第一篇:衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)習(xí)總結(jié)
1.連續(xù)性資料
1.1 兩組獨(dú)立樣本比較
1.1.1 資料符合正態(tài)分布,且兩組方差齊性,直接采用t檢驗(yàn)。
1.1.2 資料不符合正態(tài)分布,(1)可進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換等,使之服從正態(tài)分布,然后對(duì)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)采用t檢驗(yàn);(2)采用非參數(shù)檢驗(yàn),如Wilcoxon檢驗(yàn)。
1.1.3 資料方差不齊,(1)采用Satterthwate 的t’檢驗(yàn);(2)采用非參數(shù)檢驗(yàn),如Wilcoxon檢驗(yàn)。1.2 兩組配對(duì)樣本的比較
1.2.1 兩組差值服從正態(tài)分布,采用配對(duì)t檢驗(yàn)。
1.2.2 兩組差值不服從正態(tài)分布,采用wilcoxon的符號(hào)配對(duì)秩和檢驗(yàn)。1.3 多組完全隨機(jī)樣本比較
1.3.1資料符合正態(tài)分布,且各組方差齊性,直接采用完全隨機(jī)的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則進(jìn)一步作兩兩比較,兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn),Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。
1.3.2資料不符合正態(tài)分布,或各組方差不齊,則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Kruscal-Wallis法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則進(jìn)一步作兩兩比較,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用成組的Wilcoxon檢驗(yàn)。1.4 多組隨機(jī)區(qū)組樣本比較
1.4.1資料符合正態(tài)分布,且各組方差齊性,直接采用隨機(jī)區(qū)組的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則進(jìn)一步作兩兩比較,兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn),Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。1.4.2資料不符合正態(tài)分布,或各組方差不齊,則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Fridman檢驗(yàn)法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則進(jìn)一步作兩兩比較,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用符號(hào)配對(duì)的Wilcoxon檢驗(yàn)。
****需要注意的問題:
(1)一般來說,如果是大樣本,比如各組例數(shù)大于50,可以不作正態(tài)性檢驗(yàn),直接采用t檢驗(yàn)或方差分析。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)上有中心極限定理,假定大樣本是服從正態(tài)分布的。
(2)當(dāng)進(jìn)行多組比較時(shí),最容易犯的錯(cuò)誤是僅比較其中的兩組,而不顧其他組,這樣作容易增大犯假陽性錯(cuò)誤的概率。正確的做法應(yīng)該是,先作總的各組間的比較,如果總的來說差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,然后才能作其中任意兩組的比較,這些兩兩比較有特定的統(tǒng)計(jì)方法,如上面提到的LSD檢驗(yàn),Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。**絕不能對(duì)其中的兩組直接采用t檢驗(yàn),這樣即使得出結(jié)果也未必正確**
(3)關(guān)于常用的設(shè)計(jì)方法:多組資料盡管最終分析都是采用方差分析,但不同設(shè)計(jì)會(huì)有差別。常用的設(shè)計(jì)如完全隨即設(shè)計(jì),隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),析因設(shè)計(jì),裂區(qū)設(shè)計(jì),嵌套設(shè)計(jì)等。
2.分類資料 2.1 四格表資料
2.1.1 例數(shù)大于40,且所有理論數(shù)大于5,則用普通的Pearson
檢驗(yàn)。
檢驗(yàn)或Fisher’s確切概2.1.2 例數(shù)大于40,所有理論數(shù)大于1,且至少一個(gè)理論數(shù)小于5,則用校正的率法檢驗(yàn)。
2.1.3 例數(shù)小于40,或有理論數(shù)小于2,則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。2.2
2×C表或R×2表資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.2.1 列變量&行變量均為無序分類變量,則(1)例數(shù)大于40,且理論數(shù)小于5的格子數(shù)目<總格子數(shù)目的25%,則用普通的Pearson
檢驗(yàn)。(2)例數(shù)小于40,或理論數(shù)小于5的格子數(shù)目>總格子數(shù)目
檢驗(yàn)只說明組
檢驗(yàn)的25%,則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。
2.2.2列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為有序多分類變量,行變量為分組變量,用普通的Pearson 間構(gòu)成比不同,如要說明療效,則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為二分類變量,行變量為有序多分類變量,則可采用普通的Pearson 比較各組之間有無差別,如果總的來說有差別,還可進(jìn)一步作兩兩比較,以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2.3
R×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.2.1 列變量&行變量均為無序分類變量,則(1)例數(shù)大于40,且理論數(shù)小于5的格子數(shù)目<總格子數(shù)目的25%,則用普通的Pearson
檢驗(yàn)。(2)例數(shù)小于40,或理論數(shù)小于5的格子數(shù)目>總格子數(shù)目
檢驗(yàn)只說明組的25%,則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。(3)如果要作相關(guān)性分析,可采用Pearson相關(guān)系數(shù)。2.2.2列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為有序多分類變量,行變量為分組變量,用普通的Pearson 間構(gòu)成比不同,如要說明療效或強(qiáng)弱程度的不同,則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為無序多分類變量,行變量為有序多分類變量,則可采用普通的Pearson 檢驗(yàn)比較各組之間有無差別,如果有差別,還可進(jìn)一步作兩兩比較,以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2.2.4 列變量&行變量均為有序多分類變量,(1)如要做組間差別分析,則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。如果總的來說有差別,還可進(jìn)一步作兩兩比較,以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。(2)如果要做兩變量之間的相關(guān)性,可采用Spearson相關(guān)分析。2.4 配對(duì)分類資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.4.1 四格表配對(duì)資料,(1)b+c>40,則用McNemar配對(duì)檢驗(yàn)。
2.4.1 C×C資料,(1)配對(duì)比較:用McNemar配對(duì)
檢驗(yàn)。(2)b+c<40,則用校正的配對(duì)
檢驗(yàn)。(2)一致性檢驗(yàn),用Kappa檢驗(yàn)。
第二篇:衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)習(xí)總結(jié)
1.連續(xù)性資料
1.1 兩組獨(dú)立樣本比較
1.1.1 資料符合正態(tài)分布,且兩組方差齊性,直接采用t檢驗(yàn)。
1.1.2 資料不符合正態(tài)分布,(1)可進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換等,使之服從正態(tài)分布,然后對(duì)轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)
采用t檢驗(yàn);(2)采用非參數(shù)檢驗(yàn),如Wilcoxon檢驗(yàn)。
1.1.3 資料方差不齊,(1)采用Satterthwate 的t’檢驗(yàn);(2)采用非參數(shù)檢驗(yàn),如Wilcoxon檢驗(yàn)。
1.2 兩組配對(duì)樣本的比較
1.2.1 兩組差值服從正態(tài)分布,采用配對(duì)t檢驗(yàn)。
1.2.2 兩組差值不服從正態(tài)分布,采用wilcoxon的符號(hào)配對(duì)秩和檢驗(yàn)。
1.3 多組完全隨機(jī)樣本比較
1.3.1資料符合正態(tài)分布,且各組方差齊性,直接采用完全隨機(jī)的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則進(jìn)一步作兩兩比較,兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn),Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。
1.3.2資料不符合正態(tài)分布,或各組方差不齊,則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Kruscal-Wallis法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有
統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則進(jìn)一步作兩兩比較,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用成組的Wilcoxon檢驗(yàn)。
1.4 多組隨機(jī)區(qū)組樣本比較
1.4.1資料符合正態(tài)分布,且各組方差齊性,直接采用隨機(jī)區(qū)組的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,則進(jìn)一步作兩兩比較,兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn),Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。
1.4.2資料不符合正態(tài)分布,或各組方差不齊,則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Fridman檢驗(yàn)法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)
計(jì)學(xué)意義,則進(jìn)一步作兩兩比較,一般采用Bonferroni法校正P值,然后用符號(hào)配對(duì)的Wilcoxon檢驗(yàn)。
****需要注意的問題:
(1)一般來說,如果是大樣本,比如各組例數(shù)大于50,可以不作正態(tài)性檢驗(yàn),直接采用t檢驗(yàn)或方差
分析。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)上有中心極限定理,假定大樣本是服從正態(tài)分布的。
(2)當(dāng)進(jìn)行多組比較時(shí),最容易犯的錯(cuò)誤是僅比較其中的兩組,而不顧其他組,這樣作容易增大犯假
陽性錯(cuò)誤的概率。正確的做法應(yīng)該是,先作總的各組間的比較,如果總的來說差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,然后才能作其中任意兩組的比較,這些兩兩比較有特定的統(tǒng)計(jì)方法,如上面提到的LSD檢驗(yàn),Bonferroni法,tukey法,Scheffe法,SNK法等。**絕不能對(duì)其中的兩組直接采用t檢驗(yàn),這樣即使得出結(jié)果也未必正確**
(3)關(guān)于常用的設(shè)計(jì)方法:多組資料盡管最終分析都是采用方差分析,但不同設(shè)計(jì)會(huì)有差別。常用的設(shè)計(jì)如完全隨即設(shè)計(jì),隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),析因設(shè)計(jì),裂區(qū)設(shè)計(jì),嵌套設(shè)計(jì)等。
2.分類資料
2.1 四格表資料
2.1.1 例數(shù)大于40,且所有理論數(shù)大于5,則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。
檢驗(yàn)或Fisher’s確切概2.1.2 例數(shù)大于40,所有理論數(shù)大于1,且至少一個(gè)理論數(shù)小于5,則用校正的率法檢驗(yàn)。
2.1.3 例數(shù)小于40,或有理論數(shù)小于2,則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。
2.22×C表或R×2表資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.2.1 列變量&行變量均為無序分類變量,則(1)例數(shù)大于40,且理論數(shù)小于5的格子數(shù)目<總格子數(shù)目的25%,則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。(2)例數(shù)小于40,或理論數(shù)小于5的格子數(shù)目>總格子數(shù)目
檢驗(yàn)只說明組
檢驗(yàn)的25%,則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。2.2.2列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為有序多分類變量,行變量為分組變量,用普通的Pearson 間構(gòu)成比不同,如要說明療效,則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為二分類變量,行變量為有序多分類變量,則可采用普通的Pearson
比較各組之間有無差別,如果總的來說有差別,還可進(jìn)一步作兩兩比較,以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2.3R×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.2.1 列變量&行變量均為無序分類變量,則(1)例數(shù)大于40,且理論數(shù)小于5的格子數(shù)目<總格子數(shù)目的25%,則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。(2)例數(shù)小于40,或理論數(shù)小于5的格子數(shù)目>總格子數(shù)目
檢驗(yàn)只說明組的25%,則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。(3)如果要作相關(guān)性分析,可采用Pearson相關(guān)系數(shù)。2.2.2列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為有序多分類變量,行變量為分組變量,用普通的Pearson
間構(gòu)成比不同,如要說明療效或強(qiáng)弱程度的不同,則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。
2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo),且為無序多分類變量,行變量為有序多分類變量,則可采用普通的Pearson
檢驗(yàn)比較各組之間有無差別,如果有差別,還可進(jìn)一步作兩兩比較,以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2.2.4 列變量&行變量均為有序多分類變量,(1)如要做組間差別分析,則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。如果總的來說有差別,還可進(jìn)一步作兩兩比較,以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。(2)如果要做兩變量之間的相關(guān)性,可采用Spearson相關(guān)分析。
2.4配對(duì)分類資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.4.1 四格表配對(duì)資料,(1)b+c>40,則用McNemar配對(duì)
檢驗(yàn)。
2.4.1 C×C資料,(1)配對(duì)比較:用McNemar配對(duì)檢驗(yàn)。(2)b+c<40,則用校正的配對(duì)檢驗(yàn)。(2)一致性檢驗(yàn),用Kappa檢驗(yàn)。
第三篇:衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(jié)
衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(jié)
王玉林 石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院預(yù)防醫(yī)學(xué)系
(一)簡答題
一.方差分析的基本思想是什么?
方差分析的基本思想就是把全部觀察值間的變異(總變異)按設(shè)計(jì)和需要分解成兩個(gè)或多個(gè)組成部分,然后將各部分的變異與隨機(jī)誤差進(jìn)行比較,以判斷各部分的變異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,總自由度也分解成相應(yīng)的幾個(gè)部分,再做分析。分解的每一部分代表不同的含義,其中至少有一部分代表各均數(shù)間的變異情況,另一部分代表誤差。
二.標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)別與聯(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。
1.區(qū)別:①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;
②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。
③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。
2.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),標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差成正比。
三.假設(shè)檢驗(yàn)的原理是什么?
假設(shè)檢驗(yàn):統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一種推論過程,通過樣本統(tǒng)計(jì)量得出的差異作為一般性結(jié)論,判斷總體參數(shù)之間是否存在差異。
假設(shè)檢驗(yàn)的實(shí)質(zhì)是對(duì)可置信性的評(píng)價(jià),是對(duì)一個(gè)不確定問題的決策過程,其結(jié)果在一定概率上正確的,而不是全部。
1.兩類假設(shè)
對(duì)于任何一種研究而言,其結(jié)果無外乎有兩種可能,即是否符合我們預(yù)期。一般來說證偽一件事情比證實(shí)一件事容易,在行為科學(xué)的研究中,由于我們無法了解總體中除樣本以外的個(gè)體情況,因此嘗試拒絕虛無假設(shè)的方法優(yōu)于證明備擇假設(shè)。備則假設(shè):因變量的變化、差異確實(shí)是由于自變量的作用
往往是我們對(duì)研究結(jié)果的預(yù)期,用H1表示。
虛無假設(shè):實(shí)際上什么也沒有發(fā)生,我們所預(yù)計(jì)的改變、差異、處理效果都不存在 觀察到的差異只是隨機(jī)誤差在起作用,用H0表示。2.小概率原理
小概率原理:小概率事件在一次試驗(yàn)中幾乎是不可能發(fā)生的
至于什么就算小概率事件,那就是我們?cè)谟?jì)算前明確的決策標(biāo)準(zhǔn),也就是顯著性水平α。在檢驗(yàn)過程中,我們假設(shè)虛無假設(shè)是真實(shí)的,同時(shí)計(jì)算出觀測(cè)到的差異完全是由于隨機(jī)誤差所致的概率。之后將其與我們實(shí)現(xiàn)界定好的顯著性水平比較,從而考慮是否依據(jù)小概率原理來拒絕虛無假設(shè)。
3.兩類錯(cuò)誤 第Ⅰ類錯(cuò)誤:當(dāng)虛無假設(shè)正確時(shí),我們拒絕了它所犯的錯(cuò)誤,也叫α錯(cuò)誤 研究者得出了處理有效果的結(jié)論,而實(shí)際上并沒有效果,即所謂“無中生有” 第Ⅱ類錯(cuò)誤:當(dāng)虛無假設(shè)是錯(cuò)誤的時(shí)候,我們沒有拒絕所犯的錯(cuò)誤,也叫β錯(cuò)誤 假設(shè)檢驗(yàn)未能偵查到實(shí)際存在的處理效應(yīng),即所謂“失之交臂” 兩類檢驗(yàn)的關(guān)系 ①α+β不一定等于1 ②在其他條件不變的情況下,α與β不可能同時(shí)減小或增大 4.檢驗(yàn)的方向性
單側(cè)檢驗(yàn):強(qiáng)調(diào)某一方向的檢驗(yàn),顯著性的百分等級(jí)為α
雙側(cè)檢驗(yàn):只強(qiáng)調(diào)差異不強(qiáng)調(diào)方向性的檢驗(yàn),顯著性百分等級(jí)為α/2 對(duì)于同樣的顯著性標(biāo)準(zhǔn),在某一方向上,單側(cè)檢驗(yàn)的臨界區(qū)域要大于雙側(cè)檢驗(yàn),因此如果差異發(fā)生在該方向,單側(cè)檢驗(yàn)犯β錯(cuò)誤的概率較小,我們也說它的檢驗(yàn)效力更高。5.假設(shè)檢驗(yàn)的步驟
①根據(jù)問題要求,提出虛無假設(shè)和備擇假設(shè) ②選擇適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量 ③確定檢驗(yàn)的方向性并規(guī)定顯著性水平④計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值 ⑤將統(tǒng)計(jì)量的值與臨界值對(duì)比做出決策
附:假設(shè)檢驗(yàn)基本推斷原理:小概率事件在一次隨機(jī)試驗(yàn)中不(大)可能發(fā)生。
假設(shè)檢驗(yàn)基本邏輯:在零假設(shè)成立的情形下計(jì)算統(tǒng)計(jì)量和P值,把“不太可能出現(xiàn)的 假陽性”當(dāng)做“不可能出現(xiàn)假陽性”,從而拒絕零假設(shè)。
四.直線相關(guān)與直線回歸的區(qū)別與聯(lián)系?
1.區(qū)別:①相關(guān)分析資料雙變量正態(tài)分布,回歸資料只要求Y為正態(tài)分布,X可是正態(tài)分布
資料,也可為一般變量。
②意義上,相關(guān)說明互相關(guān)系,回歸反應(yīng)依存關(guān)系。2.聯(lián)系:①同一資料,r與b的正負(fù)號(hào)相同
②r與b的假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià),同一資料tb=tr
③用回歸解釋相關(guān)R2=SS回/SS總
五.應(yīng)用相對(duì)數(shù)時(shí)的注意事項(xiàng)?
1.理解相對(duì)數(shù)的含義不可望文生義 2.頻率型指標(biāo)的解釋要緊扣總體與屬性 3.計(jì)算相對(duì)數(shù)時(shí)分母應(yīng)有足夠數(shù)量 4.正確計(jì)算合計(jì)率 5.注意資料的可比性 6.樣本相對(duì)數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷
六.非參數(shù)檢驗(yàn)的特點(diǎn)和適用范圍
1.特點(diǎn):①對(duì)樣本所來自的總體分布形式?jīng)]有要求。
②收集資料方便,可用“等級(jí)”或“符號(hào)”來記錄觀察結(jié)果。
③多數(shù)非參數(shù)檢驗(yàn)方法比較簡便,易于理解和掌握。
④缺點(diǎn)是損失信息量,適用于參數(shù)檢驗(yàn)的資料用非參數(shù)檢驗(yàn)會(huì)降低檢驗(yàn)效能。2.適用范圍:①等級(jí)資料。②偏態(tài)分布資料。③方差不齊,且不能通過變量變換達(dá)到齊性。
④個(gè)體數(shù)據(jù)偏離過大,或一端或兩端無界的資料。⑤分布類型不明。⑥初步分析。七.卡方檢驗(yàn)的用途?
1.單樣本分布的擬合優(yōu)度;
2.比較兩個(gè)或多個(gè)獨(dú)立樣本頻率或獨(dú)立樣本頻率分布; 3.比較配對(duì)設(shè)計(jì)兩樣本和兩頻率分布。
八.均數(shù)比較的方法有哪些?
1.t檢驗(yàn)
①單樣本資料的t檢驗(yàn):樣本均數(shù)與總體均屬比較的t檢驗(yàn),推斷樣本是否來自已知總體。
應(yīng)用條件:計(jì)量資料,具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。
②兩獨(dú)立樣本資料的t檢驗(yàn):推斷兩樣本總體均數(shù)是否相等(或兩樣本是否來自同一總體)。
應(yīng)用條件:計(jì)量資料,具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。
③配對(duì)設(shè)計(jì)資料的t檢驗(yàn):配對(duì)計(jì)量資料比較的t檢驗(yàn),差值均數(shù)的比較,包括異體配對(duì)和
自身配對(duì)。
應(yīng)用條件:計(jì)量資料,具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。2.方差分析
①完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析:多個(gè)樣本均數(shù)的比較。
應(yīng)用條件:計(jì)量資料,具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。②隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析:多個(gè)樣本均數(shù)的比較。
應(yīng)用條件:計(jì)量資料,具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。
③析因設(shè)計(jì)資料的方差分析:分析個(gè)實(shí)驗(yàn)因素的單獨(dú)效應(yīng)、主效應(yīng)和因素間的交互效應(yīng)。
應(yīng)用條件:計(jì)量資料,具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。
3.非參數(shù)檢驗(yàn)
①單樣本資料的秩和檢驗(yàn):用于不滿足t檢驗(yàn)條件的單樣本定量變量資料的比較,推斷樣本中位數(shù)與已知總體中位數(shù)是否相等。
應(yīng)用條件:計(jì)量資料,不具有獨(dú)立性、正態(tài)性、方差齊性。
②配對(duì)設(shè)計(jì)資料的秩和檢驗(yàn):當(dāng)差值d不滿足正態(tài)分布時(shí)使用,推斷兩個(gè)總體中位數(shù)是否相等,即兩種處理效應(yīng)是否相同。
應(yīng)用條件:計(jì)量資料,差值具有正態(tài)性。③兩獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn):推斷連續(xù)型變量資料或有序變量資料的兩個(gè)獨(dú)立樣本代表的兩個(gè)總體分布是否有差別。
應(yīng)用條件:兩樣本來自非正態(tài)總體或方差不齊。
④多組獨(dú)立樣本比較的秩和檢驗(yàn):推斷定量變量或有序分類變量的多個(gè)總體分布有無差別。
應(yīng)用條件:多個(gè)獨(dú)立樣本對(duì)應(yīng)總體不滿足正態(tài)性或方差齊性。⑤隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的秩和檢驗(yàn):多個(gè)樣本均數(shù)的比較。
應(yīng)用條件:多個(gè)獨(dú)立樣本對(duì)應(yīng)總體不滿足正態(tài)性或方差齊性。
九.參考值范圍和可信區(qū)間的區(qū)別與聯(lián)系
1.從意義來看
95%參考值范圍是指同質(zhì)總體內(nèi)包括95%個(gè)體值的估計(jì)范圍,而總體均數(shù)95%可信區(qū)間是指按95%可信度估計(jì)的總體均數(shù)的所在范圍。2.從計(jì)算公式看
若指標(biāo)服從正態(tài)分布,95%參考值范圍的公式是:
±1.96s。總體均數(shù)95%可信區(qū)間的公式是:。
前者用標(biāo)準(zhǔn)差,后者用標(biāo)準(zhǔn)誤。前者用1.96,后者用α為0.05,自由度為v的t界值。
十.頻率分布表(圖)的用途是什么?
1.揭示資料的分布類型
2.描述分布的集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì) 3.便于發(fā)現(xiàn)某些特大和特小的可疑值 4.便于進(jìn)一步計(jì)算指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)分析
(二)名詞解釋
1.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)(medical statistics)應(yīng)用概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)原理結(jié)合醫(yī)學(xué)實(shí)際解決醫(yī)學(xué)科研中設(shè)計(jì),資料收集、整理、分析的科學(xué)。
2.總體(population)是根據(jù)研究目的確定的同質(zhì)研究對(duì)象的全體。3.樣本(sample)是指從研究總體中抽取的一部分有代表性的個(gè)體。
4.同質(zhì)(homogeneity)是指同一總體中個(gè)體的性質(zhì)、影響條件或背景相同或非常相近。5.變異(variation)是指同質(zhì)的個(gè)體之間存在的差異。6.參數(shù)(parameter)是指反映總體特征的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。
7.樣本統(tǒng)計(jì)量(statistic)由樣本觀察資料計(jì)算出來的反映樣本特征的兩稱為樣本統(tǒng)計(jì)量。8.頻率分布表(frequency distribution table)當(dāng)變量值個(gè)數(shù)較多時(shí),對(duì)各變量值出現(xiàn)的頻率列表即為頻率分布表,簡稱頻率表。
9.二項(xiàng)分布(binomial distribution)是指在只會(huì)產(chǎn)生兩種可能結(jié)果的n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中,當(dāng)每次試驗(yàn)的“陽性”概率保持不變時(shí),出現(xiàn)“陽性”的次數(shù)X=0,1,2,3...,n的一種概率分布。
10.醫(yī)學(xué)參考值范圍(reference range)是指特定的“正常”人群的解剖、生理、生化指標(biāo)及組織代謝產(chǎn)物含量等數(shù)據(jù)中大多數(shù)個(gè)體的取值所在的范圍。
11.抽樣誤差(sampling error)由于生物固有的個(gè)體變異的存在,從某一總體中隨機(jī)抽取一個(gè)樣本,所得樣本統(tǒng)計(jì)量與相應(yīng)的總體參數(shù)往往是不同的,這種差異稱為抽樣誤差。
12.置信區(qū)間(confidence interval,CI)區(qū)間估計(jì)是將樣本統(tǒng)計(jì)量與標(biāo)準(zhǔn)誤結(jié)合起來,確定一個(gè)具有較大置信度的包含總體參數(shù)的范圍,該范圍稱為總體參數(shù)的置信區(qū)間。
13.統(tǒng)計(jì)推斷(statistical inference)由樣本信息對(duì)相應(yīng)總體的特征進(jìn)行推斷稱為統(tǒng)計(jì)推斷。14.假設(shè)檢驗(yàn)(hypothesis testing)若對(duì)所估計(jì)的總體首先提出一個(gè)假設(shè),然后通過樣本數(shù)據(jù)去推斷是否拒絕這一假設(shè),稱為假設(shè)檢驗(yàn)。
15.析因設(shè)計(jì)(factorial design)是將兩個(gè)或多個(gè)實(shí)驗(yàn)因素的個(gè)水平進(jìn)行全面組合的實(shí)驗(yàn),能夠分析個(gè)實(shí)驗(yàn)因素的單獨(dú)效應(yīng)、主效應(yīng)和因素間的交互效應(yīng)。
16.單獨(dú)效應(yīng)(simple effect)是指其他因素水平固定時(shí),同一因素不同水平的效應(yīng)之差。17.主效應(yīng)(main effect)是指某一因素單獨(dú)效應(yīng)的平均值。
18.交互效應(yīng)(interaction)是指兩個(gè)或多個(gè)因素間的效應(yīng)互不獨(dú)立的情形。
19.參數(shù)檢驗(yàn)(parametric test)凡是以特定的總體分布為前提,對(duì)未知的總體參數(shù)做推斷的假設(shè)檢驗(yàn)方法統(tǒng)稱為參數(shù)檢驗(yàn)。
20.非參數(shù)檢驗(yàn)(nonparametric test)不以特定的總體分布為前提,也不針對(duì)決定總體分布的幾個(gè)參數(shù)做推斷,故又稱任意分布檢驗(yàn)(distribution-free test)。
21.線性相關(guān)系數(shù)(linear correlation coefficient)是表示兩個(gè)隨機(jī)變量之間線性相關(guān)強(qiáng)度和方向的統(tǒng)計(jì)量。
22.回歸系數(shù)(regression coefficient)回歸分析中度量依變量對(duì)自變量的相依程度的指標(biāo),它反映當(dāng)自變量每變化一個(gè)單位時(shí),依變量所期望的變化量。(回歸系數(shù)βj表示在控制其他自變量時(shí),自變量Xj變化一個(gè)單位所引起logit(π)的改變量)
23.決定系數(shù)(coefficient of determination)回歸平方和與總離均差平方和之比稱為決定系數(shù)。它反映了回歸貢獻(xiàn)的相對(duì)程度,即在因變量Y的總變異中回歸關(guān)系所能解釋的比例。24.生存分析(survival analysis)就是將終點(diǎn)事件的出現(xiàn)與否和達(dá)到終點(diǎn)所經(jīng)歷的時(shí)間結(jié)合起來分析的一類統(tǒng)計(jì)分析方法。
第四篇:《衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程教學(xué)大綱匯總
吉林大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院MPH課程教學(xué)大綱
《衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)》課程教學(xué)大綱
課程名稱: 衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué) 課程編碼:MD264001 英文名稱: Health Statistics 課程類別:必修 課程學(xué)時(shí): 60 課程學(xué)分:3 授課科室: 衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室 授課地點(diǎn):三樓多媒體教室 授課對(duì)象: 公共衛(wèi)生碩士 授課時(shí)間: 執(zhí)筆人: 陶育純 編寫日期:
一、課程簡介
衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)是把概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理和方法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究、人民健康和衛(wèi)生事業(yè)管理的一門科學(xué),是公共衛(wèi)生碩士(MPH)的專業(yè)學(xué)位課程。它主要研究數(shù)據(jù)的搜集、整理、分析和推斷,反映事物特征,揭示事物間的客觀規(guī)律。
本課程的內(nèi)容包括衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念,不同類型資料的統(tǒng)計(jì)描述方法,常用統(tǒng)計(jì)圖表,常用的統(tǒng)計(jì)分布,不同類型資料的常用統(tǒng)計(jì)推斷方法,線性回歸和相關(guān)分析,常用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法,生存分析等。
本課程通過課堂講授、實(shí)習(xí)等形式進(jìn)行,注重基本技能訓(xùn)練,培養(yǎng)嚴(yán)密的統(tǒng)計(jì)邏輯思維能力,訓(xùn)練獨(dú)立進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的能力。課程采用提問、考試等方式評(píng)價(jià)教學(xué)效果。
通過本課程學(xué)習(xí),要求學(xué)生能夠:
1.掌握常用的和重要的統(tǒng)計(jì)分析方法,為學(xué)習(xí)流行病學(xué)等學(xué)科、閱讀專業(yè)書刊和從事公共衛(wèi)生領(lǐng)域工作打下一必要的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。
2.學(xué)會(huì)運(yùn)用直觀的統(tǒng)計(jì)圖表反映居民健康狀況的各項(xiàng)指標(biāo)。
3.熟練掌握函數(shù)型計(jì)算器統(tǒng)計(jì)功能的使用方法,了解統(tǒng)計(jì)軟件的功能和基本使用方法。
4.養(yǎng)成統(tǒng)計(jì)邏輯思維的習(xí)慣,具有嚴(yán)肅認(rèn)真、實(shí)事求是,對(duì)人民負(fù)責(zé)的科學(xué)態(tài)度。
二、課程學(xué)時(shí)分配
課 時(shí) 分 配 表
授 課 內(nèi) 容 理論教學(xué)時(shí)數(shù) 實(shí)習(xí)教學(xué)時(shí)數(shù) 合計(jì)教學(xué)時(shí)數(shù) 第一章 緒言 2 2 第二章 統(tǒng)計(jì)描述 6 4 10 第三章 三個(gè)常用分布 2 1 3
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第四章 總體均數(shù)的估計(jì)和總體率的估計(jì) 2 1 3 第五章 正態(tài)總體均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 8 4 12 第六章 Poisson分布總體均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) 1 1 2 第七章 總體率的假設(shè)檢驗(yàn) 1 1 2 第八章 行列表資料的統(tǒng)計(jì)分析 6 4 10 第九章 線性回歸和相關(guān)分析 4 2 6 第十章 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析 4 2 6 第十一章 生存分析 2 2 考試 2 2 學(xué)時(shí)合計(jì) 40 20 60
三、課程內(nèi)容及教學(xué)要求
第一章 緒言
[教學(xué)目的和要求] 掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念。2 掌握統(tǒng)計(jì)資料的類型。3 熟悉統(tǒng)計(jì)工作的基本步驟。[講授內(nèi)容] 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念:總體和樣本;參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量;概率。2 統(tǒng)計(jì)資料的類型:計(jì)量資料;計(jì)數(shù)資料;等級(jí)資料。統(tǒng)計(jì)工作的基本步驟:設(shè)計(jì);搜集資料;整理資料;分析資料。[授課時(shí)數(shù)] 2學(xué)時(shí)
[外文專業(yè)術(shù)語] statistics, health statistics, population, sample, parameter, statistic, probability
[教學(xué)方法和手段] 課堂講授
第二章
統(tǒng)計(jì)描述 [教學(xué)目的和要求] 熟悉頻數(shù)分布表的編制過程。2 掌握計(jì)量資料的統(tǒng)計(jì)描述方法。3 掌握計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)描述方法。了解率的標(biāo)準(zhǔn)化法的意義和計(jì)算方法。了解制作統(tǒng)計(jì)圖表的基本要求,熟悉常用統(tǒng)計(jì)圖表的制作。[講授內(nèi)容] 頻數(shù)分布表的編制方法。計(jì)量資料的平均水平指標(biāo):均數(shù);幾何均數(shù);中位數(shù)和百分位數(shù)。計(jì)量資料的變異程度指標(biāo):極差;四分位數(shù)間距;方差和標(biāo)準(zhǔn)差;變異系數(shù)。4 常用相對(duì)數(shù):率;構(gòu)成比;相對(duì)比;應(yīng)用相對(duì)數(shù)的注意事項(xiàng)。5 率的標(biāo)準(zhǔn)化方法。動(dòng)態(tài)數(shù)列及其分析指標(biāo)。7 常用統(tǒng)計(jì)圖表。[授課時(shí)數(shù)]
6學(xué)時(shí)
[外文專業(yè)術(shù)語] frequency, frequency distribution table, mean, geometric mean, median, percentile, range, variance, standard deviation, coefficient of variation, rate, proportion, ratio, standardized rate
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[教學(xué)方法和手段] 課堂講授和實(shí)習(xí)(課堂習(xí)題),多媒體演示。
第三章
三個(gè)常用分布 [教學(xué)目的和要求] 熟悉正態(tài)分布的特征和正態(tài)曲線下面積分布規(guī)律,掌握參考值范圍的估計(jì)。2 了解二項(xiàng)分布的特征和正態(tài)近似性。了解Poisson分布的特征和二項(xiàng)分布的近似性。[講授內(nèi)容] 正態(tài)分布的特征和正態(tài)曲線下面積分布規(guī)律,參考值范圍的估計(jì)。2 二項(xiàng)分布的特征和正態(tài)近似性。Poisson分布的特征和二項(xiàng)分布的近似性。[授課時(shí)數(shù)]
2學(xué)時(shí)
[外文專業(yè)術(shù)語] normal distribution, reference ranges, binomial distribution, Poisson distribution [教學(xué)方法和手段] 課堂講授和實(shí)習(xí)(課堂習(xí)題),多媒體演示。
第四章
總體均數(shù)的估計(jì)和總體率的估計(jì) [教學(xué)目的和要求] 熟悉抽樣誤差的含義,掌握均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算方法。2 掌握t分布的特征和t界值的使用。3 掌握總體均數(shù)的可信區(qū)間計(jì)算方法。4 掌握率的標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算方法。5 掌握總體率的可信區(qū)間計(jì)算方法。[講授內(nèi)容] 均數(shù)的抽樣誤差,均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。
2t分布的特征和t分布曲線下面積分布規(guī)律。總體均數(shù)的區(qū)間估計(jì):總體均數(shù)95%(99%)可信區(qū)間的計(jì)算。4 率的抽樣誤差與標(biāo)準(zhǔn)誤。總體率的區(qū)間估計(jì):總體率95%(99%)可信區(qū)間的計(jì)算。[授課時(shí)數(shù)] 2學(xué)時(shí)
[外文專業(yè)術(shù)語] sampling error, standard error, t-distribution, interval estimate, confidence interval [教學(xué)方法和手段] 課堂講授和實(shí)習(xí)(課堂習(xí)題),多媒體演示。
第五章
正態(tài)總體均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) [教學(xué)目的和要求] 1 掌握假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想和基本概念。2 掌握假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟。3 掌握t檢驗(yàn)和u檢驗(yàn)。熟悉方差分析的基本思想和應(yīng)用條件。掌握完全隨機(jī)設(shè)計(jì)和配伍組設(shè)計(jì)資料的方差分析方法。6 熟悉多個(gè)均數(shù)間的兩兩比較方法。[講授內(nèi)容]
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假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想和基本概念。兩類錯(cuò)誤和單雙側(cè)檢驗(yàn)。假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟。
樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗(yàn);配對(duì)資料的t檢驗(yàn);兩樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn);兩大樣本均數(shù)比較的u檢驗(yàn)。5 方差分析的基本思想和應(yīng)用條件。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析;配伍組設(shè)計(jì)資料的方差分析。7 均數(shù)間的兩兩比較方法。[授課時(shí)數(shù)] 8學(xué)時(shí)
[外文專業(yè)術(shù)語] hypothesis test, size of a test, statistic, statistical significance, t-test, u-test, type I error, type II error, analysis of variance(ANOVA), one-way ANOVA, homogeneity of variance, LSD-t test, Dunnett-t test, SNK-q test [教學(xué)方法和手段] 課堂講授和實(shí)習(xí)(課堂習(xí)題),多媒體演示。
第六章
Poisson分布總體均數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn) [教學(xué)目的和要求] 了解Poisson分布的正態(tài)近似條件。了解Poisson分布的兩樣本均數(shù)比較的u檢驗(yàn)。[講授內(nèi)容] Poisson分布的直接計(jì)算概率法和正態(tài)近似法。2 Poisson分布的兩樣本均數(shù)比較的u檢驗(yàn)。[授課時(shí)數(shù)] 1學(xué)時(shí)
[教學(xué)方法和手段] 課堂講授。
第七章
總體率的假設(shè)檢驗(yàn) [教學(xué)目的和要求] 了解二項(xiàng)分布的正態(tài)近似條件。熟悉二項(xiàng)分布的兩樣本均數(shù)比較的u檢驗(yàn)。[講授內(nèi)容] 二項(xiàng)分布的直接計(jì)算概率法和正態(tài)近似法。2 二項(xiàng)分布的兩樣本均數(shù)比較的u檢驗(yàn)。[授課時(shí)數(shù)] 1學(xué)時(shí)
[教學(xué)方法和手段] 課堂講授。
第八章
行列表資料的統(tǒng)計(jì)分析 [教學(xué)目的和要求] 熟悉χ2檢驗(yàn)的基本思想。掌握四格表資料χ2檢驗(yàn)和適用條件。3 掌握配對(duì)四格表資料χ2檢驗(yàn)。4 掌握行×列表資料χ2檢驗(yàn)。5 了解行×列表χ2檢驗(yàn)注意事項(xiàng)。[講授內(nèi)容] χ2檢驗(yàn)的基本思想。1 2 3 4
吉林大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院MPH課程教學(xué)大綱 四格表資料χ2檢驗(yàn),四格表χ2檢驗(yàn)專用公式和校正公式。3 配對(duì)四格表資料χ2檢驗(yàn)。4 行×列表資料χ2檢驗(yàn)。多個(gè)四格表資料的統(tǒng)計(jì)分析。[授課時(shí)數(shù)] 6學(xué)時(shí)
[外文專業(yè)術(shù)語] chi-square test, Fisher exact test [教學(xué)方法和手段] 課堂講授和實(shí)習(xí)(課堂習(xí)題),多媒體演示。
第九章
線性回歸和相關(guān)分析 [教學(xué)目的和要求] 掌握直線回歸的概念,直線回歸方程的求法,回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)。2 了解直線回歸方程的應(yīng)用。掌握直線相關(guān)的概念,直線相關(guān)系數(shù)的求法,相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)。4 了解線性回歸模型的分析方法。[講授內(nèi)容] 直線相關(guān)的概念,直線相關(guān)系數(shù)的求法,相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)。2 直線回歸的概念,直線回歸方程的求法,回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)。3 直線回歸的區(qū)間估計(jì)。4 直線回歸方程的應(yīng)用。線性回歸模型的概念,線性回歸模型的計(jì)算。[授課時(shí)數(shù)] 4學(xué)時(shí)
[外文專業(yè)術(shù)語] correlation, regression, linear regression, linear regression equation, intercept, regression coefficient, linear correlation, correlation coefficient [教學(xué)方法和手段] 課堂講授和實(shí)習(xí)(課堂習(xí)題),多媒體演示。
第十章
非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析 [教學(xué)目的和要求] 1 了解非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的概念和應(yīng)用條件及與參數(shù)統(tǒng)計(jì)的區(qū)別。2 掌握常用的秩和檢驗(yàn)方法。3 熟悉等級(jí)相關(guān)的分析方法。[講授內(nèi)容] 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的概念和應(yīng)用條件,非參數(shù)統(tǒng)計(jì)與參數(shù)統(tǒng)計(jì)的區(qū)別。配對(duì)設(shè)計(jì)資料差別的符號(hào)秩和檢驗(yàn),兩獨(dú)立樣本資料差別的秩和檢驗(yàn),完全隨機(jī)
設(shè)計(jì)多組資料差別的秩和檢驗(yàn),配伍組設(shè)計(jì)的多組秩和檢驗(yàn)。3 等級(jí)相關(guān)。[授課時(shí)數(shù)] 4學(xué)時(shí)
[外文專業(yè)術(shù)語] nonparametric statistics, rank sum test, Wilcoxon signed rank test [教學(xué)方法和手段] 課堂講授和實(shí)習(xí)(課堂習(xí)題),多媒體演示。
第十一章
生存分析 [教學(xué)目的和要求] 1 了解生存分析的概念和生存率的計(jì)算。2 了解生存曲線的意義。
吉林大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院MPH課程教學(xué)大綱
[講授內(nèi)容] 生存分析的概念,生存時(shí)間,截尾值,生存概率,生存率,生存曲線。2 生存率的計(jì)算及其標(biāo)準(zhǔn)誤。3 Kaplan-Meier法。4 生存曲線的比較。[授課時(shí)數(shù)] 2學(xué)時(shí)
[外文專業(yè)術(shù)語] survival analysis, survival probability, survival rate, censored value [教學(xué)方法和手段] 課堂講授和多媒體演示。
四、習(xí)題、作業(yè)、討論
習(xí)課以教材每章附帶的思考與練習(xí)題為主,適當(dāng)補(bǔ)充課外材料。作業(yè)從上述習(xí)題范圍內(nèi)選取,采取課堂集中講解方式批改。實(shí)習(xí)課中適當(dāng)采用討論的形式進(jìn)行。
五、考試形式與方法
筆試(閉卷)。
六、本課程與其它課程的聯(lián)系
是流行病學(xué),社會(huì)醫(yī)學(xué),衛(wèi)生事業(yè)管理學(xué)的主要分析工具。
七、教材及主要參考書
教材:
衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
曹素華主編 復(fù)旦大學(xué)出版社 2003年
主要參考書:
1、衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué) 第5版
方積乾主編 人民衛(wèi)生出版社 2003年
2、流行病學(xué)
第5版
李立明主編 人民衛(wèi)生出版社 2003年
3、衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué) 第四版
倪宗瓚主編 人民衛(wèi)生出版社 2000年
4、醫(yī)用SAS統(tǒng)計(jì)分析
金丕煥等主編
復(fù)旦大學(xué)出版社
2002年
5、Excel在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用
劉鋼主編
人民衛(wèi)生出版社
2002年
第五篇:實(shí)用衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料(匯總)
《實(shí)用衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)》
一、名詞解釋
1.變異:同一性質(zhì)的事物,其觀察值(變量值)之間的差異,統(tǒng)計(jì)上稱為變異。
2.抽樣研究:從所研究的總體中隨機(jī)抽取一部分有代表性的樣本進(jìn)行研究,抽樣研究的目的是通過用樣本資料計(jì)算的指標(biāo)去推論總體。
3.統(tǒng)計(jì)描述:用統(tǒng)計(jì)圖表或計(jì)算統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的方法表達(dá)一個(gè)特定群體(這個(gè)群體可以是總體也可以是樣本)的某種現(xiàn)象或特征,稱統(tǒng)計(jì)描述。
4.統(tǒng)計(jì)推斷:根據(jù)樣本資料的特性對(duì)總體的特性作估計(jì)或推論的方法稱統(tǒng)計(jì)推斷,常用方法是參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。
5.均數(shù):是反映計(jì)量資料全部觀察值平均水平的統(tǒng)計(jì)指標(biāo),適用于對(duì)稱分布尤其是正態(tài)分布資料,公式如下:
6.標(biāo)準(zhǔn)差:是反映計(jì)量資料全部觀察值離散程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo),用于描述對(duì)稱分布資料,尤其正態(tài)分布資料的離散趨勢(shì),公式如下:
7.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換:將服從正態(tài)分布的原始變量x~n(μ,σ)進(jìn)行變量變換,這種變換叫標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(或M變換)。
8.構(gòu)成比:又稱構(gòu)成指標(biāo),它表示事物內(nèi)部各組成部分所占的比重或分布。
9.動(dòng)態(tài)數(shù)列:是一系列按時(shí)間順序排列起來的統(tǒng)計(jì)指標(biāo),包括絕對(duì)數(shù)、相對(duì)數(shù)或平均數(shù),用以說明事物在時(shí)間上的變化和發(fā)展趨勢(shì)。計(jì)指標(biāo),它是對(duì)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述時(shí)的一種常用手段。(如點(diǎn)、線、面或立體)顯示數(shù)據(jù)的大小、升降、分布以及關(guān)系等,它也是對(duì)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述時(shí)的一種常用手段。
12.抽樣誤差:在同一總體中隨機(jī)抽取樣本含量相同的若干樣本時(shí),樣本指標(biāo)之間的差異以及樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)的差異,稱為抽樣誤差。
13.均數(shù)的抽樣誤差:在同一總體中隨機(jī)抽取樣本含量相同的若干樣本時(shí),樣本指標(biāo)之間的差異以及樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)的差異,稱為抽樣誤差。統(tǒng)計(jì)學(xué)上,對(duì)于抽樣過程中產(chǎn)生的同一總體中均數(shù)之間的差異稱為均數(shù)的抽樣誤差。
14.率的抽樣誤差:在同一總體中隨機(jī)抽取樣本含量相同的若干樣本時(shí),樣本指標(biāo)之間的差異以及樣本指標(biāo)與總體指標(biāo)的差異,稱為抽樣誤差。統(tǒng)計(jì)學(xué)上,對(duì)于抽樣過程中產(chǎn)生的同一總體中率之間的差異稱為率的抽樣誤差。
15.檢驗(yàn)水準(zhǔn):也稱為顯著性水準(zhǔn),符號(hào)為α。α是預(yù)先規(guī)定的概率值,通常取0.05,它是“是否拒絕H。的界限”。16.可比性:是指除了處理因素外,其他可能影響結(jié)果的非處理因素在各組間應(yīng)該盡可能相同或相近,即“齊同”。17.檢驗(yàn)效能:檢驗(yàn)效能又稱為把握度(1一β)。它的含義是:當(dāng)兩總體確實(shí)有差別時(shí),按規(guī)定的檢驗(yàn)水準(zhǔn)α,能夠發(fā)現(xiàn)兩總體間差別的能力。
18.四格表資料:兩個(gè)樣本率的資料又稱為四格表資料,在四格表資料中兩個(gè)樣本的實(shí)際發(fā)生頻數(shù)和實(shí)際未發(fā)生頻數(shù)
為基本數(shù)據(jù),其他數(shù)據(jù)均可由這四個(gè)基本數(shù)據(jù)推算出來。
19.列聯(lián)表資料:對(duì)同一樣本資料按其兩個(gè)無序分類變量(行變量和列變量)歸納成雙向交叉排列的統(tǒng)計(jì)表,其行變量可分為R類,列變量可分為C類,這種表稱為R×C列聯(lián)表。
20.參數(shù)檢驗(yàn):參數(shù)檢驗(yàn)是一種要求樣本來自總體分布型是已知的(如正態(tài)分布),在這種假設(shè)的基礎(chǔ)上,對(duì)總體參數(shù)(如總體均數(shù))進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的假設(shè)檢驗(yàn)。
21.非參數(shù)檢驗(yàn):非參數(shù)檢驗(yàn)是一種不依賴總體分布類型,也不對(duì)總體參數(shù)(如總體均數(shù))進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的假設(shè)檢驗(yàn)。
22.秩次:秩次即通常意義上的序號(hào)。實(shí)際上就是將觀察值按順序由小到大排列,并用序號(hào)代替了變量值本身。
23.直線相關(guān)系數(shù):它是說明具有直線關(guān)系的兩個(gè)變量間,相關(guān)關(guān)系的密切程度與相關(guān)方向的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。相關(guān)系數(shù)沒有
單位,取值范圍是-1≤r≤1,r的絕對(duì)值越大表明兩變量的關(guān)系越密切。
24.直線回歸系數(shù):它是直線回歸方程的重要參數(shù)之一,即回歸直線的斜率。當(dāng)b>0時(shí),表示直線由左下方走向右上方,y隨x增大而增大。回歸系數(shù)b的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是x每增加(或減少)一個(gè)單位時(shí),y平均改變b個(gè)單位。
25.正相關(guān):它是說明具有直線關(guān)系的兩個(gè)變量間,存在有正的相關(guān)方向,即當(dāng)x增大時(shí),y有相應(yīng)增大的趨勢(shì),所算得的相關(guān)系數(shù)r為正值。
26.完全負(fù)相關(guān):這是一種極為特殊的負(fù)相關(guān)關(guān)系,從散點(diǎn)圖上可以看出,由X與y構(gòu)成的散點(diǎn)完全分布在一條直線上,x增加,y相應(yīng)減少,算得的相關(guān)系數(shù)r=-1。
27.等級(jí)相關(guān):是對(duì)等級(jí)數(shù)據(jù)作相關(guān)分析,它又稱為秩相關(guān),是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。
28.評(píng)價(jià):所謂評(píng)價(jià),是通過對(duì)照某些標(biāo)準(zhǔn)來判斷觀測(cè)結(jié)果,并賦予這種結(jié)果以一定的意義和價(jià)值的過程。
29:所謂的綜合評(píng)價(jià),是指人們根據(jù)不同的評(píng)價(jià)目的,選擇相應(yīng)的評(píng)價(jià)形式,據(jù)此選擇多個(gè)因素或指標(biāo),并通過一定的數(shù)學(xué)模型,將多個(gè)評(píng)價(jià)因素或指標(biāo)轉(zhuǎn)化為能反映評(píng)價(jià)對(duì)象總體特征的信息。
30.綜合評(píng)分法:綜合評(píng)分法是在以專家評(píng)分法作為權(quán)重估計(jì)的基礎(chǔ)上而建立的一種綜合評(píng)價(jià)方法。
31.為了比較某幾個(gè)事物或方案的優(yōu)劣,在選定各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)后,將待評(píng)價(jià)的對(duì)象或方案就各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的測(cè)量值大小分別排序,并分別對(duì)各序號(hào)(等級(jí))以相應(yīng)的評(píng)分值即優(yōu)序數(shù),然后綜合諸評(píng)價(jià)指標(biāo),分別計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象的總賦優(yōu)序數(shù),并按總賦優(yōu)序數(shù)大小評(píng)定其優(yōu)劣順序的方法即優(yōu)序法。
32.Topsis Topsis法常用于系統(tǒng)工程中有限方案多目標(biāo)決策分析,此外,也可用于效益評(píng)價(jià)、衛(wèi)生決策和衛(wèi)生事業(yè)管理等多領(lǐng)域。
33.層次分析法:用層次分析法作系統(tǒng)分析,首先需要把問題層次化,根據(jù)問題的性質(zhì)和評(píng)價(jià)目的,將問題分解為不同的組成因素,得到各層的評(píng)價(jià)指標(biāo),并以最下層的評(píng)價(jià)目標(biāo)作為衡量目標(biāo)達(dá)到程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)。然后依據(jù)這些指標(biāo)計(jì)算出綜合評(píng)分指數(shù),對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的總評(píng)價(jià)目標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),最后依其大小來確定評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣等級(jí)。
34.發(fā)病率:發(fā)病率是指一定時(shí)期(年、季、月)內(nèi),可能發(fā)生某病的人群中實(shí)際發(fā)生某病新病例的頻率。
35.時(shí)點(diǎn)患病率:時(shí)點(diǎn)患病率:指在某時(shí)點(diǎn)檢查時(shí),接受檢查的人群中現(xiàn)患病例所占的比例,分子為新老病人數(shù),又稱現(xiàn)患率或流行率。
36.某病病死率:某病病死率:表示在規(guī)定的觀察期間內(nèi),某病患者中因該病而死亡的頻率。
37某病死亡率是一定時(shí)期內(nèi)某人群因某病而死亡的頻率。
38.衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查統(tǒng)計(jì):1.衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)是衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)的主要內(nèi)容之一,衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)是從衛(wèi)生服務(wù)資料的設(shè)計(jì)、收集,整理、分析的角度,來闡述衛(wèi)生服務(wù)研究的特點(diǎn)、研究方法和注意事
項(xiàng),以便使衛(wèi)生服務(wù)研究工作更具有科學(xué)性。
39.衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查:衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查是指對(duì)衛(wèi)生服務(wù)狀況、人群健康的危險(xiǎn)因素、人群衛(wèi)生服務(wù)的需求和利用、衛(wèi)生服務(wù)資源的分配和利用所進(jìn)行的一種社會(huì)調(diào)查。
40.調(diào)查表:把調(diào)查項(xiàng)目按調(diào)查時(shí)提問的邏輯順序列成表格就是調(diào)查表,調(diào)查表又稱調(diào)查問卷。
41.衛(wèi)生服務(wù)需要:衛(wèi)生服務(wù)需要是指人們因疾病影響健康,引起人體正常活動(dòng)的障礙,實(shí)際應(yīng)當(dāng)接受各種衛(wèi)生服務(wù)的需要(如預(yù)防保健、治療、康復(fù))。
42.兩周患病率 :兩周患病率指在每千名被調(diào)查者的居民中,在調(diào)查日之前兩周之內(nèi)患病的人數(shù)。
43.兩周就診率:兩周就診率指每千名被調(diào)查的居民中,在調(diào)查之日前兩周內(nèi)因病、傷去醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診的人(次)數(shù)。
44.住院分娩率 :住院分娩率某年某地每百名活產(chǎn)中在縣級(jí)或縣級(jí)以上醫(yī)院接受住院分娩的產(chǎn)婦數(shù)。45.衛(wèi)生資源:衛(wèi)生資源是指衛(wèi)生人力,衛(wèi)生費(fèi)用、衛(wèi)生設(shè)施和設(shè)備、衛(wèi)生技術(shù)和衛(wèi)生信息。
二、簡答題
1.衛(wèi)生事業(yè)管理專業(yè)與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)的關(guān)系是什么。衛(wèi)生事業(yè)管理的研究對(duì)象也存在許多不確定性,因此,要利用衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)這個(gè)有效工具,充分發(fā)揮衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)的信息、咨詢、監(jiān)督的整體功能,為滿足決策管理和衛(wèi)生服務(wù)研究的需要。
2樣本是從總體中隨機(jī)抽取的一部分有代表性的個(gè)體組成,除了數(shù)量比總體少,其他構(gòu)成均與總體一樣,是總體具體而微的縮影。
3.收集資料時(shí),對(duì)統(tǒng)計(jì)資料的要求是什么? 要做到①資料必須完整、正確和及時(shí);②要有足夠的數(shù)量;③注意資料的代表性和可比性。
4.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)曲線下橫軸上下側(cè)尾部面積為O.5 %、2.5%、5%時(shí)所對(duì)應(yīng)的u值?標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)曲線下橫軸上下側(cè)尾部面
積的0.5%、2.5%、5%時(shí)所對(duì)應(yīng)的u值分別為-2.58、-1.96、-1.64。
5.了解正態(tài)曲線下面積分布規(guī)律有何用處?根據(jù)正態(tài)曲線下面積的分布規(guī)律,可以估計(jì)觀察值的頻數(shù)分布情況,通常用于估計(jì)95%的觀察值所在范圍和99%的觀察值所在范圍,臨床醫(yī)學(xué)常用以估計(jì)醫(yī)學(xué)參考值范圍。
6.正態(tài)分布有哪些參數(shù)?為什么說正態(tài)分布是很重要的連續(xù)性分布?總體均數(shù)盧和總體標(biāo)準(zhǔn)差a被稱為正態(tài)分布參數(shù)。盧為位置參數(shù),它描述了正態(tài)分布集中趨勢(shì)的位置;a為變異度參數(shù),反映正態(tài)分布的離散程度。若已知某數(shù)值變量服從正態(tài)分布或近似正態(tài)分布,如同年齡、同性別兒童及同性別健康成人身高、體重等,可按正態(tài)分布的規(guī)律估計(jì)其個(gè)體變量值所在范圍,如95%的醫(yī)學(xué)參考值的估計(jì)。同時(shí)正態(tài)分布是很多統(tǒng)計(jì)分析方法的基礎(chǔ)。
7.應(yīng)用相對(duì)數(shù)時(shí)有哪些注意事項(xiàng)?(1)構(gòu)成比與率是意義不同的兩個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo),應(yīng)用時(shí)不能相互混淆。構(gòu)成比說明事物內(nèi)部各組成部分所占的比重,而率則說明某事物或現(xiàn)象的發(fā)生頻率或強(qiáng)度,不能以構(gòu)成比代替率來說明問題。(2)樣本含量太小時(shí),不宜計(jì)算相對(duì)數(shù),最好用絕對(duì)數(shù)來表示。(3)對(duì)各組觀察例數(shù)不等的幾個(gè)率,不能直接相加求其總率。(4)在比較相對(duì)數(shù)時(shí)應(yīng)注意資料的可比性。
8.率的標(biāo)準(zhǔn)化法的基本思想?直接標(biāo)化法需要的條件是什么?當(dāng)不同人群的總率進(jìn)行比較時(shí),若其人群的內(nèi)部構(gòu)成(如年齡、性別、病情輕重等)存在差異,而年齡、性別等因素對(duì)率有影響。為消除構(gòu)成的影響,要按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成對(duì)兩個(gè)人群進(jìn)行校正,使兩個(gè)人群構(gòu)成一致。這種選擇統(tǒng)一構(gòu)成,然后計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化率的方法稱為率的標(biāo)準(zhǔn)化法。直接法計(jì)算標(biāo)化率需下面2個(gè)條件:(1)資料條件:已知實(shí)際人群的年齡別(組)率,且各年齡組率無明顯交叉。(2)選擇標(biāo)準(zhǔn):可選擇標(biāo)準(zhǔn)人群的年齡組人口數(shù)或構(gòu)成比。
10.統(tǒng)計(jì)表和統(tǒng)計(jì)圖在表達(dá)資料中有何特殊作用?統(tǒng)計(jì)表和統(tǒng)計(jì)圖是我們分
析、對(duì)比事物的重要工具,統(tǒng)計(jì)圖表的合理采用可以使資料得以準(zhǔn)確表達(dá),使人印象深刻和一目了然,便于資料的計(jì)算、分析和對(duì)比。
11.繪制統(tǒng)計(jì)表的基本原則是什么?繪制統(tǒng)計(jì)表有兩個(gè)基本原則是:1)一張表只能有一個(gè)中心,要說明什么問題,應(yīng)該十分明確;2)橫縱標(biāo)目的排列要合理,主謂分明。
12.繪制統(tǒng)計(jì)表的基本要求是什么?①標(biāo)題不可缺少,要求用一句簡明扼要的話來說明表的內(nèi)容,寫在表的上方;②橫縱標(biāo)目的設(shè)計(jì)要符合邏輯,主謂分明,標(biāo)目的文字應(yīng)簡明,有單位的要注明;③線條同樣應(yīng)力求簡 潔,除基本線條外,應(yīng)盡量減少其他不必要的線條;④數(shù)字應(yīng)準(zhǔn)確無誤,要求一律采用阿拉伯?dāng)?shù)字表示,同一指標(biāo)的數(shù)字的小數(shù)位數(shù)應(yīng)一致,位次對(duì)齊,表中不宜留空項(xiàng);⑤備注一般不列入表 內(nèi),而寫在表的下方。
13.繪制統(tǒng)計(jì)圖有哪些總要求?①要根據(jù)資料的性質(zhì)以及分析目的,選擇合適的圖形;②統(tǒng)計(jì)圖要有標(biāo)題,要求能簡明扼要的說明圖的內(nèi)容,一般寫在圖體下方的中央位置;③對(duì)于有橫縱坐標(biāo)軸的圖形,要說明橫縱軸分別代表的事物的名稱,并標(biāo)注單位。橫縱軸的長度比例通常為7:5;④在同一張圖內(nèi)比較不同事物時(shí),要用不同顏色或線條區(qū)別它們,并附圖例說明,圖例的擺放位置要與圖體協(xié)調(diào)。
15.普通線圖與半對(duì)數(shù)線圖在繪制方法上的主要區(qū)別是什么?普通線圖與半對(duì)數(shù)線圖都是有橫縱坐標(biāo)軸的圖形,在繪制普通線圖時(shí),橫縱軸均采用普通算術(shù)尺度,而繪制半對(duì)數(shù)線圖時(shí),橫軸為算術(shù)尺度,縱軸為對(duì)數(shù)尺度。17.t分布與u分布有何聯(lián)系? t分布曲線是一簇曲線,隨自由度υ不同,曲線的形狀不同。當(dāng)自由度υ很大,即n很大時(shí),t分布近似u分布。
18.t分布的特征是什么?t分布的特征:①以0為中心,左右對(duì)稱的單峰分布。②自由度υ=n一1越小,曲線變得越低平,尾部翹得越高;③隨著自由度υ逐漸增大時(shí),t分布逐漸逼近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布;
當(dāng)υ趨于∞時(shí),t分布就完全成為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。
19.如何理解可信區(qū)間的意義?用 x±1.96s x、x±2.58s x及p±1.96S、p±2.58s計(jì)算的結(jié)果各說明什么問題?總體參數(shù)的所在范圍通常稱為參數(shù)的可信區(qū)間或置信區(qū)間,即該區(qū)間以一定的概率(如95%或99%)包含總體參數(shù)。x±1.96s x與x±2.58s x適用于σ未知但n足夠大時(shí)(n>50)總體均數(shù)的區(qū)間估計(jì),x±1.96s x表示總體均數(shù)有95%的概率落在此范圍內(nèi);x±2.58s x表示總體均數(shù)有99%的概率落在此范圍內(nèi)。p±1.96sp郎與p±2.58sp,適用于n足夠大,且np與n(1一p)均大于5時(shí)總體率的區(qū)間估計(jì),p±1.96sp表示總體率有95%的概率落在此范圍內(nèi);p±2.58sp表示總體率有99%的概率落在此范圍內(nèi)。
21.為什么要做假設(shè)檢驗(yàn)?假設(shè)檢驗(yàn)可以回答什么問題?假設(shè)檢驗(yàn)的目的是通過樣本推斷總體,即通過兩個(gè)樣本均數(shù)的比較來判斷
兩個(gè)總體均數(shù)是否相等(以完全隨機(jī)設(shè)計(jì)類型為例)。通過假設(shè)檢驗(yàn),可以回答兩個(gè)樣本均數(shù)的差異是由于抽樣誤差造成,還是由于兩個(gè)總體均數(shù)不相等造成。
22.t檢驗(yàn)和甜檢驗(yàn)有何區(qū)別與聯(lián)系? t檢驗(yàn)與“檢驗(yàn)的適用條件不同。t檢驗(yàn)的適用條件:當(dāng)總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知,樣本含量n較小(n≤50)時(shí),理論上要求樣本來自正態(tài)分布的總體。完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的兩個(gè)小樣本均數(shù)比較時(shí)還要求兩總體方差相等。甜檢驗(yàn)的適用條件:當(dāng)總體標(biāo)準(zhǔn)差一未知,但樣本含量咒較大(一般n>50)或總體標(biāo)準(zhǔn)差口已知時(shí),選用“檢驗(yàn)。
23.t檢驗(yàn),P<0.001,是否能說明兩總體均數(shù)之間差別很大,為什么? t檢驗(yàn),P<0.001,說明差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,可以認(rèn)為兩個(gè)總體均數(shù)不同;但是假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論不能直接回答差異的大小,“差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義”并不意味著兩個(gè)總體均數(shù)相差很大。差別的大小及差別有無實(shí)際意義只能進(jìn)一步根據(jù)專業(yè)知識(shí)來確定。例
如:當(dāng)樣本量足夠大時(shí),即使兩個(gè)樣本均數(shù)間相差很小也可能得出P≤0.05,此時(shí)差別雖有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,但不一定有實(shí)際意義。
24.怎樣正確使用單側(cè)檢驗(yàn)與雙側(cè)檢驗(yàn)?應(yīng)該根據(jù)專業(yè)知識(shí)來確定選擇單側(cè)檢驗(yàn)或雙側(cè)檢驗(yàn)。如果從專業(yè)知識(shí)的角度,判斷一種方法的結(jié)果不可能低于或高于另一種方法的結(jié)果,則可以采用單側(cè)檢驗(yàn)。在不能根據(jù)專業(yè)知識(shí)判斷兩種結(jié)果誰高誰低時(shí),則用雙側(cè)檢驗(yàn)。
25.假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論為什么不能絕對(duì)化?假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論不能絕對(duì)化,因?yàn)闊o論拒絕H。或不拒絕H。,假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論都有犯錯(cuò)誤的可能。假設(shè)檢驗(yàn)通常可能發(fā)生下面兩類錯(cuò)誤。I型錯(cuò)誤:拒絕了實(shí)際上成立的H。.犯I型錯(cuò)誤的概率是α,α通常為0.05。Ⅱ型錯(cuò)誤:接受了實(shí)際上是不成立的H。.犯Ⅱ型錯(cuò)誤的概率是β,一般情況下β的大小是未知的。
26.完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的兩樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)與方差分析之間的關(guān)系如何?兩個(gè)樣本均數(shù)比較可以看作為多個(gè)樣本均數(shù)比較的特例,因此完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的兩個(gè)樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn),可以用完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析代替。兩者的計(jì)算結(jié)果有如下關(guān)系:。反之,則不成立,即多個(gè)樣本均數(shù)比較的方法,應(yīng)該用方差分析,而不能用兩個(gè)樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)代替,否則會(huì)增大犯工型錯(cuò)誤的概率。
27.(體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知),可以考慮用哪幾種方法?可以考慮三種方法:完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的t檢驗(yàn)和“檢驗(yàn)以及完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的單因素方差分析。
28.請(qǐng)簡述方差分析的基本思想。方差分析的基本思想就是將總變異分解成兩個(gè)或多個(gè)部分。除隨機(jī)誤差外,其余每個(gè)部分的變異可以由某因素的作用來解釋,通過比較可能由某因素所致的變異與隨機(jī)誤差的均方,由F檢驗(yàn)作出統(tǒng)計(jì)推斷,從而了解該因素有無作用。
29、率的u檢驗(yàn)和x2檢驗(yàn)應(yīng)用有何異同?率的u檢驗(yàn)主要用于:(1)一個(gè)樣本率和一個(gè)總體率的比較。(2)兩個(gè)樣本率的比較。應(yīng)用條件見相應(yīng)的章節(jié)。x2檢驗(yàn)應(yīng)用更為廣泛,可用于:(1)兩個(gè)樣本
率的比較。(2)多個(gè)樣本率或構(gòu)成比的比較。(3)列聯(lián)表資料兩個(gè)變量間關(guān)系的獨(dú)立性檢驗(yàn)。(4)配對(duì)計(jì)數(shù)資料差別的檢驗(yàn)。(5)頻數(shù)分布擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)(參見有關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)專著)。對(duì)于兩個(gè)樣本率的比較,樣本量較大時(shí),用 x2檢驗(yàn)和u檢驗(yàn)所得的統(tǒng)計(jì)結(jié)論一致,且u2= x2。
30、四格表資料x2檢驗(yàn)的適用條件?四格表資料x2檢驗(yàn)的適用條件:(1)當(dāng)n>40,且所有T≥5時(shí),用x2檢驗(yàn)的基本公式或四格表專用公式。(2)當(dāng)n>40,但有1 31、行×列表資料二般包括哪些資料,它們的檢驗(yàn)?zāi)康挠泻尾煌?行×列表資料一般包括多個(gè)樣本率、多個(gè)構(gòu)成比資料,其基本數(shù)據(jù)可整理成尺行C列,稱為R×C表,又稱行×列表。多個(gè)樣本率或構(gòu)成比x2檢驗(yàn)?zāi)康氖峭茢嗥淇傮w率或構(gòu)成比是否不同。對(duì)同一樣本資料按其兩個(gè)無序分類變量(行變量和列變量)歸納成雙向交叉排列的統(tǒng)計(jì)表,其行變量可分為 R類,列變量可分為C類,這種表稱為R×C列聯(lián)表。列聯(lián)表資料x2檢驗(yàn)的目的是推斷兩變量(行變量、列變量)之間分布是否相互獨(dú)立,用列聯(lián)表的獨(dú)立性x2檢驗(yàn)。盡管這兩種行×列表檢驗(yàn)?zāi)康暮蜋z驗(yàn)假設(shè)方面有所不同,但計(jì)算x2值和自由度的公式完全相同。 32、作多個(gè)樣本率或多組構(gòu)成比資料比較的x2檢驗(yàn),下結(jié)論時(shí)應(yīng)注意什么?作多個(gè)樣本率或多組構(gòu)成比資料比較的x2檢驗(yàn),其結(jié)論若是拒絕H。(P≤0.05),只能認(rèn)為各總體率之間(各總體構(gòu)成比)總的說來有差別,但不能說明各兩組率(或各兩組構(gòu)成比)之間均有差別。 33.非參數(shù)檢驗(yàn)與參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別何在?各有何優(yōu)缺點(diǎn)?區(qū)別在于:①參數(shù)檢驗(yàn)要求樣本來自正態(tài)總體,而非參數(shù)檢驗(yàn)則不對(duì)總體分布有任何要求;②參數(shù)檢驗(yàn)是對(duì)總體參數(shù)(如總體均數(shù))進(jìn)行的檢驗(yàn),而非參數(shù)檢驗(yàn)考察的是總體的分布情況。參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)是能充分利用所提供的信息,檢驗(yàn)效率較高。缺點(diǎn)是對(duì)樣本所對(duì)應(yīng)的總體分布有比較嚴(yán)格的要求,因此適用 資料有限。非參數(shù)檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)是不受總體分布類型的限制,適用于任何分布的資料。其缺點(diǎn)是不直接對(duì)原始數(shù)據(jù)作檢驗(yàn),從而有可能會(huì)損失信息并降低其檢驗(yàn)效率。 34.秩和檢驗(yàn)適用哪些情況?⑴秩和檢驗(yàn)不受總體分布類型的限制,適用于偏態(tài)分布或分布類型不清的資料。⑵秩和檢驗(yàn)是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為秩次來研究的,適用于不能準(zhǔn)確測(cè)量,只能以嚴(yán)重程度、優(yōu)劣等級(jí)、次序先后表示的等級(jí)資料;或者末端無確定值,如“>50mg”等資料。⑶它對(duì)樣本例數(shù)沒有要求,適用于小樣本資料。 35.假如對(duì)同一批資料。用參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)所得結(jié)果不一致時(shí),宜以何者為準(zhǔn)。對(duì)同一批資料,在資料滿足參數(shù)檢驗(yàn)條件的前提下,參數(shù)檢驗(yàn)的檢驗(yàn)效率高于非參數(shù)檢驗(yàn)。因此當(dāng)兩者所得結(jié)果不一致時(shí),宜以參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果為準(zhǔn)。若資料是嚴(yán)重偏態(tài)分布,則非參數(shù)檢驗(yàn)的檢驗(yàn)效率不一定比參數(shù)檢驗(yàn)低,此時(shí)需要結(jié)合資料的實(shí)際情況,綜合予以考慮。36.直線相關(guān)與回歸分析對(duì)資料的要求是什么?直線相關(guān)與回歸分析要求所處理的資料為雙變量資料,即對(duì)同一名研究對(duì)象要求同時(shí)測(cè)量x、y兩個(gè)數(shù)值變量,并且x、y還應(yīng)服從雙變量正態(tài)分布。 37.直線相關(guān)分析中散點(diǎn)圖與相關(guān)系數(shù)r的關(guān)系如何?由散點(diǎn)圖可以知道相關(guān)系數(shù)r的正負(fù),此外根據(jù)散點(diǎn)排列的疏密程度能夠粗略地對(duì)兩變量的相關(guān)密切程度做出判斷。 38.比較直線相關(guān)分析與直線回歸分析的研究目的有何不同?直線相關(guān)分析的分析目的是:(1)首先研究兩變量間有無直線相關(guān)關(guān)系,即x變化時(shí)y是否有相應(yīng)改變;(2)如果有相關(guān),則進(jìn)一步回答相關(guān)的方向,即當(dāng)x增大,y的變化趨勢(shì)是增加還是減小,以及兩者的相關(guān)密切程度有多大的問題。直線回歸分析的研究目的則是通過建立直線回歸方程,定量地描述并分析兩變量間的線性依存關(guān)系,即用x估計(jì)y。 39.為什么計(jì)算得到的相關(guān)系數(shù)r和回歸系數(shù)6都要做顯著性檢驗(yàn)?由于r 與b都是根據(jù)樣本資料求得的,而在由變量x與y組成的總體中作隨機(jī)抽樣,獲取樣本的過程中,不可避免地會(huì)存在有抽樣誤差。因此當(dāng)算得的r或b不為零時(shí),有可能實(shí)際情況是x與y之問是不相關(guān)或不存在直線回歸關(guān)系的,只是由于抽樣誤差,r與b才會(huì)不為零。作顯著性檢驗(yàn)的目的正是對(duì)這種情況作出判斷,看r或b是否確實(shí)由總體相關(guān)系數(shù)ρ或總體回歸系數(shù)β不為零的總體中抽得。 40.統(tǒng)計(jì)中的回歸關(guān)系與數(shù)學(xué)上的函數(shù)關(guān)系有何區(qū)別?數(shù)學(xué)上的函數(shù)關(guān)系式y(tǒng)=a+bx,是表示變量x與y是嚴(yán)格意義上的一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。每一個(gè)x值,都會(huì)有一個(gè)確定并且唯一的y值與之相對(duì)應(yīng)。在坐標(biāo)系中,所有的點(diǎn)(x,y)形成一條直線。而統(tǒng)計(jì)中的回歸式,其因變量是y的估計(jì)值,它的數(shù)值大小與實(shí)際的y值是存在一定差距的。從散點(diǎn)圖來看,所有的點(diǎn)(x,y)不會(huì)全部落在回歸直線上,而只能是圍繞其較均勻地分布。 41.直線回歸分析時(shí)怎樣確定自變量和應(yīng)變量?通常我們都是選取一個(gè)容易測(cè) 量的變量值作為自變量x,來估計(jì)另一個(gè)難測(cè)量的變量值(y)。與直線相關(guān)分析不同,自變量和應(yīng)變量的如何確定是非常關(guān)鍵的,因?yàn)樗鼘?huì)影響到最終怎樣解釋直線回歸方程的意義。 42.請(qǐng)總結(jié)直線相關(guān)系數(shù) r與直線回歸系數(shù)b的意義及特點(diǎn)?直線相關(guān)系數(shù)r是說明具有直線關(guān)系的兩個(gè)變量間,相關(guān)關(guān)系的密切程度與相關(guān)方向的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。總體相關(guān)系數(shù)用ID表示,樣本相關(guān)系數(shù)用r表示,r是ID的估計(jì)值。相關(guān)系數(shù)沒有單位,取值范圍是-1≤r≤1。r值為正,表示兩變量呈正相關(guān),X與y變化趨勢(shì)是正向的。r值為負(fù),表示兩變量呈負(fù)相關(guān),X與y呈反向變化,通常r的絕對(duì)值越大,表示兩變量相關(guān)關(guān)系越密切。直線回歸系數(shù)b即回歸直線的斜率,b>0表示直線從左下方走向右上方,y隨x增大而增大;b<0表示直線從左上方走向右下方,y隨x增大而減小;b=0則直線與x軸平行,x與y無直線關(guān)系。b的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是x每增加(減)一個(gè)單位,y平均改變x個(gè)單位。 43.直線相關(guān)與直線回歸分析有何聯(lián)系與區(qū)別? ⑴區(qū)別:如果作直線相關(guān)分析,是要看兩變量之間的相關(guān)關(guān)系如何,當(dāng)X值增大,Y值隨之增大還是減小。而若想了解兩變量之間的依存關(guān)系,即由自變量X來估計(jì)因變量Y,則要進(jìn)行直線回歸分析。相關(guān)分析時(shí),無論是將哪個(gè)作為自變量X或Y,算得的相關(guān)系數(shù)的數(shù)值相等。但是回歸分析時(shí),則必須要求利用自身的專業(yè)知識(shí)事先將自變量X和因變量Y確定好,再建立直線回歸方程,否則將很難參回歸系數(shù)b值作出正確解釋。⑵聯(lián)系:對(duì)同一批資料,相關(guān)系數(shù)r為正(或負(fù))則b為正(或負(fù)),均表示X與Y呈同向(或反向)變化。對(duì)同一批資料,相關(guān)系數(shù)r與回歸系數(shù)b顯著性檢驗(yàn)結(jié)果是等價(jià)的,有tr=tb的關(guān)系。 44.應(yīng)用直線相關(guān)與回歸分析時(shí)應(yīng)注意哪些問題? ⑴作相關(guān)與回歸分析要有實(shí)際意義。⑵在醫(yī)學(xué)中,許多現(xiàn)象之間都存在相互聯(lián)系,為此我們引入相關(guān)與回歸的統(tǒng)計(jì)分析方法。⑶作相關(guān)分析時(shí)還應(yīng)注意以下兩點(diǎn):⑴在求出相關(guān)系數(shù)r的值的同時(shí),應(yīng)作假設(shè)檢驗(yàn)。⑵兩變量相關(guān)的密切程度,是根據(jù)相關(guān)系數(shù)的大小來判定的。⑷概率P值的理解。⑸直線回歸的適用范圍一般以自變量取值范圍為限,其分析的結(jié)果不能隨意外推,即不能隨意地將超過自變量取值范圍的變量值X代入回歸方程求Y值。 45.為什么要做綜合評(píng)價(jià)?所謂評(píng)價(jià),是通過對(duì)照某些標(biāo)準(zhǔn)來判斷觀測(cè)結(jié)果,并賦予這種結(jié)果以一定的意義和價(jià)值的過程。單一因素的評(píng)價(jià)較易于實(shí)現(xiàn)。只要分別依據(jù)該因素給研究對(duì)象一個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)或分?jǐn)?shù),依等級(jí)或分?jǐn)?shù)高低,便可排出優(yōu)劣順序;但是,在現(xiàn)實(shí)生活中和醫(yī)療衛(wèi)生實(shí)際工作中,由于復(fù)雜的條件和狀況的影響,必須綜合考察多個(gè)有關(guān)因素,依據(jù)多個(gè)有關(guān)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),排出優(yōu)劣順序,這就是綜合評(píng)價(jià)過程。 46.為什么要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重估計(jì)?在利用挑選出來的評(píng)價(jià)指標(biāo)建立評(píng)估模型時(shí),還應(yīng)當(dāng)考慮各指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響大小,即各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)在評(píng)價(jià)模型中的權(quán)重問題,就是說各指標(biāo)的重要程度,因此要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重估計(jì)。 47.層次分析法與其他三種方法在資料形式上有何不同?在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)以及科學(xué)管理領(lǐng)域,人們常面臨由相互關(guān)聯(lián)、相互制約的眾多因素構(gòu)成的復(fù)雜系統(tǒng),對(duì)于這類由多層因素組成的復(fù)雜的資料,用一般的綜合分析方法顯得無能為力。20世紀(jì)70年代出現(xiàn)的層次分析法為分析這類復(fù)雜的問題提供了一種新的、簡潔并且實(shí)用方法。 48.請(qǐng)對(duì)四種綜合評(píng)價(jià)方法進(jìn)行比較它們的各自特點(diǎn)是什么?綜合評(píng)分法是在專家進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重估計(jì)的基礎(chǔ)上對(duì)所有待評(píng)方案在每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算其得分,然后累加總分后進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)的方法。本法對(duì)樣本數(shù)據(jù)無特殊要求。優(yōu)序法的特點(diǎn)是把所有待評(píng)價(jià)方案按照相同評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行單指標(biāo)排序,并按特定賦值原則給予優(yōu)序數(shù),最后綜合所有評(píng)價(jià)指標(biāo),并分別計(jì)算各方案的總優(yōu)序數(shù),然后再進(jìn)行分析評(píng)價(jià)的方法。本法對(duì)樣本數(shù)據(jù)無特殊要求。Topiis法是基于歸一化的數(shù)據(jù)矩陣,計(jì)算待評(píng)方案中的最優(yōu)和最劣方案的最優(yōu)值向量和最劣值向量,通過計(jì)算待評(píng)價(jià)方案與最優(yōu)和最劣方案的距離,獲得各評(píng)價(jià)方案與最優(yōu)方案的接近程度,最終達(dá)到評(píng)價(jià)的目的。本法對(duì)數(shù)據(jù)無特殊要求。層次分析法的特點(diǎn)是把評(píng)價(jià)目標(biāo)分解為不同層次的目標(biāo),對(duì)原始資料按不同層次建立目標(biāo)樹圖,并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)各層子目標(biāo)的重要程度做兩兩對(duì)比打分,用計(jì)算得到的各層子目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)計(jì)算組合權(quán)重,最后用累加法等方法計(jì)算加權(quán)總分并進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。 50.某病病死率和某病死亡率的區(qū)別。某病病死率表示在規(guī)定的觀察期間內(nèi),某病患者中因該病而死亡的頻率;某病死亡率表示一定時(shí)期內(nèi)某人群因某病而死亡的頻率。病死率常用來說明某疾病對(duì)病人生命的威脅程度,它常受疾病的嚴(yán)重程度及醫(yī)療水平的影響,一般用百分率表示。某病死亡率反映了某種疾病對(duì)居民生命的危害程度,一般用10萬分率表示。 51.疾病的統(tǒng)計(jì)對(duì)象有哪些?疾病的統(tǒng)計(jì)對(duì)象有①門診疾病的統(tǒng)計(jì)對(duì)象:指患 者去醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診,并經(jīng)醫(yī)師診斷為患病者。②住院疾病的統(tǒng)計(jì)對(duì)象:診斷為有病的住院病人。③疾病調(diào)查的研究對(duì)象:與門診和住院疾病的統(tǒng)計(jì)對(duì)象不同,疾病調(diào)查常以特定人群(包括健康人和病人)作為研究對(duì)象,探討疾病在人群中的分布。應(yīng)根據(jù)調(diào)查目的確定觀察對(duì)象。并根據(jù)研究目的確定研究的疾病及診斷方法和診斷標(biāo)準(zhǔn)。 52.疾病的統(tǒng)計(jì)單位有哪些?什么是新發(fā)病例和現(xiàn)患病例?有“病人”和“病例”的不同統(tǒng)計(jì)單位。新發(fā)(生)病例:指在觀察期間(通常為一年內(nèi))新發(fā)生的疾病,以第一次診斷為準(zhǔn)。一些急性病,在觀察期間內(nèi)發(fā)病,在此期間內(nèi)治愈,愈后又發(fā)生同一種病,則算作2個(gè)新病例。現(xiàn)患病例:疾病調(diào)查或健康檢查時(shí)的現(xiàn)患病例,是指在調(diào)查時(shí)點(diǎn)或調(diào)查期間(一般很短的期間)內(nèi)的檢查出的疾病,包括在此之前發(fā)生而未愈的病例及本次現(xiàn)的病例調(diào)查新發(fā)。 53.什么是國際疾病分類?有什么用途?國際疾病分類(International Classification of Diseases,ICD)是將有關(guān)疾病與其他健康問題的醫(yī)學(xué)描述與診斷,轉(zhuǎn)化為由字母數(shù)字所組成的編碼,該編碼已成為國際公認(rèn)的疾病統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)分類。主要用途①使用國際疾病分類便于信息貯存、統(tǒng)計(jì)分析。②不同國家、不同地區(qū)或相同國家、地區(qū)的不同醫(yī)院之間按照這一國際標(biāo)準(zhǔn),對(duì)疾病、損傷中毒和死亡原因等健康問題進(jìn)行編碼與分類,獲得的疾病與死因統(tǒng)計(jì)資料可以相互比較。 54.什么是根本死因?為什么死因統(tǒng)計(jì)要選擇根本死因?WHO規(guī)定,根本死因是指:“(a)引起直接導(dǎo)致死亡的一系列病態(tài)事件的那些疾病或損傷,或者(b)造成致命損傷的事故或暴力的情況”。制定根本死因的想法是從預(yù)防死亡的角度出發(fā),去尋找?guī)в懈拘缘摹⒁鹨幌盗屑膊〔⒆罱K導(dǎo)致死亡的那個(gè)原因,不管它發(fā)生在死前多長時(shí)間都應(yīng)給予記錄。根本死因可以是一個(gè)明確的疾病診斷,可以是一個(gè)無明確診斷的醫(yī)學(xué)情況(如:癥狀、體征、臨床表現(xiàn)),也可以是一個(gè)意外的損傷和中毒。 56.衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查資料的來源有哪些?衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查資料的來源同一般的統(tǒng)計(jì)資料來源相同,主要來自常規(guī)報(bào)表、卡、冊(cè)和專題調(diào)查,從衛(wèi)生服務(wù)供需的兩方面考慮,衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查資料的來源主要包括衛(wèi)生機(jī)構(gòu)調(diào)查和家庭衛(wèi)生詢問調(diào)查。 57.描述性調(diào)查和分析性調(diào)查需要的資料有何不同?描述性衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查旨在掌握衛(wèi)生服務(wù)的現(xiàn)狀與歷史,并用文字、數(shù)字描述疾病、健康的基本情況。通過對(duì)健康的現(xiàn)狀和歷史的描述,還可對(duì)近期、遠(yuǎn)期的衛(wèi)生服務(wù)狀況及其變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。分析性衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查是對(duì)衛(wèi)生服務(wù)狀況的原因進(jìn)行探討。描述性調(diào)查回答了某問題是什么樣的,即它的狀態(tài);分析性調(diào)查則回答了該問題為什么是這樣的,即它的原因。分析性調(diào)查主要探討事物及其現(xiàn)象間的內(nèi)在聯(lián)系,通過對(duì)大量現(xiàn)象的觀察,從總趨勢(shì)中分析出事物之間的系及其聯(lián)系程度。 59.家庭衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查中常用抽樣方法有哪些?常用的抽樣方法有單純隨機(jī)抽樣、整群抽樣、系統(tǒng)抽樣和分層抽樣。 發(fā)展中國家大多數(shù)采用整群抽樣和系統(tǒng)抽樣,發(fā)達(dá)國家多采用分層隨機(jī)抽樣方法或多階段隨機(jī)抽樣方法。 60.在調(diào)查表的內(nèi)容設(shè)計(jì)上應(yīng)注意哪些?在調(diào)查表的內(nèi)容設(shè)計(jì)上必須注意以下幾點(diǎn):(1)符合研究目的的需要,指標(biāo)不宜設(shè)置得太多或太少。(2)針對(duì)所研究事物的性質(zhì)選擇合適的問卷,以免收集的資料不完整或存在偏倚。(3)應(yīng)避免項(xiàng)目含糊不清。(4)不要涉及社會(huì)禁忌與愛好,如正面提問敏感的道德問題或個(gè)人隱私等,這樣就無法得到準(zhǔn)確的回答。(5)不應(yīng)有暗示作用,暗示會(huì)誘導(dǎo)被調(diào)查者趨向于某種答案。(6)不要超出被調(diào)查者的知識(shí)和能力,概念不要太抽象、太籠統(tǒng)。62.靜態(tài)人口統(tǒng)計(jì)都有哪些指標(biāo),分別用來說明什么問題?靜態(tài)人El統(tǒng)計(jì)的常用指標(biāo)有人口總數(shù)、性別比、年齡中位數(shù)、老年人口系數(shù)、少年兒童人口系數(shù)、老少化、負(fù)擔(dān)系數(shù)、人口金字塔。其中人口總數(shù)用來說明一個(gè)國家或地區(qū)的人口規(guī)模;性別比說明人口的性別特征,計(jì)算不同年齡段的性別比較有意義;年齡構(gòu)成指標(biāo)說明人口所占比例,用于反映人口類型。人口金字塔將人口的性別和年齡資料結(jié)合起來,形象直觀地反映現(xiàn)有男女性別人口的年齡構(gòu)成,而且也可以分析過去人El的出生死亡情況以及今后人口的發(fā)展趨勢(shì)。 64.總和生育率是如何計(jì)算的?為什么是測(cè)量生育水平較理想的指標(biāo)?年齡分組為5歲一組時(shí),則年齡別生育率之和再乘5,即得總和生育率。表示每1000名婦女一生平均生多少個(gè)孩子,或每個(gè)婦女一生平均生多少個(gè)孩子。總和生育率是用某年橫斷面的年齡別生育率資料計(jì)算的,因此消除了人口的年齡性別構(gòu)成對(duì)生育水平的影響,不同時(shí)間、不同地區(qū)的總和生育率可以直接進(jìn)行比較。 66.什么是壽命表,其最大優(yōu)點(diǎn)是什么?壽命表是根據(jù)某一人群的年齡組死亡率編制出來的,說明人群生命過程及死亡過程的 一種統(tǒng)計(jì)表。其優(yōu)點(diǎn)是壽命表中的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)不受人口年齡結(jié)構(gòu)的影響,不同地區(qū)或時(shí)期 的壽命表指標(biāo)可以直接比較。 67.壽命表的基本思想是什么?其基本思想是假定有同時(shí)出生的一代人,按照某個(gè)時(shí)期當(dāng)?shù)厝丝趯?shí)際年齡組死亡率而陸續(xù)死亡,用壽命表方法計(jì)算出一系列統(tǒng)計(jì)指標(biāo),其中尚存人數(shù)(lx)、死亡人數(shù)(ndx)、死亡概率(nqx)及平均預(yù)期壽命(ex)是主要壽命表指標(biāo)。 68.現(xiàn)時(shí)壽命表和定群壽命表的主要區(qū)別是什么?主要區(qū)別為現(xiàn)實(shí)壽命表是用某一時(shí)間的橫斷面資料進(jìn)行編制。按五歲或十歲一組計(jì)算出來的壽命表稱簡略壽命表。定群壽命表是用縱向隨訪資料進(jìn)行編制。 69.編制簡略壽命表必須具備哪些原始資料?原始資料中的哪些問題可能影響壽命表指標(biāo)的準(zhǔn)確性?編制簡略壽命表必須有分性別、年齡組的平均人口數(shù)和死亡數(shù),或分性別、年齡組死亡率資料,這些都是來自某時(shí)某地人口及死亡統(tǒng)計(jì)的實(shí)際資料。在此基礎(chǔ)上再用假定的10萬人去計(jì)算一系列的壽命表指標(biāo)。我國在收集人口出生、死亡資料過程中,很多地方存在的問題是新生兒出生與死亡數(shù)字的漏 報(bào),對(duì)計(jì)算嬰兒死亡率的影響較大,進(jìn)而影響到壽命表指標(biāo)的準(zhǔn)確性。 70.哪兩個(gè)指標(biāo)在壽命表編制中起到重要和關(guān)鍵的作用?為什么? nmx和nqx,因?yàn)楹喡詨勖碇械哪挲g組死亡率是根據(jù)原始資料中某年齡組的死亡人數(shù)和該年齡組的平均人口數(shù)計(jì)算的,是編制壽命表的基礎(chǔ),而死亡概率又是計(jì)算其他壽命表指標(biāo)的關(guān)鍵。 71.去死因壽命表的基本原理是什么?其用途是什么?其基本原理是:先編制消除某病死亡后的壽命表,計(jì)算其平均預(yù)期壽命。然后,和全死因的平均預(yù)期壽命,即用簡略壽命表計(jì)算的未消除該死因的平均預(yù)期壽命相比,通過兩表的壽命(以)差數(shù)來說明該病對(duì)居民生命的危害程度。其作用是求得消除某種死因后的平均預(yù)期壽命的增量,綜合說明某種死因?qū)θ祟悏勖挠绊憽?/p>