医学统计学重点总结

医学统计学知识点汇总(精华)一.概论1，医学统计学：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。

2，医学统计学的主要内容：1）统计研究设计调查研究设计和实验研究设计2）医学统计学的基本原理和方法研究设计和数据处理中的基本统计理论和方法。

A：资料的搜集与整理 B：常用统计描述，集中趋势和离散趋势，相对数，相关系数，回归系数，统计表，统计图 C：统计推断，如参数估计和假设检验。

3）医学多元统计方法多元线性回归和逐步回归分析、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、logistic回归与Cox回归分析。

3，统计工作步骤：1）设计明确研究目的和研究假说，确定观察对象与观察单位，样本含量和抽样方法，拟定研究方案，预期分析指标，误差控制措施，进度与费用。

2）搜集材料A，搜集材料的原则及时、准确、完整B，统计资料的来源医学领域的统计资料的来源主要有三个方面。

一是统计报表，二是经常性工作记录，三是专题调查或专题实验。

C，资料贮存3）整理资料 a检查核对b设计分组c拟定整理表d归表4）分析资料统计分析包括统计描述和统计推断4，同质（homogeneity）：指被研究指标的影响因素相同。

变异(variation)：同质基础上的各观察单位间的差异。

变量(variable)：收集资料过程中，根据研究目的确定同质观察单位，再对每个观察单位的某项特征进行测量或观察，这种特征称为变量变量值：变量的观察结果或测量值。

变量类型变量值表现实例资料类型数值变量离散型定量测量值，有计量单位产前检查次数计量资料连续型身高分类变量无序二分类对立的两类属性性别（男女）计数资料多分类不相容的多类属性血型（A,B,O,AB）有序多分类类间有程度差异的属性受教育程度（小学，中学，高中，大学…）等级资料5，总体（population）根据研究目的所确定的同质研究对象中所有观察单位某变量值的集合。

第一章绪论1、统计学的定义：统计学研究数据的收集、整理、分析的一门学科。

医学统计学：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、方法，研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门科学。

2、医学统计研究三个步骤：研究设计、资料分析、结论3、（必考的）几个概念：（1）同质：性质相同异质：性质不同观察单位间的同质性是进行研究的前提同质是相对的（不同研究中或同一研究中不同观察指标对观察对象的同质性的要求不同）（2）个体变异：同质个体间的差异。

变异的两个方面：不同观察单位（个体）间的差别；同一个体在不同阶段的差别（重复测量）个体变异是普遍存在的；个体变异是有规律的。

注意：由于个体变异的存在，同质个体指标的取值会存在差异！（例：体温波动）（3）总体：按研究目的所确定的同质研究对象的全体。

有限总体：有时间、空间的概念，观察单位有限无限总体：无时间、空间的概念（例：某种治疗措施的效果，就包括接受这种治疗措施的所有病人过去、现在、未来，因而观察单位无限）（4）个体：组成总体的基本单位。

样本：从研究总体中随机抽取具有代表性的部分观察单位随机性的三个体现：抽样随机、分组随机、试验顺序随机（5）随机变量：观察对象个体的特征或测量的结果观察结果在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量，表示随机现象。

在一定条件下，并不总是出现相同结果变量值：个体观察指标具体取值（6）总体参数：总体的统计指标或特征值固有的、不变的，但往往是未知的（7）样本统计量：由样本所算出的统计指标或特征值已知的，且随着试验的不同而不同，但分布是有规律的（8）样本含量：样本中包含个体的数量（9）频率f=m/n，f的值随n的增大接近常数p，概率P（A）=p即：频率为一变量，是样本统计量；概率为常数，是一总体参数小概率事件：概率小于等于0.05小概率原理：小概率事件在一次试验中是不会发生的（10）抽样误差：两个表现：样本统计量与总体参数间的差别；不同样本统计量间的差别两个原因：个体变异；抽样过程抽样误差不可避免，但是有规律。

新版医学统计学知识点归纳总结医学统计学是医学研究中不可或缺的一部分，它涉及到数据的收集、分析和解释，帮助医学工作者从大量数据中提取有价值的信息。

以下是新版医学统计学的知识点归纳总结：1. 研究设计：研究设计是统计分析的前提，包括观察性研究和实验性研究。

观察性研究如队列研究、病例对照研究，而实验性研究如随机对照试验（RCT）。

2. 数据类型：医学统计学中的数据可分为定性数据和定量数据。

定性数据如性别、血型，定量数据如血压、体重。

3. 描述性统计：描述性统计用于描述数据集的特征，包括集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）。

4. 概率分布：在统计学中，概率分布描述了随机变量取值的概率。

常见的分布有正态分布、二项分布和泊松分布。

5. 假设检验：假设检验是统计推断的核心，用于判断样本数据是否支持某个假设。

常见的检验方法有t检验、卡方检验和F检验。

6. 置信区间：置信区间提供了一个范围，用以估计总体参数的可能值。

95%的置信区间意味着有95%的把握认为总体参数落在这个区间内。

7. 回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响。

简单线性回归和多元线性回归是常见的回归分析方法。

8. 生存分析：生存分析关注个体生存时间的分布和相关因素，常用于肿瘤学和流行病学研究。

Kaplan-Meier估计和Cox比例风险模型是生存分析中的重要工具。

9. 诊断试验评价：诊断试验评价涉及敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值等指标，用于评估诊断方法的准确性。

10. 样本量计算：样本量计算是研究设计的重要环节，它决定了研究的可行性和结果的可靠性。

样本量计算需要考虑效应大小、显著性水平和检验力。

11. 多变量分析：多变量分析用于同时考虑多个变量对结果的影响，如多元回归分析和判别分析。

12. 统计软件的应用：统计软件如SPSS、SAS和R在医学统计分析中扮演着重要角色，它们提供了数据处理和统计分析的功能。

医学统计学重点说明：本重点仅供参考：不能包括所有选择题考题，名词和简答可信度高，计算题熟练运算过程；同时自己要清楚各种检验方法的基本思想，重点程度与星号数量相关）一、名词解释1、★★★医学统计学：用概率论和数理统计方法研究医学事件的群体特征的一门方法。

2、★总体：根据研究目的确定的同质的研究对象的全体（集合）。

3、样本：从总体中随机抽取的部分研究对象。

4、随机：总体中每个个体有同等的机会进入样本。

5、系统误差：指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差。

6、随机误差：由于一些非人为的偶然因素使得结果或大或小，是不确定、不可预知的。

7、★★抽样误差:由于抽样原因造成的样本指标与总体指标之间的差，或者是样本指标与样本指标之间的差。

8、准确度(accuracy)或真实性（validity）：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响(9、可靠度（reliabiliy）——也称精密度(precision)或重复性（repeatability）：重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响。

10、★★★小概率事件：一般常将p ≤ 0.05或p ≤ 0.01称为小概率事件，表示某事件发生的可能性很小。

通俗讲一次抽样是不可能发生的事件。

11、★★正态分布定：又称高斯分布，是一条中间高，两头低，左右完全对称地下降，但永远不与横轴相交的钟形曲线。

12、★★医学参考值范围：指绝大多数正常人的解剖、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。

最常用的是95%参考值范围。

13、★★标准误：用于反映均数抽样误差大小的指标，也叫样本均数的标准差，它反映了样本均数之间的离散程度。

14、★95%的可信区间：如果从同一总体中重复抽取100个独立样本，将可能有95个可信区间包括总体均数，有5个可信区间未包括总体均数。

二、填空题1、★医学统计学工作基本步骤：统计设计；收集资料.；整理资料；分析资料2、★统计分析包括：统计描述、统计推断3、频数分布的两个重要特征：集中趋势和离散趋势4、正态分布的两个参数：均数；标准差。

医学统计学重点医学统计学是医学领域中不可或缺的一门学科，它借助数理统计方法研究医学数据和临床试验的结果，为医学决策提供可靠的依据。

以下是医学统计学的几个重点内容。

一、描述统计学描述统计学是医学统计学的基础，主要研究如何分类、整理和描述医学数据。

其主要方法包括测量尺度、频率分布表、中心趋势测量和变异程度测量。

1. 测量尺度在医学统计学中，常见的测量尺度包括名目尺度、有序尺度和数值尺度。

名目尺度适用于无序分类的变量，有序尺度适用于有序分类的变量，而数值尺度适用于具有度量意义的变量。

2. 频率分布表频率分布表用来展示变量的分布情况，主要包括类别、频数和频率等内容。

通过频率分布表，可以直观地了解变量的分布状况。

3. 中心趋势测量中心趋势测量主要包括平均数、中位数和众数。

平均数是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将观测值按大小排列后的中间值，众数是出现次数最多的观测值。

4. 变异程度测量变异程度测量用来描述数据的分散程度，主要包括极差、方差和标准差。

极差是最大观测值与最小观测值之间的差异，方差是观测值与均值之间的差异的平方的平均数，标准差是方差的平方根。

二、推断统计学推断统计学是医学统计学的核心内容，主要研究如何通过样本数据推断总体参数，并对假设进行检验。

其中包括参数估计、假设检验和置信区间等方法。

1. 参数估计参数估计是利用样本数据估计总体参数，常用的方法有点估计和区间估计。

点估计是通过样本数据得到一个单一的数值作为总体参数的估计值，区间估计是通过样本数据得到一个范围作为总体参数的估计区间。

2. 假设检验假设检验是用来检验某个陈述是否与观察数据相符的方法。

在医学研究中，研究者常常根据实验数据对研究假设进行检验，以确定是否有统计显著性。

3. 置信区间置信区间是对总体参数的一个范围估计。

置信区间的计算方法与区间估计相似，通过对样本数据进行分析计算得到。

三、生存分析生存分析是医学统计学中的一个重要分支，主要研究疾病患者的生存时间和生存率等问题。

医学统计学知识点汇总医学统计学是指应用统计学原理和方法进行医学研究设计、数据分析和结果解释的学科。

医学统计学的知识点非常丰富，包括统计学基础知识、研究设计、样本量计算、控制方法、参数估计、假设检验和数据分析等方面。

以下是医学统计学知识点的一些精华汇总。

1.统计学基本概念：包括基本统计量（均值、中位数、众数）、数据类型（定量数据、定性数据）、数据的描述方法（频数分布表、直方图等）。

2.研究设计：包括随机对照试验、队列研究、病例对照研究等，了解不同研究设计的优缺点及适用场景。

3.样本量计算：确定研究样本量是保证研究结果可靠性的重要一环，需要根据研究目的、效应量和统计显著性水平确定样本量。

4.控制方法：包括随机分组、盲法、配对设计等，用于减少实验误差和避免偏倚。

5.参数估计：常用的参数估计方法有点估计和区间估计。

点估计是通过样本数据得到总体参数的一个点估计值，区间估计是对总体参数的一个区间估计。

6.假设检验：假设检验是用来判断样本数据与总体假设之间的差异是否显著的统计方法。

常用的假设检验方法有t检验、卡方检验、方差分析等。

7.数据分析：包括描述性统计分析和推断性统计分析。

描述性统计分析用来描述研究变量的基本情况，推断性统计分析用来推断样本数据与总体数据之间的关系。

8.相关分析：用来分析变量之间的关联程度，包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数等。

9. 回归分析：用来分析因变量与自变量之间的关系，包括线性回归分析和 logistic回归分析等。

10.生存分析：用来分析时间到达事件发生的概率，包括生存曲线的绘制、生存率的估计和影响因素的分析等。

11. 多变量分析：用来分析多个自变量对因变量的影响，包括多元方差分析、多元回归分析和多元Logistic回归分析等。

12. Meta分析：用于综合多个独立研究结果，对总体效应进行定量分析和综合评价。

以上是医学统计学的一些精华知识点的汇总。

医学统计学的应用非常广泛，不仅在医学研究中需要应用统计学的原理和方法，也在临床实践中需要对医学统计学知识有一定的了解和应用。

（完整版）医学统计学复习要点第⼀章绪论1、数据/资料的分类：①、计量资料，⼜称定量资料或者数值变量；为观测每个观察单位某项治疗的⼤⼩⽽获得的资料。

②、计数资料，⼜称定性资料或者⽆序分类变量；为将观察单位按照某种属性或者类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后⽽得到的资料。

③、等级资料，⼜称半定量资料或者有序分类变量。

为将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后⽽得到的资料。

2、统计学常⽤基本概念：①、统计学（statistics）是关于数据的科学与艺术，包括设计、搜集、整理、分析和表达等步骤，从数据中提炼新的有科学价值的信息。

②、总体（population）指的是根据研究⽬的⽽确定的同质观察单位的全体。

③、医学统计学（medical statistics）：⽤统计学的原理和⽅法处理医学资料中的同质性和变异性的科学和艺术，通过⼀定数量的观察、对⽐、分析，揭⽰那些困惑费解的医学问题背后的规律性。

④、样本（sample）：指的是从总体中随机抽取的部分观察单位。

⑤、变量（variable）：对观察单位某项特征进⾏测量或者观察，这种特征称为变量。

⑥、频率（frequency）：指的是样本的实际发⽣率。

⑦、概率（probability）：指的是随机事件发⽣的可能性⼤⼩。

⽤⼤写的P表⽰。

3、统计⼯作的基本步骤：①、统计设计：包括对资料的收集、整理和分析全过程的设想与安排；②、收集资料：采取措施取得准确可靠的原始数据；③、整理资料：将原始数据净化、系统化和条理化；④、分析资料：包括统计描述和统计推断两个⽅⾯。

第⼆章计量资料的统计描述1. 频数表的编制⽅法，频数分布的类型及频数表的⽤途①、求极差（range）：也称全距，即最⼤值和最⼩值之差，记作R；②、确定组段数和组距，组段数通常取10-15组；③、根据组距写出组段，每个组段的下限为L，上限为U，变量X值得归组统⼀定为L≤X＜U，最后⼀组包括下限。

医学统计学重点第一章绪论1.基本概念：总体：根据研究目的确定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。

样本：从总体中随机抽取部分个体的某个变量值的集合。

总体参数：刻画总体特征的指标，简称参数。

是固定不变的常数，一般未知。

统计量：刻画样本特征的指标，由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。

抽样误差：由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。

频率：若事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称m为频数。

称m/n为事件A在n次试验中出现的频率或相对频率。

概率：频率所稳定的常数称为概率。

统计描述：选用合适统计指标(样本统计量)、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。

统计推断：包括参数估计和假设检验。

用样本统计指标(统计量)来推断总体相应指标(参数)，称为参数估计。

用样本差别或样本与总体差别推断总体之间是否可能存在差别，称为假设检验。

2.样本特点：足够的样本含量、可靠性、代表性。

3.资料类型：（1）定量资料：又称计量资料、数值变量或尺度资料。

是对观察对象测量指标的数值大小所得的资料，观察指标是定量的，表现为数值大小。

每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位。

（2）分类资料：包括无序分类资料（计数资料）和有序分类资料（等级资料）①计数资料：是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组观察单位的个数(频数)，由各分组标志及其频数构成。

包括二分类资料和多分类资料。

二分类：将观察对象按两种对立的属性分类，两类间相互对立，互不相容。

多分类：将观察对象按多种互斥的属性分类②等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度、档次或等级顺序分组，清点各组观察单位的个数所得的资料。

4.统计工作基本步骤：统计设计、资料收集、资料整理、统计分析。

第二章实验研究的三要素1.实验设计三要素：被试因素、受试对象、实验效应2.误差分类：随机误差（抽样误差、随机测量误差）、系统误差、过失误差。

3.实验设计的三个基本原则：对照原则、随机化分组原则、重复原则。

第一章2选1总体：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，实际上是某一变量值的集合。

可分为有限总体和无限总体。

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。

总体population根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。

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。

所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。

样本sample从总体中随机抽得的部分观察单位，其实测值的集合。

3选1小概率事件：我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件。

P值：P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

统计学根据显著性检验方法所得到的P 值反应结果真实程度，一般以P ≤ 0.05 认为有统计学意义， P ≤0.01 认为有高度统计学意义，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率等于或小于0.05 或0.01。

P值是：1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。

2) 拒绝原假设的最小显著性水平。

3) 观察到的(实例的) 显著性水平。

4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。

小概率原理：一个事件如果发生的概率很小的话，那么可认为它在一次实际实验中是不会发生的，数学上称之小概率原理，也称为小概率的实际不可能性原理。

统计学中，一般认为等于或小于0.05或0.01的概率为小概率。

资料的类型（3选1）（1）计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）。

计量资料亦称定量资料、测量资料。

.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。

如某一患者的身高（cm）、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏（次/分）、血压（KPa）等。

计量资料measurement data定量资料quantitative data数值变量资料numerical variable为观测每个观察单位某项指标的大小，而获得的资料。

医学统计学知识点汇总医学统计学是一门关于医学研究中数据收集、数据分析和推理的学科，它对医学领域的决策和实践具有重要的指导作用。

本文将对医学统计学的一些重要知识点进行汇总和介绍。

一、数据类型在医学统计学中，常见的数据类型包括定类（分类）数据和定量（数量）数据。

定类数据表示事物的属性或者类别，如性别、病情分级等；而定量数据表示具体的数量或测量结果，如年龄、血压等。

正确理解和分析数据类型对于进行准确的统计分析是至关重要的。

二、描述统计学描述统计学是对数据进行整理、总结和描述的方法和技术。

常见的描述统计学方法包括中心趋势的度量、离散程度的度量以及数据的分布形态。

1.中心趋势的度量中心趋势是指数据集中的中间位置，常用的度量包括平均值、中位数和众数。

平均值是所有观测值的总和除以观测值的个数，中位数是将数据按升序排列，找出中间位置的数值，众数是出现频率最高的数值。

2.离散程度的度量离散程度是指数据的分散程度，常用的度量包括方差、标准差和极差。

方差是观测值与平均值之差的平方的平均值，标准差是方差的平方根，极差是数据集中最大值与最小值之差。

3.数据的分布形态数据的分布形态可以通过绘制直方图和概率密度曲线来进行可视化。

直方图可以显示数据的频数分布情况，概率密度曲线可以反映数据的分布密度。

三、推论统计学推论统计学是根据样本数据对总体进行推断的方法和技术。

主要包括参数估计和假设检验两个方面。

1.参数估计参数估计是通过样本数据来估计总体参数的值。

常用的参数估计方法包括点估计和区间估计。

点估计是通过样本数据来估计总体参数的唯一值，如样本均值估计总体均值；区间估计是通过样本数据来估计总体参数的范围，如置信区间估计总体均值。

2.假设检验假设检验是用来判断总体参数是否符合某个特定的假设。

它涉及到原假设和备择假设的设定，以及根据样本数据进行统计推断的过程。

常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验和方差分析等。

四、相关分析相关分析研究两个或多个变量之间的关系。

医学统计学总结绪论1、随机现象：在同一条件下进行试验，一次试验结果不能确定，而在一定数量的重复试验之后呈现统计规律的现象。

2、同质：统计学中对研究指标影响较大的，可以控制的主要因素。

3、变异：同质基础上各观察单位某变量值的差异。

数值变量：变量值是定量的，由此而构成的资料称为数值变量资料或计量资料，其数值是连续性的，称之为连续型变量。

变量无序分类变量：所分类别或属性之间无顺序和程度上的差异分类变量：定性变量有序分类变量：有顺序和程度上的差异4、总体：根据研究目的确定的同质研究对象中所有观察单位某变量值的集合。

可以分为有限总体和无限总体。

5、样本：是按随机化原则从同质总体中随机抽取的部分观察单位某变量值的集合。

样本代表性的前提：同质总体，足够的观察单位数，随机抽样。

统计学中，描述样本特征的指标称为统计量，描述总体特征的指标称为参数。

6、概率：描述随机事件发生的可能性大小的一个度量。

若P（A）=1，则称A为必然事件；若P（A）=0，则称A为不可能事件；随机事件A的概率为0＜P＜1.小概率事件：若随机事件A的概率P≤α，则称随机事件A为小概率事件，其统计学意义为：小概率事件在一次随机试验中认为是不可能发生的。

统计描述1、频数分布有两个重要的特征：集中趋势和离散程度。

频数分布有对称分布和偏态分布之分。

后者是指频数分布不对称，集中趋势偏向一侧，如偏向数值小的一侧为正偏态分布，如偏向数值大的一侧为负偏态分布。

2、常用的集中趋势的描述指标有：均数，几何均数，中位数等。

均数:适用于正态或近似正态的分布的数值变量资料。

样本均数用x表示，总体均数用μ表示。

几何均数：适用于等比级数资料和对数呈正态分布的资料。

注意观察值中不能有零，一组观察值中不能同时有正值和负值。

中位数：适用于偏态分布资料以及频数分布的一端或两端无确切数据的资料。

3、常用的离散程度的描述指标有：全距，四分位数间距，方差，标准差，变异系数。

全距：任何资料，一组中最大值与最小值的差。

名词解释1、一类错误：拒绝了实际上成立的H。

，这类“弃真”的错误称为I型错误或第一类错误。

2、参数和统计量：这些总体的统计指标或特征值称为参数。

由样本所算出的统计指标或特征值称为统计量。

3、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。

4、P值：即概率，反映某一事件发生的可能性大小。

5、检验效能：B称为检验效能或把握度，即两总体却有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。

简答题1、描述数值变量资料(统计资料)的集中程度有哪些指标，有何运用条件？算数均数：单峰对称分布的资料几何均数：对数变换后的单峰对称的资料中位数：偏态分布，分布不明资料，有不确定值的资料。

百分位数：当样本含量较少时不宜用靠近俩端的百分位数来估计频数分布范围。

2、实验研究的基本要素和基本原则是什么？基本要素：处理因素、受试对象和实验效应。

基本原则：对照原则、随机化原则和重狂原则大题1、(1)变量资料(2)成组t检验对立性正态性方差齐性(3)H0ιμ1=μ2,新药与常规药物的疗效相同H1rμ1≠μ2,新药与常规药物的疗效不同α=0.05T=1.0195V=n1+n2-2=18(2)t<t0.05z18,p>0.05,按a=0.05水准，不拒绝H0,差别无统计学意义。

结论：t检验结果表明，故尚不能认为新药与常规药物的疗效相同。

2、(1)T=13×17/47=4.7(2)x2检验(3)X2>X2(0.05,1),p<0.05,按a=0.05水准,拒绝H0,接受HQ差别有统计学意义。

结论：x2检验结果表明，乙疗法比甲疗法好。

3、(1)成组设计两样本比较的秩和检验(2)实验组秩次：13、I15、8.5、14、15.5、15.5、17、18对照组秩次：1、2、4、3、5、6、8.5、7、10、11.5(3)H0：两组局部温热的疗效总体分布相同H1：两组局部温热的疗效总体分布不同4(1)Ho：P=O,即母体内时间与体重无线性相关关系H1：P≠0,即母体内时间与体重有线性相关关系a=0.05F>5.23,拒绝HO,接受HI,相关系数有统计学意义。

1.简述总体和样本的定义，并且举例说明。

总体是研究目的确定的所有同质观察单位的全体。

样品是从研究总体中抽取部分有代表性的观察单位。

2.简述参数和统计量的定义，并且举例说明。

描述总体特征的指标称为参数，描述样本特征的指标称为统计量。

3.变量的类型有哪几种？举例说明各种类型变量有什么特点。

①定量数据：计量资料；定量的观测值是定量的，其特点是能够用数值的大小衡量其水平的高低。

②定性数据：计数资料；变量的观测值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。

③有序数据：半定量数据/等级资料；变量的观测值是定性的，但各类别（属性）有程度或顺序上的差异。

4.请举例说明一种类型的变量如何变换为另一种类型的变量。

定量数据>有序数据>定性数据--------------->5.请简述什么是小概率事件？概率是描述事件发生可能性大小的度量，P 0.05事件称为小概率事件。

≤6．举例说明什么是配对设计。

配对设计是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。

①同源配对：同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理；②异源配对：为消除混杂因素的影响，将两个同质受试对象配对分别接受两种处理。

7.非参数假设检验适合什么类型数据进行分析？①总体分布类型未知或非正态分布数据；②定量或半定量数据；③数据两端无确定的数值。

8．简述P 25 P 5０ P ７5的统计学意义。

（条件：明显偏态且不能转化为正态或近似对称；一端或两端无确定数值；分布情况未知）用来描述资料的观测值序列在某百分位置的水平，四分位数间距可以作为说明个体差异的指标（说明个体在不同位置的变异情况）。

9.直条图、直方图、圆饼图的使用条件是什么？直条图：各自独立的统计指标的数值大小和他们之间的对比；直方图：连续变量频数分布情况；圆饼图：全体中各部分所占的比例。

10.统计分析包括哪两个方面的内容？为什么要进行统计推断？统计描述和统计分析；统计描述用来描述及总结一组数据的重要特征，其目的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分析。

医学统计学重点一.选择1.几何均数：平均血清抗体滴度（如P9例2.4）2.正态分布：横轴为µ1.962.5%单侧双侧90%： 1.6495%： 1.64 1.9699%： 2.583.P值与ɑ的关系，ɑ是人为规定的，它们之间没有关系； P值↑，ɑ↑（×）4.方差分析自由度v的计算，v总=n-1;v组间=组数（k）-1；v组间=v总-v组间5.理论秩和（n(n+1)/2），实际秩和（通过平均秩次算）6.可信区间的正确应用：总体参数有95%的可能落在该区间内（×）；有95%的总体参数在该区间内（×）；该区间包含95%的总体参数（x）；该区间有95%的可能包含总体参数。

（x）；这个区间的可信度为95%（√）；总体参数只有一个，要么在区间内，要么不在7.相关系数与回归系数：相关系数为0，两个变量之间没有相关关系（×）；回归系数↑，相关系数↑（×）；（要做假设检验）二、名解1.参考值范围：根据正常人的数据估计绝大多数的正常人所在的范围2.区间估计（可信区间）：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围。

这个范围称作可信度为1-α的可信区间，又称置信区间。

3.P值：拒绝H0时所冒的风险（或“作出拒绝H0 而接受H1 ”结论时冒了P风险）4.ɑ(第一类错误)：H0真实时被拒绝（或H0真实时，拒绝H0，接受H1）5.β（第二类错误）：H0不真实时不拒绝（或H0不真实时，不拒绝H0）1-β检验效能：对真实的H1做肯定结论之概率6.秩次：是指全部观察值按某种顺序排列的位序；7.秩和：同组秩次之和8.剩余标准差：扣除了X的影响后,Y方面的变异; 引进回归方程后, Y方面的变异。

三、简答1.假设检验与可信区间的联系与区别分辨多个样本是否分别属于不同的总体，并对总体作出适当的结论。

分辨一个样本是否属于某特定总体等。

区间估计（可信区间）：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围。

医学统计学第一章 绪言研究设计、资料分析、结论定量资料：以定量值表达每个观察单位的某项观察指标，如血脂心率等。

定性资料：以定性方式表达每个观察单位的某项观察指标，如血型性别等。

等级资料：以等级方式表达每个观察单位的某项观察指标，如疗效分级等。

总体：是指按研究目的所确定的研究对象中所有观察单位某项指标取值的集合。

样本：是指从研究总体中随机抽取具有代表性的部分观察单位某项指标取值的集合。

（以上均可能考名解）描述某总体特征的指标称为总体参数，简称参数；描述某样本特征的指标称为样本统计量，简称统计量。

概率是随机事件发生可能性大小的一个度量，概率小于或等于0.05时，统计学通常称该事件为小概率事件，其涵义为该事件发生的可能性很小，进而认为其在一次抽样中不可能发生，此即为小概率原理。

定量资料的统计指标（大题）：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。

同质性与异质性：同质是指观察单位具有相同的性质，是构成研究总体的必备条件；异质性是指性质不同，研究内容不同，对同质性的要求不同。

第二章 个体变异与变量分布变异（名解）：是以具有同质性的观察单位为载体，某项观察指标在观察单位之间显示的差别。

【在同质的基础上各观察单位（或个体）之间的差异】 正偏态与负偏态【2.3节为重点，尤其是统计指标与图的关系】几何均数应用于比值数据，中位数适用于偏态分布离散趋势指标（重点简答）：全距，四分位数间距，方差，标准差和变异系数，其中常用的是标准差和变异系数。

变异系数（名解）：亦称离散系数，是标准差s 与均数x 之比，即XS CV X100%，变异系数常用于比较度量衡单位不同的两组或多组资料的变异度、比较均数相差悬殊的两组或多组资料的变异度。

如何正确使用相对数（选择或简答）：1，计算相对数的分母不宜过小。

2，分析时不能以构成比代替率。

3，对观察单位数不等的几个率，不能直接相加求其平均率（或称总率）。

4，计算率时要注意资料的同质性，对比分析时应注意资料的可比性。

医学统计知识点总结在医学领域中，统计学的应用非常广泛，它可以帮助医生和研究人员分析和解释医学数据，研究疾病的发病机制以及评估治疗方法的有效性。

本文将重点总结医学统计学中的重要知识点，包括描述统计学和推论统计学。

描述统计学描述统计学是研究数据集中各变量的集中趋势和离散程度的方法。

主要包括以下几个方面的内容。

1. 数据的整理和呈现在医学研究中，首先需要对收集到的数据进行整理和呈现。

常用的方法包括频数分布表、直方图、饼图、条形图等，这些方法可以直观地展示各变量的分布情况。

2. 中心趋势的度量中心趋势代表着数据集中值的位置，主要包括均值、中位数和众数。

均值是各观测值之和除以观测次数，中位数是按数值大小排列后位于中间位置的值，众数是出现次数最多的值。

3. 离散程度的度量离散程度描述了数据集中值的分散程度，通过方差和标准差进行度量。

方差是各观测值与均值之差的平方和的平均值，标准差是方差的平方根。

推论统计学推论统计学可以根据样本数据推断总体的特征，包括参数估计和假设检验两个方面。

1. 参数估计参数估计是根据样本数据估计总体特征的值，主要包括点估计和区间估计。

点估计是用样本数据求得总体参数的估计值，例如用样本均值估计总体均值。

区间估计是用样本数据求得总体参数的估计区间，例如用置信区间估计总体均值。

2. 假设检验假设检验是通过样本数据推断总体参数是否符合某种假设，主要包括参数检验和非参数检验。

参数检验是对总体参数进行检验，例如对总体均值或总体比例进行检验。

非参数检验是不对总体参数进行具体假设的检验，例如对数据分布进行检验。

医学研究设计医学研究设计是医学统计学中非常重要的一部分，它关系到研究的可靠性和准确性。

主要包括以下几种设计。

1. 随机化对照试验随机化对照试验是医学研究设计中最可靠的一种设计，它可以有效地减少随机误差和系统误差。

研究对象被随机分配到不同的处理组中，其中一个组作为对照组，另一个组接受实验处理。

2. 横断面研究横断面研究是在特定时间点对研究对象进行一次观察，了解其疾病或特征的分布情况。