医学统计方法
第1章 绪 论 学习目标 说出医学统计学的几组基本观念及小概率事件的意义 能够判断资料的性质并说出不同资料的特征 叙述统计工作的基本步骤
第二节 医学统计学基本概念 总体与样本 概率和频率 参数与统计量 误 差 个体与变异
1.总体和样本 总体：根据研究目的确定的同质研究对象的全体（集合）。分有限总体与无限总体 样本：从总体中随机抽取的部分观察单位它是总体中有代表性的一部分
2. 概率(probability)与频率 抛一枚硬币，是否国徽面一定向上？ 明天的股市升还是降？ 某患者痊愈的可能性有多大？ 明天是否会下雨？ 飞机会不会从天上掉下来？
频 率 是对样本而言的，在相同条件下进行n次重复试验，事件A发生数为x（x≤n），则x与n的比（x／n）是事件A的频率。
表1 投掷硬币的历史实验记录 实验者 投掷硬币次数 n 正面朝上次数 x f=x/n 1 2048 1061 0.5181 2 4040 0.5069 3 12000 6019 0.5016 4 24000 12012 0.5005
规律：随着投掷次数的增加，f越来越接近并稳定在0.5左右 在实际工作中，当观察单位的例数足够多时，可以用频率来代替概率，频率是概率的估计值。
概率 是对总体而言，在多次重复实验中，事件Ａ发生的频率所稳定接近的数值叫做事件Ａ的概率，常用P来表示，它是描述某事件发生的可能性大小的数值，记作Ｐ（Ａ）。
事件 必然事件：在一定条件下必然出现的现象 不可能事件：在一定条件下必然不出现的现象， 随机事件：在一定条件下可能出现，也可能不出现的现象
概率的基本性质 必然事件的概率等于1，即P（U或Ω）＝1； 不可能事件的概率等于零，即P（V或Ф）＝0； ③任何随机事件的概率都在0与1之间，即0≤P（A、B、C、…或A1、A2、A3、…）≤1
小概率事件 小概率事件：在统计学上，习惯将Ｐ≤0.05或P≤0.01的事件称为小概率事件，表示该事件发生的可能性很小。
3.参数与统计量 参数 （parameter） 根据分布特征而计算的总体指标。如总体均数（μ）、总体率（π）、总体标准差（σ）等。 统计量 （statistic） 由总体中随机抽取的样本所计算的统计指标。如样本均数、样本率（p）、样本标准差（s）等。
4.误 差 是指测量值与真实值之差。 系统误差 随机测量误差 抽样误差
指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差。 （１）系统误差 指数据搜集和测量过程中由于仪器不准确、标准不规范等原因，造成观察结果呈倾向性的偏大或偏小，这种误差称为系统误差。
（２）随机测量误差 在消除了系统误差的前提下，由于非人为的偶然因素，对于同一样本多次测定结果不完全一样，结果有时偏大有时偏小，这种误差叫随机测量误差。
特点：没有倾向性，多次测量计算平均值可以减小甚至消除随机测量误差 这类误差可以通过实验设计和技术措施来消除或使之减少。
（３）抽样误差 别，或同一总体的相同统计量之间的差别 称为抽样误差。 特点：有抽样 ，抽样误差就不可避免。 由于抽样原因造成的统计量与参数的差 别，或同一总体的相同统计量之间的差别 称为抽样误差。 特点：有抽样 ，抽样误差就不可避免。 统计上可以计算并在一定范围内控制抽样 误差。
减少抽样误差的方法 （1）改进抽样方法，增加样本的代表性。 样本量 n 相等的情况下： 整群抽样>单纯随机抽样>系统抽样>分层抽样 （2） 增加样本量n （3）选择变异程度较小的研究指标
5.个体和变异 个体 （unit） 组成总体的每个具体观察单位，称为个体。每个指标的测得值称为观察值（observed value），或者变量值（variable value）。 变异 （variation） 同一性质的变量值（即观察值），其大小可能参差不齐，这种变量值之间的差异在统计学上称为变异。