统计学资料类型

第一章1、数据类型：按照所采用的计量尺度不同，我们将数据分为：分类数据（归于某一类别的非数字型数据，ex:血型），顺序数据（有序类别的非数据型数据，ex:喜好，产品等级），数值型数据（按照数字尺度测量的观测值）2、统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量，它是根据样本数据计算出来的一些量，是样本的函数，样本统计量通常用小写英文字母表示，若存在未知变量就不是统计量。

第二章1、概率抽样（随机抽样）：（1）特点：按一定的概率以随机原则抽取样本（抽取样本时使每个单位都有一定的机会被抽中）。

每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。

当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率（2）简单随机抽样：体现在每一个样本点的选取上（简单直观方便，但是效率低）（3）分层抽样：适用于总体差距大，体现在每一层样本点选取上（精度最高）（4）系统抽样：第一个样本点的选取是随机的（简单，提高精度，但是方差估计难）（5）整群抽样：要求：群集间互斥且周延，群集与群集间差异小，群集内类似总体每一群的选取是随机的（简单，相对集中，方便，但是精度较差）（6）多阶段抽样：先抽取群，但并不是调查群内的所有单位，而是再进行一步抽样，从选中的群中抽取出若干个单位进行调查。

2、非概率抽样（1）抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查（2）有方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样等方式3、比较：4、抽样误差：所有样本可能的结果与总体真值之间的平均性差异影响因素：样本量的大小、总体的变异性第三章1、数据审核：（1）原始数据：完整性，准确性；（2）二手数据：适用性，时效性，确认是否有必要做进一步的加工整理2、分类数据的图示：（1）条形图：主要反映分类数据的频数分布（2）帕累托图：各类别数据出现的频数多少排序的柱形图，用于展示分类数据分布。

（3）饼图：主要用于表示样本或总体中各组成部分所占的比例，用于研究结构性问题。

统计学资料类型
统计学是一门研究收集、分析和解释数据的学科，因此统计学资料类型也非常多样化。

在统计学中，常见的资料类型包括以下几种：
1. 数值资料：数值资料是指可以用数值来表示的数据类型。

它可以进一步分为连续型和离散型资料。

连续型数值资料是指在一定范围内可以取任意值的数据，例如身高、体重等；离散型数值资料是指只能取有限个数值的数据，例如人口数量、学生人数等。

2. 分类资料：分类资料是指将个体按照某种特征进行分类的数据类型。

它可以进一步分为名义型和有序型资料。

名义型分类资料是指分类之间没有任何顺序关系，例如性别、血型等；有序型分类资料是指分类之间具有一定的顺序关系，例如教育程度、收入水平等。

3. 时间序列资料：时间序列资料是指按照时间顺序排列的数据类型。

它可以用来研究某一现象随时间的变化趋势，例如股票价格、气温变化等。

4. 截面资料：截面资料是指在某一特定时间点上收集的数据类型。

它可以用来研究个体之间的差异，例如不同地区的人口数量、不同学历的就业率等。

在统计学中，不同的资料类型需要采取不同的统计分析方法。

例如，对于数值资料可以进行平均数、标准差等统计指标的计算；对于分类资料可以进行频数分布、百分比等统计分析；对于时间序列资料可以进行趋势分析、周期分析等；对于截面资料可以进行比较分析、相关性分析等。

总之，了解统计学资料类型对于正确选择适当的统计方法和进行准确的数据分析非常重要。

通过合理选择和应用统计方法，人们可以从数据中获取有用的信息，为决策和问题解决提供支持。

现代心理与教育统计学复习资料第一章心理与教育统计学基础知识1、数据类型称名数据计数数据离散型数据顺序数据等距数据测量数据连续型数据比率数据2、变量、随机变量、观测值变量就是可以挑相同值的量。

统计数据观测的指标都就是具备变异的指标。

当我们用一个量则表示这个指标的观测结果时，这个指标就是一个变量。

用来表示随机现象的变量，称为随机变量。

一般用大写的ｘ或ｙ表示随机变量。

随机变量所取得的值，称为观测值。

一个随机变量可以有许多个观测值。

３、总体、个体和样本须要研究的同质对象的全体，称作总体。

每一个具体内容研究对象，称作一个个体。

从总体中抽出的用以推测总体的部分对象的集合称为样本。

样本中包含的个体数，称为样本的容量n。

通常把容量n≥30的样本称作大样本；而n＜30的样本称作大样本。

４、统计数据量和参数统计数据指标平均数标准差相关系数回归系数统计数据量srb参数μσρβ5、统计误差误差就是测量得值与真值之间的差值。

测出数值＝真值＋误差统计误差归纳起来可分为两类：测量误差与抽样误差。

由于采用的仪器、测量方法、读数方法等问题导致的测出值与真值之间的误差，称作测量误差。

由于随机抽样造成的样本统计量与总体参数间的差别，称为抽样误差第二章统计图表一、数据的整理在展开整理时，如果没充裕的理由证明某数据就是由实验中的过错导致的，就无法轻而易举将其确定。

对于个别极端数据与否该剔出，应当遵从三个标准差法则。

二、次数原产表中（一）简单次（频）数分布表（二）相对次数分布表将次数原产表各组的实际次数转变为相对次数，即为用频数比率（f／n）或百分比f）去则表示次数，就可以做成相对次数原产表中（?100%n（三）累加次数分布表（四）双列次数分布表双列次数原产表中又称有关次数原产表中，就是对存有联系的两列变量用同一个表中则表示其次数原产。

所谓有联系的两列变量，一般是指同一组被试中每个被试两种心理能力的分数或两种心理特点的指标，或同一组被试在两种实验条件下获得的结果。

医学统计学笔记一、绪论及基本概念1. 资料类型①计量资料（定量资料、数值变量资料）：连续型、离散型②计数资料（定性资料、无序分类变量、名义变量）：二分类、多分类③等级资料（半定量资料、有序分类变量）信息量：计量资料＞等级资料＞计数资料2.误差类型①过失误差：可避免②系统误差：具有明确的方向性，可避免③随机误差：分为随机测量误差和随机抽样误差，没有固定的大小和方向，不可避免3.核心概念参数：u、σ；固定的常数，总体的统计指标，参数大小客观存在，但往往未知。

统计量：X̅，S，P；样本的统计指标，参数附近波动的随机变量。

概率为参数，频率为统计量。

4.医学统计工作的基本步骤：设计、收集资料、整理资料、分析资料二、计量资料的统计描述1.集中趋势的描述a.算术均数，简称均数（mean）：主要适用于对称分布或偏度不大的资料，尤其适合正态分布资料。

不能用于开口型资料。

u（总体均数），X（样本均数）。

b.几何均数（geometric mean，G）：适用于经对数转换后呈对称分布。

观察值不能为0 、不能同时有正有负。

同一资料算得的几何均数小于算术均数。

c.中位数（median, M）和百分位数（precentile, Px）：适用于各种分布类型资料。

当计量资料适合计算均数或几何均数时，不宜用中位数表示其平均水平。

用频数表法计算百分位数时，组距不一定要相等。

P x=L x+i x(n∗x%−∑f L)f xL x：第x百分位数所在组段的下限i x：第x百分位数所在组段的组距f x：第x百分位数所在组段的频数∑f L：第x百分位数所在组段上一组段累计频数d.调和均数（harmonic mean，H）：适用于表达呈极严重的正偏态分布资料的平均水平。

计算方法为求倒数的均值后再取其倒数。

SPSS：在Transform中输入公式。

2.离散（dispersion）趋势的描述a.极差（range，R）：也称为全距。

b.四分位数间距（quartile range，Q）：即统计图中箱子的高度，常用于偏态资料离散度的描述，多与M 合用。

一、名词解释1、定性数据是指只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据，具体又分为定类数据与定序数据。

（定类数据是对事物进行分类的结果，表现为类别，由定类尺度计量而成。

定序数据是对事物按照一定的排序进行分类的结果，表现为有顺序的类别，由定序尺度计量而成。

）2、定量数据是指用数值来表现事物数量特征的数据，具体又分为定距数据与定比数据两种。

（定距数据是一种不仅能反映事物所属的类别和顺序，还能反映事物类别或顺序之间数量差距的数据，由定距尺度计量而成。

定比数据是一种不仅能体现事物之间数量差距，还能通过对比运算，即计算两个测度值之间的比值来体现相对程度的数据，由定比尺度计量而成。

）3、长期趋势是指时间数列中指标值在较长一段时间内，由于受普遍的、持续的、决定性的基本因素的作用，使发展水平沿着一个方向持续向上或向下发展或持续不变的基本态势。

4、季节变动是指数列中各期指标值随着季节交替而出现周期性的、有规则的重复变动，这里的时间通常指一年。

5、循环变动是指时间数列中各项指标值随着时间变动发生周期性的重复变化，但循环变动所需的时间更长，重复变动的规律性、变动周期和时间也不像季节变动来得稳定、可以预测。

6、不规则变动是由未能得到解释的一些短期波动所组成的，常指时间数列由于受偶然因素或意外条件影响，在一段时间内（通常指短期内）呈现不规则的或自然不可预测的变动。

7、相关关系，也称统计相关，是指现象之间存在的非确定性的数量依存关系。

8、点估计也称定值估计，就是以样本观测数据为依据，对总体参数做出确定值的估计，也就是用一个样本的具体统计值去估计总体的未知参数。

9、区间估计，就是指用一个具有一定可靠程度的区间范围来估计总体参数，即对于未知的总体参数θ，想办法找出两个数值θ1和θ2（θ1＜θ2），使θ处于区间（θ1，θ2）内的概率为1-α，即π（θ1＜θ＜θ2）=1-α。

区间（θ1，θ2）为总体参数的估计区间或置信区间，θ1为估计下限或置信下限，θ2为估计上限或置信上限。

统计资料的设计方案类型统计资料的设计方案类型统计资料的设计方案是指在进行统计调查或研究时，为了收集和整理数据，而制定的一套有序的步骤和方法。

它涉及到数据收集、数据处理和数据分析等环节，对于统计结果的准确性和可靠性起着重要的作用。

以下是一些常见的统计资料设计方案类型。

1. 抽样调查设计方案抽样调查是统计学中常用的数据收集方式，通过从总体中选取一部分样本进行调查，从而推断总体的特征。

抽样调查设计方案包括总体的选择、样本量的确定、抽样方法的选择等。

常见的抽样方法有简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等。

2. 调查问卷设计方案问卷调查是一种常见的数据收集方式，通过向被调查对象发放问卷，收集他们的观点、意见和行为数据。

调查问卷设计方案包括问题的选取、问题的顺序和布局、答题方式的确定等。

设计良好的调查问卷可以确保被调查对象理解问题，并提供准确的回答。

3. 实验设计方案实验设计是为了验证某种因果关系而进行的一种研究方法。

实验设计方案包括实验变量的选择、实验组和对照组的确定、实验过程的控制等。

良好的实验设计可以降低实验误差，提高实验结果的可解释性。

4. 统计数据处理方案在数据收集完成后，需要对数据进行处理和整理，以便进行后续的数据分析。

数据处理方案包括数据清洗、数据编码、数据录入和数据校验等。

合理的数据处理方案可以提高数据的准确性和完整性，减少数据分析中的偏差。

5. 数据分析方案数据分析是根据收集到的数据进行推断、总结和解释的过程。

数据分析方案包括数据分布的描述统计、假设检验、回归分析等。

合理的数据分析方案可以帮助研究者得到准确的结果和可靠的结论。

统计资料的设计方案类型多种多样，根据不同的研究目的和数据特点选择适合的方案是非常重要的。

在进行统计调查或研究时，研究者应根据实际情况制定合理的设计方案，以确保数据的准确性和可靠性。

第二部分数据的整理与抽样一、统计学的基本概念1、统计资料定义：凡是可以推导出某项论断的事实或数字均称为统计资料。

统计资料是进行分析、推断、预测的基础。

要根据研究的目的、要求，有计划地收集统计资料。

统计资料原始资料（初级）：未经过加工处理的第一手统计调查资料。

次级资料：经过加工处理的数据（有权威性的公开发表的：统计年鉴、行业协会公布的报告等等）。

统计数据度量数据：用数量尺度测量的数据，如年龄、成绩。

品质数据：不用数量尺度测量的数据，如性别，企业类型。

称关于特定问题的统计资料为一个资料集合，其主要特征有：元素：统计资料由各个元素组成。

变量：元素的特征。

有定量的变量与定性的变量。

观测：一次观测指对统计资料中某一元素的所有变量表述的记录。

xxx xxx xxx xxx xxx xxx王五xxx xxx xxx xxx xxx Xxx李四xxx xxx xxx xxx xxx xxx张三…..…..….班级专业学号姓名2、统计资料收集的方法与途径方法间接引用直接收集实验式：设计统计实验，控制某些因素以研究其对变量的影响。

例如确定产品的价格弹性观察式：对变量的影响因素不加任何限制。

根据统计研究的目的和要求收集统计资料。

所收集的资料必须满足准确性、及时性和完整性的要求。

统计报表组织方式专门调查普查重点调查抽样调查典型调查途径直接观察：通过观察对象的活动进行记录获得资料。

优点：资料全面生动，避免由于理解偏差造成的误差。

缺点：耗时、人力，对观察者素质要求高。

访问：与被调查对象直接接触，获得资料问卷调查：设计并发放调查表。

优点：避免调查人对调查对象的直接影响，缺点：返回率低，无法保证调查表的质量。

3、总体与个体（1）定义：凡是客观存在的、具有统一性质的由个别事物组成的集合体，称为统计总体。

构成总体的个别事物称为个体（总体单位）。

（2）总体与个体必须具备的条件客观性：特定的非一般意义上；大量性：包含足够多的个体以避免偶然性；同质性：构成总体的个体在性质上必须是相同的，否则无法反映总体的特征；差异性：构成总体的个体之间存在差异。

统计学知识点第一章概论1. 总体（Population ）：根据研究目的确定的同质对象的全体（集合）；样本（Sample ）：从总体中随机抽取的部分具有代表性的研究对象。

2. 参数（Parameter ）：反映总体特征的统计指标，如总体均数、标准差等，用希腊字母表示，是固定的常数；统计量（Statistic ）：反映样本特征的统计指标，如样本均数、标准差等，采用拉丁字字母表示，是在参数附近波动的随机变量。

3. 统计资料分类：定量（计量）资料、定性（计数）资料、等级资料。

第二章计量资料统计描述1. 集中趋势：均数（算术、几何）、中位数、众数2. 离散趋势：极差、四分位间距（QR =P 75-P 25）、标准差（或方差）、变异系数（CV ）3. 正态分布特征：①X 轴上方关于X =对称的钟形曲线；②X =时，f(X)取得最大值；③有两个参数，位置参数和形态参数；④曲线下面积为1，区间±的面积为%，区间±的面积为%，区间±的面积为%。

4. 医学参考值范围的制定方法：正态近似法：/2X u S α±；百分位数法：。

第三章总体均数估计和假设检验1. 抽样误差（Sampling Error ）：由个体变异产生、随机抽样造成的样本统计量与总体参数的差异。

抽样误差不可避免，产生的根本原因是生物个体的变异性。

2. 均数的标准误（Standard error of Mean, SEM ）：样本均数的标准差，计算公式：/X n σσ=。

反映样本均数间的离散程度，说明抽样误差的大小。

3. 降低抽样误差的途径有：①通过增加样本含量n ；②通过设计减少S 。

4. t 分布特征：①单峰分布，以0为中心，左右对称；②形态取决于自由度，越小，t 值越分散，t 分布的峰部越矮而尾部翘得越高；③当逼近∞,X S 逼近X σ, t 分布逼近u 分布，故标准正态分布是t 分布的特例。

5. 置信区间（Confidence Interval , CI ）：按预先给定的概率（1-）确定的包含总体参数的一个范围，计算公式：/2,X X t S αν±或/2,X X u S αν±。

统计学简答题1、统计数据可以分为哪几种类型？不同类型的数据各有什么特点？答：①按照所采用的计量尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据。

分类数据和顺序数据说明的是事物的品质特征，通常是用文字来表述的，其结果均表现为类别，因此统称定性数据或品质数据。

数值型数据说明的是现象的数量特征，通常是用数值来表现，因此也可称为定量数据或数量数据。

②按照统计数据的收集方法，可以将统计数据分为观测数据和实验数据。

观测数据是通过调查或观测而收集到的数据，这类数据是在没有对事物人为控制的条件下得到的。

实验数据则是在实验室中控制对象而收集到的数据。

③按照被描述的现象与时间的关系，可以将统计数据分为截面数据和时间序列数据。

截面数据通常是在不同的空间获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。

时间序列数据是按时间顺序收集到的，用于描述现象随时间变化的情况。

2、比较概率抽样和非概率抽样的特点，举例说明什么情况下适合采用概率抽样？什么情况下适合非概率抽样？答：概率抽样的特点①抽样时是按一定的概率以随机原则抽取样本。

②每个单位被抽中的概率是已知的，或是可以计算出来的。

③当用样本对总体目标量进行估计时，要考虑到每个样本单位被抽中的概率。

非概率抽样的特点：操作简便，时效快，成本低，而且对于抽样中的统计学专业技术要求不是很高。

非概率抽样适合探索性的研究，调查的结果用于发现问题，为更深入的数量分析提供准备。

同时也适合市场调查中的概念测试，如产品包装测试、广告测试等。

概率抽样适合调查的目标是用样本的调查结果对总体相应的参数进行估计，并计算估计的误差，得到总体参数的置信区间。

3、直方图与条形图有何区别？答：①条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度则是固定的；直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。

②由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。

1、数据类型：分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行匪类的结果，数据表现为类别，是用文字来表述。

（定性数据或品质数据）顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。

有类别，但类别是有序的。

（定性数据或品质数据）数值型数据：按数字尺度测量的观察值，其结果表现为具体的数值。

现实中所处理的大多数都是数值型数据。

(定量数据或数量数据)2、截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据，这类数据通常是在不同的空间上获得的，用于描述现象在某一时刻的变化情况。

3、总体：是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成。

可分为有限总体和无限总体。

4、样本：从总体中抽取的一部分元素的集合，构成样本的元素的数目称为样本量。

5、参数（对应总体）是用来描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解总体的某种特征值。

6、统计量（对应样本）是用来描述样本特征的概括性数字度量。

是根据样本数据计算出来来的一个量，由于抽样时随机的，因此统计量是样本的函数。

7、调查方法：普查，抽样调查，统计报表8、抽样采集数据的方式分为概率抽样和非概率抽样。

9、概率抽样：简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样。

10、非概率抽样：方便抽样、判断抽样、自愿样本、滚雪球抽样、配额抽样。

11、搜集数据的基本方法：自填式、面访式、电话式12、数据的误差：抽样误差和非抽样误差抽样误差：是有抽样的随机性引起的样本结果与总体真值的误差。

非抽样误差：相对抽样误差而言的，初抽样误差之外的，由于其他原因引起的样本观察结果与总体真值之间的差异。

13、集中趋势：一组数据向某一中心值靠拢的程度，反映了一组数据中心点的位置所在表示。

众数主要用于14、众数（分类数据）：是一组数据中出现次数最多的变量值，用M测度分类数据的集中趋势，当然也适用于作为顺序数据以及数值型数据集中趋势的测度值。

众数是一个位置代表值，他不受数据中极端值的影响。

1、统计数据有哪些分类？不同类型的数据有什么不同特点？试举例说明。

（一）统计数据按照所采用的计量尺度不同，可以分为定性数据与定量数据两类。

一、定性数据是指只能用文字或数字代码来表现事物的品质特征或属性特征的数据，具体又分为定类数据与定序数据两种。

（1）定类数据：按照事物的某种属性对其进行平行的分类或分组所形成的数据。

特点：①定类数据只测度了事物之间的类别差，而对各类之间的其他差别却无法从中得知，因此各类地位相同，顺序可以任意改变②对定类数据，可以且只能计算每一类别中各元素个体出现的频数。

人口的性别（男、女），为了便于统计处理，用数字代码来表示各个类别，例如分别用1、0表示男性与女性，要注意的是，这时的数字没有任何程度上的差别或大小多少之分，只是符号而已。

（2）定序数据：对事物之间等级或顺序差别测度所形成的数据。

特点：①不仅可以测度类别差（分类），还可以测度次序差（比较优劣或排序）②无法测出类别之间的准确差值，因此该尺度的计量结果只能排序，不能进行算术运算。

产品等级（一等品、二等品…）考试成绩（优、良、差）二、定量数据是指用数值来表现事物数量特征的数据，具体又分为定距数据与定比数据两种。

（1）定距数据：对事物类别或次序之间间距的测度所形成的数据。

特点：①不仅能将事物区分为不同类型并进行排序而且可准确指出类别之间的差距是多少②定距尺度通常以自然或物理单位为计量尺度，因此测量结果往往表现为数值③计量结果可以进行加减运算(加减运算有意义)④“0”是测量尺度上的一个测量点，并不代表“没有”。

100分制考试成绩；摄氏温度对不同地区温度的测量。

（2）定比数据（比率尺度）：是能够测算两个测度值之间比值的数据。

特点：①与定距尺度属于同一层次，计量结果也表现为数值②除了具有其他三种计量尺度的全部特点外，还具有可计算两个测度值之间比值的特点③“0”表示“没有”，即它有一固定的绝对“零点”，因此它可进行加、减、乘、除运算（而定距尺度只可进行加减运算）职工月收入、企业产值、企业销售收入3亿元，人的身高176厘米、体重65公斤，物体的长度30厘米、面积600平方厘米、容积9000立方厘米，水稻的平均亩产400 公斤/亩，某地区的人均国内生产总值25000元/人、第三产业比重48%等，都是定比数据。

1. 医学统计工作可分为四个步骤：统计设计、搜集资料、整理资料和分析资料。

2. 统计资料的类型 :定量资料 ,亦称计量资料,是用定量的方法测定观察单位（个体）某项指标数值的大小，所得的资料称定量资料。

如身高（㎝）、体重（㎏）.定性资料 亦称计数资料或分类资料，是将观察单位按某种属性或类别分组，清点各组的观察单位数，所得的资料称定性资料。

定性资料的观察指标为分类变量（categorical variable ）。

如人的性别按男、女分组；化验结果按阳性、阴性分组.等级资料,亦称有序分类资料，是将观察单位按属性的等级分组，清点各组的观察单位数，所得的资料为等级资料。

如治疗结果分为治愈、显效、好转、无效四个等级。

3. 参数（parameter ）:由总体计算或得到的统计指标称为参数。

总体参数具有很重要的参考价值。

如总体均数μ，总体标准差σ等。

统计量（statistic ）:由样本计算的指标称为统计量。

如样本均数，样本标准差s 等。

注意：一般不容易得到参数，而容易获得样本统计量。

3. 抽样误差: 由于随机抽样所引起的样本统计量与总体参数之间的差异以及样本统计量之间的差别称为抽样误差。

如样本均数与总体均数之间的差别，样本率与总体率的差别等。

4. 频数分布表的用途: 1.揭示资料的分布类型 2.观察资料的集中趋势和离散趋势 3.便于发现某些特大或特小的可疑值 4.便于进一步计算统计指标和作统计处理 .5. 集中趋势的描述 : 代表一组同质变量值的集中趋势或平均水平。

常用的平均数有算术均数、几何均数和中位数。

另外不常用的有：众数，调和平均数和调整均数等。

6. 中位数 ：将一组变量值从小到大按顺序排列，位次居中的变量值称为中位数(median ，简记为M)。

适用条件：①变量值中出现个别特小或特大的数值;②资料的分布呈明显偏态，即大部分的变量值偏向一侧;③变量值分布一端或两端无确定数值，只有小于或大于某个数值;④资料的分布不清。

第一章测试1.参数是指总体的统计指标。

（）A:对B:错答案:A2.概率的取值范围为[-1,1]。

（）A:对B:错答案:B3.统计学中资料类型包括（）A:离散型资料B:等级资料C:计数资料D:计量资料E:连续型资料答案:BCD4.医学统计学的研究内容包括研究设计和研究分析两个方面。

（）A:对B:错答案:A5.样本应该对总体具有代表性。

（）A:对B:错答案:A第二章测试1.抽样单位的数目越大，抽样误差越大。

（）A:对B:错答案:B2.以下不属于概率抽样的是（）A:分层抽样B:简单随机抽样C:整群抽样D:雪球抽样E:多阶段抽样答案:D3.整群抽样的优点（）A:抽样误差大B:易于理解，简单易行C:节省经费，容易控制调查质量D:均数及标准差计算简便E:减少抽样误差答案:B4.概率抽样主要包括简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样和便利抽样。

（）A:对B:错答案:B5.进行分层抽样时要求（）A:各群内差异相同B:无要求C:群间差异越小越好D:各群内差异越小越好E:群间差异越大越好答案:D第三章测试1.在正态性检验中，P＞0.05时可认为资料服从正态分布。

（）A:错B:对答案:B2.在两样本均数比较的t检验中，无效假设是（）A:两样本均数相等B:两总体均数相等C:样本均数等于总体均数D:两样本均数不等E:两总体均数不等答案:B3.在两样本率比较的卡方检验中，无效假设是（）A:样本率等于总体率B:两总体率不等C:两样本率相等D:两总体率相等E:两样本率不等答案:D4.配对设计资料，若满足正态性和方差齐性。

要对两样本均数的差别作比较，可选择（）A:秩和检验B:完全随机设计方差分析C:u检验D:配对t检验E:卡方检验答案:D5.用最小二乘法确定直线回归方程的原则是各观测点距直线纵向距离平方和最小。

（）A:对B:错答案:A第四章测试1.定量数据即计量资料（）A:对B:错答案:A2.定量数据的统计描述包括集中趋势、离散趋势和频数分布特征。

福建中医药大学医学统计学第二章资料收集与整理主要内容资料类型资料收集与整理第一节第二节第一节资料类型•统计学中需要处理的数据统称为资料（data）。

•资料由变量及其变量值组成。

•变量（variable）表示随机现象的某种特征或属性，即研究的项目或指标。

•变量值（value of variable）又称观察值（observed value），是指变量的测定结果。

一、变量类型●变量类型的划分方法有多种●不同的划分方法产生不同的变量类型一、变量类型按取值结果分连续型变量（continuous variable）离散型变量（discrete variable）该变量的可取值为某个区间的任何数值。

数字的特点：可取小数该变量的可取值为有限个或可列无穷个。

数字的特点：正整数一、变量类型----连续型变量正常人血清铜含量（pg/L）20.216.519.923.420.021.315.516.818.917.016.119.218.116.818.414.721.917.413.018.317.422.815.617.119.918.519.523.023.217.4 19.122.421.019.516.517.817.212.415.021.1 17.718.414.915.914.916.014.221.014.218.5身高、体重、血常规、肝功能、肾功能等，各种生理生化检测指标一、变量类型----离散型变量某年甲、乙两县人口资料（人）细胞数、人口数、治疗有效例数等一、变量类型按在统计分析中所起的作用分标识变量分析变量自变量因变量协变量如编号、住院号，用于对数据进行管理一、变量类型按观察指标的性质分类定量变量分类变量无序变量，名义变量数值变量，尺度变量需用一定的仪器或尺度测量的变量有序变量，名义变量二、资料类型对应于变量按观察指标性质的分类。

计量资料（定量资料）计数资料等级资料由定量变量及其观测值组成由无序变量及其观测值组成由有序变量及其观测值组成分类资料二、资料类型资料类型特点变量类型实例计量资料(定量资料) 每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位连续型或离散型，数值变量身高(cm),体重(kg),细胞数(个),人口数(人)分类资料（定性资料）无序分类资料(计数资料) 每个个体观察结果的属性或分类间无大小顺序之分。