論文資料-醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)總結(jié)重點筆記復(fù)習(xí)資料word可編輯-資料下載頁
2024-11-14 10:17本頁面
【導(dǎo)讀】總體中的所有單位都能夠標(biāo)識者為有限總體，反之為無限總。樣本應(yīng)具有代表性。所謂有代表性的樣本，是指用隨機抽樣方法獲得的樣本。統(tǒng)計學(xué)根據(jù)顯著性檢驗方法所得到的P值反應(yīng)。間的差異由抽樣誤差所致的概率等于或小于或。1)一種概率，一種在原假設(shè)為真的前提下出現(xiàn)觀察樣本以及更極端情況的概率。2)拒絕原假設(shè)的最小顯著性水平。4)表示對原假設(shè)的支持程度，是用于確定是否應(yīng)該拒絕原假設(shè)的另一種方法。O四種血型的人數(shù)等。如患者的治療結(jié)果可分為治愈、好轉(zhuǎn)、有效、無效或。在多次測量時所產(chǎn)生的,總是偏大或總是偏小的誤差,稱為系統(tǒng)誤差。一環(huán)，是今后工作應(yīng)遵循的依據(jù)。計描述和統(tǒng)計推斷。用平均數(shù)指標(biāo)來表示，各觀察值之間大小參差不齊。頻數(shù)由中央位置向兩側(cè)逐漸減少，稱離散趨勢，是個
【正文】 泛。 多數(shù)非參數(shù)統(tǒng)計方法要求的運算比較簡單，可以迅速完成計算取得結(jié)果，因而比較節(jié)約時間。 大多數(shù)非參數(shù)統(tǒng)計方法在直觀上比較容易理解，不需要太多的數(shù) 學(xué)基礎(chǔ)知識和統(tǒng)計學(xué)知識。 大多數(shù)非參數(shù)統(tǒng)計方法可用來分析如象由等級構(gòu)成的數(shù)據(jù)資料，而對計量水準(zhǔn)較低的數(shù)據(jù)資料，參數(shù)統(tǒng)計方法卻不適用。 當(dāng)推論多達(dá) 3個以上時，非參數(shù)統(tǒng)計方法尤具優(yōu)越性。 但非參數(shù)統(tǒng)計方法也有以下缺點： 由于方法簡單，用的計量水準(zhǔn)較低，因此，如果能與參數(shù)統(tǒng)計方法同時使用時，就不如參數(shù)統(tǒng)計方法敏感。若為追求簡單而使用非參數(shù)統(tǒng)計方法，其檢驗功效就要差些。這就是說，在給定的 顯著性水平 下進(jìn)行檢驗時，非參數(shù)統(tǒng)計方法與參數(shù)統(tǒng)計方法相比，第Ⅱ類錯誤的概率β要大些。 對于大樣本，如不采用適當(dāng)?shù)慕?，計算可能變得十分?fù)雜。 注 意 : 凡符合或經(jīng)過變換后符合參數(shù)檢驗條件的資料，最好用參數(shù)檢驗。當(dāng)資料不具備參數(shù)檢驗的條件時，非參數(shù)檢驗是一種有效的分析方法。 配對設(shè)計的符號秩和檢驗方法（簡答） (1)假設(shè)： H0：差值總體中位數(shù) Md=0 H1： Md≠ 0 α = (2)求差值 (3)編秩次：依差值的絕對值從小到大編秩次。編秩次時遇差數(shù)等于 0，舍去不計，同時樣本例數(shù)減 1；遇絕對值相等差數(shù)，符號相同順次編秩次，符號相反取平均秩次，且符號相反。 (4)求秩和并確定檢驗統(tǒng)計量：分別求出正負(fù)秩次之和，正秩和以 T+表示，負(fù)秩和的絕對值以 T表示。T+及 T之和應(yīng)等于 n(n+1)/2，任取 T+(或 T)作檢驗統(tǒng)計量 T 。 (5)確定 P 值和作出推斷結(jié)論：當(dāng) n≤ 50 時，查 T 界值表，得出 P值。若檢驗統(tǒng)計量 T值在上、下界值范圍內(nèi)，其 P值大于表上方相應(yīng)概率水平；若 T值在上、下界值上若范圍外，其 P值小于表上方相應(yīng)概率水平。 第九章 線性相關(guān)系數(shù)（名解） 線性相關(guān)系數(shù)：表示兩個變數(shù)線性相關(guān)方向及程度的統(tǒng)計數(shù)或參數(shù)。又叫直線相關(guān)系數(shù) ,簡稱相關(guān)系數(shù)。 ,|R|的極值為 1,|R|越大 (接近 1),則直線關(guān)系越好。 線性相關(guān)系數(shù)取值范圍（填空） 1≤ r≤ 1 樣本相關(guān)系數(shù) r的假設(shè)檢驗（填空題） （ 1） r 界值表法 ； （ 2） t檢驗法。 線性相關(guān)或回歸應(yīng)用應(yīng)注意的問題（簡答） ⑴作回歸分析和相關(guān)分析時要有實際意義，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象作回歸、相關(guān)分析，必須對兩種現(xiàn)象間的內(nèi)在 聯(lián)系有所認(rèn)識。 ⑵在進(jìn)行回歸分析和相關(guān)分析之前，應(yīng)繪制散點圖。但觀察點的分布有直線趨勢時，才適宜作回歸、相關(guān)分析。如果散點圖呈明顯曲線趨勢，應(yīng)使之直線化再行分析。散點圖還能提示資料有無可疑異常點。 ⑶直線回歸方程的應(yīng)用范圍一般以自變量的取值范圍為限。若無充分理由證明超過自變量取值范圍外還是直線，應(yīng)避免外延。 ⑷雙變量的小樣本經(jīng) t 檢驗只能推斷兩變量間有無直線關(guān)系，而不能推斷相關(guān)的緊密程度，要推斷相關(guān)的緊密程度，樣本含量必須很大。 ⑸相關(guān)或回歸關(guān)系不一定是因果關(guān)系，也可能是伴隨關(guān)系，有相關(guān)或回歸關(guān)系 不能證明事物間確有內(nèi)在聯(lián)系。 秩相關(guān)的應(yīng)用適用范圍（簡答） 秩相關(guān)，又稱等級相關(guān)（ rank correlation），是用雙變量等級數(shù)據(jù)作直線相關(guān)分析，適用于下列資料： ⒈ 不服從雙變量正態(tài)分布而不宜作積差相關(guān)分析； ⒉ 總體分布型未知； ⒊ 用等級表示的原始數(shù)據(jù)。 相關(guān)與回歸的區(qū)別與聯(lián)系（簡答） ：相關(guān)反映兩變量的相互關(guān)系，即在兩個變量中，任何一個的變化都會引起另一個的變化，是一種雙向變化的關(guān)系?；貧w是反映兩個變量的依存關(guān)系，一個變量的改變會引起另一個變量的變化，是一種 單向的關(guān)系。 ：研究兩個變量的相互關(guān)系用相關(guān)分析。研究兩個變量的依存關(guān)系用回歸分析。 ：相關(guān)是對兩個變量之間的關(guān)系進(jìn)行描述，看兩個變量是否有關(guān)，關(guān)系是否密切，關(guān)系的性質(zhì)是什么，是正相關(guān)還是負(fù)相關(guān)。回歸是對兩個變量做定量描述，研究兩個變量的數(shù)量關(guān)系，已知一個變量值可以預(yù)測出另一個變量值，可以得到定量結(jié)果。 r與回歸系數(shù) b ： r與 b的絕對值反映的意義不同。 r的絕對值越大，散點圖中的點越趨向于一條直線，表明兩變量的關(guān)系越密切，相關(guān)程度越高。 b的絕對值越大，回歸直線越陡，說明 當(dāng) X變化一個單位時， Y的平均變化就越大。反之也是一樣。 聯(lián)系： 1. r與 b值可相互換算； 2. r與 b正負(fù)號一致； 3. r與 b的假設(shè)檢驗等價； 4. 回歸可解釋相關(guān)。相關(guān)系數(shù)的平方 r2(又稱決定系數(shù) )是回歸平方和與總的離均差平方和之比，故回歸平方和是引入相關(guān)變量后總平方和減少的部分。 回歸系數(shù)的估計原則：最小二乘 (least squares)原則（填空） 應(yīng)用直線回歸時的注意事項（簡答） 應(yīng)用直線回歸時的注意事項： ，不能把毫無關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象作回歸分析，必須對兩種現(xiàn)象間的內(nèi)在聯(lián) 系有所認(rèn)識。 ，應(yīng)繪制散點圖，當(dāng)觀察點的分布有直線趨勢時，才適宜作直線回歸分析，散點圖還能提示資料有無異常點。異常點的存在往往對方程中的系數(shù)（ a、 b）的估計產(chǎn)生較大影響。因此，需對異常點進(jìn)行復(fù)查。 ，要對系數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗，以確定回歸方程有無意義。 ，避免外延。獲得自變量值的手段也應(yīng)與建立方程時相同。否則會產(chǎn)生較大偏差。
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