医学统计学
一、名词解释：
定量数据：用仪器、工具等方法获得的数据。
定性数据：按某种属性分类，然后清点每类的数据。
有序分类资料：半定性或半定量的观察结果，有大小顺序。
统计学：是收集、分析、解释与呈现数据资料的一门科学。
同质：指事物的性质、影响条件或背景相同或非常相近。
变异：指同质的个体之间的差异。
参数：总体的统计指标。
统计量：样本的统计指标。
总体：根据研究目的而确定的同质单位。
样本：从总体中随机抽取部分观察单位某变量值的集合。
变量：是观测单位的某种特征或属性，变量的观测值就是变量值。
概率：是度量随机事件发生可能性大小的数值。
分类变量：其变量值是用定性方法得到的，通常将观察单位按某种属性或类别分组然后汇总各组个数所得到的数值。
数值变量：其变量值是用定量方法测得的，变量值有大小之分，一般有度量衡单位，所得资料称为计量资料。
普查：就是全面调查，即调查目标总体中全部观察对象。
抽样调查：是一种非全面调查，即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本，对样本进行调查。
极差：及全距，是全部数据中最低值与最小值之差。
上下限：每个组段的起点称为该组的下限，终点称为该组的上限。
平均数：反映资料的集中趋势的指标。
几何均数：变量对数值的算术平均数的反对数。
中位数：是一个位置指标，它是将一组观察值按大小顺序排列后位次居中的数值。百分位数：是指将观察值从小到大排列后处于第X百分位置上的数值。
方差：样本观察值的离均差平方和的均值，表示一组数据的平均离散情况。
标准差：将方差开方即得到标准差。
变异系数：是极差和方差一样都是反映数据离散程度的绝对值。
正态分布：就是一种重要的连续型随机变量的分布类型。
率：是指某种现象实际发生数与某时间点或某时间段可能发生该现象的观察单位总数之比，用以说明该现象发生的频率或强度。
构成比：即比例，是指事物内部某一组成部分观察单位数与同一事物各组成分的观察单位总数之比。
相对比：简称比，是两个有关联的指标之比值，用以说明一个指标是另一个指标的几倍或几分之几。
率的标准化：用统一的标准消除资料由内部构成不同而对所比较的总率产生的影响，使资料间具有可比性。
抽样误差：由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异。标准误：样本均数的标准差。
参数估计：是指用样本统计量来估计总体参数。（包括有点估计和区间估计）
Ⅰ型错误：将拒绝了实际上正确的零假设H0（弃真）的错误。
Ⅱ型错误：将不拒绝实际上不成立的H0所犯的错误。
检验效能：如果两个总体参数间确实存在差异即H1：μ≠μ0成立，使用假设
检验方法能够发现这种差异的能力被称为检验效能，记为（1-β）
二项分布：是指在n重Bernoulli试验中，发生某种结果次数的一种概率分布。参数检验：样本来自的总体分布类型已知，对其总体参数进行估计和检验的统计方法。（如t检验，u检验）
非参数检验：不依赖总体的分布类型，也不对参数进行估计和检验，是比较分布类型和分布的位置的统计方法。
直线相关：两个随机变量之间呈直线趋势的关系。
直线相关系数：定量描述两个变量间直线关系的方向和密切程度的指标。
直线回归：用来研究两个连续型变量之间数量上的线性依存关系，也称简单回归。回归系数：即回归直线的斜率。
随机化：是指采用随机的方式，使每个受试对象均有同等的机会被抽取或分配到实验组和对照组。
重复：是指在相同实验条件下进行多次实验或观察，以提高实验结果的可靠性。
二、单选、论述：（由于都有考的可能性，所以集合在一起了）
对称（均数、标准差）
统计描述
计量资料偏态（M、四分位数间距）
参数估计：总体均数的估计
统计推断
假设检验：t、F、Z
统计描述：定性资料的统计描述：相对数
计数资料
参数估计：总体率
统计推断：
假设检验：X2检验
科研设计数值变量、集中、离散
医学统计统计描述
数据处理分类变量：相对数
统计推断：参数估计、假设检验
误差分为：随机误差和系统误差
统计工作的基本步骤：
1、设计；
2、收集资料；
3、整理资料；
4、分析资料。
调查方法分为：普查、抽样调查
常用的概率抽样方法有：单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样
实验设计的基本原则：对照、随机化、重复
对照的形式：安慰剂对照、空白对照、实验对照、标准对照、自身对照
随机化的主要表现：随机抽样、随机分配、实验顺序随机
重复的含义：对多个受试对象进行实验；对同一受试对象进行重复观测
实验设计的基本内容：建立研究假设；明确受试对象的范围和数量；确立处理因素；明确观察指标；确定实验设计的类型；控制误差和偏倚
常用实验设计类型：完全随机设计、配对设计、随机区组设计、交叉设计、析因设计
均数的适用条件：资料呈正态分布或近似正态。
几何均数的适用范围：用于变量间呈倍数关系的偏态分布资料，特别是变量经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的资料。
标准差的用途：表示同质变量值的离散程度；与均数结合，表示均数的代表性，同时描述正态分布的特征；与均数结合，计算变异系数。
变异系数的适用条件：观察指标单位不同；用单位资料，但均数相差悬殊。
正态分布的特征：正态曲线在横轴上方均数处最高；正态分布以均数为中心，左右对称；正态分布有两个参数，即位置参数μ和形态参数σ；曲线下面积为1；标准差决定正态曲线的形状。
正态分布的应用：估计总体变量值的频率分布；制定医学参考值范围；质量控制；正态分布是许多统计方法的理论基础。
应用相对数的注意事项：计算相对数应用足够的观察单位数；分析时不能以构成比代替率；应分别将分子和分母合计求合计率；相对数的比较应注意其可比性；样本率或样本构成比的比较应作假设检验。
假设检验的基本步骤：建立检验假设，确定检验水准；计算检验统计量；确定P 值，作出统计推断。
t检验的应用条件：在单样本t检验中，总体标准差σ未知且样本含量较小（n<30）时，要求样本来自正态分布总体；两小样本均数比较时，要求两样本均来自正态分布总体，且两样本总体方差相等、若两样本总体方差不相等，则用t’检验。
二项分布的适用条件：每次试验只会发生两种对立的可能结果之一（即阳性或阴性）；在相同试验条件下，每次试验产生某种结果（如阳性）的概率固定不变；重复试验是相互独立的。
2×2列联表资料的X2检验：
1、步骤：建立检验假设；计算X2值和自由度；确定P值，作出统计推断
2、四格表专用公式
3、四格表X2统计量的连续型校正（当1
配对四格表形式：
合计甲乙
+ —
+ a b a+b
— c d c+d
合计a+c b+d n
非参数检验的适用范围：有序分类资料；偏态分布资料；分布不明的资料；开口资料（有特大特小值或数据的某一端有不确定数值的资料）