内容发布更新时间 : 2024/10/23 1:37:52星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

卫生统计学考试大纲

串讲文字材料

注：以下内容为当初老师串讲的文字材料，仅供同学进行复习时，参考使用。

第一部分 绪论

一、总体与样本的概念

例1：某地2002年正常成人血压的研究中，其研究总体是该地2002年所有正常成人血压值的全体。

对这样的总体作研究时，观察单位的数量N多数情况下是巨大或不清楚的，统计上称之为无限总体。此时的两个重要参数：总体均数μ与总体标准差σ往往未知，为了获得对它的估计，需要作抽样研究。

例1的样本是指从该地2002年正常成人的血压值的总体中随机抽出的一部分血压值的集合。

二、误差、随机抽样、概率与小概率事件的概念

抽取样本时应遵循随机化原则，使得样本具有足够的代表性，能较准确地代表总体。

对样本作描述性统计时经常采用的统计量是样本均数X与样本标准差s。用样本均数来估计未知总体均数μ时不可避免地会存在差异，各个随机样本所算得的样本均数之间也会存在差异，统计上称之为抽样误差。

抽样误差属于随机误差的一种，随机误差的特点是由偶然因素所致，所得结果或大或小，如果增加观测次数，偏大或偏小的结果会互相中和甚至消除。与随机误差相对立的另一种误差是系统误差，其典型例子是用未校准的天平测量物品时所产生的误差。

概率是反映事件发生的可能性大小的量，用P表示。P<0.05的事件称为小概率事件，可以认为在一次试验中该事件不可能发生。

未知参数

μ σ π 均数 标准差 率 X s p 三、不同类型的统计资料（计量/计数/等级）及相应的统计方法

例1：为调查某地2002年正常成人的血压情况，随机抽取该地100名正常成人血压值作为样本。

例2：为研究某市1995年住院分娩产妇中妊高症发生情况及可能影响因素，故将总体定义为该市1995年所有住院分娩产妇，该总体中妊高症发生率用π表示（未知）。现随机抽取该市1000名住院分娩产妇，并清点其中发生妊高症的产妇人数所获得的资料。

例3：对新药与传统药作疗效对比，观察的主要指征是患者的贫血程度有无改善。两组患者均被分为轻度、中度、重度或恶性贫血四种类型，并分别清点人数。治疗前后分别统计所获得的资料。

第二部分 计量资料的统计描述

四、掌握各种集中、离散趋势指标的计算、适用条件及意义

1．为了解计量资料的分布规律，可将观察值编制频数表、绘制直方图，以描述资料的分布特征（集中趋势和离散趋势），以及分布类型（对称分布、偏态分布）。

2．描述计量资料集中趋势（集中位置）常用的指标有均数，几何均数，中位数

常用描述集中趋势的指标 指标 均数X 几何均数G 中位数M

计算公式 X??X nin(??fL) fM2适用条件

适用于对称分布，尤其正态分布 ①等比资料，②对数正态分布 ①偏态分布，②末端无确定值

M?L?G?lg?1(?flgX

)?f 3．描述频数分布离散趋势的指标有：①极差和四分位数间距，后者较稳定，但均不能综合反映全部观察值的变异程度。②方差和标准差，能综合反映全部观察值的变异程度。③变异系数，可用于单位不同或均数相差悬殊时资料的变异度的比较。以上指标均为数值越小，说明观察值的变异度越小。

常用描述离散趋势的指标 指标 极差R

四分位数间距Q 方差?2、s2

计算公式 最大值-最小值 Q=P75-P25

2?(X??)2 2?(X?X)

s???n?1N2适用条件

任何分布

①偏态分布，②末端无确定值

对称分布，尤其正态分布

标准差?、s

变异系数CV

?(X??)2 ?(X?X)2 ??s?Nn?1对称分布，尤其正态分布

CV?s?100% X①量纲不同的资料②均数相差悬殊的资料

五、对称分布与偏态分布资料的频数分布特征

120名20岁男大学生身高资料

身高组段 (1) 162~ 164~ 166~ 168~ 170~ 172~ 174~ 176~ 178~ 180~ 182~184 合计

频数，f (2) 2 3 10 13 19 28 20 10 10 4 1 (?f)120

某校急性食物中毒潜伏期资料 潜伏期（天）

（1） 0～ 1～ 2～ 3～ 4～ 5～ 6～ 7～ 8～ 合计

人数（f） （2）

1 7 32 11 11 4 2 1 1 70

六、正态分布与标准正态分布的特征：见《预防医学》P112或《实用卫生统计学》P21。

七、正态分布与标准正态分布曲线下特殊的面积规律 正态分布曲线下面积规律是，理论上μ±1.96б、μ±2.58б区间的面积（观察单位数）各占总面积（总观察单位数）的95%和99%。标准正态分布曲线下面积规律是，理论上（-1.96,1.96）和（-2.58,2.58）区间内的面积占总面积的95%和99%。

八、正态分布法计算95%、99%正常值范围的公式

实际应用中却很少已知μ和б，当样本含量n较大时，可用X和s作为μ和б的估计值，则有：X?1.96s(X?1.96s，X?1.96s )包括所有观察值的95%；X?2.58s包括所有观察值的99%。