医学统计学 · 补考复习完全指南

🎯 一份文档搞定所有考点。图文并茂，看不懂算我输。

📚 四档复习体系

复习顺序：第四档打基础 → 第一档搞懂概念 → 第二档搞懂难点 → 第三档做题练手

🗺️ 本文对照框架图（原图）

医学统计学补考核心框架：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

✅ 框架图 → 文档章节 逐项对照表

30/30 项全部覆盖 ✅ — 框架图上每一条内容都能在三档文档中找到对应位置。

第一章 统计工作全流程

统计学就四步，记住顺序就行：

统计设计 → 数据收集 → 数据整理 → 数据分析

                                      ↓

                              统计描述 + 统计推断

统计工作四步骤：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

大白话：

1. 统计设计：先想好怎么做实验（分几组、每组多少人）
2. 数据收集：做实验，记数据
3. 数据整理：把数据检查一遍，有没有错的
4. 数据分析：算结果，下结论

第二章 资料类型 — 拿到数据先分类

这是所有题目的第一步：判断资料类型。判错了后面全错。

资料类型分类：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

只有三种类型，牢记：

判断口诀：

能量出来的数字 → 定量

只能数个数的类别 → 定性

有顺序的类别     → 等级 → 用秩和检验

⚠️ 最常考的坑：等级资料看起来像定性资料（都是分类），但因为有顺序，所以不能用卡方检验，要用秩和检验。

第三章 描述统计 — 怎么总结数据

拿到数据之后，不是直接上检验，先要描述数据的特征。

3.1 定量资料怎么描述

描述方法汇总：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

核心就两样东西：集中趋势（平均在哪）+ 离散趋势（散不散）

一句话：正态用均数 ± 标准差，不正态用中位数（四分位数间距）。

还有一个指标：

• 变异系数 (CV) = 标准差 ÷ 均数 × 100%
• 用途：比较单位不同或均数差别大的两组资料的离散程度
• 比如：身高的标准差是 5cm，体重的标准差是 8kg → 谁更分散？单位不同没法直接比 → 算 CV 就行了

3.2 正态分布

正态分布：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

正态分布就是那个钟形曲线，左右对称，中间高两边低。

两个关键数字记住：

• 均数 ± 1.96 标准差 → 包含 95% 的数据（双侧）
• 均数 ± 2.58 标准差 → 包含 99% 的数据（双侧）

3.3 参考值范围 vs 置信区间（别搞混！）

参考值范围：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

⚠️ 偏态分布不能用均数 ± 1.96SD，只能用百分位数法（P₂.₅ ~ P₉₇.₅）。

⚠️ 标准差和标准误一字之差，意义完全不同。标准差描述个体差异，标准误描述抽样误差。考试故意混着出。

第四章 假设检验 — 统计推断的核心

4.0 概率与小概率原理（前置知识）

• 概率：某事件发生的可能性，范围 0 ~ 1
• 小概率事件：P ≤ 0.05 的事件，在一次抽样中几乎不可能发生
• 小概率原理：小概率事件在一次实验中不应该发生。如果发生了 → 说明假设不对 → 拒绝 H₀

💡 整个假设检验的逻辑根基就是小概率原理：我们先假设没区别（H₀），算出 P 值，如果 P ≤ 0.05（小概率事件），就认为假设不对，推翻 H₀。

4.1 假设检验四步法（每道题都要走这四步）

假设检验四步：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

四步法拆解精讲：

第一步：建立假设 + 定 α

💡 H₀ 永远是说"没差别"。我们做检验的目的是看够不够证据来推翻它。

单侧 vs 双侧怎么选？

题目问"有无差别" / "是否相同"  → 双侧检验（H₁: μ₁ ≠ μ₂）

题目问"是否高于" / "是否优于"  → 单侧检验（H₁: μ₁ > μ₂）

没说方向 → 默认双侧！

第二步：选方法 + 算统计量

回到第五章的方法选择路径（资料类型 → 设计类型 → 前提条件 → 具体方法）：

选完方法后，算出一个统计量：

  t 检验  → 算出 t 值

  方差分析 → 算出 F 值

  卡方检验 → 算出 χ² 值

  秩和检验 → 算出秩和 T / U / H 值

SPSS 帮你算，不需要手算。你只需要选对方法就行。

第三步：求 P 值

SPSS 输出表里找 Sig. 或 Asymp. Sig. → 这就是 P 值

第四步：下结论

P < 0.05  → 拒绝 H₀ → 按 α = 0.05，差异有统计学意义

P < 0.01  → 拒绝 H₀ → 按 α = 0.01，差异有统计学意义（证据更强）

P ≥ 0.05  → 不拒绝 H₀ → 按 α = 0.05，差异无统计学意义

⚠️ 结论模板（考试标准写法）：

有意义："在 α = 0.05 的检验水准下，差异有统计学意义（P < 0.05），可以认为两组……不同。"

没意义："在 α = 0.05 的检验水准下，差异无统计学意义（P > 0.05），尚不能认为两组……不同。"

注意：永远不能说"两组相同"或"H₀ 是对的"，只能说"尚不能认为不同"。

🔥 假设检验四步法 · 完整例题演示

题目：某医生想知道 A 药和 B 药降血压效果是否有差别。将 40 名高血压患者随机分为两组，每组 20 人，分别给 A 药和 B 药，治疗 4 周后测量舒张压下降值（mmHg）。SPSS 输出如下：

四步法解题：

第一步：建立假设



  H₀: μA = μB  （A 药和 B 药降压效果无差别）

  H₁: μA ≠ μB  （A 药和 B 药降压效果有差别）

  α = 0.05，双侧检验



第二步：选方法



  ① 资料类型：舒张压下降值 → 定量资料 ✓

  ② 设计类型：两组独立（随机分组）→ 完全随机 ✓

  ③ 前提条件：n=20+20=40，已检验正态性（通过）

  → 选择：两独立样本 t 检验



第三步：看 SPSS 结果



  先看 Levene's Test Sig. = 0.326 > 0.05

  → 方差齐 ✓ → 看第一行

  → Sig.(2-tailed) = 0.018



第四步：下结论



  P = 0.018 < 0.05

  → 拒绝 H₀

  → 结论：在 α = 0.05 检验水准下，A 药和 B 药降压效果

     的差异有统计学意义（t = 2.48，P = 0.018 < 0.05），

     可以认为两种药物的降压效果不同。

⚡ 四步法常见踩坑点

[避雷提醒] P 值不等于效应大小，仅反映拒绝 H₀ 的风险程度。 P = 0.001 不代表"差别非常大"，只代表"偶然性非常小"。

4.2 P 值到底是什么？（超简单理解）

P 值就是「如果两组真的没区别，你看到现在这个结果的概率有多大」。

• P = 0.001 → 概率只有千分之一 → 太巧了吧？不信 → 有差异
• P = 0.30 → 概率有 30% → 挺常见的 → 没差异
• 分界线就是 0.05

4.3 两类错误（考选择题）

检验效能 = 1 − β = 发现真正差异的能力

第五章 四大检验方法

方法选择路径（考试做题就走这个流程）

拿到题目

   │

   ├── 第一步：资料类型是什么？

   │     定量 → 往下走

   │     定性 → 直接跳到卡方检验

   │     等级 → 直接跳到秩和检验

   │

   ├── 第二步：几组？什么设计？

   │     两组独立 → t 检验方向

   │     两组配对 → 配对 t 检验方向

   │     三组以上 → 方差分析方向

   │

   ├── 第三步：满足前提条件吗？

   │     正态 + 方差齐 → 参数检验（t / 方差分析）

   │     不正态         → 秩和检验

   │

   └── 第四步：选具体方法

5.1 t 检验 — 比较两组均数

t检验汇总：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

前提条件：数据来自正态分布 + 方差齐

三种 t 检验：

怎么判断该用哪种？

看题目描述：

  "同一批…前后" / "配对" / "自身对照"  → 配对 t

  "甲组 vs 乙组" / "男 vs 女" / "实验组 vs 对照组"  → 独立样本 t

  "和标准值比" / "和已知值比"  → 单样本 t

独立样本 t 检验还要看方差齐不齐：

先做莱文检验（Levene's test）→ 看 Sig.

  P > 0.05 → 方差齐 → 用普通 t 检验

  P ≤ 0.05 → 方差不齐 → 用 t' 检验（校正 t 检验）

SPSS 怎么看 t 检验结果？

SPSS t检验输出：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

读表三步走：

第一步：看左半边「Levene's Test」的 Sig.

   → P > 0.05 → 方差齐 → 看第一行

   → P ≤ 0.05 → 方差不齐 → 看第二行



第二步：看右半边对应行的 Sig.(2-tailed)

   → 这就是最终的 P 值



第三步：P 跟 0.05 比

   → P < 0.05 → 有差异

   → P ≥ 0.05 → 没差异

5.2 方差分析（ANOVA）— 比较三组以上的均数

方差分析：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

一句话：t 检验只能比两组，三组以上就用方差分析。

前提条件：正态分布 + 方差齐性

核心思想：

总变异 = 组间变异 + 组内变异



组间变异大（各组差得多）

─────────────────────── = F 值

组内变异小（组内差得少）



F 值越大 → P 越小 → 越可能有差异

两种设计：

⚠️ 方差分析有意义只能说「不全相等」，想知道具体哪组和哪组不同 → 要做多重比较：

多重比较：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

• SNK 检验（q 检验）：各组之间两两比较
• Dunnett 检验：多个实验组和同一个对照组比较

5.3 卡方检验（χ² 检验）— 比较比例

卡方检验比的是「率」或「构成比」，不是均数。

四格表卡方（两组比例比较）

四格表公式选择：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

公式选择（必背）：

T（理论频数） = 行合计 × 列合计 ÷ 总合计。SPSS 自动算，你不用手算。

配对四格表（同一群人两种方法比较）

配对卡方公式：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

只看 b 和 c（不一致的两个格子）：

b + c ≥ 40 → χ² = (b−c)² / (b+c)

b + c < 40 → χ² = (|b−c|−1)² / (b+c)  ← 校正

R×C 表卡方（多组比例比较）

R×C表注意事项：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

三条注意事项：

1. T < 5 的格子不能超过总格子数的 1/5，不能有 T < 1 → 否则合并或用 Fisher
2. 有意义只能说「不全相等」→ 不能说每两组都不同
3. 等级资料（有序分类）不能用卡方 → 要用秩和检验

定性资料方法汇总表（终极版）

方法汇总表：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

5.4 秩和检验 — 不正态 / 等级资料的万能方法

什么时候用？三种情况：

对应参数检验的替代关系：

SPSS 怎么看秩和检验结果？

秩和检验SPSS输出：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

只看最后一行 Asymp. Sig. (2-tailed) → 就是 P 值 → 跟 0.05 比就行。

第六章 SPSS 读表全攻略

考试会给你 SPSS 的表格，让你读数据、写结论。完整流程如下：

第一张表：正态性检验

正态性检验：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

看哪半边？

  n < 50  → 看右半边 Shapiro-Wilk 的 Sig.

  n ≥ 50  → 看左半边 Kolmogorov-Smirnov 的 Sig.



Sig.（P值）跟 0.05 比：

  P > 0.05 → 正态 ✅ → 可以用 t 检验

  P ≤ 0.05 → 不正态 ❌ → 只能用秩和检验

第二张表：t 检验（含莱文检验）

t检验输出：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

①看左边 Levene's Test 的 Sig.

  P > 0.05 → 方差齐 → 看第一行（Equal variances assumed）

  P ≤ 0.05 → 方差不齐 → 看第二行（Equal variances not assumed）



②看对应行的 Sig.(2-tailed)

  P < 0.05 → 差异有统计学意义

  P ≥ 0.05 → 差异无统计学意义

第三张表：秩和检验

秩和检验输出：原文此处为课件截图，公开站已省略图片引用。

直接看最后一行 Asymp. Sig.(2-tailed)

  P < 0.05 → 差异有统计学意义

  P ≥ 0.05 → 差异无统计学意义

第七章 考试答题流程图（终极总结）

拿到一道题

   │

   ├── ① 资料类型？

   │     定量（数字、有单位）

   │     定性（分类、数个数）

   │     等级（有顺序的分类）→ 直接选秩和检验

   │

   ├── ② 设计类型？

   │     两组独立（完全随机设计）

   │     配对设计（同一人前后 / 配成对）

   │     多组独立（3组以上的完全随机设计）

   │     配伍组设计（先配再分，随机区组）

   │

   ├── ③ 如果是定量 → 检查前提条件

   │     正态吗？→ SPSS 看 Shapiro-Wilk Sig.

   │     方差齐吗？→ SPSS 看 Levene Sig.

   │

   └── ④ 选方法：

   

         定量 + 正态 + 方差齐：

           两组独立 → 独立样本 t 检验

           两组配对 → 配对 t 检验

           多组独立 → 单因素方差分析

           配伍组   → 双因素方差分析

   

         定量 + 不正态（或方差不齐）：

           两组独立 → Mann—Whitney U 秩和检验

           两组配对 → Wilcoxon 符号秩和检验

           多组独立 → Kruskal-Wallis H 检验

   

         定性：

           两组独立 → 四格表 χ² 检验

           两组配对 → 配对 χ² 检验

           多组独立 → R×C 表 χ² 检验

   

         等级（有序分类）：

           → 秩和检验（不用卡方！）

附录：常见易错点