第15章 样本含量估计
思考与练习参考答案
一、最佳选择题
1. 在假设检验中，样本含量的确定（ C ）。
A. 只与Ⅰ类错误概率α有关
B. 只与Ⅱ类错误概率β有关
C. 与α、β都有关
D. 与α、β都无关
E. 只与α、β有关
2. 以下关于检验功效的描述，不正确的是（ C ）。
A. 假设检验中，若0H 客观上不成立，但根据假设检验的规则，将有β大小的概率错误地得出“差异无统计学意义”的推断结论，这种错误称为Ⅱ类错误，相应地，推断正确的概率为β-1，称为检验功效。
B. 检验功效受客观事物差异的大小、个体间变异的大小、样本量和α值等要素的影响。
C. 假设检验的“阴性”结果（P ＞0.05）可以作为“总体参数之间的差异无统计学意义”这一结论的证据。
D. 假设检验得出“阴性”结果（P ＞0.05）是“总体参数之间的差异无统计学意义”这一结论的必要条件而非充分条件。
E. 当假设检验出现“阴性”结果（P ＞0.05）时，有必要复核样本含量和检验功效是/否偏低，以便正确分析假设检验“阴性”结论的正确性。
3.在调查研究中，计算配对设计均数比较所需样本含量的公式为（ A ）。
A. 2])([δβαS
t t n += B. 2])([2δβαS
t t n +?= C. 2])([δβαS
t t N += D. 2
2
21)()
)(1(2p p Z Z p p n -+-=βα
E. =n 22212211)(]
)1()1()1(2[p p p p p p Z p p Z --+-+-βα
4. 在调查研究中，计算两样本率比较所需样本含量的公式为（ E ）。
A. 2])([δβαS
t t n += B. 2])([2δβαS
t t n +?= C. 2])([δβαS
t t N += D. 2
221)
()
)(1(2p p Z Z p p n -+-=βα
E. 22212211)(]
)1()1()1(2[p p p p p p Z p p Z n --+-+-=βα
5. 有很多人都认为，只要样本含量大于30就可以称其为大样本，可用大样本条件下推导出来的一切公式进行相应的统计分析。下列说法中（ C ）最正确。
A. 题中所说的条件和结论都正确
B. 题中所说的条件正确，但结论不正确
C. 题中所说的条件和结论都不正确
D. 题中所说的条件不正确，但结论正确
E. 题中所说的条件和结论正确概率为70%，错误概率为30%
6.在研究一个因变量依赖多个自变量变化规律时，估计样本含量非常复杂，有人提供了一个经验估算方法，即样本含量N (即拟观测的个体数目)至少应当是自变量个数的10倍。下列说法中（ B ）最正确。
A. 此法无任何参考价值
B. 在没有精确算法时，此法有一定的参考价值
C. 此法根本不能用
D. 此法永远是正确的
E. 此法正确的概率为80%，错误的概率为20%
二、思考题
1. 决定样本含量的依据有哪些？
答：决定样本含量的依据有：① 犯Ⅰ类错误的概率α，即检验水准。② 犯Ⅱ类错误的概率β。③ 总体平均数μ(或总体概率π)、总体标准差σ。μ(π)、σ一般未知，通常以样本的)(p X 、S 作为估计值，多由预实验、查阅文献、经验估计而获得。④ 处理组间的差别δ（所比较的两个总体参数间的差别δ），如21μμδ-=或12μμδ-=。若研究者无法得到总体参数的信息，可作预实验来估计，也可根据专业要求由研究者规定。
2. 当假设检验的结果为“阴性”（P ＞0.05）时，对样本含量和检验功效进行复核有何意义？
答：当假设检验的结果为“阴性”（P ＞0.05）时，对样本含量和检验功效进行复核具有重要意义。通过对样本含量和检验功效进行复核(主要是计算检验功效)，可以检查样本含量和检验功效是否偏低，以便正确认识假设检验的结果，避免得出错误的研究结论。若检验功效偏低，则说明样本含量不足，应加大样本含量，重新进行实验。
三、计算题
1. 据说某民族正常人体温平均高于37℃，为了进行核实，拟进行抽样调查。如果就总体而言平均高出0.1℃便不可忽略，而已知正常人体温的标准差约为0.2℃，那么，为了将Ⅰ、Ⅱ类错误的概率控制在05.0=α和05.0=β，试估计样本含量。
解：据题意，要核实某民族正常人平均体温是否高于37℃，就是要通过抽样对该民族正常人的平均体温作出估计，并检验该平均体温是否高于37℃。很显然，应采用单侧检验。又已知δ=0.10，σ=0.20，05.0=α，05.0=β，先取∞=df ，则
)(05.0)(∞∞=t t α=1.645,)
(05.0)(∞∞=t t β=1.645,将数据代入公式(15-1)，得
2)1()(??????+=δβαS t t n =2
1.02.0)645.1645.1(???????+=43.3≈44
取
431)1(=-=n df ，则 (43)0.05(43) 1.681t t α==，
(43)0.05(43) 1.681t t β==，代入公式算得：
2)2()(??????+=δβαS t t n =2
(1.681 1.681)0.20.1+???????=45.2≈46
取
(1)145df n =-=，则 (45)0.05(45) 1.679
t t α==，(45)0.05(45) 1.679t t β==，代入公式计算得：
2)2()(??????+=δβαS t t n ＝2(1.679 1.679)0.20.1+???????＝45.1≈46
可取46=n ，即需从该民族的正常人群中随机抽取46人进行调查。
2. 某人在进行上述调查之前未经估算便人为决定取样本量25=n 。试估计检验功效。
解：据题意，有25=n ，δ=0.10，σ=0.20，05.0=α，645.105.0==Z Z α，将数据代入公式(15-20)，得
855.0645.12
.0251.0=-=-=αβσδZ n Z 查表，得检验功效 21805.03802.01+≈
-β=0.803 7。 3. 为了比较两类片剂的溶解速率，决定各随机抽取10片，测定 5 min 溶解量，然后作05.0=α水平的检验。据预实验，两类片剂的变异性相同，标准差约为6个单位，均数之差也约为6个单位，问该项研究的功效有多大？欲使功效达到95%，样本量应当多大？
解：已知101=n ，102=n ，6=δ，6=σ，双侧05.0=α，96.12/05.02/==Z Z α，将数据代入公式(15-23)，得
2/21/1/1αβσδ
Z n n Z -+==96.110/110/166-+=0.276 1
查表，得检验功效
4608.02
)3610.04606.0(1=+≈-β 要使功效达到95%,需重新估计样本含量：
将数据6=δ，6=σ，96.1)(2/05.0)(2/==∞∞t t α，)(05.0)(∞∞=t t β=1.645代入公式(15-6)，得
5298.5166)645.196.1(4)(42222
2
22/)1(≈=?+=+=δβαS t t N 取502)1(=-=N df ，则
()5
010.22/)000.2021.2()60(2/05.0)40(2/05.0)50(2/05.0)50(2/=+=+≈=t t t t α()5677.12/)671.1684.1()60(05.0)40(05.0)50(05.0)50(=+=+≈=t t t t β
将有关数据代入公式(15-6)，得
5641.546
6)5 677.15 010.2(4)(422222
22/)2(≈=?+=+=δβαS t t N (取比计算结果稍大的偶数)
取542)2(=-=N df ，则
000.2)60(2/05.0)54(2/05.0)54(2/=≈=t t t α
671.1)60(05.0)54(05.0)54(=≈=t t t β
将有关数据代入公式(15-6)，得
5490.536
6)671.1000.2(4)(422222
22/)3(≈=?+=+=δβαS t t N 至此，可取54=N ，即2721==n n 。也就是说，欲使功效达到95%，当双侧05.0=α，单侧05.0=β时，样本含量应为每类片剂各27片。
4. 甲、乙两医院的内科分别随机调查了30名住院患者，甲医院中对医疗服务表示满意者有20名，乙医院中表示满意者有23名。经统计检验，尚不能认为两医院内科住院患者的满意率不等。如想考查两医院内科住院患者的满意率是否相差10%以上，至少应当各调查多少患者？
解：667.030/201≈=p ，767.030/232≈=p ，100.0%10==δ，取双侧
05.0=α，单侧10.0=β，960.12/05.0=Z ，282.110.0=Z ，取1/12==n n c ，则717.02/)767.0667.0(2/)(21=+=+=p p p ,将数据代入公式（15-9），得
2212
22112/1)(]/)1()1(/)1)(1([p p c p p p p Z c c p p Z n --+-++-=βα ＝22
)100.0(]1/)767.01(767.0)667.01(667.0282.11/)11)(717.01(717.0960.1[-+-++-
=424.46
≈425
12cn n ==1n =425
因此，可以认为在双侧05.0=α，单侧10.0=β，两医院随机调查的病例数相等的条件下，想考查两医院内科住院患者的满意率是否相差10%以上，至少应当各调查425例患者。
5. 第4题样本中满意率分别为20/30=67%和23/30=77%，相差10%，差别似乎不小，但统计检验却不能拒绝总体满意率相等的假设。如果调查人数和满意人数均为现在的10倍，样本
中满意率仍分别为67%和77%，再作统计检验却能够拒绝总体满意率相等的假设。如何解释这种现象？从以上现象中可以得到什么启示？(提示：试从检验功效的角度予以解释。)
解：取双侧05.0=α，960.12/05.0=Z ，当3021==n n ，6021=+=n n N 时，67.01=p ，77.02=p ，72.02/)(21=+=p p p ，将有关数据代入公式(15-27)，得
)]1()1([2)
1(2||22112/21ππππππππαβ-+----=Z N Z
)].(.).(.[)
.(..|..|77017706701670272017209601260770670-+--?--=
≈-1.10
查表，得检验功效β-1=0.135 7。
此时，检验功效非常低，犯Ⅱ型错误(即假阴性错误)的概率非常大(38640.=β)，导致总体参数本来存在的差异未能检测出来，出现非真实的阴性结果。
当调查人数和满意人数均为现在的10倍，即30021==n n ，60021=+=n n N 时，仍取双侧050.=α，960.12/05.0=Z ，保持67.01=p ，77.02=p ，72.02/)(21=+=p p p 不变，将有关数据代入公式(15-27)，得
)]1()1([2)
1(2||22112/21ππππππππαβ-+----=Z N Z
)].(.).(.[)
.(..|..|770177067016702720172096012600770670-+--?--=
≈0.77
查表，得检验功效β-1=0.779 4。
此时，检验功效达到了0.75以上，而犯Ⅱ型错误(即假阴性错误)的概率降到了0.25以下，因而总体参数本来存在的差异就比较容易被检测出来，也就比较容易拒绝“总体参数相等”这一假设。
从以上现象中可以得到一条重要启示，那就是：当假设检验的结果为“阴性”（P ＞0.05）时，对样本含量和检验功效进行复核具有重要意义。而且，当假设检验的结果为“阴性”时，应该对样本含量和检验功效进行复核(主要是计算检验功效)，以便检查样本含量和检验功效
是否偏低，从而正确认识假设检验的结果，避免得出错误的研究结论。若检验功效偏低，则说明样本含量不足，应加大样本含量，重新进行实验。
6. 用某药降低心肌梗死患者血压的双盲实验结果如下(教材表15-10)，假设检验结果54.1=t ，2.01.0<
教材表15-10 两组心肌梗死患者治疗后的收缩压/kPa
药物
n X S 实验药
15 14.4 1.6 对照药 15 15.3 1.6
解：由于假设检验结果为阴性(05.01.0>>P )，因而有必要计算出检验功效，以检查样本含量是否偏低。
已知1521==n n ，9.0|4.143.15|=-=δ，6.1=c S ，取单侧05.0=α，645.105.0==Z Z α，将数据代入公式（15-22），得
αβσδ
Z n n Z -+=21/1/1645.115/115/16.19.0-+=＝-0.10
查表，得β-1=0.460 2＜0.75,检验功效很低，因此该假设检验“阴性”结论的可靠性较差。
7. 观察急性白血病患者化疗缓解与并发感染的关系，根据检验结果(教材表15-11)，05.0>P ，即两组之间的差别无统计学意义。05.0=α，问检验功效是否充分？
教材表15-11 急性白血病患者化疗缓解与并发感染的关系 缓解情况
n 感染发生频率/% P 缓解
17 88.2 ＞0.05 未缓解 27 70.3
解：两组患者感染发生频率分别为88.2%和70.3%，经假设检验，两组之间的差别无统计学意义（P ＞0.05），此时，应检查检验功效是否足够。
又171=n ，272=n ，882.01=p ，703.02=p ，)703.027882.017(?+?=p /（17+27）=0.772，取05.0=α，96.12/05.0=Z （双侧）。代入公式（15-29），得
222111212/21/)1(/)1()
/1/1)(1(n n n n Z Z ππππππππαβ-+-+---=
277030170301788201882027117177201772096170308820/).(./).(.)
//)(.(....-+-+---=
=-0.642 2
查表，得1261.01=-=βPower ＜0.75， 检验功效不够充分，需增加样本含量进一 步扩大实验。
（胡良平 周诗国 宇传华 王家春）
统计学是应用概率论和数理统计的方法，研究数据的搜集、整理、分析与推断的学科，是认识世界的一种重要手段。 变量（variable）：就是反映个体特征或属性的量.变量值(variable value)：变量的观察结果或测量值。定量变量quantitative variable/数值变量numerical variable 定性变量qualitative variable/分类变量categorical variable 同质（homogeneity）是指被研究指标的影响因素相同。但在医学研究中，有些影响因素往往是难以控制的（如遗传、营养等），甚至是未知的。因此，在实际工作中只有相对的同质。 变异(variation):同质基础上的各观察单位间的差异称为变异。 总体：是根据研究目的所确定的同质观察对象的全体，或者说所有同质的某指标实测值的集合。样本：根据随机化的原则从总体中抽取有代表性的部分观察单位，其变量实测值构成样本。 参数（parameter）：根据总体变量值统计计算出来的、描述总体特征的统计指标。统计量（statistic）：根据样本变量值统计计算出来的、描述样本特征的统计指标。 误差：指测量值和真实值之间的差别 准确度(accuracy) ：观察值与真值的接近程度，受系统误差的影响。可靠度（reliability）：也称精密度(precision)或重复性（repeatability）：是重复观察时观察值与其均值的接近程度，受随机误差的影响。 概率:是描述随机事件发生的可能性大小的一种度量，常用P表示。0≤P≤1 随机事件 P=1 必然事件P=0 不可能事件P≤0.05或P≤0.01为小概率事件 统计工作的基本步骤: 统计设计(研究对象,处理因素,统计分析),搜集资料(任务：遵循统计学原理，按照设计要求，采取必要措施得到准确可靠的原始资料。原则：及时、准确、完整。),整理资料(编码，将数据输入计算机;纠错改错、补漏等;根据研究目的将原始数据进行归纳、分组或计算),分析资料如何对数值变量进行统计描述。1频数表与频数分布图2集中趋势的统计描述3离散趋势的统计描述 相对数的概念包括率、构成比、相对比和动态数列，由于它是两个有联系的指标之比，因而叫作相对数。相对数应用中的注意事项1计算相对数的分母不易过小2防治概念混淆, 分析时不能以构成比代替率3对观察单位不等的几个率，不能直接相加求其平均率。4资料的对比应注意同质5对样本率的比较应遵循随机抽样，要作假设检验。 率:表示在一定条件下，发生某现象的观察单位数与可能发生某现象的观察单位数之比。 构成比表示某一现象内部各组成部分所占的比重或分布。特征1各组成部分的构成比之和为100% 2某一部分构成比增大或减小，必然使其它部分产生相应的变化。注意区别率和构成比虽然两者均为两个指标之比，但意义却完全不同。率反应了某项指标的平均强度或平均水平，它具有数值变量中平均数的含意,构成比表示某一现象内部各组成部分所占的比重或分布，不能反应该现象的平均强度或平均水平。 正态分布的概念若将各直条顶端的中点顺次连接起来,得到一条折线。当样本量n越来越大时，组段越分越细，此时直方渐进直条，这条折线就越来越接近于一条光滑的曲线（见图3.1），我们把这条呈中间高，两边低，左右基本对称的“钟型”曲线称为正态分布曲线，近似于数学上的正态分布（高斯分布; Gauss）。正态分布的特征1．集中性：正态曲线在横轴上方均数处最高2．对称性：以均数为中心，左右对称。3．正态分布的图形由均数和标准差两个参数决定。位置参数μ；变异度参数σ4. 正态分布曲线下的面积分布有一定规律：正态曲线与横轴所夹的面积为1(1.64,1.96,2.58)应用1. 制定医学参考值范围2. 估计频数分布3. 进行质量控制4.正态分布是许多统计方法的理论基础 二项分布在医学研究中，许多观察或试验的可能结果可以归结为二个相互排斥的结果。性质与特征⑴形态取决于π和n：当π接近0.5时，分布对称，π离
第25章Meta分析 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. Meta分析中，如果异质性检验不拒绝H0，一般采用（B）进行效应合并。 A．随机效应模型 B. 固定效应模型C．混合效应模型 D. 回归模型 E. 贝叶斯模型 2. 关于meta分析，以下（C）说法不正确。 A．meta分析本质上是一种观察性研究，因而可能存在各种偏倚 B．meta分析是用定量的方法综合同类研究结果的一种系统评价 C．采用随机效应模型能使meta分析的结果更加可靠 D．meta分析时，如果研究间异质性很大，应认真考察异质性的来源，并考虑这些研究的可合并性 E．亚组分析能使meta分析的结果更有针对性 3. 对连续型变量资料的meta分析，如果各纳入研究的测量单位不同，应采用（A）作为效应合并指标。 A．标准化均数差 B. 加权均数差C．均数差 D. 标准化P值 E. 危险度差值 4. 异质性检验采用的统计量是（B）。 A．F统计量 B. Q统计量C．t统计量 D．H统计量 E. Z统计量 5. 关于发表偏移，以下说法（C）不正确。 A．通过漏斗图可大致判断是否存在发表偏倚 B．产生发表偏倚的主要原因是作者往往只把统计学上有意义的阳性研究结果拿来写文章并投稿 C．若发表偏倚对meta分析的影响较大，则需要增加很多个研究，才能使meta分析的结果被逆转 D．尽量搜集未发表的阴性研究结果，可减少发表偏倚 E．漏斗图的基本思想是纳入研究效应的精度随着样本含量的增加而增加
二、思考题 1. Meta分析的基本步骤有哪些？ 答：Meta分析的基本步骤包括：提出问题，制定研究计划；检索相关文献；选择符合要求的纳入文献；提取纳入文献的数据信息；纳入研究的质量评价；资料的统计学处理；敏感性分析；结果的分析和讨论。 2. Meta分析的目的和意义是什么？ 答：通过meta分析能增加统计功效，评价研究结果的一致性，增强结论的可靠性和客观性，通过亚组分析，得出新结论，寻找新的假说和研究思路。 3. Meta分析时，固定效应模型和随机效应模型有什么不同？如果研究间有异质性，应如何处理？ 答：Meta分析进行效应合并时的变异可能来源于两个部分，一是研究内变异，二是研究间变异。采用固定效应模型只考虑研究内变异，即认为研究间的差别只是抽样引起，纳入meta分析的各个独立研究来自一个相同的总体，各个独立研究的效应是效应合并值这一总体参数的估计值。采用随机效应模型则同时考虑了研究内变异和研究间变异，即认为研究间的差异不仅仅是抽样引起的，纳入meta 分析的各个独立研究分别来自不同但互有关联的一些总体，每个研究有其相应的总体参数，meta分析的效应合并值是多个不同总体参数的加权平均。 Meta分析时，如果异质性检验的结果不拒绝H0，即研究间的差异没有统计学意义，可采用固定效应模型得到效应合并值。如果拒绝H0，则认为研究间存在异质性，此时应考察异质性来源，并通过敏感性分析或亚组分析等异质性处理方法，使之达到同质后，再采用固定效应模型。若经异质性分析和处理后，多个独立研究的结果仍然不具有同质性，可选择随机效应模型、meta回归及混合效应模型进行效应合并。如果异质性很大，应考虑这些研究结果的可合并性，或放弃meta分析，只对结果进行定性分析。 4. Meta分析有哪些常见的偏倚？ 答：Meta分析本质上是一种观察性研究，在meta分析的各个步骤中均有可能产生偏倚。偏倚的存在对meta分析的结果产生较大影响。偏倚的类型主要包括文献发表偏倚、文献查
第15章 样本含量估计 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. 在假设检验中，样本含量的确定（ C ）。 A. 只与Ⅰ类错误概率α有关 B. 只与Ⅱ类错误概率β有关 C. 与α、β都有关 D. 与α、β都无关 E. 只与α、β有关 2. 以下关于检验功效的描述，不正确的是（ C ）。 A. 假设检验中，若0H 客观上不成立，但根据假设检验的规则，将有β大小的概率错误地得出“差异无统计学意义”的推断结论，这种错误称为Ⅱ类错误，相应地，推断正确的概率为β-1，称为检验功效。 B. 检验功效受客观事物差异的大小、个体间变异的大小、样本量和α值等要素的影响。 C. 假设检验的“阴性”结果（P ＞0.05）可以作为“总体参数之间的差异无统计学意义”这一结论的证据。 D. 假设检验得出“阴性”结果（P ＞0.05）是“总体参数之间的差异无统计学意义”这一结论的必要条件而非充分条件。 E. 当假设检验出现“阴性”结果（P ＞0.05）时，有必要复核样本含量和检验功效是/否偏低，以便正确分析假设检验“阴性”结论的正确性。 3.在调查研究中，计算配对设计均数比较所需样本含量的公式为（ A ）。 A. 2])([δβαS t t n += B. 2])([2δβαS t t n +?= C. 2])([δβαS t t N += D. 2 2 21)() )(1(2p p Z Z p p n -+-=βα E. =n 22212211)(] )1()1()1(2[p p p p p p Z p p Z --+-+-βα 4. 在调查研究中，计算两样本率比较所需样本含量的公式为（ E ）。
2017年人民大学统计学生物医学统计学考研参考书 统计学:生物医学统计学 风险管理与精算学: 《概率论》，李贤平，高等教育出版社 《数理统计基础》，陆璇，清华大学出版社 《概率论与数理统计》，茆诗松、周纪芗，中国统计出版社 《应用回归分析》，何晓群等编，中国人民大学出版社 《统计学》，贾俊平等编，中国人民大学出版社 概率论与数理统计: 《数学分析》上、下册复旦大学数学系陈传璋、金福临等编高等教育出版社《高等代数》北京大学出版社 《概率论》李贤平高等教育出版社 《数理统计基础》陆璇清华大学出版社 《概率论与数理统计》茆诗松、周纪芗中国统计出版社 流行病与卫生统计学: 《流行病学》詹思延人民卫生出版社 《卫生统计学》方积乾、徐勇勇、陈峰编人民卫生出版社 (专业学位)应用统计: 《统计学》第四版贾俊平中国人民大学出版社配套习题 《应用回归分析》何晓群等编中国人民大学出版社 《多元回归分析》何晓群等编中国人民大学出版社 《抽样技术》金勇进等编中国人民大学出版社 《时间序列分析》易丹辉中国人民大学出版社 《概率论与数理统计》第三版刘次华高等教育出版社配套习题 2017年新祥旭考研全程复习计划
一、英语全程规划 基础阶段(3月-6月) 1.学习目标：完成至少1轮的单词背诵，巩固语法基础 2.阶段重点：英语单词、语法 3.复习建议： （1）英语每天抽空背背单词，建议时长0.5-1h；不管是用单词软件还是传统词书，不管是用词根词缀还是死记硬背，最重要的是每天都背。积累到某一天时，你会发现好多文章都看得懂了。 （2）英语基础不牢的童鞋，应该花点时间复习语法。语法知识能帮助你在读文章和翻译时更加流畅、对文章意思把握得更准确。 （3）多看看新闻，关注时事热点。近年来的英语作文和阅读都是涉及到热点话题的。 （4）不建议大家在这个阶段做习题集。 强化阶段(7月-10月) 1.学习目标：熟读并详细分析近10年真题 2.阶段重点：真题真题真题，重点是阅读 3.复习建议： （1）单词记忆每天进行，不间断。 （2）定时做真题阅读，做完后详细分析。 ①利用早上整段的时间做真题（作文可以不写），不要查单词，完全自己做，然后对答案，之后看一下答案分析。 ②每天分析2-3篇，分析包括：第一遍分析正确选项，第二遍分析错误选项的设置，第三遍在原位中找对应的句子，是每个选项对应的句子哟，分析为什么这样出题，第四遍，了解文章的背景，作者的情感。 ③此阶段不建议专门建立单词笔记本，重要的单词在分析时顺便查一下就好。 ④时间比较充足的童鞋可以全文翻译阅读原文。 （3）完成阅读后，用同样的方法完型、翻译和新题型。完型和新题型这两类题型不用全文
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
思考与练习参考答案 第1章绪论 一、选择题 1. 研究中的基本单位是指( D)。 A．样本 B. 全部对象C．影响因素 D. 个体 E. 总体 2. 从总体中抽取样本的目的是（ B ）。 A．研究样本统计量 B. 由样本统计量推断总体参数 C．研究典型案例 D. 研究总体统计量Ｅ. 计算统计指标 3. 参数是指（ B ）。 A．参与个体数 B. 描述总体特征的统计指标 C．描述样本特征的统计指标 D. 样本的总和 E. 参与变量数 4. 下列资料属名义变量的是（E）。 A．白细胞计数B．住院天数 C．门急诊就诊人数D．患者的病情分级 E. ABO血型 5．关于随机误差下列不正确的是（C）。 A．受测量精密度限制B．无方向性 C. 也称为偏倚 Ｄ．不可避免 E. 增加样本含量可降低其大小 二、名称解释（答案略） 1. 变量与随机变量 2. 同质与变异 3. 总体与样本 4. 参数与统计量 5. 误差 6. 随机事件 7. 频率与概率 三、思考题 1. 生物统计学与其他统计学有什么区别和联系？ 答：统计学可细分为数理统计学、经济统计学、生物统计学、卫生统计学、医学统计学等，都是关于数据的学问，是从数据中提取信息、知识的一门科学与艺术。而生物统计学是统计学原理与方法应用于生物学、医学的一门科学，与医学统计学和卫生统计学很相似，其
不同之处在于医学统计学侧重于介绍医学研究中的统计学原理与方法，而卫生统计学更侧重于介绍社会、人群健康研究中的统计学原理与方法。 2. 某年级甲班、乙班各有男生50人。从两个班各抽取10人测量身高，并求其平均身高。如果甲班的平均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的平均身高大于乙班？为什么？ 答：不能。因为，从甲、乙两班分别抽取的10人，测量其身高，得到的分别是甲、乙两班的一个样本。样本的平均身高只是甲、乙两班所有同学平均身高的一个点估计值。即使是按随机化原则进行抽样，由于存在抽样误差，样本均数与总体均数一般很难恰好相等。因此，不能仅凭两个样本均数高低就作出两总体均数熟高熟低的判断，而应通过统计分析，进行统计推断，才能作出判断。 3. 某地区有10万个7岁发育正常的男孩，为了研究这些7岁发育正常男孩的身高和体重，在该人群中随机抽取200个7岁发育正常的男孩，测量他们的身高和体重，请回答下列问题。 (1) 该研究中的总体是什么？ 答：某地区10万个7岁发育正常的男孩。 (2) 该研究中的身高总体均数的意义是什么？ 答：身高总体均数的意义是: 10万个7岁发育正常的男孩的平均身高。 (3) 该研究中的体重总体均数的意义是什么？ 答：体重总体均数的意义是: 10万个7岁发育正常的男孩的平均体重 (4) 该研究中的总体均数与总体是什么关系？ 答：总体均数是反映总体的统计学特征的指标。 （5）该研究中的样本是什么？ 答：该研究中的样本是：随机抽取的200个7岁发育正常的男孩。 （宇传华方积乾） 第2章统计描述 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. 编制频数表时错误的作法是（ E ）。 A. 用最大值减去最小值求全距 B. 组距常取等组距，一般分为10~15组 C. 第一个组段须包括最小值 D. 最后一个组段须包括最大值
哈佛大学生物医学信息学专业详解 校名称： 美国哈佛大学(剑桥) Harvard University (Cambridge) 所在位置：美国，86 Brattle Street Cambridge, MA 02138
创建时间：1636年 QS排名：1 USNEWS排名：2 学费：39849 录取率：0.058 学校中文网址：https://meiguo./school/2139/
哈佛大学生物医学信息学硕士专业由哈佛医学院生物医学信息学系提供，它提供给有志于从事对数据科学技能有很高要求的生物医学行业的学生。学生有机会向整个哈佛大学的专家们学习。毕业生对生物医学信息学领域的基础知识和原理有充分的理解，有能力将众多方法和技能运用于选定的行业。 以下是哈佛大学生物医学信息学专业介绍，带你了解。 1. 学位要求 哈佛医学院的生物医学信息学专业提供两条入学的路径。对于持有学士学位(48个学分)的学生，它要求具备优秀的定量分析能力。 对于持有博士学位或者注册医学博士(MD)项目(36个学分)的学生，它要求： a. 持有生物医学学位，并认可信息学与数据科学在个人研究中的相关性。 b. 有意向拿到临床信息学进修资格。 c.
有意向在医学实践中挖掘信息学的重要意义。 针对以上两类学生的课程都提供知识框架，便于将系统的定量方法熟练地运用到自己的领域。项目包含实践拓展训练营、一系列设计定量合生物医学学科的基础课程，以及精准施药、数据科学、数据可视化等新兴领域的课程。 所有学生都需要完成一个顶石研究项目，参与纵向的系列研讨会。 2. 入学要求 生物医学信息学硕士新生必须具备相关专业的本科知识，比如生物信息学、数学、计算机科学、统计学、物理学、机械工程、化学工程。必须具备一定的生物统计学基础，比如假设检验、线性回归、分类。必须了解分类器(classifier)，分类器的检测及诊断。 此外，必须具备一定的程序设计和计算机科学知识，至少有一门程序语言经历(包括算法、变量、控制结构相关知识)，对R编程语言有基本的认识，了解文件管理、数据解析、基础数据库原理等数据处理知识。 3. 课程
生物医学论文中统计结果的表达及解释 【摘要】统计学是生物医学研究所必需的重要手段, 生物医学研究的实验设计、资料收集、数据处理分析以及结论都离不开统计学应用。生物医学研究论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分都涉及统计结果的表达和解释, 统计学是专业结论成立与否的重要依据。统计学应用不当不仅影响论文的科学性, 还有可能得出错误的专业结论。 【关键词】统计学科研论文统计分析统计表达 近年来, 统计学在生物医学科研中的应用越来越受到重视, 统计分析结果的表达及解 释已成为医学科研论文中不可缺少的重要组成部分。除论文涉及的专业（如细胞与分子免疫学杂志为免疫学专业）和表述的文字2个方面外, 统计学是评价论文质量优劣的重要依据, 然而国内生物医学论文中统计学应用仍存在着较为严重的问题[1-4], 如2003年某大学学报拟发表论著中统计方法误用率为57%[3]。细胞与分子免疫学杂志虽然在国内生物医学系列杂志中具有较高的学术地位[5], 但拟发表及刊出论文在科研设计、统计学分析、结果解释等方面也不同程度地存在一些问题, 作者的统计学应用水平有待进一步提高。许多生物医学杂志, 如国外著名杂志JAMA、新英格兰医学杂志（NEJM）和英国医学杂志（BMJ）等, 以及国内中华医学会系列杂志及细胞与分子免疫学杂志等, 对来稿都有统计学表达的基本要 求或统计学指导原则。国际生物医学杂志编辑协会在其《生物医学期刊投稿的统一要求》中也包含了统计学表达的基本要求。生物医学研究性论文主要由摘要、引言、材料与方法、结果和讨论5个部分组成, 各个部分或多或少都涉及到统计结果的表达和解释问题。例如在论文的“引言”部分需要给出文献复习的综合结果, 如文献报告的组间差别及P值等。其他重要的统计表达和解释主要集中在论文的“摘要”、“材料和方法”、“结果”及“讨论”4个部分[6]。 1 摘要 “摘要”中要有表示研究结果的重要统计指标（统计量）的数值、可信区间及假设检验结果（P值）。如处理组和对照组的均数（中位数）、标准差（标准误）、率、P值, 或2组均数（率）之差、95%可信区间、OR值及多个观察指标的相关系数等。这些数据是循证医学Meta分析的基本依据。 2 材料和方法 “材料和方法”中的统计学描述包括以下两个方面。 2.1 描述研究设计的内容内容包括研究类型、观察对象类型、入选和剔除标准、观察方法和测量技术以及实验、试验或调查资料的搜集过程等。尤其应具体地描述研究对象的来源和选择方法（如是否配对、随机抽样）, 包括观察对象的基本情况、有无随机分组（随机抽样）、随机化分组方法、样本含量及其估计的依据等。对于非随机化分组的观察性研究（含调查研究）, 还应给出影响因素（如年龄、性别、病情）的均衡性分析结果。对于临床试验, 还需要特别说明诊断标准、疗效评价标准、病例入选标准、病例剔除标准、依从性如何、
第12章实验设计 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. 处理因素作用于受试对象的反映须通过观察指标来表达，则选择指标的依据具有（ E ）。 A.客观性 B. 特异性 C. 敏感性 D. 特异性和敏感性 E. A与D 2. 以前的许多研究表明，血清三酰甘油的含量与冠心病危险性有关，即三酰甘油的含量越高，患冠心病的危险性就越大，有的医生以此筛选危险人群。后来的研究表明，冠心病还与其他因素有关，特别是血清中高含量胆固醇和低含量的高密度脂蛋白，它们常与冠心病同时发生联系，采用严格的实验设计平衡了其他因素的作用后，发现三酰甘油的含量与冠心病发病的危险性之间的联系就不复存在了。这是以下选项中的（B）选项把握得较好所致。 A. 重复实验次数较多 B.均衡性原则考虑得周到 C.用多因素设计取代单因素设计 D.提高实验人员的技术水平 E.严格按随机化原则进行分组 3. 实验共设4个组，每组动物数均为4只，在4个不同的时间点上对每只犬都进行了观测，资料概要列于教材表12-7中，此资料取自（B）。(注：B100 mg代表用B药的剂量) 教材表12-7 Beagle犬受6.5 Gy不均匀γ射线照射再用Ｂ药后外周血白细胞总数的结果━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━时间白细胞总数(S X ，×109/L) ─────────────────────────────────────── /天照射对照照射+B100 mg 照射+阳性对照药照射+B100 mg+阳性对照药────────────────────────────────────────────照射前 14.30±3.77 14.70±2.83 14.08±1.60 13.98±1.37 照射后: 6 3.68±0.82 4.26±1.40 5.28±1.52 6.90±0.97 12 7.23±0.83 7.44±1.10 8.75±1.02 10.53±1.57 18 6.87±1.50 9.26±1.36 9.87±1.23 12.78±1.83 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ A. 具有一个重复测量的两因素 B.具有一个重复测量的三因素设计 C.两因素析因设计 D. 三因素析因设计 E.交叉设计 4. 已知A、B、C都是三水平因素，且根据预试验结果得知，三个因素之间的各级交互作用都很重要，需要考察。好在这个实验作起来比较方便，需要的费用和时间都比较少。最好选用（A）。 A.析因设计Ｂ. 交叉设计Ｃ. 随机区组设计 Ｄ. 配对设计 E. 单因素三水平设计
第三套试卷及参考答案 一、选择题20分 1．7人血清滴度分别为1:2,1:4,1:8,1:16,1:32, 1:64,1:128,则平均滴度为__C__ A．1: B．1:8 C．1:16 D．1:8~1:16 2．比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用___A___ A．变异系数 B．方差 C．极差 D．标准差 3．下列关于个体变异说法不正确的是__C__ A．个体变异是生物体固有的。B．个体变异是有规律的。 C．增加样本含量，可以减小个体变异。 D．指标的分布类型反映的是个体的分布规律。 } 4．实验设计的原则是__C___ A．对照、随机、均衡B．随机、重复、均衡 C．对照、重复、随机D．随机、重复、齐同 5．说明某现象发生强度的指标为__B____ A．平均数B．率C．构成比D．相对比 6．要研究四种不同血型的人糖尿病的患病率是否不同，采用多个率比较的卡方检验，构建一个4行2列的R*C表后，其卡方值的自由度为__C_ A．8 B．1 C．3 D．跟样本含量有关 7．假设检验中的第一类错误是指_A__所犯的错误。 A．拒绝了实际上成立的H0 B．不拒绝实际上成立的H0 C．拒绝了实际上不成立的H0 D．不拒绝实际上不成立的H0 ` 8．样本含量固定时，选择下列哪个检验水准得到的检验效能（1-β）最高__D___ A．B．C．D． 9．两样本均数的t检验对资料的要求是_D___ A．正态性、独立性、方差齐性B．资料具有代表性 C．为定量资料D．以上均对 10．四个率的比较的卡方检验，P值小于，则结论为_D__ A．四个总体率均不相等；B．四个样本率均不相等； C．四个总体率之间肯定不等或不全相等；D．四个总体率之间不等或不全相等。 二、名词解释10分 1．相关系数： （ 2．抽样误差： 3．变异系数： 4．总体参数： 5．率： 答案：见书上相应的地方 三、填空题10分 1、常用的四种概率抽样方法有：单纯随机抽样，机械抽样（系统抽样），分层抽样，整群抽样 2、统计推断的内容主要包括参数估计和假设检验。
流行病学与生物统计学生物统计学与流行病学卫生和生物 医学专业人员入门（第三版） Sylvia Wassertheil-Smoller, Department of Epidemiology and Population Health, Albert Einstein College of Medicine Biostatistics and Epidemiology A Primer for Health and Biomedical Professionals Third Edition xx, 243pp. Softcover $ 33.20 ISBN 0-387-40292-6
本书是由美国Albert Einstein医学院流行病学和群体健康系流行病学室Sylvia Wassertheil Smoller教授编著的。第一版于1990年出版，第二版于1995年出版，现为第三版。本书的特点是根据流行病学和统计学的基本框架，使读者理解流行病学与生物统计学的基本原理，理解“为什么做”和“做什么？”学会“如何做、如何解释”。书中的内容都是临床试验和基础研究中最常用的、或是在文献中经常引用的。 全书共分9章。第1章讲述科研方法问题，包括逻辑推理、变异、研究设计、变量的量化、无效假设、假设检验、检验错误的类型、显著性水平等；第2章叙述概率的一些基本概念；第3章介绍常用的统计学检验方法；第4章介绍流行病学的基本概念，包括流行病学的应用、常用指标、流行病学研究类型、偏倚、混杂、交互、多变量分析等；第5章介绍筛检的基本概念；第6章是叙述随机对照临床试验；第7章介绍生活质量的评价，包括量表的结构、可靠性、真实性、敏感性（反应性）以及用量表评价生活质量的局限性；第8章介绍遗传流行病学的基本概念，包括双生子研究、连锁和联系分析、传递不平衡检验等；第9章阐述科研伦理学与统计学的关系。第8、9两章的
选择合适的统计学方法 1 连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t 检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t 检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t '检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon 检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t 检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon 的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果 为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.3.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal －Wallis 法。如 果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用成组的Wilcoxon 检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1 资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。 1.4.2 资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman 检验法。如果 检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni 法校正P 值，然后用符号配对的Wilcoxon 检验。 **** 需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD 检验，Bonferroni 法，tukey 法，Scheffe 法，SNK 法等。** 绝不能对其中的两 组直接采用t检验，这样即使得出结果也未必正确**
生物统计学综述 一位伟人曾经说过，当一门学科发展到需要应用数学时，这门学科就渐近成熟了。在新药评审中运用生物统计学的方法，标志着药政审评从“药政事务”（RegulatoryAffair）发展到了“监管审评科学”（Regulatory Science），是一个药监药管机构是否真正是“以科学为基础的行政机构（ScienceBased Agency）”的检验标准之一。纵观世界上包括美国FDA 在内的各医药工业大国的审评机构的审评要求，无一不强调生物统计学科在新药研发和审核中的重要性。 生物统计学的主要内容 生物统计学的主要研究对象是生物生命科学中的各种数量变化规律, 它的主要研究任 务是通过理论与数值上的分析研究获取统计信息, 为生物现象的定量研究提供必要的科学依据, 以深刻揭示出生物生命现象内部隐藏的数量规律性, 进而解释、预测某些生物生命现象的发生、发展过程以及进行环境污染的预测与防治、自然资源的管理与开发等, 为人们进行最优决策提供可靠保证。 在我国，医学院校、医学与公共卫生研究机构、医疗与疾病控制预防单位以及卫生管理部门的专家、学者习惯把统计学原理与方法应用在公共卫生与预防医学领域的学科称为卫生统计学，把应用在基础医学与临床等的领域的统计学称为医学统计学，把应用于生命科学领域的统计学称为生物统计学。而在西方学术界，一般统称为生物统计学。他们的确基本原理相同，但应用的侧重各有差异。 生物统计学的起源 应用统计方法于生物学研究, 早期的代表人物有F.Galton(1822-1922),他于1889年发表了回归分析方法在遗传学中应用的论文。K.Pcarson(1857-1936)主编世界权威性杂志《生物统计学报》。W.G.Gosset(1876-1937)首创小样本理论。R.A.Fisher(1890-1964)使统计学与群体遗传学相结合而创立数量遗传学, 并发明了乡种田间试验设计方法, 被公认为当代 生物统计学的泰斗。J.Neyman(1891-1931)不仅对理论统计有诸多建树, 而且也是生物癌细胞模型的创始人之一。这些学者对生物统计学的奠基及发展均作出过重大贡献。 生物统计学的发展 生物学的范畴是异常广泛的，包括一切动植物及人类有关的学科，因此，生物统计学的研究领域也是非常广阔的。过去, 生物统计主要应用于遗传研究及农业试验上，但近年来,除此之外还越来越广泛地应用于医学研究及公共卫生方面。在美国，大多数医学院以及与医学有关的研究机构均设有生物统计系，目的在于提高医学科学的研究水平。由于医学研究的对象是“人”，而不是一般的动植物，因此在实验设计、取样方法及试验程序上有一系列特殊的技术问题需要考虑，诸如病人的心理、私生活的隐秘、处世道德以及生活习俗等。为了解决这些问题，从而发展了许多新的生物统计方法。由此可见，所谓生物统计学的新发展，主要是指应用的范围和方向，而不一定局限于统计理论的推导或数学原理的证明。 生物统计学的发展推动了生物科学的发展, 反过来促进了大统计学自身的发展, 将现化统计学推向一个新的境界当前生物统计学研究的主要热点是对生态生命科学问题的研究, 如生物资源的开发利用, 生态管理与保护, 人口增长与控制, 农林牧的优化管理, 环境污染的分析与治理, 流行病的流行规律及其预测、防治、控制等等, 这些都是人们近期来最感兴趣的研究课题。而生物统计学的主要任务就是如何建立起符合生物生态实际的优化数学模型由于生物科学的复杂性, 难度往往较大, 所需要的统计学知识和方法也更为综合对此,
统计学 1.医学统计学： 是运用统计学原理和方法研究生物医学资料的搜集、整理、分析和推断的一门学科。（医学研究的对象主要是人体以及与人体的健康和疾病相关的各种因素） 2.同质： 性质相同的事物成为同质的，否则成为异质的或间杂的。 （观察单位间的同质性的进行研究的前提，也是统计分析的必备条件，缺乏同质性的观察单位的不能笼统地混在一起进行分析的） 3.变异： 是指在同质的基础上各观察单位(或个体)之间的差异。 4.总体： 总体是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。 5.样本： 样本是从总体中随机抽取的部分个体。（样本中包含的个体数称为样本含量） 6.随机： 即机会均等，是为了保证样本对总体的代表性、可靠性，使各对比组间在大量不可控制的非处理因素的分布方面尽量保持均衡一致，而采取的一种统计学措施。(包括抽样随机、分组随机、实验顺序随机) 7.统计量： 由样本所算出的统计指标或特征值称为统计量。(反映样本特性的有关指标) 8.参数： 总体的统计指标或特征值称为参数。 (总体参数是事物本身固有的、不变的，为常数) 9.抽样误差： 从某总体中随机抽取一个样本来进行研究，而所得样本统计量与总体参数常不一致，这种由抽样引起的样本统计量与总体参数间的差异称为抽样误差。这种在抽样研究中不可避免。 （抽样误差有两种表现形式：①样本统计量与总体参数间的差异?②样本统计量间的差异） 10.概率: 描述事件发生可能性大小的一个度量，常用P表示，取值为0≤P≤1。 11.频率： 用随机事件A发生表示观察到某个可能的结果，则在n次观察中，其中有m次随机事件A发生了，则称A发生的比例0≤f≤1为频率。显然有?f?=?m?/?n 12.小概率事件： 当某事件发生的概率小于或等于时，统计学上称该事件为小概率事件，其涵义为该事件发生的可能性很小，进而认为其在一次抽样中不可能发生。（为进行统计推断的依据） 13.定量资料： 以定量值表达每个观察单位的某项观察指标，如血脂，心率等。 14.定性资料： 以定性方式表达每个观察单位的某项观察指标，表现为互不相容的类别或属性，如血型、性别等。 15.等级资料： 以等级表达每个观察单位的某项观察指标，如疗效分级、血粘度、心功能分级等。 ? 第二章、统计资料的整理与描述 1.中位数： 就是将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M表示。
医学统计学复习题 一、名词解释 1．总体：根据研究目的确定的同质的观察单位的全体，更确切的说，是同质的所有观察单位某种观察值（变量值）的集合。总体可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。 2.样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其测量结果的集合称为样本（sample）。样本应具有代表性。所谓有代表性的样本，是指用随机抽样方法获得的样本。 3．随机抽样：随机抽样（random sampling）是指按照随机化的原则（总体中每一个观察单位都有同等的机会被选入到样本中），从总体中抽取部分观察单位的过程。随机抽样是样本具有代表性的保证。 4．变异：在自然状态下，个体间测量结果的差异称为变异（variation）。变异是生物医学研究领域普遍存在的现象。严格的说，在自然状态下，任何两个患者或研究群体间都存在差异，其表现为各种生理测量值的参差不齐。 5.计量资料：对每个观察单位用定量的方法测定某项指标量的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data）。计量资料亦称定量资料、测量资料。.其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。如某一患者的身高（cm）、体重(kg)、红细胞计数(1012/L)、脉搏（次/分）、血压（KPa）等。 6.计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得的观察单位数称为计数资料（count data）。计数资料亦称定性资料或分类资料。其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者，其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民族居民的A、B、AB、O四种血型的人数等。 7．等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料(ordinal data)。等级资料又称有序资料。如患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效、死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差别，但这种差别却不能准确测量。 8．概率：概率(probability)又称几率，是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P（A），P（A）越大，说明A事件发生的可能性越大。0﹤P（A）﹤1。 9.频率：在相同的条件下，独立重复做n次试验，事件A出现了m次，则比值m/n称为随机事件A在n次试验中出现的频率(freqency)。当试验重复很多次时P（A）= m/n。 10. 随机误差：随机误差（random error）又称偶然误差，是指排除了系统误差后尚存的误差。它受多种因素的影响，使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。误差变量一般服从正态分布。随机误差可以通过统计处理来估计。 11．系统误差：是指由于仪器未校正、测量者感官的某种偏差、医生掌握疗效标准偏高或偏低等原因，使观察值不是分散在真值的两侧，而是有方向性、系统性或周期性地偏离真值。系统误差可以通过实验设计和完善技术措施来消除或使之减少。 12．参数：指总体的统计指标，如总体均数、总体率等。总体参数是固定的常数。多数情况下，总体参数是不易知道的，但可通过随机抽样抽取有代表性的样本，用算得的样本统
常用医学统计学方法的选择 1. 多组率的比较用卡方检验（χ2检验，chi-square test) 直接用几个率的数值比较，与直接用原始数据录入比较，结果会有什么不同？卡方值会受样本量的影响，样本越多，卡方值越大。 2.多组计量资料比较采用方差分析(F检验) ，不能用t检验。当方差分析结果为P<0.05时，只能说明k组总体均数之间不完全相同。若想进一步了解哪两组的差别有统计学意义，需进行多个均数间的多重比较，即SNK-q检验(多个均数两两之间的全面比较)、LSD-t检验(适用于一对或几对在专业上有特殊意义的均数间差别的比较)和Dunnett检验(适用于k-1个实验组与一个对比组均数差别的多重比较)。 3.非正态分布多组数据之间比较选用非参数检验、单样本中位数检验（符号检验和Wilcoxon 检验）、双样本中位数检验（Mann-Whitney 检验）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位数和Friedman 检验） 4.按血糖水平从低到高分成多组，进行多组之间死亡率的比较，由于死亡率同样受年龄、性别、病史、您身边的论文好秘书：您的原始资料与构思,我按您的意思整理成优秀论文论著,并安排出版发表，扣1550116010 、766085044自信我会是您人生路上不可或缺的论文好秘书血脂等因素的影响，所以需选取合适统计方法实现“调整年龄、性别等危险因素后，按血糖分组进行死亡率的比较（由血糖从低到高分成的4组）”。 ①年龄是定量变量（是数值），调整年龄的方法可在Logistic回归中运用，连续性变量年龄加入covariate中，当成协变量，就可以调整年龄，age-adjusted odds ratio就能得到了。 ②性别性别是二分类变量，不是定量变量，不可在LOGISTIC回归里比较。调整性别可在卡方检验中采取分层的方法比较。 如果为多分类LOGISTIC回归，在选择用multinomianl LOGISTIC回归中，可选入年龄等进入covariate，观察年龄的配比情况。可把性别选入factors(自变量)。这样可以实现调整年龄、性别等危险因素。 5.回顾性研究(1)临床妊娠率和女性年龄的关系+(2)男性影响临床妊娠的精子参数比较： 数据类型及变量的说明：y：计量 拟采用的分析方法：卡方检验 拟采用的分析软件：spss 原始数据附件及格式：word表 能否用其他方法统计分析：可用卡方分割，调整检验水准（根据比较的次数N，校正后的检验水准为0.05/N）。 6.重复t检验：多个样本均数间的两两比较(又称多重比较)不宜用t检验，因为重复数次，t 检验将增加第一类错误的概率，使检验效率降低。此时宜用方差分析，并在此基础上用两两比较方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。 对于同一对均数间的差异，用t检验无显著性，而两两比较可能有显著性，可见错误选用统计方法将推出错误结论。 统计方法的选择: 分计量、计数、等级资料三