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灵敏度（sensitivity），又称真阳性率，即实际有病，并且按照该诊断试验的标准被正确地判为有病的百分比。它反映了诊断试验发现病人的能力。特异度（specificity），又称真阴性率，即实际没病，同时被诊断试验正确地判为无病的百分比。它反映了诊断试验确定非病人的能力。灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%。正确判断病人的率。特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%。正确判断非病人的率。灵敏度和特异度指标的重要性。如果一项诊断试验的灵敏度比较低，那么会出现很多假阴性的患者。这会延误患者的就诊，影响病程发展和愈后，甚至导致患者过早死亡。如果一项诊断试验的特异度比较低，那么会出现很多假阳性的患者。这样会浪费医疗资源、造成患者无端的恐慌和焦虑。因此，具有较高的灵敏度和特异度是一项诊断试验的应用基础。
灵敏度又称真阳性率，特异度又称真阴性率。灵敏度=真阳性人数/（真阳性人数+假阴性人数）*100%特异度=真阴性人数/（真阴性人数+假阳性人数））*100%
这2个指标的意义是：
灵敏度/敏感性：诊断疾病的时候不漏诊（假阳性）的机内会有多大（小）；
特异性：指该指标在诊断某疾病时，不误诊（假阴性）的机会有多大（小）；
在医学统计里，任何一个诊断指标，都有两个最基本的特征，即敏感性和特异性，所谓敏感性，就是指其在诊断疾病的时候不漏诊（假阴性）的机会有多大（小），所谓特异性就是指该指标在诊断某疾病时，不误诊（假阳性）的机会有多大（小）。
单独一个指标，如果提高其诊断的敏感性，必然降低其诊断的特异性，换句话说，减少漏诊必然增加误诊，反之亦然。
扩展资料：
特异性中提到的健康人是相对的，指没有观察疾病的人，例如在研究肿瘤指标对于胃癌的特异性时，胃溃疡患者也是健康人。检出标准未必能够在胃溃疡组里面得出全阴性的结果，如果得不出全阴性的结果，这组数据就说明了正常人误诊的概率。
借助生物制剂的作用，培养并输入人体内，利用人体内最高效的特异性免疫细胞DC、CIK、T、NK细胞共同作用，调动患者机体的防御机制，以调节患者机体的生物学反应，杀灭癌细胞，激活免疫细胞，能够杀灭体内残存的微小癌症细胞，实现从根源治疗肿瘤为目的。
参考资料来源：百度百科-特异性
1、诊断敏感性：是指将实际患者正确地判断为阳性(真阳性)的百分率。
计算公式为：TP/(TPFN)×100%。TP为真阳性，FN为假阴性。
2、诊断特异性：是指将实际无病者正确地判断为阴性(真阴性)的百分率。
计算公式为：TN/(TN+FP)×100%。TN为真阴性,FP为假阳性。
3、诊断效率：是指能准确区分患者和非患者的能力。
计算公式为：(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)×100%。
4、阳性预期值：是指特定试验方法测定得到的阳性结果中真阳性的比率。
计算公式为：PPV=TP/(TP+FP)×100%。
5、阴性预期值：是指特定试验方法测定得到的阴性结果中真阴性的比率。
计算公式为：NPV=TN/(TN+FN)×100%。
扩展资料：
医学统计方法的选择
一、先确定研究目的，根据研究目的选择方法
不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：一是差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。
二是相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。三是影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox回归等。
二、明确数据类型，根据数据类型进一步确定方法
不同数据类型采用的统计方法也不同。定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。图简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。
三、选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程
SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。
四、统计结果的输出并非数据分析的完成
一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理专业结论。
参考资料：百度百科-医学统计
参考资料：百度百科-敏感性
参考资料：百度百科-特异性
灵敏度=A/(A+C)，即有病诊断阳性的概率
特异度=D/(B+D)，即无病诊断阴性的概率
准确度＝(A+D)/(A+B+C+D)，即总阳性占总的概率
无论是灵敏度还是特异度，都是在金标准诊断下的用户或者非用户中计算得到的，那么比较超声和CT的灵敏度，就可以在用户当中进行配对卡方检验，特异度同理。数据可以重新整理为表3和表4。通过配对卡方检验，CT和超声的灵敏度和特异度差异均无统计学意义（P>）。
扩展资料：
灵敏度计算注意事项：
Find(Solvefor)中选择N(Sample)，ConfidenceLevel(1-Alpha)中填入置信度，ConfidenceIntervalWidth(Two-Sided)中填入灵敏度容许误差的两倍，P(Proportion)中填入灵敏度的估计值。其它选择为默认选项后，点击RUN。
ConfidenceIntervalWidth(Two-Sided)是指可信区间的宽度，即可信区间的下限到上限的值，而容许误差是可信区间的一半。本研究的灵敏度的容许误差为5%，则可信区间的宽度为10%（即两倍的容许误差），因此在ConfidenceIntervalWidth(Two-Sided)中选择。
参考资料来源：百度百科-灵敏度分析
参考资料来源：百度百科-特异度
参考资料来源：百度百科-准确度
（2019-12-16）
首先，Type I/II Error 在维基百科的解释为：
Type I error is the rejection of a true null hypothesis (also known as a "false positive" finding), I类错误是拒绝了本为真的 Null Hypothesis
Type II error is failing to reject a false null hypothesis (also known as a "false negative" finding). 1-power。 II类错误是未能拒绝一个本为假的 Null Hypothesis
用一个例子来讲：
Type I Error: （见图上H0）: 阴性 假设 成立，实际上也确实成立，但是我们检测到的样本正好有Bias，导致 落于置信区间外，造成了False Positive Error（本来没病，却检查出有病）
Type II Error: （见图上H1）: 阴性 假设 成立，实际上不成立，应该是 。但是我们检测到的样本正好有Bias，导致 落于置信区间内，造成了False Negative Error（本来有病，却检查出没病）
再追加一个例子，如果我们要检验： : 中国人平均身高 ≤ 170cm : 中国人平均身高 > 170cm Type I Error 就是平均身高实际是170cm，但是取到的样本平均身高到了180cm，导致错误地拒绝了H0 Type II Error 就是平均身高实际是180cm，但是取到样本平均身高却是172cm，导致错误地未能拒绝H0
α 的选择越小，蓝线右移，P(Type I Error) 越小，P(Type II Error) 越大； α 的选择越大，蓝线左移，P(Type I Error) 越大，P(Type II Error) 越小。
其中，定义检验的势 Power = 1 - P(Type II Error)
敏感性(Sensitivity)意味着有病的人的检测正确率，特异性(Specificity)意味着没病的人的检测正确率。
具体来讲， 如果拿出机器学习中的混淆矩阵：
敏感性的计算公式为： ，它与FNR是互补关系（和为1） 高敏感性 意味着 低 FNR (False Nagetive Rate，图中的β，漏诊率)，有病的都能被检测出来，机器学习中意味着高召回率( )，可以看到公式是一样的。另外它和假设检验中的 power(势) 也是一致的。
特异性的计算公式为： ，它与FPR是互补关系（和为1） 高特异性 意味着 低 FPR (False Positive Rate，图中的α，误诊率)，没病的都不会被勿诊为有病，但注意，高特异性并不意味着机器学习中的高精确度( )，因为即便高特异性意味着低FP，但可能模型本身很差，根本无法找出TP，从而导致精确度很低。
将模型检测结果的 TPR (Sensitivity) 作为横坐标，FPR (1 - Specificity) 作为纵坐标，画到笛卡尔坐标系中，即可得到类似与如下的曲线：
直观上理解，其实就是当下图中的蓝线（阈值）从紫色面积的最右边逐渐移到红色部分的最左边时，产生的曲线：
其中的道理是，通过阈值的选择可以让模型对正例的判别变得严格，这样就会有更多的真实正样本被分为正例，TPR( )增加，但同时也会有更多的真实负样本被分为正例，所以同时提高了FPR( )：
极端情况下，
而AUC就是所谓的Area under Curve，代表ROC曲线下面的面积，值域为[0, 1]，正常情况下为[, 1]。
AUC的实际意义是：当随机挑选一个正样本以及一个负样本，当前的分类算法根据计算得到的分数将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值。所以，AUC的值越大，当前的分类算法越有可能将正样本排在负样本值前面，既能够更好的分类。
假设一个警察会根据一系列经验去抓小偷，但是不能100%保证准确率，那么当警察提高他的严苛度（阈值）时，必然会有更多的小偷被抓到，漏判率降低，但是随之误判率会升高，会有良民被抓。
因此，阈值的设定关系到了我们想要这个模型产出的效果，如果希望抓出更多的Positive样本，就提高阈值，随之Sensitivity增加，FPR增加；如果希望Negative样本不要误判，就降低阈值，Sensitivity降低，FPR降低。
例如在金融领域，欺诈用户如果不能更好地被检测出来，会给企业带来巨大损失，同样如果病人被误判为健康的，那么他的生命就会受到威胁，这两种情况则都需要模型具有较高的敏感度。关于这种情况的优化，可以参考1999年的一篇论文： MetaCost: A General Method for Making Classifiers Cost-Sensitive 。其采用了Bagging的思想对使分类器变得代价敏感。
方法有多种，其中包括：找到离（0，1）最近的点，Youden index等[2]
一个模型只能产生一个结果，那么如何绘制曲线呢？ 具体方法是在得到 生成概率/预测概率/后验概率 后，先不急着算出预测类别，而是先对生成概率进行从大到小的排序，例如：
然后我们就可以通过画线分割的方式来选择不同的阈值，同时计算相应的TPR和FPR了，比如先选择阈值：
， ，ROC上添加点 (0, )
当阈值选为时：
， ，ROC上添加点 (0, )
以此类推我们可以继续得到点： (, ) (, ) (, ) (, ) (, ) (, ) (, )
将图像画出即为：
毫无疑问，统计学习是包含在统计学中的，是统计学中的一个上层建筑。 其中的I/II类错误，还有power都是假设检验中的概念，但通过上面的分析也发现了不同统计概念中的一致性（例如Sensitivity, Power, Recall都是一致的）。
实际上在现实世界的统计规律中，如果不给定或者给定极少的（例如1个）特征，那么分类问题就如同盲人摸象，不同类别的分布会重叠在一起。而 统计机器学习的目的 ，就是 通过一定的手段，把这两个分布尽可能地拉开，拉的越开，那么分类的效果就越好 。
而这个手段，就是 数据（特征） + 模型 + 算法（最优化） 。如何更好地利用这些手段，并解决现实生活中的实际问题，就是统计机器学习的研究目标。
References: [1] Youtube - Sensitivity, Specificity, and ROC Curves [2] 全面了解ROC曲线 [3] ROC及AUC计算方法及原理
这2个指标的意义是：灵敏度/敏感性（sensitivity)：诊断疾病的时候不漏诊（假阳性）的机会有多大（小）；特异性（specificity）：指该指标在诊断某疾病时，不误诊（假阴性）的机会有多大（小）；
敏感系数＝利润变动百分比／因素变动百分比。需要注意的是，单价的中间变量是销售收入，单位变动成本的中间变量是变动成本总额，销售量的中间变量是贡献边际，固定成本的中间变量就是固定成本本身。
敏感系数反映了各因素变动百分比和利润变动百分比之间的比例，即当各因素升降1%时，利润将随之上升或下降百分之几。按绝对值大小判断敏感性。敏感系数的绝对值大于1为敏感因素，绝对值小于1为非敏感因素。
其判别标准是：
1、敏感系数的绝对值＞1，即当某影响因素发生变化时，利润发生更大程度的变化，该影响因素为敏感因素。
2、敏感系数的绝对值＜1，即利润变化的幅度小于影响因素变化的幅度，该因素为非敏感因素。
3、敏感系数的绝对值＝1，即影响因素变化合导致利润相同程度的变化，该因素亦为非敏感因素。
以上内容参考：百度百科-敏感性分析
灵敏度=A/(A+C)，即有病诊断阳性的概率
特异度=D/(B+D)，即无病诊断阴性的概率
准确度＝(A+D)/(A+B+C+D)，即总阳性占总的概率
无论是灵敏度还是特异度，都是在金标准诊断下的用户或者非用户中计算得到的，那么比较超声和CT的灵敏度，就可以在用户当中进行配对卡方检验，特异度同理。数据可以重新整理为表3和表4。通过配对卡方检验，CT和超声的灵敏度和特异度差异均无统计学意义（P>）。
扩展资料：
灵敏度计算注意事项：
Find(Solvefor)中选择N(Sample)，ConfidenceLevel(1-Alpha)中填入置信度，ConfidenceIntervalWidth(Two-Sided)中填入灵敏度容许误差的两倍，P(Proportion)中填入灵敏度的估计值。其它选择为默认选项后，点击RUN。
ConfidenceIntervalWidth(Two-Sided)是指可信区间的宽度，即可信区间的下限到上限的值，而容许误差是可信区间的一半。本研究的灵敏度的容许误差为5%，则可信区间的宽度为10%（即两倍的容许误差），因此在ConfidenceIntervalWidth(Two-Sided)中选择。
参考资料来源：百度百科-灵敏度分析
参考资料来源：百度百科-特异度
参考资料来源：百度百科-准确度
诊断正确33例，假阳性2例，假阴性无，请问敏感性多少？特异性为多少？
一、P值计算方法
左侧检验P值是当时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
右侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。
二、P值的意义
P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为显著， P < 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 或。
扩展资料：
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
参考资料：假设检验中的P值_百度百科
P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为显著， P < 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 或。实际上，P 值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的机率。 P < 时样本间的差异比P < 时更大，这种说法是错误的。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ > F}或P = P{ > F}。 下面的内容列出了P值计算方法。 (1) P值是： 1) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。 2) 拒绝原假设的最小显著性水平。 3) 观察到的(实例的) 显著性水平。 4) 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。 (2) P 值的计算： 一般地，用X 表示检验的统计量，当H0 为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C ，根据检验统计量X 的具体分布，可求出P 值。具体地说: 左侧检验的P 值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即 = P{ X < C} 右侧检验的P 值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率 = P{ X > C} 双侧检验的P 值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍: P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。 计算出P 值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论: 如果α > P 值，则在显著性水平α下拒绝原假设。 如果α ≤ P 值，则在显著性水平α下接受原假设。 在实践中，当α = P 值时，也即统计量的值C 刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。 整理自： 樊冬梅，假设检验中的P值. 郑州经济管理干部学院学报，2002，韩志霞, 张玲，P 值检验和假设检验。边疆经济与文化，2006中国航天工业医药,1999 P值是怎么来的 从某总体中抽 ⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致； ⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。 如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验赖判断。其步骤是： ⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。⑶、根据选定的显著性水平（或），决定接受还是拒绝H0。如果P＞，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P＜或P ＜，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受令一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。 统计学上规定的P值意义见下表 P值 碰巧的概率 对无效假设 统计意义 P＞ 碰巧出现的可能性大于5% 不能否定无效假设 两组差别无显著意义 P＜ 碰巧出现的可能性小于5% 可以否定无效假设 两组差别有显著意义 P ＜ 碰巧出现的可能性小于1% 可以否定无效假设 两者差别有非常显著意义 理解P值，下述几点必须注意： ⑴P的意义不表示两组差别的大小，P反映两组差别有无统计学意义，并不表示差别大小。因此，与对照组相比，C药取得P＜，D药取得P＜并不表示D的药效比C强。 ⑵ P＞时，差异无显著意义，根据统计学原理可知，不能否认无效假设，但并不认为无效假设肯定成立。在药效统计分析中，更不表示两药等效。哪种将“两组差别无显著意义”与“两组基本等效”相同的做法是缺乏统计学依据的。 ⑶统计学主要用上述三种P值表示，也可以计算出确切的P值，有人用P ＜，无此必要。 ⑷显著性检验只是统计结论。判断差别还要根据专业知识。样所得的样本，其统计量会与总体参数有所不同，这可能是由于两种原因 [ts]kokofu 于 2010-3-25 22:12 补充以下内容[/ts] 实际上生物统计原理基于此……呵呵。 查看原帖>>
P值即为拒绝域的面积或概率。
P值是最小的可以否定假设的一个值。这里需要一个原始假设。不然一个数值没法比较，更遑论最小的否定值了。 从现在开始，注意大小写的p概念不同的。 假设检验，这里应该是比例检验（p检验，检验满意度，这是个百分比值）
P值是最小的可以否定假设的一个值。并不是简单相除就完了。
这个实验应该是：“某人说，满意度应该是80%，即p0=。然后我们做了这个实验，测试了120个人，100个满意，20个不满意”但是这样我们能说满意度是100/120=么？显然不能，因为对于整个顾客群来说，抽样测试的群体太小。
P值的计算公式是
=2[1-Φ(z0)] 当被测假设H1为 p不等于p0时；
=1-Φ(z0) 当被测假设H1为 p大于p0时；
=Φ(z0) 当被测假设H1为 p小于p0时；
其中，Φ(z0)要查表得到。
z0=（x-n*p0）/(根号下（np0(1-p0)）) 最后，当P值小于某个显著参数的时候（常用，标记为α，给你出题那个人，可能混淆了这两个概念）就可以否定假设。反之，则不能否定假设。
注意，这里p0是那个缺少的假设满意度，而不是要求的P值。没有p0就形不成假设检验，也就不存在。
P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。
P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。
总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。
扩展资料：
P值P值计算方法：为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。
左侧检验P值是当 时，检验统计量小于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
右侧检验 P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值
参考资料：百度百科—P值
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。
若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下接受原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为有统计学差异， P< 为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 、、。
实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ > F}或P = P{ > F}。
参考资料来源：百度百科——假设检验中的P值
1.绪论（医学统计学的定义与研究对象、在科研中的作用、主要内容）2.统计资料类型与常用统计指标3.统计图表4.概论分布与抽样误差5.常用统计方法（相对数与x2检验、平均数与变异指标、正态分布、t分布、正常值范围、可信区间、t检验与u检验、方差分析、非参数统计、相关回归、曲线拟合、多元回归等）6.实验设计（临床试验设计、调查设计）基本方法7.多元分析方法应用举例（逐步回归、判别分析、聚类分析、主成分分析等）计算机统计软件的调用与结果分析授课方式、方法：授课（66学时）、课堂讨论（13学时）、阶段复习（4学时）、计算机实习（4学时）、考试（3学时）、作业（课余时间）考试方法：闭卷考试教材名称：1.医学统计学，郭祖超主编，人民军医出版社，1999年使用指南，教研室自编，1996年主要参考书目：1.医用数理统计方法（第三版），郭祖超主编，人民卫生出版社，1988年2.中国医学百科全书 · 医学统计学，杨树勤主编，上海科学技术出版社，1985年3.医用统计方法，金丕焕主编，上海医科大学出版社，1993年4.医学统计学与电脑实验，方积乾主编，上海科学技术出版社，1997年预修课程：医学院校基础课程附：《医学统计学》教学要点教学目的和意义：讲授医学统计学基本原理，医学数据的常用统计描述和统计推断方法。要求学员掌握基本的统计计算公式和应用条件，了解医学实验设计的基本原则和计算机统计软件的调用，能独立处理常见的医学试验数据。经过学习，使学员能够在医学科研的设计、数据收集和结果分析的各个阶段正确运用统计学的原理和方法，提高研究效率和科学性。教学内容和重点：医学统计学的基本概念和统计图表、假设检验方法、实验设计与方差分析、计算机统计软件的调用。教学时数分配和学分：绪论、统计指标和统计图表（4学时）、x2检验和t（u）检验（14学时）、方差分析（10学时）、相关回归与曲线拟合（14学时）、统计软件介绍（4学时）、多元回归与逐步回归（13学时）、实验设计（临床试验设计、调查设计）（7学时）、课堂讨论（13学时）、阶段复习（4学时）、计算机实习（4学时）、考试（3学时）、作业（课余时间，约40学时）。讲座比例1∶1。
公式() w检验公式() 偏度系数公式()公式() 峰度系数公式()公式 () g1的抽样误差公式 () g2的抽样误差公式 () g1的u检验u1＝g1/Sg1公式 () g2的u检验 u2＝g2/Sg2两方差齐性检验公式()F＝S12/S22，S1>S2方差分析公式() 总离均差平方和公式() 组间离均差平方和公式() 组内离均差平方和公式() 总变异自由度 ν总=N-1公式（）组间变异自由度 ν组间=k-1公式() 组内变异自由度 ν组内=N-k公式() F检验F=组间均方/组内均方多个均数间两两比较公式() 最小显著相差Dα=t,νSA－B公式() 两均数的标准误公式() 平均例数i＝1,2,…,k公式() 标准误多个方差齐性检验公式()公式()直线相关公式() 直线相关系数公式() 离均差积和公式() 相关系数t检验直线回归公式() 直线回归方程γ＝a＋bx公式() 回归系数
论文估算时样本量首先点击打开“样本量”计算表格。
然后点击输入公式“=”号。再输入目标总体数量的平方值，并乘以标准偏差。接着用1减去标准偏差，乘以误差幅度的平方值 。样本量计算方法：样本量=目标总体数量^2*标准偏差*(1-标准偏差)/(误差幅度)^最后按“Enter回车键”确定，计算得出样本量。这样就计算好了。
样本量的计算公式是n=z²σ²/d²。其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取。应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。样本量计算举例：样本量估算可以通过统计学公式，也可以通过专用软件进行，但首先仍需要确定研究背景、研究假设、主要评价指标和设计模型。目前常用的样本量估算软件有nQuery Advisor+nTerim、MedCalc、PASS、SAS、Stata、R语言等。
采用统计学公式进行样本量估算的相关要素一般包括临床试验的设计类型、评价指标的期望值、Ⅰ类和Ⅱ类错误率，以及预期的受试者脱落的比例等。评价指标的期望值根据（基于目标人群样本的）已有临床数据和小样本预试（如有）的结果来估算，应在临床试验方案中明确这些参数的确定依据。
统计学意义（p值）ZT 结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）在许多研究领域，的p值通常被认为是可接受错误的边界水平。 在最后结论中判断什么样的显著性水平具有统计学意义，不可避免地带有武断性。换句话说，认为结果无效而被拒绝接受的水平的选择具有武断性。实践中，最后的决定通常依赖于数据集比较和分析过程中结果是先验性还是仅仅为均数之间的两两>比较，依赖于总体数据集里结论一致的支持性证据的数量，依赖于以往该研究领域的惯例。通常，许多的科学领域中产生p值的结果≤被认为是统计学意义的边界线，但是这显著性水平还包含了相当高的犯错可能性。结果≥p>被认为是具有统计学意义，而≥p≥被认为具有高度统计学意义。但要注意这种分类仅仅是研究基础上非正规的判断常规。 所有的检验统计都是正态分布的吗并不完全如此，但大多数检验都直接或间接与之有关，可以从正态分布中推导出来，如t检验、f检验或卡方检验。这些检验一般都要求：所分析变量在总体中呈正态分布，即满足所谓的正态假设。许多观察变量的确是呈正态分布的，这也是正态分布是现实世界的基本特征的原因。当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。