5医用统计学复习资料

一、名解 1.小概率原理：一个事件如果发生的概率很小的话，那么它在一次试验中是几乎不会发生 的，称之为小概率原理。统计学中，一般认为等于或小于 0.05 或 0.01 的概率为小概率。 2.小概率事件：习惯上将 p单 纯随机抽样系统抽样 分层抽样 11.卡方检验的用途：推断两个或多个样本率及构成比之间有无差别，检验分类变量配对设 计下的卡方检验，以及频数分布的拟合优度检验等。 三、单选 统计学指标（定性定量资料）的计算 统计图表（选择什么图表） 统计学方法比较（即选择哪种最好） 四：简答 1.频数分布表制作过程：连续型定量变量频数分布表的制作过程：1）计算极差（R） ，也称 全距，即数据最大值与最小值之差。2）确定组段数与组距，组段数一般取 10 左右，组距 =R/预计组段数。3）确定各组段的上下限，组段的起点为下限，终点为上限。4）列表 用途：1）揭示资料的分布类型和分布特征 2）描述分布的集中趋势和离散趋势 3）便于发 现某些特大或特小的可以值 4）便于进一步计算指标和统计分析 2.医学参考值范围制定及注意：医学参考范围：指特定的“正常”人群（排除了对所研究 的指标有影响的疾病和有关因素的特定人群）的解剖、生理、生化指标及组织代谢产物含 量等数据中大多数个体取值所在的范围。 制定步骤：1）选择足够数量的正常人作为调查对象。 2）样本含量足够大。 3）确定取单侧还是双侧正常值范围。 4）选择适当的百分界限、 5）选择适当的方法。 方法：1）百分位数法，适合于任何分布类型的资料。 2）正态分布法：适合于正态分布资料或近似正态分布资料。 3）假设检验的步骤：1）建立检验假设，确定检验水准 2）选择方法并计算统计量 3）确定 p 值 4）作出推断结论 假设检验时应注意的事项 要有严密的抽样研究设计；样本必须是从同质总体中随机抽取的；要保证组间的均衡型 和资料的可比性。 根据现有的资料的性质、设计类型、样本含量大小正确选用检验方法。 对差别有无统计学意义的判断不断绝对化，因检验水准只是人为规定的界限，是相对的。 差别有统计学意义时，是指无效假设 h0 被接受的可能性只有 5%或不到 5%，甚至不到 1%，根据小概率事件一次不可能拒 h0，但尚不能排除有 5%或 1%出现的可能，所以可能 产生第一类错误；同样，若不拒绝 h0，可能产生第二类错误。 统计学上差别显著与否，与实际意义是有区别的。如应用某药治疗高血压，平均降低舒 张压 0.5kPa，并得出差别有高度统计学意义的结论。从统计学角度，说明该药有降压作用， 但实际上，降低 0.5kPa 是无临床意义。因此要结合专业作出恰如其分的结论。 4.应用相对数的注意事项：1）防止概念混淆。2）计算相对数时分母应用足够的数量。3） 正确的合并估计频率型指标 4）资料的对比应注意可比性：a 观察对象同质，研究方法相同， 观察时间相等，以及民族、地区等客观条件一致。b 其他影响因素在各组的内部构成是否 相等。5）对相对数的统计推断 5.假设检验与区间估计之间的关系：假设检验与区间估计都是统计推断的两种方法，可信 无间用于说明量的大小，即推断总体均数的范围。假设检验用于推断质的不同，即推断两 总体均数是否不同。每一种区间估计都对应一种假设检验方法，它们之间即相互联系又相 互区别。1）置信区间具有假设检验的主要功能。2）置信区间可以提供假设检验没有提供 的信息。3）假设检验也可以提供置信区间不能提供的信息。因此，国际上规定在报告假设 检验结果的同时，必须报告相应的区间估计结果。 6.率的标准化的基本思想，应注意的问题（分析题） 率的标准化的基本思想： 要比较两个总率时，发现两组资料的内部构成（如年龄、性别构成等）存在明显不同，而 且影响到了总率的结果，这时就不宜再直接比较总率，而应考虑采用标准化法。 标准化法的基本思想，就是采用统一的标准（统一的内部构成）计算出消除内部构成不同 影响后的标准化率（调整率） ，然后再进行比较。 二、直接标准化法的计算方法 当已知所比较资料各组率 Pi，可选用直接法计算标化率。 三、间接标准化死亡比的计算方法 当所比较的资料已知各自某现象总发生数 r 及各分组观察单位数时，宜采用间接法计算标 化率。 应注意：可信区间与参考值范围的意义、计算公式和用途均不同。 1.从意义来看 95%参考值范围是指同质总体内包括 95%个体值的估计范围，而总体均数 95%可信区间是 指按 95%可信度估计的总体均数的所在范围。 2.从计算公式看 若指标服从正态分布，95%参考值范围的公式是： 1.96s。x 总体均数 95%可信区间的公式是： t0.05，v 。xnS 前者用标准差，后者用标准误。前者用 1.96，后者用 为 0.05，自由度为 v 的 t 界值。 7.两独立样本秩和检验的基本思想 8.方差分析的基本思想：根据资料的设计类型及研究目的，将总变异和自由度分解为两个 和多个部分，每个部分的变异可以用某因素作用来解释，通过比较可能由某因素所致的变 异与随机误差，即可了解该因素对测定结果有无影响。 9.标准正态分布的应用：1）确定医学参考范围 2）质量控制图，常以 2s 作为上、下警x 戒值以 3s 作为上、下控制值 3）统计处理方法的基础：4）概率估计x 10.特定条件下，二项分布、Poisson 分布可近似于某种其它的分布，这一特性拓宽了它们 的应用范围。 二项分布的正态近似：当 n 较大， 不接近 0 也不接近 1 时，二项分布 B（n，）近似 正态分布 N（n， ） 。)1( 二项分布的 Poisson 分布近似：当 n 很大， 很小，n= 为一常数时，二项分布近似于 Poisson 分布。 Poisson 分布的正态近似：Poisson 分布 P（） ，当 相当大时（20） ，其分布近似于正 态分布。 11.10 非参数适用哪些资料：1）分布型未知 2）能以严重程度、优劣等级、效果大小和名 次先后等等级资料。3）分布极度偏态。4）本组内个别变量值偏离过大，远离本组其它变 量值。5）方差不齐时。6）筛选或只需获得初步结果。特点：样本所来自的总体的分布 形式为任何形式，甚至是未知的，都能用收集资料方便，可用“等级”或“符号”来评 定观察结果。多数非参数方法比较简便，易于理解和掌握。缺点是损失信息量，适用 于参数统计法的资料用非参数统计方法进行检验将降低 非参数检验的优缺点：（简答） 优点：适用范围广 对数据要求不严 方法简便、易于理解和掌握 缺点：损失信息、检验效能低 符合条件 首选参数检验 不符合条件 非参数检验 11 线性相关与回归的区别与联系：区别 A 资料：回归Y 为正态随机变量，X 为选定变 量；X、Y 服从双变量正态分布；相关X、Y 服从双变量正态分布。B 应用：回归 由一个变量值推算另一个变量值，相关只反映两变量间互依关系。C 回归系数与原度 量单位有关，而相关系数无关。联系：1.方向一致：r 与 b 的正负号一致。2.假设检验等价： tr=tb 3.公式可以互换，互相计算 r=b 4.相关与回归可以互相解释yxl总 剩总总回 S-22llryxyx 五、分析 1.卡方检验与秩和检验（联系，区别，应用条件等方面分析）卡方检验的应用条件：计数 资料，定性资料，秩和检