医学统计 学简答题05456
时间：2020-11-15 12:38:22 来源：勤学考试网 本文已影响 人 
医学统计学简答题
简述标准差、标准误得区别与联系？
区别:(1)含义不同:标准差S表示观察值得变异程度,描述个体变量值(x)之间得变异度大小,S越大,变量值(ｘ)越分散;反之变量值越集中,均数得代表性越强。标准误、、估计均数得抽样误差得大小,就是描述样本均数之间得变异度大小,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。
与ｎ得关系不同: n增大时,Ｓ趋于σ(恒定),标准误减少并趋于0(不存在抽样误差)。
(3)用途不同:标准差表示x得变异度大小、计算变异系数、确定医学参考值范围、计算标准误等,标准误用于估计总体均数可信区间与假设检验。
联系:二者均为变异度指标,样本均数得标准差即为标准误,标准差与标准误成正比。
简述假设检验得基本步骤、
建立假设,确定检验水准。
选择适当得假设检验方法,计算相应得检验统计量。
3、确定P值,下结论
正态分布得特点与应用:?
特点:?1、集中性:正态曲线得高峰位于正中央,即均数所在得位置;?
对称性:正态分布曲线位于直角坐标系上方,以x=u为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交;
3、均匀变动性:正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降;?
4、正态分布有两个参数,即均数μ与标准差σ,可记作N(μ,σ):均数μ决定正态曲线得中心位置;标准差σ决定正态曲线得陡峭或扁平程度、σ越小,曲线越陡峭;σ越大,曲线越扁平;
?５、u变换:为了便于描述与应用,常将正态变量作数据转换;
应用:?１.估计医学参考值范围?２。质量控制?３。正态分布就是许多统计方法得理论基础
简述参考值范围与均数得可信区间得区别与联系
可信区间与参考值范围得意义、计算公式与用途均不同。
?1。从意义来瞧?95％参考值范围就是指同质总体内包括9５％个体值得估计范围,而总体均数95％可信区间就是指?9５%可信度估计得总体均数得所在范围?
２.从计算公式瞧?若指标服从正态分布,95％参考值范围得公式就是:±1、96s。?总体均数９5％可信区间得公式就是:前者用标准差,后者用标准误。前者用１、96,后者用α为0.05,自由度为ｖ得t界值。
频数表得用途与基本步骤、
用途:(１)揭示资料得分布特征与分布类型;(2)便于进一步计算指标与分析处理;(3)便于发现某些特大或特小可疑值。
基本步骤:(１)求出极差;(2)确定组段,一般设8～15个组段;(３)确定组距;组距=R/组段数,但一般取一方便计算得数字;(４)列出各个组段并确定每一组段频数。
非参数统计检验得适用条件。
(1)资料不符合参数统计法得应用条件(总体为正态分布、且方差相等)或总体分布类型未知;(2)等级资料;(３)分布呈明显偏态又无适当得变量转换方法使之满足参数统计条件;(4)在资料满足参数检验得要求时,应首选参数法,以免降低检验效能
线性回归得主要用途、
1、研究因素间得依存关系,自变量与应变量之间就是否存在线性关系,即研究一个或多个自变量对应变量得作用,或者应变量依赖自变量变化而变化得规律、２。利用直线回归方程可进行预测估计、3。用容易测量得指标估计不易测量得指标。4.获得精确度更高得医学参考值范围、
简述检验假设与可信区间得联系与区别、
(1)可信区间用于推断总体参数所在得范围,假设检验用于推断总体参数就是否不同。前者估计总体参数得大小,后者推断总体参数有无质得不同、(２)可信区间也可回答假设检验得问题。但可信区间不能提供确切得P值范围,只能给出在α水准上有无统计意义。(３)可信区间还可提示差别有无实际意义。
简述直线回归与直线相关得区别与联系。
区别:(1)资料要求不同:直线回归中应变量y就是来自正态总体得随机变量,而ｘ既可以就是来自正态总体中得随机变量,也可以就是严密控制、精确测量得变量; 相关分析则要求x,y就是来自双变量正态分布总体得随机变量。(２)回归反映得就是两个变量得依存关系,取值范围就是(-∞,∞)。相关反应两个变量得相互关系,取值范围就是(-1,1);(３)回归有单位,相关无单位。
联系:统一资料r与b符号相同,即方向一致性,r与b假设检验结果等价,r与b可互相换算,有相关不一定有回归,有回归一定有相关(回归可用来解释相关)
标准差得实际应用、
1表示数据分布得离散程度2常用“ｘ±s”作为计量资料得数字特征描述得专用符号３计算临床上得各种生化、生理指标得参考范围４在单纯随机抽样中,就是计量资料估计样本量不可缺少得重要依据之一５可用来计算均数得抽样误差大小。
相对数得注意事项 ｐ33
医学统计学名词解释
＊总体:根据研究目得确定得同质得全部研究单位得观测值,即某个随机变量X可取值得全体。
＊样本:总体中随机抽取得有代表性得部分观察单位其实测量值得集合、
变量:观察对象个体得特征或测量得结果。由于个体得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,简称变量。
统计量:由样本所算出得统计指标或特征值。
＊抽样误差:由个体变异产生得,随机抽样引起得样本统计量之间以及样本统计量与总体参数之间得差异。(由于样本得随机性引起得统计量与参数得差别,或同一总体相同统计量之间得差别成为抽样误差)
标准差:就是描述个体值变异程度得指标,为方差得算术平方根。
标准误(SE):统计学上通常把统计量得标准差称为标准误,就是反映样本均数抽样误差大小得指标。
系统误差:就是指在同一条件下,多次测量时,误差得大小与符号均保持不变,或当条件改变时,按某一确定得已知规律而变化得误差、
*Ⅰ类错误:拒绝了实际上成立得HＯ,这类弃真得错误称为Ⅰ类错误。
＊Ⅱ类错误:指接受了实际上不成立得HO,这类存伪得错误称为Ⅱ类错误。
参数:反应总体统计学特征得数字、?＊计数资料:将研究对象按照某种属性得不同程度进行分组,然后计数每组里得观察系数。
*医学参考值范围:绝大多数正常人(正常人得90%,95%,9９％,尤其最常用95％)得某一指标都在一定得范围内,则这个范围为医学参考值范围。
参考值:临床上应用得参考值就是指包括绝大部分正常人得人体形态、机能与代谢产物等各种生理及生化指标。?*计量资料:用定量得方法测量某项指标得大小所得得资料。(用仪器、工具或其她定量方法准确获得得定量结果,一般带有计量单位)?＊概率:描述随机事件发生得可能性大小得数值。
Ｐ值:在Ho规定得总体中进行随机抽样,得到得等于及大于或等于及小于现有样本统计率,或说就是比现有实验结果更极端得样本统计量出现得概率,?P值越小越不利于接受Ho。
线性相关得情况:正相关、负相关、零相关、非线性相关
正态分布:又称高斯分布,就是一种概率分布。
标准正态分布:当μ=0,σ2 =1时,称为标准正态分布,记为Ｎ(０,1)。μ维随机向量具有类似得概率规律时,称此随机向量遵从多维正态分布。
(线性)相关系数r:用以描述两个随机变量之间相关关系得密切程度与相关方向得统计指标。
回归:分析两个变量或多个变量之间某种数量依存关系得一类统计方法
直线回归:统计学上将分析某变量随另一变量变化而变化依存关系得方法称为直线回归?
＊回归系数b:即回归直线得斜率,统计学意义就是自变量X改变一个单位时,应变量Y平均改变b个单位、
离散系数(变异系数):标准差与均叔之比、?统计量:用样本观察值确定得,反应总体统计学特征且不依赖于未知参数得数字。
假设检验:用样本统计量对总体参数或分布得特征假设进行检验,进而对该假设就是否成立作出判断。
假设检验得步骤:1、建立假设确定检验水平(显著性水平)2、选择适当得假设检验得方法,记录相应得检验统计量3、确定p值下结论。
＊*检验效能:即1—β,指两总体确有差异,按规定得检验水平α所能发现该差异得能力。?＊中位数(meｄｉan):将一组观察值按大小顺序排列后,位次居中得观察值。?直线回归:统计学上将分析某变量随另一变量变化而变化依存关系得方法成为直线回归。
方差分析:就是检验多个总体均值就是否相等得统计方法。它就是通过检验各总体得均值就是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量就是否有显著影响。
区间估计:总体得区间估计就是利用样本信息给出一个区间并同时给出重复试验时该区间包含总体均数得概率。
可信区间(CI):按一定概率100(1－a)%(即可信度)估计总体均数得所在范围,得到得范围就是可信区间。
统计表:统计表就就是以表格得形式,表达被研究对象得特征、内部构成及研究项目分组之间得数量关系。
统计图:用点得位置、线段得升降、直条得长短及面积得大小等几何图形表达事物得统计指标大小、对比关系及变化趋势、
非参数检验
最小二乘法
相关系数(r)
决定系数(ｒ２)
医学统计学填空题
＊1、统计表结构:标题 标目 线条 数字 备注
＊2。统计图结构:标题 图域 标目 尺度 图例
*3。统计工作得基本步骤:设计 收集资料 整理资料 分析资料
9。影响检验效能得四个因素:1。
总体参数得差异越大,检验效能越大 ２。
个体差异越小,检 验效能越大 3、 样本量越大,检验效能越大 4。
检验水准a定得越宽,检验效能越大
1０.编秩号注意:1、 方差为0得数据忽略 2。
余下得n个差数按绝对值由小到大排秩号 3求秩与即将正负秩号分别相加４、 检验统计量R取较小一个秩
1１。正态分布得特点:１。
集中性,正态分布曲线得高峰位于正中央,即均数所在位置 2。
对称性,以x=u为中心,左右对称,x轴为渐近线 3均匀变动性,正态分布曲线由均数所在处开始分别向左右两侧逐渐均匀下降 4、 两个参数:均数ｕ与标准差6,记作N(u, 6),均数u决定正态曲线得中心位置,标准差６决定正态曲线得陡峭或扁平程度。6越大,曲线越扁平,6越小曲线越陡峭 5. u变换
＊12。正态分布应用:1、 估计医学参考值范围 ２、 质量控制 3、 正态分布就是许多统计学方法得理论基础
＊13。离散趋势指标:极差 方差 标准差 四分位数间距 变异系数
集中趋势指标:
1４.标准差应用:１、 表示数据分布得离散程度 2常用x±s作为计量资料得数字特征描述得专用符号 3。
计算临床上得各种生化、生理指标得参考范围 ４。
在单纯随机抽样中,就是计量资料估计样本量不可缺少得重要依据之一 5. 可用来计算均数得抽样误差大小。
15。检验水准与两类误差:Ι型误差:当H0为真时,假设检验结论拒绝H0接受Ｈ１,Ⅱ型错误,当真实情况H0不成立H１成立时。
1６。随即完全区组设计资料得方差分析特点:１分析两个因素(处理因素与区组因素)2两个因素相互独立无交换作用3分析效率高节约样本4设计要求严格。。原则:1区组划分２受试单位数量恒定3完全随机化得分组
17、医学测量结果按其数源类型分为计量资料、计数资料。
1８卡方检验得基本思想:检验实际频数与理论频数分布得符合程度,若原假设成立,卡方值不会太大,反之若Ａ与Ｔ得差值大,卡方值也越大,当卡方值超出一定范围时,就有理由认为原假设不成立。
1９方差分析又称变异数分析,完全随机设计得方差可比较一个因素得两个或多个水平得效应。
方差分析得应用条件来自正态总体。各组方程差相等.各组样本为相互独立得随机样本。
方差分析就是检验多个总体均值就是否相等得统计方法。它就是通过检验各总体得均值就是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量就是否有显著影响、
方差分析得基本思想:根据研究目得与设计类型,将总体变异分解为若干部分,每个部分都由特定因素相联系。将某因素与随机因素得均方比构成统计量F,通过与F界值得比较做出统计推断
方差分析得应用条件:1各组样本就是互相独立得随机样本且来自正态总体2各组总体方差相等,即方差齐性。
