易考君之

《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)》

（封面）

目錄

第一部分、易考君之期末精華總結(jié)

第一章-----------------------------------------------------(3)

人二々-I*1,

--------------------------------(4)

第三章------------------------------------------------------(5)

第四章------------------------------------------------------(6)

第五章------------------------------------------------------(7)

第六章------------------------------------------------------(8)

第七章------------------------------------------------------(9)

第八章------------------------------------------------------(10)

第九章------------------------------------------------------(11)

第二部分、易考君之期末模擬試題卷（5套）

模擬試題卷一模擬試題卷二

模擬試題卷三模擬試題卷四模擬試題卷五

第三部分、歷年期末考試原題（后期逐步完善）

第一章(易考君之重點(diǎn))

1、期末重點(diǎn)：

、數(shù)據(jù)/資料的分類(lèi)：

①、計(jì)量資料，又稱(chēng)定量資料或者數(shù)值變量；為觀測(cè)每個(gè)觀察單位某

項(xiàng)治療的大小而獲得的資料。

②、計(jì)數(shù)資料，又稱(chēng)定性資料或者無(wú)序分類(lèi)變量；為將觀察單位按照

某種屬性或者類(lèi)別分組計(jì)數(shù)，分組匯總各組觀察單位數(shù)后而得到的資

料。

③、等級(jí)資料，又稱(chēng)半定量資料或者有序分類(lèi)變量。為將觀察單位按

某種屬性的不同程度分成等級(jí)后分組計(jì)數(shù)，分類(lèi)匯總各組觀察單位數(shù)

后而得到的資料。

2、統(tǒng)計(jì)學(xué)常用基本概念：

①、統(tǒng)計(jì)學(xué)(statistics)是關(guān)于數(shù)據(jù)的科學(xué)與藝術(shù)，包括設(shè)計(jì)、搜

集、整理、分析和表達(dá)等步驟，從數(shù)據(jù)中提煉新的有科學(xué)價(jià)值的信息。

②、總體(population)指的是根據(jù)研究目的而確定的同質(zhì)觀察單

位的全體。

③、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)(medicalstatistics):用統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理和方法處

理醫(yī)學(xué)資料中的同質(zhì)性和變異性的科學(xué)和藝術(shù)，通過(guò)一定數(shù)量的觀

察、對(duì)比、分析，揭示那些困惑費(fèi)解的醫(yī)學(xué)問(wèn)題背后的規(guī)律性。

④、樣本(sample):指的是從總體中隨機(jī)抽取的部分觀察單位。

⑤、變量(variable):對(duì)觀察單位某項(xiàng)特征進(jìn)行測(cè)量或者觀察，這

種特征稱(chēng)為變量。

⑥、頻率（frequency）:指的是樣本的實(shí)際發(fā)生率。

⑦、概率（probability）:指的是隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小。用

大寫(xiě)的P表示。

3、統(tǒng)計(jì)工作的基本步驟：

①、統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)：包括對(duì)資料的收集、整理和分析全過(guò)程的設(shè)想與安排;

②、收集資料：采取措施取得準(zhǔn)確可靠的原始數(shù)據(jù)；

③、整理資料：將原始數(shù)據(jù)凈化、系統(tǒng)化和條理化；

④、分析資料：包括統(tǒng)計(jì)描述和統(tǒng)計(jì)推斷兩個(gè)方面。

第二章計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)描述

1.頻數(shù)表的編制方法，頻數(shù)分布的類(lèi)型及頻數(shù)表的用途

①、求極差（range）:也稱(chēng)全距，即最大值和最小值之差，記作R;

②、確定組段數(shù)和組距，組段數(shù)通常取10-15組;

③、根據(jù)組距寫(xiě)出組段，每個(gè)組段的下限為L(zhǎng),上限為U,變量X值

得歸組統(tǒng)一定為L(zhǎng)<X<U,最后一組包括下限。

④、分組劃記并統(tǒng)計(jì)頻

頻數(shù)分布的類(lèi)型包括對(duì)稱(chēng)分布和偏態(tài)分布；

偏態(tài)分布主要分為右偏態(tài)分布（也稱(chēng)正偏態(tài)分布）和左偏態(tài)分布（也

稱(chēng)負(fù)偏態(tài)分布）。

頻數(shù)表的用途包括以下幾個(gè)方面：

①、描述頻數(shù)分布的類(lèi)型；

②、描述頻數(shù)分布的特征；

③、便于發(fā)現(xiàn)一些特大或特小的離群值；

④、便于進(jìn)一步做統(tǒng)計(jì)分析和處理。

2.集中趨勢(shì)指標(biāo)的適用條件、計(jì)算方法和意義。

統(tǒng)計(jì)學(xué)用平均數(shù)（average）這一指標(biāo)體系來(lái)描述一組變量值的幾種

位置或者平均水平。

常用的平均數(shù)有算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)和中位數(shù)。

①、算數(shù)均數(shù)，簡(jiǎn)稱(chēng)均數(shù)（mean）,可用于反映一組呈對(duì)稱(chēng)分布的

變量值在數(shù)量上的平均水平。計(jì)算方法包括直接計(jì)算法和頻數(shù)表法

（公式見(jiàn)2-2）。

②、幾何均數(shù)（geometricmean）,可用于反映一組經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換

后呈對(duì)稱(chēng)分布的變量值在數(shù)量上的平均水平，在醫(yī)學(xué)研究中常用于免

疫學(xué)的指標(biāo)。（計(jì)算公式見(jiàn)于2-3）

③、中位數(shù)（median）,適用于各種分布類(lèi)型的資料，尤其是偏態(tài)

分布資料和一端或者兩端無(wú)確切數(shù)值的資料。

④、百分位數(shù)（percentile）是一種位置指標(biāo)，是一個(gè)界值，其重要

用途是確定醫(yī)學(xué)參考值范圍）

（referencerangeo

直接計(jì)算法（公式見(jiàn)于2-7、2-8）

頻數(shù)表法(2-9、2-10)

3、離散趨勢(shì)指標(biāo)的適用條件、計(jì)算方法和意義。

描述數(shù)據(jù)變異大小的常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)有醺、四分位數(shù)間距、方差、拯

準(zhǔn)差和變異系數(shù)。

①、極差，一組變量值的最大值與最小值之差。

②、四分位數(shù)間距(quartilerange,QR)是把全部變量值分為四

部分的分位數(shù)后，由第3四分位數(shù)和第1四分位數(shù)相減而得。它一

般和中位數(shù)一起描述偏態(tài)分布資料的分布特征。QR=P75-P25o

③、方差(variance)也稱(chēng)均方差(meansquaredeviation)離均

差平方和與樣本含量的比值。計(jì)算公式為2-11

④、標(biāo)準(zhǔn)差(standarddeviation)是方差的正平方根，其單位與

原變量值得單位相同。計(jì)算公式為2-13、2-14

⑤、變異系數(shù)(coefficientofvariation)記作CV,多用于觀察指

標(biāo)單位不同時(shí)，或者均數(shù)相差較大時(shí)兩者變異程度的比較。計(jì)算公式

為2-16

4.正態(tài)分布的圖形，正態(tài)分布的特征，正態(tài)曲線下面積的分布規(guī)律。

正態(tài)分布的特征：

①、在直角坐標(biāo)的橫軸上方呈鐘形曲線，兩端與X軸永不相交，且以

X=|J為對(duì)稱(chēng)軸，左右完全對(duì)稱(chēng)。

②、在X二|J處，f(X)取最大值，遠(yuǎn)離IJ,其值越小。

③、正態(tài)分布有兩個(gè)參數(shù)，位置參數(shù)"口形態(tài)參數(shù)Q,口決定正態(tài)分布

的曲線在坐標(biāo)軸上的左右移動(dòng)，越大越右移；。決定曲線的弓背程度,

越小峰值越高。

④正態(tài)分布曲線下的面積分布有一定的規(guī)律。X軸與正態(tài)曲線所夾面

積恒等于I或者100%；

區(qū)間口土。的面積為68.27%;

區(qū)間|j±1.96。的面積為95.00%,

區(qū)間口±2.58。的面積為99.00%。

5.醫(yī)學(xué)參考值范圍的意義和估計(jì)方法。

醫(yī)學(xué)參考值(referencevalue)是指包括絕大多數(shù)正常人的人體形

態(tài)、機(jī)能和代謝產(chǎn)物等各種生理及生化指標(biāo)常數(shù)，也稱(chēng)正常值。

由于存在個(gè)體差異，生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)并非常數(shù)，而是在一定范圍內(nèi)波動(dòng),

故采用醫(yī)學(xué)參考值范圍(medicalreferencerange)作為判定正常

和異常的參考標(biāo)準(zhǔn)。通常使用的醫(yī)學(xué)參考值范圍有90%、95%、99%

①、正態(tài)分布法:數(shù)據(jù)服從或者近似服從正態(tài)分布，或者通過(guò)適當(dāng)?shù)?/p>

變換轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布，采用此方法之前一般要對(duì)資料進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)

且要求樣本含量足夠大(如n2100)

計(jì)算公式為2-23、2-24:

雙側(cè)：

單側(cè)：

②、百分位數(shù)法:適用于偏態(tài)分布資料醫(yī)學(xué)參考值范圍的制定，所要

求的樣本含量比正態(tài)分布要多(不低于

100)o

計(jì)算公式為2-25、2-26:

雙側(cè)：

單側(cè)：

第三章總體均數(shù)的估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)

工基本概念:

①抽樣誤差(samplingerror):指的是由于個(gè)體變異產(chǎn)生、隨機(jī)

抽樣造成的樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)的差異。

②標(biāo)準(zhǔn)誤(standarderror,SE):指的是樣本統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差。

③均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤(standarderrorofmean,SEM):指的是樣本

均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

XSEM反映樣本均數(shù)之間的離散程度，也反映樣本均數(shù)與相應(yīng)總體

均數(shù)間的差異。

均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算公式為3-1、3-2

④統(tǒng)計(jì)推斷(statisticalinference):通過(guò)抽樣研究的方法從總體

中隨機(jī)抽取一個(gè)樣本，用樣本的信息來(lái)推斷總體的特征的統(tǒng)計(jì)學(xué)方

法，包括參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。

2、標(biāo)準(zhǔn)差的用途:

①、反映資料的離散趨勢(shì)。標(biāo)準(zhǔn)差越小，說(shuō)明變異程度越小，均數(shù)的

代表性越好；

②用于計(jì)算變異系數(shù)；

③用于計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤；

④結(jié)合均數(shù)和正態(tài)分布規(guī)律估計(jì)參考值范圍。

3.u分布與t分布:

u分布(也稱(chēng)Z分布)：指的是總體均數(shù)為0，總體標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)

2

準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,l)o

t分布：隨機(jī)變量X服從總體均數(shù)為口，總體標(biāo)準(zhǔn)差為。的正態(tài)分布N

(M,o2),則可以通過(guò)u變換將一般的正態(tài)分布轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分

布。

※但是通常獲得的資料為樣本的均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤，因此經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后并不是

完全意義上的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，而是服從t分布。(計(jì)算公式為3-3)

t分布主要用于總體均數(shù)的區(qū)間估計(jì)和t檢驗(yàn)。

4目?jī)z掰.?從固定樣本含量的已知總體總進(jìn)行重復(fù)隨機(jī)抽樣試驗(yàn),

根據(jù)每個(gè)樣本可算得一個(gè)可信區(qū)間，則平均有1-a(如95%)的可

信區(qū)間包含了總體參數(shù)，而不是總體參數(shù)落在該范圍的可能性為1-

go

5.參考值范圍和總體均數(shù)可信區(qū)間的區(qū)別

見(jiàn)課本表3-2

6、標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)別和聯(lián)系:

均數(shù)的盯準(zhǔn)戾桁口住左

意反映又的抽樣誤反映一組數(shù)據(jù)的離散情

義差大小況

記

法b氏（SQb⑸

%=b/6b=

計(jì)

算

=S/右$=

鸚增加n不能通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法來(lái)控

制

7、總體均數(shù)可信區(qū)間的計(jì)算：

※根據(jù)總體標(biāo)準(zhǔn)差。是否已知以及樣本含量n的大小而異，通常有t

分布和u分布兩類(lèi)方法。

A、單一總體均數(shù)的可信區(qū)間：

a、總體標(biāo)準(zhǔn)差。已未知：按t分布

雙側(cè)和單側(cè)公式見(jiàn)3-5、3-6、3-7

b、。已知或者未知，但n足夠大（如>60）時(shí)：按u分布

雙側(cè)和單側(cè)公式見(jiàn)3、8、3-9、3-10

B、兩總體均數(shù)之差的可信區(qū)間：

※前提：兩總體方差相等，但均數(shù)不等

計(jì)算公式見(jiàn)于3-12、3-13、3-14

&t分布圖的特征：

①、單峰分布，以0為中心，左右對(duì)稱(chēng)；

②、t分布的曲線形態(tài)取決于自由度v的大小，自由度越小，則t值

越分散，曲線的峰部越矮而尾部翹得越高；

③、當(dāng)自由度逼近無(wú)窮的時(shí)候，樣本標(biāo)準(zhǔn)誤接近總體標(biāo)準(zhǔn)誤，t分布

逼近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。（標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是t分布的特例）

9、t檢驗(yàn)的適用條件

t檢驗(yàn)（ttest/Studentt-test）當(dāng)。未知且樣本含量較小時(shí)（如n<

60）,理論上要求t檢驗(yàn)的樣本隨機(jī)地取自正態(tài)分布的總體，兩小樣

本均數(shù)比較式還要求兩樣本所對(duì)應(yīng)的兩總體方差相等，即方差齊性。

在實(shí)際應(yīng)用中，如與上述條件略有偏離，對(duì)結(jié)果影響也不大。

10、假設(shè)檢驗(yàn)

A、假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想：利用小概率反證法的思想，從問(wèn)題的對(duì)立

面（Ho）出發(fā)簡(jiǎn)介判斷要解決的問(wèn)題（Hi）是否成立。即在假設(shè)Ho

成立的條件下計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，然后根據(jù)獲得的P值來(lái)判斷。

B、假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟：①建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)；

②計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；

③確定P值，做出推斷結(jié)論。

C、假設(shè)檢驗(yàn)的錯(cuò)誤

I型錯(cuò)誤：拒絕了實(shí)際上成立的H0,這類(lèi)"棄真"的錯(cuò)誤；（a）

n型錯(cuò)誤："接受"了實(shí)際上不成立的H0,這類(lèi)"取偽"的錯(cuò)誤。

（P）

注意：①a越小，B越大；反之a(chǎn)越大，B越?。?/p>

②若重點(diǎn)是減少I(mǎi)型錯(cuò)誤,一般取a=0.05;若重點(diǎn)是減少H

型錯(cuò)誤，一般取0=0.10或者0.20甚至更高;

③若要同時(shí)減小I型和口型錯(cuò)誤，唯一的方法就是增加樣本

含量n;

④拒絕H0，只可能犯I型錯(cuò)誤;接受H0，只可能犯H型錯(cuò)誤。

兩單樣本t適用于已知樣本均數(shù)和已t分布對(duì)方差齊?

樣檢驗(yàn)知總體均數(shù)的比較(v=n-l)要求

本正態(tài)分布

（配對(duì)樣本t適用于配對(duì)設(shè)計(jì)的計(jì)量資t分布對(duì)方差齊?

樣檢驗(yàn)料(v=n-l)要求

本正態(tài)分布

含兩樣本t方差齊適用于仕思兩計(jì)t分布方差齊

量檢驗(yàn)/成組量資料的比較(v=nl+n正態(tài)分布

較t檢驗(yàn)2-2)

資小，方差不Cochran&Cox近t分布方差不齊

料<齊似t檢驗(yàn)正態(tài)分布

或資料60）t分布方差不齊

數(shù)（已Satterthwait正態(tài)分布

據(jù)知均e近似t檢驗(yàn)

數(shù)和/※兩樣本的方差比較時(shí)，可以使用F檢驗(yàn)，分子為較大的樣本方

或標(biāo)方差（自由度為n2-l）。F值滿(mǎn)足F分布，統(tǒng)計(jì)值為F值。

準(zhǔn)差）多完全隨機(jī)完全隨機(jī)化分組方法將試F分布方差齊

樣設(shè)計(jì)資料驗(yàn)對(duì)象分配到g個(gè)處理組正態(tài)分布

本的方差分中去，試驗(yàn)后比較各組均數(shù)

析之間的差別

隨機(jī)區(qū)組隨機(jī)分配的次數(shù)要重復(fù)多F分布方差齊

設(shè)計(jì)資料次，且各個(gè)處理組實(shí)驗(yàn)對(duì)象正態(tài)分布

的方差分?jǐn)?shù)量相同，區(qū)組內(nèi)均衡

析

拉丁方設(shè)可多安排一個(gè)已知的對(duì)實(shí)F分布方差齊

計(jì)資料的驗(yàn)結(jié)果有影響的非處理因正態(tài)分布

方差分析素，增加了均衡性，減少了

誤差，提高了效率

兩階段交兩種處理在全部實(shí)驗(yàn)過(guò)程F分布方差齊

叉設(shè)計(jì)資中交叉進(jìn)行正態(tài)分布

料的方差

分析

分類(lèi)資料四格表資料通過(guò)兩個(gè)樣本的樣本率來(lái)卡方分布無(wú)方差齊，

反映總體率有無(wú)差異要求

無(wú)正態(tài)分;

要求

配對(duì)四格表強(qiáng)調(diào)配對(duì)：即針對(duì)同一樣卡方分布無(wú)方差齊，

資料本采取不同的試驗(yàn)或者處麻

理方法。無(wú)正態(tài)分;

要求

行X列表資用于多個(gè)樣本率的比較、卡方分布無(wú)方差齊，

料兩個(gè)或多個(gè)構(gòu)成比的比較酎

以及雙向無(wú)序分類(lèi)資料的無(wú)正態(tài)分;

關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)要求

多樣本率的適用于多樣本率兩兩之間卡方分布無(wú)方差齊，

多重比較的多重比較（基本思想：酎

其對(duì)卡方值進(jìn)行校正）無(wú)正態(tài)分;

他要求

類(lèi)頻數(shù)分布的推斷頻數(shù)分布的擬合優(yōu)度卡方分布無(wú)方差齊，

型擬合優(yōu)度適用于正態(tài)分布、二項(xiàng)分戢

資布、poisson分布和負(fù)二無(wú)正態(tài)分;

料項(xiàng)分布要求

不滿(mǎn)足上述配對(duì)樣本的適用于配對(duì)樣本差值的中無(wú)方差齊，

統(tǒng)計(jì)方法的檢驗(yàn)位數(shù)和0比較；還可用十麻

資料、等級(jí)單個(gè)立數(shù)和總體中無(wú)正態(tài)分;

資^——位數(shù)比較要求

秩檢驗(yàn)兩獨(dú)立樣本適用于推斷計(jì)量資料或等方差不齊

比較級(jí)資料的兩個(gè)獨(dú)立樣本所正態(tài)分布

來(lái)自的兩個(gè)總體分布是否

有差別

完全隨機(jī)多用于推斷計(jì)量資料或者等無(wú)方差齊，

樣本比較級(jí)資料的多個(gè)獨(dú)立樣本所酎

來(lái)自的多個(gè)總體分布是否無(wú)正態(tài)分;

有差別要求

多變量資料雙變量直線用于對(duì)兩父量總體間雌線性、獨(dú):

的處理一回歸關(guān)系的估計(jì)力差齊性、

一回歸與差服從均,

相關(guān)為0的正彳

布

雙變量直線用于判斷兩個(gè)數(shù)值變量之正態(tài)分布

相關(guān)間白尢線性關(guān)系,雙變量

正態(tài)分布資料

多元線性回用于分析一個(gè)應(yīng)變量與多正態(tài)分布

歸個(gè)自變量之間的線性關(guān)系

第四章多樣本均數(shù)比較的方差分析

1、概念：

①離均差平方和(sumofsquaresofdeviationfrommean,SS)

指的是各個(gè)觀測(cè)值與總均數(shù)差值的平方。

②均方差，簡(jiǎn)稱(chēng)均方(meansquare,MS)指的是離均差平方和與自

由度之間的比值。

2、方差分析的基本思想：

設(shè)處理因素有g(shù)(g>2)個(gè)不同的水平,實(shí)驗(yàn)對(duì)象隨機(jī)分為g組，分

別接受不同水平的干預(yù)。方差分析的目的就是在H0：門(mén)=口2:……=

pg成立的條件下，通過(guò)分析各處理均數(shù)之間的差別大小，推斷g各

總體均數(shù)間有無(wú)差別。

3、方差分析的應(yīng)用條件為：各個(gè)樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本，均來(lái)

自于正態(tài)分布總體汴目互比較的各個(gè)樣本的總體方差相等，即具有方

差齊性。

4、方差分析的變異分析：

總變異的大小——SS總：各個(gè)觀測(cè)值與總均數(shù)差值的平方和；

組間變異的大小——SS組間：各組均數(shù)與總均數(shù)的離均差平方和；

組內(nèi)變異的大小——SS組內(nèi)：組內(nèi)個(gè)觀測(cè)值與其所在組的均數(shù)的差值

的平方和。

并有SS總二SS組間+SS組內(nèi)

由于組間與組內(nèi)的離均差平方和的自由度不同，因此單純的比較并無(wú)

實(shí)際意義。

MS組間=SS組間/v組間；MS組內(nèi)二SS組內(nèi)/v組內(nèi)

5、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析：

變異來(lái)源自由度MSF

后變異N-1

組間g-iMS組間MS組間/MS組

內(nèi)

組內(nèi)N-gMS組內(nèi)

完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料：

正態(tài)分布且方差齊：?jiǎn)我蛩胤讲罘治?/p>

成組t檢驗(yàn)（意義相同t2=F）

非正態(tài)分布或/和方差不齊：變量轉(zhuǎn)換一單因素方差分析

秩和檢驗(yàn)

6、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析：

變異來(lái)源自由度MSF

總變異N-1

處理間g-iMS處理MS處理/MS誤

差

區(qū)組間n-1MS區(qū)組MS區(qū)組/MS誤

差

誤差(n-l)(g-1)MS誤差

隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料：

正態(tài)分布且方差齊：雙向分類(lèi)的方差分析

配對(duì)t檢驗(yàn)（意義相同t2=F）

非正態(tài)分布或/和方差不齊：變量轉(zhuǎn)換一雙向分類(lèi)的方差分析

FriedmanM檢驗(yàn)

初衷：考慮環(huán)境因素對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。

7、拉丁方設(shè)計(jì)資料的方差分析：

可多安排一個(gè)已知的對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有影響的非處理因素，增加了均衡

性，減少了誤差，提高了效率。

完全隨機(jī)設(shè)計(jì)只涉及一個(gè)處理因素；

隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)涉及一個(gè)處理因素、一個(gè)區(qū)組因素；

如果實(shí)驗(yàn)研究涉及一個(gè)處理因素和兩個(gè)控制因素，每個(gè)因素的類(lèi)別數(shù)

或水平數(shù)相等，此時(shí)可采用拉丁方設(shè)計(jì)。

變異來(lái)源自由度MSF

應(yīng)變異N-1

處理組g-iMS處理MS處理/MS誤差

行區(qū)組g-iMS行MS行/MS誤差

列區(qū)組g-iMS列MS列/MS誤差

誤差(g-i)(gMS誤差

-2)

8、兩階段交叉設(shè)計(jì)資料的方差分析

該設(shè)計(jì)不僅平衡了處理順序的影響，而且能把處理方法間的差別、時(shí)

間先后之間的差別和實(shí)驗(yàn)對(duì)象之間的差別分開(kāi)來(lái)分析。

9、多樣本均數(shù)間的多重比較方法：LSD-t檢驗(yàn)、Dunnett-t檢驗(yàn)、

SNK-q檢驗(yàn)三種。

10、多樣本方差比較：Bartlett檢驗(yàn)、Levene檢驗(yàn)

第五章計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)描述

1、基本概念：

①、相對(duì)數(shù)(Relativenumber):是兩個(gè)有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)之比，用

以說(shuō)明事物的相對(duì)關(guān)系，便于對(duì)比分析。

常用的相對(duì)數(shù)指標(biāo)很多才安聯(lián)系的性質(zhì)和說(shuō)明的問(wèn)題不同，主要分為：

率、構(gòu)成、相對(duì)比三類(lèi)。

②、強(qiáng)度相對(duì)數(shù)--頻率(frequency):是最常見(jiàn)的一種相對(duì)數(shù)，頻

率在實(shí)踐中又稱(chēng)為比率(proportion)。它表示事物內(nèi)部某個(gè)組成

部分所占的相對(duì)多少。

③、結(jié)構(gòu)相對(duì)數(shù)一構(gòu)成比(constituentratio):說(shuō)明某事物內(nèi)部各

組成部分所占的比重或分布，又稱(chēng)構(gòu)成比。構(gòu)成比可相加，和等

于100%。

④、優(yōu)勢(shì)相對(duì)數(shù)--比(rati。)：是指兩個(gè)有關(guān)聯(lián)的指標(biāo)A和B之

比，簡(jiǎn)稱(chēng)比。A和B可以是性質(zhì)相同，也可以是性質(zhì)不相同。通常以

倍數(shù)或百分?jǐn)?shù)(%)表示。

⑤、率的標(biāo)準(zhǔn)化法：指的是消除內(nèi)部構(gòu)成差別，使總體率能夠直接進(jìn)

行比較的方法。采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整后的率為標(biāo)準(zhǔn)化率，簡(jiǎn)稱(chēng)為標(biāo)化率

(standardizedrate)o

標(biāo)準(zhǔn)化的基本思想：采用統(tǒng)一的"標(biāo)準(zhǔn)人口構(gòu)成"，以消除人

口構(gòu)成不同對(duì)各組總率的影響，使算得的標(biāo)準(zhǔn)化率具有可比性。

⑥、動(dòng)態(tài)數(shù)列(dynamicseries):是按時(shí)間順序排列的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(可

以為絕對(duì)數(shù)，相對(duì)數(shù)或平均數(shù))，用以觀察和比較該事物在時(shí)間上的

變化和發(fā)展趨勢(shì)。

分析動(dòng)態(tài)數(shù)列常用的指標(biāo)有：絕對(duì)增長(zhǎng)量、發(fā)展速度與增長(zhǎng)速度、平

均發(fā)展速度與平均增長(zhǎng)速度。

⑦、發(fā)展速度：表示報(bào)告期指標(biāo)的水平相當(dāng)于基線期(或前一期)

指標(biāo)的百分之多少或若干倍。

⑧、增長(zhǎng)速度表示的是凈增加速度增長(zhǎng)速度=發(fā)展速度-1(100%)o

2、率的標(biāo)準(zhǔn)化的注意事項(xiàng)：

①.標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化率，已經(jīng)不再反映當(dāng)時(shí)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(duì)水平。

②.兩樣本標(biāo)準(zhǔn)化率是樣本值，存在抽樣誤差。當(dāng)樣本含量較小時(shí)，

比較兩樣本的標(biāo)準(zhǔn)化率，需要作假設(shè)檢驗(yàn)。(但如果比較的兩者是總

體的參數(shù)，則可進(jìn)行直接比較，無(wú)需進(jìn)行t、F檢驗(yàn))

第六章幾種離散型變量的分布及其應(yīng)用

連續(xù)型分布舉例：u分布、t分布和F分布；

常用離散型分布：二項(xiàng)分布、Poisson分布、負(fù)二項(xiàng)分布。

1、基本概念

①、二項(xiàng)分布(binomialdistribution):是指在只會(huì)產(chǎn)生兩種可

能結(jié)果之一的n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中，當(dāng)每次實(shí)驗(yàn)的"陽(yáng)性"的概率Ti

保持不變時(shí)，出現(xiàn)"陽(yáng)性"次數(shù)X=0,l,2……n的一種概率分布。

②、Poisson分布(Poissondistribution):是二項(xiàng)分布的一種極

端形式，指的是每次實(shí)驗(yàn)的"陽(yáng)性"概率比較低的時(shí)候，出現(xiàn)陽(yáng)性次

數(shù)的相應(yīng)概率滿(mǎn)足以人為參數(shù)的X~P(A)O

2、二項(xiàng)分布的適用條件：

①、每次試驗(yàn)只會(huì)發(fā)生兩種隊(duì)里的額可能結(jié)果之一，即分別發(fā)生兩種

結(jié)果的概率之和很等于1;

②、每次試驗(yàn)產(chǎn)生某種結(jié)果的概率固定不變;

③、重復(fù)試驗(yàn)是相互獨(dú)立的，不相互影響。

3、二項(xiàng)分布的性質(zhì)

①、樣本率的標(biāo)準(zhǔn)差也稱(chēng)為率的標(biāo)準(zhǔn)誤，可以用來(lái)描述樣本率的抽樣

誤差，率的標(biāo)準(zhǔn)誤越小，則率的抽樣誤差就越小。

②、當(dāng)n=0.5時(shí),二項(xiàng)分布圖形是對(duì)稱(chēng)的，當(dāng)n/0.5時(shí)，圖形是偏

態(tài)的，隨著n增大，圖形趨于對(duì)稱(chēng)。當(dāng)n-無(wú)窮時(shí)，只要n不太靠近

?；?,二項(xiàng)分布則近似正態(tài)分布。

③、利用二項(xiàng)分布的性質(zhì)，可進(jìn)行總體率的區(qū)間估計(jì)和差異推斷。（當(dāng)

n<50時(shí)可查表得到可信區(qū)間，>50是可采用近似正態(tài)分布法）

4、Poisson分布的適用條件：

普通性：才充分小的觀測(cè)單位上X的取值最多為1;

獨(dú)立增量性：重復(fù)實(shí)驗(yàn)室相互獨(dú)立的，不相互影響；

平穩(wěn)性：每次試驗(yàn)陽(yáng)性時(shí)間發(fā)生的概率都應(yīng)相同。

5、Poisson分布的性質(zhì):

①、總體均數(shù)人與總體方差。2相等時(shí)Poisson分布的重要特征;

②、當(dāng)n很大，而II很小時(shí)，且rm二人為常數(shù)時(shí)，二項(xiàng)分布近似Poisson

分布；

③、當(dāng)人增大時(shí)，Poisson分布逐漸近似正態(tài)分布。一般而言，入220

時(shí)，Poisson分布資料可作為正態(tài)分布處理。

④、Poisson分布具備可加性。

6、Poisson分布的圖形特點(diǎn)：

當(dāng)人越小，分布就越偏態(tài)；當(dāng)人越大時(shí)，Poisson分布則越漸近正態(tài)分

布。當(dāng)入W1時(shí)，隨X取值的變大，P(X)值反而會(huì)變小；當(dāng)人>1時(shí),

隨X取值的變大，P(X)值先增大后變小。

第七章卡方檢驗(yàn)X?

1、X2分布曲線的特點(diǎn)：X2分布曲線的形狀依賴(lài)于自由度的大?、佼?dāng)

自由度《2時(shí)，曲線呈L形；隨著自由度的增加，曲線逐漸趨于對(duì)稱(chēng)；

當(dāng)自由度一無(wú)窮時(shí)，X?分布趨近正態(tài)分布。

2、Xz分布的基本性質(zhì)：可加性；

3、Xz檢驗(yàn)的原理：通過(guò)實(shí)際頻數(shù)和理論頻數(shù)滿(mǎn)足f(x3,來(lái)推斷實(shí)際

頻數(shù)與理論

頻數(shù)的差異大小及有無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

4、幾種常見(jiàn)的資料類(lèi)型：

①、普通四格表：自由度二(行數(shù)-1)(歹I」數(shù)-1)

X?可使用四格表專(zhuān)用公式；

X:n>40且所有的T>5-使用基本公式;

P*a時(shí)，改用Fisher確切概率法；

n>40但有1<T<5—四格表校正公式或者Fisher確切概率法

n<40或T<1Fisher確切概率法

②配對(duì)四格表資料：b+c<40且1<T<5要校正;

5、Fisher■確切概率法思想：

四格表資料周邊合計(jì)數(shù)不變的條件下，計(jì)算表內(nèi)4個(gè)實(shí)際頻數(shù)變動(dòng)時(shí)

的各種組合之概率；再按照假設(shè)檢驗(yàn)用單側(cè)或雙側(cè)的累計(jì)概率依據(jù)所

取得檢驗(yàn)水準(zhǔn)a做出推斷。

6、行x列表資料使用范圍：

多個(gè)樣本率的比較；樣本構(gòu)成比的比較；雙向無(wú)序分類(lèi)資料的關(guān)聯(lián)性

檢驗(yàn)；

7、多個(gè)樣本率的多重比較：

多個(gè)實(shí)驗(yàn)組間的兩兩比較與實(shí)驗(yàn)組與同一對(duì)照組的比較均應(yīng)對(duì)a進(jìn)

行校準(zhǔn)，且方法相同。

8、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：

適用范圍：推斷某一現(xiàn)象的頻數(shù)分布是否符合某一理論分布；比較實(shí)

際頻數(shù)與理論頻數(shù)的差異大小。

第八章非參數(shù)檢驗(yàn)

1、非參數(shù)檢驗(yàn)的適用范圍：

①不滿(mǎn)足正態(tài)分布和方差齊性條件的計(jì)量資料；

②對(duì)于分布不知道是否正態(tài)的小樣本資料；

③對(duì)于一端或兩端是不確定值得資料；

④推斷等級(jí)資料的等級(jí)強(qiáng)度差別。

2、主要數(shù)據(jù)資料類(lèi)型：

①配對(duì)樣本比較：（樣本量>50時(shí)可以采用近似正態(tài)法作u檢驗(yàn)）

H0:樣本總體中位數(shù):人群總體中位數(shù)；

H1:樣本總體中位數(shù)聲人群總體中位數(shù)。

②兩獨(dú)立樣本的比較:（nl>10或n2-nl>10時(shí)，令nl+n2=N,

作近似正態(tài)分布檢驗(yàn)）

H0:兩樣本總體分布位置相同；

H1:兩樣本總體分布位置不同。

③完全隨機(jī)多個(gè)樣本：

H0:多個(gè)樣本總體分布位置相同；

H1:多個(gè)樣本總體分布位置不全相同。

注意：當(dāng)完全隨機(jī)的多個(gè)樣本為兩個(gè)樣本時(shí)，使用完全隨機(jī)多個(gè)樣本

的檢驗(yàn)方法求得的統(tǒng)計(jì)值H（或He）與使用兩獨(dú)立樣本的u檢驗(yàn)求

得的值等價(jià)。2

uH=uo

第九章：雙變量回歸與相關(guān)

1、直線回歸（linearregression）:因變量Y隨著自變量X的變

化而變化呈直線趨勢(shì)，但并非所有的對(duì)應(yīng)點(diǎn)恰好全都在一條直線上,

稱(chēng)為直線回歸或者簡(jiǎn)單回歸。

注：a為常數(shù)項(xiàng)，是回歸直線在Y軸上的截距；

b為回歸系數(shù)（coefficientofregression）,為直線的斜率；其

統(tǒng)計(jì)意義是當(dāng)X變化一個(gè)單位時(shí)Y的平均改變的估計(jì)值。

直線回歸方程的求法

基本原則：最小二乘(leastsumofsquares)

將實(shí)測(cè)值與假定回歸線上的估計(jì)值的縱向距離稱(chēng)為殘差(residual)

或剩余值。為了使各點(diǎn)殘差盡可能的小，考慮到所有點(diǎn)之殘差有正有

負(fù)，所以通常取各點(diǎn)殘差平方和最小的直線即為所求，如此得到的回

歸系數(shù)最理想。

統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)：方差分析F檢驗(yàn)或者t檢驗(yàn)

兩者等價(jià)：t=F2

b離0越遠(yuǎn)，Y受X的影響越大，SS回就越大，回歸效果越好；

SS殘?jiān)叫?，估?jì)誤差越小，回歸作用越明顯。

2、直線相關(guān)(linearcorrelation):兩個(gè)數(shù)值變量進(jìn)行比較時(shí)，

一個(gè)變量在增加或者減少時(shí)，另一個(gè)變量也表現(xiàn)為增加或者減少，這

兩個(gè)變量之間的關(guān)系即為直線相關(guān)。

相關(guān)系數(shù)(correlationcoefficient)又稱(chēng)為pearson積差相關(guān)系

數(shù)，以符號(hào)r表示樣本相關(guān)系數(shù)，符號(hào)p表示其總體相關(guān)系數(shù)。用來(lái)

說(shuō)明具有直線關(guān)系的兩變量間相關(guān)的密切程度與相關(guān)方向。

相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷：t檢驗(yàn)

決定系數(shù)(coefficientofdetermination):為回歸平方和與總平

方和之比。其數(shù)值大小反映了回歸貢獻(xiàn)的相對(duì)程度，也就是在Y的總

變異中回歸關(guān)系所能解釋的百分比。

3、殘差圖考察數(shù)據(jù)是否符合模型假設(shè)的基本要求:

①、應(yīng)變量與自變量關(guān)系為線性；

②、誤差服從均數(shù)為0的正態(tài)分布；

③、方差相等；

④、各觀測(cè)對(duì)象獨(dú)立。

4、直線回歸與直線相關(guān)的區(qū)別和共同點(diǎn)

區(qū)別：①相關(guān)系數(shù)無(wú)單位，回歸系數(shù)有單位；

②相關(guān)表示相互關(guān)系，沒(méi)有依存關(guān)系，回歸有依存關(guān)系；

③兩者對(duì)資料的要求不同：當(dāng)X和Y都是隨機(jī)的，可以進(jìn)行

相關(guān)和回歸分析；當(dāng)Y是隨機(jī)變量，X是控制變量時(shí)，理論上只能做

回歸分析。

聯(lián)系：①均表示線性關(guān)系；

②符號(hào)相同，共變方向一致；

③假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果相同；（tr=tb）

第十二章重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)資料的方差分析

1、重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)資料的數(shù)據(jù)特征：

①、未設(shè)立平行對(duì)照的前后測(cè)量設(shè)計(jì)：（重復(fù)測(cè)量資料最常見(jiàn)的情況

是前后測(cè)量設(shè)計(jì)）

前后測(cè)量設(shè)計(jì)與配對(duì)設(shè)計(jì)t檢驗(yàn)的區(qū)別：

a、配對(duì)設(shè)計(jì)中同一對(duì)子的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)單位可以隨機(jī)分配處理，兩個(gè)實(shí)

驗(yàn)單位同期觀察實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以比較處理組間差別；前后測(cè)量設(shè)計(jì)不

能同期觀察實(shí)驗(yàn)結(jié)果，雖然可以在前后測(cè)量之間安排處理，但本質(zhì)上

比較的是前后差別，推論處理是否有效是有條件的，即假定測(cè)量時(shí)間

對(duì)觀察結(jié)果沒(méi)有影響。

b、配對(duì)t檢驗(yàn)要求同一對(duì)子的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)單位的觀察結(jié)果分別是差值

相互獨(dú)立，差值服從正態(tài)分布。而前后測(cè)量設(shè)計(jì)前后兩次觀察結(jié)果通

常與差值不獨(dú)立，大多數(shù)情況第一次觀察結(jié)果與差值存在負(fù)相關(guān)的關(guān)

系。

c、配對(duì)設(shè)計(jì)用平均差值推論處理的作用，前后測(cè)量設(shè)計(jì)出了分析平

均差值外，還可進(jìn)行相關(guān)分析。

②、設(shè)立平行對(duì)照的前后測(cè)量設(shè)計(jì)：

雖然分為處理組和對(duì)照組，但是不能進(jìn)行差值均數(shù)t檢驗(yàn)，因?yàn)橥ǔ?/p>

兩組差值的方差不會(huì)相等。

③、重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)：

④可以互相換算（數(shù)值的相同不代表意義的相同）

第十五章多元線性回歸資料的分析

適用范圍：分析一個(gè)應(yīng)變量與多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系；

1、多元線性回歸模型的一般形式：Y邛0+01X1+02X2+……+0

mXm+e

a、偏回歸系數(shù)百的意義：表示在其他自變量保持不變的時(shí)候,

Xj增加或減少一個(gè)單位時(shí)Y的平均變化量。

b、偏回歸分布的應(yīng)用條件：

①、Y與各個(gè)變量之間有線性關(guān)系；

②、各例觀測(cè)值Yi相互獨(dú)立；

③、殘差e服從均數(shù)為0,方差為拄的正態(tài)分布。（等價(jià)于對(duì)任

意一組自變量XI、X2……Xm值，應(yīng)變量Y具有相同方差，并且服

從正態(tài)分布）

c、參數(shù)的計(jì)算方法：最小二乘法

2、多元線性回歸方程的假設(shè)檢驗(yàn)及其評(píng)價(jià)：（對(duì)整體的假設(shè)檢驗(yàn)）

A、可以將回歸方程中所有的自變量作為一個(gè)整體來(lái)檢驗(yàn)它們與應(yīng)變

量Y之間是否具有線性關(guān)系。

假設(shè)檢驗(yàn)方法：方差分析法：H0:P1=P2=……邛m=0;Hl:各內(nèi)

不全為0.

若拒絕H0，接受H1,即可確定所擬合的回歸方程有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

1）決定系數(shù)R2:即為偏回歸平方和與殘差平方和的比值，其值越接

近1,說(shuō)明擬合程度越好。

2）復(fù)相關(guān)系數(shù)：決定系數(shù)開(kāi)根號(hào)，可用來(lái)度量應(yīng)變量與多個(gè)自變量

之間的線性相關(guān)程度。

B、各自變量的假設(shè)檢驗(yàn)：

①、使用方法為偏回歸平方和（SS回（Xj））:表示在m-1個(gè)自變

量的基礎(chǔ)上新增加X(jué)j所引起的回歸平方和的增加量。其值越大，說(shuō)

明Xj越重要。

偏回歸平方和檢驗(yàn)：H0：Pj=0;Hl:酣0

注意：?jiǎn)为?dú)分析各個(gè)變量的偏回歸平方和，所有值的和小于總的回歸

平方和，其原因是忽略了各個(gè)變量之間的相互作用成分。

②、t檢驗(yàn)法：對(duì)于同一資料，不同自變量的t值間可以相互比較，t

的絕對(duì)值越大，說(shuō)明該自變量對(duì)Y的回歸所起的作用越大。

③標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)：減少自變量觀測(cè)單位不同對(duì)結(jié)果的影響。

在有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的前提下，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的絕對(duì)值越大說(shuō)明相應(yīng)自

變量對(duì)Y的作用越大。

3、自變量選擇方法：

A、全局擇優(yōu)法：

①、校正決定系數(shù)Rc選擇法（當(dāng)R2相同時(shí),自變量個(gè)數(shù)越多，Rc

越小，最優(yōu)為Rc最大）

②、Cp選擇法：應(yīng)選擇Cp最接近p+1的回歸方程為最優(yōu)方程。

B、逐步選擇法：

①、前進(jìn)法：（只選不剔）在有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的前提下，選取偏回歸平

方和最大的一個(gè)自變量做F檢驗(yàn)以決定是否選入。

②、后退法：（只剔不選）選取回歸平方和最小的一個(gè)自變量做F檢

驗(yàn)以決定是否剔除。

③、逐步回歸法：先選后剔，雙向篩選。本質(zhì)上是前進(jìn)法，但每引入

一個(gè)自變量進(jìn)入方程后，要對(duì)方程中的每一個(gè)自變量做基于偏回歸平

方和的F檢驗(yàn)，看是否需要剔除一些退化為不顯著的自變量。

注意：為了避免已經(jīng)剔除的自變量再次入選，選入自變量的檢驗(yàn)水準(zhǔn)

要小于或等于剔除自變量的檢驗(yàn)水準(zhǔn)。

第十六章logistic[□歸分析

logistic回歸(logisticregression)屬于概率型非線性回歸。

適用對(duì)象：二分類(lèi)或多分類(lèi)影響因素之間的關(guān)系。

1、表示方法：陽(yáng)性概率P=l/l+exp(-Z)Z邛0+01X1邛2X2+……

+pmXm

P的logit轉(zhuǎn)換：logitP=ln(p/l-p)=pO+piXl+p

2X2+……+pmXm

回歸系數(shù)Bj表示自變量Xj改變一個(gè)單位時(shí)logitP的該變量。

2、模型參數(shù)的意義：

①、確定優(yōu)勢(shì)比(oddsratio,OR)——衡量危險(xiǎn)因素作用大小的

比數(shù)比例

OR適用于分類(lèi)指標(biāo)而不適用于計(jì)量指標(biāo)；

多變量調(diào)整后的優(yōu)勢(shì)比(adjustoddsratio)ORj:表示扣除了

其他自變量影響后危險(xiǎn)因素的作用。

用來(lái)對(duì)比某一危險(xiǎn)因素兩個(gè)不同暴露水平Xj=cl和Xj=c0之間的

發(fā)病情況。

1)份=0時(shí)，ORj=l,說(shuō)明因素Xj對(duì)疾病的發(fā)生不起作用；

2)例>0時(shí)，ORj>1,說(shuō)明因素Xj對(duì)疾病發(fā)生起危險(xiǎn)作用；

3)向<0時(shí)，ORj<1,說(shuō)明因素Xj時(shí)一個(gè)保護(hù)因子。

②、確定相對(duì)危險(xiǎn)度(relativerisk,RR)

對(duì)于發(fā)病率很低的疾病存在優(yōu)勢(shì)比即等于兩種暴露水平之間的相對(duì)

危險(xiǎn)度。

2.logistic回歸方程的參數(shù)估計(jì)：

主要方法有最大似然估計(jì)法(maximumlikelihoodestimate,MLE)

和優(yōu)勢(shì)比估計(jì)法。

3.logistic回歸的適用對(duì)象：

①、比較各暴露因素的致病風(fēng)險(xiǎn)的大??；

②、多因素的共同作用的評(píng)價(jià)；

③、危險(xiǎn)因素的篩選：多經(jīng)文獻(xiàn)報(bào)道選取，但統(tǒng)計(jì)學(xué)資料不能代替專(zhuān)

業(yè)依據(jù)

4.logistic回歸模型的假設(shè)檢驗(yàn):

常用的檢驗(yàn)方法有似然比檢驗(yàn)(likelihoodratiotest)、Wald檢驗(yàn)

和計(jì)分檢驗(yàn)(scoretest)----統(tǒng)計(jì)量為卡方值

logistic回歸模型變量的篩選與多元線性回歸相同。

第十七章生存分析

1、生存分析資料與一般資料比較的不同：

①、同時(shí)考慮生存時(shí)間和生存結(jié)局；

②、通常含有刪失數(shù)據(jù)；

③、生存時(shí)間的分布通常不服從正態(tài)分布。

2、概念:

生存時(shí)間(survivaltime),從起始事件到終點(diǎn)事之間所經(jīng)歷的時(shí)

間跨度。

完全數(shù)據(jù)(completedata),在追蹤觀察中，當(dāng)觀察到了某觀察

對(duì)象的明確結(jié)局時(shí)，該觀察對(duì)象所提供的關(guān)于生存時(shí)間的信息是完整

的，這種生存時(shí)間數(shù)據(jù)稱(chēng)為完全數(shù)據(jù)。

不完全數(shù)據(jù)(incompletedata),在實(shí)際追蹤觀察中，由于某種

原因無(wú)法知道觀察對(duì)象的確切生存時(shí)間，這種生存時(shí)間數(shù)據(jù)也稱(chēng)為截

尾數(shù)據(jù)。

生存率(survivalrate)是指病人經(jīng)歷給定的時(shí)間之后仍存活的概

率，若有截尾數(shù)據(jù)，應(yīng)用乘積極限法。

生存概率(probabilityofsurvival)表示某段時(shí)段開(kāi)始時(shí)存活的個(gè)

體，到該時(shí)段結(jié)束時(shí)仍存活的可能性。

死亡概率(probabilityofdeath成示某段時(shí)段開(kāi)始時(shí)存活的個(gè)體,

到該時(shí)段結(jié)束時(shí)死亡的可能性。

死亡率(deathrate)指的是某單位時(shí)間內(nèi)的平均死亡強(qiáng)度。

四分位數(shù)間距:記為Q,表示中間半數(shù)病人生存期的分布范圍，它反

映生存期的離散程度,其定義為:Q=T25-T75,式中,725和T75

分別是25百分位數(shù)和75百分位數(shù).

3、生存率的估計(jì)與生存曲線：

小樣本的生存率估計(jì)：kaplan-Meier法(又稱(chēng)乘積極限法)

大樣本的生存率估計(jì)也可使用上述乘積極限法。。

4、生存率的比較：

最常見(jiàn)的方法是使用log-rank檢驗(yàn)（也稱(chēng)為Mantel-Cox檢驗(yàn)）

其基本思想為實(shí)際死亡數(shù)與理論死亡數(shù)之間的比較。統(tǒng)計(jì)量為卡方值

假設(shè)檢驗(yàn)：HO:St（l）=St⑵，即兩種方式的患者生存率相同；

H1:兩種方式的患者生存率不同

5、多因素生存分析方法：Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型（為半?yún)?shù)法）

其參數(shù)的估計(jì)采用的方法為最大似然估計(jì)法

因素的篩選與多元線性回歸模型相同。

注意：Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型的主要前提條件是假定風(fēng)險(xiǎn)比值

h⑴/hO⑴為固定值，即協(xié)變量對(duì)生存率的影響不隨時(shí)間的改變而改

變。

第二十七章—第二十九章

1、醫(yī)學(xué)科學(xué)研究的分類(lèi)：

按照目的：驗(yàn)證性研究和探索性研究

按照形式：觀察性研究與實(shí)驗(yàn)性研究

按照指標(biāo)：?jiǎn)我蛩匮芯亢投嘁蛩匮芯?/p>

按照時(shí)限：前瞻性研究、回顧性研究和橫斷面研究

按照對(duì)象：臨床試驗(yàn)、社區(qū)研究和實(shí)驗(yàn)研究

2、醫(yī)學(xué)科學(xué)研究的基本步驟：

①、選題；

②、制定研究方案；

③、收集資料；

④、數(shù)據(jù)整理與分析；

⑤、撰寫(xiě)研究報(bào)告。

3、調(diào)查研究(surveyresearch)是指在沒(méi)有任何干預(yù)措施的條件下，

客觀地觀察和記錄研究對(duì)象的現(xiàn)狀及其相關(guān)特征。

調(diào)查研究的特點(diǎn)是：研究的對(duì)象及其相關(guān)因素是客觀存在的，不

能用隨機(jī)化分組來(lái)平衡混雜因素對(duì)調(diào)查結(jié)果的影響。

4、常用的抽樣方法包括：

單純隨機(jī)抽樣(簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣)、系統(tǒng)抽樣(機(jī)械抽樣)、分層抽

樣(分類(lèi)抽樣)、整群抽樣和多階段抽樣。

5、觀察性研究中估計(jì)總體參數(shù)所需樣本含量的條件：

(1)、可信度1-?:其值越大，可信區(qū)間估計(jì)的可靠性越好，但相

應(yīng)所需樣本含量就越大。

(2)、總體的標(biāo)準(zhǔn)差。：其值越大，相應(yīng)所需的樣本含量也越大。

(3)、容許誤差b:即預(yù)計(jì)樣本統(tǒng)計(jì)量與相應(yīng)總體參數(shù)的最大相差

控制所在的范圍。

用上面的三個(gè)條件求得的樣本含量的意義是：當(dāng)樣本含量為n時(shí)，用

統(tǒng)計(jì)量來(lái)估計(jì)總體參數(shù)，兩者之差不超過(guò)b的可能性是l-ao

6、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的三個(gè)基本組成部分：實(shí)驗(yàn)單位、處理因素和實(shí)驗(yàn)效應(yīng)

注意：特異性：反映該指標(biāo)鑒別真陰性的能力，特異度高的指標(biāo)

能較好的揭示處理因素的作用

靈敏性：反映該指標(biāo)檢出真陽(yáng)性的能力，靈敏度高的指標(biāo)

對(duì)外界的反應(yīng)靈敏，能將處理因素的效應(yīng)更好的顯示出來(lái)。

、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則:對(duì)照(隨機(jī)化()、

7control)xrandomization

重復(fù)(replication)

8、實(shí)驗(yàn)性研究中估計(jì)總體參數(shù)所需樣本含量的條件：

(1)、假設(shè)檢驗(yàn)的I型錯(cuò)誤概率a的大?。篴越小，所需樣本含量

越大。對(duì)于相同a,雙側(cè)檢驗(yàn)比單側(cè)檢驗(yàn)所需樣本含量多。

(2)、假設(shè)檢驗(yàn)的H型錯(cuò)誤概率0或檢驗(yàn)效能(1-B)的大小邛越

小，所需樣本含量越多。

(3)、容許誤差5的大小：其值越大，所需樣本含量越小。

(4)、總體的相關(guān)信息：總體標(biāo)準(zhǔn)差越大，所需樣本含量越多；總

體率越接近于0.5,所需樣本含量越多；總體相關(guān)系數(shù)越小，所需樣

本含量越多?？傮w的參數(shù)可通過(guò)樣本來(lái)估計(jì)。

2、期末難點(diǎn)：

一、總體：是根據(jù)研究目的確定的同質(zhì)觀測(cè)單位的集合。

樣本：是從統(tǒng)計(jì)總體中隨機(jī)抽取的、具有代表性的部分觀測(cè)單位的集

合。

同質(zhì)：即構(gòu)成總體的各個(gè)觀測(cè)單位在某一方面或幾方面的性質(zhì)相同或

基本相同。變異：是指在同質(zhì)基礎(chǔ)上各觀測(cè)單位之間的差異。

離散型變量：指只能取可數(shù)的或有限個(gè)數(shù)的變量。特點(diǎn)只是取順序整

數(shù)值

連續(xù)性變量：指可以取各整數(shù)區(qū)間的一切實(shí)數(shù)值的變量。特點(diǎn)是

在兩個(gè)連續(xù)的整數(shù)值之間還可以用小數(shù)或分?jǐn)?shù)連接起來(lái)的非整數(shù)

值。二、統(tǒng)計(jì)的含義

1.統(tǒng)計(jì)工作：指搜集、整理、分析和研究統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的工作，是統(tǒng)計(jì)數(shù)

據(jù)與統(tǒng)計(jì)理論的基礎(chǔ)和源泉。

2.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)：指統(tǒng)計(jì)工作研究的主體及成果。

3.統(tǒng)計(jì)學(xué)：是對(duì)研究對(duì)象的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集、整理、分析和研究，以揭

示其總體特征和規(guī)律性的方法論科學(xué)。

三、統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要內(nèi)容

1.研究設(shè)計(jì):是按照研究目的和統(tǒng)計(jì)學(xué)要求制定具有針對(duì)性、具體性、

專(zhuān)業(yè)性的工作方案。2.統(tǒng)計(jì)描述：用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)、統(tǒng)計(jì)圖、統(tǒng)計(jì)表等方

法描述樣本資料的數(shù)據(jù)特征及其分布規(guī)律，是整個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)。

3.統(tǒng)計(jì)推斷：用樣本信息推論總體特征的歸納過(guò)程，它有兩個(gè)重要領(lǐng)

域。四、誤差及其分類(lèi)

誤差指實(shí)際觀測(cè)值與真值之差或樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)之差。誤差

分為非隨機(jī)誤差和隨機(jī)誤差，

非隨機(jī)誤差：粗差-粗心大意，無(wú)規(guī)律性，可以避免；

系統(tǒng)誤差-儀器、方法、等條件的差異，感官、理論和實(shí)驗(yàn)方法的差

異。

隨機(jī)誤差：測(cè)量誤差-由一系列實(shí)驗(yàn)或觀測(cè)條件的隨機(jī)波動(dòng)造成的

實(shí)測(cè)值與真值之差；抽樣誤差-隨機(jī)抽樣引起的統(tǒng)計(jì)量與參

數(shù)之間的差異。五、統(tǒng)計(jì)工作的基本步驟

研究設(shè)計(jì)、搜集資料、整理資料、分析資料

中醫(yī)統(tǒng)計(jì)資料的搜集與整理

一、中醫(yī)統(tǒng)計(jì)資料的類(lèi)型

1.計(jì)量資料：是由數(shù)值變量產(chǎn)生的資料，即對(duì)每個(gè)觀察單位用計(jì)量方

法測(cè)得某項(xiàng)標(biāo)志數(shù)值大小所得資料，變量值大多有度量衡單位；2.

計(jì)數(shù)資料：是由分類(lèi)變量產(chǎn)生的資料，即對(duì)每個(gè)觀察單位按某種屬性

分組計(jì)數(shù)得到的資料，變量值變現(xiàn)為互不相容的屬性或類(lèi)別，無(wú)度量

衡單位。

統(tǒng)計(jì)描述

一、頻數(shù)分布：是指觀測(cè)值按大小分組，各個(gè)組段內(nèi)觀測(cè)值個(gè)數(shù)的分

布，它是了解數(shù)據(jù)分布形態(tài)特征與規(guī)律的基礎(chǔ)。集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)

是其兩個(gè)重要特征。

集中趨勢(shì)是指一組變量值的集中傾向或中心位置；離散趨勢(shì)即一

組變量值的離散傾向。它們是揭示數(shù)據(jù)分布的類(lèi)型和正確進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描

述與統(tǒng)計(jì)推斷的前提。

頻數(shù)分布表（頻數(shù)表）：是觀測(cè)值或某些類(lèi)別及其相應(yīng)的頻數(shù)按一定

順序排列的表格。醫(yī)學(xué)參考值范圍：是為了減小變異的影響，提高

參考值作為判定正常或異常的可靠性所確定的絕大多數(shù)正常人醫(yī)學(xué)

參考值的波動(dòng)范圍。

率：表示某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強(qiáng)度，是頻率指標(biāo)。

構(gòu)成比：事物內(nèi)部各組成部分所占整體的比重或分布，常用百分?jǐn)?shù)表

ZJ\o

相對(duì)比：描述兩個(gè)有關(guān)指標(biāo)的比例關(guān)系，指標(biāo)可以是絕對(duì)數(shù)、相對(duì)數(shù)

或平均數(shù)。

率的標(biāo)準(zhǔn)化:采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算各率的標(biāo)準(zhǔn)化率，使各率具有可比性,

目的是在比較總率時(shí)消除混雜因素的影響。

二、頻數(shù)分布表/圖的作用

1.描述頻數(shù)分布的集中趨勢(shì)與離散趨勢(shì)，直觀地揭示數(shù)據(jù)的分布特征

和分布類(lèi)型；2.便于發(fā)現(xiàn)資料中某些遠(yuǎn)離群體的特大或特小的可疑

值；3.便于進(jìn)一步計(jì)算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。三、正態(tài)分布的

特征

1.集中性、對(duì)稱(chēng)性和均勻變動(dòng)性；

2.u和。是正態(tài)分布的兩個(gè)參數(shù)，決定了整個(gè)分布圖形；u恒定時(shí)，

。越大，表示數(shù)據(jù)越分散，曲線越矮胖；反之”

3.任何均數(shù)為u、標(biāo)準(zhǔn)差為。的正態(tài)分布N(v,o2)都可以轉(zhuǎn)換為

均數(shù)為、標(biāo)準(zhǔn)差為的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

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