醫(yī)學統(tǒng)計學總復習資料-在線瀏覽
2025-02-02 08:06本頁面
【正文】 適當?shù)臋z驗方法 ? 正確理解假設檢驗中 概率 P值 的含義 ? 結(jié)論不能絕對化 ? 單、雙側(cè)檢驗應事先確定 方差分析目的 (ANOVA) （ analysis of variance) 通過分析處理組均數(shù)之間的變異，推導k個總體均數(shù)間是否相等，或 k個處理之間的差別是否有統(tǒng)計學意義。 方差分析的應用條件 ? 1. 各樣本是相互獨立的隨機樣本，均服從正態(tài)分布 ? 2. 各樣本的總體方差相等，即方差齊性 獨立、正態(tài)、方差齊性 如果方差不齊時，可采用 F’檢驗或秩和檢驗。 ? 常用 SNK法 (q檢驗 )和 Duntt檢驗，前者為兩兩間均作比較，后者為實驗組和對照組比較。 直線回歸目的 研究變量之間的數(shù)量依存關(guān)系 (Y隨著 X變化而變化 ） ， 找出一條最能代表這種數(shù)據(jù)關(guān)系的直線 。 采用最小二乘法（ Least square method）計算回歸系數(shù) a與截距 b 最小二乘法原理 ：實測點到直線的 縱向距離平方之和 達到最小 ?y a bx???y直線回歸 ?反映自變量對應變量數(shù)量上影響大小的 統(tǒng)計量是 回歸系數(shù) ，而非 P值。 直線相關(guān)的目的 研究兩個隨機變量 X與 Y之間的相互關(guān)系及其密切程度。 相關(guān)系數(shù)的性質(zhì) ? 相關(guān)系數(shù)沒有單位 ， 其值為 1≤r≤1， 其正負表示兩變量間 直線相關(guān)的方向 ； 正相關(guān)： 0 r 1 完全正相關(guān) : r＝ +1 負相關(guān)： 1 r 0 完全負相關(guān) : r＝ 1 零相關(guān)： r ＝ 0 ? r的絕對值大小表示兩變量之間 直線相關(guān)的密切程度 。 秩相關(guān)的適用條件 ? 不服從雙變量正態(tài)分布 ? 用等級資料表示的原始資料 ? 總體分布未知或 邊界不確定的資料 直線回歸與直線相關(guān)的聯(lián)系 對同一資料計算 r與 b，它們的符號一致 r與 b的假設檢驗等價，即對同一樣本有 r與 b可以互相換算： rb tt ? YYXX llbr /? XXYY llrb /?反映回歸效果好壞采用什么指標？ 參數(shù)統(tǒng)計與非參數(shù)統(tǒng)計的區(qū)別 秩和檢驗 ? 應用條件和范圍 ? 配對秩和檢驗 ? 成組設計 ? 多個樣本比較 ? 兩兩比較 分類資料的描述 ? 率的計算與應用 ? 構(gòu)成比的計算與應用 ? 相對比的計算與應用 率 概念 : 說明某現(xiàn)象出現(xiàn)的強度或頻度。 率 發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位 數(shù)可能發(fā)生某現(xiàn)象的觀察 單位總數(shù)? ? k構(gòu)成比 概念 : 說明某一事物內(nèi)部各組成部分所占比重或分布 ,常用百分數(shù)表示 , 計算公式為： 特點 : 總體內(nèi)各組構(gòu)成比的總和應為 100%。 計算公式為： 注意 : 兩個比較指標可以性質(zhì)相同或不同，如，相對危險度 (RR)、變異系數(shù) (CV)等。 標準化法就是采用統(tǒng)一的標準構(gòu)成，消除因混雜因素構(gòu)成不同對總指標的影響。 ? 若要比較各處理組的平均效應大小是否有差別，應該用 秩和檢驗 。 ? 成組設計：可以是實驗性研究中的隨機分組，也可以是觀察性研究中的不同人群隨機抽樣。 受試對象 實驗組 對照組 隨機分組 總體 1 總體 2 樣本 2 樣本 1 B從兩總體中隨機抽樣得到兩獨立樣本 總體 1 樣本 樣本 1 樣本 2 ? 在觀察性研究中，按不同人群進行隨機抽樣，得到兩個或兩個以上的獨立樣本。 ? 主要有以下 4種情形： ? 對子，通過隨機化，使對子內(nèi)兩個體分別接受兩種不同的處理。 ? 如在動物實驗中，常將窩別、性別、體重等作為配對因素；在臨床試驗中，常將性別、年齡、病情等作為配對因素。 ? 。 配對設計主要有以下情形： ? (4)
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