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1、【抽样误差】由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差别。原因：个体变异+抽样 表现：样本统计量与总体参数间的差别、不同样本统计量间的差别。抽样误差是有规律的 【可信区间CI】区间估计是按一定的概率或者可信度1 a,用一个区间估计总体参数所在 的范围CI,这个范围成为可信度为1 a的可信区间，置信区间。影响：可信度、个体差异、样本含量两要素：可信度1 a、可靠性；精确性可信度为95%的CI涵义：每100个样本计算95%的CI,平均有95%的CI包含了总体参数。95%,指方法本身，而非某个区间。该区间包含总体参数，可信度为95%【总体和样本】根据研究目的确定的同质的所有观察单位的某种变量值的集合。样
2、本是指在研究总体中随机抽出一部分个体进行观察或测量，这些个体的测量值构成的集 【参数和统计量】描述总体特征的指标，不变的，固定的，未知的统计量：描述样本特征的指标，变化的，已知的，有误差的【概率和小概率原理】描述某随机事件发生可能性大小的度量，记做P，取值0VPV1 小概率原理：PW0.05，该事件发生的可能性很小，进而认为在一次抽样中不可能发生 【随机】机会均等、随机抽样、随机分组、实验顺序随机【变异系数CV】离散系数，标准差S、均数之比。用来衡量单位不同的多组资料的变异度、 比较均数相差悬殊的多组资料的变异度【相关系数】两个有直线关系的变量间相关关系的密切程度与相关方向的指标，记做r， -
3、1WrW1，正、负相关，其绝对值越大表示关系越密切，越接近于0相关越不密切 【回归系数】b回归直线的斜率，自变量增加一个单位，应变量的平均改变量【标准误】样本统计量的标准差s- = 土，衡量抽样误差的大小【偏倚】实验中某些非实验因素的干扰所形成的系统误差，歪曲了处理因素的真实效应【一类错误、二类错误】【检验效能】1 P就是对真实的*作出肯定结论之概率实际 情况假设检验的结果拒绝H0不拒绝H0H0成立I型错误（a）推断正 确H0不 成立把握度（1-P）II型错 误（。）【假设检验中的P值】从H0总体中随机获得等于或大于现有统计量值的概率。P是H0成立时，获得现有差别以及更大的差别的概率。拒绝H0
4、时所冒的风险【a的含义】1在假设检验之前人为规定2犯第一类错误的概率3说明拒绝H0所冒的风险 不可超过a 4若取a = 0.05水准，得P Wa。按误差不超过5%的条件拒绝H0而接受 【假设检验】首先建立假设检验，假设下随机抽样，计算得该统计量及其极端情形的概率， 如概率小，拒绝假设，如概率不是小概率则接受。1建立假设（在假设的前提下有规律可循）2确定检验水准（确定最大允许误差）3计算检验统计量（样本与总体有多大的偏离）4计算概率P （该样本是否支持零假设）5结论（根据小概率 原理）P0.05,不拒绝H0； PW0.05,拒绝H0接受H1统计学结论：PWa,差异有统计学意义；Pa,差异无统计学
5、意义专业的结论：专业上有差别，假设检验拒绝H0：结果有效，可以下专业结论；无差别，不拒绝H0：下无差别的结论；有差别，不拒绝H0：增大样本含量，减少二类误 无差别，拒绝H0：改进试验，减少误差。意义：1分辨多个样本是否分别属于不同的总体，并对总体作出适当的结论2分辨一个样本是否属于某特定总体【参考值范围】正常值范围，是绝大多数正常人的某观察指标所在的范围。绝大多数：90%， 95%，99%等。确定参考值范围的意义：用于判断正常与异常。正常人：排除了影响所研究的 指标的疾病和有关因素的同质的人群确定原则：选定同质的正常人作为研究对象、控制检 测误差、判断是否分组、单双侧问题、选择百分界值、确定可
6、疑范围【统计推断】由样本信息推断总体的性质，参数估计+假设检验【非参数检验】在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进 行推断的方法。适用于等比偏态分布型未知变异系数大方差不齐开口【同质与变异】同一总体或样本中的观察单位在所选取指标方面具有相同的性质。变异是指在同质的基础上各观察单位（或个体）之间的差异【定量资料】以定量值表达每个观察单位的某项观察指标，如血脂、心率等。数据连续 分类、计数：以定性方式表达每个观察单位某项指标，表现为互不相容的类别或属性 等级资料：以等级表达每个观察单位的某项观察指标，如疗效分级、血粘度、心功能分级 【配对设计】将实验单位按一定条件配成对子
7、，再将每对中的2个实验单位随机分配到2 个处理组中。条件相近、对内同质【构成比】说明某一事物内部各组成部分所占比例。某一组分部分的观察单位数/同一事物各组成部分的观察单位数【剩余标准差】扣除了 X的影响后,Y方面的变异；引进回归方程后，Y方面的变异& （ Y ）2 s = yx V n - 2【参数估计】从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。点、区间估计 【医学统计学】以医学理论为指导，应用概率论与数理统计的有关原理和方法，研究医学 资料的搜集、整理、分析和推断的一门科学标准差、标准误:1意义：个体差异大小，即离散程度；抽样误差大小，即样本统计量和 总体参数的接近程度2用途：估
8、计参考值范围、表现观察值的波动范围；抽样误差的大小， 估计可信区间3随着样本含量的增多，逐渐趋于稳定；逐渐减少标准差：s = n 1 标准误：s x；n均数的标准误与标准差成正比定量资料描述：集中趋势：均数、几何均数、中位数、百分位数离散程度：极差、四分位数间距、方差、标准差、变异系数描述集中趋势的指标、其适用范围1均数：正态或近似正态分布2几何均数：等比数列或对数正态分布资料3中位数：资料是 偏态分布的；分布不规则；一端或两端有不确定数据（开口资料）时中心极限定理从均值为H、标准差为。的任意一个总体中独立随机抽取样本量为n的样 本，当n充分大时，样本均值的分布近似服从均值为、标准差为 的正态
9、分布正态分布的特征：两个参数，位置参数（均数山和变异度参数（标准差B；高峰在均数处；均数两侧完全对称；正态曲线下的面积分布有一定的规律p1.64b 90%； 1.96。95%； 2.58b99%正态分布应用：估计频数分布、质量控制、确定临床参考值范围质量控制的意义：监控日常工作、科研过程、生产过程中误差的变化，分析变化的趋势是 否出现异常，从而引起警觉和注意，以便分析原因，并及时采取措施。 t检验、假设检验、单因素方差分析的前提：正态性、独立性、方差齐性方差齐性检验、方差不齐时的近似t检验、大样本时均数比较的u检验 假设检验、可信区间：1在相同的a之下，若假设检验拒绝H0(p40, T5,卡方
10、；n40, 1VTW5,校正卡方检验；nW 40或TW1，确切概率法 配对四格表的分析方法选择条件:b+c40；20b+cW40用校正厅; b+c20,二项分布直接计算概率正确应用相对数：1计算相对数的分母不宜过小2不能以构成比代替率3对观察单位数不 等的几个率，不能直接相加求平均率4计算率注意资料的同质性，对比时注意可比性相关关系的正确应用：1相关关系不等于因果关系2相关系数只度量变量间的线性关系3 极端值可能影响相关系数4注意相关关系成立的数据范围5警惕虚假相关6在相关分析前， 需作散点图，从散点图的趋势判断是否可以作线性相关分析7识别离群值、排除间杂性回归系数和回归方程的意义：b斜率；a
11、截距、X为0时Y的估计值；丫人给定X时Y的估计值；Y-丫人残差、点到直线的纵向距离面线回归、相关I r密切程度、方向，b数量关系联系：均表示线性关系、符号相同共变方向一致、假设检验结果相同区别：1 r没有单位，b有单位2应用：相关表示相互关系、回归表示依存关系3对资料的要求：当X和Y都是随机的，可以进行相关和回归分析；当Y是随机X控制，理 论上只能作回归而不能作相关分析。回归关系的正确应用1要有实际意义2充分利用散点图，判断线性趋势、离群值3当样本 含量较大时，统计学检验的作用减小4回归关系可以内插，不宜外延5应用条件：线性、独 立、给定X时Y正态分布、等方差实验研究的基本要素I处理，对象，效
12、应|基本原则|随机、对照、重复随机：抽样、分组、实验顺序，客观性；对照：对等、同步、专设，均衡度 重复：可靠性：整个实验重复、多个实验单位重复、同一实验单位重复观察 影响样本含量的因素：数据种类、个体变异、组间差别、指标间的相关程度、设计方法、 各组例数的分配、I II型错误、研究的质量最小样本含量估计|： a： I类误差，常取0.05 ； 0： II类误差，常取0.20，0.10； 1邛：把 握度；6标准差，个体变异；8：临床上能接受的最小差别；实验组、对照组的比例不超过 1:4 4:1完全随机设计分析思路：1疗前两组比较，以分析可比性；2各组疗前疗后差值分别比较， 分别确定各自的变化值；3
13、两组疗前疗后差值相互比较，分析两组的效果是否相同tP 析因设计：单独作用：其他因素的水平固定时，同一因素不同水平间的差别 主效应：该因素的各个水平在其他因素的所有水平上的平均数的差异交互作用：某因素各水平的单独作用随另一因素水平变化而变化，则两因素间存在研究设计类型：完全随机、配对、随机区组、拉丁方、析因、交叉不宜用t检验对多组均数进行比较如果用t检验进行多个样本均数的两两比较，则会增加犯I类错误的概率。经检验得到拒 绝H0,认为两组之间有差别的结论可能犯I类错误的概率为a，不犯I类错误的概率为1- a . 每次判断均不犯I类错误的概率为(1- a)k, k为比较的次数，上例a=0.05, k
14、=3，则均不犯 错误的概率为(1- 0.05)3 =0.86.至少有一次判断犯I类错误的概率为1-(1- a)k方差分析的基本思想:按实验设计的类型，将全部观察值间的变异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（每个部分的变异可由某因素的作用来解释）， 以判断各部分的变异是否具有统计学意义，从而推断不同样本所代表的总体均数是否相同 方差分析的应用条件及用途：1各样本是相互独立的随机样本2样本来自正态分布总体3 各总体方差相等，即方差齐 应用：1两个或多个样本的均数间的比较2分析两个或多个因 素间的交互作用3回归方程的线性假设检验4多元线性回归分析中偏回归系数的假设检验等
15、 标准正态分布u分布与t分布：相同点：集中位置都为0，都是单峰分布，是对称分布， 标准正态分布是t分布的特例（自由度是无限大时）不同点：t分布是一簇分布曲线，t分 布的曲线的形状是随自由度的变化而变化，标准正态分布的曲线的形状不变，是固定不变的， 因为它的形状参数为1秩和检验的应用：可用于任意分布的资料1等级资料2计量资料中：极度偏态资料或个别数值偏离过大、各组离散度相差悬殊、资料 中含有不确定值大于5年0.001、1:1024以上、分布类型尚未确知3兼有等级和定量性质 完全随机设计：单向分组，单因素，多水平配对设计：总体同质性差、按某种条件配对、对内随机。异体配对、自身配对随机区组设计：总体同质性差，部分同质性好，区组控制，区组内随机，是配对设计的扩展； 同质性较好时，可以同时考虑两个因素的分析（不考虑交互作用） 参考值范围：标准差可信区间：标准误方差齐变换：对数、平方根、倒数、平方根反正弦变换假设检验的基本思想：两样本均数不同，可能由于
