衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)知識點(diǎn)總結(jié).doc

1、衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)工作基本步驟：統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)（調(diào)查設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)）、資料分析 收集資料、整理資料、分析資料【統(tǒng)計(jì)描述和統(tǒng)計(jì)推斷（參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)）】。統(tǒng)計(jì)推斷：是利用樣本所提供的信息來推斷總體特征，包括：參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。a 參數(shù)估計(jì)是指利用樣本信息來估計(jì)總體參數(shù)，主要有點(diǎn)估計(jì)（把樣本統(tǒng)計(jì)量直接作為總體參數(shù)估計(jì)值）和區(qū)間估計(jì)【按預(yù)先設(shè)定的可信度（ 1- a） ,來確定總體均數(shù)的所在范圍】b 假設(shè)檢驗(yàn)：是以小概率反證法的邏輯推理來判斷總體參數(shù)間是否有質(zhì)的區(qū)別。變量資料可分為定性變量、定量變量。不同類型的變量可以進(jìn)行轉(zhuǎn)化，通常是由高級向低級轉(zhuǎn)化。資料按性質(zhì)可分為計(jì)量資料、計(jì)數(shù)資料和等級資料。定量資料的

2、統(tǒng)計(jì)描述1 頻率分布表和頻率分布圖是描述計(jì)量資料分布類型及分布特征的方法。離散型定量變量的頻率分布圖可用直條圖表達(dá)。2 頻率分布表（圖）的用途：描述資料的分布類型；描述分布的集中趨勢和離散趨勢；便于發(fā)現(xiàn)一些特大和特小的可疑值；便于進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析和處理；當(dāng)樣本含量足夠大時，以頻率作為概率的估計(jì)值。3 集中趨勢和離散趨勢是定量資料中總體分布的兩個重要指標(biāo)。（ 1） 描述集中趨勢的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)：平均數(shù)（算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)和中位數(shù)）、百分位數(shù)（是一種位置參數(shù),用于確定醫(yī)學(xué)參考值范圍，P 50 就是中位數(shù)）、眾數(shù)。算術(shù)均數(shù)：適用于對稱分布資料，特別是正態(tài)分布資料或近似正態(tài)分布資料；幾何均數(shù)：對數(shù)正態(tài)分布資

3、料（頻率圖一般呈正偏峰分布）、等比數(shù)列；中位數(shù)：適用于各種分布的資料，特別是偏峰分布資料，也可用于分布末端無確定值得資料。（ 2） 描述離散趨勢的指標(biāo)：極差、四分位數(shù)間距、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)。四分位數(shù)間距：適用于各種分布的資料，特別是偏峰分布資料，常把中位數(shù)和四分位數(shù)間距結(jié)合起來描述資料的集中趨勢和離散趨勢。方差和標(biāo)準(zhǔn)差：都適用于對稱分布資料，特別對正態(tài)分布資料或近似正態(tài)分布資料，常把均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)_合起來描述資料的集中趨勢和離散趨勢；變異系數(shù)：主要用于量綱不同時，或均數(shù)相差較大時變量間變異程度的比較。標(biāo)準(zhǔn)差的應(yīng)用：表示變量分布的離散程度；結(jié)合均數(shù)計(jì)算變異系數(shù)、描述對稱分布資料；結(jié)合樣本含

4、量計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤。定性資料的統(tǒng)計(jì)描述1 定性資料的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是絕對數(shù)。描述一組定性資料的數(shù)據(jù)特征，通常需要計(jì)算相對數(shù)。定性變量可以通過頻率分布表描述其分布特征。2 常用相對數(shù)類型：頻率型、強(qiáng)度型和相對比型指標(biāo)。指標(biāo)頻率型指標(biāo)強(qiáng)度型指標(biāo)相對比型指標(biāo)概念近似反映某一時間出現(xiàn)概率單位時間內(nèi)某現(xiàn)象的發(fā)頻兩個有關(guān)聯(lián)的指標(biāo)A和B之比率計(jì)算菓事脫生的千體瞰町能蘆生某慕爭件境生 的個俗數(shù)A/B公式事件的呷樣數(shù) X 艦察人日數(shù)總計(jì)x有無無有可有、可尢量綱取值 范【0,1 】可大于 1無限制圍本質(zhì)大樣本時作為概率近似值頻率強(qiáng)度，即概率強(qiáng)度 1【勺表示相對于B 的一個單位， A 有分子式分母的一部分似單位值A(chǔ) 和 B 可

5、以是絕對數(shù)、相對數(shù)和平均歡迎下載A 和 B 的量綱可相同也可不同A和B互不包含相對比： A、 B 兩指標(biāo)可以是絕對數(shù)、相對數(shù)或平均數(shù)。最常見的相對比是人口學(xué)中的男女性別比，流行病學(xué)中的相對危險度RR=P/P0 也是相對比指標(biāo)。3 應(yīng)用相對數(shù)應(yīng)該注意：防止概念混淆，避免以比代率的錯誤現(xiàn)象；計(jì)算相對數(shù)時分母應(yīng)有足夠數(shù)量，如果例數(shù)較少會使相對數(shù)波動較大，應(yīng)該使用絕對數(shù)；正確的計(jì)算頻率（或強(qiáng)度）指標(biāo)的合計(jì)值。當(dāng)分組的資料需要合并起來估計(jì)頻率（或強(qiáng)度）時，應(yīng)將各組頻率的分子相加作為合并估計(jì)的分子，各組的分母相加作為合并估計(jì)的分母；頻率型指標(biāo)的解釋要緊扣總體和屬性；相對數(shù)間比較要具備可比性：要注意觀察對象

6、是否同質(zhì)、研究方法是否相同、觀察時間是否一致、觀察對象內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否一致、對比不同時期資料應(yīng)注意客觀條件是否相同；正確進(jìn)行相對數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷：在隨機(jī)抽樣的情況下，從樣本估計(jì)值推斷總體相對數(shù)應(yīng)該考慮抽樣誤差，因此要進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。4醫(yī)學(xué)人口統(tǒng)計(jì)資料主要來源為日常工作記錄（報(bào)告單、卡、冊）、統(tǒng)計(jì)報(bào)表、人口調(diào)查（普查和抽樣調(diào)查）。5描述人口學(xué)特征的常用指標(biāo)一般有人口總數(shù)和反映人口學(xué)基本特征的某些指標(biāo)。人口學(xué)的基本特征包括性別、年齡、文化、職業(yè)等，最常用來描述人口結(jié)構(gòu)的是性別和年齡。人口學(xué)特征指標(biāo)：老年人口系數(shù)、少兒人口系數(shù)、負(fù)擔(dān)系數(shù)、老少比、性別比。6有關(guān)生育的常用指標(biāo)有出生率、生育率和人口再生

7、產(chǎn)指標(biāo)。測量生育水平的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)：粗出生率、總生育率、年齡別生育率、總和生育率。測量人口再生育的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)：自然增長率、粗再生率和凈再生率。7 常用的死亡統(tǒng)計(jì)指標(biāo)有：粗死亡率、年齡別死亡率、嬰兒死亡率、新生兒死亡率、圍生兒死亡率、死因別死亡率、某病病死率和死因構(gòu)成等。8 疾病統(tǒng)計(jì)資料主要來源于：疾病報(bào)告和報(bào)表材料、醫(yī)療衛(wèi)生工作記錄、疾病專題_9標(biāo)準(zhǔn)化：兩個率或多個率之間進(jìn)行比較時，為消除內(nèi)部構(gòu)成不同的影響，采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，對兩組或多組資料進(jìn)行校正（調(diào)整），計(jì)算得到標(biāo)準(zhǔn)化率后再做比較的方法，稱為。其目的是統(tǒng)一內(nèi)部構(gòu)成，消除混雜因素，是資料具有可比性。應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化法的注意事項(xiàng)：標(biāo)準(zhǔn)化法的應(yīng)用范圍很廣。當(dāng)

8、某個分類變量在兩組中分布不同時，這兩個分類變量就成為兩組頻率比較的混雜因素，標(biāo)準(zhǔn)化的目的是消除混雜因素。標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化率，已經(jīng)不再反映當(dāng)時當(dāng)?shù)氐膶?shí)際水平，只表示相互比較的資料間的相對水平。標(biāo)準(zhǔn)化法實(shí)質(zhì)是找一個標(biāo)準(zhǔn)，使兩組得意在一個共同的平臺上進(jìn)行比較。選擇不同的標(biāo)準(zhǔn)，算出的標(biāo)準(zhǔn)化率也會不同，比較的結(jié)果也未必相同，因此報(bào)告比較結(jié)果時必須說明所選用的標(biāo)準(zhǔn)和理由兩樣本標(biāo)準(zhǔn)化率是樣本值，存在抽樣誤差。比較兩樣本標(biāo)準(zhǔn)化率，當(dāng)樣本含量較小時，還應(yīng)作假設(shè)檢驗(yàn)。10 常用的動態(tài)數(shù)列分析指標(biāo)有：絕對增長量、發(fā)展速度與增長速度、平均發(fā)展速度與平均增長速度。（ 1）絕對增長量：是說明事物在一定時期增長的絕對值，可

9、分為：累計(jì)增長量（報(bào)告期指標(biāo)與基線期指標(biāo)之差）和逐年增長量（報(bào)告期指標(biāo)與前一期指標(biāo)之差）。（ 2）發(fā)展速度與增長速度：均為相對比，說明事物在一定時期的變化，可計(jì)算定基比（即報(bào)告期指標(biāo)與基線期指標(biāo)的比： an /a o）和環(huán)比（報(bào)告期指標(biāo)與其前一期指標(biāo)之比:an/a n-i）。增長速度表示的是凈增長速度，增長速度 =發(fā)展速度 -100 %。（ 3）平均發(fā)展速度與平均增長速度：用于概括某現(xiàn)象在一段時期中的平均變化。平均發(fā)展速度是發(fā)展速度的幾何平均數(shù)，平均發(fā)展速度=、，平均增長速度=平均發(fā)展速度 -100 %。V a。ii 統(tǒng)計(jì)表和統(tǒng)計(jì)圖是描述資料特征、呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的重要工具。統(tǒng)計(jì)表結(jié)構(gòu)標(biāo)題、標(biāo)

10、目、線條、數(shù)字和備注。歡迎下載12 常用統(tǒng)計(jì)圖用途：條圖：適用于相互獨(dú)立的資料( 資料有明確分組、不連續(xù) )；百分條圖、圓圖適用于構(gòu)成比資料；線圖適用于連續(xù)性資料，表達(dá)事物的動態(tài)變化( 絕對差值 )；半對數(shù)線圖適用于連續(xù)性資料，表達(dá)事物的發(fā)展速度 ( 相對比 ) ；直方圖用于描述連續(xù)變量的頻數(shù)分布；散點(diǎn)圖適用于雙變量資料，用點(diǎn)的排列趨勢和密集度表示兩變量的相關(guān)關(guān)系。常用概率分布1 正態(tài)分布 ( 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布)( 1) 正態(tài)概率密度曲線特點(diǎn)：關(guān)于x=u 對稱；在 x=卩處取得該概率密度函數(shù)的最大值，在X= ub處有拐點(diǎn)；曲線下面積為1; 正態(tài)分布有兩個參數(shù)：位置參數(shù) ( 決定曲線在橫

11、軸上的位置) 和變異參數(shù) b(決定曲線的形狀 ) ；卩土1.64b 面積為 90%, 土1.96 b 面積為 95%, 土 2.58 面積為 99 %。(2 ) Z 變換與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布：對于任意一個服從正態(tài)分布N( b 2) 的隨機(jī)變量 ,可作 Z 變：Z=變換后的 z 值仍然服從正態(tài)分布，且其總體均數(shù)為0、總體標(biāo)準(zhǔn)差為 1, 稱此為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，用N( 0,1 )表示。(z) 為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布Z 變量的累積面積， - Z 的面積，即下側(cè)累計(jì)面積。(3) 正態(tài)分布的應(yīng)用：確定醫(yī)學(xué)參考值范圍：是指特定的“正?！比巳? 排除了對所研究的指標(biāo)有影響的的疾病和有關(guān)因素的特定人群) 的解剖、生理、生化指標(biāo)

12、及組織代謝產(chǎn)物含量等數(shù)據(jù)中大多數(shù)個體的取值所在范圍，習(xí)慣用該人群的95 %的個體某項(xiàng)醫(yī)學(xué)指標(biāo)的取值范圍作為該指標(biāo)的醫(yī)學(xué)參考值范圍。方法 :a 百分位數(shù)法：適用于任何分布類型的資料；b 正態(tài)分布法。質(zhì)量控制圖：如果某一波動僅僅由個體差異或隨機(jī)測量誤差所致，那么觀察結(jié)果服從正態(tài)分布?？刂茍D共有7 條水平線，中心線位于總體均數(shù)卩處，警戒限位于土2 b 處，控制限位于土3 b 處，此外還有兩條位于土b 處。(4) 確定醫(yī)學(xué)參考值的步驟：從“正常人”總體中抽樣，明確研究總體；用統(tǒng)一和準(zhǔn)確的方法測定相應(yīng)的指標(biāo)；根據(jù)不同的用途選定適當(dāng)?shù)陌俜纸缦蓿Ｓ?5 % ; 根據(jù)此指標(biāo)的實(shí)際意義，決定單側(cè)范圍還是雙側(cè)范

13、圍；根據(jù)此指標(biāo)的分布決定計(jì)算方法，常用的計(jì)算方法：正態(tài)分布法、百分位數(shù)法。2 二項(xiàng)分布：(1) 是一種離散型隨機(jī)變量的分布類型。如果每個觀察對象陽性結(jié)果的發(fā)生概率為n,陰性結(jié)果的發(fā)生概率為 ( 1- n)；而且每個觀察對象的結(jié)果是相互對立的，那么，重復(fù)觀察n 個人，發(fā)生陽性結(jié)果的人數(shù)X 的概率分布為而二項(xiàng)分布，記作B(n,n)。. 項(xiàng)分布的概率函數(shù)P (X) =C ： nX(1-n-xn!n)C：X!( n X)!適用條件：每次實(shí)驗(yàn)只有兩種互斥的結(jié)果；各次實(shí)驗(yàn)互相獨(dú)立；發(fā)生成功事件的概率恒定。分布特征：二項(xiàng)分布的特征由二項(xiàng)分布的參數(shù)n 以及觀察的次數(shù)n 決定。圖形分布特征：二項(xiàng)分布圖的高峰在卩

14、=nn 處或附近； n =0.5 時，圖形對稱；冗工0.5 時，分布不對稱，且對同一 n,n 離 0.5愈遠(yuǎn)，對稱性愈差。對于同一 n,隨著 n 的增大，分布趨于對稱。當(dāng)時，只要n 不太靠近 0 或 1 ( 特別是當(dāng) nn 和 n ( 1- n) 均大于 5 時 ) ，二項(xiàng)分布趨于對稱。 二項(xiàng)分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差：若 X 服從二項(xiàng)分布 B ( n ,n)，則 X 的總體均數(shù)為卩 =n n,總體方差為 b2=n n( 1- n), 總體標(biāo)準(zhǔn)差為 bXnP= ,則樣本率 P 的總體均數(shù)為卩P=n,總體方差為 bn( 1- n)b p 是頻率P 的標(biāo)準(zhǔn)差，又稱頻率的標(biāo)準(zhǔn)誤，反映陽性頻率，總體標(biāo)準(zhǔn)差為

15、bn的抽樣誤差大小。累積概率計(jì)算：kn!x(1 n)n Xk 次的概率為： P( X k ) =二項(xiàng)分布出現(xiàn)陽性的次數(shù)至多為!nX 0X!(n X)!=?. n n(1-n); 若將出現(xiàn)陽性結(jié)果的頻率記為:歡迎下載出現(xiàn)陽性的次數(shù)至少為k 次的概率為： P ( X k) =Xn! nx(1 n)X。3 Poisson 分布：k X!(n X)!是一種離散型隨機(jī)變量的分布類型，是二項(xiàng)分布的特例，用以描述單位時間、空間、面積等的罕見事件發(fā)生次數(shù)的概率分布。一般記作P ( 入) ，入是 Poisson 分布的唯一參數(shù)?？傮w均數(shù)為入 =n n。前提條件 :互斥、獨(dú)立、恒定。X概率函數(shù)為： P ( X)=

16、e 0 , X 為觀察單位內(nèi)稀有事件的發(fā)生次數(shù)，e=2.71828 。分布特性： Poisson分布是非對稱的，總體參數(shù)入值越小，分布越偏；隨著入fa,分布趨于對稱，當(dāng)入 20 時 , Poisson 分布資料可按正態(tài)分布處理。Poisson 分布總體均數(shù)與總體方差相等，均為入； Poisson 分布的觀察結(jié)果可加性，即對于服從Poisson 分布的 m 歌互相獨(dú)立的隨機(jī)變量XI、 X2 Xm 它們的和也服從 Poisson分布，其均數(shù)為這個 m 隨機(jī)變量的均數(shù)之和。 概率計(jì)算：如果稀有事件發(fā)生次數(shù)的總體均數(shù)為入，有事件發(fā)生次數(shù)至多為k 次的概率為： P( X w k) =kXe ；生次數(shù)至少

17、為k 次的概率： P ( X k)=1-P ( X50 ),t 分布近似服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 ,a總體均數(shù)卩的雙側(cè)1-a)置信區(qū)間為 :X 士Za/2SX，單側(cè) ( X- Za,8) 或(a ,V, VS,VX總體概率的置信區(qū)間：對于二項(xiàng)分布的樣本資料，可根據(jù)樣本含量n 和樣本頻率 p 的大小，選用查表法歡迎下載（ nW 50 , 特別是 p 很接近 0 或 100 %時）或正態(tài)近似法估計(jì)總體概率冗的（1- a）置信區(qū)間。正態(tài)近似法：當(dāng)n 足夠大，且 np 及 n（1-p ） 均大于 5 時， p 的抽樣分布近似正態(tài)分布，總體概率 n 的雙側(cè)（1-a）置信區(qū)間等于P Za/2SP7 醫(yī)學(xué)參考值范圍

18、與總體均數(shù)的置信區(qū)間的區(qū)別：參考值范圍意義：絕大多數(shù)人某項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值范圍；_計(jì)算：正態(tài)分布雙側(cè) X Za/2 vS；單側(cè)（X - ZaS,8）或（-8,X + Za ）S偏峰分布雙側(cè) PxP i00-x ；單側(cè)（ FX,應(yīng)用：判斷某項(xiàng)指標(biāo)正常與否總體均數(shù)的置信區(qū)間：意義：按一定的置信度估計(jì)總體均數(shù)所在范圍；計(jì)算：正態(tài)分布6 未知：雙側(cè) X t a/2 , vSX，單側(cè) （ X -t a,vS- ,8）或（ -8, x + t a,vS 歹）；b 已知：雙側(cè)X 乙 /2, v 6 滅，單側(cè) （ X -Z a,v 6 滅， 8）或（-8, X + Z a,v 6 滅）；正態(tài)分布或偏峰分布 ：6 未

19、知但n 足夠大：雙側(cè)aa,v S_ ,8）或（ -X Z/2, vS_ ，單側(cè) （ X- Z8, X+ Z a,v S X )應(yīng)用：估計(jì)總體均數(shù)所在范圍。假設(shè)檢驗(yàn)1假設(shè)檢驗(yàn)的過程： 建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)T 計(jì)算統(tǒng)計(jì)量 T 確定 結(jié)論。F 值并與給定的 a 比較 T 做出推斷2假設(shè)檢驗(yàn)的基本邏輯：在H 成立的條件下（處理因素不起作用）3假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯誤：I 型和 n 型錯誤。（見名解），計(jì)算統(tǒng)計(jì)量和F 值，把“不太可能出實(shí)際情況統(tǒng)計(jì)推斷H, 接受 Hi （處理因素起作用）現(xiàn)假陽性”當(dāng)作“不可能出現(xiàn)假陽性”，從而拒絕拒絕 H, 有差異不拒絕 H，無差異H）成立，無差異第 I 類錯誤（假陽性

20、），概率 =a正確，概率 =1- aHi 成立，有差異正確，該概率 =1- 3第 n 類錯誤（假陰性），概率 =34t 檢驗(yàn)：應(yīng)用條件：隨機(jī)樣本來自正態(tài)分布總體均數(shù)比較時，要求兩總體方差相等（方差齊性）單樣本資料的t 檢驗(yàn)：實(shí)際上是推斷該樣本來自的總體均數(shù)卩與已知的某一總體均數(shù)卩0 有無差別。檢驗(yàn)假設(shè)： H0 : 口 =卩 o , 只：卩工0；前提條件：樣本來自正態(tài)總體；計(jì)算公式:0自由 v=n-1 。配對設(shè)計(jì)資料的t 檢驗(yàn)：配對資料的分析著眼與每一對中兩個觀察值之差，這些差值構(gòu)成一組資料，用t檢驗(yàn)推斷差值總體均數(shù)是否為0。檢驗(yàn)假設(shè)： H） : 卩 d=0, H : 卩 dM 0;前提條件：差

21、值服從正態(tài)分布；計(jì)算公式tSd自由度 v=n-1 （n 是對子數(shù)） 。兩獨(dú)立樣本資料的t 檢驗(yàn)：兩樣本均數(shù)的比較。歡迎下載檢驗(yàn)假設(shè)： H） :1= 2 ,H： 1 工 2 ；前提條件：兩樣本服從正態(tài)分布，且具有方差齊性；計(jì)算公式:tXi X2X 代表兩樣本均數(shù)之差的標(biāo)準(zhǔn)誤，SX XSC2 - ni 丄， S 2 為兩樣本聯(lián)合估S Xi， SX iX 2X 2入1X22 2X22XXnii S fn2 i S2Xi22計(jì)的方差 ,S：inin22n n2 2；自由度ni5t 檢驗(yàn) :前提條件：兩小樣本來自正態(tài)總體且方差不等。方差不齊，可采用的處理方式有：t 檢驗(yàn)，基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)變換。

22、非正態(tài)分布，方差不齊：基于秩_檢驗(yàn)假設(shè)： :i = 2, H:i 工XX2sXi SX2 Si2；計(jì)算公式： ti 2；自由度S X2S；S|n2 is6 兩組獨(dú)立樣本資料的方差齊性檢驗(yàn):,ni n?ni兩組正態(tài)分布隨機(jī)樣本判斷其總體方差是否齊同：H oHiH0 成立時，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Si2 （較i, 2 n2 i,ni大）當(dāng) F3 時，方差不齊。7 大樣本資料的 Z 檢驗(yàn)（ u 檢驗(yàn)）：前提條件：樣本足夠大；兩獨(dú)立樣本資料的Z 檢驗(yàn)：假定從兩個正態(tài)總體（或非正態(tài)）總體隨機(jī)抽取含量為ni 和 n2 的樣本，總體均數(shù)和方差分別為i, i 和 2, 2。當(dāng) ni 和n2 均較大時，兩樣本均數(shù)的和與差的

23、分布也服從2（或近似服從）正態(tài)分布， Xi X2N i2 ,n2H o : i 2 , Z X； X： 。當(dāng) HO 成立時，這個統(tǒng)計(jì)量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。t 檢驗(yàn)與 Z 檢驗(yàn)的比較：兩樣本均數(shù)比較的t 檢驗(yàn)適用條件為：樣本含量小，兩樣本獨(dú)立，來自正態(tài)總體，且兩總體方差相等。Z 檢驗(yàn)是大樣本情況下的t 檢驗(yàn)的近似，用于兩總體方差已知，或總體方差未知但樣本含量較大（ n 160 且n260 ）的兩樣本均數(shù)的比較。樣本量較大時，兩種檢驗(yàn)方法都可用。8 假設(shè)檢驗(yàn)與區(qū)間估計(jì)的關(guān)系：置信區(qū)間具有假設(shè)檢驗(yàn)的主要功能：在 a 水準(zhǔn)上可回答差別有無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；置信區(qū)間可提供假設(shè)檢驗(yàn)沒有提供的信息：根據(jù)置信區(qū)間上、

24、下限的數(shù)值大小可判斷差別是否具有實(shí)際意義；假設(shè)檢驗(yàn)可提供確切的P 值，置信區(qū)間只能在預(yù)先確定的置信度100 （1- a） %水平上進(jìn)行推斷，沒有精確的概率值，且有可能增大n 類錯誤；置信區(qū)間推斷量的大小，即推斷總體均數(shù)范圍；假設(shè)檢驗(yàn)推斷質(zhì)的大小即推斷總體均數(shù)是否存在不同。只有把置信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)合起來，互相補(bǔ)充才是對問題比較的完整分析。9 假設(shè)檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)：根據(jù)研究目的、設(shè)計(jì)類型、變量類型及樣本大小選擇恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法；權(quán)衡兩類錯誤的危害以確定a 的大??；正確理解P 值的意義： P 值很小時“拒絕H）, 接受 H, 不能把很小的 P 值誤解為總體參數(shù)間差異很大。拒絕H 只是說差異不為0,

25、 P 值小只是說犯一類錯誤的機(jī)會遠(yuǎn)小于a。P 與 a 本質(zhì)相同，都為概率，P 是根據(jù)當(dāng)前實(shí)驗(yàn)計(jì)算的概率，a 是預(yù)先給定的概率，為檢驗(yàn)水準(zhǔn)，是定義了的小概率上限。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)1 根據(jù)研究者是否認(rèn)為地設(shè)置處理因素，即是否給予干預(yù)措施，可將醫(yī)學(xué)研究分為調(diào)查研究和實(shí)驗(yàn)研究兩類。歡迎下載調(diào)查研究：又稱觀察性研究或非實(shí)驗(yàn)性研究，確切的說應(yīng)是非隨機(jī)化對比研究。它對研究對象不施加任何干預(yù)措施，是在完全“自然狀態(tài)”下對研究對象的特征進(jìn)行觀察、記錄，并對觀察結(jié)果進(jìn)行描述和對比研究。實(shí)驗(yàn)研究：又稱干預(yù)性研究，是對研究對象人為給予干預(yù)措施的研究。2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本要素：受試對象、處理因素、實(shí)驗(yàn)效應(yīng)。受試對象：是處理因素作

26、用的客體，根據(jù)受試對象不同，實(shí)驗(yàn)可以分為三類：動物實(shí)驗(yàn)、臨床試驗(yàn)、現(xiàn)場試驗(yàn)。處理因素：是研究者根據(jù)研究目的而施加的特定的實(shí)驗(yàn)措施，又稱為受試因素。實(shí)驗(yàn)效應(yīng)：是處理因素作用下，受試對象的反應(yīng)或結(jié)局，它通過觀察指標(biāo)來體現(xiàn)。選擇觀察指標(biāo)時，應(yīng)當(dāng)注意：a 客觀性：客觀指標(biāo)具有較好的真實(shí)性和可靠性；b 精確性：包括準(zhǔn)確度和精密度兩層含義。準(zhǔn)確度指觀察值與真值的接近程度，主要受系統(tǒng)誤差的影響。精密度指相同條件下對同一對象的同一指標(biāo)進(jìn)行重復(fù)觀察時，觀察值與其均數(shù)的接近程度，其差值受隨機(jī)誤差的影響。c 靈敏性和特異性：指標(biāo)的靈敏度反映其檢出真陽性的能力，靈敏度高的指標(biāo)能將處理因素的效應(yīng)更好地顯示出來；指標(biāo)的特

27、異度反映其鑒別真陰性的能力，特異度高的指標(biāo)不易受混雜因素的干擾。3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則：對照、隨機(jī)化和重復(fù)。對照的形式：安慰劑對照：目的：在于克服研究者、受試對象等由心理因素導(dǎo)致的偏倚?？瞻讓φ? _即對照組不接受任何處理，在動物實(shí)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)方法研究中最常見，常用于評價測量方法的準(zhǔn)確度，評價實(shí)驗(yàn)是否處于正常狀態(tài)等。實(shí)驗(yàn)對照；標(biāo)準(zhǔn)對照：用現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)方法或常規(guī)方法作為對照；自身對照:_對照與實(shí)驗(yàn)在同一受試對象身上進(jìn)行。 a 隨機(jī)化體現(xiàn)在三方面：隨機(jī)抽樣：總體中每一個體都有相同機(jī)會被抽到樣本中來；隨機(jī)分配：每個受試對象被分配到各組的機(jī)會相等，保證大量難以控制的非處理因素在對比組間盡可能均衡，以提高組間的

28、可比性；實(shí)驗(yàn)順序隨機(jī)：每個受試對象先后接受處理的機(jī)會相等，它使實(shí)驗(yàn)順序的影響也達(dá)到均衡。b 在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中常通過隨機(jī)數(shù)來實(shí)現(xiàn)隨機(jī)化。獲得隨機(jī)數(shù)的常用方法有：隨機(jī)數(shù)字表和計(jì)算機(jī)的偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器。隨機(jī)數(shù)字表常用于抽樣研究及隨機(jī)分組。c 常用的兩種隨機(jī)化分組的方法：完全隨機(jī)化和分層隨機(jī)化( 配對隨機(jī)化和區(qū)組隨機(jī)化可看成是分層隨機(jī)化的實(shí)際應(yīng)用 ) 。重復(fù)包括三種情形：整個實(shí)驗(yàn)的重復(fù)；用多個受試對象進(jìn)行重復(fù)；同一受試對象的重復(fù)觀察。重復(fù)的主要作用：估計(jì)變異的大小；降低變異大小。4 常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案：完全隨機(jī)設(shè)計(jì)( completely randomized design): 又稱簡單隨機(jī)設(shè)計(jì)，是最為常見

29、的一種考察單因素兩水平或多水平效應(yīng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法，它是采用完全隨機(jī)分組的方法將同質(zhì)的受試對象分配到各處理組，觀察其實(shí)驗(yàn)效應(yīng)。配對設(shè)計(jì) ( paired desig n) ：是將受試對象按一定條件配成對子，再將每對中的兩個受試對象隨機(jī)分配到不同的處理組。據(jù)以配對的因素應(yīng)為可能影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的主要混雜因素。配對設(shè)計(jì)主要有以下情形：將兩個條件相同或相近的受試對象配成對子，通過隨機(jī)化，使對子內(nèi)個體分別接受兩種不同的處理；同一受試對象的兩個部分配成對子，分別速記地接受兩種不同的處理；自身前后配對，即同一受試對象，接受某種處理之前和接受該處理后視為配對。交叉設(shè)計(jì) ( cross-over design )

30、: 是一種特殊的自身對照設(shè)計(jì)，它按事先設(shè)計(jì)好的實(shí)驗(yàn)次序，在各個時期對受試對象先后實(shí)施各種處理，以比較處理組間的差異?；厩疤幔簜€處理方式不能相互影響，即受試對象在接受第二種處理時，不能有前一種處理的剩余效應(yīng)。優(yōu)點(diǎn)：節(jié)約樣本含量；能夠控制個體差異和時間對處理因素的影響，故效率較高；在臨床試驗(yàn)中，每個受試對象均接受了各種處理，均等的考慮了每個患者的利益。進(jìn)行交叉設(shè)計(jì)應(yīng)注意：盡可能采用盲法，以提高受試對象的依從性，避免偏倚；不宜用于具有自愈傾向或病程較短的疾病研究。在慢性病觀察過程中，應(yīng)盡量保持條件的可比性。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)：又稱單位設(shè)計(jì)、配伍組設(shè)計(jì)，實(shí)際上是配對設(shè)計(jì)的擴(kuò)展。通常是將受試對象按性質(zhì)相同或

31、相近分為 b 個區(qū)組（或稱單位組、配伍組），再將每個區(qū)組中的k 個受試對象隨機(jī)分配到k 個處理組。設(shè)計(jì)應(yīng)遵循“區(qū)組間差別越大越好，區(qū)組內(nèi)差別越小越好”的原則。歡迎下載析因設(shè)計(jì)（ factorial design） :a 是將兩個或多個處理因素的個水平進(jìn)行組合，對各種可能的組合都進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，從而探討個處理因素的主效應(yīng)以及個處理因素間的交互效應(yīng)，又稱完全交叉分組實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。所謂交互作用是指兩個或多個處理因素間的效應(yīng)互不獨(dú)立，當(dāng)某一因素取不同水平時，另一個或多個因素的效應(yīng)相應(yīng)的發(fā)生變化。兩因素間的交互作用為一階交互作用，三因素間交互作用為二階交互作用。b 當(dāng)觀察 k 個處理因素，每個因素均有m 個水平時

32、，共有m 種組合，簡記為m 析因設(shè)計(jì)。c5可獲得三方面的信息：各因素不同水平的效應(yīng)；各因素間的交互作用；通過比較尋求最佳組合。樣本含量的估算：確定樣本含量的原則：在保證研究結(jié)論有一定可靠性的前提下，估算最少需要多少受試對象。假設(shè)檢驗(yàn)所需樣本含量取決于四個要素： 第一類錯誤概率a 的大小：a 越小，所需樣本量越大；第二類錯誤概率B 或檢驗(yàn)功效（1- 3）的大小 :第二類錯誤的概率越小，檢驗(yàn)功效越大，所需樣本含量越多；容許誤差3:即兩總體參數(shù)的的差值， 3 越大，所需樣本含量越??；總體標(biāo)準(zhǔn)差 b 和總體概率n:c 越大，所需樣本含量越多；總體概率n 越接 近 50 %，變異性越大，所需樣本含量越多

33、。方差分析1 基本思想：把全部觀察值間的變異按設(shè)計(jì)和需要分解成兩個或多個組成部分，然后將各部分的變異與隨機(jī)誤差進(jìn)行比較，以判斷各部分的變異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2應(yīng)用條件：各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)總體；各處理組總體方差相等，即方差齊性。3任何設(shè)計(jì)方案的 SS 總和 v 總算法均相同，即在不考慮數(shù)據(jù)按任何方向分組的情況下，將所有數(shù)據(jù)看成一個2整體計(jì)算，即 SS 總 =X-X = （ N-1） S2, V總=N-1。幾種設(shè)計(jì)方案中 SS 總 和 v總的分解 :設(shè)計(jì)方案SS總的分解V總完全隨機(jī)設(shè)計(jì)SS總 =SS 組間 +SS 組內(nèi)V 總=V 組間+V 組內(nèi)心、V心、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)SS=

34、SS 處理+SS 區(qū)組 +SS 誤差總 =V 處理 +V 區(qū)組+V 誤差心、心、析因設(shè)計(jì)SS 總=SS 處理+ SS 誤差V 總=V 處理+ V 誤差心、心、=( SS+SS B +SS B) +SS 誤差=( VA+V B+VAB) + V 誤差重復(fù)測量設(shè)計(jì)（兩因素）SS總 =SS 受試對象間 +SS 受試對象內(nèi)V 總 =V 受試對象間 +V 受試對象內(nèi)心、心、=（SS 處理+SS 個體間誤差 ） +=（V 處理 +V 個體間誤差 ）+（SS 時間+SS 處理與時間交互 +SS 個體內(nèi)誤差 ）（ V 時間 +V 處理與時間交互 +V 個體內(nèi)誤4 重復(fù)測量資料和隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的區(qū)別：）同一受

35、試對象在不同時間點(diǎn)的數(shù)據(jù)高度相關(guān)；重復(fù)測量資料中的處理因素在受試對象（看成區(qū)組）間為隨機(jī)分配，但受試對象（看成區(qū)組）內(nèi)的各時間點(diǎn)是固定的，不能隨機(jī)分配。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料中每個區(qū)組內(nèi)的受試對象彼此獨(dú)立，處理只在區(qū)組內(nèi)隨機(jī)分配，同一區(qū)組內(nèi)的受試對象接受的處理各不相同。5 重復(fù)測量資料方差分析的前提條件：各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)總體；各處理組總體方差相等，即方差齊性；需滿足協(xié)方差陣的球形性或復(fù)合對稱性。6 多各樣本均數(shù)的兩兩比較方法：未計(jì)劃的每兩個均數(shù)的事后比較，常用SNK-q 檢驗(yàn)；計(jì)劃好的某些均數(shù)間的兩兩比較，常用Dunnett-t 檢驗(yàn)； Bonferroni 法和 sida

36、k 法適用于所有的兩兩比較。方差分析后不能作兩兩比較的t 檢驗(yàn)的原因：會增加犯一類錯誤的概率。如果比較次數(shù)為k，每次檢驗(yàn)水準(zhǔn)為 a,則犯一類錯誤的累積概率為1- （ 1- a） k，高于原有的 a。歡迎下載7 數(shù)據(jù)變換的目的：使各組達(dá)到方差齊性；使資料轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布，以滿足方差分析和t 檢驗(yàn)的應(yīng)用條件。通常情況下，一種適當(dāng)?shù)暮瘮?shù)轉(zhuǎn)換可使上述兩個目的同時達(dá)到。曲線直線化。常用于曲線擬合。常用的數(shù)據(jù)變換有對數(shù)變換、平方根變換、平方根反正弦變換。8 方差分析中的 F 檢驗(yàn)是單側(cè)檢驗(yàn)的原因：方差分析中檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F 的計(jì)算通常是用某部分的均方（如處理因素、交互效應(yīng)等）除以誤差的均方，其中分母誤差部分盡含

37、隨機(jī)因素作用，分子某部分的均方含有相應(yīng)處理因素或交互作用的效應(yīng)，而且還含有隨機(jī)因素的作用，因此得F 值從理論上應(yīng) 1，不會小于 1, 所以方差分析中F 檢驗(yàn)是單側(cè)檢驗(yàn)。2 檢驗(yàn)1 2 檢驗(yàn)用途：常用于分類變量資料的統(tǒng)計(jì)推斷，主要用途包括：單樣本分布的擬合優(yōu)度；比較兩個或多個獨(dú)立樣本頻率分布；比較配對設(shè)計(jì)兩樣本頻率和兩頻率分布；推斷兩個變量或特征之間有無關(guān)聯(lián)性。2 22檢驗(yàn)的理論基礎(chǔ)是X 分布和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。 2 分布是一種連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布，按分布的密度函數(shù)可給出自由度布曲線。 2 分布形狀完全依賴于自由度 v 的大小，當(dāng) v1 時，隨著 v 的增加，曲線逐漸趨于對稱；當(dāng)近正態(tài)分布。擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是根據(jù)樣本的頻率分布檢驗(yàn)其總體分布是否等于給定的理論分布。3 X 檢驗(yàn)的基本思想是 :用統(tǒng)計(jì)量度量實(shí)際頻數(shù)和理論頻數(shù)之間的偏離程度，永遠(yuǎn)是正值,kA T i 2=1, 2, 3, 的一簇分2 分布逼自由度 v 趨于 a 時，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的基本公式是：2 =T , v=k-1-s , s 是用樣本