卫生统计学题库讲解.doc
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1、简答题1. 欲研究广东省 6 岁儿童的身高情况, 在广东省随机抽取了 200 名 6 岁儿童进行调查,以此为例说 明同质、变异、总体与样本这几个概念。 答:同质体现在同为广东省、同为 6 岁儿童,变异体现在 200 名儿童的身高不同。 总体是指所有广东省 6 岁儿童,样本为 200 名 6 岁儿童。 2卫生统计工作中的统计资料主要的来源有哪些? 答:统计报表。经常性工作记录。专题调查或实验。 3简述统计工作全过程的四个步骤。 答:研究设计、收集资料、整理资料、统计分析。 4试举例说明常见的三种资料类型。 答:(1).计量或测量或数值资料,如身高、体重等。 (2).计数或分类资料,如性别、血型等
2、。 (3).等级资料,如尿蛋白含量、。 5. 统计学上的变异、变量、变量值是指什么? 答:变异:每个观察个体之间的测量指标的差异称为变异。 变量: 表示个体某种变异特征的量为变量。 变量值:对变量的测得值为变量值。 6. 简述编制频数表的步骤与要点。 答:(1)找出最大和最小值,计算极差。 (2)确定组距和列出分组计划: 第一组应包括最小值;最末组应包括最大值,并闭口。 (3)将原始数据整理后,得到各组频数。 7描述计量资料集中趋势(一般水平)的指标有哪些,各适用于什么情况? 答:常用描述平均水平的平均数有算术均数、几何均数和中位数。 算术均数适合:对称资料,最好是近似正态分布资料。 几何均数
3、适合:经对数转换后近似对称分布的原始变量,常用于微生物学和免疫学指标。 中位数适合:数据非对称分布、分布不清楚或开口资料的情形。 8. 描述计量资料离散程度(差别大小)的指标有哪些,各适用于什么情况? 答:常见的几种描述离散程度的指标:极差或全距,四分位数差距,方差与标准差,变异系数。 极差适合:数据分布非对称的情形。 四分位数差距适合:数据分布非对称的情形。方差与标准差适合:对称分布或近似正态分布资料,能充分利用全部个体的信息。 变异系数适用:当比较两资料的变异程度大小时,如果变量单位不同或均数差别较大时,直接比较 无可比性,适用变异系数比较。 9. 统计描述的基本方法有哪些,各自有何特点?
4、 答:统计描述的基本方法:用表、图和数字的形式概括原始资料的主要信息。 表:详细、精确。图:直观。指标:综合性好。 10简述变异系数的实用时机。 答:变异系数适用于变量单位不同或均数差别较大时,直接比较无可比性,适用变异系数比较。 11. 怎样正确描述一组计量资料? 答:(1).根据分布类型选择指标。 (2).正态分布资料选用均数与标准差,对数正态分布资料选用几何均数,一般偏态分布资料 选用中位数与四分位数间距。 12. 正态分布的主要特征有哪些? 答:(1)正态曲线在横轴上方均数处最高。(2)正态分布以均数为中心,左右对称。 (3)正态分布有两个参数,即均数(位置参数)和标准差(变异度参数)
5、。 (4)正态曲线下的面积分布有一定规律。 13. 参考值范围是指什么? 答:参考值范围又称正常值范围,即大多数正常人某指标值的范围。 “正常人”是指排除了影响研究指标的疾病和有关因素的同质人群。 14. 简述估计参考值范围的步骤与要点。 答:设计:样本: “正常人” ,大样本 n100。单侧或双侧。指标分布类型。 计算:若直方图看来像正态分布,用正态分布法。若直方图看来不像正态分布,用百分位数法。 15简述正态分布的用途。 答:(1)估计频数分布。(2)制定参考值范围。(3)质量控制。(4)统计检验的理论基础。 16简述可信区间在假设检验问题中的作用。 答:可信区间不仅能回答差别有无统计学意
6、义,而且还能提示差别有无实际意义。可信区间只能在预先规定的概率即检验水准的前提下进行计算,而假设检验能够获得一个较为确切的概率 P 值。故将二者结合起来,才是对假设检验问题的完整分析。 17. 假设检验时,当 P 0.05,则拒绝 H0,理论依据是什么? 答:P 值为 H0成立的条件下,比检验统计量更极端的概率,即大于等于检验统计量的概率。当 P0.05 时,说明在H0 成立的条件下,得到现有检验结果的概率小于0.05,因为小概率事件几乎不可 能在一次试验中发生,所以拒绝 H0。下差别“有统计学”意义的结论的同时,我们能够知道可能犯 错误的概率不会大于0.05,也就是说,有了概率保证。 18.
7、 假设检验中与 P 的区别何在? 答:以 t 检验为例,与 P 都可用 t 分布尾部面积大小表示,所不同的是:值是指在统计推 断时预先设定的一个小概率值,就是说如果 H0是真的,允许它错误的被拒绝的概率。P 值是由实际 样本获得的,是指在 H0 成立的前提下,出现大于或等于现有检验统计量的概率。 19. 什么叫两型错误?作统计学假设检验为什么要加以考虑? 答:如果 H0 正确,检验结果却拒绝 H0,而接受 H1,则犯 I型错误,记为; 如果 H0 错误,检验结果却不拒绝 H0,未能接受 H1,则犯 II型错误,记为。 一般情况下,越大,越小;越小,越大。如果要同时减少两类错误,则需最大样本 含
8、量。因为假设检验的结论都有犯错误的可能性,所以实验者在下假设检验有无统计学意义的结论 时,都要考虑到两型错误。 20. 配对比较是不是就比成组比较好?什么情况下用配对比较比较好? 答:配对比较可以控制实验单位个体间的变异,从而减少实验误差,提高检验性能。但这并不 是说凡是配对试验就一定比成组比较好。 实验是否应做配对比较,首先应根据业务知识判断,看配成对子的个体间是否比不配对的 个体间相似程度更高。 21. t 检验有几种?各适用于哪些情况? 答:t 检验以 t 分布为理论基础。小样本时要求假定条件:资料服从正态分布,方差齐同。一般分为三种: 一是样本均数与总体均数比较的 t 检验。即将一个样
9、本均数X与一已知的总体均数作比较; 二是配对资料的 t 检验。例如治疗前后的比较,或配成对子的实验动物之间的比较。 三是两个样本均数比较的 t 检验;两组的样本量可以不相同。 此外尚有相关系数、回归系数的 t 检验。 22. 什么叫假设检验?医学研究中常用的假设检验有哪些? 答:判断总体与样本之间、样本与样本之间的差异有无统计学意义的统计分析方法,一般步骤 是:提出检验假设 0 H ,确定单双侧与检验水准;计算检验统计量;确定概率 P 值;判 断结果。 在医学研究中常用的显著性检验有 u 检验、t 检验、F 检验、 2 c 检验及非参数秩和检验等多种,不 论那种检验均以假设成立时得到的统计量的
10、概率来判断。 23.通过实例说明为什么假设检验的结论不能绝对化? 答:统计的结论为概率性的结论。拒绝 H0 时,可能犯型错误。不拒绝 H0 时,可能犯型错误。 24. 方差分析的检验假设(H0)是什么? 答:各总体均数相等 25. 方差分析中,各离均差平方和之间有何联系?各自由度之间又有何联系?完全随机设计、随机区组设计的方差分析的离均差平方和与自由度分别如何分解? 答:总的离均差平方和等于各部分离均差平方和之和. 总的自由度等于各部分自由度之和. 完全随机设计: SS 总SS 组内SS 组间 V 总V 组内V 组间 随机区组设计: SS 总SS 组内SS 处理组间+SS 区组间 V 总V 组
11、内V 处理组间+ V 区组间 26. 三组均数比较时,为什么不能直接作一般的两两均数比较的 t 检验? 答:增大犯第一类错误的可能性. 27. 两组均数差别的假设检验能否作方差分析,为什么? 答:可以.方差分析与 t 检验关系:k=2 时,F=t 2 , P 值相等,即两检验等价。 28. 方差分析中,组间变异是来源于那些方面的变异? 答:该变异除随机原因的影响外,有可能存在处理因素的作用。29. 对多组均数作方差分析的主要步骤和结果有那些? 答:(1)建立检验假设和检验水准 (2)计算统计量 F 值(列出方差分析表) (3)确定 P 值和作出推断结论 (4)作两两均数之间的比较(若 P0.0
12、5 则可省略此步骤) 30方差分析的基本思想是什么? 答:方差分析的基本思想: 就是根据资料设计的类型及研究目的, 可将总变异分解为两个或多个部分,通过比较各部分平均变异与随机误差平均变异,即可了解该因素对测定结果有无影响。 31为什么不能以构成比代率? 答:二者说明的问题不同。构成比只能说明某事物内部各组成部分在全体中所占的比重或分布,不能说明某现象发生的频率或强度。 32简述相对数标准化的基本思想。 答:基本思想: 采用统一的标准人口年龄构成,以消除不同人口构成对两地死亡率的影响,使得到的 标准化死亡率具有可比性。 33 解释在何种情况下应选用率的直接标化法,何种情况选用间接标化法? 答:
13、 率的直接标化法:已知各组的年龄别死亡率pi。间接标化法:已知各组的死亡总数和各年龄组人口数.34率的直接标化法,与间接标化法有何不同? 答: (1)适用条件不同(见第上题);(2)“标准”不同:前者选定一个“标准人口”或“标准人口构成” 。 后者选定一套“标准年龄别死亡率” 。 35应用相对数时应注意哪些问题? 答:应用相对数指标的时候要注意:分母不宜过小;不要以比代率;资料的可比性;样本指标比较 时应做假设检验。 36常用相对数指标有哪些? 它们的意义上有何不同? 答:常用相对数指标:率、构成比、比。率又称频率指标或强度相对数。说明某现象发生的频率或 强度。常用来表示某一事物发展的趋势或水
14、平及特征。构成比又称构成指标或结构相对数。部分与全部之比,说明某事物内部各组成部分在全体中所占的比重或分布。常用来表示疾病或死亡的顺位、位次或所占比重。比(又称相对比)表示同类的或有联系的两个现象间的对比关系,常用倍数或百分数表示。 37统计学上资料是否“具有可比性”指的是什么? 你能举出一些不可比的例子吗? 答:除研究因素外,其余重要影响因素应相同或相近。一般观察单位同质,研究方法相同,观察时 间相等,以及地区、民族等客观条件一致。例如内科和外科的治愈率就无可比性。 38. 二项分布、Poisson分布各有哪些特征? 答:二项分布和 Poisson 分布都是离散型分布。 二项分布的形状取决于
15、与 n 的大小:=0.5 时,不论 n 大小,分布对称。0.5时,图形呈偏态,随n 的增大,逐渐对称。当 n足够大, 或 1-不太小,二项分布 B(n,)近似于正态分布 N( n, n(1-) )。 Poisson 分布:值愈小分布愈偏,愈大分布趋于对称,当足够大时,分布接近正态分布 N(, )。 39. 简述二项分布、Poisson分布、正态分布的关系。 答:当 n 足够大,或 1-不太小时,二项分布近似于正态分布。当 n 足够大,或 1-很小时,二项分布近似于 Poisson分布。较大时,Poisson 分布近似于正态分布。 40. 二项分布的应用条件是什么? 答:每次试验有且仅有两个互相
16、排斥的结果(A或非 A)。 每次试验中,发生 A的概率相同,均为。 各次试验独立,即 n 次观察结果相互独立。 41检验的用途有哪些? 答:主要适用于计数资料,(1)两个及两个以上的率或构成比的比较(2)交叉分类资料两属性间的 关联性检验(3)频数分布的拟合优度。 42. 以下表资料说明 2 检验的基本思想。(不用计算) 答:基本思想:假设观察值来自理论分布,则观察值与理论值就不会差别太大,如果差距太大,则怀疑 H0 是否成立。完全符合则为 0 或特别小,x 2 值越小,越支持 H0。 43 四格表资料检验的条件有哪些? 答:T1 或 n40 确切概率法 n40 但有 1T5 不必校正 44某
17、病的发病率对全国人口来说是 8.72%,现在某县回顾一年,抽样调查了 120 人,有 16人发病,如果要考察该县的发病率是否高于全国,请问可不可以对该份资料作检验,你认为应该用什么方法? 答:不能,用单样本率比较的u检验。45. 请指出非参数检验与参数检验相比的优、缺点。 答:非参数检验适用范围广,收集资料、统计分析也比较方便。但检验效率没有参数检验高,犯第 二类错误的概率较大。 46. 简述参数检验与非参数检验的定义及两者的区别。 答:参数统计是总体的分布类型是已知的,对其中某些未知的参数进行估计和检验的统计方法。特 点:依赖于特定的分布类型,比较的是参数。 非参数统计是不依赖于总体分布具体
18、形式的统计方法。特点:不受总体参数的影响,比较的是分布 或分布位置,而不是参数。 47. 简述配对比较秩和检验的编秩方法。 答:求差值,差值编秩;差值 0 删去,相同值取平均秩 48. 配对设计差值的符号秩和检验步骤。 答:(1) H0:差值的总体中位数 Md=0; H1:Md0; =0.05 (2)求差值 (3)编秩:依差值的绝对值从小到大秩次。绝对值相等者,若符号不同取平均秩次;零差值不参与编秩,同时样本数-1;将差值的正负标在秩次之前。 (4)求秩和确定检验统计量:分别求正、负秩次之和,任取 T+ 或 T作检验统计量 T, (5)确定 P 值,作推断结论。 49. 两组比较的秩和检验的编
19、秩方法。 答:将两样本混合编秩次。若有“相同数据” ,处于不同组,便取平均秩次;处于同一组,不必取平均秩次。 50. 对同一资料,又出自同一研究目的,用参数检验和非参检验结果不一致时,宜以何为准? 答:当资料满足参数检验方法的条件时,应使用参数检验方法;当资料不满足参数检验方法的 条件时,必须采用非参数检验方法。 51. 非参数检验的适用范围。 答:各种资料的初步分析; 等级资料:某种标志不便准确测定,只能以严重程度、优劣等级、成效大小、名次先后或综合判断等方式定出次序; 资料分布类型不能确定或偏态分布; 综合分析同质性较差的资料,如不同地点、不同年份的某种实验结果; 组内个别数据偏离过大,或
20、各组内相差悬殊。52. 两个变量之间的相关系数等于 0,是否说明这两个变量之间没有关系? 答:0 相关不等于无关,因为可能无直线关系但有曲线关系 53.直线回归及其回归方程有何用途? 答:(一)描述 Y 对 X 的依存关系。 (二)预测(forecast): 由自变量 X 估算应变量 Y。 Y 波动范围可按求个体 Y值容许区间方法计算。 (三)统计控制:控制 Y 估算 X,逆估计。通过控制自变量 X 的取值,满足应变量 Y 在一定范围内波动。 54简述作直线相关与回归分析时应注意的事项。 答:(1)回归方程要有实际意义。(2).分析前绘制散点图,考察是否有直线趋势或异常点。(3). 直线回归的
21、适用范围一般以自变量的取值范围为限。没有充分理由 X 的取值不要外延。 55简述直线回归与直线相关的区别与联系。 答:(一)、区别 (1) 资料要求不同:回归可以有两种情况:Y 正态随机,X 为选定变量 -型回归; X、Y 服从双变量正态分布 - 型回归。 相关: X、Y 服从双变量正态分布。 (2) 应用不同:回归是由一个变量值推算另一个变量的数值,说明依存变化的数量关系。 相关是 只说明两个变量间是否有关联。 (3) 意义不同:b 表示X 每增(减)一个单位,Y 平均改变 b 个单位;r 说明具有直线关系的两个变 量间关系的密切程度和方向。 (4) 取值范围不同:b+;1a+1。(5) 回
22、归系数有单位,相关系数无单位。 (二)、关系 (1)方向一致:对一组数据若同时计算 r 与 b,其正负号一致。 (2)假设检验等价:对同一样本,tr=tb,P值相等。 (3)用回归解释相关: 决定系数 反映 Y 的总变异中有多大可能可由 X 来解释。越接近 1,回归的效果越好。 56. 简述直线相关系数意义。 答:相关系数描述线性相关的密切程度与方向。相关系数没有单位,-1r1。r 0 表示正相关; r 0 表示负相关;|r|=1 表示完全相关; r=0 表示零相关。 57经检验认为回归方程有意义,表明两变量间存在因果关系,对否? 答:不一定。应联系专业知识考察变量间关系。 58. 用什么方法
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