医学统计学之正态分布的概念与特征(doc 10页)

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医学统计学之正态分布的概念与特

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1统计的工作内容?P2

实验设计、收集资料、整理资料、分析资料

2资料的类型 P2-P3

(1)计量资料:观察指标用定量的方法测定其数值的大小所得的资料。一般用度量衡单位表示。如身高、体重、浓度。

(2)计数资料:(分类)疗效

(3)等级分组资料

3变异与同质的概念?P3

(1)变异:在临床治疗中,用同样的药物治疗病情相同的病人,疗效也不尽相同,即使在实验室里,动物与动物之间也有明显的差异,这种现象称为个体差异或者变

异。

(2)同质:研究对象某一个或者几个属性相同称为同质,例如同种族、年龄、性别的健康人。

4总体样本的概念?P3

(1)总体:是同质的个体所构成的全体。有限总体:研究单位是有限的。无限总体:研

究单位是无限的。

(2)样本:从总体中随机抽取部分有代表性的观察单位。其实测值的集合。

5误差的类型?P6

(1)系统误差

(2)随机测量误差

(3)抽样误差

6概率的概念特征?P6

概念:描写某一事件发生的可能性大小的一个量度。

特征:(1)肯定发生的时间成为必然事件。概率为1

2)可能发生也可能不发生的事件称为随机事件或者偶然事件概率0-1

(3)概率小于等于0.05或者小于等于0.01事件成为小概率事件。

7频率的概念?

频率指样本的实际发生率。

8,频率表的绘制步骤?P8-P9

(1)求极差:最大值减最小值

(2)确定组距分组:组距=极差除以10

(3)划计

(4)计数

9描写集中与离散趋势的指标?

集中趋势:算术均数、中位数、几何均数

离散趋势:全距、四分位间距方差、标准差、变异系数

10.频数分布表的用途?P10

(1)作为陈述资料的形式,可以替代原始的资料,便于进一步分析。

(2)便于观察资料的分布类型,医学研究中常见的资料分布类型可以分为对称分布和偏态分布两大类。

(3)便于发现资料中某些远离群体的特大或者特小的可疑值。

(4)当样本含量比较大时,可用各组段的频率作为概率的估计值。

11医学参考值的范围的含义是什么?P22

医学参考值的范围传统上称作正常值范围,指正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围。其确切含义为从选择的参照总体上获得的所有检查结果,用统计方法建立百分位数界限时所得到的区间称为参考值范围。习惯上包含95%的参照总体的范围。

12均数中位数两者的关系?见笔记

正态分布时:均数=中位数

正偏态分布时:均数大于中位数均数=中位数=众数

负偏态分布时:均数小于中位数

13正态分布的主要特征?P20

第一节正态分布的概念和特征

一、正态分布的概念

由表1.1的频数表资料所绘制的直方图,图3.1(1)可以看出,高峰位于中部,左右两侧大致对称。我们设想,如果观察例数逐渐增多,组段不断分细,直方图顶端的连线就会逐渐形成一条高峰位于中央(均数所在处),两侧逐渐降低且左右对称,不与横轴相交的光滑曲线图3.1(3)。这条曲线称为频数曲线或频率曲线,近似于数学上的正态分布(normal distribution)。由于频率的总和为100%或1,故该曲线下横轴上的面积为100%或1。

图3.1频数分布逐渐接近正态分布示意图

为了应用方

便,常对正态分布变量X作变量变换。

(3.1)

该变换使原来的正态分布转化为标准正态分布 (standard normal distribution),亦称u分布。u被称为标准正态变量或标准正态离差(standard normal deviate)。

二、正态分布的特征:

1.正态曲线(normal curve)在横轴上方均数处最高。

2.正态分布以均数为中心,左右对称。

3.正态分布有两个参数,即均数和标准差。是位置参数,当固定不变时,越大,曲线沿横轴越向右移动;反之,越小,则曲线沿横轴越向左移动。是形状参数,当固定不变时,越大,曲线越平阔;越小,曲线越

尖峭。通常用表示均数为,方差为的正态分布。用N(0,1)表示标准正态分布。

4.正态曲线下面积的分布有一定规律。

实际工作中,常需要了解正态曲线下横轴上某一区间的面积占总面积的百分数,以便估计该区间的例数占总例数的百分数(频数分布)或观察值落在该区间的概率。正态曲线下一定区间的面积可以通过附表1求得。对于正态或近似正态分布的资料,已知均数和标准差,就可对其频数分布作出概约估计。

查附表1应注意:①表中曲线下面积为-∞到u的左侧累计面积;②当已知μ、σ和X时先按式(3.1)求得u值,再查表,当μ、σ未知且样本含量n 足够大时,可用样本均数和标准差S分别代替μ和σ,按式求得u值,再查表;③曲线下对称于0的区间面积相等,如区间(-∞,-

1.96)与区间(1.96,∞)的面积相等,④曲线下横轴上的总面积为100%或1。

正态分布曲线下有三个区间的面积应用较多,应熟记:①标准正态分布时区间(-1,1)或正态分布时区间(μ-1σ,μ+1σ)的面积占总面积的68.27%;②标准正态分布时区间(-1.96,1.96)或正态分布时区间(μ-

1.96σ,μ+1.96σ)的面积占总面积的95%;③标准正态分布时区间(-

2.58,2.58)或正态分布时区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)的面积占总面积的99%。如图

3.2所示。

图3.2 正态曲线与标准正态曲线的面积分布

14医学医学参考值的范围?P22

范围:传统上称作正常值范围,指正常人的解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物的含量等各种数据的波动范围。参考值的范围?

目的:a基于临床实践,着眼于个体。划分正常人与异常人的界限。B基于预防医学实践,着眼于人群。

标准误与标准差的特点?

(1)标准误特点:荡样本例数为n一定时,标准误与标准差成正比。

(2)标准差的特点:当标准差一定时,标准误与样本含量n的平方根成反比。

16.标准误的用途?P30-P31

A衡量抽样误差的大小

B估计总体均数的置信区间

C用于假设检验

样本均数的标准差可用于衡量抽样误差的大小。

17置信区间的概念?

概念:假设检验亦称显著性检验,是统计推断的另一重要内容,其目的是比较总体参数之间有无差别。

步骤:a建立假设和确定检验水准。

b选择检验方法和计算检验统计量。

c确定P值和做出统计推断的结论。

18 t检验的注意事项?P41-P42

A假设检验结论正确的前提。

B检验的方法选用及适用条件。

C双侧检验与单侧检验的选择。

D假设检验的结论不能绝对化。

E正确理解P值得统计意义。

D假设检验和可信区间的区别

19假设检验中的两种错误及判定方法?P42-P43

三) 检验的两类错误

称 H0真而被拒绝的错误为第一类错误或弃真错误;称 H0假而被接受的错误为第二类错误或取伪错误。

记 p(I)=p{拒绝H0| H0真}; P(II)=p {接受H0| H0假}

20两独立样本t检验的概念P37?

两独立样本t检验又称成对T检验,它适用于完全随机设计的两样本均数的比较,其目的是检验两样本所来自总体的均属是否相等。

21什么事方差齐性?P39

22假设检验的基本步骤?基本步骤

1、提出检验假设(又称无效假设,符号是H0))和备择假设(符号是H1)。

H0:样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的;

H1:样本与总体或样本与样本间存在本质差异;

预先设定的检验水准为0.05;当检验假设为真,但被错误地拒绝的概率,记作α,通常取α=0.05或α=0.01。

2、选定统计方法,由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小,如X2值、t值等。根据资料的类型和特点,可分别选用Z检验,T检验,秩和检验和卡方检验等。

3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α,结论为按α所取水准不显著,不拒绝H0,即认为差别很可能是由于抽样误差造成的,在统计上不成立;如果P≤α,结论为按所取α水准显著,拒绝H0,接受H1,则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致,很可能是实验因素不同造成的,故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值

23差分析对资料的要求?

A每个个体的测量值相互独立

B服从正态分布或近似服从正态分布。

C总体的方差相等

24方差分析的用途?

用途:适用于多个平均值进行假设检验,以检验所得的多个平均值是否来自相同总体。

25方差分析的基本思想?方差分析的计算公式?P47

26方差分析的具体步骤?

A提出检验假设,确定检验水准。Ho:u1=U2=U3,H1:U1、U2、U3不全相等

a=0.05

B计算检验统计量F值

正态分布的性质及实际应用举例

华北水利水电学院 正态分布的性质及实际应用举例 课程名称:概率论与数理统计 专业班级:电气工程及其自动化091班 成员组成:姓名:邓旗学号: 2 姓名:王宇翔学号:1 姓名:陈涵学号:2 联系方式: 2012年5月24日

1 引言:正态分布(normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在 统计学的许多方面有着重大的影响力。本文就从正态分布的实际性质应用举例等各个方面进行简单阐述并进行探讨,使同学们能够对所掌握的知识有更清楚地认识。 2 研究问题及成果: 正态分布性质; 3原则及标准正态分布; 实际应用举例说明 摘要:正态分布是最重要的一种概率分布。正态分布概念是由德国数学家与天文学家Moivre于1733年首次提出的,但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学研究,故此正态分布又称高斯分布。在许多实际问题中遇到的随机变量都服从或近似服从正态分布:在生产中,产品的质量指标,如电子管的使用寿命,电容器的电容量,零件的尺寸。铁水含磷量,纺织品的纤度和强度等一般都服从正态分布。在测量中,如大地测量,天平称量物体,化学分析某物之中某元素的含量等,测量结果一般服从正态分布。在生物学中,同一群体的某种特性指标,如某地同龄儿童的身高,体重,肺活量,在一定条件下生长的农作物的产量等一般服从正态分布。在气象学中,某地每年7月份的平均气温,平均温度以及降水量等一般也服从正态分布。总之。正态分布广泛存在于自然现象,社会现象以及生产,科学技术的各个领域中。本文就从正态分布的实际性质应用举例等各个方面进行简单阐述并进行探讨,使同学们能够对所掌握的知识有更清楚地认识。 关键词:正态分布 The nature of the normal distribution and the example of practical application

医学统计知识点整理(1)

医学统计学知识点整理 第一节统计学中基本概念 一、同质与变异 同质:统计研究中,给观察单位规定一些相同的因素情况。 如儿童的生长发育,规定同性别、同年龄、健康的儿童即为同质的儿童。 变异:同质的基础上个体间的差异。 “同质”是相对的,是客观事物在特定条件下的相对一致性,而“变异”则是绝对的 二、总体与样本 1、总体:是根据研究目的所确定的,同质观察对象(个体)所构成的全体。 2、样本:是从总体中随机抽取的部分观察单位变量值的集合。 三、参数与统计量 总体参数:根据总体个体值统计计算出来的描述总体的特征量。用希腊字母表示。μ.δ.π 样本统计量:根据样本个体值统计计算出来的描述样本的特征量。用拉丁字母表示。X.S.p 总体参数一般是不知道的,抽样研究的目的就是用样本统计量来推断总体参数,包括区间估计和假设检验 四、误差:实测值与真值之差★ 1.随机误差:是一类不恒定的、随机变化的误差,由多种尚无法控制的因素引起。随机测量误差、抽样误差。 2.系统误差:是一类恒定不变或遵循一定变化规律的误差,其产生原因往往是可知的或可能掌握的。 3.非系统误差:过失误差,可以避免或清除。 五、概率 是用来描述事件发生可能性大小的一个量值,常用P表示。概率取值0~1。 统计上一般将P≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件,表示其发生的概率很小,可以认为在一次抽样中不会发生。 第二节统计资料的类型★

变量:确定总体之后,研究者应对每个观察单位的某项特征进行观察或测量,这种特征能表现观察单位的变异性,称为变量。 一、数值变量资料 又称为计量资料、定量资料:观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。表现为数值大小,带有度、量、衡单位。如身高(cm)、体重(kg)、血红蛋白(g)等。 二、无序分类变量资料 又称为定性资料或计数资料:将观察对象按观察对象的某种类别或属性进行分组计数,分组汇总各组观察单位后得到的资料。 分类:二分类:+ -;有效,无效;多分类:ABO血型系统 特点:没有度量衡单位,多为间断性资料 【例题单选】某地A、B、O、AB血型人数分布的数据资料是( ) A.定量资料 B.计量资料 C.计数资料 D.等级资料 【答案】C 【解析】ABO血型系统人数分布资料属于无序分类变量资料,又称为计数资料。因为是按照变量的血型分类,血型表现为互不相容的属性。所以本题选C。 【例题单选】测量正常人的脉搏数所得的变量是() A.二分类变量 B.多分类变量 C.定量变量 D.定性变量 【答案】C 【解析】脉搏数有数值大小,有度量衡,所以这个资料属于定量资料。本题选C。 三、有序分类变量资料 半定量资料或等级资料:将观察对象按观察对象的某种属性的不同程度分成等级后分组计数,分组汇总各组观察单位后得到的资料。 特点:每一个观察单位没有确切值,各组之间有性质上的差别或程度上的不同举例:- + ++ +++ 第三节统计工作的基本步骤★ 1.统计设计 2.收集资料

正态分布的概念

1. 正态分布的概念 随机变量X 的概率密度2()2(),()x f x x μσ--=-∞<<+∞, 称X 服从正态分布, 记作),(~2σμN X 。 标准正态分布(0,1)N ,其概率密度22 (),()x x x ?- =-∞<<+∞,分布函数 为 2 2 ()t x x e dt φ- -∞ = 。 2. 设 ) ,(~2σμN X , 则 {}x P X x μφσ-?? ≤= ? ?? , {}b a P a X b μμφφσσ--???? <≤=- ? ????? ,()x φ的数值有表可查,特别有 (0)0.5,()1,()1()x x φφφφ=+∞=-=-。 3. 设),(~2σμN X ,则2(),()E X D X μσ==。 4. 设),(~2σμN X ,则),(~22σμb b a N bX a Y ++=)0(≠b 。 若),(~211σμN X ,),(~2 22σμN Y ,X 与Y 相互独立,则 ),(~2 22121σσμμ+++N Y X 。 若12,,,n X X X 相互独立,),,2,1)(,(~2n i N X i i i =σμ,则 ∑∑∑===n i n i n i i i i n i i i c c c c c N X c 1 1 21221 )(,(~为常数) ,,, σμ 5. 二维随机变量(,)X Y 服从二维正态分布,记作 ),,,,(),(γσσμμ222121~N Y X ,其中12(),() E X E Y μμ==, 2212(),()D X D Y σσ==,(,)r R X Y =。 设(,)X Y 服从二维正态分布,则X 与Y 相互独立的充分必要条件是0r =。 6. 当n 充分大时,独立同分布的随机变量12,,,n X X X 的和1n i i X =∑近似服从正态 分布2(,)N n n μσ。 特别是当n 充分大时,若相互独立的随机变量12,,,n X X X 都服从“0-1”分

医学统计学基本概念

习题-医学统计学基本概念 选择题: 1. 若以舒张期血压大于等于1 2.7kPa 为为高血压,调查某地1000 人,记录每人是否患有高血压。最后清点结果,其中有10 名高血压患者,有990 名非高血压患者。() A.这是计量数据 B.这是等级数据 C.还看不出是记数还是计量数据 D.这是连续型数据 E.这是计数数据 2、统计学中所说的样本是指() A.随意抽取的总体中任意的部分 B.有意识的选择总体中的典型部分 C.依照研究者要求选取总体中有意义的一部分 D.依照随机原则抽取总体中有代表性的一部分 E.按研究目的随意抽取有代表性的一部分 3、下列资料属等级资料的是() A.白细胞计数 B.住院天数 C.门、急症就诊人数 D.病人的病情分级(轻、中、重) E.疾病疗效(有效、无效) 4、总体是由() A.个体组成 B.研究对象组成 C.同质个体组成 D.研究指标组成 E.观察单位组成 5、抽样的目的是() A.研究样本统计量 B.由样本统计量推断总体参数 C.研究典型案例研究误差 D.研究总体参数 E.研究样本特征 6、参数是() A.参与个体数 B.总体的统计指标 C.样本的统计指标 D.样本的总和 E.参考值范围 7、关于随机抽样,下列哪一项说法是正确的() A.抽样时应使得总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取 B.研究者在抽样时应精心挑选个体,以使样本更能代表总体 C.随机抽样即随意抽样个体 D.为确保样本具有更好的代表性,样本量应越大越好 E.以上均不对 8、统计工作各个步骤的首要基础是() A.收集资料 B.整理资料 C.核对资料 D.分析资料 E.医学研究设计 9、统计工作的基本步骤是:() A.调查资料、核对资料、整理资料 B调查资料、归纳资料、整理资料 C收集资料、核对资料、整理资料

正态分布的概念和特征

第一节正态分布的概念和特征 一、正态分布的概念 由表1.1的频数表资料所绘制的直方图,图3.1(1)可以看出,高峰位于中部,左右两侧大致对称。我们设想,如果观察例数逐渐增多,组段不断分细,直方图顶端的连线就会逐渐形成一条高峰位于中央(均数所在处),两侧逐渐降低且左右对称,不与横轴相交的光滑曲线图3.1(3)。这条曲线称为频数曲线或频率曲线,近似于数学上的正态分布(normal distribution)。由于频率的总和为100%或1,故该曲线下横轴上的面积为100%或1。 图3.1频数分布逐渐接近正态分布示意图 为了应用方便,常对正态分布变量X作变量变换。 (3.1) 该变换使原来的正态分布转化为标准正态分布 (standard normal distribution),亦称u分布。u被称为标准正态变量或标准正态离差(standard normal deviate)。 二、正态分布的特征: 1.正态曲线(normal curve)在横轴上方均数处最高。

2.正态分布以均数为中心,左右对称。 3.正态分布有两个参数,即均数和标准差。是位置参数,当固定不变时,越大,曲线沿横轴越向右移动;反之,越小,则曲线沿横轴越向左移动。 是形状参数,当固定不变时,越大,曲线越平阔;越小,曲线越尖峭。 通常用表示均数为,方差为的正态分布。用N(0,1)表示标准正态分布。 4.正态曲线下面积的分布有一定规律。 实际工作中,常需要了解正态曲线下横轴上某一区间的面积占总面积的百分数,以便估计该区间的例数占总例数的百分数(频数分布)或观察值落在该区间的概率。正态曲线下一定区间的面积可以通过附表1求得。对于正态或近似正态分布的资料,已知均数和标准差,就可对其频数分布作出概约估计。 查附表1应注意:①表中曲线下面积为-∞到u的左侧累计面积;②当已知μ、σ和X时先按式(3.1)求得u值,再查表,当μ、σ未知且样本含量n足够大时,可用样本均数和标准差S分别代替μ和σ,按式求得u 值,再查表;③曲线下对称于0的区间面积相等,如区间(-∞,-1.96)与区间(1.96,∞)的面积相等,④曲线下横轴上的总面积为100%或1。 正态分布曲线下有三个区间的面积应用较多,应熟记:①标准正态分布时区间(-1,1)或正态分布时区间(μ-1σ,μ+1σ)的面积占总面积的68.27%;②标准正态分布时区间(-1.96,1.96)或正态分布时区间(μ-1.96σ,μ+1.96σ)的面积占总面积的95%;③标准正态分布时区间(-2.58,2.58)或正态分布时区间(μ-2.58σ,μ+2.58σ)的面积占总面积的99%。如图3.2所示。 图3.2 正态曲线与标准正态曲线的面积分布

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H0不拒绝H0 H0正确Ⅰ型错误(ɑ) 推断正确(1 ?ɑ) H0不正确推断正确(1?β) Ⅱ型错误(β) Ⅰ型错误(ɑ错误): H0为真时却被拒绝,弃真错误 Ⅱ型错误(β错误): H0为假时却被接受,取伪错误 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,其公式表示为S x =S/√n 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

常用医学统计学方法汇总

选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布,(1)可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐,(1)采用Satterthwate 的t’检验;(2)采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布,采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布,采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Kruscal-Wallis法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布,且各组方差齐性,直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,两两比较的方法有LSD检验,Bonferroni法,tukey 法,Scheffe法,SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布,或各组方差不齐,则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义,则进一步作两两比较,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题: (1)一般来说,如果是大样本,比如各组例数大于50,可以不作正态性检验,直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理,假定大样本是服从正态分布的。 (2)当进行多组比较时,最容易犯的错误是仅比较其中的两组,而不顾其他组,这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是,先作总的各组间的比较,如果总的来说差别有统计学意义,然后才能作其中任意两组的比较,这些两两比较有特定的统计方法,如上面提到的LSD检验,Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。**绝不能对其中的两

正态分布定义 (2)

正态分布 科技名词定义 中文名称:正态分布 英文名称:normal distribution 定义1:概率论中最重要的一种分布,也是自然界最常见的一种分布。该分布由两个参数——平均值和方差决定。概率密度函数曲线以均值为对称中线,方差越小,分布越集中在均值附近。 所属学科:生态学(一级学科);数学生态学(二级学科) 定义2:一种最常见的连续性随机变量的概率分布。 所属学科:遗传学(一级学科);群体、数量遗传学(二级学科) 本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布 百科名片

编辑本段 正态分布的由来 normal distribution 正态分布 一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布,第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 )。服从正态分布的随机变量的概率规律为取与μ邻近的值的概率大,而取离μ越远的值的概率越小;σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散。正态分布的密度函数的特点是:关于μ对称,在μ处达到最大值,在正(负)无穷远处取值为0,在μ±σ处有拐点。它的形状是中间高两边低,图像是一条位于x轴上方的钟形曲线。当μ=0,σ2 =1时,称为标准正态分布,记为N(0,1)。μ维随机向量具有类似的概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。多元正态分布有很好的性质,例如,多元正态分布的边缘分布仍为正态分布,它经任何线性变换得到的随机向量仍为多维正态分布,特别它的线性组合为一元正态分布。 正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。 生产与科学实验中很多随机变量的概率分布都可以近似地用正态分布来描述。例如,在生产条件不变的情况下,产品的强力、抗压强度、口径、长度等指标;同一种生物体的身长、体重等指标;同一种种子的重量;测量同一物体的误差;弹着点沿某一方向的偏差;某个地区的年降水量;以及理想气体分子的速度分量,等等。一般来说,如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果,那么就可以认为这个量具有正态分布(见中

医学统计学题库完整

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:(D ) 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(B )的事件称为小概率事件。 A.10.0≤P B. 05.0≤P 或01.0≤P C. 005.0≤P D.05.0≤P E. 01.0≤P 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( A )。 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(C )。 5.空腹血糖测量值,属于( C )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(B )。 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(D )。 8. 100名18岁男生的身高数据属于(C )。 二、问答题 1.举例说明总体与样本的概念. 答:统计学家用总体这个术语表示小异的对象全体,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。 2.举例说明同质与变异的概念 答:同质与变异是两个相对的概念。对于总体来说,同质是指该总体的共同特征,即该总体区别于其他总体的特征;变异是指该总体部的差异,即个体的特异性。例如,某地同性别同年龄的小学生具有同质性,其身高、体重等存在变异。 3.简要阐述统计设计与统计分析的关系 答:统计设计与统计分析是科学研究中两个不可分割的重要方面。一般的,统计设计在前,然而一定的统计设计

正态分布的概念及表和查表方法

正态分布概念及图表 正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A·棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P·S·拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ= 0,σ= 1时的正态分布是标准正态分布。 目录 1历史发展 2定理 3定义 ?一维正态分布 ?标准正态分布 4性质 5分布曲线 ?图形特征 ?参数含义 6研究过程 7曲线应用 ?综述 ?频数分布 ?综合素质研究 ?医学参考值

历史发展 正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的,但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学家研究,故正态分布又叫高斯分布,高斯这项工作对后世的影响极大,他使正态分布同时有了“高斯分布”的名称,后世之所以多将最小二乘法的发明权归之于他,也是出于这一工作。但现今德国10马克的印有高斯头像的钞票,其上还印有正态分布的密度曲线。这传达了一种想法:在高斯的一切科学贡献中,其对人类文明影响最大者,就是这一项。在高斯刚作出这个发现之初,也许人们还只能从其理论的简化上来评价其优越性,其全部影响还不能充分看出来。这要到20世纪正态小样本理论充分发展起来以后。拉普拉斯很快得知高斯的工作,并马上将其与他发现的中心极限定理联系起来,为此,他在即将发表的一篇文章(发表于1810年)上加上了一点补充,指出如若误差可看成许多量的叠加,根据他的中心极限定理,误差理应有高斯分布。这是历史上第一次提到所谓“元误差学说”——误差是由大量的、由种种原因产生的元误差叠加而成。后来到1837年,海根(G.Hagen)在一篇论文中正式提出了这个学说。 其实,他提出的形式有相当大的局限性:海根把误差设想成个数很多的、独立同分布的“元误差”之和,每只取两值,其概率都是1/2,由此出发,按狄莫佛的中心极限定理,立即就得出误差(近似地)服从正态分布。拉普拉斯所指出的这一点有重大的意义,在于他给误差的正态理论一个更自然合理、更令人信服的解释。因为,高斯的说法有一点循环论证的气味:由于算术平均是优良的,推出误差必须服从正态分布;反过来,由后一结论又推出算术平均及最小二乘估计的优良性,故必须认定这二者之一(算术平均的优良性,误差的正态性)为出发点。但算术平均到底并没有自行成立的理由,以它作为理论中一个预设的出发点,终觉有其不足之处。拉普拉斯的理论把这断裂的一环连接起来,使之成为一个和谐的整体,实有着极重大的意义。 定理 由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x 的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。 为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。 若 服从标准正态分布,通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。故该变换被称为标准化变换(标准正态分布表:标准正态分布表中列出了标准正态曲线下从-∞到X(当前值)范围内的面积比例)。

论正态分布的重要地位和应用2要点

学部:工学部 学生姓名:王梅影 学号:2011070102021 年级:2011级 专业班级:信息与计算科学 指导教师:赵姣珍职称:讲师完成时间:2015/5/15 中国·贵州·贵阳

成果声明 本人的毕业论文是在贵州民族大学人文科技学院赵姣珍老师的指导下独立撰写并完成的。毕业论文没有剽窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权行为,除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。 论文作者签名: 日期年月日

目录 摘要 (1) Abstract (2) 1绪论 (3) 1.1研究背景 (3) 1.2研究目的 (3) 1.3研究现状 (4) 1.4研究意义 (4) 2 正态分布相关知识介绍 (5) 2.1正态分布的概念 (5) 2.2正态分布曲线特性 (5) 2.3 标准正态分布 (8) 3 正态分布的应用 (9) 3.1 正态分布应用实例 (9) 3.1.1 正态分布在生产中的应用 (9) 3.1.2正态分布在日常生活中的应用 (10) 3.1.3正态分布在销售分类中的应用 (11) 3.1.4正态分布在工作学习中的应用 (12) 3.1.5 正态分布在仪器测量中的应用 (12) 3.2 正态分布的应用价值 (14) 总结 (15) 参考文献 (16) 致谢 (17)

摘要:正态分布是一种最常见的连续型随机变量的分布,是概率论中最重要的一中分布.在理论上和实际生活中正态分布具有重要地位,数理统计中的正态分布是很多重要问题的解决的基础,在理论研究中占有举足轻重的地位.本文首先针对正态分布这一理论研究与实际应用都占有重要地位的概率分布展开分析研究,从其基本概念出发,然后分析其特性以及各种应用价值,最后通过一系列研究给出正态分布具有重大作用的理论依据. 关键词:正态分布标准正态分布方差标准差

医学统计学基本概念[资料]

医学统计学基本概念 1.医学统计学是以医学理论为指导,应用概率论与数理统计的有关原理和方法,研究医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门应用科学。 2.统计工作的步骤:(1)设计(2)收集资料(3)整理资料(4)分析资料;或者分三步:(1)研究设计(2)资料分析(3)结论。 3.定量资料:又称为数值变量资料,特点:(1)各观察值之间有量的差别;(2)数据间有连续性。它是指变量的取值不止是可列个,而是可取某区间[a,b],(-oo,oo) 上的一切值。 4.定性资料:又称为分类资料、分类变量资料(包括二项分类、多项分类资料),特点:(1)各观察值之间有质的差别;(2)数据间有离散性。它是指变量的取值有 限的,至多是可列多个。附:无序分类:二项分类、多项分类 5.等级资料:又称为半定量资料,有序分类,指各类之间有程度的差别。特点:()各观察单位间或者相同,或者存在质的差别;(2)各等级间只有顺序,而无数值 大小,故等级之间不可度量。 6.个体individual:即每个观察单位。 7.总体population:根据研究目的确定的同质观察单位的全体。 8.样本:是从总体中随机抽取部分观察单位,其实测值的集合。样本包含的观察单位数称为样本含量或样本大小。 9.参数parameters:描述某总体特征的统计指标称为总体参数,简称参数。如总体均数、总体标准差等。特点:参数是未知的,固有的,不变的! 10.统计量:描述某样本特征的的统计指标称为样本统计量,简称统计量。特点:统计量是已知的,变化的,有误差的! 11.概率probability:是描述随机事件发生的可能性大小的数值。常用P表示。它的大小界于0和1之间。 12.随机事件:(1)可重复性:相同条件下可重复进行;(2)随机性:出现两种机两种以上结果;(3)偶然性:实验前不能肯定将出现哪种结果。 13.频率的稳定性:在重复试验中,事件A的频率随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p,频率的这一特性称为频率的稳定性。 14.概率的统计定义:频率的稳定性充分说明随机事件出现的可能是事物本身固有的一种客观属性,因而是可以被认识和度量的。这个常数p就称为事件A出现的概 率(probability),记作P(A) 或P。这一定义称为概率的统计定义。它是事件A发生的可能性大小的一个度量。容易看出,频率为一变量,是样本统计量,而概率为常数,是一总体参数。实践中,当试验次数足够多时,可以近似地将频率作为概率的一个估计。 15.小概率原理:当某事件发生的概率小于或等于0.05时,统计学通常称该事件为小概率事件,其涵义为该事件发生的可能性很小,进而认为其在一次抽样中不可能 发生,此即为小概率原理。 16.同质(homogeneity):性质相同的事物称为同质的。 17.变异(variation):同质的事物内个体之间或同一个体重复测量间的差别称为变异。 18.参考值范围(reference interval)又称正常值范围(normal range)。由于正常人的形态、功能、生化等各种指标的数据因人而异,而且同一个人的某些指标还会随着时间、 机体内外环境的改变而变化,因此需要确定其波动范围,即正常值范围,简称正常值(normal value)。 19.正常值范围(normal ranges),是指绝大多数正常人的某指标范围。 20.抽样误差(sampling error):由于抽样造成的样本统计量和总体参数之间的差异。 21.标准误(standard error):样本统计量的标准差称为标准误。样本均数的标准差称为均数的标准误。 22.参数估计:由样本信息估计总体参数称为参数估计,包括点估计和区间估计。 23.点估计(point estimation) :直接用样本统计量作为总体参数的估计值。这种估计方法简单,但未考虑抽样误差的大小。 24.区间估计(interval estimation) :按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围,这个范围称作可信度为1-α的可信区间(confidence interval, CI),又 称置信区间。这种估计方法称为区间估计。 25.可信度为1-α的可信区间的确切涵义是:每100个样本所算得的100(1-α)%可信区间,平均有100(1-α)个包含了总体参数。如取α=0.05,则每100个样本所算得 的100个95%可信区间,平均有95个包含总体参数在内,有5个不包含总体参数。 26.可信区间的两个要素:第一个要素是可靠性,常用可信度1-α的大小表示;第二个要素是精确性,常用可信区间的长度CU-CL衡量。 27.均数95%可信区间,其涵义是:如果重复100次抽样,每次样本含量均为n,每个样本均按(见课本P42)构建可信区间,则在此100个可信区间内, 理论上有95个包含总体均数,而有5个不包含总体均数。 28.可信度为95%的CI的涵义:每100个样本,按同样方法计算95%的CI,平均有95%的CI包含了总体参数。这里的95%,指的是方法本身!而不是某个区间! 29.第一类错误(I型错误):拒绝了实际上成立的H0假设,称为“假阳性”, 用α来表示。 30.第二类错误(II型错误):不拒绝实际上不成立的H0,称为“假阴性”,用β来表示。 31.检验效能(power of a test)或检验功效:1-β称检验效能(power of a test),过去称把握度。为当两总体确有差异,按检验水准α所能发现该差异的能力。1-β只取单 尾。 32.完全随机设计:根据某一试验因素,将试验对象完全按随机设计分为若干个组,每个组的样本例数可以相等,也可以不等,分别求出各组试验结果的均数,即为 单因素多个样本均数,单个因素可以有多个水平,R>2 33.随机区组设计又称配伍组设计(Random Block Design):即两因素多个样本均数的比较(或称两因素方差分析,two way analysis of variance)。 34.绝对数:在计数资料中,各组的观察数称绝对数。 35.相对数:是两个有联系的指标的比,计数资料的统计描述主要是相对数(relative number)。 36.率(rate):说明某现象发生的频率或强度,常用%、‰、1/万、1/10万等作单位,表示在一定范围内,某现象的发生数与可能发生某现象的总数之比。率的结果常 以保留1-2位整数为宜。

医学统计学问答题(含答案)

简答题 0. 算术均数、几何均数和中位数各有什么适用条件? 答:(1)算术均数:适用对称分布,特别是正态或近似正态分布的数值变量资料。 (2)几何均数:适用于频数分布呈正偏态的资料,或者经对数变换后服从正态分布(对数正态分布)的资料,以及等比数列资料。 (3)中位数:适用各种类型的资料,尤其以下情况: A 资料分布呈明显偏态; B 资料一端或两端存在不确定数值(开口资料或无界资料); C 资料分布不明。 1.对于一组近似正态分布的资料,除样本含量n 外,还可计算 S X ,和S X 96.1±,问各说明什么? (1)X 为算数均数,说明正态分布或近似正态分布资料的集中趋势 (2)S 为标准差,说明正态分布或近似正态分布的离散趋势 (3)S X 96.1±可估计正态指标的95%的医学参考值范围,即此范围在理论上应包含95%的个体值。 2.试述正态分布、标准正态分布的联系和区别。 正态分布 标准正态分布 原始值X 无需转换 作u=(X-μ)/σ转换 分布类型 对称 对称 集中趋势 μ μ=0 均数与中位数的关系 μ=M μ=M 参考:标准正态分布的均数为0,标准差为1;正态分布的均数则为μ,标准差为σ(μ为任意数,而σ为大于0的任意数)。标准正态分布的曲线只有一条,而正态分布曲线是一簇。任何正态分布都可以通过标准正态变换转换成标准正态分布。标准正态分布是正态分布的特例。 3.说明频数分布表的用途。 1)描述频数分布的类型 2)描述频数分布的特征 3)便于发现一些特大或特小的可疑值 4)便于进一步做统计分析和处理 4.变异系数的用途是什么? 多用于观察指标单位不同时,如身高与体重的变异程度的比较;或均数相差较大时,如儿童身高与成人身高变异程度的比较。 5.试述正态分布的面积分布规律。 (1)X 轴与正态曲线所夹的面积恒等于1或100%; (2)区间μ±σ的面积为68.27%,区间μ±1.96σ的面积为95.00%,区间μ±2.58σ的面积为99.00%。 6.试举例说明均数的标准差与标准误的区别与联系。 7.标准正态分布(u 分布)与t 分布有何不同?

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?

正态分布——概念、特征、广泛应用

正态分布——概念、特征、广泛应用 一、概念 指变量的频数或频率呈中间最多,两端逐渐对称地减少,表现为钟形的一种概率分布。 正态分布的由来 正态分布是最重要的一种概率分布。正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的,但由于德国数学家Gauss(Carl Friedrich Gauss,1777—1855)率先将其应用于天文学家研究,故正态分布又叫高斯分布。 高斯这项工作对后世的影响极大,他使正态分布同时有了“高斯分布”的名称,后世之所以多将最小二乘法的发明权归之于他,也是出于这一工作。高斯是一个伟大的数学家,重要的贡献不胜枚举。 在高斯刚作出这个发现之初,也许人们还只能从其理论的简化上来评价其优越性,其全部影响还不能充分看出来。但随着各种理论的深入研究,高斯理论的卓越贡献日显重要。 1.正态分布的重要性 正态分布是概率统计中最重要的一种分布,其重要性我们可以从以下两方面来理解:一方面,正态分布是自然界最常见的一种分布。一般说来,若影响某一数量指标的随机因素很多,而每个因素所起的作用都不太大,则这个指标服从正态分布。

2.正态曲线及其性质 3.标准正态曲线 标准正态曲线N(0,1)是一种特殊的正态分布曲线,以及标准正态总体在任一区间(a,b)内取值概率。 4.一般正态分布与标准正态分布的转化 由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称,对于任一正态总体,其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。5.“小概率事件”和假设检验的基本思想 “小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件,认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。这种认识便是进行推断的出发点。关于这一点我们要有以下两个方面的认识:一是这里的“几乎不可能发生”是针对“一次试验”来说的,因为试验次数多了,该事件当然是很可能发生的;二是当我们运用“小概率事件几乎不可能发生的原理”进行推断时,我们也有5%的犯错误的可能。 二、正态分布的特征 均数处最高

医学统计学名词解释概念总结

一名解 医学统计学:是用统计学原理和方法研究生物医学问题的一门学科。他包括了研究设计、数据收集、整理、分析以及分析结果的正确解释和表达。 统计描述:用统计指标、统计图表对资料的数量特征及分布规律进行客观的描述和表达。 统计推断:在一定的置信度和概率保证下,用样本信息推断总体特征: ①参数估计:用样本的指标去推断总体相应的指标 ②假设检验:由样本的差异推断总体之间是否可能存在的差异 同质:一个总体中有许多个体,他们之所以共同成为人们研究的对象,必定存在共性,我们说一些个体处于同一总体,就是指他们大同小异,具有同质性。 总体(population)是根据研究目的确定的同质的观察单位的全体,更确切的说,是同质的所有观察单位某种观察值(变量值)的集合。总体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。 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)。样本应具有代表性。所谓有代表性的样本,是指用随机抽样方法获得的样本。 随机抽样:随机抽样(random sampling)是指按照随机化的原则(总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中),从总体中抽取部分观察单位的过程。随机抽样是样本具有代表性的保证。 变异:在自然状态下,个体间测量结果的差异称为变异(variation)。变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。严格的说,在自然状态下,任何两个患者或研究群体间都存在差异,其表现为各种生理测量值的参差不齐。 (1)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,所得的资料称为计量资料(measurement data)。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的,表现为数值大小,一般有度量衡单位。 (2)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。 (3)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)。 概率:概率(probability)又称几率,是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值,记为P(A),P(A)越大,说明A事件发生的可能性越大。0﹤P(A)﹤1。 频率:在相同的条件下,独立重复做n 次试验,事件A 出现了m 次,则比值m/n 称为随机事件A 在n 次试验中出现的频率(freqency)。当试验重复很多次时P(A)= m/n。 随机误差(random error)又称偶然误差,是指排除了系统误差后尚存的误差。它受多种因素的影响,使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。误差变量一般服从正态分布。随机误差可以通过统计处理来估计。 抽样误差(sampling error )是指样本统计量与总体参数的差别。在总体确定的情况下,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。 系统误差:系统误差(systematic error)是指由于仪器未校正、测量者感官的某种偏差、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因,使观察值不是分散在真值的两侧,而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值。系统误差可以通过实验设计和完善技术措施来消除或使之减少。 随机变量:随机变量(random variable)是指取指不能事先确定的观察结果。随机变量的具体内容虽然是各式各样的,但共同的特点是不能用一个常数来表示,而且,理论上讲,每个变量的取值服从特定的概率分布。 参数:参数(paramater)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。

医学统计学相关公式汇总

医学统计学相关公式汇总 Chapter 基本概念 显著性检验(test of significance ):计算P 值 医学统计工作的内容: 1、实验设计:最关键最重要 2、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 报表 报告卡 质量控制——精度和偏倚 3、整理资料 (1) 资料的逻辑检查(坏数) (2) 一致性检查 (3) 原始数据加工:频数分布表 4、分析资料:统计描述(表、图、离散趋势、集中趋势)和统计推断 统计描述类型的选择: 集中趋势 离散趋势 对称、正态 μ,x S SS ,, 对数正态 G S lgX 偏态及其他 M Q ,R 单位不同或均数差别大 CV 医学统计的资料类型:计量资料、计数资料、等级分组资料 医学统计学的对象:有变异的事物 总体和样本: 总体(population )的特性:同质性、大量性、差异性。

抽样的要求:代表性、随机性、可靠性、可比性。 样本的三性:代表性、随机性、可靠性。 可靠性(reliability ):实验的结果要具有可重复性。即由科研课题的样本得出的结论所推测总体的结论有较大的可信度。 两样本间具有:可比性。 误差的类别: 1、系统误差(system error ):在资料的收集过程中,由于仪器初始状态没有调零、标准试剂未经矫正、标准指定偏高或偏低等原因,造成的观察结果的倾向性的偏大或偏小。必须克服。 2、随机测量误差(random measurement error ):在避免系统误差的情况下,由于各种偶然因素的影响造成对同一对象多次测量值的不一致。 3、抽样误差(sampling error ):由于抽样造成的的样本统计量与总体参数之间的差别。不可避免。样本含量越大,抽样误差越小。如均数的抽样误差:|-X | 。 概率(probability ):P (A ) 小概率事件:P ≤0.05(有统计学意义)或P ≥0.01(有高度统计学意义)。 Chapter 集中趋势的统计描述 手工整理资料频数表(frequency table )的步骤: 1、求极差(全距) 2、确定组数、组距 参考组距=全距 / 组数 3、确定组段 4、手工编制划记表 直方图(histogram ): 高度:各组的频数 纵轴 宽度:组距 横轴表示组限 均数(average ): 适用:对称分布或偏度不大的资料,尤其适合正态分布。 抽样 总体 样本 推断

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