医学统计学复习资料

小；③要注意分子分母正确选用；④要注意率与比的正确应用；⑤要注 意平均率的计算方法；⑥要注意资料的可比性；⑦率和构成比比较时作 假设检验。 7. 简述直线回归与直线相关的区别。 (1)资料要求上不同：直线回归分析适用于应变量是服从正态分布的随 机变量，自变量是选定变量；直线相关分析适用于服从双变量正态分布 的资料。 (2) 两种系数的意义不同：回归系数是表明两个变量之间数量上的依存 关系，回归系数越大回归直线越陡峭，表示应变量随自变量变化越快； 相关系数是表明两个变量之间相关的方向和紧密程度的，相关系数越 大，两个变量的关联程度越大。 9. 假设检验的理论依据是什么？请简述假设检验的基本步骤。 答：假设检验的理论依据是小概率事件原理，步骤为： (1)根据研究目的建立假设，确定检验水准 (2)根据样本统计量的抽样分布规律，选择适当的统计方法，计算检验 统计量 (3)确定P值，做出推断结论 10.方差分析应用广泛，可用于:①两个或多个样本均数间的比较；②分 析两个或多个因素间的交互作用；③回归方程的线性假设检验；④多元 线性回归分析中偏回归系数的假设检验等。本章主要介绍完全随机设计 资料的方差分析、配伍组设计资料的方差分析及重复测量数据的方差分 析。 11. 完全随机设计的两样本率比较时，如何正确选择统计分析方法 （写出相应的计算公式）。 (1)当总例数n≥40且所有格子的T≥5时，用2检验的基本公式或四格表 资料2检验的专用公式； (2)当n≥40但有1≤T＜5时，用四格表资料2检验的校正公式；或改用四 格表资料的Fisher确切概率法的连续性校正法： (3)当n＜40，或T＜1时，用四格表资料的Fisher确切概率法。 12. 什么是医学参考值范围？估计医学参考值范围如何正确选用统计 方法？ 答：医学参考值范围是指所谓“正常人”的解剖、生理、生化等指标的 波动范围，亦称正常值范围。如95％的参考值范围包括了95％的观察 值，而有5％的观察值不在这一范围内。 估计医学参考值范围确定方法：
察个体，故变异亦称为个体变异(individual variation)。
14. 组间变异(variation between group)：用各组均数与总均数的
离均差平方和表示
15. 组内变异(variation within group)：用各组均数与总均数的离
均差平方和表示
18. 百分位数(percentile)：是一种位置指标，以Px表示，一个百分
(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的
可信区间，又称置信区间。
12. 总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范
围(CI)。常用的可信度为95％和99％，故Biblioteka Baidu用95％和99％的可信区间。
13. 变异(variation)：同质事物间的差别。由于观察单位通常即为观
它包括两种：点估计(point
estimation)和区间估计(interval
estimation)。
31. 点估计(point estimation)：直接用样本统计量作为对应的总体
参数的估计值。
32. 区间估计(interval estimation)：按一定的概率或可信度(1-
α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可
H0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误或第一类错误，Ⅰ型错误的概
率用α表示。
35.Ⅱ类错误(typeⅡerror)：统计学上规定，不拒绝实际上不成立的
H0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误或第二类错误，Ⅱ型错误的概
率用β表示。 36. 检验效能(power of a test)：又称把握度，即两总体确有差别， 按α水准能发现它们有差别的能力。 37. 参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。 这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。 参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量(, s)对比较总 体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。如 t、u检验、方差分析。 38. 非参数检验：适用于任意分布(distribution free)的统计方法， 这种方法称为非参数统计。这种假设检验方法，比较的是分布而不是 参数，故称为非参数检验。 非参数检验：是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和用参数估 计量，直接对比较数据的分布进行统计检验的方法，称为非参数检验 (nonparametric test). 39. 率(rate)：又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。 常以百分率(%)、千分率(‰)、万分率(1/万)、十万分率(1/10万)等表 示。其计算公式为： 40. 构成比(proportion)：又称构成指标，它说明一种事物内部各组 成部分所占的比重或分布，常以百分数表示，其计算公式为： 41. 比(ratio)：又称相对比，是A、B两个有关指标之比，说明A为B的 若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为：比=A/B。 二、问答题和简答题 5. 标准差与标准误有何区别和联系？ 区别：(1)含义不同: ①s描述个体变量值（x）之间的变异度大小，s越 大，变量值（x）越分散；反之变量值越集中，均数的代表性越强。② 标准误是描述样本均数之间的变异度大小，标准误 越大，样本均数 与总体均数间差异越大，抽样误差越大；反之，样本均数越接近总体均 数，抽样误差越小。 (2)与n的关系不同： n增大时，①s→σ（恒定）。②标准误减少并趋 于0（不存在抽样误差）。 (3)用途不同: ①s:表示x的变异度大小，计算cv，估计正常值范围，计 算标准误等②:参数估计和假设检验。 联系： 二者均为变异度指标，样本均数的标准差即为标准误，标准差 与标准误成正比。 6. 应用相对数时的注意事项有哪些？ ①要注意绝对数与相对数结合应用；②要注意观察单位样本数不宜过
信区间(confidence interval, CI)，又称置信区间。这种估计方法
称为区间估计。
33. 95%可信区间含义：如果重复若干次样本含量相同的抽样，每个样
本均按同一方法构建95%可信区间，则在这些可信区间中，理论上有95
个包含了总体参数，还有5个未估计到总体均数。
34.Ⅰ类错误(typeⅠerror)：统计学上规定，拒绝了实际上成立的
位数Px将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px小，有
(1-x%)的观察值大于Px。
19. 变异系数(coefficient of variance, CV)：亦称离散系数
(coefficient of dispersion)，为标准差与均数之比，常用百分数表
示。, 变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相
种类型。非对称分布又称为偏态分布，是指观察值偏离中央的分布。
当尾部偏向数轴正侧(或右侧)时，称正偏态(或右偏态)分布，如人体
中一些重金属元素的分布等。反之，尾部偏向数轴负侧(或左侧)时，
则称为负偏态(或左偏态)分布。
28. 统计推断(statistic inference)：从总体中随机抽取一定含量
常值范围。绝大多数：可以是90%、95%、99%等等，最常用的是95%。正
常人：不是指健康人，而是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素
的同质人群。又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化
等各种数据的波动范围。习惯上是确定包括95%的人的界值。
27. 正偏态和负偏态分布：频数分布可分为对称分布和非对称分布两
的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程
称为统计推断。
29. 标准误(standard error, SE)：在统计理论上将样本统计量的标
准差称为标准误，用来衡量抽样误差的大小。据此，样本均数的标准
差称为标准误。
30. 参数估计(parameter estimation)：由样本信息估计总体参数。
24. 相关系数(correlation coefficient)：用以说明具有直线关系
的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系
数，又称为积差相关系数(coefficient
of
product-moment
correlation)，总体相关系数用希腊字母ρ表示，而样本相关系数用r
表示，取值范围均为[-1, 1]。
医学统计学复习资料
一、名词解释题 1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。 只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总 体(finite population)。假想的，无时间和空间概念的，称为无限总 体(infinite population)。 2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。总体参数是 事物本身固有的、不变的。 3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。 4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。 5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。由于个体的 特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随 机变量(random variable)，简称变量(variable)。变量的取值称为变 量值或观察值(observation)。根据变量的取值特性，分为数值变量和 分类变量。 6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指 构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。对每个观察单 位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。 7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别 清点各组观察单位的个数。 分类变量(categorical variable)：或称定性变量，其取值是定性 的，表现为互不相容的类别或或属性，有两种情况： 1)无序分类(unordered categories)：包括①二项分类，如上述“性 别”变量，表现为互相对立的结果；②多项分类，如上述“血型”变 量，表现为互不相容的多类结果。 2)有序分类(ordered categories)：各类之间有程度上的差别，或等 级顺序关系，有“半定量”的意义，亦称等级变量。 等级资料：介于计量资料和计数资料之间的一种资料，通过半定量方法 测量得到。 8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。 9. 抽样误差(sampling error)：由于抽样造成的统计量与参数之间的 差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。 10. 误差(error)：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指 标与总体指标之差。主要有以下二种：系统误差和随机误差 。 11. 可信区间(confidence interval, CI)：按一定的概率或可信度
频率是概率的估计值。
22. 概率(probability)：在重复试验中，事件A的频率，随着试验次
数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，这个常数p就称为事件A出现的
概率(probability)，记作P(A)或P。
描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P来表示。
23. 统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。
25. 回归系数(regression coefficient)：直线回归方程= a+bX的系
数b称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个
单位，Y 平均改变 b 个单位。
26. 参考值范围(reference range)：也称为正常值范围(normal
range)，医学上常把绝大多数正常人的某指标值范围称为该指标的正
(1)正态分布法：适用于正态或近似正态分布的资料 双侧界值；单侧上界；单侧下界 (2)对数正态分布法：适用于对数正态分布的资料 双侧界值；单侧上界；单侧下界 (3)百分位数法：用于偏态资料 双侧界值(P2.5, P97.5)；单侧上界P95；单侧上界P5 13. 什么是假设检验中的两类错误？什么是检验效能?其大小与哪些因 素有关？ 答：假设检验中的第一类错误是指“拒绝了实际上成立的H0假设”时所 犯的错误，当H0成立时犯第一类错误的概率等于检验水准α。假设检验 中的第二类错误是指“不拒绝实际上不成立的H0假设”时所犯的错误， 其概率通常用β表示，其大小与抽样误差大小及设定的检验水准α有 关。 1-β为假设检验的检验效能，也就是两个总体确实有差别时检出 该差别的能力； 16. 简述t检验的具体步骤，如何进行检验结果判断？ 步骤：(1)建立假设和确定检验水准α；(2)计算统计量；(3)确定P值； (4)判断结果。结果的判断：P >α，不拒绝H0，差异无显著性，可认为 差异是由抽样误差所致。P ≤α，拒绝H0，差异有显著性，可认为样本 间存在差异。 18. 抽样研究中如何才能控制或减小抽样误差？ 答：合理的抽样设计，增大样本含量。 19. 何谓抽样误差？为什么说抽样误差在抽样研究中是不可避免的？ 答：由抽样造成的样本统计量与样本统计量，样本统计量与总体参数间 的差异 因为个体差异是客观存在的，研究对象又是总体的一部分，因此这部分 的结果与总体的结果存在差异彩是不可避免的 20. 能否说假设检验的p值越小，比较的两个总体指标间差异越大？为 什么？ 答：不能，因为P值的大小与总体指标间差异大小不完全等同。P值的大 小除与总体差异大小有关，更与抽样误差大小有关，同样的总体差异， 抽样误差大小不同，所得的P也会不一样，抽样误差大小实际工作中主 要反映在样本量大小上。 21.在秩和检验中，为什么在不同组间出现相同数据要给予“平均秩 次”，而在同一组的相同数据不必计算平均秩次？ 答：这样编秩不影响两组秩和的计算，或对两组秩和的计算不产生偏
差悬殊的两组或多组资料的离散程度。
21. 频率(relative frequency)：在n次随机试验中，事件A发生了m
次，则比值
称为事件A在n次试验中出现的频率(relative frequency)。m称为出现
的频数(frequency)。
在实际工作中，当观察单位的例数足够多时，可以用频率来代替概率。