醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)復(fù)習(xí)要點(diǎn)

1、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)復(fù)習(xí)要點(diǎn)第一章緒論1、數(shù)據(jù)/資料的分類：、計(jì)量資料，又稱定量資料或者數(shù)值變量；為觀測(cè)每個(gè)觀察單位某項(xiàng)治療的大小而獲得的資料。、計(jì)數(shù)資料，又稱定性資料或者無序分類變量；為將觀察單位按照某種屬性或者類別分組計(jì)數(shù)，分組匯總各組觀察單位數(shù)后而得到的資料。、等級(jí)資料，又稱半定量資料或者有序分類變量。為將觀察單位按某種屬性的不同程度分成等級(jí)后分組計(jì)數(shù)，分類匯總各組觀察單位數(shù)后而得到的資料。2、統(tǒng)計(jì)學(xué)常用基本概念：、統(tǒng)計(jì)學(xué)(statistics)是關(guān)于數(shù)據(jù)的科學(xué)與藝術(shù)，包括設(shè)計(jì)、搜集、整理、分析和表達(dá)等步驟，從數(shù)據(jù)中提煉新的有科學(xué)價(jià)值的彳百息°、總體(population)指的是根據(jù)研究

2、目的而確定的同質(zhì)觀察單位的全體。、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)(medicalstatistics):用統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理和方法處理醫(yī)學(xué)資料中的同質(zhì)性和變異性的科學(xué)和藝術(shù)，通過一定數(shù)量的觀察、對(duì)比、分析，揭示那些困惑費(fèi)解的醫(yī)學(xué)問題背后的規(guī)律性。、樣本(sample):指的是從總體中隨機(jī)抽取的部分觀察單位。、變量(variable):對(duì)觀察單位某項(xiàng)特征進(jìn)行測(cè)量或者觀察，這種特征稱為變量。、頻率(frequency):指的是樣本的實(shí)際發(fā)生率。、概率(probability):指的是隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小。用大寫的P表示。3、統(tǒng)計(jì)工作的基本步驟：、統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)：包括對(duì)資料的收集、整理和分析全過程的設(shè)想與安排；、收集資料：采取

3、措施取得準(zhǔn)確可靠的原始數(shù)據(jù)；、整理資料：將原始數(shù)據(jù)凈化、系統(tǒng)化和條理化；、分析資料：包括統(tǒng)計(jì)描述和統(tǒng)計(jì)推斷兩個(gè)方面。第二章計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)描述1 .頻數(shù)表的編制方法，頻數(shù)分布的類型及頻數(shù)表的用途、求極差（range）:也稱全距，即最大值和最小值之差，記作R;、確定組段數(shù)和組距，組段數(shù)通常取10-15組；、根據(jù)組距寫出組段，每個(gè)組段的下限為L(zhǎng),上限為U,變量X值得歸組統(tǒng)一定為L(zhǎng)WXVU,最后一組包括下限。、分組劃記并統(tǒng)計(jì)頻數(shù)。頻數(shù)分布的類型包括對(duì)稱分布和偏態(tài)分布；偏態(tài)分布主要分為右偏態(tài)分布（也稱正偏態(tài)分布）和左偏態(tài)分布（也稱負(fù)偏態(tài)分布）。頻數(shù)表的用途包括以下幾個(gè)方面：、描述頻數(shù)分布的類型；、描述頻

4、數(shù)分布的特征；、便于發(fā)現(xiàn)一些特大或特小的離群值；、便于進(jìn)一步做統(tǒng)計(jì)分析和處理。2 .集中趨勢(shì)指標(biāo)的適用條件、計(jì)算方法和意義。統(tǒng)計(jì)學(xué)用平均數(shù)（average）這一指標(biāo)體系來描述一組變量值的幾種位置或者平均水常用的平均數(shù)有算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)和中位數(shù)。、算數(shù)均數(shù)，簡(jiǎn)稱均數(shù)（mean）,可用于反映一組呈對(duì)稱分布的變量值在數(shù)量上的平均水平。計(jì)算方法包括直接計(jì)算法和頻數(shù)表法（公式見2-2）。、幾何均數(shù)（geometricmean）,可用于反映一組經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后呈對(duì)稱分布的變量值在數(shù)量上的平均水平，在醫(yī)學(xué)研究中常用于免疫學(xué)的指標(biāo)。（計(jì)算公式見于2-3）、中位數(shù)（median）,適用于各種分布類型的資料，尤其是

5、偏態(tài)分布資料和一端或者兩端無確切數(shù)值的資料。、百分位數(shù)（percentile）是一種位置指標(biāo),是一個(gè)界值，其重要用途是確定醫(yī)學(xué)參考值范圍（referencerange）。直接計(jì)算法（公式見于2-7、2-8）頻數(shù)表法（2-9、2-10）3、離散趨勢(shì)指標(biāo)的適用條件、計(jì)算方法和意義。描述數(shù)據(jù)變異大小的常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)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，一組變量值的最大值與最小值之差。、四分位數(shù)間距(quartilerange,QR)是把全部變量值分為四部分的分位數(shù)后，由第3四分位數(shù)和第1四分位數(shù)相減而得。它一般和中位數(shù)一起描述偏態(tài)分布資料的分布特征。QR=P75-P25。、方差(vari

6、ance)也稱均方差(meansquaredeviation)離均差平方和與樣本含量的比值。計(jì)算公式為2-11、標(biāo)準(zhǔn)差(standarddeviation)是方差的正平方根，其單位與原變量值得單位相同。計(jì)算公式為2-13、2-14、變異系數(shù)(coefficientofvariation)t己作CV,多用于觀察指標(biāo)單位不同時(shí)，或者均數(shù)相差較大時(shí)兩者變異程度的比較。計(jì)算公式為2-164 .正態(tài)分布的圖形，正態(tài)分布的特征，正態(tài)曲線下面積的分布規(guī)律。正態(tài)分布的特征：、在直角坐標(biāo)的橫軸上方呈鐘形曲線，兩端與X軸永不相交，且以X=以為對(duì)稱軸，左右完全對(duì)稱。、在X=以處，f(X)取最大值，遠(yuǎn)離以，其值越小。

7、、正態(tài)分布有兩個(gè)參數(shù)，位置參數(shù)”和形態(tài)參數(shù)b,“決定正態(tài)分布的曲線在坐標(biāo)軸上的左右移動(dòng)，越大越右移；0決定曲線的弓背程度，越小峰值越高。正態(tài)分布曲線下的面積分布有一定的規(guī)律。X軸與正態(tài)曲線所夾面積恒等于1或者100%區(qū)間以的面積為68.27%;區(qū)間以±1.96(T的面積為95.00%,區(qū)間2±2.58b的面積為99.00%。5 .醫(yī)學(xué)參考值范圍的意義和估計(jì)方法。醫(yī)學(xué)參考值(referencevalue)是指包括絕大多數(shù)正常人的人體形態(tài)、機(jī)能和代謝產(chǎn)物等各種生理及生化指標(biāo)常數(shù)，也稱正常值。由于存在個(gè)體差異，生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)并非常數(shù)而是在一定范圍內(nèi)波動(dòng)，故采用醫(yī)學(xué)參考值范圍(med

8、icalreferencerange)作為判定正常和異常的參考標(biāo)準(zhǔn)。通常使用的醫(yī)學(xué)參考值范圍有90%、95%、99%、正態(tài)分布法:數(shù)據(jù)服從或者近似服從正態(tài)分布，或者通過適當(dāng)?shù)淖儞Q轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布，采用此方法之前一般要對(duì)資料進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)且要求樣本含量足夠大(如n>100)計(jì)算公式為2-23、2-24:雙側(cè)：?jiǎn)蝹?cè)：、百分位數(shù)法:適用于偏態(tài)分布資料醫(yī)學(xué)參考值范圍的制定，所要求的樣本含量比正態(tài)分布要多(不低于100)。計(jì)算公式為2-25、2-26:雙側(cè)：?jiǎn)蝹?cè)：樣研究的方法從總體中隨機(jī)抽取一個(gè)樣本,第三章總體均數(shù)的估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)1、基本概念：抽樣誤差(samplingerror):指的是由于個(gè)體變

9、異產(chǎn)生、隨機(jī)抽樣造成的樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)的差異。標(biāo)準(zhǔn)誤(standarderror,SE):指的是樣本統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤(standarderrorofmean,SEM):指的是樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。XSEM反映樣本均數(shù)之間的離散程度，也反映樣本均數(shù)與相應(yīng)總體均數(shù)間的差異。均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算公式為3-1、3-2統(tǒng)計(jì)推斷(statisticalinference):通過抽用樣本的信息來推斷總體的特征的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，包括參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。2、標(biāo)準(zhǔn)差的用途：、反映資料的離散趨勢(shì)。標(biāo)準(zhǔn)差越小，說明變異程度越小，均數(shù)的代表性越好；用于計(jì)算變異系數(shù)；用于計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤；結(jié)合均數(shù)和正態(tài)分布規(guī)律估計(jì)參考值

10、范圍。3、u分布與t分布：u分布(也稱Z分布)：指的是總體均數(shù)為0,總體標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,12)。t分布：隨機(jī)變量X服從總體均數(shù)為“，總體標(biāo)準(zhǔn)差為(T的正態(tài)分布N(n,(T2),則可以通過u變換將一般的正態(tài)分布轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。但是通常獲得的資料為樣本的均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤，因此經(jīng)過轉(zhuǎn)換后并不是完全意義上的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，而是服從t分布。（計(jì)算公式為3-3）6、標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)別和聯(lián)系:均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤標(biāo)準(zhǔn)差意反映X的抽樣誤反映一組數(shù)據(jù)的離散情義差大小況記X(Sx)(S)法Xn（X）2計(jì)算:NSxS.no(XX)2控制增加nS1不能通過統(tǒng)計(jì)方法來控方法t分布和u分布兩類方法。t分布3-7t分

11、布主要用于總體均數(shù)的區(qū)間估計(jì)和t檢驗(yàn)。4、可信區(qū)間：從固定樣本含量的已知總體總進(jìn)行重復(fù)隨機(jī)抽樣試驗(yàn)，根據(jù)每個(gè)樣本可算得一個(gè)可信區(qū)間，則平均有1-a（如95%）的可信區(qū)間包含了總體參數(shù)，而不是總體參數(shù)落在該范圍的可能件為1-a。5、參考值范圍和總體均數(shù)可信區(qū)間的區(qū)別見課本表3-27、總體均數(shù)可信區(qū)間的計(jì)算:根據(jù)總體標(biāo)準(zhǔn)差。是否已知以及樣本含量n的大小而異，通常A、單一總體均數(shù)的可信區(qū)間:a、總體標(biāo)準(zhǔn)差b已未知：按雙側(cè)和單側(cè)公式見3-5、3-6、8、t分布圖的特征：、單峰分布，以0為中心，左右對(duì)稱；b、a已知或者未知，但n足夠大（如> 60） 時(shí)：按u分布雙側(cè)和單側(cè)公式見3、8、3-9、3-

12、10、t分布的曲線形態(tài)取決于自由度v的大小，自由度越小，則t值越分散，曲線的峰部越矮而尾部翹得越高；、當(dāng)自由度逼近無窮的時(shí)候，樣本標(biāo)準(zhǔn)誤接近總體標(biāo)準(zhǔn)誤，t分布逼近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。（標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是t分布的特例）9、t檢驗(yàn)的適用條件B、兩總體均數(shù)之差的可信區(qū)間:前提：兩總體方差相等，但均數(shù)不等計(jì)算公式見于3-12、3-13、3-14t檢驗(yàn)（ttest/Studentt-test）當(dāng)（T未知且樣本含量較小時(shí)（如n<60）,理論上要求t檢驗(yàn)的樣本隨機(jī)地取自正態(tài)分布的總體，兩小樣本均數(shù)比較式還要求兩樣本所對(duì)應(yīng)的兩總體方差相等，即方差齊性。在實(shí)際應(yīng)用中，如與上述條件略有偏離，對(duì)結(jié)果影響也不大。10、假

13、設(shè)檢驗(yàn)A、假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想：利用小概率反證法的思想，從問題的對(duì)立面（H0）出發(fā)簡(jiǎn)介判斷要解決的問題（Hi）是否成立。即在假設(shè)Ho成立的條件下計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，然后根據(jù)獲得的P值來判斷。B、假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟：建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)；計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；確定P值，做出推斷結(jié)論。C、假設(shè)檢驗(yàn)的錯(cuò)誤“棄真”的錯(cuò)誤；（a）H型錯(cuò)誤：“接受”了實(shí)際上不成立的H0,這類“取偽”的錯(cuò)誤。（3）注意：a越小，0越大；反之a(chǎn)越大，3越??；若重點(diǎn)是減少I型錯(cuò)誤，一般取a=0.05；若重點(diǎn)是減少II型錯(cuò)誤，一般取3=0.10或者0.20甚至更高；若要同時(shí)減小I型和n型錯(cuò)誤，唯一的方法就是增加樣本含量n;拒絕H0,只

14、可能犯I型錯(cuò)誤；接I型錯(cuò)誤：拒絕了實(shí)際上成立的H0,這類受H0,只可能犯型錯(cuò)誤兩樣本（單樣本t檢驗(yàn)適用于已知樣本均數(shù)和已知總體均數(shù)的比較t分布(v=n-1)對(duì)方差齊與否無要求正態(tài)分布t值資料或數(shù)據(jù)計(jì)量資料（已知均數(shù)樣本含量較小<60）配對(duì)樣本t檢驗(yàn)適用于配對(duì)設(shè)計(jì)的計(jì)量資料t分布(v=n-1)對(duì)方差齊與否無要求正態(tài)分布t值兩樣本t檢驗(yàn)/成組t檢驗(yàn)方差齊適用于任意兩計(jì)量資料的比較t分布(v=n1+n2-2)方差齊正態(tài)分布t值方差不齊Cochran&Cox近似t檢驗(yàn)t分布方差不齊正態(tài)分布t'值（校正t值）Satterthwaite近似t分布方差不齊正態(tài)分布t'值（校正自

15、由度）和/或標(biāo)準(zhǔn)差）t檢驗(yàn)兩樣本的方差比較時(shí)，可以使用F檢驗(yàn)，分子為較大的樣本方差（自由度為n1-1）;分母為較小的樣本方差（自由度為n2-1）。F值滿足F分布，統(tǒng)計(jì)值為F值。多樣本完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析完全隨機(jī)化分組方法將試驗(yàn)對(duì)象分配到g個(gè)處理組中去，試驗(yàn)后比較各組均數(shù)之間的差別F分布方差齊正態(tài)分布F值與成組t檢驗(yàn)意義相同隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析隨機(jī)分配的次數(shù)要重復(fù)多次，且各個(gè)處理組實(shí)驗(yàn)對(duì)象數(shù)量相同，區(qū)組內(nèi)均衡F分布方差齊正態(tài)分布F值與配對(duì)t檢驗(yàn)意義相同拉丁方可多安排一個(gè)已知F分布方差齊F值設(shè)計(jì)資的對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有影正態(tài)分布料的方響的非處理因素，差分析增加了均衡性，減少了誤差，提高了效率兩

16、階段兩種處理在全部實(shí)F分布方差齊F值兩個(gè)階段之交叉設(shè)驗(yàn)過程中交叉進(jìn)行正態(tài)分布間一定要經(jīng)計(jì)資料過一段洗脫的方差階段以消除分析殘留效應(yīng)多樣本的多重比較LSD-t檢驗(yàn)/最小顯著差異t檢驗(yàn)，適用于一對(duì)或者幾對(duì)在專業(yè)上有特殊意義的樣本均數(shù)間的比較，統(tǒng)計(jì)量為t值Dunnett-t檢驗(yàn)適用于g-1個(gè)實(shí)驗(yàn)組與一個(gè)對(duì)照組均數(shù)差別的多重比較）統(tǒng)計(jì)量為Dunnett-t值SNK-q檢驗(yàn)適用于多個(gè)樣本均數(shù)兩兩之間的全面比較，統(tǒng)計(jì)量為q值多樣本的方差比較Bartlett檢驗(yàn)，要求資料具有正態(tài)性，統(tǒng)計(jì)量為卡方；Levene檢驗(yàn)，比Bartlett檢驗(yàn)要求低，不需要資料具有正態(tài)性,統(tǒng)計(jì)量為F值。分類資料四格萊資料4通過兩個(gè)

17、樣本的樣本率來反映總體率有無差異卡方分布無方差齊性要求無正態(tài)分布要求卡方值與兩樣本的u檢驗(yàn)等價(jià)：u2=卡方值配對(duì)匹格表貫料r強(qiáng)調(diào)配對(duì)：即針對(duì)同一樣本采取不同的試驗(yàn)或者處理方法?？ǚ椒植紵o方差齊性要求無正態(tài)分布要求卡方值行X歹!表資料用于多個(gè)樣本率的比較、兩個(gè)或多卡方分布無方差齊性要求卡方值可用來分析兩個(gè)分類其他類型資料個(gè)構(gòu)成比的比較以及雙向無序分類資料的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)無正態(tài)分布要求變量之間有無關(guān)系或者關(guān)聯(lián)多樣本率的多重比較:適用于多樣本率兩兩之間的多重比較（基本思想：對(duì)卡方值進(jìn)行校正）卡方分布無方差齊性要求無正態(tài)分布要求卡方值H0:H1頻數(shù)多布的日合優(yōu)度推斷頻數(shù)分布的擬合優(yōu)度適用于正態(tài)分布、二項(xiàng)分

18、布、poisson分布和負(fù)二項(xiàng)分布卡方分布無方差齊性要求無正態(tài)分布要求卡方值推斷某現(xiàn)象的頻數(shù)分布是否符合某一理論分布不滿足上述統(tǒng)配對(duì)科本的槍.適用于配對(duì)樣本差值的中位數(shù)和0無方差齊性要求秩和（正樣本量n>50時(shí)可用正計(jì)方法的資料、等級(jí)資料秩檢驗(yàn)驗(yàn)比較；還可用于單個(gè)樣本中位數(shù)和總體中位數(shù)比較無正態(tài)分布要求秩和或負(fù)秩和）T值態(tài)分布近似法兩獨(dú)七樣本比較務(wù)適用于推斷計(jì)量資料或等級(jí)資料的兩個(gè)獨(dú)立樣本所來自的兩個(gè)總體分布是否有差別方差不齊正態(tài)分布秩和（正秩和|或負(fù)秩和）T值n1>10或n2-n1>10可用正態(tài)分布近似法作u檢驗(yàn)完全隧機(jī)多樣本比較用于推斷計(jì)量資料或者等級(jí)資料的多個(gè)獨(dú)立樣本所

19、來自的多個(gè)總體分布是否有差別無方差齊性要求無正態(tài)分布要求H檢驗(yàn)H值g=3且最小樣本的例數(shù)大于5或g>3,H近似服從g-1的正態(tài)分布）可用卡方分布法多變量資料的處理回歸與相關(guān)雙變量直線叵歸I用于對(duì)兩變量總體間線性關(guān)系的估計(jì)線性、獨(dú)立、方差齊性、誤差服從均數(shù)為0的正態(tài)分布回歸方程（回歸系數(shù)）雙變量直線和關(guān)1用于判斷兩個(gè)數(shù)值變量之間有無線性關(guān)系，雙變量正態(tài)分布資料正態(tài)分布相關(guān)系數(shù)r相關(guān)系數(shù)求出后應(yīng)做假設(shè)檢驗(yàn)多元線性回歸5用于分析一個(gè)應(yīng)變量與多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系正態(tài)分布多元回歸方程回歸方程求出后應(yīng)做整體假設(shè)檢驗(yàn)以及各自變量的假設(shè)檢驗(yàn)第四章多樣本均數(shù)比較的方差分析1、概念：離均差平方和(sum

20、ofsquaresofdeviationfrommean,SS)指的是各個(gè)觀測(cè)值與總均數(shù)差值的平方。均方差，簡(jiǎn)稱均方(meansquare,MS)指的是離均差平方和與自由度之間的比值。2、方差分析的基本思想：設(shè)處理因素有g(shù)(g>2)個(gè)不同的水平，實(shí)驗(yàn)對(duì)象隨機(jī)分為g組，分別接受不同水平的干預(yù)。方差分析的目的就是在H0:以仁以2=(1g成立的條件下，通過分析各處理均數(shù)之間的差別大小，推斷g各總體均數(shù)間有無差別。3、方差分析的應(yīng)用條件為：各個(gè)樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本，均來自于正態(tài)分布總體；相互比較的各個(gè)樣本的總體方差相等，即具有方差齊性。4、方差分析的變異分析：總變異的大小一一SS總：各個(gè)觀測(cè)

21、值與總均數(shù)差值的平方和；組間變異的大小一一SS組間：各組均數(shù)與總均數(shù)的離均差平方和；組內(nèi)變異的大小一一SS組內(nèi)：組內(nèi)個(gè)觀測(cè)值與其所在組的均數(shù)的差值的平方和。并有5$總=$5組間+SS組內(nèi)由于組間與組內(nèi)的離均差平方和的自由度不同，因此單純的比較并無實(shí)際意義。MS組間=SS組間/v組間;MS組內(nèi)=SS組內(nèi)/v組內(nèi)5、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析：變異來源自由度MSF總變異N-1組間g-1MS組間MS組間/MS組內(nèi)組內(nèi)N-gMS組內(nèi)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料:6、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析:變異來源自由度1MSF總變異N-1處理間g-11MS處理MS處理/MS誤差區(qū)組間n-1MS區(qū)組MS區(qū)組/MS誤差誤差(n-

22、1)(g-1)1MS誤差隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料:正態(tài)分布且方差齊：?jiǎn)我蛩胤讲罘治稣龖B(tài)分布且方差齊：雙向分類的方差分析成組t檢驗(yàn)（意義相同t2=F）非正態(tài)分布或/和方差不齊：變量轉(zhuǎn)換一單因素方差分析秩和檢驗(yàn)配對(duì)t檢驗(yàn)（意義相同t2=F）非正態(tài)分布或/和方差不齊：變量轉(zhuǎn)換一雙向分類的方差分析FriedmanM檢驗(yàn)初衷：考慮環(huán)境因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。7、拉丁方設(shè)計(jì)資料的方差分析：可多安排一個(gè)已知的對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有影響的非處理因素，增加了均衡性，減少了誤差，提高了效率。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)只涉及一個(gè)處理因素；隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)涉及一個(gè)處理因素、一個(gè)區(qū)組因素；如果實(shí)驗(yàn)研究涉及一個(gè)處理因素和兩個(gè)控制因素，每個(gè)因素的類別數(shù)或水平數(shù)

23、相等，此時(shí)可采用拉丁方設(shè)計(jì)。變異來源自由度MSF總變異N-1處理組g-1MS處理MS處理/MS誤差行區(qū)組g-1MS行MS行/MS誤差列區(qū)組g-1MS列MS列/MS誤差誤差(g-1)(g-2)MS誤差8、兩階段交叉設(shè)計(jì)資料的方差分析該設(shè)計(jì)不僅平衡了處理順序的影響，而且能把處理方法間的差別、時(shí)間先后之間的差別和實(shí)驗(yàn)對(duì)象之間的差別分開來分析。9、多樣本均數(shù)間的多重比較方法：LSD-t檢驗(yàn)、Dunnett-t檢驗(yàn)、SNK-q檢驗(yàn)三種。10、多樣本方差比較：Bartlett檢驗(yàn)、Levene檢驗(yàn)第五章計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)描述1、基本概念：、相對(duì)數(shù)(Relativenumber):是兩個(gè)有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)之比，用以說

24、明事物的相對(duì)關(guān)系，便于對(duì)比分析。常用的相對(duì)數(shù)指標(biāo)很多，按聯(lián)系的性質(zhì)和說明的問題不同，主要分為：率、構(gòu)成、相對(duì)比三類。、強(qiáng)度相對(duì)數(shù)-頻率(frequency):是最常見的一種相對(duì)數(shù)，頻率在實(shí)踐中又稱為比率(proportion)。它表示事物內(nèi)部某個(gè)組成部分所占的相對(duì)多少。、結(jié)構(gòu)相對(duì)數(shù)一構(gòu)成比(constituentratio):說明某事物內(nèi)部各組成部分所占的比重或分布，又稱構(gòu)成比。構(gòu)成比可相加，和等于100%。、優(yōu)勢(shì)相對(duì)數(shù)-比(ratio):是指兩個(gè)有關(guān)聯(lián)的指標(biāo)A和B之比，簡(jiǎn)稱比。A和B可以是性質(zhì)相同，也可以是性質(zhì)不相同。通常以倍數(shù)或百分?jǐn)?shù)()表示。、率的標(biāo)準(zhǔn)化法：指的是消除內(nèi)部構(gòu)成差別，使總體

25、率能夠直接進(jìn)行比較的方法。采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整后的率為標(biāo)準(zhǔn)化率，簡(jiǎn)稱為標(biāo)化率(standardizedrate)。標(biāo)準(zhǔn)化的基本思想：采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)人口構(gòu)成”，以消除人口構(gòu)成不同對(duì)各組總率的影響，使算得的標(biāo)準(zhǔn)化率具有可比性。、動(dòng)態(tài)數(shù)列(dynamicseries):是按時(shí)間順序排列的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(可以為絕對(duì)數(shù)，相對(duì)數(shù)或平均數(shù))，用以觀察和比較該事物在時(shí)間上的變化和發(fā)展趨勢(shì)。分析動(dòng)態(tài)數(shù)列常用的指標(biāo)有：絕對(duì)增長(zhǎng)量、發(fā)展速度與增長(zhǎng)速度、平均發(fā)展速度與平均增長(zhǎng)速度。、發(fā)展速度：表示報(bào)告期指標(biāo)的水平相當(dāng)于基線期(或前一期)指標(biāo)的百分之多少或若干倍。、增長(zhǎng)速度：表示的是凈增加速度，增長(zhǎng)速度=發(fā)展速度T(100%)。

26、2、率的標(biāo)準(zhǔn)化的注意事項(xiàng)：.標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化率，已經(jīng)不再反映當(dāng)時(shí)當(dāng)?shù)氐膶?shí)際水平，它只是表示相互比較的資料間的相對(duì)水平。.兩樣本標(biāo)準(zhǔn)化率是樣本值，存在抽樣誤差。當(dāng)樣本含量較小時(shí)，比較兩樣本的標(biāo)準(zhǔn)化率，需要作假設(shè)檢驗(yàn)。(但如果比較的兩者是總體的參數(shù)，則可進(jìn)行直接比較，無需進(jìn)行t、F檢驗(yàn))第六章幾種離散型變量的分布及其應(yīng)用連續(xù)型分布舉例：u分布、t分布和F分布；常用離散型分布：二項(xiàng)分布、Poisson分布、負(fù)二項(xiàng)分布。1、基本概念、二項(xiàng)分布(binomialdistribution):是指在只會(huì)產(chǎn)生兩種可能結(jié)果之一的n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中，當(dāng)每次實(shí)驗(yàn)的“陽性”的概率兀保持不變時(shí)，出現(xiàn)“陽性”次數(shù)X=0,

27、1,2n的一種概率分布。、Poisson分布(Poissondistribution):是二項(xiàng)分布的一種極端形式，指的是每次實(shí)驗(yàn)的“陽性”概率比較低的時(shí)候，出現(xiàn)陽性次數(shù)的相應(yīng)概率滿足以人為參數(shù)的XP(入)。2、二項(xiàng)分布的適用條件：、每次試驗(yàn)只會(huì)發(fā)生兩種隊(duì)里的額可能結(jié)果之一，即分別發(fā)生兩種結(jié)果的概率之和很等于1;、每次試驗(yàn)產(chǎn)生某種結(jié)果的概率固定不變；、重復(fù)試驗(yàn)是相互獨(dú)立的，不相互影響。3、二項(xiàng)分布的性質(zhì)、樣本率的標(biāo)準(zhǔn)差也稱為率的標(biāo)準(zhǔn)誤，可以用來描述樣本率的抽樣誤差，率的標(biāo)準(zhǔn)誤越小，則率的抽樣誤差就越小。、當(dāng)兀=0.5時(shí)，二項(xiàng)分布圖形是對(duì)稱的，當(dāng)兀不0.5時(shí)，圖形是偏態(tài)的，隨著n增大,圖形趨于對(duì)稱

28、。當(dāng)n-無窮時(shí)，只要兀不太靠近0或1,二項(xiàng)分布則近似正態(tài)分布。、利用二項(xiàng)分布的性質(zhì)，可進(jìn)行總體率的區(qū)間估計(jì)和差異推斷。（當(dāng)nW50時(shí)可查表得到可信區(qū)間，50是可采用近似正態(tài)分布法）4、Poisson分布的適用條件：普通性：才充分小的觀測(cè)單位上X的取值最多為1;獨(dú)立增量性：重復(fù)實(shí)驗(yàn)室相互獨(dú)立的，不相互影響；平穩(wěn)性：每次試驗(yàn)陽性時(shí)間發(fā)生的概率都應(yīng)相同。5、Poisson分布的性質(zhì)：、總體均數(shù)人與總體方差b2相等時(shí)Poisson分布的重要特征；、當(dāng)n很大，而兀很小時(shí)，且門兀=人為常數(shù)時(shí)，二項(xiàng)分布近似Poisson分布；、當(dāng)入增大時(shí)，Poisson分布逐漸近似正態(tài)分布。一般而言，人20時(shí)，Poisso

29、n分布資料可作為正態(tài)分布處理。、Poisson分布具備可加性。6、Poisson分布的圖形特點(diǎn)：當(dāng)人越小，分布就越偏態(tài)；當(dāng)人越大時(shí)，Poisson分布則越漸近正態(tài)分布。當(dāng)入01時(shí)，隨X取值的變大，P(X)值反而會(huì)變小；當(dāng)入>1時(shí)，隨X取值的變大，P(X)值先增大后變小。第七章卡方檢驗(yàn)X21、X2分布曲線的特點(diǎn)：X2分布曲線的形狀依賴于自由度的大小當(dāng)自由度02時(shí)，曲線呈L形；隨著自由度的增加，曲線逐漸趨于對(duì)稱；當(dāng)自由度一無窮時(shí)，x2分布趨近正態(tài)分布。2、x2分布的基本性質(zhì)：可加性；3、2檢驗(yàn)的原理：通過實(shí)際頻數(shù)和理論頻數(shù)滿足f(%2),來推斷實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)的差異大小及有無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。4

30、、幾種常見的資料類型：、普通四格表：自由度二(行數(shù)-1)(列數(shù)-1)X2可使用四格表專用公式；X：n)40且所有的T>5f使用基本公式；Pa時(shí)，改用Fisher確切概率法；n)40但有1WTW5一四格表校正公式或者Fisher確切概率法n<40或Tv1Fisher確切概率法配對(duì)四格表資料：b+cv40且1&T&5要校正；5、Fisher確切概率法思想：四格表資料周邊合計(jì)數(shù)不變的條件下，計(jì)算表內(nèi)4個(gè)實(shí)際頻數(shù)變動(dòng)時(shí)的各種組合之概率；再按照假設(shè)檢驗(yàn)用單側(cè)或雙側(cè)的累計(jì)概率依據(jù)所取得檢驗(yàn)水準(zhǔn)a做出推斷。6、行x列表資料使用范圍：多個(gè)樣本率的比較；樣本構(gòu)成比的比較；雙向無序分類

31、資料的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)；7、多個(gè)樣本率的多重比較：多個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩比較與實(shí)驗(yàn)組與同一對(duì)照組的比較均應(yīng)對(duì)a進(jìn)行校準(zhǔn)，且方法相同。8、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：適用范圍：推斷某一現(xiàn)象的頻數(shù)分布是否符合某一理論分布；比較實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)的差異大小第八章非參數(shù)檢驗(yàn)1、非參數(shù)檢驗(yàn)的適用范圍：不滿足正態(tài)分布和方差齊性條件的計(jì)量資料；對(duì)于分布不知道是否正態(tài)的小樣本資料；對(duì)于一端或兩端是不確定值得資料；推斷等級(jí)資料的等級(jí)強(qiáng)度差別。2、主要數(shù)據(jù)資料類型：配對(duì)樣本比較：（樣本量>50時(shí)可以采用近似正態(tài)法作u檢驗(yàn)）H0：樣本總體中位數(shù)=人群總體中位數(shù)；H1:樣本總體中位數(shù)甘人群總體中位數(shù)。兩獨(dú)立樣本的比較：（n1>1

32、0或n2-n1>10時(shí)，令n1+n2=N，作近似正態(tài)分布檢驗(yàn))H0:兩樣本總體分布位置相同；H1:兩樣本總體分布位置不同。完全隨機(jī)多個(gè)樣本：H0:多個(gè)樣本總體分布位置相同；H1:多個(gè)樣本總體分布位置不全相同。注意：當(dāng)完全隨機(jī)的多個(gè)樣本為兩個(gè)樣本時(shí)，使用完全隨機(jī)多個(gè)樣本的檢驗(yàn)方法求得的統(tǒng)計(jì)值H(或He)與使用兩獨(dú)立樣本的u檢驗(yàn)求得的u值等價(jià)。H=u2。第九章：雙變量回歸與相關(guān)1、直線回歸(linearregression):因變量Y隨著自變量X的變化而變化呈直線趨勢(shì)，但并非所有的對(duì)應(yīng)點(diǎn)恰好全都在一條直線上，稱為直線回歸或者簡(jiǎn)單回歸。注：a為常數(shù)項(xiàng)，是回歸直線在Y軸上的截距；b為回歸系數(shù)(c

33、oefficientofregression),為直線的斜率；其統(tǒng)計(jì)意義是當(dāng)X變化一個(gè)單位時(shí)Y的平均改變的估計(jì)值。直線回歸方程的求法基本原貝ij:最小二乘(leastsumofsquares)將實(shí)測(cè)值與假定回歸線上的估計(jì)值的縱向距離稱為殘差(residual)或剩余值。為了使各點(diǎn)殘差盡可能的小，考慮到所有點(diǎn)之殘差有正有負(fù)，所以通常取各點(diǎn)殘差平方和最小的直線即為所求，如此得到的回歸系數(shù)最理想。統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)：方差分析F檢驗(yàn)或者t檢驗(yàn)兩者等價(jià)：t=F2b離0娥沅：Y受X的影響越大：SS回就越大，回歸效果越好；SS殘?jiān)叫?，估?jì)誤差越小，回歸作用越明顯。2、直線相關(guān)(linearcorrelation

34、):兩個(gè)數(shù)值變量進(jìn)行比較時(shí)，一個(gè)變量在增加或者減少時(shí)，另一個(gè)變量也表現(xiàn)為增加或者減少，這兩個(gè)變量之間的關(guān)系即為直線相關(guān)。相關(guān)系數(shù)(correlationcoefficient)又稱為pearson積差相關(guān)系數(shù)，以符號(hào)r表示樣本相關(guān)系數(shù)，符號(hào)p表示其總體相關(guān)系數(shù)。用來說明具有直線關(guān)系的兩變量間相關(guān)的密切程度與相關(guān)方向。相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷：t檢驗(yàn)決定系數(shù)(coefficientofdetermination):為回歸平方和與總平方和之比。其數(shù)值大小反映了回歸貢獻(xiàn)的相對(duì)程度，也就是在Y的總變異中回歸關(guān)系所能解釋的百分比。3、殘差圖考察數(shù)據(jù)是否符合模型假設(shè)的基本要求：、應(yīng)變量與自變量關(guān)系為線性；、誤差

35、服從均數(shù)為0的正態(tài)分布；、方差相等；、各觀測(cè)對(duì)象獨(dú)立。4、直線回歸與直線相關(guān)的區(qū)別和共同點(diǎn)區(qū)別：相關(guān)系數(shù)無單位，回歸系數(shù)有單位；相關(guān)表示相互關(guān)系，沒有依存關(guān)系，回歸有依存關(guān)系；兩者對(duì)資料的要求不同：當(dāng)X和Y都是隨機(jī)的，可以進(jìn)行相關(guān)和回歸分析；當(dāng)Y是隨機(jī)變量，X是控制變量時(shí)，理論上只能做回歸分析。聯(lián)系：均表示線性關(guān)系；符號(hào)相同，共變方向一致；假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果相同；（tr=tb）可以互相換算（數(shù)值的相同不代表意義的相同）第十二章重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)資料的方差分析1、重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)資料的數(shù)據(jù)特征：、未設(shè)立平行對(duì)照的前后測(cè)量設(shè)計(jì)：（重復(fù)測(cè)量資料最常見的情況是前后測(cè)量設(shè)計(jì)）前后測(cè)量設(shè)計(jì)與配對(duì)設(shè)計(jì)t檢驗(yàn)的區(qū)別：a、配對(duì)

36、設(shè)計(jì)中同一對(duì)子的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)單位可以隨機(jī)分配處理，兩個(gè)實(shí)驗(yàn)單位同期觀察實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以比較處理組間差別；前后測(cè)量設(shè)計(jì)不能同期觀察實(shí)驗(yàn)結(jié)果，雖然可以在前后測(cè)量之間安排處理，但本質(zhì)上比較的是前后差別，推論處理是否有效是有條件的，即假定測(cè)量時(shí)間對(duì)觀察結(jié)果沒有影響。b、配對(duì)t檢驗(yàn)要求同一對(duì)子的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)單位的觀察結(jié)果分別是差值相互獨(dú)立，差值服從正態(tài)分布。而前后測(cè)量設(shè)計(jì)前后兩次觀察結(jié)果通常與差值不獨(dú)立，大多數(shù)情況第一次觀察結(jié)果與差值存在負(fù)相關(guān)的關(guān)系。c、配對(duì)設(shè)計(jì)用平均差值推論處理的作用，前后測(cè)量設(shè)計(jì)出了分析平均差值外，還可進(jìn)行相關(guān)分析。、設(shè)立平行對(duì)照的前后測(cè)量設(shè)計(jì)：雖然分為處理組和對(duì)照組，但是不能進(jìn)行差值均數(shù)t

37、檢驗(yàn)，因?yàn)橥ǔ山M差值的方差不會(huì)相等。、重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)：重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)與隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)相似，兩者的差別是：a、重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)中處理是在區(qū)組間隨機(jī)分配，區(qū)組內(nèi)的各時(shí)間點(diǎn)是固定的，不能隨機(jī)分配；隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)則要求每個(gè)區(qū)組內(nèi)實(shí)驗(yàn)單位彼此獨(dú)立，處理只能在區(qū)組內(nèi)隨機(jī)分配，每個(gè)實(shí)驗(yàn)單位接受的處理是不相同的。b、重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)區(qū)組內(nèi)實(shí)驗(yàn)單位彼此不獨(dú)立，而隨機(jī)區(qū)組內(nèi)實(shí)驗(yàn)單位彼此獨(dú)立，如果按照隨機(jī)區(qū)組進(jìn)行t檢驗(yàn)則要求進(jìn)行統(tǒng)計(jì)值的校正。第十五章多元線性回歸資料的分析適用范圍：分析一個(gè)應(yīng)變量與多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系；1、多元線性回歸模型的一般形式：Y=30+31X1+32X2+3mXm+ea、偏回歸系數(shù)3j的意義：表示

38、在其他自變量保持不變的時(shí)候，Xj增加或減少一個(gè)單位時(shí)Y的平均變化量。b、偏回歸分布的應(yīng)用條件：、丫與各個(gè)變量之間有線性關(guān)系；、各例觀測(cè)值Yi相互獨(dú)立；、殘差e服從均數(shù)為0,方差為S2的正態(tài)分布。（等價(jià)于對(duì)任意一組自變量XI、X2Xm值，應(yīng)變量Y具有相同方差，并且服從正態(tài)分布）c、參數(shù)的計(jì)算方法：最小二乘法2、多元線性回歸方程的假設(shè)檢驗(yàn)及其評(píng)價(jià)：（對(duì)整體的假設(shè)檢驗(yàn)）A、可以將回歸方程中所有的自變量作為一個(gè)整體來檢驗(yàn)它們與應(yīng)變量Y之間是否具有線性關(guān)系。假設(shè)檢驗(yàn)方法：方差分析法：H0:31=32=3m=0;H1:各3j不全為0.若拒絕H0,接受H1,即可確定所擬合的回歸方程有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。1）決定系數(shù)

39、R2:即為偏回歸平方和與殘差平方和的比值，其值越接近1,說明擬合程度越好。2）復(fù)相關(guān)系數(shù)：決定系數(shù)開根號(hào)，可用來度量應(yīng)變量與多個(gè)自變量之間的線性相關(guān)程度。B、各自變量的假設(shè)檢驗(yàn)：、使用方法為偏回歸平方和（SS回（Xj）:表示在m-1個(gè)自變量的基礎(chǔ)上新增加Xj所引起的回歸平方和的增加量。其值越大，說明Xj越重要。偏回歸平方和檢驗(yàn)：H0：3j=0；H1:3jr0注意：?jiǎn)为?dú)分析各個(gè)變量的偏回歸平方和，所有值的和小于總的回歸平方和，其原因是忽略了各個(gè)變量之間的相互作用成分。、t檢驗(yàn)法：對(duì)于同一資料，不同自變量的t值間可以相互比較，t的絕對(duì)值越大，說明該自變量對(duì)Y的回歸所起的作用越大。標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)：減

40、少自變量觀測(cè)單位不同對(duì)結(jié)果的影響。在有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的前提下，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的絕對(duì)值越大說明相應(yīng)自變量對(duì)Y的作用越大。3、自變量選擇方法：A、全局擇優(yōu)法：、校正決定系數(shù)Rc選擇法(當(dāng)R2相同時(shí)，自變量個(gè)數(shù)越多，Rc越小，最優(yōu)為Rc最大)、Cp選擇法：應(yīng)選擇Cp最接近p+1的回歸方程為最優(yōu)方程。B、逐步選擇法：、前進(jìn)法：(只選不剔)在有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的前提下，選取偏回歸平方和最大的一個(gè)自變量做F檢驗(yàn)以決定是否選入。、后退法：(只剔不選)選取回歸平方和最小的一個(gè)自變量做F檢驗(yàn)以決定是否剔除。、逐步回歸法：先選后剔，雙向篩選。本質(zhì)上是前進(jìn)法，但每引入一個(gè)自變量進(jìn)入方程后，要對(duì)方程中的每一個(gè)自變量做基于偏回歸

41、平方和的F檢驗(yàn)，看是否需要剔除一些退化為不顯著的自變量。注意：為了避免已經(jīng)剔除的自變量再次入選，選入自變量的檢驗(yàn)水準(zhǔn)要小于或等于剔除自變量的檢驗(yàn)水準(zhǔn)。第十六章logistic回歸分析logistic回歸(logisticregression)屬于概率型非線性回歸。適用對(duì)象：二分類或多分類影響因素之間的關(guān)系。1、表示方法：陽性概率P=1/1+exp(-Z)Z=B0+B1X1+B2X2+BmXmP的logit轉(zhuǎn)換：logitP=ln(p/1-p)=B0+B1X1+B2X2+BmXm回歸系數(shù)6j表示自變量Xj改變一個(gè)單位時(shí)logitP的該變量。2、模型參數(shù)的意義：、確定優(yōu)勢(shì)比(oddsratio,O

42、R-衡量危險(xiǎn)因素作用大小的比數(shù)比例OR適用于分類指標(biāo)而不適用于計(jì)量指標(biāo)；多變量調(diào)整后的優(yōu)勢(shì)比(adjustoddsratio)ORj:表示扣除了其他自變量影響后危險(xiǎn)因素的作用。用來對(duì)比某一危險(xiǎn)因素兩個(gè)不同暴露水平Xj=c1和Xj=c0之間的發(fā)病情況。1) 3j=0時(shí)，ORj=1,說明因素Xj對(duì)疾病的發(fā)生不起作用；2) 3j>0時(shí)，ORj>1,說明因素Xj對(duì)疾病發(fā)生起危險(xiǎn)作用；3) 3j<0時(shí)，ORjvl,說明因素Xj時(shí)一個(gè)保護(hù)因子。、確定相對(duì)危險(xiǎn)度(relativerisk,RR)對(duì)于發(fā)病率很低的疾病存在優(yōu)勢(shì)比即等于兩種暴露水平之間的相對(duì)危險(xiǎn)度。2、logistic回歸方程的

43、參數(shù)估計(jì)：主要方法有最大似然估計(jì)法(maximumlikelihoodestimate,MLE)和優(yōu)勢(shì)比估計(jì)法。3、logistic回歸的適用對(duì)象：、比較各暴露因素的致病風(fēng)險(xiǎn)的大??；、多因素的共同作用的評(píng)價(jià)；、危險(xiǎn)因素的篩選：多經(jīng)文獻(xiàn)報(bào)道選取，但統(tǒng)計(jì)學(xué)資料不能代替專業(yè)依據(jù)4、logistic回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn)：常用的檢驗(yàn)方法有似然比檢驗(yàn)(likelihoodratiotest)、Wald檢驗(yàn)和計(jì)分檢驗(yàn)(scoretest-統(tǒng)計(jì)量為卡方值logistic回歸模型變量的篩選與多元線性回歸相同。第十七章生存分析1、生存分析資料與一般資料比較的不同：、同時(shí)考慮生存時(shí)間和生存結(jié)局；、通常含有刪失數(shù)據(jù)；、生存時(shí)間的分布通常不服從正態(tài)分布。2、概念：生存時(shí)間(survivaltime),從起始事件到終點(diǎn)事之間所經(jīng)歷的時(shí)間跨度。完全數(shù)據(jù)(completedata),在追蹤觀察中，當(dāng)觀察到了某觀察對(duì)象的明確結(jié)局時(shí)，該觀察對(duì)象所提供的關(guān)于生存時(shí)間的信息是完整的，這種生存時(shí)間數(shù)據(jù)稱為完全數(shù)據(jù)。不完全數(shù)據(jù)(incompletedata),在實(shí)際追蹤觀察中，由于某種原因無法知道觀察對(duì)象的確切生存時(shí)間，這種生存時(shí)間數(shù)據(jù)也稱為截尾數(shù)據(jù)。生存率(survivalrate)是指病人經(jīng)歷給定的時(shí)間之后仍存活的概率，若有截尾數(shù)據(jù)，應(yīng)用乘積極限法。生存概率(probabili