2022年中医统计学复习

1、统计学摸索题（以下一切公式仅为帮忙懂得）总体：是依据讨论目的所确定的讨论对象的全体；它是由很多性质相同的个体组成 样本：是从总体中随机抽取的一部分有代表性的个体 参数：依据总体分布的特点而运算的总体数值（总体的统计指标）统计量：由总体中随机抽取样本而运算的相应指标（样本的统计指标）抽样误差：指样本与总体之间的差别或同一总体中相同大小样本之间的差别概率：反映某一大事发生的可能性大小的量,常用P 表示, 0P1当某大事发生的概率 P0.05 或 0.01 ,称为小概率大事；数值变量资料：又称计量资料,对每一个观看单位用定量的方法测定某项指标的数值大小 所得的资料 分类变量资料：又称计数资料,是先将

2、观看单位按性质或类别进行分组,然后清点各组观 察 单位的个数所得的资料 统计工作的基本步骤：讨论设计、收集资料、整理资料、分析资料 试验设计基本要素：处理因素、受试对象、试验效应 试验设计基本原就：对比原就、随机原就、重复原就（、均衡原就、盲法原就）资料的分析：统计描述、统计推断（参数估量、假设检验）统计表的基本结构：标题、标目（横标目、纵标目）、线条、数字 如何正确编制统计表和统计图（讲稿 P4、P5）常用统计图 直条图：适用于按性质分组的不连续资料 构成图：适用于构成比资料,分为百分条图和圆形图 一般线图：适用于按数量分组的连续性资料 直方图：适用于连续性频数分布资料 计量资料的频数分布

3、特点：集中趋势、离散趋势 类型：对称分布、偏态分布 平均数 意义：分析计量资料的基本指标,表示一组性质相同的观看值的平均水平或集中趋势的指 标常用平均数 1. 算术平均数：（均数）当一组变量值的频数分布呈对称分布或近似对称分布（正态或近似 正态分布）时适用；总体均数 ,样本均数 X ；2. 几何平均数 G：当一组变量值呈倍数关系（等比级数资料）或变量值呈对数正态分布时 适用；3. 中位数 M：当一组变量值呈偏态分布（非对数正态分布）或数据的一端或两端无界限或 资料的分布特点不清晰时适用；常用变异指标：极差 R（全距）、四分位数间距、标准差、变异系数 变异系数：当两组变量值单位不同或均数相差较大

4、时,不能直接用标准差比较其离散程度 时适用 最常用的平均数指标是均数、最常用变异指标是标准差 正态分布 两个参数：位置参数 ,变异度参数 曲线特点：中间高、两边低,左右对称的光滑曲线假如 X 为正态变量,作变量变换就 u 为标准正态变量,uN0,1 ,即 =1, 2=0医学上应用： 1. 概括估量变量值的频数分布2. 制定正常值范畴（双侧95%正常值范畴为：X 1.96S） 3. 掌握试验误差正态曲线下的面积分布规律1. 范畴内面积占正态曲线下总面积的 68.27%,即有 68.27%的变异值分布在此范畴内2. 1.96 范畴内面积占正态曲线下总面积的 95%,即有 95%的变异值分布在此范畴

5、内3. 2.58 范畴内面积占正态曲线下总面积的 99%,即有 99%的变异值分布在此范畴内计数资料统计描述的基本指标是相对数常用相对数率：说明某现象发生的频率（频繁程度）或强度（严峻程度）的指标构成比：表示事物内部各构成部分在全体中所占比重或分布的指标,又称百分比相对比：两个有关的同类指标的比,常以倍数或百分数表示应用相对数留意问题 ：1. 防止“ 比” 与“ 率” 的误用2. 样本太小时,不宜运算相对数3.要留意对比资料之间的“ 可比性”均数的抽样误差：由抽样而造成的样本均数与总体均数之间的差别,用标准误表示误差大小均数的标准误与标准差区分和联系总体均数 95可信区间 ：即某个区间估量有

6、95%的把握包括总体均数, 5%可能未被包括；总体均数和总体率可信区间的估量,大样本基于正态分布原理,小样本基于 t 分布原理；总体均数的可信区间与参考值范畴区分前者估量总体均数可信区间,后者确定医学参考值范畴t 分布与 u 分布的区分和联系相像：以 0 为中心,中间高,两边低,左右对称的光滑曲线不同： t 比 u 分布离散程度更大（中间面积较少,两边面积较大）联系：随着自由度增大, t 分布越来越接近 u 分布；当自由度无限大, t 分布即为 u 分布假设检验基本步骤：1. 建立假设：无效假设或检验假设 H0,备择假设 H12. 确定检验水准（ ）：一般取 =0.053. 挑选检验方法及运算

7、检验统计量（运算 t 值或卡方值）两均数差别的假设检验t 检验两个或多个率或构成比 2 检验（卡方检验）两个大样本均数或大样本率u 检验4. 求 P 值 先求自由度 v,详细求法参考后面“ 两均数比较 5. 结果推断t 检验的形式” 和“ 卡方检验”当检验结果 P0.05 ,按 =0.05 水准,拒绝 H0,接受 H1,认为 （相当于答得部分）当检验结果 P0.05 ,按 =0.05 水准,接受 H0,认为 两均数比较 大样本资料： u 检验；小样本资料： t 检验t 检验的应用条件 1. 两样原来自正态分布总体 2. 两总体方差相等（即方差齐） 3. 相互独立的两个随机样本 两均数比较 t

8、检验的形式 1. 样本均数与总体均数的比较（单样本）2. 配对设计资料差值均数比较 3. 完全随机设计两样本均数的比较 两个方差的齐性检验 1. 方差齐性检验 F 检验：判定完全随机设计的两组资料方差是否齐同 2. t 检验（方差不齐）变量变换在 t 检验中的作用参数统计分析方法对资料有肯定的要求,如t 检验要求样原来自正态分布总体,并且方差齐同；但实际工作中并非全部的统计资料都能满意参数统计分析方法的条件,变量变换正 是使之上述要求；均数比较适用方法总结 两个独立样本的可比性 ：除了处理因素不同,非处理因素尽可能相同；大样本率差别的假设检验 u 检验 条件： n 足够大, p 不太靠近 0 或 1,或 np5 及 n（1-p ）5 两个率差别的假设检验 卡方检验 可用于计数资料的假设检验；如两个或多个率或构成比的