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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