医学统计学第七版部分课后答案及解析
第二章
1.答：在统计学中用来描述集中趋势的指标体系是平均数，包括算术均数，几何均数，中位数。
均数反映了一组观察值的平均水平，适用于单峰对称或近似单峰对称分布资料的平均水平的描述。
几何均数：有些医学资料，如抗体的滴度，细菌计数等，其频数分布呈明显偏态，各观察值之间呈倍数变化(等比关系)，此时不宜用算术均数描述其集中位置，而应该使用几何均数（geometric mean）。几何均数一般用G表示，适用于各变量值之间成倍数关系，分布呈偏态，但经过对数变换后成单峰对称分布的资料。
中位数和百分位数：
中位数（median）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。理论上数据集中有一半数比中位数小，另一半比中位数大。中位数既适用于资料呈偏态分布或不规则分布时集中位置的描述，也适用于开口资料的描述。所谓“开口”资料，是指数据的一端或者两端有不确定值。
百分位数（percentile）是一种位置指标，以P X表示，一个百分位数P X将全部观察值分为两个部分，理论上有X％的观察值比P X小，有（100-X）％观察值比P X大。故百分位数是一个界值，也是分布数列的一百等份分割值。显然，中位数即是P50分位数。即中位数是一特定的百分位数。常用于制定偏态分布资料的正常值范围。
2.答：常用来描述数据离散程度的指标有：极差、四分位数间距、标准差、方差、
及变异系数，尤以方差和标准差最为常用。
极差（range，记为R），又称全距，是指一组数据中最大值与最小值之差。极差大，说明资料的离散程度大。用极差反映离散程度的大小，简单明了，故得到广泛采用，如用以说明传染病、食物中毒等的最短、最长潜伏期等。其缺点是：1.不灵敏； 2.不稳定。
四分位数间距（inter-quartile range）就是上四分位数与下四分位数之差，即：Q＝Q U－Q L,其间包含了全部观察值的一半。所以四分位数间距又可看成中间一半观察值的极差。其意义与极差相似，数值大，说明变异度大；反之，说明变异度小。常用于描述偏态分布资料的离散程度。
极差和四分位数间距均没有利用所研究资料的全部信息，因此仍然不足以完整地反映资料的离散程度。
方差（variance）和标准差（standard deviation）由于利用了所有的信息，而得到了广泛应用，常用于描述正态分布资料的离散程度。
变异系数（coefficient of variance，CV）亦称离散系数（coefficient of dispersion），为标准差与均数之比，常用百分数表示。变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。
3.答：常用的相对数指标有：比，构成比和率。
比（ratio），又称相对比，是A、B两个有关指标之比，说明A为B的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为比＝A/B
率(rate)又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。常以百分率(％)、千
分率(‰)、万分率(1/万)、十万分率(1/10万)等表示。计算公式为：
）
比例基数（单位总数
可能发生某现象的观察单位数
实际发生某现象的观察率K ?=
构成比(proportion) 又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示，其计算公式为：
100%=
?某一组成部分的观察单位数
构成比同一事物内各组成部分的观察单位总数
4.答：当比较两类事物的总率时，如果此两同类事物的内部构成，特别是某项能影响指标水平的重要特征在构成上不同，往往会高估或低估总率。在这种情况下，直接进行两个总率的比较，会产生错误的结论。此时，必须首先设法消除这种内部构成上的差别，才能进行比较。统计学上将这种方法称为率的标准化(standardization method of rate)，即采用统一的标准对内部构成不同的各组频率进行调整和对比的方法，调整后的率为标准化率，简称为标化率。 5
（1） 编制频数分布表并绘制频数分布图，简述这组数据的分布特征；
组段 频数 频率(%) ;累计频数(%) 组中值 108 3 2.5 2.5 109.5 111~ 10 8.33 10.83 112.5 114~ 22 18.33 29.17 115.5 117~ 38 31.67 60.83 118.5 120~ 20 16.67 77.5 121.5 123` 18 15 92.5 124.5 126~ 7 5.83 98.33 126.5 129~132 2 1.67 100 129.5 合计
120
100
F r e q u e n c y
''height (cm)''
108.00
111.00
114.00
117.00
120.00123.00
126.00129.00132.00135.00
0.00
5.0010.0015.0020.0025.00
30.0035.00
（2） 计算中位数、均数、几何均数，用何者表示这组数据的集中位置好？ 答:
()3109.510112.522115.538118.520121.518124.57126.52139.5/120
X ≈?+?+?+?+?+?+?+?
=119.4135 ()1lg lg3109.5lg10112.5lg 22115.5lg38118.5lg 20121.5lg18124.5lg7126.5lg 2139.5/120g X -≈?+?+?+?+?+?+?+????? =119.25125 116.63d M = 用均数较好.
（3） 计算极差、标准差，用何者表示这组数据的离散趋势好？ 答:极差：22.62
四分位数间距：5.915 标准差：4.380736 用标准差表示较好.
6．答：本例频数分布为偏态分布，长尾拖向x 轴正方向，故为正偏态。适宜用中位数表示其平均水平，中位数为4，四分位数间距为4。
7.40名麻疹易感儿童接种麻疹疫苗后一个月，血凝抑制抗体滴度如下表。试计算平均滴度。
抗体滴度 1:4 1:8 1:16 1:32 1:64 1:128 1:256 1:512 人数 1 5 6 2 7 10 4 5
几何均数：exp((ln(4)+5×ln(8)+16×ln(16)+2×ln(32)+7×ln(64)+10×ln(128)+4×ln(256)+5×ln(512))/40) ＝128 第三章
1 正态分布与标准正态分布的区别：
正态分布是一簇单峰分布的曲线，μ和σ可以有任意取值；标准正态分布是一条单峰曲线，μ和σ有固定的值，μ=0，σ=1。 2 u = (x-μ)/σ= (μ-σ-μ)/σ= -1
查标准正态分布表，得Φ(-1)=0.1587，所以小于μ-σ者所占的比例为15.87%。 3 医学参考值范围的含义：是根据正常人的数据估计绝大多数正常人某项指标所在的范围。选定同质的正常人作为研究对象。所谓正常人是指不具有影响所测指标的因素或疾病的那类同质人群。
确定原则：①选定同质的正常人群作为研究对象 ②控制检测误差 ③判断是否分组 ④单、双侧问题 ⑤选择百分界值 ⑥确定可疑范围
方法：①正态分布法：适用于服从正态分布或近似正态分布的资料 ②百分位数法：适用于不服从正态分布的资料 ③对数正态分布法：适用于对数正态分布的资料
4 如果资料服从正态分布，那么双侧95%正常值范围为μ±1.96σ；如果资料不服从正态分布，那么双侧95%正常值范围就不能用正态分布来做。
5 1人以下的概率：P(x≤1)=P(0)+P(1)=C 1000.200.810+C 1010.210.89 =0.375 8人以上的概率：
P(X≥8)=P(8)+P(9)+P(10)=C 1080.280.82+C 1090.290.81+C 10100.2100.80 =7.79×105
6 二项分布的应用条件：
①观察单位只能有互相对立的两种结果之一。
②已知发生某一结果的概率π不变，其对立结果的概率则为1-π
③n 次试验在相同的条件下进行，且各观察单位的结果互相独立，即每个观察单位的观察结果不会影响到其他观察单位的结果。 7 二项分布和正态分布之间的关系：随着n 的增大，二项分布逐渐逼近正态分布。当nπ较大时，二项分布B(n,π)近似正态分布。
举例：病人的治愈与不治愈，理化检验结果的阴性与阳性，个体的发病与不发病等属于二项分布资料；某地区12岁男孩的身高，某学校同年级女生的体重等属于正态分布。 第四章 1 标准差 标准误 不同： 意义上： 描述一组变量值的离散程度
描述样本均数的离散称度
应用上： 1、标准差越小，说明变量值围绕均值分布越紧密，均数的代表性越好。 1、标准误越小，说明样本
均数和总体均数的差异越小，用样本均数估计总体均
数的可靠性越大。
2、x u s α±估计变量值的分布范围。
2、用x x t s α±估计总体均数
的可信区间。
与n 的关系： n 越大，标准差越稳定
n 越大，标准误越小
相同：
1、都是描述变异度的统计指标
2、x
x n
σσ=
x σ与x σ成正比，与n 成反比；
3、n 一定时，同一组资料，标准差越大，标准误也越大。 2 α水准是在假设检验之前确定的，说明按不超过多大的误差为条件作结论，是犯Ⅰ型错误的最大风险，是事前概率；P 值是指由H 0所规定的总体作随机抽样，获得等于大于现有样本获得的检验统计量值得概率。标明以多大的误差拒绝H 0，是事后概率。 3 ①配对设计的差值的总体均数的可信区间表达公式：,1n d d t s α-±
两均数差值的总体均数的可信区间表达公式：
②可以用可信区间回答假设检验的问题。可信区间估计与假设检验时统计学中两种重要的、独特的思维方式，它们在原理上相通，均基于抽样误差理论，只是考虑问题的角度不同。例如：样本均数与总体均数的比较，用可信区间的估计方法，观察由样本信息估计的总体均数的可信区间是否包含已知的总体均数，即可推断该样本是否来自已知均
()()???? ??+-+-+-±-n
n n
n s
n
s n t x x 2121222211,2111211να
数的总体；用假设检验的方法，先假设样本均数代表的总体均数等于某已知的总体均数，再判断样本提供的信息是否支持这种假设。
4 拒绝实际上成立的H 0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误或第一类错误；不拒绝实际上是不成立的H 0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误或第二类错误。第一类错误的概率用α表示，第二类错误的概率用β表示。α越大，β越小；反之，α越小，β越大。
拒绝H 0，只可能犯第一类错误，不可能犯第二类错误；不拒绝H 0，只可能犯第二类错误，不可能犯第一类错误。
由于假设检验中可能犯第一类错误或第二类错误，所以结论不能绝对化。 5 t 检验的应用条件：独立性、正态性、方差齐性。 u 检验的应用条件：适用于大样本资料。
t 检验和u 检验的关系：随自由度的增加，t 分布逐渐趋向于标准正态分布。因此u 检验是t 检验的一种近似检验方法。当自由度大于50时，近似程度比较满意。 6 假设检验的意义就是分辨所研究的样本是否分别属于不同的总体，并对总体做出适当的结论。
假设检验应注意的问题：
① 要有严密的抽样研究计划：要保证样本是从同质总体中随机抽取，除了对比的因
素外，其他影响结果的因素应一致。 ② 选用的假设检验方法应符合应用条件。 ③ 结论不能绝对化。
④ 正确理解差别有无显著性的统计意义：
差别有统计意义或有显著性，指我们有很大的把握认为原假设不成立，并非是说它们有较大差别；差别无统计学意义或无显著性，我们只是认为以很大的把握拒绝原假设的理由还不够充分，并不意味着我们很相信它。 ⑤ 统计学意义与其他专业上的意义不同。
7 H 0：矽肺患者的血红蛋白与健康人相同，即μ=μ0 H 1：矽肺患者的血红蛋白与健康人不同，即μ≠μ0 α=0.05
t = =
|12.5914.02|
2.77431.63/10-= ν= 10-1=9，t 0.05,9=2.262 认为矽肺患者的血红蛋白与健康人不同。 8 H 0：新药与常规药物的疗效没有差别，即μ1=μ2 H 1：新药与常规药物的疗效不同，即μ1≠μ2 α=0.05 =1.2823 n s x μ -()()?? ? ? ??+-+-+--= ∑∑∑∑n n n n n x x n x x x x t 21212222 2121212 1112 ν=n 1+n 2-2=20-2=18，t 0.05,18=2.101 1不满足正态近似条件，所以采用直接计算概率法。 H 0：加维生素C 的治愈率与不加相同，即π=π0=0.6 H 1：加维生素C 的治愈率高于不加维生素C ，即π>π0 α=0.05 P(X≤8)=1-P(X≥9)=1-P(X=9)-P(X=10)=1-C 109*0.69*0.41-C 1010*0.610*0.40= 0.9536>0.05 不拒绝H 0，差别无统计学意义，可以认为加维生素C 的治愈率与不加相同。 2满足正态近似条件，采用正态近似法。 H 0：经健康教育后的高血压患病率与以前相同，即π=π0=0.6 H 1：经健康教育后的高血压患病率比以前降低，即π<π0 单侧α=0.05 ()0 001/p u n πππ-= =- 4.9453536 u >u 0.05,单侧=1.64 p<0.05，拒绝H 0，接受H 1，差别有统计学意义，可以认为经健康教育后的高血压患病率与以前有差别。 3①建立检验假设和确定检验水准 H 0：男女大学生HBV 感染对其心理影响相同，即π1 =π2 H 1：男女大学生HBV 感染对其心理影响不同，即π1≠π2 检验水准α=0.05 ②计算检验统计量 χ2=（ad-bd ）2*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d) =(250*213-246*320)/(250+320)(246+213)(250+246)(320+213)=9.651 ν=1 ③确定p 值 查χ2届值表，得p<0.05 ④统计推断 按α=0.05水准，拒绝H O ，接受H 1，差别有统计学意义，可以认为HBV 感染对不同性别的大学生在心理行为方面的影响不同。 4①建立检验假设和确定检验水准 H 0：两组的治愈率相等，即π1 =π2 H 1：两组的治愈率不等，即π1≠π2 检验水准α=0.05 ②Fisher 精确概率法 P (i) = 0.280>0.05 ③统计推断 按α=0.05水准，不拒绝H 0，差别无统计学意义，尚不能认为两组治愈率有差别。 5①建立检验假设和确定检验水准 H 0：治疗三种类型病人的有效率相同，即π1 =π2 =π3 H 1：治疗三种类型病人的有效率不等或不全相等。 检验水准α=0.05 ②计算检验统计量 ()∑ ∑??? ? ??-=-=i C R i i i n n A n T T A 122 2 χ = 286*（712 + 272 +1042 + 422 + 242 +182 -1）=3.6389 199*98 87*98 199*146 87*146 199*42 87*42 ③确定p 值 查χ2界值表，得p>0.05 ④统计推断 按α=0.05水准，不拒绝H 0，拒绝H 1，差别无统计学意义，尚不能认为治疗三种类 型病人的有效率有差别。 6①建立检验假设和确定检验水准 H 0：该三种人群有相同的血型分布，即π1 =π2 =π3 H 1：该三种人群的血型分布不等或不全相等。 检验水准α=0.05 ②计算检验统计量 ()∑ ∑??? ? ??-=-=i C R i i i n n A n T T A 12 2 2 χ ＝ 9312*（6792 +1342 + …… +4352 - 1）= 71.180 3720*1883 788*1883 546*6522 ③ 确定p 值 查χ2界值表，得p<0.05 ④统计推断 按α=0.05水准，拒绝H 0，接受H 1，差别有统计学意义，可以认为三种人群的血型 分布不等或不全相等。 第八章 1 答：适用于有序分类资料、偏态分布资料、 变异较大或方差不齐的资料、分布型不明的资料及有特大、特小值或数据的一端或两端有不确定数值的资料。 2答：属于非参数检验。 因为参数检验针对的是总体变量服从某种分布，即具有某个已知的函数形式，而其中的参数是未知的，统计分析的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。但本题即使n 1 > 10，n 2－n 1 > 10时采用的是u 检验，但它比较的是分布而不是参数，所以它还是属于非差数检验。 3 答：有序分类资料可做秩和检验、等级相关分析。 4 答：（一）建立检验假设 H 0：两种药的治疗效果总体分布相同； H 1：两种药的治疗效果总体分布不同； α＝0.05； （二）编秩和求秩和T 两组治疗心绞痛疗效比较 疗效（1） 人数合计 （4） 秩次 范围 （5） 平均 秩次 （6） 秩和 缓释片 （2） 普通片 （3） 缓释片 （7） 普通片 （8） 显效有效无效加重 62 18 5 3 35 31 14 4 97 49 19 7 1－97 98－146 147－165 166－172 49 122 156 169 3038 2196 780 507 1715 3782 2184 676 合计n1＝88 n2＝84 172 6521 8357 （三）计算检验统计量T 由于n1 > n2 , 则取n2 组的秩和为T，故检验统计量T＝T2＝8357。 （四）确定P值，做出推断结论 由于n2>10 ，T分布已接近均数为n1 (N＋1)/2，方差为n1n2 (N＋1)/12的正态分布，按书上式（8.3）（8.4）求出u c =3.7439 u c > 2.56, P<0.01, 按α＝0.05水准拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。可以认为缓释片和普通片治疗心绞痛的疗效有差别。 5 答：（一）建立检验假设 H0：治疗前后HCG值的总体分布相同； H1：治疗前后HCG值的总体分布不同； α＝0.05； （二）计算检验统计量T 肿瘤患者灌注治疗前后HCG值 病例号（1）治疗前 （2） 治疗后 （3） 差值 （4） 秩次 （5） 1 2 3 4 5 6 7 8 1280000 75500 12450 1500000 10000 9700 15588 4223 210000 3300 2210 93 2500 1203 4825 914 1070000 72200 10240 1499907 7500 8497 10763 3309 7 6 4 8 2 3 5 1 T＋＝36 T－＝0 本例T＋＝36 ，T－＝0，任取T＋或（T－）作为检验统计量T，本例取T＋＝36 。 （三）确定P值，做出推断结论 由于n<50 ，查附表9，T界值表。本例n＝8，T＝36，查附表9，得α＝0.05时的T界值为5－31，T在双侧界值范围外，故P<0.05。按α＝0.05水准拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。可以认为肿瘤患者灌注治疗前后HCG值有差别。 6 答：（一）建立检验假设 H0：三种卵巢功能异常患者血清中促黄体素的含量的总体分布相同； H1三种卵巢功能异常患者血清中促黄体素的含量的总体分布不全相同或全不相同； α＝0.05； （二）计算检验统计量T 卵巢功能异常患者血清中促黄体素的含量 卵巢发育不良 （1） 秩次 （2） 丘脑性闭经 （3） 秩次 （4） 垂体性闭经 （5） 秩次 （6） 44.10 42.50 40.50 38.31 35.76 35.12 33.60 31.38 24 23 22 21 20 19 18 17 6.71 3.32 4.59 1.67 10.51 9.45 1.74 10.21 10 6 7.5 1 14 11.5 2 13 4.59 2.75 11.14 5.98 1.90 2.10 9.45 10.86 7.5 5 16 9 3 4 11.5 15 R i n i 164 8 65 8 71 8 按书上式（8.5）求出H=15.4184 （三）确定P值，做出推断结论 由于k=3,每组例数n i＝9 ，查附表11，H界值表得P<0.01。按α＝0.05水准拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。可以认为三种卵巢功能异常患者血清中促黄体素的含量有差别。 7 答：（一）建立检验假设 H0：针刺三个穴位的镇痛效果的总体分布相同； H1：针刺三个穴位的镇痛效果的总体分布不全相同或全不相同； α＝0.05； （二）计算检验统计量T 针刺三个穴位的镇痛效果 镇痛效果 各穴位的观察频数合计 （4）秩次 范围 （5） 平均 秩次 （6） 各穴位的观察频数 合谷足三里扶突（1）（2）（3） 合谷足三里扶突（1）（2）（3） ＋ ＋＋＋＋＋＋＋＋＋ 38 44 12 24 53 29 28 16 47 23 19 33 138 96 59 73 1－138 139－234 235－293 294－366 69.5 186.5 264 330 2641 8206 3168 7920 3683.5 5408.5 7392 5280 3266.5 4289.5 5016 10890 合计 118 126 122 366 21935 21764 23462 按书上式（8.5）求出H=2.4143 （三）确定P值，做出推断结论 由于k=3,每组例数n i>9 ，已超出附表11的范围，故按v＝k－1＝2，查附表8， χ2界值表，得P>0.05。按α＝0.05水准不拒绝H0，差异无统计学意义。故尚不能认为 针刺不同穴位的镇痛效果有差别。 1、总体（population）：是根据研究目的确定的同质研究对象的全体。 2、样本（sample）：从总体中抽取的一部分有代表性的个体。 3、同质（homogeneity）：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。 4、变异（variation）：指同质个体的某项指标之间的差异。 5、参数（parameter）：反映总体特征的指标称为参数。 6、统计量（statistic）：通过样本资料计算出来的相应指标称为统计量。 7、抽样误差（sampling error）：由随机抽样造成的样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标之间的差异。 8、概率（probability）：某事件发生的可能性大小。 9、正态分布（normal distribution）：高峰位于均数处，中间高两边低，左右完全对称地下降，但永远不与横轴相交的钟形曲线。 10、平均数（average）：是描述一组同质变量值的平均水平或集中趋势的指标。 11、中位数（median）：将一组数据由小到大排列，位于中间位置的观测值。 12、医学参考值范围（medical reference range）：又称正常值范围，医学上常将包括绝大多数正常人的某项指标的波动范围称为该指标的正常值范围。 13、方差（variance）：是各个数据与平均数之差的平方的平均数。 14、标准差（standard deviation）：是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。 15、标准误（standard error）：样本均数的标准差，等于原变量总体标准差除以例数的平方根，用以说明均数抽样误差的大小。 16、均数的抽样误差（sampling error of mean）：由个体差异和抽样所导致的样本均数与样本均数之间，样本均数与总体均数之间的差异。 17、假设检验（hypothesis testing）：先对总体做出某种假设，然后根据样本信息来推断其是否成立的一类统计方法的总称。 18、统计推断（statistical inference）：是根据已知的样本信息来推断未知的总体，是统计分析的目的，包括参数估计和假设检验。 19、Ⅰ型错误（type Ⅰ error）：拒绝了实际上成立的H0，这类弃真错误，发生的概率为α，为已知。 20、Ⅱ型错误（type Ⅱ error）：不拒绝实际上不成立的H0，这类存伪错误，发生的概率为β，未知。 21、检验效能（power of test）：又称把握度，为1-β，其意义是两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。 22、可信区间（confidence interval）：指总体参数可能所在的范围。 23、率（rate）：说明某现象发生的频率或强度。 24、构成比（constituent ratio）：表示某事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 25、相对比（relative ratio）：表示两个有关事物指标之比，常以百分数和倍数表示，用以说明一个指标是另一个指标的几倍或百分之几。 26、标准化率（standardized rate）：亦称调整率，是采用统一的标准对内部构成不同的各组频率进行调整和对比的方法。 27、参数检验（parametric test）：一类依赖于总体分布的具体形式的统计推断方法。 28、非参数检验（non parametric test）：一类不依赖总体分布类型的检验，在应用中可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否已知，检验假设中没有包括总体参数的统计方法。 医学统计学 第一章 绪论 答案 名词解释: （1） 同质与变异:同质指被研究指标的影响因素相同,变异指在同质的基 础上各观察单位(或个体)之间的差异。 （2） 总体与样本:总体就是根据研究目的确定的同质观察单位的全体。样 本就是从总体中随机抽取的部分观察单位。 （3） 参数与统计量:根据总体个体值统计算出来的描述总体的特征量,称 为总体参数,根据样本个体值统计计算出来的描述样本的特征量称为 样本统计量。 （4） 抽样误差:由抽样造成的样本统计量与总体参数的差别称为抽样误 差。 （5） 概率:就是描述随机事件发生的可能性大小的数值,用p 表示 （6） 计量资料:由一群个体的变量值构成的资料称为计量资料。 （7） 计数资料:由一群个体按定性因数或类别清点每类有多少个个体,称 为计数资料。。 （8） 等级资料:由一群个体按等级因数的级别清点每类有多少个体,称为 等级资料。 就是非题: 1. × 2. × 3. × 4. × 5. √ 6. √ 7. × 单选题: 1. C 2. E 3. D 4. C 5. D 6. B 第二章 计量资料统计描述及正态分布 答案 名词解释: 1、 平均数 就是描述数据分布集中趋势(中心位置)与平均水平的指标 2、 标准差 就是描述数据分布离散程度(或变量变化的变异程度)的指标 3、 标准正态分布 以μ服从均数为0、标准差为1的正态分布,这种正态分布 称为标准状态分布。 4、 参考值范围 参考值范围也称正常值范围,医学上常把把绝大多数的某指 标范围称为指标的正常值范围。 填空题: 1. 计量,计数,等级 2. 设计,收集资料,分析资料,整理资料。 3. σ μχ-=u (变量变换)标准正态分布、0、1 4、 σ± σ96.1± σ58.2± 68、27% 95% 99% 5、 47、5% 6、均数、标准差 7、 全距、方差、标准差、变异系数 医学统计学 1、应用相对数时应注意的事项 ①计算相对数时分母不能太小； ②分析时不能以构成比代替率； ③当各分组的观察单位数不等时，总率（平均率）的计算不能直接将各分组的率相加求其平均； ④对比时应注意资料的可比性：两个率要在相同的条件下进行，即要求研究方法相同、研究对象同质、观察时间相等以及地区、民族、年龄、性别等客观条件一致，其他影响因素在各组的内部构成应相近； ⑤进行假设检验时，要遵循随机抽样原则，以进行差别的显著性检验。 2、正态分布的特点及其应用 性质：①两头低中间高，略呈钟形； ②只有一个高峰，在X=μ，总体中位数亦为μ； ③以均数为中心，左右对称； ④μ为位置参数，当σ恒定时，μ越大，曲线沿横轴越向右移动； σ为变异度参数，当μ恒定时，σ越大，表示数据越分散，曲线越矮胖，反之，曲线越瘦高； ⑤对于任何服从正态分布N（μ，σ2）的随机变量X作的线性变换，都会变换成u 服从于均数为0，方差为1的正态分布，即标准正态分布。 应用：①概括估计变量值的频数分布； ②制定参考值范围； ③质量控制； ④是许多统计方法的理论基础。 3、确定参考值范围的一般原则和步骤、方法 一般原则和步骤：①抽取足够例数的正常人样本作为观察对象； ②对选定的正常人进行准确而统一的测定，以控制系统误差； ③判断是否需要分组测定； ④决定取单侧范围值还是双侧范围值； ⑤选定适当的百分范围； ⑥选用适当的计算方法来确定或估计界值。 方法：①正态分布法：②百分位数法（偏态分布） 4、总体均数的可信区间与参考值范围的区别 概念：可信区间是按预先给定的概率来确定的未知参数μ的可能范围。 参考值范围是绝大多数正常人的某指标范围。所谓正常人，是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的人；所谓绝大多数，是指范围，习惯上指正常人的95%。 计算公式：可信区间① ② ③ 参考值范围①正态分布 ②偏态分布 用途：可信区间用于总体均数的区间估计 参考值范围用于表示绝大多数观察对象某项指标的分布范围 第二章 1.答：在统计学中用来描述集中趋势的指标体系是平均数，包括算术均数，几何均数，中位数。 均数反映了一组观察值的平均水平，适用于单峰对称或近似单峰对称分布资料的平均水平的描述。 几何均数：有些医学资料，如抗体的滴度，细菌计数等，其频数分布呈明显偏态，各观察值之间呈倍数变化(等比关系)，此时不宜用算术均数描述其集中位置，而应该使用几何均数（geometric mean ）。几何均数一般用G 表示，适用于各变量值之间成倍数关系，分布呈偏态，但经过对数变换后成单峰对称分布的资料。 中位数和百分位数： 中位数（median ）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。理论上数据集中有一半数比中位数小，另一半比中位数大。中位数既适用于资料呈偏态分布或不规则分布时集中位置的描述，也适用于开口资料的描述。所谓“开口”资料，是指数据的一端或者两端有不确定值。 百分位数（percentile ）是一种位置指标，以P X 表示，一个百分位数P X 将全部观察值分为两个部分，理论上有X ％的观察值比P X 小，有（100-X ）％观察值比P X 大。故百分位数是一个界值，也是分布数列的一百等份分割值。显然，中位数即是P 50分位数。即中位数是一特定的百分位数。常用于制定偏态分布资料的正常值范围。 2.答：常用来描述数据离散程度的指标有：极差、四分位数间距、标准差、方差、及变异系数，尤以方差和标准差最为常用。 极差（range ，记为R ），又称全距，是指一组数据中最大值与最小值之差。极差大，说明资料的离散程度大。用极差反映离散程度的大小，简单明了，故得到广泛采用，如用以说明传染病、食物中毒等的最短、最长潜伏期等。其缺点是：1.不灵敏； 2.不稳定。 四分位数间距（inter-quartile range ）就是上四分位数与下四分位数之差，即：Q ＝Q U －Q L ,其间包含了全部观察值的一半。所以四分位数间距又可看成中间一半观察值的极差。其意义与极差相似，数值大，说明变异度大；反之，说明变异度小。常用于描述偏态分布资料的离散程度。 极差和四分位数间距均没有利用所研究资料的全部信息，因此仍然不足以完整地反映资料的离散程度。 方差（variance ）和标准差（standard deviation ）由于利用了所有的信息，而得到了广泛应用，常用于描述正态分布资料的离散程度。 变异系数（coefficient of variance ，CV ）亦称离散系数（coefficient of dispersion ），为标准差与均数之比，常用百分数表示。变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。 3.答：常用的相对数指标有：比，构成比和率。 比（ratio ），又称相对比，是A 、B 两个有关指标之比，说明A 为B 的若干倍或百 分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为 比＝A /B 率(rate)又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。常以百分率(％)、千分率(‰)、万分率(1/万)、十万分率(1/10万)等表示。计算公式为： ） 比例基数（单位总数 可能发生某现象的观察单位数 实际发生某现象的观察率K ?= 构成比(proportion) 又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或 医学统计学简答题 1.简述标准差、标准误的区别与联系？ 区别：（1）含义不同：标准差S表示观察值的变异程度,描述个体变量值（x）之间的变异度大小,S越大,变量值（x）越分散；反之变量值越集中,均数的代表性越强。标准误..估计均数的抽样误差的大小,是描述样本均数之间的变异度大小,标准误越大,样本均数与总体均数间差异越大,抽样误差越大；反之,样本均数越接近总体均数,抽样误差越小。 （2）与n的关系不同： n增大时,S趋于σ（恒定）,标准误减少并趋于0（不存在抽样误差）。 （3）用途不同：标准差表示x的变异度大小、计算变异系数、确定医学参考值范围、计算标准误等,标准误用于估计总体均数可信区间和假设检验。 联系：二者均为变异度指标,样本均数的标准差即为标准误,标准差与标准误成正比。 2.简述假设检验的基本步骤。 1.建立假设,确定检验水准。 2.选择适当的假设检验方法,计算相应的检验统计量。 3.确定P值,下结论 3.正态分布的特点和应用：? 特点：?1、集中性：正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置；? 2、对称性：正态分布曲线位于直角坐标系上方，以x=u为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交； 3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降；? 4、正态分布有两个参数,即均数μ和标准差σ,可记作N（μ,σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小,曲线越陡峭；σ越大,曲线越扁平； ?5、u变换：为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换；?? 应用：?1.估计医学参考值范围?2.质量控制?3.正态分布是许多统计方法的理论基础 4.简述参考值范围与均数的可信区间的区别和联系 可信区间与参考值范围的意义、计算公式和用途均不同。 ?1.从意义来看?95％参考值范围是指同质总体内包括95％个体值的估计范围,而总体均数95％可信区间是指?95％可信度估计的总体均数的所在范围? 2.从计算公式看?若指标服从正态分布,95％参考值范围的公式是：±1.96s。?总体均数95％可信区间的公式是：??前者用标准差,后者用标准误。前者用1.96,后者用α为0.05,自由度为v的t界值。 5.频数表的用途和基本步骤。 用途：（1）揭示资料的分布特征和分布类型；（2）便于进一步计算指标和分析处理；（3）便于发现某些特大或特小可疑值。 基本步骤：（1）求出极差；（2）确定组段，一般设8~15个组段；（3）确定组距；组距=R/组段数，但一般取一方便计算的数字；（4）列出各个组段并确定每一组段频数。 6.非参数统计检验的适用条件。 （1）资料不符合参数统计法的应用条件（总体为正态分布、且方差相等）或总体分布类型未知；（2）等级资料；（3）分布呈明显偏态又无适当的变量转换方法使之满足参数统计条件；（4）在资料满足参数检验的要求时，应首选参数法，以免降低检验效能 7.线性回归的主要用途。 统计学（Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学。 总体（population）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。 样本（sample）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性，能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。 抽样误差（sampling error）在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。表现为总体参数与样本统计量的差异，以及多个样本统计量之间的差异。可用标准误描述其大小。 标准误(Standard Error) 样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度，也间接反映了抽样误差的大小。样本均数的标准差称为均数的标准误。均数标准误大小与标准差呈正比，与样本例数的平方根呈反比，故欲降低抽样误差，可增加样本例数 区间估计（interval estimation）：将样本统计量与标准误结合起来，确定一个具有较大置信度的包含总体参数的范围，该范围称为置信区间（confidence interval，CI），又称可信区间。 参考值范围描述绝大多数正常人的某项指标所在范围；正态分布法（标准差）、百分位数法，参考值范围用于判断某项指标是否正常 置信区间揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。t分布法、正态分布法（标准误）、二项分布法。置信区间估计总体参数所在范围 可信区间：按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围。该范围称为总体参数的可信区间（confidence interval，CI）。它的确切含义是：可信区间包含总体参数的可 能性是1- α ，而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α 。 参数统计（parametric statistics） 非参数统计（nonparametric statistics）是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和计算参数估计量,直接对比较数据(x)的分布进行统计检验的方法。 变异（variation）：对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异 同质（homogeneity）：研究对象具有的相同的状况或属性等共性。 回归系数有单位，而相关系数无单位 β为回归直线的斜率(slope)参数，又称回归系数(regression coefficient)。 线性相关系数（linear correlation coefficient）：又称Pearson积差相关系数（Pearson product moment coefficient），是定量描述两个变量间线性关系的密切程度与相关方向的统计指标。 参数（parameter）：描述总体特征的统计指标。 统计量（statistic）：描述样本特征的统计指标。实验设计的基本原则 对照 (control) 对受试对象不施加处理因素的状态。在确定接受处理因素的实验组时，要同时设立对照组 重复 (replication)相同实验条件下进行多次实验或多次观察。整个实验的重复；观察多个受试对象（样本量）；同一受试对象重复观察。作用是估计变异大小和降低变异 随机化(randomization) 采用随机的方式，使每个受试对象都有同等的机会被抽取或分配到试验组和对照组。 I类错误（假阳性错误）真实情况为H0是成立的，但检验结果为H0不成立，这样的错误称为I类错误。其发生的概率用α表示。在假设检验中作为检验水准。一般取0.05或0.01。 II类错误（假阴性错误）真实情况为H1是成立的，但检验结果为H1不成立，这样的错误称为II类错误。其发生的概率用β表示。由于其取值取决于H1 ，因此在假设检验中无法确定。 变异指标是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围，即描述离散趋势的统计指标。数值越大，说明数据越离散，反之越集中。极差 (range)；四分位数间距(quartile range)；方差(variance)；标准差(standard deviation)；变异系数(coefficient of variation 平均数指标用于描述一组同质观察值的集中趋势，反映一组观察值的平均水平。算术均数（arithmetic mean）；几何均数（geometric mean）；中位数（median）；众数（mode） 单纯抽样将调查总体的全部观察单位编号，从而形成抽样框架，在抽样框架中随机抽取部分观察单位组成样本。每个观察对象都有相同的机会被抽中系统抽样又称机械抽样。按照某种顺序给总体中的个体编号，然后随机地抽取一个号码作为第一个调查个体，其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。最常用的方法是等距抽样 分层抽样先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量的个体组成样本。分层特征与研究目的有关。按各层比例抽样。为减少抽样误差，要求层内误差最小，层间误 差最大。 整群抽样先将总体分成若干“群”，从中随机抽取 几个群，抽取群内的所有观察单位组成调查样本。 “群”的确定与研究目的无关。为减少抽样误差， 需多抽几个“群”。 方差分析：又称变异数分析或 F检验，适用于对多 个平均值进行总体的假设检验，以检验实验所得的 多个平均值是否来自相同总体。 析因设计（factorial design）实验：凡同时配置两个 或两个以上处理因素，这些因素的各水平又具有完 全组合的实验，统称为析因设计（factorial design） 实验。 随机区组设计（randomized block design）是事先 将全部受试对象按某种可能与实验因素有关的特征 分为若干个区组（block），使每一区组内的受试对 象例数与处理因素的分组数相等，使每个实验组从 每一区组得到一例受试对象。 单向方差分析（one way analysis of variance）是指 处理因素只有一个。这个处理因素包含有多个离散 的水平，分析在不同处理水平上应变量的平均值是 否来自相同总体。 （2）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。 （3）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）。等级资料又称有序变量。如 患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或 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；一批肾病患者尿 蛋白含量的测定结果分为+、++、+++等。 随机变量（random variable）是指取指不能事先确 定的观察结果。随机变量的具体内容虽然是各式各 样的，但共同的特点是不能用一个常数来表示，而 且，理论上讲，每个变量的取值服从特定的概率分 布。 变异系数（coefficient of variation）用于观察指标单 位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比 较。用CV 表示。计算：标准差/均数*100% 直线回归（linear regression）建立一个描述应变量 依自变量变化而变化的直线方程， 并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小。直 线回归是回归分析中最基本、最简单的一种，故又 称简单回归（simple regression）。 回归系数（regression coefficient ）即直线的斜率 (slope)，在直线回归方程中用b 表示，b 的统计意 义为X每增（减）一个单位时，Y平均改变b 个单 位。 相关系数r：用以描述两个随机变量之间线性相关 关系的密切程度与相关方向的统计指标。 秩次：变量值按照从小到大顺序所编的秩序号称为 秩次（rank）。 秩和：各组秩次的合计称为秩和（rank sum），是非 参数检验的基本统计量。 方差（variance）：方差表示一组数据的平均离散情 况，由离均差的平方和除以样本个数得到。 检验效能：1- β称为检验效能（power of test），它是 指当两总体确有差别，按规定的检验水准a 所能发 现该差异的能力。 百分位数（percentile）是将n 个观察值从小到大依 次排列，再把它们的位次 依次转化为百分位。百分位数的另一个重要用途是 确定医学参考值范围 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。 一、统计表有哪些要素构成的？制表的注意事项有 哪些？ 一般来说，统计表由标题、标目、线条和数字、备 注五部分组成。但备注并不是必需的内容，可以根 据需要出现。 1简明扼要，重点突出：最好一张表突出一个中心， 不易太多中心，如果需要说明多个中心，可分成多 张统计表。 2合理安排主语和谓语的位置：对于表中任意一行， 从左至右，通过简短的连接词，可连成成一句通顺 的句子。 3表中数据要认真核对，保证准确可靠 二、为什么不宜用t 检验对多组均数进行比较？ 如果用t检验进行多个样本均数的两两比较，则会 增加犯I 类错误的概率。 经检验得到拒绝H0 ，认为两组之间有差别的结论 可能犯I类错误的概率为α，不犯I类错误的概率为 1- α.每次判断均不犯I类错误的概率为(1- α)k, k为比较的次数，上例α=0.05, k=3，则均不犯错误 的概率为( 1- 0.05)3 =0.86. 至少有一次判断犯I 类错误的概率为1-(1- α)k 三、方差分析的基本思想是什么？ 按实验设计的类型，将全部观察值间的变异分解成 两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机 误差进行比较（每个部分的变异可由某因素的作用 来解释），以判断各部分的变异是否具有统计学意 义，从而推断不同样本所代表的总体均数是否相同。 五、简述直线相关与回归的区别与联系 区别：1．回归说明依存关系，直线回归用于说明两 变量间数量依存变化的关系，描述y如何依赖于x 而变化；相关说明相关关系，直线相关用于说明两 变量间的直线相关关系，此时两变量的关系是平等 的 2．r与b有区别：r说明具有直线关系的两个 变量间相关的密切程度与相关方向； b表示x每改 变一个单位，y平均增（减）多少个单位； 3．资料要求不同：直线回归要求应变量 y是来自正态总体的随机变量，而x可以是来自正 态总体的随机变量，也可以是严密控制、精确测量 的变量，相关分析则要求x，y是来自双变量正态分 布总体的随机变量。 4.取值范围：-∞ 第二章 1?答：在统计学中用来描述集中趋势的指标体系是平均数，包括算术均数，几何均数，中位数。 均数反映了一组观察值的平均水平，适用于单峰对称或近似单峰对称分布资料的平均水平的描述。 几何均数：有些医学资料，如抗体的滴度，细菌计数等，其频数分布呈明显偏态，各观察值之间呈倍数变化（等比关系），此时不宜用算术均数描述其集中位置，而应该使用几何均数（geometric mean）。几何均数一般用G表示，适用于各变量值之间成倍数关系，分布呈偏态，但经过对数变换后成单峰对称分布的资料。 中位数和百分位数： 中位数（median）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。理论上数据集中有一半数比中位数小，另一半比中位数大。中位数既适用于资料呈偏态分布或不规则分布时集中位置的描述，也适用于开口资料的描述。所谓开口”资料， 是指数据的一端或者两端有不确定值。 百分位数（percentile）是一种位置指标，以P X表示，一个百分位数P X将全部观察值分为两个部分，理论上有X%的观察值比P X小，有（100-X）%观察值比P X大。故百分位数是一个界值，也是分布数列的一百等份分割值。显然，中位数即是P50分位数。 即中位数是一特定的百分位数。常用于制定偏态分布资料的正常值范围。 2?答：常用来描述数据离散程度的指标有：极差、四分位数间距、标准差、方差、及变异系数，尤以方差和标准差最为常用。 极差（range,记为R）,又称全距，是指一组数据中最大值与最小值之差。极差大，说明资料的离散程度大。用极差反映离散程度的大小，简单明了，故得到广泛采用，如用以说明传染病、食物中毒等的最短、最长潜伏期等。其缺点是：1?不灵敏；2?不稳定。 四分位数间距（inter-quartile range）就是上四分位数与下四分位数之差，即：Q= Q u —Q L ,其间包含了全部观察值的一半。所以四分位数间距又可看成中间一半观察值的极差。其意义与极差相似，数值大，说明变异度大；反之，说明变异度小。常用于描述偏态分布资料的离散程度。 极差和四分位数间距均没有利用所研究资料的全部信息，因此仍然不足以完整地反 映资料的离散程度。 方差（variance）和标准差（standard deviation）由于利用了所有的信息，而得到了广泛应用，常用于描述正态分布资料的离散程度。 变异系数（coefficient of variance , CV）亦称离散系数（coefficient of dispersion ）, 为标准差与均数之比，常用百分数表示。变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。 3?答：常用的相对数指标有：比，构成比和率。 比（ratio）,又称相对比，是A、B两个有关指标之比，说明A为B的若干倍或百 分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为比二A/B 率（rate）又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。常以百分率（%）、千分 率（%。）、万分率（1/万）、十万分率（1/10万）等表示。计算公式为： 率.= 实际发生某现象的观察单位数迸比例基数（K） 可能发生某现象的观察单位总数 构成比（proportion）又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或 第一章 绪论习题 一、选择题 1．统计工作和统计研究的全过程可分为以下步骤:（D ） A . 调查、录入数据、分析资料、撰写论文 B . 实验、录入数据、分析资料、撰写论文 C . 调查或实验、整理资料、分析资料 D. 设计、收集资料、整理资料、分析资料 E. 收集资料、整理资料、分析资料 2.在统计学中，习惯上把（B ）的事件称为小概率事件。 A.10.0≤P B. 05.0≤P 或01.0≤P C. 005.0≤P D.05.0≤P E. 01.0≤P 3～8 A.计数资料 B.等级资料 C.计量资料 D.名义资料 E.角度资料 3.某偏僻农村144名妇女生育情况如下：0胎5人、1胎25人、2胎70人、3胎30人、4胎14人。该资料的类型是（ A ）。 4.分别用两种不同成分的培养基（A 与B ）培养鼠疫杆菌，重复实验单元数均为5个，记录48小时各实验单元上生长的活菌数如下，A ：48、84、90、123、171；B ：90、116、124、225、84。该资料的类型是（C ）。 5.空腹血糖测量值，属于（ C ）资料。 6.用某种新疗法治疗某病患者41人，治疗结果如下：治愈8人、显效23人、好转6人、恶化3人、死亡1人。该资料的类型是（B ）。 7.某血库提供6094例ABO 血型分布资料如下：O 型1823、A 型1598、B 型2032、AB 型641。该资料的类型是（D ）。 8. 100名18岁男生的身高数据属于（C ）。 二、问答题 1．举例说明总体与样本的概念. 答：统计学家用总体这个术语表示大同小异的对象全体，通常称为目标总体，而资料常来源于目标总体的一个较小总体，称为研究总体。实际中由于研究总体的个体众多，甚至无限多，因此科学的办法是从中抽取一部分具有代表性的个体，称为样本。例如，关于吸烟与肺癌的研究以英国成年男子为总体目标，1951年英国全部注册医生作为研究总体，按照实验设计随机抽取的一定量的个体则组成了研究的样本。 2．举例说明同质与变异的概念 答:同质与变异是两个相对的概念。对于总体来说，同质是指该总体的共同特征，即该总体区别于其他总体的特征；变异是指该总体内部的差异，即个体的特异性。例如，某地同性别同年龄的小学生具有同质性，其身高、体重等存在变异。 3．简要阐述统计设计与统计分析的关系 答：统计设计与统计分析是科学研究中两个不可分割的重要方面。一般的，统计设计在前，然而一定的统计设计必然考虑其统计分析方法，因而统计分析又寓于统计设计之中；统计分析是在统计设计的基础上，根据设计的不同特点，选择相应的统计分析方法对资料进行分析 医学统计学 第一章 绪论 答案 名词解释： （1） 同质与变异：同质指被研究指标的影响因素相同，变异指在同质的基 础上各观察单位（或个体）之间的差异。 （2） 总体和样本：总体是根据研究目的确定的同质观察单位的全体。样本 是从总体中随机抽取的部分观察单位。 （3） 参数和统计量：根据总体个体值统计算出来的描述总体的特征量，称 为总体参数，根据样本个体值统计计算出来的描述样本的特征量称为 样本统计量。 （4） 抽样误差：由抽样造成的样本统计量和总体参数的差别称为抽样误 差。 （5） 概率：是描述随机事件发生的可能性大小的数值，用p 表示 （6） 计量资料：由一群个体的变量值构成的资料称为计量资料。 （7） 计数资料：由一群个体按定性因数或类别清点每类有多少个个体，称 为计数资料。。 （8） 等级资料：由一群个体按等级因数的级别清点每类有多少个体，称为 等级资料。 是非题： 1. × 2. × 3. × 4. × 5. √ 6. √ 7. × 单选题： 1. C 2. E 3. D 4. C 5. D 6. B 第二章 计量资料统计描述及正态分布 答案 名词解释： 1. 平均数 是描述数据分布集中趋势（中心位置）和平均水平的指标 2. 标准差 是描述数据分布离散程度（或变量变化的变异程度）的指标 3. 标准正态分布 以μ服从均数为0、标准差为1的正态分布，这种正态分布 称为标准状态分布。 4. 参考值范围 参考值范围也称正常值范围，医学上常把把绝大多数的某指 标范围称为指标的正常值范围。 填空题： 1. 计量，计数，等级 2. 设计，收集资料，分析资料，整理资料。 3. σ μχ-=u （变量变换）标准正态分布、0、1 4. σ± σ96.1± σ58.2± 68.27% 95% 99% 简答题 0. 算术均数、几何均数和中位数各有什么适用条件？ 答：（1）算术均数：适用对称分布，特别是正态或近似正态分布的数值变量资料。 （2）几何均数：适用于频数分布呈正偏态的资料，或者经对数变换后服从正态分布（对数正态分布）的资料，以及等比数列资料。 （3）中位数：适用各种类型的资料，尤其以下情况： A 资料分布呈明显偏态； B 资料一端或两端存在不确定数值（开口资料或无界资料）； C 资料分布不明。 1.对于一组近似正态分布的资料，除样本含量n 外，还可计算 S X ,和S X 96.1±，问各说明什么？ （1）X 为算数均数，说明正态分布或近似正态分布资料的集中趋势 （2）S 为标准差，说明正态分布或近似正态分布的离散趋势 （3）S X 96.1±可估计正态指标的95%的医学参考值范围，即此范围在理论上应包含95%的个体值。 2.试述正态分布、标准正态分布的联系和区别。 正态分布 标准正态分布 原始值X 无需转换 作u=（X-μ）/σ转换 分布类型 对称 对称 集中趋势 μ μ=0 均数与中位数的关系 μ=M μ=M 参考：标准正态分布的均数为0，标准差为1；正态分布的均数则为μ，标准差为σ（μ为任意数，而σ为大于0的任意数）。标准正态分布的曲线只有一条，而正态分布曲线是一簇。任何正态分布都可以通过标准正态变换转换成标准正态分布。标准正态分布是正态分布的特例。 3.说明频数分布表的用途。 1）描述频数分布的类型 2）描述频数分布的特征 3）便于发现一些特大或特小的可疑值 4）便于进一步做统计分析和处理 4.变异系数的用途是什么？ 多用于观察指标单位不同时，如身高与体重的变异程度的比较；或均数相差较大时，如儿童身高与成人身高变异程度的比较。 5.试述正态分布的面积分布规律。 （1）X 轴与正态曲线所夹的面积恒等于1或100%； （2）区间μ±σ的面积为68.27%，区间μ±1.96σ的面积为95.00%，区间μ±2.58σ的面积为99.00%。 6.试举例说明均数的标准差与标准误的区别与联系。 7.标准正态分布(u 分布)与t 分布有何不同？ 医学统计学（第六版） 课后答案 第一章绪论 一、单项选择题 答案 1. D 2. E 3. D 4. B 5. A 6. D 7. A 8. C 9. E 10. D 二、简答题 1答由样本数据获得的结果，需要对其进行统计描述和统计推断，统计描述可以使数据更容易理解，统计推断则可以使用概率的方式给出结论，两者的重要作用在于能够透过偶然现象来探测具有变异性的医学规律，使研究结论具有科学性。 2答医学统计学的基本内容包括统计设计、数据整理、统计描述和统计推断。统计设计能够提高研究效率，并使结果更加准确和可靠，数据整理主要是对数据进行归类，检查数据质量，以及是否符合特定的统计分析方法要求等。统计描述用来描述及总结数据的重要特征，统计推断指由样本数据的特征推断总体特征的方法，包括参数估计和假设检验。 3答统计描述结果的表达方式主要是通过统计指标、统计表和统计图，统计推断主要是计算参数估计的可信区间、假设检验的P 值得出相互比较是否有差别的结论。 4答统计量是描述样本特征的指标，由样本数据计算得到，参数是描述总体分布特征的指标可由“全体”数据算出。 5答系统误差、随机测量误差、抽样误差。系统误差由一些固定因素产生，随机测量误差是生物体的自然变异和各种不可预知因素产生的误差，抽样误差是由于抽样而引起的样本统计量与总体参数间的差异。 6答三个总体一是“心肌梗死患者”所属的总体二是接受尿激酶原治疗患者所属的总体三是接受瑞替普酶治疗患者所在的总体。 第二章定量数据的统计描述 一、单项选择题 答案 1. A 2. B 3. E 4. B 5. A 6. E 7. E 8. D 9. B 10. E 二、计算与分析 2 第三章正态分布与医学参考值范围 一、单项选择题 答案 1. A 2. B 3. B 4. C 5. D 6. D 7. C 8. E 9. B 10. A 二、计算与分析 1 2[参考答案] 题中所给资料属于正偏态分布资料，所以宜用百分位数法计算其参考值范围。又因血铅含量仅过大为异常，故应计算只有上限的单侧范围，即95P 。 第一章绪论 1.举例说明总体和样本的概念。 研究人员通常需要了解和研究某一类个体，这个类就是总体。总体是根据研究目的所确定的所有同质观察单位某种观察值（即变量值）的集合，通常有无限总体和有限总体之分，前者指总体中的个体是无限的，如研究药物疗效，某病患者就是无限总体，后者指总体中的个体是有限的，它是指特定时间、空间中有限个研究个体。但是，研究整个总体一般并不实际，通常能研究的只是它的一部分，这个部分就是样本。例如在一项关于2007年西藏自治区正常成年男子的红细胞平均水平的调查研究中，该地2007年全部正常成年男子的红细胞数就构成一个总体，从此总体中随即抽取2000人，分别测的其红细胞数，组成样本，其样本含量为2000人。 2.简述误差的概念。 误差泛指实测值与真实值之差，一般分为随机误差和非随机误差。随机误差是使重复观测获得的实际观测值往往无方向性地围绕着某一个数值左右波动的误差；非随机误差中最常见的为系统误差，系统误差也叫偏倚，是使实际观测值系统的偏离真实值的误差。 3.举例说明参数和统计量的概念。 某项研究通常想知道关于总体的某些数值特征，这些数值特征称为参数，如整个城市的高血压患病率。根据样本算得的某些数值特征称为统计量，如根据几百人的抽样调查数据所算得的样本人群高血压患病。统计量是研究人员能够知道的，而参数是他们想知道的。一般情况下，这些参数是难以测定的，仅能够根据样本估计。显然，只有当样本代表了总体时，根据样本统计量估计的总体参数才是合理的。 4.简述小概率事件原理。 当某事件发生的概率小于或等于0.05时，统计学上习惯称该事件为小概率事件，其含义是该事件发生的可能性很小，进而认为它在一次抽样中不可能发生，这就是所谓的小概率事件原理，它是进行统计推断的重要基础。第二章调查研究设计 1.调查研究主要特点是什么？ 调查研究的主要特点是：①研究的对象及其相关因素（包括研究因素和非研究因素）是客观存在的，不能人为给予干预措施②不能用随机化分组来平衡混杂因素对调查结果的影响。 2.简述调查设计的基本内容。 ①明确调查目的和指标②确定调查对象和观察单位③确定调查方法④确定调查方式⑤确定调查项目和调查表⑥制定资料整理分析计划⑦制定调查的组织计划。 3.试比较常用的四种概率抽样方法的优缺点。 （1）单纯随机抽样优点是：均数（或率）及标准误的计算简便。缺点是：当总体观察单位数较多时，要对观察单位一一编号，比较麻烦，实际工作中有时难以办到。 （2）系统抽样优点是：①易于理解，简便易行②容易得到一个按比例分配的样本，由于样本相应的顺序号在总体中是均匀散布的，其抽样误差小于单纯随机抽样。缺点是：①当总体的观察单位按顺序有周期趋势或单调递增（或递减）趋势，系统抽样将产生明显的偏性。但对于适合采用系统抽样的情形，一旦确定了抽样间隔，就必须严格遵守，不能随意更改，否则可能造成另外的系统误差②实际工作中一般按单纯随机抽样方法估计抽样误差，因此这样计算得到的抽样误差一般偏大。 （3）分层抽样优点是：①减少抽样误差：分层后增加了层内的同质性，因而观测值的变异度减小，各层的抽样误差减小，在样本含量先锋等的情况下其标准误一般小于单纯随机抽样、系统抽样和整群抽样的标准误②便于对不同的层采用不同的抽样方法，有利于调查组织工作的实施③还可对不同层进行独立分析。缺点是：当需要确定的分层数较多时，操作比较麻烦，实际工作中实施难度较大。 （4）整群抽样优点是：便于组织，节省经费，容易控制调查质量；缺点是：当样本含量一定时，其抽样误差一般大于单纯随机 医学统计学 第一章绪论 答案 名词解释： （1）同质与变异：同质指被研究指标的影响因素相同，变异指在同质的基础上各观察单位（或个体）之间的差异。 （2）总体和样本：总体是根据研究目的确定的同质观察单位的全体。样本是从总体中随机抽取的部分观察单位。 （3）参数和统计量：根据总体个体值统计算出来的描述总体的特征量，称为总体参数，根据样本个体值统计计算出来的描述样本的特征量称为 样本统计量。 （4）抽样误差：由抽样造成的样本统计量和总体参数的差别称为抽样误差。 （5）概率：是描述随机事件发生的可能性大小的数值，用p表示 （6）计量资料：由一群个体的变量值构成的资料称为计量资料。 （7）计数资料：由一群个体按定性因数或类别清点每类有多少个个体，称为计数资料。。 （8）等级资料：由一群个体按等级因数的级别清点每类有多少个体，称为等级资料。 是非题： 1.× 2.× 3.× 4.× 5.√ 6.√ 7.× 单选题： 1.C 2.E 3.D 4.C 5.D 6.B 第二章计量资料统计描述及正态分布 答案 名词解释： 1. 平均数是描述数据分布集中趋势（中心位置）和平均水平的指标 2. 标准差是描述数据分布离散程度（或变量变化的变异程度）的指标 3. 标准正态分布以μ服从均数为0、标准差为1的正态分布，这种正态分布 称为标准状态分布。 4. 参考值范围参考值范围也称正常值范围，医学上常把把绝大多数的某指 标范围称为指标的正常值范围。 填空题： 1.计量，计数，等级 2. 设计，收集资料，分析资料，整理资料。 3. σ μχ-=u （变量变换）标准正态分布、0、1 4. σ± σ96.1± σ58.2± 68.27% 95% 99% 5. 47.5% 6.均数、标准差 7. 全距、方差、标准差、变异系数 8. σμ96.1± σμ58.2± 9. 全距 R 10. 检验水准、显著性水准、0.05、 0.01 （0.1） 11. 80% 90% 95% 99% 95% 12. 95% 99% 13. 集中趋势、离散趋势 14. 中位数 15. 同质基础，合理分组 16. 均数，均数，μ，σ，规律性 17. 标准差 18. 单位不同，均数相差较大 是非题： 1. × 2. √ 3. × 4. × 5. × 6. √ 7. √ 8. √ 9. √ 10. √ 11. √ 12. √ 13. × 14. √ 15. √ 16. × 17. × 18. × 19. √ 20. √ 21. √ 单选题： 1. B 2. D 3. C 4. A 5. C 6. D 7. E 8. A 9. C 10. D 11. B 12. C 13. C 14. C 15. A 16. C 17. E 18. C 19. D 20. C 21. B 22. B 23. E 24. C 25. A 26. C 27. B 28. D 29. D 30. D 31. A 32. E 33. D 34. A 35. D 36. D 37. C 38. E 39. D 40. B 41. C 42. B 43. D 44. C 45. B 问答题： 1．均数﹑几何均数和中位数的适用范围有何异同？ 答:相同点,均表示计量资料集中趋势的指标。 不同点:表2-5.医学统计学名词解释及问答题
医学统计学课后习题答案
医学统计学 名词解释+问答题-1
医学统计学课后答案.
医学统计学简答题
【缩印整理版】医学统计学名词解释及问答题
医学统计学课后答案解析
医学统计学题库
医学统计学课后习题答案
最新医学统计学问答题(含答案)
医学统计学(第六版马斌荣)课后答案 很全面
医学统计学课后思考题答案(李晓松版)
医学统计学课后习题与答案
相关主题
文本预览