医学统计学名词解释及问答题学习资料
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。
【缩印整理版】医学统计学名词解释及问答题
统计学（Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学。
总体（population）：大同小异的研究对象全体。
更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。
样本（sample）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。
样本应该具有代表性，能反映总体的特征。
利用样本信息可以对总体特征进行推断。
抽样误差（sampling error）在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。
表现为总体参数与样本统计量的差异，以及多个样本统计量之间的差异。
可用标准误描述其大小。
标准误(Standard Error) 样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度，也间接反映了抽样误差的大小。
样本均数的标准差称为均数的标准误。
均数标准误大小与标准差呈正比，与样本例数的平方根呈反比，故欲降低抽样误差，可增加样本例数区间估计（interval estimation）：将样本统计量与标准误结合起来，确定一个具有较大置信度的包含总体参数的范围，该范围称为置信区间（confidence interval，CI），又称可信区间。
参考值范围描述绝大多数正常人的某项指标所在范围；正态分布法（标准差）、百分位数法，参考值范围用于判断某项指标是否正常置信区间揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。
t分布法、正态分布法（标准误）、二项分布法。
置信区间估计总体参数所在范围可信区间：按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围。
该范围称为总体参数的可信区间（confidence interval，CI）。
它的确切含义是：可信区间包含总体参数的可能性是1- α ，而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α 。
参数统计（parametric statistics）非参数统计（nonparametric statistics）是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和计算参数估计量,直接对比较数据(x)的分布进行统计检验的方法。
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1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。
只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。
假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。
2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。
总体参数是事物本身固有的、不变的。
3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。
4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。
5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。
由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。
变量的取值称为变量值或观察值(observation)。
根据变量的取值特性，分为数值变量和分类变量。
6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。
对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。
7. 计数资料：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。
8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。
9. 抽样误差(sampling error)：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。
10. 误差(error)：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。
主要有以下二种：系统误差和随机误差 。
11. 可信区间(confidence interval, CI)：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1-α的可信区间，又称置信区间。
12. 总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围(CI)。
医学统计学
医学统计学一、名词解释1、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。
2、总体和样本：总体是根据研究目的确定的同质研究对象的全体。
样本是从总体中抽取的具有代表性的部分个体。
3、参数和统计量：反映总体特征的指标称为参数，常用小写的希腊字母表示，确定的研究总体的参数是常数。
通过样本资料计算出来的相应指标称为统计量，常用英文字母表示。
4、抽样误差：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称为抽样误差。
5、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，6、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信息的搜集、整理、分析、表达和解释的一门科学。
7、正态分布：是横轴上方以均数处最高的单峰对称分布，以均数为中心，左右两侧对称。
8、医学参考值范围：又称正常值范围是绝大多数正常人的某些标值的波动范围。
9、标准误：是样本均数的标准差，是描述均数抽样误差大小的指标。
10、均数的抽样误差：抽样产生的个体差异所导致的样本均数与样本均数、样本均数与总体均数之间的差异称为均数的抽样误差。
11、第Ⅰ类错误：检验假设H本来是成立的，经过检验后被拒绝了，即“弃真”。
其发生的概率为α，为已知。
12、第Ⅱ类错误：检验假设H1本来不成立，经过检验后被接受了，即“取伪”。
其发生的概率为β，属未知数。
13、率：是说明某现象发生的频率或强度，又称频率指标。
14、构成比：是表示某事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。
15、相对比：是表示两个有关事物指标之比，常以百分数和倍数表示，用以说明一个指标是另一个指标的几倍或百分之几。
16、相关系数r：是描述两个变量间线性相关关系的密切程度与方向的统计指标。
17、回归系数b：即回归直线的斜率，表示自变量x每改变一个单位时，应变量y平均变化b个单位。
二、简答题1、正态分布有以下特征：①正态曲线在横轴上方，且均数所处在最高。
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小；③要注意分子分母正确选用；④要注意率与比的正确应用；⑤要注 意平均率的计算方法；⑥要注意资料的可比性；⑦率和构成比比较时作 假设检验。 7. 简述直线回归与直线相关的区别。 (1)资料要求上不同：直线回归分析适用于应变量是服从正态分布的随 机变量，自变量是选定变量；直线相关分析适用于服从双变量正态分布 的资料。 (2) 两种系数的意义不同：回归系数是表明两个变量之间数量上的依存 关系，回归系数越大回归直线越陡峭，表示应变量随自变量变化越快； 相关系数是表明两个变量之间相关的方向和紧密程度的，相关系数越 大，两个变量的关联程度越大。 9. 假设检验的理论依据是什么？请简述假设检验的基本步骤。 答：假设检验的理论依据是小概率事件原理，步骤为： (1)根据研究目的建立假设，确定检验水准 (2)根据样本统计量的抽样分布规律，选择适当的统计方法，计算检验 统计量 (3)确定P值，做出推断结论 10.方差分析应用广泛，可用于:①两个或多个样本均数间的比较；②分 析两个或多个因素间的交互作用；③回归方程的线性假设检验；④多元 线性回归分析中偏回归系数的假设检验等。本章主要介绍完全随机设计 资料的方差分析、配伍组设计资料的方差分析及重复测量数据的方差分 析。 11. 完全随机设计的两样本率比较时，如何正确选择统计分析方法 （写出相应的计算公式）。 (1)当总例数n≥40且所有格子的T≥5时，用2检验的基本公式或四格表 资料2检验的专用公式； (2)当n≥40但有1≤T＜5时，用四格表资料2检验的校正公式；或改用四 格表资料的Fisher确切概率法的连续性校正法： (3)当n＜40，或T＜1时，用四格表资料的Fisher确切概率法。 12. 什么是医学参考值范围？估计医学参考值范围如何正确选用统计 方法？ 答：医学参考值范围是指所谓“正常人”的解剖、生理、生化等指标的 波动范围，亦称正常值范围。如95％的参考值范围包括了95％的观察 值，而有5％的观察值不在这一范围内。 估计医学参考值范围确定方法：
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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。
医学统计学名词解释与简答题(13个章节重点题目,复习备考必备)
医学统计学名词解释与简答题第一章一、名词解释总体样本变异概率与频率随机误差系统误差参数统计量随机变量二、问答题1. 医学统计学的研究步骤是什么？2. 调查到A、B两种药物治疗同一种疾病的有效率分别为90%、70%，能否认为A药的有效率高于B药？3. 有研究者说：“统计学并不能证明事物，但它可以进行推断，发现线索，提供信息，使得人们有根据去改善事物”。
谈谈你的理解。
第二章一、简答题1. 请简述统计表的基本结构及制表的注意事项。
2. 请简述统计图的基本结构及绘制统计图的注意事项。
第三章一、简答题1. 统计描述主要包括哪几个方面来发现和描述数据的基本特征？2. 频数分布表的主要用途有哪些？3. 正态分布的主要应用有哪些？4. 变异系统与标准差有何异同？第四章一、名词解释结构相对数强度相对数相对比定基比环比平均增长速度二、简答题1. 简述结构相对数和强度相对数的区别。
2. 简述发病率与患病率、死亡率与病死率的不同。
3. 应用相对数时应注意哪些问题？第五章一、名词解释抽样误差 均数的标准误 率的标准误 参数估计 置信区间第六章一、名词解释P 值 I 类错误 II 类错误 检验水准 检验效能二、简答题1. 简述假设检验的基本思想与步骤。
2. 简述假设检验与置信区间的关系。
第八章一、名词解释组间变异 误差变异 均方 方差齐性二、简答题1. 方差分析的基本思想及应用条件？2. 在随机区组设计的方差分析中，误区组处理总及、、MS MS MS MS 的含义？3. 多组均数间差别有统计学意义时，其两两比较的检验方法同两均数t 检验有何不同？第九章一、简答题1. 简述2χ的基本原理。
2. 对于四格表资料，如何正确选用检验方法？3. 简述行⨯列表资料的2χ检验应注意的事项？第十章一、简答题1. 请简述参数检验与非参数检验的区别，各自的优缺点。
2. 请简述非参数检验适用范围。
3. 两组或多组有序分类资料的比较，为什么宜用秩和检验而不用2χ检验？4. 对同一资料，出自同一研究目的，用参数检验和非参数检验所得结果不一致时，应以哪种方法为准？第十一章一、名词解释Pearson相关系数回归系数决定系数二、简答题1. 请简述简单线性相关和简单线性回归的区别和联系。
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。
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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。
18、统计推断（statistical inference）：是根据已知的样本信息来推断未知的总体，是统计分析的目的，包括参数估计和假设检验。
19、Ⅰ型错误（type Ⅰ error）：拒绝了实际上成立的H0，这类弃真错误，发生的概率为α，为已知。
20、Ⅱ型错误（type Ⅱ error）：不拒绝实际上不成立的H0，这类存伪错误，发生的概率为β，未知。
21、检验效能（power of test）：又称把握度，为1-β，其意义是两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。
22、可信区间（confidence interval）：指总体参数可能所在的范围。
23、率（rate）：说明某现象发生的频率或强度。
24、构成比（constituent ratio）：表示某事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。
25、相对比（relative ratio）：表示两个有关事物指标之比，常以百分数和倍数表示，用以说明一个指标是另一个指标的几倍或百分之几。
26、标准化率（standardized rate）：亦称调整率，是采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的方法。
27、参数检验（parametric test）：一类依赖于总体分布的具体形式的统计推断方法。
28、非参数检验（non parametric test）：一类不依赖总体分布类型的检验，在应用中可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否已知，检验假设中没有包括总体参数的统计方法。
29、自变量（independent variable）：如果没有一个变量依赖于其他变量变化而变化的关系时，一般把测量比较简单的变量作为自变量。
30、因变量（dependent variable）：测量比较复杂的变量称为因变量或应变量。
31、相关分析（correlation analysis）：分析两个或多个变量间相互关系的统计分析方法。
32、线性回归分析（linear regression analysis）：用直线回归方程或数学模型描述变量间数量关系的统计方法。
33、相关系数（coefficient of correlation）：描述两个变量间线性相关关系密切程度与方向的统计指标。
34、回归系数（regression coefficient）：即回归直线的斜率，表示自变量x每改变一个单位时，应变量y平均变化b个单位，B为回归系数。
35、决定系数（determinant coefficient）：r2，表示由x与y的直线关系导致的y的变异SS回,在总变异SS总所占比重，即回归效果的好坏，决定系数越接近1，回归效果越好。
36、最小二乘法（least square method）：以各实测点到直线的纵向距离的平方和最小来确定回归直线。
37、统计表（statistical table）：将统计分析的事物及其指标用表格的形式列出来，直观地反映事物的数量关系及其趋势的一种表现形式。
38、统计图（statistical chart）：用点的位置，线段的升降，直条的长短和面积大小等表达统计数据的一种形式。
39、单纯随机抽样（simple random sampling）：是从总体中以完全随机的方法抽取一部分观察对象组成样本，是最简单的抽样方法。
40、整群抽样（cluster sampling）：先将总体划分为N个群，每个群包含若干个观察对象，再随机抽取n个群（n<N），并将所抽取的各个群的全部观察对象组成样本。
41、系统抽样（systematic sampling）：又称等距抽样，是按照一定的顺序，机械地每隔若干个观察单位抽取一个观察单位组成样本。
42、分层抽样（stratified sampling）：按影响观察值变异较大的某种特征将总体分成若干层，再从每层内随机抽取一定数量的观察单位组成样本。
43、配对设计（paired design）：是将受试对象按一定条件配成对子，再随机分配每对中的两个受试对象到不同的处理组，或者比较受试者实验前后的变量值改变情况。
44、盲法（blind-method）：在随机对比试验中，为避免出现偏倚，使研究者或研究对象不明确干预措施的分配的方法。
45、对照（control）：处理因素与非处理因素的差异的科学对比，鉴别处理因素与非处理因素的效应差异。
46、随机区组设计（randomized block design）：又称配伍设计，是将几个条件基本相同的受试对象划成一个区组，区组中观察对象的数量取决于对比组的组数。
将区组中的受试对象采用随机方法，分配到不同的对比组中。
47、随机对照试验（random-control trail）：又称完全随机设计，属于单因素研究设计，是将受试对象按照随机分配的原则分配到实验组和对照组中，然后给予不同的处理因素，对各组的效应进行同期平行观察，比较各组观察指标有无差异。
48、实验研究（experimental study）：是指研究者根据研究目的人为地对受试对象施加处理因素，控制混杂因素，观察、总结处理因素的效果的一种研究方法。
1、 什么是卫生统计学？应用统计学的基本原理与方法，研究医学卫生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、 统计学的基本步骤有哪些？①良好的研究设计；②有计划地搜集资料；③合理地整理资料；④正确地分析资料。
3、 抽样误差产生的原因有哪些？可以避免抽样误差吗？抽样误差的的根源在于个体变异，在抽样研究中是不可避免的。
4、 何为概率及小概率事件？概率P 是指某事件发生的可能性大小。
P ≤0.05的随机事件称为小概率事件，其原理是在一次实验中不大可能发生的。
5、 描述数值变量资料集中趋势的指标有哪些？其适用范围有何异同？均数、几何均数、中位数。
均数适用于计量资料正态分布或近似正态分布资料；几何均数适用于对数正态分布或近似对数正态分布资料，也可用于等比资料，但一般不能有观察值为0，也不能同时包含正负观察值。
中位数用于描述极偏态资料，有特大特小值资料，有不确定数据资料和分布不明的资料。
6、 描述数值变量资料离散趋势的指标有哪些？其适用范围有何异同？极差、四分位数间距、方差和标准差、变异系数。
极差和四分位数间距用于描述偏态分布资料、一端或两端没有确定值的资料。
方差和标准差用于描述正态分布资料的离散程度。
变异系数描述的是相对离散程度，用于单位不同，或虽单位相同但均数相差较大的资料变异程度的比较。
7、 中位数与百分位数在意义上，计算和应用上有何区别于联系？中位数是将一组数据由小到大排列，位于中间位置的观测值。
百分位数也是一种位置指标，样本的第x 百分位数记作P x ，它表示将全部观察值x 1、x 2…x n ，由小到大排列后位于第x 百分位置的数值。
中位数M 是一个特殊的百分位数，即第50百分位数P 50。
8、 标准差与标准误的区别与联系：1.区别：①标准差衡量观察值的离散趋势（变异程度），越大表示观察值越分散，样本均数的代表性越差；反之，样本均数的代表性就越好；样本越大，标准差趋于稳定。
标准差主要用于医学参考值范围的估计。
②标准误代表样本均数的变异程度，表示抽样误差的大小，标准误越大，抽样误差越大，样本均数越离散，用样本均数估计总体均数的可靠性越差，反之样本均数的可靠性就好。
标准误主要用于总体均数可信区间的估计和假设检验。
2.联系：都是变异指标，反应离散趋势；标准误的大小可以由标准差的大小来估计， σx =σ/n ，σx 与σ成正比，与n 成反比；对于同一份资料，标准差越大，标准误也越大。
9、 可信区间与参考值范围有何不同？从意义上：①可信区间按是预先给定的概率1-α确定总体均数μ的可能范围，95%可信区间是按95%可信度估计总体均数所在的范围，此时估计正确率为95%，即有95%可能性包含了总体均数，说明总体均数的可能范围。
②参考值范围是绝大多数正常人的某项指标的波动范围，95%参考值范围指同质总体中包含95%个体值的估计范围，说明个体值的波动范围。
从计算上：①可信区间：正态分布，σ未知，n<100时，双侧s x ,t v x α±；σ未知，n≥100时，双侧s x z x α±；σ已知，双侧σαχxz ±。
②参考值范围：正态分布，双侧S z αχ±，单侧s z α-x 或s x z α+；偏态分布，双侧P x 2/～P x 2/100-单侧P x 或P x -100。
从应用上：①可信区间用于总体均数区间估计，评价未知总体均数所在范围；②参考值范围可判断某项指标是否正常，评价个体指标是否正常。
10、 假设检验与区间估计有何区别与联系？①可信区间用于推断总体参数所在范围，假设检验用于推断总体参数是否不同；②可信区间也可回答假设检验的问题，但可信区间不能提供确切的P值范围，只能给出在α水准上有无统计学意义；③可信区间还可提示差别有无实际意义，假设检验有统计意义但无实际意义的资料，实际工作中可能不重要；④验证假设时，可选择假设检验，只对总体参数做估计时，可选用区间估计，两者结合可对问题进行更全面的说明。