16． 相對數作用：1)表示事物出現的頻率；2）便於比較。常用的相對數有：率、構成比、相對比。
17． 率和構成比的區別和聯絡：
18． 正態分佈：以均數為中心，成對稱鐘形分布，均數是位置引數，均數越大向右移；標準差是形態引數，標準差越大越矮胖。用於定量資料。
19． 標準正態分佈：n(0,1)
20． 二項分布用於定性資料，當給定樣本含量n時，形態取決於π，當π=0.5時分布不對稱，π＞0.5呈負偏態，π＜0.5時呈正偏態分布。
21． 抽樣誤差：由於抽樣引起的樣本統計量和總體引數之間的差異。
22． 中心極限定理：1）正態分佈總體樣本均數仍為正態分佈；2）非正態分佈的總體，只要樣本足夠大，均數仍近似服從正態分佈。用途：
1）衡量樣本均數的可靠性；2）估計總體均數的可信區間；3）用於均數的假設檢驗。
公式：23． t分布：單峰曲線；以0為中心，左右對稱，形態與自由度有關，自由度無窮大，t分布就是標準正態分佈。
24． 可信區間的兩個要素：可靠性和精確性。
25． 可信區間與引數範圍的區別聯絡：
26． 標準差與標準誤的區別聯絡：
27． 假設檢驗：針對抽樣誤差，分辨兩個樣本是否屬於兩個總體，並對總體做出適當結論。
28． 假設檢驗步驟：1）建立假設檢驗，h0，h1；2）確定檢驗水準α=0.05（或0.
01）；3）計算檢驗統計量求p值；4）當p<=α，拒絕h0，接受h1，差異有統計學意義；當p>α，不拒絕h0，差異無統計學意義。
29． 第一類錯誤（α）：h0真實時被拒絕，又稱假陽性；第二類錯誤（β）：h0不真實時不拒絕，又稱假陰性。增大n,會同時降低α、β。
30． t檢驗的應用條件：1）資料有代表性和可比性；2）資料獨立性、正態性、方差齊性；3）樣本較大（n>50）。
31． 定量資料均數分析：用t檢驗和方差檢驗。
32． 定性資料樣本率分析：u檢驗和卡方檢驗。
33． 等級資料分析：秩和檢驗（非引數）。
34． 非引數檢驗的適用情況：1）總體分布形式未知或分布型別不同；2）偏態分布資料；3）等級資料；4）方差不齊的資料；5）一端或兩端開口資料。
35． 相關關係：是表達兩變數間線性相關的程度和方向的乙個統計指標。相關係數(r)絕對值越接近於1，表示兩變數相關程度越密切，越接近於0，表明越不密切。
36． 相關分析的正確應用：相關關係是一種共變關係不一定是因果關係，充分利用散點圖，識別離群值並捨棄，排除資料的間雜性。
38． 直線回歸y=a+bx,x為自變數，y為應變數。
39． 直線回歸步驟：1）繪製散點圖；2）計算回歸係數b與截距a；3）列出回歸方程；4）做出回歸直線；5）假設檢驗。注意：
1)直線通過點（x,y）；2）實際意義：是從專業角度對兩變數有一定的認識，不能把毫無聯絡的兩變數勉強做回歸分析；使用條件為y值服從正態分佈；回歸方程範圍以x為界限，不能偏離太遠；回歸係數b的意義表示自變數增加乙個單位時，應變數的平均改變量。
40． 研究社設計的五大要素：1）研究因素和混雜因素；2）對照組及均衡性；3）指標及其選擇；4）研究物件的隨機化；5）樣本含量及其估計。
醫學統計學 總結 重點 筆記 複習
俄第一章 2選1總體 總體 population 是根據研究目的確定的同質觀察單位 研究物件 的全體，實際上是某一變數值的集合。可分為有限總體和無限總體。總體中的所有單位都能夠標識者為有限總體，反之為無限總體。樣本 從總體中隨機抽取部分觀察單位，其測量結果的集合稱為樣本 sample 樣本應具有代表...
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1.舉例說明什麼是總體和樣本 2.舉例說明什麼是引數和統計量 3.為什麼要強調隨機抽樣，而非隨意抽樣 4.什麼是小概率事件，有何具體應用 5.隨機誤差和系統誤差各自有何特點 6.舉例說明什麼是定量資料 什麼是定性資料，有何特點7.什麼是統計描述 8.什麼是統計推斷 9.頻數表和直方圖有何作用 10....