医学统计学重点总结

时间:2024.2.19

简述标准差与标准误的联系与区别?

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: ①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;②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。③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: 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。

试述正态分布的特征?

服从正态分布的变量的频数分布由υ 、σ 完全决定。

(1) υ 是正态分布的位置参数,描述正态分布的集中趋势位置。正态分布以 x =υ为对

称轴,左右完全对称。正态分布的均数、中位数、众数相同,均等于υ 。

(2) σ描述正态分布资料数据分布的离散程度,σ越大,数据分布越分散,σ越小,数

据分布越集中。σ也称为是正态分布的形状参数,σ越大,曲线越扁平,反之,σ越小,曲

线越瘦高。

简述直线相关与直线回归的联系与区别?

答: 1、区别: ①在资料要求上,回归要求因变量y 服从正态分布,自变量x是可以精确测量和严格控制的变量,一般称为Ⅰ型回归;相关要求两个变量x、y服从双变量正态分布。这种资料若进行回归分析称为Ⅱ型回归。②在应用上,说明两变量间依存变化的数量关系用回归,说明变量间的相关关系用相关。2、联系: ①对一组数据若同时计算r与b,则它们的正负号是一致的;②r与b的假设检验是等价的,即对同一样本,二者的t值相等。③可用回归解释相关。

.简述假设检验的基本步骤及其两类错误

① 建立假设:包括: H0,称无效假设;H1: 称备择假设;② 确定检验水准:检验水准用α表示,α一般取0.05;③ 计算检验统计量:根据不同的检验方法,使用特定的公式计算;④确定P值:通过统计量及相应的界值表来确定P值;⑤推断结论:如P>α,则接受H0,差别无统计学意义;如P≤α,则拒绝H0, 差别有统计学意义。 Ⅰ型错误又称第一类错误(type Ⅰ error):拒绝了实际上成立的

的错误,其概率通常用,为“弃真”,表示。Ⅱ型错误又称第二类错误(type Ⅱ error):不拒绝实际上不成立的

表示。 为“存伪”的错误,其概率通常用

3.简述标准差的意义和用途?

标准差是描述变量值离散程度常用的指标,主要用途如下: ①描述变量值的离散程度。两组同类资料(总体或样本)均数相近,标准差大,说明变量值的变异度较大,即各变量值较分散,因而均数代表性较差;反之,标准差较小,说明变量异度较小,各变量值较集中在均数周围,因而均数的代表性较好。②结合均数描述正态分布特征;③结合均数计算变异系数CV;④结合样本含量计算标准误。

抽样误差:由于总体中存在个体变异,随机抽样所得样本仅仅是总体的一部分,从而造成样本统计量与总体参数之间的差异,称抽样误差。

第一类错误:拒绝了实际上是成立的H0所产生的错误,即"弃真", 其概率大小为α。

第二类错误:接受了实际上不成立的H0所产生的错误,即"存伪",其概率大小用β表示,一般β是未知的,其大小与α有关。

构成比: 又称构成指标。它说明一事物内部各组成部分所占的比重或分布。

构成比=(某一组成部分的观察单位数/同一事物各组成的观察单位总数)×100%。

率:又称频率指标。它说明某现象发生的频率或强度。

率=(发生某现象的观察单位数/可能发生该现象的观察单位总数)×K。

率的标准化法: 采用一个共同的内部构成标准,把两个或多个样本的不同内部构成调整为共同的内部构成标准, 以消除因内部构成不同对总率产生的影响,使算得的标准化率具有可比性

计量资料: 用定量方法对每个观察对象测定某项指标量的大小,所得的资料称为计量资料。

计数资料: 先将观察单位按某种属性或类别分组,然后清点各组的观察单位数所得资料,称为计数资料。 等级资料: 将观察单位按某种属性的不同程度分组,所得各组的观察单位数,称为等级资料。

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。

描述数据分布集中趋势的指标 算术均数、几何均数、中位数。

描述数据分布离散程度的指标 极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数。

同质:影响研究指标的主要因素易控制的因素基本上相同。

可信区间:在参数估计时,按一定可信度估计所得的总体参数所在的范围。

率:又称频率指标。它说明某现象发生的频率或强度。

非参数检验:在统计推断中,不依赖于总体的分布形式, 直接对总体分布位置是否相同进行检验的方法 相关系数: 说明两变量间相关关系的密切程度与相关方向的指标,用r表示。

回归系数b: 即回归直线的斜率,它表示当X变动一个单位时,Y平均改变b个单位。

偏回归系数bi: 在其它自变量保持恒定时,Xi每增(减)一个单位时y平均改变bi个单位。

决定系数: 相关系数或复相关系数的平方,即r或R。它表明由于引入有显著性相关的自变量,使总平方和减少的部分,r或R越接近1, 说明引入相关变量的效果越好

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波动范围。 2222


第二篇:医学统计学重点图表总结


定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合

4. 常用统计图有哪些?分别适用于什么分析目的?

  常用统计图的适用资料及实施方法

              定性资料统计描述常用的统计指标及其适用场合

4.常用参考值范围的制定?

1.标准差与标准误的区别与联系?

3. 简述置信区间与医学参考值范围的区别。置信区间与医学参考值范围的区别

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