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医疗统计学方差摘要：一、医疗统计学方差的定义与意义1.方差的定义2.方差在医疗统计学中的意义二、医疗统计学方差的计算方法1.总体方差计算2.样本方差计算三、医疗统计学方差的应用1.用于描述数据离散程度2.用于研究变量之间的关系四、医疗统计学方差的局限性与改进1.方差在医疗统计学中的局限性2.改进方差的方法正文：医疗统计学方差是医疗统计学中一个重要的概念，它用于衡量数据的离散程度，揭示变量之间的关系。
本文将对医疗统计学方差的定义、计算方法、应用及局限性进行详细阐述。
一、医疗统计学方差的定义与意义方差是指各个数据与其算术平均数之差的平方和的平均数。
在医疗统计学中，方差主要用于衡量数据的离散程度，反映研究对象的变异程度。
方差越大，数据的离散程度越大，反之亦然。
方差还可以用于研究变量之间的关系，为研究提供依据。
二、医疗统计学方差的计算方法医疗统计学方差的计算方法主要包括总体方差和样本方差。
总体方差是指总体中所有数据与其算术平均数之差的平方和的平均数。
样本方差是指样本中所有数据与其算术平均数之差的平方和的平均数。
总体方差的计算需要知道总体的所有数据，而样本方差只需知道样本数据。
三、医疗统计学方差的应用医疗统计学方差在实际应用中具有重要意义。
首先，方差可以用于描述数据的离散程度，为研究者提供数据分布的信息。
其次，方差可以用于研究变量之间的关系，揭示因变量随自变量变化的规律。
例如，在研究某种疾病与基因之间的关系时，可以通过计算方差分析基因型对疾病的影响。
四、医疗统计学方差的局限性与改进尽管方差在医疗统计学中具有重要意义，但它也存在局限性。
首先，方差受极端值的影响较大，极端值的出现会导致方差增大，而掩盖其他数据的分布情况。
其次，方差不能反映数据之间的相关性。
为克服这些局限性，研究者们提出了许多改进方法，如计算标准差、离散系数等。
综上所述，医疗统计学方差在医疗统计学中具有重要意义，但同时也存在局限性。
方差分析是为了比较多个总体样本均数是否存在差别。
该方法有RA.Fisher首先提出，后来由GW.Snedecor完善，为了纪念Fisher，故称方差分析为F检验。
组间均方：MS组间=SS组间/ v组间，SS代表离均差平方和，v代表自由度，组间变异包括处理效应和随机误差。
组内均方：MS组内=SS组内/ v组内，组内差异包括随机误差。
F=MS组间/MS组内，F接近1，说明组间差异不大。
方差分析的基本思想，首先将总变异分为组间和组内变异，然后计算两者的F 值。
F值越大，说明组间差异大，处理起作用，反之，则不起作用，是由随机误差导致的。
方差分析应用条件：1）样本独立；2）来自正态总体；3）方差齐性。
方差分析包括完全随机设计（completely random design）的方差分析，又叫单向（one-way）方差分析和随机区组设计（radomized block design）的方差分析又叫双向（two-way）方差分析。
完全随机设计的方差分析是将受试对象随机化的分配到各个处理组或对照组的方法，未考虑干扰因素的影响，各个组的样本数可以不一样多。
随机区组设计的方差分析将受试对象按照性质相同或相近组成b个区组，每个区组有g个受试对象，分别随机分配到g个处理组，这样各个处理组不仅样本个数相同，生物学特性也比较均衡。
方差分析拒绝H0，接受H1，只说明g个总体均数不全相等，如果想要进一步了解那两个组均数不等，需要进行两两比较或称多重比较，即post-hoc检验。
ANOVA与T test的关系：.。
