医学统计学复习（串讲版）

一、名词解释

1.总体：population 根据研究目的，所有同质的观察单位（个体）某项观测值全体。
2.样本：sample从整体中抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本。
3.参数：parameter总体中全部的观测值所得的特征值。
4.统计量：statistic由样本获得的统计指标。
5.定量资料：quantitative data，又称计量资料 measurement data，是检测每个观察单位某项指标的汇总结果，表现为数值大小，具有度量衡单位。
6.定性资料：又称分类资料，计数资料，是观察单位按某种属性或类别分组计数，分别汇总各组观察单位数后而得到的资料。分为有序分类变量资料，无序分类变量资料。
7·概率：probability描述随机事件发生可能性大小的指标，常用P表示，0≤P≤1。8.频率：frequency，在相同条件下独立的重复n次实验，随机实验的某一结果A出现f次，则称f÷n为结果A出现的频率。
9.中位数：median常用M表示，指将一组变量值按大小顺序排列，位于正中间位置的数值。
10.百分位数它表示一组按顺序排列，并等分100份，位居第X%位置的数。
11.抽样误差sampling error 由于个体差异和抽样造成的样本统计量之间、样本统计量和总体参数之间的差异。
12．标准误：standard error，SE样本统计量的标准差。
13．参考值范围：reference range 指大多数“正常人”的各种生理生化指标，组织代谢产物及人体对各种试验的反应值的分布范围。
14.置信区间：confidence interval CI，在参数估计时，按一定可信度估计所得的总体参数所在范围。
15．参数统计：对总体分布类型已知的资料，用相应的统计量来对参数进行推断的统计方法。
16．非参数统计：对总体分布类型不确定或总体分布不满足要求的条件，用样本资料推断总体位置是否相同的统计方法。
17．线性相关：两定量变量的数量变化在散点图上呈直线趋势的相互关系。
18.线性回归：当一变量随另一变量有规律的依存变化时，此依存变化的数量关系城线性回归。
19．相关系数（correlation coefficient）：用以描述两个随机变量之间线性相关关系的密切程度与相关方向的指标。
20．回归系数（coefficient of regression）：即回归直线的斜率，它表示当X变动一个单位时，Y平均改变的单位数。
21．假设检验：以特定的总体分布为前提，推断两个或两个以上的总体参数是否相同的方法。
22．非参数检验（Nonparametric tests）：不考虑总体参数和总体分布类型，而是对样本所代表的总体的分布或分布位置进行假设检验。
23．参数估计：用样本统计量估计总体参数，具有点估计和区间估计。
24．随机准则：指实验分组时每个受试对象具有相同的概率或机会被分配到实验组和对照组。
25．Ⅰ类错误(typeⅠerror)：拒绝了实际上成立的Ho，即弃真错误，其概率大小用α表示。
26．Ⅱ类错误（type Ⅱ error）：接受了实际上不成立的Ho，即取伪错误，其概率大小用β表示。
27.小概率事件：将P≤0.05称小概率事件，表示实验中观察到该事件发生的可能性很小。
28.ANOVA：方差分析，就是把全部观察值间的变异按设计研究需要分解成两个或多个部分，比较各部分的相对贡献大小，做出推断。
29.秩和检验：基于秩次，通过偏秩，用秩次代表原始数据信息进行检验，即检验各自的平均秩是否相等。
30.同质：homogeneity 研究对象具有相同的状况或属性等共性。
31.变异：variation对于同质研究对象，其变量值之间的差异。
32．正态分布一组同质的观察值当样本含量足够大时，其频数分布为中间多，两边少、左右对称，呈一条永不与横线相交的曲线。
33.检验效值：power of test，即1-β，也成把握度，指当两总体参数确有差别（即事实上H0不成立）时，按α水准通过假设检验能发现它们有差别（即拒绝H0）的概率。
34：P值:指由H0所规定的总体中作随机抽样，获得等于及大于(或等于及小于)现有样本检验统计量的概率，P的取值范围在0-1之间。
35.均数的标准误：样本均数的标准差，它反映样本均数的离散程度，也反映样本均数与相应总体均数间的差异，因而说明了均数抽样误差的大小。

二、添加标题

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