醫(yī)學統(tǒng)計學名詞解釋.doc

1. 總體：是根據研究目的確定的同質研究對象所有觀察單位某變量的集合。2. 樣本：從總體中抽取部分個體的過程稱為抽樣，所抽得的部分稱為樣本。3. 變異：同一性質的事物，其觀察值（變量值）之間的差異。4. 概率：是指某事件出現(xiàn)可能性大小的度量，以符號P表示。5. 醫(yī)學參考值范圍：又稱正常值范圍。指正常人的解剖、生理、生化、免疫及組織代謝產物的含量等各種數據的波動范圍6. 正態(tài)分布規(guī)律：實際工作中，經常需要了解正態(tài)曲線下橫軸上的一定區(qū)域的面積占總面積的百分數，用以估計該區(qū)間的觀察例數占總例數的百分數，或變量值落在該區(qū)間的頻數或概率。7. 可比性：是指對研究結果有影響的非處理因素在各處理組之間盡可能相同或相近。8. 抽樣誤差：在同一總體中隨機抽取樣本含量相同的若干樣本時，樣本指標之間的差異以及樣本指標與總體指標的差異。9. 標準誤：表示樣本均數間變異程度。10. 率的抽樣誤差：抽樣過程中產生的同一總體中均數之間的差異稱為均數的抽樣誤差，率之間的差異稱為率的抽樣誤差。11. 可信區(qū)間：總體參數的所在范圍通常稱為參數的可信區(qū)間或置信區(qū)間，即該區(qū)間以一定的概率（如95%或99%）包含總體參數。12. I型錯誤：拒絕了實際撒謊能夠成立的H0，這類“棄真”的錯誤稱為I型錯誤。13. II型錯誤：接受了實際撒謊能夠不成立的H0，這類“存?zhèn)巍钡腻e誤稱為II型錯誤。14. 參數檢驗：是一種要求樣本來自總體分布型是已知的（如正態(tài)分布），在這種假設的基礎上，對總體參數（如總體均數）進行統(tǒng)計推斷的假設檢驗。15. 非參數檢驗：是一種不依賴總體分布類型，也不對總體參數（如總體均數）進行統(tǒng)計推斷的假設檢驗。16. 秩次：即通常意義上的序號，實際上就是將觀察值按順序由小到大排列，并用序號代替了變量值本身。17. 直線相關系數：它是說明具有直線關系的兩個變量間，相關關系的密切程度與相關方向的統(tǒng)計指標。相關系數沒有單位，取值范圍是-1=r=1，r的絕對值越大表明兩變量的關系越密切。18. 完全負相關：這是一種極為特殊的負相關關系，從散點圖上可以看出，由x與y構成的散點完全分布在一條直線上，x增加，y相應減少，算得的相關系數r=-1。19. 正相關：它是說明具有直線關系的兩個變量間，存在有正的相關方向，即當x增加時，y有相應增大的趨勢，所算得的相關系數r為正值。20. 等級相關：是對等級數據作相關分析，它又稱為秩相關，是一種非參數統(tǒng)計方法。21. 隨機抽樣：是指按照隨機化的原則（總體中每一個觀察單位都有同等的機會被選入到樣本中），從總體中抽取部分觀察單位的過程。隨機抽樣是樣本具有代表性的保證。22. 計量資料：對每個觀察單位用定量的方法測定某項指標量的大小，所得的資料稱為計量資料，一般有度量衡單位。如某一患者的身高（cm）等。23. 計數資料：將觀察單位按某種屬性或類別分組，所得的觀察單位數稱為計數資料。如調查某地某時的男、女性人口數24. 等級資料：將觀察單位按測量結果的某種屬性的不同程度分組，所得各組的觀察單位數，稱為等級資料，一批腎病患者尿蛋白含量的測定結果分為 +、+、+等。25. 等級資料與計數資料不同：屬性分組有程度差別，各組按大小順序排列。等級資料與計量資料不同：每個觀察單位未確切定量，故亦稱為半計量資料。26. 頻率：在相同的條件下，獨立重復做n 次試驗，事件A 出現(xiàn)了m 次，則比值m/n 稱為隨機事件A 在n 次試驗中出現(xiàn)的頻率(freqency)。當試驗重復很多次時P（A）= m/n。27. 隨機誤差：又稱偶然誤差，是指排除了系統(tǒng)誤差后尚存的誤差。它受多種因素的影響，使觀察值不按方向性和系統(tǒng)性而隨機的變化。誤差變量一般服從正態(tài)分布。隨機誤差可以通過統(tǒng)計處理來估計。28. 系統(tǒng)誤差：是指由于儀器未校正、測量者感官的某種偏差、醫(yī)生掌握療效標準偏高或偏低等原因，使觀察值不是分散在真值的兩側，而是有方向性、系統(tǒng)性或周期性地偏離真值。系統(tǒng)誤差可以通過實驗設計和完善技術措施來消除或使之減少。29. 隨機變量：是指取指不能事先確定的觀察結果。隨機變量的具體內容雖然是各式各樣的，但共同的特點是不能用一個常數來表示，而且，理論上講，每個變量的取值服從特定的概率分布。30. 參數：是指總體的統(tǒng)計指標，如總體均數、總體率等?？傮w參數是固定的常數。多數情況下，總體參數是不易知道的，但可通過隨機抽樣抽取有代表性的樣本，用算得的樣本統(tǒng)計量估計未知的總體參數31. 統(tǒng)計量：是指樣本的統(tǒng)計指標，如樣本均數、樣本率等。樣本統(tǒng)計量可用來估計總體參數?？傮w參數是固定的常數，統(tǒng)計量是在總體參數附近波動的隨機變量。32. 頻數表（frequency table）用來表示一批數據各觀察值或在不同取值區(qū)間的出現(xiàn)的頻繁程度（頻數）。對于離散數據，每一個觀察值即對應一個頻數，如某醫(yī)院某年度一日內死亡0，1，20 個病人的天數。對于散布區(qū)間很大的離散數據和連續(xù)型數據，數據散布區(qū)間由若干組段組成，每個組段對應一個頻數。33. 平均數：簡稱均數，常作為一組數據的代表值，用于分析和進行組間比較，包括算術平均數、幾何平均數，中位數等 34. .算術均數:描述一組數據在數量上的平均水平?？傮w均數用表示，樣本均數用X 表示。35. 幾何均數:用以描述對數正態(tài)分布或數據呈倍數變化資料的水平。記為G。36. 中位數:（Md將一組觀察值由小到大排列，n 為奇數時取位次居中的變量值；為偶數時，取位次居中的兩個變量的平均值。反映一批觀察值在位次上的平均水平。37. 極差:亦稱全距，即最大值與最小值之差，用于資料的粗略分析，其計算簡便但穩(wěn)定性較差。38. 百分位數:是將n 個觀察值從小到大依次排列，再把它們的位次依次轉化為百分位。百分位數的另一個重要用途是確定醫(yī)學參考值范圍。39. 四分位數間距：是由第3 四分位數和第1 四分位數相減計算而得，常與中位數一起使用，描述偏態(tài)分布資料的分布特征，較極差穩(wěn)定。40. 方差：方差表示一組數據的平均離散情況，由離均差的平方和除以樣本個數得到。41. 標準差：是方差的正平方根，使用的量綱與原量綱相同，適用于近似正態(tài)分布的資料，大樣本、小樣本均可，最為常用。42. 變異系數：用于觀察指標單位不同或均數相差較大時兩組資料變異程度的比較。用CV 表示。計算：標準差/均數*100%。43. 參數估計：指用樣本指標值（統(tǒng)計量）估計總體指標值（參數）。參數估計有兩種方法：點估計和區(qū)間估計。44. 假設檢驗中P 的含義：指從H0 規(guī)定的總體隨機抽得等于及大于（或等于及小于）現(xiàn)有樣本獲得的檢驗統(tǒng)計量值的概率。45. 檢驗效能：1- 稱為檢驗效能（power of test），它是指當兩總體確有差別，按規(guī)定的檢驗水準a 所能發(fā)現(xiàn)該差異的能力。46. 檢驗水準：是預先規(guī)定的，當假設檢驗結果拒絕H0，接受H1，下“有差別”的結論時犯錯誤的概率稱為檢驗水準（level of a test），記為 。47. 率：又稱頻率指標，說明一定時期內某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強度。計算公式為：發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位數/可能發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位總數*100%，表示方式有：百分率（%）、千分率（）等。48. 構成比：又稱構成指標，說明某一事物內部各組成部分所占的比重或分布。計算公式為：某一組成部分的觀察單位數/同一事物各組成部分的觀察單位總數*100%，表示方式有：百分數等。49. .比：又稱相對比，是A、B 兩個有關指標之比，說明A 是B 的若干倍或百分之幾。計算公式為：A/B ，表示方式有：倍數或分數等。50. 率的標準化：是為了在比較兩個不同人群的患病率、發(fā)病率、死亡率等資料時，消除其內部構成（如年齡）的影響。51. 非參數統(tǒng)計：針對某些資料的總體分布難以用某種函數式來表達，或者資料的總體分布的函數式是未知的，只知道總體分布是連續(xù)型的或離散型的，用于解決這類問題的一種不依賴總體分布的具體形式的統(tǒng)計分析方法。由于這類方法不受總體參數的限制，故稱非參數統(tǒng)計法52. 參數統(tǒng)計：通常要求樣本來自總體分布型是已知的（如正態(tài)分布），在這種假設的基礎上，對總體參數（如總體均數）進行估計和檢驗，稱為參數統(tǒng)計53. 秩次：變量值按照從小到大順序所編的秩序號稱為秩次（rank）。54. 秩和：各組秩次的合計稱為秩和（rank sum），是非參數檢驗的基本統(tǒng)計量。55. 直線回歸（linear regression）建立一個描述應變量依自變量變化而變化的直線方程，并要求各點與該直線縱向距離的平方和為最小。直線回歸是回歸分析中最基本、最簡單的一種，故又稱簡單回歸（simple regression）。56. 回歸系數：即直線的斜率(slope)，在直線回歸方程中用b 表示，b 的統(tǒng)計意義為X每增（減）一個單位時，Y平均改變b 個單位。57. 相關系數r：用以描述兩個隨機變量之間線性相關關系的密切程度與相關方向的統(tǒng)計指標。58. 相對數：為了使技術資料具有可比性，取原始的兩個資料之比所得的指標統(tǒng)稱為相對數，常用有率，構成比，相對比59. 參數估計：指由樣本指標值估計總體指標，是統(tǒng)計推斷的一個重要內容60. 點估計：用樣本統(tǒng)計量直接作為總體參數的估計值61. 區(qū)間估計：又稱可信區(qū)間，按預先給定的的概率估計未知總體均數的可能范圍62. 統(tǒng)計推斷：在總體中隨機抽取一定數量觀察單位作為樣本進行抽樣研究，然后由樣本信息推斷總體特征，這一過程稱 63. 小概率事件：在統(tǒng)計學上，習慣將P0.05或P0.01稱之，表示該事件在一次抽樣試驗中發(fā)生的可能性很小64. P值：從H0所規(guī)定的總體中作隨機抽樣，獲得大于及等于現(xiàn)有樣本統(tǒng)計量值的概率65. 直方圖：用直條矩形面積代表各組頻數，個矩形面積總和代表各組頻數的總和66.67.68. 正態(tài)分布的特征：a正態(tài)分布以均值u為中心，左右對稱。X取值范圍理論上沒有邊界，x離u越遠，函數越接近于0，但是不會等于0 b在正態(tài)分布中，曲線面積集中在以均值u為中心的中心部位，離中心越遠，曲線越接近于x軸，曲線下面積越少，超過一定范圍以外的面積可以忽略 c所有正態(tài)分布曲線在u左右的相同倍數的標準差范圍內面積相同，并在u6范圍內的面積約為68.3%，在u+1.966范圍內約為95%，在u+2.586范圍為99% d正態(tài)分布完全由u和6,。U是位置參數，決定分布曲線在橫軸的偏移位置，6是變異參數，決定分布曲線的形態(tài)69. 醫(yī)學參考值的制定方法：a選擇足夠數量的正常人作為參考樣本 b對選定的正常人進行準確的測定 c決定去單側范圍還是雙側范圍 d選擇適當的百分范圍 e估計參考值范圍的界限70. T檢驗中的注意事項和條件：a有嚴密的抽樣設計 b選用檢驗方法必須符合其使用條件 c假設檢驗的結論不能絕對化 d單側檢驗和雙側檢驗 e正確理解p值與差別有無統(tǒng)計意義f假設檢驗與可信區(qū)間的關系71. 方差分析基本思想及使用條件：基本思想；將全部觀察值的總變異按影響實驗結果的諸多因素分解為若干變異，構造出反應各部分變異作用的統(tǒng)計量，之后構造假設試驗統(tǒng)計量f，實現(xiàn)對總體均數的推斷 使用條件：a各樣本相互獨立的隨機樣本 b各樣本均來自正態(tài)分布總體c各總體方差相等72. 卡方檢驗的注意事項：a、在應用X2檢驗時，一般規(guī)定，若有1/5的理想頻數小于5，其結論的可靠性將存疑b、RC卡方檢驗有統(tǒng)計學意義，并不等于任意兩組之間都有統(tǒng)計學意義，要繼續(xù)做RC分割的卡方檢驗，才能得出任意兩組間有無統(tǒng)計學的結論b、有些RC數資料不能用X2檢驗73. 線性相關分析的注意事項：a分析兩個變量之間有無相關關系可首先繪制散點圖，散點圖呈現(xiàn)出直線趨勢時，再計算相關系數和做假設檢驗 b相關關系的計算只適用于兩個變量都服從正態(tài)分布的情形，如資料不符合正態(tài)分布，應先通過變量交換，使之正太化，再根據變換值計算相關系數 c依據公式計算出的相關系數僅是樣本相關系數，它是總體相關系數的是個估計值，與總體相關系數之間存在著抽樣誤差，要判斷兩個事物之間有無相關和相關的密切程度，必須作假設檢驗 d相關分析是用相關關系來描述兩個變量相互關系的密切程度和方向，而兩個事物之間的關系既可以是依存因果關系，也可以是相互伴隨的數量關系74. 相對數使用注意的問題：a不要把構成比與率混淆b使用相對數時分母不宜過小c要注意資料的可比性d要注意使用率的標準化e要考慮存在抽樣誤差75. 線性回歸的應用：a分析兩個變量之間是否存在線性依存關系 b利用回歸方程對因變量Y進行估計，必要時可作區(qū)間估計 c利用回歸方程進行統(tǒng)計控制，實際就是利用回歸方程進行逆運算，通過控制自變量X取值來限定因變量Y在一定范圍內波動76. 線性回歸分析的注意事項：a只有兩個內在聯(lián)系的放在一起進行回歸分析才是有意義的 b做回歸分析時，如果兩個內在聯(lián)系的變量之間存在一種依存因果的關系，那么應該以因變量X，以結果變量Y。如果變量之間因果關系難以確定，則應以易于測定、較為穩(wěn)定或變異較小者為X c在回歸分析中，因變量是一個服從正態(tài)分布的隨機變量，自變量可以是隨機變量，也可以是給定的量。如不服從正態(tài)分布，應先進行變量的交換使變量復合條件 d使用回歸方程計算估計值時，不要輕易把估計值的范圍擴大到建立方程時的自變量的取值范圍之外77. 線性相關與回歸的區(qū)別、聯(lián)系：區(qū)別：a相關系數的計算只適用于兩個變量都服從正態(tài)分布的情況，而在線性回歸分析中，因變量是隨機變量，自變量可以是隨機變量，也可以是給定變量 b線性相關表示兩個變量之間的相互關系是雙向的，回歸則反映兩個變量之間的依賴關系，是單向的 聯(lián)系：a方向一致，對一組數據都能同時計算b和r，他們的符號一致 b假設檢驗等價，對同一樣本b和r的假設檢驗得到的t值相等，即tr=tb。用回歸解釋相關，回歸平方和越接近總平均和則y2越接近1，回歸效果越好78. 非參數檢驗的概率及優(yōu)缺點：采用符號和等級排列來代替數據的分析方法，不依賴于總體分布的具體形式的統(tǒng)計方法 優(yōu)點：a適用于任何分布的資料b不受總體方差一致的限制c可用于等級資料的統(tǒng)計分析d有些問題本身沒有使用的參數檢驗方法二非參數檢