卫生统计学课件：前半部分复习1

复习（1-11章）一、按章节复习第一章重点掌握几个基本概念总体与样本；变量的类型；参数与统计量方积乾主编

定量变量定量资料离散型连续型生育孩子数年龄、身高、体重变量：观察单位的特征或属性，

可分为定量与定性方积乾主编

定性变量

分类变量(无序分类)有序变量计数资料等级资料性别、血型疗效假变量/哑变量dummyvariable，0-1

第二章频数表的结构，用途定量资料集中趋势常用指标定量资料离散趋势常用指标频数分布表的应用揭示资料的分布类型：对称与否描述分布的集中趋势与离散趋势便于发现某些特大和特小的可疑值便于进一步计算指标和统计分析平均数average均数μ几何均数G中位数,P50众数,调和均数及其他单峰对称分布等比数列，对数正态分布偏态、不规则或端无界适用条件Logx对数正态第三章三类相对数分子/分母的关系应用注意事项常用的医学人口学统计指标人口金字塔；粗出生率，总和生育率；粗死亡率，年龄别死亡率，死因构成与死因顺位；发病率，患病率标准化法：目的，资料特点，标化率大小含义，标准选取应用相对数时的注意事项

1防止概念混淆

(频率proportion,强度intensity,比ratio)2频率型指标的解释要紧扣总体与属性

3分母应有足够数量

4正确地合并频率（或强度）型指标

5相对数间的比较要具有可比性

6相对数的统计推断第四章统计表的基本结构，能绘制合格的统计分析表根据资料特点与分析目的选择恰当的统计图第五章三种分布的资料特点三种分布的特征：图形特征与数学期望三种分布的关系Poisson分布的单位，计数与均数，可加性正态分布曲线下面积分布规律及应用参考值范围概念及应用第六章抽样误差与标准误标准误的本质是统计量的标准差

如均数，率，相关系数等标准误标准差与标准误置信区间与参考值范围

置信区间计算与意义、概率的理解、准确度与精确度（poisson分布的置信区间要注意单位）抽样误差是不可避免的由于个体变异的存在，抽样误差(在抽样研究中)是不可避免的；样本统计量与总体参数的差别；不同样本的统计量之间的差别抽样误差是有规律的抽样误差与个体变异有关，个体变异越大，抽样误差越大，反之，越小；抽样误差与样本含量有关，样本含量越大，抽样误差越小，反之，越大；样本含量接近总体数时，抽样误差逐渐消失。不同的统计指标有其特定的抽样分布标准差S与标准误的区别与联系置信区间与参考值范围第七章假设检验的基本步骤1、H0内容（非参数，参数；均数，率，相关系数，分布，方差齐性，等效性，非劣性，优效性等）

分布相同/相等/差为零/差为一个常数

H1内容（两个样本，多个样本）2、计算统计量（也可以没有，如直接计算P值）3、计算自由度，确定P值4、P与α比较，给出差异有无统计学意义结论，最后结合实际数据给出专业结论

建立检验假设和备择假设确定检验水准计算统计量确定P值统计结论PP>拒绝H0接受H1可能犯I型错误不拒绝H0可能犯II型错误小结1:检验步骤统计推断是有风险的参数估计中，可信区间的可信度不是100%；假设检验中，存在I型误差和II型误差。因此，任何推断结论都不是绝对正确的。统计推断的结论不能说“证明”,”肯定”。只能说“可以认为”，“推断为”，“尚不能认为“。关于P值:定义：在零假设成立的条件下，出现目前统计量值及更不利于零假设数值的概率。P值不是无效假设成立的概率，H0不是随机变量，H0要么成立，要么不成立。也就是：凭借样本信息去拒绝零假设可能犯的错误概率P越大，拒绝零假设犯错误的概率越大，拒绝理由不充分，不拒绝P越小，拒绝零假设犯错误的概率越小，拒绝理由充分，拒绝t检验的三种形式及计算单样本均数的t检验已知与，比较目的是推断与是否相等配对设计资料的t检验已知≠0比较目的是推断是否为0两组独立样本资料的t检验已知推断是否为0小结2:t检验形式与目的t检验的前提条件（均数的比较）独立的样本正态总体（小样本，大样本Z检验）方差齐性（两样本比较，不齐用t’检验）小结3:t检验条件假设检验与区间估计的关系置信区间具有假设检验的主要功能

定性地推断（如何判断）置信区间可提供假设检验没有提供的信息

定量地估计（要求计算）假设检验提供而置信区间不提供的信息

确切的Ｐ值可信区间与假设检验的原理相通，结论互补H0有实际意义的值有统计学意义无统计学意义置信区间图7-4置信区间可以提供的信息无可能有假设检验功效要了解定义，影响因素正态性检验要了解常用方法的名称第八章方差分析的功用：多个均数的比较不同设计的方差分析，变异及自由度是如何分解的？每部分变异反映的因素是什么？如完全随机设计ANOVA，组间变异反映的是处理因素与随机误差，组内变异反映的是随机误差ANOVA前提条件，重复测量数据特点进一步两两比较，是不是普通的t检验?数据变换的目的第九章Pearson卡方检验的基本思想及公式适用条件：分类资料；N与T正确区分配对四格表与普通四格表（完全随机设计）单向有序数据宜用秩和检验第十章非参数检验适用资料及优缺点各种资料的编秩方法：混合编秩，平均秩次（tie）检验假设与参数检验比较界值为一个范围的概率判断资料的特点第十一章相关系数的定义：线性、方向、密切程度相关系数为0说明什么？样本相关系数不为0又能说明什么？要考虑抽样误差Pearson相关系数的前提条件R*C表关联性分析的检验假设：行列变量相互独立相关分析前绘制散点图的重要性：是否为线性，有无异常值，是否需分层分析2023/3/2530关联性检验的卡方检验与组间比较的卡方检验目的不同设计不同基本思想不同结果解释不同计算公式相同第十四章研究设计类型三个基本要素，混杂因素如何处理三个基本原则及要求

几个常用的对照形式常用的实验设计完全随机设计，配对设计，随机区组设计样本含量估算的四个要素等效性，优效性，非劣效性概念与统计学考虑的“等效性、优效性”有何不同（前者为一个范围，后者为0来判断）二、统计方法综合运用资料类型转换组间均数比较关于分布类型基本统计方法流程资料类型转换定量数据→等级数据→两分类数据如：瘤体大小→完全缓解，部分缓解，稳定，进展→缓解，未缓解

血压值→正常，I，II，III级高血压→有无高血压统计处理：t检验，秩和检验→秩和检验→卡方检验关于组间均数比较编号试验药编号对照药治前治后差值治前治后差值11581382061150145521601451562140142-2…………………………………………601401400120