两组比较有统计学意义与置信区间的关系
医学统计学方法试题及答案(二)
医学统计学方法试题及答案（二）1.在同一总体中进行抽样研究，随着样本含量增大，则（）A.标准差增大B.标准误增大C.标准差趋向0D.标准差减小E.标准误减小2.抽样误差是指（）A.总体参数与总体参数间的差异B.个体值与样本统计量间的差异C.总体参数间的差异D.样本统计量与总体参数间的差异E.个体值与总体参数间的差异3.X±2.58S 包括变量值的（）A.68.3%B.80.0%C.90.0%D.95.0%E.99.0%4.正常参考值范围应（）A.取双侧界限B.取单侧界限C.同时计算单侧和双侧界限D.根据实际情况取单侧或双侧界限E.应该是规定不变5.两个样本率差别的假设检验，其目的是（）A.推断两个样本率有无差别B.推断两个总体率有无差别C.推断两个样本率和两个总体率有无差别D.推断两个样本率和两个总体率的差别有无统计意义E.推断两个总体分布是否相同6.有关参考值范围的说法，正确的是（）A.参考值范围应根据正常人范围的95%来制定B.如果随机测量某人的某项指标，其值在正常人范围的95%之内，那么应认为此人的此项指标正常C.如果某项指标超出了参考值范围，那么其应为不正常D.求正态资料的参考值范围，精确度越高越好E.所谓的正常和健康都是相对的，在正常人或健康人身上都存在着某种程度的病理状态7.在标准正态分布的曲线下面积中，区间(1.96，+∞)所对应的面积是（）A.95%B.99%C.5%D.2.5%E.1%8.甲率P1=48/168，乙率P2=63/200，则甲乙两率的平均率为（）A.(48+63)÷2B.(48/168+63/200)÷2C.(48+63)/(168+200)D.48/468+63/200E.(48+168)/(63+200)9.为了由样本推断总体，样本应该是（）A.总体中任意的一部分B.总体中的典型部分C.总体中有意义的一部分D.总体中有价值的一部分E.总体中有代表性的一部分10.统计推断的主要内容为（）A.统计描述与统计图表B.参数估计和假设检验C.区间估计和点估计D.统计预测与统计控制E.参数估计与统计预测11.在假设检验中，P值和α值的关系为（）A.P值越大，a值就越大B.P值越大，α值就越小C.P值和α值均可由研究者事先设定D.P值和α值都不可以由研究者事先设定E.P值的大小与α值的大小无关12.在两组正态分布资料比较的检验中，结论是P<0.05，差别有统计学意义，则P越小，说明（）A.两样本均数差别越大B.两总体均数差别越大C.两样本均数有差别的可能性越大D.越有理由认为两样本均数不同E.越有理由认为两总体均数不同13.两样本均数比较，经检验得出差别有统计学意义的结论时，P越小，说明（）A.两样本均数差别越大B.两总体均数差别越大C.越有理由认为两总体均数不同D.越有理由认为两样本均数不同E.越有理由认为两总体均数相同14.为研究缺氧对正常人心率的影响，有50名志愿者参加试验，分别测得试验前后的心率，为较好的分析此数据，应用的统计检验方法是（）A.配对检验B.成组t检验C.成组秩和检验D.配对秩和检验E.两组方差齐性检验15.两组数据作均数差别t检验，要求数据分布近似正态而且（）A.要求两组数据均相近，方差相近B.要求两组数据方差相近C.要求两组数据相近D.均数及方差相差多少都无所谓E.要求标准误相近16.两组数据作均数差别的t检验，其自由度为（）A.n1+n2B.n1-n2C.n1+n2-1D.n1+n2-2E.n1+n2-317.在样本均数与总体均数比较时，若n=25，t=1.96，则（）A.P>0.05B.P=0.05C.P<0.05D.P＜0.01E.P＞0.0118.计算某地儿童肺炎的发病率，现求得男、女童肺炎发病率分别为21.2%和19.1%，可认为（）A.男童的肺炎发病率高于女童B.应进行标准化后再做比较C.资料不具可比性，不能直接作比较D.应进行假设检验后再下结论E 应增加气温数据才能做比较19.分析计数资料时，最常用的显著性检验方法是（）A.t检验B.正态检验C.方差分析D.X检验法E.z检验，可认为（）20.三个样本率作比较，χ2>χ20.01（3）A.各总体率不等或不全相等B.各样本率不等或不全相等C.各总体率均不相等D.各样本率均不相等E.各总体率全相等21.总体均数置信区间的宽度取决于（）A.置信水平B.标准差C.标准误D.置信水平、标准差和样本含量E.样本含量22.四个百分率作比较，有1个理论数小于5、大于1，其他都大于5，则（）A.只能作校正χ2检验B.不能作χ2检验C.作χ2检验不必校正D.必须先作合理的合并E.要用精确概率法23.某医生对一批计量、计数资料实验数据进行假设检验，结果判定如下：进行四格表χ2检验时，χ2=3.96则（）A.P<0.05B.P=0.05C.P>0.05D. P<0.01E.P=0.0124.标准误的正确解释是（）A.样本均数的标准差B.样本率的标准差C.标准差的平均数D.标准差的标准差E.统计量的标准差参考答案1.E2.D3.E4.D5.B6.E7.D8.C9.E 10.B 11.E 12.E 13.C 14.A 15.B 16.D 17.A 18.D 19.D 20.A 21.D 22.C 23.A 24.A。
湘雅《卫生统计学》第五版(五年制预防医学用)习题
46、简述线性回归、logistic 回归和 Cox 回归的区别。 47、简述 Cox 回归中回归系数与相对危险度 RR 值的关系。 48、简述综合评价的一般步骤。 49、简述 Topsis 法的基本思想和步骤。 50、简述层次分析法的基本思想和步骤。 51、何谓 Meta 分析？ 52、.说明 Meta 分析的用途。 53、说明 Meta 分析的两类统计模型。 54、说明 Meta 分析的基本步骤。 （二）分析计算题
查出高血压病人 775 人，试估计该市中年男子高血压患病 1.大量研究显示汉族足月正常产男性新生儿临产前
双顶径（BPD）均数为 9.3cm。某医生记录了某山区 12 名汉族足月正常产男性新生儿临产前双顶径（BPD）资
料如下：9.95 9.33 9.49 9.00 10.09 9.15 9.52 9.33 9.16 9.37 9.11 9.27。试问该地区男性新
水平是否不同？
16.两组十二指肠溃疡患者。其中 A 组 20 例，幽门螺杆菌（Hp）皆阳性。测得其生长抑制素（SS）样本
均数为 260.2（ 0 wn/10-9），标准差为 27.50（wn/10-9）；B 组 10 例，Hp 皆阴性。其 SS 样本均数为 387.4（0 wn/10-9），
标准差为 34.50（wn/10-9）。试问，Hp 对生长抑制素含量有无影响？
每对患者随机分配入 A、B 两药组，30 天后比较 A、B 两组患者体重的下降值(kg)。 (1)该实验属何种设计方案？ (2)变量或资料(体重下降值)属何种类型 (3)其结果可用何种统计分析方法进行分析
31、什么是析因设计？其主要特点是什么？ 32、 何为交叉设计？它有何优缺点？ 33、 方差分析的基本思想是什么？总离均差平方和以及总自由度怎样计算？ 34、 两样本 t 检验与完全随机设计资料的 ANOVA 有何关系？配对样本 t 检验与随机区组设计资料的 ANOVA
t检验的资料与习题
第四章：定量资料的参数估计与假设检验基础1抽样与抽样误差抽样方法本身所引起的误差。
当由总体中随机地抽取样本时，哪个样本被抽到是随机的，由所抽到的样本得到的样本指标x与总体指标μ之间偏差，称为实际抽样误差。
当总体相当大时，可能被抽取的样本非常多，不可能列出所有的实际抽样误差，而用平均抽样误差来表征各样本实际抽样误差的平均水平。
σx=σ/Sx=S/2t分布t分布曲线形态与n（确切地说与自由度v）大小有关。
与标准正态分布曲线相比，自由度v越小，t分布曲线愈平坦，曲线中间愈低，曲线双侧尾部翘得愈高；自由度v愈大，t分布曲线愈接近正态分布曲线，当自由度v=∞时，t分布曲线为标准正态分布曲线。
t=X-u/Sx=X-u/(S/),V=N-1正态分布（normaldistribution）是数理统计中的一种重要的理论分布，是许多统计方法的理论基础。
正态分布有两个参数，μ和σ，决定了正态分布的位置和形态。
为了应用方便，常将一般的正态变量X通过u变换[(X-μ)/σ]转化成标准正态变量u，以使原来各种形态的正态分布都转换为μ=0，σ=1的标准正态分布（standardnormaldistribution）,亦称u分布。
根据中心极限定理，通过上述的抽样模拟试验表明，在正态分布总体中以固定n，抽取若干个样本时，样本均数的分布仍服从正态分布，即N（μ，σ）。
所以，对样本均数的分布进行u变换，也可变换为标准正态分布N(0,1) 由于在实际工作中，往往σ是未知的，常用s作为σ的估计值，为了与u变换区别，称为t变换，统计量t值的分布称为t分布。
假设X服从标准正态分布N（0,1），Y服从χ2（n）分布，那么Z=X/sqrt(Y/n)的分布称为自由度为n的t分布,记为Z～t(n)。
特征：1．以0为中心，左右对称的单峰分布；2．t分布是一簇曲线，其形态变化与n（确切地说与自由度ν）大小有关。
自由度ν越小，t分布曲线越低平；自由度ν越大，t分布曲线越接近标准正态分布（u分布）曲线，如图.t(n)分布与标准正态N(0,1)的密度函数对应于每一个自由度ν，就有一条t分布曲线，每条曲线都有其曲线下统计量t的分布规律，计算较复杂。
简述假设检验与区间估计之间的关系统计学原理
简述假设检验与区间估计之间的关系统计学原理假设检验与区间估计是统计学中两个重要的概念和方法，它们都是用于推断总体参数的。
假设检验是一种通过利用样本信息来判断总体参数的一个或一组特定值是否有效或可接受的方法。
在假设检验中，我们首先设立一个虚无假设（null hypothesis）H0，表示总体参数的一些值或总体参数之间的关系成立；然后通过收集样本数据，计算样本的统计量，然后与建立在虚无假设下的分布进行比较，从而得出对虚无假设的结论。
假设检验的结果可以分为接受虚无假设，拒绝虚无假设两种情况。
区间估计是一种通过利用样本信息来估计总体参数的取值范围的方法。
在区间估计中，我们使用样本数据计算样本的统计量，并根据统计量的抽样分布来构建一个置信区间。
置信区间表示总体参数在一些置信水平下的估计范围，置信水平通常取95%或90%等。
在这个范围内，我们可以合理地认为总体参数落在其中。
区间估计进一步提供了总体参数的不确定性程度。
此外，假设检验与区间估计之间还存在一种互补关系。
在假设检验中，我们可以根据检验的结果拒绝或接受虚无假设，从而判断总体参数是否落在一些给定的取值范围内，这可以视为一种特殊的区间估计。
而在区间估计中，我们利用样本数据估计总体参数的取值范围，这可以视为一种特殊的假设检验，即总体参数的真值是否落在估计的区间内。
综上所述，假设检验与区间估计是统计学中两个重要的概念和方法，它们都是推断总体参数的方法。
假设检验通过对总体参数的一个或一组特定值进行判断来推断，而区间估计通过构建置信区间来估计总体参数的取值范围。
两者在原理和方法上有相似之处，可以互相补充和解释。
在实际应用中，我们可以根据具体的问题选择使用假设检验还是区间估计，或者两者结合应用，从而得出更准确和可靠的推断结果。
《应用统计学》置信区间估计
考虑多参数问题：对于多参数问题，应开发更有效的统计方法来计算置信区间，以满足 实际应用的需求。
结合其他统计方法：可以结合其他统计方法，如回归分析、方差分析等，以提高置信区 间估计的精度和可靠性。
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与点估计相比， 置信区间估计 考虑了估计的 不确定性，因 此更具有信息
性。
置信区间估计 可以用于进行 假设检验，帮 助确定参数的
取值范围。
置信区间估计 可以用于进行 区间预测，为 未来的数据提
供参考。
置信区间估计的缺点
计算复杂：置信区间估计的计算过程较为复杂，需要较高的数学和统计知识。
对数据分布敏感：置信区间估计的准确性受数据分布的影响较大，对于非正态分布的数据， 其估计效果可能不佳。
汇报人：XX
点估计的方法有很多种，包 括最小二乘法、最大似然法
等
点估计的精度取决于样本数 据的数量和质量
区间估计的概念
定义：根据样本 数据推断总体参 数所在的区间范 围
目的：估计总体 参数的可能取值 范围
方法：根据样本 数据的分布情况， 利用统计量计算 出置信区间
置信水平：表示 估计的可靠程度， 一般为95%或 99%
应用统计学置信区间 估计
XX,a click to unlimited possibilities
汇报人：XX
目录 /目录
01
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04
置信区间的估 计方法
02
应用统计学概 述
05
置信区间在应 用统计学中的 应用
03
置信区间的概 念
06
置信区间估计 的优缺点
2024 医学统计学形考作业1-4(含答案)
医学统计学专题测验一1.名词解释总体：是指根据研究目的确定的研究对象的全体。
误差：测量值与事实真相之间的差值。
抽样研究：是指以样本特征推论总体特征的研究。
极差：又称全距，是所有观察值中最大值和最小值之差。
变异系数：是标准差与均数的比值。
2.下面有关抽样误差的叙述，正确的是（ D ）。
A.严格设计和严格实施的研究可以避免抽样误差B.样本量越大，抽样误差越大C.抽样误差是由于测量人员测量技术不合格导致的误差D.抽样误差与研究特征的个体差异有关3.“是否吸烟”的变量类型是（ D ）。
A.数值型变量资料B.多分类变量资料C.等级资料D.二分类变量资料4.下面关于样本量的陈述，正确的是（ D ）。
A.样本量与总体规模有关B.抽样误差与样本量无关C.样本量与应答率水平无关D.样本量需要专门的公式估计5.下面关于研究对象的陈述，错误的是（ C ）。
A.研究对象与研究目的有关B.研究对象可以是人，也可以是动物C.研究对象不需要来自研究总体D.研究对象是研究设计的内容6.下面有关总体的叙述，正确的是（ A ）。
A.总体是由根据研究目的所确定的全部研究对象B.总体与研究目的无关C.总体由样本量决定D.总体由统计分析方法决定7.下列选项中，属于数值变量的是（ B ）。
A.民族B.体重C.血型D.性别8.数据录入时，部分数据录入有误，误差的类型属于（ B ）。
A.样本与总体之差B.系统误差C.随机测量误差D.抽样误差9.统计量是（ C ）。
A.统计总体数据得到的量B.反映总体特征的的量C.使用样本数据计算出来的统计指标D.使用参数估计出来的10.某病房记录了50名病人的护理等级，其中特级护理1名，一级护理3名，二级护理12名，三级护理34名，此资料属于（ C ）。
A.分类变量资料B.二分类资料C.有序分类变量资料D.数值变量资料11.下面有关误差的叙述，错误的是（D ）。
A.随机误差不可以避免B.系统误差一定要避免发生C.抽样误差包含个体差异D.因为样本含量越大，抽样误差越小，所样本含量越大越好12.某药物临床试验数据的两端均没有确定数值，描述其中心位置适用的最佳指标是（ A ）。
统计学最后题目
模拟题
假设检验中P值的涵义
( )15．两样本均数成组比较，经t检验，差 别有统计学意义， P越小，说明 A．越有理由认为两样本均数不同 B．两样本所来自的总体均数差别越大 C．越有理由认为两样本来自的总体均数不同 D．两样本均数差别越大
模拟题
检验假设和结论
( )16． 四个率的比较的卡方检验，P值小 于0.01，则结论为 A．四个总体率均不相等； B．四个样本率均不相等； C．四个总体率之间肯定不等或不全相等； D．四个总体率之间不等或不全相等。
正态分布特点
( )2．关于正态分布的特征，下面说法错误的是：
A．高峰位置在均数 = µ处 B．µ为位置参数，µ越大，则曲线沿横轴向右移动； µ越小，曲线沿横轴向左移动 C．σ为形态参数，表示数据的离散程度，若σ小， 则曲线形态“矮胖”；σ大，则曲线形态“瘦高” D．正态分布以均数为中心，左右完全对称
( )7．总体均数µ ± 1.96倍的理论标准误σ， 这个区间内包含总体均数的概率为 A．95% B．97.5% C．99% D．100%
模拟题
可信区间的准确度与精确度
( )8 置信水平由95％下降到90％，则估计 的置信区间 A．准确度提高，精确度也提高 B．准确度下降，精确度也下降 C．准确度提高，而精确度下降 D．准确度下降，而精确度提高
模拟题
两个率比较，四格表资料
疗法 甲疗法 乙疗法 合计 有效 39 54 93 无效 8 30 38 合计 47 84 131 有效率（ ） 有效率（%） 83.0 64.3 71.0
请问该研究采用何种设计方法？ 请计算最小的理论数。 若要比较两疗法治愈率是否相等，请问用何种检验 方法？自由度为多少？ χ 2=5.11， 假设检验检验水准定为0.025，若计算得到 2 χ2 χ 0.025,1 校正以后的 =4.25，查表知 =5.02，问如何 下统计结论？
医学统计学(齐齐哈尔医学院)知到章节答案智慧树2023年
医学统计学（齐齐哈尔医学院）知到章节测试答案智慧树2023年最新第一章测试1.统计学中所谓的总体通常指的是( )参考答案:同质观察单位的全体2.统计学中所谓的样本通常指的是( )参考答案:总体中有代表性的一部分观察单位3.属于定性资料的是（）参考答案:血型4.下列观测结果属于有序数据的是( )参考答案:病情程度5.某医院98名胃癌患者按肿瘤分化程度进行分组，高、中、低分化组分别有12人、28人、58人，资料类型是（）参考答案:等级资料6.统计分析的主要内容有（）参考答案:统计描述和统计推断7.概率是描述某随机事件发生可能性大小的数值，以下对概率的描述哪项是错误的（）参考答案:其值必须由某一统计量对应的概率分布表中得到8.欲比较生物蛋白粉饲料、血浆蛋白粉饲料和普通饲料喂养断奶仔猪的增重效果，某研究者将30只断奶仔猪按窝别、性别、日龄与体重等特征将其配成10个区组，每个区组3只仔猪。
再将每个区组内的3只仔猪随机分配到3个实验组，比较喂养10天后各实验组仔猪重量的体重增加量（单位：kg）。
此研究的设计方案属于（）参考答案:随机区组设计9.为观察不同浓度五倍子水提取物对内毒素诱导人牙髓细胞分泌IL-6的影响，某研究采用组织块法体外培养第5代人牙髓细胞，将其随机分为空白对照组（含20ml/L新生牛血清的DMEM培养液）、LPS组（在DMEM培养液中加入25μg/ml的LPS）和LPS＋五倍子组（DMEM培养液、25μg/ml的LPS与终末浓度分别为5μg/ml、10μg/ml、20μg/ml的五倍子水提取物），再用放射免疫法测定人牙髓细胞分泌的IL-6含量。
该研究的设计属于（）参考答案:完全随机设计10.将10只染有肉瘤小白鼠按体重大小配成5个对子，每个对子内2只小白鼠随机接受两种抗癌药物，以肉瘤的重量为指标，比较2种抗癌药物对小白鼠肉瘤抑瘤效果。
该研究的设计属于（）参考答案:配对设计第二章测试1.计算一群同质个体的体重的平均水平，宜选择：参考答案:均数2.描述一组偏态分布资料的变异程度，宜选择：参考答案:四分位数间距3.当资料中的各观察值呈倍数变化（等比关系）时，平均数宜选用：参考答案:几何均数4.当数值变量资料分布末端无确定数据时，平均数宜选用：参考答案:中位数5.比较相同人群的身高和体重的变异程度，宜用：参考答案:变异系数6.比较某地1～2岁和5～5.5岁儿童身高的变异程度，宜用：参考答案:变异系数7.用均数和标准差可全面描述其特征的分布是：参考答案:正态分布8.反映一组非正态分布计量资料的平均水平，一般选用：参考答案:中位数9.若同一组7岁男童，身高均数为2500px，标准差为125px；体重均数为20kg，标准差为3kg。
医学统计方法常见错误剖析
2. 统计量 分类变量与有序分类变量
构成比、率、比 数值变量 均数、标准差、最小值、最大值、中位数
在资料的表达和描述中，常见的错误有：
1.编制统计表时，分组标志（横标目）与观测指标 （纵标目）位置颠倒、线条过多或过少、数字的 小数点位数不一致或单位重复出现在数字之后， 最严重的问题是表中数据的含义未表达清楚，令 人费解。
132
合计 494 296
239
326 295 408 1029
双向有序且属性不同：等级相关分析
表9 两法检查室壁收缩运动的符合情况
对比法
冠心病人数
测定结果 核素法： 正常 减弱 异常 合计
正常
58
2
3
63
减弱
1
42
7
50
异常
8
9
17
34
合计
67
53
27
147
双向有序且属性相同：Kappa检验
实例 ：A组20例经末梢静脉输注榄香稀乳均出现程度 不同的局部刺激症状及静脉炎，而B组20例经锁骨下 静脉穿刺置管输注均未出现任何局部刺激症状及静脉 炎。见表10。
表14 不同分娩方式与重症肝炎孕妇的结局
分娩方式 剖宫产 阴道分娩 合计
例数 9 13 22
存活 8 4 12
死亡 1 9 10
27.24, 9P0.007
误用一般χ2检验取代Fisher精确检验， 本例：P=0.011。
三、统计学结论注意事项：
1.区分统计“有统计学意义”与医学/临 床/生物学“有实际意义”。
解决方法
需降低每次检验的检验水平数值，若α=0.05，可令 α’=0.05/C，其中C等于比较的次数，本例C=3 采用 2分割法（要求分表的自由度等于总表的自由度、 分表的2值之和等于总表的2值）进一步分析。
置信度 置信区间
置信水平出自 MBA智库百科(/)置信水平(Confidence level)目录[显示][编辑]什么是置信水平置信水平来表示样本统计值的精确度，它是指样本统计值落在参数值某一正负区间内的概率。
[编辑]置信水平的确定但确定置信水平究竟是百分之几，则主要决定于以下两个要素：第—要素是内部控制的健全状况和运用状况如何。
也就是说，在内部控制的完备状况和运用状况均属良好的情况下，选择80％的置信水平就可以了，但当内部控制的完备状况和运用状况并不充：分时，就必须选择95％乃至99％的置信水平。
影响确定置信水平的另一要素是受审查公司的环境条件。
这种环境条件是指一般的经济条件、特殊的经济法律条件、受审查公司的经营组织和财务构成等。
在这些条件对受审查公司不利4如销售收入明显下降)的情况下，就应决定在依据性试验中选择较高的置信水平。
、但是，因为环境条件的内容是多种多样的，所以，审计人员必领以高度的专业能力来进行判断，并根据这种判断来认真研究环境的条件，以决定置信水平的选择。
[编辑]置信水平的置信度置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数，即在抽样对总体参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。
因此，采用一种概率的陈述方法，也就是数理统计中的区间估计法，即估计值与总体参数在一定允许的误差范围以内，其相应的概率有多大，这个相应的概率称作置信度。
置信水平是描述GIS中线元素与面元素的位置不确定性的重要指标之一。
置信水平表示区间估计的把握程度,置信区间的跨度是置信水平的正函数,即要求的把握程度越大,势必得到一个较宽的置信区间,这就相应降低了估计的准确程度。
置信区间出自 MBA智库百科(/)置信区间(Confidence interval)目录[显示][编辑]什么是置信区间置信区间又称估计区间，是用来估计参数的取值范围的。
常见的52%-64%，或8-12，就是置信区间（估计区间）。
[编辑]置信区间的概述1、对于具有特定的发生概率的随机变量，其特定的价值区间：一个确定的数值范围（“一个区间”）。
两个正态总体均值及方差比的置信区间
置信区间为决策者提供了关于两个正态总体均值和方差比的不确定性估计。在许多实际应用中，如质量控制、生物统 计和金融等领域，这种不确定性估计对于制定决策和预测具有重要意义。
置信区间的精度
置信区间的精度取决于样本大小、总体分布以及所使用的统计方法的性质。在实践中，为了获得更精确 的置信区间，需要综合考虑这些因素，并选择适当的统计方法。
结合研究背景和实际应用场景，分析结果对实践的指 导意义和价值。
提出改进建议
根据分析结果，提出对未来研究的改进方向和建议。
05
总结与展望
研究成果总结
置信区间的计算方法
通过使用样本数据和适当的统计方法，可以计算出两个正态总体均值和方差比的置信区间。这些方法包括参数方法和 非参数方法，其中参数方法假设数据符合正态分布，而非参数方法则不依赖于数据分布的假设。
两个正态总体均值及 方差比的置信区间
目录
• 引言 • 两个正态总体均值的置信区间 • 两个正态总体方差比的置信区间 • 实际应用案例分析 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
确定两个正态总体均值和方差比在一 定置信水平下的区间范围，为统计推 断提供依据。
解决实际生活中比较两个总体参数的 问题，如质量控制、医学研究Fra bibliotek经济 分析等领域。
公式：方差比的置信区间计算公式为 $left[frac{sigma_1^2}{sigma_2^2} pm t_{alpha/2,df} cdot sqrt{frac{hat{sigma}_1^2}{hat{sigma}_2^2} cdot left(frac{1}{n_1} + frac{1}{n_2}right)}right]$，其 中 $t_{alpha/2,df}$ 是t分布的临界值，$n_1$ 和 $n_2$ 是两个总体的样本量，$hat{sigma}_1^2$ 和 $hat{sigma}_2^2$ 是两个总体的样本方差。
南医统计学考试题目
模拟题
可信区间与假设检验的关系
( A )9 总体方差相等的条件下，两个独立样 本计算两个总体均数之差的可信区间包含了0， 则可认为：
A. 两样本均数差别无统计意义 B. 两样本均数差别有统计意义 C. 两总体均数差别无统计意义 D. 两总体均数差别有统计意义
A.1
B.2
C.3
D.59
模拟题
二项分布累计概率
( c)21. 根据以往经验，新生儿染色体异常 率为0.01，在某地随机抽查400 名新生儿，至 少有3人异常的概率为：
A P(1)+P(2)+P(3) B. P(0)+P(1)+P(2)+P(3) C. 1-P(0)-P(1)-P(2) D. 1-P(0)-P(1)-P(2)-P(3)
A．n1+n2 B．(n1+n2)-1 C．(n1-1)+(n2-1)-1 D．(n1-1)+(n2-1)
模拟题
根据资料性质选择分析方法
( B )14．为评价某降压药对高血压患者是 否有效，分别于服药前后对100名高血压患者 测量了血压值（mmHg），对该资料进行哪种 分析
A．t检验 B．配对t检验 C．χ2检验 D．配对χ2检验
D.配对计量资料，n=20，T+=168，T-=42， T=42，查表得T0.05=52~158，P<0.05
模拟题
相关系数的假设检验、可信区间
( D A.
)24. 相关系数的Fisher的z变换是（ ）
案例分析(1)
请问： 1、案例中对血铅含量置信区间的计算方法 是 否合适？为什么？如果答案是否定的，请给出 你认为合适的做法。 2、如果要根据此资料估计当年正常成年男性 血铅含量的95%医学参考值范围，又当如何计 算？为什么？ 3、总体均数的置信区间和参考值范围有何区 别？
答案
1、案例中对血铅含量置信区间的计算方法 是否 合适？为什么？如果答案是否定的，请给出你认 为合适的做法。 因样本含量较大（n≥60），样本均数的分布近 似于正态分布，可用正态近似法估计置信区间， 不必进行对数转换。 • 用式 来估计95%置信区间是合适的。 • 因血铅含量只以过高异常，所以只需要制定单 侧上限。计算,得到正常成年男性血铅值的95% 参考值范围单侧上界为(172.0~198.8)(μg/100g)。
4、该医生的结论是否正确？
答：错误。没有进行统计推断，直接用 样本信息下结论。该资料首先检验差值是否 服从正态分布，如果差值服从正态分布，可 用配对t检验做统计推断。
5、请比较该中药治疗前后，患者血红蛋白含量是否 有差别？请计算。
差值服从正态分布，用配对t检验。 （1）建立假设检验，确定检验水准 H0:μd=0，即患者血红蛋白含量无差别 H1:μd ≠0，即患者血红蛋白含量有差别 α=0.05
1、该资料属于什么资料类型？
答：定量资料
2、该资料属于何种实验设计方案？
自身配对设计
3、比较治疗前后血红蛋白含量是否有差别可采用 哪些统计方法？用这些方法的条件是什么？ 配对设计资料的t检验方法 因为该资料是同一受试对象治疗前后比较，属于配 对设计。 条件： 1.随机样本 2.来自正态分布总体 3.具有方差齐性
单独样本资料的t检验，是用来推断该样本来自的总体均 数������与已知的某一总体均数������0有无差别。 配对设计资料的t检验，有自身配对和非自身配对之分， 在医学科学研究中的配对设计主要适用于以下情况：第 一，异体配对设计，包括同源配对设计和条件相近者配 对设计。第二，自身配对设计。 两独立样本的t检验，受试对象分成两个处理组，两个总 体的两个独立样本，据此推断它们的总体均数是否相等 ，总体均服从正态分布且具有方差齐性。
医学统计学-两组资料均数比较
适用于两组独立样本，可以检验它们
配对样本t检验
2
的均数是否有显著差异。
适用于两组相关样本，可以比较相同
个体在不同条件下的均数是否有显著
差异。
3
非参数检验
用于不满足正态分布假设的数据，例 如Wilcoxon秩和检验和MannWhitney U检验。
常见的假设检验方法
Student's t检验
用于比较两组均数是否有显著差异。
Analysis o f Variance (A N O VA )
适用于比较三组及以上的均数是否有显著差异。
Boo tstrap检验
医学统计学-两组资料均 数比较
欢迎来到医学统计学的世界！本次演示将为您详细介绍两组资料均数比较的 方法和应用。让我们一起探索这个有趣且重要的主题吧！
问题陈述
在医学研究中，我们常常需要比较两组资料的均数，以了解它们之间是否存 在显著差异。这个问题对于决策和临床实践都具有重要意义。
知识背景与理论基础
一种非参数方法，可以得到两组均数差异的置信区间。
实际案例分析与解释
研究背景
我们研究了两种不同治疗方 案对患者康复的影响。
方法
通过随机分配患者到两组进 行比较，收集了康复时间的 数据。
结果
经过统计分析，我们发现两 种治疗方案在康复时间上存 在显著差异。
结果解读与结论
基于我们的研究结果，我们可以得出结论：一种治疗方案相对于另一种方案在患者康复时间上具有明显 优势。这一发现对临床实践具有重要的指导意义。
研究的局限性与未来展望
《白话统计》读书笔记
《白话统计》读书笔记读书笔记2019/4/28王申月《白话统计》是学生统计学主题阅读的第1本书，这本书虽然说叫白话统计，但主要体现在讲的更全、更深，下面是学生阅读《白话统计》这本书是做的摘抄和笔记。
这本书的作者是北京大学医学部博士冯国双，所用案例多为医疗数据。
主要提供的是数据分析的思路，而不是公式、工具。
分为基础篇、实用篇。
基础篇主要介绍概念，实用篇侧重介绍各种方法的思路及实现。
学生在本科阶段主修过《社会调查与统计》课程，但对统计方面还是懵懵懂懂，在基础知识和实际操作上存在着很大不足，希望自己能够在老师的指导下取得进步。
第一篇：基础篇一、为什么学统计统计能够助力科研、工作，提供理性看待事物的能力。
二、谈概率分布（1）作者借助金庸小说《神雕侠侣》郭靖的内力能撑多久来解读概率分布，感觉非常有趣，其中累计分布函数一般用F（x）来表示，概率密度函数一般用f（x）来表示，密度与累积分布的关系是：密度=累积分布的增加量/长度。
（2）Weibull分布——常用于生存数据的拟合，描述死亡人数（并非直观意义上的死亡）的变化规律。
Weibull分布的形状主要有两个参数来决定，参数λ反映曲线位置，参数ρ控制曲线形状。
（3）Logistic分布——常用于研究一些物种的生命周期演变，如人口变化、种群变化、疾病感染变化等，也被称作生长曲线，有发生、发展、成熟、饱和4个阶段。
在医学研究中，Logistic分布通常是三参数或二参数的形式。
三参数Logistic曲线可表达为y=k1+e−a(x−b)，其中K表示上限值，a反映了增长速度，b表示拐点（即从b点开始上升速度变慢）；二参数Logistic曲线表达为y= 11+e（4）正态分布——横轴为分类、纵轴为概率。
正态分布的概率密度函数为f（x）=σ√2π(−(x−μ)22σ2)，x−μσ=Z,μ表示均数，σ表示标准差，从公式中可以看出来，正态分布主要有两个参数决定，即均数和标准差，均数是位置参数，决定正态分布的位置；标准差是形状参数，决定了分布的分散程度，标准差越大，分布越“矮胖”；标准差越小，分布越“瘦高”。
卫生统计学习题及答案(精华版)
统计学习题二、简答1。
简述描述一组资料的集中趋势和离散趋势的指标。
集中趋势和离散趋势是定量资料中总体分布的两个重要指标。
（1)描述集中趋势的统计指标：平均数（算术均数、几何均数和中位数）、百分位数（是一种位置参数,用于确定医学参考值范围,P50就是中位数）、众数。
算术均数:适用于对称分布资料，特别是正态分布资料或近似正态分布资料；几何均数：对数正态分布资料（频率图一般呈正偏峰分布）、等比数列；中位数：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料,也可用于分布末端无确定值得资料. (2）描述离散趋势的指标：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。
四分位数间距：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，常把中位数和四分位数间距结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势.方差和标准差：都适用于对称分布资料，特别对正态分布资料或近似正态分布资料，常把均数和标准差结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势;变异系数：主要用于量纲不同时,或均数相差较大时变量间变异程度的比较。
2。
举例说明变异系数适用于哪两种形式的资料，作变异程度的比较？度量衡单位不同的多组资料的变异度的比较。
例如，欲比较身高和体重何者变异度大，由于度量衡单位不同，不能直接用标准差来比较,而应用变异系数比较. 3。
试比较标准差和标准误的关系与区别.区别:⑴标准差S：①意义：描述个体观察值变异程度的大小.标准差小，均数对一组观察值得代表性好；②应用：与均数结合,用以描述个体观察值的分布范围，常用于医学参考值范围的估计;③与n的关系：n越大，S越趋于稳定;⑵标准误S X：①意义：描述样本均数变异程度及抽样误差的大小.标准误小,用样本均数推断总体均数的可靠性大;②应用于均数结合，用以估计总体均数可能出现的范围以及对总体均数作假设检验；③与n的关系：n越大,S X越小.联系：①都是描述变异程度的指标;②由S X=s/n-1可知，S X与S成正比。
n一定时,s 越大，S X越大。
两组比较有统计学意义与置信区间的关系
两组比较有统计学意义与置信区间的关系一、引言在数据分析过程中，我们常常需要对两组数据进行比较，以了解它们之间是否存在统计学上的差异。
为了量化这种差异，我们通常会使用统计检验和置信区间。
本文将探讨这两者之间的关系，并为大家提供在实际应用中的实用性建议。
二、两组比较的统计学意义1.样本容量：在进行两组比较时，我们需要确保样本容量足够大，以降低犯错误的概率。
一般来说，样本容量越大，结论的可靠性越高。
2.显著性水平：显著性水平是我们设置的一个阈值，用以判断两组数据之间差异是否具有统计学意义。
通常情况下，显著性水平越低（如0.05），对数据差异的检验要求越高，结论的可靠性也越高。
3.效应量：效应量是描述两组数据差异程度的指标，如均值差、比例差等。
在比较时，我们需要关注效应量的具体数值，以了解差异的实际意义。
三、置信区间的概念与计算1.置信区间的定义：置信区间是对统计量（如均值、比例等）真实值的一个估计范围。
它可以帮助我们了解统计量在一定置信水平下的可信程度。
2.置信区间的计算方法：在进行两组比较时，我们可以使用t分布、卡方分布等统计方法计算置信区间。
具体计算过程包括：计算检验统计量、确定显著性水平对应的临界值、根据样本数据和临界值计算置信区间。
四、两组比较中置信区间的应用1.样本均值比较：当我们比较两组样本的均值时，可以使用置信区间来估计真实均值之间的差异。
通过比较两组样本的置信区间，我们可以了解它们之间是否存在显著差异。
2.比例比较：类似地，我们也可以使用置信区间比较两组样本的比例。
在这种情况下，置信区间可以帮助我们判断两组比例之间是否存在显著差异。
3.回归分析：在回归分析中，置信区间可以用于评估自变量对因变量的影响程度，以及预测值的可靠性。
五、注意事项与实用性建议1.选择合适的统计检验方法：在进行两组比较时，应根据实际问题和数据类型选择合适的统计检验方法。
如适用于大样本的t检验、适用于小样本的卡方检验等。
两组有效率对比的统计学方法
两组有效率对比的统计学方法在进行两组有效率对比的统计学方法方面，主要可以采用假设检验和置信区间两种方法。
假设检验是通过建立一个关于两个群体特征差异的假设，然后利用样本数据推断出是否可以拒绝该假设。
常见的假设检验方法有以下几种。
1.t检验t检验是比较两个样本均值是否存在显著差异的方法。
当样本的总体符合正态分布且方差未知时，可以使用独立样本t检验；当样本的总体符合正态分布且方差已知时，可以使用独立样本z检验；当比较的是一个样本在不同时间或不同条件下的均值差异时，可以使用配对样本t检验。
2. Mann–Whitney U检验Mann-Whitney U检验也称为Wilcoxon秩和检验，适用于两个独立样本的大小比较。
该方法不要求总体满足正态分布的假设，适用于非参数数据。
3.方差分析（ANOVA）方差分析适用于比较三个以上的样本均值是否存在显著差异。
当只有两个样本时，方差分析可退化为独立样本t检验。
方差分析可以通过计算组间和组内的均方差来确定是否存在显著差异。
4.卡方检验卡方检验主要用于比较两个或多个样本的分类比例是否存在显著差异。
通过计算实际观察频数与理论期望频数之间的偏离程度，判断分类比例是否一致。
置信区间是对待估计参数的范围给予一个确定度的估计，常见的置信区间方法有以下几种。
1.t分布置信区间对于均值的估计，可以使用t分布置信区间。
在给定样本均值、样本标准差和样本量的情况下，可以通过计算t值和标准误差来确定置信区间的上下限。
2.比例的置信区间对于比例的估计，可以使用正态分布置信区间。
在给定样本比例和样本量的情况下，可以通过计算标准差和置信水平来确定置信区间的上下限。
3.方差的置信区间对于方差的估计，可以使用卡方分布置信区间。
在给定样本方差估计和样本量的情况下，可以通过计算卡方分布的上下限来确定置信区间。
总而言之，对于两组有效率对比的统计学方法，可以使用假设检验方法（如t检验、Mann-Whitney U检验、ANOVA、卡方检验）进行显著性检验，也可以使用置信区间方法（如t分布置信区间、正态分布置信区间、卡方分布置信区间）进行参数估计。
置信区间与参考值范围的区别和联系
置信区间与参考值范围的区别和联系全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：置信区间与参考值范围是统计学中常用的两个概念，它们在数据分析和推断中扮演着重要的角色。
虽然它们都涉及到一定范围内的数值，但是它们的含义、计算方式和应用场景都有所不同。
本文将重点讨论置信区间与参考值范围的区别和联系。
我们来解释一下置信区间和参考值范围的定义。
置信区间是用来估计一个总体参数（如平均值、比例等）的范围，该范围是在一定置信水平下的估计结果。
置信区间的计算方式通常是根据样本数据来进行推断，通过利用抽样方法和统计推断的理论，得出一个包含真实总体参数的区间。
我们可以说“某药物的疗效在95%置信水平下的置信区间为0.8到1.2”，这意味着我们有95%的把握相信该药物的疗效在0.8到1.2之间。
而参考值范围则是用来判断一个个体或样本中某个变量的数值是否在正常范围内的参考标准。
参考值范围通常是根据大量的观测数据和临床实验结果来建立的，它反映了某个变量在正常人群中的典型数值范围。
我们可以说“健康成年人的血压范围为90/60mmHg到140/90mmHg”，这就是血压的参考值范围。
置信区间和参考值范围的联系在于它们都涉及到了一定范围内的数值。
在统计学中，我们经常需要估计总体参数的范围或判断某个数值是否在正常范围内，这就需要用到置信区间和参考值范围。
它们都是从不同角度去描述数据的范围，在一定程度上可以相互补充。
置信区间和参考值范围之间也存在一些明显的区别。
置信区间是用来估计总体参数的范围，是对总体特征的一种推断；而参考值范围是根据个体或样本数据建立的参考标准，是对个体数值是否在正常范围内的判断。
置信区间通常涉及到一定的置信水平，如95%置信水平；而参考值范围则是根据健康人群的数据来建立的标准，通常不涉及置信水平。
置信区间和参考值范围在实际应用中也有着不同的用途。
置信区间可以帮助我们对总体参数进行估计，并评估估计结果的精确程度；而参考值范围则可以帮助医生判断个体的健康状况，指导诊断和治疗。
预测区间与置信区间的对比
预测区间与置信区间的对比在统计学中，预测区间和置信区间是两个重要的概念。
它们都是用来描述一个参数的不确定性范围，但在应用场景和计算方法上有所不同。
本文将对预测区间和置信区间进行比较，并探讨它们在实际问题中的应用。
一、预测区间预测区间是用来估计未来观测值的范围。
在统计学中，我们常常需要根据已有的数据来预测未来的结果。
预测区间就是用来表示这种预测结果的不确定性范围。
预测区间的计算方法通常基于对未来观测值的分布进行建模。
常见的方法包括回归分析、时间序列分析等。
通过这些方法，我们可以得到一个预测模型，并计算出对应的预测区间。
预测区间的特点是包含了未来观测值的不确定性。
它给出了一个范围，表示未来观测值有一定的概率落在这个范围内。
例如，我们可以说某个产品的销售额在未来一年内有95%的概率落在某个预测区间内。
二、置信区间置信区间是用来估计一个参数的范围。
在统计学中，我们常常需要根据已有的样本数据来估计总体参数的取值范围。
置信区间就是用来表示这种估计结果的不确定性范围。
置信区间的计算方法通常基于对总体分布的假设和样本数据的统计量。
常见的方法包括正态分布的置信区间、t分布的置信区间等。
通过这些方法，我们可以得到一个置信区间，表示总体参数有一定的概率落在这个范围内。
置信区间的特点是包含了总体参数的不确定性。
它给出了一个范围，表示总体参数有一定的概率落在这个范围内。
例如，我们可以说某个产品的平均销售额在95%的置信水平下落在某个置信区间内。
三、预测区间与置信区间的对比预测区间和置信区间在应用场景和计算方法上有所不同，可以从以下几个方面进行对比：1. 应用场景：预测区间主要用于预测未来观测值的范围，而置信区间主要用于估计总体参数的范围。
2. 数据要求：预测区间需要有一定的历史数据来建立预测模型，而置信区间只需要有一个样本数据集。
3. 不确定性范围：预测区间表示未来观测值的不确定性范围，而置信区间表示总体参数的不确定性范围。
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两组比较有统计学意义与置信区间的关系
摘要：
一、引言
二、两组比较的统计学意义
1.样本容量
2.显著性水平
3.效应量
三、置信区间的概念与计算
1.置信区间的定义
2.置信区间的计算方法
四、两组比较中置信区间的应用
1.样本均值比较
2.比例比较
3.回归分析
五、注意事项与实用性建议
1.选择合适的统计检验方法
2.正确解读置信区间
3.结合实际问题进行比较
六、结论
正文：
一、引言
在数据分析过程中，我们常常需要对两组数据进行比较，以了解它们之间是否存在统计学上的差异。
为了量化这种差异，我们通常会使用统计检验和置信区间。
本文将探讨这两者之间的关系，并为大家提供在实际应用中的实用性建议。
二、两组比较的统计学意义
1.样本容量：在进行两组比较时，我们需要确保样本容量足够大，以降低犯错误的概率。
一般来说，样本容量越大，结论的可靠性越高。
2.显著性水平：显著性水平是我们设置的一个阈值，用以判断两组数据之间差异是否具有统计学意义。
通常情况下，显著性水平越低（如0.05），对数据差异的检验要求越高，结论的可靠性也越高。
3.效应量：效应量是描述两组数据差异程度的指标，如均值差、比例差等。
在比较时，我们需要关注效应量的具体数值，以了解差异的实际意义。
三、置信区间的概念与计算
1.置信区间的定义：置信区间是对统计量（如均值、比例等）真实值的一个估计范围。
它可以帮助我们了解统计量在一定置信水平下的可信程度。
2.置信区间的计算方法：在进行两组比较时，我们可以使用t分布、卡方分布等统计方法计算置信区间。
具体计算过程包括：计算检验统计量、确定显著性水平对应的临界值、根据样本数据和临界值计算置信区间。
四、两组比较中置信区间的应用
1.样本均值比较：当我们比较两组样本的均值时，可以使用置信区间来估计真实均值之间的差异。
通过比较两组样本的置信区间，我们可以了解它们之间是否存在显著差异。
2.比例比较：类似地，我们也可以使用置信区间比较两组样本的比例。
在这种情况下，置信区间可以帮助我们判断两组比例之间是否存在显著差异。
3.回归分析：在回归分析中，置信区间可以用于评估自变量对因变量的影响程度，以及预测值的可靠性。
五、注意事项与实用性建议
1.选择合适的统计检验方法：在进行两组比较时，应根据实际问题和数据类型选择合适的统计检验方法。
如适用于大样本的t检验、适用于小样本的卡方检验等。
2.正确解读置信区间：我们需要了解置信区间的含义，正确解读其含义。
置信区间不是效应量的大小，而是对真实值的一个估计范围。
3.结合实际问题进行比较：在进行两组比较时，应结合实际问题进行分析，避免盲目追求统计学上的差异。
六、结论
总之，在两组比较中，统计学意义和置信区间具有密切关系。
通过掌握这两者的概念和应用方法，我们可以更加准确地判断数据之间的差异，并为实际问题提供有价值的参考。
在实际应用中，我们需要关注样本容量、显著性水平和效应量等因素，并结合置信区间进行合理比较。
同时，还要注意选择合适的统计检验方法，并正确解读置信区间的含义。