【正文】 表檢驗(yàn)，再加上總的行列表資料的檢驗(yàn)，共次檢驗(yàn)假設(shè)。① n≥40且Tmin≥5, =，=，v=1；② n≥40且1≤T＜5，校正公式：=，=，v=1；③ n＜40或T＜1，或P≈α?xí)r，F(xiàn)isher精確概率法。若假設(shè)成立，則各格子的實(shí)際頻數(shù)與理論頻數(shù)相差不應(yīng)該很大，因而算出的X2值也不會很大，即出現(xiàn)較大值的概率P很小。⑴分布①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=1，2，3，……的一簇分布曲線。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。7數(shù)據(jù)變換的目的：①使各組達(dá)到方差齊性；②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。5重復(fù)測量資料方差分析的前提條件：①各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；②各樣本來自正態(tài)總體；③各處理組總體方差相等，即方差齊性；④需滿足協(xié)方差陣的球形性或復(fù)合對稱性。2應(yīng)用條件：①各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；②各樣本來自正態(tài)總體；③各處理組總體方差相等，即方差齊性。c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。⑸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)。在慢性病觀察過程中，應(yīng)盡量保持條件的可比性。⑶交叉設(shè)計(jì)（crossover design）：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。4常用的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案：⑴完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（pletely randomized design）：又稱簡單隨機(jī)設(shè)計(jì)，是最為常見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)。隨機(jī)數(shù)字表常用于抽樣研究及隨機(jī)分組。③實(shí)驗(yàn)對照；④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；⑤自身對照：對照與實(shí)驗(yàn)在同一受試對象身上進(jìn)行。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)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)。② 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。P與α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，α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?！?8假設(shè)檢驗(yàn)與區(qū)間估計(jì)的關(guān)系：①置信區(qū)間具有假設(shè)檢驗(yàn)的主要功能：在α水準(zhǔn)上可回答差別有無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；②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、下限的數(shù)值大小可判斷差別是否具有實(shí)際意義；③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（1α）％水平上進(jìn)行推斷，沒有精確的概率值，且有可能增大Ⅱ類錯誤；④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。當(dāng)H0成立時，這個統(tǒng)計(jì)量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。非正態(tài)分布，方差不齊：基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)變換。兩獨(dú)立樣本資料的t檢驗(yàn)：兩樣本均數(shù)的比較。⑵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)μ與已知的某一總體均數(shù)μ0有無差別。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)→計(jì)算統(tǒng)計(jì)量→確定P值并與給定的α比較→做出推斷結(jié)論。ZS；單側(cè)（ ZS，∞）或（∞，+ ZS）偏峰分布 雙側(cè)PX~P100X；單側(cè)（PX，∞）或（∞，P100X）③應(yīng)用：判斷某項(xiàng)指標(biāo)正常與否⑵總體均數(shù)的置信區(qū)間：①意義：按一定的置信度估計(jì)總體均數(shù)所在范圍；②計(jì)算：正態(tài)分布 σ未知：雙側(cè)177。Zσ；單側(cè)（Zσ，∞）或（∞，+ Zσ）；②當(dāng)σ未知但n足夠大時（n50），t分布近似服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，總體均數(shù)μ的雙側(cè)（1α）置信區(qū)間為：177。5參數(shù)估計(jì)：包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。⑵t分布的圖形特征：t值得分布于自由度有關(guān)。標(biāo)準(zhǔn)誤小，用樣本均數(shù)推斷總體均數(shù)的可靠性大；②應(yīng)用于結(jié)合，用以估計(jì)總體均數(shù)可能出現(xiàn)的范圍以及對總體均數(shù)作假設(shè)檢驗(yàn)；③與n的關(guān)系：n越大，S越小。參數(shù)估計(jì)1在服從正態(tài)分布的總體中進(jìn)行隨機(jī)抽樣，樣本均數(shù)的抽樣分布特點(diǎn)：①各樣本均數(shù)未必等于總體均數(shù)；②樣本均數(shù)見存在差異；③樣本均數(shù)圍繞總體均數(shù)，中間多、兩邊少，左右基本對稱，呈近似正態(tài)分布；④樣本均數(shù)間的變異明顯小于原始變量間的變異。服從二項(xiàng)分布的隨機(jī)變量有n+1個不同的取值；Poisson分布的隨機(jī)變量的可能去只有無限多個，即非負(fù)整數(shù)0,1，2……；b隨機(jī)變量的概率不同：二項(xiàng)分布P（X=k）=,Poisson分布P（X=k）=eλ；c描述的隨機(jī)變量不同。⑶分布特性：Poisson分布是非對稱的，總體參數(shù)λ值越小，分布越偏；隨著λ→∞，分布趨于對稱，當(dāng)λ≥20時，Poisson分布資料可按正態(tài)分布處理。一般記作P（λ），λ是Poisson分布的唯一參數(shù)。當(dāng)n→∞時，只要π不太靠近0或1（特別是當(dāng)nπ和n（1π）均大于5時），二項(xiàng)分布趨于對稱。二項(xiàng)分布的概率函數(shù)P（X）=π(1π)nx, =⑵適用條件：①每次實(shí)驗(yàn)只有兩種互斥的結(jié)果；②各次實(shí)驗(yàn)互相獨(dú)立；③發(fā)生成功事件的概率恒定。σ處。②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。（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（μ，σ2）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。σ處有拐點(diǎn)；③曲線下面積為1；④正態(tài)分布有兩個參數(shù)：位置參數(shù)μ（決定曲線在橫軸上的位置）和變異參數(shù)σ（決定曲線的形狀）；⑤μ177。11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。（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（即報告期指標(biāo)與基線期指標(biāo)的比：an/a0）和環(huán)比（報告期指標(biāo)與其前一期指標(biāo)之比：an/an1）。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，因此報告比較結(jié)果時必須說明所選用的標(biāo)準(zhǔn)和理由④兩樣本標(biāo)準(zhǔn)化率是樣本值，存在抽樣誤差。⑵應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化法的注意事項(xiàng)：① 標(biāo)準(zhǔn)化法的應(yīng)用范圍很廣。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。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。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；④頻率型指標(biāo)的解釋要緊扣總體和屬性；⑤相對數(shù)間比較要具備可比性：要注意觀察對象是否同質(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；⑥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)。2常用相對數(shù)類型：頻率型、強(qiáng)度型和相對比型指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)差的應(yīng)用：①表示變量分布的離散程度；②結(jié)合均數(shù)計(jì)算變異系數(shù)、描述對稱分布資料；③結(jié)合樣本含量計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤。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。離散型定量變量的頻率分布圖可用直條圖表達(dá)。變量資料可分為定性變量、定量變量。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)）】。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。定量資料的統(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。（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