医学统计学 - 词条分类 - 公卫百科

后式邻接-统计

后式邻接（Queen adjacent matrix），又称“Queen 邻接”，指以共边或共点表示邻接关系，当两空间元素间有共同的边或共同的顶点时赋予权重1，否则为 0 的一种邻接矩阵。

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加权距离-统计

加权距离（weighted distance），指基于不同空间特征之间的相关性或重要性赋予其适当的权重，并以此权重计算距离的度量方式。

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高斯函数法-统计

高斯函数法（Gaussianfunction），指计算空间元素间的距离，通过高斯函数对不同距离空间元素进行权重分配的赋值方法。

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对数线性模型-统计

对数线性模型（log-linear model），指可以解决分类变量（因素）之间是否相关，以及分析分类变量对频数的独立影响的一类广义线性模型。

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一阶交互效应-统计

一阶交互效应（first order interaction effect），指在多元回归模型中，当两个自变量相互作用时，对因变量产生的联合影响。

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变异分析-统计

变异分析（variance analysis），指统计学中以区域化变量理论为基础，通过距离函数估算其空间相关性大小，从而量化空间数据的变异结构的一种统计方法。

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全局空间聚焦性-统计

全局空间聚焦性（global spatial clustering），指用以确定整个研究区域是否存在聚集性、而不考虑局部单个聚集簇的统计学方法。

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样方分析法-统计

样方分析法（quadrat analysis），指将研究区域划分为面积相等的子区域（样方），统计每个子区域的空间点分布密度，并将其与理论标准分布（随机分布模式）比较，从而判断空间点分布模式的方法。

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最邻近距离法-统计

最邻近距离法（nearest-neighbor distance），指通过将邻近点之间的距离和某种理论模式中邻近点之间的距离比较，从而推断研究区域空间点模式的分布特征的方法。

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死亡概率-统计

死亡概率（probability of death），指某单位时间段开始存活的观察对象，在该时间段内死亡的可能性。

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累积风险函数-统计

累积风险函数（cumulative hazard function），指时间从起点到某一时刻，研究对象发生目标事件（如死亡、失效）的累积概率。通过积分风险函数得到，反映事件随时间的累积风险，常用于生存分析中评估长期风险趋势。

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协同克里金法-统计

协同克里金法（co-Kriging），指假设多个区域变量属性值间存在交互关系，通过建立交叉协方差函数和交叉变异函数，用易测变量或样品多的变量对难测变量或样品少的变量进行局部估计的空间插值统计方法。

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组间变异-统计

组间变异（variation between groups），指每组均数与总均数的离均差平方和，反映不同处理及随机误差的效应。

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线性趋势插值法-统计

线性趋势插值法（lineartrend interpolation），指通过多项式回归将最小二乘表面与各输入点进行拟合，基于趋势面对未知点进行预测的插值方法。

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事后两两比较-统计

事后两两比较（post hoc comparison），指一种多重比较方法，在整体检验出统计学意义后，进一步针对各组均值进行逐对对比的统计分析方法，常用方法包括图基(Tukey)、邦费罗尼(Bonferroni)、沙菲(Scheffé)检验等。

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平均存活年数-统计

平均存活年数（average years lived），指在某年龄组中，每位死亡者平均可存活年数。

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卡帕检验-统计

卡帕检验（Kappa test），简称“Kappa 检验”，指比较两种不同方法得到的分类结果是否一致的假设检验方法。通常采用卡帕系数来量化一致性。

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潜变量-统计

潜变量（latent variable），又称“潜在变量、隐变量(hidden variable)”，指不能直接测量，而需要通过测量多个相关显变量去推测的变量。

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内生变量-统计

内生变量（endogenous variable），指模型中被其他变量影响的需要解释的变量，通常是研究者感兴趣的输出变量。包括内生显变量和内生潜变量。

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特殊因子-统计

特殊因子（specific factor），又称“误差因子”、“个性因子”，指与某个特定观测变量相关的、无法被公共因子解释的变异部分。反映观测变量中独特的、独立于公共因子的部分，通常包括测量误差和变量特有的变异。

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