第一篇：醫學統計學考試

醫學統計學是運用概率論和數理統計原理、方法結合醫藥衛生工作的實際情況，闡述醫學科研設計的基本原理，研究醫學資料（信息）的搜集、整理和分析的方法學總稱，他是認識醫學現象數量特征的重要工具。醫學統計工作基本步驟包括4步：設計、搜集資料、整理和分析資料。這四個步驟是相互聯系的，科學、周密、嚴謹的設計是搜集準確可靠資料的保證，準確、完整、及時地搜集資料、恰當地整理資料是統計分析的基礎，在此基礎上選擇正確的方法分析資料才能得出科學的結論。下面就《血壓管理對腦出血患者預后的影響》進行一下分析，表述下我自己通過學習醫學統計學這門課程對醫學統計學的理解和掌握。

設計：對醫學研究來說，設計實際上是指制定周密的醫學研究計劃，通常包括調查設計和實驗設計。

1、調查設計一般包括專業設計和統計設計。統計設計包括資料搜集、整理和分析資料的計劃。搜集資料的計劃在整個設計中占主要地位，一般包括：（1、明確調查目的和確定研究指標；（2、確定研究對象和觀察單位；（3、選擇調查方法；

（4、決定采取的調查方式；（5、設計調查項目和調查表；（6、樣本含量估計。本文章實驗的目的是研究探討血壓管理對腦出血預后的的影響。研究指標為兩組患者入院時及入院1周、2周、3個月時神經功能缺損程度評分(ccss)及斯堪的那維亞卒中量表(sss)神經功能評分。研究對象為2011年1月--2012年12月收治的腦出血患者210例，男132例，女78例，年齡(60.3±4.2)歲，所有患者診斷均符合全國腦血管病會議制定的卒中診斷標準。并經CT、MRI明確診斷，入院

時平均出血量(14.78±4.78)，排除既往有卒中史且有明顯后遺癥者$有其他顱內病變及并發其他影響肢體運動、共濟功能及言語功能的疾病，影響日常生活自理能力患者也除外。樣本含量適當是抽樣調查應遵循的基本原則。應根據a等計算允許誤差的最小樣本量，從而確定n所需樣本量而不是隨機指定。

2、實驗設計要嚴格尊循3個原則，即對照、隨機和重復原則。本實驗研究組（105例）給予規范化血壓控制治療；對照組（105例）給予傳統血壓治療。但實驗稱隨機選取2011年1月-2012 年12月收治的腦出血患者，隨機平均分為兩組。此處不夠謹慎，因為研究對象是患者，首先患者疾病比較復雜，可能并發多種疾病，如糖尿病、腦動脈瘤等，對腦出血的復發及預后均有影響，可重復性差，應絕對控制這些因素。且在臨床試驗中無論是研究人員或是受試者，都可能為某種原因有意無意的給試驗結果帶來偏倚，應采用盲法盡量減少此種偏倚。

搜集資料：即選擇得到資料的最佳途徑和獲取完整、準確、可靠資料的過程，但此試驗按照神經功能缺損程度評分(ccss)及斯堪的那維亞卒中量表(sss)神經功能評分，具有主觀性，給試驗結果帶來偏倚。

整理資料：其目的是將搜集到的原始資料系統化、條理化，便于進一步計算統計指標和深入分析。資料整理前在次審查，無誤后設計分組。

分析資料:根據研究設計的目的、要求、資料的類型和分布特征選擇正確的統計方法進行分析。常常從兩個方面分析，一是進行統計描

述，即計算統計指標，如平均值等;二是進行統計推斷包括參數估計和假設檢驗部分。此實驗處只給出了整體的對比，未給出具體單項對比數據可能不夠呢詳細。且此表格尚需要進一步完善應給出具體的卡方值，表達可能會更清楚詳細。

以上僅是我自己對醫學統計學的初步理解與掌握，思想仍不夠完善與成熟，在以后的學習與應用中會繼續努力的。

第二篇：醫學統計學

A．總體中任意的一部分B．總體中的典型部分

C．總體中有意義的一部分

1、measurement date2、coefficient of variation(變異系數)

3、sampling error（抽樣誤差）

4、linear correlation coefficient（直線相關系數）

5、population（總體）

D．總體中有價值的一部分E．總體中有代表性的一部分

5、以下檢驗方法屬非參數法的是。

A．T檢驗B．t檢驗C．u 檢驗D．F檢驗E．以上都是

6、樣本含量的確定下面哪種說法合理。

A．樣本越大越好B．樣本越小越好C．保證一定檢驗效能條件下盡量增大樣本含量D．保證一定檢驗效能條件下盡量減少樣本含量E．越易于組織實施的樣本含量越好

7、對計數資料進行統計描述的主要指標是。

A．平均數B．相對數C．標準差D．變異系數E．中位數

1、用樣本推論總體，具有代表性的樣本指的是

A．總體中最容易獲得的部分個體B．在總體中隨意抽取任意個體 C．挑選總體中的有代表性的部分個體D．用配對方法抽取的部分個體 E．依照隨機原則抽取總體中的有代表性部分個體

2、計量資料,計數資料和等級分組資料的關系是。A．計量資料兼有計數資料和等級分組資料的一些性質B．計數資料兼有計量資料和等級分組資料的一些性質

8、由兩樣本均數的差別推斷兩總體均數的差別，得到此差別具有統計意義的結論是指

A．兩樣本均數差別有顯著性B．兩總體均數差別有顯著性

C．兩樣本均數和兩總體均數的差別都有顯著性

D．其中一個樣本均數和它的總體均數差別有顯著性

9、說明某現象發生強度的指標為。A．構成比B．相對比C．定基比D．環比E．率

10、配對設計的秩和檢驗中，其H0假設為。A．差值的總體均數為0B．差值的總體中位數為0C．μd≠0D．Md≠0

C．等級分組資料兼有計量資料和計數資料的一些性質 D．計數資料有計量資料的一些性質E．等級分組資料又稱半計數資料

3、總體率95%可信區間的意義是。

A．95%的正常值在此范圍B．95%的樣本率在此范圍

C．95%的總體率在此范圍D．總體率在此范圍內的可能性為95%E．樣本率在此范圍內的可能性為95%

4、為了由樣本推斷總體,樣本應該是。

命題組組長簽字：第頁（本試卷共4頁）

E．μ1≠μ211、單因素方差分析中，不正確的計算公式是。A．SS組內=SS總-SS組間B．v總=v組間-v組內C．MS組間=SS組間/v組間D．MS組內=SS組內/v組內E．F=MS組內/MS組間

12、方差分析中，組內變異反映的是。A．測量誤差B．個體差異

C．隨機誤差，包括個體差異及測量誤差D．抽樣誤差E．系統誤差

13、對統計圖中的的坐標有如下規定。

A．所有統計圖的縱坐標都必須從零點開始B．所有統計圖坐標中都不能有折斷線

C．條圖、線圖、直方圖的縱坐標必須從零開始D．線圖、直方圖的縱坐標必須從零開始E．條圖、直方圖的縱坐標必須從零開始

14、制統計圖時要求。

A．標題應說明圖的主要內容，一般在圖的上方B．縱橫兩軸應有標目，一般不注單位C．縱軸尺度必須從零開始

D．直條圖和線圖，其長寬比例一般取5：7E．以上都不對

15、下列關于醫學參考值范圍描述中，不正確的是

A．排除了有關疾病等因素對所研究指標有影響的正常人的解剖、生理、生化 等數據的波動范圍

B．沒有任何疾病的人的解剖、生理、生化等數據的波動范圍C．習慣確定只包含95%或99%的人的界值來源：D．根據專業知識確定取單側界限或雙側界限E．資料為正態分布時，可用正態近似法計算

16、各觀察值均加(或減)同一數后A．均數改變,標準差不變B．均數不變,標準差改變

C．兩者均不變D．兩者均改變

E．根據實際資料而定

17、統計工作的步驟為

A．統計研究調查、搜集資料、整理資料、分析資料B．統計資料收集、整理資料、統計描述、統計推斷C．統計研究設計、搜集資料、整理資料、分析資料D．統計研究調查、統計描述、統計推斷、統計圖表E．統計研究設計、統計描述、統計推斷、統計圖表

18、兩個樣本率判別的假設檢驗，其目的是。A．推斷兩個樣本率有無差別B．推斷兩個總體率有無差別

C．推斷兩個樣本率和兩個總體率有無差別

D．推斷兩個樣本率和兩個總體率的差別有無統計意義E．推斷兩個總體分布是否相同

19、假設檢驗過程中，下列哪一項不可以由研究者事先設定。A．所比較的總體參數B．單側或雙側檢驗C．檢驗水準D．P值E．以上都不對 20、統計資料的類型包括。

A．頻數分布資料和等級分類資料B．多項分類資料和二項分類資料C．正態分布資料和頻數分布資料

D．數值變量資料和等級資料E．數值變量資料和分類變量資料

21、有關離散度指標意義中，描述不正確的是。A．數值越大，說明個體差異越大B．數值越大，說明觀察值的變異度越大C．數值越小，說明平均數的代表性越好D．數值越小，說明平均數的代表性越差E．應與平均數結合起來進行分析

22、秩和檢驗和t檢驗相比，其優點是。

A．計算簡便，不受分布限制B．公式更為合理C．檢驗效能高D．抽樣誤差小E．第二類錯誤概率小

23、總體標準差描述的是。

A．所有個體值對總體均數的離散程度B．某樣本均數對總體均數的離散程度C．所有樣本均數對總體均數的離散程度D．某些樣本均數對總體均數的離散程度

E．所有某個含量相同的樣本均數對總體均數的離散程度

24、比較身高和體重兩組數據變異度大小宜采用。A．變異系數B．方差

C．極差D．標準差E．四分位數間距

25、當樣本例數相同時，兩組計量資料的成組t檢驗與配對t檢驗相比，一般情況下為

A．成組t檢驗效率高一些B．配對t檢驗效率高一些C．兩者效率相等

D．大樣本時兩者效率一致E．與兩組樣本均數的大小有關

26、樣本的兩變量(X,Y)的相關系數r=0時,說明。（B）A．兩變量不存在任何關系

B．兩變量間不存在直線關系,但不排除存在某種曲線關系

C．兩變量間存在相互關系的可能性很小D．兩變量必然存在某種曲線關系E．兩變量間的關系不能確定

27、在標準差與標準誤的關系中。A．二者均反映抽樣誤差大小

B．總體標準差增大時，總體標準誤也增大

C．樣本例數增大時，樣本標準差和標準誤都減小

D．可信區間大小與標準差有關，而參考值范圍與標準誤有關E．總體標準差一定時，增大樣本例數會減小標準誤

28、說明兩個有關聯的同類指標之比為。

A．率B．構成比C．頻率D．相對比E．頻數

29、下列觀測結果屬于等級資料的是（D）

A．收縮壓測量值B．脈搏數 C．住院天數D．病情程度 E．四種血型

30、收集資料不可避免的誤差是

A.隨機誤差B.系統誤差 C.過失誤差D.記錄誤差 E．儀器故障誤差

31、算術均數與中位數相比，其特點是

A．不易受極端值的影響B．能充分利用數據的信息C．抽樣誤差較大D．更適用于偏態分布資料E．更適用于分布不明確資料

32、描述一組對稱（或正態）分布資料的變異程度，用（A）較好

A標準差B 方差C 離均差平方和D 變異系數E以上都可以

33、變異系數主要用于

A．比較不同計量指標的變異程度B.衡量正態分布的變異程度

C.衡量測量的準確度D.衡量偏態分布的變異程度

E.衡量樣本抽樣誤差的大小

34、正態曲線下，從均數μ到μ+1.0σ的面積

A、45%B、90%C、95.00%D、47.5%E、34.14%

35、方差分析的基本思想和要點是

A．組間均方大于組內均方B．組內均方大于組間均方 C．不同來源的方差必須相等D．兩方差之比服從F分布 E．總變異及其自由度可按不同來源分解

36、多組均數比較的方差分析，如果P?0.05，則應該進一步做的是 A．兩均數的t檢驗B．區組方差分析C．方差齊性檢驗D．q檢驗 E．確定單獨效應

37、兩樣本均數比較,檢驗結果P>0.05說明（D）

A.兩總體均數的差別較小B.兩總體均數的差別較大C.支持兩總體無差別的結論D.不支持兩總體有差別的結論E.可以確認兩總體無差別

38、計算標準化死亡率的目的是（D）

A.減少死亡率估計的偏倚B.減少死亡率估計的抽樣誤差 C.便于進行不同地區死亡率的比較D.消除各地區內部構成不同的影響 E.便于進行不同時間死亡率的比較

39、標準化后的總死亡率：

A、僅僅作為比較的基礎，它反映了一種相對水平B、它反映了實際水平

C、它不隨標準的選擇變化而變化 D、它反映了事物實際發生的強度 E、它反映了實際率的水平

2?40、利用檢驗公式不適合解決的實際問題是（C）

A.比較兩種藥物的有效率B.檢驗某種疾病與基因多態性的關系 C.兩組有序試驗結果的藥物療效D.藥物三種不同劑量顯效率有無差別 E.兩組病情“輕、中、重”的構成比例

41、對醫學計量資料成組比較, 相對參數檢驗來說，非參數秩和檢驗的優點是（A）A.適用范圍廣B.檢驗效能高 C．檢驗結果更準確D.充分利用資料信息 E.不易出現假陰性錯誤

42、對于計量資料的比較,在滿足參數法條件下用非參方法分析,可能產生的結果是（B）

A.增加Ⅰ類錯誤B.增加Ⅱ類錯誤C.減少Ⅰ類錯誤D.減少Ⅱ類錯誤 E.兩類錯誤都增加

43、對于兩組資料的比較，方差分析與t檢驗的關系是（E）A.t檢驗結果更準確B.方差分析結果更準確 C.t檢驗對數據的要求更為嚴格D.近似等價 E.完全等價

44、四格表如有一個實際數為0（C）A、就不能作χ2檢驗

B、就必須用校正χ2檢驗

C、還不能決定是否可作χ2檢驗 D、肯定可作校正χ2檢驗 E、肯定不可作校正χ2檢驗

45、行×列表的χ2檢驗中，P<0.05說明（D）A、被比較的幾個樣本率之間的差異均有顯著性 B、樣本率間的差異沒有顯著性

C、任意兩個率之間的差異均有顯著性 D、至少某兩個樣本率間的差異有顯著性 E、只有兩個樣本率間的差異有顯著性

46、兩數值變量相關關系越強，表示（B）

A.相關系數越大B.相關系數的絕對值越大 B.回歸系數越大C.回歸系數的絕對值越大 E.相關系數檢驗統計量的t值越大

47、t分布比標準正態分布（D）

A、中心位置左移，但分布曲線相同 B、中心位置右移，但分布曲線相同 C、中心位置不變，但分布曲線峰高

D、中心位置不變，但分布曲線峰低，兩側較伸展 E、中心位置右移，但分布曲線峰高

三、判斷題（10分）

1、相關系數r=0.98，說明兩變量密切正相關（對）

2、構成比資料可以選用圓圖和條圖（錯）

3、標準差和標準誤都是反映變異程度大小的指標（錯）

4、多個樣本均數的兩兩比較可以用成組的t檢驗（錯）

5、正常值范圍屬于統計描述，可信區間的估計屬于統計推斷（對）

6、、數值變量資料的標準差一定比均數小（錯）

7、等級資料比較宜用秩和檢驗。（對）

8、兩變量的相關分析中,若散點圖的散點完全在一條直線上，則r=1（錯）

9、對統計圖中的的坐標所有統計圖的縱坐標都必須從零點開始（錯）

10、非參數統計進行假設檢驗要求的條件是總體是正態分布（錯）

四、簡答題（25分）

1、醫學參考值范圍和可信區間的區別（5）

2、非參數檢驗的適用條件（5）

3、標準正態分布曲線下的面積規律（5）

4、標準差與標準誤有何區別?（5分）

5、描述數值變量集中趨勢的指標有哪些？適用條件分別是什么？（5分）

五、作圖（10分）

某藥治療老年慢性氣管炎的近期療效結果如下：

1、單純型共221例，其中按病情分為重、中、輕，分別觀察了136例、54例、31例；療效：治愈60人、顯效98人、好轉51人、無效12人，有效率94.6％。

2、喘息型共182例，其中按病情分為重、中、輕，分別觀察了93例，56例、33例；療效：治愈23人、顯效83人、好轉65人、無效11人，有效率94.0％。請根據題目要求做出合適的統計圖。

第三篇：醫學統計學

單詞：

Actual frequency 實際頻數

Alternative hypothesis 備擇假設

Average平均數

Bar chart 直條圖

Cause fatality 病死率

Coefficient of correlation 相關系數

Confidence interval 可信區間（置信區間）

Constituent ratio 構成比

Cure rate 治愈率

Death rate 死亡率

Incidence rate 發病率

Interval estimation 區間估計

Line chart 線圖

Mean 均數（算術均數）

Nonparametric test 非參數檢驗

Normal range 正常值范圍

Null hypothesis 無效假設

Parameter estimation 參數估計

Parametric test 參數檢驗方法

Percentage chart 百分條圖

Probability 概率

Reference value range 醫學參考值范圍

Regression coefficient 回歸系數

Relative number 相對數

Relative ratio 相對比

Sample 樣本

Sampling error 抽樣誤差

Type Ⅰ error Ⅰ型錯誤

Type Ⅱ error Ⅱ型錯誤

參數S標準差Reference value range醫學參考值范圍Ratio比r

2統計量CV變異系數X值X均數rate率

名詞：

1樣本：從總體中隨機抽取部分的觀察單位構成的集合。

2總體：根據研究目的確定的同質的個體所構成的全體。

3抽樣誤差：由抽樣造成的樣本均數與總體均數的差異。

4標準誤：樣本均數的標準差。

5相對數：原始的兩個資料（絕對數）之比所得指標的統稱。

6率：表示某種現象發生的頻率和強度。

7構成比：表示事物內部各個組成部分所占整體的比重。

8相對比：兩個有關聯指標之比，用以描述兩者對比水平.9概率：描寫某一事件發生的可能性大小的一個量度。

10變異系數：相對于均數而言標準差的大小。

11中位數：將一組觀察值從小到大按順序排列，居中心位置的數值。

12四分位數間距：把所有的觀察值排序后，分成四個數目相等的段落，每個段落的觀察值數目各占總例數的25%，去掉兩端的25%，取中間50%觀察值的數據范圍。

13百分位數：在一組數據中找到這樣一個值，全部觀察值的x%小于Px，而其余（100-x）%大于Px。

14參數：描述總體的統計指標。

15統計量：描述樣本的統計指標。

16相關系數：說明具有直線關系的兩個量間相關密切程度和相關方向的統計量。

17回歸系數：線性回歸方程y=a+bx 中的b叫做回歸系數，它表明x每變化1單位y變化b單位。

18醫學參考值范圍：傳統稱正常值范圍，指正常人的解剖、生理、生化、免疫及組織代謝產物的含量等各種數據的波動范圍。

填空或選擇：

1配對設計的原則：對子之間差異大、對子內個體之間差異小，其優點為：減少實驗的誤差和個體差異，提高統計處理的效率。

2描述正態分布集中趨勢的是均數，離散趨勢的是標準差。

3描述偏態分布集中趨勢的是中位數，離散趨勢的是四分位數間距。

4統計分析包括統計描述、統計推斷（參數估計、假設檢驗）。

5要比較甲乙兩地某病發（患）病率時注意標準化（對年齡、性別構成等進行標準化）。6估計醫學參考值范圍常用正態分布、百分位數法。

27四格表x檢驗校正的條件： N≥40，且1≤T＜5。

28四格表x檢驗不校正的條件： N≥40，且T≥5。

9統計表編制的主要原則：重點突出，簡單明了、主謂分明，層次清楚。

10標準誤反映了樣本均數間的離散程度，也反映了樣本均數與總體均數的差異，它衡量了抽樣誤差的大小。

問答題：

1醫學統計學工作的基本步驟（簡述醫學統計學工作的主要內容）：實驗設計、收集資料、整理資料、分析資料。

2簡述描述定量資料（數值）集中趨勢的統計指標及其適用條件。⑴平均數：包括①算術均數：主要適用于對稱分布或偏斜度不大的資料②幾何均數：多用于血清學和微生物學中⑵中位數和百分位數：①中位數：適用于所有計數資料，尤其是用于偏態分布資料②百分位數可用于任何頻數分布的資料。

3簡述描述定量資料（數值）離散趨勢的統計指標及其適用條件。⑴極差和四分位數間距：①極差：僅用于粗略地說明變量的變動范圍②四分位數間距(所有分布類型資料）⑵離均差平方和、方差(正態或接近正態分布的資料)、標準差（正態分布資料）和變異系數

4標準差和標準誤區別和聯系:聯系:都是反映變異的統計指標,標準誤是由標準差推導而來的.區別:1定義不同.2計算公式不同.3應用不同.標準差s的應用:1描述個體觀察值變異.2S結合均數X計算變異系數CV=S/X.3S結合X計算醫學參考值范圍.4S結合n計算標準誤Sx=S/√n.標準誤應用:1度量抽樣誤差.2參數估計.3假設檢驗

5簡述統計表的主要結構：標題、標目、線條、數字、文字。

6編制統計表的基本原則：①重點突出，簡單明了②主謂分明，層次清楚③數據準確、可靠。7常用的統計圖有哪些，它們分別適用于哪些情況？①直條圖：主要適用于分類變量、計數資料或計量資料的非連續資料②構成圖：常用于描述構成比的資料③趨勢圖：適用于分組標志為連續性變量的資料④直方圖：適用于表示連續變量頻數分布情況⑤箱圖：用于比較兩組或多組資料的平均指標和變異指標⑥散點圖：適用于連續性定量資料

8什么是抽樣誤差？如何度量抽樣誤差？

由抽樣造成的樣本均數與總體均數的差異稱為抽樣誤差。標準誤可以衡量抽樣誤差的大小。9什么叫相對數？常用的相對數有哪些？

為了使計數資料具有可比性取原始的兩個資料（絕對數）之比所得指標統稱為相對數，常用的種類有率、構成比與相對比。

10相對數應用時注意事項：①不要把構成比與率相混淆②使用相對數時，分母不宜過小③要注意資料的可比性④要注意使用率的標準化⑤要考慮存在抽樣誤差。

11應用直線回歸分析時的注意事項：①只有將兩個內在有聯系的變量放在一起進行回歸分析才有意義②在回歸分析中，因變量是隨機變量，自變量既可以是隨機變量，也可以是給定的量③回歸方程建立后必須做假設檢驗，只有經假設檢驗拒絕了無效假設，回歸方程才有意義④使用回歸方程計算估計值時，不可把估計的范圍擴大到建立方程時的自變量的取值范圍之外。

12實驗設計的三要素：受試對象、處理因素和實驗效應；必須遵循的基本統計原則：對照原則、隨機原則、重復原則和均衡原則。

13什么叫非參數檢驗，優缺點有哪些？

非參數檢驗是指不考慮總體的參數和總體的分布類型，而對總體的分布或分布位置進行檢驗。優點：適應性強，應用范圍較廣。缺點：若符合參數檢驗方法而用非參數檢驗，會損失信息，增加Ⅱ型錯誤。

分析題

1構成比只能說明某事物內部各組成部分的比重和分布,不能說明該事物某一部分發生的強度和頻率,只有率才能描述某事物某部分發生的強度與頻率，根據提供的信息只能計算構成比,把率和構成比混淆了.2統計表的缺點:①標題不夠明確,而且未注明時間地點②發病季節、年齡、職業三項指標機械地放在一起,內容繁雜,不簡明突出③標目設計不合理“人數”、“%”多次重復,不便比較分析④表內文字和線條過多.計算題

1配對t檢驗;(同一受試對象分別接受兩種不同處理, 同一受試對象接受某種處理的前后;配對的兩個個體分別接受兩種不同處理).1建立假設檢驗,確立檢驗水準.H0: μd=0

H1: μd≠0

α=0.05

2計算檢驗統計量.分別計算配對樣本的差值d，然后求出均數d，標準差Sdd

代入公式t=自由度ν=n-1

Sd/√n

3確定P值得出推斷結論.t＞t0.05(ν)或t＞t0.01(ν)

P<0.05或P＜0.01差別有統計學意義,拒絕H0,接受H1,可以認為兩種方法反應結果有統計學意義.2獨立樣本t檢驗: 1建立假設檢驗,確立檢驗水準.H0:μ1=μ2

H1:μ1≠μ2

α=0.05

2計算檢驗統計量.分別計算n1、x1、s1、n2、x2、s2

(n1-1)s12+(n2-1)s22x1-x2

代入公式sc2=t=ν=n1+n2-2 2n1+n2-2√sc(1/n1+1/n2)

3確定P值得出推斷結論

t＞t0.05(ν)或t＞t0.01(ν).P<0.05或P＜0.01差別有統計學意義,拒絕H0,接受H1,可以認為兩種方法反應結果有統計學意義.3四格表X2檢驗:首先通過兩率或相對比編制規范四格表

1建立假設檢驗,確立檢驗水準.H0:π1=π2aba+bH1: π1≠π2cdc+dα=0.05a+cb+dn=a+b+c+d2計算檢驗統計量.通過標準判斷是否需要校正即計算Ta=（a+b）(a+c)/n，n≥40,T≥5,應用公式 22X=(ad-bc)n/(a+c)(b+d)(a+b)(c+d)n≥40,1≤T＜5,應用公式

22X=（︴ad-bc︴-n/2）n/(a+c)(b+d)(a+b)(c+d)

3確定P值得出推斷結論.2222X＞X0.05（1）或X＞X0.01（1）

P＜0.05或P＜0.01在α=0.05或α=0.01的檢驗水準下,拒絕H0, ,可以認為兩種方法反應有差別,差別具有統計學意義。

第四篇：醫學統計學總結

醫學統計學總結

一、兩組或多組計量資料的比較1.兩組資料： 1)大樣本資料或服從正態分布的小樣本資料(1)若方差齊性，則作成組t檢驗(2)若方差不齊，則作t’檢驗或用成組的Wilcoxon秩和檢驗 2)小樣本偏態分布資料，則用成組的Wilcoxon秩和檢驗 2.多組資料： 1)若大樣本資料或服從正態分布，并且方差齊性，則作完全隨機的方差分析。如果方差分析的統計檢驗為有統計學意義，則進一步作統計分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗，Bonferroni檢驗等）進行兩兩比較。2)如果小樣本的偏態分布資料或方差不齊，則作Kruskal Wallis的統計檢驗。如果Kruskal Wallis的統計檢驗為有統計學意義，則進一步作統計分析：選擇合適的方法（如：用成組的Wilcoxon秩和檢驗，但用Bonferroni方法校正P值等）進行兩兩比較。

二、分類資料的統計分析1.單樣本資料與總體比較 1)二分類資料：(1)小樣本時：用二項分布進行確切概率法檢驗；(2)大樣本時：用U檢驗。2)多分類資料：用Pearson c2檢驗（又稱擬合優度檢驗）。2.四格表資料 1)n>40并且所以理論數大于5，則用Pearson c2 2)n>40并且所以理論數大于1并且至少存在一個理論數<5，則用校正c2或用Fisher’s 確切概率法檢驗 3)n￡40或存在理論數<1，則用Fisher’s 檢驗 3.2×C表資料的統計分析 1)列變量為效應指標，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則行評分的CMH c2或成組的Wilcoxon秩和檢驗 2)列變量為效應指標并且為二分類，列變量為有序多分類變量，則用趨勢c2檢驗 3)行變量和列變量均為無序分類變量(1)n>40并且理論數小于5的格子數<行列表中格子總數的25%，則用Pearson c2(2)n￡40或理論數小于5的格子數>行列表中格子總數的25%，則用Fisher’s 確切概率法檢驗 4.R×C表資料的統計分析 1)列變量為效應指標，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則CMH c2或Kruskal Wallis的秩和檢驗 2)列變量為效應指標，并且為無序多分類變量，行變

量為有序多分類變量，作none zero correlation analysis的CMH c

23)列變量和行變量均為有序多分類變量，可以作Spearman相關分析 4)列變量和行變量均為無序多分類變量，(1)n>40并且理論數小于5的格子數<行列表中格子總數的25%，則用Pearson c2(2)n￡40或理論數小于5的格子數>行列表中格子總數的25%，則用Fisher’s 確切概率法檢驗

三、Poisson分布資料1.單樣本資料與總體比較： 1)觀察值較小時：用確切概率法進行檢驗。2)觀察值較大時：用正態近似的U檢驗。2.兩個樣本比較：用正態近似的U檢驗。配對設計或隨機區組設計

四、兩組或多組計量資料的比較 1.兩組資料： 1)大樣本資料或配對差值服從正態分布的小樣本資料，作配對t檢驗 2)小樣本并且差值呈偏態分布資料，則用Wilcoxon的符號配對秩檢驗 2.多組資料： 1)若大樣本資料或殘差服從正態分布，并且方差齊性，則作隨機區組的方差分析。如果方差分析的統計檢驗為有統計學意義，則進一步作統計分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗，Bonferroni檢驗等）進行兩兩比較。2)如果小樣本時，差值呈偏態分布資料或方差不齊，則作Fredman的統計檢驗。如果Fredman的統計檢驗為有統計學意義，則進一步作統計分析：選擇合適的方法（如：用Wilcoxon的符號配對秩檢驗，但用Bonferroni方法校正P值等）進行兩兩比較。

五、分類資料的統計分析1.四格表資料 1)b+c>40，則用McNemar配對c2檢驗或配對邊際c2檢驗 2)b+c<40，則用二項分布確切概率法檢驗 2.C×C表資料： 1)配對比較：用McNemar配對c2檢驗或配對邊際c2檢驗 2)一致性問題（Agreement）：用Kap檢驗 變量之間的關聯性分析

六、兩個變量之間的關聯性分析 1.兩個變量均為連續型變量 1)小樣本并且兩個變量服從雙正態分布，則用Pearson相關系數做統計分析 2)大樣本或兩個變量不服

第五篇：醫學統計學總結

1、同一資料的標準差是否一定小于均數？

答：均數是描述定量資料集中趨勢的指標，而標準差是描述定量資料離散程度的指標，二者反映的是資料分布特征的兩個不同方面。

2、極差、四分位間距、標準差、變異系數的適用范圍有何異同？

答：這四個指標的相同點在于均用于描述計量資料的離散程度。不同點為：極差可用于各種分布的資料，一般常用于描述單峰對稱分布小樣本資料的變異程度，或用于初步了解資料的變異程度。若樣本含量相差較大，則不宜用極差來比較資料的離散程度。四分位間距：適用于描述偏態分布資料、兩端無確切值或分布不明確資料的離散程度。標準差常用于描述對稱分布，特別是正態分布或近似分布資料的離散程度。變異系數適用于比較計量單位不同或均數相差懸殊的幾組資料的離散程度。

3、x2檢驗用于什么？

答：x檢驗用于：推斷兩個及兩個以上總體率或構成比是否有差別，兩個分類變量間有無相關關系，多個率的趨勢檢驗，以及兩個率的等效檢驗等。此外，也用于頻數分布的擬合優度檢驗。

4、四格表的U檢驗和x2檢驗有何聯系？

答：（1）相同點：四格表的u檢驗的根據是正態近似原理（n足夠大，∏和1-∏均不太小）。能用四格表的u檢驗進行兩個率比較檢驗的資料，都可以用x檢驗。四格表的雙側u檢驗與x檢驗是完全等價的，兩個統計量的關系為u= x，u20.05/2= u20.05/1.u檢驗和卡方檢驗都存在連續性矯正問題（2）不同點：①正態分布可以確定單、雙側檢驗界值，滿足正態近似條件時，可以使用四格表的單側u檢驗。②滿足四格表u檢驗的資料，計算兩率之間的95%可信區間，尚可分析兩率之差有無實際意義。③x2檢驗還可以用于配對設計四格表，但這時推斷∏1，∏2是否有差別的x2公式不同。5．參數檢驗和非參數檢驗的區別何在？各有何優缺點? 答：區別：參數檢驗，其應用條件是已知總體的分布類型，對總體參數進行估計或檢驗。非參數檢驗，不依賴總體分布的具體形式，目的在于檢驗總體分布是否不同。（2）參數檢驗優點是符合應用條件時，檢驗效能較高。缺點是對資料要求嚴格，不能用于等級數據、一端或兩端有不確切數據，此外，還要求資料的分布類型已知和總體方差齊等條件。非參數檢驗優點是應用范圍廣，計算簡便，對資料的要求不高；缺點是若對符合參數檢驗條件的資料用非參數檢驗，則會降低檢驗效能。如需檢驗出同樣大小的差異，非參數檢驗往往需要更大的樣本含量。

6.對同一資料，又出自同一研究目的，用參數檢驗和非參數檢驗所得不一致時，宜以何者為準?答：兩者各有使用條件，究竟取哪種結論，要根據資料是否滿足該種檢驗方法的應用條件進行選擇。在符合參數檢驗的條件時，可接受參數檢驗的結論，而資料不符合參數檢驗的條件時，應以非參數檢驗的結論為佳。如總體分布為極度偏態或其他非正態分布，或者兩總體方差不齊時，此時宜采用秩和檢驗的結果。7.非參數檢驗適用于哪些情況？

答：①等級資料②偏態資料。當觀察資料成偏態或極度偏態而又未經任何變量變換，或雖經變量變換但仍未達到正態或近似正態分布時③總體分布類型未知的資料④要比較的各組資料方差不齊⑤一端或兩端有不確定數據。

8.兩樣本比較的秩和檢驗，當n1＞n2＞10時采用u檢驗，這時檢驗是屬于參數檢驗還是非參數檢驗？為什么？答：兩組比較的秩和檢驗，當n很大時，可利用秩和T的分布隨n增大漸進正態分布的性質，進行u檢驗，此時利用的并非原始數據，而是經秩變換后的數據，故仍屬非參數檢驗。9.直線回歸分析中應注意哪些問題？

答：做回歸分析一定要有專業意義，不能將毫無聯系的兩個變量作直線回歸分析；回歸分析之前首先應繪制散點圖，考查x與y之間有無直線趨勢以及是否存在異常點；考慮是否滿足建立線性回歸模型的基本假定；直線回歸方程的應用與圖示一般以自變量x的取值范圍為限；兩變量的直線關系不一定是因果關系，也可能是伴隨關系。

10.簡述直線回歸與直線相關的區別與聯系。

答：區別：①資料要求不同：直線回歸中因變量y是來自正態總體的隨機變量，而r既可以是來自正態總體中的隨機變量，也可以是嚴密控制、精確測量的變量；相關分析則要求x,y是來自雙變量正態分布總體的隨機變量，②分析目的不同：直線回歸用于說明兩變量間依存變化的數量關系；直線相關用于說明變量間的直線相關關系。聯系：①方向一致：對一組數據計算，r與b，它們的正負號是一致的。②假設檢驗等價：對同一樣本r和b的假設檢驗得到的t值相等。③用回歸解釋相關：由r2=SS回/SS總可知，若回歸平方和越接近總平方和，則r越接近于1。

11.簡述直線相關、秩相關的區別與聯系。

答：區別：①資料要求不同：直線相關要求x、y是來自雙變量正態總體的隨機變量；秩相關適用于不服從雙變量正態分布或總體分布類型未知以及用等級表示的原始數據。②相關意義不同：直線相關表示兩變量的直線相關關系存在，秩相關表示兩變量的相關關系。聯系：相關系數的取值范圍相同；秩相關是將原始數據進行秩變換，以秩次計算直線相關系數。

12.均數的可信區間和參考值范圍有何不同？

222

22答：均數的可信區間：按一定的概率100（1-α）%（即可信度）估計總體均數所在的范圍，得到的范圍亦稱可信區間。參考值范圍：醫學參考值范圍指包括絕大多數正常人的人體形態、功能和代謝產物等各種生理及生化指標常數，也稱正常值。由于存在著個體差異，生物醫學數據并非常數，而是一定范圍內波動，故采用醫學參考值范圍作為判定正常和異常的參考標準。

13秩和檢驗的優缺點是什么? 答：①不受總體分布限制，適用面廣②適用于等級資料及兩端無確定值的資料③易于理解，易于計算。缺點：是對分布類型的廣泛適應性，使其很難充分利用資料提供的信息，有時會導致檢驗效能降低。14在t檢驗和u檢驗時，何種情況下采用單側檢驗？

答：單側檢驗的備擇假設帶有方向性，如：m＞m0,實際中只可能出現一種情況。雙側檢驗的備擇假設中包含不等號（如：m≠m0），實際上包括兩種情況：m＞m0或m＜m0，無方向性。15.均數、幾何均數和中位數的適用范圍是什么？

答：均數適用于描述單峰對稱分布，特別是正態分布或近似正態分布資料的集中趨勢。（由于均數易受到極端值的影響，故不適用于描述偏態分布資料的集中趨勢，只是需采用幾何均數或中位數。）幾何均數對于原始觀察值呈偏態分布，但經過對數變換后呈正態分布或近似正態分布的資料，易用幾何均數描述其集中趨勢。常用于等比級資料或對數正態分布資料。中位數可用于各種分布的資料。對于正態分布資料，中位數等于均數；對于對數正態分布資料，中位數等于幾何均數。由于中位數不受極端值的影響，主要用于偏態分布資料，兩端無確切值或分布不明確的資料。16.標準差和標準誤有何區別與聯系，他們的用途是什么？

答：標準差：是描述對稱分布，特別是正態分布或近似正態分布資料離散趨勢（變異程度）的常用指標。總體標準差用δ表示，樣本標準差用s表示。標準誤：樣本均數的標準差稱為標準誤。樣本均數⊙的總體均數為H，各⊙圍繞H的離散程度，可以用樣本均數的標準差來描述。用途：標準差用途：①表示變量分布的離散程度②結合均數計算變異系數③結合樣本含量計算標準誤④結合均數描述分布特征。標準誤用途：表示每個樣本均數間的變異程度，描述樣本均數的抽樣誤差，即樣本均數與總體均數的接近程度，也可稱為樣本均數的標準差。17.統計圖制作的一般原則？

答：首先，根據資料性質和分析目的正確選用適當的統計圖。其次，除圓圖外，一般用直角坐標系的第一象限的位置表示。最后，繪制圖形應注意準確、美觀，給人以清晰的印象。18.各種統計圖適合于何種資料? 答：描述某連續變量的頻數分布宜選用直方圖；分析、比較獨立的或不連續的多個組或多個類別的統計量宜選用條圖，分析某指標隨時間或其它連續變量變化而變化的趨勢宜選用線圖，描述或比較不同事物內部構成時用圓圖或百分比條圖等。

19.為什么要做r和b的假設檢驗？

答：b:即使從總體回歸系數β等于零的總體中作隨機抽樣，由于抽樣誤差的存在，其樣本回歸系數b也不一定全為零。因此，求得一個樣本回歸系數時，首先，需考慮線性方程是否成立？并進行回歸系數β是否為零的檢驗。以推斷自變量x與應變量y見是否有直線關系存在。

r:假定從總體相關系數t=0的總體中隨機抽樣，由于存在抽樣誤差，所得樣本相關系數r不一定全為零。故此，求得一個樣本相關系數r值后，仍需進行總體相關系數t是否為零的假設檢驗。

20.服從二項分布的條件是什么？

答：凡具有貝努力試驗序列3個特點的變量，一般可認為服從二項分布①每次試驗的結果只能是兩種互斥的結果中的一種（A或者非A）②各次試驗的結果互不影響，即各次試驗獨立③在相同試驗條件下，各次試驗中出現某一結果A具有相同的概率∏（非A的概率1-∏）。

21.相關系數和回歸系數有什么區別和聯系？

答：直線的斜率稱為回歸系數，直線相關系數也稱積距相關系數，說明具有直線關系的兩變量間的相關方向與密切程度。它們的聯系——方向一致即r與b正負一致，假設檢驗等價。區別：資料要求不同，回歸系數方程要求服從正態分布，x精確測量嚴格控制Ⅰ型回歸，相關方程要求x，y雙重復正態Ⅱ型回歸。22多個樣本均數間的比較為什么不能用t檢驗？

答：多個樣本均數的兩兩比較又稱多重比較，其目的是推斷究竟哪些總體均數之間存在差別，由于涉及的對比組數大于2，若仍用前述的t檢驗對兩個對比組做比較，會使犯第Ⅰ類錯誤的概率增大，即可能吧本來無差別的兩個總體均數判為有差別，因此，多重比較不宜用t檢驗分別作兩兩比較。

23對同一資料，有出自同一研究目的，用參數檢驗和非參數檢驗所得結果不一致時，宜以何者為準？答：參數檢驗要求其總體分布為正態分布，總體方差齊性，非參數檢驗常用解決那些總體分布未知的統計問題，對于同一資料，又出自同一研究目的，采用參數研究還是非參數檢驗取決于資料的類型。24.為什么要進行抽樣研究？抽樣時為什么會產生抽樣誤差？

答：計量資料的總體中所含的樣本數量巨大，要獲取資料的總體均數、標準差等數據十分困難，因此醫學科學研究中通常采用的抽樣研究方法，是指從總體中隨機抽取一個樣本，用樣本信息推斷總體特征，這種分析方法稱為統計推斷。但通常情況下，樣本均數（x拔）不可能與總體均數μ正好相等，這種由個體變異產生的，隨機抽樣引起的樣本統計量與總體參數間的差異稱為抽樣誤差。25.相關系數的意義？

答：相關系數r沒有單位，取值范圍為-1≤r≤1。兩變量相關的方向用r的正負號表示，即r＞0表示正相關；r＜0表示負相關。相關系數r的大小表示密切程度，r絕對值越接近1，表示兩變量間相關關系密切程度越高。∣r∣=1表示完全相關，∣r∣=0表示無直線相關。26.方差分析的應用條件？

答：①各樣本是相互獨立的隨機樣本②各樣本來自正態分布③各樣本方差相等，即方差齊。

27.χ2檢驗要注意的問題（注意事項）？

答：① 計算χ2 值時必須用絕對數。而不能用相對數，因為χ2 值的大小與頻數大小有關。②χ2 檢驗要求理論頻數不宜太小，一般認為不宜有1/5以上格子理論頻數小于5，或一個格子的理論頻數小于1。對理論頻數太小有三種處理方法：A 增大樣本例數 B 刪除理論數太小的行或列 C 合并③當多個樣本率（或構成比）比較的χ2 檢驗結論為拒絕檢驗假設，只能認為各總體率（或總體構成比）之間總的說來有差別，但不能說它們彼此間都有差別。或某兩者間有差別。

28.非參數檢驗適用哪些情況？

答：①等級順序資料。②偏態資料。當觀察資料成偏態或極度偏態分布而又未經變量變換未達到正態或近似正態分布時，宜用非參數檢驗。③未知分布類型資料④要比較的各組資料變異度相差較大，方差不齊，且不能變換達到齊性。⑤初步分析。有些醫學資料由于統計工作量過大，可采用非參數統計方法進行初步分析，挑選其中有意義者再進一步分析⑥對于一些特殊情況，如從幾個總體所獲得的數據，往往難以對其原有總體分布作出估計，在這種情況下可用非參數統計方法。

29.為什么秩和檢驗的編秩在不同對比組間出現相同數據要給予“平均秩次”，而同一組的相同數據不必計算“平均秩次”？

答：因為在不同對比組，不取平均秩次會加大或減小某一組的秩和；而在同一組內，出現相同數據不編平均秩次，該組秩和不受影響。

30.怎樣正確使用單側檢驗和雙側檢驗？

答：根據專業知識推斷兩個總體是否有差別時，是甲高于乙，還是以高于甲，當兩種可能都存在時，一般選雙側；若根據專業知識，如果甲不會低于乙，或研究者僅關心其中一種可能時，可選用單側。一般來講，雙側檢驗較穩妥故較多用，在預實驗有探索性質時，對結果的考慮以思路較寬為好，也用雙側檢驗。單側檢驗，應以專業知識為依據，他充分利用了另一側的不可能性，故檢出效率高，但應慎用。

31.回歸系數：直線的斜率b,也稱回歸系數。統計學意義是自變量x改變一個單位時，應變量y平均變化b個單位。32.相關系數：也稱pearson積距相關系數，說明具有直線相關的兩變量間相關方向與密切程度。33.直線回歸分析中應注意的問題？

答：①做直線回歸一定要有實際意義②回歸分析之前首先應繪制散點圖。③考慮建立線性模型的基本假定④取值范圍，避免外延。⑤兩變量間有直線關系不一定是因果關系。34.相關分析應用中應注意的問題？

答：①資料要求x、y都應來自雙變量正態總體的隨機變量。②進行相關分析前，應先繪制散點圖，有線性趨勢時，才可進行相關分析。③滿足應用條件的同一份雙變量資料，回歸系數b與相關系數r的正負號一致，假設檢驗等價。④相關分析時，小樣本資料經t檢驗只能推斷兩變量間有無直線關系，而不能推斷其相關的密切程度。要推斷兩樣本間相關的程度，樣本含量必須足夠大，當r有統計學意義時，但r2較小時，下結論要慎重。35.方差分析的應用條件? 答：①各樣本是相互獨立的隨機樣本②各樣本來自正態分布③各樣本方差相等，即方差齊。

36.二項分布：貝努力試驗序列中結果A出現次數的概率分布就是～。

37.率的標準化法：為解決因內部構成不同而導致分組率比較的結果與和紀律比較結果的矛盾，選定一個共同的標準人口或標準人口構成，分別計算兩組的標準化率，這種方法稱～。

38.抽樣誤差：由個體變異產生的，隨機抽樣引起的樣本統計量與總體參考數間的差異稱～