医学统计学思维导图
医学统计学导图笔记，知识点有抽样研究、资料类型、统计描述、参数设计、设计类型、双变量相关与回归等方面。
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思维导图大纲
统计思维导图模板大纲
抽样研究
总体（参数）
样本（统计量）
资料类型
数值资料（定量资料）
等级资料（定性资料）(有序分类)（n≥3）
无序分类
二分类
性别，阳性/阴性
多分类
血型（ABO）
统计描述
分布特征
直方图
频数图
数值变量
集中趋势
均数（正态分布）
样本均数X
几何均数G
中位数和百分数
分类变量
绝对数
离散趋势
按间距计算
四分位间距Q=P75-P25
极差R
按平均距离计算
总体方差Б2
样本方差S2
总体标准差δ
样本标准差S
相对数
率
率
构成比
相对比
参数估计
抽样误差
样本统计量与参数之间的误差
标准误
样本统计量的标准差叫标准误
区别：标准误：1、反映统计量的变异；2、对总体均数可信区间进行统计推断
标准差：1、反映个体差异；2、医学参考值范围估计；3、计算标准误
总体均数估计
点估计
由样本统计量直接推断总体参数
缺点：未考虑抽样误差
区间估计
置信度
估计正确的概率（1-α），常取95或99％
置信区间CI
根据一定的置信度估计得到的区间
设计类型
数值变量资料
n=1
满足正态分布，方差齐
单样本t检验
不满足正态分布，方差不齐
W秩和检验
n=2
满足正态性，方差齐性
两独立样本t检验
n≥50时，样本量足够大，则近似Z检验
满足正态分布，方差不齐
两独立样本校正t检验
不满足正态分布，方差不齐
W秩和检验
n≥3
整体分析
单因素方差分析
满足正态性且方差齐
K--W检验/H检验
多重比较
SNK-q检验：任意两组进行比较
Dunett-t检验：多个实验组与一个对照组的比较
LSD-t检验：某1对或几对在专业上有特殊意义的组间比较
配对设计
d（差值）
满足正态性
配对t检验
因为最后是检验d=0或者≠，就类似于单样本t检验
不满足正态性
符号秩和检验
随机区组设计
满足正态性，方差齐
随机区组设计资料的方差分析（双因素方差分析）
如果拒绝H0，那么还要继续多重比较
不满足正态，方差不齐
Friendman M秩和检验
如果拒绝H0，接受H1，还可以SNK检验进一步多重比较
析因设计资料方差分析
重复测量设计
考虑因素：时间因素、处理因素
分类变量资料
无序分类变量
卡方检验
n≥40，T≥5
卡方检验
n≥40,1≤T≤5
校正卡方检验
n＜40，T＜1
Fisher确切概率法
完全随机RxC表资料的卡方检验及多重比较
配对设计无序分类
b+c≥40
配对卡方检验或Kappa检验
b+c＜40
校正配对卡方检验或Kappa检验
随机区组设计
Logistic回归模型
有序分类变量
两样本
W秩和检验
三样本
K-W检验或H检验
若拒绝H0，接受H1,则进行多种比较
配对分类变量的W秩和检验
随机区组设计FriedM秩和检验
双变量相关与回归
相关分析
满足正态分布的定量资料
直线相关
不满足正态分析的定量资料或等级资料
Spearman秩和检验
回归分析
回归分析
判断条件
直线回归模型建立
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