醫(yī)學統(tǒng)計學第二版高等教育出版社課后習題答案.doc
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第一章 緒論1.舉例說明總體和樣本的概念。研究人員通常需要了解和研究某一類個體,這個類就是總體。總體是根據(jù)研究目的所確定的所有同質觀察單位某種觀察值(即變量值)的集合,通常有無限總體和有限總體之分,前者指總體中的個體是無限的,如研究藥物療效,某病患者就是無限總體,后者指總體中的個體是有限的,它是指特定時間、空間中有限個研究個體。但是,研究整個總體一般并不實際,通常能研究的只是它的一部分,這個部分就是樣本。例如在一項關于2007年西藏自治區(qū)正常成年男子的紅細胞平均水平的調查研究中,該地2007年全部正常成年男子的紅細胞數(shù)就構成一個總體,從此總體中隨即抽取2000人,分別測的其紅細胞數(shù),組成樣本,其樣本含量為2000人。2.簡述誤差的概念。誤差泛指實測值與真實值之差,一般分為隨機誤差和非隨機誤差。隨機誤差是使重復觀測獲得的實際觀測值往往無方向性地圍繞著某一個數(shù)值左右波動的誤差;非隨機誤差中最常見的為系統(tǒng)誤差,系統(tǒng)誤差也叫偏倚,是使實際觀測值系統(tǒng)的偏離真實值的誤差。3.舉例說明參數(shù)和統(tǒng)計量的概念。某項研究通常想知道關于總體的某些數(shù)值特征,這些數(shù)值特征稱為參數(shù),如整個城市的高血壓患病率。根據(jù)樣本算得的某些數(shù)值特征稱為統(tǒng)計量,如根據(jù)幾百人的抽樣調查數(shù)據(jù)所算得的樣本人群高血壓患病。統(tǒng)計量是研究人員能夠知道的,而參數(shù)是他們想知道的。一般情況下,這些參數(shù)是難以測定的,僅能夠根據(jù)樣本估計。顯然,只有當樣本代表了總體時,根據(jù)樣本統(tǒng)計量估計的總體參數(shù)才是合理的。4.簡述小概率事件原理。當某事件發(fā)生的概率小于或等于0.05時,統(tǒng)計學上習慣稱該事件為小概率事件,其含義是該事件發(fā)生的可能性很小,進而認為它在一次抽樣中不可能發(fā)生,這就是所謂的小概率事件原理,它是進行統(tǒng)計推斷的重要基礎。第二章 調查研究設計1.調查研究主要特點是什么?調查研究的主要特點是:研究的對象及其相關因素(包括研究因素和非研究因素)是客觀存在的,不能人為給予干預措施不能用隨機化分組來平衡混雜因素對調查結果的影響。2.簡述調查設計的基本內容。明確調查目的和指標確定調查對象和觀察單位確定調查方法確定調查方式確定調查項目和調查表制定資料整理分析計劃制定調查的組織計劃。3.試比較常用的四種概率抽樣方法的優(yōu)缺點。(1)單純隨機抽樣 優(yōu)點是:均數(shù)(或率)及標準誤的計算簡便。缺點是:當總體觀察單位數(shù)較多時,要對觀察單位一一編號,比較麻煩,實際工作中有時難以辦到。(2)系統(tǒng)抽樣 優(yōu)點是:易于理解,簡便易行容易得到一個按比例分配的樣本,由于樣本相應的順序號在總體中是均勻散布的,其抽樣誤差小于單純隨機抽樣。缺點是:當總體的觀察單位按順序有周期趨勢或單調遞增(或遞減)趨勢,系統(tǒng)抽樣將產生明顯的偏性。但對于適合采用系統(tǒng)抽樣的情形,一旦確定了抽樣間隔,就必須嚴格遵守,不能隨意更改,否則可能造成另外的系統(tǒng)誤差實際工作中一般按單純隨機抽樣方法估計抽樣誤差,因此這樣計算得到的抽樣誤差一般偏大。(3)分層抽樣 優(yōu)點是:減少抽樣誤差:分層后增加了層內的同質性,因而觀測值的變異度減小,各層的抽樣誤差減小,在樣本含量先鋒等的情況下其標準誤一般小于單純隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣和整群抽樣的標準誤便于對不同的層采用不同的抽樣方法,有利于調查組織工作的實施還可對不同層進行獨立分析。缺點是:當需要確定的分層數(shù)較多時,操作比較麻煩,實際工作中實施難度較大。(4)整群抽樣 優(yōu)點是:便于組織,節(jié)省經費,容易控制調查質量;缺點是:當樣本含量一定時,其抽樣誤差一般大于單純隨機抽樣的誤差,。4.常用的非概率抽樣方法有哪些?有偶遇抽樣、立意抽樣、定額抽樣、雪球抽樣等。5.簡述調查問題的順序安排。調查問題順序安排總原則:符合邏輯一般問題在前,特殊問題在后易答題在前,難答題在后如果采用封閉式和開放式相結合的問題,一般先設置封閉式問題敏感問題一般放在最后。此外,在考慮問題順序時,還應注意問題是否適合全部調查對象,并采用跳答的形式安排問題和給出指導語。第四章 定量資料的統(tǒng)計描述1.均數(shù)、中位數(shù)、幾何均數(shù)的適用范圍有何異同?相同點是都用于描述定量資料的集中趨勢。不同點:均數(shù)用于單峰對稱分布,特別是正態(tài)分布或近似正態(tài)分布的資料幾何均數(shù)用于變量值間呈倍數(shù)關系的偏態(tài)分布資料,特別是變量經過對數(shù)變換后呈正態(tài)分布或近似正態(tài)分布的資料中位數(shù)用于不對稱分布資料、兩端無確切值的資料以及分布不明確的資料。2.同一資料的標準差是否一定小于均數(shù)?同一資料的標準差不一定小于均數(shù)。均數(shù)描述的是一組同質定量變量的平均水平,而標準差是描述單峰對稱分布資料離散程度最常用的指標。標準差大,表示觀察值之間變異大,即一組觀察值的分布較分散;標準差小。表示觀察值之間變異小,即一組觀察值的分布較集中。若標準差遠大于均數(shù)表明數(shù)據(jù)離散程度較大,可能為偏態(tài)分布,此時應考慮改用其他指標來描述資料的集中趨勢。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?相同點是都用于描述資料的離散程度。不同點:極差可用于描述單峰對稱分布小樣本資料的離散程度,或用于初步了解資料的變異程度四分位數(shù)間距可用于描述偏態(tài)分布資料、兩端無確切值或分布不明確的資料的離散程度標準差用于描述正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料的離散程度變異系數(shù)用于比較幾組計量單位不同或均數(shù)相差懸殊的正態(tài)分布資料的離散程度。4.正態(tài)分布有哪些基本特征?正態(tài)曲線在橫軸上方均數(shù)處最高正態(tài)分布以均數(shù)為中心,左右對稱正態(tài)分布有兩個參數(shù),即位置參數(shù)和形態(tài)參數(shù)正態(tài)曲線下的面積分布有一定規(guī)律,正態(tài)曲線與橫軸間的面積恒等于1。曲線下區(qū)間(-1.96,+1.96)內的面積為95.00%;區(qū)間(-2.58,+2.58)內的面積為99.00%5.制定醫(yī)學參考值范圍時,正態(tài)分布法和百分位數(shù)法分別適用于何種資料?通過大量調查證實符合正態(tài)分布的變量或近似正態(tài)分布的變量,可按正態(tài)分布曲線下面積的規(guī)律制定醫(yī)學參考值范圍,服從對數(shù)正態(tài)分布的變量,可對觀察值取對數(shù)后按正態(tài)分布法算出醫(yī)學參考值范圍的對數(shù)值,然后求其反對數(shù)對于經正態(tài)性檢驗不服從正態(tài)分布的變量,應采用百分位數(shù)法制定醫(yī)學參考值范圍。第五章、定性資料的統(tǒng)計描述1.應用相對數(shù)時需要注意哪些問題?應有足夠的觀察單位數(shù);不能以構成比代替率;計算觀察單位數(shù)不等的及格率的合計率和平均率時,不能簡單的把各組率相加求其平均值而得,而應該分別將分子和分母合計,再求出合計率和平均率;相對數(shù)的比較應注意其可比性,如果內部構成不同,應計算標準化率;樣品率或樣品構成比的比較應作檢驗假設。2.為什么不能以構成比代替率?率是指某現(xiàn)象實際發(fā)生數(shù)和某時間點或某時間段可能發(fā)生該現(xiàn)象的觀察單位總數(shù)之比,用以說明該現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強度。構成比是指事物內部某一組成部分觀察單位數(shù)與同一事物各組成部分的觀察單位總數(shù)之比,以說明事物內部各組成部分所占比重,不能說明某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強度大小。3.標準化率計算的直接法和間接法的應用有何區(qū)別?如對死亡率的年齡構成標準化,當已知被標化組的年齡別死亡率時,宜采用直接法;當不知道被標化組的年齡別死亡率,只有年齡別人口數(shù)和死亡總數(shù)時,可采用間接法。4.常用動態(tài)數(shù)列分析指標有哪幾種?各有何用途?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。絕對增長量是指事物現(xiàn)象在一定時期增長的絕對值;發(fā)展速度與增長速度都是相對比指標,用以說明事物現(xiàn)象在一定時期的速度變化;平均發(fā)展速度是指一定時期內個環(huán)比發(fā)展速度的平均值,用以說明事物在一定時期內逐年的平均發(fā)展速度;與平均增長速度是說明事物在一定時間內逐年的平均增長速度。5.率的標準化需要注意那些問題?僅用于相互間的比較,實際水平應采用未標化率來反映。樣品的標化率是樣品指標,存在抽樣誤差,若要比較其代表的總體標準化率是否相同,需作假設檢驗。注意直接法和間接法的選用。各年齡組若出現(xiàn)明顯交叉,或呈非平行變化趨勢時,不適合采用標準化法,宜分層比較各年齡組率。此外,對于因其他條件不同,而非內部構成不同引起的不可比性問題,標準化法難以解決。第六章 總體均數(shù)的估計1、什么是均數(shù)的抽樣誤差?決定均數(shù)的抽樣誤差大小的因素有哪些? 抽樣研究中,由于同質總體中的個體間存在差異,即個體變異,因而從同一總體中隨機抽取若干樣本,樣本均數(shù)往往不等于總體均數(shù),且各樣本均數(shù)之間也存在差異。這種由個體變異產生的、隨機抽樣引起的樣本均數(shù)與總體均數(shù)間的差異稱均數(shù)的抽樣誤差。決定均數(shù)抽樣誤差大小的因素主要為樣本含量和標準差。2、樣本均數(shù)的抽樣分布有何特點? 樣本均數(shù)的抽樣分布特點有:1、各樣本均數(shù)未必等于總體均數(shù);2、樣本均數(shù)之間存在差異;3、樣本均數(shù)服從正態(tài)分布;4、樣本均數(shù)的變異范圍較原變量的變異范圍小;5、隨著樣本含量的增加,樣本均數(shù)的變異范圍逐漸縮小。3、闡述標準差與標準誤的區(qū)別與聯(lián)系。標準差與標準誤的區(qū)別在于:1、計算公式不同;2、統(tǒng)計學意義:標準差越小,說明個體值相對越集中,均數(shù)對數(shù)據(jù)的代表性越好;而標準誤越小,說明樣本均數(shù)的分布越集中,樣本均數(shù)與總體均數(shù)的差別越小,抽樣誤差越小,由樣本均數(shù)估計總體均數(shù)的可靠性越大;3、用途:標準差用于描述個體值的變異程度,標準誤用于描述均數(shù)的抽樣誤差大小。標準差與標準誤的聯(lián)系:當樣本量n一定時,標準誤隨標準差的增加而增加,公式為:看小抄。4、如何運用抽樣分布規(guī)律估計總體均數(shù)? 中心極限定理:從均數(shù)為u,標準差為的正態(tài)總體中進行獨立隨機抽樣,其樣本均數(shù)服從均數(shù)為u,標準差為/根號下u的正態(tài)分布;即使是從非正態(tài)總體中進行獨立隨機抽樣,當樣本含量逐漸增加時(n大于等于50),其樣本均數(shù)的分布近似于均數(shù)為u,標準差為/根號下u的正態(tài)分布。x越大,抽樣誤差越大,由樣本均數(shù)估計總體均數(shù)的可靠性越小。反之,x越小,抽樣誤差越小,由樣本均數(shù)估計總體均數(shù)的可靠性越大。5、闡述總體均數(shù)的置信區(qū)間與醫(yī)學參考值范圍的區(qū)別。 區(qū)別均數(shù)的置信區(qū)間醫(yī)學參考值范圍意義按一定的置信度(1-a)估計的總體均數(shù)所在的區(qū)間范圍大多數(shù)“正常人”的某項解剖、生理、生化指標的波動范圍計算公式1、未知;2、未知而n較大;3、已知1、正態(tài)分布法:雙側95%的參考值范圍為()用途用于總體均數(shù)的估計或假設檢驗判斷觀察對象的某項指標正常與否,為臨床診斷提供參考第七章 假設檢驗1、解釋零假設與備擇假設的含義。 零假設又稱無效假設或無差異假設,記為H0,表示目前的差異是由抽樣誤差引起的;備擇假設又稱對立假設,記為H1,表示目前的差異是因為比較的對象之間存在本質不同造成的。2、簡述假設檢驗的基本步驟。 假設檢驗的基本步驟如下:(1)建立檢驗假設,確定檢驗水準。(2)計算檢驗統(tǒng)計量。(3)確定P值,作出統(tǒng)計推斷。3、比較單側檢驗與雙側檢驗的區(qū)別。 選用雙側檢驗還是單側檢驗需要根據(jù)分析目的及專業(yè)知識確定。例如,在臨床試驗中,比較甲、乙兩種治療方法的療效有無差異,目的只要求區(qū)分兩方法有無不同,無需區(qū)分何者為優(yōu),則應選用雙側檢驗。如果有充分的理由認為甲法療效不比乙法差,此時應選用單側檢驗。若從專業(yè)角度無法確定的情況下,一般應采用雙側檢驗。4、解釋I型錯誤、II型錯誤和檢驗效能,并說明它們之間的關系。拒絕實際成立的H0所犯的錯誤稱為I型錯誤,記為。不拒絕實際不成立的H0所犯的錯誤稱為II型錯誤,記為。如果兩個總體參數(shù)間確實存在差異,即H1:0成立,按照現(xiàn)有檢驗水準,使用假設檢驗方法能夠發(fā)現(xiàn)這種差異(即拒絕H0)的能力被稱為檢驗效能,記為(1-)。三者的關系為:當樣本量確定時,與成反比,與(1-)成正比。如果把設置得很小,勢必增加犯II型錯誤的概率,從而降低檢驗效能;反之,如果把重點放在減少上,勢必增加犯I型錯誤的概率,從而降低了置信度。要同時減小和,只有通過增加樣本含量來實現(xiàn)。5、簡述假設檢驗與置信區(qū)間估計的聯(lián)系。假設檢驗與置信區(qū)間估計的聯(lián)系是:二者都屬于統(tǒng)計推斷的范疇,且統(tǒng)計推斷結論是等價的。此外,置信區(qū)間在回答差別有無統(tǒng)計學意義的同時,還能提供一些假設檢驗不能提供的信息,并可以提示差別是否具有實際意義。因此,置信區(qū)間與假設檢驗的作用是相輔相成的,將兩者結合起來,可以提供更為全面的統(tǒng)計推斷信息。第八章 t檢驗1、在t檢驗中,一般當P0.05,則拒絕H0,其理論根據(jù)是什么? 理論根據(jù)是小概率時間和小概率反證法。P值表示H0成立時,出現(xiàn)等于及大于(或等于及小于)現(xiàn)有樣本統(tǒng)計量的概率。P0.05則表示在H0成立的前提下,得到現(xiàn)有樣本統(tǒng)計量概率為小概率事件,所以拒絕H0。2、配對t檢驗的應用條件是什么? 配對t檢驗的應用條件是資料為配對設計,且數(shù)據(jù)差值服從正態(tài)分布。3、正態(tài)性檢驗時,如何確定檢驗水準? 理論上講應取得大一些,如0.10或0.20,目的是減少犯II型錯誤的概率;在實際應用中,常取=0.10。4、變量變換的目的是什么?變量變換的目的在于使變換后的資料滿足正態(tài)分布或方差齊性等條件,便于進一步的統(tǒng)計分析。第九章 方差分析1、方差分析的基本思想及其應用條件是什么? 方差分析的基本思想是把全部觀察值的總變異按設計類型分解成兩個或多個組成部分,然后將各部分的變異與隨機誤差進行比較,以判斷各部分的變異是否具有統(tǒng)計學意義。應用條件:各樣本是相互獨立的隨機樣本,且服從正態(tài)分布,各樣本的總體方差齊性。2、在完全隨機設計方差分析中SS總、SS組間、SS組內各表示什么含義? SS總是各觀察值與總均值之差的平方和,即總離均差平方和,表示總變異的大??;SS組間表示組間變異,指各處理組均值大小的不同,是由處理因素和隨機誤差造成的;SS組內表示組內變異,指同一處理組內部各觀察值之間的變異,是由隨機誤差造成的。3、什么是交互效應?請舉例說明。 交互效應是指某一因素的效應隨另一因素不同水平的變化而變化,稱這兩個因素之間存在交互效應。例如:某實驗研究A、B兩種藥物在不同劑量情況下對某病的治療效果,藥物A在不同劑量時,B藥的效應不同,或者藥物B在不同劑量時,A藥的效應不同,則A、B兩藥間存在交互效應。4、重復測量資料具有何種特點? 重復測量資料中的處理因素在受試者間是隨機分配的,受試者內的因素即時間因素是固定的,不能隨機分配;重復測量資料各受試者內的數(shù)據(jù)彼此不獨立,具有相關性,后一個時間點的數(shù)據(jù)可能受到前面數(shù)據(jù)的影響,而且時間點離的越近的數(shù)據(jù)相關性越高。5、為什么總的方差分析的結果為拒絕零假設時,若想進一步了解兩兩之間的差別需要進行多重比較?方差分析中備擇假設是多個總體均數(shù)不等或不全相等,拒絕原假設只說明多個總體均數(shù)總的來說差別有統(tǒng)計學意義,并不能說明任意兩總體均數(shù)之間均有差別。因此,若希望進一步了解兩兩的差別,需進行多重比較。第十章、二項分布和Poisson分布1.Bernoulli試驗的適用條件答:1.每次試驗只會發(fā)生兩種互斥結果之一,即兩種互斥結果的概率之和恒等于1;2.在相同試驗條件下,每次試驗產生某種結果的概率固定不變;3.重復試驗是互相獨立的,即任何一次試驗結果的出現(xiàn)不會影響其他試驗結果出現(xiàn)的概率。2. Poisson分布的性質答:1.總體均數(shù)與總體方差相等;2.當n很大,而很小,且n=為常數(shù)時,Poisson分布可看作是二項分布的極限分布;3.當增大時,Poisson分布漸近正太分布,一般而言20時,Poisson分布資料可作為正態(tài)分布處理;4. Poisson分布具備可加性;5.的大小決定了Poisson分布的圖形特征。3.二項分布與Poisson分布的區(qū)別答:隨機變量X服從二項分布,是指在n重Bernoulli試驗中,發(fā)生某種結果的次數(shù)X=0,1,2,n的一種概率分布,其恰好發(fā)生X個陽性的概率為P(X)=(公式),且總有概率總和=1.而隨機變量X服從Poisson分布,是指X滿足取值范圍為0,1,2,n;相應的概率為P(X)=e-x/X!,且總有概率總和=1。在總體率很小,而樣本含量n趨向于無窮大時,二項分布近似于Poisson分布。因此Poisson分布可看作是二項分布的一種極限情況,可用來描述小概率事件的發(fā)生規(guī)律。4.二項分布、Poisson分布和正態(tài)分布的聯(lián)系答:1.在n很大,而很小,且n=為常數(shù)時,二項分布的極限分布為Poisson分布;2.在n較大、不接近0也不接近1時,二項分布B(n,)近似正態(tài)分布,而相應的樣本率p的分布也近似正態(tài)分布;3.當增大時,Poisson分布漸近正態(tài)分布,一般20時,Poisson分布資料可作為正態(tài)分布處理。第十一章、x2檢驗1. x2檢驗的基本思想是什么?可以用于解決哪些問題?答:基本思想:在H0成立的條件下,推算出各個格子的理論頻數(shù)T,然后利用理論頻數(shù)T和實際頻數(shù)A構造x2統(tǒng)計量,(公式),反映實際頻數(shù)與理論頻數(shù)的吻合程度。若無效假設H0成立,則各個格子的A與T相差不應該很大,即x2統(tǒng)計量不應該很大。A與T相差越大,x2值越大,相對應的P值越小,當P,則越有理由認為無效假設不成立,繼而拒絕H0,作出統(tǒng)計推斷。由于格子越多,x2值也會越大,因而考慮x2值大小的意義時,應同時考慮格子數(shù)的多少,這樣x2值才能更準確地反映A與T的吻合程度。x2檢驗可用于:獨立樣本兩個或多個率或構成比的比較,配對設計兩樣本率的比較,頻數(shù)分布的擬合優(yōu)度檢驗,線性趨勢檢驗。2.四格表的Z檢驗和x2檢驗有何聯(lián)系答:能用四格表Z檢驗進行兩樣本率比較的資料,都可以用x2檢驗。四格表的雙側Z檢驗與x2檢驗是完全等價的,兩個統(tǒng)計量的關系為Z2= x2,相對應的界值關系為Z2(底數(shù)0.05/2)= x2(底數(shù)0.05,1)3.擬合優(yōu)度x2檢驗的基本思想及用途答:基本思想是根據(jù)樣本的頻數(shù)分布檢驗其總體是否服從某特定的理論分布。按照該理論分布計算的頻數(shù)稱為理論頻數(shù);從樣本觀察到的頻數(shù)稱為實際頻數(shù)。利用x2檢驗,推斷實際頻數(shù)與理論頻數(shù)的吻合程度。4.為什么有些四格表資料的假設檢驗必須用確切概率法答:x2檢驗的理論是基于x2分布,但是只有在大樣本時檢驗統(tǒng)計量才近似服從x2分布,才能使用x2檢驗公式。如四格表資料,若n40,且有1T5時,尚可以校正檢驗統(tǒng)計量使其近似服從x2分布;當n40時,這種近似性就很差,x2檢驗就不適用了,只能用確切概率法。5. x2檢驗的應用條件有哪些?答:1.當n40,且5時,用非連續(xù)校正的x2檢驗 (公式)當n40,且有1T5時,用連續(xù)性校正的x2檢驗或用四格表的確切概率法。(公式)當n40或T1時,用四格表確切概率法。2.獨立樣本RC列聯(lián)表x2檢驗的專用公式為:。不宜有1/5以上格子的理論頻數(shù)小于5,或有1個格子的理論頻數(shù)小于1.結果為有序多分類變量的RC列聯(lián)表,在比較各處理組的平均效應有無差別時,應該用秩和檢驗或Ridit檢驗。3.配對四格表的x2檢驗當b+c40時,(公式)當b+c40時,作連續(xù)性校正,(公式)第十二章、秩和檢驗1.參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗的區(qū)別答:參數(shù)檢驗是以特定的總體分布為前提,對未知總體參數(shù)做推斷的假設檢驗方法;非參數(shù)檢驗不以特定的總體分布為前提,也不針對決定總體分布的參數(shù)做推斷,又稱任意分布檢驗。非參數(shù)檢驗不要求總體的分布類型,適用性廣泛;在非參數(shù)檢驗中,一般不直接用樣本觀測值做分析,統(tǒng)計量的計算基于原數(shù)據(jù)在樣本中的秩次,因此對于符合參數(shù)檢驗的資料,或經變量變換后符合參數(shù)檢驗的資料應首選參數(shù)檢驗;對不滿足參數(shù)檢驗條件的資料,應選用非參數(shù)檢驗。2.非參數(shù)檢驗的適用范圍答:總體分布不明或未知的資料;一端或兩端有不確實數(shù)值的資料;等級資料;極度偏態(tài)分布的資料。3.同一資料,又出于同一研究目的,當參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗所得結果不一致時,以何者為準?理由答:應以資料滿足的條件為準。若資料滿足參數(shù)檢驗的條件,應以參數(shù)檢驗的結果為準,此時非參數(shù)檢驗的檢驗效能低于參數(shù)檢驗。若資料不服從正態(tài)分布,或者分布情況未知,不能用參數(shù)法進行推斷,宜采用非參數(shù)法對總體分布位置進行假設檢驗。第十三章 雙變量關聯(lián)性分析1.兩變量間的關聯(lián)性是否可解釋為因果關系?雙變量關聯(lián)性分析的目的在于推斷從某一總體中隨機抽取的同一份樣本觀測出的兩個關聯(lián)間是否存在關聯(lián)性,以及這種關聯(lián)性的密切程度如何。關聯(lián)性只反應變量間數(shù)量上的關系,但數(shù)量上的關聯(lián)并不表示專業(yè)上的因果關系,是否確為因果關系還需結合專業(yè)知識、因果邏輯上的時間先后順序等作進一步判定。2.2X2列聯(lián)表的關聯(lián)性分析與兩樣本率的比較的x2檢驗有何不同?2X2列聯(lián)表的關聯(lián)性分析與兩樣本率比較的x2檢驗是從兩個檢驗的數(shù)據(jù)形式非常相似,x2檢驗的公式以及應用條件也完全不同。但區(qū)別在于:兩樣本率比較的x2檢驗是從兩個總體中分別抽取樣本,兩樣本有各自的頻數(shù)分布,所檢驗的是兩總體的率是否相同;而2X2列聯(lián)表的關聯(lián)性分析是從同一個總體中進行隨機抽樣,對樣本中的每個個體考察其兩個變量的關系,檢驗兩個分類之間是否存在關聯(lián)性或者說是否獨立。3、相關系數(shù)r經假設檢驗有統(tǒng)計學意義,且得到的P值很小,是否表示兩變量間一定有很強的直線關系? P值越小,說明越有理由拒絕H0,犯I型錯誤的概率越小。相關系數(shù)r經假設檢驗有統(tǒng)計學意義且得到非常小的P值,表示有足夠的理由認為兩變量總體相關系數(shù)0,只能定性回答兩變量是否存在直線相關,并非意味著其直線相關的強度。若要定量回答相關性的強弱,需結合樣本相關系數(shù)r的大小和總體相關系數(shù)的置信區(qū)間來說明。4.Pearson積矩相關與Spearman秩相關的區(qū)別與聯(lián)系答:區(qū)別1. Pearson積矩相關適用于二元正態(tài)分布資料,Spearman秩相關適用于不服從正態(tài)分布、總體分布未知、存在極端值或原始數(shù)據(jù)用等級表示的資料。Pearson積矩相關是基于原始數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,而Spearman秩相關是將原始數(shù)據(jù)進行秩變換后進行統(tǒng)計分析。Pearson積矩相關是參數(shù)檢驗方法,而Spearman秩相關不以特定的總體分布為前提,為非參數(shù)檢驗的方法。聯(lián)系:1.兩種相關系數(shù)的取值都介于1和1之間,無單位,小于0為負相關,大于0為正相關。2.用原始數(shù)據(jù)的秩次來計算Pearson相關系數(shù),得到的即為Spearman秩相關系數(shù)。第十五章生存分析1.簡述生存分析中截尾數(shù)據(jù)的常見原因。失訪:指失去聯(lián)系。退出:指死于非研究因素或非處理因素而退出研究。終止:指設計時規(guī)定的研究時限已到而終止觀察,但研究對象依然存活。2.簡述生存率和生存概率的區(qū)別與聯(lián)系。生存概率表示某單位時段開始時存活個體到該時段結束時仍存活的可能性大??;生存率是指觀察對象活過某時刻的概率,實質上是累積生存概率。生存概率是單位時段的概率,生存率是多個時段的累計結果。3.簡述死亡率和死亡概率的區(qū)別與聯(lián)系。死亡概率是指在某個單位時段開始時存活的個體在該時段內死亡的可能性大??;死亡率表示所有觀察對象在某時刻的平均死亡水平。二者分母不同,死亡率的分母常用其中人口數(shù),而死亡概率則用期初人數(shù)。4.生存時間資料能計算均數(shù)和標準差嗎?如果資料所包含的數(shù)據(jù)都是完全數(shù)據(jù),可以計算均數(shù)和標準差;若資料中包含截尾數(shù)據(jù),則不可以計算。5.簡述兩樣本比較的生存時間資料不宜采用t檢驗或x方檢驗進行分析的理由。因為隨訪資料具有特殊性,觀察對象既有隨訪時間又有隨訪結果,隨訪期間可能出現(xiàn)失訪等,生存時間數(shù)據(jù)不完整,分布類型復雜,因而不能簡單的應用t檢驗或x方檢驗。第二十章檢測手段的效度和信度評價1.簡述效度、信度的概念和目的。效度用以反映測量結果與“真值”的接近程度。信度用以反映相同條件下重發(fā)測定結果的一致程度。評價效度、信度的目的是評價量表對真實情況反映的準確性、可靠性。2.簡述評價效度和信度的常用方法及其特點。評價效度的常用方法有:標準效度分析、內容效度分析、結構效度分析、區(qū)分效度分析。評價信度的常用方法有:重復測量法、分半信度法、Cronbachs a系數(shù)法。特點:標準效度分析需要一個“金標準”作為參考;內容效度分析對概念的定義有依賴性;結構效度分析需借助因子分析來完成;區(qū)分效度分析通過t檢驗或方差分析可比較不同群組間的差別有無統(tǒng)計學意義。重復測量法需要重復兩次或兩次以上測量;分半信度法將調查的問題條目分成兩半;Cronbachs a系數(shù)法適用于奇偶兩半條目方差不等的情況。3.簡述分半信度法的優(yōu)點和不足。優(yōu)點:分半信度法只在一個時間點上進行;不受記憶效應的影響;在重復測量法中容易出現(xiàn)的誤差項之間的相關在分半信度法中不易出現(xiàn);分半信度法比較經濟和簡便。不足:將所有的問題條目分為兩半的方法有些武斷,不同的半分法可能會得到不同的結果。4.簡述如何考察測量手段和反應度。使用測量手段分別在治療前后或施加干預措施前后對研究對象進行測量,記錄治療前后或施加干預措施前后的測量結果。使用效應尺度統(tǒng)計量評價測量的反應度。效應尺度=(治療后得分治療前得分)/治療前后得分的標準差第二十一章 醫(yī)學人口與疾病統(tǒng)計常用指標1.疾病統(tǒng)計中的觀察單位“病例”和“病人”有何區(qū)別? 疾病統(tǒng)計的觀察單位可以是病人,也可以是病例。一個人每發(fā)生一次疾病就算是一個病例,一個病人可以先后數(shù)次患同一種疾病,也可以同時患數(shù)種不同的疾病。2.發(fā)病率、時點患病率、期間患病率有何區(qū)別?發(fā)病率表示在一定時期內,可能發(fā)生某病的一定人群中新病例出現(xiàn)的頻率,其分子是一定期間內的新發(fā)病例數(shù)?;疾÷手冈谀程囟〞r間內總人口中某病新舊病例所占比例,適用于病程較長的疾病或發(fā)病時間不易輕易明確的疾病的統(tǒng)計研究,按觀察時間的不同可分為時點患病率和期間患病率。時點患病率用于反映在調查或檢查時點一定人群中某病的現(xiàn)患情況(包含該病的新、舊病例);期間患病率可用于反映在觀察期間內一定人群存在或流行某病的頻度,包括觀察期間內的新病例數(shù)和現(xiàn)患病例數(shù),但資料收集較為困難。3.年齡別死亡概率與年齡別死亡率有何區(qū)別?兩者間有什么關系?年齡別死亡概率(nqx)是表示一批人在x到x+n歲之間的死亡概率,即同時出生的人群中,剛滿x歲的尚存者在今后n年內死亡的可能性。因此,死亡概率的公式定義為:nqx=(x歲到x+n歲之間死亡人數(shù))/活滿x歲的人口數(shù)而年齡別死亡率(nmx)是表示某年齡別人口在n年內的平均死亡水平,其公式定義為:nmx=(x歲到x+n歲之間死亡人數(shù))/(x歲到x+n歲之間的平均人口數(shù)) 可見,兩者分母不同,當年齡分組為1歲時,即n=1時,qx比mx略小,當年齡分組大于1歲時,即n1時,則nqx約比nmx大n倍。死亡率與死亡概率之間可以互相換算,現(xiàn)有許多種由nmx推算nqx的方法,目前常用的計算死亡概率的公式為:nqx=2*n*nmx/(2+n*nmx)4.平均壽命與平均死亡年齡有何區(qū)別? 平均壽命實際上是同時出生的一批人,以各年齡組死亡人數(shù)作為權數(shù)計算出來的平均歲數(shù),其大小取決于各年齡組死亡人數(shù)的相對水平。用壽命表方法計算的平均壽命的大小,僅取決于年齡別死亡率的高低,兩地的平均壽命可以直接比較。但平均死亡年齡的大小,不僅取決于年齡別死亡率的高低,也取決于年齡別人口構成。如用甲、乙兩地的平均死亡年齡作比較,即使兩地的年齡組死亡率完全相同,若甲地人口中青壯年比重較大,而老年人比重較小,可導致甲地平均死亡年齡較低。顯然,這種平均死亡年齡的差別,是由于人口年齡構成不同所致,并不反映兩地人口的平均壽命不同。因此,一般情況下,兩地的平均死亡年齡不能直接比較,不能把平均死亡年齡當作平均壽命應用。5.某地的平均壽命高,則老年人口占總人口數(shù)的比例一定很高,這種說法對嗎? 這種說法不正確。用壽命表法計算的平均壽命,其大小僅取決于年齡別死亡率的高低,某地的平均壽命高,并不表明老年人口所占的比例高。如果人群的年齡別死亡率降低,尤其是嬰幼兒組死亡率降低,該地人群的平均壽命就會增高。- 配套講稿:
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- 特殊限制:
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- 關 鍵 詞:
- 醫(yī)學 統(tǒng)計學 第二 高等教育出版社 課后 習題 答案
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