假设检验过去称显著性检验。它是利 用小概率反证法思想,从问题的对立面 (H)出发间接判断要解决的问题(H1)是否 成立。然后在H成立的条件下计算检验 统计量,最后获得P值来判断

(1)可疑数据的取舍——过失误差的判断方法:Q检验法;格鲁布斯( Grubbs)检验法。确定某个数据是否可用。 (2)分析方法的准确性———系统误差的判断显著性检验:利用统计学的方法,检验被处理的数据是否存在统计上的显著性差异

一、正态分布(Normal Distribution) 二、概述: 三、正态分布是描述连续型变量值分布的曲线,许多医学资料服从正态分布。 四、直方图的频数分布与正态分布(见图2-4)

第一节 生存分析的基本概念 第二节 生存率的估计与生存曲线* 第三节 生存曲线的Log-rank检验 第四节 COX比例风险回归模型

一、用编程的方法完成方差分析分析结果 1、 Source:变异来源 2、DF:自由度 3, ANOVA SS(Sum of Square) 离均差平方和 4、 Mean Square:均方 5、 Value:检验统计量F值 6、Pr>F:F值所对应的P值 The Power to Know

一、最佳选择题 1.(C)小,表示用该样本均数估计总体均数的可靠性大。 A.B.C.od..四分位数间距 2.两样本均数比较的t检验,差别有统计意义时,P越小,说明(C) A两样本均数差别越大 B两总体均数差别越大 C越有理由认为两总体均数不同 D越有理由认为两样本均数不同 E越有理由认为两总体均数相同

一、集中趋势(Central Tendency) 1, What is the most typical value? The Average: typical value for quantitative data The Weighted Average: Adjusting for importance The Median: typical value for quantitative and ordinal data The Mode: typical value even for nominal data 2, What percentile is it? Extremes, Quartiles, and Box Plots The Cumulative distribution function displays the percentiles

第一节两独立样本差别的秩和检验 第二节配对设计资料的秩和检验 第三节完全随机设计多组差别的秩和检验 第四节多组差别秩和检验的注意事项 第五节 Spearman秩相关

一、问题 某部队野营训练,发生中暑12人,北方籍战士10人,南方籍战士2人,结论:北方籍战士容易中暑。 某单位现有10000人,其中对1000人检测某项指标,10人阳性,问阳性率?

相关和回归分析 是研究事物的相互关系,测定它们联系的紧密程度,揭示其变化的具体形式和规律性的统计方法, 是构造各种经济模型、进行结构分析、政策评价、 预测和控制的重要工具