1、名詞解釋1. 統計學：是應用概率論和數理統計的基本原理和方法，研究數據的收集、整理、分析、表達和解釋的一門科學。2. 醫學統計學：是應用統計學的基本原理和方法，研究醫學及其有關領域數據信 息的搜集 整理、分析、表達和解釋的一門科學。3. 抽樣：是從研那個研究總體抽取少量有代表性的個體，稱為抽樣。4. 統計推斷：是根據已知的樣本信息來推斷未知的總體，是統計分析的目的，包 括參數估計和假設檢驗。5. 總體：是根據研究目的確定的同質研究對象的全體。6. 概率：是隨機事件發生可能性大小的數值度量。7. 同質：是指所研究的觀察對象具有某些相同的性質或特征。8. 變異：是同質個體的某項指標之間的差異，即個

2、體差異。9. 正態分布：頻數分布的高峰在中間，兩端基本對稱，逐步減少，這種分布稱為 近似正態分布，如果兩端完全對稱則稱為正態分布。10. 醫學參考值范圍：又稱正常值范圍，醫學上常將包括絕大多數正常人的某指 標值的波動范圍稱為該指標的正常值范圍。11. 動態數列 (dynamic series) ：是按照一定的時間順序，將一系列描述某事物的統計指標依次排列起來，觀察和比較該事物在時間上的變化和發展趨勢，這些統計指標可以為絕對數、相對數或平均數。12. 人口金字塔：將人口的性別與年齡資料結合起來以圖形的方式表達人口的性別與年齡結構，以年齡為縱軸，人口百分比為橫軸，左側為男，右側為女，兩個對應的直方

3、圖，其形似金字塔。13. 負擔系數 (dependency ratio) : 又稱撫養比或撫養系數，是指人口中非勞動年齡人數與勞動年齡人數之比。14. 標準化死亡比 ( SMR): 實際死亡人數與期望死亡人數之比稱為標準化死亡比15. 統計圖：是用點的位置、線段的升降、直條的長短和面積的大小等來表達數據的一種形式。16. 半對數線圖 (semi-logarithmic linear chart): 橫軸是算數尺度，縱軸是對數尺度，使線圖上的數量關系變為對數關系。適用于描述某項指隨某個連續型數 值變量變化而變化的速度 ( 相對變化趨勢 ) 。17. 直方圖 ( histogram ): 一般用橫

4、軸表示連續性數值變量，縱軸表示表示頻數或頻率，每個矩形的寬度等于各組段的組距，高度等于相應組段的頻數或 頻率。常適用于描述連續性數值變量的頻數或頻率分布了解一組數據的分布類型和分布特征18. 散點圖 ( scatter plot): 是用直角坐標上點的密集程度或趨勢表示兩變量間的相關關系。19. 箱式圖 ( box plot ) :箱式圖用于描述練箱連續型變量的分布特征，它表現連續型變量的 5 個特征值，即最小值、下四分位數、中位數、上四分位數、最大值。20. 統計地圖 ( statistical map ) :是運用統計數據反應制圖對象數量特征的一種圖形，主要用于某種現象的數量在地域空間上的

5、分布。21. 隨機抽樣 ( random sampling) :是指按照隨機化的原則( 總體中每一個觀察單位都有同等的機會被選入到樣本中) ，從總體中抽取部分觀察單位的過程。隨機抽樣是樣本具有代表性的保證。22. 抽樣誤差 ( sampling error of mean) :是抽樣產生的由于個體差異所導致的樣本均數與樣本均數之間、樣本均數與總體均數之間的差異。23. 統計推斷 (statistical inference): 通過樣本指標來說明總體特征，這種通過樣本獲取有關總體信息的過程稱為統計推斷。24.四分位數間距 (inter-quartile range, IQR): 是由第三 (

6、上 ) 四分位數減去第一( 下 ) 四分位數所得，常常與中位數一起使用，用來描述偏態分布資料的分布特征，較極差穩定。25.變異系數 ( coefficient of variation): 用于觀察指標單位不同或均數相差較大時兩組資料變異程度的比較。用CV 表示。24 . 第 I 類錯誤 ( type I error ): 是指拒絕了實際上成立的HO ，這類 " 棄真”的錯誤稱為 I 型錯誤，其概率大小用a 表示。歡迎下載225.11 型錯誤 ( type II error): 是指接受了實際上不成立的H0 ，這類存偽”的錯誤稱為 II 型錯誤，其概率大小用卩表示，未知。26. 檢驗

7、效能： 1- 卩稱為檢驗效能 ( power of test ) ，也稱把握度，它是指當兩總體確有差別，按規定的檢驗水準a 能發現它們有差異的能力。27. 隨機區組設計 ( randomized block design): 是事先將全部受試對象按某種可能與實驗因素有關的特征分為若干個區組( block ) ，使每一區組內的受試對象例數與處理因素的分組數相等，使每個實驗組從每一區組得到一例受試對象。28. 完全隨機設計 ( completely random design): 是采用完全隨機化的分組方法，將全部試驗對象分配到g 個處理組 ( 水平組 ) ，各組分布接受不同的處理，試驗結束后比較

8、各組均數之間的差別有無統計學意義，推論處理因素的效應。29. 配對設計：是將受試對象按一定條件配成對子，再隨機分配每對中的兩個受試對象到不同的處理組，或者比較受試者實驗前后的變量值改變情況，甚至比較同一標本接受兩種不同測定方法的檢查結果的差別。29 . 析因設計 ( factorial design) 實驗：凡同時配置兩個或兩個以上處理因素，這些因素的各水平又具有完全組合的實驗，統稱為析因設計(factorial design) 實驗。30. 方差分析 ( analysis of varianee ANOVA) 的基本思想：是把全部觀察值的總變異按設計和需要分解成兩個或多個組成部分，再進行分析

9、。31 . LSD-t檢驗：即最小顯著性差異t 檢驗，適用于一對或幾對在專業上有特殊意義的樣本均數間的比較。32. SNK ( student-Newman-Keuls) 法：又稱q 檢驗，是根據q 值的抽樣分布作出統計推論，適用于多個樣本均數兩兩之間的全面比較。33 .Dunnett-t 檢驗：適用于g-1 個實驗組與一個對照組均數差別的多重比較。34. 二項分布 (binorminal distribution): 是指每次試驗有且僅有兩個可能結果如邙陽性或“陰性“之一的 n 次獨立重復試驗中，每次試驗的發生”陽性“概率“n 保持不 變，出現”陽性“數 x=0,1,2,3,n 的一種概率分

10、布。35. 率的抽樣誤差 ( standard error of rate) :由于個體差異的存在，在抽樣研究中表現出來的樣本率與總體率或樣本率的之間的差異稱為率的抽樣誤差。36. Poiss on 分布：是一種離散型分布，二項分布的一種極限情況，用于描述單位時間、空間、面積等小概率事件發生次數的概率分布。它是由法國人首先提出來。歡迎下載32 237.分布：是一種以分布為基礎的連續型分布，可用于檢驗資料的實際頻數和2按檢驗假設計算的理論頻數是否相符等問題，以值為檢驗統計量的計數資料的假設檢驗方法。標準正態分布：對任意一個服從正態分布(U, ) 的隨機變量，可經Z 變換后的 Z 值仍然服從正態分

11、布，且其總體均數為0、總體標準差為1。我們稱此正態分布為標準正態分布，用 N(0,1) 表示。38. non parametric statistics: 非參數檢驗，針對某些資料的總體分布難以用某種函數式來表達，或者資料的總體分布函數式是未知的，只知道總體分布是連續型的或離散型的，用于解決這類問題需要一種不依賴總體分布的具體形式的統計分析方法。由于該方法不受總體參數的限制，故稱為非參數檢驗，或稱為不拘分布的統計分析方法，又稱為無分布形式假定的統計分析方法。39. 參數檢驗 (parametric text): 通常要求樣本來自總體分布型是已知的( 如正態分布 ) ，在這種假設的基礎上，對總體

12、參數( 如總體均數 ) 進行估計和檢驗，稱為參數檢驗。40. Wilcoxon兩樣本秩和檢驗的基本思想：如果Ho 成立，則兩樣本來自分布相同的總體，兩樣本的平均秩次T1/n1 與 T2/n2 應相等或接近，含量n1 的樣本的秩和T1 應在n1(N+1)/2的左右變化。若T 值偏離此值太遠，H0 成立的可能性就很小。若偏離出給定 值所確定的范圍時，則P<, 拒絕 H0 。41. Friedman 的 M 檢驗的基本思想：在 H0 成立的條件下，各區組內觀察值取秩次為1,2, ， k 的概率相等，則各處理組的秩和應接近R(平均 )=n(k+1)/2, 而 M 值反映了實際獲得的 k 個處理組

13、的秩和與偏離的程度。M 值越大，越有理由懷疑各處理組的總體2分布不同。隨著b 和 k 的增大， M 值近似服從自由度為k-1 的 分布。42.直線相關：是分析服從正態分布的兩個隨機變量x 與 y 有無線性相關關系的一種統計分析方法。43. 相關系數：是描述兩個變量間線性相關關系的密切程度與方向的統計指標。44. 直線回歸 ( linear regression): 建立一個描述應變量依自變量變化而變化的直線方程，并要求各點與該直線縱向距離的平方和為最小。直線回歸是回歸分析中最基本、最簡單的一種，故又稱簡單回歸。45. 回歸系數 ( regression coefficient): 即回歸直線的

14、斜率(slope) ，表示自變量x每改變一個單位時，應變量y 平均變化 b 個單位。歡迎下載446. 可信區間：按預先給定的概率確定的包含未知總體參數的可能范圍。該范圍稱為總體參數的可信區間( confidence interval，CI ) 。它的確切含義是：可信區間包含總體參數的可能性是 1-a1-a o，而不是總體參數落在該范圍的可能性為47. 四分位數間距 (inter-quartile range, IQR): 是由第三 ( 上 ) 四分位數減去第一( 下 ) 四分位數所得，常常與中位數一起使用，用來描述偏態分布資料的分布特征，較極差穩定。48. 標準正態分布：均數為0，標準差為1

15、的正態分布被稱為標準正態分布(sta ndardnormal distribution)，通常記為N(0, 12) 。49. 偏回歸系數：多元線性回歸中的偏回歸系數表示在其他自變量固定不變的情況下，自變量 Xj 每改變一個單位時，單獨引起應變量Y 的平均改變量。50. 系統抽樣 (systematic sampling) : 又稱機械抽樣和等矩抽樣，現將總體的觀察單位按照某一順序分成n 個部分，再從第一部分隨機抽取第k 號觀察單位，依次用相等的間隔，從每一部分抽取一個觀察單位組成樣本。51. 分層抽樣 (stratified sampling):又稱分類抽樣，先按影響觀察值變異較大的某種特征將

16、總體分為若干層，再將從每層內隨機抽取一定數量的觀察單位組成的樣本。52. r*r 稱為決定系數( coefficient of determination) ,表示由 x 與 y 的直線關系導致的y 的變異 SS 回在總變異SS 總中所占的比重，即回歸效果的好壞，r*r 越接近 1, 即回歸的效果越好。53. 抽樣調查 ( sampling survey ): 是從總體中隨機抽取一部飛的研究對像組成樣本，對樣本進行調查，然后根據樣本信息來推斷總體特征。54. 典型調查 (typical survey): 典型調查又稱案例調查，是有目的的選著典型的人和單位進行調查。55. 變異系數 ( coef

17、ficient of variation) 用于觀察指標單位不同或均數相差較大時兩組資料變異程度的比較。用CV 表示。56. residual analysis: 殘差分析，旨在通過殘差深入了解數據與模型之間的關系，評價實際資料是否符合回歸模型假設，識別異常點等。57. 最小二乘原則 (least squares method):所有的數據點到回歸直線的縱線距離的平方和最小。58. 擬合優度檢驗：是判斷樣本實際頻數分布與擬合的理論頻數分布是否符合，或者說判斷此樣本是否來自某種分布。歡迎下載559. 回歸直線的置信帶( con fide nee ba nd) :以相應的X 為橫坐標， Y 為縱坐

18、標，將置信區間的上下線分別連接起來形成的兩條弧形線的區域，稱為回歸直線的置信帶。60. 標準化殘差 ( standardized residual):將每個殘差值減去所有殘差值的均數，再除以所有殘差值的標準差，便得標準化殘差。?61. 隨機化：是采用隨機的方式，使每個受試對象都有同等的機會被抽取或分配到試驗組或對照組。62. 雙盲 ( double blind) :指受試對象和研究者均不知道受試對象在哪一組，稱為雙盲。63. 定群壽命表 (cohort life table): 亦稱隊列壽命表，它是對某特定人群中的每一個人，從進入該特定人群直到最后一個人死亡記錄的實際死亡過程。由于人的生命周期很長，如果用現時壽命表方法研究人群的生命或死亡過程?不僅隨訪人數要很多，而且隨訪時間要上百年。1. 算術均數 ( arithmetic mean) 描述一組數據在數量上的平均水平?？傮w均數用口表示，樣本均數用X 表示。2. 幾何均數 ( geometric mean) 用以描述對數正態分布或數據呈倍數變化資料的水平。記為G o3.中位數 ( median )Md 將一組觀察值由小到大排