医学统计学t检验和u检验
医学统计学t检验
Paired t test
例7-2 某项研究评估咖啡因对运动者的心肌血流 量的影响，先后测定了12名男性志愿者饮用咖啡 前后运动状态下的心肌血流量（ml/min/g），数 据如表7-1所示，问饮用咖啡前后运动者的心肌血 流量有无差异。
Paired t test
3.检验步骤
Paired t test
1.配对样本均数t 检验原理
Paired t test
配对设计的资料具有对子内数据一一对应的特征, 研究者关心是对子的效应差值。
配对样本t检验的基本原理是假设两种处理的效应
相同，理论上差值d 的总体均数μd 为 0，现有的 不等于0差值样本均数可以来自μd = 0的总体,也可 以来μd ≠ 0的总体。
本例已知总体均数0=3.30kg，但总体标准差未知 ,n=35为小样本, S=0.40kg，故选用单样本t检验。
3.检验步骤
One sample t test
(1) 建立检验假设，确定检验水准
H0：0，该地难产儿与一般新生儿平均出生
体重相同;
H1：0，该地难产儿与一般新生儿平均出生
体重不同;
0.05。
配对设计(paired design)是将受试对象按某些重 要特征相近的原则配成对子，每对中的两个个体 随机地给予两种处理。
Paired t test
应用配对设计可以减少实验的误差和控制非处理 因素，提高统计处理的效率。
配对设计处理分配方式主要有两种情况： ①异源配对：将两个同质受试对象配对分别接受 两种处理，如把同窝、同性别和体重相近的动 物配成一对，或把同性别、年龄相近及病情相 同的病人配成一对。 ②同源配对：同一受试对象或同一标本的两个部 分，随机分配接受两种不同处理。
医学统计学：第八章 t检验
（1）建立检验假设
H0：μ ＝μ0 ，即该托儿所男婴的体重发育状
况与全国九城市的同期水平相同。
H1： μ≠μ0 ，即该托儿所男婴的体重发育状
况与全国九城市的同期水平不同。
α ＝0.05(双侧)
（2）计算u值 本例因总体标准差σ已知，故
可用u检验。
本例n=47, 样本均数=11, 总体均数=11.18,总
验）
一、单样本t检验（样本均数与总体均数比较的t检验）
即样本均数代表的未知总体均数与已知的 总体均数（一般为理论值、标准值或经过大量 观察所得的稳定值等）进行比较。
这时检验统计量t值的计算在H0成立的前提
条件下为：
t X 0
Sn
例3.3 根据调查，已知健康成年男子脉搏的 均数为72次/分钟，某医生在一山区随机测量 了25名健康成年男子脉搏数，求得其均数为 74.2次/分钟，标准差为6.5次/分钟，能否认 为该山区成年男子的脉搏数与一般健康成年 男子的脉搏数不同？
二、配对资料的t检验
配对实验设计得到的资料称为配对资料。
医学科研中配对资料的四种主要类型： ➢ 同一批受试对象治疗前后某些生理、生化指标
的比较； ➢ 同一种样品，采用两种不同的方法进行测定，
来比较两种方法有无不同； ➢ 配对动物试验，各对动物试验结果的比较等。 ➢ 同一观察对象的对称部位。
配对资料的 t 检验
之间收缩压均数有无差别？
（1)建立检验假设
H0：μ1 ＝μ2 ，即该地20～24岁健康女子和
男子之间收缩压均数相同；
H1: μ1≠μ2 ，即该地20～24岁健康女子和男
子之间收缩压均数不同。 α ＝0.05（双侧）
（2）计算u值
医学统计学第5版单选题
《医学统计学》单项选择题摘自：马斌荣主编、医学统计学、第5版、北京:人民卫生出版社,2008第一章1、医学统计学研究的对象就是A 、医学中的小概率事件 C 、动物与人的本质 E.有变异的医学事件医学统计中的基本概念B 、各种类型的数据 D 、疾病的预防与治疗2、用样本推论总体,具有代表性的样本指的就是A.总体中最容易获得的部分个体B.在总体中随意抽取任意个体C.挑选总体中的有代表性的部分个体D.用配对方法抽取的部分个体E.依照随机原则抽取总体中的部分个体答案：E E D E A第二章集中趋势的统计描述1、某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标就是 A 、中位数 B 、几何均数 C 、均数 D 、 P 95百分位数E 、频数分布3、下列观测结果属于等级资料的就是A.收缩压测量值 C.住院天数 E.四种血型4、随机误差指的就是A 、测量不准引起的误差 C 、选择样本不当引起的误差 E 、由偶然因素引起的误差 5、收集资料不可避免的误差就是 A 、 随机误差C 、过失误差B.脉搏数 D.病情程度B 、由操作失误引起的误差 D 、选择总体不当引起的误差B 、系统误差 D 、记录误差2、算术均数与中位数相比，其特点就是A.不易受极端值的影响 C.抽样误差较大E.更适用于分布不明确资料3、一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点就是A 、数值离散度较小B 、数值离散度较大C 、数值分布偏向较大一侧D 、数值分布偏向较小一侧E 、数值分布不均匀4、将一组计量资料整理成频数表的主要目的就是A.化为计数资料 B 、便于计算C 、形象描述数据的特点D 、为了能够更精确地检验E 、提供数据与描述数据的分布特征5、6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为1:20、1:40、1:80、1:80、1:160、1:320, 求平均滴度应选用的指标就是A 、均数B 、几何均数C 、中位数D 、百分位数E 、倒数的均数答案：A B D E B第三章离散程度的统计描述1、变异系数主要用于A.比较不同计量指标的变异程度 B 、衡量正态分布的变异程度 C 、衡量测量的准确度 D 、衡量偏态分布的变异程度E 、衡量样本抽样误差的大小2、对于近似正态分布的资料,描述其变异程度应选用的指标就是A 、变异系数B 、离均差平方与C 、极差D 、四分位数间距E 、 标准差3、某项指标95%医学参考值范围表示的就是A 、检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95%B 、检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95%C 、在“异常”总体中有95%的人在此范围之外D 、在“正常”总体中有95%的人在此范围E 、检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常”B.能充分利用数据的信息4.应用百分位数法估计参考值范围的条件就是A.数据服从正态分布B.数据服从偏态分布C.有大样本数据D.数据服从对称分布E.数据变异不能太大5.已知动脉硬化患者载脂蛋白B的含量(mg/dl)呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用A.全距B.标准差C.变异系数D.方差E.四分位数间距答案:A E D B E第四章抽样误差与假设检验1、样本均数的标准误越小说明A、观察个体的变异越小B、观察个体的变异越大C、抽样误差越大D、由样本均数估计总体均数的可靠性越小E、由样本均数估计总体均数的可靠性越大2、抽样误差产生的原因就是A、样本不就是随机抽取B、测量不准确C、资料不就是正态分布D、个体差异E、统计指标选择不当3、对于正偏态分布的的总体，当样本含量足够大时，样本均数的分布近似为A、正偏态分布B、负偏态分布C、正态分布D、t分布E、标准正态分布4、假设检验的目的就是A、检验参数估计的准确度B、检验样本统计量就是否不同C、检验样本统计量与总体参数就是否不同D、检验总体参数就是否不同E、检验样本的P值就是否为小概率5、根据样本资料算得健康成人白细胞计数的95%可信区间为7、2X109/L〜9、1X109/L, 其含义就是A、估计总体中有95%的观察值在此范围内B、总体均数在该区间的概率为95%C、样本中有95%的观察值在此范围内D、该区间包含样本均数的可能性为95%E、该区间包含总体均数的可能性为95%答案:E D C D E第五章t检验1、两样本均数比较，检验结果P 0.05说明A、两总体均数的差别较小B、两总体均数的差别较大C、支持两总体无差别的结论D、不支持两总体有差别的结论E、可以确认两总体无差别2、由两样本均数的差别推断两总体均数的差别，其差别有统计学意义就是指A、两样本均数的差别具有实际意义B、两总体均数的差别具有实际意义C、两样本与两总体均数的差别都具有实际意义D、有理由认为两样本均数有差别E、有理由认为两总体均数有差别3、两样本均数比较,差别具有统计学意义时,P值越小说明A、两样本均数差别越大B、两总体均数差别越大C、越有理由认为两样本均数不同D、越有理由认为两总体均数不同E、越有理由认为两样本均数相同4、减少假设检验的H类误差,应该使用的方法就是A、减少I类错误B、减少测量的系统误差C、减少测量的随机误差D、提高检验界值E、增加样本含量5.两样本均数比较的t检验与u检验的主要差别就是A、t检验只能用于小样本资料B、u检验要求大样本资料C、t检验要求数据方差相同D、t检验的检验效能更高E、u检验能用于两大样本均数比较答案:D E D E B第六章方差分析1、方差分析的基本思想与要点就是A.组间均方大于组内均方B.组内均方大于组间均方C.不同来源的方差必须相等D.两方差之比服从F分布E.总变异及其自由度可按不同来源分解2、方差分析的应用条件之一就是方差齐性，它就是指A、各比较组相应的样本方差相等B、各比较组相应的总体方差相等C、组内方差二组间方差D、总方差二各组方差之与E、总方差二组内方差+组间方差3、完全随机设计方差分析中的组间均方反映的就是A 、随机测量误差大小B 、某因素效应大小C 、处理因素效应与随机误差综合结果D 、全部数据的离散度E 、各组方差的平均水平4、对于两组资料的比较，方差分析与t 检验的关系就是A 、t 检验结果更准确B 、方差分析结果更准确C 、t 检验对数据的要求更为严格D 、近似等价E 、完全等价5.多组均数比较的方差分析,如果P 0.05,则应该进一步做的就是A.两均数的t 检验B.区组方差分析C.方差齐性检验D. q 检验E.确定单独效应答案:E B C E D第七章相对数及其应用1、如果一种新的治疗方法能够使不能治愈的疾病得到缓解并延长生命则应发生的情 况就是A 、该病患病率增加B 、该病患病率减少C 、该病的发病率增加D 、该病的发病率减少E 、该疾病的死因构成比增加2、计算乙肝疫苗接种后血清学检查的阳转率，分母为A 、乙肝易感人数 C 、乙肝疫苗接种人数E 、 乙肝疫苗接种后的阳转人数4、影响总体率估计的抽样误差大小的因素就是A 、总体率估计的容许误差B 、样本率估计的容许误差C 、检验水准与样本含量D 、检验的把握度与样本含量E 、总体率与样本含量B 、平均人口数 D 、乙肝患者人数3、计算标准化死亡率的目的就是A 、减少死亡率估计的偏倚C 、便于进行不同地区死亡率的比较E 、便于进行不同时间死亡率的比较B 、减少死亡率估计的抽样误差 D 、消除各地区内部构成不同的影响5、研究某种新药的降压效果,对100人进行试验,其显效率的95%可信区间为0、862〜0、 926,表示A.样本显效率在0、862〜0、926之间的概率就是95% B 、有95%的把握说总体显效率在此范围内波动 C 、有95%的患者显效率在此范围D 、样本率估计的抽样误差有95%的可能在此范围E 、该区间包括总体显效率的可能性为95%答案:A C D E E第八章 X 2检验1、利用X 2检验公式不适合解决的实际问题就是A 、比较两种药物的有效率B 、检验某种疾病与基因多态性的关系C 、两组有序试验结果的药物疗效D 、药物三种不同剂量显效率有无差别E 、两组病情“轻、中、重”的构成比例2.欲比较两组阳性反应率，在样本量非常小的情况下（如勺< 10,n 2 < 10 ）,应采用A 、四格表X 2检验B 、校正四格表X 2检验C 、Fisher 确切概率法D 、配对X 2检验E 、校正配对X 2检验从甲、乙两文中,查到同类研究的两个率比较的X 2检验,甲文X 2 > X ；0i'i ,乙文X 2 >X 2，可认为0.05,1A 、两文结果有矛盾 C 、甲文结果更为可信 E 、甲文说明总体的差异较大5、下列哪一项不就是两组有效率比较检验功效的相关因素（原题的选项设置不合适,已 进行了修改）A 、1型错误B 、理论频数C 、样本含量D 、总体率差别E 、11型错误3.进行四组样本率比较的X 2检验,如X 2 > X O.01,3 ，可认为A 、四组样本率均不相同 C 、四组样本率相差较大E.至少有两组总体率不相同B 、四组总体率均不相同 D 、 至少有两组样本率不相4、 B 、两文结果完全相同 D 、乙文结果更为可信答案:C C E C B第九章非参数检验1.对医学计量资料成组比较，相对参数检验来说,非参数秩与检验的优点就是A、适用范围广B、检验效能高C.检验结果更准确D、充分利用资料信息E、不易出现假阴性错误2、对于计量资料的比较,在满足参数法条件下用非参方法分析,可能产生的结果就是A、增加I类错误B、增加H类错误C、减少I类错误D、减少II类错误E、两类错误都增加3、两样本比较的秩与检验,如果样本含量一定,两组秩与的差别越大说明A、两总体的差别越大B、两总体的差别越小C、两样本的差别可能越大D、越有理由说明两总体有差别E、越有理由说明两总体无差别4、多个计量资料的比较,当分布类型不清时,应选择的统计方法就是A、方差分析B、Wilcoxon T检验C、Kruskal-Wallis H检验D、u检验1、X 2检验5.在一项临床试验研究中，疗效分为“痊愈、显效、有效、无效”四个等级现欲比较试验组与对照组治疗效果有无差别,宜采用的统计方法就是A、Wilcoxon秩与检验B、2 x 4列联表X 2检验C、四格表X2检验D、Fisher确切概率法E、计算标准化率答案:A B D C A第十章线性相关与回归1、使用最小二乘法确定直线回归方程的原则就是A、各观察点距回归直线的纵向距离之与最小B、各观察点距回归直线的横向距离之与最小C、各观察点距回归直线的垂直距离平方与最小D、各观察点距回归直线的纵向距离平方与最小E、各观察点距回归直线的横向距离平方与最小2、两数值变量相关关系越强，表示A、相关系数越大B、相关系数的绝对值越大B、回归系数越大C、回归系数的绝对值越大E、相关系数检验统计量的t值越大3、回归分析的决定系数R 2越接近于1,说明A、相关系数越大B、回归方程的显著程度越高C、应变量的变异越大D、应变量的变异越小E、自变量对应变量的影响越大4、两组资料作回归分析,直线回归系数b较大的一组,表示A.两变量关系密切的可能性较大B.检验显著的可能性较大C.决定系数R2较大D.决定系数R2可能大也可能小E.数量依存关系更密切6、1—7岁儿童可以用年龄（岁）估计体重（市斤），回归方程为Y = 14 + 4X ,若将体重换成国际单位kg,则此方程A.常数项改变B.回归系数改变C.常数项与回归系数都改变D.常数项与回归系数都不改变E.决定系数改变答案:D B E D C第十一章多元线性回归与多元逐步回归1、在疾病发生危险因素的研究中,采用多变量回归分析的主要目的就是A.节省样本B.提高分析效率C.克服共线影响D.减少异常值的影响E.减少混杂的影响2、多元线性回归分析中，反映回归平方与在应变量Y的总离均差平方与中所占比重的统计量就是A、简单相关系数B、复相关系数C、偏回归系数D、回归均方E、决定系数R 23、对同一资料作多变量线性回归分析，若对两个具有不同个数自变量的回归方程进行比较,应选用的指标就是A.决定系数B、相关系数C、偏回归平方与D、校正决定系数E、复相关系数4、多元线性回归分析,对回归方程作方差分析,检验统计量F值反映的就是A.所有自变量与应变量间就是否存在线性回归关系B.部分自变量与应变量间就是否存在线性回归关系C.自变量与应变量间存在的线性回归关系就是否较强D.自变量之间就是否存在共线E、回归方程的拟合优度5、在多元回归分析中，若对某个自变量的值都乘以一个常数c（。
u检验、t检验、F检验、X2检验
u检验、t检验、F检验、X2检验常用显著性检验1.t检验适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。
包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。
2.t'检验应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。
3.U检验应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t检验可以代替U检验。
4.方差分析用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。
常见的有单因素分组的多样本均数比较及双因素分组的多个样本均数的比较，方差分析首先是比较各组间总的差异，如总差异有显著性，再进行组间的两两比较，组间比较用q检验或LST检验等。
5.X2检验是计数资料主要的显著性检验方法。
用于两个或多个百分比(率)的比较。
常见以下几种情况：四格表资料、配对资料、多于2行*2列资料及组内分组X2检验。
6.零反应检验用于计数资料。
是当实验组或对照组中出现概率为0或100％时，X2检验的一种特殊形式。
属于直接概率计算法。
7.符号检验、秩和检验和Ridit检验三者均属非参数统计方法，共同特点是简便、快捷、实用。
可用于各种非正态分布的资料、未知分布资料及半定量资料的分析。
其主要缺点是容易丢失数据中包含的信息。
所以凡是正态分布或可通过数据转换成正态分布者尽量不用这些方法。
8.Hotelling检验用于计量资料、正态分布、两组间多项指标的综合差异显著性检验。
计量经济学检验方法讨论计量经济学中的检验方法多种多样，而且在不同的假设前提之下，使用的检验统计量不同，在这里我论述几种比较常见的方法。
在讨论不同的检验之前，我们必须知道为什么要检验，到底检验什么？如果这个问题都不知道，那么我觉得我们很荒谬或者说是很模式化。
检验的含义是要确实因果关系，计量经济学的核心是要说因果关系是怎么样的。
那么如果两个东西之间没有什么因果联系，那么我们寻找的原因就不对。
医学统计学-t检验和u检验
统计学常见问题
在医学统计学研究中，常见的问题包括样本大小确定、假设检验的选择、结 果解释等。了解这些问题能够提高研究的可靠性和科学性。
统计学误差的分类
统计学误差可分为随机误差和系统误差。随机误差是由随机因素引起的结果 波动，而系统误差是由于观测方法、仪器校准等常规因素引起的偏差。
假设检验的基本原理
案例分析：t检验的应用
使用t检验分析两种治疗方法在疾病治愈率方面的差异，以指导临床决策和改 善患者疗效。
案例分析：u检验的应用
使用u检验比较两种不同药物治疗疾病的有效性，以指导合理用药和提高疗效。
数据处理软件
统计学常用的数据处理软件包括SPSS、R、Python等。它们提供了丰富的统计 分析函数和可视化工具，以帮助研究人员进行数据分析。
医学统计学-t检验和u检 验
介绍医学统计学中的t检验和u检验。包括基础概念、历史、优缺点、应用领 域等内容，以及与t检验的比较，以案例分析和数据处理软件为重点。
统计学的基础
统计学是研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。它是医学研究中不可或缺的工具，用于推断和验证假 设。
t检验的概念及历史
t检验是一种用于比较两个样本均值是否有显著差异的统计方法。它由英国统计学家威廉·塞特尔于1908年提出， 被广泛应用于医学研究中。
t检验的优缺点
1 优点
适用于小样本和正态分布的数据，能够比较 样本之间的差异。
2 缺点
对数据的要求较高，可能受到异常值的影响， 不适用于非正态分布的数据。
t检验的前提条件
独立样本t检验
两个样本之间独立且符合正态分布。
配对样本t检验
两个样本之间相关，如同一组受试者的前后观察。
方差分析中的t检验
医学统计学知识点
1.一般来说，两均数比较用t检验，而两个以上均数的比较就必须用方差分析了。
t检验的应用条件：当样本含量n较小时（如n＜ 50＝，理论上要求样本取自正态总体，两小样本均数比较时还要求两样本总体方差相等。
但在实际应用时，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰近似对称分布，则对结果亦影响不大。
u检验的应用条件：样本含量n较大,一般要求n>50。
其实，u检验和t检验都属同类，其方法步骤也基本相同，不同的地方仅在于确定P值时界值的选择。
2.两均数比较可选用t检验，(当样本含量较大，如n>100时可用u检验)；两样本方差比较可选用F检验、率的比较可选用u检验或x2检验。
3.完全随机设计是分别从两个研究总体中随机抽取样本，对这两个样本均数进行比较，以推断它们所代表的总体是否一致。
4.t检验的基本步骤：①建立假设：H0、H1②确定检验水准：α=0.05③计算统计量t：根据不同的资料选用相应的计算公式④查t值表，确定P值：t ≥ tα,υP≤αt ≤ tα,υP≥α⑤统计推断结论P>0.05,接受H0，差别无显著意义；0．01<P≤0.05，拒绝H0，接受H1，差别有显著意义；P≤0.01 拒绝H0，接受H1，差别有非常显著意义。
5.t检验的注意事项①资料必须有可比性；②必须是计量资料；③资料必须呈正态或近似正态分布；④要根据不同的资料类型选用不同的计算公式；要正确理解统计结论的含义。
方差分析一、方差分析的用途及应用条件（一）用途1、检验两个或多个样本均数间的差异有无统计学意义；2、回归方程的线性假设检验；3、检验两个或多个因素间有无交互作用。
（二）应用条件1、各个样本是相互独立的随机样本；2、各个样本来自正态总体；3、各个处理组(样本)的总体方差方差相等，即方差齐。
二、 方差分析的基本思想 （一）方差分析中变异的分解此类资料的变异，可以分出三种：1、总变异：表现为所有数据大小不等，用总的离均差平方和表示，记为SS 总。
统计学t检验简介(二)
n Test Variable(s)：选入需要分析的变量。 n Grouping Variable ：分组变量（只能分成两组）。 n Define groups：定义需要相互比较的两组的分组变
量值 。 n point 表示大于某个值成为一个总体，小于某个
一可信区间从总体中作随机抽样根据每一个样本可算得一个可信区间如95可信区间意味着对固定样本含量n作100次随机抽样可算得100个可信区间有95个可信区间包括了总体均数只有5个可信区间不包括体均数即获错误的概率是55是小概率事件对一次试验而言出现的可能性小因此在实际应用中就认为总体均数在算得的可信区间内
n 应注意的是，当样本含量n较大时，可用u检验代替t 检验。
11.3 成组设计两样本均数的比较
n 11.3.1 方法原理 n 11.3.2 分析实例 n 11.3.3 适用条件与方差齐性检验
11.3.1 方法原理
n 两样本的t检验是利用来自两个独立总体的样本数据， 推断总体的两个均值是否显著差异；
Lower
Upper
2.65012 13.04988
35.290
.004 7.85000 2.56861 2.63697 13.06303
Levene方差齐 性检验
两均数是否相等的t检验
F值
P值
t值 自由度
P值（双侧）
均数差值
差值的标差值的95%可信区间 准误
下限
上限
假设方差齐 .733 .397 3.056
n 设总体
X
~
N
(1
,
2 1
)
n 检验假设 H 0 : 1 2 ; H1 : 1 2
(医学课件)T分布与U分布
在生物医学信号处理中的应用
利用t分布和u分布在时间序列分析和信号处理中的优势，对医学信号进行特征提取、滤波和分类等。
t分布与u分布在医学前沿领域的应用研究
在基因组学中的应用
利用t分布和u分布对基因表达数据进行差异表达分析、富集分析和聚类分析等，为疾病诊断和治疗提供依据。
在医学影像学中的应用
利用t分布和u分布对医学影像进行图像分割、特征提取和定量分析等，提高医学影像的精度和诊断效率。
t检验
回归分析
t分布在医学统计中的应用
u检验
在医学上，u分布常用于各种类型的u检验，如单样本u检验、配对u检验和两样本u检验。这些检验用于比较两个样本的中位数是否相等。
其他应用
此外，u分布还被应用于其他一些医学统计方法，如样本均数的可信区间估计等。
u分布在医学统计中的地位
临床诊断与疗效评估
在临床诊断与疗效评估中，t分布和u分布常被用于分析患者的各种生理指标，如血压、血糖等，以评估病情及治疗效果。
01
02
03
04
u分布的性质和曲线
u分布的定义与性质
u分布是一种概率分布，用于描述正态分布随机变量除以标准差后的值。
定义
u分布的概率密度函数呈钟形曲线，均值为0，标准差为1，取值范围为整个实数域。
性质
u分布曲线呈钟形，对称性好，高峰位于中心，向两侧逐渐降低。
形状特征
u分布是正态分布的一种变换形式，经调整均值的正态分布与u分布相同。
遗传学研究
在遗传学研究中，t分布和u分布被应用于分析基因型频率、基因型比例等数据，以研究遗传疾病的发病机制和遗传特点。
t分布和u分布在生物医学领域的应用
06
t分布与u分布的前沿研究及未来发展
医学统计知识点整理
医学统计学知识点整理第一节统计学中基本概念一、同质与变异同质：统计研究中，给观察单位规定一些相同的因素情况。
如儿童的生长发育，规定同性别、同年龄、健康的儿童即为同质的儿童。
变异：同质的基础上个体间的差异。
“同质”是相对的，是客观事物在特定条件下的相对一致性，而“变异”则是绝对的μ.δ.πX.S.p1.2.变量：确定总体之后，研究者应对每个观察单位的某项特征进行观察或测量，这种特征能表现观察单位的变异性，称为变量。
一、数值变量资料又称为计量资料、定量资料：观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。
表现为数值大小，带有度、量、衡单位。
如身高（cm）、体重(kg)、血红蛋白（g）等。
二、无序分类变量资料又称为定性资料或计数资料：将观察对象按观察对象的某种类别或属性进行分组计数，分组汇总各组观察单位后得到的资料。
分类：二分类：+ -；有效，无效；多分类：ABO血型系统特点：没有度量衡单位，多为间断性资料【例题单选】某地A、B、O、AB血型人数分布的数据资料是( )A.定量资料B.计量资料C.计数资料D.等级资料分组统计描述：是利用统计指标、统计表和统计图相结合来描述样本资料的数量特征及分布规律。
统计推断：是使用样本信息来推断总体特征。
统计推断包括区间估计和假设检验。
第四节统计表与统计图★一、统计表统计表的基本结构与要求标题：高度概括表的主要内容，时间、地点、研究内容，位于表的上方，居中摆放，左侧加表的序号。
标目：横标目和纵标目。
线条：通常采用三线表和四线表的形式。
没有竖线或斜线。
数字：表内数字一律用阿拉伯数字。
同一指标，小数位数应一致，位次对齐。
无数字用“—”表示。
暂缺用“…”表示。
“0”为确切值。
备注：位于表的下面，通常是对表内数字的注解和说明，必要时可以用“*”等标出。
一张统计表的备注不宜太多。
二、制表原则1.（7理分布。
【例题填空】描述某地十年间结核病死亡率的变化趋势宜绘制_________图。
医学统计学计量资料的统计推断
医学统计学计量资料的统计推断主要内容：标准误t 分布总体均数的估计假设检验均数的 t检验、u 检验、方差分析几个重要概念的回顾：计量资料：总体：样本：统计量：参数：统计推断：参数估计、假设检验第一节均数的抽样误差与总体均数的估计欲了解某地2000年正常成年男性血清总胆固醇的平均水平，随机抽取该地200名正常成年男性作为样本。
由于存在个体差异，抽得的样本均数不太可能恰好等于总体均数。
一、均数的抽样误差与标准误一、均数的抽样误差与标准误抽样误差：由于抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异X数理统计推理和中心极限定理表明：1、从正态总体N（??，??2）中，随机抽取例数为n的样本，样本均数??X 也服从正态分布；即使从偏态总体抽样，当n足够大时??X也近似正态分布。
2、从均数为??，标准差为??的正态或偏态总体中抽取例数为n的样本，样本均数??X的总体均数也为??，标准差为X标准误含义：样本均数的标准差计算：（标准误的估计值）注意： X 、S??X均为样本均数的标准误标准误意义：反映抽样误差的大小。
标准误越小，抽样误差越小，用样本均数估计总体均数的可靠性越大。
标准误用途：衡量抽样误差大小估计总体均数可信区间用于假设检验二 t 分布对正态变量样本均数??X做正态变换（u变换）：X 常未知而用S??X估计,则为t变换：二、 t 分布t值的分布即为t分布t 分布的曲线：与??有关t分布与标准正态分布的比较1、二者都是单峰分布，以0为中心左右对称2、t分布的峰部较矮而尾部翘得较高说明远侧的t值个数相对较多即尾部面积（概率P值）较大。
当ν逐渐增大时，t分布逐渐逼近标准正态分布，当ν→??时，t分布完全成为标准正态分布t 界值表（附表9-1 ）t??/2，??：表示自由度为??，双侧概率P为??时t的界值t分布曲线下面积的规律：中间95%的t值：- t0.05/2，?? ?? t0.05/2，??中间99%的t值：- t0.01/2，?? ?? t0.01/2，??单尾概率：一侧尾部面积双尾概率：双侧尾部面积(1) 自由度（ν）一定时，p与t成反比;(2) 概率（p）一定时，ν与t成反比;三总体均数的估计统计推断：用样本信息推论总体特征。
(完整版)医学统计学知识点汇总
医学统计学总结绪论1、随机现象：在同一条件下进行试验，一次试验结果不能确定，而在一定数量的重复试验之后呈现统计规律的现象。
2、同质：统计学中对研究指标影响较大的，可以控制的主要因素。
3、变异：同质基础上各观察单位某变量值的差异。
数值变量：变量值是定量的，由此而构成的资料称为数值变量资料或计量资料，其数值是连续性的，称之为连续型变量。
变量无序分类变量：所分类别或属性之间无顺序和程度上的差异分类变量：定性变量有序分类变量：有顺序和程度上的差异4、总体：根据研究目的确定的同质研究对象中所有观察单位某变量值的集合。
可以分为有限总体和无限总体。
5、样本：是按随机化原则从同质总体中随机抽取的部分观察单位某变量值的集合。
样本代表性的前提：同质总体，足够的观察单位数，随机抽样。
统计学中，描述样本特征的指标称为统计量，描述总体特征的指标称为参数。
6、概率：描述随机事件发生的可能性大小的一个度量。
若P（A）=1，则称A为必然事件；若P（A）=0，则称A为不可能事件；随机事件A的概率为0＜P＜1.小概率事件：若随机事件A的概率P≤α，则称随机事件A为小概率事件，其统计学意义为：小概率事件在一次随机试验中认为是不可能发生的。
统计描述1、频数分布有两个重要的特征：集中趋势和离散程度。
频数分布有对称分布和偏态分布之分。
后者是指频数分布不对称，集中趋势偏向一侧，如偏向数值小的一侧为正偏态分布，如偏向数值大的一侧为负偏态分布。
2、常用的集中趋势的描述指标有：均数，几何均数，中位数等。
均数:适用于正态或近似正态的分布的数值变量资料。
样本均数用x表示，总体均数用μ表示。
几何均数：适用于等比级数资料和对数呈正态分布的资料。
注意观察值中不能有零，一组观察值中不能同时有正值和负值。
中位数：适用于偏态分布资料以及频数分布的一端或两端无确切数据的资料。
3、常用的离散程度的描述指标有：全距，四分位数间距，方差，标准差，变异系数。
全距：任何资料，一组中最大值与最小值的差。
医学统计学第05章 t检验
25例糖尿病患者 随机分成两组， 总体 甲组单纯用药物 治疗，乙组采用 药物治疗合并饮 食疗法，二个月 后测空腹血糖 (mmol/L) 问两种 样本 疗法治疗后患者 血糖值是否相同？
药物治疗
1
？ ＝
药物治疗合 并饮食疗法
2
推断
甲组
n1=12
XX1 =15.21
乙组 n2=13 X 2=10.85
t 检验——问题提出
径差异不为0;
–0.05。
• 计算检验统计量
–先计算差值d及d2如上表第四、五列所示，本例d = 39， d 2 195。
配对样本均数t检验——检验步骤
– 先计算差数的标准差
Sd
d2
d 2
n
n 1
392
195 12 2.4909
12 1
– 计算差值的标准误
S Sd 2.4909 0.7191 d n 3.464
第三节 两独立样本t检验
• 两独立样本t检验要求两样本所代表的总体服从正 态分布N(μ1，σ12)和N(μ2，σ22)，且两总体方 差σ12、σ22相等,即方差齐性(homogeneity of
variance, homoscedasticity)。
• 若两总体方差不等,即方差不齐，可采用t’检验,
–可认为两种方法皮肤浸润反应结果的差别有统计学意 义。
第三节 两独立样本t检验
• 两独立样本t 检验(two independent sample t-test)，又称成组 t 检验。
• 适用于完全随机设计的两样本均数的比较,其目 的是检验两样本所来自总体的均数是否相等。
• 完全随机设计是将受试对象随机地分配到两组中， 每组患者分别接受不同的处理，分析比较处理的 效应。
t检验、u检验、卡方检验、F检验、方差分析
从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同， 即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用 t 检验，若不等，可采用 t'检验或变量变换或秩和检验 等方法。 其中要判断两总体方差是否相等，就可以用 F 检验。 简单的说就是检验两个样本的方差是否有显着性差异这是选择何种 T 检验（等方差双样本检验， 异方差双样本检验）的前提条件。 在 t 检验中，如果是比较大于小于之类的就用单侧检验，等于之类的问题就用双侧检验。 卡方检验 是对两个或两个以上率（构成比）进行比较的统计方法，在临床和医学实验中应用十分广泛，特别 是临床科研中许多资料是记数资料，就需要用到卡方检验。 方差分析 用方差分析比较多个样本均数,可有效地控制第一类错误。方差分析(analysisofvariance,ANOVA)由 英国统计学家首先提出，以 F 命名其统计量，故方差分析又称 F 检验。 其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学 意义。我们要学习的主要内容包括 单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析（one-wayANOVA）： 用途：用于完全随机设计的多个样本均数间的比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数 是否相等。完全随机设计（completelyrandomdesign）不考虑个体差异的影响，仅涉及一个处理因 素，但可以有两个或多个水平，所以亦称单因素实验设计。在实验研究中按随机化原则将受试对象 随机分配到一个处理因素的多个水平中去，然后观察各组的试验效应；在观察研究（调查）中按某 个研究因素的不同水平分组，比较该因素的效应。 两因素方差分析即配伍组设计的方差分析（two-wayANOVA）： 用途：用于随机区组设计的多个样本均数比较，其统计推断是推断各样本所代表的各总体均数是否 相等。随机区组设计考虑了个体差异的影响，可分析处理因素和个体差异对实验效应的影响，所以 又称两因素实验设计，比完全随机设计的检验效率高。该设计是将受试对象先按配比条件配成配伍 组（如动物实验时，可按同窝别、同性别、体重相近进行配伍），每个配伍组有三个或三个以上受 试对象，再按随机化原则分别将各配伍组中的受试对象分配到各个处理组。值得注意的是，同一受 试对象不同时间（或部位）重复多次测量所得到的资料称为重复测量数据
医学统计学-t检验和u检验
ux1 x2 sx1x2
x1 x2
s2 x1
sx 22
本均数的比较(
)
计算 统计量时是用两样本均数差值的绝对值除以两 样本均数差值的标准误。
应注意的是当样本含量n较大时（如大于50时）可用u 检验代替 检验，此时u值的计算公式较 值的计算 公式要简单的多.
两样本均数差值的 标准误。
：合并方差。
由于 t0.01(23)> t t0.05(23)，0.01 < P 0.05，
○ 按 0.05的水准拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义。 ○ 故可认为该地两种疗法治疗糖尿病患者二个月后测得的空腹血糖值的
均数不同。
几何均数资料 t 检验，服从对数正态分布，先作对数变换，再作 t 检验。
四 u 检验
16.7
7
11.6
8
18.0
8
12.0
9
18.7
9
13.4
10
20.7
10
13.5
11
21.1
11
14.8
12
15.2
12
15.6
13
18.7
建立检验假设，确定检验水准
○ H0： 1= 2，两种疗法治疗后患者血 糖值的总体均数相同;
○ H1： 1 2，两种疗法治疗后患者 血糖值的总体均数不同；
○ 0.05。
2953.43 182.52 1743.16 141.02
SC2
12 12 13 2
13 17.03
按公式计算，算得: 确定P值，作出推断结论
t1.521.6115.08252.63 两29==独2n3立1；+样n本2-t2检验=自12由+度13为-
《医学统计学》第5版单选题
《医学统计学》单项选择题摘自：马斌荣主编.医学统计学.第5版.北京：人民卫生出版社，2008第一章医学统计中的基本概念1. 医学统计学研究的对象是A. 医学中的小概率事件B. 各种类型的数据C. 动物和人的本质D. 疾病的预防与治疗E．有变异的医学事件2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体E．依照随机原则抽取总体中的部分个体3. 下列观测结果属于等级资料的是A．收缩压测量值 B．脉搏数C．住院天数 D．病情程度E．四种血型4. 随机误差指的是A. 测量不准引起的误差B. 由操作失误引起的误差C. 选择样本不当引起的误差D. 选择总体不当引起的误差E. 由偶然因素引起的误差5. 收集资料不可避免的误差是A. 随机误差B. 系统误差C. 过失误差D. 记录误差E．仪器故障误差答案: E E D E A第二章集中趋势的统计描述1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是A. 中位数B. 几何均数P百分位数C. 均数D.95E. 频数分布2. 算术均数与中位数相比，其特点是A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料E．更适用于分布不明确资料3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是A. 数值离散度较小B. 数值离散度较大C. 数值分布偏向较大一侧D. 数值分布偏向较小一侧E. 数值分布不均匀4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是A．化为计数资料 B. 便于计算C. 形象描述数据的特点D. 为了能够更精确地检验E. 提供数据和描述数据的分布特征5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1：80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是A. 均数B. 几何均数C. 中位数D. 百分位数E. 倒数的均数答案: A B D E B第三章离散程度的统计描述1. 变异系数主要用于A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度C. 衡量测量的准确度D. 衡量偏态分布的变异程度E. 衡量样本抽样误差的大小2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是A. 变异系数B. 离均差平方和C. 极差D. 四分位数间距E. 标准差3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是A. 检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95%B. 检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95%C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围E. 检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常”4．应用百分位数法估计参考值范围的条件是A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布C．有大样本数据 D．数据服从对称分布E．数据变异不能太大5．已知动脉硬化患者载脂蛋白B的含量(mg/dl)呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用A．全距 B．标准差C．变异系数 D．方差E．四分位数间距答案：A E D B E第四章抽样误差与假设检验1. 样本均数的标准误越小说明A. 观察个体的变异越小B. 观察个体的变异越大C. 抽样误差越大D. 由样本均数估计总体均数的可靠性越小E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越大2. 抽样误差产生的原因是A. 样本不是随机抽取B. 测量不准确C. 资料不是正态分布D. 个体差异E. 统计指标选择不当3. 对于正偏态分布的的总体, 当样本含量足够大时, 样本均数的分布近似为A. 正偏态分布B. 负偏态分布C. 正态分布D. t分布E. 标准正态分布4. 假设检验的目的是A. 检验参数估计的准确度B. 检验样本统计量是否不同C. 检验样本统计量与总体参数是否不同D. 检验总体参数是否不同E. 检验样本的P值是否为小概率5. 根据样本资料算得健康成人白细胞计数的95%可信区间为7.2×109/L～9.1×109/L，其含义是A. 估计总体中有95%的观察值在此范围内B. 总体均数在该区间的概率为95%C. 样本中有95%的观察值在此范围内D. 该区间包含样本均数的可能性为95%E. 该区间包含总体均数的可能性为95%答案：E D C D E第五章 t 检验1. 两样本均数比较,检验结果05.0 P 说明A. 两总体均数的差别较小B. 两总体均数的差别较大C. 支持两总体无差别的结论D. 不支持两总体有差别的结论E. 可以确认两总体无差别2. 由两样本均数的差别推断两总体均数的差别, 其差别有统计学意义是指A. 两样本均数的差别具有实际意义B. 两总体均数的差别具有实际意义C. 两样本和两总体均数的差别都具有实际意义D. 有理由认为两样本均数有差别E. 有理由认为两总体均数有差别3. 两样本均数比较,差别具有统计学意义时,P 值越小说明A. 两样本均数差别越大B. 两总体均数差别越大C. 越有理由认为两样本均数不同D. 越有理由认为两总体均数不同E. 越有理由认为两样本均数相同4. 减少假设检验的Ⅱ类误差，应该使用的方法是A. 减少Ⅰ类错误B. 减少测量的系统误差C. 减少测量的随机误差D. 提高检验界值E. 增加样本含量5．两样本均数比较的t 检验和u 检验的主要差别是A. t 检验只能用于小样本资料B. u 检验要求大样本资料C. t 检验要求数据方差相同D. t 检验的检验效能更高E. u 检验能用于两大样本均数比较答案：D E D E B第六章 方差分析1. 方差分析的基本思想和要点是A ．组间均方大于组内均方B ．组内均方大于组间均方C ．不同来源的方差必须相等D ．两方差之比服从F 分布E ．总变异及其自由度可按不同来源分解2. 方差分析的应用条件之一是方差齐性,它是指A. 各比较组相应的样本方差相等B. 各比较组相应的总体方差相等C. 组内方差=组间方差D. 总方差=各组方差之和E. 总方差=组内方差 + 组间方差3. 完全随机设计方差分析中的组间均方反映的是A. 随机测量误差大小B. 某因素效应大小C. 处理因素效应与随机误差综合结果D. 全部数据的离散度E. 各组方差的平均水平4. 对于两组资料的比较，方差分析与t检验的关系是A. t检验结果更准确B. 方差分析结果更准确C. t检验对数据的要求更为严格D. 近似等价E. 完全等价P ，则应该进一步做的是5．多组均数比较的方差分析，如果0.05A．两均数的t检验 B．区组方差分析C．方差齐性检验 D．q检验E．确定单独效应答案：E B C E D第七章相对数及其应用1. 如果一种新的治疗方法能够使不能治愈的疾病得到缓解并延长生命,则应发生的情况是A. 该病患病率增加B. 该病患病率减少C. 该病的发病率增加D. 该病的发病率减少E. 该疾病的死因构成比增加2. 计算乙肝疫苗接种后血清学检查的阳转率，分母为A. 乙肝易感人数B. 平均人口数C. 乙肝疫苗接种人数D. 乙肝患者人数E. 乙肝疫苗接种后的阳转人数3. 计算标准化死亡率的目的是A. 减少死亡率估计的偏倚B. 减少死亡率估计的抽样误差C. 便于进行不同地区死亡率的比较D. 消除各地区内部构成不同的影响E. 便于进行不同时间死亡率的比较4. 影响总体率估计的抽样误差大小的因素是A. 总体率估计的容许误差B. 样本率估计的容许误差C. 检验水准和样本含量D. 检验的把握度和样本含量E. 总体率和样本含量5. 研究某种新药的降压效果,对100人进行试验,其显效率的95%可信区间为0.862～0.926,表示A. 样本显效率在0.862～0.926之间的概率是95%B. 有95%的把握说总体显效率在此范围内波动C. 有95%的患者显效率在此范围D. 样本率估计的抽样误差有95%的可能在此范围E. 该区间包括总体显效率的可能性为95%答案：A C D E E第八章 2χ检验1. 利用2χ检验公式不适合解决的实际问题是A. 比较两种药物的有效率B. 检验某种疾病与基因多态性的关系C. 两组有序试验结果的药物疗效D. 药物三种不同剂量显效率有无差别E. 两组病情“轻、中、重”的构成比例2．欲比较两组阳性反应率, 在样本量非常小的情况下(如1210,10n n <<), 应采用A. 四格表2χ检验B. 校正四格表2χ检验C. Fisher 确切概率法D. 配对2χ检验E. 校正配对2χ检验3．进行四组样本率比较的2χ检验，如220.01,3χχ>，可认为A. 四组样本率均不相同B. 四组总体率均不相同C. 四组样本率相差较大D. 至少有两组样本率不相同E. 至少有两组总体率不相同4. 从甲、乙两文中，查到同类研究的两个率比较的2χ检验，甲文220.01,1χχ>，乙文220.05,1χχ>，可认为 A. 两文结果有矛盾 B. 两文结果完全相同C. 甲文结果更为可信D. 乙文结果更为可信E. 甲文说明总体的差异较大5.下列哪一项不是两组有效率比较检验功效的相关因素（原题的选项设置不合适，已进行了修改）A. I 型错误B. 理论频数C. 样本含量D. 总体率差别E. II 型错误答案：C C E C B第九章非参数检验1．对医学计量资料成组比较, 相对参数检验来说，非参数秩和检验的优点是A. 适用范围广B. 检验效能高C．检验结果更准确 D. 充分利用资料信息E. 不易出现假阴性错误2. 对于计量资料的比较,在满足参数法条件下用非参方法分析,可能产生的结果是A. 增加Ⅰ类错误B. 增加Ⅱ类错误C. 减少Ⅰ类错误D. 减少Ⅱ类错误E. 两类错误都增加3. 两样本比较的秩和检验,如果样本含量一定,两组秩和的差别越大说明A. 两总体的差别越大B. 两总体的差别越小C. 两样本的差别可能越大D. 越有理由说明两总体有差别E. 越有理由说明两总体无差别4. 多个计量资料的比较，当分布类型不清时，应选择的统计方法是A. 方差分析B.Wilcoxon T检验C. Kruskal－Wallis H检验D. u检验χ检验E. 25．在一项临床试验研究中，疗效分为“痊愈、显效、有效、无效”四个等级，现欲比较试验组与对照组治疗效果有无差别，宜采用的统计方法是⨯列联表2χ检验A. Wilcoxon秩和检验B. 24χ检验 D. Fisher确切概率法C. 四格表2E. 计算标准化率答案：A B D C A第十章线性相关与回归1. 使用最小二乘法确定直线回归方程的原则是A. 各观察点距回归直线的纵向距离之和最小B.各观察点距回归直线的横向距离之和最小C. 各观察点距回归直线的垂直距离平方和最小D.各观察点距回归直线的纵向距离平方和最小E. 各观察点距回归直线的横向距离平方和最小2. 两数值变量相关关系越强，表示A. 相关系数越大B. 相关系数的绝对值越大B. 回归系数越大C. 回归系数的绝对值越大E. 相关系数检验统计量的t值越大3. 回归分析的决定系数2R 越接近于1，说明A. 相关系数越大B. 回归方程的显著程度越高C. 应变量的变异越大D. 应变量的变异越小E. 自变量对应变量的影响越大4. 两组资料作回归分析，直线回归系数b 较大的一组，表示A ．两变量关系密切的可能性较大B ．检验显著的可能性较大C ．决定系数2R 较大D ．决定系数2R 可能大也可能小E ．数量依存关系更密切5. 1—7岁儿童可以用年龄（岁）估计体重（市斤），回归方程为ˆ144YX =+，若将体重换成国际单位kg ，则此方程A ．常数项改变B ．回归系数改变C ．常数项和回归系数都改变D ．常数项和回归系数都不改变E ．决定系数改变答案：D B E D C第十一章 多元线性回归与多元逐步回归1. 在疾病发生危险因素的研究中，采用多变量回归分析的主要目的是A ．节省样本B ．提高分析效率C ．克服共线影响D ．减少异常值的影响E ．减少混杂的影响2. 多元线性回归分析中，反映回归平方和在应变量Y 的总离均差平方和中所占比重的统计量是A. 简单相关系数 B .复相关系数C. 偏回归系数D. 回归均方E. 决定系数2R3. 对同一资料作多变量线性回归分析，若对两个具有不同个数自变量的回归方程进行比较，应选用的指标是A ．决定系数 B. 相关系数C. 偏回归平方和D. 校正决定系数E. 复相关系数4. 多元线性回归分析，对回归方程作方差分析，检验统计量F 值反映的是A ．所有自变量与应变量间是否存在线性回归关系B ．部分自变量与应变量间是否存在线性回归关系C ．自变量与应变量间存在的线性回归关系是否较强D ．自变量之间是否存在共线E. 回归方程的拟合优度c ），则5. 在多元回归分析中，若对某个自变量的值都乘以一个常数c（0A. 偏回归系数不变、标准回归系数改变B. 偏回归系数改变、标准回归系数不变C．偏回归系数与标准回归系数均不改变D．偏回归系数与标准回归系数均改变E．偏回归系数和决定系数均改变答案：E E D A B第十二章统计表与统计图1．统计表的主要作用是A. 便于形象描述和表达结果B. 客观表达实验的原始数据C. 减少论文篇幅D. 容易进行统计描述和推断E. 代替冗长的文字叙述和便于分析对比2．描述某疾病患者年龄（岁）的分布，应采用的统计图是A．线图 B．条图C．百分条图 D．直方图E．箱式图3．高血压临床试验分为试验组和对照组，分析考虑治疗0周、2周、4周、6周、8周血压的动态变化和改善情况，为了直观显示出两组血压平均变动情况，宜选用的统计图是A．半对数图 B．线图C．条图 D．直方图E．百分条图4．研究三种不同麻醉剂在麻醉后的镇痛效果，采用计量评分法，分数呈偏态分布，比较终点时分数的平均水平及个体的变异程度，应使用的图形是A. 复式条图B. 复式线图C. 散点图D. 直方图E. 箱式图5. 研究血清低密度脂蛋白LDL与载脂蛋白B-100的数量依存关系，应绘制的图形是A. 直方图B. 箱式图C. 线图D. 散点图E. 条图答案：E D B E D第十三章医学实验设计与诊断试验的评价1. 实验研究随机化分组的目的是A．减少抽样误差 B．减少实验例数C．保证客观 D．提高检验准确度E．保持各组的非处理因素均衡一致2. 关于实验指标的准确度和精密度，正确的说法是A．精密度较准确度更重要 B．准确度较精密度更重要C．精密度主要受随机误差的影响 D．准确度主要受随机误差的影响E．精密度包含准确度3. 在临床新药疗效试验设计选择对照时，最可靠的对照形式是（在原题中增加了“新药疗效”）A. 历史对照B. 空白对照C. 标准对照D. 安慰剂对照E. 自身对照4. 两名医生分别阅读同一组CT片诊断某种疾病，Kappa值越大说明A. 观察个体的变异越大B. 观察个体的变异越小C. 观察一致性越大D. 机遇一致性越大E. 实际一致性越大5. 下列叙述正确的有A. 特异度高说明测量的稳定性好B. 敏感度必须大于特异度才有实际意义C. 要兼顾敏感度和特异度都比较高才有实际意义（原题的这个选项是“增大样本含量可以同时提高敏感度和特异度”，并作为正确的选项。
医学统计学的基本内容及要求
医学统计学的主要内容
1、统计设计
包括实验设计和调查设计，它可以合理地、科学地安排实验和调查工作，使之能较少地花费人力、物力和时间，取得较满意和可靠的结果。
2、资料的统计描述和总体指标的估计
通过计算各种统计指标和统计图表来描述资料的集中趋势、离散趋势和分布特征况(如正态分布或偏态分布);利用样本指标来估计总体指标的大小。
3、假设检验
是通过统计检验方法(如t检验、u检验、F检验、卡方检验、秩和检验等)来推断两组或多组统计指标的差异是抽样误差造成的还是有本质的差别。
4、相关与回归
医学中存在许多相互联系、相互制约的现象。
如儿童的身高与体重、胸围与肺活量、血糖与尿糖等，都需要利用相关与回归来分析。
5、多因素分析
如多元回归、判别分析、聚类分析、正交设计分析、主成分分析、因子分析、logistic回归、Cox比例风险回归等，都是分析医学中多因素有效的方法(本书不涉及，请参考有关统计书籍)。
这些方法计算复杂，大部分需借助计算机来完成。
6、健康统计
研究人群健康的指标与统计方法，除了用上述的某些方法外，他还有其特有的方法，如寿命表、生存分析、死因分析、人口预测等方法。
医学统计学第七版课后答案及解析
医学统计学第七版部分课后答案及解析第二章1.答：统计学中用来描述集中趋势的体系是平均数，包括算术均数，几何均数，中位数。
均数反映了一组观察值的平均水平，适用于单峰对称或近似单峰对称分布资料的平均水平的描述。
几何均数：有些医学资料，如抗体的滴度，细菌计数等，其频数分布呈明显偏态，各观察值之间呈倍数变化(等比关系)，此时不宜用算术均数描述其集中位置，而应该使用几何均数（geometric mean ）。
几何均数一般用G 表示，适用于各变量值之间成倍数关系，分布呈偏态，但经过对数变换后成单峰对称分布的资料。
中位数和百分位数：中位数（median ）就是将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M 表示。
理论上数据集中有一半数比中位数小，另一半比中位数大。
中位数既适用于资料呈偏态分布或不规则分布时集中位置的描述，也适用于开口资料的描述。
所谓“开口”资料，是指数据的一端或者两端有不确定值。
百分位数（percentile ）是一种位置指标，以P X 表示，一个百分位数P X 将全部观察值分为两个部分，理论上有X ％的观察值比P X 小，有（100-X ）％观察值比P X 大。
故百分位数是一个界值，也是分布数列的一百等份分割值。
显然，中位数即是P 50分位数。
即中位数是一特定的百分位数。
常用于制定偏态分布资料的正常值范围。
2.答：常用来描述数据离散程度的指标有：极差、四分位数间距、标准差、方差、及变异系数，尤以方差和标准差最为常用。
极差（range ，记为R ），又称全距，是指一组数据中最大值与最小值之差。
极差大，说明资料的离散程度大。
用极差反映离散程度的大小，简单明了，故得到广泛采用，如用以说明传染病、食物中毒等的最短、最长潜伏期等。
其缺点是：1.不灵敏； 2.不稳定。
四分位数间距（inter-quartile range ）就是上四分位数与下四分位数之差，即：Q ＝Q U －Q L ,其间包含了全部观察值的一半。
(医学课件)T分布与U分布
要点二
疗效评价
在临床实践中，医生需要评估药物的疗效。通过使用u 检验，可以比较不同患者对药物的反应是否有统计学差 异。
04
t分布与u分布的差异比较
参数特征比较
t分布
形状：t分布的形状受到自由度的影响，随着自由度的增加，t分布趋向于正态分布 。
参数：t分布需要一个自由度参数，通常表示为n。
参数特征比较
其他统计方法
在其他统计方法中，t分布也被广泛 使用，例如在时间序列分析中用于 平稳性和因果检验。
VS
在生态学和环境科学领域，t分布也 常用于分析物种分布、种群动态和 生态系统服务等。
03
u分布的应用场景
临床诊断
诊断试验评价
在临床医学中，经常使用诊断试验对病人进行诊断。诊断试验的评价指标通常是灵敏度、特异度和准确度。通 过使用u检验，可以比较不同诊断试验的诊断价值。
回归分析：在回归分析中，t分布用于测试假设和计算置信区间。
应用场景比较
• 方差分析：在方差分析中，t检验用于比较两组数据的均值是 否存在显著差异。
应用场景比较
u分布
统计量计算：在某些统计量计算中，如Z检验和卡方检验，u分布被用 作基础分布。
假设检验：在假设检验中，u分布用于计算临界值和p值。
检验效能比较
06
t分布与u分布的相关实验 及数据展示
t分布实验数据展示
t分布具有偏态，其形状由样本数据的数量 和位置决定
t分布的均数和标准差可以用来描述其分布 形态
总结词：t分布的形状和特点
随着样本数据的增加，t分布逐渐趋于正态 分布
u分布实验数据展示
总结词：u分布的特点和应用
u分布的形状和特点与正态分布类似 ，但尾部概率不同
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0.05。
当样本含量n较大时（如大于50时）可用u检验 代替t检验，此时u值的计算公式较t检验的计算 公式要简单的多.
1. 两个大样本均数的比较( n 50 )
u x1 x2 s x1 x2
结论：不拒绝原假设，即尚不能认 为所测的总体均数与真值之间的差别有 统计学意义 。
二、配对设计的 t 检验
配对设计是一种比较特殊的设计 方式，它能够很好地控制非实验因 素对结果的影响，有自身配对和非 自身配对之分。
二、配对设计的 t 检验
配对设计资料的检验实际上是用配
对差值与总体均数“0”进行比较，即
第一节 t 检验和 u检验
t 检验和u 检验就是统计量为t , u假
设检验，两者均是常见的假设检 验方 法。
当样本含量较大时，样本均数符合
正态分布，故可用 u 检验进行分析。
当样本含量小时，若观察值符合正态分
布，则用 t检验（因此时样本均数符合 t 分布），当 资料为未知分布时应采
用秩和检验。
一、单个样本t检验
推断差数的总体均数是否为“0”。故
其检验过程与样本均数与总体均数比
较的检验类似，即：
t d d d
Sd
Sd / n
例1 将大白鼠按照同窝、同性别和体重接 近的的原则配成8对，每对中两只大白鼠随 机确定一只进食正常饲料，另一只进食缺 乏维生素E饲料，一段时间以后，测量两 组大白鼠的肝中维生素的A的含量如表1， 问食物中维生素E的缺乏能否影响大白鼠 肝中维生素A的含量？
1.建立检验假设，确定检验水准。
双侧 H0： 0 ； H1： 0 。
0.05
2. 选择统计方法，计算统计量 。
计算t值：
t
|
x
0
s
|
| 21.037 20.7 | 1.0 5 1
1.0 6 4
n
11
3.确定P值 查界值表： t t0.05,10 2.228 因此： P 0.05
13.5
11
21.1
11
14.8
12
15.2
12
15.6
13
18.7
• 建立检验假设，确定检验水准
–H0：1=2，两种疗法治疗后患者血糖值的总体
均数相同;
–H1：12，两种疗法治疗后患者血糖值的总体
均数不同；
–0.05。 • 计算检验统计量
由原始数据算得:n1=12，X1=182.5，X12=2953.43，n2=13，X2=141.0， X22=1743.16， X1=ΣX1/n1=182.5/12=15.21， X2=ΣX2/n2=14.16/13=10.85
表 5-2 25 名糖尿病患者两种疗法治疗后二个月血糖值(mmol/L)
编号
甲组血糖值(X2)
编号
乙组血糖值(X2)
1
8.4
1
5.4
2
10.5
2
6.4
3
12.0
3
6.4
4
12.0
4
7.5
5
13.9
5
7.6
6
15.3
6
8.1
7
16.7
7
11.6
8
18.0
8
12.0
9
18.7
9
13.4
10
20.7
10
样本均数与总体均数比较的检验实 际上是推断该样本来自的总体均数µ与已 知的某一总体均数µ0（常为理论值或标 准值） 差别有无统计学意义。
例：已知某水样中含CaCO3的真值为 20.70mg/L,现用某法重复测量该水样11次，得 其含量(mg/L)分别为：
20.99,20.41,20.10,20.00,20.91,22.60,20.99,20.41,2 0.00, 23.00,22.00。问用该法测得CaCO3含量所 得的总体均数与真值之间的差别是否有统计学 意义？
0.05Βιβλιοθήκη 2. 选择检验方法，计算统计量 t d 0 812.5 4.207 sd n 546.25 / 8
n 1 81 7
3.确定P值，判断结果
查t界值表，P 0.005 ，按 0.05 水准，拒绝H0 ，接受H1，可认为两 组大白鼠肝中维生素A的含量不等，维 生素E缺乏饲料组的大白鼠肝中维生素 A含量低。
550
302500
6
3750
2700
1050 1102500
7
3450
2500
950
902500
8
3050
1750
1300 1690000
合计
—
—
6500 7370000
1. 建立假设，确定检验水准
H0：d 0 两种饲料喂养的大白鼠肝中维生素含量相等 ；
H1：d 0
两种饲料喂养的大白鼠肝中维生素含量不 等。
代入公式，得:
2953.43 182.52 1743.16 141.02
SC2
12 12 13 2
三、两独立样本比较的 t 检验
成组设计两样本均数比较的 t 检验又称
t 成组比较或完全随机设计的 检验，其目的
是推断两个样本分别代表的总体均数是否相 等。其检验过程与上述两种检验也没有大的
t 差别，只是假设的表达和 值的计算公式不
同。
（一）、总体方差齐性时的两样本t检验
t 两样本均数比较的 检验其假设一般为：
s x1 x2
两样本均数差值的标准误。
s x1 x2
s
2 c
＝
s
2 c
(
1 n1
1
)
n2
：合并方差。
s2 c
＝
s12( n1 1) s22( n2 n1 n2 2
1)
x12 ( x1 )2 n1 x22 ( x2 )2 n2 n1 n2 2
• 例2 25例糖尿病患者随机分成两组，甲 组单纯用药物治疗，乙组采用药物治疗合 并饮食疗法，二个月后测空腹血糖(mmol/L) 如表5-2 所示，问两种疗法治疗后患者血 糖值是否相同？
表1 两种饲料喂养大白鼠肝中维生素A的含量
对子号 正常饲料 缺乏维生素E饲料 差值d
（1） （2）
（3）
（4）
d2 （5）
1
3350
2450
1100 1210000
2
2000
2400
-400
160000
3
3000
1800
1200 1440000
4
3950
3200
750
562500
5
3800
3250
x1 x2
s2 x1
s2 x2
计算 t 统计量时是用两样本均数差值的绝对值
除以两样本均数差值的标准误。
应注意的是当样本含量n较大时（如大于50
时）可用u检验代替 t 检验，此时u值的计算公
式较 t值的计算公式要简单的多.
2.两个小样本均数的比较
t | x1 x2 | , s x1 x 2
n1 n2 2