卫生管理统计

名词解释：1、变量、总体：总体是根据研究目的确定的同质观察单位某测量值的集合;变量是指根据研究目的确定观察单位之后，研究者需要对每个观察单位的某项特征进行观察或测量，这种特征能表现观察单位的变异性。2、医学正常值范围：又称参考值范围，医学上常把包括绝大多数人某项指标的数值范围称为该指标的正常值范围。3、假设检验：又称显著性检验，是用于判断样本指标与总体指标之间或样本指标与样本指标之间的差异有无统计学意义的一种统计方法。4、非参数检验：是一种不依赖总体分布类型，也不对总体参数进行统计推断的假设检验。5、相关系数：亦称Pearson积差相关系数，用p表示，r表示样本相关系数，用来说明具有直线关系的两变量间相关的密切程度与相关方向。6、回归系数：即回归直线的斜率。在直线回归方程中用b表示，b的统计意义为X每增减一个单位时，Y平均改变b个单位。7、第一类错误：拒绝了实际成立的H0,“弃真”用a表示。8、第二类错误：接受了实际不成立的H0，“存伪”用0表示。9、抽样研究：从总体中抽取样本，根据样本信息来推断总体特征的方法。10、死因顺位：按各类死因构成比的大小由高到低排列的位次。11、概率：是描述随机事件发生可能性大小的一个度量。12、等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等级资料。13、计量资料：是测量每个观察单位某项指标得到定量的测量值。表现为数值大小，且有度量衡的单位。14、计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组，所得观察单位数称为计数资料，其观察值是定性的。15、检验水准：具体发生概率小于多少才算是小概率事件，是需要在解决实际问题的时候预先设计的，即检验水准a。16、参数：描述总体特征的概括性数字度量，是研究者想要了解的总体的某种特征值。17、统计量：统计上把由样本计算得到的反映样本资料特征的统计指标称为统计量。18、P值：是结果可信程度的一个递减指标。P值越大，越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标°P=0.05通常认为是可接受错误的边界水平。19、标准化法：就是采用统一的标准构成，以清除年龄、性别、工龄、病情等因素构成不同对病死率、死亡率、治愈率等的影响，便算得的标准化率具有可比性。20、正态分布：随机变量X满足一个期望为》，方差为6八的高斯分布，记为N（卩，6「。21、可信区间：区间估计是按照给定的概率（1-a）所确定的包含总体参数的一个范围，该范围称为总体参数的置信区间，也称可信区间。22、误差：测量值与真实值之间的差异。23、抽样误差：抽样引起的样本统计量与总体参数之间的差异，或者不同样本统计量之间的差异。24、系统误差：由于仪器未校正，测量者感官的某种偏差，医生掌握疗效偏高或偏低等原因，使观察值不是分散在真值的两侧，而是有方向性，系统性，周期性地偏离真值，可通过实验设计和完善技术等措施来消除或使之减少。25、标准误：用于表示均数抽样误差的指标，叫做样本均数的标准差，也称标准误。26、标准差：反映一个数据集的离散程度，将方差开方所得。27、中位数：将n个数据从小至大按顺序排列，位次居中的观察值或为次居中两个观察值的均数，记为Me。28、直线相关分析：描述两变量间是否有直线关系以及直线关系的方向和密切程度的分析方法。29、直线回归分析：利用数理统计中的回归分析，未确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。30、单纯随机抽样：即简单随机抽样，指从总体N个单位中任抽取n个单位作为样本，是每个样本被抽中的概率相等。31、分层抽样：按与研究目的明显有关的因素或特征，将观察单位分为若干的类型或组别，然后从每一层中按比例抽取一定数量的观察单位组成样本。32、系统抽样：即等距抽样，首先将总体中各单位按一定顺序排列，根据样本容量要求确定抽取间隔，随机确定起点，每隔一定的间隔抽取一个单位的一种抽样方式。33、整群抽样：先将总体按照某种与主要研究指标无关的特征划分为R个“群”每个“群”包含若干个观察单位，然后再随机抽取R个“群”对该群中的所有调查对象都进行调查。34、统计表、统计图：展现统计分析事物及其指标的表格；包括条图、百分条图、线图、圆图、半对数线图、箱图、散点图，利用点的位置，线段的升降，直线的长短和面积的大小等各种几何图形，将研究对象内部的构成，对比情况，分布特点和相互关系等特征形象地表达出来。35、动态数列：按时间顺序将一系列统计指标绝对数、相对数或平均数排列起来，用以观察和比较该事物在时间上的变化和发展趋势。36、变异系数：CV=S/X，是一组数据的标准差与均数之比，是数据离散程度的相对度量代表值。37、决定系数：回归平方和与总离均差平方和之比。简答题：1、正态分布有什么基本特征？有哪几个参数？基本特征：正态分布只有一个高峰，高峰位置在X=M;正态分布以均数为中心，左右对称。参数：均数，标准差2、什么叫标准正态分布？标准正态分布又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。3、什么是正常值范围？制定正常范围的基本步骤是什么？正常值范围：又称参考值范围，指绝大多数正常人的某指标范围步骤：1.抽取足够例数的正常人样本对选定的正常人进行准确而统一的测定决定取单侧范围值还是双侧范围值选定适当的百分范围5•估计界值4、标准差与变异系数的异同点有哪些?变异系数：CV=标准差/平均值可见：变异系数是无量钢的。而平均值和标准差的量纲相同，都为随机变量的量纲。比较量纲不同的两个随机变量的分散度时用变异系数为好；量纲相同的两个随机变量但平均值差别较大时用变异系数评价分散度；用变异系数评价分散度时消除了平均值大小的影响5、正态分布法与百分位数法制定正常值范围各有什么特点？正态分布：条件是资料服从正态分布，样本均数和标准差趋于稳定，样本含量不少于50例为宜，亦可用于经变量变换后服从正态分布的资料，如对数正态分布百分位数：条件是样本含量较多，分布趋于稳定，样本含量不少于150例，适用于偏态分布资料6、样本均数的分布有哪些基本特征？样本均值的抽样分布在形状上是对称的。若总体为未知的非正态分布时，只要样本容量n足够大（通常要求n三30）,样本均值仍会接近正态分布。这就是统计上著名的中心极限定理。随着样本量n的增大，不论原来的总体是否服从正态分布,样本均值的抽样分布都将趋于正态分布，其分布的数学期望为总体均值“，方差为总体方差的1/n。当总体服从正态分布时，样本均值一定服从正态分布，即有X~N（）如果总体不是正态分布，当n为小样本时（通常n<30），样本均值的分布则不服从正态分布，服从t分布。7、总体均数的可信区间的宽度说明什么？可信区间的可信度说明了精确度，宽度说明了精密度，可信度越高；精密度越高，区间越短，精密度越高。8、正态分布、标准正态分布和t分布有什么联系和区别？联系:都是对称的连续型分布，正态分布可以通过线性转换转化成标准正态分布，t分布在自由度较大时趋向标准正态分布。区别:①正态分布是与自由度无关的一条曲线，t分布是依自由度而变的一组曲线。正态分布和标准正态分布可用于u检验，参考值范围制定、质量控制等，t分布主要用于t检验或总体均数的可信区间。9、总体标准误和样本标准误的意义和应用有什么区别？总体标准误：表示个体间差异大小的指标，反映了整个样本对于样本平均数的离散程度，是数据精密度的衡量指标。样本标准误：反映样本平均数对总体平均数的变异程度，从而反映抽样误差的大小，是量度结果精密度的指标。应用：①总体标准误一般用于一组样本变量的分散程度，可作质量控制，正常值上下警戒值。②样本标准误一般用于统计推断中，主要包括假设检验和参数估计，样本平均数的假设检验、参数的区间估计和总估计等。10、两样本均数比较时为什么要作统计检验？样本均数之间的差异是客观存在的，这种表面的差异不能直接判断总体均数间间一定有差别，为了判断总体间均数是否有差别，我们必须对现有的样本均数作统计上的假设检验。11、我们班级全体男女同学的平均血压作比较，要不要作统计检验？班级全体男女同学的平均血压已经是两个总体均数（这两个总体不是太大所以全面调查可行），总体均数已知，比较就不用分别抽样作假设检验了。12、在t检验中，如果无效假设成立，中间的95%的t值的范围是什么？查表（统计书）13、t检验中第一类错误的概率是怎么决定的？为什么一般t检验中不显示第二类错误的概率？t检验中，设定a，—般a=0.05,目的就是将统计推断上允许犯I类错误的概率控制在5%以下，第I类错误的概率为1-a，确定了a，第I类错误的概率也就确定了，不用显示，1类错误概率由研究者要求决定。14、两样本均数的差别作统计检验，P>0.05,你对此结果如何解释？若P<0.05，又有哪些具体解释？P>0.05,P>a（a=0.05）,接受H0（检验假设），总体均数相同P<0.05,P<a（a=0.05）,接受H1（备择假设），总体均数不全相同15、两样本均数差别的t检验中，什么情况下作单侧检验？什么情况下作双侧检验？单侧：H1：u>u0或u<u0;双侧：H1：u=/=u016、对样本均数与总体均数或对两样本均数的差别作统计检验，可信区间和t检验有什么关系？可信区间包含H0，按a水准，不拒绝H0;若不包含H0,则按a水准，拒绝H0,接受H117、t检验要求什么基本条件？1•正态性：样本来自正态总体，特别是n较小时方差齐性：样本代表的总体方差相等，特别是对于两样本均数比较的t检验3•样本例数较小（n<50）18、t检验基本步骤是什么？建立假设检验；确定检验水准和单、双侧；选定检验方法和计算统计量；确定P值；推断结论19、线性回归和线性相关分析的目的是什么？线性回归的目的是要建立回归方程，了解自变量X与应变量Y之间的数量关系，以便于通过X去推算或预测Y线性相关是通过相关系数刻画两个变量之间的相互紧密程度和变化方向20、线性回归和线性相关分析对数据有什么要求？线性回归（又叫直线回归）：要求自变量可精确测量和严格控制误差；线性相关（直线相关）：要求两个自变量服从双变量正态分布21、建立回归方程用的是什么方法？最小二乘法：各散点距离回归直线纵向距离平方和为最小而得到直线22、相关系数有什么性质？相关系数pXY取值在-1到1之间，pXY=0时，称X,Y不相关；|pXY|=1时，称X,Y完全相关，此时，X,Y之间具有线性函数关系；|pXY|<1时，X的变动引起Y的部分变动，pXY的绝对值越大，X的变动引起Y的变动就越大，|pXY|>0.8时称为高度相关，当0.5〈|pXY|〈0.8时称为显著相关，当0.3〈|pXY|<0.5时，成为低度相关，当|pXY|<0.3时，称为无相关。23、为什么要对样本回归系数及样本相关系数作统计检验？样本统计量都存在抽样误差，样本回归系数及样本相关系数都是用数学公式计算的，但是如果他们的对应总体参数本身为0的话，那么总体就没有线性相关或回归关系，所以必须对他们的总体参数作假设检验，如果假设检验的结果总体系数不为0,样本回归系数以及样本相关系数就具有统计学意义，可以证明他们的回归或相关关系，如果总体系数为0,那么样本回归系数以及样本相关系数就没有统计学意义。24、同一批样品用两种方法测定结果的相关系数是0.95,能否说两方法测定结果相同？不能，相关系数本身还需要假设检验，另外就算两个变量高度相关，也不能说明测量结果一致。测定一致的两种结果一定高度相关，但是高度相关的两个结果未必相同。25、回归和相关分析中的t检验是双侧的还是单侧的？其意义是什么？双侧检验是否有回归或相关关系。26、r和b的意义是否相同？它们的假设检验的意义是否相同？不同，r表示相关系数，b表示回归系数27、行X列表资料作x2检验的目的是什么？推断两个或多个总体率或构成比是否相同28、四格表的X2检验对数据有什么要求？T〉=5,N〉=40直接用X2检验；2.1〈=T〈5,N〉=40校正X2检验；T〈1或N〈40不能用X2检验，可用四格表概率法29、X2值的校正是什么意思？怎么进行校正？x2分布是一种连续型分布，而四格表资料是分类资料，属离散分布。由比计算的卡方值的抽样分布也应当是不连续的。当样本量较小时，两者间的差异是不可忽略的，应进行连续性校正（在每个单元格的残差中都减去0.5）,公式如下：（我是公式）30、配对X2检验适用于什么情况？为什么要作四格表的配对设计？1•随机配对设计。即将生物学性质相同或相近的受试对象配成对子，然后随即地将同一对中的两个受试对象分配到两个处理组，分别给予不同的处理。同一批受试对象实验前后比较。用两种不同的方法测量同一批样品的某一指标。用两种不同的方法对同一批受试对象进行评价或处理。当研究结果的反应变量为二分类变量时，为表述全面，用“+”“-”表示其结果取值，于是配对资料可整理成配对四格表。31、四格表确切概率法检验的基本要求是什么？当四格表资料中出现n<40或有一个格的理论数Tvl。或用x2=（公式）与x2=（公式）计算出X?值后所得的概率p^a时。32、四格表确切概率法检验与X2检验在应用上有哪些相同点和不同点？相同：都可以对数据进行检验不同：对数据的要求不同：当n>=40且T〉=5时，用X2检验；当n〈40时，或有T<1的格子时，用四格表资料的Fisher确切概率法。33、什么叫非参数统计方法？非参数统计方法有哪些特点？定义：总体分布未知或者不清楚，不对总体分布中的参数进行估计或检验的统计方法。优点：适用范围广；收集资料方便；计算相对简单缺点：对于符合参数检验要求的资料，如果用非参数的方法，会降低统计效率，不能对总体参数进行估计，因此没有概括性的数字说明整体。34、对于正态分布资料，用非参数统计方法作分析是否可以？有何影响？可以，但会降低检验效能。35、如何判断一组数据是否服从正态分布？频数分布图，前人经验，偏度系数和峰度系数的检验36、发病率、患病率、病死率和死亡率存在什么联系和区别？关系：患病率取决于发病率和病程，患病率的变化反映出发病率的变化。区别：1.发病率表示在一定期间内，一定人群中某病新病例出现的频率2•患病率指特定时间内总人口中某病新旧病例所占比例3.病死率表示一定时期内，患某病的全部病人中因该病死亡的比例4•死亡率表示一定期间内，在一定人群中，死于某病的频率37、疾病统计有几类指标，各有什么意义？发病率：可以探讨疾病的危险因素，评价疾病防治效果。患病率：可以用于抽述病程较长或发病时间不易明确的疾病的患病情况。治愈率：有效率与生死率，用于评价急性病危险或防治效果。生存率：反映疾病对生命的危害度，常用于慢性病的远期治疗效果评价或预后的评估。38、反映疾病的预防效果和治疗效果的指标有哪些？各有什么特点？39、如何表达一批计量数据的基本特征？集中趋势的描述：算术均数、几何均数、中位数、众数调和均数。离散趋势的描述：极差、四分位数间距、方差标准差、变异系数。40、表达中心位置（集中趋势）的指标有几个，各适用于什么情况，有什么优缺点？均数：反映一组观察值在数量上的平均水平应用：单峰对称分布的资料，特别是正态分布或者近似正态分布优点：直观，容易理解，计算简单缺点：对等比级数资料、近似倍数关系的资料等几种趋势的代表性较差几何均数：变量对数值的算术均数的反对值应用：等比级数资料、近似倍数关系的资料或者对数正态分布资料优点：回避了极大极小值的影响缺点：对呈明显偏态的资料，分布的一端或者两端无确定数值的资料，分布不清的资料不能很好地反映平均水平3•中位数：将一组观察值从小到大顺序排列，居于中间位置的数值应用：呈明显偏态的资料：分布的一端或者两端无确定数值的资料；分布不清的资料优点：对极值不敏感缺点：并非考虑了每个观察值4•百分位数：一种位置指标（其余同中位数）5•众数：是一组数据中出现次数最多的值应用：适用于大样本优点：无缺点：较粗糙，对于进一步的统计学计算与分析不具备应用价值41、标准差有何用途？①反映一组数据的变异程度②说明均数的代表性。标准差大，说明均数的代表性较差，反之，说明均数的代表性好。③和均数一起，用于参考值范围的制定。④用于计算变异系数。42、表示离散度的指标有哪几个，各适用于什么情况，有什么优缺点？极差：是一组定量资料中最大值与最小值的差应用：疾病潜伏期等优点：应用便捷缺点：只能反映最大值和最小值；样本含量越大，极差可能越大；抽样误差较大2•四分位数间距：一组定量资料中，某两个百分位数之差应用：偏态分布优点：比极差的稳定性好缺点：未考虑全部观察值的变异程度3•方差与标准差：反映一组数据的平均离散水平应用：对称分布、正态分布优点：反映了全部观察值的离散情况，反映了均数的代表性缺点：无4•变异系数：均数与标准差的比值应用：常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的变异程度优点：可用于不同单位资料间的比较缺点：无43、为什么要根据数据的性质和分布来选择不同的描述集中趋势和离散趋势的指标？为了把数据资料的特征给准确地展现出来。44、半对数线图的图形如何作分析？其纵坐标变量取对数尺度，横坐标变量为算数尺度，表示某现象随另一现象变化而变化的速度，在图中可根据折线的转折及上升、下降程度分析。45、如何判断一批资料是否正态分布或对数正态分布？频数分布图，前人经验，偏度系数和峰度系数的检验。46、如何选择统计图？1•直条图：用于比较相互独立的资料（间断性资料），有单式及复式直条图2•圆形图及百分比直条图：用于构成比的资料，比较各构成部分的比重3•线图：用于比较连续性资料，表示某事物在时间上的发展变化，或某现象随另一现象变迁的情况，分为普通线图及半对数线图，有单式及复式之分4•直方图：用于表示连续性资料的频数分布，各矩形面积总和为总频数5•散点图：用于双变量资料，表示两种现象之间的相互关系6•统计地图：适用于有地区性分布的资料7•箱式图：箱子上端为75%的百分位数，下端为25%的百分位数，中间为中位数，箱子的上下两柄表示最大和最小值，多用于数值变量的描述比较47、直方图和圆图在应用中有何区别?直方图：用矩形面积表示连续变量的频数(频率)分布的一种统计图。圆图：用以反映某一事物(现象)内部结构的一种图形图。48、如何选择正态分布法或用百分位数法制定正常值范围？正态分布：条件是资料服从正态分布，样本均数和标准差趋于稳定，样本含量不少于50例为宜，亦可用于经变量变换后服从正态分布的资料，如对数正态分布百分位数：条件是样本含量较多，分布趋于稳定，样本含量不少于150例，适用于偏态分布资料49、原始数据单位变换后，对均数和方差有什么影响？均数随之换单位，方差不变。50、如何把正态分布数据转换成标准正态分布数据？请列举几个统计学中经常出现的标准正态分布变量。对任何服从正态分布的随机变量X作线性变换都可变换成均数为0,方差为1的标准正态分布，记为u~N(0,1)51、均数抽样误差的意义是什么，有哪些实际应用？抽样误差的大小受哪些因素的影响？意义：反映样本均数之间的变异程度，代表样本均数的抽样误差。应用：①说明均数抽样误差的大小以及样本均数的可靠性。②结合均数推断总体均数的可信区间。③用均数标准差进行两均数的假设检验。影响：抽样方法、样本含量、变异程度。52、请列举几标准正态分布变量，并说明在实际应用中的意义。标准正态分布的密度函数。(我是函数)53、正态分布、t分布与u分布有何联系与区别？u分布是标准正态分布、均数为0标准差为1的正态分布，n—+8,t分布与标准正态分布完全一致。54、在作假设检验中，P值含义是什么？a的意义是什么？P小于等于a或P大于等于a的意义是什么？P值：在无效假设成立的条件下，获得现有统计量以及更不利于H0的数值的概率a：检验水准，由检验统计量的分布曲线与横轴中处于拒绝域的这些值上面的那部分面积P〉0.05,P〉a(a=0.05),接受假设H0,多个比较相同P〈0.05,P〈a(a=0.05),接受假设Hl,多个比较不完全相同55、可信区间的含义是什么？可信区间的准确度和精密度指的是什么？可信区间：按一定的概率或可信度(1-a)用一个区间来估计总体参数所在的范围，该范围通常称为参数的可信区间或者置信区间2•准确度：可信度，越接近1越好3•精密度：区间的宽度，越窄越好56、医学正常值范围与可信区间有何区别？正常值范围：1.含义：“正常人”的解剖，生理，生化某项指标的波动范围2•个体值的波动范围3•用途：绝大多数观察对象某项指标的分布范围可信区间：1.含义：按预先给定的概率，确定未知参数的可能范围。实际上,一次抽样算得的可信区间要么包含了总体均数，要么不包含，但可以说，当a=0.05时，95%CI估计正确的概率为0.95，估计错误的概率小于或等于0.05，即有95%的可能性包含了总体均数。2•总体均数的波动范围3•用途：总体均数的区间估计57、在假设检验中，无效假设与备择假设的含义是什么？两种假设之间有何联系？无效假设：即原假设，假定某两个（或多个）参数相等，差值为0,或服从某种分布等，称为原假设，记为H。备择假设：又叫对立假设，对该事件的对立表述，如不相等、不同或不服从某种分布，记为H1.联系：对立的、成对出现。58、假设检验的基本思想是什么？检验水准的高低（如a取0.05和0.01）是根据什么确定的？采用单侧或双侧检验的依据是什么？1•假设检验，也称显著性检验，是统计推断的重要内容，统计学上利用反证法的思想，首先针对研究的总体建立一个假设，如果在该假设成立的条件下，得出的结论与该假设一致，则原假设成立，否则不成立。这个假设称为无效假设或者检验假设，记为H0；和其相对应的假设称为备择假设，记为H1。依据：单侧：H1：u〉u0或u〈u0;双侧：H1：u=/=u059、什么是配对设计（数值变量）？如何使配对研究设计得更好？配对设计是将受试对象按配对条件配成对子，每对中的个体接受不同的处理。当采用左右配对设计时，实验因素的效应必须是局部的，不可以通过神经、体液等途径影响对侧。采用自身前后配对设计时，应考虑到环境、气候或疾病的自然进展等引起的效应改变。配对设计的资料结合相关或回归分析，有时能得到更丰富的结论。60、何谓假设检验中的第一类错误？何谓第二类错误？如何控制两类错误概率的大小？书上表格第一类错误：拒绝了实际上是成立的H0,弃真，假阳性第二类错误：不拒绝实际上是不成立的H0,存伪，假阴性控制：样本含量一定的话可以设置较小的检验水平控制一类错误，适当放大检验水准则可以控制二类错误；如果要同时减小一类二类错误必须增大样本含量61、成组设计的两样本均数比较的t检验，对期相应的总体方差有何要求？怎么判断是否符合该要求？用方差齐性检验来推断两样本代表的总体方差是否相等，方差齐性检验的方法是使用下检验其原理是看较大样本方差与较小样本方差的商是否接近“1”。若接近“1”，则可认为两样本代表的总体方差齐。62、方差不齐时，两样本均数比较应采取什么方法作假设检验？可采用t'检验，公式为：（我是公式）63、以两样本均数差别的假设检验为例，说明假设检验中