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醫學統計學中的基本概念「最新」
醫學統計學是運用概率論與數理統計的原理及方法，結合醫學實際，研究數字資料的搜集、整理分析與推斷的一門學科。醫學研究的對象主要是人體以及與人的健康有關的各種因素。下面是小編為大家帶來的關于醫學統計學基本概念的知識，歡迎閱讀。
一、總體與樣本
總體(population):根據研究目的確定的同質研究對象的全體(集合)稱為總體，更確切的說，它是同質的所有觀察單位某種觀察值的集合。包括有限總體和無限總體。
從總體中隨機抽取的部分觀察單位稱為樣本(sample)，樣本包含的觀察單位數量稱為樣本含量或樣本大小。樣本的例數稱為樣本含量(sample size)。
注意：
(1)總體是相對的，總體的大小是根據研究目的而確定的。
(2)樣本應有代表性，必須是隨機抽樣并有足夠的樣本含量。
二、同質與變異
1、同質(homogeneity) 是指觀察單位或研究個體間被研究指標的主要影響因素相同或基本相同。如研究兒童的身高，同性別、同年齡、同地區、同民族、健康的兒童即為同質兒童。
2、變異(variation) 由于生物個體的各種指標所受影響因素極為復雜，同質的個體間各種指標存在差異，這種差異稱為變異。如同質的兒童體重、血壓、脈搏等指標會有一定的差別。
三、參數與統計量
1、參數(parameter):由總體計算或得到的統計指標稱為參數。總體參數具有很重要的參考價值。如總體均數μ，總體標準差σ等。
2、統計量(statistic):由樣本計算的指標稱為統計量。如樣本均數，樣本標準差s等。
如研究某地成年男子的平均脈搏數(次/分)，并從該地抽取1000名成年男子進行測量，所得的樣本平均數即稱為統計量。
注意：一般不容易得到參數，而容易獲得樣本統計量。
四、誤差(error)
誤差泛指測量值與真實值之差。主要包括系統誤差、隨機誤差和測量誤差。誤差是不可避免的，只能減小。
系統誤差(systemicerror)由于儀器、實驗條件、環境等因素的限制，測量不可能無限精確，測量值與客觀存在的真實值之間總會存在著一定的差異，造成觀察結果呈傾向性的偏大或偏小，這種誤差稱為系統誤差，具有累加性的特點。誤差不可避免，但可以使用更精確的儀器或更好的方法來減小誤差。
隨機測量誤差(randommeasurement error)在消除了系統誤差的前提下，由于非人為的偶然因素，對于同一樣本多次測定結果不完全一樣，結果有時偏大有時偏小，沒有傾向性，這種誤差叫隨機測量誤差。通過多次測量計算平均值可以減小甚至消除隨機測量誤差。
抽樣誤差(sample error):由于隨機抽樣所引起的樣本統計量與總體參數之間的差異以及樣本統計量之間的差別稱為抽樣誤差。如樣本均數與總體均數之間的差別，樣本率與總體率的差別等。
五、概率(probability)
是描述隨機事件發生可能性大小的量值。用英文大寫字母P來表示。概率的取值范圍在0～1之間。當P=0時，稱為不可能事件;當P=1時，稱為必然事件。
小概率事件：統計學上一般把P≤0.05或P≤0.01的事件稱為小概率事件。一般認為小概率事件在一次試驗中幾乎不可能發生。利用該原理可對科研資料進行假設檢驗。
醫學統計學中的基本概念
（一）醫學統計學的定義和研究對象
定義：根據統計學的原理和方法，研究醫學數據收集、表達和分析的一門應用學科
研究對象：具有不確定性的醫學數據，其基本的研究方法是通過收集大量資料，通常是人、動物或生物財力的測定值，發現蘊含其中的統計學規律。
（二）醫學統計學的主要內容
統計設計 ：包括調查設計和實驗設計。調查設計主要有抽樣方法、調查技術、質量控制技術等；實驗設計主要有各種實驗設計模型、分組方法、樣本質量估計等。
統計描述：對原始數據進行歸納整理，用相應的統計指標，如率、均數等，表示出研究對象最鮮明的數量特征，必要時選擇統計表或統計圖。
統計推斷：在統計描述的基礎上，對統計指標的差別和關聯性進行分析和推斷。
（三）醫學統計資料的類型
（1）計量資料：有計量單位，有連續性的特點。
（2）計數資料：計數資料是定性觀察的結果。
1）二分類：結果有兩種相互對立的屬性。
2）多分類：結果為兩種以上互不包含的屬性，如新生兒出生缺陷的種類
3）等級資料：結果有兩個以上的等級關系，如 陰性、陽性、強陽性。
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