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二、卫生统计学
（一）绪论
1．卫生统计学基本概念：总体和样本、同质和变异、变量类型、参数和统计量。
2．统计工作的基本步骤。
（二）定量资料的统计描述
1．编制频数表的方法和步骤。
2．描述定量资料集中趋势的算术均数、几何均数、中位数的计算方法和适用条
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3．描述定量资料离散趋势的极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数的
计算方法和适用条件。
4．百分位数的概念和计算方法。
5．定量资料的频数分布表的用途。
（三）定性资料的统计描述和统计图表
1．相对数常用指标。
2．应用相对数的注意事项。
3．制作统计图表的基本要求和规则。
（四） 常用概率分布
1．二项分布:（1）分布参数；（2）各项统计指标（均数、标准差等）的计算方
法；（3）二项分布的分布特征，近似分布及其应用条件。
2．Poisson分布:（1）分布参数；（2）各项统计指标（均数、标准差等）的计
算方法；（3）Poisson分布的分布特征，近似分布及其应用条件。
3．正态分布的（1）概念和两个参数；（2）正态曲线下面积分布规律。
4．标准正态分布的概念和标准化变换。
5．正态分布的应用：（1）估计频数分布；（2）制定参考值范围。
（五）参数估计基础
1．掌握统计推断的概念。
2．衡量抽样误差大小的样本均数标准误的意义和计算。
3．标准误与标准差的区别。
4．参数估计的概念。
5．参数估计的方法和计算。
6．t分布的图形和特征。
7．t分布与标准正态分布的关系。
8．t分布的单侧（下侧或上侧）分位数和双侧分位数的作用。
9．可信区间与参考值范围的区别。
（六）假设检验基础
1．假设检验的基本原理（基本思想）。
2．假设检验的基本步骤。
3．单侧检验与双侧检验的异同及选择依据。
4．单样本均数的u检验与t检验及应用条件。
5．配对样本均数的t检验及应用条件。
6．两独立样本均数的u检验与t检验及应用条件。
7．近似t检验的应用条件及方法。
8．一、二类错误的概念。
9．两样本方差齐性检验的方法。
10．假设检验应注意的问题。
11．和的关系、控制和的方法。
（七）2检验
1．2检验的基本思想。
2．四格表资料2检验的应用条件及相应统计量的计算公式：基本公式（或专用
公式）、校正的基本公式（或校正的专用公式）。
3．对四格表资料2检验的应用条件和方法。
4．行列表（R C表）资料的2检验的用途、应用条件、条件不满足时的处
理方法。
5．行列表检验的注意事项。
6．四格表资料2检验使用确切概率法的应用条件、原理和计算方法。
7．配对设计下多分类资料的McNemar 检验的推广方法。
（八）实验设计
1．实验设计的基本原则和基本要素。
2．常用的实验设计方案：完全随机设计、配对设计和配伍组设计。
3．交叉设计、析因设计的概念。
4．实验设计中样本量估计的影响因素。
（九）方差分析
1．方差分析的基本思想。
2．方差分析的应用条件。
3．完全随机设计、随机区组设计的方差分析。
4．多重比较的SNK、Dunnett、Bonfferoni等方法。
（十）基于秩次的非参数检验
1．非参数统计的概念、适用条件与优缺点。
2．配对设计资料的Wilcoxon符号秩和检验。
3．单组样本资料的符号秩和检验。
4．两独立样本的Wilcoxon秩和检验。
5．多组独立样本资料的Kruskal-Wallis秩和检验。
6．随机区组设计的Friedman秩和检验。
（十一）两变量关联性分析
1．线性相关和秩相关的适用条件。
2．直线相关的概念，相关系数的意义、计算及假设检验。
3．双分类变量的关联性分析。
4．秩相关系数的计算及假设检验。
5．线性相关的注意事项。
（十二）简单回归分析
1．直线回归的概念。
2．回归分析的前提假设。
3．回归系数与截距的意义与计算，回归系数的假设检验。
4．进行直线相关与回归分析注意事项。
5．直线回归方程的应用。
6．直线相关与回归的区别与联系。
（十三）调查设计
1．调查设计的意义、现场调查的分类。
2．调查计划的制订、现场调查的实施注意问题。
3．调查表制定的基本原则和方法。
4．几种随机抽样方法：单纯、系统、分层及整群随机抽样。
5．单纯随机抽样时样本量的估算方法。
（十四）横断面资料的统计分析方法
1．率标准化的意义与基本思想。
2．标准化率计算的直接法和间接法。
3．寿命表的概念与分类。
4．编制简略寿命表的方法与步骤。
5．寿命表中主要指标的意义。
（十五）多重线性相关与回归
1．多重线性相关的概念。
2．多重线性回归方程中参数的意义及假设检验。
3．自变量筛选的原则和标准。
4．自变量的筛选的常用方法。
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