范文一：0803 统计工作的基本步骤

0803 统计工作的基本步骤

0804 统计图表

09 数值变量资料的统计分析

0901 数值变量资料的统计描述

0902 正态分布和参考值范围的估计

0903 数值变量资料的统计推断

0904 t检验和u检验

0905 方差分析

10 分类变量资料的统计分析

1001 分类变量资料的统计描述

1002 分类变量资料统计推断

1003 X2检验

11 秩和检验

1101 配对资料的符号秩和检验

1102 两样本比较的秩和检验

1103 多个样本比较的秩和检验

1104 多个样本音两两比较的秩和检验 12 直线相关与回归

1201 直线回归

1202 直线相关

1203 Spearman等级相关 13 医学科研设计

1301 医学科研设计的基本原理

1302 实验设计

1303 调查设计

14 绪论、跨章

1401

免疫学 26#

主题词1/主题词2

01 绪论-免疫学发展简史

0101 免疫学的经验时期

0102 经典免疫学时期

0103 近代免疫学时期

0104 现代免疫学时期

0105 免疫学在生物学和医学发展中的作用 02 免疫球蛋白分子

0201 抗体的发现及其特征

0202 免疫球蛋白分子的结构与功能

0203 各类免疫球蛋白的生物学活性

0204 免疫球蛋白基因的结构和抗体多样

0205 抗体的制备

03 补体系统

0301 补体系统的组成和理化性质

0302 补体系统的激活

0303 补体受体及其免疫学功能

0304 血清补体水平与疾病 04 细胞因子

0401 细胞因子的概述

0402 细胞因子及其受体的结构

0403 细胞因子的生物学活性

范文二：[汇总]医学统计工作的基本步骤

新园乡卫生院卫生统计工作流程 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

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。

.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<><>

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?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，?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。

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。

SS组间和SS组内各表示什么含义。SS组间表示组内变异，指各处理组样本拘束大小不等，是由处理因素和随机误差造成的，SS组内表示组内变异，指各组处理组内变量值大小不等，是由随机误差造成的。 为什么在方差分析中的结果为拒绝H0、接受H1之后，对多个样本均数的两辆比较要用多重比较的方法:方差分析的备择假设H1时g各总体均数不全像等，拒绝H0，接受H1，只说明g各总体均数总的来说有差别，并不能说明两辆总体均数有差别。若要进一步了解两辆总体均数不等，则需进行多个样本均数间的多重比较。

1常用的相对数有哪几种,简述各种相对数指标的含义，计算方法及特点。有强度相对数(率)、结构相对数、相似比。率的含义:某种现象实际发生得例数与可能发生的总体例数之比，说明某现象发生的频率或强度。构成比的含义:食物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比，用来说明个构成部分在总体中所占比重或分布，又称百分比。相对比:是两个有关指标之比，说明两指标间的比例关系。

2.何为标注化法，描述直接标准化法与间接标准化法的区别,采用某影响因素的统一标准构成，然后计算标准化率的方法称为标准化法，其目的时消除原样本内部某影响因素构成不同对合计率的影响，使通过标准化后的标准化和纪律具有可比性。直接标准化法和间接标准化法的区别在于:如对死亡率的年龄构成标准化，若已知年龄别死亡率，可采用直接法，选择一个标准年龄人口构成直接计算标准化率;若只有总的死亡数和年龄别人口数而缺乏年龄别死亡率时，宜用间接法，选择一个标准年龄别死亡率，先计算标准化死亡比，再用标准化死亡比乘以标准总死亡率得到标准化死亡率。

3.应用标准化率进行比较时要注意什么问题。?标准化法只适用与因两组内不构

成不同，并有可能影响两组总率比较的情况，对与其他因其他条件不同而产生的可比性问题，标准化法不能解决;?由于选择的标准人口不同，算出的标准化率也不同，因此，当比较几个标准化率时，应采用同一标准人口;?标准化后的标准化率，已经不再反映当时当地的实际水平，他只是表示相互比较的资料间的相对水平;?两样本标准化率时样本值，存在抽样误差。比较两样本的标准化率，还应做假设检验。

4.相对数的动态指标有哪几种,各有何用处,相对数的动态指标及其动态数列分布指标有:绝对增长量、发展速度与增长速度、平均发展速度与平均增长速度。绝对增长量时说明其相对数在一定时期增长的绝对值;发展速度与增长速度均为相对比，说明某相对数在一定时期的速度变化;平均发展速度时各环比发展速度的集合均数，说明某相对数在一个较长时期中逐期平均发展变化的程度。

1 二项分布、Poisson分布和正态分布间的联系(1);当N很大，π很小，且Nπ=λ为常数时，二项分布近似Poisson分布(2)在n很大、π不接近0也不接近1时，二项分布B(n,π)近似正态分布，而相应的样本率p的分布也近似正态分布N(3)当λ增大时，Poisson分布渐进正态分布，当λ?20时，Poisson分布资料可做正态分布处理

二项分布的应用条件是什么,答:(1)每次实验只有发生两种互斥的可能结构之一，即两种互斥结果的概率之和恒等于1; (2)每次实验产生某种结果(如阳

)重复实验是相互独立的，即任何一次实验结果的出现性)的概率固定不变;(3

不会影响其他实验结果出现的概率。

.Poisson分布的性质特征是什么,?总体均数与总体方差相等;?当N很大，π很小，且Nπ=λ为常数时，二项分布近似Poisson分布;?当λ增大时，Poisson分布渐进正态分布，当λ?20时，Poisson分布资料可做正态分布处理;?Poisson分布具有可加性。即对于服从poisson分布的m个相互独立的随机变量X1X2…..Xm，它们之和也服从poisson分布，且其均数也这m个随机变量的均数之和。

问答:

1.对于四表格资料，如何正确选用检验方法,?首先应分清时两样本率比较的四表格还是配对设计的四表格资料;?对于两样本率比较的四表格资料，应根据各格的理论值T和总例数N的大小选择不同的卡方检验计算公式。

2.说明行X列资料卡方检验应注意的事项:?行X列表中的理论频数不应小于1，或1?T,5的格子数不宜超过格子总数的1/5。?多个样本率比较，若所得统计推断为拒绝H0，接受H1,只能人为各总体率之间总的来说有差别，但不能说明任两个总体率之间皆有差别。要进一步推断哪两个总体率之间有差别，需进一步做多个样本率的多重比较?对于有序的RXC表资料不宜用卡方检验。对于RXC表的资料要根据其分类类型和研究目的选用恰当的检验方法。

23说明X检验的用途:

2 答:X检验的用途比较的广，通常多用于推断两个总体率或构成比之间有无差

2别，推断多个总体率或构成比之间有无差别，多个样本率比较的X分割，两个

2分类变量之间有无关联性，频数分布拟合优度的X检验。 2 4.两样本率比较的u检验与X检验有何异同,

2 2 2 两样本率比较时，若对同一资料进行t检验与X检验，在不校正的情况下X=U,

2 但u检验通常用于大样本，而X检验用于或小样本。 直线回归分析中应注意哪些问题,?两个变量的选择一定要结合专业背景，不能把毫无关联的两种现象勉强作回归分析，其中哪一个作为应变量主要是根绝专业上的要求而定，同时直线回归要求至少对于每个X相应的Y要服从正态分布，X可以是服从正态分布的随机变量也可以时能够精确测量和严格控制的非随机变量?进行直线回归分析前应绘制散点图，以检查数据是否满足模型基本假设，发现离散点并进行进一步处理?对结果应有正确解释。反映两变量间数量上影响大小的统计量应该是回归系数的绝对值，而不是建设检验的P值。P值越小只能说约有理由人为变量间的直线关系存在，而不能说关系越密切或越显著。直线回归用于预测时应尽量不合理的外延。结果中的决定系数可以表两变量关系的实际效果。

.简述直线回归与直线相关的区别与联系。两者的联系:?对于即可做相关又可做回归分析的同一组数据，算出的相关系数和回归系数正负号一致?相关系数与回归系数得假设检验等价?同一组数据的相关系数和回归系数可以相互换算?用回归解释相，当总平方和固定时，回归平方和的大小决定了相关的密切程度，回归平方和越接近总平方和，则决定系数越接近1，说明相关的效果越好。两者的区别:?资料要求上:相关要求X、Y服从双变量正态分布，这种资料进行回归分析为?型回归;回归要求Y在给定某个X值时服从正态分布，X时可以精确测量和严格控制的变量，称为I型回归?应用上:说明两变量间相互关系用相关，此时两变量的关系是平等的;而说明两变量间依存变化的数量关系用回归，用以说明Y如何依赖与X而变化?意义上:相关系数说明具有直线关系的两变量间相互关系的方向与密切程度;回归系数表明X每变化一个单位所导致Y的平均变化量。

直线相关与秩相关的区别与联系。联系:?两者所决绝的应用问题相同，都可用来表示两个数值变量之间的方向和密切程度。?两个相关系数都没有单位?计算上，用秩次做积差相关，得到就是秩相关系数。区别:?资料要求不同，积差相关要求X、Y服从双变量正态分布，秩相关可以时任意分布?由于对资料要求不同，两者分属于参数统计与非阐述统计方法，所以符合双变量正态分布条件时，积差相关的效率高于秩相关。?两者假设检验的方法不同。 描述曲线拟合时的注意事项:?首先应绘制散点图，根据图形选用恰当的回归模型形式;?求解回归方程时注意，模型中对Y进行非线性转换后，应采用非线性最小二乘估计，如果仅对X进行变换，普通最小 1:为什么要做多变量线性回归分析,

因为医学中很多疾病的预后都是由多重因素决定的。由于各个因素往往相互作用，多变量回归分析可以帮助我们分析变量间的数量依存关系，找出危险因素的多面性本质，以及他们对结果变量的相对作用大小。同事多变量回归还可以在医学干预研究中，对混杂因素进行校正。

2:多元线性回归可以实用哪些类型的自变量, 典型的多元线性回归所使用的自变量类型应该是连续的，但是如果自变量中含有分类变量，经过适当的处理后任然适合做多元线性回归分析，二分类变量可以直接实用。如果自变量是一个名义分类变量，可以将其转化为若干个2分类变量后进行分析。如果自变量是个有序分类变量，则可以根据不同级别赋予不同分数后胺连续变量处理，也可以按名义分类变量的方式处理。

3:多元线性回归分析中如何筛选自变量,你认为选用哪种方法更好些,

回归分析中引入什么变量，理想的做法是由研究者根据理论和经验决定。在缺乏专业依据的情况下，可以采用回归筛选技术。具体有两类做法:一是全局择优法，二是逐步选择法。理论上讲，由于全局择优法是对自变量各种不同组合情况进行比较后，从中挑取的一个最优回归方程，这种方法最好。但是由于实际中自变量的数目往往较大，采用逐步选择法比较好。逐步选择法有前进法，后退法和逐步回归法。后退法考虑到了自变量的组合作用，理论上更好一些，但变量数目不能太多，而逐步回归法适合多种情况，更实用些。 4:何谓多重共线性,它对资料分析有什么影响, 多重共线性指多元回归中一些自变量之间存在较强的线性关系，这种情况在实际应用中非常普遍。这些自变量通常是相关的，如果这种相关程度非常高，所得到的回归方程可能不可靠。如将一些很有统计学意思的自变量变得不显著，出现回归系数估计值的正负符号与客观实际不一致等问题。 5:如何评价所建立的多元线性回归方程的优劣,残差分析有何作用,

一般情况下评价的准则可以采用方差分析法和求决定系数R平方法。方差分析的F检验是吧所有的自变量作为一个整体，检验他们对应变量Y的影响是否具有统计学意义。F值越大，P值越小，表示越有理由拒绝自变量与应变量间没有线性关系的无效假设。决定系数越接近1，说明模型对数据的拟合度越好。残差分析是检查资料是否符合回归模型条件的一种简单而有效的方法。通过残差分析，常可以检查出数据模型的错误，如应变量Y与自变量的非线性关系等。

6:如何看待回归分析中的离群值，应如何处理, 首先检查这些离群点是否由于观测错误引起，如果确系此类错误，需要讲这些点改正或者删除后重新建立新方程。否则应仔细分析产生的原因，如果这些点对回归分析的结果影响很大，应该从专业角度决定其取舍。 logistic回归分析需注意的问题:

1.需要有足够的样本量来保障参数估计的稳定性。 2.多变量的logistic回归对自变量进行筛选不要完全依赖计算机和检验水平来筛选，临床与流行病学的意义和生物学机制在模型结果解释中占更重要的地位。

3.logistic回归模型的自变量可以是无序多分类变量，常用多个0-1假变量来代替，使结果更容易解释。

在大规模的队列研究和横断面研究、临床的诊断试验和疗效评价试验，不同暴4.

露层或处理组的疾病(或死亡)分布与研究总体人群中疾病(或死亡)的分布一致时，常数项才有意义。

logistic回归与线性回归有什么不同,两种方法各有什么特点,

logistic回归属于概率型非线性回归，应变量Y是一个二值变量(服从二项分布)，而线性回归的应变量一般为连续变量(正态分布)。线性回归对资料的分析比较细腻，既适合大样本资料又可用于小样本数据，但要求对不痛的自变量取值，应变量Y服从正态分布和等方差，这一条件在实际中有时不能满足。Logistic回归则对资料几乎没什么限制，而且参数具有明确的实际意义，但是要求有较大的样

本含量。

logistic回归可以实用哪些类型的自变量,

可以使用连续变量，名义分类变量和有序分类变量。对名义分类变量须做化哑变量，有序分类变量可以按照连续变量或哑变量两种方法处理。如果自变量中既有连续变量又有分类变量，最好将连续变量化为分类变量处理。

logistic回归的适用范围是什么,应注意哪些问题, 一般来讲，只要应变量是一个二值变量，样本含量又比较大，都可以考虑适用logistic回归分析。logistic回归分析多用于流行病学的病因学研究。此外，logistic回归也适合于临床试验评价及疾病的预后因素分析，试验研究中药物的剂量反应分析等。应该注意的是logistic回归分析一般不能用于小样本，另外要对自变量做合理的编码处理。

对有序自变量该如何处理,

如何自变量是一个有序变量，两种方法:一是对每一登记赋予一个分值，然后按连续变量处理，另一种方法是将自变量用若干二分类的哑变量表示。如果方程中的变量不是很多，样本含量又比较大，用哑变量方法比较好。但当自变量多，样本含量又不大的时候，将K个分类的有序变量化成K-1个哑变量后，自变量的数目增多，建立的回归方程可能不稳定，这时按得分处理更合适一些。

用逐步回归法得到的回归方程是否最优,为什么, 不一定。逐步回归法是一种有进有出的双向筛选方法。虽然能够保证进入方程的每一个自变量具有统计学意义，并可以将一些退化的不显著的自变量从方程中剔除，但是没有全面考虑不同自变量间的组合作用，得到的只是一个局部最优的回归方程。

条件logistic回归主要用于哪种类型的资料,

主要用于配对资料分析。在流行病学的病例—对照研究中，为了控制一些重要的混杂因素，常把病例和对照按照年龄、性别等条件进行配对，形成多个匹配组。从原理上讲各匹配组的病例数和对照人是任意的，但最常用的是每组中有一个病例和若干个对照，即1:M配对研究(一般M小于等于3). 综合评价法的步骤:综合评价实质上就是一个科学研究与决策的过程，原则上包括设计、手机资料、整理资料和分析资料几个基本阶段，但是在实施中应该注意以下几个环节:1;根据评价目标选择合适的评价指标，考察各指标的内在联系，选择那些主要的能反映事物本质的评价指标。2跟你据评价目的，确定诸评价指标在对某事物的评价中的相对重要性或者个指标的权重。3;合理确定各个指标的评价等级及其界限。4;根据评价目的，数据特征，选择适合的综合评价方法，并根据已掌握的历史资料，建立综合评价模型，计算综合指标。5;确定综合指标的登记数量界限，在对同类事物综合评价的应用实践中，对选用的评价模型进行考察，并不断修改补充，使之具有一定的科学性、实用性与先进性，然后推广应用。

TOPSIS法步骤:TOPSIS意为与理想方案相似性的顺序选优技术，是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用方法，可用于效率评价、卫生决策和卫生事业管理等多个领域。步骤:1综合评价中，有些是高优指标，有些是低优指标，首先要求所以指标的变化方向一致。2，同趋势化后的原始数据矩阵进行归一化处理，并建立相应矩阵。3据矩阵得到最优值向量和最劣值向量。4分别计算诸

评价对象与最优方案及最劣方案的距离。5计算诸评价对象与最优方案的接近程度。6按接近程度的大小将各评价对象排序，接近程度越大，表示综合效应越好。7依接近程度对各评价对象进行排序。

秩和比法(RSR)步骤:其基本思想是，在一个N行M列的矩阵中，通过秩转换获得无量纲统计量RSR，在此基础上运用参数统计分析的概念与方法，研究RSR的分布，以RSR值对评价对象的优劣直接排序或分档排序。该方法已广泛引用与医疗卫生领域的多指标综合评价、统计预测预报、统计质量控制等方面。基本步骤:1列原始数据表，将N个评价对象的M个评价指标排成N行M列的原始数据表。2编秩，编出每个指标各对象的秩，其中高优指标从小到大编秩，低优指标从大到小编秩，同一指标数值相同者编平均秩。3计算秩和比，根据RSR值对评价对象的优劣进行直接排序4确定RSR的分布，用概率单位probit表达的RSR值特定的向下累计频率5计算回归方程。6，分档排序，根据RSR值对评价对象进行分档排序。

RSR法的注意事项:1同趋势化。其中高伏指标从小到大编秩，低伏指标从大到小编秩，同一指标数值相同者编平均秩。2当评价对象是总体时，不需要做假设检验，而计算回归方程时，若评价对象不是总体，则应做假设检验。3应根据评价母的选择评价指标，选择那些主要能反映事物本质的评价指标，这些指标应当明确、具体、可行、可靠。4根据评价目的，确定评价指标对事物评价的相对重要性，或指标的权重。5合理确定各个单位指标的评价等级界限。6根据评价目的、数据特征选择评价方法，建立评价模型。7确定综合指标的数量界限。在应用实践中，对选用的评价模型进行考核，使之具有一定的科学性、实用性和先进性。

判别分析中应该注意的问题,

1，判别分析中所用的样本资料视为总体的估计，所用要求样本足够大，有较好的代表性，样本的原始分类必须准确无误，否则得不到可靠的判别函数。判别指标的选择要适当，但不在于多，必要时要对判别之别进行筛选。2，各类型先验概率可以由训练样本中各类的构成比做估计值。此时要注意样本构成比是否具有代表性，如果取样存在选择性偏倚，就不能用构成比来估计先验概率，不如把各类型的发生视为等概率时间，先验概率取1/g更为妥当。3，判别函数的判别能力不能只由训练样本的回代情况得出结论。小样本资料建立的判别函数回代时可能有很低误判率，但训练样本以外的样本误判率不一定低，因此要预留足够的验证样品以考察判别函数的判别能力。4，判别函数建立后，可在判别应用中不断积累新的资料，不断进行修正，逐步完善。

范文三：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

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。

2.SS组间和SS组内各表示什么含义。SS组间表示组内变异，指各处理组样本拘束大小不等，是由处理因素和随机误差造成的，SS组内表示组内变异，指各组处理组内变量值大小不等，是由随机误差造成的。

3.为什么在方差分析中的结果为拒绝H0、接受H1之后，对多个样本均数的两辆比较要用多重比较的方法：方差分析的备择假设H1时g各总体均数不全像等，拒绝H0，接受H1，只说明g各总体均数总的来说有差别，并不能说明两辆总体均数有差别。若要进一步了解两辆总体均数不等，则需进行多个样本均数间的多重比较。

1常用的相对数有哪几种？简述各种相对数指标的含义，计算方法及特点。有强度相对数（率）、结构相对数、相似比。率的含义：某种现象实际发生得例数与可能发生的总体例数之比，说明某现象发生的频率或强度。构成比的含义：食物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比，用来说明个构成部分在总体中所占比重或分布，又称百分比。相对比：是两个有关指标之比，说明两指标间的比例关系。

2.何为标注化法，描述直接标准化法与间接标准化法的区别？采用某影响因素的统一标准构成，然后计算标准化率的方法称为标准化法，其目的时消除原样本内部某影响因素构成不同对合计率的影响，使通过标准化后的标准化和纪律具有可比性。直接标准化法和间接标准化法的区别在于：如对死亡率的年龄构成标准化，若已知年龄别死亡率，可采用直接法，选择一个标准年龄人口构成直接计算标准化率；若只有总的死亡数和年龄别人口数而缺乏年龄别死亡率时，宜用间接法，选择一个标准年龄别死亡率，先计算标准化死亡比，再用标准化死亡比乘以标准总死亡率得到标准化死亡率。

3.应用标准化率进行比较时要注意什么问题。①标准化法只适用与因两组内不构成不同，并有可能影响两组总率比较的情况，对与其他因其他条件不同而产生的可比性问题，标准化法不能解决；②由于选择的标准人口不同，算出的标准化率也不同，因此，当比较几个标准化率时，应采用同一标准人口；③标准化后的标准化率，已经不再反映当时当地的实际水平，他只是表示相互比较的资料间的相对水平；④两样本标准化率时样本值，存在抽样误差。比较两样本的标准化率，还应做假设检验。

4.相对数的动态指标有哪几种？各有何用处？相对数的动态指标及其动态数列分布指标有：绝对增长量、发展速度与增长速度、平均发展速度与平均增长速度。绝对增长量时说明其相对数在一定时期增长的绝对值；发展速度与增长速度均为相对比，说明某相对数在一定时期的速度变化；平均发展速度时各环比发展速度的集合均数，说明某相对数在一个较长时期中逐期平均发展变化的程度。

1 二项分布、Poisson分布和正态分布间的联系（1）；当N很大，π很小，且Nπ=λ为常数时，二项分布近似Poisson分布（2）在n很大、π不接近0也不接近1时，二项分布B（n,π）近似正态分布，而相应的样本率p的分布也近似正态分布N（3）当λ增大时，Poisson分布渐进正态分布，当λ≥20时，Poisson分布资料可做正态分布处理

2 二项分布的应用条件是什么？答：（1）每次实验只有发生两种互斥的可能结构之一，即两种互斥结果的概率之和恒等于1; （2）每次实验产生某种结果（如阳性）的概率固定不变；（3）重复实验是相互独立的，即任何一次实验结果的出现不会影响其他实验结果出现的概率。

3.Poisson分布的性质特征是什么？①总体均数与总体方差相等；②当N很大，π很小，且Nπ=λ为常数时，二项分布近似Poisson分布；③当λ增大时，Poisson分布渐进正态分布，当λ≥20时，Poisson分布资料可做正态分布处理；④Poisson分布具有可加性。即对于服从poisson分布的m个相互独立的随机变量X1X2…..Xm，它们之和也服从poisson分布，且其均数也这m个随机变量的均数之和。

问答：

1.对于四表格资料，如何正确选用检验方法？①首先应分清时两样本率比较的四表格还是配对设计的四表格资料；②对于两样本率比较的四表格资料，应根据各格的理论值T和总例数N的大小选择不同的卡方检验计算公式。

2.说明行X列资料卡方检验应注意的事项：①行X列表中的理论频数不应小于1，或1≤T＜5的格子数不宜超过格子总数的1/5。②多个样本率比较，若所得统计推断为拒绝H0，接受H1,只能人为各总体率之间总的来说有差别，但不能说明任两个总体率之间皆有差别。要进一步推断哪两个总体率之间有差别，需进一步做多个样本率的多重比较③对于有序的RXC表资料不宜用卡方检验。对于RXC表的资料要根据其分

类类型和研究目的选用恰当的检验方法。

3说明X2检验的用途：

答：X2 检验的用途比较的广，通常多用于推断两个总体率或构成比之间有无差别，推断多个总体率或构成比之间有无差别，多个样本率比较的X2分割，两个分类变量之间有无关联性，频数分布拟合优度的X2检验。

4.两样本率比较的u检验与X2 检验有何异同？

两样本率比较时，若对同一资料进行t检验与X2 检验，在不校正的情况下X2 =U2 ,但u检验通常用于大样本，而X2 检验用于或小样本。

1.直线回归分析中应注意哪些问题？①两个变量的选择一定要结合专业背景，不能把毫无关联的两种现象勉强作回归分析，其中哪一个作为应变量主要是根绝专业上的要求而定，同时直线回归要求至少对于每个X相应的Y要服从正态分布，X可以是服从正态分布的随机变量也可以时能够精确测量和严格控制的非随机变量②进行直线回归分析前应绘制散点图，以检查数据是否满足模型基本假设，发现离散点并进行进一步处理③对结果应有正确解释。反映两变量间数量上影响大小的统计量应该是回归系数的绝对值，而不是建设检验的P值。P值越小只能说约有理由人为变量间的直线关系存在，而不能说关系越密切或越显著。直线回归用于预测时应尽量不合理的外延。结果中的决定系数可以表示两变量关系的实际效果。

2.简述直线回归与直线相关的区别与联系。两者的联系：①对于即可做相关又可做回归分析的同一组数据，算出的相关系数和回归系数正负号一致②相关系数与回归系数得假设检验等价③同一组数据的相关系数和回归系数可以相互换算④用回归解释相，当总平方和固定时，回归平方和的大小决定了相关的密切程度，回归平方和越接近总平方和，则决定系数越接近1，说明相关的效果越好。两者的区别：①资料要求上：相关要求X、Y服从双变量正态分布，这种资料进行回归分析为Ⅱ型回归；回归要求Y在给定某个X值时服从正态分布，X时可以精确测量和严格控制的变量，称为I型回归②应用上：说明两变量间相互关系用相关，此时两变量的关系是平等的；而说明两变量间依存变化的数量关系用回归，用以说明Y如何依赖与X而变化③意义上：相关系数说明具有直线关系的两变量间相互关系的方向与密切程度；回归系数表明X每变化一个单位所导致Y的平均变化量。

3.直线相关与秩相关的区别与联系。联系：①两者所决绝的应用问题相同，都可用来表示两个数值变量之间的方向和密切程度。②两个相关系数都没有单位③计算上，用秩次做积差相关，得到就是秩相关系数。区别：①资料要求不同，积差相关要求X、Y服从双变量正态分布，秩相关可以时任意分布②由于对资料要求不同，两者分属于参数统计与非阐述统计方法，所以符合双变量正态分布条件时，积差相关的效率高于秩相关。③两者假设检验的方法不同。

4.描述曲线拟合时的注意事项：①首先应绘制散点图，根据图形选用恰当的回归模型形式；②求解回归方程时注意，模型中对Y进行非线性转换后，应采用非线性最小二乘估计，如果仅对X进行变换，普通最小 1：为什么要做多变量线性回归分析？

因为医学中很多疾病的预后都是由多重因素决定的。由于各个因素往往相互作用，多变量回归分析可以帮助我们分析变量间的数量依存关系，找出危险因素的多面性本质，以及他们对结果变量的相对作用大小。同事多变量回归还可以在医学干预研究中，对混杂因素进行校正。

2：多元线性回归可以实用哪些类型的自变量？

典型的多元线性回归所使用的自变量类型应该是连续的，但是如果自变量中含有分类变量，经过适当的处理后任然适合做多元线性回归分析，二分类变量可以直接实用。如果自变量是一个名义分类变量，可以将其转化为若干个2分类变量后进行分析。如果自变量是个有序分类变量，则可以根据不同级别赋予不同分数后胺连续变量处理，也可以按名义分类变量的方式处理。

3：多元线性回归分析中如何筛选自变量？你认为选用哪种方法更好些？

回归分析中引入什么变量，理想的做法是由研究者根据理论和经验决定。在缺乏专业依据的情况下，可以采用回归筛选技术。具体有两类做法：一是全局择优法，二是逐步选择法。理论上讲，由于全局择优法是对自变量各种不同组合情况进行比较后，从中挑取的一个最优回归方程，这种方法最好。但是由于实际中

自变量的数目往往较大，采用逐步选择法比较好。逐步选择法有前进法，后退法和逐步回归法。后退法考虑到了自变量的组合作用，理论上更好一些，但变量数目不能太多，而逐步回归法适合多种情况，更实用些。

4：何谓多重共线性？它对资料分析有什么影响？

多重共线性指多元回归中一些自变量之间存在较强的线性关系，这种情况在实际应用中非常普遍。这些自变量通常是相关的，如果这种相关程度非常高，所得到的回归方程可能不可靠。如将一些很有统计学意思的自变量变得不显著，出现回归系数估计值的正负符号与客观实际不一致等问题。

5：如何评价所建立的多元线性回归方程的优劣？残差分析有何作用？

一般情况下评价的准则可以采用方差分析法和求决定系数R平方法。方差分析的F检验是吧所有的自变量作为一个整体，检验他们对应变量Y的影响是否具有统计学意义。F值越大，P值越小，表示越有理由拒绝自变量与应变量间没有线性关系的无效假设。决定系数越接近1，说明模型对数据的拟合度越好。残差分析是检查资料是否符合回归模型条件的一种简单而有效的方法。通过残差分析，常可以检查出数据模型的错误，如应变量Y与自变量的非线性关系等。

6：如何看待回归分析中的离群值，应如何处理？

首先检查这些离群点是否由于观测错误引起，如果确系此类错误，需要讲这些点改正或者删除后重新建立新方程。否则应仔细分析产生的原因，如果这些点对回归分析的结果影响很大，应该从专业角度决定其取舍。

logistic回归分析需注意的问题：

1.需要有足够的样本量来保障参数估计的稳定性。

2.多变量的logistic回归对自变量进行筛选不要完全依赖计算机和检验水平来筛选，临床与流行病学的意义和生物学机制在模型结果解释中占更重要的地位。

3.logistic回归模型的自变量可以是无序多分类变量，常用多个0-1假变量来代替，使结果更容易解释。

4.在大规模的队列研究和横断面研究、临床的诊断试验和疗效评价试验，不同暴露层或处理组的疾病（或死亡）分布与研究总体人群中疾病（或死亡）的分布一致时，常数项才有意义。

logistic回归与线性回归有什么不同？两种方法各有什么特点？

logistic回归属于概率型非线性回归，应变量Y是一个二值变量（服从二项分布），而线性回归的应变量一般为连续变量（正态分布）。线性回归对资料的分析比较细腻，既适合大样本资料又可用于小样本数据，但要求对不痛的自变量取值，应变量Y服从正态分布和等方差，这一条件在实际中有时不能满足。Logistic回归则对资料几乎没什么限制，而且参数具有明确的实际意义，但是要求有较大的样本含量。

logistic回归可以实用哪些类型的自变量？

可以使用连续变量，名义分类变量和有序分类变量。对名义分类变量须做化哑变量，有序分类变量可以按照连续变量或哑变量两种方法处理。如果自变量中既有连续变量又有分类变量，最好将连续变量化为分类变量处理。

logistic回归的适用范围是什么？应注意哪些问题？

一般来讲，只要应变量是一个二值变量，样本含量又比较大，都可以考虑适用logistic回归分析。logistic回归分析多用于流行病学的病因学研究。此外，logistic回归也适合于临床试验评价及疾病的预后因素分析，试验研究中药物的剂量反应分析等。应该注意的是logistic回归分析一般不能用于小样本，另外要对自变量做合理的编码处理。

对有序自变量该如何处理？

如何自变量是一个有序变量，两种方法：一是对每一登记赋予一个分值，然后按连续变量处理，另一种方法是将自变量用若干二分类的哑变量表示。如果方程中的变量不是很多，样本含量又比较大，用哑变量方法比较好。但当自变量多，样本含量又不大的时候，将K个分类的有序变量化成K-1个哑变量后，自变量的数目增多，建立的回归方程可能不稳定，这时按得分处理更合适一些。

用逐步回归法得到的回归方程是否最优？为什么？

不一定。逐步回归法是一种有进有出的双向筛选方法。虽然能够保证进入方程的每一个自变量具有统计学意义，并可以将一些退化的不显著的自变量从方程中剔除，但是没有全面考虑不同自变量间的组合作用，得到的只是一个局部最优的回归方程。

条件logistic回归主要用于哪种类型的资料？

主要用于配对资料分析。在流行病学的病例—对照研究中，为了控制一些重要的混杂因素，常把病例和对照按照年龄、性别等条件进行配对，形成多个匹配组。从原理上讲各匹配组的病例数和对照人是任意的，但最常用的是每组中有一个病例和若干个对照，即1：M配对研究（一般M小于等于3）.

综合评价法的步骤：综合评价实质上就是一个科学研究与决策的过程，原则上包括设计、手机资料、整理资料和分析资料几个基本阶段，但是在实施中应该注意以下几个环节：1;根据评价目标选择合适的评价指标，考察各指标的内在联系，选择那些主要的能反映事物本质的评价指标。2跟你据评价目的，确定诸评价指标在对某事物的评价中的相对重要性或者个指标的权重。3；合理确定各个指标的评价等级及其界限。4；根据评价目的，数据特征，选择适合的综合评价方法，并根据已掌握的历史资料，建立综合评价模型，计算综合指标。5；确定综合指标的登记数量界限，在对同类事物综合评价的应用实践中，对选用的评价模型进行考察，并不断修改补充，使之具有一定的科学性、实用性与先进性，然后推广应用。

TOPSIS法步骤：TOPSIS意为与理想方案相似性的顺序选优技术，是系统工程中有限方案多目标决策分析的一种常用方法，可用于效率评价、卫生决策和卫生事业管理等多个领域。步骤：1综合评价中，有些是高优指标，有些是低优指标，首先要求所以指标的变化方向一致。2，同趋势化后的原始数据矩阵进行归一化处理，并建立相应矩阵。3据矩阵得到最优值向量和最劣值向量。4分别计算诸评价对象与最优方案及最劣方案的距离。5计算诸评价对象与最优方案的接近程度。6按接近程度的大小将各评价对象排序，接近程度越大，表示综合效应越好。7依接近程度对各评价对象进行排序。

秩和比法（RSR）步骤：其基本思想是，在一个N行M列的矩阵中，通过秩转换获得无量纲统计量RSR，在此基础上运用参数统计分析的概念与方法，研究RSR的分布，以RSR值对评价对象的优劣直接排序或分档排序。该方法已广泛引用与医疗卫生领域的多指标综合评价、统计预测预报、统计质量控制等方面。基本步骤：1列原始数据表，将N个评价对象的M个评价指标排成N行M列的原始数据表。2编秩，编出每个指标各对象的秩，其中高优指标从小到大编秩，低优指标从大到小编秩，同一指标数值相同者编平均秩。3计算秩和比，根据RSR值对评价对象的优劣进行直接排序4确定RSR的分布，用概率单位probit表达的RSR值特定的向下累计频率5计算回归方程。6，分档排序，根据RSR值对评价对象进行分档排序。 RSR法的注意事项：1同趋势化。其中高伏指标从小到大编秩，低伏指标从大到小编秩，同一指标数值相同者编平均秩。2当评价对象是总体时，不需要做假设检验，而计算回归方程时，若评价对象不是总体，则应做假设检验。3应根据评价母的选择评价指标，选择那些主要能反映事物本质的评价指标，这些指标应当明确、具体、可行、可靠。4根据评价目的，确定评价指标对事物评价的相对重要性，或指标的权重。5合理确定各个单位指标的评价等级界限。6根据评价目的、数据特征选择评价方法，建立评价模型。7确定综合指标的数量界限。在应用实践中，对选用的评价模型进行考核，使之具有一定的科学性、实用性和先进性。

判别分析中应该注意的问题？

1，判别分析中所用的样本资料视为总体的估计，所用要求样本足够大，有较好的代表性，样本的原始分类必须准确无误，否则得不到可靠的判别函数。判别指标的选择要适当，但不在于多，必要时要对判别之别进行筛选。2，各类型先验概率可以由训练样本中各类的构成比做估计值。此时要注意样本构成比是否具有代表性，如果取样存在选择性偏倚，就不能用构成比来估计先验概率，不如把各类型的发生视为等概率时间，先验概率取1/g更为妥当。3，判别函数的判别能力不能只由训练样本的回代情况得出结论。小样本资料建立的判别函数回代时可能有很低误判率，但训练样本以外的样本误判率不一定低，因此要预留足够的验证样品以考察判别函数的判别能力。4，判别函数建立后，可在判别应用中不断积累新的资料，不断进行修正，逐步完善。

范文四：统计研究工作基本步骤

统统究工作基本步统研

名统解统

统,是根据究目的定的同统统统统位的集合。体研确

统本,是统本统中机抽取的～具有代表性的部分统统统位的集合。从体随

参数个另来与来并,引入一或一些外的统量描述自统量因统量的统化～引入的统量本不是前统统必统究的统量～我统把统统的统量叫做统量或。当研参参数

统统量,统统量是统统理统中用统统据统行分析、统统的统量。来数

概随个率,描述机事件统生可能性大小的一度量。

统率,指某统统象统生的次。数

统,在一统中～各统位的品统统志或量统志的统志表统具有差统性。异个体数异

指:明体位数量特征的科学概念和具体数。标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标

标标答

1什叫医学学,医学学与学、生学、生物学有何系和区,标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标医学学是运用概率与数理的原理及方法,合医标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标

学,研究数字料的搜集、整理分析与推断的一学标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标

科。医学研究的象主要是人体以及与人的健康有的各因素。标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标标

医学学运学研医学断统统,是用统统原理和方法究生物统料的搜索、整理、分析和推的一统科 学

统统,是究据的收集、整理、分析推的科。学研数与断学

统生统统,是把统统理统、方法统用于居民健康究、统统生统、统生事统管理学状况研医践

和科的一统统用科。医学研学

生物统统,是一统探统如何不完整的信息中统取科可的统统而统一步统行生物学从学靠从

学研统统统究的统统,取统,分析,统料整理推统的科。与学

2统统统料主要源于统些方面,有何要求,医学学来哪

1、医学数医卡统统统料主要有统统据和统统统统统料、统统生工作统统、统表和统告等。统统

数数来据是指在统统统程中活的的据～统统统统统料主要源于大统模的流行病统统统

取的统料～统统生工作统统有统统病统、住院病统、化统统告等～统表有统生工医卡卡

作基本情年统表、统染年;月、日,统表、疫情旬;年、月、日,统表等况～

统表有统染病统病统告、出生统告、死亡统告等等。卡卡卡卡

统些统料的手机统程中～必统统行统量抗旨～包括的统一性、切性、可重统性。它确

统些原始据的精统和偏性统有明的范统。数确

3.今究的统统和特点如何,统统方法主要有些,当医学研医学哪

4.统统统料统型有些,方法有些,医学哪哪

1,统量统料,统每统察统位用定量的方法统定某统指统量的大小～所得的统料统统量统个称

料;measurement data,。统量统料亦定量统料、统量统料。称.其统量统是定量的～表统统统大小～一般有度量衡统位。如某一患者的身高;数cm,、重体(kg)、统统胞统数12(10/L)、搏;次脉/分,、血统;KPa,等。

;2,统统料,数将属数称数统察统位按某统性或统统分统～所得的统察统位统统统统料;count data,。统统料亦定性统料或分统统料。其统察统是定性的～表统统互不相容的统统或数称

属数性。如统统某地某统的男、女性人口～治统一批患者～其治统效果统有效、无效的人～统统一批少民族居民的数数A、B、AB、O 四统血型的人等。数;3,等统统料,统察统位按统量统果的某统性的不同程度分统～所得各统的统察统位将属

数称～统等统统料;ordinal data,。等统统料又有序统量。如患者的治统统果可分统治称

愈、好统、有效、无效或死亡～各统统果是分统统果～又有统序和等统差统～但统统差统既

却不能准统量～一批统病患者尿蛋白含量的统定统果分统 确+、++、+++等。

等统统料统统料不同,统性分统有程度差统～各统按大小统序排列与数属

等统统料统量统料不同,每统察统位未切定量～故亦统半统量统料。与个确称

5.统差、系统统差、机统量统差、抽统统差有何统,统统差控制各有何要求,如何控制随区,;1,系统统差,在收集统料统程中～由于统器初始统未统整到零、统准统统未统校正、状

医生掌握统效统准偏高或偏低等原因～可造成统察统果统向性的偏大或偏小～统叫系统统差。要量统明其原因～必统克服。尽

;2,机统量统差,在收集原始统料统程中～使统器初始统及统准统统已统校正～但随即状

是～由于各统偶然因素的影也造成同一统象多次统定的统果不完全一致。响会譬如统统操作统操作技统不统定～不同统统操作统之统的操作差～统统不统及统异温异境度差等因素造成统量统果的统差。统于统统统差统采取相统的措施加以控制～至少统控制在一定的允统范统。一般可内教以用技统培统、指定固定统统操作统、加强统任感育及统置一定精度的统统器、恒置温装从达等措施～而到控制的目的。

;3,抽统统差,使在即并随内消除了系统统差～把机统量统差控制在允统范统～统本均数它与体数它参数异异;或其统统量,统均;或其,之统仍可能有差。统统差是由抽统引起的～故统统统差叫做抽统统差～要用统统方法统行正分析。确

统统量统料的统统描述名统解统

平均数,平均数数数数个数是指在一统据中所有据之和再除以据的。

均数,均数数数数个数是指在一统据中所有据之和再除以据的。

几数何均,是用于反映一统统统统统数称数后呈统分布的统量统在量上的平均水平～在究中医学研学常适用于免疫的指统。

中位数与数百分位,指据按大小统序排列将数来个数数起～形成一列～居于列中统位置的那个数数学将数从并据。百分位,统统统统～如果一统据小到大排序～统算相统的累统百分位～统某一百分位所统统据的统数称数就统统一百分位的百分位。全距;差,,极全距是用表来异数与示统统统料中的统量～其最大统最小统之统的差距

统准差,统准差～也称均方差～是各据偏数离平均数的距离数它离的平均～是均差平方和平均后的方根～用σ表示。

统系,异数统系又异数称异另个“统准差率”～是衡量统料中各统统统统程度的一统统量 。统行或多统料统程度的当两个个异与比统统～如果度量统位平均数 相同～可以直接利用统准差 来比统。

统答统,

1、统述统表的要素及用数途。

要素,统段～统距。

用途,

? 描述统料的分布特征和分布统型。 统分数布有两个重要特征,集中统统和离散统统。大部分统察统向某一统集中的统统统集中统统～数称数来常用平均指统表示～各统察统之统大小差不统。统由中参数两减称离个体异央位置向统逐统少～散统统～是差所致～可用一系列的统指统异来反映。

? 便于统一步统算有统指统或统行统统分析。据统多当数数且需手工统算统～常先统制统表～再统行统统统算。

? 统统特大、特小的可疑统。如果统表的一数两几个数端或端出统统统统段的统统零后～又出统少特大统或特小统～使人统数几个确并疑其是否准～需统一步统统和核统做相统统理。

? 统本含量当概估比统大统～可用各统段的平率作统率的统统。

2、描述统统量统料的统统指统分大统～分统是哪两什统指统,

分统,

?描述据分数数几数数布集中统统的指统,算统均、何均、中位。　?描述据分数离极数异数布散程度的指统,差、四分位统距、方差、统准差、统系。

3、统述平均数异数、统准差、统系的含统及用途,

4.什统统象可作统正医学参常考统的正常人,如何制定95%正常考参统范统,所统“正常人”不是指健康人～而是指排除了影所究指统的响研疾病和有统因素的同统人群。制定参考统范统,

1.决参双定考统范统的统统

根据一指统是个属异决参双否统大、统小均常～定统指统的考统范统是统范统统是统统范统。若一指统统大、统小个属异参既双参均常～统相统的考统范统有上限又有下限～是统统考统范统～若一指统统统大个属异参参常～统此指统的考统范统只有上限～是统统考统范统～若一指统统统小个属异参参常～统此指统的考统范统只有下限～也是统统考统范统。2.利用大统本统料制定参随个从考统范统机抽取一大统本后～如果指统服正统分布～就采用正统分布法制定其参从数考统范统。如果指统不服正统分布～就采用百分位法。5.正统分布曲统下面统有何分布统律,

所有的正统分布曲统～在υ左右的相同倍数内并的统准差范统的面统相同。且～在υ?σ范统的面统统统内68.3%～在υ?1.96σ范统的面统统统内95%～在υ?2.58σ范统面统统统内99%。

6.统料的统准差是否一定小于均数,

均数两和统准差是统不同性统的统统指统.统准差用于描述据的统程度数异,统程度大异,统统统大,统程度小异,统统统小.统准差可大于均数,也可小于均数。

统统量统料的统统推断

名统解统

抽统统差统准统,与　抽统 方法本身所引起的统差 。由统中当体随机 地抽取统本 统～哪个随统本被抽到是机的～由所抽到的统本得到的统本指统x与体统统指统μ之统偏差 ～称即数统统统抽统统差。统准统～统本均的统准差 ～是描述均数离抽统分布的散程度及衡量均数抽统统差 大小的尺度～反映的是统本 均之数异统的统。统准统不是统准差～是多个统本平均数 的统准差。

可信统,区按一定的概率 或可信度 (1-α)用一统统统统个区来估统体 参数所在的范统,统范统通常称参数统的可信统或者区区置信统统,统先统定的率概(1-α)统可信度或者称置信度 常取95%或99%.

假统统统,假统统统是理统统中根据一定数学条断体假统件由统本推统统的一统方法。第一统统统,统统推统果即断拒统了统统上成立的H。～犯了“”弃真称阳的统统。又假性统统。

第二统统统,统统推的统果不即断拒统统统上不成立的H。～犯了“存统”的统统。又称假统性统统。

t分布, t分布统一簇统峰分布曲统～以0统中心～左右统。主要用于统称体数区均的统统和估t统统。

统答统,

1、统准差统准统有何统和统系,与区

?区统,

1.含统不同:?s描述统量统;个体x,之统的统度大小～异s越大～统量统;x,越分散～反之统量统越集中～均数数异的代表性越强。?统准统是描述统本均之统的统度大小～统准统 越大～统本均数与体数异数统均统差越大～抽统统差越大～反之～统本均统越接近统体数均～抽统统差越小。

2.与n的统系不同, n增大统～?s σ;恒定,。 ?统准统少统于减并0;不存在抽统统差,。

3.用途不同: ?s:表示x的统度大小～统异算cv～统正估常统范统～统算统准统等 ? :参数估统和假统统统。

?异数即与统系, 二者均统统度指统～统本均的统准差统统准统～统准差统准统成正比。2.统统描述统统推分统统统掌握些要点,与断哪

3.T统统统、z统统的的公式有些统型～在统用哪异上有何同,

t统统,统本当数例n统小统～要求统本取自正统统。体

t统统的统型,统统本t统统～独立t统统～配统t统统

z统统,统本例数统大～或n统小而统统准差已体知。

4、在统统推中～如何统统统统统和统统统,断区双

如果将概两称双拒统性率平分于理统抽统分布的统～统统统统统。例如统定统著性水平α= 0.05～统统统双将就是α概区两概两率所统定的拒统域平分统部分而置于率分布的统～每统占有 =0.025。统统统双异只强统差是否统著而不强统方向性。

如果将概称拒统性率置于理统抽统分布的一统;左统或右统,～统统统统统;右统统统或左统统统,。统统统统强统差的方向性。 异

在具的体双况假统统统中～统统统统统或统统统统可分统以下三统情,

第一统,H,μ=μ ,μ?μ 统 双000

第二统,H,μ?μ,μ,μ 统统;左统, 00 0

第三统,H,μ?μ ,μ,μ统统;右统, 000

6统统统和统体数区估均统统统有何统系,

假统统统,是统统做出某统体断体假定～然后根据统本信息推统是学否成立的一统统统统方法统。称个确假统统统有三基本步统,?建立假统和定统统水准～?统统统统方法和统算统统统统量～?确定P统和做出统统推统统。断

统体数估均的统,1、点统,统本统统量估体估它直接作统统指统的统统。未考统抽统统差的大小。

2、统统,按统区估概先统定的统率(1-α)定的包含未确体参数知统的可能范统。7.述?型统统和?型统统的统和统系。区

?区统,

?型统统;,,弃真拒统统统成立的H～型统统的率统统概α。;1,a,即置信度:重统抽0

统统～统本统包含统;区体参数μ,的百分。数当p?α而拒统H统～只能犯?型统统～0

不可能犯?型统统。

?型统统;存统,,不拒统统统不成立的H～?型统统的率统统概β。;1,β,把握即0

度;或统统效能,统有差统～两体确当被统出有差统的能力。统p?α而拒统H统～只0能犯?型统统～不可能犯?型统统。

?统系,统同一统料～α与β反方向统化～若要同统小减α与β～唯一的统法是增加统本含量。

3、可信统统统区与参考统范统的不同点。

统注意,可信统统统区与参考统范统的意统、统算公式和用途均不同。

1.从来意统和用途看

95,考参体内统范统是指同统统包括95,个体估体数统的统范统～而统均95,可信统区是指按95,可信度统的统估体数区估体参数均的所在范统。可信统用于统统～统体参数个参估很只有一 。考统范统用于统统量统的分布范统～统量统可能多甚至无限 。2.统从算公式看,

若指统服正统分从布～95,考参统范统的公式是,?1.96s。

统体数均95,可信统的区公式是,。

前者用统准差～后者用统准统。前者用1.96～后者用α统0.05～自由度统v的t界统。

方差分析

思考统,

1方差分析的基本思想是什统,

2方差分析有何特性,

3t统统与f统统的使用件和统用范统有何同,条异

4配统比统的t统统与两独数配伍统比统的方差分析之统有何统系,立统本均比统的t统统与两独数立统本均比统f统统之统有何统系,

5多统本个异拘束比统方差分析的统得统统差有统统意统～是否已完成统统料的分析,统什统,

1、方差分析的基本思想是什统,

方差分析;analysis of variance～ANOVA ,的基本思想就是根据统料的统统统型～即异来将离统的不同源全部统察统统的统均差平方和;sum of squares of deviations from mean～SS,和自由度分解统或多部分～两个个随个除机统差外～其余每部分的统可由某因素的作用;或某因素的异个几个数交互作用,加以解统～如各统均的统异SS 统统可由统理因素的作用加以解统。通统各统源的异来与均方统差均方比统的大小～借助F 分布作出统统推～断断数响判各因素统各统均有无影。

3t统统和F统统的使用件和统用范统有何同,条异

t统统适用于统本两个数均的比统～F统统适用于多统本的个比统。

t统统的统用件,要求各统本自条来相互独体体立的正统统且各统方差统。方差分析的统用件条;1,各统本是相互独随来体立的机统本～且自正统分布统。;2,各统本的统方差相等～方差统性。体即

4配统t统统和统本两t统统。配统t统统,是采用配统统统方法统察以下几统情形～1～同两个统受统统象分统接受两统不同的统理～2,同一受统统象接受两统不同的统理～3～同一受统统象统理前后。 F统统又叫方差统性统统。在统本两t统统中要用到F统统。 究统中从两研体随两个断两体即机抽取统本～要统统统本统行比统的统候～首先要判统方差是否相同～统方差统性。若两体统统方差相等～统直接用t统统～若不等～可采用t'统统或统量统统或秩和统统等方法。 其中要判断两体统统方差是否相等～就可以用F统统。 2.t统统和方差分析的前提条区件及统用统用于比统均统的t统统可以分成三统～第一统是统统统统统统定量统料的～第二统是统统配统统统定量统料的～第三统统是统统成统统统定量统料的。后两统统统统型的区将两研个几个统在于事先是否统究统象按照某一或方面的特征相似配成统子。无统哪统统型的t统统～都必统在统足特定的前提条件下统用才是合理的。　

5不可以～因统各统之统有差～异两两需要比统。

统统料数

1、率的统准化的意统及基本思想。

当两内数构比统的统统料部各小统率明统不同～且各小统统统例的成比也明统不同统～直接比统合统率是不合理的。因统两个内构响期部成比不同～往往影合统率的大小～需要统一的部成统行统整内构称后统算统准化率～使其具有可比性～统统方法统率的统准化。

率的统准化的基本思想,要比统统率统～统统统两个两统料的部成;如年统、性统成内构构

等,存在明统不同～而且影到响了统率的统果～统统就不宜再直接比统统率～而统考统采用统准化法。统准化法的基本思想～就是采用统一的统准;统一的部成,统内构算出消除内构响部成不同影后的统准化率;统整率,～然后再统行比统。

2、常用相统指统有些,统在统数哪它算和意统上有何不同,

率;强度相统～统率相统,、成数数构比、相统比

统用相统统统数注意的统统,? 统算相统的分数构母一般不宜统小。? 分析统不能以成比代替率。? 不能用成构数几比的统统分析代替率的统统分析。? 统统察统位不等的个数构率～不能直接相加求其统率。? 在比统相统统统注意可比性。? 统统本率;或成比,的比统统机抽统～做随并假统统统。

3、卡个条方统统的使用范统和各公式的适用件是什统,

卡断两个两个体构两个方统统用于,推及以上统率或成比是否有差统～分统统量统有无相统统系～多率的统统统统～个两个数以及率的等效统统等。此外～也用于统分布的统合统度统统。

统不同的统统统型的统料～统统的统用件不同,条

(1) 完全机统统统本率的随两比统

1) 当n,40～且T?5统～用非统统性校正统～

若所得P?α～统改用四格表的切率法。确概

2) 当n?40～且有1?T,5统～用统统性校正统。

3) n,40～或有T,1统～不能用统统～统用四当确概格表的切率法。

(2) 配统统统四格表

1) 当b+c?40～

2) 当b+c<>

(3) 行列表统料

1) 不宜有1/5以上格子的理统统小于数5～或有1个数格子的理统统小于1～

2) 统向有序行列表～在比统各统理统的效统有无差统统～统统用秩和统统或Ridit统统～

3) 多统本率;或成个构体比,比统的统统统～统统统拒统无效假统统～只能统统各统率;或统成体构来它两比,之统统的统有差统～但不能统明统彼此之统都有差统～或某者统有差统。若想统一步了解者的差统有统统哪两学意统～可用分割法。

4、率的统准统的意统和用途。

意统,由于抽统的原因所造成的统本率统统率的不一致与体就是率的抽统统差。率的抽统统差的大小是用率的统准统表来示。

用途,?表示抽统统差的大小 ～统明统本率的代表性、可性。靠体区?统统率的可信统统行统。估

非参数统统

1、非参数概统统方法的念及适用范统。

概来体数来达体念,统本所自的统分布统以用某统函式表～ 统有一些统料的统分布的函式数是未知的～只知道统分体离决布是统统型的或散型的～解统统统统的一统不依统统体体体参数称参数分布的具形式的统统方法。由于统统方法不受统的限制～故非统统法～或统不称称它拘分布的统统分析方法～又统无分布型式假定的统统分析方法。统统的是分布～而不是。参数参数体非统统不需统统分布(统体参数)作出特殊假统。适用范统,;1,等统统料。;2,偏统分布统料。统察统料当极呈偏统或度偏统分布而又未作统量统统～或统统统量统统仍未到正统或达参数近似正统分布统～宜用非统统。;3,各统离即达散程度相差统殊～方差明统不统～且不能统统到统性。;4,统据偏统统大～个数离或统料统统统或统统有双没上限或下限统。;5,分布统型不明。 ;6,初步分析。有些医学参数统料由于统统工作量大～可采用非统统方法统行初步分析～挑统其中有意统者再统一步分析(包括统统统容参数内)。;7,统于一些特殊情～如统统所统得况从几个体的据～数体估况参数往往统以统其原有统分布作出统～在统统情下可用非统统方法。2、非参数统统的统缺点。

统点,?非参数条它广统统方法要求的假定件比统少～因而的适用范统比统泛。 ?多数参数运非统统方法要求的算比统统统～可以迅速完成统算取得统果～因而比统统统统统。 ?大多数参数数学学非统统方法在直统上比统容易理解～不需要太多的基统知统和统统知统。 ?大多数参数来构数非统统方法可用分析如象由等统成的据统料～而统统量水准统低的据统料～统统方法却不数参数当达适用。 ?推统多3个参数以上统～非统统方法尤具统越性。

缺点,?由于方法统统～用的统量水准统低～因此～如果能统统方法同统使用统与参数～就不如统统方法参数参数敏感。若统追求统统而使用非统统方法～其统统功效就要差些。统就是统～在统定的统著性水平下统行统统统～非参数与参数统统方法统统方法相比～第?统统统的率概β要大些。 ?统于大统本～如不采用适当的近似～统算可能统得十分统统。

注意: 凡符合或统统统统后符合统统件的统料～参数条参数当参数最好用统统。统料不具统统统的件统～条参数非统统是一统有效的分析方法。

直统相统

统统七 直统相统与回统分析

1、相统与区回统的统系和统。

区统,

意统 ,相统反映两即两个个会统量的相互统系～在统量中～任何一的统化都引起另个双两个个一的统化～是一统向统化的统系。回统是反映统量的依存统系～一统量的改统引会另个起一统量的统化～是一统统向的统系。

统用,究统量的相互统系用相统分析。究统量的研两个研两个依存统系用回统分析。

究性统,相统是统统量研两个两个之统的统系统行描述～看统量是否有统～统系是否密切～统系的性统是什统～是正相统统是统相统。回统是统统量做定量描述～究统两个研两个

量的量统系～已数个另个知一统量统可以统统出一统量统～可以得到定量统果。

相统系数r与数回统系b ,r与b的统统统反映的意统不同。r的统统统越大～散点统中的点越统向于一条两直统～表明统量的统系越密切～相统程度越高。b的统统统越大～回统直统越陡当～统明X统化一统位统～个Y的平均统化就越大。反之也是一统。统系,r与b统可相互统算～r与b正统一致～号r与b的假统统统等价～回统可解统相统。2相统系的数平方r(又定系称决数)是回统平方和统的与离均差平方和之比～故回统平方和是引入相统统量后统平方和少的部分。减

2、直统相统、秩相统的统统统系。区与

区统,(1)统料要求不同,直统相统要求x、y是自统量正统统的机统量～来双体随秩相统适用于不服统量正统分从双体数布或统分布统型未知以及用等统表示的原始据。(2)相统意统不同,直统相统表示两两统量的直统相统统系存在～秩相统表示统量的相统统系。统系:相统系的取统范统相同～数将数数秩相统原始据统行秩统统～以秩次统算直统相统系。

统统八 统统表统统统与

1、统统表及统统统的制表原统和要求。

统统表,

(1) 统统表的制表原统

1) 统重点突出～一统表一般即个内内个只包括一中心容～容统多统可以用多表格表不同指统和容。达内

2) 统统表要统次清即楚～统目的安排及分统符合统统～便于分析比统。主统分明～通常主统放在表的左统～作统统目～统统横构放在右统～作统统统目。由左向右统～成完整的

一句统。但若统统表的主统统目少而统统统目多或主统统目多而统统只有一统～亦可统统目作将主统、统目作统统～统统统横从上至下。

3) 统统表统统统明了～一切文字、数条尽从字和统都统量统。

(2) 制表要求,统统表通常由统统、统目、统、条数字4部分统成。表中数区插字不入文字～也不列统注统。必统统明者统“*”号等～在表下方统明。

1) 统统,统高度括表的主要容～一般包括究的统统、地点和究容～概内研研内左统加表～号置于表的上方。

2) 统目,有统目和统统目～分统统明表横数横格每行和每列字的意统。统目位于表统的左统～代表究的统象～统统目位于表统研达研右统～表究统象的指统。注意统明指统的统位。

3) 统,条条即横力求统统～多采用三统～统统、底统、统统目下统。部分表格可再用短横将统横将两它概“合统”分隔统～或用短统重统统目分割统。其统统和斜统一统省去。

4) 数数数数内字,用阿拉伯字表示。同一指统小点位一致～位次统统。表不留空统～无数—数数字用“”表示～缺失字用“”表示～统统0者统统“0”。统统统,?根据统料性统和分析目的正统用确当适的统统统。?除统统外～一般用直角坐统系的第一象限的位置表示统域;制统空统,～或者用统方形的框架表示。?统制统形统注意准、确清晰美统～统人以的印象。

2、常统的统统统有统,统的使用件各是哪几它条什统,

常用的统统统有直条条统、直方统、百分比统和统统、统统、散点统、统统地统、箱式统等。?直条独离个个既统,适用于比统、分析立的或散统量的多统或多统统的统统指统。指统可以是统统～也可数数以是相统。

?直方统,主要统用于统分数数布统料～描述统统统量的统分布。

百分比条内构统和统统,表示事物部各成部分所占的比重～适合描述分统统量的各统统所占的成构条个构比。其中～百分比统特统适合作多成比的比统。

?统统,适合于描述某统统量一统统性统统量的统化而统化的统统～随另数常用于描述统统量随数统统统化而统化的统统。普通统统描述的是统统统化统统～半统统统描述的是相统统化统统～特统适宜作不同指统或相同指统不同统统的统化速度的比统。

?散点统,以直角坐统上点的密集程度和统统表来两个示统量统的相统统系。?统统地统,以不同的统色和花统表示统统量的统在地理分布上的统化～适宜描述究指研统的地理分布。

?箱式统,通统使用5统统量;据分个数异异布的中心位置、分布、偏度、统范统和常统,来数数反映原始据的分布特征。特统适合多统据分布的比统。

3、普通统统和半统统统的主要统是数区什统,

从形式上看～二者的不同点在于统坐统的尺度不同～普通统统的统坐统统算统尺度～而半统统统的统数数从数坐统统统尺度。用途上看～普通统统描述的是统统量的统统统化统统～半统统统描述的是相统统化统统～特统适宜作不同指统或相同指统不同统统的统化速度的比统。

统统统统统统统统与

1、四统基本抽统方法的概条念、统缺点和统用件是什统,

(1) 统统机抽统,是在统中随体随以完全机的方法抽取一部分统察统位统成统本～其整抽统统程～个体随都统了机化的原统。

统统机抽统的统点,统统随概概直统～是最基本的率抽统方法～也是其他率抽统方法的基统。

统统机抽统的随当体数号缺点,统例统多统～统统麻统～统统工作中统以统施～统本分散～统统困统。

统统机抽统方法多用于统随体数况例统少的情。

(2) 系统抽统,是统的统察统位～按一定统序统将体号平均分成n部分～每一个部分抽取第k统察统位统成统本～统号里的k是机定的～其统随确体随了系统抽统中的机性。

系统抽统的统点是,1) 易于理解～统便易行～2) 容易得到一按个比例分配的统本～3) 一般情况体匀随下统本的统察统位在统中分布均～其抽统统差小于统统机抽统。

系统抽统的缺点是如果统中统察统位按统序有体减周期统统或统统统增;,统统统～采用系统抽统可能统生明统的系统统差。

系统抽统方法多用于统察统位具有统成且与号体统统无统的自然统～同统统察统位在统中分布均匀。

(3) 整群抽统,是先将体统按与研划照某统主要究指统无统的特征统分统K个“群”～每个随群包含若干统察统位～然后再机抽取k个个“群”～由抽取的各群的全部统察统位统成统本。其机性主要统在随体“群”的抽取统程。

整群抽统的统点是便于统统统统、易于统量控制和统省统统成本。

整群抽统的缺点是统本含量一定统～因统统本统察统位当并广体非泛散布于统中～整群抽统的抽统统差一般大于统统机抽统。随

整群抽统统统常用～尤其当个体异“群”统的统统统小统。

(4) 分统抽统,是先按统主要究指统影统大的某统特研响将体征～统统分统若干统统;统统上之称从内随数来统“统”,～再每一统机抽取一定量的统察统位～合起统成统本。其机性统在统的抽统统程。随体内

分统抽统的统点是,1) 由于分统后增加了统的同统性～统察指统统小～各内异减

统的抽统统差小。减2) 分统抽统便于统不同统采用不同的抽统方法。3) 分统抽统便于统各统独立统行分析。

分统抽统的缺点是,统统统统大～抽统统差统小～如果分统特异当内异征统统不～统统统统大～统统统统小～抽统统差异仍然统大～分统抽统就失去了意统。

一般情况当几下～统本含量一定～统方法抽统统差大小的排序统,分统抽统?系统抽统?统统机抽统随?整群抽统。

2、何统统统究和统统究,各自的特点是研研什统,

统统究,是指究者研研来通统客统地统察、描述统统统象搜集统料～未加任何的干统措施。统统究,是指究者根据究研研研研并假统主统地统究统象加以干统措施～统察统统其统果～回答研究假统所提出的统统。

3、何统统统效统～统统统效统指统的要求是什统,

统统效统,指统理作用于统统统象的反统～一般是通统某些统察指统～定量或定性地反映统统效统。

统统统察指统的基本原统,

指统的统统必统究目的与研密切统统

客统性 可能统统尽确客统指统～避免一些统统的、不切的指统。

准性 统用的指统统量精。确尽确

灵异当灵异尽灵敏性和特性 统统效统指统统同统兼统其敏性和特性～量使敏性和特异性都高。

4、统统究中统研几什统要统立统照～常统的统照有统～各自有何特点,

统立统照统的目的是统托统理因素的效统。

统照原统,所统立的统照统必统统统统到与达响均衡可比。除干统措施外～统统其他影统统果的非统理因素等可能相同。统所究尽研会疾病的易感度及统病机相等。统统和统察方法及统统准必统一致。断

自身统照 统照与统统在同一受统者身上统行～如用统前后作统统比。

空白统照 统照统不施加任何统理因素。

安慰统统照 主要目的是统了平衡统照统病人心理因素的影。响

统统统照;性统阳照, 统照统不施加统理因素～但施加某统统统因素。

统准统照 不统立统统的统照统～而是用统有统准统或正常统做统照。

统史统照

5、统统统统统什统要遵循重统原统～影重统性的因素有些,响哪

重统原统包含重统性和统察统位量方面的含统。数两

可的统统统果统能在相同的件靠条下重统～

可的统统统统也不能一次统统或靠凭3,5例统果统得～一定要有足统量的统察统位。数

范文五：执医考点-每日学习（统计工作的基本步骤）

统计工作可分为实验设计、收集资料、整理资料、分析资料4个步骤。这4个步骤是相互联系的。这期我们就讲讲这4个步骤。

实验设计：是整个研究工作的基础。实验设计是指根据研究的目的，制定总的研究方案。具体包括研究对象的纳入标准和排除标准，样本量和样本获取的方法，实验组和对照组的分组原则，确定观察指标及精度，实验过程中的质量控制，拟使用的统计方法等。医学实验设计包括专业设计和统计学设计，其中统计学设计必须遵守实验设计的基本统计原则，即对照原则、随机化原则和重复原则。

收集资料：根据研究的目的、实验设计的要求，收集准确完整的含有丰富信息的原始资料。医学统计资料主要有实验数据、现场调查资料、医疗卫生工作记录、报表和报告卡等。

整理资料：把收集到的原始资料，有目的的进行科学加工，使资料系统化、条理化，以便进行统计分析。包括审查与设计分组，分组方式常用质量分组（按属性和类别分组）与数量分组（按数值大小分组）。

分析资料：对经过统计整理的资料进行一系列统计描述和统计推断，阐明事物的规律性。

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