衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)考試重點(diǎn)總結(jié)復(fù)習(xí)

一、緒論1總體：根據(jù)研究目的確定的同質(zhì)觀察單位的全體，確切的說(shuō)是同質(zhì)的所有觀察單位某種變量值的集合。樣本：從總體中隨機(jī)抽収部分觀察單位所組成的集合。參數(shù)：用樣本的指標(biāo)來(lái)推算或估計(jì)出來(lái)的，用來(lái)說(shuō)明總體情況的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。4統(tǒng)計(jì)量：根據(jù)觀察值計(jì)算出來(lái)的量，是用來(lái)描述和分析樣本的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。變量的類型及其轉(zhuǎn)換：①定性變量：a.分類變量（計(jì)數(shù)資料）i.二分類變量ii.多項(xiàng)無(wú)序分類b.有序變量（等級(jí)資料）②定量變量：a.連續(xù)型變量b.離散型變量變量只能由“高級(jí)”向“低級(jí)”轉(zhuǎn)化：定量有序分類二值。概率：是描述隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大些的數(shù)值。衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)的內(nèi)容包押h解釋和表達(dá)數(shù)據(jù)，目的是求得可靠的結(jié)果。理、分析與推斷的一門學(xué)科。衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)的研究對(duì)象：有變異的事物。統(tǒng)計(jì)工作的一般步驟：設(shè)計(jì)資料、搜集資料、整理資料、分析資料。同質(zhì)：指同一總體屮個(gè)體的性質(zhì)、影響條件、背景相同或非常相近。變異：同一總體內(nèi)的個(gè)體間存在差異乂是絕對(duì)的，這種現(xiàn)象稱為變異。誤差可分為：系統(tǒng)誤差、隨機(jī)測(cè)量誤差、抽樣誤差。參數(shù)之間可能存在差異，這種差異稱為抽樣誤差。二、定量資料的統(tǒng)計(jì)描述頻率分布表的編制步驟：①計(jì)算極差、②確定組段數(shù)與組距（一般為8 15組）、③確定各組段的上下限、④列表。頻率分布表的用途：①揭示頻數(shù)分布的分布特點(diǎn)和分布類型，文獻(xiàn)中常將頻數(shù)表作為陳述資料的形式。②便于進(jìn)一步計(jì)算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分布處理。③便于發(fā)現(xiàn)某些特大和特小的可疑值。④當(dāng)樣本含量比較大時(shí)，可用各組段的頻率作為概率的估計(jì)值。中位數(shù)：指將原始觀察值從小到大或從大到小排序后，位次居中的那個(gè)數(shù)。P75和百分位數(shù)P25Q=P75-P25,的個(gè)體觀察值，用來(lái)描述偏態(tài)分布資料的離散趨勢(shì)的指標(biāo)。大，標(biāo)進(jìn)差小，則離散度小。變異系數(shù)：變異的大小S相對(duì)于其平均水平X差別較大的變量間變異程度的比較。三、定性資料的統(tǒng)計(jì)描述1.構(gòu)成比：說(shuō)明一事物內(nèi)部各組成部分在總體中所占的比重或分布，常用百分?jǐn)?shù)表示。/同一事物內(nèi)部各組成部分的觀察單位總數(shù)2相對(duì)數(shù)的類型：①頻率型指標(biāo)：近似的反映某一事件岀現(xiàn)的機(jī)會(huì)大小，如發(fā)病率、死亡率。二某事件發(fā)生的個(gè)體數(shù)/可能發(fā)生某事件的個(gè)體數(shù)xK②強(qiáng)度型指標(biāo)：反映單位吋間段內(nèi)某現(xiàn)象發(fā)生的頻率，多用于大人群長(zhǎng)吋問(wèn)隨訪的資料，如人時(shí)發(fā)病率、人時(shí)感染率。=某事件發(fā)生的個(gè)體數(shù)足（可能發(fā)生某事件的個(gè)體數(shù)X時(shí)間）XK③相對(duì)比型指標(biāo)：是AB兩個(gè)有聯(lián)系的指標(biāo)Z比，對(duì)比的兩個(gè)指標(biāo)可以性質(zhì)相同，也可以不同。=A指標(biāo)/B指標(biāo)（常見(jiàn)男女性別比）3.應(yīng)用相對(duì)數(shù)時(shí)的注意事項(xiàng)：①防制概念混淆。②計(jì)算相對(duì)數(shù)時(shí)，分母應(yīng)有足夠的數(shù)量。③正確的合并估計(jì)頻率型指標(biāo)。④相對(duì)數(shù)的對(duì)比應(yīng)注意可比性。⑤對(duì)樣本相對(duì)數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷，應(yīng)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。⑥注意率和構(gòu)成比之間的差別。4標(biāo)準(zhǔn)化法的基本思想：標(biāo)準(zhǔn)化法是指當(dāng)比較兩個(gè)或多個(gè)總率時(shí)，若比較的兩組或多組內(nèi)部構(gòu)成明顯不同，需按統(tǒng)一指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，使之具有可比性的方法?；舅枷耄翰捎媒y(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成以消除某因素的內(nèi)部構(gòu)成不同對(duì)總率的影響，使通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化率具有可比性。四、統(tǒng)計(jì)表和統(tǒng)計(jì)圖1統(tǒng)計(jì)表的種類：簡(jiǎn)單表、復(fù)合表。統(tǒng)計(jì)圖的分類：①條圖：用等寬直條的長(zhǎng)度來(lái)表示參與比較的指標(biāo)的大小，分為單式和復(fù)式兩種。表示指標(biāo)數(shù)值的坐標(biāo)尺度必須從0點(diǎn)開(kāi)始。②百分條圖：用于表示事物中各部分的比重或構(gòu)成。③圓圖：同上。④線圖：用線段的升降來(lái)表示統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的變化趨勢(shì)，或某現(xiàn)象隨另一現(xiàn)象的變遷情況，適用于連續(xù)型變量資料。縱橫的尺度可以不從0開(kāi)始，一般縱橫比例5:7。⑤對(duì)半數(shù)線圖：用于表示事物的發(fā)展速度（相對(duì)比）。⑥散點(diǎn)圖：用點(diǎn)的密集程度、趨勢(shì)表示兩變量間的相對(duì)關(guān)系，⑦直方圖：常用于表示連續(xù)型變量資料的頻數(shù)或頻率分布?？v軸的刻度必須從0點(diǎn)開(kāi)始。⑧統(tǒng)計(jì)地圖：主要用于表示某種現(xiàn)象在地域空間上的分布，根據(jù)不同地方某種現(xiàn)象的數(shù)值大小，采用不同密度的線條或不同顏色繪在地圖上，有助于分析該現(xiàn)象的地理分布特征，為進(jìn)一步研究提供線索。5個(gè)百分位數(shù),即P2.5、P25、P50、P75、P97.5。統(tǒng)計(jì)表的構(gòu)成：標(biāo)題、標(biāo)目、線條、數(shù)字和備注。五、常用的概率分布：二項(xiàng)分布的圖形特征：①高峰在卩二n兀處或附近。②兀為0.5時(shí)，圖形是對(duì)稱的。兀離0.5愈遠(yuǎn)，對(duì)稱性愈差。③對(duì)同一"，隨著n的增大，分布趨于對(duì)稱。當(dāng)nTOO時(shí)，只要兀不太靠近0或者1,二項(xiàng)分布趨于對(duì)稱。Poisson分布的特性：①Poisson分布的總體均數(shù)與總體方差相等，均為X。②Poisson分布的觀察結(jié)果有可加性。正態(tài)分布的圖形特點(diǎn)：①關(guān)于x=U對(duì)稱。②在X=U處取得該概率密度函數(shù)的最大值，在X=U±。處有拐點(diǎn)。③曲線下面積為1。④卩決定曲線在橫軸上的位置，》增大，曲線沿橫軸向右移；反之，》越小，曲線沿橫軸向左移。⑤。決定曲線的形狀，當(dāng)U均衡定時(shí)，。越大，數(shù)據(jù)越分散，曲線越“矮胖”；。越小，數(shù)據(jù)越集屮，曲線越“瘦高”。正態(tài)分布的應(yīng)用：5.95%醫(yī)個(gè)體的取值所在的范圉。二項(xiàng)分布的應(yīng)用：概率估計(jì)、累積概率計(jì)算。Poisson的應(yīng)用：概率估計(jì)、累積概率計(jì)算。&二項(xiàng)分布、Poisson分布、正態(tài)分布的區(qū)別與聯(lián)系：二項(xiàng)分布、PoissonPoisson分布可以視為nn1220Poisson分布漸近正態(tài)分布。六、參數(shù)估計(jì)基礎(chǔ)1抽樣誤差：由于生物固有的個(gè)體變異的存在，從某一總體中隨機(jī)抽収一個(gè)樣本，所得樣本統(tǒng)計(jì)量與相應(yīng)的總體參數(shù)往往是不同的，這種差異稱為抽樣誤差。標(biāo)準(zhǔn)誤：用于表示均數(shù)抽樣誤差的指標(biāo)叫樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，也稱樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。參數(shù)估計(jì)：統(tǒng)計(jì)學(xué)中通過(guò)抽樣來(lái)估計(jì)總體參數(shù)，稱為參數(shù)估計(jì)。4樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤與原變量的標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)別：樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤可以反映樣本均數(shù)之間的離散程度及抽樣誤差的大小。樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤與原變量的標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)別在于：前者是表示均數(shù)變異的指標(biāo)，后考是表示觀察值變異的指標(biāo)。兩者的聯(lián)系是，當(dāng)樣本量n—定時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)誤隨標(biāo)準(zhǔn)差的大小而變化。t分布是總體均數(shù)的區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)。t0為中心，左右對(duì)稱。②v越小，t值越分散，曲線的峰部越矮，尾部越高。③隨著v逐漸增大，t分布逐漸接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。④t分布不是一條曲線，而是一簇曲線，當(dāng)n確定時(shí)，t分布為一條曲線。1-a,1-a區(qū)間。&區(qū)間估計(jì)：將樣本統(tǒng)計(jì)量與標(biāo)準(zhǔn)誤結(jié)合起來(lái)，確定一個(gè)具有較大置信度的包含總體參數(shù)的范圍，該范圍稱為總體參數(shù)的置信區(qū)間。9.CI的兩個(gè)要素：①準(zhǔn)確度：反映置信度的大小，即區(qū)間包含總體均數(shù)的概率大小。②精度：反映區(qū)間的長(zhǎng)度，在置信區(qū)間確定的情況下，提高樣本例數(shù)可以提咼精度。七、假設(shè)檢驗(yàn)基礎(chǔ)1假設(shè)檢驗(yàn)：由樣本信息對(duì)相應(yīng)總體進(jìn)行推斷時(shí)，對(duì)所估計(jì)的總體首先提出假設(shè)，然后通過(guò)樣本數(shù)據(jù)去推斷是否拒絕這一假設(shè)，稱為假設(shè)檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)或樣本指標(biāo)與樣本指標(biāo)之間有無(wú)差別。假設(shè)檢驗(yàn)的原理：則認(rèn)為假設(shè)不成立，拒絕它，如果可能性大，還不能認(rèn)為它不成立。②小概率原理：是指小概率事件在一次隨機(jī)試驗(yàn)中基本不會(huì)發(fā)生。假設(shè)檢驗(yàn)的步驟：①建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)②選擇檢驗(yàn)方法，計(jì)算統(tǒng)計(jì)量P值④做出推斷假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)注意的問(wèn)題：①要有嚴(yán)密的研究設(shè)計(jì)。②應(yīng)用檢驗(yàn)方法必須符合其適用條件。③適當(dāng)選擇檢驗(yàn)水準(zhǔn)a。④正確理解P值的意義。⑤做結(jié)論不能絕對(duì)化。⑥統(tǒng)計(jì)結(jié)論與專業(yè)結(jié)論相結(jié)合。5.1類錯(cuò)誤：如果實(shí)際情況與H。一致，僅僅由于抽樣的原因，使得統(tǒng)計(jì)量的觀察值落到拒絕域，拒絕了原本正確的H。，導(dǎo)致推斷結(jié)論錯(cuò)誤，這樣的錯(cuò)誤稱為I類錯(cuò)誤。IIH域，接受了原本錯(cuò)誤的H。，導(dǎo)致推斷結(jié)論錯(cuò)誤，這類錯(cuò)誤稱為II類錯(cuò)誤。t檢驗(yàn)的應(yīng)用條件：①來(lái)口正態(tài)分布總體。②兩獨(dú)立樣本。③均數(shù)比較吋要求兩總體方差相等。④定量資料。&配對(duì)設(shè)計(jì)的種類：異體配對(duì)、自身配對(duì)。PWO.05。P現(xiàn)統(tǒng)計(jì)量目前值及更不利于零假設(shè)數(shù)值的概率。假設(shè)檢驗(yàn)功效0稱為假設(shè)檢驗(yàn)的功效，其意義是，當(dāng)所研究的總體與H。確有差別,檢驗(yàn)水平a能夠發(fā)現(xiàn)它（拒絕H。）的概率。檢驗(yàn)水準(zhǔn)的確定：需要根據(jù)研究設(shè)計(jì)的類型、研究目的、變量類型及變異水平、樣本大小等諸多因素。八、方差分析方差分析的基本思想：的作用加以解釋，通過(guò)比較可能由某因素所致變異的均方與隨機(jī)誤差的均方，借助F分布作出統(tǒng)計(jì)推斷，從而了解該因素對(duì)觀測(cè)指標(biāo)有無(wú)影響。方差分析的應(yīng)用條件：①各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本。②各樣本來(lái)白正態(tài)總體。③個(gè)處理組總體方差相等。方差分析是用于研究定量變量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法。九、卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)的主要應(yīng)用：常用于分類變量資料的統(tǒng)計(jì)推斷。推斷兩個(gè)或?qū)€(gè)樣本率及構(gòu)成比之間有無(wú)差別，檢驗(yàn)分類變量配對(duì)設(shè)計(jì)下的卡方檢驗(yàn)，以及頻數(shù)分布的擬合優(yōu)度?？ǚ綑z驗(yàn)的注意事項(xiàng)：擬合優(yōu)度：a.5b.須經(jīng)連續(xù)性校正。2x2v=lv22b.當(dāng)240或時(shí)，校正公式也不適用，可以用Fisher確切檢驗(yàn)。RxC列聯(lián)表：a.—般不宜有1/5以上的格子的理論頻數(shù)小于5,或不宜有一個(gè)理論頻數(shù)小于4。解決方法：①增加樣本含量；②結(jié)合專業(yè)知識(shí)合并該格所在行或列；③改用Fisher確切概率法?？ǚ綑z驗(yàn)理論頻數(shù)太小的解決方法：①增大樣本例數(shù)②刪除理論數(shù)太小的行或列③將理論數(shù)太小的行或列進(jìn)行合理的合并Fisher十、基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)：以特定的總體分布為前提，對(duì)未知的總體參數(shù)作推斷的假設(shè)檢驗(yàn)方法統(tǒng)稱為參數(shù)檢驗(yàn)，也叫參數(shù)統(tǒng)計(jì)。非參數(shù)檢驗(yàn)：不依賴于總體的分布類型，也不對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行推斷時(shí)的假設(shè)檢驗(yàn)。參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別及優(yōu)缺點(diǎn)：參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)分布總體分布已知對(duì)象總體參數(shù)優(yōu)點(diǎn)能高缺點(diǎn)瑣，理解閑難非參數(shù)檢驗(yàn)總體分布以用某種具體的函數(shù)形式表達(dá)適用范圍廣，資料收集，分析簡(jiǎn)便II能低，易損失信息4非參數(shù)檢驗(yàn)的適用范圍：①分布類型未知。②能以嚴(yán)重程度優(yōu)劣等級(jí)效果大小和名次先后等表示的等級(jí)資料。③分布極度偏態(tài)。④個(gè)別變量值偏離過(guò)大遠(yuǎn)離本組其他變量值（極大值、極小值）或開(kāi)口資料。⑤方差不齊吋。⑥篩選或只需獲得初步結(jié)果時(shí)。配對(duì)設(shè)計(jì)資料編秩次的步驟：0,舍去不計(jì)，n少，遇絕對(duì)值相等差值，取平均秩次。秩和檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)：優(yōu)點(diǎn)：①適用范圍廣。②方法簡(jiǎn)便、易于理解和掌握。缺點(diǎn)：損失信息量，適用于參數(shù)檢驗(yàn)條件的非參數(shù)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)效能降低。十一、兩變量關(guān)聯(lián)性分析（或由大到小）地變化，并且直線趙勢(shì)，就稱這兩個(gè)變量存在直線相關(guān)關(guān)系。線性（積距）標(biāo)。PHO兩變量線性相關(guān)，P0兩變量不相關(guān)。線性相關(guān)應(yīng)注意的問(wèn)題：①樣本的相關(guān)系數(shù)接受零時(shí)并不意味著兩變量間一定無(wú)相關(guān)性。②一變量的數(shù)值人為選定時(shí)莫作相關(guān)。③出現(xiàn)異常點(diǎn)時(shí)慎用相關(guān)。④相關(guān)未必真有內(nèi)在聯(lián)系。⑤分層資料盲目合并易出現(xiàn)假象。秩相關(guān)的條件：①不服從雙變量正態(tài)分布不宜作積差相關(guān)。②總體分布類型未知。③用等級(jí)表示的原始資料。秩相關(guān)和線性相關(guān)有何異同：聯(lián)系：①兩者都可用于兩變量間線性相關(guān)的方向與密切程度，其取值范圍與數(shù)值大小的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義解釋也相同。②兩者都要求個(gè)體間滿足獨(dú)立性。③Spearman秩相關(guān)系數(shù)的計(jì)算可釆用對(duì)秩次的Pcaron積距相關(guān)系數(shù)的計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)。相關(guān)系數(shù)的含義、單位、取值范圍-致，且計(jì)算公式相同，不同一個(gè)直接用原始的定量數(shù)據(jù)，另一個(gè)則要用等級(jí)數(shù)據(jù)。區(qū)別：①Pearon積距相關(guān)要求數(shù)據(jù)服從二元正態(tài)分布，屬于參數(shù)統(tǒng)計(jì)量；而Spearman要求正態(tài)分布，屬于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)量。②兩者總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)方法不完全相同（主要是P和Ps的分布不同）。線性相關(guān)和線性回歸的區(qū)別與聯(lián)系：X、YXY在給定X從正態(tài)分布,X可以是精確測(cè)量和嚴(yán)格控制的變量，這時(shí)的回歸稱為I型回歸，即不可以把X當(dāng)因變量，Y當(dāng)自變量進(jìn)行回歸分析。X,Y量而變化，兩個(gè)變量的研究地位是不相等的。③意義：相關(guān)系數(shù)I說(shuō)明具有線性關(guān)系的兩個(gè)變量Z間的密切程度和相關(guān)方向；回歸系數(shù)b表示X每變化一個(gè)單位所導(dǎo)致Y的變化量。④<b<+00o聯(lián)系：①符號(hào)：對(duì)于既可做相關(guān)又可作回歸的同一組資料，計(jì)算出的I■和b正負(fù)號(hào)相同。②假設(shè)檢驗(yàn)：對(duì)于同一組資料，相關(guān)系數(shù)和回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)。即tr=tb。③相互換算：對(duì)于同一組資料，相關(guān)系數(shù)和回歸系數(shù)可通過(guò)下式換算：b=i魚，Sx式中的Sx、Sy分別為X、Y數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。④用回歸解釋相關(guān)：有決定系數(shù)R2=U可知，當(dāng)總平方和固定時(shí)，冋歸平方和ss總的大小決定了相關(guān)的密切程度，回歸平方和越接近總平方和，則R2越接近1,相關(guān)的效果越好。說(shuō)明回歸效果越好，相關(guān)的密切程度也越高。十二、簡(jiǎn)單冋歸分析回歸系數(shù)：b為回歸直線的斜率，也是通過(guò)XY的回歸系數(shù)，表示當(dāng)X位時(shí)，Y平均變動(dòng)b個(gè)單位。直線相關(guān)與回歸的區(qū)別與聯(lián)系：區(qū)別：⑴資料：回歸：①Y為正態(tài)隨機(jī)變量，X為選定變量②X、Y服從雙變量正態(tài)分布相關(guān)：X、Y服從雙變量正態(tài)分布⑵應(yīng)用：回歸：由一個(gè)變量值推算另一個(gè)變量值相關(guān)：只反應(yīng)兩變量間互依關(guān)系與b的正負(fù)號(hào)一致⑵假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)tr=tb⑶^Lxx/Lyy⑷相關(guān)回歸可以相互解釋線性回歸模型的適用條件：線性；正態(tài)性；方差相等；獨(dú)立。最小二乘原則：但ab方和最小吋的ab值即為最小二乘估計(jì)。5殘差：是P點(diǎn)與回歸直線的縱向距離，即實(shí)測(cè)值Y與其估計(jì)值Y之差601反映了回歸貢獻(xiàn)的相對(duì)程度，即在因變量Y的總變異屮回歸關(guān)系所能解釋的比例。線性冋歸的應(yīng)用：①研究因素間的依存關(guān)系②估計(jì)與預(yù)測(cè)③統(tǒng)計(jì)控制十三、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的三要素：受試對(duì)象、處理因素、實(shí)驗(yàn)效應(yīng)。①受試對(duì)象時(shí)處理因素作用的客體，受試對(duì)象選擇的合適與否，也是一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)是否成功的關(guān)鍵，因此應(yīng)保證受試對(duì)象的同質(zhì)性和代表性。②處理因索是研究者根據(jù)研究目的而施加的特定措施，乂稱受試因素，實(shí)驗(yàn)過(guò)程川同一處理因素應(yīng)始終保持不變，即處理因素應(yīng)當(dāng)標(biāo)進(jìn)化，同吋控制和削弱非處理因素的影響。③實(shí)驗(yàn)效應(yīng)是處理因素作用于受試對(duì)象產(chǎn)生的反應(yīng)或結(jié)局。其通過(guò)觀察指標(biāo)表達(dá)出來(lái)，在指標(biāo)的選擇上，考慮客觀性、精確性、靈敏性和特異性。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則：對(duì)照原則；隨機(jī)化原則；重復(fù)原則。①對(duì)照原則：安慰劑對(duì)照、空白對(duì)照、實(shí)驗(yàn)對(duì)照（標(biāo)準(zhǔn)對(duì)照和自身對(duì)照）②隨機(jī)化原則：體現(xiàn)在三個(gè)方面：隨機(jī)抽樣、分組的隨機(jī)、實(shí)驗(yàn)順序隨機(jī)③重復(fù)原則：作用：估計(jì)實(shí)驗(yàn)誤差、減小實(shí)驗(yàn)誤差是對(duì)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的前提，各種統(tǒng)計(jì)分析方法都是建立在隨機(jī)化的基礎(chǔ)上。樣本含量估計(jì)的四要素：①容許誤差S②有關(guān)總體變異性（總體標(biāo)準(zhǔn)差。與總體概率n）③第I類錯(cuò)誤概率a的大?、艿贗I類錯(cuò)誤概率卩或檢驗(yàn)功效1■卩的大小5常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案：①完全隨機(jī)設(shè)計(jì)：是最為常見(jiàn)的一種考察單因素兩水平或多水平效應(yīng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法。它是采用完全隨