医学统计学 知识点考点研究生版 详细版.doc

一、名词解释（考10对） 1.总体;样本 总体：根据研究目的确定的、同质的全部观察单位某一指标（或某些因素及结果）的测量值总体。根据总体集合所包括元素是否有限，分为有限与无限总体。总体具有特定的分布特征及参数； 样本：以某方式按预先规定的概率从总体中随机抽取的、具有足够数量的、能够代表总体分布特征的一部分观察单位某指标数据的集合。 根据研究目的从总体中抽取部分有代表性的样本，用样本统计量推断总体参数。 标准差;标准误 标准差：是描述单个测量值对其均数的离散程度。标准差越大，数据的离散程度就越大，均数的代表性越差；标准差越小，均数的代表性越好。 标准误：样本统计量的标准差称为标准误，它反映样本统计量的抽样误差的大小，也反映样本统计量对总体参数的离散程度。标准误大，表示样本统计量对总体参数的代表性差；标准误小，则表示样本统计量对总体参数的代表性好。 比较内容 标准差 标准误 意义 描述单个原始观测值与均数的平均离散程度。越小表示离散程度越小，均数代表性好 描述样本均数间以及样本统计量对总体参数的离散程度。说明抽样误差大小，越小表示样本统计量对总体参数的代表性越好 计算方法 变量值的标准差为 样本均数的标准误 阳性结果的标准差为 样本阳性率的标准误为 数值大小 大 小 用途 用于描述观测值的变异范围 制定正常参考值范围；计算cv 用于推断总体参数的可信区间和假设检验 3、； ：表示从正态总体中抽样，样本含量较大时，观测值双侧95%的波动范围 ：从正态总体中抽样，样本含量较大(小)时，按照预先给定的概率a确定的总体均值的（1—a）的可信区间。 计量资料（数值变量资料）；计数资料(分类变量资料) 计量资料：通过度量的方法，测量每个观察单位的某项指标的量的大小而得到的一系列数据资料，其特点是多有度量单位或多为连续性资料。 计数资料：指将全体观察单位按某种属性分组，然后再分别清点各组观察单位的个数而得到的数据资料，其特点是没有度量单位或多为非连续性资料 点估计；区间估计 点估计：直接利用样本统计量的一个数值来估计总体参数，比如基于一份随机样本，用估计u，用p估计，用S估计。点估计方法简单，但未考虑抽样误差，故难以反映估计值对其真值的代表性。 区间估计：将样本统计量和标准误结合起来，按预先给定的概率（1—a）所确定的一个包含未知总体参数的范围，该范围为总体参数的置信区间（CI）。预先给定的概率（1—a）称为可信度或置信度，常取95%或99%。 回顾性研究；前瞻性研究 回顾性研究：即病例—对照研究，是由果到因，即先选定病例组和对照组，然后分别回顾两组过去的暴露情况，比较其差异，探索与发病相关的可能因素。回顾性研究的优点是对于患病率非常低的研究人群可获得较高的效果，研究周期较短和可以探索多个因素与患病的关联；其缺点是不能估计患病率和死亡率，容易产生回忆性偏倚和选择性偏倚。 前瞻性研究：即队列研究，是由因寻果，是将选定的人群按暴露状况分成暴露组和对照组，暴露组接触某个因素而对照组不接触某个因素，其他所有条件两组基本相同。经过一定时间随访，比较暴露组和对照组在随访期间的发病率，如果两组发病率不同，则归因于该暴露因素。前瞻性研究的优点是可以估计发病率，暴露测量可以做到无偏倚，结论比较可靠。其缺点是研究效率比较低，研究周期比较长导致在研究期间可能出现失访及各种混杂因素影响。 完全随机设计；随机区组设计 完全随机设计：又称为单因素设计或成组设计，是将同质的研究对象随机地分配到各处理组中进行实验观察，或从不同总体中随机抽样进行对比研究。 随机区组设计：又称配伍组设计，是在实验设计中用一个非研究因素的变量进行分层，每个层的观察对象数相等，并对每个层进行随机分组。 两种实验设计方案均为单因素实验设计。区别是：①两者观察对象随机分配方式不同；②统计分析方法不同；③误差内涵及大小不同；④检验效能不同。 8.独立性数据与重复性数据 独立测定数据：对一群观察对象的每个个体都独立测定一次得到的一个测定值，各测量数据之间无关联。 重复测定数据：对一个样本同时或不同时测定得到的多个测量值，各测量数据之间有关联。 α值；P值 α值:检验水准（显著性水准），即在假设检验中预先规定的判断小概率事件的概率尺度，通常为0.01或0.05，代表在原假设成立的前提下，拒接原假设所犯I类错误的概率。 P值:从已知总体中（或假设总体中）抽得统计量达到当前统计量这么大及比这绝对值还大的总概率，若以当前统计量为拒绝域临界点，在规定α前提下，实际欲拒绝可能犯I类错误的概率。 假设检验规定，如果一次实验结果P＞α，则不拒绝H0，统计结论为“差别没有统计学意义”。 如果一次实验结果P≤α，则拒绝