什么是环境背景值？在未受人类社会活动行为的各干扰环境要素中化学组成、含量及能量分布的原始值。
你好，临床检验值有时会出现直接cooms试验阳性；有时会出现尿糖假阳性。直接抗人球蛋白试验 cooms是把人球蛋白加入患者红细胞中若红细胞表面结合有不完全抗体便出现凝集它可检测结合在红细胞表面的不完全抗体既可用玻片法做定性测定又可用试管法做半定量分析，运用于新生儿溶血和自身免疫性溶血性检查。希望可以对你有所帮助！
环境本底值;项目建设前监测的环境值环境背景值：没有被污染的环境值环境基线值： 区域环境基线值 quyu huanjing jixianzhi区域环境基线值base line value of regional environment 某一区域在一定的时间内未直接受工业排放物污染的情况下，其（如水体、空气、土壤）的基本化学成分的含量。这种基线值包含区域内非工业生产活动的影响（如施用化肥和农药），也包含全球环境污染的影响（如大气污染物的飘移沉降）。它所反映的是某个空间和时间内未直接受工业污染的状况。它不同于。 区域环境基线值的测定应当定期进行，即在某一区域内隔若干年（如10年）进行一次。区域环境基线值能反映较大范围和较长时期内的物质动态平衡情况，是环境质量研究的基本资料之一。 区域环境基线值的表示方法跟环境背景值的表示方法一样，用算术平均值（）加减一个标准差()来表示。土壤中元素的基线值是各种岩石在自然界的物理、化学、生物作用下达到动态平衡的结果。土壤类型相似，基线值相近。如无严重污染，其标准差与算术平均值的比值/是一个较小的数值；如果受到较大的污染影响,这个比值就较大。根据大量统计数字,可以确立该区域的/比值界限。这是区域基线值研究的基础。 海洋污染物的基线值是指海洋环境中基本化学成分的含量。这跟区域环境基线值有相似之处。
在测量工作中作为起始标准的线段。
基线，在测量学中指的是经精确测定长度的直线段；在地理中是指陆地和内水同领海的分界线。出于国际法和国内法的目的，陆地和海洋的划分界线被称为基线（Baseline）。在计算机术语中，基线是项目储存库中每个工件版本在特定时期的一个“快照”。它提供一个正式标准，随后的工作基于此标准，并且只有经过授权后才能变更这个标准。建立一个初始基线后，以后每次对其进行的变更都将记录为一个差值，直到建成下一个基线。
工程类概念
测量学
基线指的是在三角网测量中，经精确测定长度的直线段。
政治地理
基线又称领海基线，是陆地和内水同领海的分界线，是划定领海、毗连区、专属经济区和大陆架宽度的起算线。
领海基线
所谓领海基线，就是划分一个国家内水和领海的分界线，也是海洋法中领海、专属经济区、大陆架等的起算线。确定内水区域和确定领海基线是一致的。
基线是根据联合国1958的领海及毗邻地区协定和1982年的海洋法公约（the law of sea convention）决定下来的，通常是沿海地区的低水线，也称为“直接基线”。如同沿海国家公开承认海图上标志的那样。 在美国，基于联邦法院的决议，这一概念得到了进一步的解释：美国基线是沿海较低低水线的平均线，和美国官方在海图上显示的一样。在河口、海湾湾口和复杂海岸线的外部端点，基线绘制将绕过这些地方。基线以内的内陆水体如海湾、河口、江河和湖泊因国家主权而被称为国内水体。国际法规定，每个沿海国都有领空、水体、海底和领海底土的主权，并给予外国船舶通过的某些权利，以及有限条件下外国飞机飞越的权利。
论文研究对象那个表是论文研究对象基线资料。
通常医学科研论文的第一张表格汇总的是研究对象基线资料，也称为Table1，tableone命令也存在一定的缺陷，如不能提供组间比较的统计量，又如符合正态分布的变量。
会以均数（标准差）形式表示，这些对SCI文章来说，是比较正常的。国内杂志需要我们提供组间比较的统计量，而且符合正态分布的变量，通常是以均数±标准差的形式表示。
论文研究对象基线资料表示技巧
数值变量，符合正态性，用均数（标准差）表示，采用t检验比较组间差异；不符合正态性，中位数（四分位数间距）表示，采用Man-Whitney U检验比较组间差异。分类变量采用频数（百分比）表示，采用卡方检验或精确概率法进行比较组间差异。
多组比较，数值变量，符合正态性，用均数（标准差）表示，采用方差分析比较组间差异；不符合正态性，用中位数（四分位数间距）表示，采用 检验比较组间差异。分类变量采用频数（百分比）表示，采用卡方检验或精确概率法进行比较组间差异。
baseline[英][ˈbeɪslaɪn][美][ˈbeɪslaɪn]n.（网球场的）底线; （棒球场的）垒线; 基线; 零位线; adj.[计]基准的，基线的; 开始的; 望采纳，谢谢
递进关系。基线资料的数据是按照随访资料的真实性确立的。两者属于递进关系。基线资料是2014年公布的全科医学与社区卫生名词，出自《全科医学与社区卫生名词》第一版。
t值是t检验的统计量值，t检验，亦称student t检验（Student's t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。
1、选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提：来自正态分布总体；随机样本；均数比较时，要求两样本总体方差相等，即具有方差齐性)。理论上，即使样本量很小时，也可以进行t检验。（如样本量为10，一些学者声称甚至更小的样本也行），只要每组中变量呈正态分布，两组方差不会明显不同。如上所述，可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验，或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件，可以采用校正的t检验，或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。
2、区分单侧检验和双侧检验。单侧检验的界值小于双侧检验的界值，因此更容易拒绝，犯第Ⅰ错误的可能性大。t检验中的p值是接受两均值存在差异这个假设可能犯错的概率。在统计学上，当两组观察对象总体中的确不存在差别时，这个概率与我们拒绝了该假设有关。一些学者认为如果差异具有特定的方向性，我们只要考虑单侧概率分布，将所得到t-检验的P值分为两半。另一些学者则认为无论何种情况下都要报告标准的双侧t检验概率。
专业上，p值为结果可信程度的一个递减指标，p值越大，我们越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。即假设总体中任意变量间均无关联，我们重复类似实验，会发现约20个实验中有一个实验，我们所研究的变量关联将等于或强于我们的实验结果。（这并不是说如果变量间存在关联，我们可得到5%或95%次数的相同结果，当总体中的变量存在关联，重复研究和发现关联的可能性与设计的统计学效力有关。）
t值指的是t检验，t检验分为单总体检验和双总体检验；单总体t检验时检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著，当总体分布是正态分布，如总体标准差未知且样本容量小于30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t分布；双总体t检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。
朋友或者是同学
F值时F检验的统计量值，F=MSR/MSE，其中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。
P值是指（F检验或者T或者其余检验量）大于所求值时的概率，一般要小于于给定α就说明检验显著，p=P(|U|>=|u|)=|uα/2|)=α。
r值是拟合优度指数，用来评价模型的拟合好坏等,取值范围是【-1,1】，越接近正负1越好，R平方=SSR/SST，其中SSR是回归平方和，SST是总离差平方和。
统计学专业能力：
1，具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练。
2，掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力。
3，了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力。
4，了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景。
5，对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力。
6，掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力。
关于统计学中的f值，在统计学中有专业而且权威的论述。在这，就我的理解，简单的说：f值用来检验样本的结果能够代表总体的真实程度。也就是常说的求样本p值，当p值的结果为≥p>被认为是具有统计学意义，或结果为≥p≥被认为具有高度统计学意义。 这样简单的回答，不知您是否满意！
方差分析：根据不同需要把某变量方差分解为不同的部分，比较它们之间的大小并用F检验进行显著性检验的方法。 又称“变异数分析”或“F检验”，是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。
F值是两个均方的比值，效应项/误差项，不可能出现负值。F值越大与给定显著水平的标准F值相比较，说明处理之间效果差异越明显，误差项越小说明试验精度越高。
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。
扩展资料
F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。
其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布；
若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。
简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。
参考资料来源：百度百科-方差分析
P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。
统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 为有统计学差异， P< 为有显著统计学差异，P<为有极其显著的统计学差异。其含义是样本间的差异由抽样误差所致的概率小于 、、。实际上，P值不能赋予数据任何重要性，只能说明某事件发生的几率。统计结果中显示Pr > F，也可写成Pr( >F)，P = P{ > F}或P = P{ > F}。
假设检验是推断统计中的一项重要内容。用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验，在假设检验中常见到P值( P-Value，Probability，Pr)，P值是进行检验决策的另一个依据。
扩展资料：
P值由来
从某总体中抽
⑴、这一样本是由该总体抽出，其差别是由抽样误差所致；
⑵、这一样本不是从该总体抽出，所以有所不同。
如何判断是那种原因呢？统计学中用显著性检验来判断。其步骤是：
⑴、建立检验假设（又称无效假设，符号为H0）：如要比较A药和B药的疗效是否相等，则假设两组样本来自同一总体，即A药的总体疗效和B药相等，差别仅由抽样误差引起的碰巧出现的。
⑵、选择适当的统计方法计算H0成立的可能性即概率有多大，概率用P值表示。
⑶、根据选定的显著性水平（或），决定接受还是拒绝H0。如果P>，不能否定“差别由抽样误差引起”，则接受H0；如果P<或P <，可以认为差别不由抽样误差引起，可以拒绝H0，则可以接受另一种可能性的假设（又称备选假设，符号为H1），即两样本来自不同的总体，所以两药疗效有差别。
P值的计算：
一般地，用X 表示检验的统计量，当H0为真时，可由样本数据计算出该统计量的值C，根据检验统计量X的具体分布，可求出P值。具体地说：
左侧检验的P值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率，即：P = P{ X < C}
右侧检验的P值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率：P = P{ X > C}
双侧检验的P值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2 倍：P = 2P{ X > C} (当C位于分布曲线的右端时) 或P = 2P{ X< C} (当C 位于分布曲线的左端时) 。若X 服从正态分布和t分布，其分布曲线是关于纵轴对称的，故其P 值可表示为P = P{| X| > C} 。
计算出P值后，将给定的显著性水平α与P 值比较，就可作出检验的结论：
如果α > P值，则在显著性水平α下拒绝原假设。
如果α ≤ P值，则在显著性水平α下接受原假设。
在实践中，当α = P值时，也即统计量的值C刚好等于临界值，为慎重起见，可增加样本容量，重新进行抽样检验。
参考资料：假设检验中的P值-百度百科
1、P<，碰巧出现的可能性小于5%，可以否定原假设，两组差别有显著意义。
2、P>，碰巧出现的可能性大于5%，不能否定原假设，两组差别无显著意义。
3、P <，碰巧出现的可能性小于1%，可以否定原假设，两者差别有非常显著意义。
P值是：
1、一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。
2、拒绝原假设的最小显著性水平。
3、观察到的(实例的)显著性水平。
4、 表示对原假设的支持程度，是用于确定是否应该拒绝原假设的另一种方法。
扩展资料
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率P值或者说观测的显著水平，即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
1、如果P<，说明是较强的判定结果，拒绝假定的参数取值。
2、如果 3、如果P值>，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。 参考资料来源：百度百科——P值 参考资料来源：百度百科——假设检验中的P值 采用spss软件，单因素分组对照计算。 t值和P值都用来判断统计上是否显著的指标。在p值就是拒绝原假设的最小alpha值，把统计量写出来，带进去算出来之后，根据统计量的分布来算p值。P值是用来判定假设检验结果的一个参数，也可以根据不同的分布使用分布的拒绝域进行比较。由R·A·Fisher首先提出。Fisher的具体做法 假定某一参数的取值，选择一个检验统计量，在该统计量的分布在假定的参数取值为真时应该是完全已知的从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率值或者说观测的显著水平即在假设为真时的前提下，检验统计量大于或等于实际观测值的概率。