医学统计学名词解释及问答题

1、 总体(population ):是根据研究目的确定的同质研究对象的全体。

2、 样本(sample):从总体中抽取的一部分有代表性的个体。

3、 同质(homogeneity):是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。

4、 变异(variation ):指同质个体的某项指标之间的差异。

5、 参数(parameter):反映总体特征的指标称为参数。

6、 统计量(statistic )：通过样本资料计算出来的相应指标称为统计量。

7、 抽样误差(sampling error ):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。

8、 概率(probability ):某事件发生的可能性大小。

9、 正态分布(normal distribution )：高峰位于均数处，中间高两边低，左右完全对称地下降， 但永远不与横轴

相交的钟形曲线。 10、 平均数(average)：是描述一组同质变量值的平均水平或集中趋势的指标。

11、 中位数(median):将一组数据由小到大排列，位于中间位置的观测值。

12、 医学参考值范围 (medical referenee range):又称正常值范围，医学上常将包括绝大多数 正常人的某项指

标的波动范围称为该指标的正常值范围。 13、 方差(varianee ):是各个数据与平均数之差的平方的平均数。

14、 标准差(standard deviation ):是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和 平均后的方根，用

b

表示。 15、 标准误(standard error ):样本均数的标准差，等于原变量总体标准差除以例数的平方根， 用以说明均数抽样误

差的大小。 16、 均数的抽样误差 (sampling error of mean )：由个体差异和抽样所导致的样本均数与样本 均数之间，样本

均数与总体均数之间的差异。 17、 假设检验(hypothesis testing ):先对总体做出某种假设，然后根据样本信息来推断其是 否成立的一类统计

方法的总称。 18、 统计推断(statistical inference ):是根据已知的样本信息来推断未知的总体，是统计分 析的目的，包括参数

估计和假设检验。 19、 I型错误(type I error ):拒绝了实际上成立的 这类弃真错误，发生的概率为

a,

为已知。 20、 n型错误(type n error ):不拒绝实际上不成立的 这类存伪错误，发生的概率为

3,

未知。 21、 检验效能(power of test ):又称把握度，为1- 3,其意义是两总体确有差别，按 a水准 能发现

它们有差别的能力。 22、 可信区间(con fide nee in terval ):指总体参数可能所在的范围。

23、 率(rate ):说明某现象发生的频率或强度。

24、 构成比(constituent ratio ):表示某事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数 表示。

25、 相对比(relative ratio ):表示两个有关事物指标之比，常以百分数和倍数表示，用以说 明一个指标是另一个指

标的几倍或百分之几。 26、 标准化率(standardized rate ):亦称调整率，是采用统一的标准对内部构成不同的各组频 率进行调整和对比的

方法。 27、 参数检验(parametric test ): 一类依赖于总体分布的具体形式的统计推断方法。

28、 非参数检验(non parametric test ): 一类不依赖总体分布类型的检验，在应用中可以不考

虑被研究对象为何种分布以及分布是否已知，检验假设中没有包括总体参数的统计方法。 29、自变量 ( independent variable )：如果没有一个变量依赖于其他变量变化而变化的关系时， 一般把测量 比较简单的变量作为自变量。 30、因变量 ( dependent variable )：测量比较复杂的变量称为因变量或应变量。

31、相关分析 ( correlation analysis )：分析两个或多个变量间相互关系的统计分析方法。

32、线性回归分析 ( linear regression analysis )：用直线回归方程或数学模型描述变量间数

量关系的统计方法。 33、相关系数 ( coefficient of correlation )：描述两个变量间线性相关关系密切程度与方向

的统计指标。 34、回归系数 ( regression coefficient )：即回归直线的斜率，表示自变量 x 每改变一个单位

时，应变量 y 平均变化 b 个单位， B 为回归系数。 2 35、 决定系数(determinant coefficient ): r，表示由x与y的直线关系导致的 y的变异SS回, 在总变异SS

总所占比重，即回归效果的好坏，决定系数越接近 1，回归效果越好。 36、 最小二乘法(least square method):以各实测点到直线的纵向距离的平方和最小来确定回 归直线。

37、 统计表 ( statistical table )：将统计分析的事物及其指标用表格的形式列出来，直观地反 映事物的数量

关系及其趋势的一种表现形式。 38、 统计图 (statistical chart )：用点的位置，线段的升降，直条的长短和面积大小等表达统 计数据的一种

形式。 39、 单纯随机抽样 ( simple random sampling )：是从总体中以完全随机的方法抽取一部分观察 对象组成样

本，是最简单的抽样方法。 40、 整群抽样 ( cluster sampling )：先将总体划分为 N 个群，每个群包含若干个观察对象，再 随机抽取n个群(n41、 系统抽样 (systematic sampling )：又称等距抽样，是按照一定的顺序，机械地每隔若干个 观察单位抽取

一个观察单位组成样本。 42、 分层抽样 (stratified sampling )：按影响观察值变异较大的某种特征将总体分成若干层， 再从每层内随

机抽取一定数量的观察单位组成样本。 43、 配对设计 ( paired design )：是将受试对象按一定条件配成对子，再随机分配每对中的两个 受试对象到不

同的处理组，或者比较受试者实验前后的变量值改变情况。 44、 盲法 ( blind-method )：在随机对比试验中，为避免出现偏倚，使研究者或研究对象不明确 干预措施的分

配的方法。 45、 对照( control )：处理因素与非处理因素的差异的科学对比，鉴别处理因素与非处理因素的 效应差异。

46、 随机区组设计 ( randomized block design )：又称配伍设计，是将几个条件基本相同的受试 对象划成一

个区组， 区组中观察对象的数量取决于对比组的组数。 将区组中的受试对象采用随机 方法，分配到不同的对比组中。 47、 随机对照试验 ( random-control trail )：又称完全随机设计，属于单因素研究设计，是将

受试对象按照随机分配的原则分配到实验组和对照组中， 然后给予不同的处理因素， 对各组的效 应进行同期平行观察，比较各组观察指标有无差异。 48、 实验研究 (experimental study )：是指研究者根据研究目的人为地对受试对象施加处理因 素，控制混杂因

素，观察、总结处理因素的效果的一种研究方法。 1、 什么是卫生统计学？应用统计学的基本原理与方法，研究医学卫生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。 2、 统计学的基本步骤有哪些？①良好的研究设计； ②有计划地搜集资料； ③合理地整理资料； ④正 确地分

析资料。 3、 抽样误差产生的原因有哪些？可以避免抽样误差吗？抽样误差的的根源在于个体变异， 在抽样研 究

中是不可避免的。 4、 何为概率及小概率事件？概率 P是指某事件发生的可能性大小。 PW的随机事件称为小概率事件，

其原理是在一次实验中不大可能发生的。 5、 描述数值变量资料集中趋势的指标有哪些？其适用范围有何异同？均数、 几何均数、中位数。均

数适用于计量资料正态分布或近似正态分布资料； 几何均数适用于对数正态分布或近似对数正态 分布资料，也可用于等比资料，但一般不能有观察值为 0,也不能同时包含正负观察值。中位数 用于描述极偏态资料，有特大特小值资料，有不确定数据资料和分布不明的资料。 6、 描述数值变量资料离散趋势的指标有哪些？其适用范围有何异同？极差、 四分位数间距、方差和

标准差、变异系数。极差和四分位数间距用于描述偏态分布资料、 一端或两端没有确定值的资料。 方差和标准差用于描述正态分布资料的离散程度。 变异系数描述的是相对离散程度， 用于单位不 同，或虽单位相同但均数相差较大的资料变异程度的比较。 7、 中位数与百分位数在意义上，计算和应用上有何区别于联系？中位数是将一组数据由小到大排

列，位于中间位置的观测值。百分位数也是一种位置指标，样本的第 x百分位数记作 R,它表示 将全部观察值XI、X2…Xn,由小到大排列后位于第 x百分位置的数值。中位数 M是一个特殊的百 分位数，即第50百分位数P50。 8、 标准差与标准误的区别与联系： 1.区别：①标准差衡量观察值的离散趋势（变异程度） ，越大表

示观察值越分散，样本均数的代表性越差；反之，样本均数的代表性就越好；样本越大，标准差 趋于稳定。标准差主要用于医学参考值范围的估计。 ②标准误代表样本均数的变异程度， 表示抽 样误差的大小，标准误越大，抽样误差越大，样本均数越离散，用样本均数估计总体均数的可靠 性越差，反之样本均数的可靠性就好。 标准误主要用于总体均数可信区间的估计和假设检验。 2.

联系：都是变异指标，反应离散趋势；标准误的大小可以由标准差的大小来估计， _ = / -• n , X

x与 成正比，与■. n成反比；对于同一份资料，标准差越大，标准误也越大。 9、 可信区间与参考值范围有何不同？从意义上：①可信区间按是预先给定的概率 1- a确定总体均

数卩的可能范围，95%可信区间是按95涮信度估计总体均数所在的范围， 此时估计正确率为 95% 即有95祠能性包含了总体均数，说明总体均数的可能范围。②参考值范围是绝大多数正常人的 某项指标的波动范围，95%参考值范围指同质总体中包含 95%个体值的估计范围，说明个体值的

波动范围。从计算上：①可信区间：正态分布，6未知， n<100时，双侧； ；c未知，n > t ,vSx