《衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)》課后思考題答案

1、WORD格式衛(wèi)生統(tǒng)計學(xué)思考題參考答案第一章緒論1、統(tǒng)計資料可以分為那幾種類型？舉例說明不同類型資料之間是如何轉(zhuǎn)換的？答：（ 1）1 定量資料（離散型變量、連續(xù)型變量）、2 無序分類資料（二項分類資料、無序多項分類資料）、3 有序分類資料（即等級資料）；（2）例如人的健康狀況可分為“非常好、較好、一般、差、非常差”5 個等級，應(yīng)歸為等級資料，若將該五個等級賦值為5、 4、3、 2、 1，就可按定量資料處理。2、統(tǒng)計工作可分為那幾個步驟？答：設(shè)計、收集資料、整理資料、分析資料四個步驟。3、舉例說明小概率事件的含義。答：某人打靶 100 次，中靶次數(shù)少于等于 5，那么該人一次打中靶的概率 0.05，

2、即可稱該人一次打中靶的事件為小概率事件，可以視為很可能不發(fā)生。第二章調(diào)查研究設(shè)計1、調(diào)查研究有何特點(diǎn)？答：（ 1）不能人為施加干預(yù)措施（ 2）不能隨機(jī)分組（ 3）很難控制干擾因素（ 4）一般不能下因果結(jié)論2、四種常用的抽樣方法各有什么特點(diǎn)？答：（ 1）單純隨機(jī)抽樣：優(yōu)點(diǎn)是操作簡單，統(tǒng)計量的計算較簡便；缺點(diǎn)是當(dāng)總體觀察單位數(shù)量龐大時，逐一編號繁復(fù)，有時難以做到。（ 2）系統(tǒng)抽樣：優(yōu)點(diǎn)是易于理解、操作簡便，被抽到的觀察單位在總體中分布均勻，抽樣誤差較單純隨機(jī)抽樣小；缺點(diǎn)是在某些情況下會出現(xiàn)偏性或周期性變化。（ 3）分層抽樣：優(yōu)點(diǎn)是抽樣誤差小，各層可以獨(dú)立進(jìn)行統(tǒng)計分析，適合大規(guī)模統(tǒng)計；缺點(diǎn)是事先要進(jìn)

3、行分層，操作麻煩。（ 4）整群抽樣：優(yōu)點(diǎn)是易于組織和操作大規(guī)模抽樣調(diào)查；缺點(diǎn)是抽樣誤差大。3、調(diào)查設(shè)計包括那些基本內(nèi)容？答：（ 1）明確調(diào)查目的和指標(biāo)（ 2）確定調(diào)查對象和觀察單位（ 3）選擇調(diào)查方法和技術(shù)（ 4）估計樣本大?。?5）編制調(diào)查表（ 6）評價問卷的信度和效度（ 7）制定資料的收集計劃（ 8）指定資料的整理與分析計劃（ 9）制定調(diào)查的組織措施4、調(diào)查表中包含那幾種項目？答：（ 1）分析項目直接整理計算的必須的內(nèi)容；（ 2）備查項目保證分析項目填寫得完整和準(zhǔn)確的內(nèi)容；（ 3）其他項目大型調(diào)查表的前言和表底附注。第三章實(shí)驗設(shè)計1、簡述實(shí)驗設(shè)計的特點(diǎn)。專業(yè)資料整理答：（ 1）研究者能人為

4、設(shè)置處理因素（ 2）受試對象可以接受何種處理因素或水平是由隨機(jī)分配而定的。2、簡述一般選擇受試對象的原則。答：（ 1）受試對象能從臨床試驗中受益（ 2）受試對象具有代表性（ 3）受試對象具有依從性（ 4）受試對象可以是志愿者。3、什么是混雜因素？設(shè)計時怎樣控制混雜因素？答：混雜因素是指影響實(shí)驗效應(yīng)并與處理因素同時存在的非處理因素。可以通過采取排除、平衡、或標(biāo)準(zhǔn)化的辦法來控制混雜因素的影響。4、什么是隨機(jī)化？怎樣實(shí)現(xiàn)隨機(jī)抽樣和隨機(jī)分組？答：隨機(jī)化就是使樣本具有較好的代表性， 使各組受試對象在重要的非處理因素方面具有較好的均衡性， 提高實(shí)驗結(jié)果的可比性。 一般用隨機(jī)數(shù)字表、 隨機(jī)排列表或統(tǒng)計軟件包

5、來實(shí)現(xiàn)隨機(jī)抽樣和隨機(jī)分組。第四章定量資料的統(tǒng)計描述1、常用的平均數(shù)指標(biāo)有哪些？各適用于何種類型資料？答：（ 1）有算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)和中位數(shù)、眾數(shù)、調(diào)和數(shù)等。（ 2）算術(shù)均數(shù)：適用于描述單峰對稱分布，特別是正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料的集中趨勢幾何均數(shù)：等比資料、對數(shù)正態(tài)分布資料中位數(shù)：偏態(tài)分布資料、分布類型不明確的資料、“開口資料” (即一端或兩端無確切數(shù)值的資料 )2、如何描述定量資料的離散趨勢？答：（ 1）極差：極差越大，單峰對稱分布小樣本資料的變異程度越大，只局限于初步描述；（ 2）四分位數(shù)間距：四分位數(shù)間距越大，偏態(tài)分布及分布的一端或兩端無確切數(shù)值資料的離散程度越大，但不能全面概括所有

6、觀察值的變異情況；（ 3）方差和標(biāo)準(zhǔn)差 ：方差和標(biāo)準(zhǔn)差越大， 對稱分布特別是正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料的變異程度越大；（ 4）變異系數(shù)：變異系數(shù)越大，不同度量衡單位或者均數(shù)相差懸殊的資料的變異度越大。3、正態(tài)分布有哪些基本特征？答：（ 1）概率密度函數(shù)曲線在均數(shù)處最高；（ 2）以均數(shù)為中心左右對稱，且逐漸減少；（ 3）正態(tài)分布有兩個參數(shù)，即和；（ 4）曲線下的面積分布有一定規(guī)律。第五章定性資料的統(tǒng)計描述1、相對數(shù)適用于何種類型的資料進(jìn)行統(tǒng)計描述？答：相對數(shù)適用于定性資料的統(tǒng)計描述。2、率和構(gòu)成比在應(yīng)用上主要區(qū)別是什么？答：率反映事物發(fā)生的強(qiáng)度與頻率； 構(gòu)成比表示事物內(nèi)部各組成部分的頻數(shù)所占的比

7、重和分布。3、什么情況下需要對率進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化？直接標(biāo)準(zhǔn)化法與間接標(biāo)準(zhǔn)化法在應(yīng)用上有何區(qū)別？答：若要對比的兩組對象內(nèi)部構(gòu)成的差別足以影響結(jié)論時，需要對率進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。直接法： 已知被觀察人群中各年齡組的患病率等資料， 適用于兩組資料中某事物發(fā)生率的互相對比間接法：適用于僅已知各年齡組的觀察單位數(shù)和總患病率的資料4、什么是動態(tài)數(shù)列？分析動態(tài)數(shù)列有哪些基本指標(biāo)？答：動態(tài)數(shù)列 (dynamic series) 是一系列按時間順序排列起來的統(tǒng)計指標(biāo)，用以說明事物在時間上的變化和發(fā)展趨勢。常用動態(tài)數(shù)列分析指標(biāo)有絕對增長量、發(fā)展速度與增長速度、 平均發(fā)展速度與平均增長速度。第六章總體均數(shù)和總體率的估計1、樣本均

8、數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤的意義是什么？答：反映抽樣誤差的大小。越大，樣本均數(shù)的分布越分散，樣本均數(shù)與總體均數(shù)差別越大，由樣本均數(shù)估計總體均數(shù)的可靠性就越??；反之，樣本均數(shù)分布就越集中，樣本均數(shù)與總體均數(shù)差別就越小，由樣本均數(shù)估計總體均數(shù)可靠性就越大。2、標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差有何區(qū)別？答：意義不同：標(biāo)準(zhǔn)差：表示觀測值的變異程度標(biāo)準(zhǔn)誤：反映抽樣誤差的大小 用途不同：標(biāo)準(zhǔn)差：確定醫(yī)學(xué)參考值范圍標(biāo)準(zhǔn)誤：用于統(tǒng)計推斷（參數(shù)估計、假設(shè)檢驗） 公式不同：標(biāo)準(zhǔn)差：標(biāo)準(zhǔn)誤：3、正常值范圍與總體均數(shù)的可信區(qū)間有何區(qū)別？答：（ 1）意義不同：總體均數(shù)的可信區(qū)間是按預(yù)先給定的概率，確定的未知參數(shù)的可能范圍；正常值范圍是描述“正常人”的解

9、剖、生理、生化、某項指標(biāo)的波動范圍（ 2）公式不同可信區(qū)間： 已知：或 未知但n 50：或 未知：正常值范圍：正態(tài)分布：或 偏態(tài)分布： PX P100-X（ 3）用途不同：總體均數(shù)的可信區(qū)間是用于估計總體均數(shù)；正常值范圍是用于判斷觀察對象的某項指標(biāo)正常與否。4、二項分布、Poisson分布與正態(tài)分布之間有何區(qū)別與聯(lián)系？答：區(qū)別：二項分布和Poisson 分布是離散型概率分布，用概率函數(shù)描述其分布狀況；而正態(tài)分布是連續(xù)性概率分布，用密度函數(shù)描述其分布狀況。聯(lián)系： Poisson 分布可以看作是發(fā)生概率 很小而觀察例數(shù)n 很大的二項分布；在 20 時，Poisson 分布的平均計數(shù)近似正態(tài)分布；在

10、n 較大，且n與 n（1- ）均大于5 時，二項分布接近于正態(tài)分布。第七章假設(shè)檢驗1、假設(shè)檢驗的意義何在？應(yīng)用假設(shè)檢驗時要注意哪些問題？答：意義：用樣本指標(biāo)估計總體指標(biāo)，其結(jié)論有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要進(jìn)一步加以檢驗和證實(shí)。 通過假設(shè)檢驗來分析樣本指標(biāo)和總體指標(biāo)之間是否存在顯著差異，從而作出判斷是否接受原假設(shè)。應(yīng)用假設(shè)檢驗時注意的問題：1 應(yīng)有嚴(yán)密的研究設(shè)計，即總體應(yīng)有同質(zhì)性，樣本應(yīng)有代表性及組間具有可比性；2 正確理解a 水準(zhǔn)和 P 值的意義， P 值越小，越有理由拒絕H0，而是說明 P 值小到何種程度才拒絕H0； 3 正確理解結(jié)論的統(tǒng)計學(xué)意義，有統(tǒng)計學(xué)意義并不一定有實(shí)際意

11、義；4 假設(shè)檢驗的結(jié)論不能絕對化。2、答：（ 1）由抽樣誤差所致（ 2）由于兩樣本均數(shù)來自不同的總體，這兩不同的總體參數(shù)之間存在顯著性差異。3、假設(shè)檢驗與區(qū)間估計有何區(qū)別及聯(lián)系？a答：區(qū)別：（1）可信區(qū)間用于說明量的大小，即推斷總體均數(shù)的范圍；假設(shè)檢驗用于推斷質(zhì)的不同，即判斷兩總體均數(shù)是否不同；（2）可信區(qū)間比假設(shè)檢驗可提供更多的信息：可信區(qū)間不但能回答差別有無統(tǒng)計學(xué)意義，而且還能提示差別有無實(shí)際的專業(yè)意義。聯(lián)系：可信區(qū)間亦可回答假設(shè)檢驗的問題：可信區(qū)間包含H0，按水準(zhǔn)，不拒絕H 0；若不包含 H0，則按水準(zhǔn)，拒絕H 0，接受 H1。4、 I 型錯誤與II 型錯誤的區(qū)別及聯(lián)系何在？檢驗效能的含

12、義是什么？答：（ 1）區(qū)別： I 型錯誤是 H0 實(shí)際上是成立的， 但由于抽樣的原因， 拒絕了 H0，稱“棄真” ，概率用 a 表示 ；II 型錯誤是實(shí)際上是不成立的，但假設(shè)檢驗沒有拒絕它，稱“取偽”，概率用表示。聯(lián)系：當(dāng)樣本含量固定時， a 增大， 減??；反之亦然；若同時減小 a 和 ，則只能增大樣本含量。（ 2）檢驗效能的含義：當(dāng)兩總體參數(shù)確實(shí)有差別時，按a 水準(zhǔn)能夠發(fā)現(xiàn)這種差別的能力。5、怎樣正確運(yùn)用單側(cè)檢驗和雙側(cè)檢驗？答：首先應(yīng)考慮所要解決問題的目的，根據(jù)專業(yè)知識來確定。若從專業(yè)知識判斷一種方法的結(jié)果不可能低于或高于另一種方法的結(jié)果時， 可用單側(cè)檢驗； 尚不能從專業(yè)知識判斷兩種結(jié)果誰高

13、誰低時，則用雙側(cè)檢驗。第八章t 檢驗1、兩樣本均數(shù)比較時為什么要做統(tǒng)計檢驗？答：兩樣本均數(shù)分別代表的總體均數(shù) 1 與 2 相等時，也可能會因抽樣誤差而導(dǎo)致兩樣本均數(shù)不相等，因此需要做統(tǒng)計檢驗。2、兩樣本均數(shù)檢驗比較的t 檢驗中，什么情況下做單側(cè)檢驗？什么情況下做雙側(cè)檢驗？答：若從專業(yè)知識判斷一種方法的結(jié)果不可能低于或高于另一種方法的結(jié)果時，驗；尚不能從專業(yè)知識判斷兩種結(jié)果誰高誰低時，則用雙側(cè)檢驗。3、 t 檢驗要求滿足哪些基本條件？答：（ 1）資料服從正態(tài)分布（2）方差齊性（3）未知且n 較?。?n50）4、在兩樣本t 檢驗，如果方差不齊，但兩組樣本量相同并且很大，能否忽略可用單側(cè)檢t 檢驗對

14、方差不齊的要求？答 : 能。 n1 和 n2 均大于 50 時，可不必做方差齊性檢驗；若兩總體方差不具有齊性，可采用t 或者進(jìn)行變量轉(zhuǎn)換或者用秩和檢驗來處理。5、對樣本均數(shù)與某已知的總體均數(shù)或兩樣本均數(shù)的差別做統(tǒng)計檢驗，可信區(qū)間與t 檢驗有什么關(guān)系？答：可信區(qū)間包含H 0，按水準(zhǔn)，不拒絕H 0；若不包含H0，則按水準(zhǔn)，拒絕H0，接受H 1。第九章方差分析1、為什么不能用兩兩比較的t 檢驗進(jìn)行多個樣本均數(shù)的比較？答：用兩兩比較的t 檢驗進(jìn)行多個樣本均數(shù)的比較時，需要進(jìn)行多次檢驗，根據(jù)概率乘法法則，全部判斷正確的概率大大降低，犯I 類錯誤的概率也就增大，甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于檢驗水準(zhǔn)。因此，多組均數(shù)之間的兩

15、兩比較不能直接用 t 檢驗。取而代之的是，必須在方差分析結(jié)果為拒絕 H0 接受 H1 的基礎(chǔ)上，進(jìn)行多個樣本的兩兩比較。2、方差分析為何是單側(cè)檢驗？答： F 統(tǒng)計量（ F=組間均方 /組內(nèi)均方）若原假設(shè)成立，即各處理組的樣本來自于同一總體，則組間均方應(yīng)與組內(nèi)均方差不多，即F統(tǒng)計量在1 附近波動；否則，若原假設(shè)不成立，即不同處理的作用不同時，組間均方（處理因素的作用）一般大于組內(nèi)均方（隨機(jī)誤差），因此，F(xiàn) 統(tǒng)計量一般往大于1 的方向趨化，從而在作結(jié)論時，若F 統(tǒng)計量大到一定程度，就拒絕原假設(shè)。因此，F(xiàn) 統(tǒng)計量在0 側(cè)是不可能的，因此只會在另一側(cè)，從而認(rèn)為方差分析是單側(cè)檢驗。3、為什么說隨機(jī)區(qū)組設(shè)

16、計方差分析的效率高于完全隨機(jī)分組設(shè)計的方差分析？答：由于隨機(jī)區(qū)組設(shè)計利用區(qū)組控制了可能的混雜因素，并在進(jìn)行方差分析時，將區(qū)組間變異從原組內(nèi)變異種分離出來，當(dāng)區(qū)組間變異有統(tǒng)計學(xué)意義時，由于減少了誤差均方使處理組間的 F 值更容易出現(xiàn)顯著性，從而提高了實(shí)驗效率。因此， 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計方差分析的效率高于完全隨機(jī)分組設(shè)計的方差分析。第十章卡方檢驗1、簡述檢驗的用途。答：兩個樣本率或構(gòu)成比的比較多個樣本率或構(gòu)成比的比較兩個分類指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性檢驗頻數(shù)分布的擬合優(yōu)度檢驗2、 2 x 2 表資料，如何正確使用檢驗？答：（ 1）當(dāng) n 40 且所有 T 5 時，用2 x 2 表的檢驗的基本公式或者專用公式計算；

17、（ 2）當(dāng) n 40 但有、 1 T5 時，需要用校正公式計算值；（ 3） N40 或 T1 時，不宜計算值，需要用 Fisher 確切概率計算概率。3、簡述 R x C 表的檢驗的注意事項。答 : （ 1）不允許有 T1 ，或者 1T5 的格子數(shù)不能超過總格子數(shù)的1/5（ 2）當(dāng) 1T10， n2-n110時，采用z 檢驗，這時檢驗屬于參數(shù)檢驗還是非參數(shù)檢？答：是非參數(shù)檢驗，兩樣本并非來自正態(tài)分布資料，所以是采用近似正態(tài)法的非參數(shù)檢驗。這時的 z 檢驗是比較兩樣本的非正態(tài)分布總體均數(shù)的差別。5、完全隨機(jī)設(shè)計兩組或多組的等級資料的比較，何時宜用秩和檢驗？而何時宜用檢驗？答：如果源始資料不滿足參

18、數(shù)檢驗條件，并不能精確測定，只能以嚴(yán)重程度優(yōu)劣等級、次序先后等表示時，用秩和檢驗； 如果源始資料的分布是一種連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布，并服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，能精確測定和比較兩組或多組間的率、構(gòu)成比、 關(guān)聯(lián)性或者頻數(shù)分布的擬合優(yōu)度等時，用檢驗。第十二章雙變量關(guān)聯(lián)性分析r 和 rs 的應(yīng)用條件有何不同？答：直線相關(guān)系數(shù)r：1 要求兩隨機(jī)變量要符合雙變量正態(tài)分布，而且不分主次，處于同等地位2 散點(diǎn)有線性趨勢3 兩隨機(jī)變量相關(guān)分析有實(shí)際意義；等級相關(guān)系數(shù)rs： 1 不服從雙變量正態(tài)分布的資料2 總體分布類型未知的資料3 等級資料2、 分類變量配對的2 x 2 表，分別在什么情況下使用McNemer檢驗與

19、 Pearson檢驗？答：若是作兩組頻率比較， 則用 McNemer檢驗；若是作兩變量間關(guān)聯(lián)性分析，則用 Pearson檢驗。3、 簡述 Person 相關(guān)與 Spearman 相關(guān)的區(qū)別與聯(lián)系。答：區(qū)別： 1Person 相關(guān)要求數(shù)據(jù)服從二元正態(tài)分布，屬于參數(shù)統(tǒng)計量；而Spearman 相關(guān)不要求正態(tài)分布，屬于非參數(shù)統(tǒng)計量2 兩者總體參數(shù)的假設(shè)檢驗方法不完全相同聯(lián)系： 1 兩者都可用于刻畫兩變量間線性相關(guān)的方向與密切程度，其取值范圍與數(shù)值大小的統(tǒng)計學(xué)意義解釋也相同2 兩者都要求個體間滿足獨(dú)立性3Spearman 秩相關(guān)系數(shù)的計算可采用對秩次的Pearson積距相關(guān)系數(shù)的計算來實(shí)現(xiàn)4 樣本含量

20、大時， 兩者的假設(shè)檢驗方法近似。第十三章直線回歸分析1、 用什么方法考察回歸直線圖示是否正確？答：（ 1）連出的回歸直線不應(yīng)超出x 的實(shí)測范圍；（ 2）所繪的回歸直線必然通過（, ） ;(3) 將直線的左端延長與縱軸的焦點(diǎn)的縱坐標(biāo)比等于截距2、 剩余標(biāo)準(zhǔn)差的意義和用途？a。答：剩余標(biāo)準(zhǔn)差是指扣除了x 對y線性影響后，y 的變異，可用來說明估計值的精確性 。Sy.x 越小，表示回歸方程的估計精度越高。3、 應(yīng)用直線回歸和相關(guān)分析時應(yīng)注意哪些問題？答：（ 1）作回歸分析要有實(shí)際意義（ 2）應(yīng)繪制散點(diǎn)圖（ 3）兩變量間有線性關(guān)系存在，不一定確有因果關(guān)系（ 4）以自變量的取值范圍為限，不可隨意外延（

21、5）滿足線性、獨(dú)立、正態(tài)和方差齊性條件（ 6）繪制散點(diǎn)圖后，若出現(xiàn)特大特小值，則應(yīng)及時復(fù)核檢查4、 舉例說明如何用用直線回歸方程進(jìn)行預(yù)測和控制？答：（ 1）預(yù)測：例如直線回歸分析8 歲男童心臟橫徑與體重之間關(guān)系的回歸方程為y=4.2121+0.2041x ，據(jù)個體 Y 值的容許區(qū)間 ，可估計體重為 25kg 的 8 歲健康男童，其心臟橫徑有 95%的可能性在（ 8.6692,9.9610 ） cm 的范圍內(nèi)。（ 2）控制：例如某市環(huán)境監(jiān)測大氣NO 與車流量 x 的回歸方程為 y=-0.064866+0.000133x ，據(jù)個體 Y 值的上限Yx=x 0 + t a(n-2) SY ，NO 最大

22、容許度為0.15mg/m3 時汽車流量應(yīng)控制在1209 輛 /h。5、 直線回歸分析時怎樣確定因變量與自變量？答：（ 1）因變量依賴于自變量的變化而變化；（ 2）因變量為來自正態(tài)分布的隨機(jī)變量；而自變量可以是規(guī)律變化的或人為選定的一些數(shù)值，也可以是隨機(jī)變量；第十四章生存分析1、 生存分析中出現(xiàn)截尾數(shù)據(jù)常見的原因有哪些？答：（ 1）失訪（失去聯(lián)系）（ 2）退出（死于其它原因）（ 3）終止（觀察結(jié)束時病人尚存活）2、 生存率與生存概率有何區(qū)別與聯(lián)系？死亡率與死亡概率有何區(qū)別與聯(lián)系？答：（ 1）區(qū)別：生存概率表示在某單位時段開始時存活的個體，到該時段結(jié)束時仍存活的可能性大?。欢媛适侵赣^察對象經(jīng)歷

23、 t 個單位時段后仍存活的可能性，即活過 tk 時刻的概率。聯(lián)系：生存率實(shí)質(zhì)上是累積生存概率，是多個時段的累積結(jié)果，S(tn)=P1 * P 2 *P 3 * ,Pn 。(2) 區(qū)別：死亡概率表示被觀察對象死于某時段內(nèi)的可能性大?。欢劳雎时硎驹谀硢挝粫r間里的死亡頻率或強(qiáng)度（整體或歸因于指定因素）。聯(lián)系：都是描述與死亡有關(guān)的統(tǒng)計量，個體死亡概率影響整體死亡率。3、 為什么兩個樣本比較的生存時間資料不適宜采用t 檢驗或檢驗進(jìn)行分析？答：（ 1）樣本生存時間資料中會帶有截尾數(shù)據(jù)，導(dǎo)致兩個樣本的總體分布不明確，不滿足 t 檢驗或 檢驗的應(yīng)用條件。（ 2）生存時間資料的比較包括事件的結(jié)局和發(fā)生這種結(jié)局

24、所經(jīng)歷的時間這兩個因素，或 檢驗只能分析生存時間有無差別，并不能分析結(jié)局有無差別。t 檢驗第十六章Mate 分析Mate 分析的目的是什么？答：（ 1）提高檢驗效能（ 2）解決若干單個研究結(jié)論不一致問題（ 3）改善效應(yīng)量的估計（ 4）提出新的研究問題和研究方向Mate 分析的基本步驟又哪些？答：（ 1）明確研究目的，制定研究計劃；（ 2）建立檢索策略，收集所有相關(guān)的研究文獻(xiàn)和資料；（ 3）制定文獻(xiàn)的納入和排除標(biāo)準(zhǔn)；（ 4）評價納入文獻(xiàn)的質(zhì)量；（ 5）提取必要的數(shù)據(jù)信息；（ 6）資料的統(tǒng)計學(xué)分析；（ 7）敏感性分析；（ 8）報告結(jié)果。Mate 分析中統(tǒng)計分析模型有哪些？如何選擇？答：（ 1）固定

25、效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型（ 2）需要根據(jù)同質(zhì)性檢驗的結(jié)果來確定統(tǒng)計分析模型固定效應(yīng)模型（fixed effect model ）：同質(zhì)性檢驗無統(tǒng)計學(xué)意義時選用隨機(jī)效應(yīng)模型（random effect model ）：同質(zhì)性檢驗有統(tǒng)計學(xué)意義時選用4、 發(fā)表偏倚的含義、產(chǎn)生原因及對Mate 分析的影響是什么？答：（ 1）含義：發(fā)表偏倚是指有統(tǒng)計學(xué)意義的研究結(jié)果較無統(tǒng)計學(xué)意義或無效的研究結(jié)果被報告和發(fā)表的可能性大。（ 2）產(chǎn)生原因： 1 研究者認(rèn)為無統(tǒng)計學(xué)意義的研究意義不大，不發(fā)表或推遲發(fā)表；2 作為雜志編輯則更有可能對此類研究不予以發(fā)表。（ 3）影響：使Mate 分析提高或夸大實(shí)驗效應(yīng)量及危險因素的

26、關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，并引發(fā)偏倚。Mate 分析中應(yīng)注意的問題有哪些？答：（ 1）偏倚的識別和控制；（ 2）所有類型的 Mate 分析都采用相同的基本步驟；（ 3）提高納入研究的質(zhì)量，在Mate 分析各個環(huán)節(jié)中防止和減少系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差；（ 4）在應(yīng)用 Mate 分析結(jié)果時，須注意到干預(yù)對象特征、生物學(xué)變異、場所、措施、依從性以及輔助治療等對結(jié)果的影響；（ 5）Mate 分析的結(jié)果僅僅是對現(xiàn)有的納入研究綜合分析得出的，研究者需要不斷收集新的研究資料以及時更新結(jié)論。第十八章生命統(tǒng)計的常用指標(biāo)1、 平均死亡年齡與預(yù)期壽命有何區(qū)別？為什么預(yù)期壽命可以綜合反映不同國家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)和衛(wèi)生水平？答：（ 1）平均死亡

27、年齡是該地區(qū)實(shí)際存活的平均年數(shù)；預(yù)期壽命是假定同時出生的一批嬰兒如果按現(xiàn)有該地區(qū)的年齡組死亡率而死亡，所能存活的平均年數(shù)。（ 2）社會經(jīng)濟(jì)條件、衛(wèi)生醫(yī)療水平、體質(zhì)、遺傳因素、生活條件等個人差異限制著人們的壽命。預(yù)期壽命的提高同醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步和衛(wèi)生環(huán)境的改善是分不開的， 特別是抗生素的發(fā)現(xiàn)和免疫接種術(shù)的應(yīng)用，撲滅了曾使古代人口大批死亡的各種流行性傳染病。2、 發(fā)病率與患病率在計算時有什么不同，在實(shí)際選擇指標(biāo)時應(yīng)該注意哪些問題？答：（ 1）；患病率的分子為特定時間所調(diào)查人群中某病新舊病例數(shù)，而不管這些病例的發(fā)病時間。發(fā)病率的分子為一定期間暴露人群中新發(fā)生的病例數(shù)。（ 2）患病率是由橫斷面調(diào)查獲得的

28、疾病頻率，是衡量疾病的存在或流行情況。而發(fā)病率是由發(fā)病報告或隊列研究獲得的疾病頻率，是衡量疾病的出現(xiàn)情況。3、 常見的反應(yīng)疾病死亡的統(tǒng)計指標(biāo)有哪些？各有何優(yōu)缺點(diǎn)？答：（ 1）測量死亡水平的指標(biāo)1 粗死亡率：具有資料易獲得，計算簡單的優(yōu)點(diǎn)，但受人口的年齡、性別構(gòu)成情況的影響。2 年齡別死亡率：年齡別死亡率消除了人口的年齡構(gòu)成不同對死亡水平的影響，不同地區(qū)同一年齡組的死亡率可以直接進(jìn)行比較。3 嬰兒死亡率：是反映社會衛(wèi)生狀況和嬰兒保健工作的重要的指標(biāo)，不受年齡的影響，可直接比較。4 新生兒死亡率：是反映婦幼衛(wèi)生工作質(zhì)量的重要指標(biāo)。5 圍生兒死亡率：是衡量孕前、孕期、產(chǎn)期、產(chǎn)后保健工作質(zhì)量的敏感指標(biāo)之一。65 歲以下兒童死亡率：是綜合反映兒童健康水平和變化的主要指標(biāo)。7 孕產(chǎn)婦死亡率：這一指標(biāo)不僅可以評價婦女保健工