醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 總結(jié) 重點(diǎn) 筆記 復(fù)習(xí)資料

1、第一章2選1總體：總體（population）是根據(jù)研究目的確定的同質(zhì)觀察單位（研究對(duì)象）的全體，實(shí)際上是某一變量值的集合?？煞譃橛邢蘅傮w和無限總體?？傮w中的所有單位都能夠標(biāo)識(shí)者為有限總體，反之為無限總體。樣本：從總體中隨機(jī)抽取部分觀察單位，其測(cè)量結(jié)果的集合稱為樣本（sample）。樣本應(yīng)具有代表性。所謂有代表性的樣本，是指用隨機(jī)抽樣方法獲得的樣本。3選1小概率事件：我們把概率很接近于0（即在大量重復(fù)試驗(yàn)中出現(xiàn)的頻率非常低）的事件稱為小概率事件。P值：P 值即概率，反映某一事件發(fā)生的可能性大小。統(tǒng)計(jì)學(xué)根據(jù)顯著性檢驗(yàn)方法所得到的P 值反應(yīng)結(jié)果真實(shí)程度，一般以P 0.05 認(rèn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義， P

2、0.01 認(rèn)為有高度統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率等于或小于0.05 或0.01。 P值是：1) 一種概率，一種在原假設(shè)為真的前提下出現(xiàn)觀察樣本以及更極端情況的概率。2) 拒絕原假設(shè)的最小顯著性水平。3) 觀察到的(實(shí)例的) 顯著性水平。4) 表示對(duì)原假設(shè)的支持程度，是用于確定是否應(yīng)該拒絕原假設(shè)的另一種方法。小概率原理：一個(gè)事件如果發(fā)生的概率很小的話，那么可認(rèn)為它在一次實(shí)際實(shí)驗(yàn)中是不會(huì)發(fā)生的，數(shù)學(xué)上稱之小概率原理，也稱為小概率的實(shí)際不可能性原理。統(tǒng)計(jì)學(xué)中，一般認(rèn)為等于或小于0.05或0.01的概率為小概率。資料的類型（3選1）（1）計(jì)量資料：對(duì)每個(gè)觀察單位用定量的方法測(cè)定

3、某項(xiàng)指標(biāo)量的大小，所得的資料稱為計(jì)量資料（measurement data）。計(jì)量資料亦稱定量資料、測(cè)量資料。.其變量值是定量的，表現(xiàn)為數(shù)值大小，一般12有度量衡單位。如某一患者的身高（cm）、體重(kg)、紅細(xì)胞計(jì)數(shù)(10/L)、脈搏（次/分）、血壓（KPa）等。（2）計(jì)數(shù)資料：將觀察單位按某種屬性或類別分組，所得的觀察單位數(shù)稱為計(jì)數(shù)資料（count data）。計(jì)數(shù)資料亦稱定性資料或分類資料。其觀察值是定性的，表現(xiàn)為互不相容的類別或?qū)傩浴Ｈ缯{(diào)查某地某時(shí)的男、女性人口數(shù)；治療一批患者，其治療效果為有效、無效的人數(shù)；調(diào)查一批少數(shù)民族居民的A、B、AB、O 四種血型的人數(shù)等。（3）等級(jí)資料：將觀

4、察單位按測(cè)量結(jié)果的某種屬性的不同程度分組，所得各組的觀察單位數(shù)，稱為等級(jí)資料（ordinal data）。等級(jí)資料又稱有序變量。如患者的治療結(jié)果可分為治愈、好轉(zhuǎn)、有效、無效或死亡，各種結(jié)果既是分類結(jié)果，又有順序和等級(jí)差別，但這種差別卻不能準(zhǔn)確測(cè)量；一批腎病患者尿蛋白含量的測(cè)定結(jié)果分為 +、+、+等。等級(jí)資料與計(jì)數(shù)資料不同：屬性分組有程度差別，各組按大小順序排列。等級(jí)資料與計(jì)量資料不同：每個(gè)觀察單位未確切定量，故亦稱為半計(jì)量資料。兩種誤差（2選1）抽樣誤差（sampling error ）由于抽樣而引起的總體指標(biāo)(參數(shù))與樣本指標(biāo)(統(tǒng)計(jì)數(shù))之間的差異。抽樣誤差是由個(gè)體變異或其它隨機(jī)因素造成的，是

5、不可避免的，但誤差分布有規(guī)律可循，可進(jìn)行估計(jì)和分析。系統(tǒng)誤差（systematic error）：由于測(cè)量儀器結(jié)構(gòu)本身的問題、刻度不準(zhǔn)確或測(cè)量環(huán)境改變等原因,在多次測(cè)量時(shí)所產(chǎn)生的,總是偏大或總是偏小的誤差,稱為系統(tǒng)誤差。它帶有規(guī)律性,經(jīng)過校正和處理,通?？梢詼p少或消除。統(tǒng)計(jì)的步驟（考填空題，四個(gè)空）統(tǒng)計(jì)工作的步驟設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)內(nèi)容包括資料收集、整理和分析全過程總的設(shè)想和安排。設(shè)計(jì)是整個(gè)研究中最關(guān)鍵的一環(huán)，是今后工作應(yīng)遵循的依據(jù)。收集資料：應(yīng)采取措施使能取得準(zhǔn)確可靠的原始數(shù)據(jù)。整理資料：簡化數(shù)據(jù)，使其系統(tǒng)化、條理化，便于進(jìn)一步分析計(jì)算。分析資料：計(jì)算有關(guān)指標(biāo)，反映事物的綜合特征，闡明事物的內(nèi)在聯(lián)系和

6、規(guī)律。分析資料包括統(tǒng)計(jì)描述和統(tǒng)計(jì)推斷。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則 （考填空題，三個(gè)空）隨機(jī)化原則、對(duì)照的原則、重復(fù)的原則。2選1參數(shù)：參數(shù)（）是指總體的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，如總體均數(shù)、總體率等?？傮w參數(shù)是固定的常數(shù)。多數(shù)情況下，總體參數(shù)是不易知道的，但可通過隨機(jī)抽樣抽取有代表性的樣本，用算得的樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)未知的總體參數(shù)。統(tǒng)計(jì)量：統(tǒng)計(jì)量（）是指樣本的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，如樣本均數(shù)、樣本率等。樣本統(tǒng)計(jì)量可用來估計(jì)總體參數(shù)。總體參數(shù)是固定的常數(shù)，統(tǒng)計(jì)量是在總體參數(shù)附近波動(dòng)的隨機(jī)變量。第二章頻數(shù)表的制作步驟以及頻數(shù)分布表的用途（問答題）頻數(shù)分布表的編制步驟：例：某市1982年50名7歲男童的身高(cm)資料如下，試編制頻數(shù)表。

7、114.4 117.2 122.7 124.0 114.0 110.8 118.2 116.7 118.9 118.1 123.5 118.3 120.3 116.2 114.7 119.7 114.8 119.6 113.2 120.0 119.8 116.8 119.8 122.5 119.7 120.7 114.3 122.0 117.0 122.5119.7 124.9 126.1 120.0 124.6 120.0 121.5 114.3 124.1 117.2 120.2 120.8 126.6 121.5 126.1 117.7 124.1 128.3 121.8 118.71、

8、找出觀察值中的最大值（largest value）、最小值（smallest value），求極差（range）。 極差等于最大值減最小值。本例最大值=128.3，最小值=110.8，則極差=128.3-110.8=17.5(cm )2、確定分組數(shù)和組距（class interval）。組數(shù)的多少是根據(jù)例數(shù)的多少來確定的，以能夠反映出頻數(shù)分布的特征為原則，一般分1015組。組距為相鄰兩組的間隔，組距=極差/組數(shù)。本例擬分10組，則組距=17.5/10=1.752，為劃記方便，可取稍大或稍小的數(shù)(當(dāng)然本例組距也可取1.5)。3、確定組段。第一組段包括要最小值，取較最小值稍小且劃分方便的數(shù)，本例取

9、“110”。最后組段包括最大值并寫出其上限值。4、劃記。將各觀察值以劃“正”字的方法，一筆代表一例，劃在相應(yīng)組段中。例如第一個(gè)數(shù)l14.4應(yīng)在組段“114”處劃，第二個(gè)數(shù)117.2應(yīng)在“116”處劃，以此類推。5、統(tǒng)計(jì)各組段的頻數(shù)。全部數(shù)據(jù)劃記完后，清點(diǎn)各組段的人數(shù)。根據(jù)編制出的頻數(shù)表即可了解該數(shù)值變量資料的頻數(shù)分布特征。頻數(shù)分布表的用途1、描述資料的分布特征和分布類型。頻數(shù)分布有兩個(gè)重要特征：集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)。大部分觀察值向某一數(shù)值集中的趨勢(shì)稱為集中趨勢(shì)，常用平均數(shù)指標(biāo)來表示，各觀察值之間大小參差不齊。頻數(shù)由中央位置向兩側(cè)逐漸減少，稱離散趨勢(shì)，是個(gè)體差異所致，可用一系列的變異指標(biāo)來反映。2

10、、便于進(jìn)一步計(jì)算有關(guān)指標(biāo)或進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。當(dāng)數(shù)據(jù)較多且需手工計(jì)算時(shí)，常先編制頻數(shù)表，再進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。3、發(fā)現(xiàn)特大、特小的可疑值。如果頻數(shù)表的一端或兩端出現(xiàn)連續(xù)幾個(gè)組段的頻數(shù)為零后，又出現(xiàn)少數(shù)幾個(gè)特大值或特小值，使人懷疑其是否準(zhǔn)確，需進(jìn)一步檢查和核對(duì)并做相應(yīng)處理。4、據(jù)此繪制頻數(shù)分布圖。描述數(shù)據(jù)分布集中趨勢(shì)的指標(biāo)和描述數(shù)據(jù)分布離散程度的指標(biāo) （考選擇或者填空） 描述數(shù)據(jù)分布集中趨勢(shì)的指標(biāo)算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)。 描述數(shù)據(jù)分布離散程度的指標(biāo)極差、四分位數(shù)間距、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)。正態(tài)分布的特征（考選擇題 、對(duì)圖形的影響）服從正態(tài)分布的變量的頻數(shù)分布由 、 完全決定。(1) 是正態(tài)分布的位置參

11、數(shù)，描述正態(tài)分布的集中趨勢(shì)位置。正態(tài)分布以 x =為對(duì)稱軸，左右完全對(duì)稱。正態(tài)分布的均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)相同，均等于 。(2) 描述正態(tài)分布資料數(shù)據(jù)分布的離散程度，越大，數(shù)據(jù)分布越分散，越小，數(shù)據(jù)分布越集中。也稱為是正態(tài)分布的形狀參數(shù)，越大，曲線越扁平，反之，越小，曲線越瘦高。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（填空）21標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是一種特殊的正態(tài)分布，標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的 =0， =1 ，通常用u（或Z）表2示服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的變量，記為N（0，1）。 正態(tài)分布的應(yīng)用（簡答）某些醫(yī)學(xué)現(xiàn)象，如同質(zhì)群體的身高、紅細(xì)胞數(shù)、血紅蛋白量，以及實(shí)驗(yàn)中的隨機(jī)誤差，呈現(xiàn)為正態(tài)或近似正態(tài)分布；有些指標(biāo)（變量）雖服從偏態(tài)分布，但經(jīng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

12、后的新變量可服從正態(tài)或近似正態(tài)分布，可按正態(tài)分布規(guī)律處理。其中經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后服從正態(tài)分布的指標(biāo)，被稱為服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布。1. 估計(jì)頻數(shù)分布 一個(gè)服從正態(tài)分布的變量只要知道其均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差就可根據(jù)公式即可估計(jì)任意取值范圍內(nèi)頻數(shù)比例。2. 制定參考值范圍（1）正態(tài)分布法 適用于服從正態(tài)（或近似正態(tài)）分布指標(biāo)以及可以通過轉(zhuǎn)換后服從正態(tài)分布的指標(biāo)。（2）百分位數(shù)法 常用于偏態(tài)分布的指標(biāo)。表3-1中兩種方法的單雙側(cè)界值都應(yīng)熟練掌握。3. 質(zhì)量控制：為了控制實(shí)驗(yàn)中的測(cè)量（或?qū)嶒?yàn)）誤差，常以 作為上、下警戒值，以 作為上、下控制值。這樣做的依據(jù)是：正常情況下測(cè)量（或?qū)嶒?yàn)）誤差服從正態(tài)分布。4. 正態(tài)分布是許多統(tǒng)

13、計(jì)方法的理論基礎(chǔ)。 檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)和回歸分析等多種統(tǒng)計(jì)方法均要求分析的指標(biāo)服從正態(tài)分布。許多統(tǒng)計(jì)方法雖然不要求分析指標(biāo)服從正態(tài)分布，但相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量在大樣本時(shí)近似正態(tài)分布，因而大樣本時(shí)這些統(tǒng)計(jì)推斷方法也是以正態(tài)分布為理論基礎(chǔ)的。醫(yī)學(xué)參考值范圍的制定（計(jì)算題 ）確定參考值范圍的單雙側(cè)：一般生理物質(zhì)指標(biāo)多為雙側(cè)、毒物指標(biāo)則多為單側(cè)。確定百分位點(diǎn)：一般取95%或99%。例題某市 20 歲男學(xué)生 160 人的脈搏數(shù)（次/分鐘），經(jīng)正態(tài)性檢驗(yàn)服從正態(tài)分布。求得= 76.10，S =9.32。試估計(jì)脈搏數(shù)的95%、99%參考值范圍。解：脈搏數(shù)的95%正常值范圍為： ±1.96 S=76.10

14、 ± 1.96（9.32）=57.8394.37脈搏數(shù)的99%正常值范圍為：±2.58 S =76.10 ± 2.58（9.32）=52.05100.37第三章標(biāo)準(zhǔn)誤的概念，計(jì)算公式。標(biāo)準(zhǔn)誤：抽樣研究中，樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)間的差別稱為抽樣誤差（sampling error）。統(tǒng)計(jì)上用標(biāo)準(zhǔn)誤（standard error，SE）來衡量抽樣誤差的大小，即樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，是描述均數(shù)抽樣分布的離散程度及衡量均數(shù)抽樣誤差大小的尺度。t分布的圖形特征及其與正態(tài)分布的區(qū)別（簡答）t分布的圖形特征1以0為中心，左右對(duì)稱的單峰分布；2t分布是一簇曲線，其形態(tài)變化與n（確切地說與

15、自由度）大小有關(guān)。自由度越小，t分布曲線越低平；自由度越大，t分布曲線越接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（u分布）曲線。t分布對(duì)應(yīng)于每一個(gè)自由度，就有一條t分布曲線，每條曲線都有其曲線下統(tǒng)計(jì)量t的分布規(guī)律，計(jì)算較復(fù)雜。t 分布與正態(tài)分布比較的區(qū)別t 分布與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布相比有以下特點(diǎn)：都是單峰、對(duì)稱分布；t 分布峰值較低，而尾部較高；隨自由度增大，t 分布趨近與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；當(dāng)趨向，t 分布的極限分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。置信區(qū)間和參數(shù)估計(jì) （名解2選1）置信區(qū)間：在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，一個(gè)概率樣本的置信區(qū)間（Confidence interval）是對(duì)這個(gè)樣本的某個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)。置信區(qū)間展現(xiàn)的是這個(gè)參數(shù)的真實(shí)值有一定概

16、率落在測(cè)量結(jié)果的周圍的程度。給出的是被測(cè)量參數(shù)的測(cè)量值的可信程度。1、對(duì)于具有特定的發(fā)生概率的隨機(jī)變量，其特定的價(jià)值區(qū)間-一個(gè)確定的數(shù)值范圍（“一個(gè)區(qū)間”）。2、在一定置信水平時(shí)，以測(cè)量結(jié)果為中心，包括總體均值在內(nèi)的可信范圍。3、該區(qū)間包含了參數(shù)真值的可信程度。4、參數(shù)的置信區(qū)間可以通過點(diǎn)估計(jì)量構(gòu)造，也可以通過假設(shè)檢驗(yàn)構(gòu)造。參數(shù)估計(jì)：指用樣本指標(biāo)值（統(tǒng)計(jì)量）估計(jì)總體指標(biāo)值（參數(shù)）。參數(shù)估計(jì)有兩種方法：點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)?？尚艆^(qū)間與參考值范圍的不同點(diǎn)（簡答）應(yīng)注意：可信區(qū)間與參考值范圍的意義、計(jì)算公式和用途均不同。1.從意義和用途來看95參考值范圍是指同質(zhì)總體內(nèi)包括95個(gè)體值的估計(jì)范圍，而總體均數(shù)

17、95可信區(qū)間是指按95可信度估計(jì)的總體均數(shù)的所在范圍。可信區(qū)間用于估計(jì)總體參數(shù)，總體參數(shù)只有一個(gè) 。參考值范圍用于估計(jì)變量值的分布范圍，變量值可能很多甚至無限 。2.從計(jì)算公式看若指標(biāo)服從正態(tài)分布，95參考值范圍的公式是：±1.96s?？傮w均數(shù)95可信區(qū)間的公式是：。前者用標(biāo)準(zhǔn)差，后者用標(biāo)準(zhǔn)誤。前者用1.96，后者用為0.05，自由度為v的t界值。t檢驗(yàn)的應(yīng)用條件和類型（填空）t檢驗(yàn)的應(yīng)用條件：要求各樣本來自相互獨(dú)立的正態(tài)總體且各總體方差齊。t檢驗(yàn)的類型：單樣本t檢驗(yàn)，獨(dú)立t檢驗(yàn)，配對(duì)t檢驗(yàn)配對(duì)設(shè)計(jì)和完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（名解2選1）完全隨機(jī)設(shè)計(jì)（completely random desi

18、gn）：完全隨機(jī)設(shè)計(jì)僅涉及一個(gè)處理因素（但可為多水平），故又稱單因素（one-way）設(shè)計(jì)。它是將受試對(duì)象按隨機(jī)化的方法分配到各個(gè)處理組中，觀察實(shí)驗(yàn)效應(yīng)，臨床試驗(yàn)中的隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)也屬于此類設(shè)計(jì)。配對(duì)設(shè)計(jì)（paired design）：是將受試對(duì)象按一定條件匹配成對(duì)，再隨機(jī)分配每對(duì)中的兩個(gè)受試對(duì)象到不同處理組。配對(duì)的因素是影響實(shí)驗(yàn)效應(yīng)的主要非處理兇素。假設(shè)檢驗(yàn)的基本求解步驟或者注意事項(xiàng)。（簡答2選1）假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟1.建立假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)假設(shè)有零假設(shè)（H0）和備擇假設(shè)（H1）兩個(gè)，零假設(shè)又叫作無效假設(shè)或檢驗(yàn)假設(shè)。H0和H1的關(guān)系是互相對(duì)立的，如果拒絕H0，就要接受H1.根據(jù)備擇假設(shè)不同，假

19、設(shè)檢驗(yàn)有單、雙側(cè)檢驗(yàn)兩種。檢驗(yàn)水準(zhǔn)用表示，通常取0.05或0.10.檢驗(yàn)水準(zhǔn)說明了該檢驗(yàn)犯第一類錯(cuò)誤的概率。2.根據(jù)研究目的和設(shè)計(jì)類型選擇適合的檢驗(yàn)方法這里的檢驗(yàn)方法，是指參數(shù)檢驗(yàn)方法，有u檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)和方差分析三種，對(duì)應(yīng)于不同的檢驗(yàn)公式。對(duì)雙樣本資料，要注意區(qū)分成組設(shè)計(jì)和配對(duì)設(shè)計(jì)的資料類型。如果資料里有"配成對(duì)子"字樣，或者是對(duì)同一對(duì)象用兩種方法來處理，一般就可以判定是配對(duì)設(shè)計(jì)資料。3.確定P值并作出統(tǒng)計(jì)結(jié)論u檢驗(yàn)得到的是u統(tǒng)計(jì)量或稱u值，t檢驗(yàn)得到的是t統(tǒng)計(jì)量或稱t值。方差分析得到的是F統(tǒng)計(jì)量或稱F值。將求得的統(tǒng)計(jì)量絕對(duì)值與界值相比，可以確定P值。當(dāng)0.05時(shí)，u值要和

20、u界值1.96相比較，確定P值。如果u1.96，則P0.05.反之，如u1.96，則P0.05.t值 要和某自由度的t界值相比較，確定P值。如果t值t界值，故P0.05.反之，如tt界值，則P0.05.相同自由度的情況下，單側(cè)檢驗(yàn)的t界值 要小于雙側(cè)檢驗(yàn)的t界值，因此有可能出現(xiàn)算得的t值大于單側(cè)t界值，而小于雙側(cè)t界值的情況，即單側(cè)檢驗(yàn)顯著，雙側(cè)檢驗(yàn)未必就顯著，反之，雙側(cè)檢驗(yàn)顯著， 單側(cè)檢驗(yàn)必然會(huì)顯著。即單側(cè)檢驗(yàn)更容易出現(xiàn)陽性結(jié)論。當(dāng)P0.05時(shí)，接受零假設(shè)，認(rèn)為差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，或者說二者不存在質(zhì)的區(qū)別。當(dāng)P0.05時(shí)，拒絕零假設(shè)，接受備擇假設(shè)，認(rèn)為差異有統(tǒng) 計(jì)學(xué)意義，也可以理解為二者存在質(zhì)

21、的區(qū)別。但即使檢驗(yàn)結(jié)果是P0.01甚至P0.001，都不說明差異相差很大，只表示更有把握認(rèn)為二者存在差異。假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)應(yīng)注意的事項(xiàng)（一）要有嚴(yán)密的抽樣研究設(shè)計(jì)；樣本必須是從同質(zhì)總體中隨機(jī)抽取的；要保證組間的均衡性和資料的可比性。（二）根據(jù)現(xiàn)有的資料的性質(zhì)、設(shè)計(jì)類型、樣本含量大小正確選用檢驗(yàn)方法。（三）對(duì)差別有無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的判斷不能絕對(duì)化，因檢驗(yàn)水準(zhǔn)只是人為規(guī)定的界限，是相對(duì)的。差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)，是指無效假設(shè)h0被接受的可能性只有5%或不到5%，甚至不到1%，根據(jù)小概率事件一次不可能拒h0，但尚不能排除有5%或1%出現(xiàn)的可能，所以可能產(chǎn)生第一類錯(cuò)誤；同樣，若不拒絕h0，可能產(chǎn)生第二類錯(cuò)誤。（四）

22、統(tǒng)計(jì)學(xué)上差別顯著與否，與實(shí)際意義是有區(qū)別的。如應(yīng)用某藥治療高血壓，平均降低舒張壓0.5kpa，并得出差別有高度統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)論。從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度，說明該藥有降壓作用，但實(shí)際上，降低0.5kpa是無臨床意義。因此要結(jié)合專業(yè)作出恰如其分的結(jié)論。第一類錯(cuò)誤與第二類錯(cuò)誤（名解 2選1）型錯(cuò)誤又稱第一類錯(cuò)誤（type error）：拒絕了實(shí)際上成立的，為“棄真”的錯(cuò)誤，其概率通常用表示?？扇挝惨部扇‰p尾，假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)研究者可以根據(jù)需要確定值大小，一般規(guī)定0.05或0.01，其意義為：假設(shè)檢驗(yàn)中如果拒絕時(shí)，發(fā)生型錯(cuò)誤的概率為5或1，即100次拒絕的結(jié)論中，平均有5次或1次是錯(cuò)誤的。型錯(cuò)誤又稱第二類錯(cuò)誤（typ

23、e error）：不拒絕實(shí)際上不成立的，為“存?zhèn)巍钡腻e(cuò)誤，其概率通常用表示。只取單尾，假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)值一般不知道，在一定情況下可以測(cè)算出，如已知兩總體的差值（如）、樣本含量和檢驗(yàn)水準(zhǔn)。以下圖說明兩類錯(cuò)誤：第四章為什么等級(jí)資料不可用方差分析？資料不相互獨(dú)立方差分析的基本思想 應(yīng)用條件（簡答）方差分析（analysis of variance，ANOVA ）的基本思想就是根據(jù)資料的設(shè)計(jì)類型，即變異的不同來源將全部觀察值總的離均差平方和（sum of squares of deviations from mean，SS）和自由度分解為兩個(gè)或多個(gè)部分，除隨機(jī)誤差外，其余每個(gè)部分的變異可由某個(gè)因素的作用（或

24、某幾個(gè)因素的交互作用）加以解釋，如各組均數(shù)的變異SS 組間可由處理因素的作用加以解釋。通過各變異來源的均方與誤差均方比值的大小，借助F 分布作出統(tǒng)計(jì)推斷，判斷各因素對(duì)各組均數(shù)有無影響。方差分析的應(yīng)用條件（1） 各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本，且來自正態(tài)分布總體。（2） 各樣本的總體方差相等，即方差齊性(homoscedasticity)。第五章分類資料的統(tǒng)計(jì)描述（幾個(gè)常用相對(duì)數(shù)指標(biāo) 填空題）率（強(qiáng)度相對(duì)數(shù)，頻率相對(duì)數(shù)）、構(gòu)成比、相對(duì)比應(yīng)用相對(duì)數(shù)時(shí)應(yīng)注意的問題（簡答題 六條） 計(jì)算相對(duì)數(shù)的分母一般不宜過小。 分析時(shí)不能以構(gòu)成比代替率。 不能用構(gòu)成比的動(dòng)態(tài)分析代替率的動(dòng)態(tài)分析。 對(duì)觀察單位數(shù)不等的幾個(gè)

25、率，不能直接相加求其總率。 在比較相對(duì)數(shù)時(shí)應(yīng)注意可比性。 對(duì)樣本率（或構(gòu)成比）的比較應(yīng)隨機(jī)抽樣，并做假設(shè)檢驗(yàn)。率的標(biāo)準(zhǔn)化的基本思想，應(yīng)注意的問題（分析題）率的標(biāo)準(zhǔn)化的基本思想 ：要比較兩個(gè)總率時(shí)，發(fā)現(xiàn)兩組資料的內(nèi)部構(gòu)成（如年齡、性別構(gòu)成等）存在明顯不同，而且影響到了總率的結(jié)果，這時(shí)就不宜再直接比較總率，而應(yīng)考慮采用標(biāo)準(zhǔn)化法。標(biāo)準(zhǔn)化法的基本思想，就是采用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)（統(tǒng)一的內(nèi)部構(gòu)成）計(jì)算出消除內(nèi)部構(gòu)成不同影響后的標(biāo)準(zhǔn)化率（調(diào)整率），然后再進(jìn)行比較。二、直接標(biāo)準(zhǔn)化法的計(jì)算方法當(dāng)已知所比較資料各組率Pi，可選用直接法計(jì)算標(biāo)化率。三、間接標(biāo)準(zhǔn)化死亡比的計(jì)算方法當(dāng)所比較的資料已知各自某現(xiàn)象總發(fā)生數(shù)r及各分

26、組觀察單位數(shù)時(shí)，宜采用間接法計(jì)算標(biāo)化率。第六章二項(xiàng)分布，Piosson分布 在什么條件下接近正態(tài)分布（選擇或填空）第七章（考計(jì)算題）配對(duì)與完全隨機(jī)設(shè)計(jì)下的四格表的計(jì)算列四格表公式選擇給個(gè)例題把為研究靜脈曲張是否與肥胖有關(guān)，觀察 122 對(duì)同胞兄弟，每對(duì)同胞兄弟中有一個(gè)屬肥胖，另一個(gè)屬正常體重，記錄得靜脈曲張發(fā)生情況見表8-2，試分析之。評(píng)析這是一個(gè)配對(duì)設(shè)計(jì)的資料，因此用配對(duì)檢驗(yàn)公式計(jì)算。第八章參數(shù)統(tǒng)計(jì)與非參數(shù)統(tǒng)計(jì)（名解 2選1）1 參數(shù)統(tǒng)計(jì)樣本所來自的總體分布具有某個(gè)已知的函數(shù)形式，而其中有的參數(shù)是未知的，統(tǒng)計(jì)分析的目的就是對(duì)這些未知的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)或檢驗(yàn)。此類方法稱為參數(shù)統(tǒng)計(jì)。2 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)樣

27、本所來自的總體分布難以用某種函數(shù)式來表達(dá)， 還有一些資料的總體分布的函數(shù)式是未知的，只知道總體分布是連續(xù)型的或離散型的，解決這類問題的一種不依賴總體分布的具體形式的統(tǒng)計(jì)方法。由于這類方法不受總體參數(shù)的限制，故稱非參數(shù)統(tǒng)計(jì)法（non-parametric statistics），或稱為不拘分布（distribution-free statistics）的統(tǒng)計(jì)分析方法，又稱為無分布型式假定（assumption freestatistics）的統(tǒng)計(jì)分析方法。它檢驗(yàn)的是分布，而不是參數(shù)。非參數(shù)統(tǒng)計(jì)不需對(duì)總體分布(總體參數(shù))作出特殊假設(shè)。非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的特點(diǎn)和適用范圍 （簡答）1特點(diǎn)（1）樣本所來自的總體

28、的分布形式為任何形式，甚至是未知的，都能適用。（2）收集資料方便，可用“等級(jí)”或“符號(hào)”來評(píng)定觀察結(jié)果。（3）多數(shù)非參數(shù)方法比較簡便，易于理解和掌握。（4）缺點(diǎn)是損失信息量，適用于參數(shù)統(tǒng)計(jì)法的資料用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行檢驗(yàn)將降低檢驗(yàn)效能。2適用范圍（1）等級(jí)資料。（2）偏態(tài)分布資料。當(dāng)觀察資料呈偏態(tài)或極度偏態(tài)分布而又未作變量變換，或雖經(jīng)變量變換仍未達(dá)到正態(tài)或近似正態(tài)分布時(shí)，宜用非參數(shù)檢驗(yàn)。（3）各組離散程度相差懸殊，即方差明顯不齊，且不能變換達(dá)到齊性。（4）個(gè)別數(shù)據(jù)偏離過大，或資料為單側(cè)或雙側(cè)沒有上限或下限值。（5）分布類型不明。（6）初步分析。有些醫(yī)學(xué)資料由于統(tǒng)計(jì)工作量大，可采用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法

29、進(jìn)行初步分析，挑選其中有意義者再進(jìn)一步分析(包括參數(shù)統(tǒng)計(jì)內(nèi)容)。（7）對(duì)于一些特殊情況，如從幾個(gè)總體所獲得的數(shù)據(jù)，往往難以對(duì)其原有總體分布作出估計(jì)，在這種情況下可用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)：（簡答）非參數(shù)統(tǒng)計(jì)與傳統(tǒng)的參數(shù)統(tǒng)計(jì)相比，有以下優(yōu)點(diǎn)：1、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法要求的假定條件比較少，因而它的適用范圍比較廣泛。2、多數(shù)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法要求的運(yùn)算比較簡單，可以迅速完成計(jì)算取得結(jié)果，因而比較節(jié)約時(shí)間。3、大多數(shù)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法在直觀上比較容易理解，不需要太多的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。4、大多數(shù)非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法可用來分析如象由等級(jí)構(gòu)成的數(shù)據(jù)資料，而對(duì)計(jì)量水準(zhǔn)較低的數(shù)據(jù)資料，參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法卻不適用。5

30、、當(dāng)推論多達(dá)3個(gè)以上時(shí)，非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法尤具優(yōu)越性。但非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法也有以下缺點(diǎn)：1、由于方法簡單，用的計(jì)量水準(zhǔn)較低，因此，如果能與參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法同時(shí)使用時(shí)，就不如參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法敏感。若為追求簡單而使用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，其檢驗(yàn)功效就要差些。這就是說，在給定的顯著性水平下進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法與參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法相比，第類錯(cuò)誤的概率要大些。2、對(duì)于大樣本，如不采用適當(dāng)?shù)慕?，?jì)算可能變得十分復(fù)雜。注 意:凡符合或經(jīng)過變換后符合參數(shù)檢驗(yàn)條件的資料，最好用參數(shù)檢驗(yàn)。當(dāng)資料不具備參數(shù)檢驗(yàn)的條件時(shí)，非參數(shù)檢驗(yàn)是一種有效的分析方法。配對(duì)設(shè)計(jì)的符號(hào)秩和檢驗(yàn)方法（簡答）(1)假設(shè)：H0：差值總體中位數(shù)Md=0H1：Md

31、0 =0.05(2)求差值(3)編秩次：依差值的絕對(duì)值從小到大編秩次。編秩次時(shí)遇差數(shù)等于 0，舍去不計(jì)，同時(shí)樣本例數(shù)減1；遇絕對(duì)值相等差數(shù)，符號(hào)相同順次編秩次，符號(hào)相反取平均秩次，且符號(hào)相反。(4)求秩和并確定檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：分別求出正負(fù)秩次之和，正秩和以 T+表示，負(fù)秩和的絕對(duì)值以T-表示。T+及T-之和應(yīng)等于 n(n+1)/2，任取T+(或 T-)作檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量T 。(5)確定 P 值和作出推斷結(jié)論：當(dāng) n50 時(shí)，查 T 界值表，得出 P值。若檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量T值在上、下界值范圍內(nèi)，其 P值大于表上方相應(yīng)概率水平；若 T值在上、下界值上若范圍外，其 P值小于表上方相應(yīng)概率水平。第九章線性相關(guān)系數(shù)（名

32、解）線性相關(guān)系數(shù)：表示兩個(gè)變數(shù)線性相關(guān)方向及程度的統(tǒng)計(jì)數(shù)或參數(shù)。又叫直線相關(guān)系數(shù),簡稱相關(guān)系數(shù)。,|R|的極值為1,|R|越大(接近1),則直線關(guān)系越好。線性相關(guān)系數(shù)取值范圍（填空）-1r1樣本相關(guān)系數(shù) r的假設(shè)檢驗(yàn)（填空題）（1）r 界值表法；（2）t檢驗(yàn)法。線性相關(guān)或回歸應(yīng)用應(yīng)注意的問題（簡答）作回歸分析和相關(guān)分析時(shí)要有實(shí)際意義，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象作回歸、相關(guān)分析，必須對(duì)兩種現(xiàn)象間的內(nèi)在聯(lián)系有所認(rèn)識(shí)。在進(jìn)行回歸分析和相關(guān)分析之前，應(yīng)繪制散點(diǎn)圖。但觀察點(diǎn)的分布有直線趨勢(shì)時(shí)，才適宜作回歸、相關(guān)分析。如果散點(diǎn)圖呈明顯曲線趨勢(shì)，應(yīng)使之直線化再行分析。散點(diǎn)圖還能提示資料有無可疑異常點(diǎn)。直線回歸方程的應(yīng)用范圍一般以自變量的取值