衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題

1、衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題方差分析的基本思想和應(yīng)用條件是什么？答：方差分析的基本思想是，對(duì)于不同設(shè)計(jì)的方差分析，其思想都一樣，即均將處理間平均變異與誤差平均變異比較。不同之處在于變異分解的項(xiàng)目因設(shè)計(jì)不同而異。具體來講，根據(jù)試驗(yàn)設(shè)計(jì)的類型和研究目的，將全部觀測(cè)值總的離均差平方和及其自由度分解為兩個(gè)或 多個(gè)部分，除隨機(jī)誤差作用外，每個(gè)部分的變異可由某個(gè)因素的作用加以解釋，通過比較 不同變異來源的均方，借助F分布作出統(tǒng)計(jì)推斷，從而推論各種研究因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有無影響。 其應(yīng)用條件是， 各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本，均服從正態(tài)分布；各樣本的總體方差相等，即方差齊性。多組定量資料比較時(shí)，統(tǒng)計(jì)處理的基本流程是什么？答：

2、多組定量資料比較時(shí)首先應(yīng)考慮用方差分析，對(duì)其應(yīng)用條件進(jìn)行檢驗(yàn)，即方差齊性及各樣本的正態(tài)性檢驗(yàn)。若方差齊性，且各樣本均服從正態(tài)分布，選單因素方差分析。若方差不齊，或某樣本不服從正態(tài)分布，選Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)，或通過某種形式的數(shù)據(jù)變換使其滿足方差分析的條件。若方差分析或秩和檢驗(yàn)結(jié)果有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則需選擇合適的方法（如Bonferonni、LSD法等）進(jìn)行兩兩比較。簡(jiǎn)述秩和檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)秩和檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)是（1）不受總體分布限制，適用面廣；（2 ）適用于等級(jí)資料及兩端無確定值的資料；（3）易于理解，易于計(jì)算。缺點(diǎn)是符合參數(shù)檢驗(yàn)的資料，用秩和檢驗(yàn)，則不能充分利用信息，檢驗(yàn)效能低。試述假設(shè)檢

3、驗(yàn)與置信區(qū)間的聯(lián)系與區(qū)別。答：區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)是由樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體參數(shù)作出統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷的兩種主要方法。置信區(qū)間用于說明量的大小， 即推斷總體參數(shù)的置信范圍； 而假設(shè)檢驗(yàn)用于推斷質(zhì)的不同， 即判斷 兩總體參數(shù)是否不等。試述兩類錯(cuò)誤的意義及其關(guān)系。答：1類錯(cuò)誤（type I error）:如果檢驗(yàn)假設(shè)0H實(shí)際是正確的，由樣本數(shù)據(jù)計(jì)算獲得的檢驗(yàn) 統(tǒng)計(jì)量得出拒絕 0H的結(jié)論，此時(shí)就犯了錯(cuò)誤，統(tǒng)計(jì)學(xué)上將這種拒絕了正確的零假設(shè)0H （棄真）的錯(cuò)誤稱為I類錯(cuò)誤。n類錯(cuò)誤（type n error）:假設(shè)檢驗(yàn)的另一類錯(cuò)誤稱為n類錯(cuò)誤（type n error）,即檢驗(yàn)假設(shè)OH原本不正確（1H正確），由樣本數(shù)據(jù)計(jì)

4、算獲得的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 得出不拒絕0H （納偽）的結(jié)論，此時(shí)就犯了 n類錯(cuò)誤。n類錯(cuò)誤的概率用3表示。 在假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，應(yīng)兼顧犯I類錯(cuò)誤的概率（a）和犯n類錯(cuò)誤的概率（3 ）。犯I類錯(cuò)誤的概率（a ）和犯n類錯(cuò)誤的概率（3）成反比。如果把I類錯(cuò)誤的概率定得很小，勢(shì)必增加犯n 類錯(cuò)誤的概率，從而降低檢驗(yàn)效能； 反之，如果把n類錯(cuò)誤的概率定得很小，勢(shì)必增加犯I 類錯(cuò)誤的概率，從而降低了置信度。 為了同時(shí)減小a和3,只有通過增加樣本含量，減少抽 樣誤差大小來實(shí)現(xiàn)。什么資料適合用秩和檢驗(yàn)進(jìn)行檢驗(yàn)？簡(jiǎn)述秩和檢驗(yàn)步驟。答：提示：進(jìn)行有序資料的比較時(shí)宜采用秩和檢驗(yàn)。（1）等級(jí)資料；（2）偏態(tài)資料；（3）分布不明的

5、資料；（4）資料中各組方差不齊，且轉(zhuǎn)換后不能達(dá)到方差齊性；（5） 端或兩端無界。秩和檢驗(yàn)步驟為： 建立假設(shè)H0和H1，并確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)a :根據(jù)不同的設(shè)計(jì)類型對(duì)資料進(jìn)行編秩并計(jì)算秩和；根據(jù)計(jì)算的秩和直接查表或計(jì)算相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量再查表，確定P值下結(jié)論。進(jìn)行有序資料的比較時(shí)宜采用秩和檢驗(yàn)。服從二項(xiàng)分布及Poisson分布的條件分別是什么？答：二項(xiàng)分布成立的條件： 每次試驗(yàn)只能是互斥的兩個(gè)結(jié)果之一； 每次試驗(yàn)的條件不變； 各次試驗(yàn)獨(dú)立。 Poisson 分布成立的條件：除二項(xiàng)分布成立的三個(gè)條件外，還要求試驗(yàn)次 數(shù)n很大，而所關(guān)心的事件發(fā)生的概率n很小。2.二項(xiàng)分布、Poisson分布分別在何種條件下近似

6、正態(tài)分布？簡(jiǎn)答： 二項(xiàng)分布的正態(tài)近似：當(dāng)n較大，n不接近0也不接近1時(shí),二項(xiàng)分布 B (n, n近似正態(tài)分布 N( n n ,)1( nn)-rPoisson分布的正態(tài)近似：Poisson分布)(入 n,當(dāng)入相當(dāng)大時(shí)(20)，其分布近似于正態(tài)分布簡(jiǎn)述簡(jiǎn)單線性回歸分析的基本步驟。答： 繪制散點(diǎn)圖，考察是否有線性趨勢(shì)及可疑的異常點(diǎn)；估計(jì)回歸系數(shù)； 對(duì)總體回歸系數(shù)或回歸方程進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)；列出回歸方程，繪制回歸直線；統(tǒng)計(jì)應(yīng)用。簡(jiǎn)述線性回歸分析與線性相關(guān)的區(qū)別與聯(lián)系。答：區(qū)別：( 1)資料要求上,進(jìn)行直線回歸分析的兩變量,若X 為可精確測(cè)量和嚴(yán)格控制的變量,則對(duì)應(yīng)于每個(gè) X 的 Y 值要求服從正態(tài)分布；

7、若 X、 Y 都是隨機(jī)變量,則要求 X 、 Y 服從雙變量正態(tài)分布。直線相關(guān)分析只適用于雙變量正態(tài)分布資料。( 2)應(yīng)用上,說明兩變量線性依存的數(shù)量關(guān)系用回歸 (定量分析),說明兩變量的相關(guān)關(guān)系用相關(guān) (定性分析)。(3)兩個(gè)系數(shù)的意義不同。r 說明具有直線關(guān)系的兩變量間相互關(guān)系的方向與密切程度,b表示X每變化一個(gè)單位所導(dǎo)致 Y的平均變化量。(4)兩個(gè)系數(shù)的取值范圍不同：-1 < r<1,8 <<m- b。(5)兩個(gè)系數(shù)的單位不同：r沒有單位，b有單位。 聯(lián)系：(1)對(duì)同一雙變量資料，回歸系數(shù) b與相關(guān)系數(shù)r的正負(fù)號(hào)一致。b>0時(shí)，r>0,均表示兩變量X、Y

8、 同向變化；bv 0時(shí)，rv 0，均表示兩變量 X、Y反向變化。 (2)回歸系數(shù)b與相關(guān)系數(shù)r 的假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)，即對(duì)同一雙變量資料，rbtt=。由于相關(guān)系數(shù)r的假設(shè)檢驗(yàn)較回歸系數(shù) b的假設(shè)檢驗(yàn)簡(jiǎn)單，故在實(shí)際應(yīng)用中常以r的假設(shè)檢驗(yàn)代替b的假設(shè)檢驗(yàn)。(3)用回歸解釋相關(guān)：由于決定系數(shù) 2R=SS回/SS總，當(dāng)總平方和固定時(shí)，回歸平方和的大小決定了相關(guān) 的密切程度。回歸平方和越接近總平方和,則 2R 越接近 1 ,說明引入相關(guān)的效果越好。例 如當(dāng)r=0.20 , n=100時(shí)，可按檢驗(yàn)水準(zhǔn) 0.05拒絕H0 ,接受H1，認(rèn)為兩變量有相關(guān)關(guān)系。但 2R=(0.20)2=0.04 ,表示回歸平方和在總平

9、方和中僅占4,說明兩變量間的相關(guān)關(guān)系實(shí)際意義不大 直線相關(guān)與回歸有何聯(lián)系與區(qū)別？聯(lián)系：(1)對(duì)符合相關(guān)回歸條件的資料,其相關(guān)系數(shù)與回歸系數(shù)的正負(fù)號(hào)相同。(2)回歸系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)是等價(jià)的，對(duì)同一樣本的資料，回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)與相關(guān)系數(shù)的t檢驗(yàn)其數(shù)值相等，即tr=tb。 (3)可以用回歸解釋相關(guān)。r的平方稱為決定系數(shù) (coefficient of determination )。區(qū)別：回歸要求因變量 Y是正態(tài)分布的隨機(jī)變量；X可以是精確測(cè)量或嚴(yán)格控制的變量，也可以是呈正態(tài)分布的隨機(jī)變量，當(dāng)X是精確測(cè)量或嚴(yán)格控制的變量時(shí)，此時(shí)的回歸稱I型回歸。當(dāng)X是呈正態(tài)分布的隨機(jī)變量時(shí)，此時(shí)的回歸稱為n

10、型回歸。相關(guān)要求變量X、Y都是呈正態(tài)分布的隨機(jī)變量。 當(dāng)說明兩變量間依存變化的數(shù)量關(guān)系時(shí)用回歸, 當(dāng)說明兩變量 間的相關(guān)關(guān)系時(shí)用相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤有何區(qū)別和聯(lián)系 ?標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤都是變異指標(biāo)，但它們之間有區(qū)別，也有聯(lián)系。區(qū)別：概念不同；標(biāo)準(zhǔn)差是描述觀察值（個(gè)體值）之間的變異程度；標(biāo)準(zhǔn)誤是描述樣本均數(shù)的抽樣誤差；用途不同； 標(biāo)準(zhǔn)差與均數(shù)結(jié)合估計(jì)參考值范圍， 計(jì)算變異系數(shù)， 計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤等。 標(biāo)準(zhǔn)誤用于估計(jì)參數(shù)的 可信區(qū)間，進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)等。它們與樣本含量的關(guān)系不同：當(dāng)樣本含量 n足夠大時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差趨向穩(wěn)定；而標(biāo)準(zhǔn)誤隨 n的增大而減小，甚至趨于 0。聯(lián)系：標(biāo)準(zhǔn)差，標(biāo)準(zhǔn)誤均為變異 指標(biāo)，當(dāng)樣本含量不變時(shí)，

11、標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差成正比。 （聯(lián)系： 1、二者都是表示變異度大小 的統(tǒng)計(jì)指標(biāo) 2、標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差大小成正比，與抽樣例數(shù)n 的平方根成反比） 何謂假設(shè)檢驗(yàn) ?其一般步驟是什么 ?所謂假設(shè)檢驗(yàn)， 就是根據(jù)研究目的， 對(duì)樣本所屬總體特征提出一個(gè)假設(shè)， 然后根據(jù)樣本所提 供的信息，借助一定的分布，觀察實(shí)測(cè)樣本情況是否屬于小概率事件,從而對(duì)所提出的假設(shè)作出拒絕或不拒絕的結(jié)論的過程。假設(shè)檢驗(yàn)一般分為以下步驟 ： 建立假設(shè)：包括:H0，稱無效假設(shè)；H1：稱備擇假設(shè)； 確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)：檢驗(yàn)水準(zhǔn)用 a表示，a 一般取0.05； 計(jì) 算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：根據(jù)不同的檢驗(yàn)方法，使用特定的公式計(jì)算；確定P值：通過統(tǒng)計(jì)量及相應(yīng)的界值

12、表來確定 P值；推斷結(jié)論：如 P>a，則接受H0,差別無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；女口 P < a，則拒絕H0 ,差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。常用統(tǒng)計(jì)圖的適用范圍是什么？常用的統(tǒng)計(jì)圖及適用條件是：條圖，適用于相互獨(dú)立的資料，以表示其指標(biāo)大??；百分 條圖及遠(yuǎn)圓圖，適用于構(gòu)成比資料，反映各組成部分的大?。黄胀ň€圖：適用于連續(xù)性資料，反映事物在時(shí)間上的發(fā)展變化的趨勢(shì)， 或某現(xiàn)象隨另一現(xiàn)象變遷的情況。 半對(duì)數(shù)線圖， 適用于連續(xù)性資料，反映事物發(fā)展速度（相對(duì)比）。直方圖：適用于連續(xù)性變量資料，反映連續(xù)變量的頻數(shù)分布。散點(diǎn)圖 ：適用于成對(duì)數(shù)據(jù)，反映散點(diǎn)分布的趨勢(shì)。簡(jiǎn)述率的標(biāo)準(zhǔn)化法的基本思想當(dāng)比較兩個(gè)總率時(shí)， 如果兩組

13、內(nèi)部某種重要特征在構(gòu)成上有差別， 則直接比較這兩個(gè)總率是 不合理的； 因?yàn)檫@些特征構(gòu)成上的不同， 往往造成總率的升高或下降， 從而影響兩個(gè)總率的 對(duì)比。 率標(biāo)準(zhǔn)化法的基本思想就是采用統(tǒng)一的內(nèi)部構(gòu)成計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化率，以消除內(nèi)部構(gòu)成不 同對(duì)指標(biāo)的影響，使算得的標(biāo)準(zhǔn)化率具有可比性。例如比較兩人群的死亡率、出生率、患 病率時(shí)，常要考慮人群性別、年齡的構(gòu)成是否相同；試驗(yàn)組和對(duì)照組治愈率的比較時(shí)，常 要考慮兩組病情輕重、年齡、免疫狀態(tài)等因素的構(gòu)成是否相同。如其構(gòu)成不同，需采用統(tǒng) 一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行校正，然后計(jì)算校正后的標(biāo)準(zhǔn)化率進(jìn)行比較，這種方法稱為標(biāo)準(zhǔn)化法。簡(jiǎn)述x檢驗(yàn)的的基本思想X檢驗(yàn)是檢驗(yàn)理論頻數(shù)與實(shí)際頻數(shù)的吻合

14、程度，從基本公式（TTA22）（-刀=x可以看出，在檢驗(yàn)假設(shè)成立的情況下，T （理論頻數(shù)）與 A （實(shí)際頻數(shù)）之差一般不會(huì)很大，此時(shí)x2值也較小；反之，直較大。當(dāng) X值較大，且大于一定的界值時(shí)，就拒絕 H0，接受H1 , 認(rèn)為兩樣本率有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。當(dāng)直較小，且小于特定的界值時(shí)，就不拒絕H0,認(rèn)為兩樣本率差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義簡(jiǎn)述當(dāng)不滿足行X列的 2x檢驗(yàn)的條件時(shí)的處理辦法。當(dāng)不滿足行X列的2x檢驗(yàn)的條件（R X C表中不宜有1/5的格子數(shù)小于5,或有一個(gè)格子的 理論頻數(shù)小于 1 時(shí)，可采用下述方法處理： （ 1 ）增大樣本例數(shù)， （ 2）刪除理論數(shù)較小的行和列，（3）將理論數(shù)較小的行或列與性質(zhì)相近的

15、行或列合并，但在合并時(shí)應(yīng)注意合并的合理性。（2 ）和（3）兩種處理方法會(huì)丟失部分信息。請(qǐng)簡(jiǎn)述正態(tài)分布的特征1曲線在橫軸上方均數(shù)處最高；2、以均數(shù)為中心，左右對(duì)稱；3、正態(tài)分布有兩個(gè)參數(shù)：（1）卩：位置參數(shù)，確定曲線位置當(dāng)b 定時(shí)，卩越大，曲線越向右移動(dòng)；越小，曲線越向左移動(dòng)。（2） b :離散度參數(shù)，決定曲線的形態(tài)：當(dāng) 一定時(shí)，b越大，表示數(shù)據(jù)越分散，曲線越“胖” ；b越小，表示數(shù)據(jù)越集中，曲線越“瘦”。 4、正態(tài)分布曲線下的面積有一定的分布規(guī)律簡(jiǎn)述直線相關(guān)與秩相關(guān)的區(qū)別Pearson積差相關(guān)Spearman秩相關(guān)雙變量正態(tài)分布r為參數(shù)統(tǒng)計(jì)量 原始數(shù)據(jù)偏峰分布、分布未知、 等級(jí)資料rs為非參數(shù)統(tǒng)計(jì)量 秩次都用于刻畫兩變量間線性相關(guān)的方向與密切程度都要求各個(gè)體間滿足獨(dú)立性參數(shù)檢驗(yàn)與非參數(shù)檢驗(yàn)有何區(qū)別，各有何優(yōu)缺點(diǎn)？（ 1區(qū)別： 參數(shù)檢驗(yàn)：以已知分布（如正態(tài)分布）為假定條件，對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì)或檢驗(yàn)。非參數(shù)檢