医学统计学名词解释与简答题(13个章节重点题目-复习备考必备)

医学统计学名词解释与简答题（13个章节重点题目-复习备考必备） 医学统计学，作为医学研究中不可或缺的一环，其核心在于利用数学和统计学的方法来分析健康数据，从而揭示疾病的规律、评估治疗效果，并为临床决策提供支持。在备考过程中，理解关键名词和概念至关重要。 首先，我们需要明确“置信区间”的概念。它代表了样本统计量（如均值）在总体参数（如总体均值）可能取值的范围，提供了对总体参数估计的置信度。理解置信区间，能帮助我们评估研究结果的可靠性。 接着是“p值”——统计学中最常被误解的概念之一。简单来说，p值衡量的是在零假设成立的前提下，观察到当前或更极端样本数据出现的概率。p值小于某个显著性水平（通常为0.05），则认为零假设不成立。 “假设检验”则是利用p值来判断假设是否成立的框架。 常见的包括t检验、方差分析等，根据不同的研究设计和数据类型选择合适的检验方法。 “回归分析”则用于研究变量之间的关系，比如探索影响疾病发生的因素。线性回归、多元回归等，是常用的回归模型。 “方差分析”用于比较两组或多组数据的均值差异。 它可以帮助我们确定是否存在统计学上的显著差异。 “抽样”是医学统计学研究的基础。随机抽样能够保证样本的代表性，从而提高研究结果的可靠性。 “样本量”的确定至关重要。 样本量过小，研究结果可能存在偏差；样本量过大，则可能浪费资源。 “度量等级”用于确定数据的类型，包括名义数据、序数数据等，不同的数据类型需要采用不同的统计方法。 “混杂因素”是影响研究结果的潜在干扰因素。在分析数据时，需要尽可能控制混杂因素，以避免偏差。 “交发表”是指两组数据之间的相关系数接近于零，表明两者之间没有线性相关关系。 “卡方检验”主要用于研究分类数据之间的关系。 “效应量”衡量了不同组间差异的实际大小，如Cohen's d，帮助我们理解结果的临床意义。 “生存分析”用于研究个体从特定时间点开始生存的时间长短。 “ROC曲线”用于评估分类模型的性能，衡量其灵敏度和特异性。 最后，“校正”指的是在统计分析中，为了减少偏差或调整因素对结果的影响而采取的措施。 比如调整p值， 增加样本量等。 展开