医学统计学简答题总结 必考大题总结 考前必看

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 医学统计学简答题总结必考大题总结考前必看描述计量资料的集中趋势和离散趋势的指标有哪些？各指标的适用范围如何？答：描述计量资料集中趋势的统计指标常见的有算数均数、几何均数、中位数。

算数均数适用于描述对称分布资料的集中位置，尤其是正态分布的资料；几何均数一般用来描述等比资料和对数正态分布资料的集中位置；中位数可以使用于任何分布的资料，尤其是偏态分布。

分布不明或分布末端无确定值的资料。

描述离散趋势的指标常见的有极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。

极差与四分位数间距可以用于任何分布，后者比前者稳定，但是这两个指标都不能综合反映各观察值得变异程度；方差和标准差最常用，但要求资料近似正态分布；变异系数可以用于多组资料间量纲不同或均数相差较大的时候变异程度的比较。

频数分布表（图）的用途有哪些？1 描述资料的分布类型，是对称分布还是偏态分布；2 描述变量的分布特征：集中趋势和离散趋势；3 便于发现某些离群值或异常值；4 便于进一步的统计分析和处理；5 当样本含量够大的时候，我们还可以以频率作为概率的估计值。

变异系数和标准差有何异同？答：不同点：变异系数主要用于量纲不同的变量间，或均数相差较大的变量间的变异程度的比较。

1/ 16所以变异系数是没有量纲的，而标准差是方差的平方根，标准差的量纲与原指标的一致，它适用于近似正态分布的资料。

相同点和联系：变异系数和标准差都是用于对称分布资料，尤其是正态分布的资料，且还可以知道变异系数是由标准差计算得到的。

应用相对数的注意事项：1、防止概念混淆 2.频率型指标的解释要紧扣总体与属性 3、计算相对数时分母应有足够数量 4.正确计算合计频率 5、注意资料的可比性 6.正确进行相对数的统计推断。

为什么不能以构成比代率？请联系实际加以说明。

率和构成比所说明的问题不同，因而绝不能以构成比代率。

构成比只能说明各组成部分的比重或分布，而不能说明某现象发生的频率或强度。

.二项分布：如果每个对象阳性结果的发生概率为π，阴性结果的概率为 1-π，而且各个观察对象的结果是相互独立的，那么，重复观察 N 个人，发生阳性次数的概率分布为二项分布。

适用条件：1 试验只会出现两种对立的结果 2 每次试验阳性和阴性结果概率固定不变 3 每次试验相互独立。

性质和特征：1 形态取决于π和 n，当π接近于 0.5 时，分布对称，离 0.5 越远，分布对称性越差，当 n 增大时，分布趋于对称 2，高峰在μ=nπ处 3、二项分布的总体均数μ=nπ，方差=nπ（1-π），nπ和 n（1-π）都大于 5 时，近似服从正态分布Poission 分布：可以看作是每个观察对象阳性结果的发生发生概率π很小，而观察例数 n 很大时的二项分布。

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 特征：1.它的分布属于离散型分布 2.当总体均数入值小于 5 时为偏锋，入愈小分布愈偏，随着入增大，分布趋向对称 3.总体均数与总体方差相等。

正态分布的概念，图形特征和应用：A 正态分布是自然界最常见的一种分布，特点是中间频数最多，两边频数渐少且对称；B 表现为钟形曲线，曲线下面积为 1；μ决定曲线在横轴上的位置，u 增大，曲线沿横轴向右移，反之曲线沿横轴向左移；σ决定曲线的形状，当 u 恒定时它越大数据越分散，曲线越矮胖；σ越小数据越集中，曲线越瘦高；C 正态分布的应用：A 确定医学参考值范围：指特定的“正常”人群的解剖，生理，生化指标及组织代谢产物含量等数据中大多数个体的取值所在的范围。

范围有两种：百分位数，适用于任何分布类型的资料。

正态分布法，若 X 服从正态分布，可以依赖正态分布规律计算。

B 质量控制图C 计算频率、频数D 作为统计学基础。

标准误和标准差的区别：1）标准差反映个体值散布的程度，标准误反映精确知道总体参数的程度 2）标误小于标差 3）样本含量越大，标误越小，其样本均数更有可能接近于总体均数，但标差不随样本含量的改变而有明显方向性改变，随着样本含量的增大，标差可能增大也可能减小。

t 分布特点：1.t 分布是以 0 为中心的单峰分布，左右完全对称。

2.v 越小，t 值越分散，曲线的峰部越矮，尾部越高，3 当自由3/ 16度 v 逐渐增大时。

t 分布逐渐逼近标准正态分布，当 v 趋于无穷时，t 分布就完全成为标准正态分布。

假设检验：也称显着性检验，利用小概率反证法思想，首先根据设计和研究目的提出某种假设，再根据现有的资料提供的信息，推断此假设应当拒绝还是不拒绝。

步骤：1，建立检验假设确定检验水准 2，计算检验统计量 3，确定 P 值，做出推断。

假设检验注意事项：A 要有严密的抽样研究设计，样本的代表性和组间的均衡性；B 正确选用检验方法。

根据研究目的，设计类型，变量类型和样本的大小选择恰当的检验方法 C.正确理解 P 值的含义。

差别有统计学意义，不能理解为两者差异大，也不能理解为所分析的指标在实际应用中就有“显着效果”。

D 应结合专业知识理解统计推断的结论，即统计学差异显着的意义与实际意义的差别。

E 写研究报告时，应写出检验统计量，检验水准α，并注明单双侧及 p 值的确切范围。

1---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 假设检验中 P 值涵义：是指在零假设成立的条件下，出现统计量目前值及更不利于零假设数值的概率。

（课本）。

是指从 Ho 规定的在体内中进行随机抽样，所观察到的等于及大于现有样本检验统计量的概率。

检验水准α：无效假设为真时，拒绝无效假设的概率。

α是由研究者事先确定的，常用α值有 0.05,0.01. 假设检验中检验水准α和 P 值的关系？以 t 检验为例，α和 P 都可用 t 分布的尾部的面积大小表示，所不同的是：α值是指在统计推断时预先设定一个小概率值，即原假设 H0 成立，经检验被拒绝的概率。

P 值是由实际样本计算得到的，是指在 Ho 成立的前提下，出现等于或大于现有检验统计量的概率。

假设检验是如何确立单双侧？1）假设检验中根据专业知识和研究目的来确定采用单侧还是双侧 2）若根据专业知识有充分把握可以排除某一侧，可采用单侧检验 3）在没有充分理由进行单侧检验时，为稳妥起见，应选用双侧检验。

简述两类错误及其关系？假设检验是由样本信息对总体特征进行推断，因此无论做出那种推断结论，都有可能发生错误。

假设检验时，拒绝原本正确的 H0,犯第 I 类错误，称为弃真错误；不能拒绝原本错误的 H0，犯第 II 类错误，称存伪错误。

犯第一类错误的概率用α表示，其数值根据研究者的要求来确5/ 16定；犯第二类错误的概率用β表示，它只有与特定的 H1 结合起来才有意义。

对某一具体的检验来说，当样本量 n 一定时，α越大β越小；α越小β越大。

为了同时减小α和β，只有通过增加样本含量减少抽样误差来实现。

影响检验效能的因素：总体参数的差异越大，个体差异（标准差）越小，样本量越大，检验水准α越大（越松），检验效能越大。

为什么假设检验的结论不能绝对化？假设检验的结论是根据小概率事件在一次实验中实际不可能发生的原理作出的，若检验水准α=0.05 则P≦0.05 表示在 Ho 成立的条件下，出现大于或等于现有统计量的概率等于或小于 0.05，是小概率事件，即在一次实验中几乎不可能出现的事件，因此拒绝 Ho，但并非 Ho 不成立，绝对 Ho 可能犯 I 型错误，反之，若 P＞0.05.则不拒绝 Ho，但并非 Ho 绝对成立，不拒绝 Ho 有可能犯 II 型错误。

方差分析的基本思想：根据资料的实验设计类型把全部观察值总的离均差平方和与自由度分解为两个或多个部分，然后将各影响因素产生的变异与随机误差进行比较，以判断各部分的变异与随机误差相比，是否有统计学意义。

方差分析的前提条件：1）各样本是相互独立的随机样本，均服从正态分布 2）各样本的总体方差相等即方差齐性。

随机区组设计：事先将全部受试对象按自然属性分为若干区组，---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 原则是各区组内的受试对象的特征相同或相近，且受试对象数与处理因素的水平数相等。

然后再将每个区组内的观察对象随机地分配到各处理组，这种设计叫随机区组设计。

方差分析后为什么不能直接做两两比较的 t 检验？答：会增加犯一类错误的概率，如果比较次数是 k。

每次检验水准是α ，则犯一类错误的累积概率为 1-（1-α）k，明显高于原来的α。

若要做两两比较的t 检验，则其检验水准应减小，可按Bonfferoni 方法或 Sidak 方法进行调整，同时两样本均数之差标准误的计算应当采用多个样本的数据，而不仅仅是被比较两组的数据。

方差分析中的 F 检验为何是单侧检验？答：方差分析中检验统计量 F 的计算通常是用某部分的均方除以误差的均方，其中分母误差部分的均方仅包含随机因素的作用，而分子某部分的均方不但含有相应处理因素或交互作用的效应，而且还含有随机因素的作用，因此算得的 F 值从理论上讲应大于或等于 1，不会小于 1.因此方差分析时的 F 界值采用单侧检验的界值。

是否一定要经过方差分析发现有统计学意义后，再作均数间的两两比较？答：一般是这样。

实际上，经方差分析发现有统计学意义后，再作均数间两两比较属于未计划好的事后比较。

7/ 16而 LSD-t 检验、Dunnett-t 检验和 Tukey HSD 检验等多重比较就没有必要事先进行方差分析。

分析实际资料时，有事可能会出现以下两种情况：一是方差分析有统计学意义，但两两比较均无统计学意义，二是方差分析物统计学意义，但两两比较中某些均数间有统计学意义。

对于这两种现象，如果 P 值在检验水准α附近，则下结论时应特别谨慎，通常应当增加样本量后再作分析和推断。

2---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 实际频数与理论频数：实际频数就是实际观察单位个数，理论频数是在假设多个率或构成比相等的前提下由合计率（构成比）推算出来的频数。