卫生统计学 - 词条分类 - 公卫百科

指数族分布-统计

指数族分布（exponential family of distributions），指一类重要的概率分布集合，概率密度函数可表示为指数形式，具有统一的数学结构，通过自然参数、充分统计量和规范化函数描述，包括正态分布、泊松分布、二项分布等。广泛应用于广义线性模型、统计力学等领域。具有共轭先验、充分统计量等良好性质，便于理论分析与计算 ...

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双重差分法-统计

双重差分法（difference in difference, DID），指比较准实验中实验组干预前后的均值的差与对照组干预前后均值的差，以评估实验效应的一种因果推断方法。

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等效性界值-统计

等效性界值（equivalence margin），指等效性试验中两种药物疗效差值的最大允许值，包含一个上界值，一个下界值。

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动态空间面板模型-统计

动态空间面板模型（dynamic spatial panel model），指针对具有空间相依性的面板数据，同时考量了空间滞后、时间滞后以及时空滞后的复杂空间计量模型。

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费希尔确切概率法-统计

费希尔确切概率法（Fisher's exact probability test），又称“Fisher 确切概率法”，指在四格表周边合计不变的条件下，利用超几何分布直接计算样本事件及比样本事件更极端情形的概率的方法。作为卡方检验的补充，适用于样本量小于 40 或理论频数小于 1 的情况。 ...

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广义最小二乘-统计

广义最小二乘（generalized least squares, GLS），指一种通过对数据的协方差矩阵进行变换来估计模型参数的最小二乘估计方法，主要思想是通过权重矩阵来对观测数据进行加权，以考虑观测数据之间的相关性和方差异质性。

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重心距离法-统计

重心距离法（centroid neighbor），指以两个聚类的各自的重心之间的距离来进行聚类的方法。

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随机双面交叉设计-统计

随机双面交叉设计（random double facets crossover design），指观测全域由两个测量侧面的全域组成，且每个侧面的水平及测量目标的水平之间都要一一结合，侧面和目标都是随机取样的，总体和全域都是无限的测量设计。

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方差分割系数-统计

方差分割系数（variance partition coefficient），指用于衡量多层次模型或聚类数据中，某一层次的方差占总方差的比例，反映该层次对总体变异的贡献程度。

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方差膨胀因子-统计

方差膨胀因子（variance inflation factor, VIF），指评估回归模型中多重共线性的指标，通过计算某个自变量可被其他自变量解释的程度，量化多重共线性对回归系数估计的影响。

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统计量-统计

统计量（statistic），指描述样本统计特征的指标。

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量效对照-统计

量效对照（dose-response control），又称“剂量-反应对照”，指实验药的一系列设定剂量互为对照。

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病例对照关联分析-统计

病例对照关联分析（case-control association study），指一种关联分析方法，选择一组患有某疾病的患者与一组未患此病的个体，调查他们发病前对某因素的暴露情况，比较两组中暴露率和暴露水平的差异，以研究该疾病与该因素关系。 ...

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平均增长速度-统计

平均增长速度（average growth rate），指动态数列中一定时间段内各个时间发展水平与前一时间发展水平之比的几何均数。用以反映所关心指标在较长一段时间内逐期平均增长变化的程度。

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零假设-统计

零假设（null hypothesis），又称“原假设”，指假设检验中提出的一种假设，通常表示无效应、无差异或无关联，统计推断阶段计算有关检验统计量时是以这个假设成立作为前提的。

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风险曲线-统计

风险曲线（hazard curve），指以观察（随访）时间为横轴，以累积风险函数为纵轴，将累积风险函数连接在一起的曲线图。

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等效性试验-统计

等效性试验（等效性试验），指主要目的为确认两种或多种治疗效果的差别大小在临床上并无重要意义的试验，通常以真正的治疗效果差异落在临床上可接受的等效性界值上下限之间来表明等效性。

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左删失-统计

左删失（left censoring），指在生存分析中，事件发生时间早于观察期开始时间，导致事件时间仅知为某一时间点之前。常见于研究开始时已发生事件的个体，影响数据完整性和分析精度。处理左删失数据需要特殊统计方法。

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完全数据-统计

完全数据（complete data），指从观察起点到发生终点事件所经历的时间完整之数据类型。

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不完全数据-统计

不完全数据（incomplete data），指生存分析中，由于删失（右删失、左删失或区间删失）导致部分研究对象的事件发生时间未知的数据。

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