2018年常用医学统计方法.doc

常用医学统计方法 　　常用医学统计方法 　　统计学是以数学方法观察和比较事物的一门学科。 　　　　● 变异导致的现象有，个体≠个体；个体≠部分；部分≠部分；部分≠全部 　　上述四种不同如果是变异所致，则不同是表像，相同才是本质。 　　● 鉴于“变异”的存在，当欲判断事物与事物有无不同时，必需考虑排除因变异 　　导致的“假性”不同。 　　二、基本概念： 　　1 　　2 　　A 　　B 　　3、抽样误差： 　　（1）样本指标（均来源于同一总体）之间的差别 　　（2）样本指标与总体指标（样本来源于该总体）之差 　　● 应用意义：抽样误差存在的原因是变异。 　　　　样本与样本之间存在的抽样误差，并非真正不同，而是“同质”。 　　4、概率：指事件发生的可能性，用符号“P”表示 　　小概率事件：指P 　　≤0.05( 5% )的事件。 　　　　法，每组30 　　　　（1）上述研究的“真正”对象，是若干还是全体糖尿病患者？ 　　（2 　　　　（3 　　（4）上述“同质”的观察角度分别是：同类病人；同类护理方法；同类效果 　　2、（1 　　（2 　　X ：个体观察值，X ：样本平均数，μ：总体平均数 　　A、X1≠X2 B、X1≠X 　　2 C、X ≠X D、X≠μ E、 　　μ1≠μ2 　　三、统计资料种类：资料不同，统计分析方法亦不同。 　　1、计量 　　2、计数3、等级资料：既有计量又有计数性质（了解） 　　四、统计工作的基本步骤： 　　1. 　　⑴随机：使样本对总体有代表性 　　⑵对照：平行对照（观察组、对照组）；自身对照 　　⑶双盲：调查者不知被调查者属于何组，避免诱导误差 　　被调查者不知自己属于何组，避免依从性误差 　　⑷齐同：观察组与对照组的对象，除了被观察因素不同，其他所有条件均应相同。 　　2 　　3 　　4 　　　　⑴ 以统计指标描述样本资料（频数分析：均数、率等） 　　⑵ ——（应用在个体水平） ⑶ 以样本指标估计总体情况 （总体指标可信限） ——（应用在总体水平） ⑷ 判断样本与样本、样本与总体是否同质（假 设 检 验）——（应用在样本水平） 　　　　2、计算方法：掌握计算器运算方法 　　　　⑴直接法：略。 　　⑵加权法：原理（与直接法相比较） 　　以组中值代替原始数据。 　　● 大样本资料可以用直接法计算均数吗？ 　　● 直接法和加权法计算公式中，“X”的含义有何区别？ 　　● 直接法与加权法计算均数，那一种结果更精确？ 　　二、几何均数（G） 　　1 　　2、计算方法：将所有数据（X）取对数（lgX）→求“算术均数”→取反对数 　　三、中位数（M） 　　1 　　　　2 　　　　3、计算方法： 　　（1）直接法：排序及目测位居中间的数据之值 　　（2）频数表法：计算关键—— 　　　　式中：L = i = 　　fm = ΣfL= 　　1 　　2以δ以S表示。 　　3δ大表示数据分散，δ小表示数据集中。 　　4、计算：重点掌握“应用公式”和计算器运算：（1）直接法：（2）加权法： 5、应用： 　　（1）标准差反映了一个资料（内部）的变异程度。 　　（2）在X±1.96S的范围内包含了95%的观察值，故常用X±1.96S计算医学正常值。 　　1、标准差是表示正态分布计量资料 的统计指标 A、集中趋势 B、离散程度 　　C、频数分布 D、数据最大值与最小值之差 　　3、偏态分布计量资料常用 表示集中趋势 　　A、M B、G C、X D、S 　　4、调查100名女大学生血清总蛋白含量（g/L），得：X = 73.82（g/L），S = 3.91（g/L） ⑴用公式X±1.96S计算，理论上女大学生血清总蛋白95%正常值范围为多少？ 　　⑵所计算的正常值范围仅适用于100名女大学生吗？ 　　　　⑸对频数表用计算器计算X和S时，掌握正确输入方法。 　　1、每一个正态分布均能转换为标准正态分布（亦称U分布） 　　正态分布 标准正态分布 X - μ U= 　　δ 　　　　X= μ+Uδ 　　　　X1 μ X2 U1 0 U2 　　● 由于对于具体资料，μ与δ是常数。故每个X可得到一个U值，形成U分布。 如：X=μ时，U=0；X1与X2之间包含的面积（数据），与U1到U2之间的面积相同； 如果某X值位于X1与X2之间，则对应的U值必然位于U1到U2之间； 如果某X值大于X2（或小于X1），则对应的U值必然大于U