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文档简介
《卫生统计学》课后思考题答案
第一章绪论
答:某人打靶100次,中靶次数少于等于5,那么该人一次打中靶的
概率≤0.05,即可称该人一次打中靶的事件为小概率事件,可以视为很可
能不发生。
第二章调查研究设计1、调查研究有何特点?
答:(1)不能人为施加干预措施
(2)不能随机分组(3)很难控制干扰因素(4)一般不能下因果结
论
2、四种常用的抽样方法各有什么特点?
(2)系统抽样:优点是易于理解、操作简便,被抽到的观察单位在
总体中分布均匀,抽样误差较单纯随机抽样小;缺点是在某些情况下会出
现偏性或周期性变化。
(3)分层抽样:优点是抽样误差小,各层可以独立进行统计分析,
适合大规模统计;缺点是事先要进行分层,操作麻烦。
(4)整群抽样:优点是易于组织和操作大规模抽样调查;缺点是抽
样误差大。3、调查设计包括那些基本内容?答:(1)明确调查目的和指
标(2)确定调查对象和观察单位(3)选择调查方法和技术(4)估计样
本大小(5)编制调查表
答:(1)分析项目直接整理计算的必须的内容;
(2)备查项目保证分析项目填写得完整和准确的内容;(3)其他项
目大型调查表的前言和表底附注。
第三章实验设计
1、简述实验设计的特点。
答:(1)研究者能人为设置处理因素(2)受试对象可以接受何种处
理因素或水平是由随机分配而定的。
2、简述一般选择受试对象的原则。
答:(1)受试对象能从临床试验中受益(2)受试对象具有代表性
(3)受试对象具有依从性(4)受试对象可以是志愿者。
3、什么是混杂因素?设计时怎样控制混杂因素?
答:混杂因素是指影响实验效应并与处理因素同时存在的非处理因素。
可以通过采取排除、平衡、或标准化的办法来控制混杂因素的影响。4、
什么是随机化?怎样实现随机抽样和随机分组?答:随机化就是使样本具
有较好的代表性,使各组受试对象在重要的非处理因素方面具有较好的均
衡性,提高实验结果的可比性。一般用随机数字表、随机排列表或统计软
件包来实现随机抽样和随机分组。
答:(1)有算术均数、几何均数和中位数、众数、调和数等。
答:(1)概率密度函数曲线在均数处最高;(2)以均数为中心左右
对称,且逐渐减少;(3)正态分布有两个参数,即和;(4)曲线下的面
积分布有一定规律。
答:动态数列(dynamicerie)是一系列按时间顺序排列起来的统计指
标,用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。
常用动态数列分析指标有绝对增长量、发展速度与增长速度、平均发
展速度与平均增长速度。
第六章总体均数和总体率的估计
1、样本均数的标准误的意义是什么?
答:反映抽样误差的大小。越大,样本均数的分布越分散,样本均数
与总体均数差别越大,由样本均数估计总体均数的可靠性就越小;反之,
样本均数分布就越集中,样本均数与总体均数差别就越小,由样本均数估
计总体均数可靠性就越大。2、标准误与标准差有何区别?答:①意义不
同:
标准差:表示观测值的变异程度标准误:反映抽样误差的大小②用途
不同:
标准差:确定医学参考值范围
标准误:用于统计推断(参数估计、假设检验)③公式不同:标准差:
标准误:
3、正常值范围与总体均数的可信区间有何区别?
答:(1)意义不同:总体均数的可信区间是按预先给定的概率,确
定的未知参数的可能范围;正常值范围是描述“正常人”的解剖、生理、
生化、某项指标的波动范围(2)公式不同
可信区间:σ已知:或σ未知但n≥50:或σ未知:正常值范围:
正态分布:或偏态分布:P某~P100-某
(3)用途不同:总体均数的可信区间是用于估计总体均数;正常值
范围是用于判断观察对象的某项指标正常与否。
答:区别:二项分布和Poion分布是离散型概率分布,用概率函数描
述其分布状况;而正态分布是连续性概率分布,用密度函数描述其分布状
况。
第七章假设检验
1、假设检验的意义何在?应用假设检验时要注意哪些问题?
答:意义:用样本指标估计总体指标,其结论有的完全可靠,有的只
有不同程度的可靠性,需要进一步加以检验和证实。通过假设检验来分析
样本指标和总体指标之间是否存在显著差异,从而作出判断是否接受原假
设。
应用假设检验时注意的问题:1应有严密的研究设计,即总体应有同
质性,样本应有代表性及组间具有可比性;2正确理解a水准和P值的意
义,P值越小,越有理由拒绝H0,而a是说明P值小到何种程度才拒绝
H0;3正确理解结论的统计学意义,有统计学意义并不一定有实际意义;
4假设检验的结论不能绝对化。2、答:(1)由抽样误差所致
答:区别:(1)可信区间用于说明量的大小,即推断总体均数的范
围;假设检验用于推断质的不同,即判断两总体均数是否不同;(2)可
信区间比假设检验可提供更多的信息:可信区间不但能回答差别有无统计
学意义,而且还能提示差别有无实际的专业意义。
(2)检验效能的含义:当两总体参数确实有差别时,按a水准能够
发现这种差别的能力。5、怎样正确运用单侧检验和双侧检验?
答:首先应考虑所要解决问题的目的,根据专业知识来确定。若从专
业知识判断一种方法的结果不可能低于或高于另一种方法的结果时,可用
单侧检验;尚不能从专业知识判断两种结果谁高谁低时,则用双侧检验。
第八章t检验
1、两样本均数比较时为什么要做统计检验?
答:两样本均数分别代表的总体均数1与2相等时,也可能会因抽样
误差而导致两样本均数不相等,因此需要做统计检验。
2、两样本均数检验比较的t检验中,什么情况下做单侧检验?什么
情况下做双侧检验?答:若从专业知识判断一种方法的结果不可能低于或
高于另一种方法的结果时,可用单侧检验;尚不能从专业知识判断两种结
果谁高谁低时,则用双侧检验。3、t检验要求满足哪些基本条件?
4、在两样本t检验,如果方差不齐,但两组样本量相同并且很大,
能否忽略t检验对方差不齐的要求?
答:能。n1和n2均大于50时,可不必做方差齐性检验;若两总体方
差不具有齐性,可采用t’或者进行变量转换或者用秩和检验来处理。
5、对样本均数与某已知的总体均数或两样本均数的差别做统计检验,
可信区间与t检验有什么关系?
答:可信区间包含H0,按水准,不拒绝H0;若不包含H0,则按水准,
拒绝H0,接受H1。
第九章方差分析
1、为什么不能用两两比较的t检验进行多个样本均数的比较?
答:用两两比较的t检验进行多个样本均数的比较时,需要进行多次
检验,根据概率乘法法则,全部判断正确的概率大大降低,犯I类错误的
概率也就增大,甚至远远大于检验水准。因此,多组均数之间的两两比较
不能直接用t检验。取而代之的是,必须在方差分析结果为拒绝H0接受
H1的基础上,进行多个样本的两两比较。2、方差分析为何是单侧检验?
答:F统计量(F=组间均方/组内均方)
若原假设成立,即各处理组的样本来自于同一总体,则组间均方应与
组内均方差不多,即F统计量在1附近波动;否则,若原假设不成立,即
不同处理的作用不同时,组间均方(处理因素的作用)一般大于组内均方
(随机误差),因此,F统计量一般往大于1的方向趋化,
从而在作结论时,若F统计量大到一定程度,就拒绝原假设。因此,
F统计量在0侧是不可能的,因此只会在另一侧,从而认为方差分析是单
侧检验。
3、为什么说随机区组设计方差分析的效率高于完全随机分组设计的
方差分析?
答:由于随机区组设计利用区组控制了可能的混杂因素,并在进行方
差分析时,将区组间变异从原组内变异种分离出来,当区组间变异有统计
学意义时,由于减少了误差均方使处理组间的F值更容易出现显著性,从
而提高了实验效率。因此,随机区组设计方差分析的效率高于完全随机分
组设计的方差分析。
第十章卡方检验
1、简述检验的用途。
答:①两个样本率或构成比的比较②多个样本率或构成比的比较③两
个分类指标之间的关联性检验④频数分布的拟合优度检验
答:(1)当n≥40且所有T≥5时,用2某2表的检验的基本公式或
者专用公式计算;(2)当n≥40但有、1≤T<5时,需要用校正公式计算
值;
(3)N<40或T<1时,不宜计算值,需要用Fiher确切概率计算概率。
3、简述R某C表的检验的注意事项。
答:(1)不允许有T<1,或者1
1增加样本含量以增大理论频数
答:(1)若研究目的是分析两个有序分类变量间有无差别时,可视
为单向有序R某C表,选用秩和检验;
(2)若研究目的是分析两个有序分类变量间是否存在相关关系时,
则选用等级相关分析或积差相关分析;
第十一章非参数检验
1、何为非参数检验?与参数检验有何区别?它们各有何优缺点?
答:(1)非参数检验是不依赖总体的分布类型,不对总体参数进行
推断,只是通过样本观察值比较总体的分布或分布位置的推断方法。
(2)区别:参数检验是一类依赖于总体分布的具体形式的统计推断
方法,一般在样本所来自的总体分布型已知(如:正态分布)的基础上,
对总体参数进行估计或检验。
答:(1)基于秩转换的非参数检验称为秩和检验,是用秩和作为统
计量进行假设检验的方法。其中“秩”又称等级、即按数据大小排定的次
序号,次序号的和称“秩和”。秩和检验是对从两个非正态总体中所得到
的两个样本之间的比较,其零假设为两个样本从同一总体中抽取的。
3、为何秩和检验在编秩时,若不同对比组间出现相同数据要给予
“平均秩次”,而同一组的相同数据可不必计算“平均秩次”?答:因为
在不同符号或者对比组不取平均秩次会增大或减小某一组的秩和,而在同
一符号或者同一组内出现同一数据,秩和不受影响。
4、完全随机设计两样本比较的秩和检验,当n1>10,n2-n1>10时,
采用z检验,这时检验属于参数检验还是非参数检?
第十二章双变量关联性分析r和r的应用条件有何不同?
答:直线相关系数r:1要求两随机变量要符合双变量正态分布,而
且不分主次,处于同等地位2散点有线性趋势3两随机变量相关分析有实
际意义;
验?答:若是作两组频率比较,则用McNemer检验;若是作两变量间
关联性分析,则用Pearon
检验。
答:区别:1Peron相关要求数据服从二元正态分布,属于参数统计
量;而Spearman相关不要求正态分布,属于非参数统计量2两者总体参
数的假设检验方法不完全相同
第十三章直线回归分析
1、用什么方法考察回归直线图示是否正确?
答:(1)连出的回归直线不应超出某的实测范围;(2)所绘的回归
直线必然通过(,);
(3)将直线的左端延长与纵轴的焦点的纵坐标比等于截距a。2、剩余
标准差的意义和用途?
答:剩余标准差是指扣除了某对y线性影响后,y的变异,可用来说
明估计值的精确性。Sy.某越小,表示回归方程的估计精度越高。
3、应用直线回归和相关分析时应注意哪些问题?答:(1)作回归分
析要有实际意义(2)应绘制散点图
(3)两变量间有线性关系存在,不一定确有因果关系
(4)以自变量的取值范围为限,不可随意外延(5)满足线性、独立、
正态和方差齐性条件
(6)绘制散点图后,若出现特大特小值,则应及时复核检查4、举
例说明如何用用直线回归方程进行预测和控制?
答:(1)预测:例如直线回归分析8岁男童心脏横径与体重之间关
系的回归方程为
y=4.2121+0.2041某,据个体Y值的容许区间,可估计体重为25kg
的8岁健康男童,其心脏横径有95%的可能性在(8.6692,9.9610)cm的
范围内。
(2)控制:例如某市环境监测大气NO与车流量某的回归方程为y=-
0.064866+0.000133某,据个体Y值的上限Y某=某0+ta(n-2)SY,NO最
大容许度为0.15mg/m^3时汽车流量应控制在1209辆/h。
5、直线回归分析时怎样确定因变量与自变量?答:(1)因变量依赖
于自变量的变化而变化;
(2)因变量为来自正态分布的随机变量;而自变量可以是规律变化
的或人为选定的一些数值,也可以是随机变量;
第十四章生存分析
(3)终止(观察结束时病人尚存活)
答:(1)区别:生存概率表示在某单位时段开始时存活的个体,到
该时段结束时仍存活的可能性大小;而生存率是指观察对象经历t个单位
时段后仍存活的可能性,即活过tk时刻的概率。
第十六章Mate分析Mate分析的目的是什么?答:(1)提高检验效
能
(2)解决若干单个研究结论不一致问题(3)改善效应量的估计(4)
提出新的研究问题和研究方向Mate分析的基本步骤又哪些?
答:(1)明确研究目的,制定研究计划;
Mate分析中统计分析模型有哪些?如何选择?答:(1)固定效应模
型和随机效应模型
(2)需要根据同质性检验的结果来确定统计分析模型
固定效应模型(fi某edeffectmodel):同质性检验无统计学意义时
选用随机效应模型(randomeffectmodel):同质性检验有统计学意义时
选用4、发表偏倚的含义、产生原因及对Mate分析的影响是什么?
答:(1)含义:发表偏倚是指有统计学意义的研究结果较无统计学
意义或无效的研究结果被报告和发表的可能性大。
(2)产生原因:1研究者认为无统计学意义的研究意义不大,不发
表或推迟发表;2作为杂志编辑则更有可能对此类研究不予以发表。
(3)影响:使Mate分析提高或夸大实验效应量及危险因素的关联强
度,并引发偏倚。Mate分析中应注意的问题有哪些?答:(1)偏倚的识
别和控制;
(2)所有类型的Mate分析都采用相同的基本步骤;
(3)提高纳入研究的质量,在Mate分析各个环节中防止和减少系统
误差和随机误差;(4)在应用Mate分析结果时,须注意到干预对象特征、
生物学变异、场所、措施、依从性以及辅助治疗等对结果的影响;
第十八章生命统计的常用指标
1、平均死亡年龄与预期寿命有何区别?为什么预期寿命可以综合反
映不同国家和地区的
经济和卫生水平?答:(1)平均死亡年龄是该地区实际存活的平均
年数;预期寿命是假定同时出生的一批婴儿如果按现有该地区的年龄组死
亡率而死亡,所能存活的平均年数。
(2)社会经济条件、卫生医疗水平、体质、遗传因素、生活条件等
个人差异限制着人们的寿命。预期寿命的提高同医疗技术的进步和卫生环
境的改善是分不开的,特别是抗生素的发
现和免疫接种术的应用,扑灭了曾使古代人口大批死亡的各种流行性
传染病。2、发病率与患病率在计算时有什么不同,在实际选择指标时应
该注意哪些问题?答:(1);
患病率的分子为特定时间所调查人群中某病新旧病例数,而不管这些
病例的发病时间。发病率的分子为一定期间暴露人群中新发生的病例数。
(2)患
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