衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)課程復(fù)習(xí)資料全(已修改)
2025-04-28 22:31 本頁(yè)面
【正文】 . . . .《衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程復(fù)習(xí)資料一、名詞解釋：對(duì)每個(gè)觀察單位用定量的方法測(cè)定某項(xiàng)指標(biāo)量的大小，所得的資料稱為計(jì)量資料。計(jì)量資料亦稱定量資料、測(cè)量資料。其變量值是定量的，表現(xiàn)為數(shù)值大小，一般有度量衡單位。：將觀察單位按某種屬性或類別分組，所得的觀察單位數(shù)稱為計(jì)數(shù)資料。計(jì)數(shù)資料亦稱定性資料或分類資料。其觀察值是定性的，表現(xiàn)為互不相容的類別或?qū)傩浴＃簩⒂^察單位按測(cè)量結(jié)果的某種屬性的不同程度分組，所得各組的觀察單位數(shù)，稱為等級(jí)資料。等級(jí)資料又稱有序變量。：總體指特定研究對(duì)象中所有觀察單位的測(cè)量值。：從總體中隨機(jī)抽取部分觀察單位，其測(cè)量結(jié)果的集合稱為樣本（sample）。：同質(zhì)個(gè)體間研究因素的差異。：用來(lái)表示一批數(shù)據(jù)各觀察值在不同取值區(qū)間出現(xiàn)的頻繁程度（頻數(shù)）。：描述一組數(shù)據(jù)在數(shù)量上的平均水平?？傮w均數(shù)用表示，樣本均數(shù)用表示。：將一組觀察值由小到大排列，位次居中的那個(gè)數(shù)。：亦稱全距，即最大值與最小值之差，用于資料的粗略分析，其計(jì)算簡(jiǎn)便但穩(wěn)定性較差。：方差表示一組數(shù)據(jù)的平均離散情況，由離均差的平方和除以樣本個(gè)數(shù)得到。：是方差的正平方根，使用的量綱與原量綱相同，適用于近似正態(tài)分布的資料，大樣本、小樣本均可，最為常用。：用于觀察指標(biāo)單位不同或均數(shù)相差較大時(shí)兩組資料變異程度的比較。：若資料的頻率曲線對(duì)應(yīng)于數(shù)學(xué)上的正態(tài)曲線，則稱該資料服從正態(tài)分布。通常用記號(hào)表示均數(shù)為，標(biāo)準(zhǔn)差為的正態(tài)分布。:均數(shù)為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的正態(tài)分布被稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，通常記為。16．統(tǒng)計(jì)推斷：通過(guò)樣本指標(biāo)來(lái)說(shuō)明總體特征，這種通過(guò)樣本獲取有關(guān)總體信息的過(guò)程稱為統(tǒng)計(jì)推斷。：由個(gè)體變異產(chǎn)生的，由于抽樣造成的樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)的差異，稱為抽樣誤差。：通常將樣本統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差稱為標(biāo)準(zhǔn)誤。：按預(yù)先給定的概率確定的包含未知總體參數(shù)的可能范圍。：指用樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)。參數(shù)估計(jì)有兩種方法：點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。：指從H0規(guī)定的總體隨機(jī)抽得等于及大于（或等于及小于）現(xiàn)有樣本獲得的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值的概率。：I型錯(cuò)誤指拒絕了實(shí)際上成立的H0，這類“棄真”的錯(cuò)誤稱為I型錯(cuò)誤，其概率大小用表示；II型錯(cuò)誤，指接受了實(shí)際上不成立的H0，這類“存?zhèn)巍钡腻e(cuò)誤稱為II型錯(cuò)誤，其概率大小用表示。：1稱為檢驗(yàn)效能，它是指當(dāng)兩總體確有差別，按規(guī)定的檢驗(yàn)水準(zhǔn)所能發(fā)現(xiàn)該差異的能力。：是預(yù)先規(guī)定的，當(dāng)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果拒絕H0，接受H1，下“有差別”的結(jié)論時(shí)犯錯(cuò)誤的概率稱為檢驗(yàn)水準(zhǔn)，記為。：就是根據(jù)資料的設(shè)計(jì)類型，即變異的不同來(lái)源將全部觀察值總的離均差平方和與自由度分解為兩個(gè)或多個(gè)部分，除隨機(jī)誤差外，其余每個(gè)部分的變異可由某個(gè)因素的作用（或某幾個(gè)因素的交互作用）加以解釋。通過(guò)各變異來(lái)源的均方與誤差均方比值的大小，借助F分布作出統(tǒng)計(jì)推斷，判斷各因素對(duì)觀測(cè)指標(biāo)有無(wú)影響。：事先將全部受試對(duì)象按自然屬性分為若干區(qū)組，原則是各區(qū)組內(nèi)的受試對(duì)象的特征相同或相近，且受試對(duì)象數(shù)與處理因素的水平數(shù)相等。然后再將每個(gè)區(qū)組內(nèi)的觀察對(duì)象隨機(jī)地分配到各處理組，這種設(shè)計(jì)叫做隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。：是兩個(gè)有聯(lián)系的指標(biāo)之比，是分類變量常用的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，常用相對(duì)數(shù)有率、構(gòu)成比、相對(duì)比。：是常用于內(nèi)部構(gòu)成不同的兩個(gè)或多個(gè)總率比較的一種方法。標(biāo)準(zhǔn)化法的基本思想就是選定一個(gè)統(tǒng)一“標(biāo)準(zhǔn)”（標(biāo)準(zhǔn)人口構(gòu)成比或標(biāo)準(zhǔn)人口數(shù)），然后按選定“標(biāo)準(zhǔn)”計(jì)算調(diào)整率，使之具備可比性以后再比較，以消除由于內(nèi)部構(gòu)成不同對(duì)總率比較帶來(lái)的影響。（proportion）：表示事物內(nèi)部某一部分的個(gè)體數(shù)與該事物各部分個(gè)體數(shù)的總和之比，用來(lái)說(shuō)明各構(gòu)成部分在總體中所占的比重或分布。常以100%為比例基數(shù)。計(jì)算公式為 ：英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Yates F認(rèn)為，由于分布理論上是一連續(xù)性分布，而分類資料是間斷性的，由此計(jì)算出的值不連續(xù)，尤其是自由度為1的四格表，求出的概率P值可能偏小，此時(shí)需對(duì)值作連續(xù)性校正（correction of continuity），這一校正即所謂的Yates校正（Yates’ correction）。：針對(duì)某些資料的總體分布難以用某種函數(shù)式來(lái)表達(dá)，或者資料的總體分布的函數(shù)式是未知的，只知道總體分布是連續(xù)型的或離散型的，用于解決這類問(wèn)題需要一種不依賴總體分布的具體形式的統(tǒng)計(jì)分析方法。由于這類方法不受總體參數(shù)的限制，故稱非參數(shù)統(tǒng)計(jì)法（nonparametric statistics），或稱為不拘分布（distributionfree statistics）的統(tǒng)計(jì)分析方法，又稱為無(wú)分布型式假定（assumption free statistics）的統(tǒng)計(jì)分析方法。：建立一個(gè)描述應(yīng)變量依自變量變化而變化的直線方程，并要求各點(diǎn)與該直線縱向距離的平方和為最小。直線回歸是回歸分析中最基本、最簡(jiǎn)單的一種，故又稱簡(jiǎn)單回歸。：又稱積差相關(guān)系數(shù)，以符號(hào)r表示樣本相關(guān)系數(shù)，ρ表示總體相關(guān)系數(shù)。它是說(shuō)明具有直線關(guān)系的兩個(gè)變量間，相關(guān)關(guān)系的密切程度與相關(guān)方向的指標(biāo)。：是將統(tǒng)計(jì)指標(biāo)用幾何圖形表達(dá)，即以點(diǎn)的位置、線段的升降、直條的長(zhǎng)短或面積的大小等形式直觀的表示事物間的數(shù)量關(guān)系。：是直線的斜率（slope），其統(tǒng)計(jì)意義是當(dāng)變化一個(gè)單位時(shí)的平均改變的估計(jì)值。時(shí)直線從左下方走向右上方，隨的增大而增大；時(shí)直線從左上方走向右下方，隨的增大而減??；時(shí)直線與軸平行，與無(wú)直線關(guān)系。的計(jì)算公式為二、單項(xiàng)選擇題( D )。 （ C ）。 （ B ）。 （ B ）。 ，下列那一項(xiàng)說(shuō)法是正確的（ A ）。，以使樣本更能代表總體 ，樣本量應(yīng)越大越好（或減）同一數(shù)后（ B ）。，標(biāo)準(zhǔn)差改變 ，標(biāo)準(zhǔn)差不變 （ A ）。 （ ）可用來(lái)描述計(jì)量資料的離散程度。( D ) （ C ）。 ，可用（ C ）。 檢驗(yàn) ，配伍等于（ D ）。 +誤差 ，標(biāo)準(zhǔn)差為的正態(tài)總體中隨機(jī)抽樣，（ ）的概率為5%。( B )A. B. C. D.（ D ）。 。今欲比較甲乙兩鄉(xiāng)居民的鉤蟲(chóng)感染率，但甲鄉(xiāng)人口女多于男，而乙鄉(xiāng)男多于女，適當(dāng)
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