1、1 统计学：运用概率论、数理统计的原理与方法研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学。2 医学统计学：就是运用统计学的基本原理和方法来研究医学问题的一门学科，它包括设计，数据收集，整理，分析以及分析结果的正确解释和表达。3 总体：是根据研究目的所确定的同质观察单位某种观察值（即变量值）的全体。4 参数：医学研究通常都想了解关于总体某些数值特征，这些数值特征称为参数。5 统计量：根据样本算得的某些数字特征称为统计量。6 抽样误差：在抽样研究中，由于变异的存在，即使在同一总体中抽取的几个样本，各样本统计量往往不等。样本统计量与总体参数也不等，这种由于抽样研究所至样本之间和样本与总体之间的差异称为抽样
2、误差。7 样本：从总体中抽出供研究的观察单位就称为样本。8 变量：观测单位的某种特征或属性，变量的观测值就是所谓的变量值，有时也称为数据或资料。9 误差：泛指实测值与真实值之差，一般可区分为随机误差和非随机误差两大类。10 系统误差（非随机误差）（偏性或偏倚）：最常见的非随机误差即所谓系统误差，是指使实测值系统偏离真实值的，具有方向性的误差，因此也常称为偏性或偏倚。11 随机事件：根据某一研究目的，在一定条件下对某一随机事件（不确定现象）进行观测，其结果在事先是不确定的，将其称为随机事件，简称事件。12 小概率事件；把概率很小的随机事件称为小概率事件，一般 P 小于等于0.05 或 p 小于等
3、于 0.01 的事件。13 观察性研究是一种客观地观察，记录和描述事物或现象的认识活动。14 目标总体：调查目的所确定的总体称为目标总体。15 样本含量：确定调查对象和观察单位后，还要确定需要调查多少观察单位，即样本含量。16 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。17 同质：是指观察单位（研究个体）间被研究指标的影响因素相同。18 统计资料：也称统计信息，是统计部门或单位进行工作所搜集，整理，编制的各种统计数据资料的总称。19 变量值：随机变量的取值称变量值。20 空白对照：指对照组不接受任何处理，常用于实验动物和实验方法研究，以评价试验是否处
4、于正常状态及测量方法的准确度等。21 实验对照：指对对照组施加某种与处理因素有关的实验因素。22 标准对照：指用现有标准方法或常规方法作为对照。23 自身对照：指对照与实验在同一受试对象身上进行。24 平衡设计：各组样本含量相等时，称为平衡设计。25 配对设计：是将受试对象按一定条件配成对子，再将每对的两个受试对象随机分配到两个不同的处理组。26 交叉设计：是一种特殊的自身对照设计，它按事先设计好的实验次序，在各个时期对受试对象先后实施各种处理，以比较处理组间的差异。27 频数：不同组别的观察值个数就称为频数。28 频数表：将分组的标志和相应的频数列表，即为频数分布表。29 求全距：全距又称为
5、极差，是全部数据中最大值与最小值之差，用符号R 表示。30 偏态分布：不对称型的分布是指频数分布不对称，集中位置偏向一侧，也称之为偏态分布。若集中位置偏向数值小的一侧（左侧），称为正偏态。若集中位置偏向数值大的一侧（右侧），称之为负偏态。31 均数：是算数均数的简称，用于描述一组同质定量资料的平均水平.总体均数用 表示，样本均数用 X 表示。32 几何均数: 用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料的水平。记为G。33 频数表: 用来表示一批数据各观察值或在不同取值区间的出现的频繁程度（频数） 。对于离散数据，每一个观察值即对应一个频数，如某医院某年度一日内死亡 0，1 ，2个病人的天数。对于
6、散布区间很大的离散数据和连续型数据，数据散布区间由若干组段组成，每个组段对应一个频数。34 统计量：统计量是指样本的统计指标，如样本均数、样本率等。样本统计量可用来估计总体参数。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。35 概率： 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。当试验重复很多次时 P（A）= m/n。36 计量资料：对每个观察单位
7、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.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。如某一患者的身高（cm） 、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏（次/分） 、血压（KPa ）等37 随机变量 ： 是指取指不能事先确定的观察结果。随机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。38 中位数: 将一组观察值由小到大排列， n 为奇数时取位次居中的变量值；为偶数时，取位次居中的两个变量的平均值。反映一批观察值在位次上的平均水平。39 极差亦称全距，即最大值
8、与最小值之差，用于资料的粗略分析，其计算简便但稳定性较差。40 百分位数是将 n 个观察值从小到大依次排列，再把它们的位次依次转化为百分位。百分位数的另一个重要用途是确定医学参考值范围。41 四分位数间距是由第 3 四分位数和第 1 四分位数相减计算而得，常与中位数一起使用，描述偏态分布资料的分布特征，较极差稳定。42 方差：方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。43 标准差是方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同，适用于近似正态分布的资料，大样本、小样本均可，最为常用。44 变异系数用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比较。用 CV 表示。计算：
9、标准差/均数*100% 45 统计推断：通过样本指标来说明总体特征，这种从样本获取有关总体信息的过程称为统计推断46 抽样误差：由个体变异产生的，抽样造成的样本统计量与总体参数的差异，称为抽样误差47 标准误及 X s ：通常将样本统计量的标准差称为标准误。许多样本均数的标准差 X s 称为均数的标准误，它反映了样本均数间的离散程度，也反映了样本均数与总体均数的差异，说明均数抽样误差的大小。48 可信区间：按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围。该范围称为总体参数的可信区间。它的确切含义是：可信区间包含总体参数的可能性是 1- ，而不是总体参数落在该范围的可能性为 1- 。49.参数
10、估计：指用样本指标值（统计量）估计总体指标值（参数） 。参数估计有两种方法：点估计和区间估计。50.假设检验中 P 的含义：指从 H0 规定的总体随机抽得等于及大于（或等于及小于）现有样本获得的检验统计量值的概率。51.I 型和 II 型错误：I 型错误（ type I error ） ，指拒绝了实际上成立的H0，这类“弃真”的错误称为 I 型错误，其概率大小用 表示；II 型错误（type II error） ，指接受了实际上不成立的 H0，这类“ 存伪”的误称为 II 型错误，其概率大小用 表示。52.检验效能：1- 称为检验效能（power of test） ，它是指当两总体确有差别，按
11、规定的检验水准 a 所能发现该差异的能力。53.检验水准：是预先规定的，当假设检验结果拒绝 H0，接受 H1，下“有差别”的结论时犯错误的概率称为检验水准，记为 。 54率又称频率指标，说明一定时期内某现象发生的频率或强度。计算公式为：发生某现象的观察单位数/可能发生某现象的观察单位总数*100%，表示方式有：百分率（%） 、千分率（）等。55.构成比又称构成指标，说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。计算公式为：某一组成部分的观察单位数/同一事物各组成部分的观察单位总数*100% ，表示方式有：百分数等。56比又称相对比，是 A、B 两个有关指标之比，说明 A 是 B 的若干倍或百分之
12、几。计算公式为：A/B ，表示方式有：倍数或分数等。 57.非参数统计：针对某些资料的总体分布难以用某种函数式来表达，或者资料的总体分布的函数式是未知的，只知道总体分布是连续型的或离散型的，用于解决这类问题的一种不依赖总体分布的具体形式的统计分析方法。由于这类方法不受总体参数的限制，故称非参数统计法，或称为不拘分布的统计分析方法，又称为无分布型式假定的统计分析方法。58.参数统计：通常要求样本来自总体分布型是已知的（如正态分布） ，在这种假设的基础上，对总体参数（如总体均数）进行估计和检验，称为参数统计59秩次：变量值按照从小到大顺序所编的秩序号称为秩次。60.秩和：各组秩次的合计称为秩和，是
13、非参数检验的基本统计量。61.直线回归建立一个描述应变量依自变量变化而变化的直线方程，并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小。直线回归是回归分析中最基本、最简单的一种，故又称简单回归。62.回归系数即直线的斜率，在直线回归方程中用 b 表示，b 的统计意义为X 每增（减）一个单位时，Y 平均改变 b 个单位。63.相关系数 r：用以描述两个随机变量之间线性相关关系的密切程度与相关方向的统计指标。 64.参数估计：是指用样本统计量来估计总体参数，有点估计和区估计两种方法。65.点估计：是用样本计量直接作为总体参数的估计值。66.区间估计：是给出被估计参数的可能的数值范围。67.单体 t 检验：
14、样本与总体均数比较的检验。68.方差齐性检验：在进行两样本均数比较的 t 检验时，必须知道两总体方差是否相等，其相等的检验即方差齐性检验。69.方差分析：又称 F 检验，是通过对数据变异的分析来推断两个或多个样本均数所代表总体均数是否有差别的一种统计学方法。70.单独效应：是指其他因素水平固定时，同一因素不同水平的效应之差。71.重复测量资料：是同一受试对象的同一观察指标在不同时间点上进行多次测量所获得的资料，常用来分析观察指标在不同时间点上的变化特点。72.主效应：是指某一因素单独效应的平均值。73.交互效应：是指两个或多个因素间的效应互不独立的情形。74.单因素方差分析：完全随机设计资料的
15、方差分析。75 对数变换：.即将原始数据 X 取自然对数或常用对数，将对数值作为新的分析数据。76 平方根变换：即将原始数据 X 的算数平方根作为新的分析数据。 （同理：倒数变换，平方根反正弧变换）77 正态性检验：判定资料是否服从正态分布。78 变异指标 是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围，即描述离散趋势的统计指标。数值越大，说明数据越离散，反之越集中。79 平均数指标 用于描述一组同质观察值的集中趋势，反映一组观察值的平均水平。80 分层抽样 先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层” ，再从每一层内随机抽取一定数量的个体组成样本。分层特征与研究目的有关。按各层比例抽样。为减少抽样
16、误差，要求层内误差最小，层间误差最大。81 整群抽样 先将总体分成若干“群” ，从中随机抽取几个群，抽取群内的所有观察单位组成82 调查样本 “群”的确定与研究目的无关。为减少抽样误差，需多抽几个“群” 。83 对照对受试对象不施加处理因素的状态。在确定接受处理因素的实验组时，要同时设立对照组84 为回归直线的斜率参数，又称回归系数。85 线性相关系数：又称 Pearson 积差相关系数，是定量描述两个变量间线性关系的密切程度与相关方向的统计指标。86 置信区间 揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。 t 分布法、正态分布法（标准误） 、二项分布法。置信区间估计总体参数所在范围。87P
17、值:指由 H0 所规定的总体中作随机抽样，获得等于及大于( 或等于及小于)现有样本检验统计量的概率，P 的取值范围在 0-1 之间。88 构成比: 又称构成指标。它说明一事物内部各组成部分所占的比重或分布。 构成比=（某一组成部分的观察单位数同一事物各组成的观察单位总数）100%。89 率的标准化法: 采用一个共同的内部构成标准,把两个或多个样本的不同内部构成调整为共同的内部构成标准, 以消除因内部构成不同对总率产生的影响，使算得的标准化率具有可比性。90 回归系数 b: 即回归直线的斜率,它表示当 X 变动一个单位时,Y 平均改变b 个单位。91 偏回归系数 bi: 在其它自变量保持恒定时
18、,Xi 每增(减)一个单位时 y 平均改变 bi 个单位。92 决定系数: 相关系数或复相关系数的平方,即 r2或 R2。它表明由于引入有显著性相关的自变量,使总平方和减少的部分,r 2或 R2越接近 1, 说明引入相关变量的效果越好。93 等级资料: 将观察单位按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。94 计数资料: 先将观察单位按某种属性或类别分组，然后清点各组的观察单位数所得资料，称为计数资料。95 计量资料: 用定量方法对每个观察对象测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料。96 非参数检验:在统计推断中,不依赖于总体的分布形式, 直接对总体分布位置是否相同进
19、行检验的方法，称非参数检验。97 直线回归：可用来研究两个连续型变量之间数量上的线性依存关系，也简称简单回归。98 在回归分析中估测的随机变量称为因变量或反映变量，常用 y 表示。99 y 所依存的变量称为自变量或解释变量，常用 x 表示。100 绘制回归线：在 x 的实测值范围内，任取相距较远且宜读的两个 x 值，带入方程得到两个-y 值，连接两点即可绘制回归直线。101 决定系数：回归平方和与总离均差平方和之比称为决定系数。102 回归直线的置信带：计算出对应于所有 x 值的 y 的总体均数的 95%置信区间，以 x 为横坐标，y 为纵坐标，将置信区间的上下限分别连起来形成的两条弧形线间的
20、区域。103 内插：直线回归用于预测时，其适用范围一般不应超出样本中之变量的取值范围，在正常范围内求得的预测值称为内插，而超过自变量取值范围所得预测值称为外推。104 两个随机变量之间的关联性:在医学研究中,常会观察到两个变量之间在数量上存在某种协同变化的关系,这种关系在统计学上称为两个随机变量之间的关联性.关联性只反映数量上的关系,并不表示专业上的因果关系.105 散点图:判断两变量间关系最有效的方法就是在平面直角坐标系中绘图，一个变量用 x 表示，一个用 y 表示，在平面直角坐标系中可以绘制这些实测点的分布情况，称为散点图。106 直线相关; 在统计学上两个随机变量呈直线趋势的关系称为直线
21、相关。也称简单相关。正相关：两变量同时增大或减小，变化趋向同向，称为正相关。负相关：一个变量随着另一个变量的增大而减小，变化趋势相反，称为负相关。完全相关：如果全部数据点恰好散布在一条直线上，称为完全相关。零相关：各点总的趋势杂乱无章或大致呈圆形散布，则该两变量间无相关，称为零相关。直线相关系数（积距相关系数）：定量描述两个变量间直线关系的方向和密切程度的指标。秩相关（等级相关）：对于不服从正态分布，总体分布未知，存在极端值或原始数据用等级表示的资料，不宜用积距相关系数来分析相关性，可采用秩相关，来分析两个变量间相关的方向与密切程度，该法不以总体分布为前提，属于非参数统计方法。107 X 值：
22、反映了实际频率与理论频率吻合的程度。X 分布：是一种连续型随机变量的频率分布108 四表格资料：a.b.c.d 为 4 个基本数据，其余数据均可由这 4 个数据计算出来，该类型资料称为 2 乘 2 列表资料。109 配对四格表：配对设计且实验结果为“二分类”的资料，当配对的结果仅有四种情况时。110 拟合检验的 X 检验：是根据样本的频率分布检验其总体是否服从某特定的理论分布。111 参数检验：以特定的总体分布为前提，对未知的总体参数作推断的假设检验方法，如 t 检验和方差分析。112 非参数检验：不以特定的总体分布为前提，不针对决定总体分布的几个参数作假设检验，也称任意分布检验，如秩和检验。113 秩和检验：是将原数据转换为秩次，比较各组秩和的一类非参数检验方法。114 多变量统计方法：是研究多个随机变量之间相互关系及规律性的统计学分支。115 多重线性回归：是一元线性回归分析或简单线性回归分析的推广，它研究的时一组自变量如何影响一个因变量。116 最优子集回归法：是在全部自变量所有可能组合的子集回归方程中，挑选最优者。117 决定系数：指回归平方和占总平方和的比例，反映各自变量对因变量回归贡献的大小。用 R 平方表示。118 校正决定系数：可克服决定系数在评价回归效果时未考虑自变量个数的缺陷。119 回归分析：是研究变量间相互依存关系的统计方法。
