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2013-09-22
公式（7。8） w檢驗
公式（7。9） 偏度係數
公式（7。10）
公式（7。11） 峰度係數
公式（7。12）
公式 （7。13） g1的抽樣誤差
公式 （7。14） g2的抽樣誤差
公式 （7。15） g1的u檢驗u1＝g1/Sg1
公式 （7。16） g2的u檢驗 u2＝g2/Sg2
兩方差齊性檢驗
公式（7。17）F＝S12/S22，S1>S2
方差分析
公式（8。1） 總離均差平方和
公式（8。2） 組間離均差平方和
公式（8。3） 組內離均差平方和
公式（8。4） 總變異自由度 ν總=N-1
公式（8。5）組間變異自由度 ν組間=k-1
公式（8。6） 組內變異自由度 ν組內=N-k
公式（8。7） F檢驗F=組間均方/組內均方
多個均數間兩兩比較
公式（8。8） 最小顯著相差Dα=t，νSA－B
公式（8。9） 兩均數的標準誤
公式（8。10） 平均例數i＝1，2，…，k
公式（8。11） 標準誤
多個方差齊性檢驗
公式（8。12）
公式（8。13）
直線相關
公式（9。1） 直線相關係數
公式（9。2） 離均差積和
公式（9。3） 相關係數t檢驗
直線迴歸
公式（9。4） 直線迴歸方程γ＝a＋bx
公式（9。5） 迴歸係數
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2013-09-22
統計學意義（p值）ZT
結果的統計學意義是結果真實程度（能夠代表總體）的一種估計方法。專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯機率。如p=0。05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果，當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0。05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
在最後結論中判斷什麼樣的顯著性水平具有統計學意義，不可避免地帶有武斷性。換句話說，認為結果無效而被拒絕接受的水平的選擇具有武斷性。實踐中，最後的決定通常依賴於資料集比較和分析過程中結果是先驗性還是僅僅為均數之間的兩兩>比較，依賴於總體資料集裡結論一致的支援性證據的數量，依賴於以往該研究領域的慣例。通常，許多的科學領域中產生p值的結果≤0。05被認為是統計學意義的邊界線，但是這顯著性水平還包含了相當高的犯錯可能性。結果0。05≥p>0。01被認為是具有統計學意義，而0。01≥p≥0。001被認為具有高度統計學意義。但要注意這種分類僅僅是研究基礎上非正規的判斷常規。
所有的檢驗統計都是正態分佈的嗎並不完全如此，但大多數檢驗都直接或間接與之有關，可以從正態分佈中推匯出來，如t檢驗、f檢驗或卡方檢驗。這些檢驗一般都要求：所分析變數在總體中呈正態分佈，即滿足所謂的正態假設。許多觀察變數的確是呈正態分佈的，這也是正態分佈是現實世界的基本特徵的原因。當人們用在正態分佈基礎上建立的檢驗分析非正態分佈變數的資料時問題就產生了，（參閱非引數和方差分析的正態性檢驗）。這種條件下有兩種方法：一是用替代的非引數檢驗（即無分佈性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分佈前提下的檢驗。後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。即，隨著樣本量的增加，樣本分佈形狀趨於正態，即使所研究的變數分佈並不呈正態。
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2013-09-22
1。緒論（醫學統計學的定義與研究物件、在科研中的作用、主要內容）
2。統計資料型別與常用統計指標
3。統計圖表
4。概論分佈與抽樣誤差
5。常用統計方法（相對數與x2檢驗、平均數與變異指標、正態分佈、t分佈、正常值範圍、可信區間、t檢驗與u檢驗、方差分析、非引數統計、相關回歸、曲線擬合、多元迴歸等）
6。實驗設計（臨床試驗設計、調查設計）基本方法
7。多元分析方法應用舉例（逐步迴歸、判別分析、聚類分析、主成分分析等）
8。SPLM計算機統計軟體的呼叫與結果分析
授課方式、方法：
授課（66學時）、課堂討論（13學時）、階段複習（4學時）、計算機實習（4學時）、考試（3學時）、作業（課餘時間）
考試方法：閉卷考試
教材名稱：
1。醫學統計學，郭祖超主編，人民軍醫出版社，1999年
2。SPLM使用指南，教研室自編，1996年
主要參考書目：
1。醫用數理統計方法（第三版），郭祖超主編，人民衛生出版社，1988年
2。中國醫學百科全書 · 醫學統計學，楊樹勤主編，上海科學技術出版社，1985年
3。醫用統計方法，金丕煥主編，上海醫科大學出版社，1993年
4。醫學統計學與電腦實驗，方積乾主編，上海科學技術出版社，1997年
預修課程：醫學院校基礎課程
附：《醫學統計學》教學要點
教學目的和意義：
講授醫學統計學基本原理，醫學資料的常用統計描述和統計推斷方法。要求學員掌握基本的統計計算公式和應用條件，瞭解醫學實驗設計的基本原則和計算機統計軟體的呼叫，能獨立處理常見的醫學試驗資料。經過學習，使學員能夠在醫學科研的設計、資料收集和結果分析的各個階段正確運用統計學的原理和方法，提高研究效率和科學性。
教學內容和重點：
醫學統計學的基本概念和統計圖表、假設檢驗方法、實驗設計與方差分析、計算機統計軟體的呼叫。
教學時數分配和學分：
緒論、統計指標和統計圖表（4學時）、x2檢驗和t（u）檢驗（14學時）、方差分析（10學時）、相關回歸與曲線擬合（14學時）、統計軟體介紹（4學時）、多元迴歸與逐步迴歸（13學時）、實驗設計（臨床試驗設計、調查設計）（7學時）、課堂討論（13學時）、階段複習（4學時）、計算機實習（4學時）、考試（3學時）、作業（課餘時間，約40學時）。講座比例1∶1。
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2013-09-22
用統計學軟體SAS A8來計算，什麼都能算出來
