醫(yī)學統(tǒng)計學60182

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