【文章內(nèi)容簡介】 H0，范第Ⅱ類錯(cuò)誤，俗稱“存?zhèn)巍卞e(cuò)誤。犯第Ⅰ類錯(cuò)誤錯(cuò)誤的概率用α表示，假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，根據(jù)研究者的要求來確定；犯第二類錯(cuò)誤的概率用β表示，它只有與特定的H1結(jié)合起來才有意義。對于某一具體的檢驗(yàn)來說，當(dāng)樣本含量n一定時(shí)，α越小，β越大；α越大，β越小。4. 檢驗(yàn)假設(shè)中P值的意義是什么？答：如果總體狀況與H0一致，統(tǒng)計(jì)量獲得現(xiàn)有數(shù)值以及更不利于H0的數(shù)值的概率。5. 如何確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)？答：檢驗(yàn)水準(zhǔn)確定需根據(jù)研究設(shè)計(jì)的類型、研究目的、變量類型及變異水平、樣本大小等諸多因素。6. 如何恰當(dāng)?shù)貞?yīng)用單側(cè)與雙側(cè)檢驗(yàn)？答：單側(cè)與雙側(cè)檢驗(yàn)的應(yīng)用首先應(yīng)考慮所要解決問題的目的，根據(jù)專業(yè)知識來確定。若從專業(yè)知識判斷一種方法的結(jié)果不可能低于或高于另一種方法的結(jié)果時(shí)，可用單側(cè)檢驗(yàn)；在尚不能從專業(yè)知識判斷兩種結(jié)果誰高誰低時(shí)，則用雙側(cè)檢驗(yàn)。一般認(rèn)為雙側(cè)檢驗(yàn)較保守和穩(wěn)妥。7. t檢驗(yàn)的應(yīng)用條件是什么？答：（1）隨機(jī)事件，（2）來自正態(tài)分布總體，（3）均數(shù)比較時(shí)，要求兩總體方差相等。第八章 方差分析一， 名詞解釋1. 方差分析：又稱F檢驗(yàn)，是通過對數(shù)據(jù)變異的分解來判斷不同樣本所代表的總體均值是否相同，用于比較兩個(gè)或兩個(gè)以上均數(shù)的差別。2. 析因分析：是將兩個(gè)或多個(gè)實(shí)驗(yàn)因素的各水平進(jìn)行全面組合的實(shí)驗(yàn)，能夠分析各實(shí)驗(yàn)因素的單獨(dú)效應(yīng)、主效應(yīng)和因素間的交相呼應(yīng)。二， 問答題1. 方差分析的基本思想是什么？答：方差分析的基本思想是把全部觀察值間的變異按設(shè)計(jì)和需要分解成兩個(gè)或多個(gè)組成部分，然后將各個(gè)部分的變異與隨機(jī)誤差進(jìn)行比較，以判斷各部分的變異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2. 方差分析的應(yīng)用條件是什么？答：（1）各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本，（2）都采自正態(tài)總體，（3）各個(gè)總體方差相等。第九章 卡方檢驗(yàn)1. 卡方檢驗(yàn)的應(yīng)用條件有哪些？ 答：課本P174小結(jié)32. 卡方檢驗(yàn)的用途。答：χ2檢驗(yàn)常用于分類變量資料的統(tǒng)計(jì)階段。主要包括單樣本的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)；推斷兩個(gè)和多個(gè)獨(dú)立樣本頻率分布之間有無差別；分析配對設(shè)計(jì)下得到的兩個(gè)樣本頻率分布有無差異。3. 比較兩個(gè)獨(dú)立樣本頻率分布的χ2檢驗(yàn)，和比較兩個(gè)配對樣本頻率分布的χ2檢驗(yàn)在設(shè)計(jì)方法、資料整理、假設(shè)檢驗(yàn)等方面的差別是什么？答：前面針對的是“兩獨(dú)立樣本”，行合計(jì)是事先固定的；而后者實(shí)質(zhì)上是一組樣本，及時(shí)可以看成兩個(gè)樣本，也是“兩個(gè)互不獨(dú)立的樣本”，樣本含量都是n，是固定的，而行合計(jì)與列合計(jì)卻是事先不確定的。前者原始數(shù)據(jù)可以表示為教材中表93所示的四格表形式，而后者原始數(shù)據(jù)表示為表99所示的四格表形式。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，前者用教材中公式95和公式97，而后者用99和910。4. 如果實(shí)驗(yàn)效應(yīng)應(yīng)用等級資料表示，欲比較兩組總體效應(yīng)間差別是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，為什么不能用χ2檢驗(yàn)？請舉例說明。答：關(guān)鍵在于此時(shí)χ2檢驗(yàn)差別有統(tǒng)計(jì)意義，只能推斷兩頻率分布不同，而頻率分布不同不能說明兩總體平均水平不同。第十章 基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)一， 名詞解釋1. 參數(shù)檢驗(yàn)：凡是以特定的總體分布為前提，對未知的總體參數(shù)做推斷的假設(shè)檢驗(yàn)方法。2. 非參數(shù)檢驗(yàn)：非參數(shù)檢驗(yàn)對總體分布不作嚴(yán)格限定，不受總體分布的限制，又稱任意分布檢驗(yàn)，它直接對總體分布作檢驗(yàn)。二， 問答題1. 秩和檢驗(yàn)有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？答：其主要的優(yōu)點(diǎn)：（1）適用范圍廣：①等級資料。②偏態(tài)資料。當(dāng)觀察資料呈偏態(tài)或極度偏態(tài)分布而又未作變量交換，或雖經(jīng)變量變換仍未達(dá)到正態(tài)或近似正態(tài)分布時(shí)，宜用非參數(shù)檢驗(yàn)。③各組離散程度相差懸殊，即方差明顯不齊，且不能通過變量變換達(dá)到齊性。④個(gè)體數(shù)據(jù)偏離過大，或資料為單側(cè)或雙側(cè)沒有上限或下限。⑤分布類型不明。㈥初步分析。（有些醫(yī)學(xué)資料由于統(tǒng)計(jì)工作量大，可采用非參數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行初步分析，挑選其中有意義者再進(jìn)一步分析。）⑦對于一些特殊情況，如從幾個(gè)總體所獲得的數(shù)據(jù)，往往難以對其原有總體分布做出估計(jì)，在這種情況下可用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。（2）方法簡便、易于理解和掌握。主要缺點(diǎn)：損失信息量，適用于參數(shù)檢驗(yàn)條件的資料用非參數(shù)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)效能降低。2. 兩組或多組有序分類資料的比較，為什么宜用秩和檢驗(yàn)而不是χ2檢驗(yàn)？答：指標(biāo)為等級資料，宜用多組有序變量資料的秩和檢驗(yàn)；若采用列聯(lián)表χ2檢驗(yàn)進(jìn)行分析，其比較的就不再是實(shí)驗(yàn)效應(yīng)，而是幾組資料的間的分布有無差別，即比較幾類資料構(gòu)成比總體上有無不同，所以不能用χ2檢驗(yàn)。3. 兩獨(dú)立樣本比較的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，當(dāng)n110或n2—n110時(shí)用Z檢驗(yàn)，這時(shí)檢驗(yàn)是屬于參數(shù)檢驗(yàn)還是非參數(shù)檢驗(yàn)，為什么？答：屬于非參數(shù)檢驗(yàn)，因?yàn)檫@時(shí)的Z檢驗(yàn)是比較例數(shù)較小組秩和與其總體均數(shù)n(N+1)/2的差別。第十一章 兩變量關(guān)聯(lián)性分析一，名詞解釋1. 自變量：指實(shí)驗(yàn)中由于實(shí)驗(yàn)者所操縱的因素或條件。2. 因變量：指實(shí)驗(yàn)中由于實(shí)驗(yàn)變量而引起的變化和結(jié)果。3. 相關(guān)系數(shù)：又稱Pearson積距相關(guān)系數(shù)，是定量描述兩個(gè)變量間線性關(guān)系密切程度和相關(guān)方向的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。4. 線性相關(guān)：兩個(gè)變量間呈現(xiàn)線性變化趨勢的關(guān)系稱為線性相關(guān)。三， 問答題1. 線性相關(guān)中應(yīng)注意的問題？答：（1）樣本相關(guān)系數(shù)接近0并不意味著兩變量間一定無相關(guān)性；（2）一個(gè)變量的數(shù)值人為選定時(shí)莫作相關(guān)；（3）出現(xiàn)異常值時(shí)慎用相關(guān)；（4）相關(guān)未必真存在內(nèi)在聯(lián)系；（5）分層資料盲目合并易出假象。2. Pearson積距相關(guān)與Spearman等級相關(guān)有何異同？答：Pearson積距相關(guān)與Spearman等級相關(guān)的應(yīng)用條件不同，前者要求數(shù)據(jù)服從二元正態(tài)分布，屬于參數(shù)方法；而后者可不滿足正態(tài)分布條件，為非參數(shù)法；相同點(diǎn)都是用來解決兩變量間的線性相關(guān)程度的大小，相關(guān)系數(shù)的含義、單位、取值范圍一致，且計(jì)算公式相同，不過一個(gè)直接用原始的定量數(shù)據(jù)，另一個(gè)則要用等級數(shù)據(jù)。3. 比較分類變量的兩個(gè)樣本或多個(gè)樣本的頻數(shù)分布所采用的χ2檢驗(yàn)與關(guān)聯(lián)性分析的χ2檢驗(yàn)有何異同？答：分類變量的兩樣本與多個(gè)樣本頻數(shù)分布比較的χ2檢驗(yàn)是對兩樣本或多個(gè)樣本比較，而關(guān)聯(lián)性分析的χ2檢驗(yàn)卻是探討一份樣本的兩種屬性所對應(yīng)的兩個(gè)變量間的關(guān)系，研究的問題不同、設(shè)計(jì)不同、檢驗(yàn)假設(shè)不同、意義不同、結(jié)論不同；相同的僅是計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的工具。4. 分類變量配對的22資料在什么情況下用McNemerχ2檢驗(yàn)，什么情況下用Pearson χ2檢驗(yàn)？答：分類變量配對設(shè)計(jì)的22頻數(shù)資料若是作兩組頻數(shù)比較，則用McNemerχ2檢驗(yàn)，若是作兩變量間關(guān)聯(lián)性分析則用Pearson χ2檢驗(yàn)？課后習(xí)題案例討論參考答案案例111 Pearson積距相關(guān)在對兩變量間的相關(guān)性分析的實(shí)際問題中有廣泛的應(yīng)用，但在多數(shù)情況下，應(yīng)用者忽視了Pearson積距相關(guān)的應(yīng)用條件，把不是正態(tài)分布的變量間的關(guān)系也作Pearson積距相關(guān)，例如這里的飲水中的氟含量是定量資料，是否正態(tài)