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医学统计学思维导图

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祭夏 浏览量:632022-07-24 23:03:37
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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

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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