醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(jié)

-.z.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(jié)一.緒論1，醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)：運(yùn)用概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理和方法，研究醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中隨機(jī)現(xiàn)象有關(guān)數(shù)據(jù)的搜集、整理、分析和推斷，進(jìn)而說(shuō)明其客觀規(guī)律性的一門(mén)應(yīng)用科學(xué)。2，醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的主要內(nèi)容：1〕統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)調(diào)查研究設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)研究設(shè)計(jì)2〕醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的根本原理和方法研究設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)處理中的根本統(tǒng)計(jì)理論和方法。A：資料的搜集與整理B：常用統(tǒng)計(jì)描述，集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)，相對(duì)數(shù)，相關(guān)系數(shù)，回歸系數(shù)，統(tǒng)計(jì)表，統(tǒng)計(jì)圖C：統(tǒng)計(jì)推斷，如參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。3〕醫(yī)學(xué)多元統(tǒng)計(jì)方法多元線性回歸和逐步回歸分析、判別分析、聚類(lèi)分析、主成分分析、因子分析、logistic回歸與Co*回歸分析。3，統(tǒng)計(jì)工作步驟：1〕設(shè)計(jì)明確研究目的和研究假說(shuō)，確定觀察對(duì)象與觀察單位，樣本含量和抽樣方法，擬定研究方案，預(yù)期分析指標(biāo)，誤差控制措施，進(jìn)度與費(fèi)用。2〕搜集材料A，搜集材料的原則及時(shí)、準(zhǔn)確、完整B，統(tǒng)計(jì)資料的來(lái)源醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)資料的來(lái)源主要有三個(gè)方面。一是統(tǒng)計(jì)報(bào)表，二是經(jīng)常性工作記錄，三是專題調(diào)查或?qū)ｎ}實(shí)驗(yàn)。C，資料貯存3〕整理資料a檢查核對(duì)b設(shè)計(jì)分組c擬定整理表d歸表4〕分析資料統(tǒng)計(jì)分析包括統(tǒng)計(jì)描述和統(tǒng)計(jì)推斷4，同質(zhì)〔homogeneity〕：指被研究指標(biāo)的影響因素一樣。變異(variation)：同質(zhì)根底上的各觀察單位間的差異。變量(variable)：收集資料過(guò)程中，根據(jù)研究目確實(shí)定同質(zhì)觀察單位，再對(duì)每個(gè)觀察單位的*項(xiàng)特征進(jìn)展測(cè)量或觀察，這種特征稱為變量變量值：變量的觀察結(jié)果或測(cè)量值。變量類(lèi)型變量值表現(xiàn)實(shí)例資料類(lèi)型數(shù)值變量離散型定量測(cè)量值，有計(jì)量單位產(chǎn)前檢查次數(shù)計(jì)量資料連續(xù)型身高分類(lèi)變量無(wú)序二分類(lèi)對(duì)立的兩類(lèi)屬性性別〔男女〕計(jì)數(shù)資料多分類(lèi)不相容的多類(lèi)屬性血型〔A,B,O,AB〕有序多分類(lèi)類(lèi)間有程度差異的屬性受教育程度〔小學(xué)，中學(xué)，高中，大學(xué)…〕等級(jí)資料5，總體〔population〕根據(jù)研究目的所確定的同質(zhì)研究對(duì)象中所有觀察單位*變量值的集合?？傮w具有的根本特征是：同質(zhì)性樣本〔sample〕從總體中隨機(jī)抽取局部觀察單位，其變量值的集合構(gòu)成樣本。樣本必須具有代表性。代表性是指樣本來(lái)自同質(zhì)總體，足夠的樣本含量和隨機(jī)抽樣的前提。統(tǒng)計(jì)量〔statistics〕描述樣本變量值特征的指標(biāo)〔樣本率，樣本均數(shù)，樣本標(biāo)準(zhǔn)差〕。參數(shù)〔parameter〕描述總體變量值特征的指標(biāo)〔總體率，標(biāo)準(zhǔn)差，總體均數(shù)〕。抽樣誤差〔samplingerror〕：由于個(gè)體差異的存在，即使在同一整體中隨機(jī)抽取假設(shè)干樣本，各樣本的統(tǒng)計(jì)量往往不等，統(tǒng)計(jì)量與參數(shù)也會(huì)有所不同。這種因抽樣研究引起的差異稱抽樣誤差。隨機(jī)事件〔randomevent〕對(duì)隨機(jī)試驗(yàn)的各種可能結(jié)果的集合。概率〔probability〕描述隨機(jī)事件發(fā)生的可能性大些哦的一個(gè)度量。小概率事件假設(shè)隨機(jī)事件A的概率P〔A〕≤α，習(xí)慣上，α=0.05時(shí)，就稱A為小概率事件。其統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是小概率事件在一次隨機(jī)試驗(yàn)中認(rèn)為不會(huì)發(fā)生。抽樣誤差1，抽樣誤差〔samplingerror〕由抽樣而造成的樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)之間的差異或各樣本統(tǒng)計(jì)量之間的差異。在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中，常把由抽樣造成的樣本均數(shù)與總體均數(shù)間的差異稱為均數(shù)的抽樣誤差；由抽樣造成的樣本率與總體率之間的差異稱為率的抽樣誤差。2，樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差〔簡(jiǎn)稱標(biāo)準(zhǔn)誤，standarderror〕反映均數(shù)的抽樣誤差大小的指標(biāo)。大，抽樣誤差大；反之，小，抽樣誤差小。〔3.1〕實(shí)際工作中往往未知的，可用樣本標(biāo)準(zhǔn)差s作的估計(jì)值，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤的估計(jì)值。〔3.2〕3，標(biāo)準(zhǔn)誤的用途：a，衡量樣本均數(shù)的可靠性；b，估計(jì)總體均數(shù)的置信區(qū)間；3，用于均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)。4，標(biāo)準(zhǔn)誤的估計(jì)值的用途：a，描述抽樣誤差的大??；b，總體參數(shù)的估計(jì)；c，用來(lái)進(jìn)展假設(shè)檢驗(yàn)。5，率的抽樣誤差：由抽樣造成的樣本率與總體率的差異稱為率的抽樣誤差。衡量率的抽樣誤差大小的指標(biāo)是率的標(biāo)準(zhǔn)誤。越小，率的抽樣誤差越??；越大，率的抽樣誤差越大?！?.3〕其中為總體率。實(shí)際工作中，由于往往是未知的，可用樣本率p作的估計(jì)值，計(jì)算率的標(biāo)準(zhǔn)誤的估計(jì)值?！?.4〕。標(biāo)準(zhǔn)差〔s〕標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算公式s=〔1〕表示觀察值的變異程度〔1〕估計(jì)均數(shù)的抽樣誤差的大小〔2〕計(jì)算變異系數(shù)CV=100%〔2〕估計(jì)總體均數(shù)的可信區(qū)間〔，〕〔3〕確定醫(yī)學(xué)參考值范圍〔3〕進(jìn)展假設(shè)檢驗(yàn)〔4〕計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤簡(jiǎn)述標(biāo)準(zhǔn)差、標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)別與聯(lián)系？區(qū)別：〔1〕含義不同：標(biāo)準(zhǔn)差S表示觀察值的變異程度，描述個(gè)體變量值〔*〕之間的變異度大小，S越大，變量值〔*〕越分散；反之變量值越集中，均數(shù)的代表性越強(qiáng)。標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)均數(shù)的抽樣誤差的大小，是描述樣本均數(shù)之間的變異度大小，標(biāo)準(zhǔn)誤越大，樣本均數(shù)與總體均數(shù)間差異越大，抽樣誤差越大；反之，樣本均數(shù)越接近總體均數(shù)，抽樣誤差越小?！?〕與n的關(guān)系不同：n增大時(shí)，S趨于σ〔恒定〕，標(biāo)準(zhǔn)誤減少并趨于0〔不存在抽樣誤差〕?！?〕用途不同：標(biāo)準(zhǔn)差表示*的變異度大小、計(jì)算變異系數(shù)、確定醫(yī)學(xué)參考值范圍、計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤等，標(biāo)準(zhǔn)誤用于估計(jì)總體均數(shù)可信區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)。聯(lián)系：二者均為變異度指標(biāo)，樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差即為標(biāo)準(zhǔn)誤，標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤成正比。標(biāo)準(zhǔn)差：標(biāo)準(zhǔn)誤：二.分布正態(tài)分布1，正態(tài)分布的函數(shù)其中為總體均數(shù)，為總體標(biāo)準(zhǔn)差，為圓周率，為自然對(duì)數(shù)的底，且僅為變量。以為橫軸，以為縱軸，當(dāng)均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)即可繪出正態(tài)分布曲線。為應(yīng)用方便，將式中進(jìn)展變量變換，使原來(lái)的正態(tài)分布變?yōu)榈臉?biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，亦稱分布。被稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量或標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)離差，將代入上述公式即得標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度函數(shù)。〔2.17〕〔2.18〕2，正態(tài)分布的特征〔1〕正態(tài)曲線〔normalcurve〕在橫軸上方均數(shù)處最高?！?〕正態(tài)分布以均數(shù)為中心，左右對(duì)稱。〔3〕正態(tài)分布有2個(gè)參數(shù)〔parameter〕，即均數(shù)〔位置〕和標(biāo)準(zhǔn)差〔形狀〕。當(dāng)固定不變時(shí)，越大，曲線沿橫軸越向右移動(dòng)；反之，越小，則曲線沿橫軸越向左移動(dòng)。當(dāng)固定不變時(shí)，越大，曲線越平闊；越小，曲線越尖峭。通常用N〔，〕表示均數(shù)為、方差為的正態(tài)分布。用〔0，1〕表示標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布?！?〕正態(tài)分布在1處各有一個(gè)拐點(diǎn)?！?〕正態(tài)曲線下面積的分布有一定規(guī)律。3，常用的兩個(gè)區(qū)間：1.96及2.58的區(qū)間面積分別占總面積的95%及99%。4，正態(tài)分布的應(yīng)用1〕，制定醫(yī)學(xué)參考值范圍a,正態(tài)分布法適用于正態(tài)或近似正態(tài)分布的資料雙側(cè)界值：；單側(cè)上界:，或單側(cè)下界：。b，對(duì)數(shù)正態(tài)分布法適用于對(duì)數(shù)正態(tài)分布資料雙側(cè)界值：；單側(cè)上界：，或單側(cè)下界c，百分位數(shù)法常用于偏態(tài)分布資料及資料中一端或兩端無(wú)確切數(shù)值的資料。雙側(cè)界值：和；單側(cè)上界：，或單側(cè)下界：。2〕正態(tài)分布是多種統(tǒng)計(jì)方法的理論根底如t分布，F(xiàn)分布，分布都是在正態(tài)分布的根底上推導(dǎo)出來(lái)的，分布也是以正態(tài)分布為根底的。另外t分布，二項(xiàng)分布，poisson分布的極限為正態(tài)分布，一定條件下可按正態(tài)分布原理處理。t分布1，t分布：〔3.5〕t分布的特征為：1．以0為中心，左右對(duì)稱的單峰分布。2．t分布曲線形態(tài)變化與自由度的大小有關(guān)。自由度越小，則t值越分散，曲線越低平；自由度逐漸增大時(shí)，則t分布逐漸逼近正態(tài)分布〔標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布〕。當(dāng)=時(shí)，t分布為u分布。t界值表附圖中非陰影局部面積的概率為：2，總體均數(shù)的估計(jì)：用樣本指標(biāo)估計(jì)總體參數(shù)稱為參數(shù)估計(jì)，是統(tǒng)計(jì)推斷的一個(gè)重要方面?？傮w均數(shù)的估計(jì)有2種方法。一是直接用統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)，稱為點(diǎn)值估計(jì)。由于抽樣誤差的存在，此法很難估計(jì)準(zhǔn)確。二是區(qū)間估計(jì)〔intervalestimation〕法。區(qū)間估計(jì)是按一定的概率100〔1-〕%估計(jì)總體均數(shù)所在的范圍，亦稱可信區(qū)間〔confidenceinterval，CI〕。常取的可信度為95%和99%，即95%可信區(qū)間和99%可信區(qū)間。計(jì)算方法有3種：〔1〕未知且n小按t分布原理用式〔3.6〕計(jì)算可信區(qū)間。由于將代入，得則總體均數(shù)的100〔1-〕%可信區(qū)間的通式為：〔3.6〕或?qū)懗伞?，〕?！?〕未知，但n足夠大時(shí)〔n>100〕t分布逼近u分布，按正態(tài)分布原理，用式〔3.7〕估計(jì)可信區(qū)間?！病场?.7〕〔3〕按正態(tài)分布原理，用式〔3.8〕估計(jì)可信區(qū)間。〔〕〔3.8〕標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布〔u分布〕與t分布有何異同？答：一樣點(diǎn)：t分布和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布〔u分布〕都是以0為中心的正態(tài)分布。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是t分布的特例〔自由度是無(wú)限大時(shí)〕。不同點(diǎn)：t分布為抽樣分布，u分布為理論分布；t分布比標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的峰值低，且尾部翹得更高；t分布受自由度大小的影響，隨著自由度的增大，逐漸趨近于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；t分布有無(wú)數(shù)條曲線，而u分布只有唯一一條曲線。二項(xiàng)分布1，二項(xiàng)分布〔binomialdistribution〕是對(duì)只具有2種互斥結(jié)果的離散型隨機(jī)事件的規(guī)律性進(jìn)展描述的一種概率分布。二項(xiàng)分布概率公式：〔3.9〕式中n為獨(dú)立的貝努力試驗(yàn)次數(shù)，為成功的概率，〔1-〕為失敗的概率，*為在n次貝努力試驗(yàn)中出現(xiàn)"成功〞的次數(shù)，表示在n次試驗(yàn)中出現(xiàn)*的各種組合數(shù)，在此稱為二項(xiàng)系數(shù)〔binomialcoefficient〕。2，二項(xiàng)分布的應(yīng)用條件：〔1〕各觀察單位只能具有相互對(duì)立的一種結(jié)果，如陽(yáng)性或陰性，生存或死亡。〔2〕發(fā)生*一結(jié)果〔陽(yáng)性〕的概率為，其對(duì)立結(jié)果的概率為1-，實(shí)際工作中要求是從大量觀察中獲得比擬穩(wěn)定的數(shù)值。〔3〕n次試驗(yàn)在一樣條件下進(jìn)展，且各個(gè)觀察單位的觀察結(jié)果相互獨(dú)立。3，二項(xiàng)分布的性質(zhì)：A，二項(xiàng)分布的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差在二項(xiàng)分布的資料中，當(dāng)和n時(shí)，它的均數(shù)及其標(biāo)準(zhǔn)差如下：=n〔3.11〕〔3.12〕假設(shè)均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差不用絕對(duì)數(shù)表示，而是用率表示時(shí)，即對(duì)式〔3.11〕〔3.12〕分別除以n，得：〔3.13〕〔3.14〕是樣本率的標(biāo)準(zhǔn)誤的理論值，當(dāng)未知時(shí)，常用樣本率p作為的估計(jì)值，則：〔3.15〕B，二項(xiàng)分布的累計(jì)概率二項(xiàng)分布的累計(jì)概率〔cumulativeprobability〕常用的有左側(cè)累計(jì)和右側(cè)累計(jì)2種方法。從陽(yáng)性率為的總體中隨機(jī)抽取n個(gè)個(gè)體，則〔1〕最多有k例陽(yáng)性的概率〔3.16〕〔2〕最少有k例陽(yáng)性的概率〔3.17〕D，二項(xiàng)分布的形狀取決于和n的大?。骸?〕當(dāng)=0.5時(shí)，分布對(duì)稱；當(dāng)<0.5時(shí)，分布呈正偏態(tài)，且固定n時(shí)，越小，分布越偏；當(dāng)>0.5時(shí)，分布呈負(fù)偏態(tài)，且固定n時(shí)，越大，分布越偏?！?〕對(duì)固定的，分布隨n的增大趨于對(duì)稱。4，總體率的估計(jì)總體率的估計(jì)也有點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)，點(diǎn)估計(jì)是簡(jiǎn)單地用樣本率來(lái)估計(jì)總體率；區(qū)間估計(jì)是求出總體率的可能范圍。樣本率的理論分布和樣本含量n、陽(yáng)性率p的大小有關(guān)，所以需要根據(jù)n和p的大小不同，分別選用以下2種方法。〔一〕查表法當(dāng)樣本含量n較小，如n≤50，特別是p很接近于0或1時(shí)，按二項(xiàng)分布的原理估計(jì)總體率的可信區(qū)間?！捕痴龖B(tài)近似法當(dāng)樣本含量n足夠大，且樣本率p或1-p均不太小，如np與n〔1-p〕均大于5時(shí)，樣本率的p的抽樣分布近似正態(tài)分布，總體率的可信區(qū)間可按以下式〔3.17〕進(jìn)展估計(jì)?！?.17〕Poisson分布1，Poisson分布泊松分布是在很小，樣本含量n趨向于無(wú)窮大時(shí)，二項(xiàng)分布的極限形式。更多地用于研究單位時(shí)間、單位人群、單位空間內(nèi)，*罕見(jiàn)事件發(fā)生的次數(shù)的分布。*=0，1，2〔3.19〕式中=n為Poisson分布的總體均數(shù)，*為單位時(shí)間或單位空間內(nèi)*事件的發(fā)生數(shù)，e為自然對(duì)數(shù)的底，約等于2.71828。在實(shí)際運(yùn)算中，P〔*〕亦可按式〔3.20〕作遞推計(jì)算。(3.20)2，Poisson分布應(yīng)用條件：A，要求事件的發(fā)生是相互獨(dú)立B，發(fā)生的概率相等C，結(jié)果是二分類(lèi)3，Poisson分布的性質(zhì)：A，該分布是一種單參數(shù)的離散型分布，其參數(shù)為，它表示單位時(shí)間或空間內(nèi)*件事平均發(fā)生的次數(shù)，又稱強(qiáng)度參數(shù)。B，Poisson分布的方差和均數(shù)相等，即=C，Poisson分布的累計(jì)概率〔1〕最多為k次的概率〔2〕最少為k次的概率4，Poisson分布的圖形，就可按公式計(jì)算得出*=0，1，2，時(shí)的P〔*〕值，以*為橫坐標(biāo)，以P(*)為縱坐標(biāo)作圖，即可會(huì)出Poisson分布的圖形。值越小，分布越偏，隨著的增大，分布越趨于對(duì)稱，當(dāng)=20時(shí)，分布接近正態(tài)分布，當(dāng)=50時(shí)，可以認(rèn)為Poisson分布呈正態(tài)分布N(，)按正態(tài)分布處理。5，Poisson分布具有可加性6，總體參數(shù)的估計(jì)由樣本均數(shù)〔樣本計(jì)數(shù)〕*估計(jì)總體均數(shù)也有點(diǎn)〔值〕估計(jì)和區(qū)間估計(jì)，區(qū)間估計(jì)的方法，需視樣本計(jì)數(shù)〔樣本均數(shù)〕*的大小而定，*小時(shí)用查表法，*大時(shí)用正態(tài)近似法?！惨弧巢楸矸ó?dāng)樣本計(jì)數(shù)*時(shí)，用*值查附表poisson分布的可信區(qū)間，可得總體均數(shù)的95%或99%可信區(qū)間?！捕痴龖B(tài)近似法當(dāng)樣本計(jì)數(shù)*>50時(shí)，可用正態(tài)近似原理下面公式求總體均數(shù)的95%或99%可信區(qū)間正態(tài)分布、二項(xiàng)式和泊松分布的關(guān)系：二項(xiàng)分布〔binomialdistribution〕：對(duì)只具有兩種互斥結(jié)果的離散型隨機(jī)事件的規(guī)律性進(jìn)展描述的一種概率分布。Poisson分布是在π很小，樣本含量n趨于無(wú)窮大時(shí)，二項(xiàng)分布的極限形式。當(dāng)v=∞時(shí)，t分布即為u分布，趨向正態(tài)分布?？尚艆^(qū)間與參考值范圍的區(qū)別：意義、計(jì)算公式和用途均不同?！?〕參考值范圍是指同質(zhì)總體內(nèi)包括百分之幾十個(gè)體值的估計(jì)范圍。而可信區(qū)間是指在百分之幾十的可信度估計(jì)的總體參數(shù)的所在范圍?！?〕同樣的百分之幾十，參考值范圍是樣本范圍，可信區(qū)間是指可信度范圍，二者有著本質(zhì)的不同?！?〕從意義來(lái)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)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。〔4〕從計(jì)算公式看，假設(shè)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α為0.05，自由度為v的t界值?！?〕從用途上看，可信區(qū)間用來(lái)估計(jì)總體均數(shù)，參考值范圍用來(lái)判斷觀察對(duì)象的*項(xiàng)指標(biāo)是否正常。簡(jiǎn)述檢驗(yàn)假設(shè)與可信區(qū)間的聯(lián)系與區(qū)別。答：〔1〕可信區(qū)間用于推斷總體參數(shù)所在的范圍，假設(shè)檢驗(yàn)用于推斷總體參數(shù)是否不同。前者估計(jì)總體參數(shù)的大小，后者推斷總體參數(shù)有無(wú)質(zhì)的不同?！?〕可信區(qū)間也可答復(fù)假設(shè)檢驗(yàn)的問(wèn)題。但可信區(qū)間不能提供確切的P值范圍，只能給出在α水準(zhǔn)上有無(wú)統(tǒng)計(jì)意義。〔3〕可信區(qū)間還可提示差異有無(wú)實(shí)際意義。統(tǒng)計(jì)圖表1，繪制統(tǒng)計(jì)圖的根本要求：A，根據(jù)資料性質(zhì)和分析目的據(jù)頂適當(dāng)圖形。B，標(biāo)題應(yīng)說(shuō)明資料的內(nèi)容、時(shí)間和地點(diǎn)，一般位于圖的下方。C，圖的縱、橫軸應(yīng)注明標(biāo)目及對(duì)應(yīng)單位，尺度應(yīng)等距或具有規(guī)律性，一般自左而右、自下而上、由小到大。D，為使圖形美觀并便于比擬，統(tǒng)計(jì)圖的長(zhǎng)寬比例一般為7：5，有時(shí)為了說(shuō)明問(wèn)題也可以變動(dòng)。E，比擬、說(shuō)明不同的事物時(shí)，可用不同顏色或線條表示，并常附圖例說(shuō)明，但不宜過(guò)多。2，常用統(tǒng)計(jì)圖的適用條件與繪制1．條圖〔bargraph〕用等寬長(zhǎng)條的高度表示按性質(zhì)分類(lèi)資料各類(lèi)別的數(shù)值大小，用于表示它們之間的比照關(guān)系。2．圓圖〔piegraph〕圓形圖適用于百分構(gòu)成比資料，表示事物各組成局部所占的比重或構(gòu)成。3．百分條圖〔percentbar〕意義及適用資料同圓圖，也稱構(gòu)成條圖。4．線圖〔linegraph〕線圖適用于連續(xù)性資料，以不同的線段升降來(lái)表示資料的變化，并可說(shuō)明一事物隨另一食物〔時(shí)間〕而變動(dòng)的情況。5．直方圖〔histogram〕直方圖用于表達(dá)連續(xù)性資料的頻數(shù)分布。6．散點(diǎn)圖〔scatterdiagram〕散點(diǎn)圖以直角坐標(biāo)系中各點(diǎn)的密集程度和趨勢(shì)來(lái)表示兩現(xiàn)象間的關(guān)系。常用在對(duì)資料進(jìn)展相關(guān)分析之前適用。單變量資料一，數(shù)值變量統(tǒng)計(jì)描述1，頻數(shù)表的編制求全距定組段和組距列頻數(shù)表畫(huà)頻數(shù)圖2，頻數(shù)分布的兩個(gè)重要特征：集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)3，頻數(shù)分布可以分為正態(tài)分布和偏態(tài)分布4，頻數(shù)表的用途：提醒資料分布類(lèi)型和分布特征，以便選取適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法；便于進(jìn)一步計(jì)算指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)處理；便于發(fā)現(xiàn)*些特大或者特小的可疑值。5，集中趨勢(shì)的描述：均數(shù)幾何均數(shù)中位數(shù)百分位數(shù)6，均數(shù)(mean)：算術(shù)均數(shù)的簡(jiǎn)稱。常用==表示。7，中位數(shù)(median)：一組由小到大按順序排列的觀察值中位次居中的數(shù)值，用M表示?？捎糜诿枋鋈魏畏植?，特別是偏態(tài)分布資料以及頻數(shù)分布的一端或兩端無(wú)確切數(shù)據(jù)資料的中心位置。8，百分位數(shù)(percentile)是一種位置指標(biāo)，用表示。一個(gè)百分位數(shù)P將一組觀察值分為兩局部，理論上有*%的觀察值比它小，有〔100-*〕%的觀察值比它大?？捎糜诖_定非正態(tài)分布資料的醫(yī)學(xué)參考值范圍。9，離散趨勢(shì)的描述：全距〔range〕四分位數(shù)間距〔quartile〕方差標(biāo)準(zhǔn)差10，全距〔range〕亦稱極差，為一組同質(zhì)觀察值中最大值和最小值之差。反映個(gè)體差異的范圍，優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是：1〕只考慮最大最小值之間的差異，不能反映組內(nèi)其他觀察值的變異度；2〕樣本含量相差懸殊時(shí)不宜用全距比擬。11，四分位數(shù)間距〔quartile〕上四分位數(shù)與下四分位數(shù)之差。常用于描述偏態(tài)頻數(shù)分布以及分布的一端或兩端無(wú)確切數(shù)值資料的離散程度。12，方差〔variance〕離均差的平方和表示。13，標(biāo)準(zhǔn)差〔standardvariance〕的作用：a，估計(jì)變量值的離散程度b，計(jì)算變異系數(shù)c，與均數(shù)結(jié)合，估計(jì)變異值的頻數(shù)分布范圍d，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤(總體)s=〔樣本〕14,變異系數(shù)〔coefficientofvariation〕常用于比擬度量單位不同或均數(shù)相差懸殊的兩組或多組資料的變異度。CV=100%假設(shè)檢驗(yàn)1，假設(shè)檢驗(yàn)〔hypothesistest〕亦稱顯著性檢驗(yàn)〔significancetest〕，其根本思想是先對(duì)總體的參數(shù)或分布做出*種假設(shè)，如設(shè)總體均數(shù)〔或率〕為一定值；兩總體均數(shù)〔或率〕相等；總體服從正態(tài)分布或兩分布一樣等，然后根據(jù)樣本信息選用適當(dāng)?shù)姆椒ǎ茢啻思僭O(shè)應(yīng)當(dāng)拒絕或不拒絕。2，假設(shè)檢驗(yàn)的一般步驟：〔1〕建立假設(shè)和確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)：根據(jù)實(shí)際情況確定單、雙側(cè)檢驗(yàn)，建立假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)；〔2〕選定檢驗(yàn)方法和計(jì)算統(tǒng)計(jì)量：根據(jù)設(shè)計(jì)的類(lèi)型及研究目的選擇適宜的檢驗(yàn)方法并計(jì)算出對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量；〔3〕確定P值并做出推斷結(jié)論。假設(shè)t≥tα,v，則P≤α，按檢驗(yàn)水準(zhǔn)，拒絕H0，承受H1，尚可認(rèn)為差異顯著有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；相反則差異不顯著，無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義3，假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)應(yīng)注意的事項(xiàng)：〔1〕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，可能影響結(jié)果的非處理因素在比照組間應(yīng)盡可能一樣或相近；〔2〕正確選擇檢驗(yàn)方法；根據(jù)現(xiàn)有的資料類(lèi)型、設(shè)計(jì)類(lèi)型、分析目的、樣本含量等因素選用適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)方法，如不符合條件可做適當(dāng)轉(zhuǎn)換；〔3〕正確理解"差異無(wú)顯著性〞的含義，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，不能理解為兩者差差大，也不能理解為所分析的指標(biāo)在實(shí)際應(yīng)用上就有"顯著效果〞?！?〕檢驗(yàn)假設(shè)的推斷結(jié)論為概率結(jié)論，不能絕對(duì)化：檢驗(yàn)水準(zhǔn)人為規(guī)定，是相對(duì)的，報(bào)告結(jié)論時(shí)應(yīng)列出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和P值確實(shí)切范圍?！?〕注意是單側(cè)檢驗(yàn)還是雙側(cè)檢驗(yàn)I型錯(cuò)誤和II型錯(cuò)誤：I型錯(cuò)誤〔typeIerror〕拒絕了實(shí)際上成立的，即樣本原本來(lái)自的總體，由于抽樣的偶然性得到了較大的t值，所以拒絕了，承受了，這類(lèi)棄真錯(cuò)誤稱為第一類(lèi)錯(cuò)誤，犯第一類(lèi)錯(cuò)誤的概率是。II型錯(cuò)誤〔typeIIerror〕是不拒絕實(shí)際上不成立的，即"存?zhèn)唯暭礃颖驹緛?lái)自的總體，但是由于抽樣的偶然性，得到了較小的t值，得到了較大的P值，沒(méi)有拒絕，這類(lèi)存?zhèn)五e(cuò)誤稱為第二類(lèi)錯(cuò)誤，犯第二類(lèi)錯(cuò)誤的概率是1-正態(tài)性檢驗(yàn)：用均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差描述資料的分布特征，對(duì)例數(shù)n較小的樣本進(jìn)展t檢驗(yàn)時(shí)，首先要求樣本取自正態(tài)分布的總體。兩個(gè)方差的齊性檢驗(yàn)：兩樣本均數(shù)比擬的t檢驗(yàn)和多個(gè)樣本均數(shù)比擬的方差分析要求各樣本所來(lái)自的總體方差相等。兩樣本方差的齊性檢驗(yàn)：〔4.12〕式中為較大的樣本方差，為較小的樣本方差，為分子的自由度，為分母的自由度，相應(yīng)的樣本例數(shù)分別為和。當(dāng)兩總體方差齊同時(shí)，F(xiàn)值一般不會(huì)離1太遠(yuǎn)；假設(shè)算得的F值較大，大于我們規(guī)定的界值時(shí)，就認(rèn)為兩樣本所在總體的方差不齊。t檢驗(yàn)t檢驗(yàn)：常用于總體標(biāo)準(zhǔn)差未知且樣本含量較小時(shí)樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比擬，成組設(shè)計(jì)的兩個(gè)小樣本的均數(shù)的比擬及配對(duì)設(shè)計(jì)的兩樣本均數(shù)的比擬。t檢驗(yàn)的應(yīng)用條件：a，n≤50b，樣本來(lái)自正態(tài)分布的總體c，兩樣本均數(shù)比擬時(shí)要求兩樣本總體方差相等。1，單樣本t檢驗(yàn)〔onesamplet-test〕：樣本均數(shù)與總體均數(shù)比擬，目的是推斷樣本所代表的未知總體均數(shù)與總體均數(shù)有無(wú)差異?！病场?.1〕式中為樣本均數(shù)，為總體均數(shù)，s為樣本標(biāo)準(zhǔn)差，n為樣本含量，為自由度。步驟如下〔可為u檢驗(yàn)〕1〕建立假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)。H0：μ=μ0H1：μ≠μ0α=0.052〕計(jì)算統(tǒng)計(jì)量。，(總體均數(shù))μ0=，n=，=，s=3〕確定P值，做出推斷結(jié)論。按v=n-1，查t界值表，得P>0.05〔或P<0.05〕，按α檢驗(yàn)水準(zhǔn)，不拒絕H0〔或拒絕H0，承受H1〕，即根據(jù)本資料尚不能〔可以〕認(rèn)為？與？有差異。2，配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)分為3種情況：①將受試對(duì)象按一定條件配成對(duì)子〔同種屬、同體重、同年齡、同性別等〕，再隨機(jī)分配每對(duì)中的2個(gè)受試對(duì)象到不同的處理組；②同一受試對(duì)象分別承受2種不同處理，其目的是推斷2種處理的效果有無(wú)差異；③同一受試對(duì)象處理前后的比擬，其目的是推斷*種處理有無(wú)作用。配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)〔pairedt-testfordependentsamples〕的根本思路：首先計(jì)算出各對(duì)差值d的均數(shù)，當(dāng)2種處理結(jié)果無(wú)差異或*種處理不起作用時(shí)，理論上差值的總體均數(shù)應(yīng)該為0，故可將配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)視為樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比擬?！?.2〕式中為樣本中各對(duì)差值d的均數(shù)，為樣本差值的標(biāo)準(zhǔn)差，n為對(duì)子數(shù)，為自由度。先列表求差值d和1〕建立假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)。H0：μd=0H1：μd≠0α=0.052〕計(jì)算統(tǒng)計(jì)量。，n=，∑d=，∑=3〕確定P值，做出推斷結(jié)論。按v=n-1，查t界值表，得P>0.05〔或P<0.05〕，按α檢驗(yàn)水準(zhǔn)，不拒絕H0〔或拒絕H0，承受H1〕，即根據(jù)本資料尚不能〔可以〕認(rèn)為？。3，成組設(shè)計(jì)資料兩樣本均數(shù)比擬的t檢驗(yàn)〔two-samplet-testforindependentsamples〕：在臨床醫(yī)學(xué)研究中，進(jìn)展配對(duì)設(shè)計(jì)比擬困難，一般分別從2個(gè)總體中隨機(jī)抽樣，進(jìn)展成組設(shè)計(jì)兩樣本均數(shù)的比擬，目的是推斷2個(gè)總體均數(shù)是否相等。所比擬的兩個(gè)樣本含量最好相等，此時(shí)抽樣誤差最小?！?.3〕可為t，u檢驗(yàn)1〕建立假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)。：μ1=μ2：μ1≠μ2α=0.052〕計(jì)算統(tǒng)計(jì)量。，n1=，∑*1=，∑=，n2=，∑*2=，∑=1=∑*1/n1=，2=∑*2/n2=〔，n1=，1=，s1=，n2=，2=，s2=3〕確定P值，做出推斷結(jié)論。按v=n1+n2-2，查t界值表，得P>0.05〔或P<0.05〕，按α檢驗(yàn)水準(zhǔn)，不拒絕H0〔或拒絕H0，承受H1〕，可以認(rèn)為？的差異無(wú)〔或有〕統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。檢驗(yàn)u檢驗(yàn)〔u-test，或Z-test〕：用檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量u來(lái)命名的。用于樣本含量n足夠大〔n>50〕，或n雖小但總體標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)的樣本均數(shù)與總體均數(shù)的比擬、成組設(shè)計(jì)兩樣本均數(shù)的比擬。1，單樣本u檢驗(yàn)〔onesampleu-test〕：〔4.4〕式中為樣本均數(shù)，為總體均數(shù)，s為樣本標(biāo)準(zhǔn)差，n為樣本含量。2，成組設(shè)計(jì)的兩樣本均數(shù)比擬的u檢驗(yàn)〔two-sampleu-testforindependentsamples〕：〔4.5〕式中，分別為兩樣本均數(shù)，為兩樣本均數(shù)差值的標(biāo)準(zhǔn)誤，、為分別為兩樣本的方差，、分別為兩樣本例數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布〔u分布〕與t分布有何異同？答：一樣點(diǎn)：t分布和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布〔u分布〕都是以0為中心的正態(tài)分布。標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布是t分布的特例〔自由度是無(wú)限大時(shí)〕。不同點(diǎn)：t分布為抽樣分布，u分布為理論分布；t分布比標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的峰值低，且尾部翹得更高；t分布受自由度大小的影響，隨著自由度的增大，逐漸趨近于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；t分布有無(wú)數(shù)條曲線，而u分布只有唯一一條曲線。方差分析1，方差分析的根本思想：按研究目的和設(shè)計(jì)類(lèi)型，將總變異中的離均差平方和SS和自由度分別分解成相應(yīng)的假設(shè)干局部，然后求得各相應(yīng)局部的變異；由于其中的組內(nèi)〔或誤差〕變異主要反映個(gè)體差異或抽樣誤差，其他各局部的變異與之比擬得出統(tǒng)計(jì)量F值，根據(jù)F值的大小確定P值，并做出推斷。2，方差分析的優(yōu)點(diǎn)：〔1〕不受比擬組數(shù)的限制，可比擬多組均數(shù)〔2〕可同時(shí)分析多個(gè)因素的作用〔3〕可分析同類(lèi)間的交互作用3，方差分析的應(yīng)用范圍：〔1〕2個(gè)或多個(gè)樣本均數(shù)間的比擬〔2〕分析2個(gè)或多個(gè)因素間的交互作用〔3〕回歸方程的線性假設(shè)檢驗(yàn)〔4〕多元線性回歸分析中偏回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)〔5〕兩樣本方差齊性檢驗(yàn)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析：是將總變異中的離均差平方和SS和自由度分別分解成組間和組內(nèi)兩局部，SS/和SS/SS分別為組間變異〔MS〕和組內(nèi)變異〔MS〕，兩者之比即為統(tǒng)計(jì)量F。〔1〕總離均差平方和及自由度：SS=〔5.2〕=〔5.3〕〔2〕組間離均差平方和、自由度和均方：SS=〔5.4〕=〔組數(shù)-1〕〔5.5〕MS=〔5.6〕〔3〕組內(nèi)離均差平方和、自由度和均方：SS=SS-SS〔5.7〕=N-k〔樣本量-組數(shù)〕〔5.8〕MS=〔5.9〕當(dāng)方差分析的推斷結(jié)果為拒絕H0，承受H1，各總體均數(shù)不同或不全一樣時(shí)，應(yīng)對(duì)均數(shù)進(jìn)一步兩兩比擬，即多重比擬(multiplecomparisons)。可用q檢驗(yàn)進(jìn)展分析：〔5.14〕式中為方差分析的組內(nèi)均方，假設(shè)為兩因素或兩因素以上的方差分析，則為誤差項(xiàng)均方；和分別為兩樣本的樣本含量。配伍組設(shè)計(jì)資料的方差分析配伍組設(shè)計(jì)亦稱隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)〔randomizedblockdesign〕，其多個(gè)樣本均數(shù)比擬可用無(wú)重復(fù)數(shù)據(jù)的兩因素方差分析〔two-wayANOVA〕。2個(gè)因素是指主要的研究因素和配伍組因素。兩因素的方差分析是把總變異中的離均差平方和與自由度分別分解成處理組間、配伍組間和誤差三局部。計(jì)算公式如下：變異來(lái)源離均差平方和自由度均方MSF總-C處理組間k-1配伍組間b-1誤差SS-SS-SS〔k-1〕〔b-1〕，為配伍組數(shù)二，分類(lèi)變量統(tǒng)計(jì)描述常用相對(duì)數(shù)，即率，構(gòu)成比，和相比照對(duì)分類(lèi)資料進(jìn)展統(tǒng)計(jì)描述1,率〔rate〕：率又稱頻率指標(biāo)，它說(shuō)明*現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強(qiáng)度率=2，構(gòu)成比〔proportion〕：又稱構(gòu)成指標(biāo)，它說(shuō)明一事物內(nèi)部各組成局部所占的比重或分布，常以百分?jǐn)?shù)表示構(gòu)成比=3，相比照〔relativeratio〕亦稱比，是A,B2個(gè)有關(guān)指標(biāo)之比，說(shuō)明A和B的假設(shè)干倍或百分之幾，是相對(duì)數(shù)的最簡(jiǎn)單形式。A，B性質(zhì)可一樣可不同。相比照=4，應(yīng)用相對(duì)數(shù)時(shí)應(yīng)注意的事項(xiàng)：〔一〕計(jì)算相對(duì)數(shù)的分母不宜過(guò)小?！捕撤治鰰r(shí)不能以構(gòu)成比代替率?！踩硨?duì)觀察單位數(shù)不等的幾個(gè)率，不能直接用相加求其平均率?！菜摹迟Y料的比照應(yīng)注意可比性?！参濉硨?duì)樣本率〔或構(gòu)成比〕的比擬應(yīng)遵循隨機(jī)抽樣，要做假設(shè)檢驗(yàn)?！擦硡^(qū)別清分子分母。5，率的u檢驗(yàn)1〕，樣本率與總體率比擬：目的是推斷樣本率所代表的總體率與*總體率是否相等。根據(jù)資料的不同情況，可以采用不同的假設(shè)檢驗(yàn)方法：①假設(shè)很小，可用Poisson分布原理做檢驗(yàn)；②假設(shè)不太靠近0或1時(shí)，可用二項(xiàng)分布原理做檢驗(yàn)；當(dāng)樣本含量n足夠大時(shí)，或且，二項(xiàng)分布逼近正態(tài)分布，可用u檢驗(yàn)計(jì)算其樣本檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量?！?.1〕式中p為樣本率，為總體率〔常為理論值或標(biāo)準(zhǔn)值〕，n為樣本含量。2〕，兩樣本率比擬：兩個(gè)樣本率作比擬的目的是推斷兩個(gè)樣本各自代表的兩總體率是否相等，當(dāng)兩個(gè)樣本滿足正態(tài)近似條件且樣本含量較大時(shí)，可用u檢驗(yàn)，其公式：〔6.2〕式中、分別為兩個(gè)樣本率，、分別為兩樣本含量，為兩個(gè)樣本率之差的標(biāo)準(zhǔn)誤，為合并陽(yáng)性率，，、為兩個(gè)樣本陽(yáng)性例數(shù)。四格表資料的檢驗(yàn)適用于分類(lèi)變量資料中推斷兩個(gè)或多個(gè)總體率〔或構(gòu)成比〕之間有無(wú)差異，兩個(gè)分類(lèi)指標(biāo)之間有無(wú)相關(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)以及檢驗(yàn)頻數(shù)分布的擬合優(yōu)度。(6.3)式中A代表實(shí)際頻數(shù)，T代表理論頻數(shù)。格子理論頻數(shù)可用同樣方法求得，其計(jì)算公式為：〔6.4〕〔6.5〕四格表資料的專用公式：〔6.6〕式中a、b、c、d分別為四格表的實(shí)際頻數(shù)=a+b+c+d。四格表的值的校正。①當(dāng)所有T>5,n>40時(shí)用上述公式；②當(dāng)有1<T<5，且n>40時(shí)，需進(jìn)展連續(xù)性校正：〔6.7〕〔6.7〕③或n<40時(shí)，需用四格表資料確實(shí)切概率法。行×列表資料的檢驗(yàn)。(6.9)式中n是總例數(shù)，A是每個(gè)格子的實(shí)際頻數(shù)，，分別為*格子對(duì)應(yīng)的行合計(jì)和列合行×列表檢驗(yàn)考前須知〔1〕*2檢驗(yàn)要求理論頻數(shù)不宜太小，否則將導(dǎo)致偏性。一般認(rèn)為行*列表資料中不宜有1/5以上的格子理論數(shù)小于5，或有一個(gè)格子理論數(shù)小于1。處理方法：最好的方法是增加樣本例數(shù)，以增大理論頻數(shù)；且準(zhǔn)確概率法；進(jìn)展合理的合并；刪除理論頻數(shù)太小的行和列，后兩種方法將損失一定的信息并影響樣本的隨機(jī)性?！?〕單向有序列行*列表的統(tǒng)計(jì)處理：當(dāng)效應(yīng)按強(qiáng)弱分為假設(shè)干個(gè)級(jí)別，試驗(yàn)結(jié)果整理為單向有序行列表，在比擬各處理組的效應(yīng)有無(wú)差異時(shí)，宜用秩和檢驗(yàn)或Ridit分析?！?〕當(dāng)多個(gè)樣本率比擬的檢驗(yàn)。結(jié)論為拒絕H0，只能認(rèn)為各總體率或總體構(gòu)成比之間總的說(shuō)來(lái)有差異，但不能說(shuō)明它們彼此間都有差異，或*兩者間有差異。假設(shè)要進(jìn)一步解決此問(wèn)題，可用卡方分割法。配對(duì)四格表資料的卡方檢驗(yàn)：〔一〕關(guān)聯(lián)性分析：〔1〕建立假設(shè)檢驗(yàn)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)。H0：兩種方法的檢驗(yàn)結(jié)果無(wú)關(guān)系H1：兩種方法的檢驗(yàn)結(jié)果有關(guān)系α=0.05〔2〕計(jì)算統(tǒng)計(jì)量*2值。①n>=40,T>=5,②n>=40,1<T<5,③n<40或T<1,四格表確切概率法。〔3〕確定P值，做出推斷結(jié)論。*2>3.84，P<0.05，按α=0.05檢驗(yàn)水準(zhǔn)，拒絕H0,承受H1，可以認(rèn)為兩種方法的檢驗(yàn)結(jié)果有關(guān)系?！捕巢町愋詸z驗(yàn)：〔1〕建立假設(shè)檢驗(yàn)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)。H0：兩總體的B=CH1：兩總體的B不等于Cα=0.05〔2〕計(jì)算統(tǒng)計(jì)量*2值。①b+c>40時(shí)：②b+c<40時(shí)，〔3〕確定P值，做出推斷結(jié)論。*2>3.84，P<0.05，按α=0.05檢驗(yàn)水準(zhǔn)，拒絕H0,承受H1，可以認(rèn)為兩種方法的檢驗(yàn)結(jié)果有差異。〔*20.05(1)=3.84,*20.005(1)=7.88〕非參數(shù)檢驗(yàn)參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)：參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)資料的分析利用充分，統(tǒng)計(jì)分析的效率高；缺點(diǎn)是對(duì)資料的要求高，適用范圍有限。非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)：〔1〕適用范圍廣，對(duì)變量的類(lèi)型和分布無(wú)特殊要求，不受總體分布的限制；〔2〕對(duì)數(shù)據(jù)的要求不嚴(yán)，對(duì)*些指標(biāo)不便準(zhǔn)確測(cè)定的資料也可應(yīng)用；〔3〕方法簡(jiǎn)便，易于理解和掌握。缺點(diǎn)是如果對(duì)符合參數(shù)檢驗(yàn)的資料用了非參數(shù)檢驗(yàn)，因不能充分利用資料提供的信息，會(huì)使檢驗(yàn)效能低于非參數(shù)檢驗(yàn)；假設(shè)要使檢驗(yàn)效能一樣，往往需要更大的樣本含量。配對(duì)設(shè)計(jì)的符號(hào)秩和檢驗(yàn)Wilco*on符號(hào)秩和檢驗(yàn)〔Wilco*onsignedranktest〕是推斷其差值是否來(lái)自中位數(shù)為零的總體的方法，可用于配對(duì)設(shè)計(jì)差值的比擬和單一樣本與總體中位數(shù)的比擬?！惨弧掣舅枷肫浼僭O(shè)是差值的總體中位數(shù)等于0，備擇假設(shè)是差異的總體中位數(shù)不等于0，如果差異太大，就拒絕；反之，不拒絕?！捕撤椒ú襟E：1，建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)；2，計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量T值：a，求各對(duì)的差值；b，編秩；c，求秩和，確定統(tǒng)計(jì)量T；3，確定P值，做出推斷結(jié)論。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)兩樣本比擬的秩和檢驗(yàn)亦稱兩個(gè)樣本比擬的秩和檢驗(yàn)，利用兩樣本觀察值的秩和來(lái)推斷樣本分別代表的總體分布是否一樣。成組設(shè)計(jì)多樣本比擬的秩和檢驗(yàn)，利用多個(gè)樣本的秩和來(lái)推斷各樣本分別代表的總體的分布有無(wú)差異。配伍組設(shè)計(jì)的秩和檢驗(yàn)M檢驗(yàn)秩和檢驗(yàn)步驟：(1)建立檢驗(yàn)假設(shè)，確定檢驗(yàn)水