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文檔簡介
1、湖南師范大學碩士研究生入學考試自命題考試大綱 考試科目代碼: 考試科目名稱:衛(wèi)生統(tǒng)計學一、考試形式與試卷結構1)試卷成績及考試時間:本試卷滿分為100分,考試時間為180分鐘。2)答題方式:閉卷、筆試3)題型結構a: 名詞解釋題,5小題,每小題3分,共15分b: 簡答題,3小題,每小題5分,共15分c: 單選題,20小題,每小題2分,共40分d: 計算題,2小題,每小題15分,共30分2、 考試內容與考試要求1、 緒論考試內容(1)衛(wèi)生統(tǒng)計學的幾個相關概念(2)區(qū)分不同類型的統(tǒng)計資料(3)衛(wèi)生統(tǒng)計工作步驟??荚囈螅?)掌握統(tǒng)計學的幾個基本概念(2)理解醫(yī)學模式的轉變.(3)熟悉統(tǒng)計工作的基本
2、步驟2、定量資料的統(tǒng)計描述考試內容(1)頻數(shù)分布表和頻數(shù)分布圖。(2)集中趨勢與離散程度指標(3)正態(tài)分布曲線的特征與規(guī)律(4)正態(tài)分布規(guī)律的實際應用考試要求(1)掌握描述資料集中趨勢和離散趨勢主要指標的計算方法、意義及其應用(2)熟悉頻數(shù)分布表的編制及其意義(3)了解描述資料分布形態(tài)的統(tǒng)計指標,統(tǒng)計內容的報告形式3. 定性資料的統(tǒng)計描述考試內容(1)相對數(shù)的概念(2)各種常用相對數(shù)的計算、率的標準化思想(3)應用相對數(shù)時應注意的問題考試要求(1)掌握常用相對數(shù)指標的意義和計算,應用相對數(shù)時應注意的問題(2)熟悉醫(yī)學人口統(tǒng)計和疾病統(tǒng)計常用指標的意義和計算(3)熟悉粗率標準化法的基本思想、應用標
3、準化法的注意事項,了解標準化率的計算(4)熟悉動態(tài)數(shù)列及其分析指標的意義和計算(5)了解統(tǒng)計內容的報告形式4. 常用概率分布考試內容(1)正態(tài)分布、偏態(tài)分布概念、計算及其應用(2)二項分布概念、計算及其應用(3)Poisson分布概念、計算及其應用考試要求(1) 掌握正態(tài)分布的概念、特征和應用(2) 熟悉正態(tài)曲線下的面積分布規(guī)律;二項分布與Poisson分布的概念、計算、特征及其應用(3) 了解Poisson分布的概念、計算、特征及其應用5. 參數(shù)估計基礎考試內容(1)均數(shù)的抽樣誤差、標準誤的計算(2)t分布的特征和規(guī)律(3)估計總體均數(shù)的可信區(qū)間考試要求(1)掌握標準誤的意義、計算方法和應用
4、(2)熟悉總體均數(shù)點估計、區(qū)間估計的概念和計算方法(3)了解t分布的概念、圖形和分布表6. 假設檢驗基礎考試內容(1)假設檢驗的意義、步驟(2)各種類型t檢驗的檢驗假設(3)進行假設檢驗應注意的問題考試要求(1)掌握t檢驗的計算與應用條件(2)熟悉假設檢驗的基本原理、基本步驟(3)熟悉假設檢驗與區(qū)間估計的關系,假設檢驗的兩類錯誤,檢驗功效(4)了解Poisson分布的Z檢驗7. 方差分析考試內容(1)完全隨機設計資料的方差分析(2)隨機區(qū)組設計資料的方差分析(3)多個均數(shù)間的兩兩比較:LSD-t檢驗;Dunnett-t檢驗;SNK-q檢驗考試要求(1)掌握方差分析的基本思想(2)熟悉完全設計、
5、隨機區(qū)組設計資料的方差分析(3)熟悉多重比較的意義和方法(4)了解其他設計資料的方差分析,變量變換的意義和方法8. 2 檢驗考試內容(1)2檢驗的基本思想、應用范圍(2)四格表資料的2檢驗(3)行列表資料的2檢驗(4)行列表2檢驗的注意事項考試要求(1)掌握2 檢驗的基本思想(2)熟悉四格表及行列表資料的2 檢驗方法(3)熟悉2 檢驗應注意的問題,四格表確切概率法的計算(4)了解2 擬合優(yōu)度檢驗的基本思想和方法9. 基于秩次的非參數(shù)檢驗考試內容(1)非參數(shù)統(tǒng)計的概念,應用條件(2)秩和檢驗考試要求(1)掌握非參數(shù)檢驗的原理和應用條件(2)熟悉非參數(shù)檢驗方法的計算10. 兩變量關聯(lián)性分析考試內容(1)線性相關的概念、相關系數(shù)的計算(2)相關系數(shù)的假設檢驗(3)相關分析時應注意的問題(4)秩相關的概念、秩相關系數(shù)的計算考試要求(1)掌握線性相關的概念、相關系數(shù)的計算(2)熟悉線性相關應用中應注意的問題(3)熟悉秩相關的概念及秩相關系數(shù)的統(tǒng)計推斷11. 簡單回歸分析考試內容(1)線性回歸的概念、線性回歸方程的計算(2)回歸剩余標準差的計算(3)回歸系數(shù)的假設檢驗(4)回歸分析時應注意的問題考試要
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