卫生统计学 - 词条分类 - 公卫百科

M 估计-统计

M 估计（M-estimation），指通过最小化损失函数对参数进行稳健估计的方法，广泛用于处理含有异常值或非正态分布的数据。利用加权残差的和，减少极端值对估计结果的影响，增强模型的鲁棒性。适用于回归分析和其他统计模型，提供对传统最小二乘法的改进，确保结果在数据异常情况下的可靠性。 ...

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方差齐性检验-统计

方差齐性检验（test for homogeneity of variance），指判断不同样本所来自的总体是否具有相等方差而实施的假设检验。

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空间杜宾模型-统计

空间杜宾模型（spatial Dubin model），又称“空间 Dubin 模型”，指同时考虑了因变量和自变量的空间交互效应，将因变量和自变量的空间滞后项同时纳入模型，从而形成的空间回归模型。

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因子载荷-统计

因子载荷（factor loading），又称“因子负荷”，指某个观测变量与对应的因子间的相关系数，取值范围一般在-1 到+1 之间。其绝对值越大，表示该观测变量与对应的因子高度相关。

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科克伦协作网-统计

科克伦协作网（Cochrane collaboration），又称“Cochrane 协作网”，指一个以已故英国医生和流行病学家阿奇博尔德·考科蓝命名的国际化的公益性学术组织。该组织按疾病、疗法或临床问题收集全世界范围内众多高质量研究，提供所有最新证据，促进循证决策。 ...

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独立样本孟德尔随机化-统计

独立样本孟德尔随机化（one-sample Mendelian randomization），指一种基于孟德尔随机化方法的因果推断策略，利用单一研究样本，通过使用二阶段最小二乘回归等模型，定量估计暴露与结局间的因果效应。

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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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抽样框-统计

抽样框（sampling frame），指又称“抽样框架”、“抽样结构”，指全部抽样单元的完整列表，包括编号和对应的抽样单元名称。

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安慰剂对照-统计

安慰剂对照（placebo control），指使用一种与实验药在外观、气味、口味、重量等完全相同，不能被实验对象所识别，且无药理作用的制剂做成的对照。常用于临床试验。

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贝叶斯信息量准则-统计

贝叶斯信息量准则（Bayesian information criterion, BIC），指一种基于贝叶斯理论的模型选择标准，由吉迪思·施瓦茨(Gideon Schwarz)提出。通过惩罚复杂模型，平衡拟合优度与参数数量，选择最优模型。公式为-2 倍对数似然值加上参数个数乘以样本量的对数，值越小模型越好。适用于大样本情况下的模型比较。 ...

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最小截尾二乘回归-统计

最小截尾二乘回归（least trimmed squares regression），指通过截尾部分极端残差来提高回归模型稳健性的方法，将最小二乘法与截尾技术结合，减少异常值对估计结果的影响。适用于数据中存在显著异常值或非正态分布的情境，增强模型对异常数据的抵抗力。广泛应用于稳健统计分析中，提供可靠的参数估计和模型拟合。 ...

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中介分析-统计

中介分析（mediation analysis），指一种分析因果效应当中的中介现象的分析方法。研究某原因变量通过某中介变量介导而影响结局变量的“中介”现象，并基于一系列统计手段量化该“中介”效应，估算直接和间接因果效应。

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压缩估计-统计

压缩估计（shrinkage estimation），指在回归分析等中，对参数估计值进行向某个中心值（如零）收缩的处理，通过引入正则化项等方法，在降低参数估计方差的同时，适当增加偏差，以提高模型的预测精度和稳定性，获取更可靠的估计结果。 ...

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结构嵌套均值模型-统计

结构嵌套均值模型（structural nested mean model, SNMM），指一类存在随时间变化的暴露或混杂因素时，通过在多个时间点上构建暴露、混杂和结局的联合分布函数估计给定历史处理和协变量下的每个研究对象在不同暴露取值下的响应变量均值函数，从而估计时间依赖因果效应的模型。 ...

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终点事件-统计

终点事件（terminal event），又称“失效事件(failure event)”，指在研究中，某个感兴趣的研究事件的结局，例如某种疾病的发生，某种处理（治疗）的反应，疾病的复发或死亡等。

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指数分布-统计

指数分布（exponential distribution），指在任何时间点上的风险函数为一常数，风险函数的大小不受生存时间长短的影响，且生存时间分布服从指数函数。

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似然比卡方检验-统计

似然比卡方检验（likelihood ratio chi-squared test），指基于似然函数值比较两个模型拟合优度的假设检验方法。两个模型的似然函数值之比经对数转换后服从卡方分布。

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克鲁斯卡尔-沃利斯 H 检验-统计

克鲁斯卡尔-沃利斯 H 检验（Kruskal-Wallis H test），又称“Kruskal-Wallis H 检验”，指用于比较三组或更多独立样本的非参数统计方法，通过对数据进行排序并计算秩和，计算检验统计量H，检验组间中位数是否存在显著差异。适用于样本不满足正态分布或方差齐性的情况，是单因素方差分析的非参数替代方法。 ...

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四分位数间距-统计

四分位数间距（inter-quartile range, IQR），指上四分位数与下四分位数之差。其越大说明数据变异程度越大，可用于各种分布资料离散趋势的描述。

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生存时间-统计

生存时间（survival time），又称“失效时间(failure time)”，广义指从规定的观察起点到某一特定终点事件出现的时间长度，狭义指研究对象在死亡前所经历的时间。

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