内部辅导05755实用卫生统计学内部串讲笔记

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1、更多自考资料尽在淘宝网首页搜索：一一资料店权威资料值得拥有内部辅导05755实用卫生统计学串讲笔记一、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

2、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

3、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。更多自考资料尽在淘宝网首页

4、搜索：一一资料店权威资料值得拥有更多自考资料尽在淘宝网首页搜索：一一资料店权威资料值得拥有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。统计学上，对于抽样过程中产生的同一总体中率之间的差异称为率的抽样误差。15．检验水准：检验水准，也称为显著性水准，符号为α。α是预先规定的概率值，通常取0.05，它是“是否拒绝H。的界限”。16．可比性：可比性是指除了处理因素外，其他可能影响结果的非处理因素在各组间应该尽可能相同或相近，即“齐同”。17．检验效能：检验效能又称

5、为把握度(1一β)。它的含义是：当两总体确实有差别时，按规定的检验水准α，能够发现两总体间差别的能力。18．四格表资料：两个样本率的资料又称为四格表资料，在四格表资料中两个样本的实际发生频数和实际未发生频数为基本数据，其他数据均可由这四个基本数据推算出来。19．列联表资料：对同一样本资料按其两个无序分类变量(行变量和列变量)归纳成双向交叉排列的统计表，其行变量可分为R类，列变量可分为C类，这种表称为R×C列联表。20．参数检验：参数检验是一种要求样本来自总体分布型是已知的(如正态分布)，在这种假设的基础上，对总体参数(如总体均数)进行统计推

6、断的假设检验。21．非参数检验：非参数检验是一种不依赖总体分布类型，也不对总体参数(如总体均数)进行统计推断的假设检验。22．秩次：秩次即通常意义上的序号。实际上就是将观察值按顺序由小到大排列，并用序号代替了变量值本身。23．直线相关系数：它是说明具有直线关系的两个变量间，相关关系的密切程度与相关方向的统计指标。相关系数没有单位，取值范围是-1≤r≤1，r的绝对值越大表明两变量的关系越密切。24．直线回归系数：它是直线回归方程的重要参数之一，即回归直线的斜率。当b>0时，表示直线由左下方走向右上方，y随x增大而增大。回归系数b的统计学意义是

7、x每增加(或减少)一个单位时，y平均改变b个单位。25．正相关：它是说明具有直线关系的两个变量间，存在有正的相关方向，即当x增大时，y有相应增大的趋势，所算得的相关系数r为正值。26．完全负相关：这是一种极为特殊的负相关关系，从散点图上可以看出，由X与y构成的散点完全分布在一条直线上，x增加，y相应减少，算得的相关系数r=-1。27．等级相关：等级相关是对等级数据作相关分析，它又称为秩相关，是一种非参数统计方法。更多自考资料尽在淘宝网首页搜索：一一资料店权威资料值得拥有更多自考资料尽在淘宝网首页搜索：一一资料店权威资料值得拥有28．评价：所

8、谓评价，是通过对照某些标准来判断观测结果，并赋予这种结果以一定的意义和价值的过程。29．综合评价：所谓的综合评价，是指人们根据不同的评价目的，选择相应的评价形式，据此选择多个因素