醫(yī)學統(tǒng)計學重點簡答題和名詞解釋

1、統(tǒng)計學( Statistics )：運用概率論、數(shù)理統(tǒng)計的原理與方法，研究數(shù)據(jù)的搜集； 分析；解釋；表達 的科學?？傮w( population )：大同小異的研究對象全體。更確切的說，總體是指根據(jù)研 究目的確定的、同質(zhì)的全部研究單位的觀測值。樣本(sample)：來自總體的部分個體，更確切的說，應該是部分個體的觀察值。 樣本應該具有代表性， 能反映總體的特征。 利用樣本信息可以對總體特征進行推 斷。抽樣誤差( sampling error )在抽樣過程中由于抽樣的偶然性而出現(xiàn)的誤差。表 現(xiàn)為總體參數(shù)與樣本統(tǒng)計量的差異， 以及多個樣本統(tǒng)計量之間的差異。 可用標準 誤描述其大小。標準誤 (Stan

2、dard Error) 樣本統(tǒng)計量的標準差，反映樣本統(tǒng)計量的離散程度， 也間接反映了抽樣誤差的大小。 樣本均數(shù)的標準差稱為均數(shù)的標準誤。 均數(shù)標準 誤大小與標準差呈正比， 與樣本例數(shù)的平方根呈反比， 故欲降低抽樣誤差， 可增 加樣本例數(shù)區(qū)間估計( interval estimation )：將樣本統(tǒng)計量與標準誤結(jié)合起來，確定一個 具有較大臵信度的包含總體參數(shù)的范圍，該范圍稱為臵信區(qū)間( confidenceinterval ， CI) ，又稱可信區(qū)間。參考值范圍 描述絕大多數(shù)正常人的某項指標所在范圍；正態(tài)分布法(標準差) 、 百分位數(shù)法，參考值范圍用于判斷某項指標是否正常臵信區(qū)間 揭示的是按一

3、定臵信度估計總體參數(shù)所在的范圍。 t 分布法、正態(tài)分 布法(標準誤)、二項分布法。臵信區(qū)間估計總體參數(shù)所在范圍參數(shù)統(tǒng)計( parametric statistics )非參數(shù)統(tǒng)計( nonparametric statistics ) 是指在統(tǒng)計檢驗中不需要假定總體 分布形式和計算參數(shù)估計量 , 直接對比較數(shù)據(jù) (x) 的分布進行統(tǒng)計檢驗的方法。 變異( variation )： 對于同質(zhì)的各觀察單位，其某變量值之間的差異 同質(zhì)( homogeneity )： 研究對象具有的相同的狀況或?qū)傩缘裙残??；貧w系數(shù)有單位，而相關系數(shù)無單位B為回歸直線的斜率(slope)參數(shù)，又稱回歸系數(shù)(regres

4、sion coefficient) 。 線性相關系數(shù)( linear correlation coefficient)：又稱 Pearson 積差相關系數(shù)( Pearson product moment coefficient )，是定量描述兩個變量間線性關系 的密切程度與相關方向的統(tǒng)計指標。參數(shù)( parameter )： 描述總體特征的統(tǒng)計指標。統(tǒng)計量( statistic )： 描述樣本特征的統(tǒng)計指標。實驗設計的基本原則對照（con trol）對受試對象不施加處理因素的狀態(tài)。在確定接受處理因素的實驗組時，要同時設立對照組重復（replicati on）相同實驗條件下進行多次實驗或多次觀察

5、。整個實驗的重復；觀察多個受試對象（樣本量）；同一受試對象重復觀察。作用是估計變異大 小和降低變異隨機化（randomization）采用隨機的方式，使每個受試對象都有同等的機會被抽取或分配到試驗組和對照組。I類錯誤（假陽性錯誤） 真實情況為H）是成立的，但檢驗結(jié)果為不成立， 這樣的錯誤稱為I類錯誤。其發(fā)生的概率用:-表示。在假設檢驗中作為檢驗水 準。一般取0.05或0.01。II類錯誤（假陰性錯誤） 真實情況為HI是成立的，但檢驗結(jié)果為 H1不成立， 這樣的錯誤稱為II類錯誤。其發(fā)生的概率用一：表示。由于其取值取決于H1 ， 因此在假設檢驗中無法確定。變異指標 是用于描述一組觀察值圍繞中心位

6、臵散布的范圍，即描述離散趨勢的統(tǒng)計指標。數(shù)值越大，說明數(shù)據(jù)越離散，反之越集中。極差 （range）;四分位數(shù) 間距（quartile range）;方差（varianee）;標準差（standard deviation）;變異 系數(shù)（coefficie nt of variati on平均數(shù)指標 用于描述一組同質(zhì)觀察值的集中趨勢，反映一組觀察值的平均水平。算術均數(shù)（arithmetic mean ； 幾何均數(shù)（geometric mean ； 中位數(shù)（median）； 眾數(shù)（mode單純抽樣將調(diào)查總體的全部觀察單位編號，從而形成抽樣框架，在抽樣框架中隨機抽取部分觀察單位組成樣本。每個觀察對象都

7、有相同的機會被抽中系統(tǒng)抽樣又稱機械抽樣。按照某種順序給總體中的個體編號，然后隨機地抽取 一個號碼作為第一個調(diào)查個體，其他的調(diào)查個體則按照某種確定的規(guī)則“系統(tǒng)” 地抽取。最常用的方法是等距抽樣分層抽樣 先將總體中全部個體按某種特征分成若干 “層”，再從每一層內(nèi)隨機抽 取一定數(shù)量的個體組成樣本。分層特征與研究目的有關。按各層比例抽樣。為減 少抽樣誤差，要求層內(nèi)誤差最小，層間誤差最大。整群抽樣 先將總體分成若干“群”，從中隨機抽取幾個群，抽取群內(nèi)的所有觀察 單位組成調(diào)查樣本?！叭骸钡拇_定與研究目的無關。為減少抽樣誤差，需多抽幾個“群”。一、統(tǒng)計表有哪些要素構(gòu)成的？制表的注意事項有哪些？一般來說，統(tǒng)計

8、表由標題、標目、線條和數(shù)字、備注五部分組成。但備注并不是 必需的內(nèi)容，可以根據(jù)需要出現(xiàn)。1簡明扼要，重點突出：最好一張表突出一個中心，不易太多中心，如果需要說 明多個中心，可分成多張統(tǒng)計表。2合理安排主語和謂語的位臵：對于表中任意一行，從左至右，通過簡短的連接詞，可連成成一句通順的句子。3表中數(shù)據(jù)要認真核對，保證準確可靠二、為什么不宜用t檢驗對多組均數(shù)進行比較？如果用t檢驗進行多個樣本均數(shù)的兩兩比較，則會增加犯I類錯誤的概率。經(jīng)檢驗得到拒絕H0，認為兩組之間有差別的結(jié)論可能犯I類錯誤的概率為:, 不犯I類錯誤的概率為1-:.每次判斷均不犯I類錯誤的概率為（1- ： ）k, k 為比較的次數(shù)，上

9、例=0.05, k=3,則均不犯錯誤的概率為（1- 0.05）3 =0.86. 至少有一次判斷犯I類錯誤的概率為1-（1-：）k三、方差分析的基本思想是什么？按實驗設計的類型，將全部觀察值間的變異分解成兩個或多個組成部分， 然后將 各部分的變異與隨機誤差進行比較（每個部分的變異可由某因素的作用來解釋）， 以判斷各部分的變異是否具有統(tǒng)計學意義，從而推斷不同樣本所代表的總體均數(shù) 是否相同。四、簡述標準差與標準誤的區(qū)別與聯(lián)系均數(shù)標準誤大小與樣本標準差大小成正比，與樣本含量的平方根成反比。標準誤越小，說明樣本均數(shù)作為總體均數(shù)估計值的準確性越大。均數(shù)的標準誤標準差意義反映樣本均數(shù)抽樣誤差的大小反映一組個

10、體值的變異程度符號°F，SX總體標準差巴樣本標準差S計算<1也（X-叮 N公式| , 2遲（X - X）S*n-1控制方 法增大樣本含量可減小標準誤個體差異或自然變異不能通過統(tǒng)計 方法來控制五、簡述直線相關與回歸的區(qū)別與聯(lián)系區(qū)別：1回歸說明依存關系，直線回歸用于說明兩變量間數(shù)量依存變化的關系， 描述y如何依賴于x而變化；相關說明相關關系，直線相關用于說明兩變量間的 直線相關關系，此時兩變量的關系是平等的2. r與b有區(qū)別：r說明具有直線關系的兩個變量間相關的密切程度與相關 方向；b表示x每改變一個單位，y平均增(減)多少個單位；3資料要求不同：直線回歸要求應變量 y是來自正態(tài)總

11、體的隨機變量，而x可以是來自正態(tài)總體的隨機變量， 也可以是嚴密控制、精確測量的變量，相 關分析則要求x，y是來自雙變量正態(tài)分布總體的隨機變量。4.取值范圍：-g<b<+; -1 < r < 1.單位：b有單位；r無單位。聯(lián)系：1.對同一樣本，若同時計算b和r，其正負號是一致的。2. 對同一樣本，b和r的假設檢驗是等價的，二者的t值相等，tb=tr。3. 回歸可解釋相關。相關系數(shù)的平方r2 (又稱決定系數(shù))是回歸平方和與 總的離均差平方和之比，故回歸平方和是引入相關變量后總平方和減少的部分。六、簡述實驗設計的基本要素1. 處理因素(study factor,treatment)?研究者根據(jù)研究目的欲施加或欲觀察的能作用于受試對象并引起直接或 間接效應的因素。?處理因素可以是主動施加的某種外部干預或措施，也可以是客觀存在的因素。非處理因素?與處理因素同時出現(xiàn)、也能使受試對象產(chǎn)生效應的因素。?當非處理因素夸大或縮小了處理因素與實驗效應間的真實聯(lián)系時，稱為