医学统计学问答附答案.doc

0、 算术均数、几何均数与中位数各有什么适用条件？
答：（1）算术均数：适用对称分布，特别就是正态或近似正态分布得数值变量资料。
（2）几何均数：适用于频数分布呈正偏态得资料，或者经对数变换后服从正态分布（对数正态分布）得资料，以及等比数列资料。
（3）中位数：适用各种类型得资料，尤其以下情况：
A 资料分布呈明显偏态；B 资料一端或两端存在不确定数值（开口资料或无界资料）；C资料分布不明。
1、对于一组近似正态分布得资料，除样本含量n外，还可计算与，问各说明什么？
（1）为算数均数，说明正态分布或近似正态分布资料得集中趋势
（2）S为标准差，说明正态分布或近似正态分布得离散趋势
（3）可估计正态指标得95%得医学参考值范围，即此范围在理论上应包含95%得个体值。
2、试述正态分布、标准正态分布得联系与区别。

正态分布
标准正态分布
原始值X
无需转换
作u=（X-µ）/σ转换
分布类型
对称
对称
集中趋势
µ
µ=0
均数与中位数得关系
µ=M
µ=M
参考：标准正态分布得均数为0，标准差为1；正态分布得均数则为µ，标准差为σ（µ为任意数，而σ为大于0得任意数）。标准正态分布得曲线只有一条，而正态分布曲线就是一簇。任何正态分布都可以通过标准正态变换转换成标准正态分布。标准正态分布就是正态分布得特例。
3、说明频数分布表得用途
1）描述频数分布得类型 2）描述频数分布得特征 3）便于发现一些特大或特小得可疑值 4）便于进一步做统计分析与处理
4、变异系数得用途就是什么？
多用于观察指标单位不同时，如身高与体重得变异程度得比较；或均数相差较大时，如儿童身高与成人身高变异程度得比较。
5、试述正态分布得面积分布规律。
（1）X轴与正态曲线所夹得面积恒等于1或100%；
（2）区间µ±σ得面积为68、27%，区间µ±1、96σ得面积为95、00%，区间µ±2、58σ得面积为99、00%。
6、试举例说明均数得标准差与标准误得区别与联系。

7、标准正态分布(u分布)与t分布有何不同？
t分布为抽样分布，标准正态分布（u分布）为理论分布。t分布比正态分布得峰值低，且尾部翘得更高。随着自由度得增大，t分布逐渐趋近于标准正态分布。即当自由度ν→∞时，t分布→标准正态分布。
8、均数得可信区间与参考值范围有何不同？

9、假设检验时，一般当P<0、05时，则拒绝H0，理论根据就是什么？

10、假设检验中a与P得区别何在？

11、t检验得应用条件就是什么？

12、I型错误与II型错误有何区别与联系？
I型错误就是指拒绝了实际上成立得所犯得“弃真”错误，其概率大小用α表示。II型错误则就是“接受”了实际上不成立得所犯得“取伪”错误，其概率大小用β表示当样本含量n确定时，α愈小，β愈大；反之α愈大，β愈小。
13、假设检验与区间估计有何联系？
假设检验用于推断质得不同即判断两个（或多个）总体参数就是否不等，而可信区间用于说明量得大小即判断总体参数得范围。两者既互相联系，又有区别。假设检验与区间估计得联系在于可信区间亦可回答假设检验得问题，若算得得可信区间包含了，则按α水准，不拒绝；若不包含，则按α水准，拒绝，接受。也就就是说在判断两个（或多个）总体参数就是否不等时，假设检验与可信区间就是完全等价得。
14、为什么假设检验得结论不能绝对化？
因为通过假设检验推断作出得结论具有概率性，其结论不可能完全正确，有可能发生两类错误。拒绝时，有可能犯I型错误；“接受” 时可能犯II型错误。无论哪类错误，假设检验都不可能将其风险降为0，因此在结论中使用绝对化得字如“肯定”，“一定”，“必定”就不恰当。
15．方差分析得基本思想与应用条件就是什么？
方差分析得基本思想就就是根据试验设计得类型，将全部测量值总得离均差平方与及其自由度分解为两个或多个部分，除随机误差作用外，每个部分得变异可由某个因素得作用（或几个因素得交互作用）加以解释，如组间变异可由处理因素得作用加以解释。通过比较不同变异来源得均方，借助F分布作出统计推断，从而推论各种研究因素对试验结果有无影响。
方差分析得应用条件：①各样本就是相互独立得随机样本且来自正态总体②各组总体方差相等，即方差齐性。
16．在完全随机设计方差分析中SS组间、SS组内各表示什么含义？
表示组间变异，指各组处理样本均数大小不等，就是由处理因素（如果有）与随机误差造成得；表示组内变异，指各处理组内变量值大小不等，就是由随机误差造成得。
17． 随机区组设计得方差分析与完全随机设计方差分析在设计与变异分解上有什么不同？
区别点
完全随机设计
随机区组设计
设计
采用完全随机化得分组方法，将全部试验对象分配到g个处理组（水平组），各组分别接受不同得处理。
随机分配得次数要重复多次，每次随机分配都对同一个区组内得受试对象进行，且各个受试对象数量相同，区组内均衡。
变异分解
三种变异：=+
四种变异：=++
18、以实例说明为什么不能以构成比代替率？

19、秩与检验得优缺点?

20．简述直线回归与直线相关得区别与联系。
联系
1对于既可做相关又可做回归分析得同一组数据，计算出得b与r正负号一致。
2相关系数与回归得假设检验等价，即对于同一样本，tb=tr
3同一组数据得相关系数与回归系数可以互相换算：r=by，x*Sx/Sy
4用回归解释相关：由于决定系数，当总与平方与固定时，回归平方与得大小决定了相关得密切程度，回归平方与越接近总平方与，则越接近1，说明相关得效果越好。
二者得区别：
（1）资料要求上：相关要求X、Y服从双变量正态分布，这种资料进行回归分析称为Ⅱ型回归；胡桂要求Y在给定某个X值时服从正态分布，X就是可以精确测量与严格控制得变量，称为Ⅰ型回归。
（2）应用上：说明两变量间互相关系用相关，此时两变量得关系就是平等得；而说明两变量间依存变化得数量关系用回归，说明Y如何依赖于X而变化。
（3）意义上：r说明具有直线关系得两变量间相互关系得方向与密切程度；b表示X每变化一个单位所导致Y得平均变化量。
（4）计算上：，
（5）取值范围：-1≤r≤1,-∞