醫(yī)學統計學基礎知識

醫(yī)學統計學基礎知識藥劑科李中均值中位數眾數(Mode)22出現4次，22即為眾數加權平均數(包括權重和比例)基本概念何時？何地？用什么？4，4，4，4，4完全一致3，4，4，5，4基本呈正態(tài)分布8，6，3，2，1有明顯的離散趨勢標準差（StandardDeviation，S，σ）能夠反映數據變異性的變量總體標準差Excel函數：STDEVP樣本標準差Excel函數：STDEVP能夠反映數據變異性的另一個變量C·V=（標準差SD/平均值Mean）×100%變異系數(CoefficientofVariation),記作C·V標準差SD：二組數據計量單位相同，平均數相近；變異系數C·V：計量單位不同，或平均數相距較遠。1.用來比較兩組數據的離散程序若C·V>15%，則予以剔除。2.用來剔除異常數據01假設：將研究的問題轉化為更適合于檢驗的形式02以樣本來推斷總體03假設必須是陳述句；04假設應提出對變量間關系的預測05假設要反映建立的理論和實踐和/或文獻基礎06假設要簡短并切中要害07假設必須是可以檢驗的真正統計的開始：建立假設零假設NullHypothesis我代表你們檢驗的內容是沒有意義的！第一類錯誤：拒絕了正確的零假設第二類錯誤：接受了錯誤的零假設我代表你們檢驗的內容很有意義！我是有方向的?。?！備擇假設AlternativeHypothesis二種假設的區(qū)別零假設備擇假設二個檢驗變量相等二個檢驗變量不等對應總體對應樣本只能間接檢驗可以直接檢驗H0：μ1=μ2Ha：μ1≠μ2μ1>μ2;μ1<2μ統計顯著性（Significance，P值）1零假設為真的情況下，拒絕零假設所要承擔的風險。即犯一類錯誤的風險。它本身沒有實際意義，也不能脫離于背景獨立解釋。2被拒絕的零假設（藍色區(qū)域）為真的可能性即為P值，常用的參考值P＜0.1，P＜0.05，P＜0.01醫(yī)學參考值范圍的確定概率（%）對應P值雙側單側下限上限90P＜0.195P＜0.0599P＜0.01某地100名正常成人的血鉛含量（μg/dl)如下，試確定該地區(qū)成人血清含量95%參考值范圍：4

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醫(yī)學參考值范圍的確定概率（%）對應P值雙側單側下限上限90P＜0.195P＜0.0599P＜0.01統計檢驗方法的快速選擇檢驗的對象是群體還是變量檢驗變量兩個變量相關系數兩個以上變量回歸因子分析群體接受多次的測試兩個群體配對T檢驗兩個以上群體配伍設計方差分析每個群體各接受一次測試兩個群體獨立樣本T檢驗兩個以上群體單因素方差分析建立假設：H0：身高與前臂長之間不存在線性相關關系H1：身高與前臂長之間不存在線性相關關系隨機抽取11名男青年組成樣本，分別測量每個男青年的身高和前臂長，試計算身高與前臂長間是否成比例，如果成比例是正比例還是反比例？統計檢驗方法的快速選擇檢驗的對象是群體還是變量檢驗變量兩個變量相關系數兩個以上變量回歸因子分析群體接受多次的測試兩個群體配對T檢驗兩個以上群體配伍設計方差分析每個群體各接受一次測試兩個群體獨立樣本T檢驗兩個以上群體單因素方差分析1.建立假設：H0：飲用前后沒有差異；H1：飲用前后有顯著性差異2.選擇適當的檢驗方法3.選擇適當的檢驗工具某項研究評估咖啡因對運動者心肌血流量的影響，先后測定了12名男性志愿者飲用咖啡前后運動狀態(tài)下心肌血流量，問飲用咖啡前后運動者的心肌血流量有無差異。統計檢驗方法的快速選擇檢驗的對象是群體還是變量檢驗變量兩個變量相關系數兩個以上變量回歸因子分析群體接受多次的測試兩個群體配對T檢驗兩個以上群體配伍設計方差分析每個群體各接受一次測試兩個群體獨立樣本T檢驗兩個以上群體單因素方差分析X2檢驗(卡方檢驗)用于分析分類變量的假設檢驗方法，主要目的是推斷兩個率或兩個構成比、多個率或多個構成比之間的差異。卡方檢驗的統計量是卡方值。它代表表格中每個格子的實際值與理論值之間的差異，因此卡方值越大，兩者之間的差異越明顯。建立假設為了解吲達帕胺片治療原發(fā)性高血壓的療效，將70名高血壓患者隨機分為兩組，試驗組用吲噠帕胺片加輔助治療，對照組用安慰劑加輔助治療，試分