医学统计学 名词解释

1、医学统计学：是以医学理论为指导，借助统计学的原理和方法研究医学现象中的数据搜集、整理、分析和推断的一门综合性学科。

2、变量：是指观察个体的某个指标或特征，统计上习惯用大写拉丁字母表示。

3、数值变量/定量变量/计量资料/定量资料：是以定量的方式来表示观察单位某项观察指标的大小，所得 的资料称之为~，有度量单位。

4、分类变量/定性变量/计数资料/定性资料：是以定性的方式来表示观察单位某项观察指标，所得的资料 称之为~，无固有度量单位。

5、有序分类/等级资料：是以等级的方式来表示观察单位某项观察指标，所得的资料称之为~，为半定量的观察结果，有大小顺序。

6、同质：是指事物的性质、影响条件或背景相同或相近。

7、变异：是指同质的个体之间的差异。

8、总体：是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体或集合，分为有限总体和无限总体。

9、样本：是从总体中随机抽取的一部分观察单位所组成的集合。

10、随机变量：是指取值不能事先确定的观察结果。

11、统计量：是样本的统计指标，采用拉丁字母表示，是参数附近波动的随机变量。

12、参数：是总体的统计指标，采用小写的希腊字母，为固定的常数。

13、随机抽样：为了保证样本的可靠性和代表性，需要采用随机的抽样方法，使总体中每个个体均有相同的机会被抽到。

14、抽样误差：是由于个体差异导致在抽样研究中产生的样本统计量与相应的总体参数之间的差异以及统 计量间的差异。

15、确定性现象：在一定条件下，一定会发生或一定不会发生的现象。

16、随机现象：在同样条件下可能会出现两种或多种结果，究竟会发生哪种结果，事先不能确定。其表现结果称为随机事件。

17、频率：样本的实际发生率称为~，0≦f≦1。

18、概率：随机事件发生的可能性大小，0≦P≦1。

19、小概率事件：概率小于等于0.05或0.01的事件称为小概率事件，习惯上以0.05为标准，统计学上认为小概率事件在一次实验中是不大可能发生的。

20、平均数：是反应一组观察值的集中趋势、中心位置或平均水平的指标体系，常用的指标有均数、几何均数、中位数。

21、中位数：是将一组观察值从小到大按顺序排列，位次居中的观察值就是中位数，适用于任何分布、开口资料、偏态分布。

22、百分位数：是指一种位置指标，用Px表示，一个百分位数将按大小顺序排列的变量值分为100份，旦论上有x%的变量值比它小，有（100-x）%的变量值比它大，对应x%位次的数值。

23、标准差：方差是指样本观察值的离均差平方

和的均值，方差的正平方根为标准差，表示一组数据的平均偏离程度。

24、变异系数：是指标准差与均数之比，常用百分数表示，没有单位，主要用于度量衡单位不同或均数相差悬殊的几组资料间的比较。

25、相对比：是指A、B两个有联系的指标之比，用于说明A为B的若干倍或百分之几，是对比的最简单形式。

26、构成比：是指一事物内部某一组成部分的观察单位数与该事物各组成部分的观察单位总数之比，用以说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。

27、率：是指某种现象在一定条件下，实际发生的观察单位数与可能发生该现象的总观察单位数之比，用以说明某种现象发生的频率大小或强度。

28、率的标准化/标化率：即采用统一的标准对内部构成不同的各组频率进行调整和对比的方法，调整后的率为标准化率/标化率/调整率。



29、统计表：是以表格的形式列出统计分析的事物及其指标，它可避免长篇文字叙述，并具体列出数据。

30、统计图：是用点的位置、线段的升降、直条的长短或面积的大小等形式表达统计资料，它可直观醒目地反映出事物间的数量关系。

31、正态分布：靠近均数分布的频数最多，两边频数逐渐减少并且近似对称，这种两头低中间高、略呈钟形、左右近似对称的连续性分布称为~。

32、参考值范围：是绝大多数正常人的某指标范围。所谓正常人，是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的人；所谓绝大多数，是指范围，习惯上指正常人的95%。

33、标准误：是指样本统计量的标准差，反映来自同一总体的样本统计量的离散程度以及样本统计量与总体参数的差异程度，即抽样误差的大小。

34、均数标准误：是指样本均数的标准差，反映来自同一总体的样本均数的离散程度以及样本均数与总体均数的差异程度，即抽样误差的大小。均数标准误大小与标准差呈正比，与样本例数的平方根呈反比，故欲降低抽样误差，可增加样本例数。

35、区间估计：以一定概率估计总体参数在哪个范围内的估计方法。

36、95%可信区间：是指从理论而言，在100次随机抽样所得的100个可信区间中，平均有95个可信区间包括总体均数。

37、P值：是指在H0成立的前提下，获得现有检验统计量值以及比该统计量值更极端情况下的概率。

38、第一类错误α：检验假设H0实际上成立的，但拒绝了H0，误判为有差别，也就是犯了假阳性错误，称为~。其发生的概率用 a 表示。在假设检验中作为检验水准。一般取0.05或0.01。按实验要求，重点要控制第一类错误，应采用Duncan法。

39、第二类错误β：假设检验H0实

际上不成立，但却不拒绝H0，误判为无差别，也就是犯了假阴性错误，称~。其发生的概率用 b 表示。由于其取值取决于H1，因此在假设检验中无法确定。按实验要求，重点要求控制第二类错误，应采用LSD-t法。

40、检验效能/把握度：统计学上将1-β称为~，即当两总体确有差别，按规定的检验水准a 所能发现该差异的能力。

41、相关分析：研究变量间相互关系的密切程度、变化趋势，并用适当的统计指标显示出来的分析方法。

42、回归分析：将变量间数量上的依存关系用函数形式表示出来，用一个或多个变量来推测另一个变量的估计值及波动范围的分析方法。

43、相关系数：用以说明在两个变量之间存在线性相关关系以及相关关系的密切程度与方向的统计指标。

44、回归系数：即直线的斜率，在直线回归方程中用b 表示，b 的统计意义为X每增（减）一个单位时，Y平均改变b 个单位。

45、决定系数：相关系数r的平方称为~，表示Y的变异中可由X解释的部分占总变异的比例。

46、参数检验：假设样本所来自的总体分布具有某个已知的函数形式，而其中有的参数是未知的，统计分析的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。这类方法称为参数统计，所用的检验称为

47、非参数检验：不依赖总体分布的具体形式，也不对参数进行估计或检验的统计方法称为非参数统计，所用的检验方法称为~。其目的是检验所比较的分布或分布位置是否相同。