第一篇：3-醫學統計方法a

《醫學統計方法》試題

醫學統計方法概述（10題）

1．某次研究進行隨機抽樣，測量得到該市120名健康成年男子的血紅蛋白數，則本次研究總體為：

A.所有成年男子B．該市所有成年男子C．該市所有健康成年男子

D．120名該市成年男子E．120名該市健康成年男子

2．醫學統計的研究內容是

A．研究樣本B．研究個體C．研究變量之間的相關關系D．研究總體E．研究資料或信息的收集.整理和分析

3．總體應該由

A．研究對象組成B．研究變量組成C．研究目的而定

D．同質個體組成E．個體組成4.在統計學中，參數的含義是

A．變量B．參與研究的數目C．研究樣本的統計指標

D．總體的統計指標E．與統計研究有關的變量

5．調查某單位科研人員論文發表的情況，統計每人每年的論文發表數應屬于

A．計數資料B．計量資料C．總體D．個體E．樣本

6．統計學中的小概率事件，下面說法正確的是：

A．反復多次觀察，絕對不發生的事件B．在一次觀察中，可以認為不會發生的事件C．發生概率小于0.1的事件D．發生概率小于0.001的事件E．發生概率小于0.1的事件

7、統計上所說的樣本是指：

A、按照研究者要求抽取總體中有意義的部分

B、隨意抽取總體中任意部分C、有意識的抽取總體中有典型部分

D、按照隨機原則抽取總體中有代表性部分E、總體中的每一個個體

8、以舒張壓≥12.7KPa為高血壓，測量1000人，結果有990名非高血壓患者，有10名高血壓患者，該資料屬（）資料。

A、計算B、計數C、計量D、等級E、都對

9、紅細胞數(1012L-1)是:

A、觀察單位 B、數值變量 C、名義變量 D、等級變量 E、研究個體

10、療效是:

A、觀察單位 B、數值變量 C、名義變量 D、等級變量 E、研究個體

答案：1C2E3D4D5A6B7D8B9B10D

數值變量資料的統計描述（13題）

1.標準正態分布曲線的特征是：

A．?=0? =0B．?=0? =1C．?=1? =0

D．?=0? =不確定E．?=1? =不確定

2.描述計量資料的主要統計指標是 ：

A.平均數B.相對數C.t值D.標準誤E.概率

3、一群7歲男孩身高標準差為5cm，體重標準差為3kg，則二者變異程度比較：

A、身高變異大于體重B、身高變異小于體重C、身高變異等于體重D、無法比較E、身高變異不等于體重

4、隨機抽取某市12名男孩，測得其體重均值為3.2公斤，標準差為0.5公斤，則總體均數95%可信區間的公式是：

A、3.2±t0.05.11 ×0.5B、3.2 ±t0.05.12 ×0.5/

C、3.2 ±t0.05.11 ×0.5/D、3.2±1.96×0.5/

E、3.2 ±2.58×0.5/

5.某組資料共5例, ?X2=190, ?X=30, 則均數和標準差分別是

A.6 和 1.29B.6.33 和 2.5C.38 和 6.78

D.6 和 1.58E 6和2.5

6．以下指標中那一項可用來描述計量資料離散程度。

A．算術均數B．幾何均數C．中位數D．極差 E．第50百分位數

7．偏態分布資料宜用下面那一項描述其分布的集中趨勢。

A．算術均數B．標準差C．中位數D．四分位數間距E．方差

8．下面那一項可用于比較身高和體重的變異度

A．方差B．標準差C．變異系數D．全距E．四分位數間距

9．正態曲線下.橫軸上，從均數?到+∞的面積為。

A．97.5%B．95%C．50%D．5%E．不能確定

10．下面那一項分布的資料，均數等于中位數。

A．對數正態B．左偏態C．右偏態D．偏態E．正態

11.對于正態分布資料的95％正常值范圍，宜選用（）A.x±2.58sB.x±1.96sC.x±2.58sxD.x±1.96sE.x±1.645s

12．做頻數表時，以組距為5，下列哪項組段劃分正確

A．0一，5一，10一，?B．0—5，5一10，10一，?

C．一5，一10，一15，?D．0—4，5—9，10一，?E．5一，7一，9一，?

13．均數與標準差之間的關系是

A．標準差越小，均數代表性越大 B．標準差越小，均數代表性越小

C．均數越大，標準差越小D．均數越大，標準差越大E．標準差越大，均數代表性越大

答案：1.B 2.A 3.D 4.C 5.D 6.D 7.C 8.C 9.C 10.E 11.B 12.A 13.A

數值變量資料的統計推斷（13題）

1.抽樣研究中，S為定值，若逐漸增大樣本含量，則樣本：

A．標準誤減小B．標準誤增大C．標準誤不改變

D．標準誤的變化與樣本含量無關E．以上都對2、12名婦女分別用兩種測量肺活量的儀器測最大呼氣率(l/min)，比較兩種方法檢測結果有無差別，可進行：

A、成組設計u檢驗B、成組設計t檢驗 C、配對設計u檢驗

D、配對設計t檢驗E、X2檢驗

3．比較兩種藥物療效時，對于下列哪項可作單側檢驗()。

A．已知A藥與B藥均有效B．不知A藥好還是B藥好

C.已知A藥不會優于B藥D.不知A藥與B藥是否均有效

E.已知A藥與B藥均無效

4.兩個大樣本均數比較的u檢驗, |u|=1.98,則統計結論是

A.P <0.05B.P <0.01C.P >0.05D.P =0.05E、P <0.005

5.配對計量資料比較的t檢驗公式中，分母是 A.dB.sdC.dD.?dE、?d2

6.配對t檢驗中，用藥前數據減去用藥后數據和用藥后數據減去用藥前數據，兩次t檢驗

A、t值符號相反，結論相反B、t值符號相同，結論相同

C、t值符號相反，但結論相同

D、t值符號相同，但大小不同，結論相反E、t值符號與結論無關

7．下面那一項小，表示用該樣本均數估計總體均數的可靠性大。

A．CVB．SC．SxD．RE．四分位數間距

8．兩個小樣本數值變量資料比較的假設，首先應考慮。

A．t檢驗B．u檢驗C．秩和檢驗

D．t檢驗和秩和檢驗均可E．資料符合t檢驗還是秩和檢驗

9．抽樣誤差是指

A.總體參數與總體參數間的差異 B．個體值與樣本統計量間的差異

C．總體參數間的差異D．樣本統計量與總體統計量間的差異E．以上都不對

10、t?t0.05,?，統計上可接受（）的假設。

A、?1??2B、?1??2C、X1?X2D、X1?X2E、以上都錯

11、統計推斷的內容：

A.是用樣本指標估計相應的總體指標B.是檢驗統計上的“假設”

C.a、b均不是D.a、b均是E、以上都錯

12、兩樣本均數比較，經t 檢驗，差別有顯著性時，P 越小，說明：

A.兩樣本均數差別越大B.兩總體均數差別越大

C.越有理由認為兩總體均數不同D.越有理由認為兩樣本均數不同 E.樣本均數與總體均數不同

13.表示均數的抽樣誤差大小的統計指標是

A.標準差B.方差C.均數標準誤D.變異系數E.極差

答案：1.A 2.D 3.C 4.D 5.C 6.C 7.C 8.E 9.D 10.B 11.D 12.C 13.C

分類變量資料的統計描述與推斷（13題）

1.描述分類變量資料的主要統計指標是:

A.平均數B.相對數C.變異系數D.相關系數E.百分位數

2.男性人口數/女性人口數，這一指標為：

A、率B、構成比C、相對比D、動態數列E、不是相對數

3、構成比有個重要特點是（）。

A、百分比總和必等于100％B、百分比總和必小于100％

C、百分比總和必大于100％D、以上均不對E、以上都錯

4．標化后的總死亡率()。

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.它不隨標準選擇的變化而變化

D．它反映了事物實際發生的強度E.以上都不對

5．關于相對數,下列哪一個說法是錯誤的A.相對數是兩個有聯系的指標之比

B.常用相對數包括相對比,率與構成比

C.計算相對數時要求分母要足夠大

D.率與構成比雖然意義不同,但性質相近, 經常可以混用

E.計算相對數時不要求分母要足夠大

6.隨機選取男200人,女100人為某寄生蟲病研究的調查對象,測得其感染陽性率分別為20%和15%，則合并陽性率為__________

A.35%B.16.7%C.18.3%D.無法計算E、30%

7.對兩地的結核病死亡率比較時作率的標準化,其目的是：

A.為了能更好地反映人群實際死亡水平

B.消除兩地總人數不同的影響

C.消除各年齡組死亡率不同的影響

D.消除兩地人口年齡構成不同的影響

E、以上都不對

8．四格表資料的卡方檢驗時無需校正，應滿足的條件是()。

A.總例數大于40B.理論數大于5C.實際數均大于l

D.總例數大于40且理論數均大于或等于5E.總例數小于40

9．計算相對數的目的是

A.為了進行顯著性檢驗B．為了表示絕對水平

C．為了便于比較D．為了表示實際水平E．為了表示相對水平

10．相對數使用時要注意以下幾點，其中哪一項是不正確的A．比較時應做假設檢驗B．離散程度和變異程度C．不要把構成比當率分析D．二者之間的可比性E．分母不宜過小

11、四個樣本率作比較，χ2>χ2

0.01(3)，可認為:

A、各總體率不同或不全相同B、各總體率均不相同C、各樣本率均不相同D、各樣本率不同或不全相同E.各總體率和各樣本率均不同或不全相同

12、?2檢驗適用于比較：

A、兩個率差別的顯著性B、多個率差別的顯著性C、兩個或多個構成比差別的顯著性D、以上都可以E、以上都錯

13、某研究者對50份痰液標本，每份分別接種在甲乙培養基上，觀察結核桿菌的生長情況并想比較兩種培養基的培養效果是否一致，資料見下表。問應該選擇的統計方法是：

A.確切概率法B.四格表資料的?檢驗C.配對計數資料的?檢驗

D.行乘列表資料的?檢驗E.配對計量資料的t檢驗

甲培養基

﹢

﹣

乙培養基 ﹢ ﹣ 23 12 7 8 合計35 15 22

2答案：1.B 2.C 3.A 4.A 5.D 6.C 7.D 8.C 9.C 10.B 11.A 12.D 13.C

統計表與統計圖（4題）

1．為表示某地近20年來嬰兒死亡率的變化情況，宜繪制()。

A.普通線圖B.直方圖C.直條圖D.散點圖E.統計地圖

2.某醫院收集了近期門診病人的病種構成情況資料，宜繪制：

A.直條圖B.圓圖C.線圖D.直方圖E.半對數線圖

3.圖示某地某年流行性乙型腦炎患者的年齡分布,宜繪制:

A.條圖B.百分條圖C.圓圖D.直方圖E.線圖

4.比較1995年某地三種傳染病白喉、乙腦、痢疾的病死率，選擇的統計圖是

A.直方圖B.半對數圖C.條圖D.線圖E.百分圖

答案：1.A 2.B 3.D 4.C

第二篇：醫學統計方法小結

統計方法小結

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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 c2

3)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從雙正態分布，則用Spearman相關系數進行統計分析 2.兩個變量均為有序分類變量，可以用Spearman相關系數進行統計分析

3.一個變量為有序分類變量，另一個變量為連續型變量，可以用Spearman相關系數進行統計分析

七、回歸分析

1.直線回歸：如果回歸分析中的殘差服從正態分布（大樣本時無需正態性），殘差與自變量無趨勢變化，則直線回歸（單個自變量的線性回歸，稱為簡單回歸），否則應作適當的變換，使其滿足上述條件。2.多重線性回歸：應變量（Y）為連續型變量（即計量資料），自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續型變量、有序分類變量或二分類變量。如果回歸分析中的殘差服從正態分布（大樣本時無需正態性），殘差與自變量無趨勢變化，可以作多重線性回歸。

1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用

3.二分類的Logistic回歸：應變量為二分類變量，自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續型變量、有序分類變量或二分類變量。1)非配對的情況：用非條件Logistic回歸

(1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

(2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用 2)配對的情況：用條件Logistic回歸

(1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

(2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用

4.有序多分類有序的Logistic回歸：應變量為有序多分類變量，自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續型變量、有序分類變量或二分類變量。1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用

5.無序多分類有序的Logistic回歸：應變量為無序多分類變量，自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續型變量、有序分類變量或二分類變量。1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用

八、生存分析資：要求資料記錄結局和結局發生的時間（如；死亡和死亡發生的時間）

1.用Kaplan-Meier方法估計生存曲線 2.大樣本時，可以壽命表方法估計

3.單因素可以用Log－rank比較兩條或多條生存曲線 4.多個因素時，可以作多重的Cox回歸

1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

2)實驗性研究：在保持主要研究因素變量（干預變量）外，可以適當地引入一些其它可能的混雜因素變量，以校正這些混雜因素對結果的混雜作用

第三篇：醫學統計學統計方法總結

計量資料：

一、描述性分析

集中趨勢：對稱——算術均數偏態——中位數等比——幾何均數 離散趨勢：對稱——方差、標準差偏態——四分位數間距

均數懸殊或單位不同的資料比較——變異系數

二、統計推斷（根據樣本推斷總體）1.參數（均數）估計總體方差未知——總體方差已知——

參考值范圍：單雙側正態分布——

X?u?S

(x?t?/2v

snsn,x?t?/2v

s

sn))

(x?u?/2,x?u?/2

n

X?u?SX?u?S

偏態分布——百分位數法

二者的含義、用途 2.假設檢驗

（1）均數的比較（正態）

單個樣本、配對（與兩獨立樣本的區別）兩樣本（方差齊——t檢驗

方差不齊——校正t檢驗或秩和檢驗或變量轉換）多樣本：方差齊完全隨機設計方差分析隨機區組設計方差分析

方差不齊——秩和檢驗或變量轉換

非正態：秩和檢驗或變量轉換

F—+—>t

兩兩比較：SNK任兩個對比

LSD一對或幾對比較

Dunnet 實驗與對照組比較

t——>FF=t

2(2)方差比較

兩個方差：F檢驗（正態）

多個方差：Bartlett（正態）

Levene檢驗

假設檢驗注意事項

計數資料

一、描述性分析

頻率或嚴重程度——率

比重或構成——構成比

一指標為另一指標的若干倍或百分比——相對比

應用注意：不能以比代率、可比性、樣本率不能直接對比

率或構成比比較：

1.若某因素內部構成不同并且影響比較，進行標化

二、統計推斷

1.參數估計

二項分布率的估計：查表或正態法

泊松分布均數估計：查表或正態法

2.假設檢驗

單個樣本率：直接法或二項分布U檢驗泊松分布U檢驗（率很小）兩樣本率的比較：四格表?2檢驗（校正）

二項分布U檢驗（n大、np>5,n(1-p)>5）

泊松分布U檢驗（（率很小）

精確概率法

多個率或構成比比較：?2檢驗(理論數不能小于1或小于的理論數

不能多于5分1)

兩兩比較：

任兩個對比、實驗與對照組比較

等級資料：-----效應比較

秩和檢驗

兩變量關系：

1.定量（計量資料）正態pearson相關 回歸

非正態秩相關

2．無序分類定性

3.有序分類定性?2檢驗和列聯相關系數

（1）單向有序分組有序、指標無序卡方檢驗分組無序、指標有序秩和檢驗

（2）雙向有序

屬性相同屬性不同Kappa檢驗 線性趨勢秩相關

第四篇：醫學統計常見資料統計方法歸類

醫學統計常見資料統計方法歸類

計量資料：

一、統計描述： frequencies（均數、中位數、4分位間距）

二、統計推斷：t

1．t檢驗： 適用于兩計量數據間平均水平的比較(compaire means)

1）一個樣本和一個總體比較：單個樣本t檢驗One Sample T Test

2）兩個樣本：

（1）完全隨機分組—成組資料比較：兩獨立樣本t檢驗(Independent Sample T Test)要求：樣本來自正態總體、方差齊

（2）配對設計的兩樣本資料：配對t檢驗(Paired Sample T Test)往往是：A）治療前后數據比較

B）同一個樣本用兩種不同方法處理后的數據間比較

2．方差分析：適用于兩個及兩個以上計量數據間平均水平的比較(compaire means)

1）單因素的方差分析：往往是隨機分組的多個均數間比較One-Way ANOVA

2）雙因素方差分析：除了組別因素外還有配伍因素（用SPSS中一般線性模型）

3．非參數檢驗：適用于資料總體分布類型不清，或者偏態資料，或者方差不齊的情況下

比較計量資料間總體分布的差異。(nonparametric tests)

1）配對計量資料：兩相關樣本非參數（秩和）檢驗2 –related sample test

2）成組的兩樣本資料兩獨立樣本非參數（秩和）檢驗2-independent sample test

3）多組資料的比較多個獨立樣本非參數（秩和）檢驗 K-independent sample test

計數資料：

卡方檢驗：適用于兩個率或構成比間以及多個率或構成比間比較

1． 四格表卡方檢驗：兩個率或構成比間比較差異（descriptive statistics--crosstabs）

1）非校正卡方：條件：n>40 , T>5Pearson Chi-Square

2)校正卡方 ：條件：n>40 , 1

3)確切概率計算卡方：條件：n<40或者T<1Fisher's Exact Test

4）配對資料卡方：條件：配對設計的資料McNemar Test

2.行列表卡方檢驗：

1）條件：少于1/5的格子的理論數小于5Pearson Chi-Square

2）若不滿足以上條件：可以（1）增加樣本含量（2）合理合并（3）刪除該行或列

3）卡方分割：

等級資料：

非參數檢驗：

成組的兩樣本資料兩獨立樣本非參數（秩和）檢驗

多組資料的比較多個獨立樣本非參數（秩和）檢驗

雙變量計量資料： 相關回歸分析(一元回歸、相關X與Y的問題)

生存隨訪資料：生存分析 1）大樣本：壽命表2）小樣本：LogRank Test

第五篇：醫學統計總結

研究生三班王穎（穎）學號 20130307

計量資料

一．統計描述

頻數分布：

1.頻數分布表

2.頻數分布圖 可以用來判斷計量資料的分布類型，以便于進一步做統計分析和處理外，還可以進行病因研究和疾病預防控制。

集中趨勢的描述：

1.算術平均數 反映一組呈對稱分布的變量值在數量上的平均水平。

2.幾何平均數 反映一組經對數轉換后呈對稱分布的變量值在數量上的平均水平，常適

用于免疫學指標

3.中位數 將n個變量值從大到小排列，位置居于中間的那個數。適用于各種分布類型，尤其是偏態分布和一端或兩端無確切數值的資料。

4.百分位數PX常用于確定單峰偏態分布資料的醫學參考值范圍（要求樣本含量要足

夠大）；

離散趨勢的描述：

1.極差 常用來說明傳染病、食物中毒等的最短和最長潛伏期；一組變量值的最大值與

最小值之差。

2.四分位數間距 是由第3四分位數P75和第1四分位數P25相減而得，記為QR。

3.方差和標準差 方差就是離均差平方和除以N。

標準差就是方差的平方根。

4.變異系數 用于觀察指標不同時和均數相差較大時，記為CV。用于兩種或多種不同

性質變量變異程度的直觀比較；在實驗方法學研究中，用來表示方法的精密度。

二．統計推斷

單因素

單樣本（單組設計）一個樣本指標和一個已知的總體指標做比較

1.樣本含量較小n<60且樣本來自正態分布的總體時——單樣本t檢驗

2.樣本含量較大時——u檢驗

3.樣本來自的總體不服從正態分布——Wilcoxon符號秩檢驗

兩相關樣本（配對設計）兩同質受試對象配成對子分別接受兩種不同處理；同一受試對

象分別接受兩種不同處理；同一受試對象接受處理前后。

1.兩樣本差值服從正態分布——配對t檢驗

2兩樣本差值不服從正態分布——配對樣本比較的Wilcoxon符號秩檢驗

當n≤50時，查T界值表。

當>50時。可用正態近似法作——u檢驗

兩獨立樣本（成組設計）適用于完全隨機設計兩樣本的比較

1.兩樣本含量較小n1≤60或（和）n2≤60，兩樣本的總體均服從正態分布且總體方差

相等，——兩獨立樣本t檢驗

2.兩樣本含量較小n1≤60或（和）n2≤60，兩樣本的總體均服從正態分布但總體方差

不相等，——兩獨立樣本 t’檢驗或秩轉換的非參數檢驗

3.兩樣本的總體有一不服從正態分布或總體方差不相等——兩獨立樣本的Wilcoxon秩

和檢驗當n1≤10和n2－n1≤10時，查T界值表。

當n1>10或n2－n1>10時，可用正態近似法作——u檢驗

多個獨立樣本（單因素多水平設計）

1.完全隨機設計資料的方差分析

多個樣本的總體均服從正態分布且總體方差相等——單向分類的方差分析

多個樣本的總體有一服從正態分布或總體方差不相等——Kruskal-Wills H檢

驗或進行變量變換后采用單向分類的方差分析Kruskal-Wills H檢驗當樣本個數g=3和每個樣本例數≤5時，查H界值表。

當g=3且最小樣本例數>5或g>3時，則H近似服從

χ2分布，查χ2界值表。

2.隨機區組設計資料的方差分析

對于正態分布且方差齊的資料——雙向分類的方差分析

對于分正態分布或（和）方差不齊的資料——Friedman M檢驗或進行變量變換

后采用雙向分類的方差分析。

Friedman M 檢驗 當n≤15和g≤15時，查M界值表。

當n>15或g>15時，可用卡方近似法，查χ2界值表。

實際上，當g>4或者g=4且n>5或者g=3且n>9時，就可用

χ2近似法，查χ2界值表。

多個獨立樣本間的多重比較

多個樣本均服從正態分布且方差齊

1.LSD-t檢驗 適用于一對或幾對在專業上有特殊意義的樣本均數間的比較。

2.Dunnett-t檢驗 適用于g－1個實驗組與一個對照組均數差別的多重比較。

3.SNK-q檢驗 適用于多個樣本均數兩兩之間的全面比較。

多個獨立樣本有一不服從正態分布或方差不齊的兩兩比較—— Nemenyi法檢驗

多個相關樣本有一不服從正態分布或方差不齊的兩兩比較——q檢驗

多因素

隨機區組設計

SS總=SS處理+SS區組+SS誤差

1.觀察指標呈正態分布——ANOVA

多個樣本均數兩兩之間的全面比較——SNK-q檢驗

2.觀察指標不呈正態分布——Friedman M檢驗

當n≤15和g≤15時，查M界值表。當n>15或g>15時，可用卡方近似法，查χ2界值表。

實際上，當g>4或者g=4且n>5或者g=3且n>9時，就可用

χ2近似法，查χ2界值表。

多個相關樣本兩兩比較的q檢驗

析因設計——方差分析

完全隨機的析因設計 SS總=SSA+SSB+SSAB+SSE

隨機區組的析因設計 SS總=SSA+SSB+SSAB+SSE+SS區組

正交設計 是非全面實驗，g個處理組是各因素個水平的部分組合。適用于尋找療效好的藥物配方，醫療儀器多個參數的優化組合，生物體的培養條件等。

當以篩選各因素各水平最佳組合條件為目的時——直接分析，算一算

當需對實驗結果進行統計推斷時——方差分析

重復測量設計——方差分析

計數資料

一．統計描述

1.絕對數 如某病的出院人數、治愈人數、死亡人數等，通常不具有可比性。

2.強度相對數 說明某現象發生的頻率或強度又稱為率。

率=某時期內發生某現象的觀察單位數/同期可能發生某現象的觀察單位數×比例基數

3.結構相對數 表示事物內部某一部分的個體數與該事物各部分個體數的總和之比，用來說明各構成部分在總體中所占的比重和分布，又稱為構成比。構成比=某一組成部分的觀察單位數/同一事物各組成部分的觀察單位數×100%

4.相對比 簡稱比，是兩個有關指標之比，說明兩指標的比例關系。

相對比=甲指標/乙指標×100%

二．統計推斷

樣本率與總體率的比較

當n較大、p和1－p均不太小，如np和n（1－p）均大于5時——u檢驗 兩樣本率的比較

當n1與n2均較大，且p1、1－p1與p2、1－p2均不太小，如n1p1、n1（1－p1）與n2p2、n2（1－p2）均大于5時——u檢驗

當n≥40且所有的T≥5時——χ2檢驗的基本公式或專用公式，當P≈ɑ時，改用四格表資料的Fisher確切概率法。

當n≥40但有1≤T≤5時——χ2檢驗的校正公式或Fisher確切概率法。

當n<40或T<1時——用四格表資料的Fisher確切概率法。

配對四格表資料的χ2檢驗

當b+c≥40時——一般公式

當b+c<40時——校正公式

多個樣本率的比較 ——R×C表的χ2檢驗

多個樣本率間的多重比較——χ2分割法

兩個樣本構成比比較—— R×C表的χ2檢驗

等級資料

等級資料兩獨立樣本比較——兩獨立樣本的Wilcoxon秩和檢驗

等級資料兩相關樣本比較——兩相關樣本的Wilcoxon符號秩檢驗

等級資料多個獨立樣本比較——多個獨立樣本的Kruskal-Wills H檢驗