醫(yī)學統(tǒng)計學-高級統(tǒng)計學課后部分習題答案解析第四版孫振球主編

范文范例指導學習范文范例指導學習wordword版本整理分享范文范例指導學習范文范例指導學習wordword版本整理分享11-多因素實驗資料的方差分析11-3(1)本題為4個處理組的2X2析因涉及，因分成3天進行，若將每天的實驗結(jié)果設(shè)為一個區(qū)組，先進行隨機區(qū)組的方差分析 ：方差分析表1變異來源dfSSMSFSig.總變異11818.369區(qū)組間23.7621.881.230.801處理組間3765.529255.17631.196.000誤差649.0788.180從上表可以看出，各區(qū)組間差異無統(tǒng)計學意義，即各天的實驗結(jié)果間無差異。(3)依據(jù)完全隨機設(shè)計析因試驗方法進行方差分析方差齊性檢驗表Fdf1df2Sig.1.429380.304P值大于0.05,尚不能認為方差不齊。方差分析表2變異來源dfSSMSFSig.總變異11818.37試樣處理方式(A)1716.11716.11108.420.000試樣重量(B)136.4036.405.510.047AB113.0213.021.970.198誤差852.846.605結(jié)局：可以認為高鎰酸鹽處理及試樣重量均會對甘藍葉核黃素濃度測定產(chǎn)生影響，尚不能認為高猛酸鹽及試樣重量的交互作用會對甘藍葉核黃素濃度測量有影響。11-4假定不存在高階交互作用，僅對AB、CDE5個因素的主效應(yīng)進行分析，采用正交設(shè)計的方差分析法：正交設(shè)計的方差分析變異來源dfSSMSFSig.總變異153495.366A1540.911540.91121.714.001B11743.6891743.68969.998.000C1787.223787.22331.602.000D182.03882.0383.293.100E192.40092.4003.709.083誤差10249.10424.910從上表可以看出，A、RC三個因素的主效應(yīng)有統(tǒng)計學意義（P<0.05）,即A、B、C三個參數(shù)對高頻呼吸機的通氣量有影響。11-5隨機區(qū)組的裂區(qū)設(shè)計，一級實驗單位的變異來自于A因素主效應(yīng)、區(qū)組變異及個體間誤差，二級實驗單位的變異來自于 B因素的主效應(yīng)、AB的交互效應(yīng)以及個體內(nèi)的誤差，見下表。隨機區(qū)組裂區(qū)設(shè)計的方差分析變異來源dfSSMSFSig.二級單位總計19146.1375家兔間（一級單位總計）981.013注射藥物（A）163.01363.01347.557.002區(qū)組412.7003.1752.396.209個體間誤差45.3001.325部位間（一級單位總計）1065.125毒素濃度（B）163.01363.013252.050.000A*B50.521個體內(nèi)誤差82.0000.25從上表結(jié)果可以看出：無論是低濃度毒素還是高濃度毒素所致的皮膚全身注射抗毒素損傷，抗毒素注射后的皮膚受損直接均小于對照組,對皮膚損傷有保護作用。全身注射抗毒素12-重復測量設(shè)計資料的方差分析12-2數(shù)據(jù)為重復測量資料，方差分析表如下:方差分析表變異來源SSdfMSFSig.時間生效應(yīng)4500.00014500.000238.095.000時間X處理28.800128.8001.524.252個體內(nèi)誤差151.200818.900處理生效應(yīng)45.000145.0001.837.212個體間誤差196.000824.500從上表可以看出：(1)兩種方法治療前后中度甲亢患者心率測量結(jié)果有差別( P<0.05)(2)不考慮時間，兩種方法心率的主效應(yīng)未見差別(P>0.05)(3)測量前后與處理不存在交互作用 (P>0.05),即兩種方法治療前后心率的變化幅度相同。12-5(1)進行球型檢驗withinsubjectsMauchlyeffcet 'W approx.chi-square df Sig.EpsilonbGreenhouse-GeisserHuynh-Feldtlot .119 27.028 5 .000.675 .847P<0.05,不滿足球形檢驗，需進行校正(2)重復測量資料方差分析結(jié)果測量時間及其與藥物劑型交互作用的方差分析表sourceSSdfMSFSig.tsphericityassumed26560.0538853.34974.972.000Greenhouse-Geisser26560.052.02613107.07074.972.000Huynh-Feldt26560.052.54110453.51974.972.000lower-bound26560.05126560.04674.972.000

t*Gsphericityassumed16614.5335538.17746.898.000Greenhouse-Geisser16614.532.0268199.07646.898.000Huynh-Feldt16614.532.5416539.15846.898.000lower-bound16614.53116614.53246.898.000errorsphericityassumed4959.7642118.089(t)Greenhouse-Geisser4959.7628.369174.827Huynh-Feldt4959.7635.571139.433lower-bound4959.7614354.268新舊劑型患者血藥濃度比較的方差分析表sourceSSdfMSFSercept493771.91493771.870729.972.000G59.9159.9160.089.770error9470.014676.425結(jié)論：使用不同劑型患者血藥濃度沒有差別；使用前后患者血藥濃度存在明顯差別；不同劑型使用前后血藥濃度的變化幅度不同。15-多元線性回歸分析（1）以低密度脂蛋白中的膽固醇（Y1）為應(yīng)變量:方差分析表1變異來源平方和dfFP回歸18530.40844632.602 8.0900.00025殘差14316.25825572.650總計32846.66729回歸參數(shù)估計及其檢驗結(jié)果1變量BSb b't Sig.（常量）-0.82947.773-0.017 0.986載脂蛋白A1 0.2330.197 0.1651.181 0.249載脂蛋白B 1.3250.282 0.7144.699 0.0001范文范例指導學習范文范例指導學習0.0000word0.0000word版本整理分享范文范例指導學習范文范例指導學習0.0000word0.0000word版本整理分享范文范例指導學習范文范例指導學習（2）自變量篩選（2）自變量篩選word版本整理分享載脂蛋白E-0.124載脂蛋白E-0.124載脂蛋白C-2.3852.783 -0.008 -0.045 0.9650.765 -0.494 -3.119 0.005決定系數(shù)：R2=0.564調(diào)整的決定系數(shù)：R2=0.494按％=0.05檢驗水平，回歸方程中X2和X4有統(tǒng)計學意義，即低密度脂蛋白中的膽固醇與載脂蛋白B及C之間存在線性關(guān)系。以高密度脂蛋白中的膽固醇（Y2）為應(yīng)變量:方差分析表2變異來源平方和dfFP回歸4392.58141098.14522.487<0.0001殘差1220.8862548.835總計5613.46729回歸參數(shù)估計及其檢驗結(jié)果2變量BSbb'tSig.（常量）-2.132313.9511-0.15280.87975載脂蛋白A10.483310.057640.825478.385460.00000載脂蛋白B-0.05270.08235-0.0687-0.64010.52794載脂蛋白E-0.29440.81278-0.0457-0.36220.72027載脂蛋白C-0.4150.22331-0.2078-1.85830.07494決定系數(shù)：R2=0.783調(diào)整的決定系數(shù)：R2=0.748按％=0.05檢驗水平，回歸方程中X1有統(tǒng)計學意義，即高密度脂蛋白中的膽固醇與載脂蛋白A1之間存在線性關(guān)系。

設(shè)定進入、剔除標準分別為認入=0.05和認出=0.10以低密度脂蛋白中的膽固醇（Y1）為應(yīng)變量，向前法納入變量為X2、X4,向后法納入變量為X2、X4,逐步回歸法納入變量為X2、X4,三者結(jié)果無差異；以高密度脂蛋白中的膽固醇（Y2）為應(yīng)變量，向前法納入變量為X2、X4,向后法納入變量為XI、X4,逐步回歸法納入變量為XI、X4,三者結(jié)果無差異;（3）以X1-X4為自變量，Y2/Y1為應(yīng)變量，使用逐步回歸法分析,設(shè)定進入、剔除標準分別為％入=0.05和0c出=0.10,結(jié)果如下:方差分析表3變異來源平方和dfFP回歸0.283352730.0944546.84650.0000殘差0.0524207260.00202總計0.335773429回歸參數(shù)估計及其檢驗結(jié)果3變量 BSbb't Sig.0.35540.08844.0177（常量）3750.00260.00030.58287.3571載脂蛋白A14686-0.0030.0004-0.611-7.507載脂蛋白B68640.00040.0000范文范例指導學習范文范例指導學習wordword版本整理分享范文范例指導學習范文范例指導學習wordword版本整理分享0.00330.00120.2158 2.70003 3 6 2決定系數(shù)：R2=0.844調(diào)整的決定系數(shù)：R2=0.826與前面的分析結(jié)果相比，用Y2/Y1作為應(yīng)變量，與單獨使用Y1或者Y2的回歸方程決定系數(shù)及調(diào)整的決定系數(shù)更高，說明高、低密度脂蛋白中的膽固醇含量的比值，較單純的低密度脂蛋白中膽固醇的含量或者單純高密度脂蛋白中膽固醇的含量， 對診斷動脈硬化lemme個更有意義。(4)殘差分析板RL仕姓品陽由標準化殘差分析圖可以看出，散點分布不是十分均勻，存在先下后上的趨勢，并不滿足回歸分析的條件，且有一個點超過了 2,屬于離群值。(5)分析結(jié)果血清低密度脂蛋白中的膽固醇含量與載脂蛋白B和C有關(guān)，與載脂蛋白B成正相關(guān)，載脂蛋白C成負相關(guān)；高密度脂蛋白與載脂蛋白A1成正相關(guān)，載脂蛋白C成負相關(guān)；與高、低密度脂蛋白中的膽固醇含量的比值作為綜合指標衡量動脈硬化，得到的結(jié)果與載脂蛋白A1、B及C有關(guān)。16-Logistics回歸(1)各因素賦值說明變量名賦值性別X1男=0,女=1年齡組X27~=1,10~=2,13~=3,16~=4膽固醇X3<5.18=0,-5.18=1甘油三酯X4<0.50=0,-0.50=1肥胖癥Y有=1,無=0將年齡組轉(zhuǎn)化成啞變量水平X2-1X3-1X4-11000210030104001(2)單因素分析參數(shù)估計及假設(shè)檢驗1變量BS.E,WalsdfSig.Exp(B)性別X1-.465.1826.5371.011.628常量-1.933.113290.5021.000.145年齡組X2(1)1.087.28514.5401.0002.965年齡組X2(2).585.3103.5591.0591.794年齡組X2(3)-.260.302.7391.390.771常量-2.494.245103.4321.000.083膽固醇X3.711.21910.5501.0012.035常量-2.256.100511.1381.000.105甘油三酯X4 .793 .181 19.173 1 .000 2.210常量 -2.406 .116 430.001 1 .000 .090從上表可以看出，四個因素對于肥胖的發(fā)生都有影響。其中，男性肥胖發(fā)生率低于女性；第二個年齡段肥胖發(fā)生率最高，而后隨著年齡增加風險降低，說明性別和年齡可能對膽固醇及甘油三酯的作用產(chǎn)生混雜。(3)多因素分析1)模型1:認為肥胖的發(fā)生只與性別和年齡組相關(guān)logitP=B0+B1X1+B2-1X2-1+B3-1X3-1+B4-1X4-1參數(shù)估計及假設(shè)檢驗2變量BS.E,WalsdfSig.Exp(B)性別X1-0.4550.1856.06910.0140.635年齡組X2(1)1.0750.28614.15510.0002.930年齡組X2(2)0.5760.3113.44410.0631.780年齡組X2(3)-0.2690.3030.78710.3750.764常量-2.2890.25779.43310.0000.101-2logL1=866.6027072)模型2:認為肥胖的發(fā)生與性別、年齡組及膽固醇含量相關(guān)logitP=B0+B1X1+B2-1X2-1+B3-1X3-1+B4-1X4-1+B3X3參數(shù)估計及假設(shè)檢驗3變量BS.E,WalsdfSig.Exp(B)性別X1-0.4510.1855.96410.0150.637年齡組X2(1)1.0340.29712.08410.0012.811年齡組X2(2)0.5560.3133.15410.0761.744年齡組X2(3)-0.2660.3030.77410.3790.766膽固醇X30.1230.2400.26210.6091.131常量-2.2950.25779.63810.0000.101-2logL1=866.343194對X3的回歸系數(shù)進行假設(shè)檢驗，P>0.05,說明X3沒有納入模型的必要。3)模型3:認為肥胖的發(fā)生與性別、年齡組、膽固醇及甘油三酯含量相關(guān)logitP=B0+BiXI+B2-1X2-I+B3-1X3-I+B4-1X4-I+B4X4參數(shù)估計及假設(shè)檢驗3BS.E,WalsdfSig.Exp(B)性別X1-0.5000.1867.19010.0070.607年齡組X2(1)0.9270.29010.23510.0012.528年齡組X2(2)0.4540.3142.08810.1481.574年齡組X2(3)-0.3350.3051.20810.2720.716甘油三酯X40.7030.18714.08110.0002.020常量-2.4160.26185.72710.0000.089-2logL1=852.959317引入X4后，對其回歸系數(shù)進行檢驗，P<0.05,說明扣除性別與年齡影響后，甘油三酯與肥胖仍存在明顯關(guān)系。對模型1、2、3的似然值進行比較，模型3潴型1,說明模型3優(yōu)于模型1,使用模型3擬合效果更好。20-判別分析20-1Bayes判別⑴先驗概率：p=1/3(2)判別函數(shù)計算Bayes線性判別函數(shù)系數(shù)估計值1變量Y1Y2Y3X1.028.156.086X22.2853.7454.400X3.7562.301.390X42.901-.0111.063X52.1261.674-.160X6.055.137.112X7.078-.134.042(常量)-4.920-12.776-7.763Y1=0.028X1+2.285X2+0.756X3+2.901X4+2.126X5+0.055X6+0.078X7-4.920Y2=0.156X1+3.745X2+2.301X3-0.011X4+1.674X5+0.137X6-0.134X7-12.776Y3=0.086X1+4.400X2+0.390X3+1.063X4-0.160X5+0.112X6+0.042X7-7.763⑶判別效果評價：回顧性估計 誤判概率8/63=12.70%回顧性判別效果評價判別分類原分類-123-合計129033221102133111618合計 31 11 21 63逐步判別(1)確定變量篩選％、P:給定％=0.05,P=0.1;(2)篩選變量第一步：X1入選，F(xiàn)=28.028;第二步：X5入選，F(xiàn)=17.519;第三步：X6入選，F(xiàn)=15.307;第四步：X7入選，F(xiàn)=13.211;(3)先驗概率取等概率，建立Bayes判別函數(shù)Bayes線性判別函數(shù)系數(shù)估計值2變量Y1Y2Y3X10.0120.1190.058X53.0201.9220.792X60.0490.1270.105X70.111-0.0520.109(常量)-3.631-9.784-5.749Y1=0.012X1+3.020X5+0.049X6+0.111X7-3.631Y2=0.119X1+1.922X5+0.127X6-0.052X7-9.784Y3=0.058X1+0.792X5+0.105X6+0.109X7-5.749⑷判別效果評價回顧性估計誤判概率為12/63=19.05%原分類判別分類-合計1231270532

21102133221418合計30122163范文范例指導學習范文范例指導學習圖21-3圖21-3word版本整理分享范文范例指導學習范文范例指導學習wordword版本整理分享21-聚類分析21-11使用系統(tǒng)聚類法（最大相似系數(shù)法）對變量進行聚類圖21-1根據(jù)系統(tǒng)分類圖（圖21-1）,若分為三類，則X6、X12、X3、X1、X10X7、X5、X2、X&X11為一類，X4為一類，X9為一類。2使用系統(tǒng)聚類法（類平均法）對樣品進行聚類使用中功底觸 gM就明圖21-2根據(jù)系統(tǒng)分類圖（圖21-2）,若分為三類，則13、16、15、29、14、23、24、21、22、12、28、10、17、11、20為一類，1、6為一類，8、9、2、3、7、4、5為一類。3使用動態(tài)聚類法對樣品進行聚類根據(jù)SPSS吉果，分成以下三類。類別樣品編號11、6、9210、11、12、13、14、15、16、17、28、29、20、21、22、23、2432、3、4、5、7、821-31使用系統(tǒng)聚類法（類平均法）對指標進行聚類TOC\o"1-5"\h\z佗用產(chǎn)物我憧工立LIKD的44狀圖

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□ fi IQ- IS 20 M] ■ ■ ■ ■ b可看車 2-人題『h■有 3—《 色能 5-H；1ftCAUliiigl口的，一一iieitgns tfl-1 !TSS B KaiMiu a ?單泉n _根據(jù)系統(tǒng)分類圖（圖21-3）,若分為三類，則可食率、果形指數(shù)、風味、色澤、TA為一類，維生素C含量、硬度、TSS固酸比為一類,單果重為一類。2使用系統(tǒng)聚類法（最大相似系數(shù)法）對指標進行聚類根據(jù)系統(tǒng)分類圖（圖21-4）,若分為三類，則4為一類，54為一類,其余為一類。范文范例指導學習范文范例指導學習wordword版本整理分享范文范例指導學習范文范例指導學習wordword版本整理分享22-主成分分析與因子分析22-1主成分分析利用SPSSS行主成分分析，得到如下結(jié)果（表22-1至表22-）表22-1簡單統(tǒng)的Cppicpmap sbp dbp均值0.0517-0.02730.0050 -0.0060 0.0773標準差0.15950.23660.2182 0.1230 0.1746表22-2相關(guān)矩陣的特征值成份初始特征值貢獻率累積貢獻率13.16963.38563.3852.99519.90783.2923.50110.01193.3034.3256.49299.7965.010.204100.000表22-3相關(guān)矩陣的特征向量Z1Z2Z3 Z4 Z5Cpp.950-.239-.170 -.074 .077icp.248.966-.072 .017 .018map.771.029.635 .042 .000sbp.878-.064-.209 .425 -.033dbp.917.023-.138 -.370 -.053

圖22-1碎石圖主成分個數(shù)的選擇從表22-2雖然只有第一個特征值大于1,但結(jié)合累積貢獻率和碎石圖，取前三個主成分為宜。主成分表達式由表22-3根據(jù)各主成分所對應(yīng)的特征向量，可得出前三個主成分為Z1=0.950CPP+0.248ICP+0.771MAP+0.878SBP+0.917DBPZ2=-0.239CPP+0.966ICP+0.029MAP-0.064SBP+0.023DBPZ3=-0.170CPP-0.072ICP+0.635MAP-0.209SBP-0.138DBP1.3因子載荷陣表22-4因子載荷矩陣Z1Z2Z3Z4Z5Cpp1.691-.425-.302-.132.137icp.247.964-.072.017.018map.545.021.450.029.000sbp.500-.036-.119.242-.019dbp.093 .002 -.014 -.037 -.005由因子載荷陣可知，第一主成分Z1與Cppma評口sbp關(guān)系較為密切，第二主成分Z2與Cppicp關(guān)系較為密切，第三主成分與Cppmap關(guān)系較為密切，dbp與三個主成分關(guān)系均一般。22-2因子分析約相關(guān)矩陣的特征值、因子載荷陣與表22-2、22-3相同。由表22-2雖然只有第一個特征值大于1，但其貢獻率不足70%故考慮提取前3個公因子。表22-5因子載荷陣因子1因子2因子3Cpp0.950-0.239-0.170icp0.2480.966-0.072map0.7710.0290.635sbp0.878-0.064-0.209dbp0.9170.023-0.138表22-6主成分因子分析后的公共度Cppicpmap sbpdbp0.9890.9990.998 0.8180.861豎讀表22-5發(fā)現(xiàn)因子1在多數(shù)原始指標上都有較大的載荷，因子2在icp上有較大的載荷，因子3在map上有較大的載荷；由表22-6可知，各共性方差均超過80%說明3個公因子已經(jīng)能夠較好反應(yīng)各指標包括的大部分信息。

27-常用綜合評價方法1、TOPSIS法評價某醫(yī)院5年的醫(yī)療質(zhì)量(1)原始數(shù)據(jù)年度X1X2X3X4X5X6X7199421584178.397.5219952437291.198219962204219972111590.297.72.9199824633595.597.93.6(2)評價指標同趨勢化X1-X7中,X1、X2、X&XSX6為高優(yōu)指標，X4、X7為低優(yōu)指標，估取其倒數(shù)，將所有指標同趨勢化，數(shù)據(jù)如下：年度X1X2X3X4X5X6X719942158476.70.1370.99078.397.50.50019952437286.30.1351.25091.198.00.50019962204181.80.1371.6131319972111584.50.1451.66790.297.70.34519982463390.30.1454.00095.597.90.278(3)歸一化處理進行歸一化處理后得到如下矩陣年度X1X2X3X4X5X6X719940.4230.4080.4380.2020.3920.4460.56119950.4780.4590.4320.2560.4560.4490.56119960.4320.4350.4380.3300.4560.4450.35119970.4140.4500.4630.3410.4510.4470.38719980.4830.4810.4630.8180.4780.4480.312(4)確定有限方案中的最優(yōu)方案及最劣方案最優(yōu)方案A-=(