名词解释 1. 2. 3. 4. 总体：根据研究目的确定的，所有同质观察单位某种观察值（即变量值）的全体。 样本：总体中抽取部分观察单位的观测值的集合。 参数：总体的数值特征。统计量：样本的数值特征 小概率事件：当某事件发生的概率小于或者等于0.05时。其含义：该事件发生的可能性很小，进而认为它在一次抽样中不可能发生。 5. 处理因素：又叫受试因素。是研究者根据研究目的而施加给受试对象的特定试验措施。 6. 频数：不同组别的观察值个数 7. 医学参考值范围：指包括绝大多数正常人的人体形态、功能和代谢产物等各种生理及生化指标观察值的波动范围。 8. 率：指某现象实际发生数与某时间点或某时间段可能发生该现象的观察单位总数之比，用以说明该现象发生的频率或强度。 9. 抽样误差：由个体变异产生的、随机抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异 10. 标准误（SEM）：样本均数的标准差 11. 置信区间（CI）：按照一定的概率（1-a），估计总体参数所在的范围，这个范围称为参数的置信区间。概率（1-a）称为置信度。 12. I型错误：如果零假设H0实际是正确的，但由样本资料计算获得的检验统计量得出拒绝H0的结论，此时就犯了错误，就将这种拒绝了实际上正确的零假设H0的错误称为I型错误 13. II型错误：如果真实的情况是零假设H0错误，但是由样本数据计算获得的检验统计量得出不拒绝H0的结论，就将这种不拒绝实际上不成立的H0所犯的错误称为II 型错误 14. 检验效能：如果两个总体参数间确实存在差异，使用假设检验的方法能够发现这种差异（即拒绝H0）的能力 15. 参数检验：以特定的总体分布为前提，对未知的总体参数作为推断的假设检验方法 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/58d7d3d7a65177232f60ddccda38376bae1fe0ea.html