《卫生统计学》考试重点复习资料

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1、《卫生统计学》复习资料08生物技术曾洋and林阳第一章绪论名词解释统计学:是一门通过收集、整理和分析数据来认识社会和自然现象数量特征的方法论科学。其目的是通过研究随机事件的局部外在数量特征和数量关系,从而探索事件的总体内在规律性,而随机性的数量化,是通过概率表现出来。总体:总体是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体,更确切的说,是同质的所有观察单位某种观察值(变量值)的集合。总体可分为有限总体和无限总体。总体中的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,其测量结果的集合称为样本(sample)。样本应具有代

2、表性。所谓有代表性的样本,是指用随机抽样方法获得的样本。抽样:从研究总体中抽取少量有代表性的个体,称为抽样。概率:概率(probability)又称几率,是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值,记为P(A),P(A)越大,说明A事件发生的可能性越大。0﹤P(A)﹤1。频率:在相同的条件下,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次试验中出现的频率(freqency)。当试验重复很多次时P(A)=m/n。变量:表现出个体变异性的任何特征或属性。随机变量:随机变量(randomvariable)是指取指不能事先确定的观察

3、结果。随机变量的具体内容虽然是各式各样的,但共同的特点是不能用一个常数来表示,而且,理论上讲,每个变量的取值服从特定的概率分布。系统误差:系统误差(systematicerror)是指由于仪器未校正、测量者感官的某种偏差、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的两侧,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。随机误差:随机误差(randomerror)又称偶然误差,是指排除了系统误差后尚存的误差。它受多种因素的影响,使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。误差变量一般服从正态分布

4、。随机误差可以通过统计处理来估计。变异:在自然状态下,个体间测量结果的差异称为变异(variation)。变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。严格的说,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的参差不齐。抽样误差:(消除了系统误差,并将随机测量误差控制在允许范围内)由于个体变异的存在,在抽样过程中产生的样本统计量与总体参数之间的差异。分布:随机现象的规律性通过概率来刻画,而随机事件的所有结局及对应概率的排列称为分布。第二章定量资料的统计描述名词解释算术均数:描述一组数据在数量上的平均水平。总体均数用μ表示,样本均数用

5、表示。几何均数:用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料的水平。记为G。中位数:将一组观察值由小到大排列,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。众数:众数原指总体中出现机会最高的数值。样本众数则是在样本中出现次数最多的数值。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。四分位数间距:是由第3四分位数和第1四分位数相减计算而得,常与中位数一起使用,描述偏态分布资料的分布特征,较极差稳定。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

6、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。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的比较,用CV表示。问答题l常见的描述集中趋势的指标有哪些,概念分别是什么?答:常见的描述集中趋势的指标有算数均数、几何均数、中位数和众数。概念见名解。l常见的描述离散趋势的指标有哪些,概念分别是什么?答:常见的描述离散趋势的指标有极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。概念见名解。第一章定性资料的统计描述名词解释相对数:是两个有联系的指标之比,是分类变量常用的描述性统计指标,常用相对数有率、构成比、比等。标

7、准化法:是常用于内部构成不同的两个或多个率比较的一种方法。标准化法的基本思想就是指定一个统一“标准”(标准人口构成比或标准人口数),按指定“标准”计算调整率,使之具备可比性以后再比较,以消除由于内部构成不同对总率比较带来的影响。问答题l常用的相对数指标有哪些?它们的意义和计算上有何不同?答:常用的相对数指标有:率、构成比和相对比。意义和计算公式如下:①率又称频率指标,说明某现象发生的频率或强度,常以100%、1000‰等表示。②构成比又称构成指标,说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。常以百分数表示。③比又称相对比,是A、B两个有关指标之比,说

8、明两者的对比水平,常以倍数或百分数表示,其公式为:相对比=甲指标/乙指标(或100%)甲乙两个指标可以是绝对

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