医学统计学重点知识总结.docx

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1、医学统计学第一章绪言研究设计、资料分析、结论定量资料：以定量值表达每个观察单位的某项观察指标，如血脂心率等。定性资料：以定性方式表达每个观察单位的某项观察指标，如血型性别等。 等级资料：以等级方式表达每个观察单位的某项观察指标，如疗效分级等。 总体：是指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。 样本：是指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。（以上均可能考名解）描述某总体特征的指标称为总体参数，简称参数；描述某样本特征的指标称为样 本统计量，简称统计量。概率是随机事件发生可能性大小的一个度量，概率小于或等于0.05时，统计学 通常称该事件为小概率

2、事件，其涵义为该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，此即为小概率原理。定量资料的统计指标（大题）：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。同质性与异质性：同质是指观察单位具有相同的性质，是构成研究总体的必备条 件；异质性是指性质不同，研究内容不同，对同质性的要求不同。第二章个体变异与变量分布变异（名解）：是以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在观察单位之 间显示的差别。【在同质的基础上各观察单位（或个体）之间的差异】 正偏态与负偏态【2.3节为重点，尤其是统计指标与图的关系】几何均数应用于比值数据，中位 数适用于偏态分布离散趋势指标（重点简答）：全距，四分位数间距，方

3、差，标准差和变异系数， 其中常用的是标准差和变异系数。变异系数（名解）：亦称离散系数，是标准差s与均数7之比，即CV=X100%, 变异系数常用于比较度量衡单位不同的两组或多组资料的变异度、比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度。如何正确使用相对数（选择或简答）：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，不能直接相加求其平 均率（或称总率）。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O标准化率：又称调整率，实际上是一加权平均。标准化的目的是为了进行合理的 比较。正态分布的特征：1,正态分布是一单峰分布，高峰位置在均数右四处

4、，这一点 由f（X）的定义即知。总体中位数亦为心2,正态分布以均数为中心，左右完全对 称。3,正态分布取决于两个参数，即均数日和标准差。4,有些指标不符合正 态分布，但通过适当的变换后符合正态分布。5,正态分布曲线下的面积分布是 有规律的。3离散趋势fP18例2.11 （典型）二项分布（事件数&率的标准差）、！公式：C：，= xl（n-x）从阳性率为Ji的总体中随机抽取含量为n的样本恰有x例阳性的概率为P（x） =C；（1 一兀）-优= 0,1,2n性质：1,均数与标准差在二项分布资料中，当n和n已知时，阳性数X的均值U以及其标准差。可由u=n冗和。7 5）算出。若均数与标准差不用绝对数而用率

5、表示时，即用上两式分别除以n得四n 。（1-兀72,累计概率（选择）常用的有左侧累计和右侧累计两种方法。从阳性率为冗的 总体中随机抽取n个个体，则A最多有k例阳性的概率：P （XWk）二Z P（X）=P（O）+P（1）+P（k）0最少有k例阳性的概率：P（X工k） = ZX）=l-p（XWk-l）kn-X兀计算时可借助下列递推公式：P（X+1）=T7TTP（X）3,二项分布的图形 当冗=0.5时，分布对称；当九#0.5时，分布呈偏态；当耳 n2（l-p2）均大于5时才 适用，如果n较小，则可用校正的u检验nRnC两样本率的卡方检验：理论频数T的计算可用公式= F-/ 4 rri 2卡方检验的基

6、本思想：x2=z_1Ti1行X列表的自由度V可由式V=（行数T）（列数-1）四格表卡方值的校正，从而人为地扩大了第一类错误。7. 3多个率的比较，属于卡方检验。7. 4构成比的比较：似然比检验或者确切概率法的应用条件是：RXC表用卡方检 验也是一种近似，当样本含量较大，且每个格子的理论数均较大时，近似程度较 好，当有1/5以上格子的理论频数小于5时，宜用上述两种检验方法。7. 5当b+c叁40时，用712计算检验统计量;当20Wb+c40时用7. 13；当b+c20 时直接计算确切概率Xb + c，v= 1 （7. 12） Xb + c，v1 （7. 13）四格表的确切概率法是属于超几何分布。

7、确切概率法（选择）7. 9定性资料假设检验的正确应用（选择）P84选择检验方法的条件第八章等级资料的分析编秩秩变换秩次秩和秩次：是指全部观察值按某种顺序排列的位序秩和：同组秩次之和两组秩和相加等于N（N+2）/2两组比较的秩和检验：HO： AB两组等级分布相同；Hl： AB等级分布不同多组比较的秩和检验：H0：总体分布相同；H1：总体不同或不全相同 （方法:H 检验，乂叫 kruskal-wallis 法）配对设计秩和检验的编秩（注意正负号的问题）:H0：总体中位数为0；H1 总体中位数不为0.编秩P91：按差值的绝对值从小到大编秩，若差值为0,舍去不计；若差值绝对 值相等，则取平均秩次。P9

8、3基本思想区组设计资料的秩和检验（方法：M检验，又称friedman秩和检验）秩和检验的思想和适用范围（简答题）1，等级资料2,定量资料，但数据某一段或两端无确定数值3,定量资料，但数 值的分布是极度偏态的4,定量资料，但各组离散程度相差悬殊，即使经过变量 变换，也难以达到方差齐性5,定量资料，但分布型尚未确知，此时可先用秩和 检验法进行分析6,兼有等级和定量性质的资料秩和检验的优缺点：（摘要）如果定量资料不满足t检验的条件而仍用t检验， 则检验功效同样会降低。第十章两指标间的直线相关相关关系：当两个数借变量之间出现如下情况：当一个变量增大时，另一个变量 也随之增大（或随之减小），我们称这种现

9、象为共变，也就是两变量有相关关系 直线相关系数：又称积差相关系数，简称相关系数，是表达两变量间线性相关的 程度和方向的一个统计指标。样本的相关系数用符号r表示，总体相关系数用希 腊字母P表示。公式：P108相关系数的示意图作了解相关系数的假设检验：检验步骤：H0无相关关系；H1有相关关系 注意自由度的计算，下结论的时候要注意写明是“正相关”还是“负相关”。 相关系数取值范围是-1到1的闭区间。当对相关系数r作Z变换时，原来的偏性几乎消失（见P110-111）相关分析的正确应用：1,相关关系是一种共变关系。2,充分利用散点图。3, 识别离群值。4,排除资料的间杂性。（详见P117-118）第十一

10、章 两指标间的直线回归（计算）A直线回归方程的一般表达式：y = a +,其中ab是决定回归直线的两个参数,a为回归直线在Y轴上的截距，b为回归系数，即回归直线的斜率。经典的估计系数ab的方法是最小二乘法。）上3金或“X-X）-Ixx注意：所绘直线必然通过（.歹）11.3回归系数和回归方程的意义及性质（重点）P121Sy.x为剩余标准差，常用于评价回归方程的拟合精度。越小说明拟合度越好。S Jim n_211.7直线回归的区间估计P125直线回归与直线相关的区别及联系P131 （可能是大题）回归分析的正确应用：1,作直线回归分析要有实际意义。2,充分利用散点图。3,回归系数的统计学意义。4,内插和外推，5,应用条件（线性、独立、正态、 等方差）第十三章研究设计基本原则：对照、随机、重复混杂因素常用的两种处理办法：排除、改为修饰因素。对照组的条件：对等、同步、专设。研究对象的随机化，具体体现在如下的三个方面：1,抽样随机。2,分组随机。3,实验顺序随机最小样本含量的影响因素（8个方面）：数据种类、指标间差值、变异度、相关 程度、研究设计质量、设计方法、各组例数分配、所定义0B水准