数的正常人所在的范围2.区间估计（可信区间）：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围。
这个范围称作可信度为1-α的可信区间，又称置信区间。
3.P值：拒绝H0时所冒的风险（或“作出拒绝H0 而接受H1 ”结论时冒了P风险）4.ɑ(第一类错误)：H0真实时被拒绝（或H0真实时，拒绝H0，接受H1）5.β（第二类错误）：H0不真实时不拒绝（或H0不真实时，不拒绝H0）1-β检验效能：对真实的H1做肯定结论之概率6.秩次：是指全部观察值按某种顺序排列的位序；7.秩和：同组秩次之和8.剩余标准差：扣除了X的影响后,Y方面的变异; 引进回归方程后, Y方面的变异。
三、简答1.假设检验与可信区间的联系与区别分辨多个样本是否分别属于不同的总体，并对总体作出适当的结论。
分辨一个样本是否属于某特定总体等。
区间估计（可信区间）：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围。
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H0H0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/√n㈡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）/n7。
方差分析方差分析:又称F检验，是通过对数据变异按设计类型的不同,分解成两个或多个样本均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法。
医学统计学考试重点资料
一、名解：1、定量资料：以定量值表达每个观察单位的某项观察指标2、定性资料：以定性方式表达每个观察单位的某项观察指标3、等级资料：以等级方式表达每个观察单位的某项观察指标4、总体：是指按研究目的所确定的研究对象中所有观察单位某项指标取值的集合。
5、样本：是指从研究总体中随机抽取具有代表性的部分观察单位某项指标取值的集合。
6、参数：描述某总体特征的指标称为总体参数。
7、统计量：描述某样本特征的指标称为样本统计量。
8、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9、小概率原理：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,此即为小概率原理。
小概率原理是进行统计推断的依据。
(8&9常写在一起)10∙变异,是以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在其单位之间显示的差别。
11标准化率：用统一的标准对内部构成不同的各组频率进行调整和对比，对比后的率为标准化率。
12参考值范围：又称正常值范围，大多数人正常人某观察指标所在的范围。
由于正常人的形态、功能、生化等各种指标的数据因人而异，而且同一个人的某些指标还会随着时间、机体内外环境的改变而变化，因此需要确定其波动范围，即正常值范围，简称正常值。
13、抽样误差：由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差别。
14、中心极限定理：①从均数为U,标准差为。
的总体中独立随机抽样，当样本含量？增加时，样本均数的分布将趋于正态分布，均数为标准差为。
X②从非正态分布的总体中随机抽样，只要样本含量足够大，样本均数趋于正态分布。
15、统计推断：就是根据样本所提供的信息，以一定的概率推断总体的性质。
16、区间估计/参数估计/可信区间：包括点估计和区间估计，由样本信息估计总体参数。
按一定的概率或可信度(La)用一个区间估计总体参数所在范围。
这个范围称作可信度为l-α的可信区间(ConfidenCeinterval,Cl),又称置信区间。
医学统计学重点
医学统计学重点说明：本重点仅供参考：不能包括所有选择题考题，名词和简答可信度高，计算题熟练运算过程；同时自己要清楚各种检验方法的基本思想，重点程度与星号数量相关）一、名词解释1、★★★医学统计学：用概率论和数理统计方法研究医学事件的群体特征的一门方法。
2、★总体：根据研究目的确定的同质的研究对象的全体（集合）。
3、样本：从总体中随机抽取的部分研究对象。
4、随机：总体中每个个体有同等的机会进入样本。
5、系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差。
6、随机误差：由于一些非人为的偶然因素使得结果或大或小，是不确定、不可预知的。
7、★★抽样误差:由于抽样原因造成的样本指标与总体指标之间的差，或者是样本指标与样本指标之间的差。
8、准确度(accuracy)或真实性（validity）：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响(9、可靠度（reliabiliy）——也称精密度(precision)或重复性（repeatability）：重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响。
10、★★★小概率事件：一般常将p ≤ 0.05或p ≤ 0.01称为小概率事件，表示某事件发生的可能性很小。
通俗讲一次抽样是不可能发生的事件。
11、★★正态分布定：又称高斯分布，是一条中间高，两头低，左右完全对称地下降，但永远不与横轴相交的钟形曲线。
12、★★医学参考值范围：指绝大多数正常人的解剖、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。
最常用的是95%参考值范围。
13、★★标准误：用于反映均数抽样误差大小的指标，也叫样本均数的标准差，它反映了样本均数之间的离散程度。
14、★95%的可信区间：如果从同一总体中重复抽取100个独立样本，将可能有95个可信区间包括总体均数，有5个可信区间未包括总体均数。
二、填空题1、★医学统计学工作基本步骤：统计设计；收集资料.；整理资料；分析资料2、★统计分析包括：统计描述、统计推断3、频数分布的两个重要特征：集中趋势和离散趋势4、正态分布的两个参数：均数；标准差。
医学统计学考试重点_（1）
医学统计学考试重点_（1）P值：概率，反映某⼀事件发⽣的可能性⼤⼩。
统计学根据显著性检验⽅法所得到的P 值反应结果真实程度，⼀般以P ≤ 0.05认为有统计学意义， P ≤0.01 认为有⾼度统计学意义，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率等于或⼩于0.05 或0.01。
⼩概率原理：⼀个事件如果发⽣的概率很⼩的话，那么可认为它在⼀次实际实验中是不会发⽣的，数学上称之⼩概率原理，也称为⼩概率的实际不可能性原理。
统计学中，⼀般认为等于或⼩于0.05或0.01的概率为⼩概率。
设计：收集资料：整理资料：分析资料实验设计的基本原则：随机化原则、对照的原则、重复的原则。
频数表制作步骤以及频数分布表的⽤途1、找出观察值中的最⼤值，最⼩值，求极差（range）。
2、确定分组数和组距。
组距=极差/组数。
3、确定组段。
第⼀组段包括要最⼩值。
最后组段包括最⼤值并写出其上限值。
4、划记。
5、统计各组段的频数。
算术均数、⼏何均数、中位数。
极差、四分位数间距、⽅差、标准差、变异系数。
正态分布的特征：服从正态分布的变量的频数分布由υ、σ完全决定。
(1) υ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。
正态分布以 x =υ为对称轴，左右完全对称。
正态分布的均数、中位数、众数相同，均等于υ。
(2) σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越⼤，数据分布越分散，σ越⼩，数据分布越集中。
σ也称为是正态分布的形状参数，σ越⼤，曲线越扁平，反之，σ越⼩，曲线越瘦⾼。
医学参考值范围的制定确定参考值范围的单双侧：⼀般⽣理物质指标多为双侧、毒物指标则多为单侧。
95%=±1.96 S 。
99%= ±2.58 S t分布的图形特征1．以0为中⼼，左右对称的单峰分布；2．t分布是⼀簇曲线，其形态变化与n（确切地说与⾃由度ν）⼤⼩有关。
⾃由度ν越⼩，t分布曲线越低平；⾃由度ν越⼤，t分布曲线越接近标准正态分布（u分布）曲线。
医学统计学复习重点
医学统计学复习重点统计设计：调查设计、实验设计第一章绪论1.基本概念：总体——根据研究目的确定，所有同质观察单位某种观察值的全体。
样本——总体中抽取的一部分具有代表性的个体组成的集合。
参数-—刻画总体特征的统计指标。
一般用希腊字母表示μ、σ、π统计量—-刻画样本特征的统计指标.抽取的样本不同，统计量会变化；一般用拉丁字母或英文字母表示、S、p抽样误差：个体变异所致，抽样研究中样本信息与总体特征间的差异。
抽样误差是不可避免的。
属于随机误差,无方向性,重复抽样可以呈现一定的规律性。
小概率事件P≤0。
052.*统计工作的四个步骤：设计、收集资料、整理资料、分析资料。
(用工作实例解释）第二章调查研究设计第三章实验研究设计1.调查研究(观察性研究）：特点:无人为施加处理因素调查研究的分类：按调查涉及的对象划分:全面调查(普查)、抽样调查、典型调查注意：收集的资料要有可比性＊随机抽样方法(做统计推断有意义)：单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样非随机抽样方法（不能做统计推断,可能有偏差）：偶遇抽样、判断抽样、滚雪球抽样等2.实验研究特点：与调查研究最本质的区别：根据研究目的主动施加干预措施实验设计的三个基本要素：受试对象、处理因素、实验效应实验设计的基本原则：对照原则、随机化原则、重复原则第四章定量资料的统计描述第五章定性资料的统计描述1.定量资料（1）定量资料——*频数分布表、直方图、箱式图—-判断分布类型——（2）描述离散趋势的统计指标:✓极差R=最大值—最小值、✓四分位数间距Q：常用于描述*偏态分布资料的离散趋势、一端或两端无确切值的资料、分布不明确资料✓方差（总体、样本S2）＆标准差(、S）:＊正态或近似正态分布✓变异系数（3）(4）正态分布及其应用：**制定医学参考值范围步骤：判断分布类型-—正态分布-—＊双侧95％参考值范围：±1.96S、单侧95％参考值范围:下限为—1。
64S、上限为+1。
医学统计学重点整理汇总
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。
第二章实验研究的三要素1.实验设计三要素：被试因素、受试对象、实验效应2.误差分类：随机误差（抽样误差、随机测量误差）、系统误差、过失误差。
3.实验设计的三个基本原则：对照原则、随机化分组原则、重复原则。
医学统计学大题重点知识总结
t1nν=-一、描述集中位置的指标应用适用范围【简】平均数：算数均数、几何均数、中位数、百分位数。
1、算数平均数：适用于单峰对称分布或近似于单峰对称分布的资料2、几何均数：适用于对数变换后单峰对称的资料。
eg.等比资料、滴度资料、对数正态分布资料3、中位数：理论上可用于任何分布资料，但当资料适合计算均数或几何均数时，不宜用中位数。
Eg：偏态分布、分布不明资料、有不确定值的资料.4、百分位数：适用于任何分布的资料。
二、描述离散趋势的指标【简】变异度：极差、四分位数间距、标准差、方差、变异系数。
1、极差：又称全距，是一组数据中最大值和最小值之差。
极差大说明资料的离散度大。
优点：简单明了缺点：不灵敏和不稳定。
样本例数相差悬殊时，不适宜比较其极差。
2、四分位数间距：即中间一半观察值的极差。
四分位数间距较全距稳定，常与中位数一起，描述不对称分布资料的特征。
3、标准差：基本内容是离均差，它显示一组变量值与其均数的间距，故标准差直接地、总结地、平均地描述了变量值的离散程度。
在同质的前提下，标准差大，表示变量值的离散程度大，即变量值的分布分散、不整齐、波动较大；标准差小，表示变量值的离散程度小，即变量值的分布集中、整齐、波动较小。
4、方差：利用了所用的信息，与变异度和变量值的个数有关。
5、变异系数（CV）：变异系数派生于标准差，其应用价值在于排除了平均水平的影响，并消除了单位。
三、正态分布特征1、单峰分布；高峰在均数处；2、以均数为中心，均数两侧完全对称。
3、正态分布有两个参数(parameter)，即位置参数 (均数)和变异度参数 (标准差)。
4、有些指标本身不服从正态分布，但经过变换之后可以服从正态分布。
5、正态曲线下的面积分布有一定的规律。
四、参考值范围（含义+原则）【简】1、含义：（1）又称正常值范围，是绝大多数正常人的某观察指标所在的范围。
绝大多数：90%，95%，99%等等。
（2）确定参考值范围的意义：用于判断正常与异常。
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医学统计学考试重点Prepared on 21 November 2021一、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不真实情况拒绝H拒绝H正确Ⅰ型错误(ɑ) 推H断正确(1ɑ)不正确推断正确(1β) Ⅱ型H错误(β)为真时却被拒绝，弃真错误Ⅰ型错误（ɑ错误）: HⅡ型错误（β错误）: H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=S/√nx㈡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）/n7.方差分析方差分析：又称F检验，是通过对数据变异按设计类型的不同，分解成两个或多个样本均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法。
（方差分析的基本思想:把全部观察值间的变异按设计类型的不同，分解成两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比较，以判断各部分的变异是否具有统计学意义）二、问题1.集中趋势与离散趋势描述的常用指标、适用范围与优缺点㈠描述集中趋势的常用指标：①均数（资料呈正态或近似正态）优点：反映一组同质观察值的平均水平，并可作为样本的代表值与其他样本资料进行比较；在描述正态分布的特征方面有重要意义；缺点：因均数易受到极端值的影响，故不适用于描述偏态分布资料的集中位置。
②几何均数（呈倍数关系的等比资料或对数正态分布（正偏态）资料）优点：能正确描述观察值数值相差极大甚至达到不同数量级的集中位置（如：血清抗体滴度、细菌计数、体内某些微量元素含量）；缺点：因为0不能取对数，所以数据中若有0则不宜直接使用几何均数。
③中位数（适合各种类型的资料尤其适用于：大样本偏态分布资料；资料有不确定数值；资料分布不明）优点：不受极端值影响，适用于各种类型资料；缺点：不能代表全体数据的水平。
㈡描述离散趋势的常用指标①极差（可用于各种分布的资料）优点：是最简单的变异指标，可用于各种分布的资料；缺点：只涉及两个极端值没有利用全部数据的信息，不能反映组内其他观察值的变异。
②四分位数间距(偏态分布、两端无确切值或分布不明资料)优点：能反映去除两端各四分之一数据后中间一半观察值的变动范围；缺点：不能完全反映全体数据观察值的变动范围。
③方差标准差(正态)优点：反映总变异程度；缺点：数值大小易受平均水平大小的影响。
④变异系数(观察指标单位不同；同单位资料，但均数相差悬殊)优点：消除了因统计量单位不同、均数相差很大、数据分布的集中位置相差很远造成的影响；缺点：变异系数只是一个相对离散指标。
2. Poisson分布的性质①总体均数μ与总体方差σ2相等时Poisson分布的重要特征；②当n很大，而π很小，且nπ=μ为常数时，Poisson分布可看做是二项分布的极限分布；③当μ增大时，Poisson分布渐进正态分布；④Poisson分布具备可加性；⑤μ的大小决定了Poisson分布的图形特征。
3.检验的注意事项①数据应该来自设计科学严密的实验或调查；②数据应该满足假设检验方法的前提条件；③正确理解假设检验中概率P值的含义；④结论不能绝对化；⑤统计学意义与实际意义。
4.直线回归与相关分析的区别与联系㈠区别:①资料要求:直线相关性分析要求x 、y 服从双变量正态分布；直线回归分析要求在给定某个x 值时y 值服从正态分布②应用:说明两变量间的相互关系（互依关系）用直线相关分析；说明两变量的数量依存关系用直线回归分析③意义:相关系数r 说明具有直线关系的两变量间相互关系的方向与密切程度；回归系数b 表示x 每改变一个单位所引起的y 的平均该变量④计算公式:r=lxy/√lxxlyy,b=lxy/lxx ⑤取值范围:﹣1≤r ≤1,﹣∞＜b ＜∞⑥单位:r没有单位，b 有单位。
㈡联系：①对于服从双变量正态分布的同一组数据，即可做直线相关分析又可做直线回归分析，计算出的b 与r 正负号一致；②相关系数与回归系数的假设检验等价，即对于同一样本，tb=tr;③对于服从双变量正态分布的同一组资料，其相关系数r 与回归系数b 可以相互换算：r=bSx/Sy;④用回归可以解释相关。
决定系数R2=SS 回/SS 总，为相关系数的平方。
5.应用相对数的注意事项①不能以构成比代替率；②计算相对数的分母不宜过小，小则直接描述；③相对数的比较应注意其可比性；④应分别将分子分母合计求平均率；⑤样本率或构成比的比较应作假设检验。
6.率的标准化的基本思想和应用率的标准化的注意事项率的标准化的基本思想:就是采用统一的标准构成，以消除年龄、性别病情轻重及病程长短等因素构成不同对病死率、死亡率、治愈率等的影响，使算得的标准化率具有可比性。
应用率的标准化的注意事项: ①选择的标准不同，计算出的标准化率也不相同；②标准化率仅适用于相互间的比较，实际水平应采用未标准化率来反映；③样本的标准化率是样本指标值，亦存在抽样误差，若要比较其代表的总体标准化率是否不同，需作假设检验；④各年龄组若出现明显交叉，则不适合采用标准化法，宜分层比较各年龄组率；⑤对于因其他条件不同，而非内部构成不同引起的不可比性问题，标准化法难以解决。
8.标准误与标准差的区别与联系 区别 统计符号 总体标准差用表示 均数的标准误用x表示 样本标准差用S 表示 其估计值用S x 表示计算公式 S=√ ∑(X-X )/(n-1) S x =S/√n统计学意义 标准差越小个体观察值 标准误越小，反映间变异程度越小 抽样误差越小标准差 均数的标准误用途 描述个体值的变异程度 描述均数的抽样误差大小三、填空题1.实验设计的三要素与四原则三要素:受试对象、处理因素、实验效应四原则:对照、随机化、盲法、重复2．方差分析与两小样本t 检验的应用条件方差分析的应用条件：独立；正态；方差齐性（当组数为2时，方差分析与两均数比较的t 检验是等价的,t=√F ）两小样本t 检验的应用条件：正态；方差齐性（若方差不齐，则用t ’检验）3.调查研究设计的基本内容主要包括哪些①明确调查目的和指标；②确定调查对象和观察单位；③确定调查方法；④确定调查方式；⑤确定调查项目和调查表；⑥制定资料整理分析计划；⑦制定调查的组织计划。
4.变量变换的目的①使资料转换为正态分布；②使资料达到方差齐性；③使曲线直线化。
5.完全随机设计与随机区组设计方差分析变异分解完全随机设计:SS 总=SS 组间+SS 组内，v 总=v 组间+v 组内随机区组设计:SS 总=SS 处理+SS 区组+SS 误差，v 总=v 处理+v 区组+v 误差6.变异系数的适用条件①观察指标单位不同，如身高、体重；②同单位资料，但均数相差悬殊。
7.正态分布、标准正态分布、二项分布与Poisson 分布的表示正态分布：N （μ，σ2）标准正态分布：N （0,1）二项分布：x ~B(n,p)Poisson 分布：x ~p(μ)四、简答题㈠配对设计资料的x 2检验（不独立样本）① 制四格表（书P142）② 建立检验假设，确定检验水准Ho:B=C,即两种方法的检测结果相同H1:B ≠C,即两种方法夫人检测结果不同α=0.05③ 计算x 2值和自由度当b+c ≥40, x 2=(b-c) 2/b+c , v=1当b+c ﹤40, x 2=(|b-c|-1) 2/b+c , v=1④ 确定P 值，作出统计推断查表得：界值x 2=3.84，故P ＞＜？0.05，按α=0.05水准，接受（）拒绝（），差异有/无 统计学意义，可以认为两种方法的检测结果相/不同。
㈡完全随机设计的x 2检验（独立样本）①制四格表（书P134）联系 S x =S/√n②建立检验假设，确定检验水准Ho:π1=π2,即两种药物的有效率相同H1:π1≠π2,即两种药物的有效率不同α=0.05③计算x 2值和自由度（实际频数A，理论频数TRC=nRnC/n,v=(R-1)(C-1) ）Ⅰ当n≧40且T≧5时,x 2=∑（A-T）2/T或x 2=(ad-bc)2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),v=1；Ⅱ当n≧40且1≦T<5时,用校正的X2值：x 2=∑（|A-T|-0.5）2/T，v=1或x 2=(|ad-bc|-n/2) 2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)或用四格表的确切概率法；Ⅲ当n<40或T<1时，用四格表的确切概率法。
④确定P值，作出统计推断查表得：界值x 2=3.84，故P＞＜？0.05，按α=0.05水准，接受（）拒绝（），差异有/无统计学意义，可以认为两种药物的有效率相/不同。
五、选择题1.整群抽样与分层抽样的区别：书P152.抽样误差大小关系：书P16，整群抽样误差≥单纯随机抽样误差≥系统抽样误差≥分层抽样误差3.t检验的应用条件：书P914.相关分析应用中应注意的问题：书P1685.P407最佳选择题1、2。