2022年医学统计学重点简答题和名词解释.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 统计学 运用概率论、数理统计的原理与方法,讨论数据的搜集；分析；说明；表达的科学；总体 大同小异的讨论对象全体；更准确的说,总体是指依据讨论目的确定的、同质的全部讨论单位的观测值；样本（sample ）：来自总体的部分个体, 更准确的说, 应当是部分个体的观看值；样本应当具有代表性, 能反映总体的特点； 利用样本信息可以对总体特点进行推 断；抽样误差（ sampling error ）在抽样过程中由于抽样的偶然性而显现的误差；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 Erro

2、r 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量（ 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畴,该范畴称为置信区间（confidence interval,CI）,又称可信区间；参考值范畴 描述绝大多数正常人的某项指标所在范畴；正态分布法（标准差）、百分位数法,参考值范畴用于判定某项指标是否正常置信区间揭示的是按肯定置信度估量总体参数所在的范畴；t 分布法、

3、正态分布法（标准误）、二项分布法；置信区间估量总体参数所在范畴名师归纳总结 参数统计（ parametric statistics）第 1 页,共 6 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 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运算参数估量量,直接对比较数据 x的分布进行统计检验的方法；变异（ variation）：对于同质的各观看单位,其某变量值之间的差异同质（ homogeneity）：讨论对象具有的相同的状况或属性等共性；回来系数有单位,而相关系数无单位为回来直线的斜率 slope

4、参数,又称回来系数 regression coefficient；线性相关系数 （linear correlation coefficient（Pearson product moment coefficient 亲密程度与相关方向的统计指标；）：又称 Pearson 积差相关系数）,是定量描述两个变量间线性关系的参数（ parameter）：描述总体特点的统计指标；统计量（ statistic）：描述样本特点的统计指标；试验设计的基本原就对比 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,要同时设立对比组重复 replication 相同试验条件下进行多次试验

5、或多次观看；整个试验的重复；观看多个受试对象（样本量） ；同一受试对象重复观看；作用是估量变异大小和降低变异随机化 randomization 采纳随机的方式,使每个受试对象都有同等的机会被抽取或安排到试验组和对比组；I 类错误（假阳性错误）真实情形为 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 ；名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 6 页精选学习资料 - - - - - - - - - II 类错误（假阴性错误）真实情形为 H1 是成立的,但检验结果为H1 不成立

6、,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 是用于描述一组观看值环绕中心位置散布的范畴,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看值的集中趋势, 反映一组观看值的平均水平；算 术 均 数 （ arithmetic mean ）； 几何 均 数（ geometric mean ）； 中

7、位 数（median ）；众数（ mode ）单纯抽样将调查总体的全部观看单位编号,从而形成抽样框架, 在抽样框架中随机抽取部分观看单位组成样本；每个观看对象都有相同的机会被抽中系统抽样 又称机械抽样；依据某种次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,其他的调查个体就依据某种确定的规章“ 系统”地抽取；最常用的方法是等距抽样“ 层” ,再从每一层内随机抽分层抽样先将总体中全部个体按某种特点分成如干取肯定数量的个体组成样本； 分层特点与讨论目的有关； 按各层比例抽样； 为减少抽样误差,要求层内误差最小,层间误差最大；整群抽样 先将总体分成如干 “ 群” ,从中随机抽取几个

8、群, 抽取群内的全部观看单位组成调查样本；“ 群” 的确定与讨论目的无关；为削减抽样误差,需多抽几个“ 群” ；一、统计表有哪些要素构成的？制表的留意事项有哪些？名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 6 页精选学习资料 - - - - - - - - - 一般来说,统计表由标题、标目、线条和数字、备注五部分组成；但备注并不是必需的内容,可以依据需要显现；1 简明扼要,重点突出：最好一张表突出一个中心,不易太多中心,假如需要说 明多个中心,可分成多张统计表；2 合理支配主语和谓语的位置：对于表中任意一行,从左至右,通过简短的连接 词,可连成成一句通顺的句子；3 表中数据要仔细核

9、对,保证精确牢靠 二、为什么不宜用 t 检验对多组均数进行比较？假如用 t 检验进行多个样本均数的两两比较,就会增加犯I 类错误的概率；经检验得到拒绝 H0 ,认为两组之间有差别的结论可能犯 I 类错误的概率为,不犯 I 类错误的概率为 1- . 每次判定均不犯 I 类错误的概率为 1- k, k 为比较的次数,上例 =0.05, k= 3,就均不犯错误的概率为 1- 0.053 =0.86. 至少有一次判定犯 I 类错误的概率为 1-1- k 三、方差分析的基本思想是什么？按试验设计的类型, 将全部观看值间的变异分解成两个或多个组成部分,然后将各部分的变异与随机误差进行比较 （每个部分的变异

10、可由某因素的作用来说明）,以判定各部分的变异是否具有统计学意义,是否相同；从而推断不同样本所代表的总体均数四、简述标准差与标准误的区分与联系均数标准误大小与样本标准差大小成正比,与样本含量的平方根成反比； 标准误越小,说明样本均数作为总体均数估量值的精确性越大；名师归纳总结 均数的标准误标准差第 4 页,共 6 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 意义反映样本均数抽样误差的大小反映一组个体值的变异程度符号X,SX总体标准差,样本标准差S运算XnX2N公式SXSSXX2n掌握方n1个体差异或自然变异不能通过统计增大样本含量可减小标准误法 方法来掌握五、简

11、述直线相关与回来的区分与联系区分：1回来说明依存关系, 直线回来用于说明两变量间数量依存变化的关系,描述 y 如何依靠于 x 而变化；相关说明相关关系, 直线相关用于说明两变量间的直线相关关系,此时两变量的关系是公平的2r 与 b 有区分：r 说明具有直线关系的两个变量间相关的亲密程度与相关方向； b 表示 x 每转变一个单位, y 平均增（减）多少个单位；3资料要求不同：直线回来要求应变量y 是来自正态总体的随机变量,而 x 可以是来自正态总体的随机变量,也可以是严密掌握、 精确测量的变量, 相关分析就要求 x,y 是来自双变量正态分布总体的随机变量；4.取值范畴： -b+ ；-1 r1.单

12、位： b 有单位； r 无单位；联系： 1.对同一样本,如同时运算b 和 r,其正负号是一样的；2.对同一样本, b 和 r 的假设检验是等价的,二者的 t 值相等, t b=t r；3. 回来可说明相关；相关系数的平方r2（又称打算系数）是回来平方和与总的离均差平方和之比,故回来平方和是引入相关变量后总平方和削减的部分；名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 6 页精选学习资料 - - - - - - - - - 六、简述试验设计的基本要素 1.处理因素 study factor,treatment . 讨论者依据讨论目的欲施加或欲观看的能作用于受试对象并引起直接或间接效应的

13、因素；.处理因素可以是主动施加的某种外部干预或措施,也可以是客观存在的因素；非处理因素.与处理因素同时显现、也能使受试对象产生效应的因素；称为混.当非处理因素夸大或缩小了处理因素与试验效应间的真实联系时,杂因素2.受试对象 / 试验单位 object/experiment unit .处理因素作用的客体, 是依据讨论目的而确定的观看目标总体；可以是人、动物,也可以是生物材料,试验单位的基本条件3.处理 / 试验效应 experimental effect 名师归纳总结 .处理因素作用于试验单位的反应和结果,通过观看指标来表达；第 6 页,共 6 页.挑选指标的依据：客观性、特异性和敏锐性；- - - - - - -