《衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)》考試重點(diǎn)復(fù)習(xí)資料全

1、.衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué) 復(fù)習(xí)資料08 生物技術(shù)曾洋 and 林陽第一章緒論名詞解釋統(tǒng)計學(xué) ：是一門通過收集、整理和分析數(shù)據(jù)來認(rèn)識社會和自然現(xiàn)象數(shù)量特征的方法論科學(xué)。 其目的是通過研究隨機(jī)事件的局部外在數(shù)量特征和數(shù)量關(guān)系, 從而探索事件的總體內(nèi)在規(guī)律性 ，而隨機(jī)性的數(shù)量化 ，是通過概率表現(xiàn)出來 ?？傮w ：總體是根據(jù)研究目的確定的同質(zhì)的觀察單位的全體，更確切的說 ，是同質(zhì)的所有觀察單位某種觀察值 （變量值 ）的集合 ?？傮w可分為有限總體和無限總體?？傮w中的所有單位都能夠標(biāo)識者為有限總體，反之為無限總體 。樣本 ：從總體中隨機(jī)抽取部分觀察單位，其測量結(jié)果的集合稱為樣本（ sample ）。樣本應(yīng)具有代表性 。

2、 所謂有代表性的樣本 ，是指用隨機(jī)抽樣方法獲得的樣本。抽樣 ：從研究總體中抽取少量有代表性的個體，稱為抽樣 。概率 ：概率 (probability) 又稱幾率 ，是度量某一隨機(jī)事件A 發(fā)生可能性大小的一個數(shù)值 ，記為 P（ A）， P（ A）越大 ，說明 A 事件發(fā)生的可能性越大。0P（ A） 1。頻率 ：在相同的條件下，獨(dú)立重復(fù)做n 次試驗 ，事件 A 出現(xiàn)了 m 次，則比值 m/n 稱為隨機(jī)事件 A 在 n 次試驗中出現(xiàn)的頻率(freqency) 。 當(dāng)試驗重復(fù)很多次時P（ A） = m/n。變量 ：表現(xiàn)出個體變異性的任何特征或?qū)傩浴ｋS機(jī)變量 ：隨機(jī)變量 （randomvariable

3、）是指取指不能事先確定的觀察結(jié)果。隨機(jī)變量的具體內(nèi)容雖然是各式各樣的，但共同的特點(diǎn)是不能用一個常數(shù)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。系統(tǒng)誤差 ：系統(tǒng)誤差 (systematicerror) 是指由于儀器未校正、測量者感官的某種偏差、醫(yī).專業(yè)專注.生掌握療效標(biāo)準(zhǔn)偏高或偏低等原因，使觀察值不是分散在真值的兩側(cè)，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(shí)驗設(shè)計和完善技術(shù)措施來消除或使之減少。隨機(jī)誤差 ：隨機(jī)誤差 （ randomerror ）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(jī)的變化。誤差變

4、量一般服從正態(tài)分布 。 隨機(jī)誤差可以通過統(tǒng)計處理來估計。變異 ：在自然狀態(tài)下 ，個體間測量結(jié)果的差異稱為變異（ variation）。 變異是生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域普遍存在的現(xiàn)象。嚴(yán)格的說 ，在自然狀態(tài)下，任何兩個患者或研究群體間都存在差異，其表現(xiàn)為各種生理測量值的參差不齊。抽樣誤差 ：（消除了系統(tǒng)誤差，并將隨機(jī)測量誤差控制在允許范圍內(nèi)）由于個體變異的存在，在抽樣過程中產(chǎn)生的樣本統(tǒng)計量與總體參數(shù)之間的差異。分布 ：隨機(jī)現(xiàn)象的規(guī)律性通過概率來刻畫，而隨機(jī)事件的所有結(jié)局及對應(yīng)概率的排列稱為分布 。第二章定量資料的統(tǒng)計描述名詞解釋算術(shù)均數(shù) ：描述一組數(shù)據(jù)在數(shù)量上的平均水平。總體均數(shù)用 表示，樣本均數(shù)用X

5、表示 。幾何均數(shù) ：用以描述對數(shù)正態(tài)分布或數(shù)據(jù)呈倍數(shù)變化資料的水平。記為 G。中位數(shù) ：將一組觀察值由小到大排列， n 為奇數(shù)時取位次居中的變量值；為偶數(shù)時 ，取位次居中的兩個變量的平均值。眾數(shù) ：眾數(shù)原指總體中出現(xiàn)機(jī)會最高的數(shù)值。樣本眾數(shù)則是在樣本中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值。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.專業(yè)專注.差。四分位數(shù)間距 ：是由第 3 四分位數(shù)和第1 四分位數(shù)相減計算而得 ，常與中位數(shù)一起使用 ，描述偏態(tài)分布資料的分布特征，較極差穩(wěn)定 。方差 ：方差表示一組數(shù)據(jù)的平均離散情況，由離均差的平方和除以樣本個數(shù)得到。標(biāo)準(zhǔn)差 ：是方差的正平

6、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 。變異系數(shù) ：用于觀察指標(biāo)單位不同或均數(shù)相差較大時兩組資料變異程度的比較，用CV表示。問答題常見的描述集中趨勢的指標(biāo)有哪些，概念分別是什么 ？答：常見的描述集中趨勢的指標(biāo)有算數(shù)均數(shù)、幾何均數(shù) 、中位數(shù)和眾數(shù) 。 概念見名解 。常見的描述離散趨勢的指標(biāo)有哪些，概念分別是什么 ？答：常見的描述離散趨勢的指標(biāo)有極差、四分位數(shù)間距 、方差 、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)。概念見名解 。第三章定性資料的統(tǒng)計描述名詞解釋相對數(shù) ：是兩個有聯(lián)系的指標(biāo)之比，是分類變量常用的描述性統(tǒng)計指標(biāo)， 常用相對數(shù)有率、構(gòu)成比、比等。標(biāo)準(zhǔn)化法 ：

7、是常用于內(nèi)部構(gòu)成不同的兩個或多個率比較的一種方法。標(biāo)準(zhǔn)化法的基本思想就是指定一個統(tǒng)一“標(biāo)準(zhǔn) ”（標(biāo)準(zhǔn)人口構(gòu)成比或標(biāo)準(zhǔn)人口數(shù)）， 按指定 “標(biāo)準(zhǔn) ”計算調(diào)整率 ，使之具備可比性以后再比較，以消除由于內(nèi)部構(gòu)成不同對總率比較帶來的影響。問答題.專業(yè)專注.常用的相對數(shù)指標(biāo)有哪些？它們的意義和計算上有何不同？答：常用的相對數(shù)指標(biāo)有：率、構(gòu)成比和相對比。意義和計算公式如下：發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位數(shù)率100%可能發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位總數(shù)率又稱頻率指標(biāo)，說明某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強(qiáng)度，常以 100% 、 1000 等表示 。 構(gòu)成比又稱構(gòu)成指標(biāo)，說明某一事物內(nèi)部各組成部分所占的比重或分布。常以百分?jǐn)?shù)表示。某一組成部

8、分的觀察單位數(shù)構(gòu)成比100%同一事物各組成部分的觀察單位總數(shù)比又稱相對比，是 A、 B 兩個有關(guān)指標(biāo)之比，說明兩者的對比水平，常以倍數(shù)或百分?jǐn)?shù)表示，其公式為 ：相對比 = 甲指標(biāo)/ 乙指標(biāo) （或 100% ）甲乙兩個指標(biāo)可以是絕對數(shù)、相對數(shù)或平均數(shù)等。應(yīng)用相對數(shù)時應(yīng)注意哪些問題？答：應(yīng)用相對數(shù)時應(yīng)注意的問題有： 計算相對數(shù)的分母一般不宜過小。 分析時不能以構(gòu)成比代替率。 不能用構(gòu)成比的動態(tài)分析代替率的動態(tài)分析。 對觀察單位數(shù)不等的幾個率，不能直接相加求其總率。 在比較相對數(shù)時應(yīng)注意可比性。 對樣本率 （或構(gòu)成比 ）的比較應(yīng)隨機(jī)抽樣，并做假設(shè)檢驗。應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化法的注意事項有哪些？答：應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化法時

9、應(yīng)注意的問題有：.專業(yè)專注.1) 標(biāo)準(zhǔn)化法的應(yīng)用范圍很廣 ，其主要目的就是消除混雜因素的影響。2) 標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化率 ，已經(jīng)不再反反映當(dāng)時當(dāng)?shù)氐膶?shí)際水平 ，它只是表示相互比較的資料間的相對水平 。3)報告比較結(jié)果時必須說明所選用的“標(biāo)準(zhǔn) ”和理由 。4) 兩樣本標(biāo)準(zhǔn)化率是樣本值 ，存在抽樣誤差 。 當(dāng)樣本含量較小時 ，還應(yīng)作假設(shè)檢驗 。第四章統(tǒng)計表和統(tǒng)計圖名詞解釋統(tǒng)計表 ：將統(tǒng)計資料及其指標(biāo)以表格形式列出，稱為統(tǒng)計表 （ statisticaltable ）。 狹義的統(tǒng)計表只表示統(tǒng)計指標(biāo)。統(tǒng)計圖 ：統(tǒng)計圖 (statisticalgraph) 是將統(tǒng)計指標(biāo)用幾何圖形表達(dá)，即以點(diǎn)的位置、線段的

10、升降 、直條的長短或面積的大小等形式直觀的表示事物間的數(shù)量關(guān)系。問答題常用統(tǒng)計圖的定義和制圖要求。名稱定義制圖要求條圖用等寬直條的長短來表示相互獨(dú)立的起點(diǎn)為0 的等寬直條 ，條間距相等 ，按高低順各統(tǒng)計指標(biāo)的數(shù)值大小序排列 。普通線圖適用于連續(xù)性資料。用線段的升降來縱橫兩軸均為算術(shù)尺度，相鄰兩點(diǎn)應(yīng)以折線相表示一事物隨另一事物變化的趨勢。連。圖內(nèi)線條不宜超過3 條 。半對數(shù)線圖用線段的升降來表示一事物隨另一事橫軸為算術(shù)尺度，縱軸為對數(shù)尺度。余同普通物變化的速度 。線圖。圓 圖以圓面積表示事物的全部，用扇形面以圓面積為 100% ，將各構(gòu)成比分別乘以 3.6 度積表示各部分的比重得圓心角度數(shù)后再繪

11、扇形面積。 通常以 12 點(diǎn)為始邊依次繪圖 。直方圖用矩形的面積來表示某個連續(xù)型變量常以橫軸表示連續(xù)型變量的組段（要求等的頻數(shù)分布距）， 縱軸表示頻數(shù)或頻率，其尺度從 “0”開.專業(yè)專注.始，各直條間不留空隙。以點(diǎn)的密集程度和趨勢表示兩種事物繪制方法同線圖，只是點(diǎn)與點(diǎn)之間不連接。散點(diǎn)圖間的相關(guān)關(guān)系第五章常用概率分布名詞解釋正態(tài)分布：若指標(biāo)X 的頻率曲線對應(yīng)于數(shù)學(xué)上的正態(tài)曲線，則稱該指標(biāo)服從正態(tài)分布（normal distribution）。 通常用記號N (,2 ) 表示均數(shù)為，標(biāo)準(zhǔn)差為的正態(tài)分布 。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 : 均數(shù)為 0、標(biāo)準(zhǔn)差為 1 的正態(tài)分布被稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 （ standard

12、 normal distribution ）， 通常記為 N (0,12 ) 。問答題正態(tài)概率密度曲線的位置與形狀具有哪些特點(diǎn)？答：正態(tài)概率密度曲線的位置與形狀具有以下特點(diǎn)：1) 關(guān)于 x= 對稱 。2)在 x= 處取得該概率密度函數(shù)的最大值，在 x= ±處有拐點(diǎn) 。3)曲線下面積為 1。4)決定曲線在橫軸上的位置 ，增大 ，曲線沿橫軸向右移 ；反之 ，減小 ，曲線沿橫軸向左移 。5) 決定曲線的形狀 ，當(dāng) 恒定時 ，越大，數(shù)據(jù)越分散 ，曲線越 “矮胖 ”；越小 ，數(shù)據(jù)越集中 ，曲線越 “瘦高 ”。第六章參數(shù)估計基礎(chǔ)名詞解釋抽樣誤差 ：由個體變異產(chǎn)生的，抽樣造成的樣本統(tǒng)計量與總體參數(shù)

13、的差異，稱為抽樣誤差。.專業(yè)專注. . .標(biāo)準(zhǔn)誤及X ：通常將樣本統(tǒng)計量的標(biāo)準(zhǔn)差稱為標(biāo)準(zhǔn)誤。許多樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差X 稱為均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤 ，它反映了樣本均數(shù)間的離散程度，也反映了樣本均數(shù)與總體均數(shù)的差異，說明均數(shù)抽樣誤差的大小。點(diǎn)估計 ：是直接利用樣本統(tǒng)計量的一個數(shù)值來估計總體參數(shù)。區(qū)間統(tǒng)計 ：用統(tǒng)計量 X 和 Sx 確定一個有概率意義的區(qū)間，以該區(qū)間具有較大的可信度包含總體均數(shù) ?？尚艆^(qū)間 ：按預(yù)先給定的概率確定的包含未知總體參數(shù)的可能范圍。該范圍稱為總體參數(shù)的可信區(qū)間 。 它的確切含義是 ：可信區(qū)間包含總體參數(shù)的可能性是1- ，而不是總體參數(shù)落在該范圍的可能性為1- 。第七章假設(shè)檢驗基礎(chǔ)名詞解

14、釋I 型和 II 型錯誤 ： I 型錯誤 （ type I error）， 指拒絕了實(shí)際上成立的H0 ，這類 “棄真 ”的錯誤稱為 I 型錯誤 ，其概率大小用表示； II 型錯誤 （ type II error），指接受了實(shí)際上不成立的H0 ，這類 “存?zhèn)?”的誤稱為II 型錯誤 ，其概率大小用 表示 。檢驗效能 ： 1- 稱為檢驗效能（ power of test），它是指當(dāng)兩總體確有差別，按規(guī)定的檢驗水準(zhǔn) 所能發(fā)現(xiàn)該差異的能力。問答題假設(shè)檢驗的基本步驟是什么？答： 建立假設(shè) 、選用單側(cè)或雙側(cè)檢驗、確定檢驗水準(zhǔn)； 選用適當(dāng)檢驗方法，計算統(tǒng)計量 ； 確定 P 值并作出推斷結(jié)論。假設(shè)檢驗與區(qū)間估

15、計的關(guān)系式什么？.專業(yè)專注.答： 置信區(qū)間具有假設(shè)檢驗的主要功能 置信區(qū)間課提供假設(shè)檢驗沒有提供的信息。置信區(qū)間在回答差別有無統(tǒng)計學(xué)意義的同時 ，還可以提示差別是否具有實(shí)際意義。 假設(shè)檢驗比置信區(qū)間多提供的信息：假設(shè)檢驗可以報告確切的P 值。應(yīng)用假設(shè)檢驗需要注意的問題有哪些？答： 應(yīng)用檢驗方法必須符合其適用條件。 權(quán)衡兩類錯誤的危害以確定的大小 。 正確理解P 值的意義 ，如果 P< ，宜說差異 “有統(tǒng)計學(xué)意義”。第八章方差分析名詞解釋總變異 ：樣本中全部實(shí)驗單位差異稱為總變異。其大小可以用全部觀察值的均方（方差 ）表示 。組間變異 ：各處理組樣本均數(shù)之間的差異，受處理因素的影響，這種變

16、異稱為組間變異，其大小可用組間均方表示。組內(nèi)變異 ： 各處理組內(nèi)部觀察值大小不等，這種變異稱為組內(nèi)變異，可用組內(nèi)均方表示。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計：事先將全部受試對象按自然屬性分為若干區(qū)組，原則是各區(qū)組內(nèi)的受試對象的特征相同或相近，且受試對象數(shù)與處理因素的水平數(shù)相等。然后再將每個區(qū)組內(nèi)的觀察對象隨機(jī)地分配到各處理組，這種設(shè)計叫做隨機(jī)區(qū)組設(shè)計。第九章x 2 檢驗問答題R C列表2 檢驗的注意事項1、行 ×列表中不宜有 1/5 以上的理論值小于5, 也不允許有理論值小于1 。 如果發(fā)生上述情.專業(yè)專注.況，一般有兩種處理方法： 增大樣本含量，從而期望增大理論值。 將理論值小于5 的行和列與性質(zhì)相近的

17、鄰近行或列中的實(shí)際頻數(shù)合并, 期望重新計算的理論值增大。2、當(dāng)多個樣本率(或構(gòu)成比 )比較的2檢驗結(jié)論有統(tǒng)計學(xué)意義，并不能判定任意兩組之間的差異有統(tǒng)計學(xué)意義，必須用行 ×列的分割的辦法進(jìn)一步作兩兩比較。3、對于有序的分類變量，采用卡方檢驗 ，不能考慮數(shù)據(jù)的有序性質(zhì)。第十章基于秩次的非參數(shù)檢驗名詞解釋參數(shù)檢驗 ：凡是以特定的總體分布為前提，對未知的總體參數(shù)做推斷的假設(shè)方法。非參數(shù)檢驗 ：不以特定的總體分布為前提，也不針對決定總體分布的幾個參數(shù)做推斷，故又稱任意分布檢驗。第十一章兩變量關(guān)聯(lián)性分析名詞解釋線性相關(guān)系數(shù) ：又稱Pearson積矩相關(guān)系數(shù)，是定量描述兩個變量間線性關(guān)系密切程度和

18、相關(guān)方向的統(tǒng)計指標(biāo)，其定義為公式：樣本相關(guān)系數(shù) ：.專業(yè)專注.問答題相關(guān)分析應(yīng)用中的應(yīng)注意的問題：1、 散點(diǎn)圖能夠使我們直觀地看出兩變量間有無線性關(guān)系，所以在進(jìn)行相關(guān)分析前應(yīng)先繪出散點(diǎn)圖 ，當(dāng)散點(diǎn)有線性趨勢時，才進(jìn)行相關(guān)分析。2、 線性相關(guān)分析要求兩個變量都是隨機(jī)變量，而且僅適用于二元正態(tài)分布資料。3、 出現(xiàn)離群值時慎用相關(guān)。4、 相關(guān)關(guān)系不一定是因果關(guān)系。5、 分層資料盲目合并易出假象。第十二章簡單回歸分析名詞解釋回歸分析 ：研究結(jié)果變量如何隨自變量變化的常用方法?；貧w直線的置信帶：將置信區(qū)間的上下限分別連起來形成的兩條弧線間的區(qū)域。最小二乘原則 ：每個觀察點(diǎn)距離回歸線的縱向距離的平方和最小

19、，即殘差平方和最小。（ 1- ）置信帶的意義 ：在滿足線性回歸的假設(shè)條件下 ，可以認(rèn)為真實(shí)的回歸直線落在兩條弧線曲線所形成的區(qū)帶內(nèi) ，其置信度為 1- 。問答題線性回歸模型的適用條件：（ 1 ） 因變量 Y 與自變量 X 呈線性關(guān)系 。（ 2 ） 每個個體觀察值之間相互獨(dú)立（3 ）在一定范圍內(nèi) ，任意給定 X 值，對應(yīng)的隨機(jī)變量Y 都服從正態(tài)分布（4 ）在一定范圍內(nèi) ，不同的 X 值所對應(yīng)的隨機(jī)變量Y 的方差相等 。.專業(yè)專注.公式回歸方程：=a+bXb=a=b（一） 方差分析=b（二） t 檢驗注意 ：對同一資料作總體系數(shù)是否為 0 的假設(shè)檢驗 ，方差分析和t 檢驗是等價的 ，并且有的關(guān)系 。（三）總體回歸系數(shù) 的置信區(qū)間（四）決定系數(shù)回歸平方和與總離均差平方和之比，記為第十四章實(shí)驗設(shè)計實(shí)驗設(shè)計的基本要素：受試對象 、處理因素 、實(shí)驗效應(yīng) 。（ 小題 ）實(shí)驗設(shè)計的基本原則：對照、隨機(jī)化、重復(fù)。（ 小題）常用的實(shí)驗設(shè)計方案：完全隨機(jī)設(shè)計、配對設(shè)計 、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計、拉丁方設(shè)計 、交叉設(shè)計、析因設(shè)計 、嵌套設(shè)計 、正交設(shè)計.專業(yè)專注.名詞解釋處理因素 (被試因素 ) ：根據(jù)研究目確定的欲施加或欲觀察的、并能引起受試對象直接或間