卫生统计学 - 词条分类 - 公卫百科

邻接矩阵-统计

邻接矩阵（adjacent matrix），指根据空间元素间相邻关系设定权重的一种矩阵，当空间元素间满足一定的相邻关系时赋予权重 1，否则权重为 0。

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连锁分析-统计

连锁分析（linkage analysis, LD），指一种基于遗传连锁原理，通过分析家庭成员之间的遗传关系，确定与某一性状或疾病相关的基因位置的遗传学研究方法。

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距离矩阵-统计

距离矩阵（distance matrix），指根据空间元素间的距离关系设定权重的一种矩阵，当空间元素间的距离在一定范围内时给予权重，否则权重为0。

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有效估计-统计

有效估计（effective estimation），指相对于其他估计方法所得结果而言，具有较小方差的估计值。

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平行策略-统计

平行策略（parallel strategy），指所包含的各个假设检验相互独立，每个假设检验的推断结果不依赖于其它假设检验的推断结果，是一种多重性问题的处理方法。

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层次先验-统计

层次先验（hierarchical prior），指参数本身有其先验分布的情况下，该先验分布的参数又有另外的先验分布的结构，允许在多个层次上共享信息。适用于处理复杂的数据结构或组间变异，可以考虑到不同的信息源，并更好地估计模型参数。 ...

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半参数模型-统计

半参数模型（semi-parametric model），对于模型构造中一部分具有参数形式，可进行有限维度的分析研究，而余下部分的模型内容不作任何设定的一类模型之总称。

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医师与床位之比-统计

医师与床位之比（ratio of physicians to beds），指年末医疗卫生机构执业（助理）医师数与床位数的比值是反映卫生设施的指标之一。

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最近距离填补-统计

最近距离填补（nearest distance imputation），又称“最近距离插补”，指利用辅助变量，定义一个已观测样本之间的距离函数，在与缺失值临近的非缺失样本中，选择满足所设定距离条件的辅助变量，将这个辅助变量中的非缺失样本所对应的目标变量上的非缺失值作为填补值的一种方法。 ...

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判别函数法-统计

判别函数法（discriminant function method），指一种以没有缺失值且与缺失值相关的变量作为自变量，建立适当的判别函数模型，根据得到的模型对缺失值进行填补的方法。

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居民日均营养素摄入量-统计

居民日均营养素摄入量（daily nutrients intake per capita），指由一定时期内调查人群某种营养素摄入总量除以同期调查人群用餐总人日数计算得出，反映人群每人每日平均某种营养素的摄入量，是反映健康影响因素的指标之一。

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排除偏倚-统计

排除偏倚（exclusion bias），指因排除标准导致纳入研究的人群与总体人群存在差异所导致的偏倚。

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新涂阳肺结核病人治愈率-统计

新涂阳肺结核病人治愈率（treatment success rate for new pulmonary smear-positive tuberculosis cases ），指某时期治愈的新涂阳肺结核患者占同期全部登记的新涂阳肺结核患者数的比例，是疾病控制的统计指标之一。

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拉施模型-统计

拉施模型（Rasch model），又称“Rasch 模型”，指一种单参数逻辑斯谛模型，用于描述被试者的潜在特质与其对项目的反应之间的关系。

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假阳性率-统计

假阳性率（false positive rate），又称“误诊率”，指金标准确诊的非病例中，被错判为阳性者的概率。

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方法学异质性-统计

方法学异质性（methodological heterogeneity），指由于各个研究的方法不同，如研究设计、结局测量工具和偏倚风险等差别引起的变异。

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内容误差-统计

内容误差（content error），指因对普查项目的错误报告或错误记录所导致的误差。

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沃尔德统计量-统计

沃尔德统计量（Wald statistic），又称“Wald 统计量”，指检验回归参数线性约束与非线性约束是否成立的统计量。

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循环系统抽样-统计

循环系统抽样（cyclic systematic sampling），指一种将传统系统抽样方法应用于周期性或环形结构总体的改进技术，它先识别并量化总体的周期性规律，然后根据周期长度重新设计抽样框架，使得抽样间隔与总体周期形成非整数倍关系，从而避免抽样点总是落在循环的相同相位上。 ...

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贝叶斯统计-统计

贝叶斯统计（Bayesian statistics），指英国科学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)提出的一种归纳推理统计推断方法。当存在不确定性时应如何进行推理，用概率语言描述不确定性，根据已有的证据去推断事件发生的概率可以实现用先验的知识去计算后验的概率。 ...

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