医学统计学·温医成教.doc
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1、一、名词解释1.同质与变异:同质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;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。2.总体与样本:总体是根据研究目的所确定的同质观察单位(某种变量值)的全体;样本是从总体中随机抽取一部分个体所组成的集合。3.参数和统计量:由总体计算或得到的统计指标称为参数。统计量指样本的统计指标,如样本均数、标准差等。4.过失误差:过失误差主要是由于测量者的疏忽所造成。例如读数错误、记录错误、测量时发生未察觉的异常情况等等,这种误差是可以避免的。5. 抽样误差:由于随机抽样所引起的样本统计量与总体参数之间
2、的差异以及样本统计量之间的差别称为抽样误差。6. 随机测量误差:若在一列等精度测量中,每次测量的误差是无规律的,其值或大或小,或正或负,那么,这类误差就称为随机误差或偶然误差。7.概率:是描述随机事件发生可能性大小的量值。用英文大写字母P来表示。8.计量资料:是用定量的方法测定观察单位(个体)某项指标数值的大小,所得的资料称计量资料。如身高()、体重()、脉搏(次/分)、血压(kPa)等为数值变量,其组成的资料为定量资料。9.计数资料: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,所得的资料称计数资料。10.等级资料: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
3、级资料。11.平均数:是描述一组观察值集中位置或平均水平的统计指标,它常作为一组数据的代表值用于分析和进行组间的比较。12. 标准差:反映个体差异,反映变量值的变异程度。13. 标准正态分布:对于任意一个正态分布,均可转换为均数为0,标准差为1的标准正态分布。14. 参考值范围:按一定概率所确定的数据波动范围。15. 标准误:样本均数的标准差,用以反映抽样误差的大小。16. 相对数:是两个有关的据对数之比,也可以是两个有关的统计指标之比。常用的有:率、比值比、构成比。17. 率:表示在一定的范围内某现象的发生数与可能发生的总数之比。18. 构成比:说明某一事物的内部各组成部分所占的比重或分布。
4、19. 相对比:表示两个有关的指标之比,可用倍数或百分数表示。20. 标准化率法:不同时间或不同地区的几组率比较时,为了消除资料在年龄、性别或其它有关指标的构成的不同,而选用某一标准人口构成加以校正,称为率的标准化。21. X2检验:或称卡方检验,是一种用途较广的假设检验方法,常用于检验两个或多个样本率及构成比之间有无差别,还用来检验配对定性资料及两种属性或特征之间是否有关系等。22. 参数统计:如t检验、F检验统计推断的是两个或多个总体均数(总体参数)是否相等,这类统计方法称为参数统计。23. 非参数统计:秩和检验属于非参数统计。它的假设检验是推断总体分布是否相同,而不是推断总体参数是否相等
5、,故称为非参数检验。24. 回归系数:回归方程的斜率。在回归方程中表示自变量x 对因变量y 影响大小的参数。25. 相关系数:又称为积差相关系数,用符号r表示。它描述两变量间相关关系的密切程度和相关方向。二、简答题1、均数、几何均数和中位数的适用范围有何异同? 均数:描述一组同质计量资料的平均水平,其分布特征为正态分布或近似正态分布,图形为单峰对称图型;几何均数:描述原始观察值呈偏态分布,但经对数变换后呈正态分布或近似正态分布的资料或等比资料;中位数:适用于偏态分布、分布不明的资料。2、中位数与百分位数在意义上、计算和应用上有何区别与联系?意义:中位数是百分位数中的第50分位数,常用于描述偏态
6、分布资料的集中位置,反映位次居中的观察值水平。百分位数是用于描述样本或总体观察值序列在某百分位置的水平,最常用的百分位数是P50即中位数。多个百分位数结合使用,可更全面地描述总体或样本的分布特征。计算:中位数和百分位数均可用同一公式计算,可根据研究目的选择不同的百分位数代入公式进行计算分析。应用:中位数常用于描述偏态分布资料的集中趋势;百分位数常用于医学参考值范围的确定。中位数常和其它分位数结合起来描述分布的特征,在实际工作中更为常用。百分位数还可用来描述变量值的离散趋势(四分位数间距)。3、医学中参考值范围的含义是什么?确定的原则和方法是什么? 含义:参考值范围亦称正常值范围,它是指特定健康
7、状况人群(排除了有关疾病和因素对所研究指标有影响的所谓“正常人”不同于“健康人”概念)的解剖、生理、生化等各种数据绝大多数人的波动范围。原则:抽取有代表性的足够例数的正常人群样本,样本分布越接近总体,所得结果越可靠。一般认为样本含量最好在100例以上,以能得到一个分布较为稳定的样本为原则。对选定的正常人进行准确而统一的测定,保证测定数据可靠是确定正常值范围的前提。判定是否要分组(如男女、年龄、地区等),确定正常值范围。决定取双侧范围值还是单侧范围值。选择适当的百分范围。确定可疑范围。估计界值。方法:百分位数法: 正态分布法(对数正态分布法):双侧 单侧 百分位数法用于各种分布型(或分布不明)资
8、料;正态分布法用于服从或近似正态分布(服从对数正态分布)的资料4、标准差,标准误有何区别和联系? 答: 标准差和标准误都是变异指标,但它们之间有区别,也有联系。区别: 概念不同;标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度;标准误是描述样本均数的抽样误差;用途不同;标准差常用于表示变量值对均数波动的大小,与均数结合估计参考值范围,计算变异系数,计算标准误等。标准误常用于表示样本统计量(样本均数,样本率)对总体参数(总体均数,总体率)的波动情况,用于估计参数的可信区间,进行假设检验等。它们与样本含量的关系不同: 当样本含量 n 足够大时,标准差趋向稳定;而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0 。联系
9、: 标准差,标准误均为变异指标,如果把样本均数看作一个变量值,则样本均数的标准误可称为样本均数的标准差;当样本含量不变时,标准误与标准差成正比;两者均可与均数结合运用,但描述的内容各不相同。5、可信区间和参考值范围有何不同? 答: (1)意义不同: 参考值范围是指同质总体中包括一定数量(如95%或99%) 个体值的估计范围,如95%参考值范围,意味该数值范围只包括95%的个体值,有5%的个体值不在此范围内。可信区间是指按一定的可信度来估计总体参数所在范围。如95%的可信区间,意味着做100次抽样,算得100个可信区间,平均有95个可信区间包括总体参数(估计正确)有5个可信区间不包括总体均数(估
10、计错误)。(2)计算方法不同: 参考值范围用XuS计算。可信区间用Xt、Sx或XuSx计算;前者用标准差,后者用标准误。6、假设检验和区间估计有何联系? 二者都属于统计推断的内容,假设检验推断总体参数间是否有质的区别,并可获得样本统计量,以得到相对精确的概率值。而可信区间用于推断总体参数的大小,它不仅可用以回答假设检验的问题,尚可比假设检验提供更多的信息。但这并不意味着用可信区间代替假设检验,因为假设检验可得到P值,比较精确地说明结论的概率保证,而可信区间只能告诉我们在某水准上有无统计意义,却不能像P那样提供精确的概率。因此,只有二者有机结合起来,互相补充,才是完整的分析。7、 t检验和方差分
11、析应用条件有何异同? 相同点:在均数比较中, t检验和方差分析均要求各样本来自正态总体;各处理组总体方差齐且各随机本间相互独立,尤其在小样本时更需注意。不同点:t检验仅用于两组资料的比较,除双侧检验外,尚可进行单侧检验,亦可计算一定可信度的可信区间,提示差别有无实际意义。而方差分析用于两组及两组以上均数的比较,亦可用于两组资料的方差齐性检验。8、 检验假设中和P的区别何在?以t检验为例,和P都是用t分布尾部面积大小表示,所不同的是:值,即检验水准,是指在统计推断时,预先设定的一个小概率值,就是说如果H0是真的,允许它错误地被拒绝的概率。P值是由实际样本规定的,它给人的概念是实际资料怎样与H0相
12、矛盾,P值是指在H0成立的前提下,出现等于或大于现有检验统计量的概率。 根据P与的关系来决定对H0的取舍,做出统计推断的结论。9、 常用的相对数指标有哪些?它们的意义和计算上有何不同?为什么不能以比代率?请联系实际加以说明。 常用的相对数指标有:率、构成比和相对比。意义和计算公式如下:率又称频率指标,它说明某现象发生的频率和强度。常用百分率、千分率、万分率或十万人率等表示,公式为:率=某时间内实际发生某现象的观察单位数/同时期可能发生某现象的观察单位总数K。例如,某病患病率常用百分率或千分率,婴儿死亡率常用千分率,死因别死亡率常用十万分率等。构成比说明事物内部各部分所占的比重。常用百分数表示,
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