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2017公衛(wèi)執(zhí)業(yè)醫(yī)師衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)考點歸納

　　駕馭命運的舵是奮斗。不抱有一絲幻想，不放棄一點機會，不停止一日努力。應(yīng)屆畢業(yè)生考試網(wǎng)小編為大家編輯整理了2017公衛(wèi)執(zhí)業(yè)醫(yī)師衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)考點歸納，希望對大家有所幫助。

　　非參數(shù)檢驗具體概念

　　非參數(shù)檢驗(Nonparametric tests)是統(tǒng)計分析方法的重要組成部分，它與參數(shù)檢驗共同構(gòu)成統(tǒng)計推斷的基本內(nèi)容。非參數(shù)檢驗是在總體方差未知或知道甚少的情況下，利用樣本數(shù)據(jù)對總體分布形態(tài)等進行推斷的方法。由于非參數(shù)檢驗方法在推斷過程中不涉及有關(guān)總體分布的參數(shù)，因而得名為“非參數(shù)”檢驗。

　　非參數(shù)檢驗(Nonparametric tests)是統(tǒng)計分析方法的重要組成部分，它與參數(shù)檢驗共同構(gòu)成統(tǒng)計推斷的基本內(nèi)容。參數(shù)檢驗是在總體分布形式已知的情況下，對總體分布的參數(shù)如均值、方差等進行推斷的方法。但是，在數(shù)據(jù)分析過程中，由于種種原因，人們往往無法對總體分布形態(tài)作簡單假定，此時參數(shù)檢驗的方法就不再適用了。非參數(shù)檢驗正是一類基于這種考慮，在總體方差未知或知道甚少的情況下，利用樣本數(shù)據(jù)對總體分布形態(tài)等進行推斷的方法。由于非參數(shù)檢驗方法在推斷過程中不涉及有關(guān)總體分布的參數(shù)，因而得名為“非參數(shù)”檢驗。

　　常用統(tǒng)計圖用途：

　�、贄l圖：適用于相互獨立的資料(資料有明確分組、不連續(xù));

　�、诎俜謼l圖、圓圖適用于構(gòu)成比資料;

　�、劬€圖適用于連續(xù)性資料，表達事物的動態(tài)變化(絕對差值);半對數(shù)線圖適用于連續(xù)性資料，表達事物的發(fā)展速度(相對比);

　�、苤狈綀D用于描述連續(xù)變量的頻數(shù)分布;

　　⑤散點圖適用于雙變量資料，用點的排列趨勢和密集度表示兩變量的相關(guān)關(guān)系。

　　變異指標：

　　又稱為標志變動度，它是反映總體中各單位標志值差異程度的綜合指標。變異指標綜合反映總體各單位標志值的差異程度或離散程度。變異指標越大，表明數(shù)據(jù)越分散、不集中;變異指標越小，表明數(shù)據(jù)越集中，變動范圍越小;變異指標反映現(xiàn)象總體總單位變量分布的離中趨勢。

　　集中|離散趨勢指標：

　　集中趨勢指標描述的是一組變量值的平均水平或中心位置。常用的平均數(shù)指標有三種：算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)(第50百分位數(shù))。

　　要想全面描述資料的數(shù)量特征，僅有集中趨勢指標是不夠的，還要計算離散趨勢指標。

　　離散趨勢指標描述的是資料內(nèi)部的變異程度，包括極差、四分位數(shù)間距、方差、標準差、變異系數(shù)。離散趨勢指標值越大，說明資料內(nèi)部變異度越大。最常用的指標是標準差。

　　應(yīng)根據(jù)資料頻數(shù)分布特征(對稱分布或偏態(tài)分布)選擇適當(dāng)?shù)募�、離散趨勢指標。要記住各指標的符號、適用條件和特點醫(yī)|學(xué)教育網(wǎng)收集整理，還要會選擇公式。

　　頻數(shù)表與頻數(shù)分布圖

　　(一)基本概念：

　　頻數(shù) ( frequency ) ：指在一個抽樣資料中，某變量值出現(xiàn)的次數(shù)。

　　頻數(shù)分布表( frequency distribution table )：將各數(shù)值變量的值及其相應(yīng)的頻數(shù)列表，簡稱頻數(shù)表。頻率是表示頻數(shù)出現(xiàn)機率的指標，可用百分數(shù)或小數(shù)表示，頻率為100%或1。

　　頻數(shù)分布圖( frequency distribution figure ) ：根據(jù)頻數(shù)分布表，以變量值為橫坐標，頻數(shù)為縱坐標，繪制的直方圖。

　　(二)連續(xù)型變量頻數(shù)表的編制方法：

　�、� 求全距( Range ,簡記 R ): 是一組資料中最大值(Xmax)與最小值(Xmin)之差，亦稱極差。

　　2. 定組距：將全距分為若干段，稱為組段。組與組之間的距離，稱為組距;用小寫i 表示。

　　原則:(1)“組段”數(shù)一般為10-15個;

　　(2)“組距”一般為R/10取整;

　　(3)為計算方便根據(jù)組距采取取整數(shù)方法

　　3. 寫組段：即將全距分為若干段的過程。

　　原則:(1)第一組段要包括Xmin，最末組段包括 Xmax ;

　　(2)每組段均用下限值加 “~ ”表示，最終組段同時注明上下限。

　　4. 列表劃記：根據(jù)預(yù)定的組段和組距，用劃記的方法整理原始資料。

　　(三)頻數(shù)表的用途：

　　1.揭示頻數(shù)的分布特征：集中趨勢與離散趨勢結(jié)合能全面反映頻數(shù)的分布特征

　　2.揭示頻數(shù)的分布類型

　　對稱分布：集中部位在中部，兩端漸少，左右兩側(cè)的基本對稱，為對稱(正態(tài))分布。

　　正偏：集中部位偏于較小值一側(cè)(左側(cè))，較大值方向漸減少，為正偏態(tài)分布。

　　負偏：集中部位偏于較大值一側(cè)(右側(cè))，較小值方向漸減少，為負偏態(tài)分布。

　　3.便于發(fā)現(xiàn)某些特大或特小的可疑值。

　　4. 樣本含量足夠大時，以頻率作為概率的估計值。

　　5.作為陳述資料的形式。

　　實驗設(shè)計的基本要素(Elements of experimental design)

　　n 處理因素 (treatment factor)、受試對象 (subject)和實驗效應(yīng) (experimental effect)是實驗設(shè)計的3個基本要素.

　　n 例如，用兩種藥物治療糖尿病病人，觀察比較兩組病人血糖、尿糖的下降情況，這里所用的藥物為處理因素、糖尿病病人為受試對象，血糖值、尿糖值為實驗效應(yīng)。它們始終貫穿于整個實驗研究過程中，從各方面影響著實驗研究的結(jié)果，在實驗設(shè)計中必須予以足夠重視。

　　一、受試對象(subject)

　　n 受試對象是處理因素作用的客體，實質(zhì)上就是根據(jù)研究目的確定的觀察目標總體。醫(yī)學(xué)研究的受試對象有人和動物，在實驗進行前必須對研究對象的條件作嚴格的規(guī)定，以保證同質(zhì)性。

　　n 選擇受試對象應(yīng)遵循的基本原則：對處理因素敏感;反應(yīng)必須穩(wěn)定。

　　(一) 動物的選擇

　　實驗研究中，動物的選擇比較靈活，但要緊緊圍繞著實驗?zāi)康倪x擇動物。

　　如SARS疫苗的動物實驗，普遍采用的動物模型是恒河猴。

　　(二) 病例的選擇

　　臨床試驗中，由于受試對象是人，病例的選擇不像動物選擇那樣靈活，在選擇時必須遵循醫(yī)德要求，還必須明確病例的納入標準(inclusion criteria)和排除標準(exclusion criteria )。如對于病人必須有明確的診斷標準，對具體病程、病型、病情、年齡、性別等應(yīng)有統(tǒng)一的文字規(guī)定，以便執(zhí)行和檢查。

　　二、處理因素

　　在實驗過程中，影響實驗結(jié)果的因素是多方面的，根據(jù)研究目的可分為處理因素和非處理因素兩類。

　　(一) 處理因素：

　　根據(jù)研究目的確定的欲施加或欲觀察的、并能引起受試對象直接或間接效應(yīng)的因素。

　　這種干預(yù)可以是主動施加的，如藥物的種類、劑量、濃度、作用時間等;也可以是客觀存在的，如觀察培養(yǎng)基在空氣中的污染程度與季節(jié)的關(guān)系。

　　(二) 非處理因素：

　　是指除處理因素外的其它對結(jié)果有影響或干擾，但研究者并不想通過實驗考察其作用大小的因素。

　　(三)選擇處理因素應(yīng)遵循的基本原則

　　1.要分清處理因素和非處理因素

　　n 處理因素是根據(jù)研究目的確定的主要因素，一般為研究者所重視，但不能忽略非處理因素的存在，應(yīng)找出并加以控制，否則會使實驗結(jié)果產(chǎn)生混雜效應(yīng)。

　　n 例如，研究藥物治療加飲食療法治療糖尿病的效果時，處理因素為藥物治療加飲食療法;而合理的作息時間、運動和其它輔助治療措施也能緩解癥狀，有助于康復(fù)，但不是本次研究的處理因素，而是非處理因素。研究者應(yīng)采取各種措施，盡可能使非處理因素在所比較的各組中基本相同，以便充分顯示處理因素的作用。

　　2.保持處理因素恒定不變

　　n 如在進行藥物療效的試驗觀察中，所使用藥物的生產(chǎn)廠家、批號、藥品標準等在整個試驗過程中必須一致。

　　n 又如欲觀察某種手術(shù)的效果，其手術(shù)的操作程序應(yīng)規(guī)格化，主刀醫(yī)師的熟練程度也應(yīng)盡量接近。

　　三、實驗效應(yīng)(experimental effect)

　　n 實驗效應(yīng) 是處理因素作用于受試對象的反應(yīng)和結(jié)局，它是通過實驗觀察指標定量或定性地來表達。如果指標選擇不當(dāng)，未能準確地反應(yīng)處理因素的作用，那么獲得的研究結(jié)果就缺乏科學(xué)性，因此選擇好實驗指標是關(guān)系研究成敗的重要環(huán)節(jié)。

　　(一)選擇觀察指標的基本原則

　　1.客觀性觀察指標有主觀指標和客觀指標之分。

　　n 主觀指標是指由病人回答或醫(yī)生判斷來描述觀察結(jié)果，易受心理因素影響，如“疼痛”的觀察。

　　n 客觀指標是借助儀器或試驗等進行測量和檢驗來反映客觀結(jié)果。盡可能選擇客觀的、定量的指標。

　　2. 準確度和精密度

　　n 準確度是指所觀察結(jié)果的真實程度，即觀測值與真值的接近程度，屬系統(tǒng)誤差

　　n 精密度是指所觀察結(jié)果的深度，即重復(fù)觀測時，觀測值與平均值的接近程度，屬隨機誤差。

　　實驗效應(yīng)指標既要準確又要精密，而首先是準確可靠。

　　3.靈敏性

　　應(yīng)盡量選擇高靈敏性的指標，即選擇高靈敏性的方法對觀察指標進行測量。靈敏度高的方法，往往費用昂貴，應(yīng)根據(jù)實驗經(jīng)費，選擇既相對廉價，靈敏度又高的測量方法。

　　4.特異性

　　為了更好地揭示研究問題的本質(zhì)，觀察指標還應(yīng)具備一定的特異性。例如，在診斷糖尿病時，測定血糖的特異性就比測定尿糖的特異性要高。