作者：李国春spss编程医学统计学抽样分布poisson分布carlo方法统计分布数理统计学定量资料
摘要：医学统计学中有两种不同性质的分布:一种是用于描述个体,由于变异的存在,对应的观察值或变量(如人的身高)所表现出的分布,对于定量资料,可以是正态分布、偏态分布等,对于分类资料,最常见是两分类变量,表现为二项分布,罕见事件又可简化为Poisson分布;另一种分布是统计量的抽样分布,如t分布、u分布、F分布、χ2分布等[1].在数理统计学上,这两种类型的分布,对于总体而言,都可表现为一定的概率模型.医学生对于分布的学习,特别是抽样分布,往往比较抽象,不易理解,为了能再现统计量和随机变量的分布,我们可以采用Monte-Carlo模拟抽样,Monte Carlo方法亦称为随机模拟(Random simulation)方法,有时也称作随机抽样(Random Sampling)技术或统计试验(Statistical Testing)方法.因此,我们在电脑实验中,利用SPSS简单的编程功能,模拟抽样能再现统计分布,达到加深学生对统计分布的认识,从而提高医学统计学教学效果.
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