统计学实验设计

实验设计的统计学基本原则

第十一章实验设计的统计学基本原则 实验（Experiment）：指由研究者主动地决定给予部分实验对象某种处理，给予另部分对象某种对照处理的研究设计形式，这种处理的分配常常是随机的。 实验设计（Experimental design）：是通过良好地计划对象的选择、处理因素的分配、结果指标的测量和资料分析来保证比较组间对象和实验条件是均衡的，实验结果有较好的可比性，并且较好地控制误差以能用较小的样本获取可靠的结论。 一．实验设计的三要素：受试对象、处理因素和实验效应。 1．处理因素（treatment）：根据研究目的，对受试对象施加的某种措施，称为处理因素。 注意：①抓住主要因素。 ②控制混杂因素（“非处理因素”在各组中应尽可能相同）。 ③标准化（处理因素应该标准化，即研究过程中处理应该自始至 终保持一致，不能因任何原因中途改变。）

2．受试对象（subject）：动物——种类，品系，窝别 人——诊断，依从性 注意受试对象的同质性 (homogeneity) 3．实验效应（effect）： 指标选择：有效，客观，灵敏，精确。（头痛，发烧） 指标观察：对人的观察应注意避免偏性，提倡盲法。 主观指标的量化：如划记评分。 完全不满意完全满意 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 二．实验研究的分类：根据实验的对象不同，实验分成三类。 1. 动物实验（animal experiment） 2. 临床试验（Clinical trial） 3. 现场干预试验（Intervention trial）

三．实验中的变异及其来源： 在实验中，由于实验对象自身特点、实验条件的变化和实验结果测量的不确定性造成实验结果与真值的差别称实验误差，根据统计分析上的处理不同，实验误差分成两类： 1. 随机误差：由大量、微小的、偶然的因素的共同作用引起的不易控制的误差称随机误差。如在实验中，温度、湿度、风向、振动、试剂、仪器、操作员等都可能造成结果的偏差。 随机变异是没有倾向性的，在大量观察条件下，随机误差的分布呈标准N。随机误差的规律可以用统计方法分析。 正态分布()1,0 2.系统误差（systematic error）：由于在对象选择、处理因素分配的不随机、测量结果的不准确造成实验结果有倾向性地偏离真值称系统误差，或称偏倚（bias）。

医学统计学考试重点整理

一、基本概念 1.总体与样本 总体：所有同质观察单位某种观察值（即变量值）的全体 样本：是总体中抽取部分观察单位的观察值的集合 2.普查与抽样调查 普查：就是全面调查，即调查目标总体中全部观察对象 抽样调查：是一种非全面调查，即从总体中抽取一定数量的观察单位组成样本，对样本进行调查 3.参数与统计量 参数：总体的某些数值特征 统计量：根据样本算得的某些数值特征 4.Ⅰ型与Ⅱ型错误 假设检验的结论 真实情况拒绝H 不拒绝H

H 正确Ⅰ型错误(ɑ) 0 推断正确(1?ɑ) 不正确推断正确(1?β) H Ⅱ型错误(β) 为真时却被拒绝，弃真错误 Ⅰ型错误（ɑ错误）: H 为假时却被接受，取伪错误 Ⅱ型错误（β错误）: H 5.随机化原则与安慰剂对照 随机化原则:是将研究对象随机分配到实验组和对照组，使每个研究对象都有同 等机会被分配到各组中去，以平衡两组中已知和未知的混杂因素，从而提高两组的 可比性，避免造成偏倚。（意义: ①是提高组间均衡性的重要设计方法；②避免有意 扩大或缩小组间差别导致的偏倚；③各种统计学方法均建立在随机化基础上）安慰剂对照:是一种常用的对照方法。安慰剂又称伪药物，是一种无药理作用的制剂，不含试验药物的有效成分，但其感观如剂型、大小、颜色、质量、气味及口味等都与试验药物一样，不能被受试对象和研究者所识别。（安慰剂对照主要用于临床试验，其目的在于控制研究者和受试对象的心理因素导致的偏倚，并提高依从性。安慰剂对照还可以控制疾病自然进程的影响，显示试验药物的效应） 6.误差与标准误（区分率与均数）

㈠均数 抽样误差:由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异。 标准误：是指样本均数的标准差，反映抽样误差大小的定量指标，其公式表示 =S/√n 为S x ㈡样本率 率的抽样误差:样本率p和总体率π的差异 率的标准误:样本率的标准差,公式为σp=√π（1-π）/n 7.方差分析 方差分析：又称F检验，是通过对数据变异按设计类型的不同，分解成两个或多个样本均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法。 （方差分析的基本思想:把全部观察值间的变异按设计类型的不同，分解成两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机误差进行比较，以判断各部分的变异是否具有统计学意义） 二、问题 1.集中趋势与离散趋势描述的常用指标、适用范围与优缺点 ㈠描述集中趋势的常用指标：

医学统计学重点图表总结

描述内容 指 标 意 义 适 用 场 合 平均水平 均 数 个体的平均值 对称分布 几何均数 平均倍数 取对数后对称分布 中 位 数 位次居中的观察值 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料；④分布不明 众 数 频数最多的观察值 不拘分布形式，概略分析 调和均数 基于倒数变换的平均值 正偏峰分布资料 变 异 度 全 距 观察值取值范围 不拘分布形式，概略分析 标 准 差 （方 差） 观察值平均离开均数的程度 对称分布，特别是正态分布资料 四分位数间距 居中半数观察值的全距 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料；④分布不明 变异系数 标准差与均数的相对比 ①不同量纲的变量间比较；②量纲相同但数量级相差悬殊的变量间比较 4. 常用统计图有哪些？分别适用于什么分析目的？ 常用统计图的适用资料及实施方法 图 形 适 用 资 料 实 施 方 法 条 图 组间数量对比 用直条高度表示数量大小 直 方 图 定量资料的分布 用直条的面积表示各组段的频数或频率 百分条图 构成比 用直条分段的长度表示全体中各部分的构成比 饼 图 构成比 用圆饼的扇形面积表示全体中各部分的构成比 线 图 定量资料数值变动 线条位于横、纵坐标均为算术尺度的坐标系 半对数线图 定量资料发展速度 线条位于算术尺度为横坐标和对数尺度为纵坐标的坐标系 散 点 图 双变量间的关联 点的密集程度和形成的趋势，表示两现象间的相关关系 箱 式 图 定量资料取值范围 用箱体、线条标志四分位数间距及中位数、全距的位置 茎 叶 图 定量资料的分布 用茎表示组段的设置情形，叶片为个体值，叶长为频数 定性资料统计描述常用的统计指标及其适用场合 指标 计算公式 适用场合 频率 n/N 估计总体中某一结局发生的概率 频率分布 n 1/N ，n 2/N,…..,n k /N 估计总体中所有可能结局发生的概率 强度 阳性人数/总观察人时数 估计总体中单位时间内某一结局发生的概率 比 A/B 估计两个指标的相对大小 4.常用参考值范围的制定？ 参考值范 围（%） 正态分布法 百分位数法 双侧 单侧 双侧 单侧 下限 上限 下限 上限 90 S X 64.1± S X 1.28－ S X 1.28+ P 5~P 95 P 10 P 90 95 S X 96.1± S X 64.1－ S X 64.1+ P 2.5~P 97.5 P 5 P 95 99 S X 58.2± S X 2.33－ S X 2.33+ P 0.5~P 99.5 P 1 P 99

医学统计学习题

第一章绪论习题一、选择题 1．统计工作和统计研究的全过程可分为以下步骤: A. 调查、录入数据、分析资料、撰写论文 B. 实验、录入数据、分析资料、撰写论文 C. 调查或实验、整理资料、分析资料 D. 设计、收集资料、整理资料、分析资料 E. 收集资料、整理资料、分析资料 2. 在统计学中，习惯上把（）的事件称为小概率事件。 A. P 0.10 D. P 0.05 B. P 0.05或P E. P 0.01 0.01 C.P 0.005 3?8 A. 计数资料 B.等级资料C?计量资料 D. 名义资料 E.角度资料 3. 某偏僻农村144 名妇女生育情况如下：0 胎5 人、1 胎25 人、2 胎70 人、3 胎30 人、4胎14 人。该资料的类型是（）。 4. 分别用两种不同成分的培养基（A与B）培养鼠疫杆菌，重复实验单元数均为5个，记录 48 小时各实验单元上生长的活菌数如下，A：48、84、90、123、171；B：90、116、124、225、84。该资料的类型是（）。 5. 空腹血糖测量值，属于（）资料。 6. 用某种新疗法治疗某病患者41 人，治疗结果如下：治愈8 人、显效23 人、好转6 人、恶 化 3 人、死亡 1 人。该资料的类型是（）。 7. 某血库提供6094 例ABO 血型分布资料如下：O 型1823、A 型1598、B 型2032、AB 型641。该资料的类型是（）。 8. 100 名18 岁男生的身高数据属于（）。 二、问答题 1．举例说明总体与样本的概念 2．举例说明同质与变异的概念 3．简要阐述统计设计与统计分析的关系 一、选择题 1. D 2.B 3.A 4. C 5.C 6.B 7.D 8.C 二、问答题 1．统计学家用总体这个术语表示大同小异的对象全体，通常称为目标总体，而资料常来源于目标总体的一个较小总体，称为研究总体。实际中由于研究总体的个体众多，甚至无限多，因此科学的办法是从中抽取一部分具有代表性的个体，称为样本。例如，关于吸烟与肺癌的研究以英国成年男子为总体目标，1951 年英国全部注册医生作为研究总体，按照实验设计随机抽取的一定量的个体则组成了研究的样本。

实验设计的统计学基本原则

第十一章实验设计的统计学基本原则 实验(Exper iment)：指由研究者主动地决定给予部分实验对象某种处理, 给予另部分对象某种对照处理的研究设计形式，这种处理的分配常常是随机的。 实验设计(Experimental design)：是通过良好地计划对象的选择、处 理因素的分配、结果指标的测量和资料分析来保证比较组间对象和实验条件是均衡的，实验结果有较好的可比性，并且较好地控制误差以能用较小的样本获取可靠的结论。 一.实验设计的三要素：受试对象、处理因素和实验效应。 1 -处理因素(treatment)：根据研究目的，对受试对象施加的某种措施, 称为处理因 素。 注意：①抓住主要因素。 ②控制混杂因素(“非处理因素”在各组中应尽可能相同)。 ③标准化(处理因素应该标准化，即研究过程中处理应该自始至 终保持一致，不能因任何原因中途改变。)

2.受试对象(subject)：动物 ---------- 种类，品系'窝别 人——诊断，依从性 注意受试对象的同质性(homogene i ty) 3.实验效应(effect)： 指标选择：有效，客观，灵敏，精确。(头痛，发烧) 指标观察：对人的观察应注意避免偏性，提倡盲法。 主观指标的量化=如划记评分。 实验研究的分类：根据实验的对象不同，实验分成三类。 1.动物实验(animal experiment) 2?临床试验(Clinical trial) 3.现场干预试验(Intervention trial) 三.实验中的变异及其来源: 在实验中，由于实验对象自身特点、实验条件的变化和实验结果测量的 不确定性造成实验结果与真值的差别称实验误差，根据统计分析上的处理不 同，实完全不满意 I I I I I I I I I I I 完全满意 0 1 2 3 4 5 6 7 9 10

医学统计学重点要点

医学统计学重点 第一章绪论 1.基本概念： 总体：根据研究目的确定的性质相同或相近的研究对象的某个变量值的全体。 样本：从总体中随机抽取部分个体的某个变量值的集合。 总体参数：刻画总体特征的指标，简称参数。是固定不变的常数，一般未知。 统计量：刻画样本特征的指标，由样本观察值计算得到，不包含任何未知参数。 抽样误差：由随机抽样造成的样本统计量与相应的总体参数之间的差异。 频率：若事件A在n次独立重复试验中发生了m次，则称m为频数。称m/n为事件A在n次试验中出现的频率或相对频率。 概率：频率所稳定的常数称为概率。 统计描述：选用合适统计指标(样本统计量)、统计图、统计表对数据的数量特征及其分布规律进行刻画和描述。 统计推断：包括参数估计和假设检验。用样本统计指标(统计量)来推断总体相应指标(参数)，称为参数估计。用样本差别或样本与总体差别推断总体之间是否可能存在差别，称为假设检验。 2.样本特点：足够的样本含量、可靠性、代表性。 3.资料类型： （1）定量资料：又称计量资料、数值变量或尺度资料。是对观察对象测量指标的数值大小所得的资料，观察指标是定量的，表现为数值大小。每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位。 （2）分类资料：包括无序分类资料（计数资料）和有序分类资料（等级资料） ①计数资料：是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组观察单位的个数(频数)，由 各分组标志及其频数构成。包括二分类资料和多分类资料。 二分类：将观察对象按两种对立的属性分类，两类间相互对立，互不相容。 多分类：将观察对象按多种互斥的属性分类 ②等级资料：将观察单位按某种属性的不同程度、档次或等级顺序分组，清点各组观察单 位的个数所得的资料。 4.统计工作基本步骤：统计设计、资料收集、资料整理、统计分析。

医学统计学重点图表总结

定量资料统计描述常用的统计指标及其适用场合 描述内容指标意义适用场合 平均水平均数个体的平均值对称分布 几何均数平均倍数取对数后对称分布 中位数位次居中的观察值 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料； ④分布不明 众数频数最多的观察值不拘分布形式，概略分析 调和均数基于倒数变换的平 均值 正偏峰分布资料 变异度全距观察值取值范围不拘分布形式，概略分析 标准差（方差）观察值平均离开均 数的程度 对称分布，特别是正态分布资料 四分位数间距居中半数观察值的 全距 ①非对称分布；②半定量资料；③末端开口资料； ④分布不明 变异系数标准差与均数的相 对比 ①不同量纲的变量间比较；②量纲相同但数量级相 差悬殊的变量间比较 4. 常用统计图有哪些？分别适用于什么分析目的？ 常用统计图的适用资料及实施方法 条图组间数量对比用直条高度表示数量大小 直方图定量资料的分布用直条的面积表示各组段的频数或频率 百分条图构成比用直条分段的长度表示全体中各部分的构成比 饼图构成比用圆饼的扇形面积表示全体中各部分的构成比 线图定量资料数值变动线条位于横、纵坐标均为算术尺度的坐标系 半对数线图定量资料发展速度线条位于算术尺度为横坐标和对数尺度为纵坐标的坐标系 1

1 散 点 图 双变量间的关联 点的密集程度和形成的趋势，表示两现象间的相关关系 箱 式 图 定量资料取值范围 用箱体、线条标志四分位数间距及中位数、全距的位置 茎 叶 图 定量资料的分布 用茎表示组段的设置情形，叶片为个体值，叶长为频数 定性资料统计描述常用的统计指标及其适用场合 指标 计算公式 适用场合 频率 n/N 估计总体中某一结局发生的概率 频率分布 n 1/N ，n 2/N,…..,n k /N 估计总体中所有可能结局发生的概率 强度 阳性人数/总观察人时数 估计总体中单位时间内某一结局发生的概率 比 A/B 估计两个指标的相对大小 4.常用参考值范围的制定？ 参考值范围（%） 正态分布法 百分位数法 双侧 单侧 双侧 单侧 下限 上限 下限 上限 90 S X 64.1± S X 1.28－ S X 1.28+ P 5~P 95 P 10 P 90 95 S X 96.1± S X 64.1－ S X 64.1+ P 2.5~P 97 .5 P 5 P 95 99 S X 58.2± S X 2.33－ S X 2.33+ P 0.5~P 99 .5 P 1 P 99 1．标准差与标准误的区别与联系？

医学统计工作的基本步骤

*医学统计工作的基本步骤 1设计主要指统计设计，是影响研究能否成功的最关键环节，是提高观察或实验质量的重要保证。内容包括对资料搜集，整顿和分析全过程的设想与安排。实验设计的三大原则：随机化，重复，对照。 2搜集资料：目的指应采取措施使能取得准确可靠的原始数据。来源：统计报表，工作记录，专题调查或实验研究，统计年鉴和统计数据专辑。要求：随机性和样本含量足够大 3整顿资料：将原始数据净化，系统化和条理化，为下一步计算和分析打好基础过程。 4分析资料：在表达数据特征的基础上，阐明事物的内在联系和规律性，包括两方面：统计描叙和统计推断 17均数的可信区间与参考值范围的区别？均数的可信区间与参考值范围的区别主要体现在含义，计算公式和用途三个方面的不同。（1）意义：均数的可信区间是按预先给定的概率，确定的未知参数的可能范围。实际上一次抽样算得的可信区间要么包含了总体均数，要么不包含。但可以说：该区间可多大（如当a=0.05时为95%）的可能包含了总体均数。而参考值范围是指‘正常人’的解剖，生理生化某项指标的波动范围。均数的可信区间计算公式（1）σ未知：X±指均数可信区间的用途：估计总体均数，参考值范围是指判断观察对象的某项指标是否正常。 7.假设检验与区间估计的关系：置信区间具有假设检验的主要功能；置信区间在回答差别有无统计学意义的同时，还可以提示差别是否具有实际意义；假设检验可以报告确切的P值，还可以对检验的功效做出估计。 1.标准差与标准误的区别：标准差是衡量观察值的离散趋势，描述正态分布资料的频数。标准误是样本均数的变异程度，表示抽样误差的大小，用于总体均数区间估计。两者联系：两者都是变异指标。在样本含量一定时，S越大标准误也越大，即在抽取相同例数的前提下，标准差越大，抽到的样本均数的抽样误差也越大。 2.P值和α：P值时从样本求得H0条件下随机抽样得到目前的统计量以及更极端统计量的概率，反映样本信息是否支持H0，也反映做出拒绝或不拒绝H0决定的理由充分程度。α时人为确定的小概率，容许犯第二类错误的概率，用作门槛，称检验水平。在假设检验中，通常时将P与α对比来得到结论，。 3.标准正态分布与t分布有何不同：t分布为抽样分布，标准正态分布为理论分布。t分布比标准正态分布的峰值低，且尾部瞧得更高。随着自由度的增大，t分布逐渐趋于标准正态分布。当自由度趋于无穷大时，t分布趋近于标准正态分布。 4.假设检验中，当P<0.05时，拒绝H0的理论依据。P值是指从H0规定的总体随机抽得等于及大于现有样本获得的检验统计量值的概率。当P<0.05时，说明在H0成立的条件下，得到现有检验结果的概率小于通常确定的小怪绿时间标准的0.05。因小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，现的确发生了，说明现在样本信息不支持H0，所以怀疑原假设H0不成立，拒绝H0。 5.t检验应用的条件：对单样本t检验要求资料服从正态分布；配对t检验要求差值服从正态分布；对两样本t检验则要求数据均服从正太分布，且两样本对应的两总体方差相等。 6.I型错误和Ⅱ型错误得区别与联系：I型错误是指拒绝了实际成立的H0所犯的弃真的错误，其概率大小用α表示，Ⅱ型错误是指接受了实际上不成立的H0所犯的取伪错误，其概率用β表示。当样本含量N确定时，α越小β越大，反之，α越大β越小。了解这两类错误的实际意义在于，若在应用中要重点减少α，则取α=0.05；若要在应用中要重点减少β，则取α=0.10或-。20甚至更高。 7.假设检验和区间估计有何联系：假设检验用于推断质的不同即判断两个或多个总体参数是否不等，而可信区间用于说明量的大小即推断总体参数的范围。两者有联系也有区别，假设检验与区间估计的联系在于可信区间也可以回答假设检验的问题，若算得的可信区间若包含了H0，则按α水准，不拒绝H0，若不包含H0，则按照α水准，拒绝H0，接受H1。也就是说在判断两个总体参数不等时，假设检验和可信区间时完全等价的。 1.方差分析的基本思想和应用条件是什么。方差分析的基本思想时根据试验设计的类型，将全部测量值总的离均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分，除随机误差作用外，每个部分的编译可由某个因素的作用加以解释。通过比较不同变异来源的均方，借助F分布做出统计推断，从而推论各种研究因素对试验结果有无影响。应用条件：各样本是互相独立的随机样本，均服从正态分布；相互比较的各样本的具有方差齐性。

实验设计与统计分析

填空题 1.数据资料按其性质不同各分为资料和资料两种。 2.有共同性质的个体所组成的集团称为。从总体中抽取部分个体进行观测，用以估计总 体的一般特性，这部分被观测的个体总称为。 3.由总体中包含的全部个体求得的能够反映总体性质的特征数称为；由样本的全部观察 值求得的用以估计总体参数的特征数叫。 4..试验误差可以分为误差和误差两种类型。 5.从总体中抽取的样本要具有代表性，必须是抽取的样本。 6.样本根据样本容量的多少可以分为和。 8.小麦品种A穗长的平均数和标准差值为12cm和3cm，品种B为18cm和3.5cm，根据__________，判断品种______的 该性状变异大。 9.某海水养殖场进行贻贝单养和贻贝与海带混养的对比试验，收获时各随机抽取抽取50绳测其毛重，结果如下所示： 平均数X(kg)极差R(kg)标准差S(kg)变异系数CV% 贻贝单养42.70307.0816.58贻贝与海带混养52.1030 6.3412.16根据和，判断的效果好。 10.在统计学中，常见平均数主要有和。 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 简答题 1.如何控制、降低随机误差，避免系统误差？ 2.什么是准确性，精确性？如何提高试验的正确性？ 3.统计表与统计图有何用途？常用统计图、统计表有哪些？ 4.生物统计学中常用的平均数有几种？各在什么情况下应用？ 5.为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？ 多选题 1.下列总体中属于有限总体的是（）。 A 保定地区棉田中棉铃虫的头数 B 20m2的试验小区中鲁玉4号玉米的株高 C 66.7万公顷鲁玉4号玉米的株高 D 320株水稻中糯稻的株数 2.下列数据资料中属于连续型变数资料。

医学统计学总结重点笔记复习

章第一1 选2）是根据研究目的确定的同质观察单位（研究对象）的全体，population总体：总体（实际上是某一变量值的集合。可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。总体population根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。）。样样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample本应具有代表性。所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。从总体中随机抽得的部分观察单位，其实测值的集合。样本sample1 3选（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件小概率事件：我们把概率很接近于0 称为小概率事件。值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得P 值：P 认为有高 P ≤0.01 P 到的P 值反应结果真实程度，一般以≤ 0.05 认为有统计学意义，或0.01。度统计学意义，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率等于或小于0.05 值是：P 1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小显著性水平。实例的) 显著性水平。3) 观察到的( 4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。小概率原理：一个事件如果发生的概率很小的话，那么可认为它在一次实际实验中是不会发生的，数学上称之小概率原理，也称为小概率的实际不可能性原理。统计学中，一 0.01的概率为小概率。般认为等于或小于0.05或 1）资料的类型（3选）计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称1（其变量值是定量.为计量资料（measurement data）。计量资料亦称定量资料、测量资料。、红细胞(kg)的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。如某一患者的身高（cm）、体重12L分）、血压（KPa(10/）等。)、脉搏（次/计数numerical quantitative data数值变量资料计量资料measurement data定量资料variable 为观测每个观察单位某项指标的大小，而获得的资料。）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2（）。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count data（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、 O 四种血型的人数等。ABA、B、、无效的人数；调查一批少数民族居民的unordered qualitative data定性资料无序分类变量资料enumeration data 计量资料nominal variable 名义变量资料categorical variable 为将观察单位按某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后而得到的资料。． ）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3（）。等级资料又称有序变量。如患者的治疗结果可ordinal data单位数，称为等级资料（分为治愈、好转、有效、无效或死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但等。、+++这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿蛋白含量的测定结果分为 +、++等级资料ranked data半定量资料semi-quantitative data有序分类变量ordinal categorical variable资料 为将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位后而得到的资料。 等级资料与计数资料不同：属性分组有程度差别，各组按大小顺序排列。 等级资料与计量资料不同：每个观察单位未确切定量，故亦称为半计量资料。 两种误差（2选1） 抽样误差（sampling error ）由于抽样而引起的总体指标(参数)与样本指标(统计数)之间的差异。抽样误差是由个体变异或其它随机因素造成的，是不可避免的，但误差分布有规律可循，可

统计学实验心得体会讲课稿

[标签:标题] 篇一：统计学实验心得体会 统计学实验心得体会 为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excl软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。 统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。 几次的实验课，我每次都有不一样的体会。个人是理科出来的，对这种数理类的课程本来就很感兴趣，经过书本知识的学习和实验的实践操作更加加深了我的兴趣。每次做实验后回来，我还会不定时再独立操作几次为了不忘记操作方法，这样做可以加深我的记忆。根据记忆曲线的理论，学而时习之才能保证对知识和技能的真正以及掌握更久的掌握。就拿最近一次实验来说吧，我们做的是“平均发展速度”的问题，这是个比较容易的问题，但是放到软件上进行操作就会变得麻烦，书本上只是直接给我们列出了公式，但是对于其中的原理和意义我了解的还不够多，在做实验的时候难免会有很多问题。不奇怪的是这次试验好多人也都是不明白，操作不好，不像以前几次试验老师讲完我们就差不多掌握了，但是这次似乎遇到了大麻烦，因为内容比较多又是一些没接触过的东西。我个人感觉最有挑战性也最有意思的就是编辑公式，这个东西必须认真听认真看，稍微走神就会什么都不知道，很显然刚开始我是遇到了麻烦。还好在老师的再次讲解下我终于大致明白了。回到寝室立马独自专研了好久，到现在才算没什么问题了。 实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己，得到的好处会大于他自身的价值很多倍。例如在实验过程中如果我们要做出好的结果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。这就在我们的实践工作中，不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习，肯定会很少被挫 折和浮躁打败，因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果，方能正确的做好一件事。 最后感谢老师的耐心指导，教会我们知识也教会我们操作，老师总是最无私最和蔼的人，我一定努力学习，用自己最大的努力去回报。 篇二：统计学实验报告与总结

医学统计学重点总结

医学统计学 第一章 医学统计中的基本概念 1 医学统计工作的内容：设计，收集资料，整理资料，分析资料。 2 资料的类型：计量资料（数值变量），计数资料（无序分类），等 变异（variation ）:在同质的基础上被观察个体的差异。级分组资料（有序分类）。 3 同质（homogeneity ）:对研究指标有影响的非实验因素相同。 4 总体（population ）:根据研究目的确定的同质的全部研究对象称总体 。 样本（sample ）：根据随机化的原则从总体中抽出有代表性的一部分观察单位组成的子集称样本。 5 参数（parameter ）:总体的设计指标称为参数。 统计量（statistic ）:样本的统计指标称为统计量。 6 变量（variable ）:观察对象的特征或指标称为变量，测量的结果即为变量值。 7 概率(probability)：描述随机事件发生的可能性的大小的一个量度，其概率介于0与1之间。 第二章 集中趋势的统计描述 一 算术均法（mean ）简称为均数，适用于正态或近似正态分布资料 （一）直接法 X n x n X X X n ∑= +?++= 21 （二）加权法（针对频数表）n fx n x f f f X k k ∑= +++= (21) 二 几何均数（geometic mean,G ）适用于倍数关系变化，经对数转换后呈正态分布（如：抗 体滴度，血清凝集效价，细菌计数，某些物质浓度等） G= n n X X X ?21 为了计算方便，常改用对数的形式计算，即=G lg 1 -( n X ∑lg ) 对于频数表资料，可用公式 G=lg 1 -(n x f ∑lg ) 三 中位数（M ）和百分位数 中位数：适用于偏态分布资料，末端无确切数值的资料及分布情况不确定 公式：M=L+（ M L f f n -5.0) M i L,M i ,M f 分别为M 所在组段的下限，组距和频数，L f 为M 所在组段之前各组数的累积频数。 百分位数：用符号X P 表示，x 即百分位 公式：x P =L+( x L f f x n -%·）x i 式中L,x i ，x f 分别为x P 所在组段的下限，组距和频数，

医学统计学知识点汇总

医学统计学总结 绪论 1、随机现象：在同一条件下进行试验，一次试验结果不能确定，而在一定数量的重复试验之后呈现统计规律的现象。 2、同质：统计学中对研究指标影响较大的，可以控制的主要因素。 3、变异：同质基础上各观察单位某变量值的差异。 数值变量：变量值是定量的，由此而构成的资料称为数值变量资料或计量资料，其数值是连续性的，称之为连续型变量。 变量无序分类变量：所分类别或属性之间无顺序和程度上的差异分类变量：定性变量 有序分类变量：有顺序和程度上的差异 4、总体：根据研究目的确定的同质研究对象中所有观察单位某变量值的集合。可以分为有限总体和无限总体。 5、样本：是按随机化原则从同质总体中随机抽取的部分观察单位某变量值的集合。样本代表性的前提：同质总体，足够的观察单位数，随机抽样。 统计学中，描述样本特征的指标称为统计量，描述总体特征的指标称为参数。 6、概率：描述随机事件发生的可能性大小的一个度量。若P（A）=1，则称A为必然事件；若P（A）=0，则称A为不可能事件；随机事件A的概率为0＜P＜1. 小概率事件：若随机事件A的概率P≤α，则称随机事件A为小概率事件，其统计学意义为：小概率事件在一次随机试验中认为是不可能发生的。 统计描述

1、频数分布有两个重要的特征：集中趋势和离散程度。频数分布有对称分布和偏态分布之分。后者是指频数分布不对称，集中趋势偏向一侧，如偏向数值小的一侧为正偏态分布，如偏向数值大的一侧为负偏态分布。 2、常用的集中趋势的描述指标有：均数，几何均数，中位数等。 均数:适用于正态或近似正态的分布的数值变量资料。样本均数用x表示，总体均数用μ表示。 几何均数：适用于等比级数资料和对数呈正态分布的资料。注意观察值中不能有零，一组观察值中不能同时有正值和负值。 中位数：适用于偏态分布资料以及频数分布的一端或两端无确切数据的资料。 3、常用的离散程度的描述指标有：全距，四分位数间距，方差，标准差，变异系数。 全距：任何资料，一组中最大值与最小值的差。 四分位数间距：适用于偏态分布以及分布的一端或两端无确切数据资料。 方差和标准差：正态分布资料。标准差表示观察值的变异度的大小。 变异系数：比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组资料的变异度。 4、标准正态分布：对正态分布的（X-μ）/σ进行u的变换，u=（X-μ）/σ,则正态分布变换为μ=0，σ=1的标准正态分布，亦称u分布。u被称为标准正态变量或标准正态离差。 两个参数：μ是位置参数，σ是形状参数。用N（0,1）表示标准正态分布。 常用估计医学参考值范围的方法有： （1）正态分布方法：适用于正态或近似正态分布的资料。 双侧界值：X±uσ/2S 单侧上界：X+uσS，或单侧下界：X-uσS （2）对数正态分布方法：适用于对数正态分布资料。 双侧界值：Lg-1（X lgx±uσ/2S lgx ）单侧上界：Lg-1（X lgx +uσS lgx），

实验设计与统计分析

实验设计 名词解释 总体：具有共同性质的个体所组成的集合体 样本：从总体中抽出一部分个体进行研究，这部分个体的总合称为样本或抽样总体 极差：资料中最大观察值与最小观察值的差值称为极差 方差：离均差平方的平均数称为方差 标准差：方差的正平方根称为标准差 变异系数：该样本的标准差对均数的百分数 频率：在大量重复试验中某一事件已发生的次数占试验总次数的比率称为频率 概率：描述随机事件出现的可能性大小的一个概念 频数：总体或样本中某观察值或某区间的观察值所出现的次数 频数分布：总体或样本中不同观察值或不同区间的观察值出现的次数组成的分布 抽样分布：研究从总体中独立抽取随机样本的统计数的概率分布 置信限：区间的上下限 置信概率（置信系数）：保证合理误差范围的概率 因素：对某些事物的存在状况能够产生影响的其他事物 试验因素：人为控制该影响因素的变化状态，使其影响程度可以得到准确的测量或判断 不同水平：一个试验因素不同质或不同量的存在状态，叫试验因素的不同水平 试验处理：人为地使试验因素处于不同水平或试验因素不同水平的组合，称为试验处理 试验方案：同一试验所处理的总和称为试验方案 试验效应：指因素的相对独立作用，也就是因素对性状所引起的增加或减少作用 简单效应：在一种情况下因素的相对独立作用 主效应：同一试验中同一因素的简单效应平均值称为主效应 重复：同一处理在试验中出现的次数（重复具有降低试验误差，扩大试验的代表性；估计试验误差大小，判断试验可靠程度） 个体试验：同一内容的试验只在一两个不同的地点设置 群体试验：同一内容试验在有许多代表性的地点统一布置、统一方法、同时进行，这样的试验叫做群体试验 参数：能说明不同总体集中性和变异性特征的数值称总体特征数 匀地播种：在即将进行试验的土地上连续几茬播种密生植物以便均衡土壤肥力差异的方法。相关系数：对于坐标散点，显线性相关的两个变量，如果不需要由x预测y，只需要了解x 与y是否确定有相关系数，相关关系的密切程度如何，以及相关性质，则只需计算出一个新的统计量 简答题 1、正态分布的特点 答：正态分布是一种常见也是最重要的连续性随机变量的理论分布。其特点①以算术平均数u为轴点，左右对称②在x=u处，值最大，其算术平均数、中位数、众数相等，合并为一③正态分布的多数次数集中于算术平均数u附近，离平均数越远，其相应的次数越少④正态分布曲线在∣x-u∣≧ō处有拐点，曲线左右延伸⑤正态分布曲线与x轴之间的总面积等于 1. 2、试验研究一般程序 答：㈠选题确定试验研究的具体目标和任务㈡作好试验计划设计和确定完成试验任务的方法步骤（①设计试验方案②确定试验方法③制定管理措施④确定观察测定项目及其方法与

医学统计学重点总结

1.简述总体和样本的定义，并且举例说明。 总体是研究目的确定的所有同质观察单位的全体。样品是从研究总体中抽取部分有代表性的观察单位。 2.简述参数和统计量的定义，并且举例说明。 描述总体特征的指标称为参数，描述样本特征的指标称为统计量。 3.变量的类型有哪几种？举例说明各种类型变量有什么特点。 ①定量数据：计量资料；定量的观测值是定量的，其特点是能够用数值的大小衡量其水平的 高低。 ②定性数据：计数资料；变量的观测值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。 ③有序数据：半定量数据/等级资料；变量的观测值是定性的，但各类别（属性）有程度或顺 序上的差异。 4.请举例说明一种类型的变量如何变换为另一种类型的变量。定量数据>有序数据>定性数据 ---------------> 5.请简述什么是小概率事件？ 概率是描述事件发生可能性大小的度量，P0.05事件称为小概率事件。 6．举例说明什么是配对设计。 配对设计是将受试对象按某些重要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体随机地给予两种处理。①同源配对：同一受试对象或同一标本的两个部分，随机分配接受两种不同处理；②异源配对：为消除混杂因素的影响，将两个同质受试对象配对分别接受两种处理。 7.非参数假设检验适合什么类型数据进行分析？ ①总体分布类型未知或非正态分布数据；②定量或半定量数据；③数据两端无确定的数值。 8．简述P 25 P 5０ P ７5 的统计学意义。（条件：明显偏态且不能转化为正态或近似对称；一端或两端无 确定数值；分布情况未知） 用来描述资料的观测值序列在某百分位置的水平，四分位数间距可以作为说明个体差异的指标（说明个体在不同位置的变异情况）。 9.直条图、直方图、圆饼图的使用条件是什么？ 直条图：各自独立的统计指标的数值大小和他们之间的对比； 直方图：连续变量频数分布情况； 圆饼图：全体中各部分所占的比例。 10.统计分析包括哪两个方面的内容？为什么要进行统计推断？ 统计描述和统计分析； 统计描述用来描述及总结一组数据的重要特征，其目的是使实验或观察得到的数据表达清楚并便于分析。统计推断指由样本数据的特征推断总体特征的方法，包括参数估计（点估计和区间估计）和假设检验（判断随机波动引起差别的概率大小）。 统计推断是通过样本推断总体的统计方法/根据样本提供的信息和抽样分布的规律，以一定的概率推断总体的特征。总体是通过总体分布的数量特征即参数 (如方差) 来反映的。很多时候并不知道总体的参数，只能由样本统计量推断获得。 11.定量数据如何进行统计描述？请举例说明。通过具体数值反应高低水平。 12.定性数据如何进行统计描述？请举例说明。根据类别或属性的不同分类。 13.简述均数的抽样误差及率的抽样误差。 由抽样造成的样本统计量与总体参数的差异称为抽样误差，样本均数不等于总体均数μ，总体率参数π不等于样本率p。 14.简述正态分布和标准正态分布的关系。 (μ=0，)关系：标准正态分布是正态分布的一种，具有正态分布的所有特征。所有 正态分布都可以通过Z分数公式转换成标准正态分布。 区别：正态分布的平均数为μ，标准差为σ；不同的正态分布可能有不同的μ值和d值，正态分布曲线形态因此不同。标准正态分布平均数μ＝0，标准差σ＝1，μ和σ都是固定值；标准正态分布曲线形态固定。

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第二章实验设计与数据统计分析 ?实验设计的基本问题 –变量的选择与控制 –实验中的效度 ?真实验设计 –完全随机设计 –多因素实验设计 –随机化区组设计 ?准实验设计和非实验设计 一、实验设计的基本问题 （一）变量的选择与控制 1、变量的选择 2、实验设计中的控制 –何谓控制？ –控制的应用 对变量的控制：随机化 使用控制组 3、实验误差 –是存在于实验单元内作同样处理所得观测数据间的变差的度量。 –实验误差的来源：内在变差；环境和操作的不一致；重复实验的误差。或S;G;R型误差。 （二）实验中的效度 何谓实验效度？ –一项实验所能揭示的事物本质规律的有效性程度。 自从1966年科贝尔(Campbell)和斯大理(Stanly)提出内在效度(InternaI Validity)和外在效度(ExternalVa1idity)这一概念描述研究效度以来，很多学者对影响效度的因素作过认真的研究，提出很多方面的因素。1979年库克(Cook)和科柏尔(Campbell)认为这一划分方法不够完整，后又从内在效度中抽出一部分命名为统计结论效度(Statistical Conc1usion Validity)，由外在效度中提出一部分命名为构想效度(Construct Validity)。 1、内部效度及影响因素 含义：实验处理被精确估计的程度。 ?影响内部效度的因素 –历史：在实验中，与实验变量同时发生，并对实验结果产生影响的特定事件。 –成熟或自然发展的影响： –选择： –测验： –被试的亡失： –统计回归： –仪器的使用： –选择和成熟的交互作用及其他。 2、外部效度及影响因素 含义：实验结果能被概括到实验情境条件以外的程度。 ?影响外部效度的因素： –测验的反作用效果

医学统计学重点终极笔记

Medical Statistics 【Introduction】 医学统计工作的内容 ⒈实验设计：最关键、最重要 ⒉收集资料：最基础 [原始资料] 实验数据，现场调查资料，医疗卫生工作记录、报告、报表 质量控制：精度和偏倚 ⒊整理资料：资料的逻辑、一致性检查，原始数据的加工(频数分布表) ⒋分析资料：统计描述(表、图、离散趋势、集中趋势)和统计推断 资料的类型 ⑴计量资料：定量方法测定数值大小所得的资料 ⑵计数资料：按性质或类别分组，然后计数 ⑶等级分组资料：具有计数资料的特性，又有半定量的性质(“+ , -”表示) 变异：不同个体在相同环境下，对外界环境因素发生的不同反应，即个体差异 总体：同质的个体所构成的全体。 [同质性，大量性，差异性] 样本：从总体中抽取部分个体的过程称为抽样，所抽得的部分是样本。 样本包含的个体数目称为样本含量 样本的特征：⑴代表性 ⑵随机性 ⑶可靠性 *抽样的要求：代表性，随机性，可靠性，可比性 完全随机设计：将受试对象随机分配到各处理组或对照组中，或分别从不同总体中随机抽样进行研究。可为两样本或多样本得比较，但样本含量不宜相差太大。 随机区组设计：也称配伍设计，是配对设计的扩展。配对设计的每一“对子”中的受试对象分别随机分到两个处理组中，而配伍组设计中的每个“配伍组”，包含多个受试对象， 要将它们分别随机分到各处理组中。 误差：泛指观测值与真实值之差，以及样本统计量与总体参数之差 ⑴系统误差：在收集资料过程中，由于仪器调整、试剂校验、医生对疗效的掌握等因素，造成 观察结果倾向性的偏大活偏小。要尽量查明原因，必须克服。 ⑵随机测量误差：在收集资料过程中，即使系统误差已经避免，由于各种偶然因素的影响造成 对同一对象多次测定的结果不完全一致。譬如操作员技术、电压、环境温度的差异。 没有固定的倾向，时高时低；应采取措施加以控制。 ⑶抽样误差：由抽样不同引起的样本均数与总体均数之间的差异。原因是个体之间存在变异， 抽样时只能抽取总体的一部分作为样本。 不可避免，要用统计方法进行正确分析。 概率：描写某一事件发生可能性大小的一个度量。 频率：样本实际发生率