【正文】 反映數(shù)據(jù)的變異度大小 , 異：標準差是一組同質(zhì)數(shù)據(jù)間變異度大小的量度指標 ,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準 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數(shù)值 ,因而它可對不同單位數(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，要用圖例說明。以實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 題：概括表的主要內(nèi)容，包括研究的時間、地點和研究內(nèi)容，放在表的上方。一般將兩軸的相交點即5 原點處定為 0。 3．舉例說明醫(yī)學現(xiàn)象中的先驗概率和后驗概率。正態(tài)分布與醫(yī)學參考值范圍 1．如何將任一個正態(tài)分布 ),( 2??N 轉(zhuǎn)換為標準正態(tài)分布？ 通過 Xu ???? 的變換，即可將 ? ?2,N ?? 的正態(tài)分布轉(zhuǎn)換成標準正態(tài)分布。 6．簡述 F分布的特點。 (1)估計頻數(shù)分布 (2)制定參考值范圍 (3)質(zhì)量控制：為了控制實驗中的檢測誤差，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個可信區(qū)間，平均有 95個可信區(qū)間包含總體均數(shù)μ（估計正確），只有 5個可信區(qū)間不包含總體均數(shù)μ（估計不正確），或?qū)τ谀骋粋€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 時也會犯錯誤（Ⅱ型錯誤），但一般假設(shè)檢驗只能提供犯Ⅰ型錯誤的概率 ? ，不提供犯Ⅱ型錯誤的概率 ? 。 影響檢驗效能的四個因素： ，檢驗效能越大。這樣的話，假設(shè)檢驗的次數(shù)要成倍的增加。有時對于同一問題，按α = H0，而按α = H0；統(tǒng)計結(jié)論還與樣本大小有關(guān)，有時隨著樣本含量 n的增加，即使取同一檢驗水準，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? 檢驗有哪兩種類型？各自在運用上有何注意事項？ 四格表 2? 檢驗分為兩獨立樣本率檢驗和兩相關(guān)樣本率檢驗。 (2)多個樣本率比較，若所得統(tǒng)計推斷為拒絕 H0，接受 H1時，只能認為各總體率 之間總的來說有差別，但不能說明15 任兩個總體率之間皆有差別。在實際工作中，若上述條件略有偏離，仍可進行 t檢驗分析。 amp。 在進行均數(shù)比較的方差分析中，處理效應(yīng)為固定不變的常數(shù)時，稱為固定效應(yīng)模型（ fixed effect model）；當方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)，而是隨機的，稱為隨機效應(yīng)模型（ random effect model）。 三種變異： SS 總 =SS 組間 +SS 組內(nèi) (2)隨機區(qū)組設(shè)計資料的方差分析隨機區(qū)組設(shè)計 (random block design)：又稱配伍設(shè)計，是配對設(shè)計的擴展。 YS?與0YS的區(qū)別。 （ 1）指數(shù)函數(shù)（ ()a bXYe?? ），當 b ＞ 0 時， Y 隨 X 上升而上升；當 b ＜ 0 時， 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。 amp。 它適用于：不滿足正態(tài)或（和）方差齊性的小樣本計量資料；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；等級資料。 amp。 以 t檢驗為例，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， 此時宜采用秩和檢驗 的結(jié)果 。 amp。 （ 3）二者假設(shè)檢驗方法不同。 (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)計量應(yīng)該是回歸系數(shù)的絕對值，而不是假設(shè)檢驗的 P值。 （ 2）Ⅱ型回歸中， X 、 Y 均為服從正態(tài)分布的隨機變量，互為因果，可計算兩個回歸方程。 YS 表示在總體中，當 X 為某一定值時，個體 Y 值的波動范圍。 amp。 5．單樣本重復(fù)測量數(shù)據(jù)的方差分析與隨機區(qū)別設(shè)計方差分析有何不同？在什么情況下，單樣本重復(fù)測量數(shù)據(jù)可用隨機區(qū)組設(shè)計方差分析進行假設(shè)檢驗？ 單樣本重復(fù)測量數(shù)據(jù)與隨機區(qū)組設(shè)計的區(qū)別為： （ 1）重復(fù)測量設(shè)計中的“處理”是在區(qū)組（受試者）間隨機分配，區(qū)組內(nèi)的各時間點是固定的，不能隨機分配。它的目的是： ①使各組數(shù)據(jù)達到方差齊性； ②使資料轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布，以滿足 t 檢驗和方差分析的應(yīng)用條件。 當條件不滿足時有三種處理方法：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，使重新計算的理論頻數(shù)變大。 (3)對于配對設(shè)計的四格表資料，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 簡述 2? 檢驗的基本思想。 amp。 了解這兩類錯誤的實際意義：若在應(yīng)用中要重點減少α（如一般的假設(shè)檢驗），則取α =；若在應(yīng)用中要重點減少β（如方差齊性檢驗，正態(tài)性檢驗或想用一種方法代替另一種方法的檢驗等），則取α = 。當 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)檢驗計算檢驗統(tǒng)計量和 P 值的依據(jù)。 (2)與 n的關(guān)系不同： n增大時，①標準差→σ（恒定）；②標準誤減少并趨于 0（不存在抽樣誤差）。試述正態(tài)分布的面積分布規(guī)律。當 v＝∞時， t分布的極限分布就是標準正態(tài)分布。 6．簡述概率和概率分布在臨床決策中的運用。概率與概率分布 1．簡述概率的統(tǒng)計定義。例如分析比較獨立的、不連續(xù)的、無數(shù)量關(guān)系的多個組或多個類別的統(tǒng)計量 (如例數(shù)、相對數(shù)和均數(shù)等 )宜選用直條圖，分析某指標隨時間或其它連續(xù)變量變化而變化的趨勢宜選用線圖，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)成比時用圓圖或百分比條圖等。 其次，統(tǒng)計表就如完整的一句話，有其描述的對象 (主語 )和內(nèi)容 (賓語 )。 （ 1）標題：統(tǒng)計圖都應(yīng)有標題，其要求與統(tǒng)計表的標題一致。由于原來計算各個率的分母和分子的絕對數(shù)值大小不同，因而它們在總體中所占的比重不同，因此要以總的絕對數(shù)值為依據(jù)來計算平均率（或總率）。當兩組資料單位不同，或單位相同，均數(shù)相差較大時，不能直接用標準差比較它們的變異程度，須用變異系數(shù)進行比較。 （ 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，來計算醫(yī)學上各種生化、生理的參考值范圍。例如，某醫(yī)院四個科室的病死率（％）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) 相對比：含義：是兩個有關(guān)指標之比，說明兩指標間的比例關(guān)系。通常主語放在表達左邊，作為橫標目；賓語放在右邊，作為縱標目。 ②與統(tǒng)計表相似，統(tǒng)計圖必須有標題，概括統(tǒng)計圖資料的時間、地點和主要內(nèi)容。 隨機事件 A在 n 次試驗中出現(xiàn) f 次，計算出隨機事件 A出現(xiàn)的頻率 ()fpAn? ，由于 ()pA是一個樣本統(tǒng)計量，總是在其真正的概率附近擺動，當 n 趨于無窮大時， ()pA趨于一個常數(shù) P ，則稱該常數(shù) P 為隨機事件 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。 （ 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標準差：表示 x的變異度大小，計算 cv，估計正常值范圍，計算標準誤等 ②標準誤：參數(shù)估計和假設(shè)檢驗。設(shè)立 0H 主要有兩種方式，一是在研究設(shè)計時，通過隨機抽樣的方法得到研究樣本，使樣本統(tǒng)計量（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 ，認為其對立面 1H 成立，該結(jié)論可能犯大小為 ? 的錯誤。 9．在哪些情況下容易出現(xiàn)多次重復(fù)檢驗的問題？多次重復(fù)檢驗有哪些不良后果？如何避免多次重復(fù)檢驗問題？ 多次重復(fù)檢驗多在以下兩種情況下出現(xiàn)：一是有多個觀察指標，如肝功能檢查項目、心功能檢查項目等，對每個指12 標都進行試驗組和對照組有無差別的假設(shè)檢驗。為什么假設(shè)檢驗的結(jié)論不能絕對化？ 假設(shè)檢驗的結(jié)論是概率性的。 在 2? 檢驗的理論公式 ? ?22 ATT? ??? 中， A為實際頻數(shù)， T為理論頻數(shù)。 amp。但②、③法都可能會損失信息或損害樣本的隨機性，因此應(yīng)慎用。通常情況下，一種適當?shù)暮瘮?shù)變換可以同時滿足上述兩個目的； ③直線化。 （ 2）重復(fù)測量設(shè)計區(qū)組內(nèi)單位彼此不獨立，資料間呈一定的相關(guān)性。隨機區(qū)組設(shè)計的方差分析與完全隨機設(shè)計方差分析在設(shè)計和變異分解上有什么不同？ (1)完全隨機設(shè)計資料的方差分析完全隨機設(shè)計 (pletely random design)：亦稱成組設(shè)計。而剩余標準差 ,YXS 是指當 X 對 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。 第十四章隨機區(qū)組設(shè)計多個樣本比較的 Friedman M 檢驗，備擇假設(shè) 1H 如何寫？為什么？ H1寫為多個總體分布位置不全相同。 。因為 Friedman M檢驗對于多個總體分布的形狀差別不敏感，只對其位置差別敏感。如果總體分布為已知的數(shù)學形式，對其總體參數(shù)作假設(shè)檢驗則為參數(shù)檢驗 2. 什么叫做秩轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗 ?它適用于哪些情況 ? 秩 轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗是先將數(shù)值變量從小到大，或等級從弱到強轉(zhuǎn)換成秩后，再計算檢驗統(tǒng)計量，其特點是假設(shè)檢23 驗的結(jié)果對總體分布的形狀差別不敏感，只對總體分布的位置差別敏感。若 X、 Y為兩個含義相同的觀察指標，或者是相同觀察指標的前后兩次重復(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)系的兩個變量間，相關(guān)關(guān)系的密切程度與相關(guān)方向的指標。結(jié)果中的決定系數(shù)可表示兩變量關(guān)系的實際效果。 7．簡述曲線回歸常用的幾種曲線形式。當 X 與 X 接近且充分大時，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數(shù)變換、平方根變換