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医学统计学最佳选择题
医学统计学最佳选择题 一、绪论 医学统计学最佳选择题 一、绪论 1.下面的变量中，属于分类变量的是 A.脉搏 B.血型
C.肺活量 D.红细胞计数 E.血压 2.下面的变量中，属于数值变量的是 A.性别 B.体重 C.血型 D.职业 E.民族 3.下列有关个人基本信息的指标，其中属于有序分类变量的是 A.学历 B.民族 C.职业 D.血型 E.身高 4.若要通过样本作统计推断，样本应是 A.总体中典型的一部分 B.总体中任意部分
C.总体中随机抽取的一部分 D.总体中选取的有意义的一部分
E.总体中信息明确的一部分 5. 统计量是指 A.是统计总体数据得到的量 B.反映总体统计特征的量 C.是根据总体中的全部数据计算出的统计指标 D.是用参数估计出来的量 E.是由样本数据计算出来的统计指标 6.下列关于概率的说法，错误的是 A.通常用 P 表示 B.大小在 0～1 之间 C.某事件发生的频率即概率 D.在实际工作中，概率是难以获得的 E.某事件发生的概率 P0.05 时，称为小概率事件。
7.减少抽样误差的有效途径是 A.避免系统误差 B.控制随机测量误差 C.增大样本含量 D.减少样本含量 E.以上都不对 二、定量资料的统计描述 1．用均数和标准差能用于全面描述下列哪种资料的特征 A.正偏态分布 B.负偏态分布 C.正态分布 D.对数正态分布 E.任意分布 2．当各观察值呈倍数变化（等比关系）时，平均数宜用 A.均数 B.几何均数 C.中位数 D.相对数 E.四分位数间距 3.某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. M B. G
习 题
《医学统计学》第二版 （七年制临床医学用）
（一）最佳选择题
1。描述一组偏态分布资料的变异度，以( ）指标较好。
A。 全距 B。 标准差
C。 变异系数 D. 四分位数间距
E．方差
2.用均数和标准差可以全面描述( ）资料的特征.
A。 正偏态分布 B. 负偏态分布
C. 正态分布 D。 对称分布
E．对数正态分布
3。各观察值均加(或减)同一数后（ ）。
A. 均数不变，标准差改变 B. 均数改变，标准差不变
C。 两者均不变 D。 两者均改变
E．以上都不对
4.比较身高和体重两组数据变异度大小宜采用（ ）.
A. 变异系数 B. 方差
C. 极差 D. 标准差
E．四分位数间距
5.偏态分布宜用( )描述其分布的集中趋势。
A。 算术均数 B。 标准差
C. 中位数 D. 四分位数间距
E．方差
2 6。各观察值同乘以一个不等于0的常数后，( ）不变.
A．算术均数 B. 标准差
C。 几何均数 D. 中位数
E．变异系数
7。（ ）分布的资料,均数等于中位数.
A. 对数正态 B。 正偏态
C. 负偏态 D。 偏态
E．正态
8。对数正态分布是一种（ )分布.(说明：设X变量经Y=lgX变换后服从正态分布，问X变量属何种分布?）
A. 正态 B. 近似正态
1、已知治疗某病的新方法的疗效不会低于常规方法。为确定新疗法可否取代常规方法，试验者将两疗法进行平行观察后，应选择（） *
• A.单侧检验
• B.双侧检验
• C.卡方检验
• D.t检验
2、两组资料，回归系数b大的一组（） *
• A.相关系数r也大
• B.相关系数r较小
•
C.两变量关系密切
• D.两组相关系数大小关系尚不能确定
3、定性资料的统计推断常用（） *
• A.t检验
• B.正态检验
• C.F检验
• D.卡方检验
4、在简单线性回归分析中，得到回归系数为-0.30，经检验有统计学意义，说明（） *
• A.Y增加一个单位,X平均减少30％
• B.X增加一个单位，Y平均减少30％
• C..X增加一个单位，Y平均减少0.30个单位
• D.Y增加一个单位，X平均减少0.30个单位
5、为比较治疗某病的新疗法与常规方法，试验者将100名患者按性别、年龄等情况配成对子，分别接受两疗法治疗。观察得到有28对患者同时有效，5对患者同时无效，11对患者新药有效常规治疗无效。欲比较两种疗法的有效率是否相同，应选择的统计分析方法为（） *
• A.独立的两组二分类资料比较检验
• B.独立的两组二分类资料比较校正检验
• C.配对的两组二分类资料比较检验
• D.配对的两组二分类资料比较校正检验
6、在简单线性回归分析中，SXY（又称剩余标准差）反应（） *
• A.应变量Y的变异度
• B.自变量X的变异度
• C.扣除X影响后Y的变异度
• D.扣除Y的影响后X的变异度
7、四格表的自由度（） *
• A.不一定等于1
• B.一定等于1
• C.等于行×列数
•
D.样本含量减1
8、用两种方法检验已确诊的乳腺癌患者120名，甲法检出率为60％，乙法检出率为50％，甲乙两法一致检出率为35％，则整理成四格表后表中的d（两法均未检出者）为（） *
统计学分析方法有哪些
统计学分析方法是统计学在实际应用中使用的各种技术和方法。它们被广泛应用于各个领域，如社会科学、自然科学、商业、医学等。下面我将介绍一些常见的统计学分析方法。
1. 描述统计分析方法：描述统计方法用于对数据进行总结和描述。常见的描述统计方法包括：频率分布、中心趋势测度（例如平均值、中位数、众数）、散布测度（例如范围、标准差、方差）、分位数、相关性分析等。这些方法主要用于了解数据的基本特征和分布情况。
2. 探索性数据分析方法：探索性数据分析是一种用来探索数据的方法，常常用于发现数据中的特殊模式和异常值。它包括：直方图和箱线图、散点图和气泡图、层次聚类和主成分分析等。通过这些方法，我们可以进行数据的可视化分析，从而更好地理解数据。
3. 推断统计分析方法：推断统计是从样本数据推断总体特征的方法。常见的推断统计方法包括：参数估计、假设检验和置信区间。参数估计用于估计总体的未知参数，假设检验用于对总体参数进行推断，置信区间用于对总体参数进行区间估计。这些方法在实际应用中经常被用来进行统计推断。
4. 回归分析方法：回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法。它可以用于预测变量、解释变量之间的关系，并进行因果推断。常见的回归分析方法包括：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归和生存分析等。
5. 方差分析方法：方差分析是一种用于比较多个总体均值的方法，它可以用于分析因素对变量的影响。常见的方差分析方法包括：单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析等。
6. 时间序列分析方法：时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的方法。它可以用于预测未来的趋势、周期性和季节性，并进行时间序列模型的建立。常见的时间序列分析方法包括：移动平均法、指数平滑法、季节调整法和ARIMA模型等。
7. 聚类分析方法：聚类分析是一种将样本按其特征分成若干类别的方法。它可以用于数据的分类和群体的划分。常见的聚类分析方法包括：层次聚类和K均值聚类等。
