统计考试重点.docVIP

同质（homogeneity） 是指观察单位或研究个体间被研究指标的主要影响因素相同或基本相同。如研究儿童的生长发育，同性别、同年龄、同地区、同民族、健康的儿童即为同质儿童。 变异（variation） 由于生物个体的各种指标所受影响因素极为复杂，同质的个体间各种指标存在差异，这种差异称为变异。如同质的儿童身高、体重、血压、脉搏等指标会有一定的差别。 总体（population）:根据研究目的确定的同质观察单位某项变量值的集合或全体。总体是相对的，总体的大小是根据研究目的而确定的。 样本（sample）:是从总体中随机抽取的部分观察单位变量值的集合。样本应有代表性，即应该随机抽样并有足够的样本含量。 参数（parameter）:由总体计算或得到的统计指标称为参数。总体参数具有很重要的参考价值。如总体均数μ，总体标准差σ等。 统计量（statistic）:由样本计算的指标称为统计量。如样本均数，样本标准差s等。注意：一般不容易得到参数，而容易获得样本统计量。 概率（probability）:是描述随机事件发生可能性大小的量值。用英文大写字母P来表示。概率的取值范围在0～1之间。当P＝0时，称为不可能事件；当P＝1时，称为必然事件。 小概率事件：统计学上一般把P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件。小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎不可能发生。利用该原理可对科研资料进行假设检验。 抽样误差（sample error）: 由于随机抽样所引起的样本统计量与总体参数之间的差异以及样本统计量之间的差别称为抽样误差。如样本均数与总体均数之间的差别，样本率与总体率的差别等。抽样误差是不可避免的。 统计表（statistical table）：把统计分析资料及其指标用表格列出，称为统计表。它可以代替冗长的文字叙述，便于计算、分析和对比。 统计图（statistical graph）：是用点、线、面等表达统计资料中数量及其变化趋势，使统计资料更形象、更易懂，可直观地反映出事物间的数量关系。 生存分析（survival analysis）：将事件发生的结果和随访时间结合起来的一种统计分析方法。 完全数据：确切知道观察对象的准确生存时间。 不完全数据：无法知道观察对象的准确生存时间。常见的原因有： ①中途失访 ②死于其它原因 ③观察期终止时仍存活。 生存时间（survival time ）：①狭义：病人发病到死亡经历的时间； ②广义：某事件起始到终点经历的时间。如发病、死亡、治疗失效、失败、疾病复发、缓解等。 失效事件(failure event）：指明死亡、疾病复发等； 起始事件（initial event）：开始计算生存时间的事件，如确认时期、手术时期等。 截尾值（censored value）：也称终检值，删失数据，不完全数据。因各自原因未观察到病人确切生存时间。 生存函数（survival function）：也称累积生存率或生存率。表示具有协变量X的观察对象其生存时间T大于t时刻的概率。 风险函数(hazard function)：生存时间已达到t的一群观察对象在t时刻的瞬时死亡率。 死亡概率（mortality probability）：表示一个观察对象从开始 统计工作的基本步骤：统计设计、搜集资料、整理资料、分析资料。1）设计是统计工作的第一步，也是关键的第一步，是对统计工作全过程的设想和计划安排。 统计设计－就是根据研究目的确定试验因素、受试对象和观察指标，并在现有的客观条件下决定用什么方式和方法来获取原始资料，并对原始资料如何进行整理，以及整理后的资料应该计算什么统计指标和统计分析的预期结果如何等。2）搜集资料—是根据设计的要求，获取准确可靠的原始资料，是统计分析结果可靠的重要保证。3）整理资料的目的就是将搜集到的原始资料进行反复核对和认真检查，纠正错误，分类汇总，使其系统化、条理化，便于进一步的计算和分析。过程：审核，分组，汇总。4）分析资料—是根据设计的要求，对整理后的数据进行统计学分析，结合专业知识，对分析结果作出科学合理的解释。 资料分型：定量资料（quantitative data）：亦称计量资料（measurement data），是用定量的方法测定观察单位（个体）某项指标数值的大小，所得的资料称定量资料。如身高（㎝）、体重（㎏）、脉搏（次/分）、血压（kPa）等为数值变量，其组成的资料为定量资料。定性资料（qualitative data）亦称计数资料（enumeration data）或分类资料（categorical data），是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组的观察单位数，所得的资料称定性资料。等级资料（ranked data）亦称有序分类资料（ordinal catego