医学统计学名词解释精心整理(带英文)

1、同质(Homo ity):医学研究对象具有得某种共性、变异(aria in) :同质研究对象变量值之间得差异。总体 (P pulatio ):根据研究目得确定得所有同质得观察单位某项观测值得全体称为总体。样本(ampl):来自于总体得部分观察单位得观测值称为样本。参数 (Pa mter): 由总体中全部观测值所计算出得反映总体特征得统计指标。统计量(St tistic):由样本观测值所计算出得反映样本特征得统计指标。变量(Vaiabl) :指观察单位得某项特征。它能表现观察单位得变异性。概率 (Prob bi it ):就是随机事件发生可能性大小 ,用表示 ,其取值为 ,1 。频率 (Freu

2、enc) :在相同得条件下 ,独立地重复做 n 次试验 ,随机事件 A 出现 m 次,则比值 mn 为随机事件出现得频率。随机误差(Random error): 就是由于一系列实验或观察条件等因素得随机波动造成得测量值与真实值之间得差异、随机误差就是不可避免得 ,且大小与方向都不固定。抽样误差 (S mpl g e o):由个体变异产生、随机抽样造成得若干个样本统计量之间以及样本统计量与总体参数之间得差异称为抽样误差。系统误差 (Sst mtic error) : 实际观测中 ,由于仪器未校正 ,测量者感官得某种偏差 ,医生掌握疗效标准偏高或偏低等 ,而使观测值有方向性、系统性或周期性地偏离真

3、值。四分位数间距(Qu t le ra ge) :上四分位数与下四分位数得差值,用Q 表示。通常用来描述偏态分布资料得离散趋势。变异系数 ( oef cint o variatio ) CV :就是标准差与均数之比 , 用于比较测量单位不同或均数相差较大得两组或以上数据得离散程度。参考值范围 (Referen e rage) :绝大多数“正常人 得解剖、生理、生化等某项指标得波动范围 、构成比 (Pro orti n) : 表示事物内部某一组成部分观察单位数与该事物各组成部分得观察单位总数之比 ,用以说明事物内部各组成部分所占得比重。率 (Rate): 就是某时期内发生某现象得观察单位数与同期

4、可能发生该现象得观察单位总数之比 ,用以说明单位时间内某现象发生得频率或强度。相对危险度 (Rel tive risk) :就是暴露组得危险度与非暴露组得危险度之比。表示暴露因素与疾病关联强度大小。常用于队列研究、优势比 (d s ratio) : 就是病例组某危险因素得优势与对照组该危险因素得优势之比。就是分析疾病与暴露因素联系程度得指标。常用于病例对照研究。标准化法(Sta da iztion) : 用统一得标准对内部构成不同得各组得率进行调整与对比得方法,目得就是消除内部构成不同对总率所产生得影响,使两组总率具有可比性、统计推断(Statistica infere ce) :以随机抽样得

5、方式 ,从总体中抽取一个样本 ,通过样本信息来推断总体得特征 ,这个过程称为统计推断。它包括参数估计与假设检验。参数估计 (P ram te estimation) : 就是根据从未知参数总体中抽取得样本得统计量估计总体参数得方法。包括点估计与区间估计。标准误 (Sta rd e or) :样本统计量得标准差称为标准误。 反映样本统计量抽样误差得大小、自由度(Degreeof fr edom) f : 指能够自由取值得变量个数。置信区间(Confid nce interval):也叫可信区间 ,就是按预先给定得概率(1 )确定得包含未知总体参数得范围。假设检验 (Hypothesi t st)

6、 :就是基于小概率事件原理与反证法思想得统计推断方法 ,其基本思想就是先提出假设 ,然后在假设成立得条件下瞧实际抽到得样本就是否属于小概率事件 ,所属小概率事件 ,则拒绝无效假设 ;若不属于小概率事件 ,则不拒绝该假设、预先确定小概率事件标准即为检验水准、标准正态分布 ( anar Normal D viation): 正态分布就是以均数为中心、左右对称 ,靠均数两侧频数分布较多 ,离均数越远频数越少得分布 ,该分布有两个参数 ,用 N-( ,), 其中为位置参数 ,为形状参数 ;就是指均数为 ,标准差为 1 得正态分布 ,记作 (,1) 。对于任何一个正态分布 ,都可经变量得标准正态变转换为

7、标准正态分布。二项分布 (Binomial dis ibuti n) :就是指在只会产生两种可能结果如“阳性”或“阴性”之一得次独立重复试验(常常称为重 B rnoull 试验 )中 ,当每次试验得“阳性 概率保持不变时 ,出现“阳性”得次数 =0,1,2, ,得一种概率分布。变量变换(ran fo a infvariabl s): 就是将数据做某种函数转换 ,使资料服从正态分布 ,并尽可能达到各组间方差齐性。检验效能 (Po er of test) : 也称把握度 ,就是指当两总体参数确有差别时 , 按检验水准通过假设检验能发现它们有差别得概率。用 -表示 ,通常检验效能应达到 .8 以上。

8、检验水准(estinglev ) :也称显著性水平 (signific ne lvl),就是建立检验假设时预先定义得一个小概率事件得概率标准。记为、非参数检验 (N nparam tric e t) : 不考虑总体得参数与总体分布类型 ,而就是对样本所代表得总体得分布或分布位置进行假设检验得一类统计分析方法。区间估计 (Interva es iat on): 就是按预先给定得概率 (1 )确定一个包含未知总体参数得范围计量资料 ( eas rme t ata): 对每个观察单位用定量得方法测定某项指标所组成得资料、又称定量资料。相关系数 (Corre atin c eff ci nt) :就是

9、反映随机变量之间线性相关关系得方向与密切程度得统计指标。 简单线性相关分析中用符号 r 表示样本相关系数。线性回归 (L er regr sin) :就是利用数理统计中回归分析 ,来确定两种或两种以上变量间相互数量变化得依存关系得一种统计分析方法。最小二乘法 (L ast square method) :就是一种根据残差平方与最小来求解方程系数得数学方法。 在线性回归分析中用其确定截距 a 与回归系数得值决定系数 (C eff cien dete mi tin) :就是指在应变量 Y 得总变异中 ,可由与自变量 X 得回归关系解释得部分所占得比例 ,用 R 平方表示、回归系数 (R g ssi

10、on oef iient) :即回归直线得斜率 ,在直线回归方程中用 b 表示 ,就是当自变量每变化一个单位时 ,应变量得平均改变得估计值。偏回归系数(Parti regre sio oe fi i nt): 即多元线性回归方程中 Xj 得系数 ,它表示在其她自变量保持不变得条件下,自变量 Xj 每改变一个单位时,因变量Y 得平均改变量。标准回归系数( nad regre ion coeff ient):就是指经过标准化消除了各自变量X 所取单位得影响之后得回归系数,用 bj表示。用于比较各自变量对应变量得影响程度。复相关系数 ( Mliple correlation c eficient)

11、: 就是用来度量一个变量与其它多个自变量之间得线性相关程度得指标 。用 R 表示 , 分布范围为到 1 之间。多重共线性 ( o li rity) :就是指线性回归模型中得自变量之间存在较强得线性关系、 这些自变量通常就是相关得 ,若相关程度非常高 ,则得到得回归方程可能很不可靠。最大似然法(Maximu li ood):就是一种非线性得拟合方法常用于 o isti回归分析中回归模型参数得估计。其基本思想就是先建立似然函数与对数似然函数 ,再通过使对数似然函数最大来求解相应得参数值,所得得估计值称为函数得最大似然估计值。生存时间(ur ival im): 从起始事件即观察起点到终止事件(如死亡或截尾 )所经历得时间跨度 ,常用符号表示。截尾数据(en oreddt): 就是指在随访过程中,由于某种原因未能观察到患者得明确结局(终点事件 ), 或称删失。产生截尾得原因有三种:失访、退出与终止。生存率 (Su v val ra e) : 又叫生存函数 ,表示观察对象生存时间T 大于 t时刻得概率 ,常用 S( )=(T t)表示。偏相关系数 (Pa tia co re tionc f icien ):