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医学统计学
对医学统计学的整理归纳，分类变量资料的统计分析：常用指标、注意的问题、标准化法；医学统计方法概述：统计工作的基本步骤。
编辑于2022-01-04 00:26:56
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- 大纲
常用医学统计方法
医学统计方法概述
作用
意义
统计工作的基本步骤
设计
搜集医科
整理资料
分析资料
常用概念
统计数据的类型
定量变量（数值变量、计量资料）
连续型变量
离散型变量
定性变量（分类变量、名义变量）
无序分类变量
二项分类变量
多项分类变量
有序分类变量
同质与变异
总体和样本
参数和统计量
参数 （希腊字母表示）
总体均数μ
总体标准差δ
总体率π
统计量 （拉丁字母表示）
平均值x
标准差S
样本率p
抽样和抽样误差
概率和小概率
统计表和统计图
统计表
结构及制作要求
标题
标目
线条
数字
备注
种类
简单表
组合表
原则
注意事项
统计图
原则
方法和要求
条图
单式条图
复试条图
构成图
百分条图
圆图
普通线图
半对数线图
直方图
散点图
统计地图
数值变量资料的统计分析
统计描述
频数表制作
计算极差
确定组数、组距
计算各组段频数
计算各组段频率
计算累计频数
频数图
集中趋势
众数M。
均数
算术均数μ （近似）正态分布
直接法
频数表法
几何均数G 倍数关系
直接法
频数表法
中位数M 偏态分布
直接法
频数表法
离散趋势
极差
四分位数间距
方差 （近似）正态分布
标准差 （近似）正态分布
变异系数 均数差别较大
正态分布及其应用
概念
特点
Z变换
应用
确定医学参考值范围
质量控制
参数估计和假设检验
均数的抽样误差与标准误差
t分布
总体均数估计
点估计
区间估计
置信区间、置信度
小样本资料95％置信区间X±t0.05/2,υSx
大样本资料95％置信区间X±1.96Sx
假设检验
基本思想
反证法
小概率事件原理
基本步骤
建立检验假设，确定检验水准
确定检验方法，计算统计量
确定概率P值，腿推断结论6
数值变量资料的假设检验 t检验
单样本资料
配对设计资料
两个独立样本资料
方差的齐性检验
方差齐的t检验
方差不齐的t'检验
Z检验
假设检验的两类错误
Ⅰ型错误
拒绝了实际上成立的H。
Ⅱ型错误
接受了实际上不成立的H。
假设检验应注意的问题
数值变量资料的统计推断 方差分析
基本思想和应用条件
完全随机设计资料的方差分析
随机区组设计资料的方差分析
多个样本均数的两辆比较
直线相关与直线回归
直线相关
绘制散点图
正相关
负相关
完全正相关
完全负相关
计算相关系数r
相关系数的假设检验
t检验
总体相关系数的置信区间
直线回归
直线回归方程及计算
回归系数的假设检验
t检验
方差分析
总体回归系数的置信区间
b±tα/2,υ·Sb
回归系数的应用
描述两个变量的数量依存关系
利用回归方程进行预测
直线相关与直线回归的联系
同一组资料r与b符号相同
同一资料，r与b的假设检验结果是等价的，tr＝tb
r²＝R²(决定系数)
直线相关与直线回归的区别
资料要求上不同
统计意义不同
应用上不同
相关
方向和密切程度
回归
数量上的依存关系
Spearman等级相关
基本思想
分析方法
秩和检验
非参数统计的适用条件
秩和检验
配对资料的符号秩检验
建立检验假设，确定检验水准
求差
编秩
求秩和
确定统计量T
确定P值并做出推断结论
完全随机设计两组计量资料的秩和检验
建立检验假设，确定检验水准
编秩
求秩和并确定统计量T
确实P值并做出推断结论
完全随机设计下多组计量资料的秩和检验
建立检验假设，确定检验水准
编秩
求秩和
计算统计量
确定P值并做出推断结论
等级资料的秩和检验
分类变量资料的统计分析
分类变量资料的统计描述
常用指标
构成比（百分比、构成指标）
率（频率指标）
比（相对比）
动态数列
绝对增长量
发展速度：环比
增长速度：定基比
注意的问题
相对数的分母不宜过小
分析时不能以构成比代替率
正确计算平均率
率或者构成比比较时，注意资料的可比性
样本率（或构成比）比较应进行假设检验
标准化法
基本思想和意义
标准化率计算
选择标准人口
计算预期发生数
计算标准化率
标准化时应注意的问题
分类变量资料的统计推断
率的抽样误差和总体率的区间估计
率的抽样误差和标准误
总体率的可信区间
查表法n≤50
正态近似法
率的Z检验
样本率与总体率的比较
样本率与样本率的比较
Χ²检验
四格表资料
基本思想
专用公式法
Χ²值的校正
配对资料的Χ²检验
行×列表的Χ²检验
多样本率比较
行×列表Χ²检验的注意事项