最全面硕士医学统计学知识点归纳总结总结归纳2021.docx
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1、精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成硕士医学统计学知识点总结汇总第 1 页,共 47 页精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成第 2 章统计描述1.对定量资料进行统计描述时,如何选择适宜地指标?定量资料统计描述常用地统计指标及其适用场合描述内容指标 均 数 几何 均数 中 位 数 众 数 调与 均数全 距意义适用场合个体地平均值 平均倍数对称分布平均水平取对数后对称分布非对称分布; 半定量资料;末端开口 资料;分布不明不拘分布形式, 概略分 析正偏峰分布资料位次居中地观察值频数最多地观察值 基于倒数变 换地平均值 观察值取值范围变异不拘分布形式, 概略分析第 2 页,共 47 页
2、精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成度标准 差(方 差) 四分位数 间距观察值平均离开均数地程度对称分布,特别为正态分布资料非对称分布; 半定量资料;末端开口 资料;分布不明不同量纲地变量间 比较;量纲相同但 数量级相差悬殊地变量间比较居中半数观察值地全距变异系数标准差与均数地相对比定性资料:阳性事件地概率,概率分布,强度与相对比。2.应用相对数时应注意哪些问题?答:(1)防止概念混淆相对数地计算为两部分观察结果地比值,根据这两部分观察结果地特点,就可以判断所计算地相对数属于前述何种指 标。(2)计算相对数时分母不宜过小较小时以直接报告绝对数为宜。样本量第 3 页,共 47 页精品资料
3、积极向上,探索自己本身价值,学业有成(3)观察单位数不等地几个相对数,不能直接相加求其平均水平。(4)相对数间地比较须注意可比性,有时 需分组讨论或计算标准化率。3.常用统计图有哪些?分别适用于什么分析目地?常用统计图地适用资料及实施方法图形 条 图直 图适资用料实施方法组间数量对比 定量资料地分布 构成比用直条高度表示数量大小方用直条地面积表示各组段地频数或频率 用直条分段地长度表示全体中 各部分地构成比 用圆饼地扇形面积表示全体中 各部分地构成比 线条位于横、纵坐标均为算术 尺度地坐标系 线条位于算术尺度为横坐标与对数尺度为纵坐标地坐标系百分条图 饼 图 线 图 半对数线构成比定量资料数值
4、变动 定量资料 发展速度第 4 页,共 47 页精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成图散 图 箱 图 茎图点双变量间地关联 定量资料 取值范围 定量资 料地分布点地密集程度与形成地趋势,表示两现象间地相关关系 用箱体、线条标志四分位数间 距及中位数、全距地位置 用茎表示组段地设置情形,叶片为个体值,叶长为频数式叶第 3 章概率分布服从二项分布及Poisson分布地条件分别为1.什么?二项分布成立地条件:每次试验只能为互斥地两个结果之一; 每次 试验地条件不变;各次试验 独立 。Poisson分布成立地条件:除二项分布成立地三个条件外,还要求试验次数n 很大,而所关心地事件发生地概率很小
5、 。二项分布、 Poisson分布分别有什么特征?2.二项分布、Poisson分布都为离散型分布。第 5 页,共 47 页精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成二项分布地形状取决于与n 地大小。=0.5时,不论n 大小,对称分布。0.5时,图形n 足够大,呈偏态,随n 增大而逐渐对称。当或 1- 不太小,二项分布近似正态。Poisson分布越小,分布越偏。越大,分布越对称。当n 足够大时,分布接近正态。4、正态分布应用 估计变量值地频数分布 制定参考值范围 质量控制 正态分布为很多统计方法地基础5.正态分布特征 以均数为中心,左右对称 正态曲线再横轴上方均数处取得最高点 正态分布有两个参
6、数,标准差(变异度参数)即均数(位置参数)与正态曲线下面积有一定规律第 4 章参数估计第 6 页,共 47 页精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成1.标准误与标准差地区别( 1)标准差反映个体值散布地程度;标准误反 映估计总体参数地精确程度。( 2)标准误小于标准差。( 3)样本含量越大,标准误越小,其样本均数 更有可能接近于总体均数,随着样本含量地增 大,标准差有可能增大,也有可能减小。( 4)用途不同。标准差地用途: 反映一组资料地离散程度 计算变异系数 结合均数与正态分布地规律,围标准误地用途: 衡量样本均数地可靠性估计参考值范 与样本均数结合, 估计总体均数地置信区间 可用于进
7、行均数地假设检验标准误与标准差地区别与联系标准差描述个体观察标准误反应总体参数被估计地区含第 7 页,共 47 页精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成别义范 畴 用 途n值地离散程度统计描述精确程度统计推断估计参考值范围n 越大,标准差 越稳定估计置信区间n 越大,标准误越小联系1. 标准误大小与标准差成正比;标准差越大,标准误也越大。2.n 一定时,简述置信区间与医学参考值范围地区别。3.区别含义置信区间总体参数地波动范 围,即按事先给 定地概率 100(1)%所确定地包含未知总体参数地一个 波动范围参考值范围个体值地波动范 围,即按事先 给定地范围 100(1)%所确定地“正常人”
8、地解剖、 生理、生化指 标地波动范围供判断观察个体 某项指标为否用途计算公式估计未知总体均数所再范围第 8 页,共 47 页精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成“正常”时参未知:已知或30,有考(辅助诊断)XtS/ 2,X正态分布:偏峰分布:PXP100 X未知但nXZ/ 2 SX 或XZ/ 2XZ/ 2 SX4何谓置信区间准确度与精确度?如何协调两者间地关系。 置信区间有准确度与精密度两个要素。(1 )( 1)准确度由置信度地大小确定,即由置信区间包含总体参数地可能性大小来反映。从准确度地角度看, 置信度愈接近于1 愈好,( 2)精密度为置信区间宽度地一半,意指置信区间地两端点值离样
9、本统计量(如X 、 p)地距离。从精密度地角度看, 置信区间宽度愈窄愈好。( 3)再抽样误差确定地情况下,两者为相互矛 盾地。为了同时兼顾置信区间地准确度与精密 度,可适当增加样本含量。 3、参考值范围估计地基本步骤 从正常人地总体中进行随机抽样 对选定地正常人进行准确地测定第 9 页,共 47 页精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成 确定取单侧还为双侧范围 确定范围常用95%。 根据资料地分布类型选用恰当地界值估计方法第 5 章假设检验1试述假设检验中与 P 地联系与区别。区别:(1)值为事先确定地一个小地概率值。为一次检验中,甘愿冒地风险。(2)P 值为再成立地条件下, 出现当前H
10、 0检验统计量以及更极端状况地概率。为一次检验中,实际冒地风险。联系:以 t检验为例, P、都可以用t分布尾部面积大小表示。P时,拒绝H 0 假设。2.试述假设检验与置信区间地联系与区别。联系:区间估计与假设检验为由样本数据对总体 参数做出统计学推断地两种主要方法。区别:置信区间用于说明量地大小,参数地置信范围;假设检验用于推断质地不同, 体参数为否不等。即推断总体即判断两总第 10 页,共 47 页精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成3.怎样正确运用单侧检验与双侧检验?需要根据数据地特征及专业知识进行确定。若比较甲、 乙两种方法有无差异,则应选用双侧检验 。若需要区分何者为优, ,则
11、应选用单侧检验 。再没有特殊专业知识说明地情况下,用双侧检验即可。4.试述两类错误地意义及其关系。一般采类错误:如果检验假设H 0 实际为正确地,由样本数据计算获得地检验统计量得出拒绝地H 0结论,此时就犯了错误,统计学上将这种拒绝了正确地零假设H 0 (弃真)地错误称为类错误。类错误地概率用表示。类错误:若检验假设H 0 原本不正确(H 1 正确),由样本数据计算获得地检验统计量得出不拒绝(纳伪)地结论,此时就犯了类错误。H 0类错误地概率用表示。再假设检验时,应兼顾犯类错误地概率()与犯类错误地概率()。 犯类错误地概率()与犯类错误地概率()成反比 。势必增加犯如果把类错误地概率定得很小
12、,类错误地概率,从而降低检验效能;反之,如果第 11 页,共 47 页精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成把类错误地概率定得很小,势必增加犯类错误地概率,从而降低了置信度。 为了同时减小,只有通过增加样本含量,减少抽样误差大小 来实现。与5试述检验功效地概念与主要影响因素。答:拒绝不正确地H 0 地概率,再统计学中称为检验功效 (power of test),记为。检验功1效地意义为:当两个总体参数间存再差异时( 如备择假设H 1 :0 成立时 ) ,所使用地统计检验能够发现这种差异( 拒绝零假设H 0 :0.80 ) 地概率,以上。一般情况下要求检验功效应再影响检验功效地四要素为总体
13、参数地差异、总体标准差、检验水准及样本量n。6简述假设检验地基本思想。假设检验为再H0 成立地前提下,从样本数据中寻找证据来拒绝H 0 、接受 H1 地一种“反证”方法。如果从样本数据中得到地证据不足,则只能不拒绝H 0 ,暂且认为成立,即样本与总体间地H 0差异仅仅为由于抽样误差所引起。拒绝H 0 为根据某个界值, 即根据小概率事件确定地。所谓小概第 12 页,共 47 页精品资料积极向上,探索自己本身价值,学业有成率事件为指如果比检验统计量更极端更大)地概率较小,比如小于等于(即绝对值0.05 ,则认为零假设地事件再某一次抽样研究中不会发生,此时有充分理由拒绝具有统计学意义。7.建设检验四
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