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医学统计学复习（串讲版）
医学统计学复习（串讲版） 医学统计学，简单来说，就是运用数学工具和方法来分析医学研究中的数据，从而得出可靠的结论。它并非仅仅是数字计算，更是一种严谨的思考和推理过程。作为统计学的一个分支，医学统计学在疾病的预防、诊断和治疗方面发挥着至关重要的作用。 首先，我们来理解几个关键名词。比如“假设检验” (Hypothesis Testing)，是指基于样本数据，检验一个关于总体参数的假设是否真实。它如同一个法庭审判，我们收集证据（样本数据），然后判断被告（假设）是否成立。常见的例子有t检验、卡方检验等等。 再来看“显著性水平”（Significance Level，通常用α表示），通常设定在0.05，意味着有5%的概率误报（Type I error）。也就是说，我们承认在完全正确的条件下，有5%的可能错误地拒绝了正确的假设。 其次，“置信区间”（Confidence Interval）则提供了对总体参数的估计范围。它不像假设检验那样给出绝对结论，而是告诉我们，在多次重复研究中，估计值很可能落在哪个范围内。 “样本量”（Sample Size）同样至关重要。更大的样本量通常能提高统计检验的效力，减少误差，从而更准确地反映真实的总体情况。研究设计时，要充分考虑样本量的需求。 最后，不要忘记“P值”（P-value），它是假设检验中非常重要的指标。P值表示在原假设为真的情况下，观察到样本数据出现的概率。P值小于α时，我们通常拒绝原假设，认为存在足够的证据表明原假设不成立。
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统计学
2025-07-31
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