卫生统计学理论知识考核试题及答案

卫生统计学理论知识考核试题及答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.下列关于总体与样本的说法，正确的是（）A.总体是根据研究目的确定的同质观察单位的全体B.样本是从总体中随意抽取的一部分观察单位C.总体中的个体一定是人的某种特征D.样本中的观察单位数量一定比总体中的少答案：A2.描述一组偏态分布资料的变异程度，宜选择的指标是（）A.极差B.标准差C.变异系数D.四分位数间距答案：D3.正态分布曲线下，横轴上从均数μ到μ+1.96σ的面积为（）A.95%B.45%C.97.5%D.47.5%答案：D4.两样本均数比较的t检验，其目的是检验（）A.两样本均数是否相等B.两总体均数是否相等C.两样本均数的差别有多大D.两总体均数的差别有多大答案：B5.方差分析中，组间变异主要反映（）A.随机误差B.处理因素的作用C.个体差异D.测量误差答案：B6.四格表资料的χ²检验，其校正公式的应用条件是（）A.n≥40且T≥5B.n≥40且1≤T<5C.n<40且T≥5D.n<40且1≤T<5答案：B7.直线回归分析中，对回归系数作假设检验的目的是（）A.检验回归系数b是否等于0B.推断两变量间是否存在直线回归关系C.检验两总体回归系数是否相等D.确定回归方程的拟合优度答案：B8.为研究某药对高胆固醇血症的疗效，将100名高胆固醇血症患者随机分为两组，一组用该药治疗，另一组用安慰剂治疗，观察一段时间后，比较两组患者胆固醇的降低值。该研究设计类型为（）A.完全随机设计B.配对设计C.随机区组设计D.交叉设计答案：A9.调查某地100名健康成年女性的血红蛋白含量（g/L），算得均数为117.4，标准差为10.2。则该地健康成年女性血红蛋白含量的95%参考值范围为（）A.117.4±1.96×10.2B.117.4±2.58×10.2C.117.4±1.645×10.2D.无法确定答案：A10.抽样误差产生的原因是（）A.个体差异B.样本含量不足C.测量误差D.总体均数不同答案：A11.对于服从二项分布的资料，当n较大，π不接近0也不接近1时，二项分布近似于（）A.正态分布B.泊松分布C.t分布D.F分布答案：A12.在队列研究中，计算暴露组和非暴露组的发病率之比，称为（）A.相对危险度B.归因危险度C.人群归因危险度D.归因危险度百分比答案：A13.欲比较三种药物的疗效（无效、有效、显效）有无差异，应采用的统计分析方法是（）A.完全随机设计的方差分析B.随机区组设计的方差分析C.Kruskal-Wallis秩和检验D.Wilcoxon秩和检验答案：C14.以下关于标准误的说法，正确的是（）A.标准误反映了总体参数的变异程度B.标准误越大，抽样误差越小C.标准误的大小与样本含量无关D.标准误可用于估计总体均数的可信区间答案：D15.某医师研究某新药治疗高血压的疗效，将100例高血压患者随机分为两组，一组用新药治疗，另一组用标准药物治疗，观察4周后，比较两组患者血压的下降值。该研究中的处理因素是（）A.高血压患者B.新药和标准药物C.血压下降值D.治疗时间答案：B二、多项选择题（每题3分，共15分）1.下列属于计量资料的有（）A.身高（cm）B.体重（kg）C.血型（A、B、AB、O）D.白细胞计数（个/L）E.疗效（治愈、显效、有效、无效）答案：ABD2.关于假设检验，下列说法正确的有（）A.假设检验的基本思想是小概率反证法思想B.P值越小，越有理由拒绝H₀C.当P≤α时，按所取检验水准拒绝H₀，接受H₁D.假设检验的结果一定能准确反映真实情况E.假设检验是针对总体进行的推断答案：ABCE3.可用于描述定量资料集中趋势的指标有（）A.均数B.中位数C.几何均数D.众数E.四分位数间距答案：ABCD4.直线相关分析中，对相关系数r作假设检验的结果为P<0.05，可认为（）A.两变量间存在直线相关关系B.两变量间存在因果关系C.两变量间相关关系密切D.两变量间线性相关的方向为正E.两变量间线性相关的方向为负答案：A5.实验设计的三个基本要素是（）A.处理因素B.受试对象C.实验效应D.随机化E.重复答案：ABC三、简答题（每题10分，共30分）1.简述标准差与标准误的区别与联系。区别：-概念不同：标准差是描述个体值的变异程度，反映一组数据的离散情况；标准误是样本统计量的标准差，反映抽样误差的大小。-计算公式不同：标准差\(S=\sqrt{\frac{\sum(X-\bar{X})^2}{n-1}}\)；标准误\(S_{\bar{X}}=\frac{S}{\sqrt{n}}\)。-用途不同：标准差用于描述数据的分布特征，计算变异系数、参考值范围等；标准误用于参数估计和假设检验。联系：-二者均为衡量变异程度的指标。-标准误与标准差成正比，与样本含量的平方根成反比。2.简述假设检验的基本步骤。-建立假设：-无效假设\(H_0\)：通常是假设总体参数相等或总体分布相同等。-备择假设\(H_1\)：与\(H_0\)相对立的假设。-确定检验水准\(\alpha\)：一般取\(\alpha=0.05\)，它是预先规定的小概率事件的概率值。-计算检验统计量：根据不同的资料类型和研究目的，选择合适的检验方法，计算相应的检验统计量。-确定\(P\)值：通过查相应的统计界值表或使用统计软件，根据检验统计量的值确定\(P\)值。\(P\)值是指在\(H_0\)成立的条件下，出现当前样本统计量以及更极端情况的概率。-作出推断结论：当\(P\leq\alpha\)时，拒绝\(H_0\)，接受\(H_1\)，认为差异有统计学意义；当\(P>\alpha\)时，不拒绝\(H_0\)，认为差异无统计学意义。3.简述四格表资料\(\chi^2\)检验的应用条件。-当\(n\geq40\)且\(T\geq5\)时，用普通的\(\chi^2\)检验公式。-当\(n\geq40\)但\(1\leqT<5\)时，用校正的\(\chi^2\)检验公式。-当\(n<40\)或\(T<1\)时，不能用\(\chi^2\)检验，需用确切概率法。其中\(n\)为总例数，\(T\)为理论频数。四、计算分析题（每题12.5分，共25分）1.某医生欲比较A、B两种药物治疗小儿单纯性消化不良的疗效，将80例小儿单纯性消化不良患者随机分为两组，一组用A药治疗，另一组用B药治疗，治疗一段时间后，观察疗效，结果如下表所示。问A、B两种药物的疗效有无差异？|药物|治愈|未治愈|合计||---|---|---|---||A药|28|12|40||B药|20|20|40||合计|48|32|80|（1）建立假设：\(H_0\)：\(\pi_1=\pi_2\)，即A、B两种药物的总体治愈率相等。\(H_1\)：\(\pi_1\neq\pi_2\)，即A、B两种药物的总体治愈率不相等。\(\alpha=0.05\)（2）计算理论频数：\(T_{11}=\frac{40\times48}{80}=24\)\(T_{12}=\frac{40\times32}{80}=16\)\(T_{21}=\frac{40\times48}{80}=24\)\(T_{22}=\frac{40\times32}{80}=16\)（3）计算\(\chi^2\)值：\(\chi^2=\frac{(28-24)^2}{24}+\frac{(12-16)^2}{16}+\frac{(20-24)^2}{24}+\frac{(20-16)^2}{16}\)\(=\frac{16}{24}+\frac{16}{16}+\frac{16}{24}+\frac{16}{16}\)\(=\frac{2}{3}+1+\frac{2}{3}+1\)\(=\frac{4+6+4+6}{6}=\frac{20}{6}\approx3.33\)（4）确定自由度：\(v=(2-1)\times(2-1)=1\)（5）查\(\chi^2\)界值表：\(\chi_{0.05,1}^2=3.84\)，因为\(\chi^2=3.33<\chi_{0.05,1}^2=3.84\)，所以\(P>0.05\)。（6）作出推断结论：按\(\alpha=0.05\)的检验水准，不拒绝\(H_0\)，尚不能认为A、B两种药物的疗效有差异。2.某研究者欲研究某种药物对小鼠体重的影响，将20只小鼠随机分为两组，一组为实验组，给予药物处理；另一组为对照组，给予生理盐水处理。一段时间后，测量小鼠的体重（g），结果如下表所示。问该药物对小鼠体重有无影响？|组别|例数|均数|标准差||---|---|---|---||实验组|10|25.6|2.8||对照组|10|23.2|2.5|（1）建立假设：\(H_0\)：\(\mu_1=\mu_2\)，即实验组和对照组小鼠体重的总体均数相等。\(H_1\)：\(\mu_1\neq\mu_2\)，即实验组和对照组小鼠体重的总体均数不相等。\(\alpha=0.05\)（2）计算合并方差\(S_c^2\)：\(S_c^2=\frac{(n_1-1)S_1^2+(n_2-1)S_2^2}{n_1+n_2-2}\)\(=\frac{(10-1)\times2.8^2+(10-1)\times2.5^2}{10+10-2}\)\(=\frac{9\times(7.84+6.25)}{18}\)\(=\frac{9\times14.09}{18}=7.045\)（3）计算\(t\)值：\(t=\frac{\bar{X}_1-\bar{X}_2}{\sqrt{S_c^2(\frac{1}{n_1}+\frac{1}{n_2})}}\)\(=\frac{25.6-23.2}{\sqrt{7.045\times(\frac{1}{10}+\frac{1}{10})}}\)\(=\frac{2.4}{\sqrt{7.045\times0.2}}\)\(=\frac{2.4}{\sqr