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同质
(
Homoge
neity):
医学研究对象具有的某种共性。
变异
(Variation)
：同质研究对象变量值
之间的差异。
总体
(
Population)
：
根据研究目的确定的所有同
质的观察单位某项观测值的全
体称
为总体。
样本
(Sample)
来自于总体的部分观察单位的观测值称
为样本。
参数
(
Parameter)
：
由总体中全部观测值所计算出的反
映总体特征的统计指标。
统
计量
(
Statistic):
由样本观测值所
计算出的反映样本特征的统计指标。
变量
(Variable):
指观察
单位的某项特征。它能表现观察单位的变异性。
概率
(Probability):
是随机事件发生可能性大小，用
P
表示，其取值为［
0,1
］。
频
率
(
Frequency):
在相同的条件下，独立地重复做<
/p>
n
次试验，随机事件
A
出现
m
次
，贝
吐匕值
m/n
为随机事件
A
出现的频率。
随机误差
(Random
error):
是由于一系列实验或观察条件等因素的随机波
动造成
的测量值与真实值之间的差异。
不固定。
抽样误差
(Sampling
err
or)
：由个体变异产生、随机抽样造成的若干个样本
统计
量之间以及样本统计量与总体参数之间的差异称为抽样误差。
系统误差
(
Systematic
error):
实际观测中，由于仪器未校正，测量者感官
<
/p>
的某
种偏差，医生掌握疗效标准偏高或偏低等，
< br>
周期性地偏离真值。
四分位数间距
(Quartile
range):
上四分位数与下四分位数的差值，用
表示。通常用来描述偏态分布资料的离散趋势。
变异系数
(
Coeficient
of variation) CV
:
是标准差与均数之比，用于比较
测
量
单位不同或均数相差较大的两组或以上数据的离散程度。
参考值范围
(
Referenee <
/p>
range):
绝大多数“正常人”的解剖、生理、生
化等某项
指标的波动范围。
构成比
(Proportion):
表示事物内
部某一组成部分观察单位数与该事物各
组成部
分的观察单位总数之比，用以说明事物内部各组成部分所占的比重。
率
(Rate):
是某时期内发生某现象的观察
单位数与同期可能发生该现象的
观察单
位总数之比，用以说明单位时间内某现象发生的频率或强度
Q
而使观测值有方向性、系统性或
随机误差是不可避免的，且大小和方向都
相对危险度
(Relative
ri
sk):
是暴露组的危险度与非暴露组的危险度之比。
表示
暴露因素与疾病关联强度大小。常用于队列研究。
优势比
(Odds ratio):
是病例组某危险因素的优势与对照组该危险因素的
优
势之比。是分析疾病与暴露因素联系程度的指标。常用于病例对照研究。
标准化法
(
Standardization):<
/p>
用统一的标准对内部构成不同的各组的率进
行调
整和对比的方法，目的是消除内部构成不同对总率所产生的影响，
率具有可比性。
统计推断
(
Statistical
inference):
以随机抽样的方式，
< br>从总体中抽取一个
样本，
通过
样本信息来推断总体的特征，
计和假设检验。
参数估计
(Parameter
estimation):
是根据从未知参数总体中抽取的样本
的统计量估计总体参数的方法。包括点估计和区间估计。
标准误
(Standard
error):
样本统计量的标准差称为标准误。反映样本统计
量抽
样误差的大小。
自由度
(Degree of freedom) df
:
指能够自由取值的变量个数。
置信区间
(Confidenee interval):
也叫可信区间，是按预先给定的概率
(1-
a
)
确定的包含未知总体参数的范围。
假设检验
(Hypothesis
t
est):
是基于小概率事件原理和反证法思想的统计
推断方
法，其基本思想是先提出假设，然后在假设成立的条件下看实际
抽到的样
本是否属于
小概率事件，所
属小概率事件，则拒绝无效假设；若不属于小概率事
件，则不
拒绝该
假设。预先确定小概率事件标准即为检验水准
a
。
标准正态分布
(Standard
Normal
Deviation):
正态分布是以均数为中心、
左右对
称，靠均数两侧频数分布较多，离均数越远频数越少的分布，该分布有两
个参数，用
N-
(y
，
c)
，其中卩为位置参数
，
c
为形状参数；是指均数为
0
，
这个过程称为统计推断。它包括参数估
使两组总
标准差为
< br>1
的正态分布，记作
N
(0,1
)
。对于任何一个正态分布
，都可经变量
的标准
正态变转换为标准正态分布。
二项分布
(
Binomial
distribution):
是指在只会产生两种可能结果如“阳性
”
或
“阴性”之一的
n
次独立重复试验
(
常常称为
n
重
Bernoulli
试验
)
中，当每
次试验的
“阳性”概率保持不变时，出现“阳性”的次数
X=0
，
1
，
2
,…，
n
的
一种概率分布。
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