医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

拒绝域-统计

拒绝域（rejection area），指给定检验水准下，由相应界值确定的得到拒绝零假设结论时，检验统计量所在的区间。

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非参数检验-统计

非参数检验（nonparametric test），指不依赖于总体分布类型，也不对参数进行推断，而是对总体分布进行比较的假设检验方法。

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参数检验-统计

参数检验（parametric test），指当样本来自理论上由若干参数规定的总体分布，且对未知总体参数做统计推断的假设检验方法。

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功效-统计

功效（power），又称“检验效能”，指零假设实际不成立，按照设定的检验水准能够拒绝零假设的概率。

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Ⅱ类错误-统计

Ⅱ类错误（type II error），又称“II 型错误”，指假设检验中未拒绝实际上不成立的零假设的一类错误。

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Ⅰ类错误-统计

Ⅰ类错误（type I error），又称“I 型错误”，指假设检验中拒绝了实际上成立的零假设的一类错误。

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统计学意义-统计

统计学意义（statistical significance），又称“统计显著性”，指研究结果由随机误差导致的概率极小（通常P 值＜0.05），表明观察到的效应或差异很可能真实存在。其核心是通过假设检验判断数据是否拒绝原假设。

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P 值-统计

P 值（P value），指在零假设成立的条件下，出现当前样本统计量以及更极端情况的概率大小。

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单侧检验-统计

单侧检验（one-sided test），指不仅考虑有无差异，还考虑差异的方向的假设检验方法。

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双侧检验-统计

双侧检验（two-sided test），指仅考虑有无差异，不考虑差异方向的假设检验方法。

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检验水准-统计

检验水准（significance level），指假设检验中用以表示拒绝实际上成立的零假设的最大允许概率。

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备择假设-统计

备择假设（alternative hypothesis），又称“对立假设”，指假设检验中提出的一种假设，与零假设相互对立，通常表示有效应、有差异或有关联。统计推断当样本信息不支持无效假设时将接受这种假设。

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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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假设检验-统计

假设检验（hypothesis testing），指对所分析的总体情况首先提出一个假设，然后通过样本数据去判断是否拒绝这个假设而实施的过程。

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估计精度-统计

估计精度（precision of estimation），指估计结果（均数、区间等）的准确程度或可信度的度量，表示估计值与真实值之间的接近程度，通常用误差范围或标准误差等指标反映。

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置信下限-统计

置信下限（lower confidence limit），指置信区间下侧的边界值。

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置信上限-统计

置信上限（upper confidence limit），指置信区间上侧的边界值。

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置信限-统计

置信限（confidence limit），指在给定置信水平下，通过样本统计量及其标准误差估计的总体参数所在的可能范围。

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置信度-统计

置信度（confidence level），指置信区间理论上包含未知总体参数的可能性。

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总体概率置信区间-统计

总体概率置信区间（confidence interval for population proportion），指n 次抽样结果得到的n 个置信度为（1-检验水准）的样本率的置信区间，这些区间理论上成功涵盖总体概率的可能性为（1-检验水准）。

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