2021年健康管理師考試知識點：醫學統計學主要內容如下，各位備考考生快來看看吧。（為考生更好備考，小編分享2021年健康管理師考試知識點匯總，希望能幫到大家）

1.醫學統計學的概念及研究對象

根據統計學的原理和方法，研究醫學數據收集、表達和分析的一門應用科學。

研究對象：是具有不確定性的醫學數據，其基本的研究方法是通過收集大量資料，通常是人、動物或生物材料的測量值，發現蘊含其中的統計學規律。

2.醫學統計學的主要內容

(1)統計設計，(2)統計描述，(3)統計推斷。

3.醫學統計資料的類型

(1)計量資料;(2)計數資料;(3)等級資料。

4.醫學統計工作的基本步驟

(1)研究設計@收集資料;(2)整理資料;(3)分析資料。

5.總體的概念

總保是根擁擠究目的確定的同質現察單位的全體，是同成的所布觀家單位某種變量位的集合

6.樣本的概念

樣本是從總體中隨機抽取有代表性的一部分觀察單位，其測了值(或觀察值)的集合。

7.參數的概念

參數指總體指標，如總體均數、總體率、總體標準差等。

8.統計量的概念

統計量指樣本指標，如樣本均數、樣本率、樣本標準差等。

9.誤差的概念

醫學研究中的誤差通常指測量值與真實值之差，包括系統誤差和隨機測量誤差，以及樣本指標與總體指標之差，即抽樣誤差。

10.算數平均數的概念

當資料服從對稱分布時，統計中常采用算數均數描述其平均水平(或集中趨勢)，算數均數簡稱均數，習慣上用 c 表示樣本均數。在實際工作中，總體均數 u 還經常是未知的，多數情況下需要計算的是樣本均數 c 。

11.中位數的概念

指一組由小到大順序排列的觀測值沖位次居中的那個觀察值。常用 M表示。

12.幾何均數的概念

是描述偏態分布資料的集中趨勢的另一種重要指標。它尤其適用于描述以下兩類資料的集中趨勢：

(1)等比資料，如醫學上血清抗體滴度，人口幾何增長資料等;

(2)對數正態分布資料(有些正偏態分布的資料，原始數據經過對數轉換后服從正態分布)，如正常成人血鉛值或某些疾病的潛伏期等。

13.方差及標準差的用途

(1)是描述對稱分布資料離散趨勢的重要指標。方差與標準差的數值越大，說明觀測值的變異度越大，即離散程度越大，此時的數據就會越分散，均數的代表性越差;

(2)用于計算變異系數;

(3)用于計算標準誤;

(4)結合均值與正態分布的規律估計參考值的范圍。

14.百分位數的用途

常用于描述偏態分布資料在某百分位置上的水平及確定偏態分布資料 醫學參考值范圍。

15.統計表的結構

包括標題、標目、線條、數字等部分，有些統計表還有備注。

16.統計表制表的基本要求

(1)標題：概括說明表的內容，位于表的上方，內容簡潔扼要。

(2)標目：用以指明表內數字含義，橫標目為主語，表示被研究事物;縱表目為謂語，表示被研究事物的各項統計旨標。

(3)線條：除必須的頂線、底線、標目線以外，應盡量減少其他不必要的線條，不使用豎線、斜線。

(4)數字：一律使用阿拉伯數字，應準確無誤;同一指標的數字的小數位應一致，位次對齊。

17.統計圖制圖的基本要求

(1)根據資料的性質和分析目的，選擇合適的圖形;

(2)統計圖要有標題，位于圖體下方的中央位置;

(3)繪制有坐標軸的圖形，縱、橫軸要有標目，標注原點、尺度、單位等，縱橫軸的比例以 5：7 為宜;

(4)同一張圖內比較不同事物時，需用不同顏色或樣式的線條區別表示，并附圖例說明。

18.統計推斷的概念

是用樣本信息推斷總體特征，包括總體參數的估計和假設檢驗，它是統計學的核心內容。

數值變量的統計推斷主要包括總體均數估計、t 檢驗、方差分析以及數值變量資料的秩和檢驗：分類變量資料的統計推斷包括總體率的估計以及分類變量的 z 檢驗、卡方檢驗和秩和檢驗。

19.假設檢驗的概念及基本原理

假設檢驗亦稱顯著性檢驗，是統計推斷的核心。通常把需要判斷的總體特征叫做"統計假設”，利用樣本信息判斷假設是否成立的統計方法稱 為假設檢驗。

基本原理：假定總體分布類型已知，對其參數進行假設檢驗稱為參數檢驗，如假定總體服從正態分布，對總體均數進行 z 檢驗、t 檢驗、方差分析等;若總體分布類型未知，或偏態分布資料，此時對總體分布類型不做任何假設，其假設檢驗不是對總體參數進行檢驗，稱為非參數假設檢驗，如和檢驗等。

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20.假設檢驗的基本步驟

(1)建立檢驗假設，確定檢驗水準;(2)選定檢驗方法，計算檢驗統計量;(3)確定 p 值，做出統計推斷。

21.假設檢驗的注意事項

( 1)檢驗方法的正確選擇每種檢驗方法有其適用的條件，應根據研究目的、設計方案、研究變量的類型、資料的分布、樣本大小進行選擇。

(2)結果的解釋正確解釋“差別有統計學意義”的含義。一般情況，假設檢驗中 P≦0.05，稱為差別有統計學意義：P≦0.01，稱為差別有高度統計學意義。

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