医学统计学名词解释及问答题.pdf

统计学（Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达 的 科学。 总体（population）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全 部研究单位的观测值。 样本（sample）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性， 能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。 抽样误差（sampling error）在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。表现为总体参数与样本统 计量的差异，以及多个样本统计量之间的差异。可用标准误描述其大小。 标准误(Standard Error) 样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度，也间接反映了抽样误差的 大小。样本均数的标准差称为均数的标准误。均数标准误大小与标准差呈正比，与样本例数的平方根呈 反比，故欲降低抽样误差，可增加样本例数 区间估计（interval estimation）：将样本统计量与标准误结合起来，确定一个具有较大置信度的包含 总体参数的范围，该范围称为置信区间 （confidence interval，CI），又称可信区间。 参考值范围 描述绝大多数正常人的某项指标所在范围；正态分布法（标准差）、百分位数法，参考值范 围用于判断某项指标是否正常 置信区间 揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。t 分布法、正态分布法（标准误）、二项分 布法。置信区间估计总体参数所在范围 参数统计（parametric statistics） 非参数统计（nonparametric statistics）是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和计算参数估计 量,直接对比较数据(x)的分布进行统计检验的方法。 变异（variation）：对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异 同质（homogeneity）：研究对象具有的相同的状况或属性等共性。 回归系数有单位，而相关系数无单位 β为回归直线的斜率(slope)参数，又称回归系数(regression coefficient)。 线性相关系数（linear correlation coefficient）：又称Pearson 积差相关系数（Pearson product moment coefficient），是定量描述两个变量间线性关系的密切程度与相关方向的统计指标。 参数（parameter）：描述总体特征的统计指标。 统计量（statistic）：描述样本特征的统计指标。 实验设计的基本原则 对照 (control) 对受试对象不施加处理因素的状态。在确定接受处理因素的实验组时，要同时设立对照 组 重复 (replication) 相同实验条件下进行多次实验或多次观察。整个实验的重复；观察多个受试对象（样 本量）；同一受试对象重复观察。作用是估计变异大小和降低变异 随机化(randomization) 采用随机的方式，使每个受试对象都有同等的机会被抽取或分配到试验组和对 照组。 I 类错误（假阳性错误） 真实情况为H0 是成立的，但检验结果为H0 不成立，这样的错误称为I 类错误。 其发生的概率用  表示。在假设检验中作为检验水准。一般取0.05 或0.01。 II 类错误（假阴性错误） 真实情况为H1 是成立的，但检验结果为H1 不成立，这样的错误称为II 类错 误。其发生的概率用  表示。由于其取值取决于H1 ，因此在假设检验中无法确定。 变异指标 是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围，即描述离散趋势的统计指标。数值越大，说 明数据越离散，反之越集中。极差 (range)；四分位数间距(quartile range)；方差(variance)；标准 差(standard deviation)；变异系数(coefficient of variation 平均数指标 用于描述一组同质观察值的集中趋势，反映一组观察值的平均水平。算术均数（arithmetic mean）；几何均数（geometric mean）；中位数（median）；众数（mode） 单纯抽样 将调查总体的全部观察单位编号，从而形成抽样框架，在抽样框架中随机抽取部分观察单位 组成样本。每个观察对象都有相同的机会被抽中 系统抽样 又称机械抽样。按照某种顺序给总体中的个体编号，然后随机地抽取一个号码作为第一个调查 个体，其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。 最常用的方法是等距抽样 分层抽样 先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量