1、精選優質文檔-傾情為你奉上一：計量資料的統計描述描述集中趨勢的指標均數：算術均數(arithmetic mean)/均數(mean) 適合描述對稱分布資料的集中位置。幾何均數(geometric mean) 呈倍數關系的等比資料或對數正態分布（正偏態）資料；如抗體滴度資料不受個別數據的影響中位數 (median) Md適合各種類型的資料。尤其適合于大樣本偏態分布的資料； 資料有不確定數值；資料分布不明等。同一資料，幾何均數 < 均數。描述離散趨勢的指標 1. 極差R 適合于任何分布 2. 四分位數間距 QP75 - P253. 方差與標準差 , 標準差與均數的單位相同，適合于近似正態分布

2、4. 變異系數： 適合于 觀察指標單位不同，如身高、體重 同單位資料，但均數相差懸殊 平均指標和變異指標分別反映資料的不同特征，常配套使用,如正態分布：均數、標準差 偏態分布：中位數、四分位數間距二：計數資料常用相對數：比 比率 強度相對數（率） 結構相對數（構成比、百分比）速率 三：正態分布標準正態分布正態分布面積或概率-1.641.64±1.6490.00%-1.961.96±1.9695.00%-2.582.58±2.5899.00%醫學參考值范圍：用到 標準差S雙側(1-a)正常值范圍：單側(1-a)正常值范圍：雙側95%正常值范圍：單側95%正常值范圍：

3、四：參數估計 用樣本統計量估計總體參數均數估計：標準誤 統計量的標準差 樣本均數標準差 已知總體標準差s： 未知總體而知樣本標準差S：標準差 VS 標準誤點 估 計樣本統計量 總體參數區間估計利用樣本信息計算一個區間，并給出重復試驗時該區間包含總體參數的概率（即置信水平100（1-a）%）s已知，或s未知但n足夠大：用U分布s未知:用t分布兩均數之差的可信區間：標準誤兩總體方差未知，或小樣本時: 量總體方差已知，： 五、假設檢驗檢驗假設/無效假設 H0:備擇假設 H1:在一次試驗中，一個幾乎不可能發生的事件在一次試驗中小概率事件一旦發生，我們就有理由拒絕檢驗假設。顯著性水平(significa

4、nce level): a 置信水平 1- aPa 按a檢驗水準拒絕H0 ,接受H1， 差別有統計學意義；P >a 按a檢驗水準不拒絕H0 ， 差別無統計學意義；假設檢驗的基本步驟1、建立假設,確定檢驗水準：2、選定方法，計算統計量： 兩組大樣本比較u檢驗、小樣本比較用t檢驗、方差齊性檢驗用F檢驗。 3、確定P值，作出統計決策：假設檢驗的兩類錯誤（概率）型錯誤(type error)：假陽性錯誤/棄真錯誤型錯誤(type error)：假陰性錯誤/取偽錯誤(1a)即可信度(confidence level)：重復抽樣時，可信區間包含總體參數的概率。 (1b)即把握度(power of a

5、 test)：兩總體確有差別時，按水準a檢驗出有差別的能力，又稱檢驗效能。a小b就大， a大b就小六、 計數資料 率的檢驗兩獨立樣本率檢驗：四格表資料的基本形式理論公式 A為實際頻數 T為理論頻數理論頻數：TRC =nRnC/n R行 C列四格表的自由度 v=(R-1)(C-1)=1非連續性校正 值(Pearson c2統計量)：連續性校正值(Yates校正c2統計量)的條件：自由度為1，n<40,(小樣本)，或至少有一個格子的理論頻數T<5連續性校正值(Yates校正c2統計量) 小樣本要矯正兩相關樣本率比較的c2檢驗9-5 兩相關樣本率資料的四格表形式R×C表/列聯表

6、資料的c2檢驗一 多個樣本率的比較二 兩組構成比的比較三 多組構成比的比較七、t檢驗單樣本均數的 t 檢驗 配對樣本均數的 t 檢驗 兩獨立樣本均數的 t 檢驗t檢驗的應用條件1隨機性2. 正態性樣本量較小，要求樣本是來自正 態分布總體的隨機樣本3. 方差齊性兩小樣本均數比較，要求兩總 體方差相等兩獨立樣本方差齊性檢驗 查表八、方差分析方差分析應用前提：1. 獨立性和隨機性2. 正態性3. 方差齊性方差分析的基本原理和思想將總變異按照誤差來源進行分解 九、秩和檢驗秩和檢驗適用的資料特點Ø 半定量資料即等級資料Ø 偏態分布 Ø 資料分布類型不明確Ø 個別數

7、據偏離過大或數據某一端的值不確定Ø 各組離散程度相差懸殊兩獨立樣本秩和檢驗統計量大樣本時，T值作變換后服從標準正態分布：大樣本，有同秩的情況：校正配對設計資料的秩和檢驗. 編秩： 差數為0的數據忽略不計； 余下的n個差數按絕對值由小到大排秩號，排好后秩號要保持原差數的符號； 差數絕對值相等時，求平均秩號表示; 求秩和： 即將正負秩號分別相加 R+=68，R-=10 檢驗統計量： R=10 (較小的一個秩和)十、回歸與相關相關與回歸的區別與聯系 F 區別Ø 一、 兩個變量的地位 回歸：變量間是依存關系， 應變量服從正態分布； 相關：變量間 是互依關系，兩變量都需服從正態分布。ØØ 二、 用途回歸 1描述兩個變量在量上的依存關系； 2估計和預測(forecast)： 給定X值，估計Y的波動范圍，即Y的(1-a)容許區間。3. 控制(control)： 給定Y值范圍，求X值范圍。相關 描述兩變量間線性相關的 密切程度 和 相關方向Ø 三、 相關系數與回歸系數的