医学统计学(参数估计)

医学统计学基本概念1.医学统计学是以医学理论为指导，应用概率论与数理统计的有关原理和方法，研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门应用科学。

2.统计工作的步骤：（1）设计（2）收集资料（3）整理资料（4）分析资料；或者分三步：（1）研究设计（2）资料分析（3）结论。

3.定量资料：又称为数值变量资料，特点：（1）各观察值之间有量的差别；（2）数据间有连续性。

它是指变量的取值不止是可列个，而是可取某区间[a,b]，（-oo,oo）上的一切值。

4.定性资料：又称为分类资料、分类变量资料（包括二项分类、多项分类资料），特点：（1）各观察值之间有质的差别；（2）数据间有离散性。

它是指变量的取值有限的，至多是可列多个。

附：无序分类：二项分类、多项分类5.等级资料：又称为半定量资料，有序分类，指各类之间有程度的差别。

特点：（）各观察单位间或者相同，或者存在质的差别；（2）各等级间只有顺序，而无数值大小，故等级之间不可度量。

6.个体individual：即每个观察单位。

7.总体population：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。

8.样本：是从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。

样本包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。

9.参数parameters：描述某总体特征的统计指标称为总体参数，简称参数。

如总体均数、总体标准差等。

特点：参数是未知的，固有的，不变的！10.统计量：描述某样本特征的的统计指标称为样本统计量，简称统计量。

特点：统计量是已知的，变化的，有误差的！11.概率probability：是描述随机事件发生的可能性大小的数值。

常用P表示。

它的大小界于0和1之间。

12.随机事件：（1）可重复性：相同条件下可重复进行；（2）随机性：出现两种机两种以上结果；（3）偶然性：实验前不能肯定将出现哪种结果。

13.频率的稳定性：在重复试验中，事件A的频率随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，频率的这一特性称为频率的稳定性。

医学统计学第一章绪论第一节医学统计学的定义和内容1.医学统计学的主要内容 :统计推断、统计描述第二节统计工作的基本步骤1.医学统计工作可分为四个步骤：统计设计搜集资料整理资料分析资料第三节统计资料的类型医学统计资料按研究指标的性质一般分为：定量资料、定性资料、等级资料一、定量资料（计量资料）定量资料（quantitative data）是用定量的方法测定观察单位（个体）某项指标数值的大小，所得的资料称定量资料。

如身高（㎝）、体重（㎏）、脉搏（次/分）、血压（kPa，mmHg）等为数值变量，其组成的资料为定量资料。

二、定性资料（计数资料）定性资料（qualitative data）是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组的观察单位数，所得的资料。

亦称无序分类资料。

如：男-女分组；中医的虚、实，阴、阳等分组；按生存-死亡分组；A、B、O、AB分组。

三、等级资料等级资料（ranked data）是将观察单位按属性的等级分组，清点各组的观察单位数，所得的资料为等级资料。

亦称有序分类资料。

如治疗结果分为治愈、显效、好转、无效四个等级。

：疾病的严重程度可以分为，轻、中、重；中医辨证中舌象的颜色有，淡、红、暗、紫。

♦根据需要，各类变量可以互相转化。

♦若按贫血的诊断标准将血红蛋白分为四个等级：重度贫血、中度贫血、轻度贫血、正常，可按等级资料处理。

有时亦可将定性资料或等级资料数量化，如将等级资料的治疗结果赋以分值，分别用0、1、2…等表示，则可按定量资料处理。

第四节统计学中的几个基本概念一、同质与变异同质（homogeneity）是指观察单位或研究个体间被研究指标的主要影响因素相同或基本相同。

如研究儿童的生长发育，同性别、同年龄、同地区、同民族、健康的儿童即为同质儿童。

变异（variation）由于生物个体的各种指标所受影响因素极为复杂，同质的个体间各种指标存在差异，这种差异称为变异。

如同质的儿童身高、体重、血压、脉搏等指标会有一定的差别。

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------医学统计学-名词解释1.总体和样本总体：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。

只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体。

假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体。

样本：从总体中随机抽取的部分个体。

2.随机抽样：总体中的每一个观察单位都有同等机会进入样本。

3. 同质：除了实验因素外影响被研究指标的非实验因素相同变异：同质事物间的差别。

由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异。

4.抽样误差：由个体变异和抽样造成的统计量与参数之间的差别，称为抽样误差。

5.概率与频率频率：在 n 次随机试验中，事件 A 发生了 m 次，则比值试验的总次数发生的试验次数A==nmf称为事件A在n次试验中出现的频率。

m 称为出现的频数。

1 / 15概率：在重复试验中，事件 A 的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数 p，这个常数 p 就称为事件 A 出现的概率，记作 P(A)或P。

描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用 P 来表示。

6.随机变量变量：观察对象个体的特征或测量的结果。

由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量，简称变量。

7.参数和统计量 (总体)参数：描述总体的统计指标或特征值。

总体参数是事物本身固有的、不变的。

统计量：由样本所算出的统计指标或特征值。

（统计量描述样本的统计指标） 8.百分位数：是一种位置指标，以 Px表示，一个百分位数 Px 将全部观察值分为两个部分，理论上有 x%的观察值小于 Px 小，有(1-x%)的观察值大于 Px。

10.变异系数：亦称离散系数，为标准差与均数之比，常用百分数表示。

医学统计学的基本原理与分析方法医学统计学是研究运用统计理论和方法来分析生物医学数据，从而得出合理结论与推断的学科。

它在医学研究、临床决策、流行病学、药物研发等方面发挥着重要作用。

本文将介绍医学统计学的基本原理与分析方法，帮助读者更好地理解和应用医学统计学。

一、医学统计学的基本原理医学统计学的基本原理是基于统计学的概念与方法，在医学领域中进行应用和推广。

其核心原理主要包括概率与统计推断、样本与总体、假设检验与置信区间等几个方面。

1. 概率与统计推断：概率是衡量事件发生可能性的数学工具，在医学统计学中，我们通过概率来描述事件发生的可能性，并通过统计推断来进行更进一步的分析和推断。

2. 样本与总体：在医学研究中，我们无法获得全部个体的数据，因此需要从总体中抽取若干个体构成样本，并基于样本数据来推断总体的情况。

样本应该具有代表性和随机性，以确保推断的可靠性。

3. 假设检验与置信区间：在医学研究中，我们常常需要对一些观测数据的差异进行统计检验，判断差异是否具有显著性。

假设检验是一种基于概率的推断方法，它通过设定原假设和备择假设，计算观测数据出现的概率，进而判断结果的显著性。

置信区间则是用来估计总体参数的区间范围。

二、医学统计学的分析方法医学统计学的分析方法主要包括描述统计和推断统计两个层次。

1. 描述统计：描述统计主要用于对医学数据的分布、集中趋势和离散程度进行描述和分析。

其中，常见的描述统计指标包括均值、中位数、标准差、方差、频率等。

通过描述统计，我们可以更直观地了解数据的特征和变异情况，从而为进一步的数据分析奠定基础。

2. 推断统计：推断统计是根据样本数据对总体进行推断和判断。

常见的推断统计方法包括参数估计、假设检验和置信区间等。

参数估计用于根据样本数据估计总体的参数值，假设检验用于判断样本数据的差异是否具有显著性，置信区间用于估计总体参数的区间范围，提供了对总体特征的估计范围。

除了描述统计和推断统计，医学统计学还涉及到多元分析、生存分析、回归分析等高级方法，以应对更复杂的医学数据分析问题。

1.总体：总体（population）是根据研究目的确定的。

同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。

总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。

样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。

样本应具有代表性。

2.随机抽样：（random sampling）是指按照随机化的原则，从总体中抽取部分观察单位的过程。

随机抽样是样本具有代表性的保证。

3.变异（variation）：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异。

变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。

4.计量资料（measurement data）：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，一般有度量衡单位。

计数资料（count data）：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位。

其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。

等级资料（ordinal data）：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，5．概率：概率(probability)又称几率，是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P （A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大。

0﹤P（A）﹤1。

频率：在相同的条件下，独立重复做n 次试验，事件A 出现了m 次，则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现的频率(freqency)。

当试验重复很多次时P（A）= m/n。

6. 随机误差：（random error）又称偶然误差，是指排除了系统误差后尚存的差。

它受多种因素的影响，使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。

误差变量一般服从正态分布。

随机误差可以通过统计处理来估计。

抽样误差（sampling error ）是指样本统计量与总体参数的差别统计量是在总体参数附近波动的随机变量。

7．系统误差： (systematic error)是指由于仪器未校正、测量者感官的某种偏差、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因，使观察值不是分散在真值的两侧，而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值。

医学统计学公式整理1. 平均数（Mean）：平均数是一组数据的所有观察值之和除以观察值的个数。

用数学符号表示为：μ = (x1 + x2 + ... + xn) / n。

其中，μ表示总体均值，x1,x2,...,xn表示样本数据，n表示样本容量。

2. 中位数（Median）：中位数是将一组数据按照大小排序后，位于中间位置的数值。

对于有奇数个数的数据，中位数是中间的那个数；对于有偶数个数的数据，中位数是中间两个数的平均值。

3. 众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值，可以有一个或多个。

4. 方差（Variance）：方差是一组数据与其均值之差的平方的平均值，用来衡量数据的离散程度。

用数学符号表示为：σ^2 = ( (x1-μ)^2 + (x2-μ)^2 + ... + (xn-μ)^2 ) / n。

5. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，用来衡量数据的离散程度。

用数学符号表示为：σ = sqrt( ( (x1-μ)^2 + (x2-μ)^2 + ... + (xn-μ)^2 ) / n )。

6. 相对风险（Relative Risk）：相对风险是比较两个暴露组之间罹患其中一种疾病的风险大小的指标。

计算方式为：相对风险=(发病率在暴露组中的比例)/(发病率在非暴露组中的比例)。

相对风险大于1表示暴露组的风险大于非暴露组，相对风险小于1表示暴露组的风险小于非暴露组，相对风险等于1表示两组风险相等。

7. 绝对风险差（Absolute Risk Difference）：绝对风险差是比较两个暴露组之间发病率差异的指标。

计算方式为：绝对风险差=(发病率在暴露组中的比例)-(发病率在非暴露组中的比例)。

绝对风险差大于0表示暴露组的发病率高于非暴露组，绝对风险差小于0表示暴露组的发病率低于非暴露组，绝对风险差等于0表示两组发病率相等。

8. 相对危险度（Relative Risk Ratio）：相对危险度是比较两个暴露组之间发病率的相对大小的指标。

医学统计学试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 医学统计学中的“总体”是指：A. 所有可能的样本B. 所有可能的个体C. 研究中所关注的全部个体D. 研究中实际测量到的个体答案：C2. 以下哪个是参数估计的常用方法？A. 描述性统计B. 假设检验C. 点估计D. 方差分析答案：C3. 以下哪个是描述数据离散程度的统计量？A. 平均数B. 中位数C. 标准差D. 众数答案：C4. 医学统计学中的“样本”是指：A. 研究中实际测量到的个体B. 所有可能的个体C. 研究中所关注的全部个体D. 所有可能的样本答案：A5. 以下哪个是医学统计学中的“误差”？A. 抽样误差B. 系统误差C. 随机误差D. 所有选项都是答案：D6. 以下哪个是正态分布的特点？A. 均数、中位数、众数相等B. 均数大于中位数C. 中位数大于众数D. 众数大于均数答案：A7. 以下哪个是相关系数的取值范围？A. -1到1B. 0到1C. -∞到∞D. 1到∞答案：A8. 以下哪个是医学统计学中常用的非参数检验方法？A. t检验B. 方差分析C. 卡方检验D. 秩和检验答案：D9. 以下哪个是医学统计学中的“效应量”？A. 样本量B. 效应大小C. 标准差D. 信度答案：B10. 以下哪个是医学统计学中的“混杂因素”？A. 研究设计中的变量B. 研究中的误差来源C. 影响研究结果的外部因素D. 研究中的随机误差答案：C二、简答题（每题5分，共20分）1. 简述医学统计学中的“假设检验”。

答案：假设检验是统计学中用于检验研究假设是否成立的一个过程。

它通常包括零假设（H0）和备择假设（H1）。

通过收集数据并进行统计分析，我们可以决定是接受零假设还是拒绝零假设，从而支持或反对研究假设。

2. 解释什么是“置信区间”。

答案：置信区间是参数估计中用来表示估计值的可信程度的一个范围。

它给出了一个区间，在这个区间内，我们相信参数的真实值有一定概率（如95%）会落在这个范围内。

知识点1.统计学是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究数据的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。

2.医学统计学是应用统计学的基本原理和方法，研究医学及其有关领域数据信息的搜集、整理、分析、表达和解释的一门学科。

3.统计软件包是对资料进行各种统计处理分析的一系列程序的组合。

4.统计工作的基本步骤：研究设计、搜集资料、整理资料和分析资料。

5.科研结果的好坏取决于研究设计的好坏，研究设计是统计工作中的基础和关键，决定着整个统计工作的成败。

6.统计分析包括统计描述和统计推断。

统计描述是对已知的样本（或总体）的分布情况或特征值进行分析表述；统计推断是根据已知的样本信息来推断未知的总体。

7.医学原始资料的类型有：计量资料、计数资料、等级资料。

8.计量资料是用定量的方法对每一个观察单位的某项指标进行测定所得的资料。

9.计数资料是把观察单位按某种属性（性质）或类别进行分组，清点各组观察单位数所得资料。

10.等级资料是把观察单位按属性程度或等级顺序分组，清点各组观察单位数所得资料。

各属性之间有程度的差别。

等级资料的等级顺序不能任意颠倒。

11.同质：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。

12.变异：是同质个体的某项指标之间的差异，即个体变异或个体差异性。

13.总体是根据研究目的确定的同质研究对象的总体。

样本是总体中具有代表性的一部分个体。

14.抽样研究是通过从总体中随机抽取样本，对样本信息进行分析，从而推断总体的研究方法。

抽样误差是由随机抽样造成的样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标之间的差异，其根源在于总体中的个体存在变异性，只要是抽样研究，就一定存在抽样误差，不能用样本的指标直接下结论。

15.统计学的主要任务是进行统计推断，包括参数估计和假设检验。

16.概率是某随机事件发生可能性大小（或机会大小）的数值度量。

概率的取值为0≤P≤1。

小概率事件是指P≤0.05的随机事件。

17.频数表和频数分布图的用途：(1)揭示计量资料的分布类型。

医学统计学知识点整理第一节统计学中基本概念一、同质与变异同质：统计研究中，给观察单位规定一些相同的因素情况。

如儿童的生长发育，规定同性别、同年龄、健康的儿童即为同质的儿童。

变异：同质的基础上个体间的差异。

“同质”是相对的，是客观事物在特定条件下的相对一致性，而“变异”则是绝对的μ.δ.πX.S.p1.2.变量：确定总体之后，研究者应对每个观察单位的某项特征进行观察或测量，这种特征能表现观察单位的变异性，称为变量。

一、数值变量资料又称为计量资料、定量资料：观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。

表现为数值大小，带有度、量、衡单位。

如身高（cm）、体重(kg)、血红蛋白（g）等。

二、无序分类变量资料又称为定性资料或计数资料：将观察对象按观察对象的某种类别或属性进行分组计数，分组汇总各组观察单位后得到的资料。

分类：二分类：+ -；有效，无效；多分类：ABO血型系统特点：没有度量衡单位，多为间断性资料【例题单选】某地A、B、O、AB血型人数分布的数据资料是( )A.定量资料B.计量资料C.计数资料D.等级资料分组统计描述：是利用统计指标、统计表和统计图相结合来描述样本资料的数量特征及分布规律。

统计推断：是使用样本信息来推断总体特征。

统计推断包括区间估计和假设检验。

第四节统计表与统计图★一、统计表统计表的基本结构与要求标题：高度概括表的主要内容，时间、地点、研究内容，位于表的上方，居中摆放，左侧加表的序号。

标目：横标目和纵标目。

线条：通常采用三线表和四线表的形式。

没有竖线或斜线。

数字：表内数字一律用阿拉伯数字。

同一指标，小数位数应一致，位次对齐。

无数字用“—”表示。

暂缺用“…”表示。

“0”为确切值。

备注：位于表的下面，通常是对表内数字的注解和说明，必要时可以用“*”等标出。

一张统计表的备注不宜太多。

二、制表原则1.（7理分布。

【例题填空】描述某地十年间结核病死亡率的变化趋势宜绘制_________图。

医学统计学计量资料的统计推断主要内容：标准误t 分布总体均数的估计假设检验均数的 t检验、u 检验、方差分析几个重要概念的回顾：计量资料：总体：样本：统计量：参数：统计推断：参数估计、假设检验第一节均数的抽样误差与总体均数的估计欲了解某地2000年正常成年男性血清总胆固醇的平均水平，随机抽取该地200名正常成年男性作为样本。

由于存在个体差异，抽得的样本均数不太可能恰好等于总体均数。

一、均数的抽样误差与标准误一、均数的抽样误差与标准误抽样误差：由于抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异X数理统计推理和中心极限定理表明：1、从正态总体N（??，??2）中，随机抽取例数为n的样本，样本均数??X 也服从正态分布；即使从偏态总体抽样，当n足够大时??X也近似正态分布。

2、从均数为??，标准差为??的正态或偏态总体中抽取例数为n的样本，样本均数??X的总体均数也为??，标准差为X标准误含义：样本均数的标准差计算：（标准误的估计值）注意： X 、S??X均为样本均数的标准误标准误意义：反映抽样误差的大小。

标准误越小，抽样误差越小，用样本均数估计总体均数的可靠性越大。

标准误用途：衡量抽样误差大小估计总体均数可信区间用于假设检验二 t 分布对正态变量样本均数??X做正态变换（u变换）：X 常未知而用S??X估计,则为t变换：二、 t 分布t值的分布即为t分布t 分布的曲线：与??有关t分布与标准正态分布的比较1、二者都是单峰分布，以0为中心左右对称2、t分布的峰部较矮而尾部翘得较高说明远侧的t值个数相对较多即尾部面积（概率P值）较大。

当ν逐渐增大时，t分布逐渐逼近标准正态分布，当ν→??时，t分布完全成为标准正态分布t 界值表（附表9-1 ）t??/2，??：表示自由度为??，双侧概率P为??时t的界值t分布曲线下面积的规律：中间95%的t值：- t0.05/2，?? ?? t0.05/2，??中间99%的t值：- t0.01/2，?? ?? t0.01/2，??单尾概率：一侧尾部面积双尾概率：双侧尾部面积(1) 自由度（ν）一定时，p与t成反比;(2) 概率（p）一定时，ν与t成反比;三总体均数的估计统计推断：用样本信息推论总体特征。

第一章绪论1、统计学，是关于数据收集、整理、分析、表达和解释的普遍原理和方法。

2、研究对象：具有不确定性结果的事物.3、统计学作用：能够透过偶然现象来探测其规律性，使研究结论具有科学性。

4、统计分析要点:正确选用统计分析方法，结合专业知识作出科学的结论。

5、医学统计学基本内容：统计设计、数据整理、统计描述、统计推断。

6、医学统计学中的基本概念(1）同质与变异同质，指根据研究目的所确定的观察单位其性质应大致相同。

变异，指总体内的个体间存在的、绝对的差异。

统计学通过对变异的研究来探索事物。

(2）变量与数据类型变量，是反映实验或观察对象生理、生化、解剖等特征的指标。

变量的观测值，称为数据分为三种类型:定量数据，也称计量资料,指对每个观察单位某个变量用测量或其他定量方法准确获得的定量结果.（如身高、体重、血压、温度等)定性数据，也称计数资料，指将观察单位按某种属性分组计数的定性观察结果。

包括二分类、无序多分类。

（进一步分为二分类和多分类，如性别分为男和女，血型分为A、B、O、A B等）有序数据，也称半定量数据或等级资料,指将观察单位按某种属性的不同程度或次序分成等级后分组计数的观察结果，具有半定量性质。

统计方法的选用与数据类型有密切的关系。

（3）总体与样本总体，指根据研究目的确定的所有同质观察单位的全体，包括所有定义范围内的个体变量值。

样本，是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位，对变量进行观测得到的数据。

抽样，是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位。

参数,指描述总体特征的指标。

统计量,指描述样本特征的指标。

（4）误差误差,指观测值与真实值、统计量与参数之间的差别。

可分为三种：系统误差，也称统计偏倚，是某种必然因素所致，不是偶然机遇造成的，误差的大小通常恒定，具有明确的方向性。

随机测量误差，是偶然机遇所致，误差没有固定的大小和方向。

抽样误差，是抽样引起的统计量与参数间的差异。

抽样误差主要来源于个体的变异。

医学统计学：是运用运用概率论和数理统计学的原理和方法，研究医学领域中随机现象有关数据的搜集、整理、分析和推断，进而阐明其客观规律性的一门应用科学。

1、观察单位（observed unit）亦称个体，是统计研究中的基本单位。

2、总体（population）是根据研究目的确定的同质观察单位（研究对象）的全体。

3、有限总体（finite population）明确规定了空间、时间、人群范围内有限个观察单位。

4、无限总体（infinite population）没有时间和空间范围的限制，其观察单位的全体数只是理论上存在的，因而可视为“无限”。

5、抽样（sampling）从总体中抽取部分观察单位的过程。

6、样本从总体中随机抽的的部分观察单位，其实测值的集合。

7、样本含量（sample size）该样本所包含的观察单位数。

8、变量（variable）能表现观察单位的变异性的特性称为变量。

8、同质（Homogeneity）:指被研究指标的有关影响因素相同。

8、变异（Variation）：指同质基础上的各种观察单位间的异同。

9、变量值（value of variable）或观察值（observed value）变量的观测值称为10、计量资料（measurement data）又称定量资料（quantitative data）或数值变量（numerical variable）资料。

为观测每个观测单位某项指标的大小，而获得的资料。

其变量值是定量的，表现为数值大小，一般由度量单位。

根据其观测值取值是否连续，又可分为连续型和离散型两类。

11、计数资料（enumeration data）又称定性资料（qualitative data）或无序分类变量资料、名义变量资料。

为将观察单位按某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。

其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。

12、等级资料（ranked data）又称半定量资料或有序分类变量资料。

1.总体：是根据研究目的确定的同质研究对象所有观察单位某变量的集合。

2.样本：从总体中抽取部分个体的过程称为抽样，所抽得的部分称为样本。

3.变异：同一性质的事物，其观察值（变量值）之间的差异。

4.概率：是指某事件出现可能性大小的度量，以符号P表示。

5.医学参考值范围：又称正常值范围。

指正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围6.正态分布规律：实际工作中，经常需要了解正态曲线下横轴上的一定区域的面积占总面积的百分数，用以估计该区间的观察例数占总例数的百分数，或变量值落在该区间的频数或概率。

7.可比性：是指对研究结果有影响的非处理因素在各处理组之间尽可能相同或相近。

8.抽样误差：在同一总体中随机抽取样本含量相同的若干样本时，样本指标之间的差异以及样本指标与总体指标的差异。

9.标准误：表示样本均数间变异程度。

10.率的抽样误差：抽样过程中产生的同一总体中均数之间的差异称为均数的抽样误差，率之间的差异称为率的抽样误差。

11.可信区间：总体参数的所在范围通常称为参数的可信区间或置信区间，即该区间以一定的概率（如95%或99%）包含总体参数。

12.I型错误：拒绝了实际撒谎能够成立的H0，这类“弃真”的错误称为I型错误。

13.II型错误：接受了实际撒谎能够不成立的H0，这类“存伪”的错误称为II型错误。

14.参数检验：是一种要求样本来自总体分布型是已知的（如正态分布），在这种假设的基础上，对总体参数（如总体均数）进行统计推断的假设检验。

15.非参数检验：是一种不依赖总体分布类型，也不对总体参数（如总体均数）进行统计推断的假设检验。

16.秩次：即通常意义上的序号，实际上就是将观察值按顺序由小到大排列，并用序号代替了变量值本身。

17.直线相关系数：它是说明具有直线关系的两个变量间，相关关系的密切程度与相关方向的统计指标。

相关系数没有单位，取值范围是-1〈=r〈=1，r的绝对值越大表明两变量的关系越密切。

简答题0. 算术均数、几何均数和中位数各有什么适用条件？答：（1）算术均数：适用对称分布，特别是正态或近似正态分布的数值变量资料。

（2）几何均数：适用于频数分布呈正偏态的资料，或者经对数变换后服从正态分布（对数正态分布）的资料，以及等比数列资料。

（3）中位数：适用各种类型的资料，尤其以下情况：A 资料分布呈明显偏态；B 资料一端或两端存在不确定数值（开口资料或无界资料）；C 资料分布不明。

1.对于一组近似正态分布的资料，除样本含量n 外，还可计算S X ,和S X 96.1±，问各说明什么？（1）X 为算数均数，说明正态分布或近似正态分布资料的集中趋势（2）S 为标准差，说明正态分布或近似正态分布的离散趋势（3）S X 96.1±可估计正态指标的95%的医学参考值范围，即此范围在理论上应包含95%的个体值。

2.试述正态分布、标准正态分布的联系和区别。

正态分布标准正态分布 原始值X 无需转换作u=（X-µ）/σ转换 分布类型 对称对称 集中趋势 µµ=0 均数与中位数的关系µ=M µ=M 参考：标准正态分布的均数为0，标准差为1；正态分布的均数则为µ，标准差为σ（µ为任意数，而σ为大于0的任意数）。

标准正态分布的曲线只有一条，而正态分布曲线是一簇。

任何正态分布都可以通过标准正态变换转换成标准正态分布。

标准正态分布是正态分布的特例。

3.说明频数分布表的用途。

1）描述频数分布的类型 2）描述频数分布的特征 3）便于发现一些特大或特小的可疑值 4）便于进一步做统计分析和处理4.变异系数的用途是什么？多用于观察指标单位不同时，如身高与体重的变异程度的比较；或均数相差较大时，如儿童身高与成人身高变异程度的比较。

5.试述正态分布的面积分布规律。

（1）X 轴与正态曲线所夹的面积恒等于1或100%；（2）区间µ±σ的面积为68.27%，区间µ±1.96σ的面积为95.00%，区间µ±2.58σ的面积为99.00%。

《医学统计学第七版人卫版》是由我国卫生部和人民卫生出版社合作编写的一部权威的医学统计学教材。

本书系统地介绍了医学统计学的基本理论、方法和应用，涵盖了医学领域中常见的统计学知识和技能。

本文将就《医学统计学第七版人卫版》的主要内容进行介绍和分析。

一、《医学统计学第七版人卫版》的主要内容《医学统计学第七版人卫版》共分为十四章，主要内容包括：第一章：医学统计学的概述本章主要介绍了医学统计学的基本概念和发展历程，阐述了医学统计学在医学研究和临床实践中的重要性。

第二章：医学统计学的基本概念本章主要介绍了医学统计学中的基本术语、基本原理和基本方法，包括总体和样本、描述性统计和推断性统计等内容。

第三章：医学统计学的资料描述本章主要介绍了医学统计学中的资料描述方法，包括资料整理和汇总、频数分布和分布特征等内容。

第四章：医学统计学的概率本章主要介绍了医学统计学中的概率理论，包括概率的基本概念、概率分布、正态分布和二项分布等内容。

第五章：医学统计学的抽样原理本章主要介绍了医学统计学中的抽样原理，包括简单随机抽样、分层抽样和整裙抽样等内容。

第六章：医学统计学的参数估计本章主要介绍了医学统计学中的参数估计方法，包括点估计和区间估计等内容。

第七章：医学统计学的假设检验本章主要介绍了医学统计学中的假设检验方法，包括参数假设检验和非参数假设检验等内容。

第八章：医学统计学的方差分析本章主要介绍了医学统计学中的方差分析方法，包括单因素方差分析和双因素方差分析等内容。

第九章：医学统计学的相关与回归本章主要介绍了医学统计学中的相关分析和回归分析方法，包括相关系数和线性回归分析等内容。

第十章：医学统计学的生存分析本章主要介绍了医学统计学中的生存分析方法，包括生存率和生存曲线分析等内容。

第十一章：医学统计学的多元分析本章主要介绍了医学统计学中的多元分析方法，包括多元方差分析和主成分分析等内容。

第十二章：医学统计学的非参数统计本章主要介绍了医学统计学中的非参数统计方法，包括秩和检验和符号检验等内容。