医学统计 学简答题05456.doc

医学统计学简答题 简述标准差、标准误得区别与联系？　 区别:(1)含义不同:标准差S表示观察值得变异程度,描述个体变量值(x)之间得变异度大小,S越大,变量值(ｘ)越分散;反之变量值越集中,均数得代表性越强。标准误、、估计均数得抽样误差得大小,就是描述样本均数之间得变异度大小,标准误越大,样本均数与总体均数间差异越大,抽样误差越大;反之,样本均数越接近总体均数,抽样误差越小。 与ｎ得关系不同: n增大时,Ｓ趋于σ(恒定),标准误减少并趋于0(不存在抽样误差)。 (3)用途不同:标准差表示x得变异度大小、计算变异系数、确定医学参考值范围、计算标准误等,标准误用于估计总体均数可信区间与假设检验。 联系:二者均为变异度指标,样本均数得标准差即为标准误,标准差与标准误成正比。 简述假设检验得基本步骤、 建立假设,确定检验水准。 选择适当得假设检验方法,计算相应得检验统计量。 3、确定P值,下结论 正态分布得特点与应用:? 特点:?1、集中性:正态曲线得高峰位于正中央,即均数所在得位置;? 对称性:正态分布曲线位于直角坐标系上方,以x=u为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交; 3、均匀变动性:正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降;? 4、正态分布有两个参数,即均数μ与标准差σ,可记作N(μ,σ):均数μ决定正态曲线得中心位置;标准差σ决定正态曲线得陡峭或扁平程度、σ越小,曲线越陡峭;σ越大,曲线越扁平; ?５、u变换:为了便于描述与应用,常将正态变量作数据转换;?? 应用:?１.估计医学参考值范围?２。质量控制?３。正态分布就是许多统计方法得理论基础 简述参考值范围与均数得可信区间得区别与联系 可信区间与参考值范围得意义、计算公式与用途均不同。 ?1。从意义来瞧?95％参考值范围就是指同质总体内包括9５％个体值得估计范围,而总体均数95％可信区间就是指?9５%可信度估计得总体均数得所在范围? ２.从计算公式瞧?若指标服从正态分布,95％参考值范围得公式就是:±1、96s。?总体均数９5％可信区间得公式就是:??前者用标准差,后者用标准误。前者用１、96,后者用α为0.05,自由度为ｖ得t界值。 频数表得用途与基本步骤、 用途:(１)揭示资料得分布特征与分布类型;(2)便于进一步计算指标与分析处理;(3)便于发现某些特大或特小可疑值。 基本步骤:(１)求出极差;(2)确定组段,一般设8～15个组段;(３)确定组距;组距=R/组段数,但一般取一方便计算得数字;(４)列出各个组段并确定每一组段频数。 非参数统计检验得适用条件。 (1)资料不符合参数统计法得应用条件(总体为正态分布、且方差相等)或总体分布类型未知;(2)等级资料;(３)分布呈明显偏态又无适当得变量转换方法使之满足参数统计条件;(4)在资料满足参数检验得要求时,应首选参数法,以免降低检验效能 线性回归得主要用途、 1、研究因素间得依存关系,自变量与应变量之间就是否存在线性关系,即研究一个或多个自变量对应变量得作用,或者应变量依赖自变量变化而变化得规律、２。利用直线回归方程可进行预测估计、3。用容易测量得指标估计不易测量得指标。4.获得精确度更高得医学参考值范围、 简述检验假设与可信区间得联系与区别、 (1)可信区间用于推断总体参数所在得范围,假设检验用于推断总体参数就是否不同。前者估计总体参数得大小,后者推断总体参数有无质得不同、(２)可信区间也可回答假设检验得问题。但可信区间不能提供确切得P值范围,只能给出在α水准上有无统计意义。(３)可信区间还可提示差别有无实际意义。 简述直线回归与直线相关得区别与联系。 区别:(1)资料要求不同:直线回归中应变量y就是来自正态总体得随机变量,而ｘ既可以就是来自正态总体中得随机变量,也可以就是严密控制、精确测量得变量;　相关分析则要求x,y就是来自双变量正态分布总体得随机变量。(２)回归反映得就是两个变量得依存关系,取值范围就是(-∞,∞)。相关反应两个变量得相互关系,取值范围就是(-1,1);(３)回归有单位,相关无单位。 联系:统一资料r与b符号相同,即方向一致性,r与b假设检验结果等价,r与b可互相换算,有相关不一定有回归,有回归一定有相关(回归可用来解释相关) 标准差得实际应用、 1表示数据分布得离散程度2常用“ｘ±s”作为计量资料得数字特征描述得专用符号３计算临床上得各种生化、生理指标得参考范围４在单纯随机抽样中,就是计量资料估计样本量不可缺少得重要依据之一５可用来计算均数得抽样误差大小。 相对数得注意事项 ｐ33 医学统计学名词解释 ＊总体:根据研究目得确定得同质得全部研究单位得观测值,即某个随机变量X可取值得全体。＊样本:总体中随机抽取得有代表性得部分观察单位其实测量值得集合、 变量:观察对象个体得特征