名解(医学统计学名词解释)
医学统计学名解
医学统计学名解一．名词解释1.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。
2..统计推断：通过样本指标来说明总体特征，这种从样本获取有关总体信息的过程称为统计推断。
3.参数估计：指用样本指标值（统计量）估计总体指标值（参数）。
参数估计有两种方法：点估计和区间估计。
4.假设检验：亦称显著性检验，是用来判断样本与样本，样本与的总体之间的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
5.同质与变异：同质是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。
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。
6.总体与样本：总体是根据研究目的确定的同质的研究对象的全体（或全部同质观察单位）。
从总体中随机抽取的部分研究对象称为样本。
7.抽样研究与抽样误差：通过从总体中随机抽取样本，对样本信息进行分析，从而推断总体特征的研究方法称为抽样研究。
由随机抽样造成的样本指标与总体指标之间、样本与样本指标之间的差异称为抽样误差。
8.参数与统计量：反映总体特征的指标称为参数，确定的研究总体的参数是常数。
而通过样本资料计算出来的相应指标称为统计量。
9.概率：随机事件发生可能性大小的数值度量。
10.计量资料：（或定量资料）计量指标也称数值变量或定量变量。
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。
一般具有度量衡单位，如身高（cm）、体重（kg）等。
11.计数资料;（或定性资料，或分类资料）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。
一般无度量衡单位，如性别、职业、血型等。
12.等级资料：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，互不相容。
14.正态分布和正态曲线：又称高斯分布，频数分布的高峰在中间，两端基本对称，逐步减少，这种分布称为近似正态分布，如果两端完全对称则称为正态分布。
统计名解、填空、改错、问答
医学统计学名解
同质(homogeneity)：给个体规定的一些相同性质（使研究变量的已知影响因素齐同） 变异(variation)：同质个体的变量值的差异。
个体（individual ）,观察单位：统计研究中的基本单位——据研究目的而定 总体（population ）：即根据研究目的确定的特定研究对象中的所有观察单位的测量值。
总体的统计指标称为总体参数（param-eter ） ，是固定的常数。
无限总体（infinite population ）， 总体中所有所有观察单位不能够标识。
计量资料（数值变量）：用仪器、工具或其它定量方法获得的定量结果，一般带有计量单位。
变量值是定量的，表现为数值大小。
计数资料（无序分类变量）：定性观察结果，先将观察单位按事物的属性或性质分组，然后清点每组的观察单位数。
是一群分类个体数 等级资料（半定量资料或有序分类变量）：半定性或半定量观察结果，先将观察单位按照事物的某种属性的不同程度或某项指标量的大小分成等级，然后清点每个等级的观察单位数。
是一群分级个体数误差（error ）指实际观察值与观察真值之差、样本指标与总体指标之差。
系统误差 由于仪器未校正、测量者感官的某种偏差、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因，使观察值不是分散在真值两侧，而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值。
随机误差（偶然误差） 是指排除了系统误差后尚存的误差。
它受多种因素的影响，使观察值不按方向性和系统性而随机地变化，误差变量一般服从正态分布。
频率（frequency ） ，假设在相同条件下，独立地重复做n 次试验，A 在n 次试验中出现了m 次，则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现的频率。
当试验重复很多次时，有 P （A ）≈ m/n 概率又称为机率（probability ），是度量某一随机事件A 发生可能性大小的一个数值，记作P （A ），0＜ P （A ）＜1 。
P （A ）越大，A 发生的可能性越大，反之亦然。
医学统计学 名解+习题
一、名词解释：1、总体：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。
是同质所有观察单位的某种变量值的集合。
2、有限总体：是指空间、时间范围限制的总体。
3、无限总体：是指没有空间、时间限制的总体。
4、样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。
5、计量资料：又称定量资料或数值变量资料。
为观测每个观察单位的某项指标的大小，而获得的资料。
其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。
根据其观测值取值是否连续，又可分为连续型或离散型两类。
6、计数资料：又称定性资料或者无序分类变量资料，亦称名义变量资料，是将观察单位按照某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后得到的资料。
其变量值是定性的，表现为互不相容的性或类别。
分两种情形：（1）二分类：两类间相互对立，互不相容。
（2）多分类：各类间互不相容。
7、等级资料：又称半定量资料或有序分类变量资料，是将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后而得到的资料。
其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度。
8、随机误差（偶然误差）：是一类不恒定的、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起，观察值不按方向性和系统性变化，在大量重复测量中，它可呈现或大或小，或正或负的规律性变化。
9、平均数：描述一组变量值的集中位置或水平。
常用的平均数有算术平均数、几何平均数和中位数。
10、抽样误差：由于个体差异和随机抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异，以及统一总体若干样本统计量之间的差异。
11、I型错误：拒绝了实际上成立的H0，这类“弃真”错误称为I型错误。
检验水平，就是预先规定的允许犯I型错误概率的最大值。
I型错误概率大小也用α表示，α可取单尾亦可取双尾。
12、II型错误：“接受”了实际上不成立的H0，这类“取伪”的错误称为II型错误。
其概率大小用β表示，β只取单尾，β值的大小一般未知，，须在知道两总体差值δ、α及n时，才能算出。
医学统计学 名词解释
29、统计表：是以表格的形式列出统计分析的事物及其指标，它可避免长篇文字叙述，并具体列出数据。
30、统计图：是用点的位置、线段的升降、直条的长短或面积的大小等形式表达统计资料，它可直观醒目地反映出事物间的数量关系。
31、正态分布：靠近均数分布的频数最多，两边频数逐渐减少并且近似对称，这种两头低中间高、略呈钟形、左右近似对称的连续性分布称为~。
4、分类变量/定性变量/计数资料/定性资料：是以定性的方式来表示观察单位某项观察指标，所得的资料 称之为~，无固有度量单位。
5、有序分类/等级资料：是以等级的方式来表示观察单位某项观察指标，所得的资料称之为~，为半定量的观察结果，有大小顺序。
6、同质：是指事物的性标准差：方差是指样本观察值的离均差平方和的均值，方差的正平方根为标准差，表示一组数据的平均偏离程度。
24、变异系数：是指标准差与均数之比，常用百分数表示，没有单位，主要用于度量衡单位不同或均数相差悬殊的几组资料间的比较。
25、相对比：是指A、B两个有联系的指标之比，用于说明A为B的若干倍或百分之几，是对比的最简单形式。
20、平均数：是反应一组观察值的集中趋势、中心位置或平均水平的指标体系，常用的指标有均数、几何均数、中位数。
21、中位数：是将一组观察值从小到大按顺序排列，位次居中的观察值就是中位数，适用于任何分布、开口资料、偏态分布。
22、百分位数：是指一种位置指标，用Px表示，一个百分位数将按大小顺序排列的变量值分为100份，旦论上有x%的变量值比它小，有（100-x）%的变量值比它大，对应x%位次的数值。
7、变异：是指同质的个体之间的差异。
8、总体：是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体或集合，分为有限总体和无限总体。
医学统计学名解
1.同质：指符合研究目的所确定的纳入对象和排除对象的条件组合。
观察单位性质大致相同2.变异：同质研究对象某种效应指标测量值的波动性。
性质相同的同质对象的某个或某几个特征的差异，而使得测量结果不同，这种个体间的差异即为变异。
3.计量资料（定量数据）：通过度量衡的方法，测量每一个观察单位的某项研究指标的量的大小，得到的一系列数据资料。
4.计数资料（定性数据）：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。
5.总体：根据研究目的确定的同质研究对象测量值的全体，其某种变量值的集合。
6.样本：从总体中随机抽取的部分观察单位，其实测值的集合。
7.参数：总体的统计指标。
8.统计量：样本的统计指标，如样本均数、标准差。
9.系统误差：大小恒定、倾向性、周期性、累加性的偏离真值。
可以通过严格的实验设计预防和技术措施消除。
10.随机误差：排除系统误差后尚存的误差，受多种无法控制的因素的影响。
特点：大小方向不一的随机变化，客观不可避免。
11.小概率事件：P ≤0.05的随机事件称为小概率事件。
12.小概率原理：在统计学上，小概率事件在一次抽样或一次实验中当作不发生。
13.统计描述：用适当的统计统计图（表）和统计指标对原始数据的分布规律及其数量特征进行测定和描述。
14.统计推断：用样本信息推论总体特征的过程。
15.正态分布：是统计学中一种最常见、最重要的连续型变量的对称分布，中间组段频数最多，两侧对称，规律下降。
16.偏态分布：指集中位置偏向一侧，频数分布不对称。
17.标准差：表示每一个数对均值的离散程度,是绝对变异指标。
18.标准误：样本统计量的标准差。
19.95%医学参考值范围：参考值范围是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。
习惯确定包括95%的人的界值即95%医学参考值范围。
20.95%可信区间：表示该区间包括总体均数的概率为95%。
21.率：说明某现象发生的频率或强度。
医学统计学-名词解释
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 / n12.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。
医学统计学名解
1、总体（population）：是根据研究目的确定的同质研究对象的全体。
2、样本（sample）：从总体中抽取的一部分有代表性的个体。
3、同质（homogeneity）：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。
4、变异（variation）：指同质个体的某项指标之间的差异。
5、参数（parameter）：反映总体特征的指标称为参数。
6、统计量（statistic）：通过样本资料计算出来的相应指标称为统计量。
7、抽样误差（sampling error）：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。
8、概率（probability）：某事件发生的可能性大小。
9、正态分布（normal distribution）：高峰位于均数处，中间高两边低，左右完全对称地下降，但永远不与横轴相交的钟形曲线。
10、平均数（average）：是描述一组同质变量值的平均水平或集中趋势的指标。
11、中位数（median）：将一组数据由小到大排列，位于中间位置的观测值。
12、医学参考值范围（medical reference range）：又称正常值范围，医学上常将包括绝大多数正常人的某项指标的波动范围称为该指标的正常值范围。
13、方差（variance）：是各个数据与平均数之差的平方的平均数。
14、标准差（standard deviation）：是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。
15、标准误（standard error）：样本均数的标准差，等于原变量总体标准差除以例数的平方根，用以说明均数抽样误差的大小。
16、均数的抽样误差（sampling error of mean）：由个体差异和抽样所导致的样本均数与样本均数之间，样本均数与总体均数之间的差异。
17、假设检验（hypothesis testing）：先对总体做出某种假设，然后根据样本信息来推断其是否成立的一类统计方法的总称。
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小概率原理：某一事件发生的概率很小，称为小概率事件；进而认为在一次事件中不会发生。
抽样误差：由于个体变异及随机抽样而导致的样本统计量之间的差异及样本统计量与总体参数之间的差异。
95%可信区间：用某一范围去估计总体参数所在的位置，可信度是95%。
95%可信区间的可信度：从某总体中随机抽样100次，可计算100个可信区间，理论上来说，其中有95个包含了总体均数。
相关系数：用以说明具有直线关系的两变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标。
回归系数b：lxy/lxx 回归直线的斜率表示x每增加一个单位y平均改变b个单位
回归中S y·x ：称剩余标准差。
指在总变异中，扣除可由X解释的部分后剩余部分的变异。
假设检验中:P含义:从H0总体中抽样，获得现有差别或更大差别样本的概率。
α水准: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I型错误的最大风险。
I型错：H0成立，但假设检验拒绝H0接受H1，即弃真，这时所犯的错误。
II型错：H1成立，但假设检验没有接受H1（不拒绝H0），即存伪，这时所犯的错误。
检验效能：又称把握度，(1－β),两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。
中心极限：从均数为u,标准差为sigm的总体中独立随机抽样，当样本含量n增加时，样本均数的分布将趋于正态分布，此分布均数为u，标准差为sigm X bar.
描述集中趋势的指标有？各用于何情况？答：有算术均数：适用于单峰对称分布的资料。
几何均数：适用于对数变换后单峰对称的资料。
中位数和百分位数：适用于任何资料。
描述离散趋势的指标有？各用于何情况？答：极差：适合任何资料。
四分位数间距：适用于不对称的资料。
方差和标准差：适用于单峰对称分布的资料。
变异系数：用于度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料。
标准差和标准误的区别和联系：区别：1）概念不同：标准差是由个体变异造成的，标准误是由抽样误差引起的。
将样本统计量的标准差称为标准误。
2）计算公式不同。
3）性质不同：n越大标准差越稳定，标准误越趋近于0。
4）用途不同：标准差用来估计参考值范围，计算标准误；标准误用来估计参数的可信区间或做假设检验。
联系：1)两者都是变异指标，说明个体之间的变异用标准差，说明统计量之间的变异用标准误。
2)当样本含量不变时，标准差大，标准误也大，均数的标准差与标准误成正比。
参考值范围和可信区间的区别: 可信区间：按一定概率(可信度)确定的包含未知总体参数的可能范围。
标准差越大，区间越宽；n越大，区间越窄。
参考值范围：按一定比例确定的绝大多数正常人所在的范围。
标准差越大，区间越宽；n越大，区间越稳定。
秩和检验的适用范围：等级资料；定量资料，有截尾值；定量资料，极度偏态；定量资料，分布未知；定量资料，完全随机设计，两组方差悬殊很大;兼有等级和定量性质的资料。
影响样本含量估计的因素有？数据种类；指标间差值；变异度；各组例数分配；设计方法；检验水准、检验效能的大小。
假设检验的基本步骤答：1建立假设检验2确定检验水准3计算检验统计量，界定p值。
4推断结论影响样本含量估计的因素有哪些？数据种类，指标间差值，变异度，各组例数分配，设计方法，检验水准、检验效能的大小。