1、 总^(population)：就是根据研究目得确泄得同质研究对象得全体。

2、 样本(sample):从总体中抽取得一部分有代表性得个体。

3、 同质(homogeneity):就是指所研究得观察对象具有某些相同得性质或特征。

4、 变异(variation):指同质个体得某项指标之间得差异。

5、 参数(parameter):反映总体特征得指标称为参数。

6、 统计量(statistic):通过样本资料il •算出来得相应指标称为统计量。

7、 抽样误差(sampling error):由随机抽样造成得样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标 Z 间得差异。

8、 概率(probability):某事件发生得可能性大小。

9、 正态分布(normal distribution):高帐位于均数处冲间高两边低,左右完全对称地下降，但永远不与 横轴相交得钟形曲线。

10、 平均数(average):就是描述一组同质变量值得平均水平或集中趋势得指标。

11、 中位数(median):将一组数据由小到大排列，位于中间位置得观测值。

12、 医学参考值范@(medical reference range):X 称正常值范饥医学上常将包括绝大多数正常人得 某项指标得波动范围称为该指标得正常值范鬧。

13、 方差他I 伽CC):就是徉个数据与平均数之差得平方得平均数。

14、 标准差(standard deviation):就是各数据偏离平均数得距离得平均数，它就是离均差平方与平均 后得方根，用0表示。

15、 标准i^tstandard error):样本均数得标准差,等于原变量总体标准差除以例数得平方根，用以说明 均数抽样误差得大小。

16、 均数得抽样误差(sampling error of mean):由个体差异与抽样所导致得样本均数与样本均数之 间,样本均数与总体均数之间得差异。

17、 假设检验(hypothesistesting):先对总体做出某种假设，然后根据样本信息来推断其就是否成立 得一类统计方法得总称。

18、 统计推断(statistical inference):就是根据已知得样本信息来推断未知得总体，就是统计分析得目 得,包括参数估计与假设检验。

19、 I 型错误(type I error)：拒绝了实际上成立得Hu.这类弃真错误，发生得槪率为Q,为已知。

20、 II 型错误(type II error):不拒绝实际上不成立得Ho,这类存伪错误，发生得概率为B ，未知。

21、 检验效能(power of test):又称把握度，为意义就是两总体确有差别，按a 水准能发现它们 有差别得能力。

可信区间(confidence interval):指总体参数可能所在得范围。

率(血⑹:说明某现象发生得频率或强度。

构成比(constituent ratio):^示某事物内韶^$组成部分所占得比重或分布,常以百分数表示。

相对比(relative ratio):表示两个有关事物指标之比，常以百分数与倍数表示，用以说明一个指标就是另一个指标得几倍或百分之几。

26、 标准化率(standardized 臥C):亦称调整率，就是采用统一得标准对内部构成不同得各组频率进行 调整与对比得方法。

27、 参数检验(paramchic test)：—类依赖于总体分布得具体形式得统计推断方法。

28、 非参数检验(non parametric test)：-类不依赖总体分布类型得检验,在应用中可以不考虑被研究 对象为何种分布以及分布就是否已知，检验假设中没有包括总体参数得统计方法。

22、 23、2429、自变量(independent variable):如果没有一个变量依赖于其她变量变化而变化得关系时，一般把测量比较简单得变量作为自变量。

30、因变量(dependent variable):测量比较复杂得变量称为因变量或应变量。

31、相关分析(correlation analysis):分析两个或多个变量间相互关系得统计分析方法。

32、线性回归分析(linear regression analysis):用直线回归方程或数学模型描述变量间数量关系得统计方法。

33、相关系数(coefficient of correlation):描述两个变量间线性相关关系密切程度与方向得统汁指标。

34、回归系数(regression coefficient):即回归宜线得斜率，表示自变量x每改变一个单位时,应变量y 平均变化b个单位,B为回归系数。

35、决定系数(determinant coefficient)：!^,表示由X与y得直线关系导致得y得变异SS期在总变异SSg所占比重，即回归效果得好坏，决立系数越接近h回归效果越好。

36、最小二乘法(least square 111価0小:以^$实测点到直线得纵向距离得平方与最小来确楚回归直线。

37、统计表(statistical table):将统讣分析得事物及其指标用表格得形式列出来，直观地反映事物得数量关系及其趋势得一种表现形式。

38、统计图(statistical chart):用点得位置，线段得升降，直条得长短与面积大小等表达统讣数据得一种形式。

39、单纯随机抽样(simple random sampling):就是从总体中以完全随机得方法抽取一部分观察对象组成样本，就是最简单得抽样方法。

40、整群抽样(cluster sampling):先将总体划分为N个群,每个群包含若干个观察对象，再随机抽取n 个群(n<N),并将所抽取得各个群得全部观察对象组成样本。

41、系统抽样(systematic sampling):又称等距抽样，就是按照一立得顺序，机械地每隔若干个观察单位抽取一个观察单位组成样本。

42、分层抽样(stratified sampling)：按影响观察值变异较大得某种特征将总体分成若干层，再从每层内随机抽取一定数量得观察单位组成样本。

43、配对设计(paired design):就是将受试对象按一定条件配成对子，再随机分配每对中得两个受试对象到不同得处理组，或者比较受试者实验前后得变量值改变情况。

44、盲法(blind-mcUKxl):在随机对比试验中，为避免出现偏倚，使研究者或研究对象不明确干预措施得分配得方法。

45、对照(control):处理因素与非处理因素得差异得科学对比，鉴别处理因素与非处理因素得效应差异。

46、随机区组设计(randomized block design):又称配伍设汁，就是将几个条件基本相同得受试对象划成一个区组，区组中观察对象得数量取决于对比组得组数。

将区组中得受试对象采用随机方法, 分配到不同得对比组中。

47、随机对照试^(random-control trail):又称完全随机设计，属于单因素研究设il•，就是将受试对彖按照随机分配得原则分配到实验组与对照组中，然后给予不同得处理因素，对各■组得效应进行同期平行观察，比较各组观察指标有无差异。

48、实验研究(experimental study):就是指研究者根据研究目得人为地对受试对象施加处理因素，控制混杂因素，观察、总结处理因素得效果得一种研究方法。

1、什么就是卫生统计学？应用统计学得基本原理与方法,研究医学卫生及其有关领域数据信息得搜集、整理、分析、表达与解释得一门学科。

2、统计学得基本步骤有哪些？①良好得研尢设讣;②有计划地搜集资料;③合理地整理资料;④正确地分析资料。

11.3、 抽样误差产生得原因有哪些？可以避免抽样误差吗？抽样误差得得根源在于个体变异，在抽样研 究中就是不可避免得。

4、 何为概率及小概率事件？概率P 就是指某事件发生得可能性大小。

PW0、05得随机事件称为小 概率事件，其原理就是在一次实验中不大可能发生得。

5、 描述数值变量资料集中趋势得指标有哪些？其适用范用有何异同？均数、几何均数、中位数。

均 数适用于计量资料正态分布或近似正态分布资料;几何均数适用于对数正态分布或近似对数正态 分布资料，也可用于等比资料，但一般不能有观察值为0也不能同时包含正负观察值。

中位数用于 描述极偏态资料，有特大特小值资料，有不确楚数据资料与分布不明得资料。

6、 描述数值变量资料离散趋势得指标有哪些？其适用范用有何异同？极差、四分位数间距、方差与 标准差、变异系数。

极差与四分位数间距用于描述偏态分布资料、一端或两瑞没有确立值得资料。

方差与标准差用于描述正态分布资料得离散程度。

变异系数描述得就是相对离散程度，用于单位 不同,或虽单位相同但均数相差较大得资料变异程度得比较。

7、 中位数与百分位数在意义上，计算与应用上有何区别于联系？中位数就是将一组数据由小到大排 列，位于中间位置得观测值。

百分位数也就是一种位置指标，样本得第X 百分位数记作玖,它表示将 全部观察值XI 、X2-Xn,由小到大排列后位于第X 百分位置得数值。

中位数M 就是一个特殊得百 分位数，即第50百分位数P50。

标准差与标准误得区別与联系：1、区别:①标准差衡量观察值得离散趋势（变异程度），越大表示观 察值越分散，样本均数得代表性越差;反之,样本均数得代表性就越好;样本越大，标准差趋于稳宦。

标准差主要用于医学参考值范囤得估计。

②标准误代表样本均数得变异程度，表示抽样误差得大 小，标准误越大，抽样误差越大，样本均数越离散,用样本均数估il •总体均数得可靠性越差，反之样本 均数得可靠性就好。

标准主要用于总体均数可信区间得估汁与假设检验。

2、联系:都就是变异指标，反应离散趋势;标准误得大小可以由标准差得大小来估计，（J ："!麻，（7：与。

成正比,与亦成反比;对于同一份资料，标准差越大•标准误也越大。

可信区间与参考值范用有何不同？从意义上:①可信区间按就是预先给定得概率1・a 确定总体 均数U 得可能范围,95%可信区间就是按95%可倍度估讣总体均数所在得范囤，此时估计正确率为 95%,即有95%可能性包含了总体均数,说明总体均数得可能范協。

②参考值范I 科就是绝大多数正 常人得某项指标得波动范圉,95%参考值范用指同质总体中包含95%个体值得估il •范I 札说明个体 值得波动范幅1.从计算上:①可信区间:正态分布•。

未知JX100时，双侧0未知,n>100时和 双侧已知，双侧壬士乙6。

②参考值范屁正态分布，双侧Nz 少单侧乙乙$或】+乙/； 偏态分布，双侧P 小〜PuHid 单侧/\或”心。

从应用上:①可信区间用于总体均数区间估计，评 价未知总体均数所在范用;②参考值范用可判断某项指标就是否正常，评价个体指标就是否正常。

假设检验与区间估计有何区别打联系？①可信区间用于推断总体参数所在范围，假设检验用于推 断总体参数就是否不同;②可信区间也可回答假设检验得问题,但可信区间不能提供确切得P 值范 用，只能给出在《水准上有无统计学意义;③可信区间还可提示差别有无实际意义,假设检验有统 计意义但无实际意义得资料，实际工作中可能不重要;④验证假设时，可选择假设检验，只对总体参 数做估计时，可选用区间估计，两者结合可对问题进行更全而得说明。