卫生统计学 - 词条分类 - 公卫百科

卡帕检验-统计

卡帕检验（Kappa test），简称“Kappa 检验”，指比较两种不同方法得到的分类结果是否一致的假设检验方法。通常采用卡帕系数来量化一致性。

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离散趋势法-统计

离散趋势法（tendency of dispersion），指采用标准差或变异系数表示条目的变异程度，反映条目对被测对象间差异的区别能力，是从敏感性角度筛选条目的统计方法。

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个性方差-统计

个性方差（specific variance），又称“特殊方差(unique variance)”，指观测变量中与潜在因子无关的部分方差，即观测变量中不能被潜在因子解释的方差。

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诊断试验-统计

诊断试验（diagnostic test），指评价一种诊断方法区分疾病或不同健康状态能力的试验方法。诊断方法包括各种实验室检查、影像学检查、量表评测及其他医学检测等。

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准确性-统计

准确性（accuracy），指观察值与真实值的接近程度。

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分半信度-统计

分半信度（split-half reliability），指将相同量表分为对等的两部分，如按照序号的奇偶数分成两半，计算两部分得分的相关系数，以反映内部一致性。

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方差最大正交旋转-统计

方差最大正交旋转（varimax orthogonal rotation），指因子分析中常用的旋转方法，通过调整因子载荷矩阵，使每个公共因子的变量相对载荷的方差之和最大化，且保持原共性因子的正交性及公共方差总和不变，以减少每个潜在因子上具有最大载荷的可测变量数，简化对潜在因子的解释。 ...

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纯粹验证模型-统计

纯粹验证模型（strictly confirmatory model），指在构建结构方程模型时，采用严格的、事先设定的理论结构和参数设定来拟合观测数据的模型。

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固定参数-统计

固定参数（fixed parameter），指在结构方程模型中，由研究者根据先验知识或理论知识而事先设定的参数，其取值不由模型拟合过程估计。

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曼哈顿距离-统计

曼哈顿距离（Manhattan distance），又称“城市街区距离”。通过计算样本点在多维空间中各坐标轴方向差值的绝对值之和来衡量两点之间的距离。

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阳性符合率-统计

阳性符合率（positive percent agreement），指在没有金标准时，采用参比方法判断为阳性的个体中，新方法判断为阳性的比例。

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信息准则拟合指数-统计

信息准则拟合指数（information criteria fit index），又称“信息标准指数(information criteria index)”，指用于比较同一数据集上的两个或多个模型拟合优度的统计指标。包括赤池信息准则、一致性赤池信息准则和期望交叉验证指数。

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总符合率-统计

总符合率（agreement），指分类结果与实际结果完全一致的样本占总样本的比例，反映整体分类的准确性。

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余弦相似度-统计

余弦相似度（cosine similarity），指用于衡量两个向量在多维空间中相似程度的指标，定义为这两个向量的夹角余弦值，通过向量的点积除以它们的模长的乘积计算。

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随机效应-统计

随机效应（random effect），指处理水平是从所有可能水平中随机抽取出来的因素所对应的效应，用于了解该因素不同水平的总体变异情况。

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模糊聚类-统计

模糊聚类（fuzzy clustering），指允许数据点同时属于多个不同的簇，而不是严格地属于单个簇的聚类算法。每个数据点具有对于每个簇的隶属度值，表示它属于每个簇的程度，适用于存在交叉特征或模糊边界的数据集样本。

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特征向量-统计

特征向量（eigenvector），又称“固有向量”、“本征向量”，指表示协方差矩阵的特征值的向量，通过计算数据矩阵的协方差矩阵并选择使矩阵方差最大的若干个特征，组成特征向量矩阵。可将数据矩阵转换到新的低维空间中，实现数据特征的降维。 ...

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最小绝对收缩选择算法-统计

最小绝对收缩选择算法（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO），指z在拟合线性模型时，引入回归系数的L1 范数惩罚项的有偏最小二乘回归。该算法倾向于部分自变量的系数压缩为零，实现特征的稀疏性，以达到高维数据中变量选择的目的。 ...

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Meta 回归-统计

Meta 回归（meta regression），又称“元回归”，指通过线性回归方法，检验干预措施、研究对象特征等因素对合并效应量的影响，旨在探究研究间异质性的来源和协变量对效应大小的影响。

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统计描述-统计

统计描述（statistical description），指运用统计指标、统计表、统计图等方法，对数据的特征、分布规律、变量间关系等进行收集、整理和展示，以概括和呈现数据基本信息。

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