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2020年公衛(wèi)執(zhí)業(yè)醫(yī)師《衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)》考試大綱(word版)

2020-03-10 17:55 來(lái)源:醫(yī)學(xué)教育網(wǎng)
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關(guān)于“2020年公衛(wèi)執(zhí)業(yè)醫(yī)師《衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)》考試大綱(word版)”,醫(yī)學(xué)教育網(wǎng)編輯整理具體內(nèi)容如下:

下載: 2020公衛(wèi)執(zhí)業(yè)醫(yī)師《衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)》大綱

2020年公衛(wèi)執(zhí)業(yè)醫(yī)師《衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)》考試大綱

單元

細(xì)目

要點(diǎn)

一、統(tǒng)計(jì)學(xué)的幾個(gè)基本概念

1.統(tǒng)計(jì)工作的步驟

統(tǒng)計(jì)工作的四個(gè)步驟

2.統(tǒng)計(jì)學(xué)的幾個(gè)基本概念

(1)同質(zhì)與變異

(2)資料的類(lèi)型

(3)總體和樣本

(4)參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量

(5)概率與頻率

二、定量資料的統(tǒng)計(jì)描述

1.定量資料的頻數(shù)分布

(1)頻數(shù)分布的特征

(2)頻數(shù)分布的類(lèi)型

2.集中位置的描述

算術(shù)平均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)

3.離散程度的描述

極差、四分位數(shù)間距、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)

4.正態(tài)分布

(1)正態(tài)分布的特征

(2)正態(tài)分布曲線(xiàn)下面積分布規(guī)律

(3)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

5.醫(yī)學(xué)參考值范圍

(1)正態(tài)分布法

(2)百分位數(shù)法

三、總體均數(shù)的估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)

1.均數(shù)的抽樣誤差

(1)均數(shù)抽樣誤差的概念

(2)標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算

2.t分布

(1)t分布的特征

(2)t界值表

3.總體均數(shù)的估計(jì)

(1)總體均數(shù)估計(jì)的概念

(2)置信區(qū)間的含義與應(yīng)用

(3)均數(shù)置信區(qū)間與醫(yī)學(xué)參考值范圍的區(qū)別

4.假設(shè)檢驗(yàn)

(1)假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想

(2)假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟

5.t檢驗(yàn)

(1)單樣本t檢驗(yàn)

(2)配對(duì)樣本t檢驗(yàn)

(3)兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)

6.Ⅰ型錯(cuò)誤與Ⅱ型錯(cuò)誤

(1)Ⅰ型錯(cuò)誤與Ⅱ型錯(cuò)誤的概念

(2)檢驗(yàn)效能的概念

7.假設(shè)檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)

(1)比較組間的可比性

(2)正確選擇適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法

(3)P值的正確含義

(4)避免結(jié)論絕對(duì)化

四、方差分析

1.方差分析的基本思想和適用條件

(1)方差分析的基本思想

(2)方差分析的適用條件

2.常用設(shè)計(jì)方案的方差分析

(1)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)方差分析

(2)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析

(3)多個(gè)均數(shù)間兩兩比較

五、分類(lèi)資料的統(tǒng)計(jì)描述

1.常用相對(duì)數(shù)

(1)率

(2)構(gòu)成比

(3)相對(duì)比

2.應(yīng)用相對(duì)數(shù)應(yīng)注意的問(wèn)題

(1)構(gòu)成比和率在應(yīng)用中的區(qū)別

(2)合計(jì)(總)率的計(jì)算

(3)指標(biāo)的可比性

(4)樣本量的問(wèn)題

3.動(dòng)態(tài)數(shù)列及其分析指標(biāo)

(1)絕對(duì)增長(zhǎng)量(逐年、累計(jì))

(2)發(fā)展速度和增長(zhǎng)速度

(3)平均發(fā)展速度和平均增長(zhǎng)速度

4.標(biāo)準(zhǔn)化法

(1)標(biāo)準(zhǔn)化的基本思想及其意義

(2)直接和間接標(biāo)準(zhǔn)化法的應(yīng)用

(3)標(biāo)準(zhǔn)化死亡比的含義

六、二項(xiàng)分布與Poisson分布及其應(yīng)用

1.二項(xiàng)分布

(1)二項(xiàng)分布的概念

(2)率的抽樣誤差及其計(jì)算

(3)總體率的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)

(4)率的z檢驗(yàn)

2.Poisson分布

(1)Poisson分布的概念

(2)Poisson分布總體均數(shù)的估計(jì)

(3)Poisson分布總體均數(shù)的z檢驗(yàn)

七、卡方檢驗(yàn)

1.四格表資料

(1)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)四格表資料卡方檢驗(yàn)及應(yīng)用條件

(2)配對(duì)設(shè)計(jì)四格表資料卡方檢驗(yàn)及應(yīng)用條件

2.行×列表資料

(1)行×列表資料的卡方檢驗(yàn)

(2)行×列表資料卡方檢驗(yàn)應(yīng)注意的問(wèn)題

八、秩和檢驗(yàn)

1.非參數(shù)檢驗(yàn)

(1)參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)的概念

(2)非參數(shù)檢驗(yàn)的適用范圍

2.秩和檢驗(yàn)

(1)配對(duì)設(shè)計(jì)差值比較的符號(hào)秩和檢驗(yàn)

(2)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)

(3)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)

九、回歸與相關(guān)

1.直線(xiàn)回歸

(1)直線(xiàn)回歸方程的建立

(2)直線(xiàn)回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)意義及其假設(shè)檢驗(yàn)

(3)直線(xiàn)回歸的應(yīng)用中應(yīng)注意的問(wèn)題

2.直線(xiàn)相關(guān)

(1)直線(xiàn)相關(guān)系數(shù)的含義與計(jì)算

(2)直線(xiàn)相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)

(3)直線(xiàn)回歸與相關(guān)的區(qū)別和聯(lián)系

3.等級(jí)相關(guān)

(1)等級(jí)相關(guān)的適用范圍

(2)等級(jí)相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)

十、統(tǒng)計(jì)表和統(tǒng)計(jì)圖

1.統(tǒng)計(jì)表

(1)統(tǒng)計(jì)表的結(jié)構(gòu)

(2)制表的基本原則

(3)制表的注意事項(xiàng)

2.統(tǒng)計(jì)圖

(1)制圖的基本要求及其注意事項(xiàng)

(2)統(tǒng)計(jì)圖的正確選擇與應(yīng)用

十一、統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)

1.兩種研究類(lèi)型

(1)調(diào)查研究及其特點(diǎn)

(2)實(shí)驗(yàn)研究及其特點(diǎn)

2.調(diào)查設(shè)計(jì)

(1)調(diào)查研究設(shè)計(jì)的基本內(nèi)容

(2)常用概率抽樣方法和非概率抽樣方法

3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

(1)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則

(2)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本要素

(3)常用的幾種實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法

4.樣本含量的估計(jì)

(1)樣本含量估計(jì)的意義

(2)樣本含量估計(jì)應(yīng)具備的條件

(3)常用樣本含量估計(jì)的方法

十二、醫(yī)學(xué)常用人口統(tǒng)計(jì)與疾病統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

1.人口統(tǒng)計(jì)

(1)人口統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

(2)出生統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

(3)死亡統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

2.疾病統(tǒng)計(jì)

常用疾病統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

十三、壽命表

1.壽命表

簡(jiǎn)略壽命表的概念

2.壽命表編制的基本原理

(1)編制簡(jiǎn)略壽命表的基本原理

(2)壽命表中常用的四項(xiàng)指標(biāo)的意義

十四、生存分析

1.生存分析的基本概念

(1)生存資料的基本特點(diǎn)

(2)終點(diǎn)事件、生存時(shí)間、截尾值、生存率

2.生存率的估計(jì)

(1)Kaplan-Meier法

(2)壽命表法

3.生存率的假設(shè)檢驗(yàn)

對(duì)數(shù)秩檢驗(yàn)

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