卫生统计学复rf习题.docVIP

1.某年级甲班、乙班各有男生50人。从两个班各抽取10人测量身高，并求其平均身高。如果甲班的平均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的平均身高大于乙班？为什麽？ 答案：不能。因为，从甲、乙两班分别抽取的10人，测量其身高，得到的分别是甲、乙两班的一个样本。样本的平均身高只是甲、乙两班所有同学平均身高的一个点估计值。既使是按随机化原则进行抽样，由于存在抽样误差，样本均数与总体均数一般很难恰好相等。因此，不能仅凭两个样本均数高低就作出两总体均数熟高熟低的判断，而应通过统计分析，进行统计推断，才能作出判断。 1.简述医学中参考值范围的涵义及制定参考值范围的一般步骤。 1．医学中常把绝大多数正常人的某指标范围称为该指标的参考值范围，也叫正常值范围。所谓“正常人”不是指完全健康的人，而是指排除了所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。 制定参考值范围的一般步骤： （1）定义“正常人”，不同的指标“正常人”的定义也不同。 （2）选定足够数量的正常人作为研究对象。 （3）用统一和准确的方法测定相应的指标。 （4）根据不同的用途选定适当的百分界限，常用95%。 （5）根据此指标的实际意义，决定用单侧范围还是双侧范围。 （6）根据此指标的分布决定计算方法，常用的计算方法：正态分布法、百分位数法。 2.正态分布、标准正态分布与对数正态分布的联系与区别。 2. 三种分布均为连续型随机变量的分布。正态分布、标准正态分布均为对称分布，对数正态分布是不对称的，其峰值偏在左边。标准正态分布是一种特殊的正态分布（均数为0，标准差为1）。一般正态分布变量经标准化转换后的新变量服从标准正态分布。对数正态分布不属于正态分布的范畴，对数正态分布变量经对数转换后的新变量服从正态分布。 3.对称分布在“ 1.96标准差”的范围内，也包括95%的观察值吗？ 3.不一定。均数1.96标准差范围内包含95%的变量值是正态分布的分布规律，不是对称分布的规律。对称分布不一定是正态分布。 1．假设检验时，当P0.05，则拒绝H0，理论依据是什么？ 1．答：P值系由H0所规定的总体做随机抽样，获得等于及大于（或等于及小于）依据现有样本信息所计算得的检验统计量的概率。 当P0.05时，说明在H0成立的条件下，得到现有检验结果的概率小于，因为小概率事件几乎不可能在一次试验中发生，所以拒绝H0。同时，下“有差别”的结论的同时，我们能够知道可能犯错误的概率不会大于，也就是说，有了概率保证。 2．假设检验中与P的区别何在？ 2．答：以t检验为例，与P都可用t分布尾部面积大小表示，所不同的是：值是指在统计推断时预先设定的一个小概率值，就是说如果H0是真的，允许它错误的被拒绝的概率。P值是由实际样本获得的，是指在H0成立的前提下，出现等于或大于现有检验统计量的概率。 1．t检验和方差分析的应用条件？ 1． t检验和方差分析均要求各样本来自相互独立的正态总体且各总体方差齐。 2．如何合理选择检验水准？? 2．设置检验水准应根据研究目的，结合专业知识和研究设计要求，在末获得样本信息之前决定，而不应受到样本结果的影响。 3．以t检验为例，说明检验假设中和P的区别。 3．以t检验为例，和P都是用t分布尾部面积大小表示，所不同的是：表示I型错误的概率，即H0为真而被错误地拒绝的概率值。是在统计分析时，根据I型错误危害的大小，预先规定的，即规定统计结果为“接受 H1” 时的误判率的界限值为（即检验水准）。P值是由实际样本得出的统计结果为“接受 H1” 时误判率。根据P与的大小关系作出“不拒绝H0”或“拒绝H0”的统计推断。 1. 常用的相对数指标有哪些？它们的意义和计算上有何不同？ 1.常用的相对数指标有：率、构成比和相对比。意义和计算公式如下： 率又称频率指标，说明某现象发生的频率或强度，常以100%、1000‰等表示。 构成比又称构成指标，说明某一事物内部各组成部分所占的比重或分布。常以百分数表示。 比又称相对比，是A、B两个有关指标之比，说明两者的对比水平，常以倍数或百分数表示，其公式为：相对比=甲指标 / 乙指标（或100%） 甲乙两个指标可以是绝对数、相对数或平均数等。 2. 为什么不能以构成比代率？请联系实际加以说明。 2.率和构成比所说明的问题不同，绝不能以构成比代率。构成比只能说明各组成部分的比重或分布，而不能说明某现象发生的频率或强度。例如：以男性各年龄组高血压分布为例，50~60岁年龄组的高血压病例占52.24%，所占比重最大，60~岁组则只占到6.74%。这是因为60~岁以上受检人数少，造成患病数低于50~60岁组，因而构成比相对较低。但不能认为年龄在50~60岁组的高血压患病率最严重，而60岁以上反而有所减轻。若要比较高血压的患病率，应该计算患病率指标。 3. 应用相对数时