导图社区 医学统计学
医学统计学思维导图：包含医学统计学，基本概念，基本运算法则，定量数据的统计描述，频数分布，描述集中趋势的统计学指标，描述变异程度的统计学指标等等
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医学统计学
绪论
概念
基本内容
统计设计
数据整理与核查
统计描述
统计推断
基本概念
同质与变异
变量与数据类型
定量数据
定性数据
有序数据
总体和样本
误差
系统误差
随机误差
抽样误差
概率与概率分布
小概率事件
基本运算法则
乘法法则
加法法则
条件概率
定量数据的统计描述
频数分布
频数表
确定组数，组距，组限，频数
直方图
描述集中趋势的统计学指标
算数均数
直接法
加权法
几何均数
均数更适合对称分布
中位数与百分位数
中位数
不受极端值影响，适用于偏态分布或两端无确定数值时
百分位数
任何频数分布，尤其是明显偏态分布的资料
描述变异程度的统计学指标
极差
四分位数间距
明显偏态分布
方差
标准差
还原与原始数据相同的计量单位
变异系数
相差较大或单位不同
正态分布与医学参考值范围
正态分布
概念：若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ²的正态分布，记为N（μ，σ²）
特征
标准正态分布概念
医学参考值范围
医学参考值范围：从选择的参照总体中获得的所有个体观察值，用统计学方法建立百分位数界限，由此得到个体观察值的波动区间。
注意事项
确定同质的参照总体
选择足够例数的参照样本
控制检测误差
选择单双侧界值
选择适当的百分数范围
选择计算参考值范围的方法
计算方法
正态分布法
百分位数法
定性数据的统计描述
常用相对数
率
构成比
相对比
比数比
标准化率：在比较两种不同人群的患病率、发病率、死亡率等资料时，为消除其内部构成对率的影响，可以使用标准化率。
相对数指标使用的注意问题
统计图与统计表
统计表
结构：标题，标目，线条，数字，备注
统计图
结构：标题，标目，刻度，图域，图例
描述定量数据的统计图
表示连续变量频数分布情况
线图
描述一个变量随另一个变量变化的趋势和波动情况
普通线图
半对数线图
描述研究指标变化的速度
箱式图
描述偏态分布资料
误差条图
用于比较多组资料的均值和标准差
散点图
两指标之间的关系
热图
森林图
描述定性数据的统计图
直条图
单式条图
复式条图
构成图
圆图
百分条图
参数估计与假设检验
参数估计
抽样误差：由于个体存在差异，因此通过随机抽样得到的样本在推论总体时会存在一定的误差，这种由抽样造成的样本统计量与总体参数之间的差异称为抽样误差。
可信区间：区间估计是指按预先给定的概率，计算出一个区间，使它能够包含未知的总体参数。事先给定的概率1-α称为可信度，计算得到的区间称为可信区间。
总体均数的区间估计
假设检验
定性比较总体参数之间有无差别或总体分布是否相同
基本步骤
建立假设和确定检验水准
选择检验方法和计算检验统计量
根据P值做出统计推断
两类错误
第Ⅰ类错误
第Ⅱ类错误
真实情况与假设不一致，检验统计量的值却落到了接受域
检验效能：指当不同总体间确实有差别时，按规定的检验水准α能发现其差别的概率，其值为1-β。
检验假设与区间估计的关系（问答）
t检验
单样本t检验
两独立样本均数比较的t检验
T检验中的注意事项
X²检验
主要用于分析分类变量数据的假设检验方法，该方法主要目的是推断两个或多个总体率或构成比之间有无差别。
四格表资料的卡方检验
原理
专用方式
矫正公式
非参数秩和检验
参数检验方法
在总体分布已知的前提下对参数进行的假设检验，如样本均数比较的t检验、方差分析等。
非参数检验方法
是一种不依赖总体分布类型，也不涉及总体参数，而是对总体分布的位置进行假设检验的方法。
配对设计资料的符号秩和检验
两独立样本比较的秩和检验
查表法
正态近似法
多个独立样本比较
W-K检验或H检验
