(医学)《医学统计学》总复习

(医学)《医学统计学》总复习

《医学统计学》总复习\n§1统计分析\n一、定量资料的统计分析定量资料的统计描述反映集中趋势的指标：反映离散趋势的指标：定量资料的统计推断参数估计假设检验\n参数估计点估计：用样本均数直接作为总体均数的估计值。优点:简单缺点：没有考虑抽样误差区间估计：常用95%的可信区间，样本含量较大（n≥50）时采用以下公式：\n假设检验方法应用条件t检验正态分布、方差齐t’检验正态分布、方差不齐u检验大样本或总体标准差已知ANOVA独立随机、正态分布、方差齐\n正态分布的经验判断方法若，可认为资料呈偏态分布若，有理由怀疑资料呈偏态分布方差齐性的经验判断方法若S12/S22≥5，认为两样本总体方差不等否则认为两总体方差相等\nt检验应用类型：1）样本均数与总体均数的比较2）完全随机设计的两样本均数的比较3）完全随机设计的两样本几何均数的比较4）配对设计的两样本均数的比较\nu检验应用类型：1）样本均数与总体均数的比较2）完全随机设计的两样本均数的比较ANOVA检验应用类型：1）完全随机设计的方差分析2）随机区组设计的方差分析3）交叉设计的方差分析4）析因设计的方差分析5）重复测量资料的方差分析\n二、计数资料的统计分析计数资料的统计描述绝对数相对数：率（标准化率）构成比相对比计数资料的统计推断参数估计假设检验\n点估计P→π（二项分布）X→μ（Poisson分布）区间估计查表法正态近似法N≤50（二项分布）X≤50（Poisson分布）nπ且n(1-π)≥5（二项分布）μ≥20（Poisson分布）\n基于二项分布的假设检验方法二项分布的直接概率法二项分布的正态近似法基于Poisson分布的假设检验方法Poisson分布的直接概率法Poisson分布的正态近似法χ2检验四格表确切概率法：n＜40或T＜1nπ且n(1-π)≥5：μ≥20\n一般四格表χ2检验应用条件：n≥40且T≥5校正四格表χ2检验应用条件：n≥40但1＜T＜5行×列表χ2检验应用条件：不能有一个格子T＜1或1/5个格子T＜5χ2检验分割法\n三、等级资料的统计分析（秩和检验）非参数检验的概念非参数检验的优缺点常用的秩和检验方法(1)Wilcoxon符号秩和检验(配对设计)(2)Wilcoxon两样本比较法(成组设计两样本)(3)Kruskal-Wallis法或H检验(成组设计多样本)(4)Friedman法(随机区组设计)(5)Nemenyi法(成组设计多样本两两比较）(6)随机区组设计两两比较的秩和检验\n四、回归与相关分析直线回归的应用条件和基本步骤直线回归的应用和应用注意事项直线相关的应用条件和基本步骤直线相关的应用注意事项直线回归和直线相关的区别与联系秩相关的适用条件和基本步骤\n五、生存分析生存分析的概念及生存资料的特点生存分析中的几个基本概念（生存时间、截尾数据、生存率、生存概率等）描述生存过程的生存分析方法（乘积极限法和寿命表法）的计算步骤比较生存过程的生存分析方法（对数秩检验或称log-rank检验）及其应用注意事项\n六、多因素分析简介多元线性回归的应用条件和用途logistic回归的应用条件和用途Cox回归的应用条件和用途多因素分析中几个共性问题\n七、Meta分析Meta分析的概念Meta分析的基本统计方法Meta分析的注意事项\n§2统计设计\n一、调查设计调查研究的特点常用调查方法（普查、典型调查和抽样调查）常用抽样调查方法的实施及其误差大小顺序（整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样）问卷设计及其注意事项调查研究的样本含量估计\n二、实验设计实验设计的基本要素（处理因素、受试对象和实验效应）实验设计的基本原则误差和偏倚的概念、分类及其控制措施实验研究的样本含量估计常用的实验设计方法（成组设计、随机区组设计、析因设计、交叉设计）随机数字表和随机排列表\n§3其他\n一、医学人口和疾病统计医学人口统计常用指标（负担系数、人口金字塔、性别比、死亡率和死因构成）发病率、患病率、病死率和死亡率的区别与联系二、寿命表及其应用（了解）\n三、统计图表统计表的概念和种类统计表的基本结构和制表原则统计图的概念、基本结构和种类统计图的制作原则各种类型统计图的适用范围和用途（条图、圆图和百分比条图、线图、直方图、散点图、箱式图）