1.資料的類型

　　(1)定量資料(計量資料)：表現為數值大小，一般有度量衡單位。如：身高(cm)、體重(kg)、血紅蛋白(g/L)等

　　(2)定性資料(分類資料)

　　1)無序分類資料

　　①二項分類：如HIV感染情況，陽性、陰性。

　　②多項分類：如人類的ABO血型，A型、B型、AB型與O型。

　　2)有序分類資料：如測定某人群某血清學反應，結果可分“-”、“±”、“+”、“++”4級。

　　2.定量資料的假設檢驗方法：t檢驗、Z檢驗、卡方檢驗等，等級資料：秩和檢驗等級相關等。

　　3.習慣上將P≤0.05的事件，稱為小概率事件，表示在一次抽樣的實驗或觀察中該事件發生的可能性很小，可視為不發生。

　　4.頻數表和頻數分布圖的主要用途是：

　　(1)揭示頻數分布的特征：集中趨勢和離散趨勢。

　　(2)揭示頻數分布的類型。

　　(3)便于發現極大或極小的可疑值。

　　5.描述集中位置的指標

　　6.均數、中位數和幾何均數間存在一定的關系：

　　對于正態分布資料，中位數等于均數;

　　對于對數正態分布資料，中位數等于幾何均數;

　　對于正偏態分布資料，中位數小于均數;

　　對于負偏態分布資料，中位數大于均數。

　　7.描述離散程度(變異程度)的指標

　　極差、四分位數間距、方差、標準差及變異系數，極差、四分位數間距和標準差都有單位，且與觀察值的原始單位相同。

　　10.標準正態分布的均數為0，標準差為1。

　　11.醫學參考值范圍的制定

　　14.t檢驗的應用條件：

　　①要求樣本來自正態分布總體;

　　②兩樣本均數比較時，還要求兩樣本所屬總體的方差相等(即方差齊性)。

　　15.Ⅰ型錯誤和Ⅱ型錯誤

　　20.四格表資料的卡方檢驗的自由度是1。

　　21.行×列表資料的卡方檢驗的自由度是ν=(行數-1)(列數-1)

　　22.配對設計差值的符號秩和檢驗

　　編秩時，若差值為0，舍去不計，樣本含量n相應減去1;若差值絕對值相等，當符號不同時，求平均秩次;當符號相同時，既可順次編秩，也可求平均秩次。

　　23.完全隨機設計兩樣本比較的秩和檢驗

　　編秩：將兩組數據混合由小到大統一編秩。編秩時，遇相同數值在同一組內，可順次編秩;當相同數值出現在不同組時，則必須求平均秩次。

　　24.完全隨機設計多個樣本比較的秩和檢驗

　　將各組數據統一按由小到大的順序編秩，如遇相同數值在同一組內，可順次編秩;當相同數值出現在不同組時，則必須求平均秩次。

　　25.回歸系數b的含義：自變量x改變一個單位時，應變量y平均改變b個單位。

　　回歸系數b>0時，表示回歸直線從左下方走向右上方，即y隨x增大而增大;

　　b<0時，表示回歸直線從左上方走向右下方，即y隨x增大而減小;

　　b=0時，表示回歸直線平行于x軸，即y與x無線性依存關系。

　　26.直線相關是指兩個隨機變量之間呈直線趨勢的關系。

　　r沒有單位，取值范圍為-1≤r≤+1。

　　兩變量相關的方向用r的正負號表示，即r>0表示正相關;r<0表示負相關。

　　相關系數r的絕對值大小表示相關的密切程度

　　︱r︱越接近1，表示兩變量間相關關系密切程度越高。

　　︱r︱=1表示完全相關，r=0表示無直線相關關系，稱零相關。

　　27.直線回歸與相關的區別和聯系

　　區別

　　(1)應用不同：直線回歸用于說明兩變量間數量依存變化的關系，描述y如何依賴于x而變化;直線相關用于說明兩變量間的直線相關關系，此時兩變量的關系是平等的。

　　(2)資料要求不同：直線回歸要求應變量y是來自正態總體的隨機變量，而x可以是來自正態總體的隨機變量，也可以是嚴密控制、精確測量的變量;相關分析則要求x，y是來自雙變量正態分布總體的隨機變量。

　　(3)b和r的含義不同：b表示x每改變一個單位，y平均增(減)b個單位;r說明具有直線關系的兩個變量間相關的密切程度與相關方向。

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