衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)6版重點(diǎn)總結(jié)

1、第一章 緒論一，名詞解釋參數(shù)：根據(jù)總體分布的特征而計(jì)算的總體統(tǒng)計(jì)指標(biāo)?？傮w：研究目的確定的同質(zhì)觀察單位的全體。同質(zhì)：總體中個體具有相同的性質(zhì)。變異：同質(zhì)基礎(chǔ)上的個體差異。樣本：從總體中隨機(jī)抽取的有代表性的一部分觀察單位，其實(shí)測值的集合。統(tǒng)計(jì)量：由總體中隨機(jī)抽取樣本而計(jì)算的相應(yīng)樣本指標(biāo)。概率：描述隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大小的數(shù)值。（概率的統(tǒng)計(jì)定義：在一定條件下，重復(fù)做n次試驗(yàn)，nA為n次試驗(yàn)中事件A發(fā)生的次數(shù)，如果隨著n逐漸增大，頻率nA/n逐漸穩(wěn)定在某一數(shù)值p附件，則數(shù)值p稱為事件A在該條件下發(fā)生的概率。）抽樣誤差：由個體變異的存在和抽樣引起樣本統(tǒng)計(jì)量與相應(yīng)的總體參數(shù)間以及各樣本統(tǒng)計(jì)量之間的差別

2、。二，問答題。統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本步驟有哪些？答：統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門處理數(shù)據(jù)中變異性的科學(xué)與藝術(shù)，它包括收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、解釋數(shù)據(jù)，以及表達(dá)數(shù)據(jù)?？傮w與樣本的區(qū)別與關(guān)系？答：區(qū)別：樣本是總體的一部分，聯(lián)系：如果樣本的均衡性較好，就能夠代表總體的特征。抽樣誤差產(chǎn)生的原因有哪些？可以避免抽樣誤差嗎？答：一，個體差異引起；二，抽樣方法引起。抽樣誤差不能避免，但可以隨著樣本含量的增大而減小。何為概率及小概率事件？答：概率是指在一定條件下，重復(fù)做n次試驗(yàn)，nA為n次試驗(yàn)中事件A發(fā)生的次數(shù)，如果隨著n逐漸增大，頻率nA/n逐漸穩(wěn)定在某一數(shù)值p附件，則數(shù)值p稱為事件A在該條件下發(fā)生的概率。小概率事件是指習(xí)慣上將P=0.

3、05或P=0.01稱為小概率事件，表示某事件發(fā)生的可能性很小。第二章 定量資料的統(tǒng)計(jì)描述一、名詞解釋頻數(shù)：對一個隨機(jī)事件進(jìn)行反復(fù)觀察，其中某變量值出現(xiàn)的次數(shù)被稱為頻數(shù)。方差：用來度量隨機(jī)變量和數(shù)學(xué)期望（即均值）之間的偏離程度。標(biāo)準(zhǔn)差：也稱均方差，是各數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的距離的平均數(shù)。中位數(shù)：是指將原始觀察值從小到大或從大到小排序后，位次局中的那個數(shù)。幾何均數(shù)：變量對數(shù)值的算數(shù)均數(shù)的反對數(shù)。四分位數(shù)間距：百分位數(shù)P75和百分位數(shù)P25之差。正偏態(tài)分布：偏態(tài)分布是相對于正態(tài)分布而言的，如果頻數(shù)分布的高峰向左偏移，長尾向右側(cè)延伸為正偏態(tài)分布也叫右偏態(tài)分布。負(fù)偏態(tài)分布：偏態(tài)分布是相對于正態(tài)分布而言的，如果

4、頻數(shù)分布的高峰向右偏移，長尾向左延伸則成負(fù)偏態(tài)分布，也叫左偏態(tài)分布。變異系數(shù)：是衡量資料中各觀測值變異程度的一個統(tǒng)計(jì)量，用標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值來表示。二、問答題。描述數(shù)值變量資料集中趨勢的指標(biāo)有哪些？其適用范圍有哪些？答：常見的包括算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)。相同點(diǎn)：算數(shù)均數(shù)和中位數(shù)都適用于正態(tài)分布的資料。不同點(diǎn)：幾何均數(shù)適用于可經(jīng)對數(shù)轉(zhuǎn)換為對稱分布的資料；中位數(shù)適用于各種分布的資料，常用于描述偏峰分布的資料。描述數(shù)值變量資料離散趨勢的指標(biāo)有哪些？其適用范圍有何異同？答：常見的包括：極差、四分位數(shù)間距、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)。適用范圍相同點(diǎn)：極差和四分位數(shù)間距可用于各種資料的分布；方差和標(biāo)準(zhǔn)差

5、適用于對稱分布，特別是正態(tài)分布的資料。不同點(diǎn)：極差易受樣本含量的影響，很不穩(wěn)定；四分位數(shù)間距特別適用偏峰分布資料；變異系數(shù)適用于量綱不同的變量間，或均數(shù)差別較大的變量間變異程度的比較。第三章 定性資料的統(tǒng)計(jì)描述一，名詞解釋率：指某現(xiàn)象實(shí)際發(fā)生觀察單位數(shù)與可能發(fā)生該現(xiàn)象的觀察單位總數(shù)之比，用以說明某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強(qiáng)度。構(gòu)成比：是指事物內(nèi)部某一組成部分觀察單位數(shù)與該事物內(nèi)部各組成部分觀察單位總數(shù)之比，用以說明某一事物內(nèi)部各組成部分所占的比重或分布，常用百分?jǐn)?shù)表示。相對比：是指兩個有關(guān)聯(lián)的指標(biāo)之比，用以說明一個指標(biāo)是另一個指標(biāo)的幾倍或幾分之幾。人口金字塔：是將人口的性別和年齡資料結(jié)合起來，以圖形的

6、方式表達(dá)人口的性別和年齡構(gòu)成。它以年齡為縱軸，人口數(shù)構(gòu)成為橫軸，左側(cè)為男，右側(cè)為女而繪制的兩個相對應(yīng)的直方圖，可以分析過去人口的出生死亡情況以及今后人口的發(fā)展趨勢。標(biāo)準(zhǔn)化率：尋找一個統(tǒng)一的分布作為標(biāo)準(zhǔn)組，然后每個比較組均按該分布標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算相應(yīng)的率，所得到的率是相對于標(biāo)準(zhǔn)組的，故稱為標(biāo)準(zhǔn)化率。標(biāo)準(zhǔn)化死亡比（SMR）：實(shí)際死亡人數(shù)與期望死亡人數(shù)之比。期望壽命：指0歲時的預(yù)期壽命。一般用“歲”表示。即在某一死亡水平下，已經(jīng)活到X歲年齡的人們平均還有可能繼續(xù)存活的年歲數(shù)。動態(tài)數(shù)列：按時間順序?qū)⒁幌盗薪y(tǒng)計(jì)指標(biāo)（可以為絕對數(shù)，相對數(shù)或平均數(shù)）排列起來，用以觀察和比較該事物在時間上的變化和發(fā)展趨勢。二、問答題

7、請說明頻率型指標(biāo)與強(qiáng)度型指標(biāo)的主要區(qū)別？答：主要區(qū)別：指標(biāo)的解釋不同，頻率型指標(biāo)是表示事物內(nèi)部某個組成部分所占的比重或分布，或指某現(xiàn)象發(fā)生的頻率。強(qiáng)度型指標(biāo)是指單位時間內(nèi)某現(xiàn)象發(fā)生的頻率。標(biāo)準(zhǔn)化法的基本思想？答：采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，以消除重要因素的構(gòu)成不同對粗率的影響，使通過標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化率具有可比性。請比較發(fā)病率和患病率的不同。答：發(fā)病率表示一定時期內(nèi)，在可能發(fā)生某病的一定人群活過的總?cè)四陻?shù)中，新發(fā)生的某病病歷數(shù)，其分子是新病歷數(shù)，分母是總?cè)四陻?shù)；患病率，又稱現(xiàn)患率，指某時點(diǎn)上受檢人數(shù)中先患某種病的人數(shù)，通常用于描述病程較長或發(fā)病時間不易明確的疾病的患病情況，其分子包括新舊病例數(shù)，分母是受檢總

8、人數(shù)。在一定的人群和時間內(nèi)，發(fā)病率和患病率有密切關(guān)系，兩者與病程（D）的關(guān)系是：PR=IRD。請比較死亡率與病死率的不同。答：死亡率與病死率的分子是一樣的，均表示因某病死亡的人數(shù)，但死亡率的分母是總?cè)四陻?shù)，側(cè)重反映發(fā)生的強(qiáng)度，或單位時間內(nèi)死亡的概率；病死率的分母是患某病的人數(shù)，反映疾病死亡的概率。應(yīng)用相對數(shù)應(yīng)注意的事項(xiàng)。答：1.分析時不能以構(gòu)成比代替率；2.應(yīng)用相對數(shù)對比分析時，要考慮資料是否具有可比性；3.計(jì)算相對數(shù)時分母應(yīng)有足夠數(shù)量；4.對觀察單位數(shù)不等的幾個率，不能直接相加求其平均；5.樣本率要檢驗(yàn)。應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化的注意事項(xiàng)。答：1.標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用范圍很廣，適用于“某事件的發(fā)生率”可以是治愈率

9、，也可以是患病率，還可以是發(fā)病率、病死率等。當(dāng)某個分類變量在兩組中分布不同時，這個分類變量就成為兩組頻率比較的混雜因素，標(biāo)準(zhǔn)化法的目的就是消除這個混雜因素的影響。2.標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化率，已經(jīng)不再反映當(dāng)時當(dāng)?shù)氐膶?shí)際水平，它只是表示相互比較的資料間的相對水平。3.標(biāo)準(zhǔn)化法的實(shí)質(zhì)是找一個“標(biāo)準(zhǔn)“，使兩組得以在一個共同的”平臺“上進(jìn)行比較。4.兩樣本標(biāo)準(zhǔn)化率是樣本值，存在抽樣誤差。比較兩樣本的標(biāo)準(zhǔn)化率，當(dāng)樣本含量較小時，還應(yīng)作假設(shè)檢驗(yàn)。第四章 統(tǒng)計(jì)表與統(tǒng)計(jì)圖一、問答題依次寫出箱式圖中涉及到的各個取值。答：由大到小的次序?yàn)椋簶O大值、P75、中位數(shù)、P25和極小值。直方圖中各矩形的高度等于頻數(shù)（或頻數(shù)），

10、對嗎？答：對于各組距相等的情形，該說發(fā)是對的。若某些組段的組距與多數(shù)阻段所取組距不同時，例如前者是后者的k倍，則該不等距組段的高度為頻數(shù)（頻率）除以k。確切地說，組段對應(yīng)的面積等于頻數(shù)（頻率）。統(tǒng)計(jì)表的列表原則是什么？答：一是重點(diǎn)突出，簡單明了；二是主謂分明，層次清楚，符合邏輯。線圖和半對數(shù)線圖的主要區(qū)別是什么？答：線圖的縱軸尺度為算術(shù)尺度，用以表示某指標(biāo)隨時間的變化趨勢；半對數(shù)線圖的縱軸尺度為對數(shù)尺度，用以表示某指標(biāo)隨時間的增長或減少速度。第五章 常用概率分布一、名詞解釋正態(tài)分布：是一種很重要的連續(xù)型分布，以均數(shù)為中心，左右兩側(cè)對稱，靠均數(shù)兩側(cè)的頻數(shù)較多，離均數(shù)越遠(yuǎn)，頻數(shù)越少，形成鐘形分布。

11、Poisson分布：是一種離散型分布，用以在單位時間、空間、面積等的罕見時間發(fā)生次數(shù)的概率分布。二項(xiàng)分布：對只有兩種互斥結(jié)果的離散型隨機(jī)事件的規(guī)律性進(jìn)行描述的一種概率分布。醫(yī)學(xué)參考值范圍：是指特定的“正?！比巳海ㄅ懦藢λ芯恐笜?biāo)有影響的疾病和有關(guān)因素的特定人群）的解剖、生理、生化指標(biāo)及組織代謝產(chǎn)物含量等數(shù)據(jù)中大多數(shù)個體的取值所在的范圍。人們習(xí)慣用該人群中95%的個體某項(xiàng)醫(yī)學(xué)指標(biāo)的取值范圍作為該指標(biāo)的醫(yī)學(xué)參考值范圍。二、問答題醫(yī)學(xué)參考值范圍確定的方法是什么？答：百分位數(shù)法和正態(tài)分布法。簡述二項(xiàng)分布、Poisson分布、正態(tài)分布的區(qū)別與聯(lián)系。答：區(qū)別：二項(xiàng)分布、Poisson分布是離散型概率分布

12、，用概率函數(shù)描述其分布狀況，而正態(tài)分布是連續(xù)型概率分布，用密度函數(shù)和分布函數(shù)描述其分布狀況。聯(lián)系：Poisson分布可以視為n很大而很小的二項(xiàng)分布。當(dāng)n很大而和1都不是很小的時候二項(xiàng)分布漸近正態(tài)分布，當(dāng)=20的時候Poisson分布漸近正態(tài)分布?？刂茍D的基本原理。答：如果某一波動僅僅由個體差異或隨機(jī)測量誤差所致，那么觀察結(jié)果服從正態(tài)分布；依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線下面積的分布規(guī)律性，確定出現(xiàn)概率非常小的若干情況作為異常標(biāo)準(zhǔn)；如果出現(xiàn)相應(yīng)結(jié)果則判為異常。二項(xiàng)分布的特征？答：二項(xiàng)分布圖的高峰在=n處或附近；為0.5時，圖形是對稱的；當(dāng)不等于0.5時，分布不對稱，且對同一n，離0.5愈遠(yuǎn)，對稱性愈差。對同

13、一，隨著n的增大，分布趨于對稱。當(dāng)n時，只要不太靠近0或1，二項(xiàng)分布趨于對稱。Poisson分布的特征？答：（1）Poisson分布的總體均數(shù)與總體方差相等，均為。（2）當(dāng)較小時，圖形呈偏態(tài)分布；當(dāng)較大時，圖形呈正態(tài)分布。（3）Poisson分布的觀察結(jié)果具有可加性。正態(tài)分布曲線的位置與形狀的特點(diǎn)？ 答：（1）關(guān)于=對稱。（2）在=處取得該概率密度函數(shù)最大值，在=處有拐點(diǎn)。（3）曲線下面積為1。（4）決定曲線在橫軸上的位置，增大，曲線沿橫軸向右移；反之，減小，曲線沿橫軸向左移。（5）決定曲線的形狀，當(dāng)恒定時，越大，數(shù)據(jù)越分散，曲線越“矮胖”； 越小，數(shù)據(jù)越集中，曲線越“瘦高”。第六章 參數(shù)估計(jì)

14、基礎(chǔ)一、名詞解釋統(tǒng)計(jì)推斷：抽樣研究的目的是用樣本信息來推斷相應(yīng)總體的特征，這一過程稱為統(tǒng)計(jì)推斷。參數(shù)估計(jì)：如何由樣本統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來推斷總體相應(yīng)指標(biāo)。假設(shè)檢驗(yàn)：如何由樣本差異來推斷總體之間是否可能存在差異。標(biāo)準(zhǔn)誤SEM：樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，即均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。置信區(qū)間CI：將樣本統(tǒng)計(jì)量與標(biāo)準(zhǔn)誤結(jié)合起來，確定一個具有較大置信度的包含總體參數(shù)的范圍，該范圍稱為總體參數(shù)的置信區(qū)間。t分布：在實(shí)際的工作中，往往是未知的，常用s作為的估計(jì)值，為了與變換區(qū)別，稱為t變換，統(tǒng)計(jì)量t值的分布稱為t分布。二、問答題t分布圖形的特征？答：（1）單峰分布，以0為中心，左右對稱；（2）越小，t值越分散，曲線的峰部越矮，尾部越高；

15、（3）隨著逐漸增大，t分布逐漸接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；當(dāng)趨向時，t分布趨近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布?？傮w分布的形態(tài)和樣本含量對樣本均數(shù)的抽樣分布會產(chǎn)生何種影響？答：無論原始數(shù)據(jù)的總體分布形態(tài)如何，即對于任意分布而言，在樣本含量足夠大時，其樣本均數(shù)的分布近似于正態(tài)分布，且樣本均數(shù)的均數(shù)等于原分布的均數(shù)，樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤有公式（6-1）計(jì)算。樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤的意義是什么？與原變量的標(biāo)準(zhǔn)差有何區(qū)別與聯(lián)系？答：樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤可以反映樣本均數(shù)之間的離散程度及抽樣誤差的大小。標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)別：（1）概念不同，標(biāo)準(zhǔn)差表示樣本個體間的變異程度，標(biāo)準(zhǔn)誤表示樣本均數(shù)間的變異程度。（2）用途不同，標(biāo)準(zhǔn)差常用于表示變量值對均數(shù)波

16、動的大小，當(dāng)資料呈正態(tài)分布時，與均數(shù)結(jié)合可估計(jì)醫(yī)學(xué)參考值范圍，計(jì)算變異系數(shù)等；標(biāo)準(zhǔn)誤常用于表示樣本統(tǒng)計(jì)值（樣本均數(shù)、樣本率）對總體參數(shù)（總體均數(shù)、總體率）的波動情況，可估計(jì)參數(shù)的可信區(qū)間，進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)等。(3)它們與樣本含量n的關(guān)系不同，當(dāng)樣本含量n增大時，標(biāo)準(zhǔn)差趨近于，而標(biāo)準(zhǔn)誤隨n的增大而減小,趨近于0。聯(lián)系：均是變異指標(biāo)；當(dāng)樣本量n一定時，標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差呈正比。用同一個樣本統(tǒng)計(jì)量分別估計(jì)總體參數(shù)的95%置信區(qū)間和99%置信區(qū)間，哪一個估計(jì)的精度更好？為什么？答：95%置信區(qū)間的精度要好于99%置信區(qū)間。因?yàn)橹眯哦然蛑眯潘接?5%提高到99%時，置信區(qū)間由窄變寬，估計(jì)的精度下降。滿足什么條

17、件時可以采取正態(tài)近似法估計(jì)總體概率的置信區(qū)間？答：當(dāng)n足夠大，且樣本頻率p和1p均不太小時，如np與n(1p)均大于5時，可用正態(tài)近似法求總體概率的置信區(qū)間。參考值范圍與置信區(qū)間有何區(qū)別？答：區(qū)別：（1）意義不同：參考值范圍是指通知總體中包括一定數(shù)量（如95%或99%）個體值的估計(jì)范圍?？尚艆^(qū)間是指按一定的可信度來估計(jì)總體參數(shù)所在范圍。（2）計(jì)算方法不同。第七章 假設(shè)檢驗(yàn)基礎(chǔ)一、名詞解釋檢驗(yàn)效能：當(dāng)所研究的總體與H0確有差別時，按檢驗(yàn)水平能夠發(fā)現(xiàn)它（拒絕H0）的概率。（當(dāng)兩總體確有差異，按規(guī)定檢驗(yàn)水準(zhǔn)所能發(fā)現(xiàn)該差異的能力。）變量變換：對資料數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)變換，使得變換后的資料符合參數(shù)方法條件的一

18、種方法。第型錯誤：如果實(shí)際情況與H0一致，僅僅由于抽樣的原因，使得統(tǒng)計(jì)量的觀察值落到拒絕域，拒絕原本正確的H0，導(dǎo)致推斷結(jié)論錯誤，稱為第型錯誤。第型錯誤：如果實(shí)際情況與H0不一致，僅僅由于抽樣的原因，使得統(tǒng)計(jì)量的觀察值落到接受域，不能拒絕原本錯誤的H0，導(dǎo)致推斷結(jié)論錯誤，稱為第型錯誤。二、問答題假設(shè)檢驗(yàn)的理論依據(jù)是什么？（或者問基本思想）答：采用邏輯上的反證法，利用“小概率思想”。小概率思想是是指概率事件（p0.05或p10或n2n110時用Z檢驗(yàn)，這時檢驗(yàn)是屬于參數(shù)檢驗(yàn)還是非參數(shù)檢驗(yàn)，為什么？答：屬于非參數(shù)檢驗(yàn)，因?yàn)檫@時的Z檢驗(yàn)是比較例數(shù)較小組秩和與其總體均數(shù)n(N+1)/2的差別。第十一章

19、 兩變量關(guān)聯(lián)性分析一，名詞解釋自變量：指實(shí)驗(yàn)中由于實(shí)驗(yàn)者所操縱的因素或條件。因變量：指實(shí)驗(yàn)中由于實(shí)驗(yàn)變量而引起的變化和結(jié)果。線性相關(guān)系數(shù)：又稱Pearson積距相關(guān)系數(shù)，是定量描述兩個變量間線性關(guān)系密切程度和相關(guān)方向的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。線性相關(guān)：兩個變量間呈現(xiàn)線性變化趨勢的關(guān)系稱為線性相關(guān)。二、問答題線性相關(guān)中應(yīng)注意的問題？答：（1）樣本相關(guān)系數(shù)接近0并不意味著兩變量間一定無相關(guān)性；（2）變量的數(shù)值不能人為選定；（3）出現(xiàn)異常值時慎用相關(guān)；（4）相關(guān)未必真存在內(nèi)在聯(lián)系；（5）分層資料盲目合并易出假象。Pearson積距相關(guān)與Spearman等級相關(guān)有何異同？答：Pearson積距相關(guān)與Spearman

20、等級相關(guān)的應(yīng)用條件不同，前者要求數(shù)據(jù)服從二元正態(tài)分布，屬于參數(shù)方法；而后者可不滿足正態(tài)分布條件，為非參數(shù)法；相同點(diǎn)都是用來解決兩變量間的線性相關(guān)程度的大小，相關(guān)系數(shù)的含義、單位、取值范圍一致，且計(jì)算公式相同，不過一個直接用原始的定量數(shù)據(jù)，另一個則要用等級數(shù)據(jù)。比較分類變量的兩個樣本或多個樣本的頻數(shù)分布所采用的2檢驗(yàn)與關(guān)聯(lián)性分析的2檢驗(yàn)有何異同？答：分類變量的兩樣本與多個樣本頻數(shù)分布比較的2檢驗(yàn)是對兩樣本或多個樣本比較，而關(guān)聯(lián)性分析的2檢驗(yàn)卻是探討一份樣本的兩種屬性所對應(yīng)的兩個變量間的關(guān)系，研究的問題不同、設(shè)計(jì)不同、檢驗(yàn)假設(shè)不同、意義不同、結(jié)論不同；相同的僅是計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的工具。分類變量配對的22

21、資料在什么情況下用McNemer2檢驗(yàn)，什么情況下用Pearson 2檢驗(yàn)？答：分類變量配對設(shè)計(jì)的22頻數(shù)資料若是作兩組頻數(shù)比較，則用McNemer2檢驗(yàn)，若是作兩變量間關(guān)聯(lián)性分析則用Pearson 2檢驗(yàn)？第十二章 簡單回歸分析一，名詞解釋1. 線性回歸：是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法之一。2. 決定系數(shù)：回歸平方和與總離均差平方和之比稱為決定系數(shù)。二，問答題1. 線性回歸模型的適用條件：線性、獨(dú)立、正態(tài)、等方差。2. 型回歸和型回歸的區(qū)別與聯(lián)系？ 答：前者要求Y為隨機(jī)變量，服從正態(tài)分布，X可人為取值；后者X,Y均為隨機(jī)變量，均服從

22、正態(tài)分布。3. 置信帶的意義是什么？ 答：在滿足線性回歸的假設(shè)條件下，可以認(rèn)為真實(shí)的回歸直線落在兩條弧形曲線所形成的區(qū)帶內(nèi)，其置信度為1。4. 線性回歸分析中應(yīng)該注意哪些問題？ 答：（1）作簡單線性回歸分析要有實(shí)際意義，不要把豪無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象強(qiáng)加在一起作回歸分析。在理論上，任何成對的兩組數(shù)據(jù)都可以獲得一個唯一的線性回歸方程，并有可能作回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。（2）在作線性回歸分析前，一定要繪制散點(diǎn)圖，觀察全部數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布趨勢，只有存在線性趨勢時，才可以進(jìn)行線性回歸分析。（3）線性回歸方程的適用范圍一般以自變量的取值范圍為限，若無充分理由證明超過自變量取值范圍仍是直線，應(yīng)該避免外延。（

23、4）作線性回歸分析有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義不等于有實(shí)際意義，考察線性回歸方程的實(shí)際效果用決定系數(shù)R2的大小，而不是線性回歸分析的假設(shè)檢驗(yàn)的概率P值。5. 簡述線性相關(guān)與線性回歸的區(qū)別與聯(lián)系？ 答：聯(lián)系：r（相關(guān)系數(shù)）與b（回歸系數(shù)）可相互換算；r與b的假設(shè)檢驗(yàn)等價；r與b正負(fù)號一致；回歸可解釋相關(guān)，相關(guān)系數(shù)的平方r（對稱決定系數(shù)）是回歸平方與總的離均差平方和之比，故回歸平方和是引入相關(guān)變量后總平方和減少的部分tr=tb=。區(qū)別：資料要求上相關(guān)X，Y正態(tài)分布，回歸Y正態(tài)分布；應(yīng)用上：相關(guān)說明相關(guān)關(guān)系，回歸說明依存關(guān)系。意義上：r說明兩變量關(guān)系程度與方向b表示x增或改變，使Y改變b個單位；計(jì)算上：b=Ly/L

24、x, r=Lxy/；取值范圍：-b，-1r1；單位：b有單位，r無單位。第十四章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)一，名詞解釋1. 處理因素：研究者根據(jù)研究目的而施加的特定的實(shí)驗(yàn)措施，又稱受試因素。2. 實(shí)驗(yàn)效應(yīng)：處理因素作用于受試對象長生的反應(yīng)或結(jié)局。3. 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)：4. 配對設(shè)計(jì): 5.交叉設(shè)計(jì):6. 區(qū)組設(shè)計(jì): 7.析因設(shè)計(jì):課后習(xí)題答案1. 答：實(shí)驗(yàn)研究和調(diào)查研究的根本目的在于研究者是否人為地設(shè)置處理因素，即是否對研究對象施加了干預(yù)措施。試驗(yàn)研究中研究者可以主動施加干預(yù)措施，控制非試驗(yàn)因素的干擾，而調(diào)查研究則知識客觀地放映事物的實(shí)際情況，未給予任何的干預(yù)措施。2. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的三個基本原則是：對照，隨機(jī)化，

25、重復(fù)。3. 使用安慰劑的目的在于消除受試對象和試驗(yàn)觀察者由于主觀因素造成的偏倚，以及對試驗(yàn)結(jié)果的人為干擾，保證試驗(yàn)的可靠性。一般在臨床雙盲試驗(yàn)中使用。4. 隨機(jī)化使非處理因素在實(shí)驗(yàn)組和對照組中的影響相當(dāng)，因此提高了對比組間的可比性，使試驗(yàn)結(jié)論的外推具有科學(xué)性和可靠性。隨機(jī)化是對資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的前提。5. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本要素有哦：受試對象、處理因素和實(shí)驗(yàn)效應(yīng)。6. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)樣本含量估計(jì)的四要素是：欲比較的兩總體參數(shù)的差值、有關(guān)總體變異的信息、第類錯誤概率的大小以及第類錯誤概率的大小或檢驗(yàn)功效1。7. 配對設(shè)計(jì)按可能影響結(jié)果的主要混雜因素將受試對象一一組成對子，然后隨機(jī)分配到實(shí)驗(yàn)組和對照組。因此

26、能夠保證對比組間具有更高的可比性，與完全隨機(jī)設(shè)計(jì)相比提高了檢驗(yàn)功效，節(jié)約了樣本含量。8. 為避免醫(yī)生和患者主觀因素對實(shí)驗(yàn)效應(yīng)觀察造成的影響，應(yīng)采用盲法、安慰劑和模擬技術(shù)，使醫(yī)生和患者都不清楚處理措施的分配，以真正顯示出處理因素的效應(yīng)。思考題1. 析因設(shè)計(jì)是一種多因素多水平交叉分組的全面實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案，它是將兩個或多個處理因素的水平進(jìn)行組合，對所有肯呢個的組合都進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，從而探討各處理因素各水平的差異，同時檢驗(yàn)各因素間的交互作用。析因設(shè)計(jì)的特點(diǎn)在于其全面性，可探討各處理因素不同水平的效應(yīng)，同時可獲得各處理因素間的交互效應(yīng)；通過比較各種組合的效應(yīng)還能尋求最佳組合。但析因設(shè)計(jì)的工作量較大，設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)分

27、析復(fù)雜，眾多交互效應(yīng)的解釋困難。2. 交叉設(shè)計(jì)是一種特殊的自身對照設(shè)計(jì)。其中22交叉設(shè)計(jì)首先是將同質(zhì)個體隨機(jī)分為兩組，每組接受了兩種處理。當(dāng)然階段數(shù)和處理數(shù)都可以擴(kuò)展，成為多種處理多重交叉實(shí)驗(yàn)。交叉設(shè)計(jì)一般用于有自愈傾向或病程較長的疾病研究。 交叉設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)：一是節(jié)約樣本含量，二是能夠控制個體差異和時間對處理因素的影響；三是在臨床試驗(yàn)中同等地考慮了每個患者的利益。其缺點(diǎn)，一是處理時間不能太長，二是當(dāng)受試對象的狀態(tài)發(fā)生根本變化時，后一階段的處理將無法進(jìn)行；三是受試對象一旦在某一階段退出試驗(yàn)，就會造成數(shù)據(jù)缺失。第十五章 調(diào)查設(shè)計(jì)一，名解略（簡單隨機(jī)抽樣，分層抽樣，整群抽樣，系統(tǒng)抽樣名詞解釋）二，問答題1。它們是兩種主要的研究方法，其方法步驟基本相同。主要區(qū)別在于調(diào)查研究不能人為設(shè)置處理因素，也難以進(jìn)行完全隨機(jī)化，而實(shí)驗(yàn)研究則可以。二者可以結(jié)合使用，可起到取長補(bǔ)短的作用。2. 調(diào)查研究主要有普查、抽樣調(diào)查、典型調(diào)查等，每類還可以細(xì)分為多種方法。普查能得到全面的信息，但是費(fèi)時費(fèi)力；抽樣調(diào)查能盡快得到結(jié)果，省時省力，但存在抽樣誤差；典型調(diào)查能突出代表性并盡快得到結(jié)果，但不能進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。3. 對于無限總體只能采取抽樣調(diào)查，對于有限總體常常沒有足夠人力、物力、財(cái)力，也沒有必要進(jìn)行全面調(diào)查。因此，