医学统计总复习(刘桂芬主编-研究生使用)

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1、实用标准文案刘桂芬主编《医学统计学》总复习(供研究生用)第一部分考试范围与内容第一章绪论1.统计工作的基本步骤:四个步骤:设计(最关键的一步)、搜集资料(统计分析的前提)、整理资料、分析资料。2.三种资料类型:(1)计量资料(定量资料)(2)计数资料(分类资料)(3)等级资料3.同质与变异4.总体与样本5.概率附:思考题1.结果用数字表示的资料一定是计量资料与指标测得结果用数字表示的资料一定是计量资料?文档实用标准文案2.例数足够大时就是总体3.变异与差异的区别第二章医学资料的统计描述1.频数分布的特征2.频数分布的类型3.计量资料的统计描述指标(1)集中趋势:X、G、M(

2、Px):适用条件、计算(2)离散趋势:R、Q、S、CV:意义及适用条件4.分类资料的统计描述⑴常用相对数指标(概念)⑵注意事项(重点)⑶标化率:①意义及基本思想②计算(直接法)③注意事项⑷动态数列(不要求)4.医学参考值范围的制定:概念、注意事项、估计方法5.正态性判定(一般了解)文档实用标准文案附:1.集中趋势离散趋势指标的选择判断步骤:资料是抗体滴度G、S否是偏态、开口M、Q否X、S(CV)2.关于统计描述指标的思考(1)同一资料,标准差大于均数表示该样本的分布就一定是偏态分布?(2)偏态分布不能计算平均数?(3)只要是正态分布的计量资料,就一定能计算均数、标准差?(4

3、)资料的分布型与平均数指标大小的关系:正态分布();正偏态分布();负偏态分布()。(5)标化率与实际率的意义?标化率(比较水平);实际率(现状)(6)标化率之间比较一定都要进行假设检验吗?第三章正态分布及其应用1.正态分布的特征文档实用标准文案2.正态曲线下分布面积的规律(95%)3.标准正态分布及u变换(见下)附:思考题1.在正常值范围内的一定均为正常人;在正常值范围外的一定是病人?2.医学参考值范围解题思路:(1)判断分布类型(正态或偏态);(2)制定单侧或双侧范围3.什么情况下需考虑做正态性判定?(统计描述、参考值范围制定)第四章总体均数的估计与假设检验1.抽样误差

4、(概念)2.抽样误差的特点:⑴客观存在,可控制但不能消除;⑵反映抽样误差大小的指标:用Sx来说明均数的抽样误差大小;用Sp来说明率的抽样误差大小;⑶均数抽样误差的大小与标准差成正比,与√n成反比;⑷减少抽样误差最切实可行的办法为:增加样本含量。3.标准误的应用4.u变换与t变换:文档实用标准文案X-μX-μu变换:u=────u=────σσxt变换:X-μt=────Sx5.t分布与u分布的关系:u分布是t分布的特例6.总体均数的估计方法⑴点(值)估计:⑵区间估计:①95%可信区间:X±1.96Sx②99%可信区间:X±2.58Sx7.假设检验的一般步骤:⑴建立假设①H0

5、:无效假设;H1:备择假设②单双侧检验:根据专业知识来定。⑵确定检验水准:α=0.05⑶选定检验方法并计算检验统计量⑷确定P值:直接计算、查表法⑸作出推断结论:统计结论:是否拒绝H0专业结论:谁高谁低?(有无效果)文档实用标准文案8.常用t检验(重点是掌握根据资料的性质、分析的目的来选择假设检验方法)(1)t(u)检验的应用条件(2)假设检验方法:①X与μ的比较的t检验(一般是单组原始数据)②配对设计资料的t检验(关键是掌握什么是配对资料)配对设计的三种情况:(有编号、自己与自己比)1)同一对象治疗前后比较;2)同一标本一分为二,分别用两种方法处理;3)同一对象不同部位分别

6、用两种处理4)将条件相同或相近的两个对象配成对子,然后随机分配到两个处理组中,观察两种处理有无差别。③两样本均数比较的t检验④两样本几何均数的t检验(两组抗体滴度比较)⑤两大样本均数比较的u检验(n1,n2均大于50)⑥两小样本比较,方差不齐时的处理方法:a.变量变换、b.秩和检验、c.t'检验9.第一类错误与第二类错误(概念)10.假设检验应注意的问题(重点在于理解)文档实用标准文案附:思考题1.正常参考值范围估计:①95%正常值范围:X±1.96S②99%正常值范围:X±2.58S2.可信区间与正常值范围的区别(P48)提问的区别:该地平均水平?3.标准误与标准差的区别

7、与联系?4.单双侧检验的取舍?(上机考试时全部采用双侧检验)5.t检验和方差分析之前是否一定做正态性检验?(不需要。因轻度偏离不影响检验结果)6.在什么情况下做假设检验需要进行方差齐性检验?(完全随机设计两组或多组计量资料比较)第五章方差分析(多组计量资料比较)1.方差分析基本思想(重点)2.方差分析的用途3.各种方差分析的误差分解方法4.方差分析的注意事项(P81)5.本章只要求掌握:第一至四节,其余不要求。文档实用标准文案第六章(不要求)第七章X2检验1.X2检验的用途(计数资料,百分数)2.X2检验的基本思想

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