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1、临床医学统计学-名词解释+问答题 作者： 日期：医学统计学 1、 应用相对数时应注意的事项 计算相对数时分母不能太小； 分析时不能以构成比代替率； 当各分组的观察单位数不等时，总率（平均率）的计算不能直接将各分组的率相加求其平均； 对比时应注意资料的可比性：两个率要在相同的条件下进行，即要求研究方法相同、研究对象同质、观察时间相等以及地区、民族、年龄、性别等客观条件一致，其他影响因素在各组的内部构成应相近； 进行假设检验时，要遵循随机抽样原则，以进行差别的显著性检验。2、 正态分布的特点及其应用 性质：两头低中间高，略呈钟形； 只有一个高峰，在X=，总体中位数亦为； 以均数为中心，左右对称；
2、为位置参数，当恒定时，越大，曲线沿横轴越向右移动； 为变异度参数，当恒定时，越大，表示数据越分散，曲线越矮胖，反之，曲线越瘦高； 对于任何服从正态分布N（，2）的随机变量X作 的线性变换，都会变换成u 服从于均数为0，方差为1的正态分布，即标准正态分布。 应用：概括估计变量值的频数分布； 制定参考值范围； 质量控制； 是许多统计方法的理论基础。3、 确定参考值范围的一般原则和步骤、方法 一般原则和步骤：抽取足够例数的正常人样本作为观察对象； 对选定的正常人进行准确而统一的测定，以控制系统误差； 判断是否需要分组测定； 决定取单侧范围值还是双侧范围值； 选定适当的百分范围； 选用适当的计算方法来
3、确定或估计界值。 方法：正态分布法： 百分位数法（偏态分布） 4、 总体均数的可信区间与参考值范围的区别 概念：可信区间是按预先给定的概率来确定的未知参数的可能范围。 参考值范围是绝大多数正常人的某指标范围。所谓正常人，是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的人；所谓绝大多数，是指范围，习惯上指正常人的95%。 计算公式：可信区间 参考值范围正态分布 偏态分布 用途：可信区间用于总体均数的区间估计 参考值范围用于表示绝大多数观察对象某项指标的分布范围5、 标准差与标准误的区别与联系 区别： 含义：标准差反映观察值在个体中的变异大小，标准差越大，变量值越分散； 标准误是指样本统计量的标准差，反
4、映来自同一总体的样本统计量的离散程度以及样本统计 量与总体参数的差异程度，即抽样误差的大小。 计算方法：标准差：总体标准差： 样本标准差： 标准误：均数的标准误： 率的标准误： 用途：标准差用于对称分布，特别是正态分布资料，表示观察值分布的离散程度 结合均数，描述正态分布的特征、估计参考值范围 结合样本统计量，计算均数标准误 计算变异系数 反映均数的代表性 标准误衡量样本均数的可靠性 估计总体均数的可信区间 用于均数的假设检验 与样本例数的关系：随着样本量的增加，样本标准差稳定于总体标准差； 随着样本量的增加，样本标准误减少并趋于0。 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
5、误大小与标准差呈正比，与样本例数的平方根呈反比，故欲降低抽样误差，可增加样本例数。6、 假设检验的步骤 建立假设与确定检验水准（）（反证法思想） H0：12 无效假设 H1：12 备择假设 检验水准：=0.05(双侧或单侧) 选定方法和计算检验统计量： 根据资料的性质（变量类型、设计类型、资料组数、样本含量等）和分析目的选择检验统计量。 所有检验统计量均在无效假设成立的前提下，可以证明其分布。 确定P值，作出判断（利用小概率原理） P值是指在H0成立的前提下，获得现有检验统计量值以及比该统计量值更极端情况下的概率。 P(0.05) ，拒绝H0，接受H1，认为差别有统计学意义，可以认为.不同或不
6、等； P (0.05) ，接受H0，拒绝H1，认为差别无统计学意义，还不能认为.不同或不等。 结合专业知识下结论。7、 假设检验时应注意的问题 样本具有代表性且可比； 正确选用假设检验方法； 差别的统计学意义不等于实际意义； 判断结论时不能绝对化； 单侧检验与双侧检验的选择； 报告结果应注明样本含量、统计量值、P值，单侧检验也应注明； 95CI既能说明差别的大小，也具有检验的作用，建议使用。8、 方差分析的基本思想、基本条件 基本思想： 首先将总变异分解为组间变异和误差（组内）变异，然后比较两者的均方，即计算F值。 若F值大于某个临界值，表示处理组间的效应不同；若F值接近甚至小于某个临界值，表
7、示处理组间效应相同(差异仅仅由随机原因所致)。 对于不同设计的方差分析，其思想都一样，即均将处理间平均变异与误差平均变异比较。 不同之处在于变异分解的项目因设计不同而异。 基本条件： 资料无偏性，各样本是相互独立的随机样本（独立性）； 各样本来自正态分布总体（正态性）； 各样本组的总体方差相等（方差齐性）。9、 RC表2检验的应用注意事项 1. 采用专用公式计算2值，无须计算理论频数，但也必须求出最小理论频数。 2. 对RC表，若T5的个数超过所有理论频数个数的1/5或有T1的格子出现，则易犯第一类错误。 此时应：增大样本含量 根据专业知识将相邻的行或列进行合理合并，一般仅对有序分类合并 精确
8、概率法 似然比2检验 删去T过小的行或列，但会丢失相应信息 3. 多组样本率或构成比比较时，若效应有强弱的等级时，2检验只能反映其构成比有无差异，不能比较效应的平均水平。 4. 当结果变量为无序分类时，可采用2检验； 当结果变量为有序分类时，可考虑趋势检验或等级相关分析。10、简述直线相关与回归的区别与联系区别： 资料：相关分析要求X、Y服从双变量正态分布 回归分析要求应变量Y服从正态分布，x无特定要求 应用：相关分析用于说明两变量间的相关关系，描述两变量X、Y之间呈线性关系的密切程度和方向 回归分析用于说明两变量间的依存关系，可以用一个变量的数值推算另一个变量的数值联系： 正负符号：对同一资
9、料中，r与b的符号相同 假设检验：对同一资料中，r与b的假设检验是等价的，二者的t值相等，tb=tr r与b可相互转换 回归可解释相关：相关系数r的平方称决定系数，表示Y的变异中可由X解释的部分占总变异的比例11、应用直线相关与回归的注意事项 作相关与回归分析要有实际意义。 对相关关系的作用要正确理解。 作相关与回归分析前必须先作散点图。 积差法计算相关系数r适用于正态资料； 资料明显偏态或原始资料只能用等级划分或难以判定资料属何种分布时，才宜按等级相关处理。 相关、回归若无统计学意义，不等于无任何关系。 回归方程的适用范围仅适用于自变量X的实测范围内。12、 相关系数的意义、应用直线相关的注
10、意事项相关系数是用以说明在两个变量之间存在线性相关关系以及相关关系的密切程度与方向的统计指标。样本相关系数用r表示，总体相关系数用表示。相关系数没有单位，其值为-1r1。r值为正表示正相关，r值为负表示负相关，r值为0表示X与Y无线性关系。r的绝对值越大表示相关越密切。线性相关表示两变量之间的关系是双向的分析变量之间的关系； 须首先绘制散点图，散点图呈直线趋势时再做分析；r表示服从双变量正态分布的两变量间的相关关系，描述两变量之间呈线性关系的密切程度和方向； r=0只能说明X与Y之间无线性关系，并不表示X与Y之间无任何相关； 计算出相关系数是样本相关系数，是总体相关系数的估计值，因此判断总体相
11、关时需做假设检验；相关关系不一定是因果关系。*13、频数表的编制步骤 找出观察值中的最大值和最小值，并求出极差 按极差大小决定组段数、组段和组距 列出组段 划记计数*14、统计图的制图通则 据资料的性质和分析目的选择合适的图形 确切的标题与编号(在图的下方正中央位置) 纵、横轴之比为5：7，必要时注明度量单位 必要时辅以图例*15、t 分布有如下性质： 单峰分布，曲线在t0 处最高，并以t0为中心左右对称 与正态分布相比，曲线最高处较矮，两尾部翘得高 随自由度增大，曲线逐渐接近正态分布；分布的极限为标准正态分布。*16、非参数统计的优缺点 优点：适用范围广，是对有序分类资料最有效的统计方法 对不满足参数统计的资料，非参数统计的效率高 搜集资料方便 缺点：对适用参数统计的资料，应用非参数统计的效率低，即犯第II类错误的概率比参数统计大1、 医学统计学：是以医学理论为指导，借助统计学的原理和方法研究医学现象中的数据搜集、整理、分 析和推断的一门综合性学科。2、 变量：是指观察个体的某个指标或特征，统计上习惯用大写拉丁字母表示。3、 数值变量/定量变量/
