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1.实验设计experimentdesign：根据研究目的，制定总的设计方案。2.统计量：即样本统计量，根据样本（即一组观察值）计算出来这组数据数字特征的量，既可反映样本概貌也可用来进行统计推断，根据样本分布特征而计算得到数值（指标），如S、P。参数Parameter：即总体参数，包括反映总体数字特征的量和总体规律公式中参数，据总体分布特征而计算总体数值，以描述总体分布特征，如σ、π。3.指标：预期中打算达到的指数、规格、标准。4.收集资料collectingdata：根据研究目的，实验设计要求，收集准确完整含有丰富信息原始资料。5.整理资料sortingdata：把收集原始资料，有目的进行科学加工，使资料系统化、条理化，以便进行统计分析。6.计量资料measurementdata：对每个观察对象指标用定量方法测得其数值大小所得资料，一般用度量衡单位表示，如身高、体重、浓度、脉搏、血磷、血红蛋白。7.计数资料enumerationdata：先将观察对象观察指标按性质或类别进行分组，然后计数各组数目所得资料。8.变异variance：即个体差异，不同个人体在相同条件下，对外界环境因素发生不同反应现象。9.总体population：根据研究目的确定同质研究对象全体，即性质相似研究对象中所有观察单位某种变量值集合。样本Sample：总体中随机抽取有代表性一部分。10.抽样sampling：从总体中抽取部分个体过程。11.样本含量samplesize：一个样本里含个体数目可不同，样本包含个体数称样本含量。12.机械抽样：即等间隔抽样，先将总观察对象按某种顺序编号，再从这些编号中采用等间隔抽样。13.分层抽样stratifiedsampling：按某种性质将总体分为若干组别、类别或区域。按不同比例再分别随即抽样称分层随机抽样stratifiedrandomsampling14.完全随机设计completelyrandomdesign：将受试对象随机分配到各处理组或对照组中，或分别从不同总体中随机抽样进行研究。15.配对设计paireddesign：将受试对象按一定条件配成对子，称配对样本pairedsample，将它们随机分到两个组中，分别给与不同处理。16.随机区组设计randomizedblockdesign：即配伍组设计，配对设计扩展，配伍组设计中每个配伍组，包含多个受试对象，要将它们分别随机分到各处理组中。17.误差error：泛指观测值observedvalue与真实值之差，以及样本统计量与总体参数之差。18.系统误差systemerror：收集资料过程中，由于仪器初始状态未调整到零，指标试剂未经校正、医生掌握疗效指标偏高或偏低等原因，可造成观察结果倾向性偏大或偏小。19.随机测量误差randommeasurementerror：收集原始资料过程中，即使仪器初始状态及标准试剂已经校正，由于各种偶然因素影响也会造成同一对象多次测定结果不完全一致，没有固定倾向。20.抽样误差samplingerror：抽样不同引起样本均数（或其它统计量）与总统均数（或其它参数）间差异。21.概率probability：P（A），机率和然率，描写某一事件发生可能性大小的一个量度。频率：进行N次试验，事件A发生的次数为Na，Na与N比值称时间A发生频率，当N趋近无穷大即为概率。22.频数表frequencytable：如下一种格式统计表，同时列出观察指标可能取值区间及在各区间内出现的频数。23.直方图histo-gram：以垂直条段代表频数分布的一种图形，条段高度代表各组频数，由纵轴标度；各组组限由横轴标度，条段宽度表示组距。24.正态分布normaldistribution：特征是中间组端频数最多，两侧频数分布对称，并按一定规律下降。频数分布高峰向左偏移，长尾向右侧延伸称正态分布，反之为负态分布。25.平均数average：描述一组观察值中位置或平均水平统计指标，常作为一组数据代表值用于分析或进行组间比较。26.算数均数mean：即均数，用于说明一组观察值平均水平或集中趋势，描述计量资料最常用方法。27.几何均数geometricmean：G，对一类比较特殊资料，如抗体滴数、细菌计数、血清凝集效价、某些物质浓度，其数据特点是观察值间按倍数关系变化。28.中位数median：M，将一组观察值按从小到大顺序排列，居中心位置数值即是。29.百分位数per-centile：Px，一组数据中找到这样一个值，全部观察值x%小于Px，其余（100-x）%大于Px。30.极差range：即全距，观察值中最大值和最小值之差，用R表示。31.四分位数间距quartile：Q，把所有观察值排序后，分成四个数目相等段落，每个段落观察值数目各占总例数25%，去掉两端25%，取中间50%观察值数据范围。32.平均偏差meandifference：为了利用每一个观察值信息，一个自然设想是计算各观察值偏离平均数的平均差距，为了避免抵消，将每个观察值遇平均数之差绝对值相加，然后平均。33.离均差平方和sumofsquare：SS，为了克服平均偏差使用绝对值不便于进一步运算缺点，可不取绝对值，而是通过取平方来避免正负抵消。34.方差variance：S2，离均差平方和再取平均的结果。35.自由度degreeoffreedom：df，指当以样本统计量来估计总体参数时，样本中独立或能自由变化资料个数称自由度。36.标准差standarddeviation：S或SD，将方差取平方根，还原成与原始观察值单位相同的变异量度。37.变异系数coefficientofvariation：CV，对均数相差较大或单位不同几组观察值变异程度进行比较，用标准差除以均数在乘以100%。38.标准正态分布standardnormaldistribution：均数为0，标准差为1的正态分布。39.医学参考值范围referencevaluerange：即正常值范围normalrange，指正常人解剖、生理、生化、免疫及组织代谢产物含量等各种数据波动范围。40.标准误standarderror：统计学中为了区别个体观察值间变异标准差与反映样本均数间变异标准差，将后者称标准误。41.参数估计parameterestimation：由样本统计量估计总体参数。42.点估计pointestimation：使用单一数值直接作为总体参数估计值。43.区间估计intervalestimation：按预先给定概率，计算出一个区间，使它能够包含未知总体均数。44.可信区间confidenceinterval：CI，事先给定概率1-α称可信度（把握度），计算得到区间称可信区间。可信区间通常由两个数值界定可信限confidencelimit构成，数值较小称下限，较大称上限。45.t分布t-distribution：英国统计学家W.S.Gosset于1908年以Student为笔名提出，证明正态分布总体中进行抽样，（X-μ）/（S/n1/2）服从自由度ν=n-1的t分布，是以0为中心对称分布。46.假设检验hypothesistest：即显著性检验significanttest，是统计推断重要内容，目的是比较总体参数间有无差别。47.无效假设nullhypothesis：H0，指需检验假设，即前后无差别。48.备择假设alternativehypothesis：H1，在H0成立证据不足情况下而被接受的假设。49.单样本均数t检验onesamplettest：即单样本t检验，适用样本均数与已知总体均数比，目的是检验样本均数所代表总体均数是否与已知总体均数有差别。50.配对t检验pairedttest：即配对样本均数t检验，又称非独立两样本均数t检验，适用配对设计计量资料均数比较，目的是检验量相关样本均数所代表未知总体均数是否有差别。51.配对设计paireddesign：将受试对象按某些重要特征相近原则配成对子，每对中两个个体随机给予两种处理。52.自身对比self–conteast：将同一受试对象处理前后结果进行比较。53.两独立样本t检验twoindependentsamplest-test：即成组t检验，适用完全随机设计两样本均数比较，目的是检验两样本所来自总体均数是否相等。54.方差齐性homogeneityofvariance：两独立样本t检验要求两样本所代表总体服从正态分布N（μ1，σ12）和N（μ2，σ22），且两总体方差σ12=σ22。55.近似t检验separatevarianceestimationt-test：当两总体方差不等时，两独立样本均数比较，可采用t’检验。56.第一类错误typeⅠerror：即Ⅰ型错误，亦称假阳性错误，当H0为真时，假设检验结论拒绝H0接受H1。57.第二类错误typeⅡerroe：即Ⅱ型错误，亦称假阴性错误，假设结论不拒绝H0。58.检验效能powerofatest：即把握度，为1-β，表示当两总体确实有差别时，按规定检验水准能发现其差别能力。59.完全随机设计completelyrandomdesign：即单因素方差分析one-wayANOVA，将实验对象随机分配到不同处理组单因素设计方法。60.随机区组设计randomizedblockdesign：即配伍设计，先将受试对象按条件相同或相近组成m个区组，每个区组中有k个受试对象，再将其随机分到k个处理组中。61.析因设计factorialdesign：多因素多水平交叉组合使用设计方法。62.单独效应simpleeffect：其他因素水平固定在一个水平时，某一因素不同水平间均数差别。63.主效应maineffect：指某一因素各个水平间平均差别。64.交互效应interactioneffect：如果一个因素单独效应随另一因素水平变化而变化，而且其变化幅度不能用随机误差解释。65.相对数relativenumber：两个有关绝对数之比，也可是两个统计指标之比。66.率rate：一定范围内某现象发生数与可能发生总数之比，说明某现象出现强度或频度，率=某事物或现象发生实际数/某事物或现象发生所有可能数×比例基数。67.构成比constituenttatio：表示某事物内部各组成部分在整体中所占比重，构成比=某一组成部分观察单位数/同一事物各组成部分观察单位总数×100%。68.相对比relativeratio：A、B两个有关联指标之比，用以描述两者对比水平，相对比=A指标/B指标。69.相对危险度relativerisk：RR，表示两种不同条件下某疾病发生概率之比，RR=P1/P0。70.比数比oddsratio：OR，即又是比，常用于流行病学中病例-对照研究资料，OR=[P1/（1-P1）]/[P0/（1-P0）]。71.率的标准化standardization：在比较两个不同人群患病率、发病率、死亡率等资料时，消除内部构成（年龄、性别、工龄、病程长短）影响。72.死亡率deathrate：表示某地某年每1000人中死亡人数，死亡率=某年死亡人口总数/同年年平均人口数×1000‰。73.年龄别死亡率age-specificdeathrate：表示某地某年龄组1000人口中死亡数，年龄别死亡率=某年某地某年龄死亡人数/同年龄别平均人口数×1000‰。74.死因别死亡率causespecificdeathrate：表示某年每10万人中由于患有某种疾病死亡人数，某病死亡率=某年某地某病死亡人数/同年该地平均人口数×1000000/10万。75.死因构成proportionofdyingaspecificcause：即相对死亡比，是某种死因引起死亡人数占总死数百分比，某种死因构成比=因某种死因死亡人数/总死亡人数×100%。76.发病率incidencerate：表示某一时期内特定人群中患某病新病例频率，某病发病率=某时期某病新病例数/同期间内平均人口数×比例基数。77.患病率prevalencerate：即现患率，表示某一时点某人