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1、总体：总体（population）是根据研究目的确定的同质观察单位（研究对象）的全体，实际上是某一变量值的集合.可分为有限总体和无限总体.总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体.样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）.样本应具有代表性.所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本.参数：描述总体特征的指标；统计量：描述样本特征的指标.同质：根据研究目的所确定的观察单位其性质应大致相同.变异：即使性质相同的食物，如果观察统一指标，各观察单位之间由于存在个体差异，也会使测量结果不同，这种差异称为变异矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖。资料的类型（1） 计
2、量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）.计量资料亦称定量资料、测量资料.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位.聞創沟燴鐺險爱氇谴净。（2） 计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）.计数资料亦称定性资料或分类资料.其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性.残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟。（3） 等级资料：将观察单位按测量结果的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（ordinal data）.等级资料又称有序资料.如患者的治疗结果可分为治
3、愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量；酽锕极額閉镇桧猪訣锥。等级资料与计数资料不同：属性分组有程度差别，各组按大小顺序排列.等级资料与计量资料不同：每个观察单位未确切定量，故亦称为半计量资料.误差：观测值与真实值、样本统计量与总体参数之间的差别.系统误差：统计偏倚，由于测量仪器结构本身的问题、刻度不准确或测量环境改变等原因,在多次测量时所产生的,总是偏大或总是偏小的误差,称为系统误差.它带有规律性,具有明确的方向性，经过校正和处理,通常可以减少或消除.彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑。抽样误差：由于抽样而引起的总体指标(参数)与样本指标(统计数)之
4、间的差异.抽样误差是由个体变异或其它随机因素造成的，是不可避免的，但误差分布有规律可循，可进行估计和分析.是随机误差中最重要的一种误差.謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔。随机测量误差：在测量过程中，即使仪器初始状态及标准试剂已经校正，但由于各种偶然因素的影响也会造成同一测量对象多次测定的结果不完全相同，这种随机产生的误差称为随机测量误差.无固定的大小和方向，但具有一定的统计规律.厦礴恳蹒骈時盡继價骚。描述数据分布集中趋势的指标算术均数（X）、几何均数（G）、中位数（M）.描述数据分布离散程度的指标极差（R）、四分位数间距（Q）、方差（S2)、标准差(S)、变异系数CV.医学参考值范围：是指“正常”人的解剖
5、、生理、生化指标等数据大多数个体值的波动范围.其确切含义为，从选择的参照总体中获得的所有个体观察值，用统计学方法建立百分位数界限，由此得到个体观察值的波动区间.通常情况，使用的是95%参考值范围.茕桢广鳓鯡选块网羈泪。常用相对数：率、构成比和相对比.率：表示在一定空间或时间范围内某现象的发生数与可能发生的总数之比，说明某现象出现的强度或频率，通常以百分率、千分率、万分率、十万分类等来表示.比例基数是习惯而定.总体率，样本率P鹅娅尽損鹌惨歷茏鴛賴。构成比：表示某事物内部各组成部分在整体中所占的比重，常以百分数表示.相对比：是A、B两个有关联指标值之比，用以描述两者的对比水平.相对比：两类别例数之
6、比；相对危险度RR；比数比OR发病率：表示在一定期间内，一定人群中某病新发生的病例出现的频率，是反映疾病对人群健康影响的描述疾病分布状态的一项测量指标.籟丛妈羥为贍偾蛏练淨。统计表：是把统计资料和结果用表格的形式进行表达，其目的是简洁、清晰、直观、方便对比和阅读.由标题、标目、线条、数字和备注5部分组成.預頌圣鉉儐歲龈讶骅籴。统计图：是吧数据资料以图示的形式表达，是数据对比更加形象、直观、一目了然.通常由标题、图域、标目、图例和刻度5个部分组成，渗釤呛俨匀谔鱉调硯錦。线图：使用线段的升降来表示指标（变量）的连续变化情况，适用于描述一个变量随另一个变量变化的趋势.通常纵坐标是统计指标，横坐标是时
7、间变量.铙誅卧泻噦圣骋贶頂廡。普通线图：坐标都按算术尺度标记刻度；半对数线图：纵坐标按对数尺度.标准误x：抽样研究中，样本统计量与总体参数间的差别称为抽样误差.统计上用标准误来衡量抽样误差的大小，即样本均数的标准差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度.擁締凤袜备訊顎轮烂蔷。参数估计：指用样本指标值（统计量）估计总体指标值（参数）,是统计推断的重要内容之一.参数估计有两种方法：点估计和区间估计.贓熱俣阃歲匱阊邺镓騷。点估计：使用单一的数值直接作为总体参数的估计值.区间估计：是指按预先给定的概率，计算出一个区间，使它能够包含未知的总体参数.假设检验：显著性检验，是统计推断的另
8、一重要内容，其目的是比较总体参数之间有无差基本原理就是根据研究目的，对样本所属总体特征提出一个假设，然后用适当方法根据样本所提供的信息，对所提出的假设作出拒绝或不拒绝的结论的过程.坛摶乡囂忏蒌鍥铃氈淚。配对设计：是将受试对象按一定条件匹配成对，再随机分配每对中的两个受试对象到不同处理组.配对的因素是影响实验效应的主要非处理因素.蜡變黲癟報伥铉锚鈰赘。检验效能(1-):又称把握度,即两总体确实有差别, 按水准能发现它们有差别的能力.检验水准:用于判断是否拒绝H0的概率标准，用表示，一般取0.05，P，不拒绝H0;P,拒绝H0.買鲷鴯譖昙膚遙闫撷凄。第一类错误:拒绝了实际上是成立的H0所产生的错误
9、，即弃真， 其概率大小为.其意义：假设检验中如果拒绝H0时，发生型错误的概率为5或1，即100次拒绝H0的结论中，平均有5次或1次是错误的.綾镝鯛駕櫬鹕踪韦辚糴。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，其概率大小用表示，一般是未知的，其大小与有关.只取单尾，假设检验时值一般不知道，在一定情况下可以测算出，如已知两总体的差值（如1-2）、样本含量n和检验水准.驅踬髏彦浃绥譎饴憂锦。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(
10、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r2或R2.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,r2或R2越接近1, 说明引入相关变量的效果越好.猫虿驢绘燈鮒诛髅貺庑。应用相对数时应注意的问题（简答题 六条） 计算相对数的分母一般不宜过小. 分析时不能以构成比代替率. 不能用构成比的动态分析代替率的动态分析. 对观察单位数不等的几个率，不能直接相加求其总率. 在比较相对数时应注意可比性. 对样本率（或构成比）的比较应随机抽样，并做假设检验.统计表的编制原则：1、 重点突出，简单明了.2、 主谓分明，层次清楚.主语为横标目；谓语为纵标目.3、 数据表达规范，文字和线条尽量从简.编制统计表的注意事项：满足编制原则、结构合理、能够清晰的表达数据结果即可，同时也应注意统计表不一定是唯一的，通常把比较的主体放在表格最左边，右边则是相应的统计学指标和试验数据.其次，避免内容混杂，表达不清，结构混乱.标目层次多于三个以上，统计表就会变得繁冗.锹籁饗迳琐筆襖鸥娅薔。统计表的编制原则：1、 必须根据资料的性质、分析目的选用适当的统计图.2、 一个图通常只表达一个中心内容和一个主题，即一个统计指标.绘制图形应注意准确、美观，凸显粗细适当，定点准确，不同事物用不同线条或颜色表示，给人以清晰的印象.
