《卫生统计学》t检验与方差分析必会知识点测评试卷

《卫生统计学》t检验与方差分析必会知识点测评试卷第一部分：单选题(每题1分，共30分)t检验主要适用于总体分布为哪种类型的资料？A)任何分布B)偏态分布C)正态分布或近似正态分布D)二项分布对单组定量资料，欲推断其总体均数是否与某个已知值有统计学差异，应选用：A)两独立样本t检验B)配对样本t检验C)单样本t检验D)方差分析配对设计的主要目的是：A)增大样本量B)提高组间可比性，控制非处理因素C)简化计算D)便于随机分组在配对t检验中，用于计算检验统计量t值的是：A)两组成对数据的各自均数B)成对数据的差值d的均数和标准差C)两组合并后的总均数D)两组的合并方差两独立样本t检验的应用条件不包括：A)独立性：两组数据相互独立B)正态性：两组样本分别来自正态总体C)方差齐性：两总体方差相等D)两组样本量必须相等在进行两独立样本t检验前，若对两总体方差是否相等有疑问，应首先进行：A)t检验B)方差分析C)方差齐性检验(如F检验、Levene‘s检验)D)正态性检验若两独立样本的方差齐性检验结果为P<0.05，通常意味着：A)两总体均数不等B)两总体方差不等C)数据不服从正态分布当两独立样本方差不齐时，可考虑采用的t检验方法是：A)配对t检验B)方差分析C)t’检验(近似t检验，如Satterthwaite法)D)非参数检验单因素方差分析主要用于比较：A)一个分类变量不同水平下，一个定量指标的总体均数有无差异B)两个分类变量对一个定量指标的联合影响C)一个定量变量对一个分类变量的影响D)多个定量变量间的相关性方差分析的基本思想是：A)比较各样本均数B)将总变异分解为组间变异和组内变异，通过比较组间均方与组内均方来推断多个总体均数是否相等C)比较各样本方差D)计算各组的置信区间在单因素方差分析的方差分析表中，用于构造F检验统计量的是：A)组间均方与组内均方之比B)组内均方与组间均方之比C)总均方与误差均方之比D)组间平方和与组内平方和之比方差分析的应用条件不包括：A)各样本是相互独立的随机样本B)各样本来自的总体服从正态分布C)各总体方差相等(方差齐性)D)各组的样本量必须相同若单因素方差分析的结果为F>F临界值或P<α，则结论是：A)处理组间变异B)误差变异C)区组间变异D)总变异在随机区组设计方差分析中，将总变异分解为三部分，它们是：A)处理间、区组间、误差B)组间、组内、交互C)行、列、误差D)主效应A、主效应B、交互效应两因素方差分析可以分析：A)两个因素的主效应B)两个因素间的交互作用C)以上两者D)仅能分析主效应，不能分析交互作用交互作用是指：A)一个因素对观测指标的影响B)另一个因素对观测指标的影响C)一个因素的作用随另一个因素水平的变化而变化D)随机误差的影响当方差分析得出多个总体均数不全相等的结论后，若想了解具体哪些组间有差异，需要进行：A)两两比较(多重比较)B)方差齐性检验C.正态性检验D.相关分析SNK-q检验、LSD-t检验、Bonferroni法都属于：A)正态性检验方法B)方差齐性检验方法C)两两比较方法D)相关性分析方法与t检验相比，方差分析用于多组比较的主要优势是：A)计算更简单B)避免了多次t检验带来的I类错误膨胀C)对数据分布没有要求D)检验效能总是更高对于两组独立样本均数的比较，若资料满足参数检验条件，方差分析与两样本t检验的关系是：A)完全等价，且t²=FB)完全不同C)当单因素方差分析不满足方差齐性条件时，可考虑：A)进行变量变换(如对数变换)B)改用非参数检验(如Kruskal-WallisH检验)C)采用近似方差分析(如Welch法)D)以上均可在报告t检验或方差分析结果时，除P值外，通常还应报告：A)样本均数、标准差B)t值或F值及相应的自由度C)置信区间D)以上都是关于I型错误(α错误)和II型错误(β错误)，下列说法正确的是：A)α越大，β越小B)样本量固定时，α减小会导致β增大C)可以通过改变检验水准α来消除错误D)两类错误可以同时减小检验效能（1-β）是指：A)犯I型错误的概率B)当H0为真时，拒绝H0的概率C)当H1为真时，拒绝H0的概率D)当H0为真时，不拒绝H0的概率增加样本量可以：A)减小I型错误αB)减小II型错误β，提高检验效能C)同时减小α和βD)改变总体均数对于严重偏态分布的资料，比较组间差异的首选方法是：A)t检验B)方差分析C)变量变换使其正态化后再用参数检验D)非参数检验在比较三种不同教学方法的数学成绩时，将学生按初始成绩分为高、中、低三个区组，然后每个区组内随机分配学生接受不同教学方法。这种设计是：A)完全随机设计B)配对设计C)随机区组设计D)交叉设计置信区间与假设检验的关系是：A)两者完全无关B)假设检验可提供更多信息C)置信区间可提供差异的大小和方向信息D)若95%置信区间包含0，则对应在数据分析中，首先应做的是：A)直接进行假设检验B)绘制图表，了解数据分布和特征C)计算均数和标准差D)寻找异常值并删除第二部分：多选题(每题2分，共20分)31.t检验的主要类型包括：A)单样本t检验B)配对样本t检验C)两独立样本t检验D)方差分析E)卡方检验在进行参数检验(t检验、方差分析)前，通常需要对数据进行考察，包括：A)检查数据有无逻辑错误或异常值B)考察数据是否满足正态性C)考察数据是否满足方差齐性(对多组或两组独立样本)D)考察样本的独立性E)考察数据是否服从泊松分布配对设计适用于以下哪些情况？A)同一受试对象处理前后的比较B)同一受试对象两个不同部位的比较C)同一样品用两种不同方法的测定D)将受试对象按重要特征配成对子，对子内随机分配两种处理E)完全随机地将受试对象分到两组关于两独立样本t检验，下列说法正确的有：A)要求两组数据相互独立B)要求两组数据均来自正态总体C)要求两总体方差相等(若方差不齐需用校正公式)D)其检验统计量t值的计算依赖于两组的合并方差E)其自由度是n1+n2-1单因素方差分析中，总变异(SS总)可以分解为：A)组间变异(SS组间)B)组内变异(SS组内/误差)C)区组变异(SS区组)D)交互变异(SS交互)E)回归变异当方差分析结果拒绝H0时，可能意味着：A)各总体均数全不相等B.至少有两个总体均数不相等C.存在一个与其他各组均数都不同的组D.需要进行两两比较来确定差异的具体模式E.各总体方差不等随机区组设计方差分析中，将区组因素纳入分析的目的/优点是：A)分离出区组效应，减少误差B)提高对处理因素检验的灵敏度(效能)C)可以分析处理因素与区组因素的交互作用D)要求每个区组内的观察例数等于处理组数E.可以分析区组因素的主效应两因素方差分析可以分析的因素包括：A)因素A的主效应B)因素B的主效应C)A与B的交互作用D)随机误差E)协变量的效应当数据不满足方差分析的应用条件时，可考虑的处理方法有：A)变量变换(如对数、平方根变换)B)采用非参数检验方法(如Kruskal-WallisH检验)C)采用稳健统计方法D)增大样本量E)直接进行方差分析，认为结果仍可靠关于两两比较，以下说法正确的有：A)并非所有方差分析显著后都必须进行B)不同的两两比较方法其检验严格程度不同C)SNK法适用于探索性研究，寻找大致差异模式D)Bonferroni法较为保守，适用于比较次数不多的情况E)两两比较会增加犯I类错误的总体概率，故需用专门方法控制第三部分：名词解释(每题3分，共15分)41.假设检验42.I型错误43.检验效能44.方差齐性45.交互作用第四部分：简答题(每题5分，共20分)46.简述两独立样本t检验与配对t检验的主要区别(从设计、应用条件、假设等方面)。47.简述单因素方差分析的基本思想与步骤。48.为什么在比较多组(>2)均数时，不宜直接用两两t检验？应如何正确分析？49.简述随机区组设计方差分析与完全随机设计方差分析在设计和分析上的不同。第五部分：案例分析题(每题7.5分，共15分)50.案例一：为研究某降压药的疗效，将20名高血压患者随机分为两组，每组10人。实验组服用新药，对照组服用安慰剂。治疗4周后，测得两组患者的舒张压下降值(mmHg)。经检验，两组数据均服从正态分布，且方差齐。实验组下降值：12,15,8,20,14,9,18,11,16,13对照组下降值：2,5,-1,8,3,0,6,1,4,2（已知：实验组均数X1=13.6，标准差S1问题：(1)为比较两种处理(新药与安慰剂)的降压效果有无差异，应选用何种统计检验方法？请说明理由。(2)请根据所给数据，计算该检验的统计量t值(列出计算过程)。(3)若查t界值表得t0.05/2,18=2.101，请根据计算结果做出统计推断。案例二：研究者欲比较A、B、C三种不同饲料对小鼠体重增重(g)的影响。将24只同种系、初始体重相近的小鼠随机等分为三组，分别饲喂三种饲料。8周后测得体重增重数据。经初步分析，数据满足正态性和方差齐性条件。进行单因素方差分析，得到以下部分结果表：方差分析表SSdfMSFP值组间320(a)160(c)<0.01组内45021(b)总问题：(1)请补全方差分析表中(a)、(b)、(c)处的数值。(2)根据方《卫生统计学》t检验与方差分析必会知识点测评试卷参考答案第一部分：单选题C2.C3.B4.B5.D6.C7.B8.C9.A10.BA12.D13.B14.C15.A16.C17.C18.A19.C20.BA22.D23.D24.B25.C26.B27.D28.C29.C30.B第二部分：多选题31.ABC32.ABCD33.ABCD34.ABCD35.AB36.BCD37.ABDE38.ABC39.ABC40.ABCDE第三部分：名词解释41.假设检验：又称显著性检验，是统计推断的核心内容之一。它是先对总体参数或分布提出一个假设(原假设H0和备择假设H1)，然后利用样本信息判断H0是否成立，从而做出拒绝或不拒绝H0的统计决策过程。其基本思想是小概率反证法。42.I型错误：又称假阳性错误或α错误。指拒绝了实际上成立的原假设H0，即“无病判有病”的错误。犯I型错误的概率记为α，即检验水准，是事先设定的允许犯I型错误的概率上限。43.检验效能：又称把握度，记为1-β。指当备择假设H1为真时，假设检验能正确拒绝不成立的原假设H0的概率。它反映了检验方法发现真实差异的能力。检验效能受样本量、总体真实差异大小、检验水准α和数据的变异度等因素影响。44.方差齐性：指相比较的各总体方差相等，即σ₁²=σ₂²=…45.交互作用：在多因素分析中，指一个因素对观测指标的影响依赖于另一个因素的水平。即，一个因素的效应在另一个因素的不同水平上是不相同的。例如，药物A的疗效在男性与女性中可能不同，说明药物与性别存在交互作用。分析交互作用有助于更全面地理解因素间的关系。第四部分：简答题46.两独立样本t检验与配对t检验的主要区别：◦设计不同：两独立样本t检验用于完全随机设计，将受试对象随机分到两组。配对t检验用于配对设计，数据成对出现(前后、配对、同体不同部位/方法)。◦应用条件：两者都要求正态性。两独立样本t检验还要求方差齐性；配对t检验无此要求，因为它分析的是差值。◦假设对象：两独立样本t检验推断两独立总体均数是否相等。配对t检验推断配对差值的总体均数是否为0。◦信息利用：配对t检验通过配对控制了非处理因素，通常能提高检验效能。单因素方差分析的基本思想与步骤：◦基本思想：将全部观察值的总变异分解为两部分：①组间变异，反映处理因素(或分组因素)造成的差异。②组内变异，反映随机误差(个体差异、测量误差等)。通过比较组间均方与组内均方(计算F值)，来推断多个总体均数是否相等。若处理因素无作用，则组间变异与组内变异均只反映随机误差，F值接近1；若处理因素有作用，组间变异会增大，F值◦基本步骤：①建立假设（H0:μ1=μ2=…=μk;H1:各总体均数不全等）。②不宜直接用两两t检验进行多组比较的原因及正确方法：◦原因：增加I型错误(假阳性)的总体概率。例如，比较3组(A,B,C)，需做3次两两t检验(A-B,A-C,B-C)。设每◦正确分析方法：应首先采用方差分析(如单因素方差分析)进行整体检验。若方差分析结果P>α，则不拒绝H0，认为各组总体均数无统计学差异，通常无需继续两两比较。若方差分析结果随机区组设计与完全随机设计方差分析的不同：◦设计不同：完全随机设计是将受试对象完全随机地分配到各个处理组。随机区组设计是先按可能影响观测指标的重要非处理特征(如年龄、性别、病情、窝别等)将受试对象配成区组，然后在每一区组内随机分配受试对象到各处理组。◦分析不同：完全随机设计方差分析将总变异分解为组间变异和组内变异两部分。随机区组设计方差分析将总变异分解为处理组间变异、区组间变异和误差变异三部分。通过分离出区组变异，减少了误差，从而提高了对处理因素检验的效能(灵敏度)。其分析中可同时考察处理因素和区组因素的主效应。第五部分：案例分析题50.案例一：(1)应选用的检验方法：两独立样本t检验。▪理由：①设计为完全随机设计(患者随机分两组)。②观测指标“舒张压下降值”为计量资料。③资料满足正态性和方差齐性条件。完全符合两独立样本t检验的应用条件。(2)计算t值：已知：$X1=13.6$,$X2=3.0$,Sc²$=10.76$,$n1=n2=10$。两独立样本t检验公式：$t=(X1-X2)/