南医大医学统计简答题.doc

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1、.1.描述集中趋势的指标有哪些？其适用范围有哪些？均数：正态或者近似正态分布几何均数：资料呈倍数关系或对数正态分布中位数：大多数观测值比较集中，少数观测值偏向一侧，或资料分布情况不清楚，或数据的最大最小值无法准确测定2.实验设计三原则与三要素。三原则：重复、对照、随机化三要素：处理因素、试验单位、处理效应3.试举例说明均数的标准差与标准误的区别与联系。区别：①标准差是反映一组同质数据变异度的一个重要指标，标准差越大意味着数据间离散趋势越大，因此标准差是描述个体值变异程度的指标，为方差的平方根，该变异不能同通过统计方法来控制；而标准误是指样本统计量的标准差，均数的标准误实质是

2、样本均数的标准差，它反映了样本均数的离散程度，反映了样本均数与总体均数的差异，说明了均数的抽样误差。②样本量增大时，标准差趋向于平稳为σ，标准误趋向于0_联系：①标准误与标准差成正比关系，σx=σ／___√n；②它们都是变异指标，样本量是标准差和标准..误的共同影响因。4.标准正态分布（u分布）与t分布有何异同？相同点：集中位置都为µ=0，都是单峰分布，是对称分布，标准正态分布是t分布的特例（自由度是无限大时）不同点：t分布是一簇分布曲线，t分布的曲线的形状是随自由度的变化而变化，标准正态分布的曲线的形状不变，是固定不变的，因为它的形状参数为1。5.叙述直线回归与直线相关的

3、区别与联系。不同点：①资料要求上不同：直线回归分析适用于应变量是服从正态分布的随机变量，自变量是选定变量；直线相关分析适用于服从双变量正态分布的资料。②两种系数的意义不同：回归系数是表明两个变量之间数量上的依存关系，回归系数越大回归直线越陡峭，表示应变量随自变量变化越快；相关系数是表明两个变量之间相关的方向和紧密程度的，相关系数越大，两个变量的关联程度越大。③r与b的绝对值反映的意义不同。r的绝对值越大，散点图中的点越趋向于一条直线，表明两变量的关系越密切，相关程度越高。b的绝对值越大，回归..直线越陡，说明当X变化一个单位时，Y的平均变化就越大。反之也是一样。联系：①r与

4、b值可相互换算；②r与b正负号一致；③r与b的假设检验等价，tr=tb；④回归可解释相关。相关2系数的平方r(又称决定系数)是回归平方和与总的离均差平方和之比，故回归平方和是引入相关变量后总2平方和减少的部分。r越接近1，说明回归效果越好。6.t检验和F检验（多个样本的方差分析）的使用条件和应用范围有何异同？T检验的应用条件：当样本量较小时，理论上要求各样本为来自相互独立的正态总体的随机样本且两总体方差相等。方差分析的应用条件：（1）各样本是相互独立的随机样本，且来自正态分布总体。（2）各样本的总体方差相等，即方差齐性。异：t检验适用于两个样本均数的比较，F检验适用于多个样

5、本的比较。同：当样本是两个时，两种检验等同；两者的应用条件也是相同7.可信区间与参考值范围的不同点。①95％参考值范围是指同质总体内包括95％个..体值的估计范围，而总体均数95％可信区间是指按95％可信度估计的总体均数的所在范围。可信区间用于估计总体参数，总体参数只有一个。参考值范围用于估计变量值的分布范围，变量值可能很多甚至无限。②若指标服从正态分布，95％参考值范围的公式是：±1.96s。总体均数95％可信区间的公式是：。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的t界值。8.简述Ⅰ型错误和Ⅱ型错误的区别和联系。区别：①Ⅰ型错误（弃真）

6、：拒绝实际成立的H0，型错误的概率记为α。Ⅱ型错误（存伪）：不拒绝实际不成立的H0，Ⅱ型错误的概率记为β。（1－β）即把握度（或检验效能：两总体确有差别，被检出有差别的能力。②α已知，β一般未知。当n确定的时候，α越大，β越小。联系：对同一资料，α与β反方向变化，若要同时减小α与β，唯一的办法是增加样本含量。9.非参数统计方法的概念及适用范围。（参数与非参数的对比也概率很大）..概念：样本所来自的总体分布难以用某种函数式来表达，还有一些资料的总体分布的函数式是未知的，只知道总体分布是连续型的或离散型的，解决这类问题的一种不依赖总体分布的具体形式的统计方法。由于这类方法不受总

7、体参数的限制，故称非参数统计法，或称为不拘分布的统计分析方法，又称为无分布型式假定的统计分析方法。它检验的是分布，而不是参数。非参数统计不需对总体分布(总体参数)作出特殊假设。适用范围：（1）等级资料。（2）偏态分布资料。当观察资料呈偏态或极度偏态分布而又未作变量变换，或虽经变量变换仍未达到正态或近似正态分布时，宜用非参数检验。（3）各组离散程度相差悬殊，即方差明显不齐，且不能变换达到齐性。（4）个别数据偏离过大，或资料为单侧或双侧没有上限或下限值。（5）分布类型不明。（6）初步分析。有些医学资料由于统计工作量大，