医学统计学 第三版 复习总结
第一章 绪论 统计的三大特征：实用性、丰富性、公平性 总体（population）： 是根据研究目的确定的、同质的全部研究对象中所有观察单位某种变量值的集合。 同质基础：时间、空间、条件等 （1）有限总体(finite population)：有限观察单位 （2）无限总体(infinite population)：很多为无限总体。 样本 根据随机化原则从总体中抽取的一定数量（sample size)的个体，称为样本（sample），用样本信息来推断总体特征。 从总体中抽取部分个体的过程称为抽样（sampling)。 同质（homogeneity） 是指影响被研究指标的非实验因素相同。 变异（variation, variablility ） 同质基础上的各观察单位（亦称为个体）之间的差异为变异。如同性别、同年龄、同民族、同地区儿童的身高有高有低，称为身高的变异。 参数（parameter)和统计量（statistic) 总体的统计指标称为参数。 如：总体均数（µ)，总体发病率，总体死亡率，等， 样本的统计指标称为统计量 如：样本均数(x)，样本发病率，样本死亡率，等， 统计学上用不同的符号表示。 误差（error） 观察值与实际值的差异，成为误差。 分为：过失误差；系统误差；随机测量误差；随机抽样误差； （1）过失误差(mistaken error)：过失所致的误差（不认真，错误判断，记录等原因）； （2）系统误差（systematic error)：仪器未校准所致的误差（统一偏高，或偏低）； 这两类误差可以避免。 （3）随机测量误差（random measurement error):不同观察者或同一观察者多次观察值的不相同。 这种误差不可避免。 （4）抽样误差（sampling error):总体中存在个体变异，抽样研究中所抽取的样本，只包含总体中一部分个体，因而样本均数（或率）往往不等于总体均数（或率），表现为多次抽样的样本均数或率不同。这种由抽样引起的差异称为抽样误差。 抽样误差愈小，用样本推断总体的精确度愈高；反之，其精确度愈低。 由于生物的个体变异是客观存在的，因而抽样误差是不可避免的，但抽样误差有一定的规律性。 小概率事件定理： “小概率事件一次抽样不可能发生” 变量及变量值 变量（variable):观察对象的特征或指标。对变量进行取值所采用的工具或标准成为测量尺度（scale)。 测量的结果称为变量值(value of variable) 或观察值（observed value, measurements)。 随机化（randomization) 使总体中的每个个体有均等的机会成为样本观察单位的过程，称为随机化。 随机抽样旨在避免人的主观性，让机遇起作用，以反映总体的客观情况。 常用：抽签法，随机数目表法，计算器随机数法； 单纯随机抽样(simple random sampling):总体全部观察单位编号，再用随机数字法或抽签法； 整群抽样cluster sampling:直接由若干个群组成的总体中随机抽取若干个群，再对被抽取的每个群的全部观察单位加以调查。 系统抽样systematic sampling:( 间隔抽样,机械抽样) 先将总体观察单位按某顺序号分成n个部分，再从第一部分抽第k号观察单位，依次用此相等间隔机械地从每一部分各抽一个观察单位组成样本。 分层抽样stratified sampling:先按某种特征将总体分为若干组别、类型、区域，再从每一层内随机抽样，组成样本。 抽样误差：分层抽样第二章 统计资料的收集和整理 一、资料的类型 根据是否定量划分： （1）计量资料（measurement data) 用定量方法测量每个观察单位的某项指标，所得的数值资料为计量资料，亦称数值变量资料。一般有度量衡单位。 常用：平均数，标准差，t检验，方差分析，相关与回归 等分析。 （2）计数资料(enumeration data) 将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组的观察单位数，为计数资料（亦称分类变量资料，无序分类资料）。 常用：率、构成比、卡方检验等 （3）等级资料 （ranked data) 将观察单位按某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数为等级资料，亦称有序分类资料。 常用：率、构成比、秩和检验等。 三者联系： 等级资料与计数资料不同：属性的分组有程度差别，各组大小顺序排列； 等级资料与计量资料不同：每个观察单位未确切定量，称为半定量资料。 介于计量资料与计数资料之间。 计量资料 → 计数资料 → 等级资料 调查设计和实验设计 调查设计一般包括专业设计和统计设计。 实验设计(experiment design) 医学实验的基本要素包括处理因素、受试对象和实验效应三部分。 实验设计应遵循对照（空白对照，试验对照，安慰剂对照，配对对照，组间对照 ）、随机、重复（即样本例数）的原则 。 频数分布表（frequency distribution table) 用途： （1）揭示频数的分布特征：两个重要特征： 集中趋势（central tendency):数值高低不等，但中等水平的人数最多。 离散趋势（tendency of dispersion):数值之间参差不齐；逐渐变大（或变小）的人数渐少。向两端分散。 第三章 计量资料的统计描述 集中趋势central tendency 平均数（average)：用于描述数值变量资料的集中趋势（平均水平）。 特点：简明概括，便于比较。 包括：算术平均数，几何平均数，中位数，百分位数 1、算术平均数（arithmetic mean) 一组变量值之和除以变量值个数所得的商,简称均数。 总体均数µ，样本均数x表示。 适用条件：资料成正态分布（或近似正态，或对称分布）。 计算方法：直接法，加权法 均数的两个重要属性： （1）各离均差（各观察值与均数之差）的总和等于零。 （2）离均差的平方和小于各个观察值X与任何数a(a 不等于均数)之差的平方和。 均数是一组观察值理想的代表值。 均数的应用： （1）只能在合理分布的基础上，对同质事物求均数才有意义，才能反映事物的特性。 （2）均数最适用于对称分布，尤其是正态分布资料。此时，均数位于分布的中央，能反映观察值的集中趋势。 2、几何均数geometric mean G 将n个观察值的乘积再开n次方的方根（或各观察值对数值均值的反对数）。 适用条件： （1）观察值为非对称分布，差距较大，用算术均数表示其平均水平会受少数特大或特小值影响； （2）数值按大小顺序排列后，各观察值呈倍数关系或近似倍数关系。如：抗体滴度，药物效价等； （3）观察值不能有0； （4）观察值不能同时有正值和负值。 几何均数的应用： （1）常用于等比级数资料，滴度，效价，卫生事业平均发展速度，人口几何增长，对数正态分布资料； （2）同一组资料求得的几何均数小于算术均数。 3、中位数（median, M) ：位于中间位置上的数值。 把一组观察值，按大小顺序排列，位置居中的变量值（奇数个）或位置居中的两个变量值的均值（偶数个）。是位置指标，以中位数为界，将观察值分为两半，有一半比它大，一般比它小。 适用于： （1）资料偏态分布；（2）两端无确定数值；（3）资料分布不清楚； 如：潜伏期，毒物测定值等用中位数表示其集中趋势。 5、百分位数(percentile, P)：位于某个百分位置上的数值。 把一组数据从小到大排列，分成100等份，各等份含1%的观察值，处在分割界线上的数值，就是百分位数，Pr 表示。 百分位数将总体或样本的全部观察值分为两部分，理论上有r%的观察值比它小，有 （100-r）%的观察值比它大。 如含量为n的样本，P5即表示：理论上有n5%个观察值比P5小，有n95%个观察值比P5大。一般说，分布中部的百分位数相当稳定，具有较好代表性，靠近两端的百分位数，只在样本含量足够大时，才稳定，故，样本量不够大时，不应取太近两端的百分位数。 常用的百分位数：5，25，75，95 分位数。百分位数常用于确定医学正常值范围（normal range)。 中位数是特定的百分位数。 四者的比较： 中位数常用于描述偏态分布资料的集中趋势，它反映居中位置的变量值的大小。不受特大，特小值的影响，只受位置居中的观察值的影响，因而不够敏感。而均数，几何均数是由全部观察值综合计算出的，敏感性好。但理论上，中位数等于算术均数。 百分位数常用于描述一组资料在某百分位置上的水平和分布特征。多个百分位数结合使用，可更全面地描述总体或样本的分布特征，包括位置大小和变异度。 离散趋势tendency of dispersion 常用指标：全距，四分位数间距，方差，标准差，变异系数 1、全距（Range)：极大与极小值之差。全距大，资料离散程度大，但易受极端值大小的影响。样本量越大，抽到极端值的可能性越大，全距可能会越大。 故：全距不宜单独使用。 2、四分位数间距（quartile interval Q)： 将一组资料分为四等份，上四分位数P75和下四分位数P25之差，叫四分位数间距。 意义：Q越大，离散程度越大，通常用于描述偏态分布资料的离散程度。 优点：比全距稳定；若资料一端或两端无确切数值，只能选择Q作为离散指标。 缺点：未考虑全部观察值，不能全面反映资料离散趋势。 3、方差（variance)和标准差(standard deviation SD) 对总体而言，为了克服极差和四分位数间距的缺点，要描述资料的离散趋势，必须考虑到各个观察值，离均差的平方和是最好的指标， 意义：方差，标准差越大，变异程度越大。其值越小，观察值的离散度越小，用均数反映平均水平的代表性越好。 标准差应用： （1）反映一组观察值的离散程度： 数值单位相同：直接比较标准差; 数值单位不同：计算变异系数; 变异系数（coefficient of variation, CV) 也称离散系数（coefficient of dispersion) 标准差与均数之比用百分数表示。 公式： 常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的资料的变异。同时考虑了均数和标准差，更客观。比如：身高，体重的变异比较 （2）估计变量值的频数分布： （3）计算标准误 （4）估计医学正常值范围： 双侧：均数± 1.96倍标准差（95%） 单侧：均数± 1.645倍标准差（95%） 正态分布(normal distribution) 概念： 频数分布以均数为中心，左右两侧基本对称，靠近均数两侧频数较多，离均数
医学统计学复习重点
整理分析和2.计描述4.（集合）。
1.抽样随机2.分组随机3.实验顺序随机。
称全距，用离散系数，为标准差与均数只比，常：CV=s/x究，1.抽样研究2.个体变异。
系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、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由于一些非人真实性（validity）：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响( （reliabiliy）——也称精密度(precision)或重复性（repeatability）是直接用样本统计量作为对应的总体参数最常用的是95%10095有5在描述两变量间的关系时，若散点图呈直线趋势或有直线相关关系，可进行直线回归分析。
参数：根根据样本的分布特征而计算得到的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。
5、★频数表的用途：揭示计量资料的分布类型；揭示计量资料的分布特征；便于发现特大值和特小值；便于进一步进行统计分析★常见的统计资料的类型有：计量资料；计数资料；等级资料7、★t检验的应用条件是：①正态分布：当样本含量较小时，要求样本来自正态总体。
②方差齐性：两样本均数比较时，要求两总体方差相等。
U检验的应用条件是：①大样本（如n>50）；②小样本，σ已知且样本来自正态总体。
8、★.描述分类变量常用的指标有率、构成比、相对数。
9、率是指某种现象在一定条件下，实际发生的观察单位数与可能发生该现象的总观察单位数之比，常用来描述某种现象发生的频率大小或强度构成比是指一事物内部某一组成部分的观察单位数与该事物各组成部分的观察单位总数之比，常用来描述某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。
10、★四格表卡方专用公式应用条件n≥40，且Tmin≥5 研究事物或现象间的线性关系用相关分析，研究事物或现象间的线性数量依存关系用回归分析。
医学统计学复习资料(完整版)
第1章绪论医学统计学是一门“运用统计学的原理和方法，研究医学科研中有关数据的收集、整理和分析的应用科学。
1．个体：又称观察单位，是统计研究的最基本单位，也是构成总体的最基本的观察单位。
2．总体：根据研究目的确定的同质观察单位某项指标测量值（观察值）的集合。
分为有限总体（明确规定了空间、时间、人群范围内有限个观察单位）和无限总体（无时间和空间范围的限制）。
反映总体特征的指标为参数，常用小写希腊字母表示。
3．样本：从总体中随机抽取的一部分有代表性的观察单位组成的整体。
（抽样，随机化原则，样本含量）根据样本资料计算出来的相应指标为统计量，常用大写英文字母表示。
4．抽样研究：从总体中随机抽取样本，根据样本信息推断总体特征的方法。
抽样误差是由随机抽样（样本的偶然性）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。
其根源在于总体中的个体存在变异性。
只要是抽样研究，就一定存在抽样误差，不能用样本的指标直接下结论。
统计分析主要是针对抽样误差而言。
5．变量（一个个体的任意“特征”）；资料（变量值的集合），资料类型：①计量资料/定量资料/数值变量资料：表现为数值大小，一般有度量衡单位，又可分为连续型和离散型两类；②计数资料/定性资料/无序分类变量资料/名义变量资料：表现为互补相容的属性或类别，一般无度量衡单位，可分为二分类和多分类；③等级资料/半定量资料/有序分类变量资料：表现为等级大小或属性程度。
各类资料间可相互转化。
①可选分析方法有：t检验、方差分析、相关回归分析等；②可选分析方法有：χ2检验、z检验等；③可选分析方法有：秩和检验、Ridit分析等。
6．误差：实测值与真实值之差。
可分为随机误差（随机测量误差+抽样误差）与非随机误差（系统误差与非系统误差）。
①随机误差：是一类不恒定、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起，它是不可避免的；②系统误差：是实验过程中产生的误差，它的值或恒定不变，或遵循一定的变化规律，其产生原因往往是可知的或可以掌握的，它是可以消除或控制的；③非系统误差：又称过失误差，是指在实验过程中由于研究者偶然失误而造成的误差，可以消除。
医学统计学重点总结
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T11=53× 83/109=40.36 T12=53× 26/109=12.64 T21=56× 83/109=42.64 T22=56× 26/109=13.36
既非呈连续分布的定量资料，也非仅按性质归属于独立的若干类的定性资料；
04
确定参考值范围的意义：
05
用于判断正常与异常。
06
“正常人”的定义：
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排除了影响所研究的指标的疾病和有关因素的同质的人群。
08
抽样误差(sampling error)
由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差别。
原因：个体变异＋抽样
03
表现：
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样本统计量与总体参数间的差别
05
不同样本统计量间的差别
7. X±2.58s包括变量值的 A. 68.3% B. 90.0% C. 95.0% D. 99.0% 8. 均数与标准差之间的关系是 A.标准差越小，均数代表性越好 B. 标准差越小，均数代表性越差 C. 均数越大，标准差越小 D. 均数越大，标准差越大 9.分析定性资料时，最常用的显著性检验方法是 A.t检验 B.正态检验 C.U检验 D.χ2检验 10.四格表如有一个实际数为0 A.就不能做χ2检验； B.就不能用校正χ2检验； C.还不能决定是否可做χ2检验； D.肯定可做校正χ2检验。
4．正态分布曲线下，横轴上从均数到（μ + 1.96σ）的面积为： A．95% B．45% C．47.5% D．90% 5. 某人群血糖的正常值范围是指 ( ) （A）该指标在所有人中的波动范围 （B）该指标在所有正常人中的波动范围 （C）该指标在绝大部分正常人中的波动范围 （D）该指标在一个人不同时间的波动范围 6．假设检验中的第一类错误是指 A．拒绝了实际上成立的H0 B．不拒绝实际上成立的H0 C．拒绝了实际上不成立的H0 D．不拒绝实际上不成立的H0
医学统计学复习资料(名解+简答)
医学统计学复习资料（名解+简答）一、名词解释1.统计量 (statistic)：统计量是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。
2.同质 (homogeneity)：是指观察单位(研究个体)间被研究指标的影响因素相同。
3. 抽样误差 (sampling error)：由于随机抽样造成的样本均数与总体均数的差别。
4. 总体 (population)：根据研究目的而确定的同质观察单位的全体称为总体，更确切的说，它是同质的所有观察单位某种观察值的集合。
5. 变异 (variation)：变异就是标志在同一总体不同总体单位之间的差别。
6. 参数 (parameter)：参数，也叫参变量，是一种变量。
7. 样本 (sample)：研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本，研究对象的全部称为总体。
8. 概率 (probability)：概率是对随机事件发生的可能性的度量，一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。
越接近1，该事件更可能发生;越接近0，则该事件更不可能发生。
1. 正态分布 (normal distribution)：靠近均数分布的频数最多，离开均数越远，分布的数据越少，左右两侧基本对称，这种中间多、两侧逐渐减少的基本对称的分布，称为正态分布2. 中位数 (median)：一组数据按从小到大(或从大到小)的顺序依次排列，处在中间位置的一个数(或最中间两个数据的平均数，注意:和众数不同，中位数不一定在这组数据中)3. 方差 (variance)：是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。
4. 四分位数间距 (quartile interval)：是上四分位数与下四分位数之差,用四分位数间距可反映变异程度的大小。
5. 正偏态分布 (positively skewed distribution)：为统计学概念，即统计数据峰值与平均值不相等的频率分布。
如果频数分布的高峰向左偏移，长尾向右侧延伸称为正偏态分布，也称右偏态分布。
医学统计学重点重点知识总结
医学统计学重点选择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μ（界值、面积）2.5% I1.962.5%单侧双侧90%： 1.6495%： 1.64 1.9699%： 2.583.P值与α的关系，α是人为规定的，它们之间没有关系；P值f,Qt（X）4.方差分析自由度V的计算，V总=nT;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（X）；有95%的总体参数在该区间内（X）；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（X）；回归系数t,相关系数t（X）;（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（bα）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-a的可信区间，又称置信区间。
3.P值：拒绝HO时所冒的风险（或“作出拒绝HO而接受H1”结论时冒了P风险）4.a（第一类错误）：HO真实时被拒绝（或HO真实时,拒绝H0,接受H1）5.β（第二类错误）：HO不真实时不拒绝（或HO不真实时，不拒绝HO）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-a）用一个区间估计总体参数所在范围。
医学统计学复习资料
医学统计复习资料一、名词解释[1].总体:根据研究目得确定得同质观察单位得全体。
就是同质所有观察单位得某种变量值得集合。
总体可分为有限总体与无限总体。
总体中得所有单位都能够标识者为有限总体,反之为无限总体。
[2].样本:从总体中随机抽取部分观察单位,其实测值得集合。
[3].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得某项指标得大小,而获得得资料。
其变量值就是定量得,表现为数值大小,一般有度量衡单位。
根据其观测值取值就是否连续,又可分为连续型或离散型两类。
[4].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,就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得资料。
其变量值就是定性得,表现为互不相容得性或类别。
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。
[5].等级资料:又称半定量资料或有序分类变量资料,就是将观察单位按某种属性得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得资料。
其变量值具有半定量性质,表现为等级大小或属性程度。
[6].随机误差(偶然误差):就是一类不恒定得、随机变化得误差,由多种尚无法控制得因素引起,观察值不按方向性与系统性变化,在大量重复测量中,它可呈现或大或小,或正或负得规律性变化。
[7].概率:概率(probability)又称几率,就是度量某一随机事件A发生可能性大小得一个数值,记为P(A),P(A)越大,说明A事件发生得可能性越大。
0﹤P(A)﹤1。
频率:在相同得条件下,独立重复做n 次试验,事件A 出现了m 次,则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现得频率(freqency)。
当试验重复很多次时P(A)= m/n。
[8].平均数:描述一组变量值得集中位置或水平。
常用得平均数有算术平均数、几何平均数与中位数。
[9].算术均数(arithmetic mean)描述一组数据在数量上得平均水平。
统计学第三版笔记
统计学第三版笔记统计学复习重点第一章导论统计是静止的历史，历史是流动的统计。
1、掌握统计的含义：统计工作、统计数据、统计学。
政治算数阶段的代表人物是威廉·佩蒂和约翰·格朗特2、了解统计学的研究对象：客观事物的总体数量特征和数量关系。
3、掌握统计研究的基本方法：大量观察法、统计分组法、综合分析法、统计模型法、归纳推断法4、了解统计研究的基本程序：统计目的→统计设计→统计调查→统计整理→统计分析→统计服务5、了解统计具有的职能：信息职能、监督职能、咨询职能、辅助决策职能6、重点掌握统计学的基本范畴：①统计总体和总体单位②标志和标志表现③统计指标和指标体系（*统计指标六要素；指标名称、计量单位、计算方法、时间限制、空间限制、指标数值）④变异、变量与变量值。
统计学上把总体各单位由于随机因素引起的某一标志表现的差异称为变异。
变量按其值是否连续可以分为连续变量和离散变量7、问答：说明指标和标志的区别与联系。
答：区别：指标是说明总体特征的，标志是说明总体单位特征的。
指标具有可量性，无论是质量指标还是数量指标，都能用数字表示。
而标志则不一定，数量标志具有可量性，而品质标志不具有可量性。
联系：①指标值往往由数量标志值汇总而来，没有总体单位的标志值就不会总体的指标值。
②在一定条件下，数量标志和指标存在着互换关系。
8.、质量指标分为相对指标和平均指标，通常是由两个总量指标对比派生出来的。
统计指标分为相对指标，平均指标和总量指标（数量指标）。
9.第二章统计设计1、掌握正交试验设计的方法。
2、第三章统计数据的搜集1、掌握数据的计量与分类。
计量尺度由低级向高级、由粗略到经济分为定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度；分类：定性数据和定量数据，原始资料和次级资料。
2、了解统计调查的意义与形式。
种类①调查单位是否完全：全面调查和非全面调查②登记时间是否连续：经常性调查和一次性调查（间隔时间相当长）③组织方式不同：统计报表和专门调查。
医学统计学 重点知识总结
名词解释1、一类错误：拒绝了实际上成立的H。
，这类“弃真”的错误称为I型错误或第一类错误。
2、参数和统计量：这些总体的统计指标或特征值称为参数。
由样本所算出的统计指标或特征值称为统计量。
3、变异系数：亦称离散系数，为标准差与均数之比，常用百分数表示。
4、P值：即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
5、检验效能：B称为检验效能或把握度，即两总体却有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。
简答题1、描述数值变量资料(统计资料)的集中程度有哪些指标，有何运用条件？算数均数：单峰对称分布的资料几何均数：对数变换后的单峰对称的资料中位数：偏态分布，分布不明资料，有不确定值的资料。
百分位数：当样本含量较少时不宜用靠近俩端的百分位数来估计频数分布范围。
2、实验研究的基本要素和基本原则是什么？基本要素：处理因素、受试对象和实验效应。
基本原则：对照原则、随机化原则和重狂原则大题1、(1)变量资料(2)成组t检验对立性正态性方差齐性(3)H0ιμ1=μ2,新药与常规药物的疗效相同H1rμ1≠μ2,新药与常规药物的疗效不同α=0.05T=1.0195V=n1+n2-2=18(2)t<t0.05z18,p>0.05,按a=0.05水准，不拒绝H0,差别无统计学意义。
结论：t检验结果表明，故尚不能认为新药与常规药物的疗效相同。
2、(1)T=13×17/47=4.7(2)x2检验(3)X2>X2(0.05,1),p<0.05,按a=0.05水准,拒绝H0,接受HQ差别有统计学意义。
结论：x2检验结果表明，乙疗法比甲疗法好。
3、(1)成组设计两样本比较的秩和检验(2)实验组秩次：13、I15、8.5、14、15.5、15.5、17、18对照组秩次：1、2、4、3、5、6、8.5、7、10、11.5(3)H0：两组局部温热的疗效总体分布相同H1：两组局部温热的疗效总体分布不同4(1)Ho：P=O,即母体内时间与体重无线性相关关系H1：P≠0,即母体内时间与体重有线性相关关系a=0.05F>5.23,拒绝HO,接受HI,相关系数有统计学意义。
医学统计学重点总结
样本统计量的标准差称为标准误。
2
都表示变异的大小；
3
样本含量一定时，标准差越大，标准误越大。
1
联系：
标准误与标准差（1）
标准差
01
含义：
02
一组变量值离散程度；
03
标准差越小，均数的代表性越好；
04
应用： 估计参考值范围；
05
与n的关系：样本含量越大，标准差越稳定，n 很大时，标准差趋向于总体标准差。
7. X±2.58s包括变量值的 A. 68.3% B. 90.0% C. 95.0% D. 99.0% 8. 均数与标准差之间的关系是 A.标准差越小，均数代表性越好 B. 标准差越小，均数代表性越差 C. 均数越大，标准差越小 D. 均数越大，标准差越大 9.分析定性资料时，最常用的显著性检验方法是 A.t检验 B.正态检验 C.U检验 D.χ2检验 10.四格表如有一个实际数为0 A.就不能做χ2检验； B.就不能用校正χ2检验； C.还不能决定是否可做χ2检验； D.肯定可做校正χ2检验。
43
10
53
40
16
56
83
26
109
40.36
12.64
42.64
11.36
T11=53× 83/109=40.36 T12=53× 26/109=12.64 T21=56× 83/109=42.64 T22=56× 26/109=13.36
既非呈连续分布的定量资料，也非仅按性质归属于独立的若干类的定性资料；
线性相关
01
列联相关
03
等级相关
02
线性回归
04
相关与回归
1 ≤ r ≤ 1
r＜0为负相关
医学统计学重点总结
1.简述总体和样本的定义，并且举例说明。
总体是研究目的确定的所有同质观察单位的全体。
样品是从研究总体中抽取部分有代表性的观察单位。
2.简述参数和统计量的定义，并且举例说明。
描述总体特征的指标称为参数，描述样本特征的指标称为统计量。
3.变量的类型有哪几种？举例说明各种类型变量有什么特点。
①定量数据：计量资料；定量的观测值是定量的，其特点是能够用数值的大小衡量其水平的高低。
②定性数据：计数资料；变量的观测值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。
③有序数据：半定量数据/等级资料；变量的观测值是定性的，但各类别（属性）有程度或顺序上的差异。
4.请举例说明一种类型的变量如何变换为另一种类型的变量。
定量数据>有序数据>定性数据--------------->5.请简述什么是小概率事件？概率是描述事件发生可能性大小的度量，P≤0.05事件称为小概率事件。
6．举例说明什么是配对设计。
配对设计是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。
①同源配对：同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理；②异源配对：为消除混杂因素的影响，将两个同质受试对象配对分别接受两种处理。
7.非参数假设检验适合什么类型数据进行分析？①总体分布类型未知或非正态分布数据；②定量或半定量数据；③数据两端无确定的数值。
8．简述P25 P5０P７5的统计学意义。
（条件：明显偏态且不能转化为正态或近似对称；一端或两端无确定数值；分布情况未知）用来描述资料的观测值序列在某百分位置的水平，四分位数间距可以作为说明个体差异的指标（说明个体在不同位置的变异情况）。
9.直条图、直方图、圆饼图的使用条件是什么？直条图：各自独立的统计指标的数值大小和他们之间的对比；直方图：连续变量频数分布情况；圆饼图：全体中各部分所占的比例。
10.统计分析包括哪两个方面的内容？为什么要进行统计推断？统计描述和统计分析；统计描述用来描述及总结一组数据的重要特征，其目的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分析。