医学统计学考试重点整理

1、、基本概念1总体与样本总体:所有同质观察单位某种观察值（即变量值）的全体样本:就是总体中抽取部分观察单位的观察值的集合2. 普查与抽样调查普查:就就是全面调查，即调查目标总体中全部观察对象抽样调查：就是一种非全面调查，即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本 对样本进行调查3. 参数与统计量参数:总体的某些数值特征统计量:根据样本算得的某些数值特征4、 I型与U型错误假设检验的结论真实情况拒绝Ho不拒绝H oH o正确i型错误（a推断正确（1- a）H o不止确推断正确（1- 3 ）n型错误（3）I型错误（a错误）：Ho为真时却被拒绝，弃真错误n型错误（B错误）:H 0为假时却被接受，取伪错误

2、5、随机化原则与安慰剂对照随机化原则：就是将研究对象随机分配到实验组与对照组，使每个研究对象都 有同等机会被分配到各组中去，以平衡两组中已知与未知的混杂因素，从而提高两 组的可比性，避免造成偏倚。（意义：就是提高组间均衡性的重要设计方法；避 免有意扩大或缩小组间差别导致的偏倚；各种统计学方法均建立在随机化基础 上）安慰剂对照：就是一种常用的对照方法。安慰剂又称伪药物，就是一种无药理作 用的制剂，不含试验药物的有效成分，但其感观如剂型、大小、颜色、质量、气味 及口味等都与试验药物一样，不能被受试对象与研究者所识别。（安慰剂对照主要 用于临床试验，其目的在于控制研究者与受试对象的心理因素导致的偏倚

3、，并提高依从性。安慰剂对照还可以控制疾病自然进程的影响，显示试验药物的效应）6误差与标准误（区分率与均数）均数抽样误差：由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的 差异。标准误:就是指样本均数的标准差，反映抽样误差大小的定量指标，其公式表示为 Sx =S/ Vn样本率率的抽样误差:样本率p与总体率n的差异率的标准误：样本率的标准差，公式为c p= Vn （1- n ）/n7、方差分析方差分析 :又称 F 检验 ,就是通过对数据变异按设计类型的不同 ,分解成两个或 多个样本均数所代表总体均数就是否有差别的一种统计学方法。 （方差分析的基本思想 :把全部观察值间的变异按设计类型的不同

4、,分解成两个或多个组成部分 ,然后将各部分的变异与随机误差进行比较 ,以判断各部分的变异就 是否具有统计学意义 ）二、问题1. 集中趋势与离散趋势描述的常用指标、适用范围与优缺点描述集中趋势的常用指标 : 均数 （资料呈正态或近似正态 ）优点 :反映一组同质观察值的平均水平 ,并可作 为样本的代表值与其她样本资料进行比较;在描述正态分布的特征方面有重要意义; 缺点:因均数易受到极端值的影响 ,故不适用于描述偏态分布资料的集中位置。 几何均数 （呈倍数关系的等比资料或对数正态分布（正偏态 ）资料）优点:能正确描述观察值数值相差极大甚至达到不同数量级的集中位置（如:血清抗体滴度、细菌计数、体内某些

5、微量元素含量 ）;缺点 :因为 0 不能取对数 ,所以数据中若有 0 则不宜直接使用几何均数。 中位数 （适合各种类型的资料尤其适用于 :大样本偏态分布资料 ;资料有不确 定数值 ;资料分布不明 ）优点:不受极端值影响 ,适用于各种类型资料 ;缺点:不能代 表全体数据的水平。描述离散趋势的常用指标 极差 （可用于各种分布的资料 ）优点:就是最简单的变异指标 ,可用于各种分 布的资料 ;缺点 :只涉及两个极端值没有利用全部数据的信息,不能反映组内其她观察值的变异。 四分位数间距 （偏态分布、两端无确切值或分布不明资料 ）优点 :能反映去除 两端各四分之一数据后中间一半观察值的变动范围;缺点 :不

6、能完全反映全体数据观察值的变动范围。 方差标准差 （正态 ）优点:反映总变异程度 ;缺点:数值大小易受平均水平大小 的影响。 变异系数 （观察指标单位不同 ;同单位资料 ,但均数相差悬殊 ）优点 :消除了因 统计量单位不同、 均数相差很大、 数据分布的集中位置相差很远造成的影响 ; 缺点:变异系数只就是一个相对离散指标。2、Poisso n分布的性质 总体均数卩与总体方差c 2相等时Poisson分布的重要特征;当n很大，而n 很小，且n n =卩为常数时,Poisson分布可瞧做就是二项分布的极限分布：当卩增 大时,Poisson分布渐进正态分布：Poisson分布具备可加性：卩的大小决定了

7、 Poisson分布的图形特征。3、检验的注意事项 数据应该来自设计科学严密的实验或调查；数据应该满足假设检验方法的前提条件；正确理解假设检验中概率 P值的含义;结论不能绝对化：统计学 意义与实际意义。4、直线回归与相关分析的区别与联系区别：资料要求：直线相关性分析要求x、y服从双变量正态分布；直线回归 分析要求在给定某个 x 值时 y 值服从正态分布 应用 :说明两变量间的相互关系（互依关系）用直线相关分析；说明两变量的数量依存关系用直线回归分析 意义： 相关系数r说明具有直线关系的两变量间相互关系的方向与密切程度 ；回归系数b 表示x每改变一个单位所引起的y的平均该变量计算公式：r=lxy

8、/ V lxxlyy,b=lxy/lxx取值范围：-1 r 1, - 40, x 2=（b-c） 2/b+c , v=1当 b+cv? 0、05,按a =0、05水准，接受（）拒绝（）, 差异有/无统计学意义,可以认为两种方法的检测结果相/不同。完全随机设计的x 2检验（独立样本） 制四格表（书P134） 建立检验假设，确定检验水准Ho: n仁n 2,即两种药物的有效率相同H1: n 1工冗2,即两种药物的有效率不同a =0、05 计算 x 2值与自由度(实际频数 A,理论频数 TRC=nRnC/n,v=(R-1)(C-1)I 当 n 三 40 且 T 三 5 时,x 2 =刀(A-T) 2/T 或 x 2 =(ad-bc) 2 n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d),v=1;U 当 n 三40 且 1 三T5 时，用校正的 X2值:x 2=E(|A-T|-0、5)2/T, v=1 或 x 2 =(|ad-bc|-n/2) 2n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)或用四格表的确切概率法； 川当*40或Tv? 0、05,按a =0、05水准，接受()拒绝(), 差异有 /无统计学意义 ,可以认