统计学必考.docVIP

统计学（Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达?的科学。? 总体（population）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。? 样本（sample）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性，能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。? 抽样误差（sampling?error）在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。表现为总体参数与样本统计量的差异，以及多个样本统计量之间的差异。可用标准误描述其大小。? 标准误(Standard?Error)?样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度，也间接反映了抽样误差的大小。 参数估计：指用样本指标值（统计量）估计总体指标值（参数）。参数估计有两种方法：点估计和区间估计。? 区间估计（interval?estimation）：将样本统计量与标准误结合起来，确定一个具有较大臵信度的包含总体参数的范围，该范围称为臵信区间（confidence?interval，CI），又称可信区间。? 频数表（frequency?table）用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度参考值范围? 描述绝大多数正常人的某项指标所在范围；正态分布法（标准差）、百分位数法，参考值范围用于判断某项指标是否正常? 置信区间：在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence?interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。给出的是被测量参数的测量值的可信程度。 完全随机设计（completely?random?design）：完全随机设计仅涉及一个处理因素（但可为多水平），故又称单因素（one-way）设计。它是将受试对象按随机化的方法分配到各个处理组中，观察实验效应，临床试验中的随机对照试验也属于此类设计。? 配对设计（paired?design）：是将受试对象按一定条件匹配成对，再随机分配每对中的两个受试对象到不同处理组。配对的因素是影响实验效应的主要非处理凶素 非参数统计（nonparametric?statistics）是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和计算参数估计量,直接对比较数据(x)的分布进行统计检验的方法。? 变异（variation）：对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异? 同质（homogeneity）：研究对象具有的相同的状况或属性等共性。?回归系数有单位，而相关系数无单位? 线性相关系数（linear?correlation?coefficient）：又称Pearson积差相关系数（Pearson?product?moment?coefficient），是定量描述两个变量间线性关系的密切程度与相关方向的统计指标。? 参数（parameter）：是指总体的统计指标，如总体均数、总体率等。总体参数是固定的常数。多数情况下，总体参数是不易知道的，但可通过随机抽样抽取有代表性的样本，用算得的样本统计量估计未知的总体参数。? 统计量（statistic）是指样本的统计指标，如样本均数、样本率等。样本统计量可用来估计总体参数。总体参数是固定的常数，统计量是在总体参数附近波动的随机变量? 等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料（ordinal?data）。等级资料又称有序变量。 计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count?data）。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数； 方差（variance）：方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。 变异系数（coefficient?of?variation）用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较。用CV?表示。计算：标准差/均数*100%?? 21.统计推断：通过样本指标来说明总体特征，这种从样本获取有关总体信息的过程称为统计推断（statistical?inference）。 标准误及X?s?：通常将样本统计量的标准差称为标准误。许多样本均数的标准差X?s称为均数的标准误（standard?error?of?mean，SEM?），它反映了样本均数间的离散程度，也反映了样本均数与总体均数的差异，说明均数抽样误差的大小。 率（rate）又称频率指标，说明一定时期内某现象发生的频率或强度。计算公式为：发生某现象的观察单位数/可能发生某现象的观察单位总数*10