医学统计学复习思考题及参考答案

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1、预防医学第三篇复习思考题及参考答案第十三章医学统计学方法的棊木概念和棊木步骤1.举例说明总体与样本的关系。总体是根据研究目的确定的同质的所有观察单位某项观察值(变量值)的集合。例如研究某地2002年正常成人口细胞数,观察对象是该地2002年全部正常成人,观察单位是每个人,观察值是侮人测得的口细胞数,则该地2002年全部止常成人的白细胞数就构成了一个总体;从总体中随机抽取部分观察单位其某项指标的实测值组成样木。从上述的某地2002年正常成人中随机抽取150人,这150正常成人的白细胞数就是样本。抽取样本的冃的是用样本的信息

2、推论总体特征。2.简述3种变量类型的特征。(1)数值变量的变量值是用定量方法测量的,表现为数俏的大小,-•般有计量单位;(2)无序分类变量的变量值是用定性方法得到的,表现为互不相容的类别或属性,但各类别间无程度上的差别,包括二项分类和多项分类;(3)冇序分类变量的变量值也是用定性方法得到的,也表现为互不相容的类别或属性,但各类别Z间冇程度上的差别。第十四章数值变屋的统计描述1.均数、儿何均数和中位数的适用范围是什么?(1)均数适用于描述对称分布,特別是正态分布的数值变量资料的平均水平;(2)几何均数适用于描述原始数据呈偏

3、态分布,但经过对数变换后呈正态分布或近似止态分布的数值变量资料的平均水平;(3)中位数适用于描述呈明显偏态分布(正偏态或负偏态),或分布情况不明,或分布的末端有-不确切数值的数值变最资料的平均水平。2.全距、四分位数间距、方差、标准差、变界系数各有何特点?(1)全距是一组观察值中最大值与最小值Z差,计算简单,意义明了,但全距的不能反映组内其他观察值Z间的离散情况,并且容易受个别特大值或特小值的彫响,稳定性较差;(2)四分位数间距内包括了全部观察值的一半,可看作为中间一半观察值的全距,它比全距稳定,但仍未考虑每个观察值的离

4、散度,它适川于描述偏态分布资料,特别是分布末端无确定数据资料的离散度;(3)方差是离均弟平方和的均数,克服了全距和四分位数间距不能反映组内每个观察值离散度的缺点,但方差把观察值的原度量单位变成了平方单位,导致计算结果难丁•解禅;(4)方差开方,即为标准差,它适宜于描述对称分布,特别是正态分布的数值变虽资料的离散程度;(5)变异系数是标准差与均数Z比,它适宜于描述度量单位不同的观察值的离散程度和度量单位相同但均数相差悬殊的观察值的离散程度。3.制定医学参考值范围的一般原则是什么?(1)抽収样本含量足够大的“正常人”。一般认

5、为样本含量应在100例以上,并以取得一个比较稳定的样本分布为原则。(2)对抽取的正常人进行准确而统一的测定,控制测量误差。(3)判断是否需要分组制定参考值范围。(4)决定参考值范阳的单侧或双侧界值。(5)选择适当的百分界值。(6)根据资料的分布类型选用恰当的方法估计参考值范围。第十五章数值变最的统计推断1.标准差与标准误有何区别和联系?标准差和标准误都是变异指标,但它们Z间冇区别,也冇联系。区别:①概念不同;标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度;标准谋是描述样木均数的抽样谋差;②用途不同;标准差与均数结合估计参考值

6、范围,计算变异系数,计算标准误等。标准误用于估计参数的可信区间,进行假设检验等。③它们与样本含量的关系不同:当样本含量n足够大吋,标准差趋向稳定;而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0。联系:标准差,标准误均为变界指标,当样本含量不变时,标准误与标准差成正比。2.参考值范围与可信区间冇何区别?(1)意义不同:参考值范围是指同质总体屮包括一定数最(如95%或99%)个体值的估计范围。可信区间是指按一定的可信度来估计总体参数所在范围。(2)计算方法不同:参考值范围用乂土%S计算。可信区间用X±tavS^或乂土伦s乂计算,前者用

7、标准差,后者用标准误。3.何谓假设检验?其一•般步骤是什么?所谓假设检验,就是根据研究H的,对样本所属总体特征提出一个假设,然后根据样本所提供的信息,借助一定的分布,观察实测样本情况是否属于小概率事件,从而对所捉出的假设作出拒绝或不拒绝的结论的过程。假设检验一般分为以下步骤:①建立假设:包括:Ho,称无效假设;H.:称备择假设;②确定检验水准:检验水准用a表示,a—般取0.05;③计算检验统计量:根据不同的检验方法,使用特定的公式计算;④确定P值:通过统计量及相应的界值表來确定P值;⑤推断结论:如P>a,则接受Ho,差别

8、无统计学意义;如1)£。,则拒绝H。,差别有统计学意义。4.方差分析的基本思想是什么?方差分析的基木思想是:根据研究资料设计的类型及研究bl的,把全部观察值总变异分解为两个或多个组成部分,其总白由度也分解为相应的儿个部分。例如完全随机设计的方差分析,可把总变异分解为组间变异和组内变异,即$$总=SS纽内+SS组间,总

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