醫(yī)學統(tǒng)計學重點總結

簡述總體和樣本的定義，并且舉例說明?？傮w是研究目的確定的所有同質觀察單位的全體。樣品是從研究總體中抽取部分有代表性的觀察單位。簡述參數和統(tǒng)計量的定義，并且舉例說明。描述總體特征的指標稱為參數，描述樣本特征的指標稱為統(tǒng)計量。變量的類型有哪幾種？舉例說明各種類型變量有什么特點。定量數據：計量資料；定量的觀測值是定量的，其特點是能夠用數值的大小衡量其水平的高低。定性數據：計數資料；變量的觀測值是定性的，表現為互不相容的類別或屬性。有序數據：半定量數據/等級資料；變量的觀測值是定性的，但各類別（屬性）有程度或順序上的差異。請舉例說明一種類型的變量如何變換為另一種類型的變量。定量數據>有序數據>定性數據 >請簡述什么是小概率事件？概率是描述事件發(fā)生可能性大小的度量，P<0?05事件稱為小概率事件。6．舉例說明什么是配對設計。配對設計是將受試對象按某些重要特征相近的原則配成對子，每對中的兩個個體隨機地給予兩種處理。①同源配對：同一受試對象或同一標本的兩個部分，隨機分配接受兩種不同處理；②異源配對：為消除混雜因素的影響，將兩個同質受試對象配對分別接受兩種處理。非參數假設檢驗適合什么類型數據進行分析？①總體分布類型未知或非正態(tài)分布數據；②定量或半定量數據；③數據兩端無確定的數值。簡述PPP的統(tǒng)計學意義。（條件：明顯偏態(tài)且不能轉化為正態(tài)或近似對稱；一端或兩端無確定數值；分布情況未知）用來描述資料的觀測值序列在某百分位置的水平，四分位數間距可以作為說明個體差異的指標（說明個體在不同位置的變異情況）。直條圖、直方圖、圓餅圖的使用條件是什么？直條圖：各自獨立的統(tǒng)計指標的數值大小和他們之間的對比；直方圖：連續(xù)變量頻數分布情況；圓餅圖：全體中各部分所占的比例。統(tǒng)計分析包括哪兩個方面的內容？為什么要進行統(tǒng)計推斷？統(tǒng)計描述和統(tǒng)計分析；統(tǒng)計描述用來描述及總結一組數據的重要特征，其目的是使實驗或觀察得到的數據表達清楚并便于分析。統(tǒng)計推斷指由樣本數據的特征推斷總體特征的方法，包括參數估計（點估計和區(qū)間估計）和假設檢驗（判斷隨機波動引起差別的概率大?。?。統(tǒng)計推斷是通過樣本推斷總體的統(tǒng)計方法/根據樣本提供的信息和抽樣分布的規(guī)律，以一定的概率推斷總體的特征?？傮w是通過總體分布的數量特征即參數（如方差）來反映的。很多時候并不知道總體的參數，只能由樣本統(tǒng)計量推斷獲得。定量數據如何進行統(tǒng)計描述？請舉例說明。通過具體數值反應高低水平。定性數據如何進行統(tǒng)計描述？請舉例說明。根據類別或屬性的不同分類。簡述均數的抽樣誤差及率的抽樣誤差。由抽樣造成的樣本統(tǒng)計量與總體參數的差異稱為抽樣誤差，樣本均數來不等于總體均數P,總體率參數n不等于樣本率p。簡述正態(tài)分布和標準正態(tài)分布的關系。z=^（卩=0,o=l）關系：標準正態(tài)分布是正態(tài)分布的一種，具有正態(tài)分布的所有特征。所有a正態(tài)分布都可以通過Z分數公式轉換成標準正態(tài)分布。區(qū)別：正態(tài)分布的平均數為口，標準差為。；不同的正態(tài)分布可能有不同的口值和d值，正態(tài)分布曲線形態(tài)因此不同。標準正態(tài)分布平均數口=0,標準差。=1，口和。都是固定值；標準正態(tài)分布曲線形態(tài)固定。f(X)=1e1(瞥)2(g<X<+8)概率密度函數F(X)=—fF(X)=—fxe00刖)2d%(00<X<+8)概率分布函數15簡述正態(tài)分布的特點。1?正態(tài)分布是單峰分布，以x=u為中心，左右完全對稱，正態(tài)曲線以X軸為漸近線，兩端與X軸不相交。X越遠離口，f(X)值越小，在X=u±e處有2.X越遠離口，f(X)值越小，在X=u±e處有3?正態(tài)分布完全由兩個參數u和e決定,U是位置參數，描述正態(tài)分布的平均水平，決定著正態(tài)曲線在x軸上的位置；e是形狀參數，描述正態(tài)分布的變異程度，決定著正態(tài)曲線的分布形狀。若e固定而改變⑴曲線沿著X軸平行移動，其形狀不變，改變的只是位置；若u固定而改變6。越大曲線越“矮胖”，表示數據越分散即變異越大，e越小曲線越“瘦高”，表示數據越集中即變異越小。因此，不同的口與不同的e對應不同的正態(tài)分布。4?正態(tài)曲線下的面積分布有一定的規(guī)律。①曲線下的面積即為概率，服從正態(tài)分布的隨機變量在某區(qū)間上的曲線下面積與該隨機變量在同區(qū)間上的概率相等；②曲線下的總面積為1,以u為中心左右兩側面積各占50%，越靠近P處曲線下面積越大，兩邊逐漸減少；③所有正態(tài)曲線，在P左右的任意個標準差范圍內面積相同：區(qū)間n±a范圍內的面積約為68.27%，區(qū)間^±1.64a范圍內的面積約為90.00%，區(qū)間^±1.96a范圍內的面積約為95.00%，區(qū)間n±2.58a范圍內的面積約為積約為99.00%什么是醫(yī)學參考值范圍。醫(yī)學參考值范圍的作用。滿足正態(tài)分布的雙側醫(yī)學參考值范圍怎么計算。醫(yī)學參考值范圍是指“正?！比说慕馄省⑸怼⑸笜说葦祿蠖鄶祩€體值的波動范圍。確切含義是：從選擇的參考總體中獲得的所有個體觀察值，用統(tǒng)計學方法建立百分位數界限，由此得到個體觀察值的波動區(qū)間。作用：①基于臨床實踐，從個體角度，作為臨床上判定正常與異常的參考標準，用于劃分界限或分類;②基于預防醫(yī)學實踐，從人群角度，可用來評價兒童發(fā)育水平。步驟:1.確定參考值范圍百分比；2.查表得到Z值；3.xG(卩zo,p+zo)?？傮w均數的95%可信區(qū)間的計算方法及其意義。意義：該區(qū)間包括總體均數"的概率為95%7<X“<y?7 <X“<7?①e已知：z分布：乙<—<厶必<^^<必?(X匯，乂+竺) 1.96②未知，n②未知，n較小(<=50)：自由度％v=n-1的t分布：十X“X“<"

而s tas科F+尹)③e未知，n較大(n>50)：z分布：③e未知，n較大(n>50)：z分布：九<和<z?z<知<Z?VnzS-碩X+zS二種t檢驗的適用條件。1?單樣本t檢驗：適用于樣本均數來與已知總體均數如的比較，目的是檢驗樣本均數來所代表的總體均數卩是否與已知總體均數“0有差別。2?配對樣本t檢驗：適用于配對設計計量資料均數的比較，目的是檢驗兩相關樣本均數所代表的未知總體均數是否有差別。3.兩獨立樣本t檢驗：適用于完全隨機設計的兩樣本均數的比較，目的是檢驗兩樣本所來自總體的均數是否相等。完全隨機設計的方差分析適用條件。是一種將實驗對象隨機分配到不同處理組的單因素設計方法。正態(tài)性，獨立性（樣本總體間相互獨立），方差齊性。三種卡方檢驗的適用條件。1?四表格資料的護檢驗：兩獨立樣本的兩個分類個體數排列成四表格資料，目的是推斷兩個或多個總體率或構成比之間有無差別。2?配對四表格資料的護檢驗：常用于兩種檢測方法、兩種診斷方法或兩種細菌培養(yǎng)方法的比較，適用于樣本量不是很大的資料，特點是對樣本中個觀察單位分別用兩種方法檢測或處理，然后按兩分類變量計數結果。3.RxC列聯(lián)表資料的護檢驗：用于多個樣本率或多個構成比的比較。線性相關系數r的意義。是說明具有直線相關關系的兩個數值變量間相關的密切程度和相關方向的統(tǒng)計量。相關系數r沒有度量衡單位，其取值范圍為-1<r<lor>0表示正相關，r<0表示負相關，r=0表示無相關，即無直線關系，當|f|=1時為完全相關。相關系數的絕對值意接近1,相關愈密切；相關系數愈接近0，相關愈不密切。t分布的特點。t分布是以0為中心，左右兩側對稱的單峰分布；t分布曲線是一簇曲線，其形態(tài)變化與自由度v的大小有關。自由度v越小，則t值越分散，曲線越低平；自由度v逐漸增大時，t分布逐漸逼近標準正態(tài)分布。當v=8時，t分布就完全成為標準正態(tài)分布了。卡方檢驗的基本思想。該檢驗的基本思想是：首先假設H成立，基于此前提計算出護值，它表示觀察值與理論值之間的偏離程度。根據護分布及自由度可以確定在H假設成立的情況下獲得當前統(tǒng)計量及更極端情況的概率P。如果當前統(tǒng)計量大于P值，說明觀察值與理論值偏離程度太大，應當拒絕無效假設，表示比較資料之間有顯著差異；否則就不能拒絕無效假設，尚不能認為樣本所代表的實際情況和理論假設有差別。主要是比較兩個及兩個以上樣本率（構成比）以及兩個分類變量的關聯(lián)性分析。建立檢驗假設并確定檢驗水準；計算統(tǒng)計檢驗量；確定P值，做出推斷結論。假設檢驗的基本思想。目的是比較總體參數之間有無差別。假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0?01或P<0?05）在一次試驗中基本上不會發(fā)生。反證法思想是先提出假設（檢驗假設H0），再用適當的統(tǒng)計方法確定假設成立的可能性大小，如可能性小，則認為假設不成立，若可能性大，則還不能認為不假設成立。具體作法是：根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作H0；選取合適的統(tǒng)計量，這個統(tǒng)計量的選取要使得在假設H0成立時，其分布為已知；由實測的樣本，計算出統(tǒng)計量的值，并根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設H0的判斷。簡述一類錯誤、二類錯誤。當Ho為真時，假設檢驗結論拒絕Ho,接受H,這類錯誤稱為I類錯誤，在醫(yī)學中亦稱