医学统计学重点 南医大36学时篇

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1、一：计量资料的统计描述描述集中趋势的指标均数：算术均数(arithmeticmean)/均数(mean)适合描述对称分布资料的集中位置。几何均数(geometricmean)呈倍数关系的等比资料或对数正态分布（正偏态）资料；如抗体滴度资料不受个别数据的影响中位数(median)Md适合各种类型的资料。尤其适合于①大样本偏态分布的资料；②资料有不确定数值；③资料分布不明等。同一资料，几何均数<均数。描述离散趋势的指标1.极差R适合于任何分布2.四分位数间距Q＝P75-P253.方差与标准差,标准差与均数的单位相同，适合于近似正态分布4.变异系数：适合于①观察指标单位不同，如身

2、高、体重②同单位资料，但均数相差悬殊平均指标和变异指标分别反映资料的不同特征，常配套使用,如正态分布：均数、标准差偏态分布：中位数、四分位数间距二：计数资料常用相对数：比比率强度相对数（率）结构相对数（构成比、百分比）速率三：正态分布标准正态分布正态分布面积或概率-1.64～1.64μ±1.64σ90.00%-1.96～1.96μ±1.96σ95.00%-2.58～2.58μ±2.58σ99.00%医学参考值范围：用到标准差S双侧(1-a)正常值范围：单侧(1-a)正常值范围：双侧95%正常值范围：单侧95%正常值范围：四：参数估计用样本统计量估计总体参数均数估计：标准误统

3、计量的标准差样本均数标准差已知总体标准差s：未知总体而知样本标准差S：标准差VS标准误点估计样本统计量总体参数区间估计利用样本信息计算一个区间，并给出重复试验时该区间包含总体参数的概率（即置信水平100（1-a）%）s已知，或s未知但n足够大：用U分布s未知:用t分布两均数之差的可信区间：标准误两总体方差未知，或小样本时:量总体方差已知，：五、假设检验检验假设/无效假设H0:备择假设H1:在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝检验假设。显著性水平(significancelevel):a置信水平1-aP≤a按a检验水准拒绝H0

4、,接受H1，差别有统计学意义；P>a按a检验水准不拒绝H0，差别无统计学意义；假设检验的基本步骤1、建立假设,确定检验水准：2、选定方法，计算统计量：两组大样本比较u检验、小样本比较用t检验、方差齐性检验用F检验。3、确定P值，作出统计决策：假设检验的两类错误（概率）Ⅰ型错误(typeⅠerror)：假阳性错误/弃真错误Ⅱ型错误(typeⅡerror)：假阴性错误/取伪错误(1－a)即可信度(confidencelevel)：重复抽样时，可信区间包含总体参数的概率。(1－b)即把握度(powerofatest)：两总体确有差别时，按水准a检验出有差别的能力，又称检验效能。a

5、小b就大，a大b就小六、计数资料率的检验两独立样本率检验：四格表资料的基本形式理论公式A为实际频数T为理论频数理论频数：TRC=nRnC/nR行C列四格表的自由度v=(R-1)(C-1)=1非连续性校正值(Pearsonc2统计量)：连续性校正值(Yates校正c2统计量)的条件：自由度为1，n<40,(小样本)，或至少有一个格子的理论频数T<5连续性校正值(Yates校正c2统计量)小样本要矫正两相关样本率比较的c2检验9-5两相关样本率资料的四格表形式R×C表/列联表资料的c2检验一．多个样本率的比较二．两组构成比的比较三．多组构成比的比较七、t检验单样本均数的t检验配

6、对样本均数的t检验两独立样本均数的t检验t检验的应用条件1．随机性2.正态性－－样本量较小，要求样本是来自正态分布总体的随机样本3.方差齐性－－两小样本均数比较，要求两总体方差相等两独立样本方差齐性检验查表八、方差分析方差分析应用前提：1.独立性和随机性2.正态性3.方差齐性方差分析的基本原理和思想将总变异按照误差来源进行分解九、秩和检验秩和检验适用的资料特点Ø半定量资料即等级资料Ø偏态分布Ø资料分布类型不明确Ø个别数据偏离过大或数据某一端的值不确定Ø各组离散程度相差悬殊两独立样本秩和检验统计量大样本时，T值作变换后服从标准正态分布：大样本，有同秩的情况：校正配对设计资料的

7、秩和检验.编秩：①差数为0的数据忽略不计；②余下的n个差数按绝对值由小到大排秩号，排好后秩号要保持原差数的符号；③差数绝对值相等时，求平均秩号表示;求秩和：即将正负秩号分别相加R+=68，R-=10检验统计量：R=10(较小的一个秩和)十、回归与相关相关与回归的区别与联系F区别Ø一、两个变量的地位回归：变量间是依存关系，应变量服从正态分布；相关：变量间是互依关系，两变量都需服从正态分布。ØØ二、用途回归1描述两个变量在量上的依存关系；2估计和预测(forecast)：给定X值，估计Y的波动范围，即Y的(1-a)容许