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1、试述频数分布表的用途：1.描述频数分布的类型；2.描述频数分布的特征；3.便于发现一些特大或特小的离群值。试述正态分布的面积分布规律：1.X轴与正态曲线所夹面积恒等于1或100%；2.区间u面积为68.27%，区间u1.96面积为95.00%，区间u2.58面积为99.00%。试述极差、四分位间距、标准差及变异系数的适用范围：这四个指标均反映计量资料的离散程度，极差与四分位间距可用于任何分布，后者较前者稳定，但不能综合反映各观察值得变异程度；标准差最为常用，要求资料近似符从正态分布；变异系数可用于多组资料间度量衡单位不同或均数相差悬殊时的变异程度比较。医学中参考值范围的含义是什么？确定的原则和
2、方法是什么？医学中常把绝大多数正常人的某项指标范围称为该指标的参考值范围，所谓“正常人”不是指完全健康的人而是指所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。原则和方法是：1.定义“正常人”，不同指标“正常人”的定义也不同；2.选定足够数量的正常人作为研究对象；3.用统一和准确的方法测定相应指标；4.根据不同的用途选定适当的百分接线，常用95%；5.根据此指标的实际意义，决定用单侧范围还是双侧范围；6.根据此指标的分布决定计算方法，常用的计算方法有正态分布法和百分位数法。对两指标进行比较，是否必须作假设检验，为什么？1.如果是由随机资料计算得到的指标，在比较时应作统计推断，因为此时存在误差，直接由两样
3、本统计量的大小比较结果对总体情况下结论是不合适的，如果是由总体数据计算得到的指标进行比较，可以不必进行假设检验。2.统计推断的方法包括参数估计和假设检验，对两指标进行比较可选其中任意一种，参数的可信区间不仅能够进行指标大小的比较，还可以提示量指标的差别有无实际的专业意义，但其只能在预先规定的概率，即可信度（1-a）的前提下进行计算，而假设检验可以获得一个较为确切的概率P值。如何合理设置检验水准a? 1.a值在科研设计中根据研究目的预先确定的，不应在算出P值后再来选择；2.若假设检验的重点是减少I型错误，一般a=0.05；若重点减少II型错误，一般取a=0.10或a=0.20，甚至更高。假设检验
4、中a和P的区别何在？a和P均为概率，其中a指拒绝了实际上成立的H。所犯错误的最大概率，是进行统计推断时预先设定的一个小概率事件。P值是由实际样本获得的，在H。成立的条件下出现等于及大于现有样本获得的检验统计量的概率。在假设检验中通常是将P与a对比来得到结论，若P小于等于a则拒绝H.。，接受H1，有统计学意义，可以认为不同或不等，否则，若P大于等于a则不拒绝H。，无统计学意义，还不能认为不同或不等。怎样正确选择单侧检验和双侧检验？单侧检验首先应根据专业知识来确定，同时也要考虑所要解决问题的目的。若从专业知识判断一种方法的结果可能低于或高于另一种方法的结果，则用答案侧检验。在尚不能从专业知识判断两
5、种结果谁高谁低时，用双侧检验。若研究者对低于或高于两种结果都关心，则用双侧检验；若仅关心其中一种可能，取单侧检验。一般认为，双侧检验较保守稳妥，单侧检验由于充分利用了另一侧的不可能性，故更易得出有差别的结论，但应慎用。假设检验时一般当P0.05时，则拒绝H。，理论根据是什么？P值是指从H。规定的总体随机抽得等于及大于现有样本获得的检验统计量的概率。当P0.05时，说明在H。成立的条件下，得到现有检验结果的概率小于通常确定的小概率事件标准0.05.因小概率事件在一次试验中几乎不可能发生，现的确发生了，说明现有样本信息不支持H。，所以怀疑假设检验H。不成立，故拒绝H。，在下“有差别”的结论的同时，
6、我们能够知道可能犯I型错误的概率不会大于0.05，这在概率上有了保证。什么是检验效能？决定检验效能的因素有哪些？检验效能为1-,也叫把握度。表示两样本总体确有的差异，按规定检验水准a，所能发现该差异的能力，决定检验效能的影响因素有：检验水准a、样本含量n、第二类错误、容许误差佘格马。变量变换的目的是什么？常用哪些方法？变量变换是将原始数据作为某种函数转换，如转换为对数值等，从而使各组方差齐同，亦可使偏态资料正态化，满足t检验或其他统计分析方法对资料的要求，常用的方法有：对数变换、平方根反正弦变换、倒数变换等，应根据资料性质选择适当的变换方法。完全随机设计方差分析变异分解中“MS总=MS组间+M
7、S组内”成立吗，为什么？不成立，完全随机方差设计中总离均差平方和等于组间离均差平方和与组内离均差平方之和，即SS总=SS组内+SS组间。各离均差平方和除以相应的自由度之后的均方就不再有等式关系。如何确定应用于实验的拉丁方？首先根据水平数g来选定拉丁方大小；然后对选定的基本拉丁方做行列变换获得随机排列的拉丁方。为什么在方差分析的结果为拒绝H。、接受H1之后，对多个样本均数的两两比较要用多重比较方法？方差分析备择假设H1是g个总体均数不全相等，拒绝H。，接受H1只能说明g个总体均数总的来说有差别，并不说明两两总体均数有差别，若想进一步了解亮两两体均数不等，则需进行多个样本均数间的多重比较。常用相对
8、数有哪几种？各种相对数的含义、计算方法及特点。有强度相对数（率）、结构相对数（构成比）、相对比三种。率的含义：某现象实际发生的例数与可能发生的总例数之比，说明某现象发生的频率或强度。特点为：说明某现象发生的强弱。计算公式：率=某时期内发生某现象的观察单位数/同期可能发生某现象的观察单位总数乘以比例基数；构成比的含义：事物内部某一部分的个体数与事物各部分个体数的综合之比，用来说明各构成部分在总体中所占的比重或分布，通常以100%为比例基数，又称百分比。特点为：1.一组构成比的总和应等于100%即各分子的总和等于分母；2.各构成部分之间是相互影响的，某一部分比重的变化受到两方面的影响，奇艺是这个部
9、分自身数值的变化，二是受其他部分数值变化的影响。公式为：构成比=某一组成部分的观察单位数/同一事物个组成部分的观察单位综述乘以100%；相对比的含义：是两个有关指标之比，说明两指标间的比例关系。特点为：两个指标可以使性质相同，也可以是性质不同；两个指标可以是绝对数、相对数或平均数。计算公式：构成比=甲指标/乙指标乘以100%。何为标准化法，简述直接标准化法与间接标准化法的区别？采用某影响因素的统一标准构成，然后计算标准化率的方法称为标准化法。其目的是消除原样本内部某影响因素构成不同对合计率的影响，使通过标准化后的标准化合计率有可比性。主要区别是：如对死亡率的年龄构成标准化，若已知年龄别死亡率，
10、可采用直接法，选择一个标准年龄人口构成直接计算标准化率；若只有总的年龄数和年龄别人口而缺乏年龄别死亡率时，宜用间接法，选择一个标准年龄别死亡率，先计死亡比，再用SMR乘以标准总死亡率得标准化死亡率。二项分布与Poisson分布的区别：二项分布是指在只会产生两种可能结果如“阳性”或“阴性”之一的n次独立重复试验中，当每次试验的“阳性”概率保持不变时，出现“阳性”次数X=0，1，2，n的一种概率分布。记作：XB(n，) 。Poisson分布是指作为二项分布的一种极限情况，已发展成为描述小概率事件发生规律性的一种重要分布。Poisson分布是描述单位面积、体积、时间、人群等内稀有事件（或罕见事件）发
11、生数的分布。所谓随机变量X 服从Poisson分布，是指在足够多的n次独立Bernoulli试验中，取值X 的概率。在总体率很小，而样本含量趋于无穷大时，二项分布近似于Poisson分布，因此，Poisson分布可看做二项分布的极限情况，可用来描述小概率事件的发生规律。P-P图和Q-Q图有何联系和区别？联系：二者的用途相同，原理一致，均可以用于直观表示数据是否服从正态分布、卡方分布、指数分布等常用分布。区别：二者的检验方法存在差异，P-P概率图是根据变量的累计概率对应于所指定的理论累计概率绘制的散点图，它可以直观的检测样本数据是否与某个概率分布的统计图形一致，检验数据是否符合制定分布。Q-Q图
12、是用变量数据分布的分位数与指定分布的分位数之间的关系曲线来检验数据是否符合指定的分布，用Q-Q图还可以获得样本偏度和峰度的粗略信息。简述析因试验与正交试验的联系和区别？联系：两者都是多因素试验，即试验至少有两个处理因素，每个处理因素至少有两个水平。区别：析因设计是全面试验，g个处理组是各因素各水平的全面组合，正交设计则是非全面试验，g个处理组各因素各水平的部分组合，或析因试验的部分实施。当试验因素较多时，采用正交设计可成倍的减少试验次数。但是也要注意，正交设计之所以能成倍的减少试验次数，是以牺牲分析各处理因素的部分或大部分交互作用为代价的。Logistic回归的试用范围是什么，应注意哪些问题：
13、一般来讲，只要应变量是一个二值变量，样本含量有比较大，都可以考虑使用Logistic回归，由于Logistic回归分析在得到某一因素回顾系数b后，可以很快估计出这一因素的近似相对危险度，因此非常适合流行病学的病因学研究，包括队列研究、病例-对照研究、试验研究中药物或毒物的剂量-反应分析等。应注意Logistic回归一般不能用于小样本，另外要对自变量作合理的编码处理。条件Logistic回归主要用于那种类型的资料？主要用于配对资料分析。在流行病学病例-对照研究中，为了控制一些重要的混杂因素，常把病例和对照按照年龄、性别等条件进行配对，形成多个匹配组，从原理上讲各匹配组的病例数和对照组人数是任意的，但最常用的是每组中有一个病例和若干个对照，即1：M匹配研究（一般M小于或等于3）简述期望寿命的含义及其应用。是评价居民健康状况的最主要指标。刚满X岁者的期望寿命受X岁后所有年龄组死亡率的影响，可概括的说明某人群的健康水平，出生期望寿命e。已成为国内外评价不同地区、不同时期居民健康水平的重要指标。
