基本统计方法第一章 概论1. 总体（Population）：根据讨论目的确定的同质对象的全体（集合）；样本（Sample）:从总体中随机抽取的部分具有代表性的讨论对象。2。 参数（Parameter）：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数；统计量（Statistic）：反映样本特征的统计指标,如样本均数、标准差等，采纳拉丁字字母表示,是在参数附近波动的随机变量.3。 统计资料分类：定量（计量）资料、定性（计数）资料、等级资料。第二章 计量资料统计描述1. 集中趋势:均数（算术、几何）、中位数、众数2. 离散趋势:极差、四分位间距(QR=P75-P25）、标准差（或方差)、变异系数（CV)3. 正态分布特征:①X 轴上方关于 X=对称的钟形曲线；② X=时，f（X）取得最大值；③有两个参数，位置参数和形态参数;④ 曲线下面积为 1，区间±的面积为 68.27%，区间±1.96的面积为 95.00％,区间±2.58的面积为 99。00%.4. 医学参考值范围的制定方法：正态近似法：；百分位数法：P2。5—P97.5。第三章 总体均数估量和假设检验1. 抽样误差(Sampling Error）：由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。抽样误差不可避开，产生的根本原因是生物个体的变异性。2. 均数的标准误（Standard error of Mean, SEM）:样本均数的标准差,计算公式：。反映样本均数间的离散程度,说明抽样误差的大小。3。 降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量 n;② 通过设计减少 S。4. t 分布特征：① 单峰分布，以 0 为中心，左右对称；② 形态取决于自由度，越小，t 值越分散，t 分布的峰部越矮而尾部翘得越高；③ 当逼近∞，逼近, t 分布逼近 u 分布，故标准正态分布是 t 分布的特例.5。 置信区间（Confidence Interval， CI）：按预先给定的概率（1—）确定的包含总体参数的一个范围,计算公式：或.95％CI 含义:从固定样本含量的已知总体中进行重复抽样试验，根据每个样本可得到一个置信区间，则平均有 95%的置信区间包含了总体参数。6。 假设检验的基本原理:小概率反证法的思想。① 反证法：从问题的对立面(H0)出发间接推断要解决的问题（H1)是否成立。② 小概率事件：在 H0成立的条件下计算检验统计量，根据概率分布确定检验水准下P 值大小，推断是否为小概率事件（通常 P≤视为小概率事件,通常取）,是则拒绝H0，接受 H1；否则尚不能拒绝...
