卫生统计学名词解释.doc

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1、. .卫生统计学名词解释总体（population）：根据研究目的确定的同质观察单位的观察值全体所构成的集合。样本（sample）：从研究总体中抽取的一部分满足代表性的个体观察值所构成的集合。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。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。等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料变量：观察单位或个体的某种属性或标志称为变量变量值：对变量进行测量或观察的值称为变量值。分类变量变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation

2、）。变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。数值变量：概率：又称几率，是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，随机事件A发生的概率记为P（A），随机事件的概率取值在0之间，即0P1.小概率事件：如果随机事件发生的概率P0.05，或P0.01，表示该事件发生的可能性很小，对于一次随机抽样，一般认为是不可能发生的事件。频数表：用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度（频数）。对于离散数据，每一个观察值即对应一个频数，如某医院某年度一日内死亡0，1，220个病人的天数。对于散布区间很大的

3、离散数据和连续型数据，数据散布区间由若干组段组成，每个组段对应一个频数。算术均数：描述一组数据在数量上的平均水平。总体均数用表示，样本均数用 X 表示。几何均数：用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料的水平。记为G。中位数：将一组观察值由小到大排列，n为奇数时取位次居中的变量值；为偶数时，取位次居中的两个变量的平均值。极差：亦称全距，即最大值与最小值之差，用于资料的粗略分析，其计算简便但稳定性较差。百分位数：是将n 个观察值从小到大依次排列，再把它们的位次依次转化为百分位。百分位数的另一个重要用途是确定医学参考值X围。四分位数间距：是由第 3 四分位数和第 1 四分位数相减计算而得，常与中位

4、数一起使用，描述偏态分布资料的分布特征，较极差稳定。方差：方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。标准差：是方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同，适用于近似正态分布的资料，大样本、小样本均可，最为常用。变异系数：用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较。用CV表示。正态分布：二项分布：标准正态变换：将服从正态分布的原始变量x（，），进行变量变换（x-u）/,这种变换叫标准正态变换。正常值X围：抽样误差（标准误）：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本与总体指标的差异，称为抽样误差。可信区间：总体参数所在的X围。正常

5、值X围：医学上常把绝大多数正常人的某指标X围称为该指标的参考值X围，也叫正常值X围。构成比：又称构成指标，它表示事物内部个组成部分所占的比重或分布。相对数：是由两个联系的指标之比，是分类变量常用的描述性统计指标，常用的相对数有率、构成比、相对比。率的标准化法：是用于内部构成不同的两个或多个率比较的一种方法。统计描述：用统计图表或计算统计指标的方法表达一个群体的某项特征，称为统计描述。假设检验：是先对总体做出某种假定（检验假设），然后根据样本信息推断其是否成立的一类统计方法。统计推断：根据样本的特性对整体的特性做估计或推论的方法称统计推断，常用方法是参数估计和假设检验。抽样研究：从所研究的总体中

6、随机抽取一部分有代表性的样本进行研究，用样本指标推论总体，最终达到了解总体的目的。这种用样本指标推论总体参数的方法称为抽样研究。参数估计：是指用样本统计量估计总体参数，主要有两种方法：点估计和区间估计。统计表：是以表格的形式列出统计指标，它是对资料进行统计描述时的一种常用手段。统计图：是以各种几何图形（如点、线、面或立体）显示数据的大小、升降、分布以及关系等，它也是对资料统计描述时一种常用手段。均方：均方差（MS）或方差，是由离均差平方和被自由度相除而得。方差分析：方差分析（analysis of variance，ANOVA）就是根据资料的设计类型，即变异的不同来源将全部观察值总的离均差平方

7、和与自由度分解为两个或多个部分，除随机误差外，其余每个部分的变异可由某个因素的作用（或某几个因素的交互作用）加以解释。通过各变异来源的均方与误差均方比值的大小，借助F分布作出统计推断，判断各因素对观测指标有无影响。总变异：样本中全部实验单位差异称为总变异。其大小可以用全部观察值的均方（方差）表示。组间变异：各处理组样本均数之间的差异，受处理因素的影响，这种变异称为组间变异，其大小可用组间均方表示。组内变异：各处理组内部观察值大小不等，这种变异称为组内变异，可用组内均方表示。完全随机设计：只考虑一个处理因素，将全部受试对象随机分配到各处理组，然后观察实验效应，这种设计叫做完全随机设计。随机区组设

8、计：事先将全部受试对象按自然属性分为若干区组，原则是各区组内的受试对象的特征相同或相近，且受试对象数与处理因素的水平数相等。然后再将每个区组内的观察对象随机地分配到各处理组，这种设计叫做随机区组设计。非参数检验：是一种不依赖总体分布类型，也不对总体参数进行统计推断的假设检验。随机抽样：是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。随机抽样是样本具有代表性的保证。等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料。等级资料又称有序资料。如患者的治疗结果可分为治愈好转、有效、无效、死亡，各种结果既是

9、分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量。参数：是指总体的统计指标，如总体均数、总体率等。总体参数是固定的常数。多数情况下，总体参数是不易知道的，但可通过随机抽样抽取有代表性的样本，用算得的样本统计量估计未知的总体参数。统计量：是指样本的统计指标，如样本均数、样本率等。样本统计量可用来估计总体参数。总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近波动的随机变量。直线回归：建立一个描述应变量依自变量变化而变化的直线方程，并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小。直线回归是回归分析中最基本、最简单的一种，故又称简单回归回归系数：即直线的斜率，在直线回归方程中用b表示，b的统计意义为X每增

10、（减）一个单位时，Y平均改变b个单位。直线相关：又称简单相关，用于双变量正态分布资料。有正相关、负相关和零相关等关系。直线相关的性质可由散点图直观的说明。相关系数：又称积差相关系数，以符号r表示样本相关系数，表示总体相关系数。它是说明具有直线关系的两个变量间，相关关系的密切程度与相关方向的指标。秩相关又称等级相关，是用双变量等级数据作直线相关分析，适用于下列资料：不服从双变量正态分布而不宜作积差相关分析；总体分布型未知；用等级表示的原始数据。参数统计：通常要求样本来自总体分布型是已知的（如正态分布），在这种假设的基础上，对总体参数（如总体均数）进行估计和检验，称为参数统计。秩次：变量值按照从小

11、到大顺序所编的秩序号称为秩次。秩和：各组秩次的合计称为秩和，是非参数检验的基本统计量。、随机抽样：是指调查者用随机抽样的方法抽取样本，然后以样本统计量推断总体参数的一种研究方法。常用的随机抽样方法有：单纯随机抽样、系统抽样、整群抽样和分层抽样。检验水准：也称显著性水准，符号位a，是预先规定的概率值，通常取0.05，它是“是否拒绝H0的界限”。检验效能：又称检验功效（1-），它的含义是：当两总体确实有差别时，按规定的检验水准a，能够发现两总体间差别的能力。可比性：是指除了处理因素外，其他可能影响结果的非处理因素在各组间应该尽可能相同或相近，即“齐同”。发病率：指一定时期内，可能发生某病的人群中发

12、生某病新病例数的强度，常用于描述急性病的发病情况。患病率：可分为时点患病率与时期患病率，常用于描述在这个时间点或时期是否曾处于患病状态，适用于慢性病或发病时间不易确定的疾病患病情况，时期患病率也可以用于估计就医的需求状况。某病病死率：指在某一期间内患某病者因该病死亡的百分比，可说明一种疾病的严重程度，也可以反映一个医疗单位医疗水平和医疗质量。某病死亡率：是一定时期内某人群因某病而死亡的频率。动态数列：按时问顺序将一系列统计指标（可以为绝对数，相对数或平均数）排列起来，用以观察和比较该事物在时间上的变化和发展趋势人口金字塔：人口金字塔：是将人口的性别和年龄资料结合起来，以图形的方式表达人口的性别和年龄构成。它以年龄为纵轴，人口数构成为横轴，左侧为男，右侧为女而绘制的两个相对应的直方图，可以分析过去人口的出生死亡情况以及今后人口的发展趋势。总和生育率：假定同时出生的一代妇女，按照某年的年龄别生育水平度过其一生的生育历裎，各年龄别生育率之和乘以年龄组组距，就是这一代妇女平均每人可能生育的子女数。. .word.