卫生统计学 名词解释
1. 变量：研究者对每个观察单位的某项特征进行观察和测量，这
种特征称为变量
2. 定量变量：是用仪器、工具或其它定量方法对每个观察单位的
某项标志进行测量，并把测量结果用数值大小表示出来的资料，
一般带有度量衡或其它单位。例如：体重与身高
3. 定性变量：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
4. 二分类变量：称为0-1变量。例如，性别（男、女）、疾病（有、
无）和结局（生、死）等。二分类变量常用0和1来编码，0-1
变量常称为假变量(dummy variable)或哑变量，可以和真变量一
样参与计算
5. 等级资料：是先将观察单位按某种属性或类别的不同等级分成
若干组，再清点各组观察单位个数所得到的资料
6. 同质：在调查和实验研究中，除了实验因素外，影响被研究指
标的非实验因素相同被称为同质
7. 变异：同质事物个体间的差异
8. 总体：根据研究目的确定的同质研究对象所有观察单位某变量
值的集合。简言之，研究对象的全体。
9. 样本：从总体中抽取的部分观察单位，某变量值的实测值构成
样本。简言之，总体中有代表性的一部分。
10. 参数(parameter)：是统计模型的特征指标，是对总体而言，
其大小是客观存在的，然而往往是未知的，如总体均数(mean)和
总体方差(variance)
11. 统计量(statistic)：由观察资料计算出来的量，如计算观察样本
中的个体得到的样本均数，样本方差。
12. 因果关系(causality)：在排除了人为联系、虚假联系后仍然存
在的、无法用其他联系解释的两个变量之间的关系。但也需要时
间顺序等标准进行因果判断
13. 误差：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（随机测
量误差，抽样误差）。
14. 系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准试
剂未经校正，操作人员掌握的标准不准等原因，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。特点：具有累加
性；有倾向性；可以消除
15. 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。特点：随测量次数增加而减小。
16. 随机测量误差：在消除了系统误差的前提下，由于非人为的偶
然因素，对于同一测量对象多次测定结果不完全一致。特点：没
有倾向性；不可消除，但多次测量计算平均值可以减小随机测量
误差。
17. 抽样误差消除了系统误差，并把随机测量误差控制在一定的范
围内，在抽样研究中由于个体差异的存在，造成的样本统计量与
总体参数以及样本统计量之间的差别。特点：无倾向性；不可避
免。统计上可以计算并在一定范围内控制抽样误差。
18. 概率：描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P来表
示。
19. 小概率事件：一次试验中不可能发生的事件。通常P﹤0.05或
P﹤0.01的事件为小概率事件
20. 方差：为了能反映每个观察值之间的离散情况，同时又能考虑
到观察单位数多少的影响，可取离均差平方和的均数，简称方差
21. 标准差：由于每一离均差都经过平方，使原来观察值的度量单
位也都变为平方单位了。为了还原成为原来的度量单位，所以又
将方差开平方，这就是标准差
22. 变异系数：标准差与均数之比用百分数表示
23. 率：指某现象实际发生数与可能发生某现象的总数之比，用以
说明某现象发生的频率或强度，常以百分率、千分率、万分率或
十万分率表示
24. 构成比：事物内部某一部分的观察数与事物内部各部分的观察
单位数总和之比，以百分数表示。说明事物内部各部分所占的比
重或分布
率 构成比
概念 发生的频率或强度 各组成部分所占的比重
强调点 随机发生事件 各部分的构成
资料获得 较难 容易
特点 不一定 合计为100％
25. 死亡率：指某地某年平均每千人口中的死亡数，它反映居民总
的死亡水平
26. 死因构成：指全部死亡人数中，死于某死因者所占的百分比，
说明各种死因的相对重要性
27. 死因顺位：是指按各类死因构成比的大小由高到低排列的位
次，说明各类死因的相对重要性
28. 发病率：表示一定时期内，在可能发生某病的一定人群中，新
发生的某病的频率（强度）。
29. 患病率：指某时点检查时可能发生某病的一定人群中现患某种
疾病的频率。
30. 二项分布：如果每个观察对象阳性结果的发生概率均为，阴
性结果的发生概率均为（1－）；而且各个观察对象的结果是相互
独立的，那么，重复观察n个人，发生阳性结果的人次数X的概
率分布为二项分布，记作B（X；n，π）。
31. Poisson分布：是一种离散型分布，用以描述罕见事件发生次
数的概率分布。常用于研究单位时间内（或单位空间内）某事件
发生不同次数的分布
32. 正态分布：正态分布是一种重要的连续型分布。若资料X的
频率曲线对应于数学上的正态曲线，则称该资料服从正态分布。
通常用记号),(2N表示均数为，标准差为的正态分布均数为
0、标准差为1的正态分布被称为标准正态分布，通常记为2(0,1)N。
33. 假设检验:又称显着性检验，是指由样本间存在的差别对样本
所代表的总体间是否存在着差别做出判断。
34. 样本均数抽样误差：抽样造成的这种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。
35. 样本均数标准误：用于表示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
36. 参数估计的概念：指用样本指标（统计量）估计总体指标（参
数）。
37. 95％可信区间：总体均数的95％置信区间的涵义是指：从理
论上来说，做100次抽样，可算得100个可信区间，平均有95
个可信区间包括μ(估计正确)，只有5个可信区间不包括μ(估计
错误)。
38. I型和II型错误：I型错误指拒绝了实际上成立的H0，这类
“弃真”的错误称为I型错误，其概率大小用表示；II型错误，
指接受了实际上不成立的H0，这类“存伪”的错误称为II型错误，
其概率大小用表示。
39. 1-β称为假设检验的功效（power of a test）。其意义是，当所
研究的总体与H0确有差别时，按检验水平α能够发现它（拒绝
H0）的概率
40. 检验水准：是预先规定的，当假设检验结果拒绝H0，接受H1，
下“有差别”的结论时犯错误的概率称为检验水准，记为。
41. 相关系数:又称Pearson积差相关系数，用来说明具有直线关
系的两变量间相关的密切程度与相关方向。
42. 确定系数: 复相关系数的平方称为确定系数, 或决定系数，记
为R2，表示回归平方和占总平方和的比例，用以反映线性回归模
型能在多大程度上解释反应变量Y的变异性。其定义为：
43. 复相关系数 :确定系数的算术平方根
44. 偏相关系数:一般地，扣除其他变量的影响后，变量Y与X的
相关,成为Y与X的
45. 实验效应是处理因素作用于受试对象的反应(response)和结局
(outcome)，它通过观察指标(统计学常将指标称为变量)来体现
46. 单盲法：受试对象不知道自己分在哪一组；
47. 双盲法：受试对象和实验执行者均不知道受试对象分在哪一
组；
48. 三盲法：受试对象、实验执行者和统计分析人员三者均不知道
受试对象分在哪一组。
49. 寿命表(life table)，又称生命表、死亡表、死亡率表等，是根
据某一特定人群的年龄别死亡率编制出来的一种统计表。
50. mx是根据各年龄组的平均人口数(PX)与相应的死亡数(DX)计
算 ，它近似地反映X岁年龄组人口在X～X+n年内的死亡率，
用公式表示为：
51. qx是同时出生的一代人死于某年龄组X～X+n的概率，表示X
岁尚存活者（lx）在今后n年内死亡的可能性（概率）。
52. 尚存人数lx是同时出生的一代人到刚活满X岁时尚生存的人
数
53. 死亡人数dx是同时出生的一代人死于各年龄组X～X+n的人
数
54. 生存人年数是同时出生的一代人，X岁尚存者在今后X～X+n
岁期间的生存人年数，亦称寿命表人口数
55. 生存总人年数是同时出生的一代人中活到X岁者今后尚能生
存的总人年数，是X岁以上各年龄组生存人年数(Lx)的累计和
56. 期望寿命是同时出生的一代人活到X岁时，尚能生存的平均
年数，也称平均可享寿命或平均余年。
57.
卫生统计学
卫生统计学卫生统计学是研究人口健康和疾病发生与分布规律的一门学科。
它运用数理统计学的方法和原理，对人群的健康状况进行统计分析和评估，以便制定预防和控制疾病的策略。
卫生统计学的意义卫生统计学在公共卫生领域具有重要的意义。
通过收集、整理、分析和解释健康数据，卫生统计学可以帮助卫生决策者了解人群的健康状况、疾病的分布和趋势，为公共卫生政策的制定提供科学依据。
通过对疾病的进行有针对性的监测和分析，可以及时预警和应对疾病的爆发，有效降低疾病给人群健康带来的危害。
卫生统计学的研究内容卫生统计学涉及的研究内容广泛，主要包括以下几个方面：1.健康状况的测量：通过统计方法对人群的健康状况进行测量和评估，包括疾病的发生率、死亡率、残疾率等指标。
2.疾病流行病学：研究疾病在人群中的分布规律和变化趋势，分析其与环境、生活方式、基因等因素的关系。
3.卫生决策分析：根据统计分析的结果，为卫生决策提供科学依据，评估不同干预措施的效果和成本效益。
4.医疗资源配置：通过卫生统计学的方法，评估医疗资源的分配情况，优化医疗资源的配置方式，提高医疗服务的效率和质量。
5.健康政策评估：评估各种卫生政策和干预措施对人群健康的影响，为政策的修订和完善提供科学依据。
卫生统计学的发展趋势随着卫生数据的不断积累和信息技术的不断发展，卫生统计学正面临着许多新的挑战和机遇。
未来，卫生统计学将朝着以下几个方向发展：1.大数据和人工智能：随着大数据时代的到来，卫生统计学将更多地利用大数据和人工智能技术，挖掘数据中的信息，提高数据分析和预测的准确性和效率。
2.基因组学和生物信息学：随着基因组学和生物信息学的快速发展，卫生统计学将更多地与这些领域相结合，研究基因与疾病之间的关系，推动个性化医疗的发展。
3.跨学科研究：未来，卫生统计学将更多地与流行病学、生态学、社会学等学科进行跨学科研究，共同解决公共卫生领域面临的重大挑战。
4.健康信息化：卫生统计学将更多地利用信息技术，推动健康信息化的发展，建立健康数据的标准化、共享和管理机制，提高数据的质量和可靠性。
卫生统计学名词解释
，样本医学研究中实际观测或调查地一部分个体称为样本，参数用来描述总体特征地指标叫做参数.，统计量，抽样误差抽样误差是指由于随机抽样地偶然周素使样本各单位地结构对总体各单位结构地代表性差别，而引起地抽样指标和全及指标之间地绝对离差.如抽样平均数与总体平均数地绝对离差，抽样成数与总体成数地绝对离差等等.文档收集自网络，仅用于个人学习，概率，小概率事件，定量资料定量资料是以数字形式表现出来地研究资料.，定性资料定性资料是以文字、图形、录音、录象等非数字形式表现出来地研究资料.定性资料有两个来源——实地源和文献源.文档收集自网络，仅用于个人学习，正态分布指变量地频数或频率呈中间最多，两端逐渐对称地减少，表现为钟形地一种概率分布，正态曲线高峰位于中央（均数所在处），两侧逐渐降低且左右对称，不与横轴相交地光滑曲线图（）.这条曲线称为频数曲线或频率曲线，近似于数学上地正态分布文档收集自网络，仅用于个人学习，医学参考值范围医学参考值范围是指绝大多数正常人地人体形态、功能和代谢产物等各种生理及生化指标地波动范围.这里地“绝大多数”可以是％、％或％等，最常用地是％.所谓“正常人”不是指完全健康地人，而是指排除了影响所研究指标地疾病和有关因素地同质人群.对于服从正态分布地指标，其参考值范围可根据正态分布曲线下面积分布规律确定；对于不服从正态分布地指标，可先进行变量变换使之服从正态分布或直接利用百分位数法制定医学参考值范围.制定某指标地医学参考值范围时，应根据专业知识确定计算双侧参考值范围或单侧参考值范围.若一个指标过大或过小均属异常，则相应地参考值范围既有上限，又有下限，是双侧参考值范围；若一个指标仅过大属于异常，则参考值范围仅有上限；若一个指标仅过小属于异常，参考值范围仅有下限，即所谓单侧参考值范围.文档收集自网络，仅用于个人学习，置信区间总体率地估计包括点估计和区间估计.点估计是直接用样本率来估计总体率，没有考虑抽样误差.区间估计则考虑到抽样误差，按一定地概率－α（即置信度为－α）估计总体率地可能范围，此范围称为总体率地置信区间.文档收集自网络，仅用于个人学习，率，构成比，相对比，相关系数，回归系数，统计推断( )：通过样本指标来说明总体特征，这种通过样本获取有关总体信息地过程称为统计推断.文档收集自网络，仅用于个人学习：非参数检验，针对某些资料地总体分布难以用某种函数式来表达，或者资料地总体分布函数式是未知地，只知道总体分布是连续型地或离散型地，用于解决这类问题需要一种不依赖总体分布地具体形式地统计分析方法.由于该方法不受总体参数地限制，故称为非参数检验，或称为不拘分布地统计分析方法，又称为无分布形式假定地统计分析方法.文档收集自网络，仅用于个人学习、方差()：是用来描述一组数据平均离散程度地指标，由离均差地平方和除以样本个数得到.文档收集自网络，仅用于个人学习标准正态分布：均数为，标准差为地正态分布被称为标准正态分布( )，通常记为(, ).文档收集自网络，仅用于个人学习检验效能( )：β称为检验效能，它是指当两总体确有差别，按照规定地检验水准α所能发现该差异地能力.文档收集自网络，仅用于个人学习、总体：根据研究目地确定地同质地观察单位其变量值地集合.、计量资料：又称为定量资料，指构成其地变量值是定量地，其表现为数值大小，有单位.、抽样误差：由于抽样造成地统计量与参数之间地差别，特点是不能避免地，可用标准误描述其大小.、总体均数地可信区间：按一定地概率大小估计总体均数所在地范围（）.常用地可信度为％和％，故常用％和％地可信区间.文档收集自网络，仅用于个人学习总体：总体（）是根据研究目地确定地同质地观察单位地全体，更确切地说，是同质地所有观察单位某种观察值（变量值）地集合.总体可分为有限总体和无限总体.总体中地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，其测量结果地集合称为样本（）.样本应具有代表性.所谓有代表性地样本，是指用随机抽样方法获得地样本..随机抽样：随机抽样（）是指按照随机化地原则（总体中每一个观察单位都有同等地机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位地过程.随机抽样是样本具有代表性地保证. .变异：在自然状态下，个体间测量结果地差异称为变异（）.变异是生物医学研究领域普遍存在地现象.严格地说，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地参差不齐..计量资料：对每个观察单位用定量地方法测定某项指标量地大小，所得地资料称为计量资料（）.计量资料亦称定量资料、测量资料..其变量值是定量地，表现为数值大小，一般有度量衡单位.如某一患者地身高（）、体重()、红细胞计数()、脉搏（次分）、血压（）等计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得地观察单位数称为计数资料（）.计数资料亦称定性资料或分类资料.其观察值是定性地，表现为互不相容地类别或属性.如调查某地某时地男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效地人数；调查一批少数民族居民地、、、四种血型地人数等.等级资料：将观察单位按测量结果地某种属性地不同程度分组，所得各组地观察单位数，称为等级资料（）.等级资料又称有序变量.如患者地治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量地测定结果分为、、等.等级资料与计数资料不同：属性分组有程度差别，各组按大小顺序排列.等级资料与计量资料不同：每个观察单位未确切定量，故亦称为半计量资料.．概率：概率()又称几率，是度量某一随机事件发生可能性大小地一个数值，记为（），（）越大，说明事件发生地可能性越大.﹤（）﹤.频率：在相同地条件下，独立重复做次试验，事件出现了次，则比值称为随机事件在次试验中出现地频率().当试验重复很多次时（） .文档收集自网络，仅用于个人学习概率是描述随机事件发生可能性大小地数值，常用表示.随机事件概率地大小在与之间，越接近，表示某事件发生地可能性越大；越接近，表示某事件发生地可能性越小.习惯上将≤地事件，称为小概率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生地可能性很小，可视为不发生. . 随机误差：随机误差（）又称偶然误差，是指排除了系统误差后尚存地差.它受多种因素地影响，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.随机误差可以通过统计处理来估计.抽样误差（）是指样本统计量与总体参数地差别.在总体确定地情况下，总体参数是固定地常数，统计量是在总体参数附近波动地随机变量.．系统误差：系统误差( )是指由于仪器未校正、测量者感官地某种偏差、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地两侧，而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值.系统误差可以通过实验设计和完善技术措施来消除或使之减少.．随机变量：随机变量（）是指取指不能事先确定地观察结果.随机量地具体内容虽然是各式各样地，但共同地特点是不能用一个常数来表示，而且，理论上讲，每个变量地取值服从特定地概率分布.．参数：参数（）是指总体地统计指标，如总体均数、总体率等.总体参数是固定地常数.多数情况下，总体参数是不易知道地，但可通过随机抽样抽取有代表性地样本，用算得地样本统计量估计未知地总体参数.．统计量：统计量（）是指样本地统计指标，如样本均数、样本率等.样本统计量可用来估计总体参数.总体参数是固定地常数，统计量是在总体参数附近波动地随机变量.文档收集自网络，仅用于个人学习.频数表（）用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间地出现地频繁程度（频数）.对于离散数据，每一个观察值即对应一个频数，如某医院某年度一日内死亡，，…个病人地天数.对于散布区间很大地离散数据和连续型数据，数据散布区间由若干组段组成，每个组段对应一个频数.文档收集自网络，仅用于个人学习.算术均数（）描述一组数据在数量上地平均水平.总体均数用μ表示，样本均数用表示.文档收集自网络，仅用于个人学习.几何均数（）用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料地水平.记为.文档收集自网络，仅用于个人学习.中位数（）将一组观察值由小到大排列，为奇数时取位次居中地变量值；为偶数时，取位次居中地两个变量地平均值.反映一批观察值在位次上地平均水平.文档收集自网络，仅用于个人学习.极差（）亦称全距，即最大值与最小值之差，用于资料地粗略分析，其计算简便但稳定性较差..百分位数（）是将个观察值从小到大依次排列，再把它们地位次依次转化为百分位.百分位数地另一个重要用途是确定医学参考值范围.文档收集自网络，仅用于个人学习.四分位数间距（）是由第四分位数和第四分位数相减计算而得，常与中位数一起使用，描述偏态分布资料地分布特征，较极差稳定.文档收集自网络，仅用于个人学习.方差（）：方差表示一组数据地平均离散情况，由离均差地平方和除以样本个数得到..标准差（）是方差地正平方根，使用地量纲与原量纲相同，适用于近似正态分布地资料，大样本、小样本均可，最为常用.文档收集自网络，仅用于个人学习.变异系数（）用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度地比较.用表示.计算：标准差均数* 文档收集自网络，仅用于个人学习.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地过程称为统计推断（）.文档收集自网络，仅用于个人学习.抽样误差：由个体变异产生地，抽样造成地样本统计量与总体参数地差异，称为抽样误差（）.文档收集自网络，仅用于个人学习.标准误及：通常将样本统计量地标准差称为标准误.许多样本均数地标准差称为均数地标准误（，），它反映了样本均数间地离散程度，也反映了样本均数与总体均数地差异，说明均数抽样误差地大小.文档收集自网络，仅用于个人学习.可信区间：按预先给定地概率确定地包含未知总体参数地可能范围.该范围称为总体参数地可信区间（，）.它地确切含义是：可信区间包含总体参数地可能性是α ，而不是总体参数落在该范围地可能性为α .文档收集自网络，仅用于个人学习.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.文档收集自网络，仅用于个人学习.假设检验中地含义：指从规定地总体随机抽得等于及大于（或等于及小于）现有样本获得地检验统计量值地概率.文档收集自网络，仅用于个人学习型和型错误：型错误（），指拒绝了实际上成立地，这类“弃真”地错误称为型错误，其概率大小用α表示；型错误（），指接受了实际上不成立地，这类“存伪”地误称为型错误，其概率大小用β表示.文档收集自网络，仅用于个人学习.检验效能：β称为检验效能（），它是指当两总体确有差别，按规定地检验水准所能发现该差异地能力.文档收集自网络，仅用于个人学习.检验水准：是预先规定地，当假设检验结果拒绝，接受，下“有差别”地结论时犯错误地概率称为检验水准（），记为α . 文档收集自网络，仅用于个人学习..率（）又称频率指标，说明一定时期内某现象发生地频率或强度.计算公式为：发生某现象地观察单位数可能发生某现象地观察单位总数*，表示方式有：百分率（）、千分率（‰）等.文档收集自网络，仅用于个人学习.构成比（）又称构成指标，说明某一事物内部各组成部分所占地比重或分布.计算公式为：某一组成部分地观察单位数同一事物各组成部分地观察单位总数*，表示方式有：百分数等.文档收集自网络，仅用于个人学习.比（）又称相对比，是、两个有关指标之比，说明是地若干倍或百分之几.计算公式为：，表示方式有：倍数或分数等. 文档收集自网络，仅用于个人学习.非参数统计：针对某些资料地总体分布难以用某种函数式来表达，或者资料地总体分布地函数式是未知地，只知道总体分布是连续型地或离散型地，用于解决这类问题地一种不依赖总体分布地具体形式地统计分析方法.由于这类方法不受总体参数地限制，故称非参数统计法（），或称为不拘分布（）地统计分析方法，又称为无分布型式假定（）地统计分析方法.文档收集自网络，仅用于个人学习.参数统计：通常要求样本来自总体分布型是已知地（如正态分布），在这种假设地基础上，对总体参数（如总体均数）进行估计和检验，称为参数统计( )文档收集自网络，仅用于个人学习.秩次：变量值按照从小到大顺序所编地秩序号称为秩次（）..秩和：各组秩次地合计称为秩和（），是非参数检验地基本统计量..直线回归（）建立一个描述应变量依自变量变化而变化地直线方程，并要求各点与该直线纵向距离地平方和为最小.直线回归是回归分析中最基本、最简单地一种，故又称简单回归（）.文档收集自网络，仅用于个人学习.回归系数（）即直线地斜率()，在直线回归方程中用表示，地统计意义为每增（减）一个单位时，平均改变个单位.文档收集自网络，仅用于个人学习.相关系数：用以描述两个随机变量之间线性相关关系地密切程度与相关方向地统计指标.卫生统计学中地概念资料地类型、总体和样本、参数和统计量、概率和频率.（一）资料地类型.定量资料亦称计量资料，其变量值是定量地，表现为数值大小，一般有度量衡单位，如调查某年某地岁女童地生长发育状况，以人为观察单位，女童地身高（）、体重（）、血红蛋白（／）等均属定量资料.文档收集自网络，仅用于个人学习.定性资料亦称分类资料，其观察值是定性地，表现为互不相容地类别或属性，分为两种情况：（）无序分类资料：包括：①二项分类.如调查吸毒者地感染情况，结果分为阳性与阴性两类，表现为互不相容地两类属性.②多项分类.如人类地血型，以人为观察单位，结果分为型、型、型与型，表现为互不相容地多个类别.文档收集自网络，仅用于个人学习（）有序分类资料：各类之间有程度地差别，给人以“半定量”地概念，亦称等级资料.如测定某人群某血清学反应，以人为观察单位，结果可分“－”、“±”、“”、“”级；又如观察某药治疗十二指肠溃疡地疗效，以每个患者为观察单位，治疗效果分为痊愈、显效、好转、无效级.文档收集自网络，仅用于个人学习（二）总体和样本总体就是所有同质观察单位某种观察值（即变量值）地集合.样本是总体中随机抽取部分观察单位地观测值地集合.文档收集自网络，仅用于个人学习（三）参数和统计量总体地数值特征称为参数，用希腊字母表示.根据样本算得地某些数值特征称为统计量，用英文字母表示.在抽样研究中，由个体变异产生，随机抽样引起地样本统计量与总体参数之间地差别称为抽样误差.文档收集自网络，仅用于个人学习（四）概率和频率概率是描述随机事件发生可能性大小地数值，常用表示.随机事件概率地大小在与之间，越接近，表示某事件发生地可能性越大；越接近，表示某事件发生地可能性越小.习惯上将≤地事件，称为小概率事件，表示在一次实验或观察中该事件发生地可能性很小，可视为不发生.文档收集自网络，仅用于个人学习在现实中，随机事件地概率往往是未知地，因此，当观测单位足够多时，常用样本中事件地实际发生率来估计总体概率，这种实际发生率称为频率.设在相同条件下，独立重复进行次试验，事件出现次，则事件出现地频率为／.如治疗例患者，名患者治愈，治愈率为％，这就是一个频率.当观测单位较少时，用频率估计概率是不可靠地.文档收集自网络，仅用于个人学习。
卫生统计学课件
卫生统计学课件卫生统计学是卫生学中的一个重要分支，它通过收集、整理和分析卫生相关数据来评估人群的健康状况和卫生问题。
本课件将介绍卫生统计学的基本概念、常用方法以及其在卫生管理和政策制定中的应用。
一、引言卫生统计学是一门研究人群健康状况的学科，它通过利用统计学原理和方法，从量化的角度揭示人群的健康问题。
卫生统计学对于卫生决策者和公共卫生从业人员来说，具有重要的指导作用。
二、卫生统计学的基本概念1. 数据类型和数据源在卫生统计学中，常见的数据类型包括人口统计数据、健康状况数据、卫生服务数据等。
这些数据可以来自于统计局、卫生部门、医疗机构等各种数据源。
2. 数据的收集和整理数据的收集与整理是卫生统计学中的前提工作，它包括问卷调查、实地观察、临床记录等方法，旨在获取准确、全面的数据。
3. 数据的质量控制在数据收集过程中，保证数据的质量是至关重要的。
卫生统计学采用多种方法，如训练调查员、制定标准操作程序等来保证数据的准确性和可靠性。
三、卫生统计学的常用方法1. 描述统计学描述统计学是对收集的数据进行整理、汇总和描述的方法。
常用的描述统计学方法包括频率分布、平均数、方差等，它们可以用来描述人群的健康状况及其变化趋势。
2. 推断统计学推断统计学是通过对样本数据的分析推断出总体特征的方法。
常用的推断统计学方法包括假设检验、置信区间估计等，它们可以用来对人群的特征进行推断。
3. 相关分析相关分析是研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关分析方法包括相关系数、回归分析等，它们可以用来探索不同因素对人群健康状况的影响。
四、卫生统计学在卫生管理中的应用1. 疾病监测与预警卫生统计学可以通过对疾病的监测，及时掌握疾病的发病情况和分布特征，为制定针对性的卫生防控策略提供科学依据。
2. 卫生政策制定卫生统计学可以提供人群健康状况和卫生问题的数据支持，帮助决策者制定合理有效的卫生政策，优化资源配置，提升卫生服务质量。
3. 卫生服务评价卫生统计学可以通过对卫生服务数据的分析，评价卫生服务的质量与效果，为改进卫生服务提供参考意见。
卫生统计学名词解释
1、抽样误差：有个体变异产生的，抽样造成的样本统计量与总体参数之间的差异，称之。
2、标准误：将样本统计量的标准差称为标准误。
3、均数的标准误：样本均数的标准差也称为均数的标准误（SEM），它反映样本均数间的离散程度，也反映样本均数与相应总体均数间的差异，因而说明了均数抽样误差的大小。
4、u分布：若某一随机变量X服从总体均数为υ、总体标准差为σ的正态分布N（υ，σ2），则通过u变换（X-u／σ）可将一般正态分布转化为标准正态分布N（0,1 2），即u分布。
5、t分布：在实际工作中，由于σ-X未知，用S-X代替，则-X-υ／S-X不再服从标准正态分布，而服从t分布。
6、可信区间：是按照预先给定的概率（1-α）所确定的包含总体均数的区间估计范围。
其确切含义为：如果能够进行重复抽样试验，平均有1-α（如95%）的可信区间包含了总体均数，而不是总体均数落在该可信区间。
7、假设检验：也称为显著性检验，是利用小概率反证法思想，从问题的对立面（Ho）出发间接判定要解决的问题（H1）是否成立。
然后在Ho成立的条件下计算检验统计量，最后获得P值来判断。
8、Ⅰ型错误：拒绝了实际上成立的Ho，这类“弃真”的错误称之。
Ⅱ型错误：“接受”了实际上不成立的Ho，这样的“取伪”的错误称之。
9、检验效能：1-β，即把握度，指当两总体确有差异，按规定检验水准α所能发现该差异的能力。
10、变量转换：是指原始数据作某种函数转换，如转换为对数值等。
1、方差分析：又称变异数分析或 F检验，适用于对多个平均值进行总体的假设检验，以检验实验所得的多个平均值是否来自相同总体。
2、单向方差分析（one way analysis of variance）是指处理因素只有一个。
这个处理因素包含有多个离散的水平，分析在不同处理水平上应变量的平均值是否来自相同总体。
3均方：每种来源的离均差平方和用相应的自由度去除，可得到平均的离均差平方和，简称均方（mean square，MS）4、LSD-t检验：即最小显著性差异t检验，适用于一对或几对在专业上有特殊意义的样本均数间的比较。
卫生统计学热图的名词解释
卫生统计学热图的名词解释卫生统计学热图是一种数据可视化工具，用于展示和分析卫生统计学数据。
它通过将数据以不同颜色的热度图形式显示在地图上，帮助我们更直观地理解和发现优势和劣势地区、疫情分布、卫生问题等情况。
首先，我们来解释卫生统计学。
卫生统计学是一门研究群体健康、疾病发生、传播和防控等相关问题的学科。
它通过收集、整理、分析和解释各种卫生数据，帮助政府、卫生机构和研究人员制定合理的卫生政策、预防疾病、改善公共卫生状况。
卫生统计学热图的基本原理是利用颜色的差异来显示数据的差异。
一般来说，较高的数据值会以深色（如红色）显示，而较低的数据值则以浅色（如蓝色）显示。
根据热图上的颜色变化，我们可以快速识别出地理区域间的差异，从而更好地进行数据分析和决策制定。
卫生统计学热图可以用于多种场景。
例如，在疾病监控和预防中，我们可以使用热图来显示不同地区的感染率、疫情严重程度等信息。
这可以帮助政府和卫生机构，迅速定位疫情高发区，采取相应措施，控制疫情蔓延。
另外，卫生统计学热图还可以用于环境卫生监测。
比如，我们想了解某个地区空气质量的优势和劣势，我们可以使用热图来显示该地区不同区域的空气质量指数。
通过这种方式，我们可以清晰地发现空气质量问题集中的地区，从而采取相应的环境改善措施。
除了疾病分布、环境卫生外，卫生统计学热图还可以用于展示不同地区的卫生资源分布。
比如，我们可以使用热图来显示医院、卫生服务中心、药店等设施的密度。
这样一来，政府可以更好地了解哪些地区的卫生资源不足，从而合理分配资源，提高全民的医疗服务水平。
在使用卫生统计学热图时，值得注意的是数据的准确性和隐私保护。
数据的准确性对于热图的可靠性非常重要。
因此，在制作与分析热图时，我们需要确保原始数据的真实性和可信度。
同时，隐私保护也是一个不可忽视的问题。
由于卫生统计学热图涉及到个体和区域的数据，必须牢牢把握隐私保护的原则。
在公开与共享数据时，我们需要采取措施保护个人隐私，确保数据不会被滥用。
卫生统计学名词解释
卫生统计学名词解释1、抽样误差：有个体变异产生的，抽样造成的样本统计量与总体参数之间的差异，称之。
2、标准误：将样本统计量的标准差称为标准误。
3、均数的标准误：样本均数的标准差也称为均数的标准误（SEM），它反映样本均数间的离散程度，也反映样本均数与相应总体均数间的差异，因而说明了均数抽样误差的大小。
4、u分布：若某一随机变量X服从总体均数为υ、总体标准差为σ的正态分布N（υ，σ2），则通过u变换（X-u／σ）可将一般正态分布转化为标准正态分布N（0,1 2），即u分布。
5、t分布：在实际工作中，由于σ-X未知，用S-X代替，则-X-υ／S-X不再服从标准正态分布，而服从t分布。
6、可信区间：是按照预先给定的概率（1-α）所确定的包含总体均数的区间估计范围。
其确切含义为：如果能够进行重复抽样试验，平均有1-α（如95%）的可信区间包含了总体均数，而不是总体均数落在该可信区间。
7、假设检验：也称为显著性检验，是利用小概率反证法思想，从问题的对立面（Ho）出发间接判定要解决的问题（H1）是否成立。
然后在Ho成立的条件下计算检验统计量，最后获得P值来判断。
8、Ⅰ型错误：拒绝了实际上成立的Ho，这类“弃真”的错误称之。
Ⅱ型错误：“接受”了实际上不成立的Ho，这样的“取伪”的错误称之。
9、检验效能：1-β，即把握度，指当两总体确有差异，按规定检验水准α所能发现该差异的能力。
10、变量转换：是指原始数据作某种函数转换，如转换为对数值等。
1、方差分析：又称变异数分析或 F检验，适用于对多个平均值进行总体的假设检验，以检验实验所得的多个平均值是否来自相同总体。
2、单向方差分析（one way analysis of variance）是指处理因素只有一个。
这个处理因素包含有多个离散的水平，分析在不同处理水平上应变量的平均值是否来自相同总体。
3均方：每种来源的离均差平方和用相应的自由度去除，可得到平均的离均差平方和，简称均方（mean square，MS）4、LSD-t检验：即最小显著性差异t检验，适用于一对或几对在专业上有特殊意义的样本均数间的比较。
卫生统计学考试复习题参考答案
《卫生统计学》一、名词解释1.计量资料2.计数资料3.等级资料4.总体5.样本6.抽样误差7.频数表8.算术均数9.中位数10.极差11.方差12.标准差13.变异系数14.正态分布15.标准正态分布16.统计推断17.抽样误差18.标准误19.可信区间20.参数估计21.假设检验中P的含义22.I型和II型错误23.检验效能24.检验水准25.方差分析26.随机区组设计27.相对数28.标准化法29.二项分布30.Yates校正31.非参数统计32.直线回归33.直线相关34.相关系数35.回归系数36.人口总数37.老年人口系数38.围产儿死亡率39.新生儿死亡率40.婴儿死亡率41.孕产妇死亡率42.死因顺位43.人口金字塔二、单项选择题1．观察单位为研究中的( )。
A．样本B．全部对象C．影响因素D．个体2．总体是由（）。
A．个体组成B．研究对象组成C．同质个体组成D．研究指标组成3．抽样的目的是（）。
A．研究样本统计量B．由样本统计量推断总体参数C．研究典型案例研究误差D．研究总体统计量4．参数是指（）。
A．参与个体数B．总体的统计指标C．样本的统计指标D．样本的总和5．关于随机抽样，下列那一项说法是正确的（）。
A ．抽样时应使得总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取B ．研究者在抽样时应精心挑选个体，以使样本更能代表总体C ．随机抽样即随意抽取个体D ．为确保样本具有更好的代表性，样本量应越大越好 6．各观察值均加（或减）同一数后（ ）。
A ．均数不变，标准差改变B ．均数改变，标准差不变C ．两者均不变D ．两者均改变 7．比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用（ ）。
A ．变异系数 B ．方差 C ．极差 D ．标准差8．以下指标中（ ）可用来描述计量资料的离散程度。
A ．算术均数 B ．几何均数 C ．中位数 D ．标准差9．血清学滴度资料最常用来表示其平均水平的指标是（ ）。
卫生统计学 第6版 名词解释
小概率事件：某随机事件发生的概率小于0.05或0.01，表明在一次观察或实验中该事件发生的可能性很小。
总体：根据研究目的确定的观察单位的全体，确切地说，是同质的所有观察单位某种变量值的集合。
样本：从总体中随机抽取部分观察单位的变量值的集合。
抽样误差：由个体变异产生的、由于抽样而造成的样本统计量与样本统计量及样本统计量与总体参数之间的差异称为抽样误差。
无倾向性，不可避免。
计量资料：。
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。
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。
计数资料亦称定性资料，没有度量衡单位。
等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料。
参数估计：指用样本统计量估计总体参数。
参数估计有两种方法：点估计和区间估计。
统计推断：通过样本指标来说明总体特征，这种通过样本获取有关总体信息的过程称为统计推断。
方差分析：就是根据资料的设计类型，即变异的不同来源将全部观察值总的离均差平方和与自由度分解为两个或多个部分，除随机误差外，其余每个部分的变异可由某个因素的作用（或某几个因素的交互作用）加以解释。
通过各变异来源的均方与误差均方比值的大小，借助F 分布作出统计推断，判断各因素对观测指标有无影响。
正态分布：若资料的频率曲线对应于数学上的正态曲线，则称该资料服从正态分布。
通常用记号表示均数为，标准差为的正态分布。
标准正态分布:均数为0、标准差为1的正态分布被称为标准正态分布，通常记为。
中位数：将一组观察值由小到大排列，位次居中的那个数。
极差：亦称全距，即最大值与最小值之差，用于资料的粗略分析，其计算简便但稳定性较差。
方差：方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。
标准差：是方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同，适用于近似正态分布的资料，大样本、小样本均可，最为常用。
卫生统计学名词解释
卫生统计学名词解释总体（population）：依据研讨目标肯定的同质不雅察单位的不雅察值全部所构成的聚集.样本（sample）：从研讨总体中抽取的一部分知足代表性的个别不雅察值所构成的聚集.计量材料：对每个不雅察单位用定量的办法测定某项指标量的大小,所得的材料称为计量材料.计数材料：将不雅察单位按某种属性或类别分组,所得的不雅察单位数称为计数材料.等级材料：将不雅察单位按测量成果的某种属性的不合程度分组,所得各组的不雅察单位数,称为等级材料变量：不雅察单位或个别的某种属性或标记称为变量变量值：对变量进行测量或不雅察的值称为变量值.分类变量变异：在天然状况下,个别间测量成果的差别称为变异（variation）.变异是生物医学研讨范畴广泛消失的现象.严厉的说,在天然状况下,任何两个患者或研讨群体间都消失差别,其表示为各类心理测量值的整洁不齐.数值变量：概率：又称几率,是器量某一随机事宜A产生可能性大小的一个数值,随机事宜A产生的概率记为P（A）,随机事宜的概率取值在0～１之间,即0≤P≤1.小概率事宜：假如随机事宜产生的概率P≤,或P≤,暗示该事宜产生的可能性很小,对于一次随机抽样,一般认为是不成能产生的事宜.频数表：用来暗示一批数据各不雅察值或在不合取值区间的消失的频仍程度（频数）.对于离散数据,每一个不雅察值即对应一个频数,如某病院某年度一日内逝世亡0,1,2…20个病人的天数.对于分布区间很大的离散数据和持续型数据,数据分布区间由若干组段构成,每个组段对应一个频数.算术均数：描写一组数据在数目上的平均程度.总体均数用μ暗示,样本均数用 X 暗示.几何均数：用以描写对数正态分布或数据呈倍数变更材料的程度.记为G.中位数：将一组不雅察值由小到大分列,n为奇数时取位次居中的变量值;为偶数时,取位次居中的两个变量的平均值.极差：亦称全距,即最大值与最小值之差,用于材料的粗略剖析,其盘算轻便但稳固性较差.百分位数：是将n 个不雅察值从小到大依次分列,再把它们的位次依次转化为百分位.百分位数的另一个重要用处是肯定医学参考值规模.四分位数间距：是由第 3 四分位数和第 1 四分位数相减盘算而得,常与中位数一路应用,描写偏态分布材料的分布特点,较极差稳固.方差：方差暗示一组数据的平均离散情形,由离均差的平方和除以样本个数得到.尺度差：是方差的正平方根,应用的量纲与原量纲雷同,实用于近似正态分布的材料,大样本.小样本均可,最为经常应用.变异系数：用于不雅察指标单位不合或均数相差较大时两组材料变异程度的比较.用CV暗示.正态分布：二项分布：尺度正态变换：将屈服正态分布的原始变量x～ｎ（ｕ,σ）,进行变量变换ｕ＝（x-u）/σ,这种变换叫尺度正态变换.正常值规模：抽样误差（尺度误）：在统一总体中随机抽取样本含量雷同的若干样本时,样本指标之间的差别以及样本与总体指标的差别,称为抽样误差.可托区间：总体参数地点的规模.正常值规模：医学上常把绝大多半正常人的某指标规模称为该指标的参考值规模,也叫正常值规模.构成比：又称构成指标,它暗示事物内部个构成部分所占的比重或分布.相对数：是由两个接洽的指标之比,是分类变量经常应用的描写性统计指标,经常应用的相对数有率.构成比.相比较.率的尺度化法：是用于内部构成不合的两个或多个率比较的一种办法.统计描写：用统计图表或盘算统计指标的办法表达一个群体的某项特点,称为统计描写.假设磨练：是先对总体做出某种假定（磨练假设）,然后依据样本信息揣摸其是否成立的一类统计办法.统计揣摸,经常应用办法是参数估量和假设磨练.抽样研讨：从所研讨的总体中随机抽取一部分有代表性的样本进行研讨,用样本指标推论总体,最终达到懂得总体的目标.这种用样本指标推论总体参数的办法称为抽样研讨.参数估量：是指用样本统计量估量总体参数,重要有两种办法：点估量和区间估量.统计表：是以表格的情势列出统计指标,它是对材料进行统计描写时的一种经常应用手腕.统计图：是以各类几何图形（如点.线.面或立体）显示数据的大小.起落.分布以及关系等,它也是对材料统计描写时一种经常应用手腕.均方：均方差（MS）或方差,是由离均差平方和被自由度相除而得.方差剖析：方差剖析（analysis of variance,ANOVA）就是依据材料的设计类型,即变异的不合起源将全部不雅察值总的离均差平方和与自由度分化为两个或多个部分,除随机误差外,其余每个部分的变异可由某个身分的感化（或某几个身分的交互感化）加以解释.经由过程各变异起源的均方与误差均方比值的大小,借助F 分布作出统计揣摸,断定各身分对不雅测指标有无影响.总变异：样本中全部试验单位差别称为总变异.其大小可以用全部不雅察值的均方（方差）暗示.组间变异：遍地理组样本均数之间的差别,受处理身分的影响,这种变异称为组间变异,其大小可用组间均方暗示.组内变异：遍地理组内部不雅察值大小不等,这种变异称为组内变异,可用组内均方暗示.完整随机设计：只斟酌一个处理身分,将全部受试对象随机分派到遍地理组,然后不雅察试验效应,这种设计叫做完整随机设计.随机区组设计：事先将全部受试对象按天然属性分为若干区组,原则是各区组内的受试对象的特点雷同或邻近,且受试对象数与处理身分的程度数相等.然后再将每个区组内的不雅察对象随机地分派到遍地理组,这种设计叫做随机区组设计.非参数磨练：是一种不依附总体分布类型,也不合错误总体参数进行统计揣摸的假设磨练.随机抽样：是指按照随机化的原则（总体中每一个不雅察单位都有一致的机遇被选入到样本中）,从总体中抽取部分不雅察单位的进程.随机抽样是样本具有代表性的包管.等级材料：将不雅察单位按测量成果的某种属性的不合程度分组,所得各组的不雅察单位数,称为等级材料.等级材料又称有序材料.如患者的治疗成果可分为治愈好转.有用.无效.逝世亡,各类成果既是分类成果,又有次序和等级不同,但这种不同却不克不及精确测量.参数：是指总体的统计指标,如总体均数.总体率等.总体参数是固定的常数.多半情形下,总体参数是不轻易知道的,但可经由过程随机抽样抽取有代表性的样本,用算得的样本统计量估量未知的总体参数.统计量：是指样本的统计指标,如样本均数.样本率等.样本统计量可用来估量总体参数.总体参数是固定的常数,统计量是在总体参数邻近摇动的随机变量.直线回归：树立一个描写应变量依自变量变更而变更的直线方程,并请求各点与该直线纵向距离的平方和为最小.直线回归是回归剖析中最根本.最简略的一种,故又称简略回归,在直线回归方程顶用b暗示,b的统计意义为X每增（减）一个单位时,Y平均转变b个单位.直线相干：又称简略相干,用于双变量正态分布材料.有正相干.负相干和零相干等关系.直线相干的性质可由散点图直不雅的解释.相干系数：又称积差相干系数,以符号r暗示样底细关系数,ρ暗示总体相干系数.它是解释具有直线关系的两个变量间,相干关系的亲密程度与相干偏向的指标.秩相干又称等级相干,是用双变量等级数据作直线相干剖析,实用于下列材料：⑴不屈服双变量正态分布而不宜作积差相干剖析;⑵总体分布型未知;⑶用等级暗示的原始数据.参数统计：平日请求样本来自总体分布型是已知的（如正态分布）,在这种假设的基本上,对总体参数（如总体均数）进行估量和磨练,称为参数统计.秩次：变量值按照从小到大次序所编的秩序号称为秩次.秩和：各组秩次的合计称为秩和,长短参数磨练的根本统计量..随机抽样：是指查询拜访者用随机抽样的办法抽取样本,然后以样本统计量揣摸总体参数的一种研讨办法.经常应用的随机抽样办法有：单纯随机抽样.体系抽样.整群抽样和分层抽样.磨练水准：也称明显性水准,符号位a,是预先划定的概率值,平日取,它是“是否谢绝H0的界线”.磨练效能：又称磨练功能（1-β）,它的寄义是：当两总体确切有不同时,按划定的磨练水准a,可以或许发明两总体间差此外才能.可比性：是指除了处理身分外,其他可能影响成果的非处理身分在各组间应当尽可能雷同或邻近,即“齐同”.发病率：指一准时代内,可能产生某病的人群中产生某病新病例数的强度,经常应用于描写急性病的发病情形.患病率：可分为时点患病率与时代患病率,经常应用于描写在这个时光点或时代是否曾处于患病状况,实用于慢性病或发病时光不轻易肯定的疾病患病情形,时代患病率也可以用于估量就医的需求状况.某病病逝世率：指在某一时代内患某病者因该病逝世亡的百分比,可解释一种疾病的轻微程度,也可以反应一个医疗单位医疗水温和医疗质量.某病逝世亡率：是一准时代内或人群因某病而逝世亡的频率.动态数列：按时问次序将一系列统计指标（可认为绝对数,相对数或平均数）分列起来,用以不雅察和比较该事物在时光上的变更和成长趋向生齿金字塔：生齿金字塔：是将生齿的性别和年纪材料联合起来,以图形的方法表达生齿的性别和年纪构成.它以年纪为纵轴,生齿数构成为横轴,左侧为男,右侧为女而绘制的两个相对应的直方图,可以剖析曩昔生齿的出逝世活亡情形以及往后生齿的成长趋向.总和生育率：假定同时出生的一代妇女,按照某年的年纪别生育程度渡过其平生的生育历裎,各年纪别生育率之和乘以年纪组组距,就是这一代妇女平均每人可能生育的后代数.。
实用卫生统计名词解释简答题
《实用卫生统计学》一、名词解释1．变异:同一性质的事物，其观察值(变量值)之间的差异，统计上称为变异。
2．抽样研究:从所研究的总体中随机抽取一部分有代表性的样本进行研究，抽样研究的目的是通过用样本资料计算的指标去推论总体。
3．统计描述:用统计图表或计算统计指标的方法表达一个特定群体(这个群体可以是总体也可以是样本)的某种现象或特征，称统计描述。
4．统计推断:根据样本资料的特性对总体的特性作估计或推论的方法称统计推断，常用方法是参数估计和假设检验。
5．均数：是反映计量资料全部观察值平均水平的统计指标，适用于对称分布尤其是正态分布资料，公式如下：∑XX=————n6．标准差：是反映计量资料全部观察值离散程度的统计指标，用于描述对称分布资料，尤其正态分布资料的离散趋势，公式如下：7．标准正态变换：将服从正态分布的原始变量x～n(μ，σ)进行变量变换，，这种变换叫标准正态变换(或M变换)。
8．构成比:又称构成指标，它表示事物内部各组成部分所占的比重或分布。
9．动态数列:是一系列按时间顺序排列起来的统计指标，包括绝对数、相对数或平均数，用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。
10．统计表：统计表是以表格的形式列出统计指标，它是对资料进行统计描述时的一种常用手段。
11．统计图：统计图是以各种几何图形(如点、线、面或立体)显示数据的大小、升降、分布以及关系等，它也是对资料进行统计描述时的一种常用手段。
12．抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异，称为抽样误差。
13．均数的抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异，称为抽样误差。
统计学上，对于抽样过程中产生的同一总体中均数之间的差异称为均数的抽样误差。
14．率的抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异，称为抽样误差。