医学统计总结_医学统计学总结
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研究生三班王颖（颖）学号 20130307
计量资料
一．统计描述
频数分布：
1.频数分布表
2.频数分布图 可以用来判断计量资料的分布类型，以便于进一步做统计分析和处理外，还可以进行病因研究和疾病预防控制。
集中趋势的描述：
1.算术平均数 反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。
2.几何平均数 反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平，常适
用于免疫学指标
3.中位数 将n个变量值从大到小排列，位置居于中间的那个数。适用于各种分布类型，尤其是偏态分布和一端或两端无确切数值的资料。
4.百分位数PX常用于确定单峰偏态分布资料的医学参考值范围（要求样本含量要足
够大）；
离散趋势的描述：
1.极差 常用来说明传染病、食物中毒等的最短和最长潜伏期；一组变量值的最大值与
最小值之差。
2.四分位数间距 是由第3四分位数P75和第1四分位数P25相减而得，记为QR。
3.方差和标准差 方差就是离均差平方和除以N。
标准差就是方差的平方根。
4.变异系数 用于观察指标不同时和均数相差较大时，记为CV。用于两种或多种不同
性质变量变异程度的直观比较；在实验方法学研究中，用来表示方法的精密度。
二．统计推断
单因素
单样本（单组设计）一个样本指标和一个已知的总体指标做比较
1.样本含量较小n
2.样本含量较大时——u检验
3.样本来自的总体不服从正态分布——Wilcoxon符号秩检验
两相关样本（配对设计）两同质受试对象配成对子分别接受两种不同处理；同一受试对
象分别接受两种不同处理；同一受试对象接受处理前后。
1.两样本差值服从正态分布——配对t检验
2两样本差值不服从正态分布——配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验
当n≤50时，查T界值表。
当>50时。可用正态近似法作——u检验
两独立样本（成组设计）适用于完全随机设计两样本的比较
1.两样本含量较小n1≤60或（和）n2≤60，两样本的总体均服从正态分布且总体方差
相等，——两独立样本t检验
2.两样本含量较小n1≤60或（和）n2≤60，两样本的总体均服从正态分布但总体方差
不相等，——两独立样本 t’检验或秩转换的非参数检验
3.两样本的总体有一不服从正态分布或总体方差不相等——两独立样本的Wilcoxon秩
和检验当n1≤10和n2－n1≤10时，查T界值表。
当n1>10或n2－n1>10时，可用正态近似法作——u检验
多个独立样本（单因素多水平设计）
1.完全随机设计资料的方差分析
多个样本的总体均服从正态分布且总体方差相等——单向分类的方差分析
多个样本的总体有一服从正态分布或总体方差不相等——Kruskal-Wills H检
验或进行变量变换后采用单向分类的方差分析Kruskal-Wills H检验当样本个数g=3和每个样本例数≤5时，查H界值表。
当g=3且最小样本例数>5或g>3时，则H近似服从
χ2分布，查χ2界值表。
2.随机区组设计资料的方差分析
对于正态分布且方差齐的资料——双向分类的方差分析
对于分正态分布或（和）方差不齐的资料——Friedman M检验或进行变量变换
后采用双向分类的方差分析。
Friedman M 检验 当n≤15和g≤15时，查M界值表。
当n>15或g>15时，可用卡方近似法，查χ2界值表。
实际上，当g>4或者g=4且n>5或者g=3且n>9时，就可用
χ2近似法，查χ2界值表。
多个独立样本间的多重比较
多个样本均服从正态分布且方差齐
1.LSD-t检验 适用于一对或几对在专业上有特殊意义的样本均数间的比较。
2.Dunnett-t检验 适用于g－1个实验组与一个对照组均数差别的多重比较。
3.SNK-q检验 适用于多个样本均数两两之间的全面比较。
多个独立样本有一不服从正态分布或方差不齐的两两比较—— Nemenyi法检验
多个相关样本有一不服从正态分布或方差不齐的两两比较——q检验
多因素
随机区组设计
SS总=SS处理+SS区组+SS误差
1.观察指标呈正态分布——ANOVA
多个样本均数两两之间的全面比较——SNK-q检验
2.观察指标不呈正态分布——Friedman M检验
当n≤15和g≤15时，查M界值表。当n>15或g>15时，可用卡方近似法，查χ2界值表。
实际上，当g>4或者g=4且n>5或者g=3且n>9时，就可用
χ2近似法，查χ2界值表。
多个相关样本两两比较的q检验
析因设计——方差分析
完全随机的析因设计 SS总=SSA+SSB+SSAB+SSE
随机区组的析因设计 SS总=SSA+SSB+SSAB+SSE+SS区组
正交设计 是非全面实验，g个处理组是各因素个水平的部分组合。适用于寻找疗效好的药物配方，医疗仪器多个参数的优化组合，生物体的培养条件等。
当以筛选各因素各水平最佳组合条件为目的时——直接分析，算一算
当需对实验结果进行统计推断时——方差分析
重复测量设计——方差分析
计数资料
一．统计描述
1.绝对数 如某病的出院人数、治愈人数、死亡人数等，通常不具有可比性。
2.强度相对数 说明某现象发生的频率或强度又称为率。
率=某时期内发生某现象的观察单位数/同期可能发生某现象的观察单位数×比例基数
3.结构相对数 表示事物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比，用来说明各构成部分在总体中所占的比重和分布，又称为构成比。构成比=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数×100%
4.相对比 简称比，是两个有关指标之比，说明两指标的比例关系。
相对比=甲指标/乙指标×100%
二．统计推断
样本率与总体率的比较
当n较大、p和1－p均不太小，如np和n（1－p）均大于5时——u检验 两样本率的比较
当n1与n2均较大，且p1、1－p1与p2、1－p2均不太小，如n1p1、n1（1－p1）与n2p2、n2（1－p2）均大于5时——u检验
当n≥40且所有的T≥5时——χ2检验的基本公式或专用公式，当P≈ɑ时，改用四格表资料的Fisher确切概率法。
当n≥40但有1≤T≤5时——χ2检验的校正公式或Fisher确切概率法。
当n
配对四格表资料的χ2检验
当b+c≥40时——一般公式
当b+c
多个样本率的比较 ——R×C表的χ2检验
多个样本率间的多重比较——χ2分割法
两个样本构成比比较—— R×C表的χ2检验
等级资料
等级资料两独立样本比较——两独立样本的Wilcoxon秩和检验
等级资料两相关样本比较——两相关样本的Wilcoxon符号秩检验
等级资料多个独立样本比较——多个独立样本的Kruskal-Wills H检验
