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文檔簡介
第一單元 概述1.研究設計應包括那幾方面內(nèi)容?答:包括:專業(yè)設計和統(tǒng)計設計。專業(yè)設計是針對專業(yè)問題進行的研究設計,如選題、形成假說等。統(tǒng)計設計是針對統(tǒng)計數(shù)據(jù)收集和分析進行的設計,如樣本來源、樣本量等。統(tǒng)計設計是統(tǒng)計分析的基礎。任何設計上的缺陷,都不能在統(tǒng)計分析階段彌補和糾正。第二單元 資料描述性統(tǒng)計1.描述計量資料的集中趨勢和離散趨勢的指標有哪些?各指標的適用范圍如何?答:集中趨勢的指標有:算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)。算術(shù)均數(shù)適用于描述對稱分布資料的集中位置,尤其是正態(tài)分布資料;幾何均數(shù)用來描述等比資料和對數(shù)正態(tài)分布資料的集中位置;中位數(shù)可用于任何資料。描述離散趨勢有:極差、四分位數(shù)間距、方差、標準差和變異系數(shù)。極差和四分位數(shù)間距可用于任何分布,但兩個指標都不能反映變異程度;方差和標準差常用于資料為近似正態(tài)分布;變異系數(shù)可用于多組資料間量綱不同或均數(shù)相差較大時變異程度間的比較。2.變異系數(shù)和標準差有何區(qū)別和聯(lián)系?答:區(qū)別:1.計算公式不同:CV=S/X*100%,標準差是方差的平方根。2.單位不同:變異系數(shù)無量綱,標準差量綱和原指標一致。3.用途不同。聯(lián)系:都是適用于對稱分布的資料,尤其是正態(tài)分布的資料,并且由公式所知,在均數(shù)一定時,CV與s呈正比。3.頻數(shù)表的用途有哪些?答:1.描述資料的頻數(shù)分布的特征;2.便于發(fā)現(xiàn)一些特大或特小的可疑值;3.將頻數(shù)表作為陳述資料的形式,便于進一步的統(tǒng)計分析和處理;4.當樣本量足夠大時,可以以頻數(shù)表作為概率的估計值。4.用相對數(shù)時應注意哪些問題?答:1.在實踐工作中,應注意各相對數(shù)的含義,避免以比代率的錯誤現(xiàn)象。2.計算相對數(shù)時分母應該有足夠的數(shù)量,如資料的總數(shù)過少,直接報告原數(shù)據(jù)更為可取。3.正確計算頻數(shù)指標的合并值。4.相對數(shù)的比較具有可比性。5.在隨機抽樣的情況下,從樣本估計值推斷總體相對數(shù)應該考慮抽樣誤差,因此需要對相對數(shù)指標進行參數(shù)估計和假設檢驗。第三單元 醫(yī)學統(tǒng)計推斷基礎1.正態(tài)分布和標準正態(tài)分布的聯(lián)系和區(qū)別?答:聯(lián)系:均為連續(xù)型隨機變量分布。區(qū)別:標準正態(tài)分布是一種特殊的正態(tài)分布(均數(shù)為0,標準差為1)。一般正態(tài)分布變量經(jīng)標準化轉(zhuǎn)換后的新變量服從標準正態(tài)分布。4.簡述二項的應用條件?答:條件為:1.每次試驗只會發(fā)生兩種互斥的可能結(jié)果之一,即兩種互斥結(jié)果的概率之和為1;2.每次試驗產(chǎn)生某種結(jié)果固定不變;3.重復試驗是相互杜立的,即任何一次試驗結(jié)果的出現(xiàn)不會影響其他試驗結(jié)果的概率。5.簡述Q-Q圖法的基本原理?答:u變換可以把一個一般正態(tài)分布變量變換為標準正態(tài)分布變量,反之,u變換的逆變換也可以把一個標準正態(tài)分布變量變換為一個正態(tài)變量。Q-Q圖法實際上就是首先求的小于某個x的積累頻率,再通過該積累頻率求得相應的u值,如果該變量服從正態(tài)分布,則點(u,x)應近似在一條直線上(u變換直線),否則(u,x)不會近似在一條直線上。QQ圖法正是根據(jù)(u,x)是否近似在一條直線上來判斷是否為正態(tài)分布。第四單元 參數(shù)估計與參考值范圍的估計1.均數(shù)的標準差和標準誤的區(qū)別和聯(lián)系?答:區(qū)別和聯(lián)系:標準差是描述個體值變異程度的指標,為方差的算術(shù)平方根,該變異不能通過統(tǒng)計方法來控制;而標準誤則是指樣本統(tǒng)計量的標準差,均數(shù)的標準誤實質(zhì)上是樣本均數(shù)的標準差,它反映了樣本均數(shù)的離散程度,也反映了樣本均數(shù)與總體均數(shù)的差異,間接反映了均數(shù)的抽樣誤差大小。2.簡述t分布和標準正態(tài)分布間的區(qū)別與聯(lián)系?答:t分布是進行小樣本總體參數(shù)區(qū)間估計和假設檢驗的理論基礎,t分布比標準正態(tài)分布的峰值低,且尾部翹的要高。此外隨著自由度的增大,t分布逐漸趨近于標準正態(tài)分布,即為自由度趨于無窮時,t分布就是標準正態(tài)分布。3.簡述醫(yī)學中參考值范圍的含義和制定參考值范圍的一般步驟?答:含義:醫(yī)學中把絕大多數(shù)正常人的某指標范圍稱為該指標的參考值范圍,也叫正常值范圍。步驟:1.定義“正常人”,不同的指標“正常人”的定義也不同;2.選定足夠數(shù)量的正常人作為研究對象;3.用統(tǒng)一和準確的方法測定相應的指標;4.根據(jù)不同的用途選定適當?shù)陌俜纸缦?,常?5%和99%;5.根據(jù)此指標的實際意義,決定用單側(cè)范圍還是雙側(cè)范圍;6.根據(jù)此指標的分布決定計算方法,常用的計算方法有正態(tài)分布法、百分位數(shù)法。第五單元 t檢驗與單因素方差分析1.I型錯誤和II型錯誤有何區(qū)別與聯(lián)系,這兩種錯位有何實際意義?答:I型錯誤是指實際上成立的H0所犯的“棄真”錯誤,其概率大小用表示。II型錯誤則是指“接受”了實際上不成立的H0所犯的“取偽”錯誤,其概率大小用表示。當樣本含量n確定時,愈小,愈大,反之亦然。意義:若在應用中要重點減少,則取0.01;若在應用中要重點減少,則取0.05,0.10,0.20甚至更高。2.假設檢驗和區(qū)間估計有何聯(lián)系?答:聯(lián)系在于可信區(qū)間亦可以回答假設檢驗的問題,在判斷兩個或多個總體參數(shù)是否相等時,假設檢驗和可信區(qū)間是完全等價的。3.為什么假設檢驗的結(jié)論不能絕對化?答:因為通過假設檢驗的結(jié)論具有概率性,其結(jié)論不可能完全正確,有可能發(fā)生兩類錯誤。拒絕H0是可能犯I型錯誤;接受H0時可能犯II型錯誤。因此不能在結(jié)論中使用絕對化字詞如“肯定”等。5.如何正確選取單側(cè)或雙側(cè)檢驗?答:單雙側(cè)檢驗首先應根據(jù)專業(yè)知識來確定,同時也應該考慮所要解決問題的目的。1.若從專業(yè)知識判斷一種方法的結(jié)果可能低于或高于另一種方法的結(jié)果,則用單側(cè)檢驗;2.在尚不能從專業(yè)知識判斷兩種結(jié)果誰高誰低時,用雙側(cè)檢驗;3.若研究者對低于或高于兩種結(jié)果都關系,用雙側(cè)檢驗;若只關系其中一種可能,用單側(cè)檢驗。一般認為雙側(cè)檢驗較保守和穩(wěn)妥;單側(cè)檢驗由于充分利用了另一側(cè)的不可能性,故更易得出有差別的結(jié)論,但應慎用。6.兩樣本t檢驗的應用條件?答:條件為:兩樣本相互獨立的;所來自的總體為正態(tài)總體;兩總體方差相等。7.方差分析的應用條件?答:條件是:1.各樣本是相互獨立的隨機樣本,均服從正態(tài)分布;2.相互比較的各樣本的總體方差相等,即具有方差齊性。第六單元 列聯(lián)表分析1.R*C表的卡方檢驗中,對于理論頻數(shù)太小的情況應如何處理?答:處理方法:1.增加樣本含量,以達到增大理論頻數(shù)的目的,該方法為首先;2.根據(jù)專業(yè)知識,刪除理論頻數(shù)太小的格子所對應的行或列,可能損失樣本信息或隨機性,慎用;3.根據(jù)專業(yè)知識,將理論頻數(shù)太小的格子所對應的行或列與性質(zhì)相近的或鄰列合并,使重新計算的理論頻數(shù)變大,但要合并的合理;4.改用雙向無序的R*C表的Fisher確切概率法,該方法計算復雜,需要SAS軟件實現(xiàn)。第七單元 非參數(shù)統(tǒng)計分析方法1.簡述非參數(shù)檢驗的應用條件?答:條件:1.資料不符合參數(shù)統(tǒng)計法的應用條件或總體分布類型未知;2.等級資料;3.個別數(shù)值偏大或某一端為不確定數(shù)如0時,隨著Xj的增加,OR值也增加,Xj是危險因素;當Bj0時,隨著Xj的增加,OR值減少,Xj是保護因素。3. Logistic回歸與多元回歸有何不同兩種方法各有何特點?答:不同:Logistic回歸屬于概率型非線性回歸,應變量Y是一個二值變量或多分類變量(服從二項分布);而多元線性回歸的應變量一般為連續(xù)變量(服從正態(tài)分布)。特點:多元線性回歸分析既適合大樣本資料又可用于小樣本資料,但要求對自變量的不同取值,應變量Y服從正態(tài)分布和等方差;Logistic回歸除要求應變量為分類變量外,對資料幾乎沒有什么限制,而且參數(shù)具有明確的實際意義,但要求有較大的樣本含量。4. Logistic回歸分析可使用哪些類型的自變量?答:可使用可使用連續(xù)型變量、名義變量和有序分類變量。當Logistic回歸模型中自變量含有分類變量,需要將分類變量轉(zhuǎn)換為啞變量;若變量既有連續(xù)變量又有分類變量,最好將連續(xù)變量轉(zhuǎn)化為分類變量去處理,以便解釋。5. Logistic回歸主要用于哪種類型的資料?答:主要用于配對資料的分析。最常用的是每一個匹配組中有一個病例和一個對照,即1:1配對研究。6.用逐步回歸法得到的方程是否最優(yōu)?為什么?答:不一定,逐步回歸法是一種有進有出的雙向篩選方法,雖然能夠保證進入方程的每一個自變量具有統(tǒng)計學意義,并可以將一些退化為“不顯著”的自變量從方程中剔除,但是沒有全面考慮不同自變量間的組合作用,得到的只是一個局部最優(yōu)的回歸方程。第十七單元:生存分析1.生存分析中出現(xiàn)截尾數(shù)據(jù)常見的原因有哪些? 答:原因有:1.失訪;2.退出;3.終止。2.生存率和生存概率的區(qū)別和聯(lián)系:答:區(qū)別:生存概率,記為p,表示在某單位時段開始時存活的個體到該時段結(jié)束時仍存活的可能性大小;生存率,記為S(k),是指觀察對象活過tk時刻的概率,實質(zhì)上是累積生存概率。聯(lián)系:生存概率是單個時段的概率,生存率是從0到tk多個時段的積累結(jié)果。3.為什么兩個樣本比較的生存時間資料不適宜采用t檢驗或卡方檢驗進行分?答:因為隨訪資料具有特殊性,觀察對象既有隨訪結(jié)果又有隨訪時間,隨訪期間可能有失訪等情況出現(xiàn),生存時間時間不完整,分布類型復雜,因而不能簡單的套用t檢驗或卡方檢驗進行分析。4.一個完整的生存分析資料應包括哪些內(nèi)容?基本要求是什么?答:包括的內(nèi)容有:1.每個觀察對象的開始隨訪時間,如入院時間、確診時間等。2.隨訪結(jié)局以及終止隨訪時間,如以死亡為終點事件,隨訪結(jié)局可能有以下幾種:死亡、失訪、死于其他原因、隨訪結(jié)束時觀察對象仍然存活。3.可能影響生存的有關因素,如患者的年齡、性別、病程、病情,癌癥分期等。5.Cox回歸與Logisitic回歸都可用于臨床研究中的預后分析,二者的主要區(qū)別是?答:Logisitic回歸模型可以用于多因素預后分析,控制混雜因素效應,并可進行優(yōu)勢比OR估計,但不能處理隨訪中常見的刪失數(shù)據(jù)。另外Logisitic回歸模型僅考慮隨訪結(jié)局,而未考慮出現(xiàn)該結(jié)局的時間長短。Cox比例風險回歸模型的應變量是觀察結(jié)局和有關時間,它不僅從結(jié)局的好壞,而且可以從出現(xiàn)改結(jié)局的時間長短進行分析比較,并可進行相對危險度RR的估計,因而Cox回歸具有Logisitic回歸模型的所有優(yōu)點,并可處理刪失數(shù)據(jù),特別適用于長期隨訪資料的分析,如腫瘤及慢性病的預后分析。但當數(shù)據(jù)刪失較少或終
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