衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(jié)VIP

1、word衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(jié)王玉林 石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院預(yù)防醫(yī)學(xué)系一簡答題1. 方差分析的根本思想是什么？方差分析的根本思想就是把全部觀察值間的變異總變異按設(shè)計(jì)和需要分解成兩個(gè)或多個(gè)組成局部，然后將各局部的變異與隨機(jī)誤差進(jìn)行比擬，以判斷各局部的變異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，總自由度也分解成相應(yīng)的幾個(gè)局部，再做分析。分解的每一局部代表不同的含義，其中至少有一局部代表各均數(shù)間的變異情況，另一局部代表誤差。2. 標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)別與聯(lián)系？標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤都是變異指標(biāo)，但它們之間有區(qū)別，也有聯(lián)系。1.區(qū)別：概念不同：標(biāo)準(zhǔn)差是描述觀察值(個(gè)體值)之間的變異程度；標(biāo)準(zhǔn)誤是描述樣本均 數(shù)的抽樣誤差； 用途不同：標(biāo)準(zhǔn)差與均數(shù)

2、結(jié)合估計(jì)參考值范圍，計(jì)算變異系數(shù)，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤等。 標(biāo)準(zhǔn)誤用于估計(jì)參數(shù)的可信區(qū)間，進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)等。 它們與樣本含量的關(guān)系不同：當(dāng)樣本含量 n 足夠大時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差趨向穩(wěn)定；而標(biāo) 準(zhǔn)誤隨n的增大而減小，甚至趨于0 。2. 聯(lián)系：標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)誤均為變異指標(biāo)，當(dāng)樣本含量不變時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差成正比。3. 假設(shè)檢驗(yàn)的原理是什么？假設(shè)檢驗(yàn)：統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一種推論過程，通過樣本統(tǒng)計(jì)量得出的差異作為一般性結(jié)論，判斷總體參數(shù)之間是否存在差異。假設(shè)檢驗(yàn)的實(shí)質(zhì)是對(duì)可置信性的評(píng)價(jià)，是對(duì)一個(gè)不確定問題的決策過程，其結(jié)果在一定概率上正確的，而不是全部。1.兩類假設(shè)對(duì)于任何一種研究而言，其結(jié)果無外乎有兩種可能,即是否符合我們預(yù)期。

3、一般來說證偽一件事情比證實(shí)一件事容易，在行為科學(xué)的研究中，由于我們無法了解總體中除樣本以外的個(gè)體情況，因此嘗試拒絕虛無假設(shè)的方法優(yōu)于證明備擇假設(shè)。備那么假設(shè)：因變量的變化、差異確實(shí)是由于自變量的作用往往是我們對(duì)研究結(jié)果的預(yù)期，用H1表示。虛無假設(shè)：實(shí)際上什么也沒有發(fā)生，我們所預(yù)計(jì)的改變、差異、處理效果都不存在觀察到的差異只是隨機(jī)誤差在起作用，用H0表示。2.小概率原理小概率原理：小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎是不可能發(fā)生的至于什么就算小概率事件，那就是我們?cè)谟?jì)算前明確的決策標(biāo)準(zhǔn)，也就是顯著性水平。在檢驗(yàn)過程中，我們假設(shè)虛無假設(shè)是真實(shí)的，同時(shí)計(jì)算出觀測到的差異完全是由于隨機(jī)誤差所致的概率。之后將其與

4、我們實(shí)現(xiàn)界定好的顯著性水平比擬，從而考慮是否依據(jù)小概率原理來拒絕虛無假設(shè)。3.兩類錯(cuò)誤第類錯(cuò)誤：當(dāng)虛無假設(shè)正確時(shí)，我們拒絕了它所犯的錯(cuò)誤，也叫錯(cuò)誤研究者得出了處理有效果的結(jié)論，而實(shí)際上并沒有效果，即所謂“無中生有第類錯(cuò)誤：當(dāng)虛無假設(shè)是錯(cuò)誤的時(shí)候，我們沒有拒絕所犯的錯(cuò)誤，也叫錯(cuò)誤假設(shè)檢驗(yàn)未能偵查到實(shí)際存在的處理效應(yīng)，即所謂“失之交臂兩類檢驗(yàn)的關(guān)系+不一定等于1在其他條件不變的情況下，與不可能同時(shí)減小或增大4.檢驗(yàn)的方向性單側(cè)檢驗(yàn)：強(qiáng)調(diào)某一方向的檢驗(yàn)，顯著性的百分等級(jí)為雙側(cè)檢驗(yàn)：只強(qiáng)調(diào)差異不強(qiáng)調(diào)方向性的檢驗(yàn)，顯著性百分等級(jí)為/2對(duì)于同樣的顯著性標(biāo)準(zhǔn)，在某一方向上，單側(cè)檢驗(yàn)的臨界區(qū)域要大于雙側(cè)檢驗(yàn)，

5、因此如果差異發(fā)生在該方向，單側(cè)檢驗(yàn)犯錯(cuò)誤的概率較小，我們也說它的檢驗(yàn)效力更高。5.假設(shè)檢驗(yàn)的步驟根據(jù)問題要求，提出虛無假設(shè)和備擇假設(shè)選擇適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量確定檢驗(yàn)的方向性并規(guī)定顯著性水平計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值將統(tǒng)計(jì)量的值與臨界值比照做出決策附：假設(shè)檢驗(yàn)根本推斷原理：小概率事件在一次隨機(jī)試驗(yàn)中不大可能發(fā)生。假設(shè)檢驗(yàn)根本邏輯：在零假設(shè)成立的情形下計(jì)算統(tǒng)計(jì)量和P值，把“不太可能出現(xiàn)的 假陽性當(dāng)做“不可能出現(xiàn)假陽性，從而拒絕零假設(shè)。4. 直線相關(guān)與直線回歸的區(qū)別與聯(lián)系？1. 區(qū)別：相關(guān)分析資料雙變量正態(tài)分布，回歸資料只要求Y為正態(tài)分布，X可是正態(tài)分布 資料，也可為一般變量。 意義上，相關(guān)說明互相關(guān)系，回歸反

6、響依存關(guān)系。2. 聯(lián)系：同一資料，r與b的正負(fù)號(hào)相同 r與b的假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)，同一資料tb=tr 用回歸解釋相關(guān)R2=SS回/SS總5. 應(yīng)用相對(duì)數(shù)時(shí)的考前須知？1. 理解相對(duì)數(shù)的含義不可望文生義2. 頻率型指標(biāo)的解釋要緊扣總體與屬性3. 計(jì)算相對(duì)數(shù)時(shí)分母應(yīng)有足夠數(shù)量4. 正確計(jì)算合計(jì)率5. 注意資料的可比性6. 樣本相對(duì)數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷6. 非參數(shù)檢驗(yàn)的特點(diǎn)和適用范圍1. 特點(diǎn)：對(duì)樣本所來自的總體分布形式?jīng)]有要求。 收集資料方便，可用“等級(jí)或“符號(hào)來記錄觀察結(jié)果。 多數(shù)非參數(shù)檢驗(yàn)方法比擬簡便，易于理解和掌握。 缺點(diǎn)是損失信息量，適用于參數(shù)檢驗(yàn)的資料用非參數(shù)檢驗(yàn)會(huì)降低檢驗(yàn)效能。2.適用范圍：等級(jí)資料

7、。偏態(tài)分布資料。方差不齊，且不能通過變量變換到達(dá)齊性。 個(gè)體數(shù)據(jù)偏離過大，或一端或兩端無界的資料。分布類型不明。初步分析。7. 卡方檢驗(yàn)的用途？1. 單樣本分布的擬合優(yōu)度；2. 比擬兩個(gè)或多個(gè)獨(dú)立樣本頻率或獨(dú)立樣本頻率分布；3. 比擬配對(duì)設(shè)計(jì)兩樣本和兩頻率分布。8. 均數(shù)比擬的方法有哪些？1.t檢驗(yàn)單樣本資料的t檢驗(yàn)：樣本均數(shù)與總體均屬比擬的t檢驗(yàn)，推斷樣本是否來自總體。 應(yīng)用條件：計(jì)量資料，具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。兩獨(dú)立樣本資料的t檢驗(yàn)：推斷兩樣本總體均數(shù)是否相等或兩樣本是否來自同一總體。 應(yīng)用條件：計(jì)量資料，具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn)：配對(duì)計(jì)量資料比擬的t檢驗(yàn)

8、，差值均數(shù)的比擬，包括異體配對(duì)和 自身配對(duì)。 應(yīng)用條件：計(jì)量資料，具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。2. 方差分析完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析：多個(gè)樣本均數(shù)的比擬。 應(yīng)用條件：計(jì)量資料，具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析：多個(gè)樣本均數(shù)的比擬。 應(yīng)用條件：計(jì)量資料，具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。析因設(shè)計(jì)資料的方差分析：分析個(gè)實(shí)驗(yàn)因素的單獨(dú)效應(yīng)、主效應(yīng)和因素間的交互效應(yīng)。 應(yīng)用條件：計(jì)量資料，具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。3. 非參數(shù)檢驗(yàn)單樣本資料的秩和檢驗(yàn)：用于不滿足t檢驗(yàn)條件的單樣本定量變量資料的比擬，推斷樣本中位數(shù)與總體中位數(shù)是否相等。 應(yīng)用條件：計(jì)量資料，不具有獨(dú)立性、正態(tài)

9、性、方差齊性。配對(duì)設(shè)計(jì)資料的秩和檢驗(yàn)：當(dāng)差值d不滿足正態(tài)分布時(shí)使用，推斷兩個(gè)總體中位數(shù)是否相等，即兩種處理效應(yīng)是否相同。 應(yīng)用條件：計(jì)量資料，差值具有正態(tài)性。兩獨(dú)立樣本比擬的秩和檢驗(yàn)：推斷連續(xù)型變量資料或有序變量資料的兩個(gè)獨(dú)立樣本代表的兩個(gè)總體分布是否有差異。 應(yīng)用條件：兩樣本來自非正態(tài)總體或方差不齊。多組獨(dú)立樣本比擬的秩和檢驗(yàn)：推斷定量變量或有序分類變量的多個(gè)總體分布有無差異。 應(yīng)用條件：多個(gè)獨(dú)立樣本對(duì)應(yīng)總體不滿足正態(tài)性或方差齊性。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的秩和檢驗(yàn)：多個(gè)樣本均數(shù)的比擬。 應(yīng)用條件：多個(gè)獨(dú)立樣本對(duì)應(yīng)總體不滿足正態(tài)性或方差齊性。9. 參考值范圍和可信區(qū)間的區(qū)別與聯(lián)系1. 從意義來看95參考

10、值范圍是指同質(zhì)總體內(nèi)包括95個(gè)體值的估計(jì)范圍，而總體均數(shù)95可信區(qū)間是指按95可信度估計(jì)的總體均數(shù)的所在范圍。2. 從計(jì)算公式看假設(shè)指標(biāo)服從正態(tài)分布，95參考值范圍的公式是：±1.96s?？傮w均數(shù)95可信區(qū)間的公式是：。前者用標(biāo)準(zhǔn)差，后者用標(biāo)準(zhǔn)誤。前者用1.96，后者用為0.05，自由度為v的t界值。10. 頻率分布表圖的用途是什么？1. 揭示資料的分布類型2. 描述分布的集中趨勢和離散趨勢3. 便于發(fā)現(xiàn)某些特大和特小的可疑值4. 便于進(jìn)一步計(jì)算指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)分析（2） 名詞解釋1. 醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)medical statistics應(yīng)用概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)原理結(jié)合醫(yī)學(xué)實(shí)際解決醫(yī)學(xué)科研中設(shè)計(jì)，

11、資料收集、整理、分析的科學(xué)。2. 總體population是根據(jù)研究目確實(shí)定的同質(zhì)研究對(duì)象的全體。3. 樣本sample是指從研究總體中抽取的一局部有代表性的個(gè)體。4. 同質(zhì)homogeneity是指同一總體中個(gè)體的性質(zhì)、影響條件或背景相同或非常相近。5. 變異variation是指同質(zhì)的個(gè)體之間存在的差異。6. 參數(shù)parameter是指反映總體特征的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。7. 樣本統(tǒng)計(jì)量statistic由樣本觀察資料計(jì)算出來的反映樣本特征的兩稱為樣本統(tǒng)計(jì)量。8. 頻率分布表frequency distribution table當(dāng)變量值個(gè)數(shù)較多時(shí)，對(duì)各變量值出現(xiàn)的頻率列表即為頻率分布表，簡稱頻率表。

12、9. 二項(xiàng)分布binomial distribution是指在只會(huì)產(chǎn)生兩種可能結(jié)果的n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中，當(dāng)每次試驗(yàn)的“陽性概率保持不變時(shí)，出現(xiàn)“陽性的次數(shù)X=0,1,2,3.，n的一種概率分布。10. 醫(yī)學(xué)參考值范圍reference range是指特定的“正常人群的解剖、生理、生化指標(biāo)及組織代謝產(chǎn)物含量等數(shù)據(jù)中大多數(shù)個(gè)體的取值所在的范圍。11. 抽樣誤差sampling error由于生物固有的個(gè)體變異的存在，從某一總體中隨機(jī)抽取一個(gè)樣本，所得樣本統(tǒng)計(jì)量與相應(yīng)的總體參數(shù)往往是不同的，這種差異稱為抽樣誤差。12. 置信區(qū)間confidence interval，CI區(qū)間估計(jì)是將樣本統(tǒng)計(jì)量與標(biāo)準(zhǔn)

13、誤結(jié)合起來，確定一個(gè)具有較大置信度的包含總體參數(shù)的范圍，該范圍稱為總體參數(shù)的置信區(qū)間。13. 統(tǒng)計(jì)推斷statistical inference由樣本信息對(duì)相應(yīng)總體的特征進(jìn)行推斷稱為統(tǒng)計(jì)推斷。14. 假設(shè)檢驗(yàn)hypothesis testing假設(shè)對(duì)所估計(jì)的總體首先提出一個(gè)假設(shè)，然后通過樣本數(shù)據(jù)去推斷是否拒絕這一假設(shè)，稱為假設(shè)檢驗(yàn)。15. 析因設(shè)計(jì)factorial design是將兩個(gè)或多個(gè)實(shí)驗(yàn)因素的個(gè)水平進(jìn)行全面組合的實(shí)驗(yàn)，能夠分析個(gè)實(shí)驗(yàn)因素的單獨(dú)效應(yīng)、主效應(yīng)和因素間的交互效應(yīng)。16. 單獨(dú)效應(yīng)simple effect是指其他因素水平固定時(shí)，同一因素不同水平的效應(yīng)之差。17. 主效應(yīng)ma

14、in effect是指某一因素單獨(dú)效應(yīng)的平均值。18. 交互效應(yīng)interaction是指兩個(gè)或多個(gè)因素間的效應(yīng)互不獨(dú)立的情形。19. 參數(shù)檢驗(yàn)parametric test但凡以特定的總體分布為前提，對(duì)未知的總體參數(shù)做推斷的假設(shè)檢驗(yàn)方法統(tǒng)稱為參數(shù)檢驗(yàn)。20. 非參數(shù)檢驗(yàn)nonparametric test不以特定的總體分布為前提，也不針對(duì)決定總體分布的幾個(gè)參數(shù)做推斷，故又稱任意分布檢驗(yàn)distribution-free test。21. 線性相關(guān)系數(shù)linear correlation coefficient是表示兩個(gè)隨機(jī)變量之間線性相關(guān)強(qiáng)度和方向的統(tǒng)計(jì)量。22. 回歸系數(shù)regression coefficient回歸分析中度量依變量對(duì)自變量的相依程度的指標(biāo)，它反映當(dāng)自