医学统计学总结医学统计学总结八篇

医学统计学总结医学统计学总结精选八篇

篇一：医学统计学总结手持版统计学（Statistics）：应variable）：变量的观察般用希腊字母表示。用统计学的原理与方法，或检测结果，也叫变量的统计量（statistic）：根据研究数据的搜集、整理与观测值。样本个体值计算出来的分析的科学，对不确定性资料（data）：在特定目描述的特征量/指标，一数据作出科学的推断。的指引下而确定的变量般用拉丁字母表示。医学统计学（Medical及其变量值。误差（error）：泛指实际量资料观测值与真值之差，也即Statistics）：应用统计学计的原理与方法，研究医学(measurement/quantitati样本指标/统计量与总体科研中有关数据的搜集、ve/numericaldata）：其指标/参数之差。整理和分析的应用科学。同质（homogeneity）：据研究目的所确定的所有研究对象的相同属性。特征是能够用数量衡量，系统误差（systematic通常具体计量单位。按照error）：由于仪器未校变量值是否连续又可分正、测量者感官的某种障为连续型碍、医生掌握疗效标准偏重复试验次数相当多时，将显现某种规律性。例如，投掷一枚硬币，结果不外乎出现“正面”与“反面”两种概率（probability）概率是度量随机事件发生可能性大小的一个数值。设在相同条件下，独立地重复n次试验，随机事件A出现f次，f/n则称为随机事件A出现的频率。当n逐渐增大时，频率例子：身高、体重、年龄、（continuous/interval）容貌……和离散型（discrete）两类变异（variation）：同质按特定目的确定的研究研究单位中变量值间的单位的某种特征或属性差异，整个统计学甚至是（请举例）。要特别注意高或偏低等原因，使观察f/n趋向于一个常数，则值不是分散在真值两侧，称该常数为随机事件A而是有方向性、系统性或的概率，可记为P（A），周期性地偏离真值。简记为P。概率的取值范非系统误差围：0≤P（A）≤1。…………篇二：医学统计学总结1、同一资料的标准差是否一定小于均数？答：均数是描述定量资料集中趋势的指标，而标准差是描述定量资料离散程度的指标，二者反映的是资料分布特征的两个不同方面。2、极差、四分位间距、标准差、变异系数的适用范围有何异同？答：这四个指标的相同点在于均用于描述计量资料的离散程度。不同点为：极差可用于各种分布的资料，一般常用于描述单峰对称分布小样本资料的变异程度，或用于初步了解资料的变异程度。若样本含量相差较大，则不宜用极差来比较资料的离散程度。四分位间距：适用于描述偏态分布资料、两端无确切值或分布不明确资料的离散程度。标准差常用于描述对称分布，特别是正态分布或近似分布资料的离散程度。变异系数适用于比较计量单位不同或均数相差悬殊的几组资料的离散程度。3、x2检验用于什么？答：x检验用于：推断两个及两个以上总体率或构成比是否有差别，两个分类变量间有无相关关系，多个率的趋势检验，以及两个率的等效检验等。此外，也用于频数分布的拟合优度检验。4、四格表的U检验和x2检验有何联系？答：（1）相同点：四格表的u检验的根据是正态近似原理（n足够大，∏和1-∏均不太小）。能用四格表的u检验进行两个率比较检验的资料，都可以用x检验。四格表的双侧u检验与x检验是完全等价的，两个统计量的关系为u=x，u20.05/2=u20.05/1.u检验和卡方检验都存在连续性矫正问题（2）不同点：①正态分布可以确定单、双侧检验界值，满足正态近似条件时，可以使用四格表的单侧u检验。②满足四格表u检验的资料，计算两率之间的95%可信区间，尚可分析两率之差有无实际意义。③x2检验还可以用于配对设计四格表，但这时推断∏1，∏2是否有差别的x2公式不同。5．参数检验和非参数检验的区别何在？各有何优缺点?答：区别：参数检验，其应用条件是已知总体的分布类型，对总体参数进行估计或检验。非参数检验，不依赖总体分布的具体形式，目的在于检验总体分布是否不同。（2）参数检验优点是符合应用条件时，检验效能较高。缺点是对资料要求严格，不能用于等级数据、一端或两端有不确切数据，此外，还要求资料的分布类型已知和总体方差齐等条件。非参数检验优点是应用范围广，计算简便，对资料的要求不高；缺点是若对符合参数检验条件的资料用非参数检验，则会降低检验效能。如需检验出同样大小的差异，非参数检验往往需要更大的样本含量。…………篇三：医学统计学总结经典Chapter基本概念

显著性检验（testofsignificance）：计算P值医学统计工作的内容：1、实验设计：最关键最重要2、收集资料：最基础原始资料：实验数据现场调查资料医疗卫生工作记录报表报告卡质量控制——精度和偏倚3、整理资料（1）资料的逻辑检查（坏数）（2）一致性检查（3）原始数据加工：频数分布表4、分析资料：统计描述（表、图、离散趋势、集中趋势）和统计推断集中趋势离散趋势对称、正态μ，?，SS，S对数正态GSlgX偏态及其他MQ，R单位不同或均数差别大CV医学统计的资料类型：计量资料、计数资料、等级分组资料医学统计学的对象：有变异的事物总体和样本：总体（population）的特性：同质性、大量性、差异性。抽样的要求：代表性、随机性、可靠性、可比性。样本的三性：代表性、随机性、可靠性。可靠性（reliability）：实验的结果要具有可重复性。即由科研课题的样本得出的结论所推测总体的结论有较大的可信度。两样本间具有：可比性。误差的类别：1程中，由于仪器初始状态没有调零、标准试剂未经矫正、标准指定偏高或偏低等原因，造成的观察结果的倾向性的偏大或偏小。必须克服。2在避免系统误差的情况下，由于各种偶然因素的影响造成对同一对象多次测量值的不一致。3由于抽样造成的的样本统计量与总体参数之间的差别。不可避免。样本含量越大，抽样误差越小。如均数的抽样误差：|-?|。

概率（probability）：P（A）小概率事件：P≤0.05（有统计学意义）或P≥0.01（有高度统计学意义）。…………篇四：医学统计学总结一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作KruskalWallis的统计检验。如果KruskalWallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。二、分类资料的统计分析1.单样本资料与总体比较1)二分类资料：(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；(2)大样本时：用U检验。2)多分类资料：用Pearsonc2检验（又称拟合优度检验）。2.四格表资料1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearsonc22)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s确切概率法检验3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s检验3.2×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMHc2或成组的Wilcoxon秩和检验2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验3)行变量和列变量均为无序分类变量(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearsonc2…………篇五：医学统计学_总结_重点_笔记_复习资料俄第一章2选1总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质观察单位（研究对象）的全体，实际上是某一变量值的集合。可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。样本应具有代表性。所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。3选1小概率事件：我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。P值：P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P值反应结果真实程度，一般以P≤0.05认为有统计学意义，P≤0.01认为有高度统计学意义，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率等于或小于0.05或0.01。P值是：1)一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。2)拒绝原假设的最小显著性水平。3)观察到的(实例的)显著性水平。4)表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。小概率原理：一个事件如果发生的概率很小的话，那么可认为它在一次实际实验中是不会发生的，数学上称之小概率原理，也称为小概率的实际不可能性原理。统计学中，一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。资料的类型（3选1）（1）计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurementdata）。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般12有度量衡单位。如某一患者的身高（cm）、体重(kg)、红细胞计数(10/L)、脉搏（次/分）、血压（KPa）等。（2）计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（countdata）。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O四种血型的人数等。…………篇六：医学统计学总结医学统计学总结一、两组或多组计量资料的比较1.两组资料：1)大样本资料或服从正态分布的小样本资料(1)若方差齐性，则作成组t检验(2)若方差不齐，则作t’检验或用成组的Wilcoxon秩和检验2)小样本偏态分布资料，则用成组的Wilcoxon秩和检验2.多组资料：1)若大样本资料或服从正态分布，并且方差齐性，则作完全随机的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：LSD检验，Bonferroni检验等）进行两两比较。2)如果小样本的偏态分布资料或方差不齐，则作KruskalWallis的统计检验。如果KruskalWallis的统计检验为有统计学意义，则进一步作统计分析：选择合适的方法（如：用成组的Wilcoxon秩和检验，但用Bonferroni方法校正P值等）进行两两比较。二、分类资料的统计分析1.单样本资料与总体比较1)二分类资料：(1)小样本时：用二项分布进行确切概率法检验；(2)大样本时：用U检验。2)多分类资料：用Pearsonc2检验（又称拟合优度检验）。2.四格表资料1)n>40并且所以理论数大于5，则用Pearsonc22)n>40并且所以理论数大于1并且至少存在一个理论数<5，则用校正c2或用Fisher’s确切概率法检验3)n￡40或存在理论数<1，则用Fisher’s检验3.2×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则行评分的CMHc2或成组的Wilcoxon秩和检验2)列变量为效应指标并且为二分类，列变量为有序多分类变量，则用趋势c2检验3)行变量和列变量均为无序分类变量(1)n>40并且理论数小于5的格子数<行列表中格子总数的25%，则用Pearsonc2(2)n￡40或理论数小于5的格子数>行列表中格子总数的25%，则用Fisher’s确切概率法检验4.R×C表资料的统计分析1)列变量为效应指标，并且为有序多分类变量，行变量为分组变量，则CMHc2或KruskalWallis的秩和检验2)列变量为效应指标，并且为无序多分类变量，行变…………篇七：20xx住院医师培训医学统计学总结一、统计描述算术平均数反映集中趋势：几何平均数中位数方差及标准差反应离散趋势：几何标准差四分位数间距或百分位数二、统计资料正态分布方差分析齐性tF计量资料不齐t’或秩和检验非正态分布秩和检验计数资料（率构成比）：卡方检验（X2）等级资料秩和检验三、统计方法1、t检验（一）配对t检验自身比较（治疗前后）配伍实验设计同一样本分为两半用两种方法来测定的实验设计步骤：具体见P110-113①建立数据库②进行数据正态性检验（P0.05说明正态性分布反之非正态分布）③t检验④结果分析（P<0.05认为差异有显著性意义反之无显著性意义）（二）两组独立样本的t检验（即随机数据）步骤：具体P113-116①建立数据库（注意与配对t检验数据库建立的区别）②进行数据正态性检验（P0.05说明正态性分布反之非正态分布）③t检验：先看方差分析（读取方差齐性（P）0.05）被接受的那行数据）④结果分析（P<0.05认为差异有显著性意义反之无显著性意义）…………篇八：医学统计学_总结_重点_笔记_复习资料第一章2选1总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质观察单位（研究对象）的全体，实际上是某一变量值的集合。可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。总体population根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果