医学统计学（2023秋）

中国医科大学 刘红波

目录

  • 1 绪论
    • 1.1 医学统计学概述
    • 1.2 统计学若干基本理念
  • 2 定量资料的统计描述
    • 2.1 频数分布与频数分布图
    • 2.2 集中位置描述
    • 2.3 离散程度描述
    • 2.4 正态分布
    • 2.5 正态分布的应用
  • 3 定性资料的统计描述
    • 3.1 常用相对数
    • 3.2 应用相对数的注意现象
  • 4 总体均数的估计
    • 4.1 均数的抽样误差与标准误差
    • 4.2 t分布
    • 4.3 总体均数估计（1）
    • 4.4 总体均数估计（2)
  • 5 假设检验的基本思想
    • 5.1 假设检验的基本思想
    • 5.2 假设检验的基本步骤
    • 5.3 假设检验的两型错误
    • 5.4 假设检验的注意事项
  • 6 t检验
    • 6.1 t检验
  • 7 卡方检验
    • 7.1 独立样本列联表资料的卡方检验
    • 7.2 独立样本列联表资料的卡方检验
    • 7.3 配对设计资料的卡方检验
  • 8 秩和检验
    • 8.1 Wilcoxon 符号秩和检验（一）
    • 8.2 Wilcoxon 符号秩和检验（二）
    • 8.3 成组设计两样本比较的秩和检验
  • 9 双变量关联性分析
    • 9.1 直线相关的概念与性质
  • 10 直线回归分析
    • 10.1 直线回归方程的建立
    • 10.2 直线回归方程的推断
    • 10.3 直线回归方程的应用
    • 10.4 直线回归分析的注意事项
  • 11 统计表与统计图
    • 11.1 统计表的制表原则与应用
    • 11.2 统计图的制表原则与应用
t分布
  • 1 教学内容
  • 2
  • 3 案例
  • 4 扩展学习

 

t分 布
t分布的概念

随机变量X服从正态分布N(m，s2)标准正态变换(Z 变换) 转化为标准正态分布(Z分布) N (0, 1)。正态变量服从正态分布，Z 变换：转化为标准正态分布(Z分布)N(0, 1)。实际工作中，未知, 用代替，则 ()不再服从标准正态分布，而服从t分布(t-distribution), 即：
 

n ：自由度 (degree of freedom) 
自由度：指能自由取值的变量个数。
X+Y+Z=15, n= 2。n=n-k
n样本含量；
k计算某一个统计量时，需要用到其它独立统计量的个数。
计算 t 时，自由度n=n-1
 

t分布主要用于总体均数的区间估计及t检验等。
t分布最早由英国统计学家W. S. Gosset (K. Pearson的学生)于1908年用笔名“Student”发表，故又称Studentt分布(Student's t-distribution)。