| 医学统计学常用的名词概念 |
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动）。抽样误差在医学生物实验中最主要的来源是个体的变异。所以这是一种难以控制的、不可避免的误差。但抽样误差是有一定规律的。研究和运用抽样误差的规律’是根据样本估计总体时所必须领会的基本概念之一，也是医学统计学的重要内容之一。
随机误差中还包括重复误差。它是由于对同一受试对象或检样采用同一方法重复测定时所出现的误差。如用天平称同一个烧杯的重量，重复测定多次，其结果会有某些波动。控制重复误差的手段主要是改进测定方法，提高操作者的熟练程度。重复是摸清实验误差大小的手段，以便分析和减少实验误差。
五、假设检验
亦称显著性检验，其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。
生物现象的个体差异是客观存在，以致抽样误差不可避免，所以我们不能仅凭个别样本的值来下结论。当遇到两个或几个样本均数（或率）、样本均数（率）与已知总体均数（率）有大有小时，应当考虑到造成这种差别的原因有两种可能：一是这两个或几个样本均数（或率）来自同一总体，其差别仅仅由于抽样误差即偶然性所造成；二是这两个或几个样本均数（或率）来自不同的总体，即其差别不仅由抽样误差造成，而主要是由实验因素不同所引起的。假设检验的目的就在于排除抽样误差的影响，区分差别在统计上是否成立，并了解事件发生的概率。
进行假设检验时，要先建立检验假设（即上述第一种可能，符号是H0）与备择假设（即上述第二种可能，符号是H1），确立检验水准（当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α），通常取α=0.05或α=0.01；然后由样本观察值按相应的公式计算统计量，如X2值、t值等；最后查有关的统计用表确定P值范围（有时也可直接计算P值）作出结论。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α’结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致’很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立上一页 [1] [2] [3] [4] |
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