【正文】 近似反映某一時(shí)間出現(xiàn)概率單位時(shí)間內(nèi)某現(xiàn)象的發(fā)生頻率兩個有關(guān)聯(lián)的指標(biāo)A和B之比計(jì)算公式A/B有無量綱無有可有、可無取值范圍【0,1】可大于1無限制本質(zhì)大樣本時(shí)作為概率近似值分子式分母的一部分頻率強(qiáng)度，即概率強(qiáng)度的近似值表示相對于B的一個單位，A有多少個單位A和B可以是絕對數(shù)、相對數(shù)和平均數(shù)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)。（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)。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。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（1α），來確定總體均數(shù)的所在范圍】。★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)。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)。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)。9⑴標(biāo)準(zhǔn)化：兩個率或多個率之間進(jìn)行比較時(shí)，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~。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。12常用統(tǒng)計(jì)圖用途：①條圖：適用于相互獨(dú)立的資料（資料有明確分組、不連續(xù)）；②百分條圖、圓圖適用于構(gòu)成比資料；③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）；④直方圖用于描述連續(xù)變量的頻數(shù)分布；⑤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?！铮?）正態(tài)分布的應(yīng)用：①確定醫(yī)學(xué)參考值范圍：是指特定的“正?！比巳海ㄅ懦藢λ芯康闹笜?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)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。2二項(xiàng)分布： (1)是一種離散型隨機(jī)變量的分布類型。⑷累積概率計(jì)算：①二項(xiàng)分布出現(xiàn)陽性的次數(shù)至多為k次的概率為：P（X≤k）=②出現(xiàn)陽性的次數(shù)至少為k次的概率為：P（X≥k）=。4 概率計(jì)算：如果稀有事件發(fā)生次數(shù)的總體均數(shù)為λ，有事件發(fā)生次數(shù)至多為k次的概率為：P（X≤k）= ；生次數(shù)至少為k次的概率：P（X≥k）=1P（X≤k1）★4三種常用分布之間的關(guān)系：①二項(xiàng)分布與Poisson分布的關(guān)系：當(dāng)n很大，發(fā)生概率π（或1π）很小，二項(xiàng)分布B（n，π）近似于Poisson分布P（nπ）；②二項(xiàng)分布與正態(tài)分布的關(guān)系：當(dāng)n較大，π不接近0或1（特別是當(dāng)nπ和n（1π）均大于5時(shí)），二項(xiàng)分布B（n，π）近似于正態(tài)分布N（nπ，nπ（1π））；④ Poisson分布與正態(tài)分布的關(guān)系：當(dāng)λ≥20時(shí)，Poisson分布漸進(jìn)正態(tài)分布N（λ，λ）。★3標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)別與聯(lián)系： 區(qū)別：⑴標(biāo)準(zhǔn)差S（σ）：①意義：描述個體觀察值變異程度的大小。特征：①單峰分布，以0為中心，左右對稱；②v越小，t值越分散，曲線的峰部越矮，尾部越高；③隨著v逐漸增大，t分布逐漸接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；當(dāng)v趨向∞時(shí)，t分布趨近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，故標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是t分布的特例；④t分布是一簇曲線。正態(tài)近似法：當(dāng)n足夠大，且np及n(1p)均大于5時(shí)，p的抽樣分布近似正態(tài)分布，總體概率π的雙側(cè)（1α）置信區(qū)間等于P177。3假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯誤：Ⅰ型和Ⅱ型錯誤。5 檢驗(yàn)：前提條件：兩小樣本來自正態(tài)總體且方差不等。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（n160且n260）的兩樣本均數(shù)的比較。① 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。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。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。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。通常是將受試對象按性質(zhì)相同或相近分為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。⑵假設(shè)檢驗(yàn)所需樣本含量取決于四個要素：① 第一類錯誤概率α的大?。害猎叫?，所需樣本量越大；②第二類錯誤概率β或檢驗(yàn)功效（1β）的大?。旱诙愬e誤的概率越小，檢驗(yàn)功效越大，所需樣本含量越多；③容許誤差δ：即兩總體參數(shù)的的差值，δ越大，所需樣本含量越?。虎芸傮w標(biāo)準(zhǔn)差σ和總體概率π：σ越大，所需樣本含量越多；總體概率π越接近50％，變異性越大，所需樣本含量越多。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。檢驗(yàn)1 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：①單樣本分布的擬合優(yōu)度；②比較兩個或多個獨(dú)立樣本頻率分布；③比較配對設(shè)計(jì)兩樣本頻率和兩頻率分布；④推斷兩個變量或特征之間有無關(guān)聯(lián)性。若Pα，不拒絕H0。②實(shí)驗(yàn)組與同一個對照組的比較：分析目的為各實(shí)驗(yàn)組與同一個對照組的比較，而各實(shí)驗(yàn)組間不須比較。②非參數(shù)檢驗(yàn)：不以特定的總體分布為前提，也不針對決定總體分布的幾個參數(shù)做推斷，進(jìn)行的是分布之間的檢驗(yàn)。若假設(shè)成立，樣本差值的正秩和與負(fù)秩和應(yīng)相差不大，均接近n(n+1)/4；當(dāng)正負(fù)秩和相差懸殊，超出抽樣誤差可解釋的范圍時(shí)，則有理由懷疑該假設(shè)，從而拒絕H0。5KruskalWallis H檢驗(yàn)：⑴目的：用于推斷定量變量或有序分類變量的多個總體分布有無差別。r的絕對值大小表示兩變量之間線性相關(guān)的密切程度，越接近于1，密切程度越高，越接近于0，密切程度越低。4秩相關(guān)系數(shù)的計(jì)算：r ==，1≤r≤1。簡單回歸分析1回歸方程：=a+bX，b==2線性回歸模型的適用條件：①線性：因變量Y與自變量X稱線性關(guān)系；②獨(dú)立：每個個體觀察值之間互相獨(dú)立；③正態(tài)性：任意給定X值，對應(yīng)的隨機(jī)變量Y都服從正態(tài)分布；④等方差性：在一定范圍內(nèi)不同的X值所對應(yīng)的隨機(jī)變量Y的方差相等。7服從雙變量正態(tài)分布的變量，既可以進(jìn)行兩者的線性相關(guān)分析，也可以進(jìn)行線性回歸分析，且有tr=tb，即這兩個檢驗(yàn)完全等價(jià)。調(diào)查設(shè)計(jì)1調(diào)查設(shè)計(jì)是對調(diào)查研究所作的周密計(jì)劃，包括資料收集、整理和分析全過程的設(shè)想和安排。3總體回歸系數(shù)β的統(tǒng)計(jì)推斷：總體回歸系數(shù)β是否為0的假設(shè)檢驗(yàn)，可用方差分析或t檢驗(yàn)。5秩相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷：H0：ρs=0；H1：ρs≠0，α=，當(dāng)n≤50時(shí)，查附表14的rs界值表；當(dāng)n50時(shí)，計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量u，查t界值表。方法：①直接查相關(guān)系數(shù)臨界值表，根據(jù)自由度v=n2，差臨界值表，比較與臨界值，統(tǒng)計(jì)量越大，概率P越??；統(tǒng)計(jì)量越小，概率P越大。⑶注意事項(xiàng)：①編秩中若有相同的數(shù)據(jù)在同一組則依次編秩；若相同數(shù)值在不同組內(nèi)，求平均秩次；②當(dāng)相持出現(xiàn)較多時(shí)（超過25％），需使用校正公式；③當(dāng)結(jié)論為拒絕H0，認(rèn)為多組處理效應(yīng)不全相同時(shí)，常需進(jìn)一步作多個樣本的兩兩比較的秩和檢驗(yàn)。當(dāng)n50,用Z檢驗(yàn)。由于丟棄了觀察值的具體數(shù)據(jù)，只保留了大小次序的信息，凡適合參數(shù)檢驗(yàn)的資料，應(yīng)首選參數(shù)檢驗(yàn)。6配對設(shè)計(jì)資料的X2檢驗(yàn)：⑴配對22列聯(lián)表資料的X2檢驗(yàn)（兩種處理方法陽性率的比較）：H0：兩總體陽性率相等；H1：兩總體陽性率不等。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。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。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。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。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