衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué) 趙耐青習(xí)題答案

1、習(xí)題答案第一章一、是非題1. 家庭中子女?dāng)?shù)是離散型的定量變量。答：對(duì)。2. 同質(zhì)個(gè)體之間的變異稱為個(gè)體變異。答：對(duì)。3. 學(xué)校對(duì)某個(gè)課程進(jìn)行 1 次考試，可以理解為對(duì)學(xué)生掌握該課程知識(shí)的一次隨機(jī)抽樣。答：對(duì)。4. 某醫(yī)生用某個(gè)新藥治療了 100 名牛皮癬患者，其中55 個(gè)人有效，則該藥的有效率為55%。答：錯(cuò)。只能說該樣本有效率為55或稱用此藥總體有效率的樣本估計(jì)值為55%。5.已知在某個(gè)人群中，糖尿病的患病率為8%，則可以認(rèn)為在該人群中，隨機(jī)抽一個(gè)對(duì)象，其患糖尿病的概率為8%。答：對(duì)，人群的患病率稱為總體患病率。在該人群中隨機(jī)抽取一個(gè)對(duì)象，每個(gè)對(duì)象均有相同的機(jī)會(huì)被抽中，抽到是糖尿病患者的概率

2、為8。二、選擇題1. 下列屬于連續(xù)型變量的是 A 。A 血壓 B 職業(yè) C 性別 D 民族2. 某高校欲了解大學(xué)新生心理健康狀況，隨機(jī)選取了1000 例大學(xué)新生調(diào)查，這1000 例大學(xué)生新生調(diào)查問卷是 A 。A 一份隨機(jī)樣本 B 研究總體 C 目標(biāo)總體 D 個(gè)體3. 某研究用 X 表示兒童在一年中患感冒的次數(shù)，共收集了1000 人，請(qǐng)問：兒童在一年中患感冒次數(shù)的資料屬于 C 。A 連續(xù)型資料 B 有序分類資料 C 不具有分類的離散型資料 D 以上均不對(duì)4. 下列描述中，不正確的是 D 。A 總體中的個(gè)體具有同質(zhì)性B 總體中的個(gè)體大同小異C 總體中的個(gè)體在同質(zhì)的基礎(chǔ)上有變異D 如果個(gè)體間有變異那

3、它們肯定不是來自同一總體5用某個(gè)降糖藥物對(duì)糖尿病患者進(jìn)行治療，根據(jù)某個(gè)大規(guī)模隨機(jī)抽樣調(diào)查的研究結(jié)果得到該藥的降糖有效率為85%的結(jié)論，請(qǐng)問降糖有效率是指 D 。A 每治療100 個(gè)糖尿病患者，正好有85 個(gè)人降糖有效，15 個(gè)人降糖無效B 每個(gè)接受該藥物治療的糖尿病患者，降糖有效的機(jī)會(huì)為85%C 接受該藥物治療的糖尿病人群中，降糖有效的比例為85%D 根據(jù)該研究的入選標(biāo)準(zhǔn)所規(guī)定的糖尿病患者人群中，估計(jì)該藥降糖有效的比例為85%三、簡(jiǎn)答題1. 某醫(yī)生收治 200 名患者，隨機(jī)分成2 組，每組100 人。一組用A 藥，另一組用B 藥。經(jīng)過2 個(gè)月的治療，A 藥組治愈了90 人，B 組治愈了85 名

4、患者，請(qǐng)根據(jù)現(xiàn)有結(jié)果評(píng)議下列說法是否正確，為什么？a)A 藥組的療效高于B 藥組。b)A 藥的療效高于B 藥。答：a)正確，因?yàn)榫蛢山M樣本而言，的確A 組療效高于B 組。b) 不正確，因?yàn)闃颖镜慕Y(jié)果存在抽樣誤差，因此有可能人群的A 藥療效高于B 藥，也可能人群的兩藥的療效相同甚至人群B 藥的療效高于A 藥，2. 某校同一年級(jí)的 A 班和B 班用同一試卷進(jìn)行一次數(shù)學(xué)測(cè)驗(yàn)。經(jīng)過盲態(tài)改卷后，公布成績(jī)：A 班的平均成績(jī)?yōu)?0 分，B 班的平均成績(jī)?yōu)?1 分，請(qǐng)?jiān)u議下列說法是否正確，為什么？a)可以稱A 班的這次考試的平均成績(jī)低于B 班，不存在抽樣誤差。b)可以稱A 班的數(shù)學(xué)平均水平低于B 班。答：a)

5、 正確，因?yàn)榇颂帉 班和B 班作為研究總體，故不存在抽樣誤差。b)不正確，因?yàn)檫@一次數(shù)學(xué)平均成績(jī)只是兩班數(shù)學(xué)成績(jī)總體中的兩個(gè)樣本，樣本的差異可能僅僅由抽樣誤差造成。3. 在某個(gè)治療兒童哮喘的激素噴霧劑新藥的臨床試驗(yàn)中，研究者收集了300 名哮喘兒童患者，隨機(jī)分為試驗(yàn)組和對(duì)照組，試驗(yàn)組在哮喘緩解期內(nèi)采用激素噴霧劑，在哮喘發(fā)作期內(nèi)采用激素噴霧劑擴(kuò)展氣管藥；對(duì)照組在哮喘緩解期不使用任何藥物，在哮喘發(fā)作期內(nèi)采用擴(kuò)展氣管藥物。通過治療3 個(gè)月，以肺功能檢查中的第1 秒用力呼吸率（FEV1/FRC1）作為主要有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)兩種治療方案的有效性和安全性。請(qǐng)闡述這個(gè)研究中的總體和總體均數(shù)是什么？答：試

6、驗(yàn)組的研究總體是接受試驗(yàn)組治療方案的全體哮喘兒童患者在治療3 個(gè)月時(shí)的FEV1/FRC1 值的全體。對(duì)照組的研究總體是接受對(duì)照組治療方案的全體哮喘兒童患者在治療3 個(gè)月時(shí)的FEV1/FRC1 值的全體。試驗(yàn)組對(duì)應(yīng)的總體均數(shù)是接受試驗(yàn)組治療方案的全體哮喘兒童患者在治療3 個(gè)月時(shí)的FEV1/FRC1 的平均值；對(duì)照組對(duì)應(yīng)的總體均數(shù)是接受對(duì)照組治療方案的全體哮喘兒童患者在治療3 個(gè)月時(shí)的FEV1/FRC1 的平均值。4. 請(qǐng)簡(jiǎn)述什么是小概率事件？對(duì)于一次隨機(jī)抽樣，能否認(rèn)為小概率事件是不可能發(fā)生的？答：在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，如果隨機(jī)事件發(fā)生的概率小于或等于0.05，則通?？梢哉J(rèn)為是一個(gè)小概率事件，表示該事件在大

7、多數(shù)情況下不會(huì)發(fā)生，并且一般可以認(rèn)為小概率事件在一次隨機(jī)抽樣中不會(huì)發(fā)生，這就是小概率事件原理。小概率事件原理是統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)的基礎(chǔ)。5. 變量的類型有哪幾種？請(qǐng)舉例說明，各有什么特點(diǎn)？答：（1） 連續(xù)型變量，可以一個(gè)區(qū)間中任意取值的變量，即在忽略測(cè)量精度的情況下，連續(xù)型變量在理論上可以取到區(qū)間中的任意一個(gè)值，并且通常含有測(cè)量單位。觀察連續(xù)型變量所得到的數(shù)據(jù)資料稱為計(jì)量資料(measurement data)。如例1-1 中的身高變量就是連續(xù)型變量，身高資料為計(jì)量資料。.（2） 離散型變量， 變量的取值范圍是有限個(gè)值或者為一個(gè)數(shù)列。離散型變量的取值情況可以分為具有分類性質(zhì)的資料和不具有分類性質(zhì)的資料

8、，表示分類情況的離散型變量亦稱分類變量(categorical variable)。觀察分類變量所得到的資料稱為分類資料(categorical data)。分類資料可以分為二分類資料和多分類資料，而多分類資料又分成無序分類資料和有序分類資料，二分類資料如癥狀指標(biāo)分為感染或未感染，無序多分類資料(nominal data) 如血型可以分為A、B、AB 和O 型，有序多分類資料(ordinal data) 如病情指標(biāo)分為無癥狀、輕度、中度和重度。第二章一、是非題1不論數(shù)據(jù)呈何種分布，都可以用算術(shù)均數(shù)和中位數(shù)表示其平均水平。答：錯(cuò)。只有資料滿足正態(tài)或近似正態(tài)分布時(shí)計(jì)算算術(shù)均數(shù)是比較有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。

9、2在一組變量值中少數(shù)幾個(gè)變量值比大多數(shù)變量值大幾百倍，一般不宜用算術(shù)均數(shù)表示其平均水平。答：對(duì)，可以采用中位數(shù)表示。3只要單位相同，用s 和用CV 來表示兩組資料的離散程度，結(jié)論是完全一樣的。答：錯(cuò)，標(biāo)準(zhǔn)差S 是絕對(duì)誤差的一種度量，變異系數(shù)CV 是相對(duì)誤差的一種度量，對(duì)于兩組資料離散程度的比較，即使兩組資料的度量單位相同，也完全有可能出現(xiàn)兩個(gè)指標(biāo)的結(jié)論是不同的。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，選擇離散程度的指標(biāo)時(shí)，考慮其結(jié)果是否有研究背景意義。例如：一組資料為成人的身高觀察值，另一組資料為2 歲幼兒的身高觀察值，雖然可以用標(biāo)準(zhǔn)差S比較兩組的離散程度，也不能認(rèn)為這是錯(cuò)誤的，但根本沒有研究背景意義，相反選擇變異系數(shù)

10、CV 比較兩組資料的相對(duì)變異程度，這就有一定的研究背景意義。4描述200 人血壓的分布，應(yīng)繪制頻數(shù)圖。答：對(duì)。5. 算術(shù)均數(shù)與中位數(shù)均不容易受極值的影響。答：錯(cuò)。算術(shù)均數(shù)比中位數(shù)容易受到極值的影響。二、選擇題1中位數(shù)是表示變量值 A 的指標(biāo)。A 平均水平B 變化范圍C 頻數(shù)分布D 相互間差別大小2對(duì)于最小組段無確定下限值和（或）最大組段無確定上限值的頻數(shù)分布表資料，宜用下列哪些指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述？ C _A 中位數(shù)，極差 B 中位數(shù)，四分位數(shù)間距C 中位數(shù)，四分位數(shù)范圍 D 中位數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差3描述年齡（分8 組）與療效（有效率）的關(guān)系，應(yīng)繪制 A 。A線圖 B. 圓圖 C. 直方圖 D. 百分條圖

11、4、為了描述資料分布概況，繪制直方圖時(shí)，直方圖的縱軸可以為 D 。A 頻數(shù) B 頻率 C 頻率密度(頻率/組距) D 都可以三、簡(jiǎn)答與分析題1 100 名健康成年女子血清總蛋白含量（g/L）如表2-14，試描述之。表2-12 100 名成年健康女子血清總蛋白含量（g/L）73.5 74.3 78.8 78.0 70.4 80.5 84.3 68.8 69.7 71.272.0 79.5 75.6 78.8 72.0 72.0 72.7 75.0 74.3 71.268.0 75.0 75.0 74.3 75.8 65.0 67.3 78.8 71.2 69.773.5 73.5 75.8 64

12、.3 75.8 80.3 81.6 72.0 74.3 73.568.0 75.8 72.0 76.5 70.4 71.2 67.3 68.8 75.0 70.474.3 70.4 79.5 74.3 76.5 77.6 81.2 76.5 72.0 75.072.7 73.5 76.5 74.7 65.0 76.5 69.7 73.5 75.4 72.772.7 67.2 73.5 70.4 77.2 68.8 74.3 72.7 67.3 67.374.3 75.8 79.5 72.7 73.5 73.5 72.0 75.0 81.6 74.370.4 73.5 73.5 76.5 72.

13、7 77.2 80.5 70.4 75.0 76.5答：制作頻數(shù)表如下：_組段 頻數(shù) 百分比 累積頻數(shù) 累積百分比_64 3 3.00 3 3.0066 5 5.00 8 8.0068 8 8.00 16 16.0070 11 11.00 27 27.0072 25 25.00 52 52.0074 24 24.00 76 76.0076 10 10.00 86 86.0078 7 7.00 93 93.0080 6 6.00 99 99.0084 1 1.00 100 100.00變量 例數(shù) 均數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 最小值最大值中位數(shù)25 百分位數(shù)75 百分位數(shù)x 100 73.7 3.925 64.

14、3 84.3 73.5 71.2 75.82某醫(yī)師測(cè)得300 名正常人尿汞值（ng/L）如表2-15，試描述資料。表2-13 300 名正常人尿汞值（ng/L）尿 汞 例 數(shù) 累計(jì)例數(shù) 累計(jì)百分?jǐn)?shù)（%）0 49 49 16.34 27 76 25.38 58 134 44.712 50 184 61.316 45 229 76.320 22 251 83.724 16 267 89.028 10 277 92.332 7 284 94.736 5 289 96.340 5 294 98.044 0 294 98.048 3 297 99.052 0 297 99.056 2 299 99.76

15、0 1 300 100.0合計(jì) 300 答：根據(jù)資料給出統(tǒng)計(jì)描述的指標(biāo)如下：例數(shù) 均數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 最小值 最大值16 15.053 49.014 2 62對(duì)于同一的非負(fù)樣本資料，其算數(shù)均數(shù)一定大于等于幾何均數(shù)。答：根據(jù)初等數(shù)學(xué)中的不等式1 21 2n nna a a a a an+ + + ，可以得到算數(shù)均數(shù)一定大于等于幾何均數(shù)。常用的描述集中趨勢(shì)的指標(biāo)有哪些，并簡(jiǎn)述其適用條件。答：（1）算術(shù)均數(shù)：適用對(duì)稱分布，特別是正態(tài)或近似正態(tài)分布的數(shù)值變量資料。（2）幾何均數(shù)：適用于頻數(shù)分布呈正偏態(tài)的資料，或者經(jīng)對(duì)數(shù)變換后服從正態(tài)分布（對(duì)數(shù)正態(tài)分布）的資料，以及等比數(shù)列資料。（3）中位數(shù)：適用各種類型的資

16、料，尤其以下情況：A 資料分布呈明顯偏態(tài)；B 資料一端或兩端存在不確定數(shù)值（開口資 料或無界資料）；C資料分布不明。第三章一、 是非題1. 二項(xiàng)分布越接近 Poisson 分布時(shí)，也越接近正態(tài)分布。答：錯(cuò)。當(dāng)二項(xiàng)分布的 不太接近 0或者 1，隨著的增大，n 和n(1 )均較大時(shí)，二項(xiàng)分布的X 的逐漸近似正態(tài)分布； n 較大， 較小，二項(xiàng)分布的X 近似總體均數(shù)為 = n 的 Poisson 分布，只有n較大、 較小并且n 較大時(shí)，二項(xiàng)分布的 X 既近似Poisson 分布又近似正態(tài)分布，其本質(zhì)是當(dāng)n 較大、 較小時(shí)二項(xiàng)分布的X 所近似的Poisson 分布在其總體均數(shù) = n 較大時(shí)逼近正態(tài)分布

17、。2. 從同一新生兒總體（無限總體）中隨機(jī)抽樣 200 人，其中新生兒窒息人數(shù)服從二項(xiàng)分布。答：對(duì)。因?yàn)榭梢约俣總€(gè)新生發(fā)生窒息的概率 是相同的并且相互獨(dú)立，對(duì)于隨機(jī)抽取 200 人，新生兒窒息人數(shù) X 服從二項(xiàng)分布B(n, )。3. 在 n 趨向無窮大、總體比例趨向于0，且n 保持常數(shù)時(shí)的二項(xiàng)分布的極限分布是Poisson 分布。答：對(duì)。這是二項(xiàng)分布的性質(zhì)。4. 某一放射物體，以一分鐘為單位的放射性計(jì)數(shù)為 50，40，30，30，10，如果以5 分鐘為時(shí)間單位，其標(biāo)準(zhǔn)差為 1605 。答：錯(cuò)。設(shè)i X 服從總體均數(shù)為 的 Poisson 分布，i = 1,2,3,4,5，并且相互獨(dú)立。根據(jù)P

18、oisson 分布的可加性， 1 2 3 4 5 X + X + X + X + X 服從總體均數(shù)為5 ，_其總體方差為5 ，本題 5 分鐘的總體方差5 的估計(jì)值為50 + 40 + 30 + 30 +10 = 160，所以其標(biāo)準(zhǔn)差為160 。5. 一個(gè)放射性物體一分鐘脈沖數(shù)為 20 次，另一個(gè)放射性物體一分鐘脈沖數(shù)為50 次。假定兩種放射性物體的脈沖性質(zhì)相同，并且兩種放射性物體發(fā)生脈沖是相互獨(dú)立的，則這兩種物體混合后，其一分鐘脈沖數(shù)的總體均數(shù)估計(jì)值為70 次。答：對(duì)。根據(jù)Poisson 分布的可加性，這兩種物體混合后的發(fā)生的脈沖數(shù)為1 2 X + X ，混合后一分鐘脈沖數(shù)的總體均數(shù)估計(jì)值為2

19、0+5070 次。6. 一個(gè)放射性物體平均每分鐘脈沖數(shù)為 5 次（可以認(rèn)為服從Poisson 分布），用X 表示連續(xù)觀察20 分鐘的脈沖數(shù)，則X 也服從Poisson 分布。答：對(duì)，這是Poisson 分布的可加性。7. 一個(gè)放射性物體平均每分鐘脈沖數(shù)為 5 次（可以認(rèn)為服從Poisson 分布），用X 表示連續(xù)觀察20 分鐘的脈沖數(shù)，則X 的總體均數(shù)和總體方差均為100 次。答：對(duì)。Poisson 分布的可加性原理。8. 用 X 表示某個(gè)放射性物體的每分鐘脈沖數(shù)，其平均每分鐘脈沖數(shù)為5 次（可以認(rèn)為服從Poisson 分布），用Y 表示連續(xù)觀察20 分鐘的脈沖數(shù)，則可以認(rèn)為Y 近似服從正態(tài)分

20、布，但不能認(rèn)為X 近似服從正態(tài)分布。答：對(duì)。因?yàn)閅 的總體均數(shù)為100，當(dāng)比較小的時(shí)候，Poisson 分布是一個(gè)偏態(tài)的分布，但是當(dāng)增大時(shí)，Poisson 分布會(huì)逐漸趨于對(duì)稱。二、 選擇題1. 理論上，二項(xiàng)分布是一種 B。A 連續(xù)性分布 B 離散分布C 均勻分布 D 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布2. 在樣本例數(shù)不變的情況下，下列何種情況時(shí)，二項(xiàng)分布越接近對(duì)稱分布。 CA 總體率越大 B 樣本率P 越大C 總體率越接近0.5 D 總體率越小3. 醫(yī)學(xué)上認(rèn)為人的尿氟濃度以偏高為不正常，若正常人的尿氟濃度X 呈對(duì)數(shù)正態(tài)分布，Y = lgX , G 為X 的幾何均數(shù)，尿氟濃度的95%參考值范圍的界值計(jì)算公式是 A 。

21、A lg 1( 1.64 ) Y Y + S B + 1.96 X G S C + 1.64 X G S D lg 1( 1.96 ) Y Y + S4. 設(shè)1 2 10 X , X , X 均 服 從 B(4,0.01) ， 并 且 1 2 10 X , X , X 相 互 獨(dú) 立 。 令1 2 10 Y = X + X + X ，則 DA Y 近似服從二項(xiàng)分布 B Y 近似服從Poisson 分布C Y 近似服從正態(tài)分布 D Y B(40,0.01)5. 設(shè)1 2 10 X , X , X 均服從 Poisson(2.2) ，并且 1 2 10 X , X , X 相互獨(dú)立。令1 2 10

22、 Y = (X + X + X ) /10，則 CA Y 近似服從B(10,0.22) B Y 服從Poisson(22)分布C Y 近似服從正態(tài)分布 D Y 服從Poisson(2.2)分布三、 簡(jiǎn)答題1. 如果X 的總體均數(shù)為，總體標(biāo)準(zhǔn)差為，令Y a+bX，則可以證明：Y 的總體均數(shù)為a+b，標(biāo)準(zhǔn)差為b。如果X 服從40 的Poisson 分布，請(qǐng)問：Y = X /2 的總體均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差是多少？答：總體均數(shù)=20，總體標(biāo)準(zhǔn)差= 40 / 2。2. 設(shè)X 服從40 的Poisson 分布，請(qǐng)問：Y = X /2 是否服從Poisson 分布？為什么？答：不是的。因?yàn)閅 = X /2 的總體均

23、數(shù)=20，不等于總體方差10。3. 設(shè)X 服從40 的Poisson 分布，可以認(rèn)為X 近似服從正態(tài)分布。令Y = X /10，試問：是否可以認(rèn)為Y 也近似服從正態(tài)分布？答：正態(tài)分布的隨機(jī)變量乘以一個(gè)非0 常數(shù)仍服從正態(tài)分布，所以可以認(rèn)為Y 也近似服從正態(tài)分布。4. 設(shè)X 服從均數(shù)為的 Poisson 分布。請(qǐng)利用兩個(gè)概率之比：P(X +1) / P(X )，證明：當(dāng)x 時(shí)，概率P(X )隨著X 增大而減小。答：1( 1)/( ) ( )/ /( 1)( 1)! !x xP X x P X x e e xx x += + = = = +, 顯然， 當(dāng)x 1 時(shí)，對(duì)應(yīng)x +1 +，所以P(X =

24、 x +1) / P(X = x) 1，說 明 概 率 P(X ) 隨 著 X 增 大 而 增 加 ； 當(dāng) X 時(shí) ， 則( 1)/( ) 11P X x P X xx x = + = = 時(shí)，概率P(X )隨著X 增大而減小。5. 已知某飲用水的合格標(biāo)準(zhǔn)是每升水的大腸桿菌數(shù)2 個(gè)，如果隨機(jī)抽取1 升飲用水，檢測(cè)出大腸桿菌數(shù)的95參考值范圍是多少？（提示考慮合格標(biāo)準(zhǔn)的總體均數(shù)最大值為2 個(gè)/L，求95參考值范圍）。答：由于合格標(biāo)準(zhǔn)的總體均數(shù)最大值為2 個(gè)/L，對(duì)于正常而言，大腸桿菌數(shù)越少越好，所以這是單側(cè)參考值范圍。即求滿足累計(jì)概率的不等式20 0( | 2) 2 0.95!X X kk kP

25、 k ek = = = = 的最大X 的解。X 0 1 2 3 4 5 6P(X ) 0.135335 0.270671 0.270671 0.180447 0.090224 0.036089 0.012030( )XkP k= 0.135335 0.406006 0.676676 0.857123 0.947347 0.983436 0.995466根據(jù)上述計(jì)算得到 X 的95參考值范圍是 X 5個(gè)/L。？第四章一、是非題1、設(shè) X 的總體均數(shù)為，則樣本均數(shù)X 的總體均數(shù)也為。答：對(duì)。經(jīng)隨機(jī)抽樣得到的樣本均數(shù)X 的總體均數(shù)也為。2、設(shè) X 的總體方差為2，則樣本均數(shù)X 的總體方差也為2。答：

26、錯(cuò)。經(jīng)隨機(jī)抽樣后得到的樣本均數(shù)X 的總體方差為2/n。3、設(shè) 隨 機(jī) 變 量1, , n X X 均服從 B(1, ) ，n 很大時(shí)，則11 niiX Xn = 近似服從N( , (1 ) / n)答：對(duì)。4、某研究者做了一個(gè)兒童血鉛濃度的流行病學(xué)調(diào)查，共調(diào)查了 1000 人，檢測(cè)了每個(gè)人血鉛濃度。雖然血鉛檢濃度一般呈非正態(tài)分布，但由于該研究樣本量很大，可以認(rèn)為這些血鉛濃度近似服從正態(tài)分布。答：錯(cuò)。血鉛濃度的分布與樣本量是否很大無關(guān)，如果樣本量充分大時(shí)，血鉛濃度的樣本均數(shù)的分布近似正態(tài)分布。5、某研究者做了一個(gè)兒童血鉛濃度的流行病學(xué)調(diào)查，共調(diào)查了 1000 人，檢測(cè)了每個(gè)人血鉛濃度，計(jì)算這10

27、00 人的血鉛平均濃度。對(duì)于現(xiàn)有的1000 人的血鉛濃度資料，可以認(rèn)為該資料的樣本均數(shù)近似服從正態(tài)分布。答： 錯(cuò)。樣本均數(shù)的概率分布是指隨機(jī)抽樣前將要隨機(jī)抽取的樣本，其樣本均數(shù)近似服從某個(gè)概率分布，樣本量很大時(shí)，樣本均數(shù)逼近正態(tài)分布。對(duì)于這個(gè)資料而言，這是已經(jīng)完成隨機(jī)抽樣的資料，這個(gè)資料的樣本均數(shù)只是一個(gè)數(shù)，不存在服從哪種分布的問題。6、某研究者做了一個(gè)兒童血鉛濃度的流行病學(xué)調(diào)查，已知血鉛測(cè)量值非正態(tài)分布，計(jì)劃調(diào)查1000 人，并將計(jì)算1000 人的血鉛濃度的樣本均數(shù)，由于該研究樣本量很大，可以認(rèn)為隨機(jī)抽樣所獲得血鉛濃度的樣本均數(shù)將近似服從正態(tài)分布。答：對(duì)。如果從某個(gè)均數(shù)為，標(biāo)準(zhǔn)差為的非正態(tài)分

28、布的總體中抽樣，只要樣本量足夠大，則樣本均數(shù) X 的分布也將近似于正態(tài)分布N(, 2 / n)。二、選擇題1、以下方法中唯一可行的減小抽樣誤差的方法是_B_。A、減少個(gè)體變異 B、增加樣本量C、設(shè)立對(duì)照 D、嚴(yán)格貫徹隨機(jī)抽樣的原則2、X S 表示_C_。A、總體均數(shù)的離散程度 B、總體標(biāo)準(zhǔn)差的離散程度C、樣本均數(shù)的離散程度 D、樣本標(biāo)準(zhǔn)差的離散程度3、設(shè)連續(xù)性隨機(jī)變量X的總體均數(shù)為，從X總體中反復(fù)隨機(jī)抽樣，隨樣本量n 增大，XXS將趨于_D_。A、X 的原始分布 B、正態(tài)分布C、均數(shù)的抽樣分布 D、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布4、在均數(shù)為 ，標(biāo)準(zhǔn)差為 的正態(tài)總體中隨機(jī)抽樣，理論上| X | _B_的可能性為5

29、%。A、 1.96 B 1.96 X C、 0.05/ 2,v t S D 1.96 X S5、下面關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)誤的四種說法中，哪一種是不正確_C_。A、標(biāo)準(zhǔn)誤是樣本統(tǒng)計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差B、標(biāo)準(zhǔn)誤反映了樣本統(tǒng)計(jì)量的變異C、標(biāo)準(zhǔn)誤反映了總體參數(shù)的變異D、標(biāo)準(zhǔn)誤反映了抽樣誤差的大小6、變量 X 偏離正態(tài)分布，只要樣本量足夠大，樣本均數(shù)_C_。A、偏離正態(tài)分布 B、服從F 分布C、近似正態(tài)分布 D、服從t 分布三、簡(jiǎn)答題1、樣本均數(shù)的抽樣誤差定義是什么？答：樣本均數(shù)的抽樣誤差是指樣本均數(shù)和總體均數(shù)間的差異，但同時(shí)可以表現(xiàn)為從同一總體中多次隨機(jī)抽樣所得的樣本均數(shù)間的差異，通常用樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤度量平均的抽樣誤差

30、大小。2、估計(jì)樣本均數(shù)的平均抽樣誤差的統(tǒng)計(jì)量是什么？答：是樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，即樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。3、簡(jiǎn)述樣本均數(shù)的抽樣誤差的規(guī)律？。答：樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤的理論值為x n = ，而其估計(jì)值為XS Sn= ；4、簡(jiǎn)述 t 分布、F 分布，2 分布曲線的特征與自由度的關(guān)系。答：t 分布是一簇以0 為中心，左右對(duì)稱的單峰曲線，隨著自由度的增加，t 分布曲線將越來越接近于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線，當(dāng)自由度為無窮大時(shí)，t 分布就是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。t 分布的曲線下兩側(cè)尾部的面積可以通過查對(duì)應(yīng)自由度下的t 分布界值表得到。2 分布的圖形為一簇單峰正偏態(tài)分布曲線，且隨著自由度的增加，正偏的程度越來越小。2 分布的曲線下右

31、側(cè)尾部的面積可通過查2 界值表得到。F 分布的特征有：（1）F 分布有兩個(gè)自由度，F(xiàn) 的取值范圍為0。（2）F 分布為一簇單峰正偏態(tài)分布曲線，與兩個(gè)自由度有關(guān)。（3）每一對(duì)自由度下的F 分布曲線下面積，見方差分析用F 界值表(附表4)，橫標(biāo)目為第一自由度，縱標(biāo)目為第二自由度，表中分別給出了概率為0.05 和0.01 時(shí)的F 界值，記為, 1 , 2 F 。t 分布，2 分布和F 分布是三種沒有未知參數(shù)，只有自由度的概率分布，常用于抽樣研究中，故稱為三種常見的抽樣分布。5、簡(jiǎn)述正態(tài)分布、t 分布、F 分布、2 分布之間的關(guān)系。答：（1）若隨機(jī)變量 X 服從于正態(tài)分布N (, 2 )，那么從總體中

32、隨機(jī)抽取的樣本，其樣本均數(shù) X 將服從于正態(tài)分布 ( , 2 ) X N 。令Z 為對(duì)X 進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換的結(jié)果，Z 將服從于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即X /Z X Xn = = 服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。（2）自由度為1 的2 分布可以通過將服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的變量平方得到。（3）若隨機(jī)變量X1 和X2 分別為服從自由度為v1和v2 的2 分布，并且相互獨(dú)立，則比值1 )21 1 122 2 2 /F XX = = 分布(分布( 2 )/服從自由度為(v1,v2)的F 分布(F-distribution)。6、目前一般的統(tǒng)計(jì)軟件（如 SAS，SPSS 和Stata）均能隨機(jī)模擬產(chǎn)生服從均勻分布、正態(tài)分布、二項(xiàng)分布

33、的隨機(jī)數(shù)。利用這些程序，可以生成指定參數(shù)下的隨機(jī)數(shù)據(jù)，這種產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)的方法稱為“蒙特卡洛方法”（Monte-Carlo Method）。請(qǐng)參考光盤中隨機(jī)模擬操作，借助統(tǒng)計(jì)軟件隨機(jī)模擬產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)據(jù)，重現(xiàn)本章中關(guān)于均數(shù)和率的抽樣分布規(guī)律。答：以Stata 為例正態(tài)分布資料的樣本均數(shù)的分布模擬。用記事本寫入下來語句clearset memory 100mdi 輸入 樣本量 總體均數(shù) 總體標(biāo)準(zhǔn)差scalar m=1scalar mm=2scalar oo=3set obs 10000local j=1gen xx=0gen ss=0while j=mgen xj=invnorm(uniform()*o

34、o+mmreplace xx=xx+xjreplace ss=ss+xj*xjlocal j=j+1gen ssd=sqrt(ss-xx*xx/m)/(m-1)replace xx=xx/mdi mean= xxdi sd= ssd用文件名simumean.do保存在Stata 窗口中打入do 路徑simumean 樣本量 總體均數(shù) 總體標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)于Stata 7.0,輸入下列命令顯示樣本均數(shù)的頻數(shù)圖graph xx,bin(50) xlabel對(duì)于 Stata 8.0,輸入下列命令顯示樣本均數(shù)的頻數(shù)圖graph7 xx,bin(50) xlabel非正態(tài)分布的樣本均數(shù)的分布模擬。用記事本寫入下

35、來語句clearset memory 100mdi 輸入 樣本量 scalar m=1set obs 10000local j=1gen xx=0gen ss=0while j=mgen xj=invnorm(uniform()2replace xx=xx+xjreplace ss=ss+xj*xjlocal j=j+1gen ssd=sqrt(ss-xx*xx/m)/(m-1)replace xx=xx/mdi mean= xxdi sd= ssd用文件名simumean1.do保存在Stata 窗口中打入do 路徑simumean1 樣本量 總體均數(shù) 總體標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)于Stata 7.0,輸入

36、下列命令顯示樣本均數(shù)的頻數(shù)圖graph xx,bin(50) xlabel顯示原始資料的頻數(shù)分布圖graph x1,bin(50) xlabel對(duì)于 Stata 8.0,輸入下列命令顯示樣本均數(shù)的頻數(shù)圖graph7 xx,bin(50) xlabel顯示原始資料的頻數(shù)分布圖graph7 x1,bin(50) xlabel樣本率的分布模擬。用記事本寫入下來語句clearset memory 100mdi 輸入 樣本量 總體率 scalar m=1scalar pp=2set obs 10000local j=1gen xx=0gen ss=0while j=mreplace xx=xx+int(

37、uniform()+pp)local j=j+1gen ppp=xx/msu ppp用文件名simumean3.do保存在Stata 窗口中打入do 路徑simumean3 樣本量 總體率對(duì)于Stata 7.0,輸入下列命令顯示樣本率的頻數(shù)圖graph ppp,bin(50) xlabel對(duì)于Stata 8.0,輸入下列命令顯示樣本率的頻數(shù)圖graph7 ppp,bin(50) xlabel7、利用蒙特卡洛方法，產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)，并計(jì)算樣本方差，驗(yàn)證方差乘自由度(n 1)S2服從于自由度為n 1的 2 分布，兩個(gè)獨(dú)立樣本的方差之比服從于自由度為1 n 1， 2 n 1的 F 分布。答：

38、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布資料的樣本方差（n1）的分布模擬。用記事本寫入下來語句clearset memory 100mdi 輸入 樣本量 scalar m=1set obs 10000local j=1gen xx=0gen ss=0while j=mgen xj=invnorm(uniform()replace xx=xx+xjreplace ss=ss+xj*xjlocal j=j+1gen ss= ss-xx*xx/m用文件名simuvariance.do保存在Stata 窗口中打入do 路徑 simuvariance.do 樣本量對(duì)于Stata 7.0,輸入下列命令顯示樣本均數(shù)的頻數(shù)圖graph

39、ss,bin(50) xlabel對(duì)于 Stata 8.0,輸入下列命令顯示樣本均數(shù)的頻數(shù)圖graph7 ss,bin(50) xlabelF 分布的模擬。用記事本寫入下來語句clearset memory 100mdi 輸入 樣本量1 總體均數(shù)1 樣本量2 總體均數(shù)2 總體標(biāo)準(zhǔn)差 scalar m1=1local mn1=1scalar mm1=2scalar m2=3scalar mm2=4scalar oo=5set obs 10000local j=1gen xx=0gen ss=0gen xx0=0while j=m1replace xx0=invnorm(uniform()*oo+

40、m1replace xx=xx+xx0replace ss=ss+xx0*xx0local j=j+1gen ss1= (ss-xx*xx/m1)/(m1-1)replace ss=0replace xx=0local j=1while j 的_概率為1 。答：對(duì)。當(dāng)1 H 為真時(shí)，作出正確推斷的概率即為1 。4. 對(duì)于0 0 1 0 H : = H : 的t檢驗(yàn)， 0 H 為真而言，發(fā)生拒絕0 H 的機(jī)會(huì)與樣本量n 無關(guān)。答：對(duì)。無論樣本量n 多大，犯第一類錯(cuò)誤的概率為。5. 對(duì)于定量資料用95%可信區(qū)間的公式0.05/ 2,n 1 X X t S 估計(jì)總體均數(shù)所在范圍，要求資料服從正態(tài)分布

41、或樣本量很大。答：對(duì)。二選擇題1在同一總體隨機(jī)抽樣，其他條件不變，樣本量越大，則總體均數(shù)的95%可信區(qū)間（ A ）。A 越窄 B 越寬 C 越可靠 D 越穩(wěn)定2從兩個(gè)不同總體中隨機(jī)抽樣，樣本含量相同，則兩總體均數(shù)95可信區(qū)間（D ）。A 標(biāo)準(zhǔn)差小者，可信度大 B 標(biāo)準(zhǔn)差小者，準(zhǔn)確度高C 標(biāo)準(zhǔn)差小者，可信度大且準(zhǔn)確度高 D 兩者的可信度相同3其他條件不變，可信度1- 越大，則總體均數(shù)可信區(qū)間（ A ）A 越寬 B 越窄 C不變 D還與第二類錯(cuò)誤有關(guān)4其他條件不變，可信度1- 越大，則隨機(jī)抽樣所獲得的總體均數(shù)可信區(qū)間將不包含總體均數(shù)的概率（ B ）。A 越大 B 越小 C 不變 D 不確定5. 區(qū)

42、間內(nèi)包含總體均數(shù)的概率為（D ）。A 95 B 97.5 C 99 D 1006 從某正態(tài)總體中隨機(jī)抽樣，樣本含量固定， 區(qū)間內(nèi)包含樣本均數(shù)的概率為（ A ）。A 95 B 97.5 C 99 D 不確定7增大樣本含量，則錯(cuò)誤的是（ A ）。A 可信區(qū)間的可信度變大 B x S 變小C 同樣可信度情況下，可信區(qū)間變窄 D 抽樣誤差減少8下列公式中，哪一個(gè)可以用于正態(tài)分布總體均數(shù)的95%可信區(qū)間的估計(jì)（C ）。A 1.96 X B 1.96 X C 0.05(v) X X t S D 0.05(v) X t S9由兩個(gè)獨(dú)立樣本計(jì)算得到兩個(gè)總體均數(shù)的可信區(qū)間，則下列結(jié)論中正確的是（ C ）。A 如

43、果兩個(gè)可信區(qū)間無重疊，可認(rèn)為兩樣本均數(shù)差別無統(tǒng)計(jì)意義B 如果兩個(gè)可信區(qū)間有重疊，可認(rèn)為兩樣本均數(shù)差別有統(tǒng)計(jì)意義C 如果兩個(gè)可信區(qū)間無重疊，可認(rèn)為兩樣本均數(shù)差別有統(tǒng)計(jì)意義D 以上都不對(duì)10在總體方差相等的條件下，由兩個(gè)獨(dú)立樣本計(jì)算兩個(gè)總體均數(shù)之差的可信區(qū)間包含了0，則（ B ）。A 可認(rèn)為兩樣本均數(shù)差別無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義B 可認(rèn)為兩樣本均數(shù)差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義C 可認(rèn)為兩總體均數(shù)差別無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義D 可認(rèn)為兩總體均數(shù)差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義11假設(shè)檢驗(yàn)中的第二類錯(cuò)誤是指（ D ）所犯的錯(cuò)誤。1.96 X 1.96 X A 拒絕了實(shí)際上成立的H0 B 未拒絕實(shí)際上成立的H0C 拒絕了實(shí)際上不成立的H0 D 未拒絕實(shí)際

44、上不成立的H012. 兩樣本均數(shù)比較的假設(shè)檢驗(yàn)中，差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)，P 越小，說明（ D ）。A. 兩樣本均數(shù)差別越大 B. 兩總體均數(shù)差別越大C. 越有理由認(rèn)為兩樣本均數(shù)不同 D. 越有理由認(rèn)為兩總體均數(shù)不同13作兩樣本均數(shù)差別的t 檢驗(yàn)中，P 值與 值中（ A ）。A 值是研究者指定的 BP 值是研究者指定的C兩者意義相同，數(shù)值不同 D兩者意義相同，數(shù)值相同14. 兩樣本均數(shù)的t 檢驗(yàn)，按0.05 的檢驗(yàn)水準(zhǔn)拒絕H0，若此時(shí)推斷有誤，其錯(cuò)誤的概率為（ A ）。A 0.05 B 0.05 C 0.05 D 不一定15.在樣本均數(shù)與總體均數(shù)差別的雙側(cè)顯著性檢驗(yàn)中，結(jié)果為P 時(shí)，雖然不能拒絕

45、H0，但不能推斷 H0成立。（提示：假設(shè)檢驗(yàn)是基于反證法的思想）。答：假設(shè)檢驗(yàn)是基于反證法的思想。拒絕H0是因?yàn)樵贖0為真的假設(shè)下樣本統(tǒng)計(jì)量出現(xiàn)在小概率事件范圍內(nèi)，所以可以推斷H0非真；反之，在H0為真的假設(shè)下樣本統(tǒng)計(jì)量未出現(xiàn)在小概率事件范圍，只是沒有足夠證據(jù)支持不能拒絕H0。正如反證法只是尋找推翻假設(shè)的證據(jù)，并不是尋找支持假設(shè)的證據(jù)，不能推翻假設(shè)的結(jié)果并不能成為證實(shí)假設(shè)成立的證據(jù)。事實(shí)上，不拒絕H0 時(shí)犯第二類錯(cuò)誤的概率 有時(shí)還很大，并且無法由研究者直接控制，所以不拒絕H0 時(shí)，不能直接推斷H0 成立。2. 下面是18 例冠心病患者高密度脂蛋白(HDL,g/L)的測(cè)定結(jié)果，請(qǐng)回答下列問題。0

46、.30，0.43，0.26，0.34，0.57，0.49，0.35，0.22，0.33，0.37，0.28，0.35，0.40，0.36，0.42，0.28，0.41，0.301）本題所研究的總體是什么？答：滿足者該研究中入選標(biāo)準(zhǔn)的全部冠心病患的高密度脂蛋白(HDL,g/L)實(shí)際值的全體構(gòu)成的集合。2）根據(jù)本題的研究背景和研究問題，請(qǐng)用研究背景語言給出本題總體均數(shù)的具體定義。答：滿足者該研究中入選標(biāo)準(zhǔn)的全部冠心病患的高密度脂蛋白(HDL,g/L)實(shí)際值的平均數(shù)。3）試估計(jì)本題的總體均數(shù)及其95%可信區(qū)間，并用通俗的研究背景語言論述您的結(jié)果。答：X = 0.3589, 0.08567, 18,

47、0.08567 / 18 0.02 X S = n = S = = ，95%可信區(qū)間為： x X t s 0.05,17 =0.35892.110.02=（0.3167, 0.4011）。以95可信度推斷冠心病患者人群的高密度脂蛋白(HDL,g/L)的平均數(shù)在0.31670.4011 g/L。3. 已知大腸桿菌在飲用水中呈Poisson 分布，根據(jù)有關(guān)規(guī)定：對(duì)于合格的飲用水而言，平均每升飲用水中的大腸桿菌個(gè)數(shù)不超過2 個(gè)，先在某飲用水生產(chǎn)處抽樣2L 水，經(jīng)檢測(cè)發(fā)現(xiàn)6 個(gè)大腸桿菌，請(qǐng)估計(jì)該處的飲用水平均1L 中的大腸桿菌數(shù)在什么范圍內(nèi)？答：X=6，查Poisson 分布總體均數(shù)的可信區(qū)間界值表得

48、，95%的可信區(qū)間為（2.20/2, 13.06/2）=(1.10，6.53)。4. 續(xù)第3 題，在實(shí)際的衛(wèi)生監(jiān)督執(zhí)法中，一般不進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，但需要根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和飲用水衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)，指定一個(gè)飲用水大腸桿菌數(shù)的界值：隨機(jī)抽取1L 水，當(dāng)檢測(cè)到的細(xì)菌數(shù)低于這個(gè)界值，可以推斷該處飲用水的平均1L 水的大腸桿菌數(shù)不會(huì)超過2 個(gè)，請(qǐng)以95的可信度確定這個(gè)界值。答： = 2，查 Poisson 分布總體均數(shù)的 95可信區(qū)間界值表得到大于 2 的最小下限為X=6，其95%可信區(qū)間為（2.2，13.1），而X=5 的95可信區(qū)間為（1.6，11.7），所以當(dāng)檢測(cè)結(jié)果為大腸桿菌數(shù)6 時(shí)，可以推斷該處飲用水的平均每

49、升水的大腸桿菌數(shù) 2，即該飲用水不合格。5. 續(xù)第3 題和第4 題，請(qǐng)推敲下列描述有何不同，適用于何種情況？1) 每1L 飲用水中的平均大腸桿菌個(gè)數(shù)不超過2 個(gè)是合格的2）合格的飲用水中，1L 飲用水的大腸桿菌個(gè)數(shù)不得高于于2 個(gè)3)第3 題中，能否按1L 水檢測(cè)到3 個(gè)大腸桿菌估計(jì)該處的飲用水平均每每1L 中的大腸桿菌數(shù)在什么范圍內(nèi)，為什么？答：第一個(gè)問題是對(duì)于合格的飲用水而言，平均每1L 飲用水的大腸桿菌個(gè)數(shù)不超過 2（ 2），也就是在檢測(cè)樣品為 1 升飲用水時(shí)，容許樣品中的大腸桿菌數(shù)超過2 個(gè)。第二個(gè)問題是指檢測(cè)樣品為1 升水時(shí)，不容許樣品中的大腸桿菌數(shù)超過2個(gè)。（X 2）3）根據(jù)Poi

50、sson 分布的95可信區(qū)間推斷該處的飲用水平均每升中的大腸桿菌數(shù)在（0.62，8.8）第六章一、是非題1. 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的檢驗(yàn)效能一定高于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)答：錯(cuò)。如果在完全隨機(jī)設(shè)計(jì)中，實(shí)驗(yàn)條件和實(shí)驗(yàn)過程控制都非常好，研究對(duì)象的同質(zhì)性非常好，幾乎不存在可能的混雜因素，即可以認(rèn)為可能混雜效應(yīng)很小甚至可以忽略，則完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的檢驗(yàn)效能可能要高于隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。2. 隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)就是實(shí)驗(yàn)性研究答：對(duì)。隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的英文名是Random control trial，縮寫為RCT。在隨機(jī)分組前，隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的研究對(duì)象來自同一人群，通過選擇不同的干預(yù)，構(gòu)成試驗(yàn)組和對(duì)照組，由此評(píng)價(jià)干預(yù)效應(yīng)。因此隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)就是實(shí)驗(yàn)性研究，但要注意：實(shí)驗(yàn)性研究未必是隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)。3. 隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)就是完全隨機(jī)設(shè)計(jì)答：錯(cuò)。隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)貫徹了隨機(jī)化原則，對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組間除實(shí)驗(yàn)因素不同外，其他條件基本相同，研究設(shè)計(jì)可以是完全隨機(jī)對(duì)照設(shè)計(jì)，也可以是隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。4. 采取隨機(jī)分組可以提高檢驗(yàn)效能答：錯(cuò)。采取隨機(jī)分組的主要目的是控制或減少混雜因素對(duì)結(jié)果的影響，與檢驗(yàn)效能沒有直接的連續(xù)。5. 為了研究A 因素與死亡的關(guān)系，采用隊(duì)列研究，但所獲樣本資料不能估計(jì)人群的A 因素暴露比例。答：對(duì)。因?yàn)殛?duì)列研究是根據(jù)A 因素的不同暴露水平分別入選研究對(duì)象，由此建立不同暴露水平的隊(duì)列進(jìn)行隨訪研究的。如按A 因素暴露和非