医学统计学简答题(共2页).docx

精选优质文档-倾情为你奉上频数分布表的用途 1、作为陈述资料的形式，可以代替原始资料，便于进一步资料描述资料的分布特征和分布类型。 有两个重要特征：集中趋势和离散趋势。大部分观察值向某一数值集中的趋势称为集中趋势，常用平均数指标来表示，各观察值之间大小参差不齐。频数由中央位置向两侧逐渐减少，称离散趋势，是个体差异所致，可用一系列的来反映。 2、便于进一步计算有关指标或进行。当数据较多且需手工计算时，常先编制频数表，再进行统计计算。 3、发现特大、特小的可疑值。 如果频数表的一端或两端出现连续几个组段的频数为零后，又出现少数几个特大值或特小值，使人怀疑其是否准确，需进一步检查和核对并做相应处理。 4、当样本容量比较大时，可各组段的频率作为频率的估计值据此绘制频数分布图。 医学参考值范围的制定方法1选择足够数量的正常人作为参照样本2对选定的参考样本进行准确的测定3决定取单侧范围还是双侧范围4选择适当的百分范围5估计参考值范围的界限T检验注意事项假设检验结论正确的前提，要有严密的抽样设计随机、均衡、可比 选用的检验方法必须符合其适用条件(注意：t检验的前提是资料服从正态分布) 单侧检验和双侧检验 的选择假设检验的结论不能绝对化 正确理解P值的统计意义，正确理解P值与差别有无统计学意义，P越小，不是说明实际差别越大，而是说越有理由拒绝H0 ，越有理由说明两者有差异，差别有无统计学意义和有无专业上的实际意义并不完全相同 假设检验和可信区间的区别应用相对数时应注意的问题：一、构成比和率的应用不能混淆率和构成比所说明的问题不同，构成比可以说明某事物内部各组成部分的比重或分布，而率是说明某现象发生的频率或强度的，所以不能以构成比代替率。二、计算相对数时分母不宜太小三、注意指标的可比性可比性指所比较指标，除研究因素外，其他影响因素应基本相同或相近，即在相同条件下进行对比。通常应注意：1.观察对象同质，研究方法相同，观察时间相等，以及地区、民族、性别、年龄、病情及病程等客观条件均基本一致。2.某个对研究结果有影响的因素，在各组的内部构成是否相同。若因混杂因素干扰，使各对比组构成分布不同时，可采用标准化，平衡内部构成不同的影响后，再进行总率的比较。四、要考虑存在抽样误差，不能仅凭数字表面想差的大小做结论3、R*C列联表资料的2检验应注意的事项。答：（1）R*C列联表中的理论频数不能小于1，或1T5的格子数不宜超过格子总数的1/5；（2）多个样本率比较，若所的到的统计推断为拒绝H0，接受H1时，只能认为各总体率之间总的来说有差别，但不能说任两个总体率有差别，需进一步做多个样本率的比较，做多个样本率的多重比较。（3）对有序的R*C列联表资料不宜用2检验。直线回一归与直线相关的区别与联系。答：联系：（1）对于既可以做回归分析又可做相关的同一组数据，计算出的b与r的正负号一致；（2）相关系数与回归系数的假设检验等价。对同一样本tb=tr。（3）同一组数据的相关系数和回归系数可以相互换算。（4）用回归解释相关：由于决定系数r2=SS回/SS总，当总平方和固定时，回归平方和的大小决定了相关的密切程度，回归平方和越接近总平方和，则r2越接近1，说明相关的效果越好。区别：（1）资料上：相关要求X、Y服从双变量正态分布，这种资料进行回归称II型回归；回归要求Y在给定某个X值服从正态分布，X是可以精确测量和严格控制的变量，称I型回归。（2）应用上：双变量间相互关系用用相关，此时两变量的关系是平等的；而说明两变量间依存变化的数量关系用回归，用以说明Y如何依赖于X而变化。（3）意义上：说明具有直线关系的两变量间相互关系的方向与密切程度；b表示X每变化一个单位所导致的Y的平均变化量（4）单位：r没单位，b有单位。（5）取值范围不同（6）计算公式不同进行线性相关分析的注意事项1两个变量之间的关系是双向的。可先绘制散点图，呈现出直线趋势时，再作分析。2两个变量都服从正态分布。如果不服从正态分布，先变换，使之正态化，再计算相关系数。 3样本相关系数与总体相关系数之间存在着抽样误差。要判断两个事物之间有无相关及相关的密切程度，必须作假设检验4两个事物之间的关系既可能是依存因果关系，也可能仅是相互伴随的数量关系。决不可因为两事物间的相关系数有统计学意义，就认为两者之间存在着因果关系，要证明两事物间确实存在因果关系，必须凭借专业知识加以阐明。 线性相关与回归的区别 相关系数只适用于双正态变量；回归分析中，因变量是正态变量，自变量既可是随机变量，也可以是给定的量。 线性相关表示相互关系是双向的；回归则反映两个变量之间的依存关系，是单向的。 线性相关与回归的联系 同一资料的相关与回归分析，相关系数r与回归系数b正负号是相同的。 r，b要进行假设检验。通过数学推导，对同一样本可以得出 r 与 b 互化的公式，假设检验等价。 相关回归可以互相解释。R 的平方称为确定系数，应用确定系数，也可以从回归的角度对相关程度做进一步的了解。专心-专注-专业