重庆医科大学五年制临床医学统计学重点
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重医临床医学学术型研究生考试科目
重医临床医学学术型研究生考试科目重医临床医学学术型研究生考试主要分为两个科目：基础医学、临床医学。
这两个科目涵盖了医学领域的基础知识和临床实践技能，对于培养具备扎实医学基础和优秀临床实践能力的医学研究生至关重要。
一、基础医学考试科目1.医学细胞生物学：该科目主要考察研究生对医学细胞生物学的基础知识和研究方法的掌握。
包括细胞结构与功能、细胞信号传导、细胞周期与分化、细胞凋亡等内容。
2.医学分子生物学：考察研究生对医学分子生物学的基础知识和实验技术的掌握。
包括DNA的结构与复制、转录与翻译、基因调控、遗传变异等内容。
3.医学生物化学：重点考察研究生对医学生物化学基本原理的理解和应用能力。
包括碳水化合物代谢、脂质代谢、蛋白质代谢、酶学、能量代谢等内容。
4.医学生理学：考察研究生对人体组织、器官的结构与功能的理解。
包括神经生理学、心血管生理学、消化系统生理学、呼吸生理学等内容。
5.医学寄生虫学与病原生物学：主要考察研究生对医学寄生虫学与病原生物学的基础知识和实验技术的掌握。
包括寄生虫的分类和形态学特征、生活史和传播途径、寄生虫病的预防与治疗等内容。
二、临床医学考试科目1.基本临床技能：该科目考察研究生掌握基本的临床技能，如病患问诊、体格检查、医学记录和病例分析等。
这是医生临床实践的基础，对于研究生的临床实践能力培养至关重要。
2.医学影像学：考察研究生对常见医学影像学技术和解读方法的掌握。
包括X线、CT、MRI等影像学技术的原理和应用、常见疾病的影像学表现等内容。
3.临床诊断学：主要考察研究生对临床诊断学的理解和应用能力。
包括常见疾病的病因、发病机制、临床表现、实验室检查和诊断方法等内容。
4.内科学：该科目考察研究生对内科学的基础知识和临床实践能力的掌握。
包括呼吸内科学、心内科学、消化内科学、内分泌学等内容。
5.外科学：主要考察研究生对一些常见外科疾病的病因、临床表现、诊断和治疗方法的了解。
包括普外科、骨科、神经外科等内容。
临床医学统计学知识点
临床医学统计学知识点统计学在临床医学中扮演着至关重要的角色，它通过收集、分析和解释数据，帮助医生做出准确的诊断和治疗方案。
本文将介绍一些临床医学中常用的统计学知识点。
1. 样本与总体在临床医学中，样本指的是从总体中抽取出来的一部分个体或数据。
总体是指研究对象的全体。
通过对样本的研究分析，可以推断总体的特征。
在医学研究中，样本的选择要具有代表性和随机性，以保证研究结果的可靠性。
2. 平均数、中位数、众数在统计学中，平均数指的是将一组数据相加后除以数据的个数所得到的值，用来表示数据的集中趋势。
中位数是按照数据大小排列后位于中间位置的值，众数是数据中出现次数最多的数值。
在临床医学中，这些统计指标常用于描述疾病的发病率、临床表现等。
3. 标准差、方差标准差和方差是衡量数据的离散程度的指标。
标准差是方差的平方根，它表示数据偏离平均值的程度。
在临床医学中，标准差和方差常用于评估治疗效果的稳定性和数据的稳定性。
4. t检验、方差分析t检验和方差分析是常用的统计方法，用于比较两组或多组数据之间的差异性。
在临床医学中，这两种方法可以帮助医生判断治疗方案的有效性，疾病的进展情况等。
5. 敏感度、特异度敏感度和特异度是评价诊断检测方法准确性的重要指标。
敏感度指的是在疾病存在的情况下，检测方法能够正确识别出疾病的能力；特异度指的是在疾病不存在的情况下，检测方法能够正确排除疾病的能力。
在临床医学中，敏感度和特异度的值越高，说明诊断方法越准确。
6. 风险比、相对危险度风险比和相对危险度是疾病发病风险的评估指标。
风险比表示两组人群中发病率的比值，相对危险度表示一组人群某种因素的风险相对于另一组的倍数。
在临床医学研究中，这两种指标可以帮助医生评估疾病的危险程度和相关因素的作用程度。
7. 生存分析、回归分析生存分析和回归分析是用于评估疾病预后和危险因素的统计方法。
生存分析可以分析患者的生存时间和生存率，回归分析可以研究疾病发生的相关因素。
重庆医科大学统计学
总体与样本：总体：根据研究目的所确定的同性质的全部观察单位某一指标（或某些因素及结果）测量值的集合。
根据总体集合所包括元素是否有限，可分为有限总体与无限总体；总体具有特定的分布特征及参数。
样本：以某方式按预先规定的概率从总体中随机抽取、具有足够数量、能反映总体分布特征的一部分观察单位某指标数据的集合。
根据研究目的从总体中抽取部分有代表性的样本，用样本统计量推断总体参数。
小概率事件与小概率事件原理：小概率事件是指发生概率P0.05的随机事件，小概率事件原理指小概率事件在一次观察或实验中为不可能发生的事件。
配对设计与完全随机设计：完全随机设计：是指将同质的受试对象随机分到各处理组中进行实验观察或从不同总体中随机抽样进行对比的方法。
配对设计是指将受试对象按某些特征或条件配对成对子，然后分别把每对中的两个受试对象随机分配到试验组和对照组，在给予每对中的个体以不同处理，连续试验若干对，观察对子间的差别有无意义的方法。
Ⅰ类错误与Ⅱ类错误：假设检验中，无论是接受还是拒接原假设均有可能犯错。
如拒绝了一个实际成立的原假设，所犯错误称为Ⅰ类错误，其概率记为α；如接受了一个实际不成立的原假设，所犯错误称为Ⅱ类错误，其概率记为β；当样本含量确定时，α越大，则β越小，反之，α越小，则β越大，如拟同时降低α与β，则需增大样本含量。
⎺x±1.96S与⎺x±t0.05（v）·S⎺x：⎺x±1.96S：从正态总体中抽样，样本含量较大时，观测值95%的被动范围。
⎺x±t0.05（v）·S⎺x：利用小样本的样本均数与样本标准差估计某指标未知总体均数的95%的可信区间（置信区间）标准差与标准误：比较内容标准差标准误意义表示单个观测值对其均数的离散程度表示样本统计量对总体参数的离散程度计算方法变量值的标准差为S=样本均数的标准误为S⎺x =阳性结果的标准差为S=样本阳性率的标准误为S p=数值大小大小用途描述：观测值的变异范围推断：估计总体参数的可信区间假设检验直线相关分析与直线回归分析：（1）区别：资料要求：回归要求因变量Y在给定x=x0的条件下，服从正态分布；X是可以精确测量和严格控制的变量，一般称为Ⅰ型回归。
重庆医科大学五年制临床医学法医学重点
法医学：应用医学的理论知识和技术解决法律方面涉及医学问题的医学学科。
任务：1为揭露犯罪事实真相提供科学依据；2为正确处理人民内部的纠纷提供科学证据；3为医疗卫生立法提供科学依据，促进医疗保健工作质量的提高，促进移植医学、赔偿医学等新学科的发展，为卫生行政机关处理医疗纠纷提供科学证据；4协助有关部门查明重大意外中毒和伤亡事故发生的原因，澄清事故的性质和责任；5在法医工作中发现烈性传染病、职业中毒及时通知卫生防疫部门采取预防措施，保证人民健康。
学习目的：担任鉴定人、作为证人、揭露犯罪、警惕医疗事故的发生。
研究对象：尸体、活体、生物原性物证、现场勘验、文证审查。
死亡种类：心脏死、肺脏死、脑死亡。
脑死亡：大脑小脑脑干等全脑功能不可逆转的永久性停止。
诊断标准：确切的不可救治的脑损害；意识丧失；无自主呼吸；脑干反射消失：前庭、咽喉反射消失，瞳孔散大或固定对光反射角膜反射消失，关闭呼吸机3min无自主呼吸；平行脑电图；脑循环停止。
死亡机制：疾病或损伤导致机体死亡的病理生理变化过程。
（多器官衰竭）死亡性质和方式：1暴力性死亡：自杀、他杀、事故死。
2非暴力性死亡：由于机体自然发生的疾病衰老导致的~，生理性、病理性~。
3社会性死亡：死刑；战争性死亡；安乐死。
超生反应：生物学死亡期开始后在一定时间内，组织细胞仍保持着生命功能和对外界刺激发生的低级原始性反应。
假死：个体生命功能处于极度微弱状态，临床常规检查方法难以察觉生命体征的存在的状态。
确定检查：心脏活动、呼吸活动、眼部检查。
直接死因：直接导致死亡的疾病、损伤，这些疾损是死亡机制或死亡状态的直接启动因素。
根本死因：引起直接导致死亡的一系列病理过程的最初疾病或损伤，或造成致命损伤的事故或暴力事件或情况。
这些疾病损伤与死亡间可持续较长时间，并发生这些最初疾病损伤等暴力情况有关的一个或几个相继出现的致命性并发症或情况。
中介前因：根本死因和直接死因之间的并发症或外部介入的因素。
医学统计学套题1
重庆医科大学200 —200 学年度 学期《医学统计学》考试试卷(一)一．名词解释（15分，每题3分） 1． 样本与总体 2． 标准差与标准误 3． I 类错误与II 类错误4． x ±1.96s 与x ±⋅)(05.0νt x s ⋅5． 直线相关分析与直线回归分析二．选择题（只选一个正确答案或最佳答案）（30分，每题2分）1. 某检验师测定了240例正常人白、球蛋白比例，获得的资料为___。
A 、数值变量资料 B 、分类变量资料 C 、相对比资料D 、血清学滴度资料E 、二项分布资料 2.在正态分布曲线下,计算{}σμμ96.1+<≤x p 的概率为___________。
A. 0.500 B. 0.475 C. 0.450 D. 0.050 E. 0.0103.某医师观察环丙沙星治疗下呼吸道感染者131例的临床疗效,结果见下表。
表1 环丙沙星治疗下呼吸道感染的临床疗效病种 总例数 痊愈 显效 好转 无效 无效率% 肺炎 慢支炎感染63 6830 2121 2411 151 81.59 11.76欲分析两病种疗效，应采用___________。
A. t 检验B.秩和检验C. 方差分析D. χ2检验E.q 检验 4. 对欲比较的样本测定资料进行参数统计假设检验的目的是____。
A ．判断样本对总体是否具有代表性 B.推断各总体水平参数是否相等C.判断表达样本平均水平的统计量有无显著性差别D.对测定方法的精密度、准确度、灵敏度提出质控要求E.对总体水平进行区间估计5. 四格表中，如果有一个实际数为0 ，________________。
A . 根本不能检验B . 就不能作2χ检验 C . 仍然能够作2χ检验 D . 就必须用校正2χ检验 E . 还不能决定是否可以作2χ检验 6. 统计假设检验中常使用P 值作为推断的依据，P 值的含义是____。
A ．表达对比组数据来自同一总体的概率 B ．表达对比组抽样误差的大小 C ．表达对比组统计量不相同的概率 D ．拒绝参数相等假设实际犯Ⅰ类错误的概率 E. 接受参数相等假设实际犯Ⅱ类错误的概率7.完全随机设计方差分析中,引起数据变异的原因可能区分为___________A.个体因素与随机(误差)因素B.处理因素与区组因素C.样本含量与把握度D.处理因素与随机(误差)因素E.个体因素与处理因素8.方差分析的应用条件之一是方差齐性,所谓方差齐性是指__________ A.各比较组的样本方差相等 B.各比较组相应的总体方差相等C.组内方差=组间方差D.总方差=各组方差之和E.各组自由度相等 9.对x,y 两个变量作直线相关分析__________A.要求x,y 呈双变量正态分布B. 只要求x 服从正态分布C.只要求y 服从正态分布D.只要求x,y 是定量资料E.对x,y 无要求10.现比较两组患者血中SOD 活性的含量,(见下表),探讨两组间差别的显著性,应采用_______。
医学数理统计期末总结
医学数理统计期末总结一、引言医学数理统计是将数学和统计学的原理与方法应用于医学领域的一门学科。
通过分析和解释医学数据，医学数理统计能够帮助医学工作者更好地理解和应用医学知识，为医学研究和临床实践提供科学依据。
医学数理统计作为医学的重要辅助学科，对于医学专业的学生而言，具有重要的学术意义和实际价值。
本次期末总结将对医学数理统计的基本概念、方法和应用进行总结和归纳，希望能够对今后的学习和工作有所帮助。
二、基本概念1. 概率论基础：医学数理统计的基础是概率论，包括基本概念、概率分布、随机变量、随机过程等内容。
掌握概率论的基本知识，能够帮助我们理解统计学的原理和方法。
2. 统计学基本概念：统计学是指通过对数据进行收集、整理、分析和解释，揭示事物之间的规律和关系的科学。
掌握统计学的基本概念，包括总体和样本、参数和统计量、频数分布、统计推断等，是进行医学数理统计工作的基础。
三、统计方法1. 描述统计学：描述统计学是通过数理统计方法对数据进行整理、分析和描述，从而揭示数据的基本特征。
包括数据的整理和展示、中心位置和离散程度的度量、数据分布和形态的描述等内容。
掌握描述统计学的方法，能够对医学数据进行分析和解释。
2. 参数检验：参数检验是指通过对样本数据进行分析，推断总体参数的值是否在某个范围内，并对其进行推断的方法。
包括单样本参数检验、双样本参数检验和配对样本参数检验等。
参数检验方法能够帮助我们判断和验证医学数据的差异是否具有统计学意义。
3. 方差分析：方差分析是一种通过比较两个或多个样本均值是否相等的方法。
包括单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析等。
方差分析方法能够帮助我们研究不同因素对医学数据的影响和差异。
4. 相关分析：相关分析是一种通过计算两个或多个变量之间关系的强弱和方向的方法。
包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数和判定系数等。
相关分析方法能够帮助我们研究变量之间的相关性，为医学研究提供科学依据。
《医学统计学》课程介绍(医学检验)
《医学统计学》课程简介(Medical Statistics)一、课程基本信息课程编号：14232080课程类别：专业必修课适用专业：医学检验技术学分：理论教学学分：2学分，实验学分：0.5学分总学时：40学时，其中理论学时：24学时, 实验学时:16先修课程：医学基础课程后继课程：医学检验、预防医学二、课程内容与教学目标《医学统计学》是应用概率论和数理统计的基本原理和方法，研究医学领域中数据的收集、整理和分析的重要工具。
生物医学的研究对对象是随机现象，其表现不仅受该事物本质规律的制约，同时还受偶然因素的影响，只有用医学统计学方法才能揭示被偶然因素掩盖的本质规律。
而为了避免学生由于对一些深奥的统计学理论和公式推导的缠绵与困扰，课程讲授过程中结合实例讲解和上机实践，是学生基本掌握基础统计学方法的计算机实现，培养其解决实际问题的能力。
应用计算机进行数据统计和课题研究，已经是医学研究中的重要内容，也是我们对医学生基础科研能力和科研阅读能力培养的重要内容。
本课程据此与理论学习相结合，开设了计算机上机实践模块。
根据章节设计要求，介绍应用统计软件进行统计分析的方法、步骤及统计表格和图形生成的方法。
实践教学结合理论课程各章节的例题和习题，指导学生建立数据库，经过上机运行，得到统计分析的输出结果，并对输出结果做出分析和合理的结论，是实践过程尽可能接近实际统计学应用的数据特点分析、统计方法选择，统计软件操作和统计结果分析的各个环节。
通过对《医学统计学》课程内容的学习，理解和掌握基本统计学知识和方法，能够在统计理论的指导下，运用统计学思维，针对数据特点，巧妙的选用恰当高效的统计分析方法，解决学习和科研实践中遇到的数据处理与分析问题，为科研能力的锻炼和培养打好坚实的基础。
三、对教学方式、实践环节、学生自主学习的基本要求采用课堂多媒体教学为主，辅助上机操作，达到传授医学统计学基本的理论知识的目的。
四、考核方式与学习成绩评定考核由平时和期末考核组成:考试成绩（70%）+平时成绩(30%) 。
医学统计学知识点
医学统计学知识点1.数据类型：医学研究中使用的数据包括定类数据和定量数据。
定类数据是非数值型的数据，例如性别、种族等；定量数据是数值型的数据，例如年龄、体重等。
了解数据类型是分析数据的第一步。
2.数据收集：医学研究中的数据可以通过不同的方式收集，例如问卷调查、实验研究、观察等。
在数据收集过程中，需要注意样本的选择、数据的完整性和准确性。
3.描述统计学：描述统计学包括对数据的整体特征进行描述和总结。
常用的描述统计学方法包括中心趋势度量（例如均值、中位数、众数）、离散程度度量（例如标准差、方差）和数据分布描述等。
4.推断统计学：推断统计学是从样本数据推断总体特征的一种方法。
通过推断统计学，可以根据样本数据的统计量（例如样本均值、样本比例）来推断总体参数的区间估计或假设检验。
5.假设检验：假设检验是根据样本数据对总体参数提出假设，并通过计算概率值来判断是否接受或拒绝该假设。
常用的假设检验方法包括t检验、卡方检验、方差分析等。
6.相关分析：相关分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常见的相关分析方法有皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
相关分析可以帮助研究者了解变量之间的线性关系和方向。
7. 回归分析：回归分析用于研究因变量与自变量之间的关系，并可用于预测因变量的数值。
常用的回归分析方法有简单线性回归分析、多元线性回归分析和 logistic 回归分析等。
8. 生存分析：生存分析用于研究时间相关的数据，例如疾病患者的生存时间或事件发生的时间。
生存分析方法包括 Kaplan-Meier 曲线、Cox 比例风险模型等。
9.双盲试验和随机分组：在医学研究中，双盲试验和随机分组是常用的研究设计方法。
双盲试验是指研究中既不知道接受治疗的病人，也不知道给予治疗的医生；随机分组是指将研究对象随机分配到不同的治疗组和对照组。
10.统计软件：为了进行医学统计分析，研究者可以使用专业的统计软件，例如SPSS、SAS、R等。
重庆医科大学医学统计学总复习_PPT幻灯片
实验误差、分类 定量测试方法的准OC曲线
超声内镜对直肠癌淋巴转移准确率试验 阳性似然比与阴性似然比的优势比=(21/29)/(8/29)
3/27 24/27
题型
一、名词、概念、符号及表达式解释（5分/个，8个） 二、填空（1分/空，20空） 三、单选题（2分/题，10题） 四、问答题（20分，4题）
样本量的估计：、 1－、 、
➢ 三向思维
➢ 四种基本抽样方法、主要区别 ➢ 资料分布类型 ➢ 不同分布的计量资料的描述统计量
列联表的相关分析 趋势性分析与关联性分析
定量资料的协调性分析—配对t检验、r、Y=X中回归系数1 问卷评价的内容 问卷的效度与信度分析
(1)生存率估计---寿命表(Life table)法 (2)生存率估计---Kaplan-Meier法 (3)生存曲线比较---log-rank检验 (4)生存影响因素寻找---Cox回归法
1. 医学科研课题及论文相关统计学知识 2. 抽样研究、资料分布、样本描述 3. 聚集性分析 4. 估计性分析 5. 对比性分析 6. 趋势性分析、关联性分析 7. 协调性分析、问卷资料分析 8. 寿命、生存分析 9. 测试方法、诊断实验 10. 科研设计相关问题、多元统计
➢ 12345678910中的： 1个系统模式：资料类型（数字变量资料与分类变量资料） 2类研究：调查研究与实（试）验研究 3要素：处理或观察因素、对象、效应指标 4原则：随机化（增加代表性与均衡性，避免混杂，减小系统误差） 设置均衡对照（平衡混杂、减少系统误差、提高可比性，暴露与归因） 足够的样本量（代表性、科学型） 盲法测试（避免心理因素影响)
20 1 20
三、单选题
（1）方差分析后两两比较 （2）四格表与双向有序列联表关联分析 （3）诊断试验研究指标系统 （4）测试方法学研究指标系统 （5）医学参考值范围 （6）P值的含义 （7）二项分布于Possion分布 （8）定量与定性测定一致性 （9）样本含量计算条件 （10）变量分类思维及关系
五年制预防医学专业《卫生统计学》课程教学大纲
《卫生统计学》课程教学大纲课程名称：卫生统计学授课专业：五年制预防医学专业学时与学分：总学时为108学时（理论课63学时，实验课45学时），7学分一、课程性质和目的随着现代医学的发展，正确地运用统计方法进行实验设计和处理实验数据，对提高医学科研水平，具有十分重要的现实意义。
卫生统计学是把概率论和数理统计原理和方法应用于医学研究、人民健康和卫生事业管理的一门科学，是预防医学专业的专业课程。
它研究数据的搜集、整理、分析和推断，反映事物特征，揭示事物间的客观规律性。
本课程的内容包括卫生统计必要的基本理论知识和方法、统计表和统计图、调查设计和试验设计方法、居民健康统计等。
它需要较扎实的语文基本知识及一些必要的数学基础知识，与流行病学等卫生专业学科有密切的联系。
卫生统计学的教学必须贯彻理论联系实际的原则，采用医学中的实例，讲述基本概念及基本原理，必须贯彻启发式教学原则，把统计思维方法的训练作为课堂教学的内容，对于统计公式着重讲解其意义、使用方法、应用条件和应用时注意事项，不必追究公式的数学原理和推导过程。
本课程通过讲授、课堂实习、课堂讨论，使学生熟悉统计的基本理论、掌握统计方法的应用，通过课后复习、完成作业，加深对基本理论和基本概念的理解，进一步掌握基本方法。
注重基本技能训练、严密统计逻辑思维、严谨的工作态度的培养。
采用提问、考试等方式评价教学效果。
教学大纲的所列理论课内容都是要求学生学习的，但不是全部在课堂上讲授，可以通过多种方式教学，也可由学生自学。
教学内容的要求分三级，第一级为掌握的内容，要求学生牢记并能口述自由表达，还能应用这些理论解释有关生理现象以及应用于后续课程；第三级为了解内容，学生对此内容应有一初步印象；第二级为熟悉内容，介于掌握与了解内容之间。
实验课重点要求实际联系理论，巩固理论知识，拓宽思维，突出培养学生的动手能力、综合分析能力、应用能力和创新能力。
二、理论课教学内容及基本要求绪论学时分配：2学时掌握：统计资料的类型（计量、计数、等级资料）；几个基本概念（总体与样本、变量与资料类型、概率）。
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样本、总体：1总体：根据研究目的确定的同性质的所有研究对象的某项或某几项指标测量值的几个。
根据总体积和所包括元素是否有限分为有限总体、无限总体。
具有特定的分布特征和参数。
2样本：以某种方式按预先规定的概率从总体重随机抽取、足够数量、能代表总体分布特征的一部分观察单位某指标数据的集合。
3关系：根据研究目的，从总体重抽取部分有代表性的样本，用样本统计量推断总体参数。
标准差、标准误：1差S：单个测量值对其均数x的离散程度。
误Sx或Sp：样本统计量对总体参数的离散程度。
2差越大误越大。
3差描述观测值变异范围。
误推断估计总体参数的可信区间和假设检验。
4计算公式：I型错误、II型错误：1假设检验无论接受或拒绝原假设均有可能犯错误。
2，I：在假设检验中拒绝了一个实际成立的原假设所犯的错误，概率记α。
II：~中接受实际不成立，β。
3当样本含量确定时，α↑β↓，反之~。
4增大样本含量αβ↓。
正态分布、二项分布：1正：连续型随机变量X常见而重要的分布。
若X在实数范围内取值且具有其相应的概率密度、概率分布函数，则X服从正。
记为X~N(μ,σ^2)。
2二：离散型随机变量的分布。
在n次Bemoulli试验中，结果A出现K次这一随机事件的分布，记为X~B(n,π)。
概率计算公式为P(X=k)=n!/k!(n-k)!。
取值范围、可信区间(X±1.96S、X±t0.05/2,v Sx)：1X：算术平均数，描述一个变量所有观察值的平均水平，适用于频数分布对称的数据。
S：标准差，~所有观察值与均数的平均离散程度。
Sx：标准误，反应样本均数间离散程度、与相应总体均数间差异，说明均熟抽样误差大小的指标，均数大小成正比，与样本含量n的平方根成反比。
Sx=S/根号n。
t0.05/2,v：自由度为v双侧尾部面积为0.05的t界值。
2X±1.96S：从正态总体中抽样样本含量较大时，观测值95%的波动范围。
X±t0.05/2,v Sx：从~时，总体均数95%可信区间(置信区间)。
处理因素、混杂因素：1处：实验性因素。
对受试对象机遇的某种主动是假或客观存在的外部干预或措施。
2混：在实验研究中除了处~对实验结果产生影响外的一切非处~。
这些因素有的可控有的不可控。
3在同一实验研究中，处应相对固定统一标准，尽量控制避免非处。
计量资料、计数资料：1量：通过度量衡方法测量每一观察单位某项指标的量的大小而得到的一系列数据资料。
多有度量衡单位、为连续性资料。
2数：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后在分别清点各组单位的个数而得到的数据资料。
无度，多为间断性资料。
单侧检验、双侧检验：1备择假设H1：u1≠u2，u检验的检验水准取双侧概率a/2，u检验的检验界值定位ua/2(标准正态分布的右侧界值，ua/2＞0)，无论检验统计量u正负，只要∣uα/2∣>0，都拒绝H0接受H1，这种只检验差别不管差别方向的双向检验称为~。
2备择假设H1：u1>u2，此时只关心u>0情况，u检验的检验水准取单侧概率a，u检验的检验界值定位u a(标准正态分布右侧界值，u a>0)，若备择假设H1：u2<u1，此时只关心u<0的情况，u检验的检验界值定位-u a，这种只关心差别单侧方向的单向检验~。
Sb、Sy.x：1Sb=Sy.x/根号下Σ(x-x)^2，回归系数标准误。
2Sy.x=根号下(Σ(y-y)^2/(n-2))=根号下(SS剩/(n-2))，表示y的剩余标准差，即扣除x对y的线性影响后y对回归线的离散成都，度量了实际散点远离回归直线的离散成都，反映了模型的可靠性，越小模型越好。
调查研究、实验研究：1实：研究者主动安排实验因素、控制实验条件、排除非实验因素干扰的研究。
2调：研究者较被动地进行观察，希望尽可能减少或控制非实验因素干扰的研究。
3调常为实提供线索，实成果又须回到现场实践中去验证。
统计描述、统计推断：1~统计分析两基本内容。
2描：通过绘制统计图表和计算数据分布特征的基本统计量来了解样本观察值的分布特征，为进一步的推打下基础。
3推：包括参数估计、假设检验，通过样本或检验统计量推断总体未知参数和未知总体分布的统计分析方法。
统计假设检验：1研究者实现根据现有知识对未知总体的分布和位置参数作出每种假定，在通过一次新实验(观察)结果推断假定是否成立的一种统计推断方法。
2步骤：建立假设检验(干预前H0：u1=u0：干预后H1，u1≠u0)，确定检验水准α；计算相应检验统计量；确定P 值，作出推断结论。
直线相关、直线回归：1资料要求：归：因变量Y在给定X=X0的条件下服从正态分布；X 是可以精确测量和严格控制的变量，I型回归。
关：两个变量XY服从双变量正态分布，这种资料若进行回归分析称II，可计算两个回归方程。
2应用：相关分析描述两变量间线性关系的密切程度和方向，回归分析说明两变量间一寸变化的数量关系，揭示X对Y的影响大小，对回归方程进行预测控制。
3统计量：回归分析：截距a、回归系数b，有单位。
相关分析：相关系数r，无单位。
4联系：r、b符号一致即对一组数据若同时计算rb，他们正负号一致；假设检验等价：对同一样本rb假设检验得到的t值相等。
用回归解释相关，决定系数r^2=(SS回归)/(SS总)。
精密度、准确度：1精：对同一标本进行多次重复测定时，测定值与平均测定值得接近程度，属随机误差。
标准差、变异系数表示。
越小测定方法重现性越好。
准：测定值与真挚接近程度，说明测定方法有无系统误差。
偏离100%较大时，测定方法存在系统误差。
2准精均为评价检测方法可信赖程度的指标。
准为首要指标。
当测定方法存在系统误差时精在高也不能采用此方法。
测定方法精差，准不会高。
配对设计、成组设计：1成：完全随机设计、单因素设计，将同质受试对象随机分到个处理组中进行试验挂差或从不同总体重随机抽样进行对比的方法。
2配：将受试对象按某些特征或条件配成对子，分别把每对中两受试对象随机分配到试验组和对照组，再给予每队中个体以不同处理。
连续实验若干对，观察对子间差别有无意义的方法。
假设检验中P、α：1P：由原假设H0所附iding的总体做同样的重复试验，获得≥或≤当前检验统计量的概率。
2α：检验水准、显著性水准，是预先规定的判断小概率时间的概率尺度，通常规定为0.05或0.01。
3假设检验规定：若若一次实验结果P≤α，拒绝H0，统计结论为“差别有统计学意义”。
P>α，则不拒绝H0，统计结论为“无”。
概率事件、小概率事件：概：随机事件发生可能性大小的客观度量指标。
小：概率P≤0.05的随机事件，即在一次观察或实验中不可能发生的事件。
斜率、截距：是直线回归方程y=a+bx中的两参数ab，a为常数，统计学意义为当X取值为0时相应Y值的均属估计。
b：回归系数，表当X变化一个单位时Y平均改变的估计值。
专业设计、统计设计：1专：主要考虑专业方面需要，如研究对象的选择、实验技术与方法的确定、实验设备与试剂的要求。
特点：必须具有先进性、新颖性、可行性。
2统：要制定出统计研究方法的类型，抽样方法或实验对象分配方案，对照设置方式，研究对象数量估计等。
强调如何保证按研究目的的要求获得可靠的研究结果，必具可靠性、科学性、有效性。
系统误差、随机误差：1系：在一定条件下，由于某种(受试对象、研究者或实验条件)偏倚是的观测值出现的倾向性偏差，表现为恒定偏大或偏小或周期性变化，不可避免。
2随：偶然误差，在排除了系统误差后仍然存在的有一些有关实验因素微小随机波动引起的方向不定又可相互抵偿的误差，决定了测量的精密度。
一次测量中~的大小方向不可预言。
但大量重复测定中~的出现具有统计规律性。
完全随机设计、完全随机区组设计：1完：单因素设计、成组设计。
将同质受试对象随机分到各处理组进行实验观察或从不同总体中随机抽样进行对比的方法。
2区：配伍组设计，配对设计的扩展，将几个条件(病人的病种、病型、族别、性别、年龄、生活习惯、工作环境等)相似受试对象配成一个区组，在各区组内按随机原则分组，每组分别给予不同处理方法。
析因设计：多因素的交叉分组设计，对各因素各水平的所有组合都进行实验的设计方法，既可分析各因素主效应，又可分析各因素交互作用，是一种高效的实验设计方法。
优点：实验结果可用方差分析，把总变异分解为众多个因素变异、因素见交互作用的变异以及误差变异；可节约样本含量。
缺：统计分析较复杂。
方差分析：建立在数据变异结构基础之上的F分布小概率事件院里，基本思想：分析变异，即将总数据总变异分解为各种原因引起的变异和随机误差引起的变异，通过比较来源的变异，推断处理组间有无差别。
组间变异、组内变异：1间：由各组处理不同引起的变异。
SS组间。
其值大小用各组均属与总均属的离均差平方和表示。
2内：由于个体差异引起每组内测量数据大小不等导致的变异，即有随机误差引起的变异。
SS组内。
其值大小用各组内部所有数据的均数与该组均属的离均差平方和之和表示。
3均方值F(平均变异大小)=(SS组间/v组间)/(SS组内/v组内)。
重复测量设计、随机区组设计：1重：先给予受试对象不同处理，再重复观察每一受试对象某项观察指标，观察不同处理组间随重复测量因素-时间的变化某项指标的变化趋势，目的：关心各个处理组间随时间变化所观测指标的变化趋势。
2随：将收视对象按一定条件进行匹配，再将每一区组受试对象随机分配到不同处理组，在控制主要的非处理因素的基础上比较不同处理组间的效应。
目的：控制处理因素外其他因素对实验结果的影响，使各处理间尽量做到均衡化可比。
最小二乘法原则：使各实际散点y到回归直线y的纵向距离的平方和(Σ(y-y)^2)最小。
SS总、SS剩、SS回：1总=Σ（y-y）^2，y的离差平方和，未考虑X与Y的回归关系时Y 的总变异，v=n-1。
2剩=Σ（y-y）^2，剩余平方和，X对Y的线性影响之外的一切因素对Y的变异，总变异中无法用X解释的部分，越小回归效果越好，v=n-2。
3回=Σ（y-y）^2，回归平方和，由于XY的直线关系而使Y变异减小的部分，总变异中可以用X解释的部分，越大回归效果越好，v=1。
点估计、区间估计：1点：直接用随机样本的样本均数X作为总体均数μ的一个估计，用样本的标准差S作为总体标准差σ的一个估计，直接用样本统计量X±S作为总体参数μ±σ的估计值。
2区：按预先给定的概率1-α用一个区间来估计总体均数，这个区间成为可信度1-α的可信区间CI或置信区间。
预先给定的1-α成为可信度或置信度，常取95%或99%。
3二者为参数估计的两种方式。
决定系数R^2=SS回/SS。
1总回归平方和与总平方和之比。
2取值在0-1且无单位，数值大小反映回归贡献的相对成都，即在Y的总变异中回归关系所能解释的百分比。