醫(yī)學統(tǒng)計學問答題含答案

1、簡答題 0. 算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)和中位數(shù)各有什么適用條件？答：（1）算術(shù)均數(shù)：適用對稱分布，特別是正態(tài)或近似正態(tài)分布的數(shù)值變量資料。（2）幾何均數(shù)：適用于頻數(shù)分布呈正偏態(tài)的資料，或者經(jīng)對數(shù)變換后服從正態(tài)分布（對數(shù)正態(tài)分布）的資料，以及等比數(shù)列資料。（3）中位數(shù)：適用各種類型的資料，尤其以下情況：A 資料分布呈明顯偏態(tài)；B 資料一端或兩端存在不確定數(shù)值（開口資料或無界資料）；C資料分布不明。1.對于一組近似正態(tài)分布的資料，除樣本含量n外，還可計算和，問各說明什么？（1）為算數(shù)均數(shù)，說明正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料的集中趨勢（2）S為標準差，說明正態(tài)分布或近似正態(tài)分布的離散趨勢（3）可估計正態(tài)指標的

2、95%的醫(yī)學參考值范圍，即此范圍在理論上應(yīng)包含95%的個體值。2.試述正態(tài)分布、標準正態(tài)分布的聯(lián)系和區(qū)別。正態(tài)分布標準正態(tài)分布原始值X無需轉(zhuǎn)換作u=（X-µ）/轉(zhuǎn)換分布類型對稱對稱集中趨勢µµ=0均數(shù)與中位數(shù)的關(guān)系µ=Mµ=M參考：標準正態(tài)分布的均數(shù)為0，標準差為1；正態(tài)分布的均數(shù)則為µ，標準差為（µ為任意數(shù)，而為大于0的任意數(shù)）。標準正態(tài)分布的曲線只有一條，而正態(tài)分布曲線是一簇。任何正態(tài)分布都可以通過標準正態(tài)變換轉(zhuǎn)換成標準正態(tài)分布。標準正態(tài)分布是正態(tài)分布的特例。3.說明頻數(shù)分布表的用途。1）描述頻數(shù)分布的類型 2）描述頻數(shù)

3、分布的特征 3）便于發(fā)現(xiàn)一些特大或特小的可疑值 4）便于進一步做統(tǒng)計分析和處理4.變異系數(shù)的用途是什么？多用于觀察指標單位不同時，如身高與體重的變異程度的比較；或均數(shù)相差較大時，如兒童身高與成人身高變異程度的比較。5.試述正態(tài)分布的面積分布規(guī)律。（1）X軸與正態(tài)曲線所夾的面積恒等于1或100%；（2）區(qū)間µ±的面積為68.27%，區(qū)間µ±1.96的面積為95.00%，區(qū)間µ±2.58的面積為99.00%。6.試舉例說明均數(shù)的標準差與標準誤的區(qū)別與聯(lián)系。7.標準正態(tài)分布(u分布)與t分布有何不同？t分布為抽樣分布，標準正態(tài)分布（u分布）

4、為理論分布。t分布比正態(tài)分布的峰值低，且尾部翹得更高。隨著自由度的增大，t分布逐漸趨近于標準正態(tài)分布。即當自由度時，t分布標準正態(tài)分布。8.均數(shù)的可信區(qū)間與參考值范圍有何不同？9.假設(shè)檢驗時，一般當P<0.05時，則拒絕H0，理論根據(jù)是什么？10.假設(shè)檢驗中a和P的區(qū)別何在？11.t檢驗的應(yīng)用條件是什么？12.I型錯誤與II型錯誤有何區(qū)別與聯(lián)系？ I型錯誤是指拒絕了實際上成立的所犯的“棄真”錯誤，其概率大小用表示。II型錯誤則是“接受”了實際上不成立的所犯的“取偽”錯誤，其概率大小用表示。當樣本含量n確定時，愈小，愈大；反之愈大，愈小。13.假設(shè)檢驗和區(qū)間估計有何聯(lián)系？假設(shè)檢驗用于推斷質(zhì)

5、的不同即判斷兩個（或多個）總體參數(shù)是否不等，而可信區(qū)間用于說明量的大小即判斷總體參數(shù)的范圍。兩者既互相聯(lián)系，又有區(qū)別。假設(shè)檢驗與區(qū)間估計的聯(lián)系在于可信區(qū)間亦可回答假設(shè)檢驗的問題，若算得的可信區(qū)間包含了，則按水準，不拒絕；若不包含，則按水準，拒絕，接受。也就是說在判斷兩個（或多個）總體參數(shù)是否不等時，假設(shè)檢驗和可信區(qū)間是完全等價的。14.為什么假設(shè)檢驗的結(jié)論不能絕對化？因為通過假設(shè)檢驗推斷作出的結(jié)論具有概率性，其結(jié)論不可能完全正確，有可能發(fā)生兩類錯誤。拒絕時，有可能犯I型錯誤；“接受” 時可能犯II型錯誤。無論哪類錯誤，假設(shè)檢驗都不可能將其風險降為0，因此在結(jié)論中使用絕對化的字如“肯定”，“一定

6、”，“必定”就不恰當。15方差分析的基本思想和應(yīng)用條件是什么？ 方差分析的基本思想是: 根據(jù)研究資料設(shè)計的類型及研究目的，把全部觀察值總變異分 解為兩個或多個組成部分，其總自由度也分解為相應(yīng)的幾個部分。例如完全隨機設(shè)計的方差 分析，可把總變異分解為組間變異和組內(nèi)變異，即SS 總SS 組內(nèi)SS 組間，總的自由度也 分解為相應(yīng)的兩部分，即 總= 組內(nèi) 組間。 離均差平方和除以自由度得均方MS，組間 均方(MS 組間)與誤差均方(MS 誤差)之比為F 值；如果各組處理的效應(yīng)一樣，則組間均方等 于組內(nèi)均方，即 F1；但由于抽樣誤差，F(xiàn) 值不正好等于1，而是接近 1；如果F 值較大， 遠離1，說明組間均

7、方大于誤差均方，反映各處理組的效應(yīng)不一樣，即各組均數(shù)差別有意義， 至于F 值多大才能認為差別有意義，可查F 界值表(方差分析用)來確定。 方差分析的應(yīng)用條件：各樣本是相互獨立的隨機樣本且來自正態(tài)總體各組總體方差相等，即方差齊性。16在完全隨機設(shè)計方差分析中SS組間、SS組內(nèi)各表示什么含義？表示組間變異，指各組處理樣本均數(shù)大小不等，是由處理因素（如果有）和隨機誤差造成的；表示組內(nèi)變異，指各處理組內(nèi)變量值大小不等，是由隨機誤差造成的。17 隨機區(qū)組設(shè)計的方差分析與完全隨機設(shè)計方差分析在設(shè)計和變異分解上有什么不同？區(qū)別點完全隨機設(shè)計隨機區(qū)組設(shè)計設(shè)計采用完全隨機化的分組方法，將全部試驗對象分配到g個處

8、理組（水平組），各組分別接受不同的處理。隨機分配的次數(shù)要重復多次，每次隨機分配都對同一個區(qū)組內(nèi)的受試對象進行，且各個受試對象數(shù)量相同，區(qū)組內(nèi)均衡。變異分解三種變異：=+四種變異：=+18.以實例說明為什么不能以構(gòu)成比代替率？19.秩和檢驗的優(yōu)缺點?20簡述直線回歸與直線相關(guān)的區(qū)別與聯(lián)系。聯(lián)系:1對于既可做相關(guān)又可做回歸分析的同一組數(shù)據(jù)，計算出的b與r正負號一致。2相關(guān)系數(shù)與回歸的假設(shè)檢驗等價，即對于同一樣本，tb=tr3同一組數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)和回歸系數(shù)可以互相換算：r=by，x*Sx/Sy4用回歸解釋相關(guān)：由于決定系數(shù)，當總和平方和固定時，回歸平方和的大小決定了相關(guān)的密切程度，回歸平方和越接近總

9、平方和，則越接近1，說明相關(guān)的效果越好。二者的區(qū)別：（1）資料要求上：相關(guān)要求X、Y服從雙變量正態(tài)分布，這種資料進行回歸分析稱為型回歸；胡桂要求Y在給定某個X值時服從正態(tài)分布，X是可以精確測量和嚴格控制的變量，稱為型回歸。（2）應(yīng)用上：說明兩變量間互相關(guān)系用相關(guān)，此時兩變量的關(guān)系是平等的；而說明兩變量間依存變化的數(shù)量關(guān)系用回歸，說明Y如何依賴于X而變化。（3）意義上：r說明具有直線關(guān)系的兩變量間相互關(guān)系的方向和密切程度；b表示X每變化一個單位所導致Y的平均變化量。（4）計算上：，（5）取值范圍：-1r1,-<b<.2、 二項分布、Poission 分布的應(yīng)用條件 二項分布的應(yīng)用條件

10、:醫(yī)學領(lǐng)域有許多二分類記數(shù)資料都符合二項分布(傳染病和遺傳 病除外)，但應(yīng)用時仍應(yīng)注意考察是否滿足以下應(yīng)用條件：(1) 每次實驗只有兩類對立 的結(jié)果；(2) n 次事件相互獨立；(3) 每次實驗?zāi)愁惤Y(jié)果的發(fā)生的概率是一個常數(shù)。 Poisson 分布的應(yīng)用條件:醫(yī)學領(lǐng)域中有很多稀有疾病(如腫瘤,交通事故等）資料都符合 Poisson 分布，但應(yīng)用中仍應(yīng)注意要滿足以下條件：（1) 兩類結(jié)果要相互對立；（2) n 次試驗 相互獨立；（3) n 應(yīng)很大, P 應(yīng)很小。3、極差、四分位數(shù)間距、標準差、變異系數(shù)的適用范圍有何異同？ 答：這四個指標的相同點在于均用于描述計量資料的離散程度。其不同點 為： 極

11、差可用于各種分布的資料，一般常用于描述單峰對稱分布小樣本資料的變 異程度，或用于初步了解資料的變異程度。若樣本含量相差較大，不宜用極差來 比較資料的離散程度。 四分位數(shù)間距適用于描述偏態(tài)分布資料、兩端無確切值或分布不明確資料的 離散程度。 標準差常用于描述對稱分布，特別是正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料的離散程 度。 變異系數(shù)適用于比較計量單位不同或均數(shù)相差懸殊的幾組資料的離散程度。 4.中位數(shù)、均數(shù)、幾何均數(shù)的適用條件有何異同。 （1）均數(shù)適用于描述對稱分布，特別是正態(tài)分布的數(shù)值變量資料的平均水 平；（2）幾何均數(shù)適用于描述原始數(shù)據(jù)呈偏態(tài)分布，但經(jīng)過對數(shù)變換后呈正態(tài) 分布或近似正態(tài)分布的數(shù)值變量資

12、料的平均水平；（3）中位數(shù)適用于描述呈明 顯偏態(tài)分布（正偏態(tài)或負偏態(tài)），或分布情況不明，或分布的末端有不確切數(shù)值 的數(shù)值變量資料的平均水平。 5. 第一類錯誤與第二類錯誤的區(qū)別與聯(lián)系。 當假設(shè)檢驗拒絕了實際上成立的零假設(shè)時，所犯的錯誤稱為第一類錯誤，其概率用 表示。當假設(shè)檢驗接受實際上不成立的零假設(shè)時，所犯的錯誤稱為第二類錯誤，其概率用 表示。當樣本含量一定時， 愈大， 愈小，反之， 愈小， 愈大。1 稱為檢驗效能或 把握度，其意義是兩總體確有差別，按 水準能發(fā)現(xiàn)它們有差別的能力。 6. 運用相對數(shù)時要注意哪些問題？ 應(yīng)用相對數(shù)時應(yīng)注意以下幾個事項（1）計算率和構(gòu)成比時觀察單位不宜過 ?。唬?

13、）注意正確區(qū)分構(gòu)成比和率，不能以比代率；（3）對率和構(gòu)成比進行比 較時，應(yīng)注意資料的可比性；（4）當比較兩個總率時，若其內(nèi)部構(gòu)成不同，需 要進行率的標準化；（5）兩樣本率比較時應(yīng)進行假設(shè)檢驗。7.方差分析后進行兩兩比較能否用t 檢驗？為什么？ t 檢驗僅用在單因素兩水平設(shè)計（包括配對設(shè)計和成組設(shè)計）和單組設(shè)計（給 出一組數(shù)據(jù)和一個標準值的資料）的定量資料的均值檢驗場合；而方差分析用在 單因素k 水平設(shè)計（k3）和多因素設(shè)計的定量資料的均值檢驗場合。方差分析 有十幾種，不同的方差分析取決于不同的設(shè)計類型。t 檢驗進行兩兩比較 其一，將多因素各水平的不同組合、簡單地看作單因素的多個水平（即視為單因

14、素水平）， 混淆了因素與水平之間的區(qū)別，從而錯誤地確定了實驗設(shè)計類型；其二，分析資料時，常錯 誤用單因素多水平設(shè)計或仍采用多次t 檢驗進行兩兩比較。誤用這兩種方法的后果是，不僅 無法分析因素之間的交互作用的大小，而且，由于所選用的數(shù)學模型與設(shè)計不匹配，易得出 錯誤的結(jié)論。參數(shù)檢驗與非參數(shù)檢驗的區(qū)別何在？各有何優(yōu)缺點？ （1）區(qū)別： 參數(shù)檢驗：以已知分布（如正態(tài)分布）為假定條件，對總體參數(shù)進行估計或檢驗。 非參數(shù)檢驗：不依賴總體分布的具體形式，檢驗分布位置是否相同。 （2）優(yōu)缺點： 參數(shù)檢驗：優(yōu)點是符合條件時，檢驗效能高。缺點是對資料要求嚴格，如等級資料、分 布不明或末端有不明確數(shù)據(jù)的資料不能用

15、參數(shù)檢驗，要求資料的分布類型已知且總體方差相 等。 非參數(shù)檢驗：優(yōu)點是應(yīng)用范圍廣、簡便；缺點是對于符合參數(shù)統(tǒng)計的資料，如果用非參 數(shù)統(tǒng)計會造成資料信息的丟失，致使檢驗效能下降，犯第二類錯誤的概率增大。故符合參數(shù) 統(tǒng)計條件的資料，要首先選用參數(shù)統(tǒng)計的方法。當參數(shù)統(tǒng)計的應(yīng)用條件得不到滿足時，應(yīng)選 用非參數(shù)統(tǒng)計。11. 對于同一資料，又出自同一研究目的，用參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗所得結(jié)果不一致時， 應(yīng)以何種結(jié)果為準。 當資料滿足參數(shù)檢驗方法的條件時，應(yīng)使用參數(shù)檢驗方法，當資料不滿足參數(shù)檢驗方 法的條件時，必須采用非參數(shù)檢驗方法。12、常見的統(tǒng)計圖有哪些？如何根據(jù)資料的性質(zhì)選用適當?shù)慕y(tǒng)計圖？ 常用的統(tǒng)計圖

16、及適用條件是: 條圖，適用于相互獨立的資料，以表示其指標大?。?百分條圖及遠圓圖，適用于構(gòu)成比資料，反映各組成部分的大??；普通線圖: 適用于連續(xù) 性資料，反映事物在時間上的發(fā)展變化的趨勢，或某現(xiàn)象隨另一現(xiàn)象變遷的情況。半對數(shù) 線圖，適用于連續(xù)性資料，反映事物發(fā)展速度(相對比)。直方圖: 適用于連續(xù)性變量資料， 反映連續(xù)變量的頻數(shù)分布。散點圖: 適用于成對數(shù)據(jù)，反映散點分布的趨勢。 14. 極差、四分位數(shù)間距、標準差、變異系數(shù)的適用范圍有何異同？ 答：這四個指標的相同點在于均用于描述計量資料的離散程度。其不同點 為： 極差可用于各種分布的資料，一般常用于描述單峰對稱分布小樣本資料的變 異程度，或

17、用于初步了解資料的變異程度。若樣本含量相差較大，不宜用極差來 比較資料的離散程度。 四分位數(shù)間距適用于描述偏態(tài)分布資料、兩端無確切值或分布不明確資料的 離散程度。 標準差常用于描述對稱分布，特別是正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料的離散程 度。 變異系數(shù)適用于比較計量單位不同或均數(shù)相差懸殊的幾組資料的離散程度。t檢驗、u檢驗和F檢驗的應(yīng)用條件各是什么? t檢驗的應(yīng)用條件是：未知而且n較小時，要求樣本來自正態(tài)總體；兩小樣本均數(shù)比較時，還要求兩樣本所屬總體的方差相等。u檢驗的應(yīng)用條件是：已知；未知但樣本含量較大。方差分析的應(yīng)用條件是：各樣本是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態(tài)總體；各處理組總體方差相等。2

18、普通線圖和半對數(shù)線圖在制作和應(yīng)用中有何主要區(qū)別？普通線圖繪制時，縱軸的尺度為算術(shù)尺度，并且一般應(yīng)從“0”開始；而半對數(shù)線圖縱坐標的尺度為對數(shù)尺度，起點沒有0。應(yīng)用上，普通線圖反映某事物隨時間變動的趨勢或某現(xiàn)象隨另一現(xiàn)象變遷的情況；而半對數(shù)線圖用來比較兩種或兩種以上事物物隨時間變動的速度（相對比）。應(yīng)用相對數(shù)的注意事項 應(yīng)用相對數(shù)時應(yīng)注意以下幾個事項（1）計算率和構(gòu)成比時觀察單位不宜過??；（2）注意正確區(qū)分構(gòu)成比和率，不能以比代率；（3）對率和構(gòu)成比進行比較時，應(yīng)注意資料的可比性；（4）當比較兩個總率時，若其內(nèi)部構(gòu)成不同，需要進行率的標準化；（5）兩樣本率比較時應(yīng)進行假設(shè)檢驗。 簡述率的標準化法

19、的基本思想 當比較兩個總率時，如果兩組內(nèi)部某種重要特征在構(gòu)成上有差別，則直接比較這兩個總率是不合理的；因為這些特征構(gòu)成上的不同，往往造成總率的升高或下降，從而影響兩個總率的對比。率標準化法的基本思想就是采用統(tǒng)一的內(nèi)部構(gòu)成計算標準化率，以消除內(nèi)部構(gòu)成不同對指標的影響，使算得的標準化率具有可比性。例如比較兩人群的死亡率、出生率、患病率時，常要考慮人群性別、年齡的構(gòu)成是否相同；試驗組和對照組治愈率的比較時，常要考慮兩組病情輕重、年齡、免疫狀態(tài)等因素的構(gòu)成是否相同。如其構(gòu)成不同，需采用統(tǒng)一的標準進行校正，然后計算校正后的標準化率進行比較，這種方法稱為標準化法。簡述非參數(shù)檢驗的適用資料。（1）等級資料；

20、 （2）偏態(tài)資料； （3）分布不明的資料； （4）資料中各組方差不齊，且轉(zhuǎn)換后不能達到方差齊性。簡述進行直線相關(guān)回歸分析應(yīng)注意的事項 （1）相關(guān)分析注意的事項 相關(guān)系數(shù)r是用來描述兩個變量間線性相關(guān)關(guān)系的密切程度和方向的統(tǒng)計指標。所以，如果目的是想定量地描述兩個變量間相互關(guān)系的密切程度和方向，則應(yīng)作相關(guān)分析。而且，r的絕對值大小，對利用回歸方程進行變量預測具有指導意義，如果r的絕對值很小，利用回歸方程從一個變量預測另一個變量的值是沒有多大意義的。 應(yīng)用相關(guān)分析時應(yīng)注意的問題： 進行相關(guān)分析時要有實際意義，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩事物或現(xiàn)象作相關(guān)分析。 相關(guān)關(guān)系不一定是因果關(guān)系，可能僅是表面上的伴隨關(guān)

21、系，或兩個變量同時受另一因素的影響。 不能只根據(jù)相關(guān)系數(shù)絕對值的大小來推斷兩事物現(xiàn)象之間有無相關(guān)以及相關(guān)的密切程度，而必須進行相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗。另外，不要把相關(guān)系數(shù)的顯著性誤解為兩事物或現(xiàn)象相關(guān)的強度。 關(guān)于相關(guān)分析的樣本的合并與分層問題，應(yīng)審慎對待。 散點圖在相關(guān)分析中具有重要作用，要充分利用。 （2）回歸分析的注意事項 作回歸分析要有實際意義，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象，隨意進行回歸分析，忽視事物現(xiàn)象間的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律。 直線回歸分析的資料，一般要求因變量Y是來自正態(tài)分布總體的隨機變量，自變量X可以是正態(tài)隨機變量，也可以是精確測量和嚴格控制的值。 進行回歸分析時，應(yīng)先繪制散點圖。 繪制散

22、點圖后，若出現(xiàn)一些特大特小的離群值（異常點），則應(yīng)及時復核檢查。 回歸直線不要外延。均數(shù)、幾何均數(shù)和中位數(shù)的適用范圍是什么？ （1）均數(shù)適用于描述對稱分布，特別是正態(tài)分布的數(shù)值變量資料的平均水平；（2）幾何均數(shù)適用于描述原始數(shù)據(jù)呈偏態(tài)分布，但經(jīng)過對數(shù)變換后呈正態(tài)分布或近似正態(tài)分布的數(shù)值變量資料的平均水平；（3）中位數(shù)適用于描述呈明顯偏態(tài)分布（正偏態(tài)或負偏態(tài)），或分布情況不明，或分布的末端有不確切數(shù)值的數(shù)值變量資料的平均水平。全距、四分位數(shù)間距、方差、標準差、變異系數(shù)各有何特點？ （1）全距是一組觀察值中最大值與最小值之差，計算簡單，意義明了，但全距的不能反映組內(nèi)其他觀察值之間的離散情況，并且容

23、易受個別特大值或特小值的影響，穩(wěn)定性較差；（2）四分位數(shù)間距內(nèi)包括了全部觀察值的一半，可看作為中間一半觀察值的全距，它比全距穩(wěn)定，但仍未考慮每個觀察值的離散度，它適用于描述偏態(tài)分布資料，特別是分布末端無確定數(shù)據(jù)資料的離散度；（3）方差是離均差平方和的均數(shù)，克服了全距和四分位數(shù)間距不能反映組內(nèi)每個觀察值離散度的缺點，但方差把觀察值的原度量單位變成了平方單位，導致計算結(jié)果難于解釋；（4）方差開方，即為標準差，它適宜于描述對稱分布，特別是正態(tài)分布的數(shù)值變量資料的離散程度；（5）變異系數(shù)是標準差與均數(shù)之比，它適宜于描述度量單位不同的觀察值的離散程度和度量單位相同但均數(shù)相差懸殊的觀察值的離散程度。1、統(tǒng)

24、計資料可以分成幾類? 答: 根據(jù)變量值的性質(zhì)，可將統(tǒng)計資料分為數(shù)值變量資料(計量資料)，無序分類變量資料(計數(shù)資料)，有序分類變量資料(等級資料或半定量資料)。用定量方法測定某項指標量的大小，所得資料，即為計量資料；將觀察對象按屬性或類別分組，然后清點各組人數(shù)所得的資料，即為計數(shù)資料；按觀察對象某種屬性或特征不同程度分組，清點各組人數(shù)所得資料稱為等級資料。2、不同類型統(tǒng)計資料之間的關(guān)系如何? 答: 根據(jù)分析需要，各類統(tǒng)計資料可以互相轉(zhuǎn)化。如男孩的出生體重，屬于計量資料，如按體重正常與否分兩類，則資料轉(zhuǎn)化為計數(shù)資料；如按體重分為: 低體重，正常體重，超體重，則資料轉(zhuǎn)化為等級資料。計數(shù)資料或等級資

25、料也可經(jīng)數(shù)量化后，轉(zhuǎn)化為計量資料。如性別，結(jié)果為男或女，屬于計數(shù)資料，如男性用0(或1)，女性用1(或0)表示，則將計數(shù)資料轉(zhuǎn)化為計量資料。3、頻數(shù)分布有哪兩個重要特征?答:頻數(shù)分布有兩個重要特征:集中趨勢和離散趨勢，是頻數(shù)分布兩個重要方面。將集中趨勢和離散趨勢結(jié)合起來分析，才能全面地反映事物的特征。一組同質(zhì)觀察值，其數(shù)值有大有小，但大多數(shù)觀察值集中在某個數(shù)值范圍，此種傾向稱為集中趨勢。另一方面有些觀察值較大或較小，偏離觀察值集中的位置較遠，此種傾向稱為離散趨勢。4、標準差有什么用途? 答: 標準差是描述變量值離散程度常用的指標，主要用途如下: 描述變量值的離散程度。兩組同類資料(總體或樣本)

26、均數(shù)相近，標準差大，說明變量值的變異度較大，即各變量值較分散，因而均數(shù)代表性較差；反之，標準差較小，說明變量異度較小，各變量值較集中在均數(shù)周圍，因而均數(shù)的代表性較好。結(jié)合均數(shù)描述正態(tài)分布特征；結(jié)合均數(shù)計算變異系數(shù)CV；結(jié)合樣本含量計算標準誤。5、變異系數(shù)(CV)常用于哪幾方面? 答: 變異系數(shù)是變異指標之一，它常用于以下兩個方面: 比較均數(shù)相差懸殊的幾組資料的變異度。如比較兒童的體重與成年人體重的變異度，應(yīng)使用CV；比較度量衡單位不同的幾組資料的變異度。如比較同性別，同年齡人群的身高和體重的變異度時，宜用CV。6、制定參考值范圍有幾種方法?各自適用條件是什么?答: 制定參考值范圍常用方法有兩種

27、: 正態(tài)分布法: 此法是根據(jù)正態(tài)分布的原理，依據(jù)公式: X±uS計算，僅適用于正態(tài)分布資料或?qū)?shù)正態(tài)分布資料。95%雙側(cè)參考值范圍按: X±1.96S計算；95%單側(cè)參考值范圍是: 以過低為異常者，則計算: X1.645S，過高為異常者，計算X1.645S。若為對數(shù)正態(tài)分布資料，先求出對數(shù)值的均數(shù)及標準差，求得正常值范圍的界值后，反對數(shù)即可。百分位數(shù)法。用P2.5P97.5估計95%雙側(cè)參考值范圍；P5或P95為95%單側(cè)正常值范圍。百分位數(shù)法適用于各種分布的資料(包括分布未知)，計算較簡便，快速。使用條件是樣本含量較大，分布趨于穩(wěn)定。一般應(yīng)用于偏態(tài)分布資料、分布不明資料或

28、開口資料。7、計量資料中常用的集中趨勢指標及適用條件各是什么?答: 常用的描述集中趨勢的指標有: 算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)及中位數(shù)。算術(shù)均數(shù)，簡稱均數(shù)，反映一組觀察值在數(shù)量上的平均水平，適用于對稱分布，尤其是正態(tài)分布資料；幾何均數(shù): 用G表示，也稱倍數(shù)均數(shù)，反映變量值平均增減的倍數(shù)， 適用于等比資料，對數(shù)正態(tài)分布資料；中位數(shù): 用M 表示，中位數(shù)是一組觀察值按大小順序排列后，位置居中的那個觀察值。它可用于任何分布類型的資料，但主要應(yīng)用于偏態(tài)分布資料，分布不明資料或開口資料。8、標準差，標準誤有何區(qū)別和聯(lián)系?答: 標準差和標準誤都是變異指標，但它們之間有區(qū)別，也有聯(lián)系。區(qū)別: 概念不同；標準差是描述觀

29、察值(個體值)之間的變異程度；標準誤是描述樣本均數(shù)的抽樣誤差；用途不同；標準差常用于表示變量值對均數(shù)波動的大小，與均數(shù)結(jié)合估計參考值范圍，計算變異系數(shù)，計算標準誤等。標準誤常用于表示樣本統(tǒng)計量(樣本均數(shù)，樣本率)對總體參數(shù)(總體均數(shù)，總體率)的波動情況，用于估計參數(shù)的可信區(qū)間，進行假設(shè)檢驗等。它們與樣本含量的關(guān)系不同: 當樣本含量 n 足夠大時，標準差趨向穩(wěn)定；而標準誤隨n的增大而減小，甚至趨于0 。聯(lián)系: 標準差，標準誤均為變異指標，如果把樣本均數(shù)看作一個變量值，則樣本均數(shù)的標準誤可稱為樣本均數(shù)的標準差；當樣本含量不變時，標準誤與標準差成正比；兩者均可與均數(shù)結(jié)合運用，但描述的內(nèi)容各不相同。9

30、、統(tǒng)計推斷包括哪幾方面內(nèi)容?答: 統(tǒng)計推斷包括: 參數(shù)估計及假設(shè)檢驗兩方面。參數(shù)估計是指由樣本統(tǒng)計量( 樣本均數(shù)，率)來估計總體參數(shù)(總體均數(shù)及總體率)，估計方法包括點值估計及區(qū)間估計。點值估計直接用樣本統(tǒng)計量來代表總體參數(shù)，忽略了抽樣誤差；區(qū)間估計是按一定的可信度來估計總體參數(shù)所在的范圍，按X±uX或X±uSX來估計。假設(shè)檢驗是根據(jù)樣本所提供的信息，推斷總體參數(shù)是否相等。10、假設(shè)檢驗的目的和意義是什么? 答: 在實際研究中，一般都是抽樣研究，則所得的樣本統(tǒng)計量（均數(shù)、率）往往不相等，這種差異有兩種原因造成: 其一是抽樣誤差所致，其二是由于樣本來自不同總體。如果是由于抽樣

31、誤差原因引起的差別，則這種差異沒有統(tǒng)計學意義，認為兩個或兩個以上的樣本來自同一總體，；另一方面如果樣本是來自不同的總體而引起的差異，則這種差異有統(tǒng)計學意義，說明兩個或兩個以上樣本所代表的總體的參數(shù)不相等。樣本統(tǒng)計量之間的差異是由什么原因引起，可以通過假設(shè)檢驗來確定。因此假設(shè)檢驗的目的是推斷兩個或多個樣本所代表的總體的參數(shù)是否相等。何謂假設(shè)檢驗?其一般步驟是什么? 所謂假設(shè)檢驗，就是根據(jù)研究目的，對樣本所屬總體特征提出一個假設(shè)，然后根據(jù)樣本所提供的信息，借助一定的分布，觀察實測樣本情況是否屬于小概率事件,從而對所提出的假設(shè)作出拒絕或不拒絕的結(jié)論的過程。假設(shè)檢驗一般分為以下步驟: 建立假設(shè)：包括: H0，稱無效假設(shè)；H1: 稱備擇假設(shè)； 確定檢驗水準：檢驗水準用表示，一般取0.05； 計算檢驗統(tǒng)計量：根據(jù)不同的檢驗方法，使用特定的公式計算；確定P值：通過統(tǒng)