医学统计学重点(15页).doc
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1、-医学统计学重点-第 15 页1.变异:同质事物之间的差别。2.频数分布的两个特征:集中位置,离散趋势3.数据分布的类型:对称分布和非对称分布。非对称分布又称偏态分布,包括正偏态和负偏态。单峰分布,双峰分布,多峰分布。4.统计描述:用统计表、统计图和统计指标等方法对资料的数量特征与分布规律进行描述。5.集中位置的描述,集中位置指标又称平均数指标。有哪些及适用条件?(1)算数平均数:最适用于单峰对称分布资料的平均水平的描述,特别是正态分布资料(2)几何平均数:适用于等比资料 对数正态分布资料(3)中位数和百分位数:适用于偏态分布的资料 开口资料 资料分布不明等(1)全距亦称极差,适用于单峰小样本
2、资料(2)四分位数间距,适用于单峰小样本资料(3)方差和标准差,适用于对称分布尤其是正态分布资料(4)变异系数,常用于比较度量衡单位不同的两组或多种资料的变异度 比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度7.常用相对数(1)率,是二分类指标(2)构成比(3)比8.正确应用相对数应注意几个问题:(1)计算相对数的分母不宜过小(2)分析时不能以构成比代替率(3)对观察单位数不等的几个率,不能直接相加求其总率(4)计算率时要注意资料的同质性,对比分析时应注意资料的可比性(5)也有抽样误差,需要假设检验。(1)基本思想:采用统一的标准,以消除病情构成不同对治愈率比较的影响,使算得的标准化治愈率有可比性。
3、(2)目的:控制混杂因素对研究结果的影响。(1)概念P16(2)标准正态分布,u变换:u=,u是标准正态离差,是均数,是标准差。uN(0,1)(3)正态分布的特征:是单峰分布,高峰位置在均数X=处。以均数为中心,左右完全对称。取决于两个参数,均数和标准差。为位置参数,越大,则曲线沿横轴向右移动;越小,则曲线沿横轴向左移动。为形态参数,表示数据的离散程度,若小,则曲线形态“瘦高”;大,则曲线形态“矮胖”。有些指标不服从正态分布,但通过适当的变换后服从正态分布,如对数正态分布。正态分布曲线下的面积是有规律的:总面积恒定为1,对称区域面积相等,对应区域面积相等。(4)几个u界值:90:双侧=单侧 9
4、5:双侧=单侧 99:双侧=单侧(1)样本率的标准差的估计值计算公式:=,p是样本率(2)样本个数n和概率如何影响二项分布的图形? 给定n后,形状取决于。当=0.5时,分布对称;当0.5时分布呈负偏态。随n的增大,分布逐渐逼近正态分布。如果n或n(1-)大于5时,则可用正态近似原理处理二项分布的相关问题。(3)应用条件:对立性,重复性,独立性。(1)概念,描述罕见事件发生次数的概率分布,是特殊的二项分布。(2)均数与方差相等,均为。(3)形状取决于的大小,为正偏态分布,越小分布越偏;随着的增大,分布逐渐趋于对称,当=20时,已基本接近对称分布;当50时,可按正态分布原理处理Poisson分布的
5、有关问题。(4)Poisson分布具有可加性。(5)应用条件:对立性,重复性,独立性。即事件的发生是相互独立的,且发生的概率不变,结果是二分类的(发生或不发生)(1)概念:绝大多数正常人某指标的波动范围。(2)正态分布法计算100(1) 正常值范围:双侧 S 单侧 S(高侧) +S(低侧)注意取值:双侧95 S 单侧95 高侧(3)百分位数法:知道求得第几个百分位数P26(1)概念:由于个体变异的存在,由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异。(2)产生的两个必备条件:抽样研究 个体变异,是根本原因(3)中心极限定理的涵义从均数为、标准差为的正态总体中独立、重复、随机抽取含量为n的样本,样本均
6、数的分布仍为正态分布,其均数为,标准差为。XN(,)XN(,)即使从非正态总体(均数为、标准差为)中独立、重复、随机抽取含量为n的样本,只要样本含量足够大(如n50),样本均数也近似服从均数为,标准差为的正态分布。 2.= 标准误与个体变异成正比,与样本含量n的平方根成反比(5) 标准误的估计值的计算公式:样本标准差s代替总体标准差,=(6) 标准差与标准误的关系区别标准差s标准误意义个体变异统计量的抽样误差用途正常值范围(1.96s)总体均数的可信区间()与n关系n,s趋于稳定n,趋于联系:两者都是变异指标,说明个体之间的变异用标准差,说明统计量之间的变异用标准误; 当样本量不足时,标准差大
7、,标准误也大,均数的标准差与标准误成正比。=15. 医学统计学:运用概率论和数理统计等数学的原理和方法,研究医学领域中资料的搜集、整理、分析和推断的一门学科。16. 三类资料:定量资料(数值资料)定性资料(无序分类资料)等级资料(有序分类资料)17. 总体:按研究目的所确定的研究对象中,所有观察单位某项指标取值的集合。18. 样本:从研究总体中,随机抽取具有代表性的部分观察单位某项指标取值的集合。19. 同质性:具有相同性质的事物。20. 参数:描述某总体特征的指标。21. 统计量:描述某样本特征的指标。22. 概率:随机事件发生可能性大小的一个度量,取值范围为0P123. 小概率事件:发生概
8、率0.05的事件。24. 小概率原理:小概率事件发生的可能性很小,进而认为其在一次抽样中不可能发生。25. 理解和解释可信区间26. 统计推断:根据样本所提供的信息,以一定的概率推断总体的性质。包括两方面的内容:参数估计和检验假设。27. 可信区间的两个要素:可靠性,精确性28. 均数的可信区间:从正态分布总体N(,)中随机抽取一个样本,则t=服从自由度=n-1的t分布。总体均数的(1-)可信区间定义为(,+)。如n100,可用标准正态分布代替t分布,相应的100(1-)可信区间为(,+)。29. 率的可信区间:(1)率的标准差又称率的标准误,为=(2)总体率的区间估计用正态近似法的条件:样本
9、含量n足够大,且样本率p和(1-p)都不太小时,如np和n(1-p)均大于5时,的可信区间为(p,p+)。30.事件数的可信区间:当X50也可以查附表7“Poisson分布的可信区间”,得到的95或99可信区间。(1)基本思想:(2)4个基本步骤:建立检验假设:= :、之间不等或不全相等。确定检验水准(拒绝时的最大允许误差)计算检验统计量并求值界定P值并作结论(要回下结论):,拒绝,接受; ,不拒绝。(3) 型错误:(4) 型错误:(5) 检验功效:型错误率表示失去对真实的作出肯定结论之概率,故1-就是对真实的作出肯定结论之概率,常被用来表达某假设检验方法的检验功效,即假设检验对真实的作出肯定
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- 医学 统计学 重点 15
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