【正文】 反映數(shù)據(jù)的變異度大小 , 異：標(biāo)準(zhǔn)差是一組同質(zhì)數(shù)據(jù)間變異度大小的量度指標(biāo) ,它帶有單位 ,因而不同單位的數(shù)據(jù)間的變異度大小不可用標(biāo)準(zhǔn) 2 差作比較；而變異系數(shù)是一種不帶單位的反映變異度大小的相對(duì)數(shù)值 ,因而它可對(duì)不同單位數(shù)據(jù)間的變異度大小 作比較。率說明事物發(fā)生的頻率，構(gòu)成比說明某部分占總體的比重。 （ 5）圖例：表示兩種或幾種事物時(shí)，要用圖例說明。以實(shí)例說明為什么不能以構(gòu)成比代替率？ 率和構(gòu)成比所說明的問題不同，因而絕不能以構(gòu)成比代率。 制表的基本要求： ①標(biāo) 題：概括表的主要內(nèi)容，包括研究的時(shí)間、地點(diǎn)和研究內(nèi)容，放在表的上方。一般將兩軸的相交點(diǎn)即5 原點(diǎn)處定為 0。 3．舉例說明醫(yī)學(xué)現(xiàn)象中的先驗(yàn)概率和后驗(yàn)概率。正態(tài)分布與醫(yī)學(xué)參考值范圍 1．如何將任一個(gè)正態(tài)分布 ),( 2??N 轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布？ 通過 Xu ???? 的變換，即可將 ? ?2,N ?? 的正態(tài)分布轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。 6．簡述 F分布的特點(diǎn)。 (1)估計(jì)頻數(shù)分布 (2)制定參考值范圍 (3)質(zhì)量控制：為了控制實(shí)驗(yàn)中的檢測誤差，常以 177。以均數(shù)的 95%可信區(qū)間為例，在同一總體中作 100次抽樣，可得 100個(gè)可信區(qū)間，平均有 95個(gè)可信區(qū)間包含總體均數(shù)μ（估計(jì)正確），只有 5個(gè)可信區(qū)間不包含總體均數(shù)μ（估計(jì)不正確），或?qū)τ谀骋粋€(gè)區(qū)間而言，它包含總體均數(shù)μ的可能性為 95%，而不包含總體均數(shù)μ的可能性僅為5%。退一步說，即使 0H 正確，接受 0H 時(shí)也會(huì)犯錯(cuò)誤（Ⅱ型錯(cuò)誤），但一般假設(shè)檢驗(yàn)只能提供犯Ⅰ型錯(cuò)誤的概率 ? ，不提供犯Ⅱ型錯(cuò)誤的概率 ? 。 影響檢驗(yàn)效能的四個(gè)因素： ，檢驗(yàn)效能越大。這樣的話，假設(shè)檢驗(yàn)的次數(shù)要成倍的增加。有時(shí)對(duì)于同一問題，按α = H0，而按α = H0；統(tǒng)計(jì)結(jié)論還與樣本大小有關(guān)，有時(shí)隨著樣本含量 n的增加，即使取同一檢驗(yàn)水準(zhǔn)，由于抽樣誤差的減小，結(jié)論有可能從不拒絕 H0到拒絕 H0。 四格表 2? 檢驗(yàn)有哪兩種類型？各自在運(yùn)用上有何注意事項(xiàng)？ 四格表 2? 檢驗(yàn)分為兩獨(dú)立樣本率檢驗(yàn)和兩相關(guān)樣本率檢驗(yàn)。 (2)多個(gè)樣本率比較，若所得統(tǒng)計(jì)推斷為拒絕 H0，接受 H1時(shí)，只能認(rèn)為各總體率 之間總的來說有差別，但不能說明15 任兩個(gè)總體率之間皆有差別。在實(shí)際工作中，若上述條件略有偏離，仍可進(jìn)行 t檢驗(yàn)分析。 amp。 在進(jìn)行均數(shù)比較的方差分析中，處理效應(yīng)為固定不變的常數(shù)時(shí)，稱為固定效應(yīng)模型（ fixed effect model）；當(dāng)方18 差分 析資料中沒有干預(yù)因素，要研究的處理效應(yīng)不是固定不變的常數(shù)，而是隨機(jī)的，稱為隨機(jī)效應(yīng)模型（ random effect model）。 三種變異： SS 總 =SS 組間 +SS 組內(nèi) (2)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì) (random block design)：又稱配伍設(shè)計(jì)，是配對(duì)設(shè)計(jì)的擴(kuò)展。 YS?與0YS的區(qū)別。 （ 1）指數(shù)函數(shù)（ ()a bXYe?? ），當(dāng) b ＞ 0 時(shí)， Y 隨 X 上升而上升；當(dāng) b ＜ 0 時(shí)， Y 隨 X 上升而下降。 21 第十三章 應(yīng)用：相關(guān)系數(shù)用于描述兩個(gè)變量間線性相關(guān)關(guān)系的密切程度與方向，它沒有單位，其取值在 1和 1之間波動(dòng)。 amp。 它適用于：不滿足正態(tài)或（和）方差齊性的小樣本計(jì)量資料；分布不知是否正態(tài)的小樣本資料；一端或兩端是不確切數(shù)值的資料；等級(jí)資料。 amp。 以 t檢驗(yàn)為例，如總體分布為極度偏態(tài)或其他非正態(tài) 分布 ，或者 兩總體方差不齊時(shí)， 此時(shí)宜采用秩和檢驗(yàn) 的結(jié)果 。 amp。 （ 3）二者假設(shè)檢驗(yàn)方法不同。 (5)相關(guān)關(guān)系不一定是因果關(guān)系，也可能是伴隨關(guān)系，有相關(guān)關(guān)系不能證明事物間確有內(nèi)在聯(lián)系。 (3)用回歸解釋相關(guān)：決定系數(shù)總回歸SSSSr ?2 ，回歸平方和越接近總平方和，則 r2越接近 1，說明引入相關(guān)的效果越好。反映兩變量間數(shù)量上影響大小的統(tǒng)計(jì)量應(yīng)該是回歸系數(shù)的絕對(duì)值，而不是假設(shè)檢驗(yàn)的 P值。 （ 2）Ⅱ型回歸中， X 、 Y 均為服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量，互為因果，可計(jì)算兩個(gè)回歸方程。 YS 表示在總體中，當(dāng) X 為某一定值時(shí)，個(gè)體 Y 值的波動(dòng)范圍。 amp。 5．單樣本重復(fù)測量數(shù)據(jù)的方差分析與隨機(jī)區(qū)別設(shè)計(jì)方差分析有何不同？在什么情況下，單樣本重復(fù)測量數(shù)據(jù)可用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)？ 單樣本重復(fù)測量數(shù)據(jù)與隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的區(qū)別為： （ 1）重復(fù)測量設(shè)計(jì)中的“處理”是在區(qū)組（受試者）間隨機(jī)分配，區(qū)組內(nèi)的各時(shí)間點(diǎn)是固定的，不能隨機(jī)分配。它的目的是： ①使各組數(shù)據(jù)達(dá)到方差齊性； ②使資料轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布，以滿足 t 檢驗(yàn)和方差分析的應(yīng)用條件。 當(dāng)條件不滿足時(shí)有三種處理方法：①增大樣本例數(shù)使理論頻數(shù)變大； ②刪去理論數(shù)太小的行或列； ③將理論數(shù)太小的行或列與性質(zhì)相近的鄰行或鄰列合并，使重新計(jì)算的理論頻數(shù)變大。 (3)對(duì)于配對(duì)設(shè)計(jì)的四格表資料，應(yīng)根據(jù)樣本 數(shù)據(jù) b+c的大小選擇不同的計(jì)算公式： ① (b+c) ≥ 40, 使用未經(jīng)校正的 公式 ； ② (b+c) ＜ 40, 使用經(jīng)過校正的公式 。χ 2檢驗(yàn) 簡述 2? 檢驗(yàn)的基本思想。 amp。 了解這兩類錯(cuò)誤的實(shí)際意義：若在應(yīng)用中要重點(diǎn)減少α（如一般的假設(shè)檢驗(yàn)），則取α =；若在應(yīng)用中要重點(diǎn)減少β（如方差齊性檢驗(yàn)，正態(tài)性檢驗(yàn)或想用一種方法代替另一種方法的檢驗(yàn)等），則取α = 。當(dāng) P 小于或等于預(yù)先規(guī)定的概率值 ? ，就是小概率事件。其中， 0H 尤其重要，它是假設(shè)檢驗(yàn)計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和 P 值的依據(jù)。 (2)與 n的關(guān)系不同： n增大時(shí)，①標(biāo)準(zhǔn)差→σ（恒定）；②標(biāo)準(zhǔn)誤減少并趨于 0（不存在抽樣誤差）。試述正態(tài)分布的面積分布規(guī)律。當(dāng) v＝∞時(shí)， t分布的極限分布就是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。 6．簡述概率和概率分布在臨床決策中的運(yùn)用。概率與概率分布 1．簡述概率的統(tǒng)計(jì)定義。例如分析比較獨(dú)立的、不連續(xù)的、無數(shù)量關(guān)系的多個(gè)組或多個(gè)類別的統(tǒng)計(jì)量 (如例數(shù)、相對(duì)數(shù)和均數(shù)等 )宜選用直條圖，分析某指標(biāo)隨時(shí)間或其它連續(xù)變量變化而變化的趨勢(shì)宜選用線圖，描述某變量的頻數(shù)分布宜選用直方圖，描述或比較不同事物內(nèi)部構(gòu)成比時(shí)用圓圖或百分比條圖等。 其次，統(tǒng)計(jì)表就如完整的一句話，有其描述的對(duì)象 (主語 )和內(nèi)容 (賓語 )。 （ 1）標(biāo)題：統(tǒng)計(jì)圖都應(yīng)有標(biāo)題，其要求與統(tǒng)計(jì)表的標(biāo)題一致。由于原來計(jì)算各個(gè)率的分母和分子的絕對(duì)數(shù)值大小不同，因而它們?cè)诳傮w中所占的比重不同，因此要以總的絕對(duì)數(shù)值為依據(jù)來計(jì)算平均率（或總率）。當(dāng)兩組資料單位不同，或單位相同，均數(shù)相差較大時(shí)，不能直接用標(biāo)準(zhǔn)差比較它們的變異程度，須用變異系數(shù)進(jìn)行比較。 （ 3）結(jié)合均數(shù)描述正態(tài)分布的特征，并利用正態(tài)曲線下面積分布規(guī)律，來計(jì)算醫(yī)學(xué)上各種生化、生理的參考值范圍。例如，某醫(yī)院四個(gè)科室的病死率（％）分別為 ， , , 病人死亡人數(shù)。 （ 2）圖域：除圓圖外，圖域通常是個(gè)矩形，其長寬之比一般要求為 7 : 5或 5 : 7，此圖形較美觀。 Pi) 相對(duì)比：含義：是兩個(gè)有關(guān)指標(biāo)之比，說明兩指標(biāo)間的比例關(guān)系。通常主語放在表達(dá)左邊，作為橫標(biāo)目；賓語放在右邊，作為縱標(biāo)目。 ②與統(tǒng)計(jì)表相似，統(tǒng)計(jì)圖必須有標(biāo)題，概括統(tǒng)計(jì)圖資料的時(shí)間、地點(diǎn)和主要內(nèi)容。 隨機(jī)事件 A在 n 次試驗(yàn)中出現(xiàn) f 次，計(jì)算出隨機(jī)事件 A出現(xiàn)的頻率 ()fpAn? ，由于 ()pA是一個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量，總是在其真正的概率附近擺動(dòng)，當(dāng) n 趨于無窮大時(shí)， ()pA趨于一個(gè)常數(shù) P ，則稱該常數(shù) P 為隨機(jī)事件 A的概率。 在決策分析中，由于各種“處理”的結(jié)局是不確定的，或者說不同的結(jié)局出現(xiàn)的概率大小不同，在一般情況下，決策者往往選擇概率大的結(jié)局。 5．簡述 2? 分布的特點(diǎn)。 （ 1） X 軸與正態(tài)曲線所夾面積恒等于 1或 100% ； （ 2）區(qū)間 ??? 的面積為 % ，區(qū)間 ?? ? 的面積為 % ，區(qū)間 ?? ? 的面積為 % 。 (3)用途不同 : ①標(biāo)準(zhǔn)差：表示 x的變異度大小，計(jì)算 cv，估計(jì)正常值范圍，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤等 ②標(biāo)準(zhǔn)誤：參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)。設(shè)立 0H 主要有兩種方式，一是在研究設(shè)計(jì)時(shí)，通過隨機(jī)抽樣的方法得到研究樣本，使樣本統(tǒng)計(jì)量（如 X ，P ）在施加干預(yù)前能代表總體均數(shù)或總體率；或者在施加干預(yù)前通過隨機(jī)分組的方法使兩樣本數(shù)據(jù)具有相同的總體特征（如相同的分布，相同的總體參數(shù)）。根據(jù)小概率事件原理：小概率事件在一次抽樣中發(fā)生的可能性很小，如果它發(fā)生了，則有理由懷疑原假設(shè) 0H ，認(rèn)為其對(duì)立面 1H 成立，該結(jié)論可能犯大小為 ? 的錯(cuò)誤。 9．在哪些情況下容易出現(xiàn)多次重復(fù)檢驗(yàn)的問題？多次重復(fù)檢驗(yàn)有哪些不良后果？如何避免多次重復(fù)檢驗(yàn)問題？ 多次重復(fù)檢驗(yàn)多在以下兩種情況下出現(xiàn)：一是有多個(gè)觀察指標(biāo)，如肝功能檢查項(xiàng)目、心功能檢查項(xiàng)目等，對(duì)每個(gè)指12 標(biāo)都進(jìn)行試驗(yàn)組和對(duì)照組有無差別的假設(shè)檢驗(yàn)。為什么假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論不能絕對(duì)化？ 假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)論是概率性的。 在 2? 檢驗(yàn)的理論公式 ? ?22 ATT? ??? 中， A為實(shí)際頻數(shù)， T為理論頻數(shù)。 amp。但②、③法都可能會(huì)損失信息或損害樣本的隨機(jī)性，因此應(yīng)慎用。通常情況下，一種適當(dāng)?shù)暮瘮?shù)變換可以同時(shí)滿足上述兩個(gè)目的； ③直線化。 （ 2）重復(fù)測量設(shè)計(jì)區(qū)組內(nèi)單位彼此不獨(dú)立，資料間呈一定的相關(guān)性。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析與完全隨機(jī)設(shè)計(jì)方差分析在設(shè)計(jì)和變異分解上有什么不同？ (1)完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析完全隨機(jī)設(shè)計(jì) (pletely random design)：亦稱成組設(shè)計(jì)。而剩余標(biāo)準(zhǔn)差 ,YXS 是指當(dāng) X 對(duì) Y 的影響被扣除后，Y 方面仍有變異。何者為 X ，何者為 Y ，根據(jù)研究目的確定。 P值越小只能說越有理由認(rèn)為變量間的直線關(guān)系存在，而 不能說關(guān)系越密切或越 “顯著”。 2. 簡述相關(guān)系數(shù)的概念和應(yīng)用。 4．簡述組間相關(guān)系數(shù)與組內(nèi)相關(guān)系數(shù)的聯(lián)系與區(qū)別。 第十四章隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)多個(gè)樣本比較的 Friedman M 檢驗(yàn)，備擇假設(shè) 1H 如何寫？為什么？ H1寫為多個(gè)總體分布位置不全相同。 。因?yàn)?Friedman M檢驗(yàn)對(duì)于多個(gè)總體分布的形狀差別不敏感，只對(duì)其位置差別敏感。如果總體分布為已知的數(shù)學(xué)形式，對(duì)其總體參數(shù)作假設(shè)檢驗(yàn)則為參數(shù)檢驗(yàn) 2. 什么叫做秩轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗(yàn) ?它適用于哪些情況 ? 秩 轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗(yàn)是先將數(shù)值變量從小到大，或等級(jí)從弱到強(qiáng)轉(zhuǎn)換成秩后，再計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，其特點(diǎn)是假設(shè)檢23 驗(yàn)的結(jié)果對(duì)總體分布的形狀差別不敏感，只對(duì)總體分布的位置差別敏感。若 X、 Y為兩個(gè)含義相同的觀察指標(biāo)，或者是相同觀察指標(biāo)的前后兩次重復(fù)測量結(jié)果，這樣的相關(guān)系數(shù)表示的是同一變量內(nèi)部的相關(guān)系數(shù)，稱為組內(nèi)相關(guān)系數(shù)。它是說明具有直系關(guān)系的兩個(gè)變量間，相關(guān)關(guān)系的密切程度與相關(guān)方向的指標(biāo)。結(jié)果中的決定系數(shù)可表示兩變量關(guān)系的實(shí)際效果。 7．簡述曲線回歸常用的幾種曲線形式。當(dāng) X 與 X 接近且充分大時(shí)，可用 ,YXS 代替 YS 。用單因素方差分析 (oneway ANOVA)。 6．簡述均數(shù)比較方差分析隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型的區(qū)別。 常用的變量代換方法有對(duì)數(shù)變換、平方根變換