醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)點(diǎn)

word第一章緒論1、統(tǒng)計(jì)學(xué)，是關(guān)于數(shù)據(jù)收集、整理、分析、表達(dá)和解釋的普遍原理和方法。2、研究對(duì)象：具有不確定性結(jié)果的事物。3、統(tǒng)計(jì)學(xué)作用：能夠透過(guò)偶然現(xiàn)象來(lái)探測(cè)其規(guī)律性，使研究結(jié)論具有科學(xué)性。4、統(tǒng)計(jì)分析要點(diǎn)：正確選用統(tǒng)計(jì)分析方法，結(jié)合專(zhuān)業(yè)知識(shí)作出科學(xué)的結(jié)論。5、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)根本內(nèi)容：統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)整理、統(tǒng)計(jì)描述、統(tǒng)計(jì)推斷。6、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的根本概念(1)同質(zhì)與變異同質(zhì)，指根據(jù)研究目的所確定的觀察單位其性質(zhì)應(yīng)大致一樣。變異，指總體內(nèi)的個(gè)體間存在的、絕對(duì)的差異。統(tǒng)計(jì)學(xué)通過(guò)對(duì)變異的研究來(lái)探索事物。(2)變量與數(shù)據(jù)類(lèi)型變量，是反映實(shí)驗(yàn)或觀察對(duì)象生理、生化、解剖等特征的指標(biāo)。變量的觀測(cè)值，稱(chēng)為數(shù)據(jù)分為三種類(lèi)型：定量數(shù)據(jù)，也稱(chēng)計(jì)量資料，指對(duì)每個(gè)觀察單位某個(gè)變量用測(cè)量或其他定量方法準(zhǔn)確獲得的定量結(jié)果。〔如身高、體重、血壓、溫度等〕定 性數(shù)據(jù)，也稱(chēng)計(jì)數(shù)資料，指將觀察單位按某種屬性分組計(jì)數(shù)的定性觀察結(jié)果。包括二分類(lèi)、無(wú)序多分類(lèi)。〔進(jìn)一步分為二分類(lèi)和多分類(lèi)，如性別分為男和女，血型分為A、B、O、AB等〕有序數(shù)據(jù)，也稱(chēng)半定量數(shù)據(jù)或等級(jí)資料，指將觀察單位按某種屬性的不同程度或次序分成等級(jí)后分組計(jì)數(shù)的觀察結(jié)果，具有半定量性質(zhì)。統(tǒng)計(jì)方法的選用與數(shù)據(jù)類(lèi)型有密切的關(guān)系?！?〕總體與樣本總體，指根據(jù)研究目確實(shí)定的所有同質(zhì)觀察單位的全體，包括所有定義X圍內(nèi)的個(gè)體變量值。樣本，是從研究總體中隨機(jī)抽取局部有代表性的觀察單位，對(duì)變量進(jìn)展觀測(cè)得到的數(shù)據(jù)。抽樣，是從研究總體中隨機(jī)抽取局部有代表性的觀察單位。參數(shù)，指描述總體特征的指標(biāo)。統(tǒng)計(jì)量，指描述樣本特征的指標(biāo)?！?〕誤差誤差，指觀測(cè)值與真實(shí)值、統(tǒng)計(jì)量與參數(shù)之間的差異。可分為三種：系統(tǒng)誤差，也稱(chēng)統(tǒng)計(jì)偏倚，是某種必然因素所致，不是偶然機(jī)遇造成的，誤差的大小通常恒定，具有明確的方向性。隨機(jī)測(cè)量誤差，是偶然機(jī)遇所致，誤差沒(méi)有固定的大小和方向抽樣誤差，是抽樣引起的統(tǒng)計(jì)量與參數(shù)間的差異。抽樣誤差主要來(lái)源于個(gè)體的變異。統(tǒng)計(jì)學(xué)主要研究抽樣誤差。〔5〕概率概率，是描述某事件發(fā)生可能性大小的量度。必然事件，事件肯定發(fā)生，概率P(U)=1；隨機(jī)事件，事件可能發(fā)生，可能不發(fā)生，概率介于0WP(A)W1；不可能事件，事件肯定不發(fā)生，概率P($)=0；小概率事件，事件發(fā)生的可能性很小，概率P(A)W0.05、或P(A)W0.01。1/18word醫(yī)學(xué)科研中， P(A)W0.05 作為事物差異有統(tǒng)計(jì)意義，P(A)W0.01作為事物差異有高度統(tǒng)計(jì)意義。第二章定量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述定量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述方法：頻數(shù)表、直方圖、統(tǒng)計(jì)指標(biāo)?！?〕頻數(shù)分布頻數(shù)分布的目的：了解數(shù)據(jù)的分布X圍、集中位置以與分布形態(tài)等特征，以便根據(jù)資料分布情況選擇適宜的統(tǒng)計(jì)方法。頻數(shù)分布的用途：①作為陳述資料的形式；②便于觀察數(shù)據(jù)的分布類(lèi)型；③便于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中特大或特小的可疑值；④當(dāng)樣本量大時(shí)，可用各組段的頻率作為概率的估計(jì)值。計(jì)算全距〔range,R〕：是一組數(shù)據(jù)的最大值與最小值之差。R=Max-Min確定組數(shù)與組距樣本量在100例左右，組數(shù)選擇8?15之間，一般取10組左右。組距"全距/組數(shù)確定組限第一組段必須包括最小值，最后一組段必須包括最大值。最后一組段包括最大值，且一般情況下應(yīng)包含該組段上限，其余各組段區(qū)間左閉右開(kāi)。計(jì)算各組段頻數(shù)［frequency〕：即計(jì)算各組段內(nèi)觀察值的個(gè)數(shù)。計(jì)算各組段頻率［percent〕：即計(jì)算各組段頻數(shù)與總觀察值個(gè)數(shù)之比，用百分?jǐn)?shù)表示。計(jì)算累計(jì)頻數(shù)〔叫巾32￡丫6 frequency〕和累計(jì)頻率〔 cumulativepercent〕：累計(jì)頻數(shù)是由上至下將頻數(shù)累加；累計(jì)頻率是由上至下將頻率累加?！?〕直方圖直方圖，是以垂直條段代表頻數(shù)分布的一種圖形?！?〕頻數(shù)分布表的用途1、作為稱(chēng)述資料的形式，可以代替原始資料，便于進(jìn)一步分析。2、便于觀察數(shù)據(jù)的分布類(lèi)型。資料分布類(lèi)型分為：對(duì)稱(chēng)分布和偏態(tài)分布。在統(tǒng)計(jì)分析時(shí)常需要根據(jù)資料的分布形式選擇相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析方法，因此對(duì)數(shù)據(jù)分布形式的判定非常重要。3、便于發(fā)現(xiàn)資料中某些遠(yuǎn)離群體的特大或特小值。4、當(dāng)樣本含量比擬大時(shí)，可用各組段的頻率作為概率的估計(jì)值。集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)平均數(shù)，是描述一組觀察值集中位置或平均水平的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，常作為一組數(shù)據(jù)的代表值用于分析和進(jìn)展組間的比擬。常用的有算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)、百分位數(shù)等。算術(shù)均數(shù)，等于一個(gè)變量所有觀察值的和除以觀察值個(gè)數(shù)?？傮w均數(shù)用希臘字母口表示，樣本均數(shù)用符號(hào)X拔表示。算術(shù)均數(shù)適用于對(duì)稱(chēng)分布的資料，如分布均勻的小樣本數(shù)據(jù)或近似正態(tài)分布的大樣本數(shù)據(jù)0算術(shù)均數(shù)易受極端值的影響，并且受極大值的影響大于受極小值的影響。幾何均數(shù)幾何均數(shù)婕6加6”憶mean,G〕，等于一個(gè)變量所有n個(gè)觀察值的乘積的n次方根。幾何均數(shù)適用于取對(duì)數(shù)后近似呈對(duì)稱(chēng)分布的資料，尤其是右偏態(tài)分布數(shù)據(jù)。醫(yī)學(xué)研究中常2/18用于比例數(shù)據(jù)。【注】計(jì)算幾何均數(shù)的觀察值不能小于或等于0,因?yàn)闊o(wú)法求對(duì)數(shù)。中位數(shù)中位數(shù)〔巾6出2必M］，是在按大小順序排列的變量的所有觀察值中，位于正中間的一個(gè)或兩個(gè)數(shù)值。當(dāng)數(shù)據(jù)呈偏態(tài)分布、或頻數(shù)分布兩端無(wú)確定數(shù)值，均宜采用中位數(shù)描述集中趨勢(shì)。中位數(shù)確實(shí)定取決于它在數(shù)據(jù)序列中的位置，因此對(duì)極端值不敏感。百分位數(shù)百分位數(shù)〔percentile〕，是一個(gè)位置指標(biāo)，它將一組變量值排列后劃分為假如干相等局部的分割點(diǎn)數(shù)值。用Px表示，X用百分?jǐn)?shù)表示。表示在按照升序排列的數(shù)據(jù)中，其左側(cè)〔WPx 〕的觀察值個(gè)數(shù)在整個(gè)樣本中所占百分比為 X%，其右側(cè)〔2Px〕的觀察值個(gè)數(shù)在整個(gè)樣本中所占百分比為(100—X)%。百分位數(shù)不論資料分布類(lèi)型均可計(jì)算，在實(shí)際工作中常用于確定醫(yī)學(xué)參考值X圍；在假設(shè)檢驗(yàn)中用作拒絕或不拒絕檢驗(yàn)假設(shè)的界值。百分位數(shù)并非由全部觀察值綜合計(jì)算得來(lái)，因此，它不如均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差準(zhǔn)確；然而中間局部的百分位數(shù)因不受資料中個(gè)別極端數(shù)據(jù)的影響，具有較好的穩(wěn)定性。小結(jié)指標(biāo)意義適用場(chǎng)合均數(shù)個(gè)體的平均值對(duì)稱(chēng)分布，特別是正態(tài)分布資料。幾何均數(shù)平均倍數(shù)取對(duì)數(shù)后對(duì)稱(chēng)分布。中位數(shù)位次居中的觀察值①非對(duì)稱(chēng)分布；②半定量資料；③末端無(wú)確切數(shù)值；④分布不明。變異程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)變異指標(biāo)，又稱(chēng)離散指標(biāo)，用以描述一組計(jì)量資料各觀察值之間參差不齊的程度。變異指標(biāo)越大，觀察值之間差異愈大，說(shuō)明變異程度越大；反之亦然。常用的有極差、四分位數(shù)間距、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)。極差極差〔range,R］，等于一個(gè)變量所有觀察值中最大值與最小值之間的差值。R=Max—Min缺點(diǎn)：①?zèng)]有利用觀察值的全部信息，不能反映其它數(shù)據(jù)的離散度；②各樣本含量大小懸殊時(shí)，不宜比擬其極差；③極差的抽樣誤差也較大，所以不夠穩(wěn)定。極差僅適用于對(duì)未知分布的小樣本資料作粗略的分析。四分位數(shù)間距四分位數(shù)，是統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)特殊的三個(gè)百分位數(shù)P25%、P50%和P75%的統(tǒng)稱(chēng)四分位數(shù)間距〔quartilerange,Q〕，等于第三四分位數(shù)與第一四分位數(shù)之間的差值。Q=P75%—P25%3/18缺點(diǎn)：①?zèng)]有利用觀察值的全部信息，不能反映其它數(shù)據(jù)的離散度；四分位數(shù)間距僅用來(lái)描述大樣本偏態(tài)資料的變異情況。方差方差〔variance〕，是描述一個(gè)變量的所有觀察值與總體均數(shù)的平均離散程度的指標(biāo)。總體方差用。2表示，樣本方差用S2表示。標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)差〔standard deviation,S 〕，是描述一個(gè)變量的所有觀察值與均數(shù)的平均離散程度的指標(biāo)?？傮w標(biāo)準(zhǔn)差用。表示，樣本標(biāo)準(zhǔn)差用S表示。標(biāo)準(zhǔn)差方差或標(biāo)準(zhǔn)差屬同類(lèi)變異指標(biāo)，它們多用來(lái)描述均勻分布或近似正態(tài)分布的資料，大、小樣本均可，其中以標(biāo)準(zhǔn)差的應(yīng)用最廣，通常與均數(shù)結(jié)合使用。比如在許多醫(yī)學(xué)研究報(bào)告中常用X拔士S的形式表達(dá)資料。變異系數(shù)變異系數(shù)〔coefficientofvariation,CV〕，是一個(gè)度量相對(duì)離散程度的指標(biāo)。CV是無(wú)量綱的指標(biāo)，可以用來(lái)比擬幾個(gè)量綱不同的指標(biāo)變量之間的離散程度的差異，或比擬量綱一樣但均數(shù)相差懸殊的變量之間的離散程度的差異。小結(jié)指標(biāo)意義適用場(chǎng)合極差觀察值的取值X圍不拘分布形式，概略分析。四分位數(shù)間距居中半數(shù)觀察值的極差①非對(duì)稱(chēng)分布；②半定量資料；③末端無(wú)確切數(shù)值；④分布不明。標(biāo)準(zhǔn)差〔方差〕觀察值距離均數(shù)的平均程度對(duì)稱(chēng)分布，特別是正態(tài)分布資料。變異系數(shù)變異程度大小的比照①不同量綱的變量間比擬；②量綱一樣但數(shù)量級(jí)相差懸殊的變量間比擬。第三章正態(tài)分布與醫(yī)學(xué)參考值X圍正態(tài)分布，是一種連續(xù)型隨機(jī)變量常見(jiàn)而重要的分布。正態(tài)曲線(xiàn)，是一條頂峰位于中央，兩側(cè)逐漸下降并完全對(duì)稱(chēng)，曲線(xiàn)兩端永遠(yuǎn)不與橫軸相交的鐘型曲線(xiàn)。如果隨機(jī)變量X的分布服從概率密度函數(shù)和概率分布函數(shù)稱(chēng)連續(xù)型隨機(jī)變量X服從正態(tài)分布，記為X~N（U,。2）。n為圓周率，6為自然對(duì)數(shù)的底值，。為總體標(biāo)準(zhǔn)差，U為總體均數(shù)。正態(tài)分布的特征1、正態(tài)分布是單峰分布，以 X二口為中心，左右完全對(duì)稱(chēng)，正態(tài)曲線(xiàn)以X軸為漸近線(xiàn)，兩端與X軸不相交。2、正態(tài)曲線(xiàn)在 X 二U 處有最大值，其值為4/18f(g=1/(uJ2n)；X越遠(yuǎn)離u,f(X)值越小，在X二口±。處有拐點(diǎn)，呈現(xiàn)鐘形。3、正態(tài)分布完全由參數(shù)口和。決定?？谑俏恢脜?shù)，決定正態(tài)曲線(xiàn)在 X 軸上的位置。在。一定時(shí)，口增大，曲線(xiàn)沿橫軸向右移動(dòng)；口較小，曲線(xiàn)沿橫軸向左移動(dòng)。。是形狀參數(shù)，決定正態(tài)曲線(xiàn)的分布形態(tài)。。越大，曲線(xiàn)的形狀越“矮胖〃，表示數(shù)據(jù)分布越分散；。越小，曲線(xiàn)的形狀越“瘦高〃，表示數(shù)據(jù)分布越集中。正態(tài)曲線(xiàn)下面積分布規(guī)律1、服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量在某一區(qū)間上的曲線(xiàn)下面積與其在同一區(qū)間上取值的概率相等02、曲線(xiàn)下的總面積為1或100%,以U為中心左右兩側(cè)面積各占50%,越靠近u處曲線(xiàn)下面積越大，兩邊逐漸減少。3、所有的正態(tài)曲線(xiàn)，在u左右的任意個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差X圍內(nèi)面積一樣。一些特殊情況，在U±oX圍內(nèi)的面積約為68.27%,在u±oX圍內(nèi)的面積約為95.00%,在U±oX圍內(nèi)的面積約為99.00%。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布對(duì)任意一個(gè)服從N(u,。2)分布的隨機(jī)變量X,經(jīng)Z=X-u/。變換都可以轉(zhuǎn)為U=0、o=1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，也稱(chēng)隨機(jī)變量的標(biāo)準(zhǔn)化變換。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的應(yīng)用實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)z變換可把求解任意一個(gè)正態(tài)分布曲線(xiàn)下面積的問(wèn)題，轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線(xiàn)下相應(yīng)面積的問(wèn)題。正態(tài)分布的應(yīng)用1、制定醫(yī)學(xué)參考值X圍2、質(zhì)量控制3、正態(tài)分布是很多統(tǒng)計(jì)方法的理論根底醫(yī)學(xué)參考值X圍醫(yī)學(xué)參考值X圍，指正常人的解剖、生理、生化、免疫與組織代謝產(chǎn)物的含量等各種數(shù)據(jù)的波動(dòng)X圍。醫(yī)學(xué)參考值X圍，習(xí)慣上是包含95%的參照總體的X圍。制訂的須知事項(xiàng)a、抽取足夠例數(shù)的同質(zhì)“正常人〃樣本★“正常人〃的定義，樣本量〔n>120］，隨機(jī)化。b、確定具有實(shí)際意義的統(tǒng)一測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)★指標(biāo)的測(cè)量方法等要有規(guī)定，控制測(cè)量誤差。c、根據(jù)指標(biāo)的性質(zhì)確定是否要分組★根據(jù)實(shí)際情況、專(zhuān)業(yè)知識(shí)。d、根據(jù)指標(biāo)含義決定單、雙側(cè)X圍★單側(cè)下限，過(guò)低異常；單側(cè)上限，過(guò)高異常；雙側(cè)，過(guò)高、過(guò)低均異常。e、選擇適當(dāng)?shù)陌俜諼圍★絕大多數(shù)人，一般80%、90%、95%、99%；★減少誤診，取較大X圍；減少漏診，取較小X圍。f、估計(jì)參考值X圍★根據(jù)資料分布類(lèi)型：正態(tài)分布法、百分位數(shù)法。第四章定性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述相對(duì)數(shù)，是兩個(gè)有關(guān)的絕對(duì)數(shù)之比，也可以是兩個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)之比。5/18word計(jì)算相對(duì)數(shù)的意義主要是把基數(shù)化作相等，便于相互比擬。相對(duì)數(shù)主要用于定性資料的統(tǒng)計(jì)描述。常用的指標(biāo)有頻率、構(gòu)成比、相比照。頻率頻率〔rate〕，表示在一定X圍內(nèi)某現(xiàn)象的發(fā)生數(shù)與可能發(fā)生的總數(shù)之比，說(shuō)明某現(xiàn)象出現(xiàn)的頻率或概率。總體率用n來(lái)表示,樣本率用P來(lái)表示。需要注意的是，率在更多情況下是一個(gè)具有時(shí)間概念的指標(biāo)，即用于說(shuō)明在一段時(shí)間內(nèi)某現(xiàn)象發(fā)生的強(qiáng)度或頻率。構(gòu)成比構(gòu)成比，表示某事物內(nèi)部各組成局部在整體中所占的比重。構(gòu)成比之和應(yīng)為100%,某一構(gòu)成局部的增減會(huì)影響其他構(gòu)成局部相應(yīng)的減少或增加；而某一局部率的變化并不影響其他局部率的變化，且其平均率不能簡(jiǎn)單地將各率相加后平均求得。相比照相比照，是A、B兩個(gè)有關(guān)聯(lián)指標(biāo)之比，用以描述兩者的比照水平。相對(duì)危險(xiǎn)度〔relativerisk,RR〕，用于流行病學(xué)中隊(duì)列研究資料。比數(shù)比〔。ddsratio,OR〕，用于流行病學(xué)中病例對(duì)照研究資料。小結(jié)指標(biāo)計(jì)算公式適用場(chǎng)合頻率n/N估計(jì)總體中某一結(jié)局發(fā)生的概率或可能性構(gòu)成比n1/N,n2/N,…,nk/N估計(jì)總體中所有可能結(jié)局所占的比例或比重相比照A/B估計(jì)兩個(gè)指標(biāo)的相對(duì)大小構(gòu)成比表示某事物內(nèi)部各局部所占的比例或比重，頻率是明確某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或概率。構(gòu)成比的分子中的個(gè)體一定是分母中的一局部，而相比照如此不一定；構(gòu)成比是同一類(lèi)事物的數(shù)值之比，相比照可以是任意兩個(gè)數(shù)值之比。相對(duì)數(shù)的使用注意a、區(qū)別構(gòu)成比和頻率★頻率，強(qiáng)度相對(duì)數(shù)；構(gòu)成比，結(jié)構(gòu)相對(duì)數(shù)。b、使用相對(duì)數(shù)時(shí)分母不宜過(guò)小如分母太小，用絕對(duì)數(shù)表示，如“3例中死亡1例〃。c、注意相對(duì)數(shù)的可比性研究對(duì)象要同質(zhì)，方法要一樣，觀察時(shí)期要一致等。d、考慮存在抽樣誤差對(duì)總體進(jìn)展推斷應(yīng)作統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)。率的標(biāo)準(zhǔn)化標(biāo)準(zhǔn)化率，是為了在比擬兩個(gè)不同人群的患病率、發(fā)病率、死亡率等資料時(shí)，消除內(nèi)部構(gòu)成〔如年齡、性別、工齡、病程長(zhǎng)短等〕不同而不能直接比擬所產(chǎn)生的影響。標(biāo)準(zhǔn)化率僅用于相互比擬，不代表實(shí)際水平；當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成不同時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)化率一般也不一樣O標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成的選取從外部取一個(gè)公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成比，如全國(guó)X圍或全省X圍的數(shù)據(jù)、國(guó)際間比擬時(shí)取世界6/18word通用標(biāo)準(zhǔn)。★將幾個(gè)組的觀察例數(shù)合并，計(jì)算出合并的構(gòu)成比，以其作為標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成比。取某一個(gè)組的構(gòu)成比為標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成比。醫(yī)學(xué)中常用相對(duì)數(shù)指標(biāo)死亡率，又稱(chēng)粗死亡率，表示某年某地每千人中的死亡人數(shù)。反映當(dāng)?shù)鼐用窨傮w死亡水平0對(duì)不同地區(qū)的死亡率進(jìn)展比擬時(shí)，應(yīng)注意不同地區(qū)人口年齡或性別構(gòu)成的影響。假如年齡或性別構(gòu)成存在差異，需先將死亡率標(biāo)化后再進(jìn)展比擬。年齡別死亡率，表示某年某地某年齡組每千人口中的死亡數(shù)。死因別死亡率，表示某年某地每10萬(wàn)人中因某種疾病死亡的人數(shù)。反映各類(lèi)病傷死亡對(duì)居民生命的危害程度。死亡（因）構(gòu)成，也稱(chēng)相對(duì)死亡比，表示全部死亡人數(shù)中，死于某死因者占總死亡數(shù)的百分比。反映各種死因的相對(duì)重要性。疾病統(tǒng)計(jì)指標(biāo)發(fā)病率，表示在一定期間內(nèi)，一定人群中某病新發(fā)生的病例出現(xiàn)的頻率。反映疾病對(duì)人群健康影響和描述疾病分布狀態(tài)的一項(xiàng)測(cè)量指標(biāo)?；疾÷?，也稱(chēng)現(xiàn)患率，表示某一時(shí)點(diǎn)某人群中患某病的頻率。反映病程較長(zhǎng)的慢性病的發(fā)生或流行情況。病死率，表示某期間內(nèi)，某病患者中因某病死亡的頻率。反映該疾病的嚴(yán)重程度和醫(yī)療水平0治愈率，表示承受治療的病人中治愈的頻率。第五章統(tǒng)計(jì)表與統(tǒng)計(jì)圖統(tǒng)計(jì)表，把反映某事物的數(shù)量特征以與相互關(guān)系的統(tǒng)計(jì)數(shù)字用表格的形式歸納起來(lái)。特點(diǎn)：①防止冗長(zhǎng)的文字表示、減少篇幅；②便于表達(dá)事物間的內(nèi)在聯(lián)系和區(qū)別；③便于分析、比擬并易于發(fā)現(xiàn)和糾正錯(cuò)誤。編制原如此a、重點(diǎn)突出，簡(jiǎn)單明了一X表表達(dá)一個(gè)中心內(nèi)容或主題。b、主謂清楚，層次清楚定語(yǔ)在標(biāo)題內(nèi)，主語(yǔ)作為橫標(biāo)目，謂語(yǔ)作為縱標(biāo)目。c、數(shù)據(jù)表達(dá)規(guī)X、文字和線(xiàn)條從簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)a、標(biāo)題位于統(tǒng)計(jì)表的最上部，應(yīng)包括表的編號(hào)。b、標(biāo)目縱標(biāo)目標(biāo)示相應(yīng)一列〔或數(shù)列〕的內(nèi)容；橫標(biāo)目標(biāo)示相應(yīng)行的內(nèi)容。c、線(xiàn)條不宜太多，一般為三線(xiàn)表；不允許使用豎線(xiàn)與斜線(xiàn)。d、數(shù)字7/18一律使用阿拉伯?dāng)?shù)字；同一指標(biāo)的小數(shù)位數(shù)應(yīng)一致，位次要對(duì)齊；數(shù)值為零時(shí)應(yīng)寫(xiě)“0〃，缺省用”…〃表示，不存在或不需要用“一〃表示。e、備注不是統(tǒng)計(jì)表的必須項(xiàng)目，需要時(shí)才用；★位于統(tǒng)計(jì)表的最下部，表格之外，用■〃號(hào)標(biāo)出。統(tǒng)計(jì)圖統(tǒng) 計(jì) 圖，是指用幾何圖形〔點(diǎn)、線(xiàn)段、直條等〕顯示統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的大小、比照關(guān)系或變化趨勢(shì)。特 點(diǎn)與統(tǒng)計(jì)表相比，統(tǒng)計(jì)圖更加直觀，更便于比擬和分析。但它不能確切地顯示數(shù)字大小，因此常與統(tǒng)計(jì)表一并使用。常用的統(tǒng)計(jì)圖有：條圖、圓圖、百分條圖、線(xiàn)圖、直方圖等。制作原如此a、根據(jù)資料性質(zhì)、分析目的選用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)圖b、一個(gè)圖表達(dá)一個(gè)中心內(nèi)容或主題。c、圖形應(yīng)準(zhǔn)確、美觀。結(jié)構(gòu)a、標(biāo)題★位于統(tǒng)計(jì)圖的下方，應(yīng)包括圖的編號(hào)。b、圖域★一般用直角坐標(biāo)系第一象限的位置表示圖域。c、標(biāo)目★縱標(biāo)目和橫標(biāo)目，表示縱軸和橫軸數(shù)字刻度；★一般有度量衡單位。d、圖例★對(duì)圖中不同顏色或圖案代表的指標(biāo)進(jìn)展注釋?zhuān)弧飯D例放在橫標(biāo)目與標(biāo)題之間，或放在圖域中。e、刻度★刻度數(shù)值從小到大，縱軸由下向上，橫軸由左向右。描述定量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)圖直方圖，用于表示連續(xù)變量頻數(shù)分布情況。線(xiàn)圖，適用于描述一個(gè)變量隨另一個(gè)變量變化的趨勢(shì)。半對(duì)數(shù)線(xiàn)圖，用來(lái)比擬事物之間相對(duì)的變化速度。箱 圖 ，適用于比擬多組資料的集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)。一般選用五個(gè)描述統(tǒng)計(jì)量〔Min、P25、M、P75、Max〕來(lái)繪制。誤差條圖，適用于比擬多組資料的均值和可信區(qū)間。散點(diǎn)圖，用點(diǎn)的密集程度和變化趨勢(shì)來(lái)表示兩指標(biāo)之間的直線(xiàn)或曲線(xiàn)關(guān)系。條圖，適用于各組資料之間指標(biāo)的比擬。圓圖，描述一組構(gòu)成比資料。百分條圖，描述多組構(gòu)成比資料8/18word小結(jié)圖形主要目的說(shuō)明條圖比擬各組之間的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的差異一個(gè)坐標(biāo)軸為組名稱(chēng)，另一個(gè)坐標(biāo)軸為頻率；多個(gè)指標(biāo)變量可放在一個(gè)圖中圓圖描述變量的構(gòu)成比沒(méi)有坐標(biāo)軸；用圖例區(qū)分各局部百分條圖比擬多個(gè)指標(biāo)變量的構(gòu)成比一個(gè)坐標(biāo)軸為各變量名稱(chēng)，另一個(gè)坐標(biāo)軸刻度為0~100%；用圖例區(qū)分各局部線(xiàn)圖描述一個(gè)變量隨另一個(gè)變量變化的趨勢(shì)兩個(gè)變量的觀察值必須一一對(duì)應(yīng)；橫軸為自變量，縱軸為因變量半對(duì)數(shù)線(xiàn)圖同上因變量的變異較大時(shí)使用；其他同上箱圖比擬一個(gè)變量在多個(gè)組上的分布一個(gè)坐標(biāo)軸為組名稱(chēng)，另一個(gè)坐標(biāo)軸為該變量的取值散點(diǎn)圖描述兩個(gè)指標(biāo)變量之間的直線(xiàn)相關(guān)關(guān)系兩個(gè)變量的觀察值可以不一一對(duì)應(yīng)；橫軸為自變量，縱軸為因變量第六章參數(shù)估計(jì)抽樣誤差：由個(gè)體差異和抽樣造成的樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)的差異。包括：樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)間的差異，樣本統(tǒng)計(jì)量間的差異。具有如下特點(diǎn)：1、各樣本均數(shù)未必等于總體均數(shù)；2、各樣本均數(shù)間存在差異；3 、樣本均數(shù)的分布圍繞著總體均數(shù)呈現(xiàn)中間多、兩邊少、左右根本對(duì)稱(chēng)，近似服從正態(tài)分布；4、樣本均數(shù)的變異X圍較之原變量的變異X圍小；5、隨著樣本含量的增大，樣本均數(shù)的變異X圍逐漸縮小。均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)誤〔standarderror，SE］，指樣本統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。TOC\o"1-5"\h\z均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤〔standard error ofmean，SEM〕，指樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。它反映樣本均數(shù)間的離散程度，反映樣本均數(shù)與相應(yīng)總體均數(shù)間的差異，說(shuō)明了均數(shù)抽樣誤差的大小。在n一定的情況下，標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差呈正比，說(shuō)明當(dāng)總體中各觀測(cè)值變異較小時(shí)，抽到的X 拔 與口可能相差較小，X 拔 用估計(jì)U的可靠程度高；反之，當(dāng)總體中各觀測(cè)值變異較大時(shí)，可靠程度較低。標(biāo)準(zhǔn)誤與樣本含量的平方根呈反比，說(shuō)明在同一總體中隨機(jī)抽樣，n越大，標(biāo)準(zhǔn)誤越小。率的抽樣誤差率的標(biāo)準(zhǔn)誤〔standard error ofrate,SER〕，指樣本率的標(biāo)準(zhǔn)誤。它反映樣本率間的離散程度，反映樣本率與相應(yīng)總體率間的差異，說(shuō)明了率抽樣誤差的大小?？傮w率標(biāo)準(zhǔn)誤用op表示，樣本率標(biāo)準(zhǔn)誤用Sp表示?？傮w均數(shù)的估計(jì)9/18word概述點(diǎn)估計(jì)〔pointestimation〕，是用樣本統(tǒng)計(jì)量直接作為其總體參數(shù)的估計(jì)值。區(qū)間估計(jì)〔intervalestimation〕，是按預(yù)先給定的概率(1-a)所確定的包含未知總體參數(shù)的一個(gè)X圍。點(diǎn)估計(jì)：優(yōu)點(diǎn)：表達(dá)簡(jiǎn)單缺點(diǎn)：未考慮抽樣誤差，無(wú)法評(píng)價(jià)參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確程度可信區(qū)間在區(qū)間估計(jì)中，預(yù)先給定的概率(1-a),稱(chēng)為可信度〔confidencelevel〕，常取95%或99%。通過(guò)可信度，計(jì)算得到的區(qū)間X圍，稱(chēng)為可信區(qū)間［confidenceinterval,CI〕?？尚艆^(qū)間由兩個(gè)數(shù)值界定的可信限〔confidencelimit,CL〕構(gòu)成，較小的數(shù)值為下限〔lowerlimit,L〕，較大的數(shù)值為上限〔upperlimit,U〕，一般表示為L(zhǎng)~U。可信度為95%可信區(qū)間的涵義：假如重復(fù)100次樣本含量一樣的抽樣，每個(gè)樣本均按同一方法構(gòu)建95%可信區(qū)間，如此理論上平均有95個(gè)可信區(qū)間包含了總體均數(shù)，只有5個(gè)可信區(qū)間未包含?？尚艆^(qū)間估計(jì)的優(yōu)劣：準(zhǔn)確性，反映可信度1-a的大小，其值越接近1越好。準(zhǔn)確性，用可信區(qū)間的寬度CU—CL衡量，寬度越小越好。t分布t分布：主要用于總體均數(shù)的區(qū)間估計(jì)和t檢驗(yàn)等。丫為自由度〔degreeoffreedom,df］，指能夠自由取值的變量個(gè)數(shù)。t分布的特點(diǎn)：1、t分布圖是一簇曲線(xiàn)，曲線(xiàn)的形態(tài)變化與自由度有關(guān)。2、隨v的增大，曲線(xiàn)越來(lái)越接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線(xiàn)；3、當(dāng)v-8時(shí)，t分布的極限分布就是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。10/18

word4、t分布的密度曲線(xiàn)下面積有一定的規(guī)律性。在t界值表中，橫標(biāo)目為自由度，縱標(biāo)目為尾部概率。一側(cè)尾部面積稱(chēng)為單側(cè)概率〔one-tailedprobability〕，兩側(cè)尾部面積之和稱(chēng)為雙側(cè)概率〔two-tailedprobability〕。從t界值表中看出：在一樣自由度時(shí)，|t|值越大，概率P越小。小結(jié)區(qū)別總體均數(shù)的可信區(qū)間一匚■按預(yù)先給定的概率確定的未知參數(shù)淵可瞰胤“正常人*的解剖，生理，生化等某項(xiàng)指標(biāo)的波動(dòng)區(qū)別總體均數(shù)的可信區(qū)間一匚■按預(yù)先給定的概率確定的未知參數(shù)淵可瞰胤“正常人*的解剖，生理，生化等某項(xiàng)指標(biāo)的波動(dòng)總體均數(shù)的波動(dòng)乂1個(gè)體值的波動(dòng)X1計(jì)算。未知:±za/2S公式 計(jì)算。未知:±za/2S公式 ?；蚰玭>60：（雙側(cè)）偏態(tài)分布：Px-P100-X（雙側(cè)）樣本n?大，。?小；雁8, n?大，參考值X圍越穩(wěn)CI一0兩總體均數(shù)差值的區(qū)間估計(jì)在實(shí)際工作中，常常需要估計(jì)兩總體均數(shù)之差U1—U2的大小，需估計(jì)兩總體均數(shù)差值的可信區(qū)間?？傮w率的區(qū)間估計(jì)小樣本率的區(qū)間估計(jì)：在樣本例數(shù)較小，且樣本率接近1或0時(shí)，利用二項(xiàng)分布可估計(jì)其總體率的(1-a)可信區(qū)間。當(dāng)nW50,樣本例數(shù)n和陽(yáng)性例數(shù)XWn/2時(shí)，直接查表得到95%和99%可信區(qū)間。當(dāng)陽(yáng)性例數(shù)X>n/2時(shí)，用n—X查表，獲得總體陰性率可信區(qū)間，再用1減去總體陰性率可信區(qū)間，既為總體陽(yáng)性率可信區(qū)間。大樣本率的區(qū)間估計(jì)在樣本例數(shù)較大，且p和1—p均不太小，如np與n(1—p)均大于5時(shí)，樣本率p的抽樣分布近似正態(tài)分布，可按正態(tài)分布近似法求總體率的(1-a)可信區(qū)間。兩總體率差值的區(qū)間估計(jì)設(shè)兩樣本率分別為p1和p2,當(dāng)n1與n2均較大，且p1,1—p1與p2,1—p2均不太小，如n1p1、n1(1—p1)、n2p2、n2(1—p2)均大于5時(shí),可采用正態(tài)近似法對(duì)兩總體率差值進(jìn)展可信區(qū)間估計(jì)。第七章假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)〔hypothesistesting〕也稱(chēng)顯著性檢驗(yàn)〔significance12/18wordtest］，是用來(lái)判斷樣本與樣本，樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質(zhì)差異造成的統(tǒng)計(jì)推斷方法。假設(shè)檢驗(yàn)的根本思想反證法思想：先提出假設(shè)，再用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法確定假設(shè)成立的可能性大小，如可能性小，如此認(rèn)為假設(shè)不成立。小概率事件：是指在一次試驗(yàn)中根本上不大會(huì)發(fā)生的事件。假設(shè)檢驗(yàn)的根本步驟建立假設(shè)無(wú)效假設(shè)〔nullhypothesis〕，記為H0,指需要檢驗(yàn)的假設(shè)，即g=u2。確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)檢驗(yàn)水準(zhǔn)〔levelofatest〕也稱(chēng)為顯著性水準(zhǔn)〔significancelevel〕，是預(yù)先規(guī)定的判斷小概率事件的概率尺度，記為a。實(shí)際中一般取a=0.05或a=0.01。c、選擇檢驗(yàn)方法，計(jì)算統(tǒng)計(jì)量根據(jù)資料類(lèi)型、研究設(shè)計(jì)方案和統(tǒng)計(jì)推斷的目的，選擇適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)方法和計(jì)算公式。如：t檢驗(yàn)、u檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、x2檢驗(yàn)。確定P值，作出統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)論P(yáng) 值〔probabilityvalue〕，指由H0所規(guī)定的總體做重復(fù)隨機(jī)抽樣，獲得等于與大于當(dāng)前檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的概率O確定P值的方法：依據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的自由度、檢驗(yàn)水準(zhǔn)，查檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的界值表，通過(guò)檢驗(yàn)界值，得到與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相對(duì)應(yīng)的P值X圍。如：u0.05/2=1.96對(duì)應(yīng)的P值為0.05。確定P值，作出統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)論假設(shè)檢驗(yàn)規(guī)定：如果一次試驗(yàn)結(jié)果13/18wordPWa,拒絕H0，結(jié)論為“差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義〃。P2a,不拒絕H0，結(jié)論為“差異沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義〃。P值的習(xí)慣表述：“不顯著”〔notsignificant〕；PW”顯著〃[significant〕；PW"非常顯著”〔highlysignificant〕。假設(shè)檢驗(yàn)中兩類(lèi)錯(cuò)誤假設(shè)檢驗(yàn)是利用小概率反證法思想，從問(wèn)題的對(duì)立面(H0)出發(fā)間接判斷要解決的問(wèn)題(H1)是否成立，然后在假定H0成立的條件下計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，最后根臧值判斷結(jié)果，此推斷結(jié)論具有概率性，因而無(wú)論拒絕還是不拒絕H0,都可能犯錯(cuò)誤。檢驗(yàn)效能〔poweroftest〕，指當(dāng)兩總體確有差異，按a水準(zhǔn)，假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)馨l(fā)現(xiàn)其差異的能力。記為1-B。a愈小，B愈大；a愈大，B愈小。假如要同時(shí)減小I型錯(cuò)誤和II型錯(cuò)誤，唯一方法是增加樣本量。第七章單樣本t檢驗(yàn)〔onesamplet-test〕，適用于樣本均 X拔與均數(shù)口0的比擬，目的是檢驗(yàn)樣本均數(shù)口0所代表的未知總體均數(shù)日是否與總體均數(shù)口0有差異?？傮w均數(shù)口0一般指理論值、標(biāo)準(zhǔn)值或經(jīng)過(guò)大量觀察所得到的穩(wěn)定值。配對(duì)樣本均數(shù)t檢驗(yàn)〔pairedt-test〕，適用于配對(duì)設(shè)計(jì)的計(jì)量資料兩相關(guān)樣本均數(shù)的比擬，目的是檢驗(yàn)兩相關(guān)樣本均數(shù)所代表的未知總體均數(shù)是否有差異。配對(duì)設(shè)計(jì)〔paireddesign〕，是將受試對(duì)象按某些重要特征相近的原如此配成對(duì)子，每對(duì)中的兩個(gè)個(gè)體隨機(jī)地給予兩種處理。14/18配對(duì)設(shè)計(jì)處理分配方式：將同一受試對(duì)象處理前后的結(jié)果進(jìn)展比擬；同一受試對(duì)象隨機(jī)分配承受不同處理；同一標(biāo)本的兩個(gè)部位測(cè)試同一指標(biāo)；兩個(gè)同質(zhì)受試對(duì)象分別承受兩種處理。兩獨(dú)立樣本均數(shù)t檢驗(yàn)〔twoindependentsamplest-test〕，適用于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩獨(dú)立樣本均數(shù)的比擬，目的是檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本均數(shù)所代表的未知總體均數(shù)是否有差異。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)〔pletelyrandomdesign〕：從某研究總體隨機(jī)抽取一定數(shù)量的研究對(duì)象，將其隨機(jī)分配到兩組，承受不同的處理后，測(cè)量某指標(biāo)后進(jìn)展組間比擬。兩獨(dú)立樣本均數(shù)t檢驗(yàn)要求兩樣本所代表的總體方差相等 ，即方差齊性須知事項(xiàng)：a、假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)論正確的前提★作假設(shè)檢驗(yàn)用的樣本資料，必須能代表相應(yīng)的總體，各比照組具有良好的組間均衡性。b、檢驗(yàn)方法的選用與其適用條件根據(jù)分析目的、研究設(shè)計(jì)、資料類(lèi)型、樣本量大小等選用適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)方法。。、雙側(cè)檢驗(yàn)與單側(cè)檢驗(yàn)的選擇根據(jù)研究目的和專(zhuān)業(yè)知識(shí)予以選擇，一般選用雙側(cè)檢驗(yàn)。d、假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論不能絕對(duì)化列出概率確實(shí)切數(shù)值或給出X圍，注明采用單側(cè)檢驗(yàn)還是雙側(cè)檢驗(yàn)。e、正確理解P值的統(tǒng)計(jì)意義第八章方差分析方差分析，能用于兩個(gè)或兩個(gè)以上樣本均數(shù)的比擬，還可分析兩個(gè)或多個(gè)研究因素的交互作用以與線(xiàn)性回歸方程的假設(shè)檢驗(yàn)等。根本思想是：分析變異，也就是分解變異，即將數(shù)據(jù)總的變異分解為處理因素引起的變異和隨機(jī)誤差引起的變異，通過(guò)對(duì)兩者進(jìn)展比擬作出處理因素有無(wú)作用的統(tǒng)計(jì)推斷。應(yīng)用條件各組樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本各組樣本都來(lái)自正態(tài)總體。各組總體方差相等，即方差齊性。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析完全隨機(jī)設(shè)計(jì)，是按一個(gè)處理因素隨機(jī)分組，統(tǒng)計(jì)分析處理因素各個(gè)水平組間均數(shù)差異有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。a、變異的分解b、自由度分解c、估計(jì)方差〔均方〕d、F統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算e、F分布與確定P值隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)〔randomizedblockdesign〕，是先按對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有影響的非研究因素將受試對(duì)象配成假如干個(gè)區(qū)組，再分別將各區(qū)組內(nèi)的受試對(duì)象隨機(jī)分配到處理水平不同的各個(gè)組。多個(gè)樣本均數(shù)的兩兩比擬經(jīng)方差分析，假如各組的均數(shù)差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，如此不需要作進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)處理，但是15/18當(dāng)方差分析結(jié)果為PVa時(shí)，只說(shuō)明各組總體均數(shù)不一樣或不全一樣，不能說(shuō)明各組總體均數(shù)間有差異。如果要分析哪兩組間均數(shù)有差異，需進(jìn)展多組均數(shù)間的多重比擬。多個(gè)樣本均數(shù)兩兩比擬方法選擇策略第九章卡方檢驗(yàn)方差齊性檢驗(yàn)的作用：Bartlett檢驗(yàn)法主要適用于正態(tài)分布資料的方差齊性檢驗(yàn)問(wèn)題?？ǚ綑z驗(yàn)常用于推斷兩個(gè)總體率〔或構(gòu)成比〕之間有無(wú)差異。X2值反映了實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)的吻合程度。假如假設(shè)成立，實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)的差值較小，X2值也較?。患偃缂僭O(shè)不成立，實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)的差值較大，X2值也較大。配對(duì)四格表資料的卡方檢驗(yàn)計(jì)數(shù)資料的配對(duì)設(shè)計(jì)常用于兩種檢驗(yàn)方法、培養(yǎng)方法、診斷方法的比擬。特點(diǎn)是對(duì)樣本中各觀察單位分別用兩種方法處理，然后觀察兩種處理方法的某兩分類(lèi)變量的計(jì)數(shù)結(jié)果RXC列聯(lián)表資料的卡方檢驗(yàn)用于多個(gè)樣本率的比擬、兩個(gè)或多個(gè)構(gòu)成比的比擬。根本數(shù)據(jù)為：⑴多個(gè)樣本率比擬時(shí)，有R行2列；⑵兩個(gè)樣本構(gòu)成比比擬時(shí)，有2行C列；⑶多個(gè)樣本構(gòu)成比比擬時(shí)，有R行C列。采用Bonferroni法進(jìn)展多個(gè)樣本率的兩兩比擬，步驟如下：①對(duì)需要比擬的行X列表資料進(jìn)展X2分割，變成多個(gè)四格表；②對(duì)每個(gè)四格表進(jìn)展X2檢驗(yàn)；③采用〔a'二a/比擬次數(shù)〕計(jì)算調(diào)整的水準(zhǔn)，其中1為事先確定的水準(zhǔn)；④以a’調(diào)整作為檢驗(yàn)檢驗(yàn)水準(zhǔn)，作出結(jié)論。RXC列表表X2檢驗(yàn)須知事項(xiàng)：假如有1/5以上的格子出現(xiàn)1WT<5,如此增大樣本含量，以達(dá)到增某某論頻數(shù)的目的；③結(jié)合專(zhuān)業(yè)，刪去理論頻數(shù)太小的格子對(duì)應(yīng)的行或列；④結(jié)合專(zhuān)業(yè)，將理論頻數(shù)太小的行或列與性質(zhì)相近的行或列合并；⑤用雙向無(wú)序RXC表資料的Fisher確切概率法。人多個(gè)樣本率比擬，假如統(tǒng)計(jì)推斷為拒絕H0，承受H1,只能認(rèn)為各總體率或構(gòu)成比之間總的來(lái)說(shuō)有差異。假如要進(jìn)一步了解哪兩者之間有差異，可用卡方分割法，或者調(diào)整檢驗(yàn)水準(zhǔn)。c、對(duì)于單向有序的RXC表資料，在比擬各處理組的效應(yīng)有無(wú)差異時(shí)，應(yīng)該用秩和檢驗(yàn)。第十章非參數(shù)秩和檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)，是基于隨機(jī)樣本來(lái)自某分布的總體，推斷兩個(gè)或兩個(gè)以上總體參數(shù)是否一樣的方法。常用的方法有：t檢驗(yàn)、方差分析。特點(diǎn)主要有：16/18①對(duì)總體參數(shù)進(jìn)展估計(jì)或檢驗(yàn)是主要目的；②要求總體分布；③統(tǒng)計(jì)量有明確的理論依據(jù)；④有嚴(yán)格的使用條件，要求總體分布符合正態(tài)分布、總體方差齊性、數(shù)據(jù)間相互獨(dú)立。非參數(shù)檢驗(yàn)〔nonparametrictest〕，是在不考慮總體參數(shù)和分布類(lèi)型的情況下，對(duì)總體的參數(shù)和分布位置進(jìn)展檢驗(yàn)的方法。常用的方法有：秩和檢驗(yàn)、符號(hào)檢驗(yàn)。特點(diǎn)主要有：①適用X圍廣，可應(yīng)用于總體分布類(lèi)型未知的計(jì)量資料、偏態(tài)分布的資料、等級(jí)資料、不滿(mǎn)足參數(shù)檢驗(yàn)條件的資料等；②受限條件少，更適合一般情況；③具有較好的穩(wěn)健性；④方法簡(jiǎn)便，易于理解和掌握。秩和檢驗(yàn)〔ranksumtest〕，是基于秩次的假設(shè)檢驗(yàn)方法，屬非參數(shù)檢驗(yàn)X疇。秩