2022年卫生统计学知识点总结 .pdf

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1、卫生统计学知识点总结卫生统计学统计工作基本步骤:统计设计(调查设计与实验设计)、资料分析 收集资料、整理资料、分析资料【统计描述与统计推断(参数估计与假设检验)】。统计推断:就是利用样本所提供的信息来推断总体特征,包括:参数估计与假设检验。a 参数估计就是指利用样本信息来估计总体参数,主要有点估计(把样本统计量直接作为总体参数估计值)与区间估计【按预先设定的可信度(1-),来确定总体均数的所在范围】。b 假设检验:就是以小概率反证法的逻辑推理来判断总体参数间就是否有质的区别。变量资料可分为定性变量、定量变量。不同类型的变量可以进行转化,通常就是由高级向低级转化。资料按性质可分为计量资料、计数资

2、料与等级资料。定量资料的统计描述1 频率分布表与频率分布图就是描述计量资料分布类型及分布特征的方法。离散型 定量变量的频率分布图可用直条图 表达。2 频率分布表(图)的用途:描述资料的分布类型;描述分布的集中趋势与离散趋势;便于发现一些特大与特小的可疑值;便于进一步的统计分析与处理;当样本含量足够大时,以频率作为概率的估计值。3集中趋势与离散趋势就是定量资料 中总体分布的两个重要指标。(1)描述集中趋势的统计指标:平均数(算术均数、几何均数与中位数)、百分位数(就是一种位置参数,用于确定医学参考值范围,P50就就是中位数)、众数。算术均数:适用于对称分布资料,特别就是正态分布资料或近似正态分布

3、资料;几何均数:对数正态分布资料(频率图一般呈正偏峰分布)、等比数列;中位数:适用于各种分布的资料,特别就是偏峰分布资料,也可用于分布末端无确定值得资料。(2)描述离散趋势的指标:极差、四分位数间距、方差、标准差与变异系数。四分位数间距:适用于各种分布的资料,特别就是偏峰分布资料,常把中位数与四分位数间距结合起来描述资料的集中趋势与离散趋势。方差与标准差:都适用于对称分布资料,特别对正态分布资料或近似正态分布资料,常把均数与标准差结合起来描述资料的集中趋势与离散趋势;变异系数:主要用于量纲不同时,或均数相差较大时变量间变异程度的比较。标准差的应用:表示变量分布的离散程度;结合均数计算变异系数、

4、描述对称分布资料;结合样本含量计算标准误。定性资料的统计描述1 定性资料的基础数据就是绝对数。描述一组定性资料的数据特征,通常需要计算相对数。定性变量可以通过频率分布表描述其分布特征。2 常用相对数类型:频率型、强度型与相对比型指标。指标频率型指标强度型指标相对比型指标概念近似反映某一时间出现概率单位时间内某现象的发频率两个有关联的指标A 与 B 之比计算公式A/B 有无量纲无有可有、可无取值范围【0,1】可大于 1 无限制本质大样本时作为概率近似值分子式分母的一部分频率强度,即概率强度的似表示相对于B 的一个单位,A 有多少个位卫生统计学知识点总结值A 与 B 可以就是绝对数、相对数与平数A

5、 与 B 的量纲可相同也可不同A 与 B 互不包含相对比:A、B两指标可以就是绝对数、相对数或平均数。最常见的相对比就是人口学中的男女性别比,流行病学中的相对危险度RR=P1/P0也就是相对比指标。3 应用相对数应该注意:防止概念混淆,避免以比代率的错误现象;计算相对数时分母应有足够数量,如果例数较少会使相对数波动较大,应该使用绝对数;正确的计算频率(或强度)指标的合计值。当分组的资料需要合并起来估计频率(或强度)时,应将各组频率的分子相加作为合并估计的分子,各组的分母相加作为合并估计的分母;频率型指标的解释要紧扣总体与属性;相对数间比较要具备可比性:要注意观察对象就是否同质、研究方法就是否相

6、同、观察时间就是否一致、观察对象内部结构就是否一致、对比不同时期资料应注意客观条件就是否相同;正确进行相对数的统计推断:在随机抽样的情况下,从样本估计值推断总体相对数应该考虑抽样误差,因此要进行参数估计与假设检验。4 医学人口统计资料主要来源为日常工作记录(报告单、卡、册)、统计报表、人口调查(普查与抽样调查)。5 描述人口学特征的常用指标一般有人口总数与反映人口学基本特征的某些指标。人口学的基本特征包括性别、年龄、文化、职业等,最常用来描述人口结构的就是性别与年龄。人口学特征指标:老年人口系数、少儿人口系数、负担系数、老少比、性别比。6 有关生育的常用指标有出生率、生育率与人口再生产指标。测

7、量生育水平的统计指标:粗出生率、总生育率、年龄别生育率、总与生育率。测量人口再生育的统计指标:自然增长率、粗再生率与净再生率。7 常用的死亡统计指标有:粗死亡率、年龄别死亡率、婴儿死亡率、新生儿死亡率、围生儿死亡率、死因别死亡率、某病病死率与死因构成等。8 疾病统计资料主要来源于:疾病报告与报表材料、医疗卫生工作记录、疾病专题调查资料。9标准化:两个率或多个率之间进行比较时,为消除内部构成不同的影响,采用统一的标准,对两组或多组资料进行校正(调整),计算得到标准化率后再做比较的方法,称为。其目的就是统一内部构成,消除混杂因素,就是资料具有可比性。应用标准化法的注意事项:标准化法的应用范围很广。

8、当某个分类变量在两组中分布不同时,这两个分类变量就成为两组频率比较的混杂因素,标准化的目的就是消除混杂因素。标准化后的标准化率,已经不再反映当时当地的实际水平,只表示相互比较的资料间的相对水平。标准化法实质就是找一个标准,使两组得意在一个共同的平台上进行比较。选择不同的标准,算出的标准化率也会不同,比较的结果也未必相同,因此报告比较结果时必须说明所选用的标准与理由两样本标准化率就是样本值,存在抽样误差。比较两样本标准化率,当样本含量较小时,还应作假设检验。10 常用的动态数列分析指标有:绝对增长量、发展速度与增长速度、平均发展速度与平均增长速度。(1)绝对增长量:就是说明事物在一定时期增长的绝

9、对值,可分为:累计增长量(报告期指标与基线期指标之差)与逐年增长量(报告期指标与前一期指标之差)。(2)发展速度与增长速度:均为相对比,说明事物在一定时期的变化,可计算定基比(即报告期指标与基线期指标的比:an/a0)与环比(报告期指标与其前一期指标之比:an/an-1)。增长速度表示的就是净增长速度,增长速度=发展速度-100。(3)平均发展速度与平均增长速度:用于概括某现象在一段时期中的平均变化。平均发展速度就是发展速度的几何平均数,平均发展速度=naan0,平均增长速度=平均发展速度-100。11 统计表与统计图就是描述资料特征、呈现统计分析结果的重要工具。统计表结构标题、标目、线条、数

10、字与备注。文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y

11、2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X

12、2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y

13、2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X

14、2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y

15、2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X

16、2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5卫生统计学知识点总结12 常用统计图用途:条图:适用于相互独立的资料(资料有明确分组、不连续);百分条图、圆图适用于构成比资料;线图适用于连续性资料,表达事物的动态变化(绝对差值);半对数线图适用于连续性资料,表达事物的发展速度(相对比);直方图用于描述连续变量的频数分布;散点图适用于双变量资料,用点的排列趋势与密集度表示两变量的相关关系。常用概率

17、分布1 正态分布(连续型随机变量的概率分布)(1)正态概率密度曲线特点:关于x=对称;在 x=处取得该概率密度函数的最大值,在 x=处有拐点;曲线下面积为1;正态分布有两个参数:位置参数(决定曲线在横轴上的位置)与变异参数(决定曲线的形状);1、64面积为90,1、96面积为95,2、58面积为 99。(2)Z 变换与标准正态分布:对于任意一个服从正态分布N(,2)的随机变量,可作 Z变:Z=x,变换后的 z 值仍然服从正态分布,且其总体均数为0、总体标准差为1,称此为 标准正态分布,用 N(0,1)表示。(z)为标准正态分布Z 变量的累积面积,-Z 的面积,即下侧累计面积。(3)正态分布的应

18、用:确定医学参考值范围:就是指特定的“正常”人群(排除了对所研究的指标有影响的的疾病与有关因素的特定人群)的解剖、生理、生化指标及组织代谢产物含量等数据中大多数个体的取值所在范围,习惯用该人群的95的个体某项医学指标的取值范围作为该指标的医学参考值范围。方法:a 百分位数法:适用于任何分布类型的资料;b 正态分布法。质量控制图:如果某一波动仅仅由个体差异或随机测量误差所致,那么观察结果服从正态分布。控制图共有7 条水平线,中心线位于总体均数处,警戒限位于 2处,控制限位于3处,此外还有两条位于处。(4)确定医学参考值的步骤:从“正常人”总体中抽样,明确研究总体;用统一与准确的方法测定相应的指标

19、;根据不同的用途选定适当的百分界限,常用 95;根据此指标的实际意义,决定单侧范围还就是双侧范围;根据此指标的分布决定计算方法,常用的计算方法:正态分布法、百分位数法。2 二项分布:(1)就是一种 离散型随机变量的分布类型。如果每个观察对象阳性结果的发生概率为,阴性结果的发生概率为(1-);而且每个观察对象的结果就是相互对立的,那么,重复观察n 个人,发生阳性结果的人数X 的概率分布为而二项分布,记作 B(n,)。二项分布的概率函数P(X)=xnCX(1-)n-x,xnC=)!(!n!XnX适用条件:每次实验只有两种互斥 的结果;各次实验互相独立;发生成功事件的概率恒定。分布特征:二项分布的特

20、征由二项分布的参数以及观察的次数n 决定。图形分布特征:二项分布图的高峰在=n处或附近;=0、5 时,图形对称;0、5 时,分布不对称,且对同一 n,离 0、5 愈远,对称性愈差。对于同一,随着 n 的增大,分布趋于对称。当n时,只要不太靠近 0 或 1(特别就是当n与 n(1-)均大于 5 时),二项分布趋于对称。二项分布的均数与标准差:若 X 服从二项分布B(n,),则X 的总体均数为=n,总体方差为2=n(1-),总体标准差为=）（-1n;若将出现阳性结果的频率记为:P=nX,则样本率P 的总体均数为P=,总体方差为2p=n）（-1,总体标准差为p=n）（-1,p就是频率 P的标准差,又

21、称频率的标准误,反映阳性频率的抽样误差大小。累积概率计算:二项分布出现阳性的次数至多为k 次的概率为:P(X k)=XXXnXnnxk0)1()!(!文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K

22、1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:

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24、1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:

25、CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K

26、1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:

27、CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5卫生统计学知识点总结出现阳性的次数至少为k 次的概率为:P(X k)=XkXXnXnnxn)1()!(!。3 Poisson分布:就是一种 离散型随机变量的分布类型,就是二项分布的特例,用以描述单位时间、空间、

28、面积等的罕见事件发生次数的概率分布。一般记作P(),就是 Poisson 分布的唯一参数。总体均数为=n。前提条件:互斥、独立、恒定。概率函数为:P(X)=e-!XX,X 为观察单位内稀有事件的发生次数,e=2、71828。分布特性:Poisson分布就是非对称的,总体参数值越小,分布越偏;随着,分布趋于对称,当20 时,Poisson分布资料可按正态分布处理。Poisson分布总体均数与总体方差相等,均为;Poisson分布的观察结果可加性,即对于服从Poisson 分布的 m歌互相独立的随机变量X1、X2Xm,它们的与也服从Poisson 分布,其均数为这个m随机变量的均数之与。概率计算:

29、如果稀有事件发生次数的总体均数为,有事件发生次数至多为k 次的概率为:P(X k)=!0XeXkX;生次数至少为k 次的概率:P(X k)=1-P(X k-1)4三种常用分布之间的关系:二项分布与Poisson 分布的关系:当 n 很大,发生概率(或 1-)很小,二项分布B(n,)近似于 Poisson分布 P(n);二项分布与正态分布的关系:当 n 较大,不接近 0 或 1(特别就是当n与 n(1-)均大于 5 时),二项分布B(n,)近似于正态分布N(n,n(1-);Poisson 分布与正态分布的关系:当 20 时,Poisson分布渐进正态分布N(,)。5二项分布与Poisson 分布

30、的区别:相同点:都就是离散型随机变量的常见分布;区别:a 取值不同。服从二项分布的随机变量有n+1 个不同的取值;Poisson分布的随机变量的可能去只有无限多个,即非负整数0,1,2 ;b随机变量的概率不同:二项分布P(X=k)=k-n-1)!(!）（kknkn,Poisson分布 P(X=k)=e-!kk;c 描述的随机变量不同。二项分布描述的就是一次试验只会出现两种对立的结果之一,n 次独立重复试验中某种结果出现次数的概率分布。Poisson 分布描述的就是在单位时间、面积、空间等范围中某种事件发生数的概率分布。联系:B(n,)很大，很小nPoisson 分布。参数估计1 在服从正态分布

31、的总体中进行随机抽样,样本均数的抽样分布特点:各样本均数未必等于总体均数;样本均数见存在差异;样本均数围绕总体均数,中间多、两边少,左右基本对称,呈近似正态分布;样本均数间的变异明显小于原始变量间的变异。2 标准误:均数的标准误的理论值:X=n,总体标准差通常未知,需用样本标准差S来估计,均数标准误的估计文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W

32、7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI

33、2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W

34、7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI

35、2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W

36、7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI

37、2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5卫生统计学知识点总结值为:SX=ns;频率的标准误:若

38、随机变量XB(n,),则样本频率 P=nX的总体概率为,标准误就是p=n）（-1,频率标准误的估计值:SP=1-1npp）（npp）（-1(增加样本含量可以减少样本误差)。3标准差与标准误的区别与联系:区别:标准差S():意义:描述个体观察值变异程度的大小。标准差小,均数对一组观察值得代表性好;应用:与X结合,用以描述个体观察值的分布范围,常用于医学参考值范围的估计;与 n 的关系:n 越大,S越趋于稳定;标准误SX(X):意义:描述样本均数变异程度及抽样误差的大小。标准误小,用样本均数推断总体均数的可靠性大;应用于X结合,用以估计总体均数可能出现的范围以及对总体均数作假设检验;与 n 的关系

39、:n 越大,SX越小。联系:都就是描述变异程度的指标;由 SX=ns可知,SX与 S成正比。n 一定时,s 越大,SX越大。4 t 分布:当 X服从均数为的正态分布时,统计量nsXt服从自由度为v=n-1 的 t 分布,就是小样本总体均数的区间估计及假设检验的理论基础。t 分布的图形特征:t 值得分布于自由度有关。t 分布只有一个参数即v。特征:单峰分布,以 0 为中心,左右对称;v 越小,t 值越分散,曲线的峰部越矮,尾部越高;随着 v 逐渐增大,t分布逐渐接近标准正态分布;当 v 趋向时,t分布趋近标准正态分布,故标准正态分布就是t 分布的特例;t 分布就是一簇曲线。t 界值表:在自由度相

40、同时,t值越大,t分布的尾部概率越小;在 t 临界值相同时,双侧尾部面积概率为单侧尾部面积概率的两倍。5 参数估计:包括点估计与区间估计。置信区间的两个要素:准确度:反映置信度1-的大小,及区间包括总体均数的理论概率的大小,愈接近 1 越好;精密度:即区间的宽度,区间越窄越好,如样本含量不变,将置信度由95提高到99,则置信区间由窄变宽,估计的精度下降。6 总体均数及总体概率的区间估计:体均数的置信区间:t 分布法与正态近似法I、t 分布法:当未知且n 较小时,总体均数的双侧(1-)置信区间为Xtv，2/SX;单侧(X-tv,SX,)或(-,X+tv,SX);II.正态近似法:当已知时,总体均

41、数的双侧(1-)置信区间为XZv，2/X;单侧(X-Zv,X,)或(-,X+Zv,X);当未知但n 足够大时(n50),t分布近似服从标准正态分布,总体均数的双侧(1-)置信区间为:XZv，2/SX,单侧(X-Zv,SX,)或(-,X+Zv,SX)总体概率的置信区间:对于二项分布的样本资料,可根据样本含量n 与样本频率p 的大小,选用查表法(n50,特别就是 p 很接近 0 或 100时)或正态近似法估计总体概率的(1-)置信区间。正态近似法:当 n 足够大,且 np 及 n(1-p)均大于 5 时,p 的抽样分布近似正态分布,总体概率的双侧(1-)文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9

42、O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档

43、编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9

44、O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档

45、编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9

46、O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档

47、编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9

48、O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5文档编码:CI2W5T9U1Y2 HJ6L9O1K1W7 ZR6V1X2F9P5卫生统计学知识点总结置信区间等于P Z2/Sp7 医学参考值范围与总体均数的置信区间的区别:参考值范围意义:绝大多数人某项指标的数值范围;计算:正态分布双侧XZv，2/S;单侧(X-ZS,)或(-,X+ZS)偏峰分布双侧 PXP100-X;单侧(PX,)或(-,P100-X)应用:判断某项指标正常与否总体均数的置信区间:意义:按一定的置信度估计总体均数所在范围;计算:正态分布未知:双侧Xtv，2/SX

49、,单侧(X-tv,SX,)或(-,X+tv,SX);已知:双侧XZv，2/X,单侧(X-Zv,X,)或(-,X+Zv,X);正态分布或偏峰分布:未知但n 足够大:双侧X Zv，2/SX,单侧(X-Zv,SX,)或(-,X+Zv,SX)应用:估计总体均数所在范围。假设检验1 假设检验的过程:建立检验假设,确定检验水准计算统计量确定P值并与给定的比较做出推断结论。2 假设检验的基本逻辑:在 H0成立的条件下(处理因素不起作用),计算统计量与P值,把“不太可能出现假阳性”当作“不可能出现假阳性”,从而拒绝 H0,接受 H1(处理因素起作用)。3 假设检验的两类错误:型与型错误。(见名解)实际情况统计

50、推断拒绝 H0,有差异不拒绝 H0,无差异H0成立,无差异第类错误(假阳性),概率=正确,概率=1-H1成立,有差异正确,该概率=1-第类错误(假阴性),概率=4t 检验:应用条件:随机样本:来自正态分布总体;均数比较时,要求两总体方差相等(方差齐性)。单样本资料的t 检验:实际上就是推断该样本来自的总体均数与已知的某一总体均数0有无差别。检验假设:H0:=0,H1:0;前提条件:样本来自正态总体;计算公式:nsXt0;自由 v=n-1。配对设计资料的t 检验:配对资料的分析着眼与每一对中两个观察值之差,这些差值构成一组资料,用 t 检验推断差值总体均数就是否为0。检验假设:H0:d=0,H1