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1、统计学( Statistics )：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集； 分析；解释；表达 的科学。抽样误差( sampling error )在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。 表现为总体参数与样本统计量的差异， 以及多个样本统计量之间的差异。 可用标 准误描述其大小。标准误 (Standard Error) 样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度， 也间接反映了抽样误差的大小。 样本均数的标准差称为均数的标准误。 均数标准 误大小与标准差呈正比， 与样本例数的平方根呈反比， 故欲降低抽样误差， 可增 加样本例数区间估计( interval estimation
2、)：将样本统计量与标准误结合起来，确定一个 具有较大置信度的包含总体参数的范围，该范围称为置信区间 ( confidence interval ， CI)，又称可信区间。参考值范围 描述绝大多数正常人的某项指标所在范围；正态分布法(标准差) 、 百分位数法，参考值范围用于判断某项指标是否正常置信区间 揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。 t 分布法、正态分布 法(标准误)、二项分布法。置信区间估计总体参数所在范围非参数统计( nonparametric statistics ) 是指在统计检验中不需要假定总体 分布形式和计算参数估计量 ,直接对比较数据 (x) 的分布进行统计检验的方法
3、。 变异( variation )：对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异同质( homogeneity )：研究对象具有的相同的状况或属性等共性。参数( parameter )：描述总体特征的统计指标。统计量( statistic )： 描述样本特征的统计指标实验设计的基本原则对照 (control) 对受试对象不施加处理因素的状态。在确定接受处理因素的实 验组时，要同时设立对照组重复 (replication) 相同实验条件下进行多次实验或多次观察。整个实验的重 复；观察多个受试对象(样本量) ；同一受试对象重复观察。作用是估计变异大 小和降低变异随机化 (randomization)
4、 采用随机的方式，使每个受试对象都有同等的机会被 抽取或分配到试验组和对照组。I 类错误(假阳性错误) 真实情况为 H0 是成立的，但检验结果为 H0 不成立， 这样的错误称为 I 类错误。其发生的概率用 表示。在假设检验中作为检验水 准。一般取 0.05 或 0.01 。II 类错误(假阴性错误) 真实情况为 H1 是成立的，但检验结果为 H1 不成立， 这样的错误称为 II 类错误。其发生的概率用 表示。由于其取值取决于 H1 ， 因此在假设检验中无法确定。变异指标 是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围，即描述离散趋势的 统计指标。数值越大，说明数据越离散，反之越集中。极差 (ran
5、ge) ；四分位数 间距(quartile range) ；方差(variance) ；标准差 (standard deviation) ；变异系 数 (coefficient of variation平均数指标 用于描述一组同质观察值的集中趋势， 反映一组观察值的平均水平。 算术均数( arithmetic mean )；几何 均数( geometric mean )；中位数 ( median )；众数( mode )单纯抽样 将调查总体的全部观察单位编号， 从而形成抽样框架， 在抽样框架中随机抽取部分观察单位组成样本。每个观察对象都有相同的机会被抽中系统抽样 又称机械抽样。按照某种顺序给总
6、体中的个体编号，然后随机地抽取一个号码作为第一个调查个体，其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。 最常用的方法是等距抽样分层抽样 先将总体中全部个体按某种特征分成若干 “层”，再从每一层内随机抽 取一定数量的个体组成样本。 分层特征与研究目的有关。 按各层比例抽样。 为减 少抽样误差，要求层内误差最小，层间误差最大。整群抽样 先将总体分成若干 “群”，从中随机抽取几个群， 抽取群内的所有观察 单位组成调查样本。“群”的确定与研究目的无关。为减少抽样误差，需多抽几 个“群”。一、统计表有哪些要素构成的？制表的注意事项有哪些？ 一般来说，统计表由标题、标目、线条和数字、备注五部分组成。
7、但备注并不是 必需的内容，可以根据需要出现。1 简明扼要，重点突出：最好一张表突出一个中心，不易太多中心，如果需要说 明多个中心，可分成多张统计表。2 合理安排主语和谓语的位置：对于表中任意一行，从左至右，通过简短的连接 词，可连成成一句通顺的句子。3 表中数据要认真核对，保证准确可靠二、为什么不宜用 t 检验对多组均数进行比较？如果用 t 检验进行多个样本均数的两两比较，则会增加犯 I 类错误的概率。经检验得到拒绝 H0，认为两组之间有差别的结论可能犯 I 类错误的概率为 ，不 犯 I 类错误的概率为 1- .每次判断均不犯 I类错误的概率为 (1- )k, k 为比较的 次数，上例 =0.
8、05, k= 3 ，则均不犯错误的概率为 ( 1- 0.05)3 =0.86. 至少有一 次判断犯 I 类错误的概率为 1-(1- )k三、方差分析的基本思想是什么？ 按实验设计的类型， 将全部观察值间的变异分解成两个或多个组成部分， 然后将 各部分的变异与随机误差进行比较 (每个部分的变异可由某因素的作用来解释) ， 以判断各部分的变异是否具有统计学意义， 从而推断不同样本所代表的总体均数 是否相同。四、简述标准差与标准误的区别与联系 均数标准误大小与样本标准差大小成正比， 与样本含量的平方根成反比。 标准误 越小，说明样本均数作为总体均数估计值的准确性越大。均数的标准误标准差意义反映样本均
9、数抽样误差的大小反映一组个体值的变异程度符号X ，SXS 总体标准差 ,样本标准差计算XnX2N公式SXSnnX X 2 SnX 1X控制方法增大样本含量可减小标准误个体差异或自然变异不能通过统计方法来控制六、简述实验设计的基本要素1. 处理因素 (study factor,treatment)? 研究者根据研究目的欲施加或欲观察的能作用于受试对象并引起直接或 间接效应的因素。? 处理因素可以是主动施加的某种外部干预或措施， 也可以是客观存在的因 素。非处理因素? 与处理因素同时出现、也能使受试对象产生效应的因素。? 当非处理因素夸大或缩小了处理因素与实验效应间的真实联系时， 称为混 杂因素2. 受试对象 /试验单位 (object/experiment unit)? 处理因素作用的客体， 是根据研究目的而确定的观察目标总体。 可以是人、 动物，也可以是生物材料，试验单位的基本条件3. 处理/试验效应 (experimental effect)? 处理因素作用于试验单位的反应和结果，通过观察指标来表达。? 选择指标的依据：客观性、特异性和敏感性。