文档介绍：医学统计学考试重点整理一、基本概念总体与样本总体:所有同质观察单位某种观察值(即变量值)的全体样本:是总体中抽取部分观察单位的观察值的集合普查与抽样调查普查:就是全面调查,即调查目标总体中全部观察对象抽样调查:是一种非全面调查,即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本,对样本进行调查参数与统计量参数:总体的某些数值特征统计量:根据样本算得的某些数值特征4.Ⅰ型与Ⅱ型错误假设检验的结论真实情况拒绝H0不拒绝H0H0正确Ⅰ型错误(ɑ)推断正确(1−ɑ)H0不正确推断正确(1−β)Ⅱ型错误(β)Ⅰ型错误(ɑ错误):H0为真时却被拒绝,弃真错误Ⅱ型错误(β错误):H0为假时却被接受,取伪错误随机化原则:是将研究对象随机分配到实验组和对照组,使每个研究对象都有同等机会被分配到各组中去,以平衡两组中已知和未知的混杂因素,从而提高两组的可比性,避免造成偏倚。(意义:①是提高组间均衡性的重要设计方法;②避免有意扩大或缩小组间差别导致的偏倚;③各种统计学方法均建立在随机化基础上)安慰剂对照:是一种常用的对照方法。安慰剂又称伪药物,是一种无药理作用的制剂,不含试验药物的有效成分,但其感观如剂型、大小、颜色、质量、气味及口味等都与试验药物一样,不能被受试对象和研究者所识别。(安慰剂对照主要用于临床试验,其目的在于控制研究者和受试对象的心理因素导致的偏倚,并提高依从性。安慰剂对照还能够控制疾病自然进程的影响,显示试验药物的效应)(区分率与均数)㈠均数抽样误差:由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异。标准误:是指样本均数的标准差,反映抽样误差大小的定量指标,其公式表示为Sx=S/√n㈡样本率率的抽样误差:样本率p和总体率π的差异率的标准误:样本率的标准差,公式为σp=√π(1-π)/n方差分析:又称F检验,是通过对数据变异按设计类型的不同,分解成两个或多个样本均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法。(方差分析的基本思想:把全部观察值间的变异按设计类型的不同,分解成两个或多个组成部分,然后将各部分的变异与随机误差进行比较,以判断各部分的变异是否具有统计学意义)二、问题集中趋势与离散趋势描述的常用指标、适用范围与优缺点㈠描述集中趋势的常用指标:①均数(资料呈正态或近似正态)优点:反映一组同质观察值的平均水平,并可作为样本的代表值与其它样本资料进行比较;在描述正态分布的特征方面有重要意义;缺点:因均数易受到极端值的影响,故不适用于描述偏态分布资料的集中位置。②几何均数(呈倍数关系的等比资料或对数正态分布(正偏态)资料)优点:能正确描述观察值数值相差极大甚至达到不同数量级的集中位置(如:血清抗体滴度、细菌计数、体内某些微量元素含量);缺点:因为0不能取对数,所以数据中若有0则不宜直接使用几何均数。③中位数(适合各种类型的资料特别适用于:大样本偏态分布资料;资料有不确定数值;资料分布不明)优点:不受极端值影响,适用于各种类型资料;缺点:不能代表全体数据的水平。㈡描述离散趋势的常用指标①极差(可用于各种分布的资料)优点:是最简单的变异指标,可用于各种分布的资料;缺点:只涉及两个极端值没有利用全部数据的信息,不能反映组内其它观察值的变异。②四分位数间距(偏态分布、两端无确切值或分布不明资料)优点:能反映去除两端各四分之一数据后中间一半观察值的变动范围;缺点:不能