1、 一、平均水平常用的統(tǒng)計指標及其適用范圍？ 常用統(tǒng)計指標包括算術(shù)均數(shù),幾何均數(shù),中位數(shù)。 算術(shù)均數(shù)適用于對稱分布，特別是正態(tài)分布的數(shù)據(jù)； 幾何均數(shù)適用于經(jīng)對數(shù)變換后頻數(shù)分布對稱或呈等比級數(shù)的數(shù)據(jù)； 中位數(shù)主要適用于三種情形：非正態(tài)分布資料（對數(shù)正態(tài)分布除外）。頻數(shù)分布的一端或兩端無確切數(shù)據(jù)的資料?？傮w分布不清楚的資料。二、應用相對數(shù)的注意事項 1.計算相對數(shù)時應有足夠的觀察單位數(shù)。 例數(shù)太少會使相對數(shù)波動較大，這種情況下最好用絕對數(shù)表示。 2.正確計算合計率。 計算觀察單位不等的幾個率的合計率（平均率）時，不能將幾個率直接相加求其平均率，而應分別將分子分母合計，再求出合計率。 3不能以構(gòu)成比代

2、替率。 構(gòu)成比說明事物內(nèi)部各部分所占的比重，不能說明某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強度。 4.注意資料的可比性。在比較相對數(shù)時，除了要比較的因素外，其余的因素應盡可能相同或相近。 5.樣本率或構(gòu)成比的比較應做假設檢驗。 由于樣本率或構(gòu)成比也存在抽樣誤差，比較兩個或多個率或構(gòu)成比時，不能憑樣本率或構(gòu)成比的差別作出結(jié)論，而必須進行差別的假設檢驗。三、正常值范圍與置信區(qū)間的區(qū)別四、標準誤與標準差的區(qū)別與聯(lián)系。五、簡述四格表卡方檢驗統(tǒng)計方法的選擇條件六、行列表資料檢驗的注意事項 1.行列表資料中各格的理論頻數(shù)T均不應小于1，并且1 T5的格子數(shù)不宜超過格子總數(shù)的1/5，否則可能產(chǎn)生偏性。處理的方法有三種：增大樣本

3、含量，使理論頻數(shù)增大；根據(jù)專業(yè)知識，刪去理論頻數(shù)太小的行或列或?qū)⒗碚擃l數(shù)太小的行或列與性質(zhì)相近的鄰行或鄰列合并。改用雙向無序RC表的Fisher確切概率法。 2. 多個樣本率比較，若所得統(tǒng)計推斷為拒絕H0，接受H1時，只能認為各總體率之間總的來說有差別，但不能說明任兩個總體率之間均有差別。要進一步推斷哪些兩總體率之間有差別，需進一步做多個樣本率的多重比較。 3. 對于有序的RC表資料不宜用檢驗。因為行列表資料的檢驗與分類變量的順序無關(guān)。七、參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗的適用范圍和優(yōu)缺點 參數(shù)檢驗 適用范圍：總體分布已知、總體方差齊的資料 優(yōu)點：能充分利用資料提供的信息，檢驗效能較高。 缺點：對樣本所對

4、應的總體分布有比較嚴格的要求，這樣就限制了它的適用范圍。 非參數(shù)檢驗 適用范圍：1 總體分布類型不明確的計量資料 2偏態(tài)資料 3等級資料 4不滿足參數(shù)檢驗條件的資料，如個別數(shù)據(jù)較大或數(shù)據(jù)的一端或兩端是不確定數(shù)值。 5初步分析 優(yōu)點：1適用范圍廣，可應用于參數(shù)檢驗難以處理的資料。 2受限條件少，不受總體分布的限制 3具有穩(wěn)健性 4方法簡便，易于理解和掌握。 缺點：對于符合參數(shù)檢驗的資料，若采用非參數(shù)檢驗，會導致信息損失和檢驗效能下降，增加犯第二類錯誤的概率。八、卡方檢驗基本思想。X反應的是實際頻數(shù)與根據(jù)假設檢驗算得的理論頻數(shù)吻合程度。若檢驗假設H0:1=2成立，四個格子的實際頻數(shù)A 與理論頻數(shù)T

5、 相差不應該很大，即統(tǒng)計量不應該很大。如果X值很大，即相對應的P 值很小，則反過來推斷A與T相差太大，超出了抽樣誤差允許的范圍，從而懷疑H0的正確性，繼而拒絕H0，接受其對立假設H1，即12 。九、簡述最小二乘法與最大似然函數(shù)法在原理及應用上的異同之處。（1） 原理方面：最小二乘法是一種根據(jù)殘差平方和最小來求解方程系數(shù)；最大似然法是一種非線性擬合方法，常用于Logistic回歸分析中回歸模型的估計，其基本思想是先建立似然函數(shù)和對數(shù)似然函數(shù)，再通過使對數(shù)似然函數(shù)最大來求解相應的參數(shù)值。（2） 應用方面：最小二乘法用于在線性回歸分析中回歸系數(shù)的確定；最大似然法常用于Logistic回歸，cox回歸

6、中回歸系數(shù)確定。十、簡述偏相關(guān)系數(shù)與復相關(guān)系數(shù)的區(qū)別 一、概念不同：偏相關(guān)系數(shù)是在對其它變量的影響進行控制的條件下，衡量多個變量中某兩個變量之間的線性相關(guān)程度和相關(guān)方向的指標；復相關(guān)系數(shù)是用來度量一個變量與其它多個自變量之間的線性相關(guān)程度的指標，而不能反映其互相之間線性相關(guān)的方向。用R表示。 二、計算不同：偏相關(guān)系數(shù)等于兩個相應的偏回歸系數(shù)的幾何平均數(shù)；復相關(guān)系數(shù)R=根號下R2=根號下SS回/SS總 三、取值范圍不同：偏相關(guān)系數(shù)取值范圍為-1,1；而復相關(guān)系數(shù)則為0,1 四、假設檢驗不同：偏相關(guān)系數(shù)的假設檢驗等同于偏回歸系數(shù)的t檢驗.；復相關(guān)系數(shù)的假設檢驗等同于回歸方程的方差分析。十一、簡述方

7、差分析基本思想及應用條件 基本思想：根據(jù)資料設計的類型及研究目的確定變異的來源、種類，將全部觀察值之間的總變異分解為兩個或多個部分，每個部分的變異可由某因素的作用來解釋。通過比較要研究的處理因素所引起變異的均方與隨機誤差引起變異的均方，借助F分布做出統(tǒng)計推斷，以判斷該處理因素對效應指標是否有影響。 應用條件：1各樣本互相獨立，均服從正態(tài)分布；2各樣本的總體方差相等即方差齊性。十二、簡述假設檢驗P與a的區(qū)別與聯(lián)系。a與P均為概率，其中a是指拒絕了實際上成立的H0所犯錯誤的最大概率，是進行統(tǒng)計推斷時預先設定的一個小概率事件標準。P值是由實際樣本獲得的，在0成立的前提條件下，出現(xiàn)等于及大于(或/和等

8、于及小于)現(xiàn)有樣本獲得的檢驗統(tǒng)計量值的概率。在假設檢驗中通常是將P與a對比來得到結(jié)論，若Pa,則拒絕H0,接受H1,有統(tǒng)計學意義，可以認為不同或不等；否則，若Pa,則不拒絕H0，無統(tǒng)計學意義，還不能認為不同或不等。十三、簡述醫(yī)學統(tǒng)計工作的基本步驟及其內(nèi)涵。 1統(tǒng)計設計：是對資料收集、整理和分析全過程的設想和安排，是影響研究成敗的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。2收集資料：是根據(jù)設計的要求，采集準確可靠的原始數(shù)據(jù)的過程。3整理資料：是將原始數(shù)據(jù)進行清理、核查、歸納的過程，以使其系統(tǒng)化、條理化，便于進一步的計算和分析。4分析資料：是根據(jù)研究的目的，計算有關(guān)統(tǒng)計指標，并進行統(tǒng)計學分析，再結(jié)合專業(yè)知識，做出科學合理的解釋。

9、主要包括統(tǒng)計描述與統(tǒng)計推斷。十四、簡述在均數(shù)比較的統(tǒng)計推斷中，t檢驗和F檢驗的應用有何不同？t檢驗的基本思想是當總體方差未知時，用樣本的標準差來代替總體的標準差，將標準正態(tài)變換（u變換）轉(zhuǎn)化為t變換，利用t分布（與自由度v相關(guān)）進行統(tǒng)計推斷。t檢驗與方差分析：（1）t檢驗與方差分析均用于總體均數(shù)間的比較；（2）t檢驗用于兩個總體均數(shù)的比較，當比較多個總體均數(shù)時，t檢驗無能為力，此時只能用方差分析；（3）完全隨機設計時，如果進行兩樣本均數(shù)的比較，F(xiàn)=t。十五、簡述檢驗效能的應用意義，影響檢驗效能估計的因素有哪些，這些因素是如何影響的。1-稱為假設檢驗的檢驗效能，也叫把握度。是指當所研究的兩總體參

10、數(shù)確有差別（即事實上Ho不成立）時，按檢驗水準通過假設檢驗能發(fā)現(xiàn)它們有差別（即拒絕Ho）的概率。影響檢驗效能的影響因素有1總體差別、2檢驗水準、3總體的變異程度（標準差）、4樣本含量n、，三個正向一個反向?？傮w差別、檢驗水準、樣本含量越大，檢驗效能越大。變異程度越大，檢驗效能越小。十六、多元線性回歸、logistic回歸與Cox比例風險模型在應用上有何不同。聯(lián)系：三者均可研究應變量Y與多個自變量X間的數(shù)量依存關(guān)系，都可用于影響因素的識別和篩選，自變量類型基本相同，都可以有數(shù)值變量和分類變量十七、簡述簡單線性相關(guān)和簡單線性回歸的區(qū)別與聯(lián)系區(qū)別： 1 資料要求不同：簡單線性相關(guān)要求兩個變量滿足雙變量正態(tài)分布；簡單線性回歸要求應變量Y是服從正態(tài)分布的隨機變量，而X可以是固定的非隨機變量（作I型回歸模型），也可以是服從正態(tài)分布的隨機變量（作II型回歸）。 2 應用不同：簡單線性相關(guān)用來說明兩變量間的簡單線性相關(guān)關(guān)系，沒有依存關(guān)系；簡單線性回歸用來說明兩變量間依存變化的數(shù)量關(guān)系。 3 r和b取值范圍不同：-1r1；-b+。 4 r沒有