2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫：統(tǒng)計(jì)推斷與檢驗(yàn)在疾病救治研究中的試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共20小題，每小題2分，共40分。在每小題列出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的，請將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在疾病救治研究中，我們想要知道某種新藥是否比傳統(tǒng)藥物更有效，這時(shí)最適合使用的統(tǒng)計(jì)方法是？A.相關(guān)分析B.回歸分析C.假設(shè)檢驗(yàn)D.方差分析2.如果我們想要比較兩種不同治療方法對患者康復(fù)時(shí)間的影響，應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.配對樣本t檢驗(yàn)B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.線性回歸分析3.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，第一類錯(cuò)誤的概率通常記作什么？A.βB.αC.σD.ρ4.如果我們收集了100名患者的數(shù)據(jù)，想要檢驗(yàn)?zāi)撤N治療方法的效果，樣本量是否足夠大？A.是，樣本量足夠大B.否，樣本量太小C.取決于總體大小D.取決于變異程度5.在進(jìn)行兩組數(shù)據(jù)的比較時(shí)，如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，我們應(yīng)該使用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.t檢驗(yàn)B.U檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.方差分析6.如果我們想要評估兩種藥物對血壓的影響是否存在差異，應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.相關(guān)分析B.回歸分析C.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)D.配對樣本t檢驗(yàn)7.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，如果我們選擇了顯著性水平α=0.05，這意味著我們愿意承擔(dān)多大比例的犯第一類錯(cuò)誤的概率？A.5%B.95%C.50%D.100%8.如果我們想要檢驗(yàn)兩種不同劑量藥物對治療效果的影響是否存在差異，應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.單因素方差分析B.雙因素方差分析C.配對樣本t檢驗(yàn)D.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)9.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果我們發(fā)現(xiàn)回歸系數(shù)顯著不為零，這意味著什么？A.自變量對因變量有顯著影響B(tài).自變量對因變量沒有顯著影響C.因變量對自變量有顯著影響D.因變量對自變量沒有顯著影響10.如果我們想要評估兩種不同手術(shù)方法對患者疼痛程度的影響是否存在差異，應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.配對樣本t檢驗(yàn)B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.方差分析11.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，如果我們選擇了顯著性水平α=0.01，這意味著我們愿意承擔(dān)多大比例的犯第一類錯(cuò)誤的概率？A.1%B.99%C.50%D.100%12.如果我們想要比較三種不同藥物治療某種疾病的療效，應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.單因素方差分析B.雙因素方差分析C.配對樣本t檢驗(yàn)D.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)13.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果我們發(fā)現(xiàn)R平方值為0.8，這意味著什么？A.80%的因變量變異可以被自變量解釋B.80%的自變量變異可以被因變量解釋C.自變量和因變量之間沒有關(guān)系D.自變量和因變量之間存在完全線性關(guān)系14.如果我們想要評估兩種不同治療方法對患者生活質(zhì)量的影響是否存在差異，應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.配對樣本t檢驗(yàn)B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)d.方差分析15.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，如果我們選擇了顯著性水平α=0.10，這意味著我們愿意承擔(dān)多大比例的犯第一類錯(cuò)誤的概率？A.10%B.90%C.50%D.100%16.如果我們想要比較兩種不同劑量藥物對血壓的影響是否存在差異，應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.單因素方差分析B.雙因素方差分析C.配對樣本t檢驗(yàn)D.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)17.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如果我們發(fā)現(xiàn)回歸系數(shù)的p值小于0.05，這意味著什么？A.自變量對因變量有顯著影響B(tài).自變量對因變量沒有顯著影響C.因變量對自變量有顯著影響D.因變量對自變量沒有顯著影響18.如果我們想要評估兩種不同手術(shù)方法對患者恢復(fù)時(shí)間的影響是否存在差異，應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.配對樣本t檢驗(yàn)B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)C.卡方檢驗(yàn)D.方差分析19.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，如果我們選擇了顯著性水平α=0.001，這意味著我們愿意承擔(dān)多大比例的犯第一類錯(cuò)誤的概率？A.0.1%B.99.9%C.50%D.100%20.如果我們想要比較三種不同藥物治療某種疾病的療效，應(yīng)該采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？A.單因素方差分析B.雙因素方差分析C.配對樣本t檢驗(yàn)D.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)二、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請將答案寫在答題卡上。）1.簡述假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟。2.解釋什么是第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤，并說明它們之間的關(guān)系。3.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，如何判斷回歸模型是否合適？4.簡述方差分析的基本原理。5.在疾病救治研究中，如何選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析？三、計(jì)算題（本大題共5小題，每小題6分，共30分。請將答案寫在答題卡上。）1.某醫(yī)生想要研究一種新藥對高血壓患者血壓的影響。他隨機(jī)選取了50名高血壓患者，將他們分為兩組，每組25人。一組服用新藥，另一組服用安慰劑。經(jīng)過一個(gè)月的治療，記錄了兩組患者的收縮壓變化情況（單位：毫米汞柱）。新藥組患者的平均收縮壓變化為-10，標(biāo)準(zhǔn)差為5；安慰劑組患者的平均收縮壓變化為-3，標(biāo)準(zhǔn)差為4。請計(jì)算兩組患者收縮壓變化差異的95%置信區(qū)間。2.某研究想要比較兩種不同手術(shù)方法對某種疾病的治療效果。他們隨機(jī)選取了60名患者，將他們分為兩組，每組30人。一組接受手術(shù)A，另一組接受手術(shù)B。經(jīng)過一年的隨訪，記錄了兩組患者的生存率。手術(shù)A組患者的生存率為70%，手術(shù)B組患者的生存率為60%。請計(jì)算兩種手術(shù)方法對患者生存率差異的95%置信區(qū)間。3.某醫(yī)生想要研究一種新藥對糖尿病患者的血糖控制效果。他隨機(jī)選取了40名糖尿病患者，將他們分為兩組，每組20人。一組服用新藥，另一組服用傳統(tǒng)藥物。經(jīng)過三個(gè)月的治療，記錄了兩組患者的空腹血糖水平（單位：毫摩爾/升）。新藥組患者的平均空腹血糖水平為6.5，標(biāo)準(zhǔn)差為1.0；傳統(tǒng)藥物組患者的平均空腹血糖水平為7.5，標(biāo)準(zhǔn)差為1.2。請使用假設(shè)檢驗(yàn)的方法，檢驗(yàn)新藥是否能夠顯著降低糖尿病患者的空腹血糖水平（顯著性水平α=0.05）。4.某研究想要比較三種不同藥物治療某種疾病的療效。他們隨機(jī)選取了90名患者，將他們分為三組，每組30人。一組服用藥物A，另一組服用藥物B，還有一組服用藥物C。經(jīng)過一個(gè)月的治療，記錄了三組患者的癥狀改善情況。請使用方差分析的方法，檢驗(yàn)三種藥物治療效果是否存在差異（顯著性水平α=0.05）。5.某醫(yī)生想要研究一種新療法對癌癥患者生活質(zhì)量的影響。他隨機(jī)選取了50名癌癥患者，將他們分為兩組，每組25人。一組接受新療法，另一組不接受新療法。經(jīng)過六個(gè)月的治療，記錄了兩組患者的生存質(zhì)量評分。新療法組患者的平均生存質(zhì)量評分為80，標(biāo)準(zhǔn)差為10；不接受新療法組患者的平均生存質(zhì)量評分為70，標(biāo)準(zhǔn)差為12。請使用假設(shè)檢驗(yàn)的方法，檢驗(yàn)新療法是否能夠顯著提高癌癥患者的生活質(zhì)量評分（顯著性水平α=0.01）。四、論述題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請將答案寫在答題卡上。）1.在疾病救治研究中，為什么選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要？請結(jié)合實(shí)際例子說明。2.詳細(xì)解釋回歸分析的基本原理，并說明其在疾病救治研究中的應(yīng)用。請結(jié)合實(shí)際例子說明。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.C.假設(shè)檢驗(yàn)解析：在疾病救治研究中，想要知道新藥是否比傳統(tǒng)藥物更有效，我們需要通過假設(shè)檢驗(yàn)來判斷兩種藥物的效果是否存在顯著差異。假設(shè)檢驗(yàn)可以幫助我們決定是否拒絕原假設(shè)，即新藥與傳統(tǒng)藥物效果相同。2.B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)解析：比較兩種不同治療方法對患者康復(fù)時(shí)間的影響，需要使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。這是因?yàn)槲覀儽容^的是兩組獨(dú)立樣本（接受不同治療方法的患者），t檢驗(yàn)可以用來判斷兩組樣本的均值是否存在顯著差異。3.B.α解析：在假設(shè)檢驗(yàn)中，α通常表示第一類錯(cuò)誤的概率，即拒絕原假設(shè)時(shí)犯錯(cuò)的概率。選擇顯著性水平α=0.05或0.01等，意味著我們愿意承擔(dān)5%或1%的犯第一類錯(cuò)誤的概率。4.A.是，樣本量足夠大解析：樣本量的大小通常與總體大小和變異程度有關(guān)，但一般來說，100名患者的樣本量在研究中是足夠的。較大的樣本量可以提供更可靠的結(jié)果，減少抽樣誤差。5.B.U檢驗(yàn)解析：如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，我們可以使用U檢驗(yàn)（也稱為Mann-WhitneyU檢驗(yàn)）來比較兩組數(shù)據(jù)的差異。U檢驗(yàn)是非參數(shù)檢驗(yàn)方法，適用于非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。6.C.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)解析：評估兩種藥物對血壓的影響是否存在差異，適合使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。這是因?yàn)槲覀儽容^的是兩組獨(dú)立樣本（服用不同藥物的患者），t檢驗(yàn)可以用來判斷兩組樣本的均值是否存在顯著差異。7.A.5%解析：選擇顯著性水平α=0.05，意味著我們愿意承擔(dān)5%的犯第一類錯(cuò)誤的概率。也就是說，有5%的可能性我們拒絕了實(shí)際上是正確的原假設(shè)。8.A.單因素方差分析解析：檢驗(yàn)兩種不同劑量藥物對治療效果的影響是否存在差異，適合使用單因素方差分析。方差分析可以用來判斷多個(gè)因素（本例中為藥物劑量）對結(jié)果的影響是否存在顯著差異。9.A.自變量對因變量有顯著影響解析：在回歸分析中，如果回歸系數(shù)顯著不為零，意味著自變量對因變量有顯著影響?；貧w系數(shù)的顯著性可以通過p值來判斷，p值小于顯著性水平（如0.05）時(shí)，我們認(rèn)為自變量對因變量有顯著影響。10.B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)解析：評估兩種不同手術(shù)方法對患者疼痛程度的影響是否存在差異，適合使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。這是因?yàn)槲覀儽容^的是兩組獨(dú)立樣本（接受不同手術(shù)的患者），t檢驗(yàn)可以用來判斷兩組樣本的均值是否存在顯著差異。11.A.1%解析：選擇顯著性水平α=0.01，意味著我們愿意承擔(dān)1%的犯第一類錯(cuò)誤的概率。也就是說，有1%的可能性我們拒絕了實(shí)際上是正確的原假設(shè)。12.A.單因素方差分析解析：比較三種不同藥物治療某種疾病的療效，適合使用單因素方差分析。方差分析可以用來判斷多個(gè)因素（本例中為藥物種類）對結(jié)果的影響是否存在顯著差異。13.A.80%的因變量變異可以被自變量解釋解析：R平方值（R2）表示回歸模型中自變量對因變量變異的解釋程度。R平方值為0.8，意味著80%的因變量變異可以被自變量解釋，說明回歸模型擬合度較好。14.B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)解析：評估兩種不同治療方法對患者生活質(zhì)量的影響是否存在差異，適合使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。這是因?yàn)槲覀儽容^的是兩組獨(dú)立樣本（接受不同治療的患者），t檢驗(yàn)可以用來判斷兩組樣本的均值是否存在顯著差異。15.A.10%解析：選擇顯著性水平α=0.10，意味著我們愿意承擔(dān)10%的犯第一類錯(cuò)誤的概率。也就是說，有10%的可能性我們拒絕了實(shí)際上是正確的原假設(shè)。16.A.單因素方差分析解析：比較兩種不同劑量藥物對血壓的影響是否存在差異，適合使用單因素方差分析。方差分析可以用來判斷多個(gè)因素（本例中為藥物劑量）對結(jié)果的影響是否存在顯著差異。17.A.自變量對因變量有顯著影響解析：在回歸分析中，如果回歸系數(shù)的p值小于0.05，意味著自變量對因變量有顯著影響。回歸系數(shù)的顯著性可以通過p值來判斷，p值小于顯著性水平（如0.05）時(shí)，我們認(rèn)為自變量對因變量有顯著影響。18.B.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)解析：評估兩種不同手術(shù)方法對患者恢復(fù)時(shí)間的影響是否存在差異，適合使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。這是因?yàn)槲覀儽容^的是兩組獨(dú)立樣本（接受不同手術(shù)的患者），t檢驗(yàn)可以用來判斷兩組樣本的均值是否存在顯著差異。19.A.0.1%解析：選擇顯著性水平α=0.001，意味著我們愿意承擔(dān)0.1%的犯第一類錯(cuò)誤的概率。也就是說，有0.1%的可能性我們拒絕了實(shí)際上是正確的原假設(shè)。20.A.單因素方差分析解析：比較三種不同藥物治療某種疾病的療效，適合使用單因素方差分析。方差分析可以用來判斷多個(gè)因素（本例中為藥物種類）對結(jié)果的影響是否存在顯著差異。二、簡答題答案及解析1.假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟包括：-提出原假設(shè)和備擇假設(shè)；-選擇顯著性水平α；-計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；-確定拒絕域；-做出統(tǒng)計(jì)決策。解析：假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟是科學(xué)研究中常用的方法，通過這些步驟可以系統(tǒng)地判斷觀察到的差異是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性。首先，提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，原假設(shè)通常表示沒有差異或沒有效應(yīng)，備擇假設(shè)表示存在差異或效應(yīng)。然后，選擇顯著性水平α，通常為0.05、0.01等。接下來，計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，如t統(tǒng)計(jì)量、z統(tǒng)計(jì)量等。然后，確定拒絕域，即統(tǒng)計(jì)量落入的區(qū)域，表示我們會拒絕原假設(shè)。最后，根據(jù)計(jì)算得到的統(tǒng)計(jì)量與拒絕域的關(guān)系，做出統(tǒng)計(jì)決策，即拒絕原假設(shè)或保留原假設(shè)。2.第一類錯(cuò)誤是指拒絕原假設(shè)時(shí)犯的錯(cuò)誤，即實(shí)際上原假設(shè)是正確的，但我們卻拒絕了它。第二類錯(cuò)誤是指保留原假設(shè)時(shí)犯的錯(cuò)誤，即實(shí)際上原假設(shè)是錯(cuò)誤的，但我們卻保留了它。第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤之間的關(guān)系是：減小第一類錯(cuò)誤的概率會增加第二類錯(cuò)誤的概率，反之亦然。這是因?yàn)榧僭O(shè)檢驗(yàn)的決策是基于概率的，我們需要在兩類錯(cuò)誤之間做出權(quán)衡。解析：第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤是假設(shè)檢驗(yàn)中的兩種錯(cuò)誤類型。第一類錯(cuò)誤也稱為“假陽性”，即我們錯(cuò)誤地拒絕了實(shí)際上正確的原假設(shè)。第二類錯(cuò)誤也稱為“假陰性”，即我們錯(cuò)誤地保留了實(shí)際上錯(cuò)誤的原假設(shè)。這兩類錯(cuò)誤之間存在著一種權(quán)衡關(guān)系，即減小第一類錯(cuò)誤的概率會增加第二類錯(cuò)誤的概率，反之亦然。這是因?yàn)榧僭O(shè)檢驗(yàn)的決策是基于概率的，我們需要在兩類錯(cuò)誤之間做出權(quán)衡。例如，如果我們選擇一個(gè)非常嚴(yán)格的顯著性水平α，如0.01，那么我們減少了一類錯(cuò)誤的概率，但增加了第二類錯(cuò)誤的概率。3.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，判斷回歸模型是否合適的方法包括：-觀察回歸系數(shù)的顯著性；-檢查R平方值；-分析殘差圖；-考慮模型的多重共線性問題。解析：回歸分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的方法，用于研究變量之間的關(guān)系。判斷回歸模型是否合適，需要考慮多個(gè)因素。首先，觀察回歸系數(shù)的顯著性，即回歸系數(shù)的p值是否小于顯著性水平，如0.05。如果回歸系數(shù)顯著不為零，說明自變量對因變量有顯著影響。其次，檢查R平方值，R平方值表示回歸模型中自變量對因變量變異的解釋程度，R平方值越大，說明模型擬合度越好。此外，分析殘差圖可以幫助我們判斷模型是否滿足線性回歸的假設(shè)，如殘差是否隨機(jī)分布在零附近。最后，考慮模型的多重共線性問題，多重共線性是指自變量之間存在高度相關(guān)性，會導(dǎo)致回歸系數(shù)不穩(wěn)定，影響模型的解釋能力。4.方差分析的基本原理是通過比較多個(gè)組別的均值差異，來判斷這些組別是否存在顯著差異。方差分析的基本步驟包括：-提出原假設(shè)和備擇假設(shè)；-計(jì)算總變異、組內(nèi)變異和組間變異；-計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量；-確定拒絕域；-做出統(tǒng)計(jì)決策。解析：方差分析（ANOVA）是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的方法，用于比較多個(gè)組別的均值是否存在顯著差異。方差分析的基本原理是通過比較多個(gè)組別的變異，來判斷這些組別是否存在顯著差異。首先，提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，原假設(shè)通常表示所有組別的均值相同，備擇假設(shè)表示至少有一個(gè)組別的均值不同。然后，計(jì)算總變異、組內(nèi)變異和組間變異，總變異是所有觀測值與總均值之間的差異，組內(nèi)變異是每個(gè)組內(nèi)觀測值與組內(nèi)均值之間的差異，組間變異是組內(nèi)均值與總均值之間的差異。接下來，計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量是組間變異與組內(nèi)變異的比值。然后，確定拒絕域，即F統(tǒng)計(jì)量落入的區(qū)域，表示我們會拒絕原假設(shè)。最后，根據(jù)計(jì)算得到的F統(tǒng)計(jì)量與拒絕域的關(guān)系，做出統(tǒng)計(jì)決策，即拒絕原假設(shè)或保留原假設(shè)。5.在疾病救治研究中，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要，因?yàn)椴煌慕y(tǒng)計(jì)方法適用于不同的數(shù)據(jù)類型和研究設(shè)計(jì)。選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法可以提高研究結(jié)果的可靠性和有效性。例如，如果數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，可以使用t檢驗(yàn)或方差分析；如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，可以使用非參數(shù)檢驗(yàn)方法，如U檢驗(yàn)或符號檢驗(yàn)。此外，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法還可以避免錯(cuò)誤的統(tǒng)計(jì)結(jié)論，提高研究的科學(xué)性和可信度。解析：在疾病救治研究中，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。這是因?yàn)椴煌慕y(tǒng)計(jì)方法適用于不同的數(shù)據(jù)類型和研究設(shè)計(jì)。選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法可以提高研究結(jié)果的可靠性和有效性。例如，如果數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，可以使用t檢驗(yàn)或方差分析來比較組間差異；如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，可以使用非參數(shù)檢驗(yàn)方法，如U檢驗(yàn)或符號檢驗(yàn)。此外，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法還可以避免錯(cuò)誤的統(tǒng)計(jì)結(jié)論，提高研究的科學(xué)性和可信度。例如，如果選擇了不合適的統(tǒng)計(jì)方法，可能會導(dǎo)致錯(cuò)誤的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果，從而得出錯(cuò)誤的結(jié)論。因此，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法對于疾病救治研究至關(guān)重要。四、論述題答案及解析1.在疾病救治研究中，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要，因?yàn)椴煌慕y(tǒng)計(jì)方法適用于不同的數(shù)據(jù)類型和研究設(shè)計(jì)。選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法可以提高研究結(jié)果的可靠性和有效性。例如，如果數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，可以使用t檢驗(yàn)或方差分析；如果數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布，可以使用非參數(shù)檢驗(yàn)方法，如U檢驗(yàn)或符號檢驗(yàn)。此外，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法還可以避免錯(cuò)誤的統(tǒng)計(jì)結(jié)論，提高研究的科學(xué)性和可信度。例如，如果選擇了不合適的統(tǒng)計(jì)方法，可能會導(dǎo)致錯(cuò)誤的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果，從而得出錯(cuò)誤的結(jié)論。因此，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法對于疾病救治研究至關(guān)重要。解析：在疾病救治研究中，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方