医学统计学名词与简答题

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时间:2018-07-23

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1、医学统计学重点第一章医学统计学基础1随机现象是指在一定条件下并不总是出现相同结果的现象。2概率probability即随机事件发生的可能性大小。3小概率事件P0.05或0.01的事件。4总体population:是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。5参数parameter:描述总体特征的统计指标,一般用希腊字母表示。6样本sample:从总体中抽出的供研究的观察单位。7统计量:根据样本观察值计算出的描述样本的特征值。8误差error:使之研究结果与真实情况之间的差别。根据原因分为:随机测量误差、系统误差和抽样误差。系统误差对研究结果的影响较大,是可以控制和避免的。9抽

2、样误差samplingerror:由于抽样所导致的样本均数与总体均数之差(在抽样研究中,即使没有随机测量误差和系统误差,在样本指标和总体指标间仍可能存在误差这种误差是由于抽样所致)。10数值变量资料又称计量资料,是对某种随机变量进行定量测量所得的资料。11统计工作一般包括研究设计、资料收集、数据整理和统计分析四个基本步骤。统计分析包括统计描述和统计推断。12同质:影响研究指标的主要因素易控制的因素基本上相同。13变量:观察指标在统计学上统称为指标变量,它反应的是生物个体间的变异情况,根据其性质可分为定性变量(分类)和定量变量(连续)。第二章数据变量资料的统计描述1频数表的编

3、制步骤:找全距(极差),定组距,写组段,划记,列频数表。(重点具体看书)2集中趋势的描述有:算数均数,几何均数,中位数。应用条件算数均数:对称资料,封口资料;几何均数:等比资料或对数正态分布资料,封口资料,观察值不能为0,也不能同时既有正值又有负值;中位数:所有分布类型的资料但主要用于偏态分布或分布不明的资料,开口资料。3平均数average是反映一组同质的数据变量资料的集中趋势或平均水平的指标。4百分位数percentile是一种位置指标,讲一个样本或总体的全部观察值按从小到大次序依次排列,第X百分位数将观察值分为两部分。5四分位数间距,用于表示离散趋势,即P25~P75

4、,该范围包含了中间50%观察值的变动范围。6离散趋势的表示:全距(所有类型资料)、四分位数间距(多用于偏态分布资料)、方差和标准差(对称分布,封口资料)、变异系数(对称分布封口资料,多用于均数相差较大或单位不同的资料)。7变异系数CV,即以均数为单位来衡量标准差的相对大小,常用百分数表示。CV=S/均数100%。8标准差的应用:1主要用于数据变量资料的变异程度大小;2计算变异系数,变异系数能较好地反映相对变异程度;3可以估计变量资料的频数分布情况及估计正常值参考范围;4用于计算均数的标准误。95%、68.27%、99%的双侧正常值范围······。第三章数值变量资料的统计推

5、断1标准误:样本均数的标准差成为标准误,标准误的公式···2标准误的应用:1用于表示抽样误差的大小;2用于总体均数可信区间的估计;3假设检验。3t分布与标准正态分布的比较:1二者都是单峰,以0为中心,两侧对称;2t分布的峰较低,尾高;3t分布与样本含量有关,当自由度为无穷大时为正态分布。4假设检验的基本步骤:(1)建立假设检验和确定检验水准。(2)选择检验方法和计算检验统计量。(3)确定概率值作出推断(4)判断结果。重点看书5统计学检验中的错误:第一类错误:拒绝了实际成立的H0,也称“弃真”,用表示,误诊和假阳性率;第二类错误;不拒绝实际上不成立的H0,也称“存伪”,用表示

6、,漏诊和假阴性率。6t检验(45页)重点t检验应用于样本例数较小时均数的比较,如样本均数与总体均数的比较、配对设计资料的比较、两样本均数的比较等。7三种变异:总变异、组间变异和组内变异,SS总=SS组间+SS组内。第四章分类表两资料的统计分析1相对数relativenumber是两个有关联的指标之比,常用的相对数包括率、构成比和相对比。2率rate用来说明某事物发生的频率或强度表示实际发生某现象的观察单位数与可能发生某现象的观察单位总数之比。3构成比constituentratio:用来描述某一事物内部各个组成部分所占的比重或分布,构成比=某一组成部分的观察单位数/同一事物

7、各组成部分的观察单位总数100%。4相对比relativeratio:两个有关指标之比,通常用百分数或倍数表示,说明两者的对比水平。5发病率=某人群某年内某病的新发病例数/该人群同年平均人口数比例基数患病率=某特定时间内现患病例数/同期平均人口数比例基数死亡率=某人群某年死亡总人数/该人群同年平均人口数比例基数某病病死率=某时期某病死亡人数/同时期患该病人数比例基数6率的标准化85页具体运用看书条件:两组资料内部各组的率明显不同;构成比不同。有直接法、间接法和反推法三种。7二项分布是一种最常见的离散型变量的理论分布

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