中南大学研究生医学统计学

和各组段的例数构成统计描述:指选用恰当的指标,通常称为统计量,选用合适的统计表与统计图,对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述。包括搜集数据、整理数据、总结数据、分析数据以及将数据呈现出来统计推断:指如何在一定的可信度下由样本信息统计指标来推断总体相应指标,又称参数估计。包括进行推测、假设检验、确定关系然后作出预测,有点估计和区间估计。小概率事件:统计分析中的很多结论都是基于一定可信程度下的概率推断,习P<=0.05以视为可能不发生。算术均数:简称均数可用于反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平或者说是集中位置的特征值。几何均数:可用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。适用条件:呈倍数关系的等比资料或对数正态分布(正偏态)资料;如抗体滴度资料Md,反映一批观察值在位次上的平均水平。适用于:12偏态分布资料和开囗资料(一端或两端无确切数值的资料)。3、资料分布不明等率)。那某一百分位所对应的数据变量值就叫这一百分位的百分位数百分位数的应MdQD参考值范围:由于个体存在差异,医学数据,并不是常数,而是在一定范围内波动,是指包括绝大多数正常人形态、功能和代谢产物等各种生理及生化指标常数,也称正常值。百分位数:数据从小到大排列;在百分尺度下,所占百分比对应的值。记为Px。包括直接算法和频数表法应用:1.95%参考值范围=P97.5-P2.5;95%正常个体的测量值在此范围。2.MdQD方差也称均方差,样本观察值的离均差平方和的均值。表示一组数据的平均离散情况。标准差即方差的正平方根;其单位与原变量X的单位相同。Бх,标准误:将样本统计量的标准差称~,样本均数的标准差称均数标准误,反映了样本均属间的离散程度,也反映了样本均数与总体均数的差异,说明均数抽样误差的大小自由度是数学名词,在统计学中,nnn变异系数:多用于观察指标单位不同时,如身高与体重的变异程度的比较;或均数相差较大时,如儿童身高与成人身高变异程度的比较。医学参考值是指包括绝大多数正常人的人体形态、机能和代谢产物等各种生理及生化指标常数,也称正常值。由于存在个体差异,生物医学数据并非常数而是在一定范围内波动,故采用医学参考值范围作为判定正常和异常的参考标准。可信区间:按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间来估计总体参数所在的范围,该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间,预先给定的概率(1-α)1-α95%10010095μ(5μ(估计错误)。假设检验过去称显著性检验:它是利用小概率反证法思想,从问题的对立面出发间接判断要解决的问题(H1)H0Pα,α=0.05。可根据不同研究目的给予不同设置。检验效能:是用数量描述的事物现象之间如果确定有一个真正的差别存在,能被显著性检验所检出的概率标准化法:用统一的内部构成,然后计算标准化率的方法。采用某影响因素的统一标准构成,以消除构成不同对合计率地影响,使标准化后的率具有可比性PH0/t、uI型错误:“实际无差别,但下了有差别的结论”,假阳性错误。犯这种错误的概率是α(其值等于检验水准)IIH0β(其值未知)g统计学意义,推论处理因素的效应。组间变异:各处理组由于接受处理的水平不同,各组的样本均数(i=1,2,…,g)也大小不等,这种变异称为组间变异。其大小可用各组均数与总均数的离均差平方和表示,记为SS组间组内变异:在同一处理组中,虽然每个受试对象接受的处理相同,但测量值仍各不相同,这种变异称为组内变异(误差)。组内变异可用组内各测量值Xij与其所在组的均数的差值的平方和表示,记为SS组内,表示随机误差的影响。随机区组设计又称为配伍组设计,是配对设计的扩展。具体做法是:先按影响试验结果的非动态数列:是一系列按时间顺序排列起来的统计指标(可以为绝对数,相对数或平均数),用以观察和比较该事物在时间上的变化和发展趋势。绝对增长量;是说明事物在一定时期增长的绝对值。发展速度与增长速度:均为相对比,说明事物在一定时期的速度变化。发展速度表示报告期指标的水平相当于基期水平的百分之多少或若干倍,平均发展速度;是各环比发展速度的几何平均数,说明某事物在一个较长时期中逐期(如逐年)平均发展的程度。平均增长速度;是各环比增长速度的平均数,说明某事物在一个较长时期中逐期平均增长的程度。nπX=0,1,2,…,n:X~B(n,π)。Poisson一种极限情况,已发展成为描述小概率事件发生规律性的一种重要分布。Poisson分布是描述单位面积、体积、时间、人群等内稀有事件(或罕见事件)发生数的分布。XPoissonnBernoulliX非参数检验:针对某些资料的总体分布难以用某种函数式来表达,或者资料的总体分布的函数式是未知的,只知道总体分布式连续型的或是离散型的,用于解决这类问题需要一种不依赖总体分布的具体形式的统计分析方法。由于这类方法不受总体参数的限制,故称为非参数统计,或称为不拘分布的统计分析方法,又称为无分布型式假定的统计分析方法。适于处理总体分布不易确定或未知;分布非正态但无合适转换方法;有一端或两端有不确定数值(如<0.1,>15.0)的资料;等级资料等。参数检验:通常要求样本来自总体分布类型已知(正态分布),在这种假设的基础上,对总体参数(如总体均数)进行估计和检验,称为参数检验。例如,均数的区间估计;t检验/u检验,F检验。bb(slope),其统计学意义是:X单位,Yb残差或剩余值,即实测值Y与假定回归线上的估计值Y的纵向距离。直线相关系数,Pearson关的密切程度与相关方向。图形来表达统计资料。统计图只能提供概略的情况,而不和百分条图适合描述分类L100%,L构成比(%)得到各构成的长度,由大到小或按类别的自然顺序依次排列,其它项放最后。箱式图(boxplot):5数据分布的比较。茎叶图:将数据分离成两部分,整数为茎,尾数为叶“球对称”假设:满足“球对称”假设,可用第四章随机区组方差分析比较处理组间差异;若不满足“球对称”假设,亦可用随机区组方差分析,但需校正时间效应F界值的自由度。单变量分析:研究单个变量的数量特征,推断两个或多个总体参数的差别。双变量分析:研究两个变量的数量依存(或依赖)关系或互依(或相关)关系。多变量分析:研究多个变量的数量依存(或依赖)关系或互依(或相关)关系。单独效应:指其他因素的水平固定时,同一因素不同水平间的差别主效应:指某一因素各水平间的平均差别交互作用:当某因素的各个单独效应随另一因素变化而变化时,则称这两个因素间存在交互作用。正交试验:非全面组合,g个处理组是各因素各水平的部分组合,即析因设计的部分实施。优点:减少试验次数缺点:牺牲分析各因素部分交互作用b00ybiβiXiYbX=(X1,X2,,Ye是去除m个自变量对Y影响后的随机误差(残差)YXiYXiOR(oddsratio标。优势比估计:可反映某一因素两个不同水平(c1,c0)的优势比logistic例如在临床上可以根据患者的一些检查指标,判断患某种疾病的概率有多大。量特征及其分布规律进行测定和描述。包括搜集数据、整理数据、总结数据、分析数据以及将数据呈现出来统计推断:指如何在一定的可信度下由样本信息统计指标来推断总体相应指标,又称参数估计。包括进行推测、假设检验、确定关系然后作出预测,有点估计和区间估计。小概率事件:统计分析中的很多结论都是基于一定可信程度下的概率推断,习P<=0.05以视为可能不发生。算术均数:简称均数可用于反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平或者说是集中位置的特征值。几何均数:可用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。适用条件:呈倍数关系的等比资料或对数正态分布(正偏态)资料;如抗体滴度资料Md,反映一批观察值在位次上的平均水平。适用于:12偏态分布资料和开囗资料(一端或两端无确切数值的资料)。3、资料分布不明等率)。那某一百分位所对应的数据变量值就叫这一百分位的百分位数百分位数的应MdQD参考值范围:由于个体存在差异,医学数据,并不是常数,而是在一定范围内波动,是指包括绝大多数正常人形态、功能和代谢产物等各种生理及生化指标常数,也称正常值。百分位数:数据从小到大排列;在百分尺度下,所占百分比对应的值。记为Px。包括直接算法和频数表法应用:1.95%参考值范围=P97.5-P2.5;95%正常个体的测量值在此范围。2.MdQD方差也称均方差,样本观察值的离均差平方和的均值。表示一组数据的平均离散情况。标准差即方差的正平方根;其单位与原变量X的单位相同。Бх,标准误:将样本统计量的标准差称~,样本均数的标准差称均数标准误,反映了样本均属间的离散程度,也反映了样本均数与总体均数的差异,说明均数抽样误差的大小自由度是数学名词,在统计学中,nnn变异系数:多用于观察指标单位不同时,如身医学数据并非常数而是在一定范围内波动,故采用医学参考值范围作为判定正常和异常的参考标准。可信区间:按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间来估计总体参数所在的范围,该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间,预先给定的概率(1-α)1-α95%10010095μ(5μ(估计错误)。假设检验过去称显著性检验:它是利用小概率反证法思想,从问题的对立面出发间接判断要解决的问题(H1)H0Pα,α=0.05。可根据不同研究目的给予不同设置。检验效能:是用数量描述的事物现象之间如果确定有一个真正的差别存在,能被显著性检验所检出的概率标准化法:用统一的内部构成,然后计算标准化率的方法。采用某影响因素的统一标准构成,以消除构成不同对合计率地影响,使标准化后的率具有可比性PH0/t、uI型错误:“实际无差别,但下了有差别的结论”,假阳性错误。犯这种错误的概率是α(其值等于检验水准)IIH0β(其值未知)g统计学意义,推论处理因素的效应。组间变异:各处理组由于接受处理的水平不同,各组的样本均数(i=1,2,…,g)也大小不等,这种变异称为组间变异。其大小可用各组均数与总均数的离均差平方和表示,记为SS组间组内变异:在同一处理组中,虽然每个受试对象接受的处理相同,但测量值仍各不相同,这种变异称为组内变异(误差)。组内变异可用组内各测量值Xij与其所在组的均数的差值的平方和表示,记为SS组内,表示随机误差的影响。随机区组设计又称为配伍组设计,是配对设计动态数列:是一系列按时间顺序排列起来的统计指标(可以为绝对数,相对数或平均数),用以观察和比较该事物在时间上的变化和发展趋势。绝对增长量;是说明事物在一定时期增长的绝对值。发展速度与增长速度:均为相对比,说明事物在一定时期的速度变化。发展速度表示报告期指标的水平相当于基期水平的百分之多少或若干倍,平均发展速度;是各环比发展速度的几何平均数,说明某事物在一个较长时期中逐期(如逐年)平均发展的程度。平均增长速度;是各环比增长速度的平均数,说明某事物在一个较长时期中逐期平均增长的程度。nπ:X~B(n,π)。Poisson一种极限情况,已发展成为描述小概率事件发生规律性的一种重要分布。Poisson分布是描述单位面积、体积、时间、人群等内稀有事件(或罕见事件)发生数的分布。XPoissonnBernoulliX非参数检验:针对某些资料的总体分布难以用某种函数式来表达,或者资料的总体分布的函数式是未知的,只知道总体分布式连续型的或是离散型的,用于解决这类问题需要一种不依赖总体分布的具体形式的统计分析方法。由于这类方法不受总体参数的限制,故称为非参数统计,或称为不拘分布的统计分析方法,又称为无分布型式假定的统计分析方法。适于处理总体分布不易确定或未知;分布非正态但无合适转换方法;有一端或两端有不确定数值(如<0.1,>15.0)的资料;等级资料等。参数检验:通常要求样本来自总体分布类型已知(正态分布),在这种假设的基础上,对总体参数(如总体均数)进行估计和检验,称为参数检验。例如,均数的区间估计;t检验/u检验,F检验。bb(slope),其统计学意义是:X单位,Yb残差或剩余值,即实测值Y与假定回归线上的估计值Y的纵向距离。直线相关系数,Pearson关的密切程度与相关方向。图形来表达统计资料。统计图只能提供概略的情况,而不和百分条图适合描述分类L100%,L箱式图(boxplot):5数据分布的比较。茎叶图:将数据分离成两部分,整数为茎,尾数为叶“球对称”假设:满足“球对称”假设,可用第四章随机区组方差分析比较处理组间差异;若不满足“球对称”假设,亦可用随机区组方差分析,但需校正时间效应F界值的自由度。单变量分析:研究单个变量的数量特征,推断两个或多个总体参数的差别。双变量分析:研究两个变量的数量依存(或依赖)关系或互依(或相关)关系。多变量分析:研究多个变量的数量依存(或依赖)关系或互依(或相关)关系。单独效应:指其他因素的水平固定时,同一因素不同水平间的差别主效应:指某一因素各水平间的平均差别交互作用:当某因素的各个单独效应随另一因素变化而变化时,则称这两个因素间存在交互作用。正交试验:非全面组合,g个处理组是各因素各水平的部分组合,即析因设计的部分实施。优点:减少试验次数缺点:牺牲分析各因素部分交互作用b00ybiβiXiYbX=(X1,X2,,Ye是去除m个自变量对Y影响后的随机误差(残差)YXiYXiOR(oddsratio标。优势比估计:可反映某一因素两个不同水平(c1,c0)的优势比logistic例如在临床上可以根据患者的一些检查指标,判断患某种疾病的概率有多大。量特征及其分布规律进行测定和描述。包括搜集数据、整理数据、总结数据、分析数据以及将数据呈现出来统计推断:指如何在一定的可信度下由样本信息统计指标来推断总体相应指标,又称参数估计。包括进行推测、假设检验、确定关系然后作出预测,有点估计和区间估计。小概率事件:统计分析中的很多结论都是基于一定可信程度下的概率推断,习P<=0.05以视为可能不发生。算术均数:简称均数可用于反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平或者说是集中位置的特征值。几何均数:可用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。适用条件:呈倍数关系的等比资料或对数正态分布(正偏态)资料;如抗体滴度资料Md,反映一批观察值在位次上的平均水平。适用于:12偏态分布资料和开囗资料(一端或两端无确切数值的资料)。3、资料分布不明等率)。那某一百分位所对应的数据变量值就叫这一百分位的百分位数百分位数的应MdQD参考值范围:由于个体存在差异,医学数据,并不是常数,而是在一定范围内波动,是指包括绝大多数正常人形态、功能和代谢产物等各种生理及生化指标常数,也称正常值。百分位数:数据从小到大排列;在百分尺度下,所占百分比对应的值。记为Px。包括直接算法和频数表法应用:1.95%参考值范围=P97.5-P2.5;95%正常个体的测量值在此范围。2.MdQD方差也称均方差,样本观察值的离均差平方和的均值。表示一组数据的平均离散情况。标准差即方差的正平方根;其单位与原变量X的单位相同。Бх,标准误:将样本统计量的标准差称~,样本均数的标准差称均数标准误,反映了样本均属间的离散程度,也反映了样本均数与总体均数的差异,说明均数抽样误差的