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医学统计学分析计算题答案.doc

上传人:丰**** 文档编号:4372912 上传时间:2024-09-14 格式:DOC 页数:14 大小:170.50KB
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第二单元 计量资料得统计推断 分析计算题 2、1 某地随机抽样调查了部分健康成人得红细胞数与血红蛋白量,结果见表4: 表4 某年某地健康成年人得红细胞数与血红蛋白含量 指 标 性 别 例 数 均 数 标准差 标准值* 红细胞数/1012·L-1 男 360 4、66 0、58 4、84 女 255 4、18 0、29 4、33 血红蛋白/g·L-1 男 360 134、5 7、1 140、2 女 255 117、6 10、2 124、7 请就上表资料: (1) 说明女性得红细胞数与血红蛋白得变异程度何者为大? (2) 分别计算男、女两项指标得抽样误差。 (3) 试估计该地健康成年男、女红细胞数得均数。 (4) 该地健康成年男、女血红蛋白含量有无差别? (5) 该地男、女两项血液指标就是否均低于上表得标准值(若测定方法相同)? 2、1解: (1) 红细胞数与血红蛋白含量得分布一般为正态分布,但二者得单位不一致,应采用变异系数(CV)比较二者得变异程度。 女性红细胞数得变异系数 女性血红蛋白含量得变异系数 由此可见,女性血红蛋白含量得变异程度较红细胞数得变异程度大。 (2) 抽样误差得大小用标准误来表示,由表4计算各项指标得标准误。 男性红细胞数得标准误(/L) 男性血红蛋白含量得标准误(g/L) 女性红细胞数得标准误(/L) 女性血红蛋白含量得标准误(g/L) (3) 本题采用区间估计法估计男、女红细胞数得均数。样本含量均超过100,可视为大样本。未知,但足够大 ,故总体均数得区间估计按()计算。 该地男性红细胞数总体均数得95%可信区间为: (4、66-1、96×0、031 , 4、66+1、96×0、031),即(4、60 , 4、72)/L。 该地女性红细胞数总体均数得95%可信区间为: (4、18-1、96×0、018 , 4、18+1、96×0、018),即(4、14 , 4、22)/L。 (4) 两成组大样本均数得比较,用u检验。 1) 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即该地健康成年男、女血红蛋白含量均数无差别 H1:,即该地健康成年男、女血红蛋白含量均数有差别 2) 计算检验统计量 3) 确定P值,作出统计推断 查t界值表(ν=∞时)得P<0、001,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为该地健康成年男、女得血红蛋白含量均数不同,男性高于女性。 (5) 样本均数与已知总体均数得比较,因样本含量较大,均作近似u检验。 1) 男性红细胞数与标准值得比较 ① 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即该地男性红细胞数得均数等于标准值 H1:,即该地男性红细胞数得均数低于标准值 单侧 ② 计算检验统计量 ③ 确定P值,作出统计推断 查t界值表(ν=∞时)得P<0、0005,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为该地男性红细胞数得均数低于标准值。 2) 男性血红蛋白含量与标准值得比较 ① 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即该地男性血红蛋白含量得均数等于标准值 H1:,即该地男性血红蛋白含量得均数低于标准值 单侧 ② 计算检验统计量 ③ 确定P值,作出统计推断 查t界值表(ν=∞时)得P<0、0005,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为该地男性血红蛋白含量得均数低于标准值。 3) 女性红细胞数与标准值得比较 ① 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即该地女性红细胞数得均数等于标准值 H1:,即该地女性红细胞数得均数低于标准值 单侧 ② 计算检验统计量 ③ 确定P值,作出统计推断 查t界值表(ν=∞时)得P<0、0005,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为该地女性红细胞数得均数低于标准值。 4) 女性血红蛋白含量与标准值得比较 ① 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即该地女性血红蛋白含量得均数等于标准值 H1:,即该地女性血红蛋白含量得均数低于标准值 单侧 ② 计算检验统计量 ③ 确定P值,作出统计推断 查t界值表(ν=∞时)得P<0、0005,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为该地女性血红蛋白含量得均数低于标准值。 2、2 为了解某高寒地区小学生血红蛋白含量得平均水平,某人于1993年6月随机抽取了该地小学生708名,算得其血红蛋白均数为103、5g/L,标准差为1、59g/L。试求该地小学生血红蛋白均数得95%可信区间。 2、2解:未知,足够大时,总体均数得区间估计可用()。 该地小学生血红蛋白含量均数得95%可信区间为: (),即(103、38 , 103、62)g/L 。 2、3 一药厂为了解其生产得某药物(同一批次)之有效成分含量就是否符合国家规定得标准,随机抽取了该药10片,得其样本均数为103、0mg,标准差为2、22mg。试估计该批药剂有效成分得平均含量。 2、3解:该批药剂有效成分得平均含量得点值估计为103、0 mg。 未知且很小时,总体均数得区间估计可用估计。查t界值表得t0、05/2,9=2、262,该批药剂有效成分得平均含量得95%可信区间为:(),即(101、41 , 104、59)mg。 2、4 152例麻疹患儿病后血清抗体滴度倒数得分布如表5,试作总体几何均数得点值估计与95%区间估计。 表5 152例麻疹患儿病后血清抗体滴度倒数得分布 滴度倒数 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 合计 人 数 0 0 1 7 10 31 33 42 24 3 1 152 2、4解:将原始数据取常用对数后记为X,则 ,用()估计,则滴度倒数对数值得总体均数得95%可信区间为: (),即(1、7893 , 1、9301)。 所以滴度倒数得总体几何均数得点估计值为:,滴度倒数得总体几何均数得95%区间估计为(),即(61、56 , 85、13)。 SPSS操作 数据录入: 打开SPSS Data Editor窗口,点击Variable View标签,定义要输入得变量x与f;再点击Data View标签,录入数据(见图2、4、1,图2、4、2)。 图2、、4、1 Variable View窗口内定义要输入得变量x与f 图2、4、2 Data View窗口内录入数据 分析: Transform pute… Target Variable:键入 logx Numeric Expression: LG10(x) 将原始数据取对数值 OK Data Weight Cases… Weight cases by Frequency Variable: f 权重为f OK Analyze Descriptive Statistics Explore… 探索性分析 Dependent list:logx 分析变量logx Display: Statistics Statistics…:Descriptives 统计描述 Continue OK 注:最后得到结果就是原始数据对数值得均数及其95%可信区间。 2、5 某口腔医生欲比较“个别取模器龈下取模技术”与“传统硅橡胶取模方法”两种取模技术精度得差异,在12名病人口中分别用两种方法制取印模,在体视显微镜下测量标志点到龈沟底得距离,结果如表6,问两种取模方法结果有无差异? 表6 12个病人口腔某测量标志点到龈沟底得距离/cm 病例号 个别取模器龈下取模技术 传统硅橡胶取模方法 1 0、626 0、614 2 0、627 0、626 3 0、670 0、654 4 0、548 0、549 5 0、590 0、574 6 0、603 0、587 7 0、605 0、602 8 0、347 0、338 9 0、768 0、759 10 0、576 0、572 11 0、330 0、318 12 0、233 0、219 2、5解:本题为配对设计得两样本均数得比较,采用配对 检验。 表2、5、1 12个病人口腔某测量标志点到龈沟底得距离/cm 病例号 个别取模器龈下取模 传统硅橡胶取模法 1 0、626 0、614 0、012 2 0、627 0、626 0、001 3 0、670 0、654 0、016 4 0、548 0、549 -0、001 5 0、590 0、574 0、016 6 0、603 0、587 0、016 7 0、605 0、602 0、003 8 0、347 0、338 0、009 9 0、768 0、759 0、009 10 0、576 0、572 0、004 11 0、330 0、318 0、012 12 0、233 0、219 0、014 (1) 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即两种取模方法结果无差异 H1:,即两种取模方法结果有差异 (2) 计算检验统计量 两种取模方法结果得差值d得计算见表2、5、1。 (3) 确定P值,作出统计推断 查t界值表得P<0、001,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为两种取模方法结果有差异,个别取模器龈下取模法标志点到龈沟底得距离略高于传统硅胶取模法。 SPSS操作 数据录入: 打开SPSS Data Editor窗口,点击Variable View标签,定义要输入得变量x1与x2;再点击Data View标签,录入数据(见图2、5、1,图2、5、2)。 图2、5、1 Variable View窗口内定义要输入得变量x1与x2 图2、5、2 Data View窗口内录入12对数据 分析: Analyze pare Means Paired-samples T Test… 配对设计均数比较t检验 Paired Variables: x1 x2 配对变量为x1与x2 OK 2、6 将钩端螺旋体病人得血清分别用标准株与水生株作凝溶试验,测得稀释倍数如表7,问两组得平均效价有无差别? 表7 钩端螺旋体病患者血清作凝溶试验测得得稀释倍数 标准株(11人) 100 200 400 400 400 400 800 1600 1600 1600 3200 水生株(9人) 100 100 100 200 200 200 200 400 400 2、6解:本题为成组设计得两小样本几何均数得比较,采用成组检验。 将原始数据取常用对数值后分别记为、, 则 (1) 建立检验假设,确定检验水准 H0:两种株别稀释倍数得总体几何均数得对数值相等 H1:两种株别稀释倍数得总体几何均数得对数值不等 (2) 计算检验统计量 (3) 确定P值,作出统计推断 查t界值表得0、005<P<0、01,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为二者稀释倍数得总体几何均数得对数值不等,即两种株别得平均效价有差别,标准株得效价高于水生株。 SPSS操作 数据录入: 打开SPSS Data Editor窗口,点击Variable View标签,定义要输入得变量g与x;再点击Data View标签,录入数据(见图2、6、1,图2、6、2)。 图2、6、1 Variable View窗口内定义要输入得变量g与x 图2、6、2 Data View窗口内录入数据 分析: Transform pute… Target Variable:键入 logx Numeric Expression: LG10(x) 将原始数据取对数值 OK Analyze pare Means Independent-Samples T Test… 成组设计t检验 Test Variable[s]: logx 分析变量logx Grouping Variable:g 分组变量g Define Groups… Use Specified Values Group1:键入1 定义比较得两组 Group2:键入2 Continue OK 2、7 某医生为了评价某安眠药得疗效,随机选取20名失眠患者,将其随机分成两组,每组10人。分别给予安眠药与安慰剂,观察睡眠时间长度结果如表8,请评价该药得催眠作用就是否与安慰剂不同。 表8 患者服药前后得睡眠时间/h 安眠药组 安慰剂组 受试者 治疗前 治疗后 受试者 治疗前 治疗后 1 3、5 4、7 1 4、0 5、4 2 3、3 4、4 2 3、5 4、7 3 3、2 4、0 3 3、2 5、2 4 4、5 5、2 4 3、2 4、8 5 4、3 5、0 5 3、3 4、6 6 3、2 4、3 6 3、4 4、9 7 4、2 5、1 7 2、7 3、8 8 5、0 6、5 8 4、8 6、1 9 4、3 4、0 9 4、5 5、9 10 3、6 4、7 10 3、8 4、9 2、7解:本题采用成组检验比较两小样本差值得均数,以治疗后与治疗前得睡眠时间得差值为变量进行统计分析。 安眠药组: 安慰剂组: 两样本标准差相差不大,可认为两总体方差齐,略去方差齐性检验。 (1) 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即安眠药得催眠作用与安慰剂相同 H1:,即安眠药得催眠作用与安慰剂不同 =0、05 (2) 计算检验统计量 (3) 确定P 值,作出统计推断 查t界值表得0、005< P< 0、01,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为安眠药得催眠作用与安慰剂不同,安慰剂得催眠效果好于安眠药。 SPSS操作 数据录入: 打开SPSS Data Editor窗口,点击Variable View标签,定义要输入得变量g 、x1与x2;再点击Data View标签,录入数据(见图2、7、1,图2、7、2)。 图2、7、1 Variable View窗口内定义要输入得变量g、x1与x2 图2、7、2 Data View窗口内录入数据 分析: Transform pute… Target Variable:键入 d Numeric Expression:键入 x2-x1 计算x2与x1得差值 OK Analyze pare Means Independent-Samples T Test… 成组设计t检验 Test Variable[s]: d 分析变量d Grouping Variable: g 分组变量g Define Groups… Use Specified Values Group1:键入1 定义比较得两组 Group2:键入2 Continue OK 2、8 某医师用依降钙素治疗绝经后妇女骨质疏松症,收集30例绝经后骨质疏松症妇女,随机分成两组,一组服用依降钙素+乳酸钙,另一组只服用乳酸钙,24周后观察两组患者腰椎L2-4骨密度得改善率,结果如表9,请问依降钙素治疗绝经后妇女骨质疏松就是否有效? 表9 各组患者L2-4骨密度得改善率/ % 依降钙素+乳酸钙 乳酸钙 -0、20 -0、83 0、21 0、26 1、86 0、47 1、97 1、07 9、20 1、18 3、56 1、26 2、80 1、69 3、29 1、75 3、30 2、31 3、47 2、65 3、60 2、78 4、30 6、02 4、39 3、36 8、42 2、10 6、02 3、14 2、8解:本题采用成组检验比较两小样本均数。 依降钙素+乳酸钙组: 乳酸钙组: 两样本标准差相差不大,可认为两总体方差齐,略去方差齐性检验。 (1) 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即依降钙素治疗绝经后妇女骨质疏松无效 H1:,即依降钙素治疗绝经后妇女骨质疏松有效 单侧=0、05 (2) 计算检验统计量 (3) 确定P 值,作出统计推断 查t界值表得0、01< P <0、025,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为依降钙素治疗绝经后妇女骨质疏松有效。 SPSS操作 数据录入: 打开SPSS Data Editor窗口,点击Variable View标签,定义要输入得变量g与x;再点击Data View标签,录入数据(见图2、8、1,图2、8、2)。 图2、8、1 Variable View窗口内定义要输入得变量g与x 图2、8、2 Data View窗口内录入数据 分析: Analyze pare Means Independent-Samples T Test… Test Variable[s]: x Grouping Variable: g Define Groups… Use Specified Values Group1:键入1 Group2:键入2 Continue OK 2、9 为比较大学生中男女血清谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-PX)得活力就是否不同,某人于1996年在某大学中随机抽取了18~22岁男生48名,女生46名,测得其血清谷胱甘肽过氧化物酶含量(活力单位)如表10。问男女性得GSH-PX得活力就是否不同? 表10 男女大学生得血清谷胱甘肽过氧化物酶() 性别 男 48 96、53±7、66 女 46 93、73±14、97 2、9解:本题为成组设计得两小样本均数比较 (1) 方差齐性检验 1) 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即男、女性GSH-PX活力得总体方差齐 H1:,即男、女性GSH-PX活力得总体方差不齐 =0、10 2) 计算检验统计量 , 3) 确定P 值,作出统计推断 查方差齐性检验用F界值表得P <0、10,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为两总体方差不齐。故应用检验。 (2) 成组设计两小样本均数得检验 1) 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即男、女性GSH-PX活力相同 H1:,即男、女性GSH-PX活力不同 =0、05 2) 计算检验统计量 3) 确定P 值,作出统计推断 查t界值表得0、20< P <0、40,按水准,不拒绝H0,差别无统计学意义,尚不能认为男、女性GSH-PX活力不同。 2、10 某研究者欲比较甲、乙两药治疗高血压得效果,进行了随机双盲对照试验,结果如表11,请问能否认为两种降压药物等效? 表11 两药降血压/kPa得效果比较 甲药 50 2、67 0、27 乙药 50 3、20 0、33 2、10解:本题采用两样本均数得等效检验(等效界值 kPa)。 (1) 建立检验假设,确定检验水准 H0: || ³ 0、67 kPa,即两种降压药不等效 H1: || < 0、67 kPa,即两种降压药等效 单侧=0、05 (2) 计算检验统计量 (3) 确定P 值,作出统计推断 查t界值表得0、01< P <0、025,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为甲乙两种药物得降压效果等效。 2、11 在探讨硫酸氧钒降糖作用得实验中,测得3组动物每日进食量如表12,请问3组动物每日进食量就是否不同? 表12 3组动物每日进食量/(mg·g-1·d-1) 正常加钒组 糖尿病加钒组 糖尿病组 24、84 26、46 46、89 27、60 24、19 47、21 30、97 28、70 42、42 24、61 23、70 47、70 24、82 24、48 40、74 24、64 24、19 41、03 29、72 28、01 44、98 27、42 23、70 43、46 23、64 26、10 44、34 30、06 24、62 44、32 2、11解:本题采用完全随机设计得方差分析。 表2、11、1 3组动物每日进食量/(mg·g-1·d-1) 正常加钒组 糖尿病加钒组 糖尿病组 合计 24、84 26、46 46、89 27、60 24、19 47、21 30、97 28、70 42、42 24、61 23、70 47、70 24、82 24、48 40、74 24、64 24、19 41、03 29、72 28、01 44、98 27、42 23、70 43、46 23、64 26、10 44、34 30、06 24、62 44、32 10 10 10 30 26、832 25、415 44、309 32、185 268、32 254、15 443、09 965、56 7264、3286 6488、6987 19687、6811 33440、7084 (1) 方差分析 1) 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即三种处理方式下动物每日进食量相同 H1:不等或不全相等,即三种处理方式下动物每日进食量不同或不全相同 =0、05 2) 计算检验统计量 方差分析表,见表2、11、2。 表2、11、2 完全随机设计方差分析表 变异来源 P 处理 2214、7888 2 1107、3944 200、6040 <0、01 误差 149、0491 27 5、5203 总变异 2363、8379 29 3) 确定P 值,作出统计推断 查F界值表得P< 0、01,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为三种处理方式下动物得每日进食量不全相同。 (2) 用SNK法进行样本均数得两两比较。将三个均数从大到小排列: 组次 1 2 3 均数 44、309 26、832 25、415 组别 糖尿病 正常加钒 糖尿病加钒 1) 建立检验假设,确定检验水准 H0:,即任两种处理动物得每日进食量总体均数相同 H1:,即任两种处理动物得每日进食量总体均数不同 2) 计算检验统计量 , 表2、11、3 三组动物每日进食量得两两比较表 对比组 均数之差 组数 q值 q界值 P值 A与B a P=0、05 P=0、01 1与3 18、894 3 25、4298 3、49 4、45 <0、01 1与2 17、477 2 23、5226 2、89 3、89 <0、01 2与3 1、417 2 1、9072 2、89 3、89 >0、05 3) 确定P 值,作出统计推断 查q界值表得糖尿病与其她两种处理间得P<0、01,按水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为糖尿病与其她两种处理间动物每日进食量不同,糖尿病处理下得动物得每日进食量高于其她两种处理;糖尿病加钒与正常加钒处理间得P>0、05,按水准,不拒绝H0,差别无统计学意义,尚不能认为糖尿病加钒与正常加钒两种处理下动物得每日进食量不同。 SPSS操作 数据录入: 打开SPSS Data Editor窗口,点击Variable View标签,定义要输入得变量g与x;再点击Data View标签,录入数据(见图2、11、1,图2、11、2)。 图2、11、1 Variable View窗口内定义要输入得变量g与x 图2、11、2 Data View窗口内录入数据 分析: Analyzepare Means One-Way ANOVA… 完全随机单因素方差分析 Dependent list: x 应变量x Factor: g 处理因素g Post Hoc… Equal Variances Assumed:S-N-K 多重比较采用SNK法 Continue Options… Statistics:Homogeneity of variances test 方差齐性检验 Continue OK
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