考試要點[考試大綱]
一、均數的抽樣誤差
①均數抽樣誤差的概念；②標準誤的意義。
二、I分布
三、總體均數可信區間
四、兩均數比較的假設檢驗
①假設檢驗的概念；②兩樣本均數比較的4檢驗；③樣本均數與總體均數比較的檢驗；④配對計量資料比較的4檢驗；⑤兩個大樣本均數比較的檢驗；⑥假設檢驗的注意事項。
重點、難點、疑點解析
一、均數的抽樣誤差
1.均數抽樣誤差的概念
抽樣研究的目的就是要用樣本信息來推斷總體特征，這叫統計推斷―。但樣本均數不一定恰好等於總體均數V，這種因抽樣而造成樣本數與總體均數之差稱為均數的抽樣誤差。產生抽樣誤差的原因是由於總體中各觀察單位存在著個體變異，因此抽樣誤差不可避免。
研究表明，從一個正態總體中，隨機抽取許多含量相等的樣本，這些樣本均數的頻數分布服從以總體均數為中心的正態分布，即使總體不呈正態分布，隻要樣本含量足夠大，樣本均數的分布仍近似於正態分布。
標準誤的意義
假設有許多含量相等的樣本，求這些樣本的均數並把這些樣本的均數看做是一些“變量值”，那麼這些“變量值”的標準差，也是離散程度的指標，隻不過它們是表示樣本均數與總體均數之間的離散程度而已。統計學把樣本均數的標準差稱為標準誤。它反映了均數抽樣誤差的大小，標準誤大，表示抽樣誤差大，樣本均數與總體均數之間離散程度大，樣本均數的代表性差。式中，X為樣本均數的個數。
但此式是不實用的，經推斷證明，上式等同於即標準誤的大小與總體標準差“成正比，與樣本含量的算術平方根呈反比，而〃為定值，說明可以通過添加樣本例數來減少標準誤，降低抽樣誤差。
二、分布
分布的概念
從一個正態總體中，抽取許多個含量相等的樣本，將這些樣本的均數按上式進行變換，得許多個I值，作值的頻數分布多邊圖，當樣本個數無限增加時，這一多邊圖就成了分布曲線。
分布曲線高峰位於中央，是以0為中心的單峰曲線，不同的自由度有不同的分布曲線，自由度越大，分布曲線中間越高，曲線兩側尾部越接近橫軸，自由度越小，曲線變得越低平，曲線尾部就翹得越高，當自由度趨於無窮大時，分布曲線就是正態分布曲線了。
三、總體均數可信區間
統計推斷包括兩個重要的方麵：參數估計和假設檢驗。參數估計就是用樣本指標來估計總體指標（稱為參數）。對總體均數的估計，在醫學研究工作中，常用可信區間進行估計。
1.總體均數可信區間的意義
即估計總體均數在什麼範圍以及在這個範圍內包含總體均數的可能性的大小。
2.假設檢驗的概念
假設檢驗是先對總體的參數或分布做出某種假設，然後根據樣本資料所提供的信息及有關統計量分布理論，對這個設做出拒絕或不拒絕的判斷。假設檢驗的一般步驟：