醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)顏虹版課后習(xí)題10-1數(shù)據(jù)

姓名：__________考號：__________一、單選題(共10題)1.以下哪種情況會導(dǎo)致樣本量不足？()A.樣本量大于所需量B.樣本量等于所需量C.樣本量略少于所需量D.樣本量遠(yuǎn)少于所需量2.假設(shè)檢驗中，P值小于0.05通常意味著什么？()A.沒有足夠的證據(jù)拒絕原假設(shè)B.有足夠的證據(jù)拒絕原假設(shè)C.需要更多的樣本數(shù)據(jù)D.需要重新設(shè)計實驗3.在進(jìn)行t檢驗時，以下哪個條件通常不滿足？()A.樣本量較大B.樣本數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布C.樣本方差相等D.樣本量較小4.在描述性統(tǒng)計中，以下哪個指標(biāo)最適合用來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢？()A.標(biāo)準(zhǔn)差B.算術(shù)平均數(shù)C.中位數(shù)D.四分位數(shù)5.在卡方檢驗中，如果自由度為1，那么期望頻數(shù)的最小值是多少？()A.0.5B.1C.2D.36.以下哪個統(tǒng)計量用來描述數(shù)據(jù)的離散程度？()A.均值B.標(biāo)準(zhǔn)差C.中位數(shù)D.方差7.在雙樣本t檢驗中，如果兩個樣本的方差不相等，應(yīng)該使用哪種方法？()A.單樣本t檢驗B.湯普森t檢驗C.獨立樣本t檢驗D.Welch'st檢驗8.在分析數(shù)據(jù)時，如果數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)偏態(tài)，以下哪種方法更適合描述數(shù)據(jù)的集中趨勢？()A.算術(shù)平均數(shù)B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.四分位數(shù)9.在回歸分析中，以下哪個指標(biāo)用來衡量自變量對因變量的影響強(qiáng)度？()A.R平方B.標(biāo)準(zhǔn)誤C.自由度D.斜率10.在進(jìn)行方差分析時，如果組間方差大于組內(nèi)方差，通常意味著什么？()A.沒有顯著差異B.差異不顯著C.差異顯著D.數(shù)據(jù)不符合方差分析的前提條件二、多選題(共5題)11.以下哪些是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中常用的描述集中趨勢的統(tǒng)計量？()A.算術(shù)平均數(shù)B.中位數(shù)C.標(biāo)準(zhǔn)差D.四分位數(shù)E.方差12.在進(jìn)行假設(shè)檢驗時，以下哪些情況可能導(dǎo)致TypeI錯誤？()A.實際上存在差異，但拒絕了原假設(shè)B.實際上不存在差異，但拒絕了原假設(shè)C.實際上不存在差異，但接受了原假設(shè)D.實際上存在差異，但接受了原假設(shè)13.以下哪些是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中常用的正態(tài)分布檢驗方法？()A.Shapiro-Wilk檢驗B.Kolmogorov-Smirnov檢驗C.Levene's檢驗D.Anderson-Darling檢驗E.Lilliefors檢驗14.在回歸分析中，以下哪些是影響回歸模型擬合優(yōu)度的因素？()A.自變量的選擇B.殘差分析C.模型設(shè)定D.樣本量E.自變量的數(shù)量15.以下哪些是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中常用的假設(shè)檢驗類型？()A.單樣本t檢驗B.雙樣本t檢驗C.方差分析D.卡方檢驗E.箱線圖三、填空題(共5題)16.在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中，描述數(shù)據(jù)集中趨勢的統(tǒng)計量包括：17.在進(jìn)行方差分析（ANOVA）時，如果各組樣本方差相等，我們通常使用18.在卡方檢驗中，如果期望頻數(shù)小于5，我們通常使用19.在回歸分析中，如果模型中存在多重共線性，通常會導(dǎo)致20.在醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中，為了確保樣本數(shù)據(jù)的獨立性，我們通常要求樣本是四、判斷題(共5題)21.在t檢驗中，當(dāng)樣本量較小時，t分布與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布更加接近。()A.正確B.錯誤22.方差分析（ANOVA）可以用來比較兩個或多個樣本均數(shù)之間的差異。()A.正確B.錯誤23.在卡方檢驗中，如果觀察頻數(shù)遠(yuǎn)大于期望頻數(shù)，則結(jié)果通常被認(rèn)為是不顯著的。()A.正確B.錯誤24.中位數(shù)對于異常值不敏感，因此在偏態(tài)分布的數(shù)據(jù)中比平均數(shù)更可靠。()A.正確B.錯誤25.相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近1，表示兩個變量之間的線性關(guān)系越強(qiáng)。()A.正確B.錯誤五、簡單題(共5題)26.請解釋什么是假設(shè)檢驗中的第一類錯誤和第二類錯誤，并舉例說明。27.簡述如何進(jìn)行t檢驗，并說明其適用條件。28.為什么在回歸分析中，自變量的數(shù)量應(yīng)該適中而不是過多？29.如何解釋卡方檢驗中的期望頻數(shù)和觀察頻數(shù)？30.為什么在描述數(shù)據(jù)分布時，中位數(shù)比平均數(shù)更穩(wěn)??？

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)顏虹版課后習(xí)題10-1數(shù)據(jù)一、單選題(共10題)1.【答案】D【解析】樣本量遠(yuǎn)少于所需量會導(dǎo)致樣本代表性不足，從而影響統(tǒng)計結(jié)果的準(zhǔn)確性。2.【答案】B【解析】P值小于0.05表示在原假設(shè)為真的情況下，觀察到當(dāng)前數(shù)據(jù)的概率很小，因此有足夠的證據(jù)拒絕原假設(shè)。3.【答案】C【解析】在進(jìn)行t檢驗時，樣本方差相等的條件（Levene'stest）通常不滿足，因為實際樣本中很難保證所有樣本的方差完全相等。4.【答案】B【解析】算術(shù)平均數(shù)是描述數(shù)據(jù)集中趨勢的一個常用指標(biāo)，它能夠反映數(shù)據(jù)的平均水平。5.【答案】A【解析】在卡方檢驗中，期望頻數(shù)的計算公式為(行總數(shù)*列總數(shù))/總樣本數(shù)，自由度為1時，期望頻數(shù)的最小值為0.5。6.【答案】B【解析】標(biāo)準(zhǔn)差和方差都是用來描述數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計量，其中標(biāo)準(zhǔn)差更為常用。7.【答案】D【解析】當(dāng)兩個樣本的方差不相等時，應(yīng)該使用Welch'st檢驗，因為它不要求樣本方差相等。8.【答案】B【解析】中位數(shù)對極端值不敏感，更適合描述偏態(tài)分布數(shù)據(jù)的集中趨勢。9.【答案】D【解析】斜率是回歸分析中用來衡量自變量對因變量影響強(qiáng)度的指標(biāo)。10.【答案】C【解析】如果組間方差大于組內(nèi)方差，說明不同組之間存在顯著差異。二、多選題(共5題)11.【答案】AB【解析】算術(shù)平均數(shù)和中位數(shù)是描述集中趨勢的統(tǒng)計量，它們能夠反映數(shù)據(jù)的中心位置。標(biāo)準(zhǔn)差和方差是描述離散程度的統(tǒng)計量，而四分位數(shù)則用于描述數(shù)據(jù)的分布情況。12.【答案】B【解析】TypeI錯誤是指實際上不存在差異，但錯誤地拒絕了原假設(shè)。這與選項B描述的情況相符。13.【答案】ABDE【解析】Shapiro-Wilk檢驗、Kolmogorov-Smirnov檢驗、Anderson-Darling檢驗和Lilliefors檢驗都是常用的正態(tài)分布檢驗方法。Levene's檢驗主要用于檢驗方差齊性，不直接用于檢驗正態(tài)分布。14.【答案】ABCDE【解析】自變量的選擇、殘差分析、模型設(shè)定、樣本量和自變量的數(shù)量都是影響回歸模型擬合優(yōu)度的因素。15.【答案】ABCD【解析】單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗、方差分析和卡方檢驗都是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中常用的假設(shè)檢驗類型。箱線圖是一種數(shù)據(jù)可視化工具，不是假設(shè)檢驗類型。三、填空題(共5題)16.【答案】算術(shù)平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)【解析】算術(shù)平均數(shù)是所有數(shù)據(jù)的和除以數(shù)據(jù)個數(shù)；中位數(shù)是將數(shù)據(jù)從小到大排列后位于中間的數(shù)值；眾數(shù)是數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值。17.【答案】F檢驗【解析】當(dāng)各組樣本方差相等時，我們使用F檢驗來比較組間差異。F檢驗比較的是組間均方與組內(nèi)均方之間的比率。18.【答案】校正的卡方檢驗【解析】當(dāng)卡方檢驗中的期望頻數(shù)小于5時，標(biāo)準(zhǔn)卡方檢驗可能不準(zhǔn)確，這時需要使用校正的卡方檢驗來調(diào)整計算，提高檢驗的準(zhǔn)確性。19.【答案】參數(shù)估計不穩(wěn)定、標(biāo)準(zhǔn)誤增大、模型解釋力下降【解析】多重共線性指的是多個自變量之間存在高度相關(guān)性，這會導(dǎo)致參數(shù)估計不穩(wěn)定，標(biāo)準(zhǔn)誤增大，以及模型解釋力下降，從而影響模型的預(yù)測能力。20.【答案】隨機(jī)抽取的【解析】隨機(jī)抽取樣本是確保樣本數(shù)據(jù)獨立性的關(guān)鍵，它能夠減少抽樣偏差，保證樣本數(shù)據(jù)能夠代表總體，從而提高統(tǒng)計推斷的可靠性。四、判斷題(共5題)21.【答案】錯誤【解析】實際上，當(dāng)樣本量較小時，t分布的形狀更加平坦，與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布相比，尾部更厚，因此并不更加接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。22.【答案】正確【解析】方差分析是一種統(tǒng)計方法，用于比較兩個或多個獨立樣本均數(shù)之間的差異，以及它們是否具有統(tǒng)計學(xué)上的顯著性。23.【答案】錯誤【解析】在卡方檢驗中，如果觀察頻數(shù)遠(yuǎn)大于期望頻數(shù)，可能會增加卡方值，導(dǎo)致結(jié)果更可能顯著，而不是不顯著。24.【答案】正確【解析】中位數(shù)不受極端值的影響，因此在偏態(tài)分布或存在異常值的數(shù)據(jù)集中，中位數(shù)比平均數(shù)更可靠地反映數(shù)據(jù)的中心位置。25.【答案】正確【解析】相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近1，表示兩個變量之間的線性關(guān)系越強(qiáng)，即一個變量的變化與另一個變量的變化高度相關(guān)。五、簡答題(共5題)26.【答案】第一類錯誤（TypeIerror）是指實際上原假設(shè)是正確的，但錯誤地拒絕了它。第二類錯誤（TypeIIerror）是指實際上原假設(shè)是錯誤的，但錯誤地接受了它。舉例來說，假設(shè)某項新藥的效果正在接受檢驗，第一類錯誤可能是在新藥實際上無效的情況下錯誤地認(rèn)為它有效；第二類錯誤可能是在新藥實際上有效的情況下錯誤地認(rèn)為它無效?！窘馕觥坷斫獾谝活惡偷诙愬e誤對于設(shè)計統(tǒng)計檢驗和解釋統(tǒng)計結(jié)果非常重要。27.【答案】t檢驗是一種用于比較兩個獨立樣本均數(shù)的統(tǒng)計方法。進(jìn)行t檢驗的步驟包括：計算兩組數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，計算t值（樣本均值之差除以標(biāo)準(zhǔn)誤差），然后根據(jù)t值和自由度查找t分布表得到P值，最后根據(jù)P值判斷是否拒絕原假設(shè)。t檢驗適用于兩個獨立樣本，且樣本數(shù)據(jù)應(yīng)近似正態(tài)分布，且兩組數(shù)據(jù)的方差可以不等（Welch'st檢驗）或相等（獨立樣本t檢驗）。【解析】t檢驗是醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)中常用的假設(shè)檢驗方法之一，正確理解和應(yīng)用t檢驗對于得出可靠的統(tǒng)計結(jié)論至關(guān)重要。28.【答案】在回歸分析中，自變量的數(shù)量應(yīng)該適中而不是過多，因為過多的自變量可能導(dǎo)致以下問題：1）多重共線性，即自變量之間存在高度相關(guān)性，影響參數(shù)估計的準(zhǔn)確性；2）模型過擬合，即模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合得很好，但對新數(shù)據(jù)預(yù)測能力下降；3）解釋困難，過多的自變量使得模型解釋變得復(fù)雜。因此，通常建議根據(jù)變量的重要性、理論依據(jù)和實際意義來選擇自變量，避免過度擬合。【解析】掌握回歸分析中自變量數(shù)量的選擇原則對于提高模型預(yù)測能力和解釋能力至關(guān)重要。29.【答案】在卡方檢驗中，期望頻數(shù)是在原假設(shè)為真的情況下，根據(jù)樣本大小和各組頻數(shù)計算出的理論頻數(shù)。觀察頻數(shù)是實際觀察到的頻數(shù)。如果觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)相差較大，可能表明原假設(shè)不成立，即數(shù)據(jù)中存在某種關(guān)聯(lián)或差異。通過比較觀察頻數(shù)和期望頻數(shù)，卡方檢驗可以判