醫(yī)學統(tǒng)計學總結醫(yī)學統(tǒng)計學總結八篇

醫(yī)學統(tǒng)計學總結醫(yī)學統(tǒng)計學總結精選八篇

篇一：醫(yī)學統(tǒng)計學總結手持版統(tǒng)計學（Statistics）：應variable）：變量的觀察般用希臘字母表示。用統(tǒng)計學的原理與方法，或檢測結果，也叫變量的統(tǒng)計量（statistic）：根據研究數據的搜集、整理與觀測值。樣本個體值計算出來的分析的科學，對不確定性資料（data）：在特定目描述的特征量/指標，一數據作出科學的推斷。的指引下而確定的變量般用拉丁字母表示。醫(yī)學統(tǒng)計學（Medical及其變量值。誤差（error）：泛指實際量資料觀測值與真值之差，也即Statistics）：應用統(tǒng)計學計的原理與方法，研究醫(yī)學(measurement/quantitati樣本指標/統(tǒng)計量與總體科研中有關數據的搜集、ve/numericaldata）：其指標/參數之差。整理和分析的應用科學。同質（homogeneity）：據研究目的所確定的所有研究對象的相同屬性。特征是能夠用數量衡量，系統(tǒng)誤差（systematic通常具體計量單位。按照error）：由于儀器未校變量值是否連續(xù)又可分正、測量者感官的某種障為連續(xù)型礙、醫(yī)生掌握療效標準偏重復試驗次數相當多時，將顯現某種規(guī)律性。例如，投擲一枚硬幣，結果不外乎出現“正面”與“反面”兩種概率（probability）概率是度量隨機事件發(fā)生可能性大小的一個數值。設在相同條件下，獨立地重復n次試驗，隨機事件A出現f次，f/n則稱為隨機事件A出現的頻率。當n逐漸增大時，頻率例子：身高、體重、年齡、（continuous/interval）容貌……和離散型（discrete）兩類變異（variation）：同質按特定目的確定的研究研究單位中變量值間的單位的某種特征或屬性差異，整個統(tǒng)計學甚至是（請舉例）。要特別注意高或偏低等原因，使觀察f/n趨向于一個常數，則值不是分散在真值兩側，稱該常數為隨機事件A而是有方向性、系統(tǒng)性或的概率，可記為P（A），周期性地偏離真值。簡記為P。概率的取值范非系統(tǒng)誤差圍：0≤P（A）≤1。…………篇二：醫(yī)學統(tǒng)計學總結1、同一資料的標準差是否一定小于均數？答：均數是描述定量資料集中趨勢的指標，而標準差是描述定量資料離散程度的指標，二者反映的是資料分布特征的兩個不同方面。2、極差、四分位間距、標準差、變異系數的適用范圍有何異同？答：這四個指標的相同點在于均用于描述計量資料的離散程度。不同點為：極差可用于各種分布的資料，一般常用于描述單峰對稱分布小樣本資料的變異程度，或用于初步了解資料的變異程度。若樣本含量相差較大，則不宜用極差來比較資料的離散程度。四分位間距：適用于描述偏態(tài)分布資料、兩端無確切值或分布不明確資料的離散程度。標準差常用于描述對稱分布，特別是正態(tài)分布或近似分布資料的離散程度。變異系數適用于比較計量單位不同或均數相差懸殊的幾組資料的離散程度。3、x2檢驗用于什么？答：x檢驗用于：推斷兩個及兩個以上總體率或構成比是否有差別，兩個分類變量間有無相關關系，多個率的趨勢檢驗，以及兩個率的等效檢驗等。此外，也用于頻數分布的擬合優(yōu)度檢驗。4、四格表的U檢驗和x2檢驗有何聯(lián)系？答：（1）相同點：四格表的u檢驗的根據是正態(tài)近似原理（n足夠大，∏和1-∏均不太?。Ｄ苡盟母癖淼膗檢驗進行兩個率比較檢驗的資料，都可以用x檢驗。四格表的雙側u檢驗與x檢驗是完全等價的，兩個統(tǒng)計量的關系為u=x，u20.05/2=u20.05/1.u檢驗和卡方檢驗都存在連續(xù)性矯正問題（2）不同點：①正態(tài)分布可以確定單、雙側檢驗界值，滿足正態(tài)近似條件時，可以使用四格表的單側u檢驗。②滿足四格表u檢驗的資料，計算兩率之間的95%可信區(qū)間，尚可分析兩率之差有無實際意義。③x2檢驗還可以用于配對設計四格表，但這時推斷∏1，∏2是否有差別的x2公式不同。5．參數檢驗和非參數檢驗的區(qū)別何在？各有何優(yōu)缺點?答：區(qū)別：參數檢驗，其應用條件是已知總體的分布類型，對總體參數進行估計或檢驗。非參數檢驗，不依賴總體分布的具體形式，目的在于檢驗總體分布是否不同。（2）參數檢驗優(yōu)點是符合應用條件時，檢驗效能較高。缺點是對資料要求嚴格，不能用于等級數據、一端或兩端有不確切數據，此外，還要求資料的分布類型已知和總體方差齊等條件。非參數檢驗優(yōu)點是應用范圍廣，計算簡便，對資料的要求不高；缺點是若對符合參數檢驗條件的資料用非參數檢驗，則會降低檢驗效能。如需檢驗出同樣大小的差異，非參數檢驗往往需要更大的樣本含量?！横t(yī)學統(tǒng)計學總結經典Chapter基本概念

顯著性檢驗（testofsignificance）：計算P值醫(yī)學統(tǒng)計工作的內容：1、實驗設計：最關鍵最重要2、收集資料：最基礎原始資料：實驗數據現場調查資料醫(yī)療衛(wèi)生工作記錄報表報告卡質量控制——精度和偏倚3、整理資料（1）資料的邏輯檢查（壞數）（2）一致性檢查（3）原始數據加工：頻數分布表4、分析資料：統(tǒng)計描述（表、圖、離散趨勢、集中趨勢）和統(tǒng)計推斷集中趨勢離散趨勢對稱、正態(tài)μ，?，SS，S對數正態(tài)GSlgX偏態(tài)及其他MQ，R單位不同或均數差別大CV醫(yī)學統(tǒng)計的資料類型：計量資料、計數資料、等級分組資料醫(yī)學統(tǒng)計學的對象：有變異的事物總體和樣本：總體（population）的特性：同質性、大量性、差異性。抽樣的要求：代表性、隨機性、可靠性、可比性。樣本的三性：代表性、隨機性、可靠性?？煽啃裕╮eliability）：實驗的結果要具有可重復性。即由科研課題的樣本得出的結論所推測總體的結論有較大的可信度。兩樣本間具有：可比性。誤差的類別：1程中，由于儀器初始狀態(tài)沒有調零、標準試劑未經矯正、標準指定偏高或偏低等原因，造成的觀察結果的傾向性的偏大或偏小。必須克服。2在避免系統(tǒng)誤差的情況下，由于各種偶然因素的影響造成對同一對象多次測量值的不一致。3由于抽樣造成的的樣本統(tǒng)計量與總體參數之間的差別。不可避免。樣本含量越大，抽樣誤差越小。如均數的抽樣誤差：|-?|。

概率（probability）：P（A）小概率事件：P≤0.05（有統(tǒng)計學意義）或P≥0.01（有高度統(tǒng)計學意義）?！模横t(yī)學統(tǒng)計學總結一、兩組或多組計量資料的比較1.兩組資料：1)大樣本資料或服從正態(tài)分布的小樣本資料(1)若方差齊性，則作成組t檢驗(2)若方差不齊，則作t’檢驗或用成組的Wilcoxon秩和檢驗2)小樣本偏態(tài)分布資料，則用成組的Wilcoxon秩和檢驗2.多組資料：1)若大樣本資料或服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作完全隨機的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計檢驗為有統(tǒng)計學意義，則進一步作統(tǒng)計分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗，Bonferroni檢驗等）進行兩兩比較。2)如果小樣本的偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作KruskalWallis的統(tǒng)計檢驗。如果KruskalWallis的統(tǒng)計檢驗為有統(tǒng)計學意義，則進一步作統(tǒng)計分析：選擇合適的方法（如：用成組的Wilcoxon秩和檢驗，但用Bonferroni方法校正P值等）進行兩兩比較。二、分類資料的統(tǒng)計分析1.單樣本資料與總體比較1)二分類資料：(1)小樣本時：用二項分布進行確切概率法檢驗；(2)大樣本時：用U檢驗。2)多分類資料：用Pearsonc2檢驗（又稱擬合優(yōu)度檢驗）。2.四格表資料1)n>40并且所以理論數大于5，則用Pearsonc22)n>40并且所以理論數大于1并且至少存在一個理論數<5，則用校正c2或用Fisher’s確切概率法檢驗3)n￡40或存在理論數<1，則用Fisher’s檢驗3.2×C表資料的統(tǒng)計分析1)列變量為效應指標，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則行評分的CMHc2或成組的Wilcoxon秩和檢驗2)列變量為效應指標并且為二分類，列變量為有序多分類變量，則用趨勢c2檢驗3)行變量和列變量均為無序分類變量(1)n>40并且理論數小于5的格子數<行列表中格子總數的25%，則用Pearsonc2…………篇五：醫(yī)學統(tǒng)計學_總結_重點_筆記_復習資料俄第一章2選1總體：總體（population）是根據研究目的確定的同質觀察單位（研究對象）的全體，實際上是某一變量值的集合。可分為有限總體和無限總體?？傮w中的所有單位都能夠標識者為有限總體，反之為無限總體。樣本：從總體中隨機抽取部分觀察單位，其測量結果的集合稱為樣本（sample）。樣本應具有代表性。所謂有代表性的樣本，是指用隨機抽樣方法獲得的樣本。3選1小概率事件：我們把概率很接近于0（即在大量重復試驗中出現的頻率非常低）的事件稱為小概率事件。P值：P值即概率，反映某一事件發(fā)生的可能性大小。統(tǒng)計學根據顯著性檢驗方法所得到的P值反應結果真實程度，一般以P≤0.05認為有統(tǒng)計學意義，P≤0.01認為有高度統(tǒng)計學意義，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率等于或小于0.05或0.01。P值是：1)一種概率，一種在原假設為真的前提下出現觀察樣本以及更極端情況的概率。2)拒絕原假設的最小顯著性水平。3)觀察到的(實例的)顯著性水平。4)表示對原假設的支持程度，是用于確定是否應該拒絕原假設的另一種方法。小概率原理：一個事件如果發(fā)生的概率很小的話，那么可認為它在一次實際實驗中是不會發(fā)生的，數學上稱之小概率原理，也稱為小概率的實際不可能性原理。統(tǒng)計學中，一般認為等于或小于0.05或0.01的概率為小概率。資料的類型（3選1）（1）計量資料：對每個觀察單位用定量的方法測定某項指標量的大小，所得的資料稱為計量資料（measurementdata）。計量資料亦稱定量資料、測量資料。.其變量值是定量的，表現為數值大小，一般12有度量衡單位。如某一患者的身高（cm）、體重(kg)、紅細胞計數(10/L)、脈搏（次/分）、血壓（KPa）等。（2）計數資料：將觀察單位按某種屬性或類別分組，所得的觀察單位數稱為計數資料（countdata）。計數資料亦稱定性資料或分類資料。其觀察值是定性的，表現為互不相容的類別或屬性。如調查某地某時的男、女性人口數；治療一批患者，其治療效果為有效、無效的人數；調查一批少數民族居民的A、B、AB、O四種血型的人數等?！横t(yī)學統(tǒng)計學總結醫(yī)學統(tǒng)計學總結一、兩組或多組計量資料的比較1.兩組資料：1)大樣本資料或服從正態(tài)分布的小樣本資料(1)若方差齊性，則作成組t檢驗(2)若方差不齊，則作t’檢驗或用成組的Wilcoxon秩和檢驗2)小樣本偏態(tài)分布資料，則用成組的Wilcoxon秩和檢驗2.多組資料：1)若大樣本資料或服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作完全隨機的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計檢驗為有統(tǒng)計學意義，則進一步作統(tǒng)計分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗，Bonferroni檢驗等）進行兩兩比較。2)如果小樣本的偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作KruskalWallis的統(tǒng)計檢驗。如果KruskalWallis的統(tǒng)計檢驗為有統(tǒng)計學意義，則進一步作統(tǒng)計分析：選擇合適的方法（如：用成組的Wilcoxon秩和檢驗，但用Bonferroni方法校正P值等）進行兩兩比較。二、分類資料的統(tǒng)計分析1.單樣本資料與總體比較1)二分類資料：(1)小樣本時：用二項分布進行確切概率法檢驗；(2)大樣本時：用U檢驗。2)多分類資料：用Pearsonc2檢驗（又稱擬合優(yōu)度檢驗）。2.四格表資料1)n>40并且所以理論數大于5，則用Pearsonc22)n>40并且所以理論數大于1并且至少存在一個理論數<5，則用校正c2或用Fisher’s確切概率法檢驗3)n￡40或存在理論數<1，則用Fisher’s檢驗3.2×C表資料的統(tǒng)計分析1)列變量為效應指標，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則行評分的CMHc2或成組的Wilcoxon秩和檢驗2)列變量為效應指標并且為二分類，列變量為有序多分類變量，則用趨勢c2檢驗3)行變量和列變量均為無序分類變量(1)n>40并且理論數小于5的格子數<行列表中格子總數的25%，則用Pearsonc2(2)n￡40或理論數小于5的格子數>行列表中格子總數的25%，則用Fisher’s確切概率法檢驗4.R×C表資料的統(tǒng)計分析1)列變量為效應指標，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則CMHc2或KruskalWallis的秩和檢驗2)列變量為效應指標，并且為無序多分類變量，行變…………篇七：20xx住院醫(yī)師培訓醫(yī)學統(tǒng)計學總結一、統(tǒng)計描述算術平均數反映集中趨勢：幾何平均數中位數方差及標準差反應離散趨勢：幾何標準差四分位數間距或百分位數二、統(tǒng)計資料正態(tài)分布方差分析齊性tF計量資料不齊t’或秩和檢驗非正態(tài)分布秩和檢驗計數資料（率構成比）：卡方檢驗（X2）等級資料秩和檢驗三、統(tǒng)計方法1、t檢驗（一）配對t檢驗自身比較（治療前后）配伍實驗設計同一樣本分為兩半用兩種方法來測定的實驗設計步驟：具體見P110-113①建立數據庫②進行數據正態(tài)性檢驗（P0.05說明正態(tài)性分布反之非正態(tài)分布）③t檢驗④結果分析（P<0.05認為差異有顯著性意義反之無顯著性意義）（二）兩組獨立樣本的t檢驗（即隨機數據）步驟：具體P113-116①建立數據庫（注意與配對t檢驗數據庫建立的區(qū)別）②進行數據正態(tài)性檢驗（P0.05說明正態(tài)性分布反之非正態(tài)分布）③t檢驗：先看方差分析（讀取方差齊性（P）0.05）被接受的那行數據）④結果分析（P<0.05認為差異有顯著性意義反之無顯著性意義）…………篇八：醫(yī)學統(tǒng)計學_總結_重點_筆記_復習資料第一章2選1總體：總體（population）是根據研究目的確定的同質觀察單位（研究對象）的全體，實際上是某一變量值的集合。可分為有限總體和無限總體。總體中的所有單位都能夠標識者為有限總體，反之為無限總體。總體population根據研究目的而確定的同質觀察單位的全體。樣本：從總體中隨機抽取部分觀察單位，其測量結果