导图社区 医学统计学
医学统计学知识大纲，包括统计资料的类型、统计设计、统计描述、统计推断、t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验等等。
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医学统计学
绪论
定义
基本概念
同质与变质
总体与样本
参数和统计量
误差
频率和概率
变量：
数值变量/定量变量
分类变量/定性变量
有序分类变量
无序分类变量
统计资料的类型
定量变量
连续型变量
离散型变量
定性变量
分类变量/计数资料/名义变量
有序变量/等级资料/半定量资料
基本程序：统计设计、收集资料、整理资料、分析资料
统计设计
分类（按研究形式）
实验性研究
观察性研究/调查研究
实/试验性研究
基本因素：受试对象、处理因素、实验效应
基本原则
随机
随机抽样（概率抽样法）
非概率/随机抽样：偶遇抽样、定额抽样、判断抽样、滚雪球抽样、自愿回应抽样
单纯随机抽样
系统随机抽样
分层抽样
整群抽样
以上抽样误差由大到小为：整群、单纯随机、系统、分层
多级抽样
随机分组
方法：随机数字表、随机数发生器
完全随机化、分层随机化
实验顺序随机
对照：空白、实验、安慰剂、标准、自身、相互、历史
重复
均衡
盲法
设计类型
完全随机设计：单因素设计/成组设计
配对设计：成对设计
前后配对设计
左右配对设计
异体配对设计
随机区组设计：配伍组设计
配对设计的扩展（关键：组内同质,组间异质）
拉丁方设计
交叉设计
析因设计
重复测量设计
统计描述
频数分布
定量资料的频数分布：直方图、茎叶图（枝叶图）
定性资料的频数分布：圆图
数值变量的统计描述
集中趋势的描述：算术均数、几何均数、中位数
离散趋势的描述：极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数
分类变量的统计描述
绝对数
相对数：率、构成比、相对比
统计表与统计图
表（三线三部分）
图：条图、圆图、百分条图、直方图、线图、半对数线图、散点图、箱式图
统计推断
假设检验
基本思想与方法
小概率事件思想
反证法思想
基本步骤
建立检验假设，确定检验水准
计算相应的检验统计量
确定P值，作出统计推断
两类错误
Ⅰ类：弃真/假阳性错误
Ⅱ类：存伪
注意事项
首先严密的统计学设计
选择适合的假设检验方法
假设检验结论不可绝对化
正确理解p值含义
样本含量是否合理
正确理解统计学意义和专业意义
与置信区间关系
具有假设检验的功能
提供假设检验没有提供的信息（+专业意义）
参数估计
点估计
区间估计
t检验
适用条件：随机样本；样本来自正态总体或近似正态分布总体；两样本总体方差相等。（n<30，或总体标准差未知）
正态性检验
定量资料的统计方法，如t检验、方差分析、相关分析、直线回归等
图示法：P-P图、Q-Q图
统计检验法
W检验（3<=n<=50）
D检验（50<n<=100）
单样本 t检验
单样本服从正态分布
单样本t检验
两独立样本t检验
两组分别服从正态分布
方差齐性
齐：独立样本t检验
不齐：独立样本t′检验
配对设计t检验
计算差值
差值服从正态分布
方差分析
应用条件：同质性、独立性、正态性、方差齐性 方差齐性检验：Bar检验(各样本服从正态分布)；Lev检验（不要求样本资料服从正态分布）；F检验
完全随机设计
方差分析、多重比较
随机区组设计
卡方检验
概述
成组设计四格表
Pearson X²检验：T>=5且n>=40
Pearson 校正X²检验：1<=T<5且n>=40
Fisher确切概率法：T<1或n<40
R×C列联表
多个样本率比较；多个样本构成比比较
Pearson卡方法
n>=40
各格子T不应小于1
1<=T<5的格子数不宜超过格子数总数的1/5
Fisher确切概率法：不满足以上任意一条
配对设计四格表
独立性检验
一致性检验：Kappa检验（正相关）
优势性检验：McNemar检验
秩和检验
定量资料
两组：Wilcoxon秩和检验（T值）
多组：Kruskal-Wallis H秩和检验
等级资料
配对设计
Wilcoxon符号秩和检验（差值不符合正态分布）
Friedman M秩和检验（不满足正态分布或方差齐）
双变量相关与回归
相关概念：线性相关、曲线相关、非线性相关、秩相关、正相关和负相关、完全相关
直线相关
双变量正态性
散点图
计算r
秩相关
偏相关分析
直线回归
线性、独立性、正态性、等方差性
简单线性回归
多重线性回归
