医学统计学名词解释复习资料

1. 总体(population)：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。只包括(确定的时间和空间范围内)有限个观察单位的总体，称为有限总体(finite population)。假想的，无时间和空间概念的，称为无限总体(infinite population)。

2. (总体)参数(parameter)：总体的统计指标或特征值。总体参数是事物本身固有的、不变的。

3. 样本(sample)：从总体中随机抽取的部分个体。

4. 样本含量(sample size)：样本中所包含的个体数。

5. 变量(variable)：观察对象个体的特征或测量的结果。由于个体的特征或指标存在个体差异，观察结果在测量前不能准确预测，故称为随机变量(random variable)，简称变量(variable)。变量的取值称为变量值或观察值(observation)。根据变量的取值特性，分为数值变量和分类变量。

6. 数值变量(Numerical variable)：又称为计量资料、定量资料，指构成其的变量值是定量的，其表现为数值大小，有单位。对每个观察单位用定量的方法测定某项指标的数值，组成的资料。

7. 计数资料：将全体观测单位按照某种性质或特征分组，然后再分别清点各组观察单位的个数。

8. 抽样(sampling)：从总体中抽取部分观察单位的过程称为抽样。

9. 抽样误差(sampling error)：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。

10. 误差(error)：统计上所说的误差泛指测量值与真值之差，样本指标与总体指标之差。主要有以下二种：系统误差和随机误差 。

11. 可信区间(confidence interval, CI)：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间，又称置信区间。

12. 总体均数的可信区间：按一定的概率大小估计总体均数所在的范围(CI)。常用的可信度为95％和99％，故常用95％和99％的可信区间。

13. 变异(variation)：同质事物间的差别。由于观察单位通常即为观察个体，故变异亦称为个体变异(individual variation)。

16. 平均数(average)：也叫平均值，是一组(群)数据典型或有代表性的值。这个值趋向于落在根据数据大小排列的数据的中心，包括算术平均数(arithmetic mean)、几何平均数(geometric mean)、中位数(median)等。

17. 中位数(median)：将一组观察值按升序或降序排列，位次居中的数，常用M 表示。适用于偏态分布资料或不规则分布资料和开口资料。所谓“开口”资料，是指数据的一端或两端有不确定值。当n 为奇数时，M=X (n+1)/2；当n 为偶数时，M=[X n/2+ X n/2+1]/2。

18. 百分位数(percentile)：是一种位置指标，以P x 表示，一个百分位数Px 将全部观察值分为两个部分，理论上有x%的观察值小于Px 小，有(1-x%)的观察值大于Px 。

19. 变异系数(coefficient of variance, CV)：亦称离散系数(coefficient of dispersion)，为标准差与均数之比，常用百分数表示。100%X s/CV ?=, 变异系数没有度量衡单位，常用于比较度量单位不同或均数相差悬殊的两组或多组资料的离散程度。

20. 频率(relative frequency)：在n 次随机试验中，事件A 发生了m 次，则比值

22. 概率(probability)：在重复试验中，事件A 的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p ，这个常数p 就称为事件A 出现的概率(probability)，记作P(A)或P 。

描述随机事件发生的可能性大小的数值，常用P 来表示。

23. 统计量(statistic)：由样本所算出的统计指标或特征值。

24. 相关系数(correlation coefficient)：用以说明具有直线关系的两个变量间相关关系的密切程度和相关方向的指标，称为相关系数，又称为积差相关系数(coefficient of product-moment correlation)，总体相关系数用希腊字母ρ表示，而样本相关系数用r 表示，取值范围均为[-1, 1]。 25. 回归系数(regression coefficient)：直线回归方程Y ?= a+b X 的系数b 称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个单位，Y 平均改变 b 个单位。

26. 参考值范围(reference range)：也称为正常值范围(normal range)，医学上常把绝大多数正常人的某指标值范围称为该指标的正常值范围。绝大多数：可以是90%、95%、99%等等，最常用的是95%。正常人：不是指健康人，而是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。又称参考值范围，是指特定健康人群的解剖、生理、生化等各种数据的波动范围。习惯上是确定包括95%的人的界值。

28. 统计推断(statistic inference)：从总体中随机抽取一定含量的样本进行研究，目的是通过样本的信息判断总体的特征，这一过程称为统计推断。

29. 标准误(standard error, SE)：在统计理论上将样本统计量的标准差称为标准误，用来衡量抽样误差的大小。据此，样本均数的标准差X σ称为标准误。

30. 参数估计(parameter estimation)：由样本信息估计总体参数。它包括两种：点估计和区间估计。

点估计：直接用样本统计量作为对应的总体参数的估计值。

区间估计：按一定的概率或可信度(1-α)用一个区间估计总体参数所在范围，这个范围称作可信度1-α的可信区间(confidence interval, CI )，又称置信区间。这种估计方法称为区间估计。

33. 95%可信区间含义：如果重复若干次样本含量相同的抽样，每个样本均按同一方法构建95%可信区间，则在这些可信区间中，理论上有95个包含了总体参数，还有5个未估计到总体均数。

34.Ⅰ类错误(type Ⅰerror)：统计学上规定，拒绝了实际上成立的H 0，这类“弃真”的错误称为Ⅰ型错误或第一类错误，Ⅰ型错误的概率用α表示。

35.Ⅱ类错误(type Ⅱerror)：统计学上规定，不拒绝实际上不成立的H 0，这类“存伪”的错误称为Ⅱ型错误或第二类错误，Ⅱ型错误的概率用β表示。

36. 检验效能(power of a test)：又称把握度，即两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。

37. 参数检验：总体分布已知，对其中一些未知参数进行估计或检验。这类统计推断的方法叫参数统计或参数检验。

38. 参数检验：假定比较数据服从某分布,通过参数的估计量(x , s)对比较总体的参数(μ)作检验，统计上称为参数法检验(parametric test)。如t 、u 检验、方差分析。

39. 率(rate)：又称频率指标，用以说明某现象发生的频率或强度。常以百分率(%)、千分率(‰)、万分率(1/万)、十万分率(1/10万)等表示。其计算公式为：

40. 构成比(proportion)：又称构成指标，它说明一种事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。

41. 比(ratio)：又称相对比，是A 、B 两个有关指标之比，说明A 为B 的若干倍或百分之几，它是对比的最简单形式。其计算公式为：比=A/B 。

统计学（Statistics ）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达 的科学。

总体（population ）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。

样本（sample ）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性，能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。

抽样误差（sampling error）在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。表现为总体参数与样本统计量的差异，以及多个样本统计量之间的差异。可用标准误描述其大小。

标准误(Standard Error) 样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度，也间接反映了抽样误差的大小。样本均数的标准差称为均数的标准误。均数标准误大小与标准差呈正比，与样本例数的平方根呈反比，故欲降低抽样误差，可增加样本例数

区间估计（interval estimation）：将样本统计量与标准误结合起来，确定一个具有较大置信度的包含总体参数的范围，该范围称为置信区间（confidence interval，CI），又称可信区间。

参考值范围描述绝大多数正常人的某项指标所在范围；正态分布法（标准差）、百分位数法，参考值范围用于判断某项指标是否正常

置信区间揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。t分布法、正态分布法（标准误）、二项分布法。置信区间估计总体参数所在范围

参数统计（parametric statistics）

非参数统计（nonparametric statistics）是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和计算参数估计量,直接对比较数据(x)的分布进行统计检验的方法。

变异（variation）：对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异

同质（homogeneity）：研究对象具有的相同的状况或属性等共性。

变异指标是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围，即描述离散趋势的统计指标。数值越大，说明数据越离散，反之越集中。极差 (range)；四分位数间距(quartile range)；方差(variance)；标准差(standard deviation)；变异系数(coefficient of variation

平均数指标用于描述一组同质观察值的集中趋势，反映一组观察值的平均水平。算术均数（arithmetic mean）；几何均数（geometric mean）；中位数（median）；众数（mode）

单纯抽样将调查总体的全部观察单位编号，从而形成抽样框架，在抽样框架中随机抽取部分观察单位组成样本。每个观察对象都有相同的机会被抽中

系统抽样又称机械抽样。按照某种顺序给总体中的个体编号，然后随机地抽取一个号码作为第一个调查个体，其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。最常用的方法是等距抽样

分层抽样先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量的个体组成样本。分层特征与研究目的有关。按各层比例抽样。为减少抽样误差，要求层内误差最小，层间误差最大。

整群抽样先将总体分成若干“群”，从中随机抽取几个群，抽取群内的所有观察单位组成调查样本。“群”的确定与研究目的无关。为减少抽样误差，需多抽几个“群”。

小概率事件：我们把概率很接近于0（即在大量重复试验中出现的频率非常低）的事件称为小概率事件

P值：结果的统计学意义是结果真实程度（能够代表总体）的一种估计方法。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。一般结果≤0.05被认为是有统计学意义

医学统计学名词解释及问答题

1、总体（population）：是根据研究目的确定的同质研究对象的全体。 2、样本（sample）：从总体中抽取的一部分有代表性的个体。 3、同质（homogeneity）：是指所研究的观察对象具有某些相同的性质或特征。 4、变异（variation）：指同质个体的某项指标之间的差异。 5、参数（parameter）：反映总体特征的指标称为参数。 6、统计量（statistic）：通过样本资料计算出来的相应指标称为统计量。 7、抽样误差（sampling error）：由随机抽样造成的样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标之间的差异。 8、概率（probability）：某事件发生的可能性大小。 9、正态分布（normal distribution）：高峰位于均数处，中间高两边低，左右完全对称地下降，但永远不与横轴相交的钟形曲线。 10、平均数（average）：是描述一组同质变量值的平均水平或集中趋势的指标。 11、中位数（median）：将一组数据由小到大排列，位于中间位置的观测值。 12、医学参考值范围（medical reference range）：又称正常值范围，医学上常将包括绝大多数正常人的某项指标的波动范围称为该指标的正常值范围。 13、方差（variance）：是各个数据与平均数之差的平方的平均数。 14、标准差（standard deviation）：是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。 15、标准误（standard error）：样本均数的标准差，等于原变量总体标准差除以例数的平方根，用以说明均数抽样误差的大小。 16、均数的抽样误差（sampling error of mean）：由个体差异和抽样所导致的样本均数与样本均数之间，样本均数与总体均数之间的差异。 17、假设检验（hypothesis testing）：先对总体做出某种假设，然后根据样本信息来推断其是否成立的一类统计方法的总称。 18、统计推断（statistical inference）：是根据已知的样本信息来推断未知的总体，是统计分析的目的，包括参数估计和假设检验。 19、Ⅰ型错误（type Ⅰ error）：拒绝了实际上成立的H0，这类弃真错误，发生的概率为α，为已知。 20、Ⅱ型错误（type Ⅱ error）：不拒绝实际上不成立的H0，这类存伪错误，发生的概率为β，未知。 21、检验效能（power of test）：又称把握度，为1-β，其意义是两总体确有差别，按α水准能发现它们有差别的能力。 22、可信区间（confidence interval）：指总体参数可能所在的范围。 23、率（rate）：说明某现象发生的频率或强度。 24、构成比（constituent ratio）：表示某事物内部各组成部分所占的比重或分布，常以百分数表示。 25、相对比（relative ratio）：表示两个有关事物指标之比，常以百分数和倍数表示，用以说明一个指标是另一个指标的几倍或百分之几。 26、标准化率（standardized rate）：亦称调整率，是采用统一的标准对内部构成不同的各组频率进行调整和对比的方法。 27、参数检验（parametric test）：一类依赖于总体分布的具体形式的统计推断方法。 28、非参数检验（non parametric test）：一类不依赖总体分布类型的检验，在应用中可以不考虑被研究对象为何种分布以及分布是否已知，检验假设中没有包括总体参数的统计方法。

医学统计学(本科)复习习题2018

医学统计学期末复习题 一、单项选择题 1 下面的变量中是分类变量的是 A.身高 B.体重 C.年龄 D.血型 2 下面的变量中是是数值变量的是 A.性别 B.年龄 C.血型 D.职业 3.随机事件的概率 P 为 A.P=0 B. P=1 C. P=-0.5 D. 0

医学统计学复习资料讲解学习

一、名词解释 1.概率：在重复试验中，事件A的频率，随着试验次数的不断增加将愈来愈接近一个常数p，这个常数p就称为事件A出现的概率(probability)，记作P(A)或P。 2.抽样误差：由于抽样造成的统计量与参数之间的差别，特点是不能避免的，可用标准误描述其大小。 3.医学参考值范围：是指绝大多数正常人的某指标值都在一定的范围内，其中最常用的是95% 4.总体：是指根据研究目的确定的、同质的全部研究的观测值，即某个随机变量X可能取的值得全体。 4.总体：根据研究目的所确定的同质观察单位的全体。 5.线性回归系数：直线回归方程y=a+bX的系数b称为回归系数，也就是回归直线的斜率(slope)，表示X 每增加一个单位，Y 平均改变 b 个单位。 二、填空题 1.统计资料的类型分：计量资料、计数资料、等级资料。 2.统计工作的步骤分为：统计设计、收集资料、整理资料、分析资料。 3.统计表的结构为：标题、标目、线条、数字。 4.可信区间的两个要素是：准确度、精密度。 5.方差分析的应用条件为：①各组样本是相互独立的随机样本 ②来自正态总体③各组总体方差相等，即方差齐性。 6.描述正态分布曲线形态的指标是σ，描述t分布曲线形态的指标是ν。 7.从集中趋势、离散趋势两个方面来描述计量资料的分布特 征。 三、单项选择题（请把正确答案写在下面的表格里，每题2分，共20分） 1.将90名高血压病人随机等分成三组后分别用 A、B 和 C 方 法治疗，以服药前后血压的差值为疗效，欲比较三种方法的效果是否相同，正确的是 C A 作三个差值样本比较的 t 检验 B 作三个差值样本比较的方差分析 C 作配伍组设计资料的方差分析 D 作两两比较的 t 检验 2.某地1952和1998年三种死因别死亡率绘制成统计图，宜用 B A 直条图 B 百分条图 C 圆图 D 直方图 3.下列哪个变量为标准正态变量 B A s xμ - B σ μ - x C x s xμ - D x x σ μ - 4.某医院对30名麻疹易感儿童经气溶胶免疫一个月后,测得其血凝抑制抗体滴度,最合适描述其集中趋势的指标是 B A 均数 B 几何均数 C 标准差 D中位数 5.配对设计的目的 D A 提高测量精度 B操作方便 C为了可以使用t检验D提高组间可比性 6.测定尿铅含量有甲乙两种方法。现用甲乙两法检测10份相同样品，要比较两法测得的结果有无差别，宜用 A A 配对设计t检验 B 成组设计的t检验 C均数的u检验 D 方差分析 7.应变量Y的离均差平方和划分，可出现 A A SS剩=SS回 B SS总=SS剩 C SS总=SS回 D 以上均可 8.相关系数r与决定系数2r在含义上是有区别的，下面表述中最正确的是 C A r值的大小反映了两个变量之间是否有密切的关系 B r值接近于零，表明两变量之间没有任何关系

医学统计学 名词解释+问答题-1

医学统计学 1、应用相对数时应注意的事项 ①计算相对数时分母不能太小； ②分析时不能以构成比代替率； ③当各分组的观察单位数不等时，总率（平均率）的计算不能直接将各分组的率相加求其平均； ④对比时应注意资料的可比性：两个率要在相同的条件下进行，即要求研究方法相同、研究对象同质、观察时间相等以及地区、民族、年龄、性别等客观条件一致，其他影响因素在各组的内部构成应相近； ⑤进行假设检验时，要遵循随机抽样原则，以进行差别的显著性检验。 2、正态分布的特点及其应用 性质：①两头低中间高，略呈钟形； ②只有一个高峰，在X=μ，总体中位数亦为μ； ③以均数为中心，左右对称； ④μ为位置参数，当σ恒定时，μ越大，曲线沿横轴越向右移动； σ为变异度参数，当μ恒定时，σ越大，表示数据越分散，曲线越矮胖，反之，曲线越瘦高； ⑤对于任何服从正态分布N（μ，σ2）的随机变量X作的线性变换，都会变换成u 服从于均数为0，方差为1的正态分布，即标准正态分布。 应用：①概括估计变量值的频数分布； ②制定参考值范围； ③质量控制； ④是许多统计方法的理论基础。 3、确定参考值范围的一般原则和步骤、方法 一般原则和步骤：①抽取足够例数的正常人样本作为观察对象； ②对选定的正常人进行准确而统一的测定，以控制系统误差； ③判断是否需要分组测定； ④决定取单侧范围值还是双侧范围值； ⑤选定适当的百分范围； ⑥选用适当的计算方法来确定或估计界值。 方法：①正态分布法：②百分位数法（偏态分布） 4、总体均数的可信区间与参考值范围的区别 概念：可信区间是按预先给定的概率来确定的未知参数μ的可能范围。 参考值范围是绝大多数正常人的某指标范围。所谓正常人，是指排除了影响所研究指标的疾病和有关因素的人；所谓绝大多数，是指范围，习惯上指正常人的95%。 计算公式：可信区间① ② ③ 参考值范围①正态分布 ②偏态分布 用途：可信区间用于总体均数的区间估计 参考值范围用于表示绝大多数观察对象某项指标的分布范围

研究生医学统计学试题

试卷编号：卷课程名称：医学统计学适用专业：科学学位专业：班级 姓名：学号：学院 (系 )：考试日期：题号一二三四五六七八九十总分统分题分30152530100签名得分 考生注意事项： 1、本试卷共6 页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有立即举手报告以 便更换。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、最佳选择题(每题 2 分，共 30 分) 得评阅 把每题的答案填入下表中： 123456789101112131415 A B C D B B A C C C B B C D B 1、描述一组正态分布资料的集中趋势，以指标为好。 A. 算术平均数； B. 几何平均数； C. 中位数； D. 变异系数 2、比较成人身高和儿童身高的离散趋势，宜用。 A. 标准差； B. 变异系数； C. 方差； D. 离均差平方和 3、对于正态分布资料，X +1.96S，所对应的面积占总面积的。 A. 95% ； B. 99% ； C. 47.5%； D. 49.5% 4、下列说法哪个是错误的？中位数适用于描述资料。 A. 最小组段无下限； B. 最大组段无上限； C. 偏态分布； D. 正态分布 5、大，表示用该样本均数估计总体均数的可靠性小。 A. S X； B. S； C.CV； D. Q U—Q L 6、某地 1992年随机抽取 100名健康女性，算得其血清总蛋白含量的均数为74g/L ，标准差为 4g/L ，则其 95%的可信区间为。

7、两样本均数比较的t 检验，分别取以下检验水准，以所取第二类错误最大。 A. α =0.01； B. α=0.05； C. α =0.10； D.α=0.20 8、两样本均数比较的t 检验结果， P<0.05 ，可认为。 A. 两样本均数不等； B. 两样本均数相等； C. 两总体均数不等； D. 两总体均数相等 9、完全随机设计的方差分析结果，P≤ 0.05，可认为。 A. 各样本均数不等或不全等； B. 各样本均数都不相等； C. 各总体均数不等或不全等； D. 各总体均数都不相等 10、某地某年肝炎发病人数占总人数的5%，这是该地该年肝炎的。 A. 年发病率； B. 年患病率； C. 患病构成比； D. 患者平均数 11、已知甲县人口较乙县年青，今欲比较两县死亡率的高低，适当的比较方法是。 A.将两县的总死亡率直接比较； B.对年龄进行标准化后，再比较两县总死亡率； C.将两县的总死亡率进行 t 检验后再比较； D.将两县的总死亡率进行χ2检验后再比较 12、下面哪一点不是Poisson 分布的性质。 A. λ =σ2； B. 当λ≥ 20 时，近似正态分布； C. 可加性； D. 相互影响性 13、χ2检验中理论数T 的计算式为。 A. n r (1 n c ) ； B. (1 n r ) n c； C. n r n c； D. n r n c N N N N 14、已知两组计量资料方差不齐，可用检验。 A. t 检验； B. U 检验； C. F 检验； D. 秩和检验 15、对一组既做相关分析又做回归分析的资料，有。 A. b=r ； B. t b=t r； C. b=a； D. r=1

医学统计学复习题65915

预防医学复习题（统计部分） 复习重点（及简答题） 1. 医学统计学的基本概念 如：总体与样本的联系区别 2. 资料的分类 如：请列举资料的类型并举例说明 3. 定量资料统计描述的指标（集中与离散趋势） 如：定量统计描述指标有哪些？ 如：正态分布与偏态分布资料统计描述方法有何区别 4. 定性资料统计描述的指标 5. 正态分布、标准正态分布、t分布的概念、特征、曲线下面积规律 如：正态分布、标准正态分布与t分布的区别联系 6. 小概率事件在医学统计学的应用（P值的含义） 如：P值的含义是什么，对统计结论有何意义 7. 假设检验的基本原理与步骤 8. 四种主要统计假设检验方法及其应用场合 9. 统计表的绘制 选择题 1.样本是总体中： A、任意一部分 B、典型部分 C、有意义的部分 D、有代表性的部分 E、有价值的部分 2、参数是指： A、参与个体数 B、研究个体数 C、总体的统计指标 D、样本的总和 E、样本的统计指标 3、抽样的目的是： A、研究样本统计量 B、研究总体统计量 C、研究典型案例 D、研究误差 E、样本推断总体参数 4、脉搏数(次/分)是: A、观察单位 B、数值变量 C、名义变量 D.等级变量 E.研究个体 5、疗效是: A、观察单位 B、数值变量 C、名义变量 D、等级变量 E、研究个体 6、统计学常将P≤0.05或P≤0.01的事件称 A、必然事件 B、不可能事件 C、随机事件 D、小概率事件 E、偶然事件7．统计中所说的总体是指：

A根据研究目的确定的同质的研究对象的全体 B随意想象的研究对象的全体 C根据地区划分的研究对象的全体 D根据时间划分的研究对象的全体E根据人群划分的研究对象的全体 8．概率P=0，则表示 A某事件必然发生B某事件必然不发生C某事件发生的可能性很小 D某事件发生的可能性很大E以上均不对 9．总体应该由 A．研究对象组成B．研究变量组成C．研究目的而定D．同质个体组成E．个体组成 10. 在统计学中，参数的含义是 A．变量B．参与研究的数目C．研究样本的统计指标D．总体的统计指标E．与统计研究有关的变量 11．调查某单位科研人员论文发表的情况，统计每人每年的论文发表数应属于A．计数资料 B．计量资料 C．总体 D．个体 E．样本 12．统计学中的小概率事件，下面说法正确的是： A．反复多次观察，绝对不发生的事件 B．在一次观察中，可以认为不会发生的事件 C．发生概率小于0.1的事件 D．发生概率小于0.001的事件 E．发生概率小于0.1的事件 13、统计上所说的样本是指： A、按照研究者要求抽取总体中有意义的部分 B、随意抽取总体中任意部分 C、有意识的抽取总体中有典型部分 D、按照随机原则抽取总体中有代表性部分 E、总体中的每一个个体 14、以舒张压≥12.7KPa为高血压，测量1000人，结果有990名非高血压患者，有10名高血压患者，该资料属（）资料。 A、计算 B、计数 C、计量 D、等级 E、都对 15、红细胞数是: A、观察单位 B、数值变量 C、名义变量 D、等级变量 E、研究个体 16、某次研究进行随机抽样，测量得到该市120名健康成年男子的血红蛋白数，则本次研究总体为： A.所有成年男子 B．该市所有成年男子 C．该市所有健康成年男子 D．120名该市成年男子 E．120名该市健康成年男子 17、某地区抽样调查1000名成年人的血压值，此资料属于： A、集中型资料 B、数值变量资料 C、无序分类资料 D、有序分类资料 E、离散型资料 18、抽样调查的目的是： A、研究样本统计量 B、研究总体统计量 C、研究典型案例 D、研究误差 E、样本推断总体参数 19、测量身高、体重等指标的原始资料叫： A计数资料 B计量资料 C等级资料 D分类资料E有序分类资料 20、某种新疗法治疗某病患者41人，治疗结果如下： 治疗结果治愈显效好转恶化死亡 治疗数8 23 6 3 1

医学统计学简答题

医学统计学简答题 1.简述标准差、标准误的区别与联系？ 区别：（1）含义不同：标准差S表示观察值的变异程度,描述个体变量值（x）之间的变异度大小,S越大,变量值（x）越分散；反之变量值越集中,均数的代表性越强。标准误..估计均数的抽样误差的大小,是描述样本均数之间的变异度大小,标准误越大,样本均数与总体均数间差异越大,抽样误差越大；反之,样本均数越接近总体均数,抽样误差越小。 （2）与n的关系不同： n增大时,S趋于σ（恒定）,标准误减少并趋于0（不存在抽样误差）。 （3）用途不同：标准差表示x的变异度大小、计算变异系数、确定医学参考值范围、计算标准误等,标准误用于估计总体均数可信区间和假设检验。 联系：二者均为变异度指标,样本均数的标准差即为标准误,标准差与标准误成正比。 2.简述假设检验的基本步骤。 1.建立假设,确定检验水准。 2.选择适当的假设检验方法,计算相应的检验统计量。 3.确定P值,下结论 3.正态分布的特点和应用：? 特点：?1、集中性：正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置；? 2、对称性：正态分布曲线位于直角坐标系上方，以x=u为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交； 3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降；?

4、正态分布有两个参数,即均数μ和标准差σ,可记作N（μ,σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小,曲线越陡峭；σ越大,曲线越扁平； ?5、u变换：为了便于描述和应用,常将正态变量作数据转换；?? 应用：?1.估计医学参考值范围?2.质量控制?3.正态分布是许多统计方法的理论基础 4.简述参考值范围与均数的可信区间的区别和联系 可信区间与参考值范围的意义、计算公式和用途均不同。 ?1.从意义来看?95％参考值范围是指同质总体内包括95％个体值的估计范围,而总体均数95％可信区间是指?95％可信度估计的总体均数的所在范围? 2.从计算公式看?若指标服从正态分布,95％参考值范围的公式是：±1.96s。?总体均数95％可信区间的公式是：??前者用标准差,后者用标准误。前者用1.96,后者用α为0.05,自由度为v的t界值。 5.频数表的用途和基本步骤。 用途：（1）揭示资料的分布特征和分布类型；（2）便于进一步计算指标和分析处理；（3）便于发现某些特大或特小可疑值。 基本步骤：（1）求出极差；（2）确定组段，一般设8~15个组段；（3）确定组距；组距=R/组段数，但一般取一方便计算的数字；（4）列出各个组段并确定每一组段频数。 6.非参数统计检验的适用条件。 （1）资料不符合参数统计法的应用条件（总体为正态分布、且方差相等）或总体分布类型未知；（2）等级资料；（3）分布呈明显偏态又无适当的变量转换方法使之满足参数统计条件；（4）在资料满足参数检验的要求时，应首选参数法，以免降低检验效能 7.线性回归的主要用途。

【缩印整理版】医学统计学名词解释及问答题

统计学（Statistics）：运用概率论、数理统计的原理与方法，研究数据的搜集；分析；解释；表达的科学。 总体（population）：大同小异的研究对象全体。更确切的说，总体是指根据研究目的确定的、同质的全部研究单位的观测值。 样本（sample）：来自总体的部分个体，更确切的说，应该是部分个体的观察值。样本应该具有代表性，能反映总体的特征。利用样本信息可以对总体特征进行推断。 抽样误差（sampling error）在抽样过程中由于抽样的偶然性而出现的误差。表现为总体参数与样本统计量的差异，以及多个样本统计量之间的差异。可用标准误描述其大小。 标准误(Standard Error) 样本统计量的标准差，反映样本统计量的离散程度，也间接反映了抽样误差的大小。样本均数的标准差称为均数的标准误。均数标准误大小与标准差呈正比，与样本例数的平方根呈反比，故欲降低抽样误差，可增加样本例数 区间估计（interval estimation）：将样本统计量与标准误结合起来，确定一个具有较大置信度的包含总体参数的范围，该范围称为置信区间（confidence interval，CI），又称可信区间。 参考值范围描述绝大多数正常人的某项指标所在范围；正态分布法（标准差）、百分位数法，参考值范围用于判断某项指标是否正常 置信区间揭示的是按一定置信度估计总体参数所在的范围。t分布法、正态分布法（标准误）、二项分布法。置信区间估计总体参数所在范围 可信区间：按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能范围。该范围称为总体参数的可信区间（confidence interval，CI）。它的确切含义是：可信区间包含总体参数的可 能性是1- α ，而不是总体参数落在该范围的可能性为1-α 。 参数统计（parametric statistics） 非参数统计（nonparametric statistics）是指在统计检验中不需要假定总体分布形式和计算参数估计量,直接对比较数据(x)的分布进行统计检验的方法。 变异（variation）：对于同质的各观察单位，其某变量值之间的差异 同质（homogeneity）：研究对象具有的相同的状况或属性等共性。 回归系数有单位，而相关系数无单位 β为回归直线的斜率(slope)参数，又称回归系数(regression coefficient)。 线性相关系数（linear correlation coefficient）：又称Pearson积差相关系数（Pearson product moment coefficient），是定量描述两个变量间线性关系的密切程度与相关方向的统计指标。 参数（parameter）：描述总体特征的统计指标。 统计量（statistic）：描述样本特征的统计指标。实验设计的基本原则 对照 (control) 对受试对象不施加处理因素的状态。在确定接受处理因素的实验组时，要同时设立对照组 重复 (replication)相同实验条件下进行多次实验或多次观察。整个实验的重复；观察多个受试对象（样本量）；同一受试对象重复观察。作用是估计变异大小和降低变异 随机化(randomization) 采用随机的方式，使每个受试对象都有同等的机会被抽取或分配到试验组和对照组。 I类错误（假阳性错误）真实情况为H0是成立的，但检验结果为H0不成立，这样的错误称为I类错误。其发生的概率用α表示。在假设检验中作为检验水准。一般取0.05或0.01。 II类错误（假阴性错误）真实情况为H1是成立的，但检验结果为H1不成立，这样的错误称为II类错误。其发生的概率用β表示。由于其取值取决于H1 ，因此在假设检验中无法确定。 变异指标是用于描述一组观察值围绕中心位置散布的范围，即描述离散趋势的统计指标。数值越大，说明数据越离散，反之越集中。极差 (range)；四分位数间距(quartile range)；方差(variance)；标准差(standard deviation)；变异系数(coefficient of variation 平均数指标用于描述一组同质观察值的集中趋势，反映一组观察值的平均水平。算术均数（arithmetic mean）；几何均数（geometric mean）；中位数（median）；众数（mode） 单纯抽样将调查总体的全部观察单位编号，从而形成抽样框架，在抽样框架中随机抽取部分观察单位组成样本。每个观察对象都有相同的机会被抽中系统抽样又称机械抽样。按照某种顺序给总体中的个体编号，然后随机地抽取一个号码作为第一个调查个体，其他的调查个体则按照某种确定的规则“系统”地抽取。最常用的方法是等距抽样 分层抽样先将总体中全部个体按某种特征分成若干“层”，再从每一层内随机抽取一定数量的个体组成样本。分层特征与研究目的有关。按各层比例抽样。为减少抽样误差，要求层内误差最小，层间误 差最大。 整群抽样先将总体分成若干“群”，从中随机抽取 几个群，抽取群内的所有观察单位组成调查样本。 “群”的确定与研究目的无关。为减少抽样误差， 需多抽几个“群”。 方差分析：又称变异数分析或 F检验，适用于对多 个平均值进行总体的假设检验，以检验实验所得的 多个平均值是否来自相同总体。 析因设计（factorial design）实验：凡同时配置两个 或两个以上处理因素，这些因素的各水平又具有完 全组合的实验，统称为析因设计（factorial design） 实验。 随机区组设计（randomized block design）是事先 将全部受试对象按某种可能与实验因素有关的特征 分为若干个区组（block），使每一区组内的受试对 象例数与处理因素的分组数相等，使每个实验组从 每一区组得到一例受试对象。 单向方差分析（one way analysis of variance）是指 处理因素只有一个。这个处理因素包含有多个离散 的水平，分析在不同处理水平上应变量的平均值是 否来自相同总体。 （2）计数资料：将观察单位按某种属性或类别分组， 所得的观察单位数称为计数资料 （count data）。计数资料亦称定性资料或分类资料。 其观察值是定性的，表现为互不相容的类别或属性。 如调查某地某时的男、女性人口数；治疗一批患者， 其治疗效果为有效、无效的人数；调查一批少数民 族居民的A、B、AB、O 四种血型的人数等。 （3）等级资料：将观察单位按测量结果的某种属性 的不同程度分组，所得各组的观察单位数，称为等 级资料（ordinal data）。等级资料又称有序变量。如 患者的治疗结果可分为治愈、好转、有效、无效或 死亡，各种结果既是分类结果，又有顺序和等级差 别，但这种差别却不能准确测量；一批肾病患者尿 蛋白含量的测定结果分为+、++、+++等。 随机变量（random variable）是指取指不能事先确 定的观察结果。随机变量的具体内容虽然是各式各 样的，但共同的特点是不能用一个常数来表示，而 且，理论上讲，每个变量的取值服从特定的概率分 布。 变异系数（coefficient of variation）用于观察指标单 位不同或均数相差较大时两组资料变异程度的比 较。用CV 表示。计算：标准差/均数*100% 直线回归（linear regression）建立一个描述应变量 依自变量变化而变化的直线方程， 并要求各点与该直线纵向距离的平方和为最小。直 线回归是回归分析中最基本、最简单的一种，故又 称简单回归（simple regression）。 回归系数（regression coefficient ）即直线的斜率 (slope)，在直线回归方程中用b 表示，b 的统计意 义为X每增（减）一个单位时，Y平均改变b 个单 位。 相关系数r：用以描述两个随机变量之间线性相关 关系的密切程度与相关方向的统计指标。 秩次：变量值按照从小到大顺序所编的秩序号称为 秩次（rank）。 秩和：各组秩次的合计称为秩和（rank sum），是非 参数检验的基本统计量。 方差（variance）：方差表示一组数据的平均离散情 况，由离均差的平方和除以样本个数得到。 检验效能：1- β称为检验效能（power of test），它是 指当两总体确有差别，按规定的检验水准a 所能发 现该差异的能力。 百分位数（percentile）是将n 个观察值从小到大依 次排列，再把它们的位次 依次转化为百分位。百分位数的另一个重要用途是 确定医学参考值范围 随机误差（random error）又称偶然误差，是指排 除了系统误差后尚存的误差。它受多种因素的影响， 使观察值不按方向性和系统性而随机的变化。误差 变量一般服从正态分布。随机误差可以通过统计处 理来估计。 一、统计表有哪些要素构成的？制表的注意事项有 哪些？ 一般来说，统计表由标题、标目、线条和数字、备 注五部分组成。但备注并不是必需的内容，可以根 据需要出现。 1简明扼要，重点突出：最好一张表突出一个中心， 不易太多中心，如果需要说明多个中心，可分成多 张统计表。 2合理安排主语和谓语的位置：对于表中任意一行， 从左至右，通过简短的连接词，可连成成一句通顺 的句子。 3表中数据要认真核对，保证准确可靠 二、为什么不宜用t 检验对多组均数进行比较？ 如果用t检验进行多个样本均数的两两比较，则会 增加犯I 类错误的概率。 经检验得到拒绝H0 ，认为两组之间有差别的结论 可能犯I类错误的概率为α，不犯I类错误的概率为 1- α.每次判断均不犯I类错误的概率为(1- α)k, k为比较的次数，上例α=0.05, k=3，则均不犯错误 的概率为( 1- 0.05)3 =0.86. 至少有一次判断犯I 类错误的概率为1-(1- α)k 三、方差分析的基本思想是什么？ 按实验设计的类型，将全部观察值间的变异分解成 两个或多个组成部分，然后将各部分的变异与随机 误差进行比较（每个部分的变异可由某因素的作用 来解释），以判断各部分的变异是否具有统计学意 义，从而推断不同样本所代表的总体均数是否相同。 五、简述直线相关与回归的区别与联系 区别：1．回归说明依存关系，直线回归用于说明两 变量间数量依存变化的关系，描述y如何依赖于x 而变化；相关说明相关关系，直线相关用于说明两 变量间的直线相关关系，此时两变量的关系是平等 的 2．r与b有区别：r说明具有直线关系的两个 变量间相关的密切程度与相关方向； b表示x每改 变一个单位，y平均增（减）多少个单位； 3．资料要求不同：直线回归要求应变量 y是来自正态总体的随机变量，而x可以是来自正 态总体的随机变量，也可以是严密控制、精确测量 的变量，相关分析则要求x，y是来自双变量正态分 布总体的随机变量。 4.取值范围：-∞

医学统计学试题及答案

医学统计学试题及答案 The latest revision on November 22, 2020

医学统计学 一、选择题 1、根据某医院对急性白血病患者构成调查所获得的资料应绘制（ B ） A 条图 B 百分条图或圆图 C线图 D直方图 2、均数和标准差可全面描述 D 资料的特征 A 所有分布形式Ｂ负偏态分布Ｃ正偏态分布Ｄ正态分布和近似正态分布 3、要评价某市一名5岁男孩的身高是否偏高或偏矮，其统计方法是（ A ） A 用该市五岁男孩的身高的95%或99%正常值范围来评价 B 用身高差别的假设检验来评价 C 用身高均数的95%或99%的可信区间来评价 D 不能作评价 4、比较身高与体重两组数据变异大小宜采用（ A ） A 变异系数 B 方差 C 标准差 D 四分位间距 5、产生均数有抽样误差的根本原因是（ A ） A.个体差异 B. 群体差异 C. 样本均数不同 D. 总体均数不同

6. 男性吸烟率是女性的10倍，该指标为（ A ） （A）相对比（B）构成比（C）定基比（D）率 7、统计推断的内容为（ D ） A.用样本指标估计相应的总体指标 B.检验统计上的“检验假设” C. A和B均不是 D. A和B均是 8、两样本均数比较用t检验，其目的是检验（ C ） A两样本均数是否不同 B两总体均数是否不同 C两个总体均数是否相同 D两个样本均数是否相同 9、有两个独立随机的样本，样本含量分别为n1和n2，在进行成组设计资料的t 检验时，自由度是（ D ） （A） n1+ n2 （B） n1+ n2 –1 （C） n1+ n2 +1 （D） n1+ n2 -2 10、标准误反映（ A ） A 抽样误差的大小 B总体参数的波动大小

医学统计学复习提纲

《医学统计学》复习提纲 第二章 统计描述 公式：几何均数 （1）直接法： n n X X X G ...21= 或 )lg (lg )lg ...lg lg ( lg 1211 n X n X X X G n ∑--=+++= （2）加权法： )lg (lg ....lg ...lg lg (lg 12122111 ∑ ∑--=++++++=f X f f f f X f X f X f G k k k 中位数（median ） (1) 直接法： n 为奇数 , 2 ) 1(+=n X M n 为偶数,)(21 12 2 ++= n n X X M （2）频数表法：用于频数表资料。 ∑-+ =)2 (L M f n f i L M 标准差（standard deviation ）： n X ∑-= 2 ) (μσ 1 ) (2 --= ∑n X X S 离均差平方和 2 ) (∑-X X 常用SS 或l XX 表示。∑∑∑- =-= =N X X X X l SS XX 2 22 )() ( 直接法： 1 )(2 2 --= ∑∑n n X X S 加权法： 1 )(2 2 -- =∑∑ ∑∑f f fX fX S 1. 常用的相对数指标有哪些？它们的意义和计算上有何不同？ 2. 为什么不能以构成比代率？请联系实际加以说明。 率和构成比所说明的问题不同，绝不能以构成比代率。构成比只能说明各组成部分的比重或分布，而不能说明某现象发生的频率或强度。例如：以男性各年龄组高血压分布为例，50~60岁年龄组的高血压病例占52.24%，所占比重最大，60~岁组则只占到6.74%。这是因为60~岁以上受检人数少，造成患病数低于50~60岁组，因而构成比相对较低。但不能认为年龄在50~60岁组的高血压患病率最严重，而60岁以上反而有所减轻。若要比较高血压的患病率，应该计算患病率指标。 3. 应用相对数时应注意哪些问题？ 4.简述医学中参考值范围的涵义及制定参考值范围的一般步骤。 医学中常把绝大多数正常人的某指标范围称为该指标的参考值范围，也叫正常值范围。所谓“正常人”不是指完全健康的人，而是指排除了所研究指标的疾病和有关因素的同质人群。 制定参考值范围的一般步骤： （1）定义“正常人”，不同的指标“正常人”的定义也不同。 （2）选定足够数量的正常人作为研究对象。

医学统计学名词解释及问答题

1、 总^(population)：就是根据研究目得确泄得同质研究对象得全体。 2、 样本(sample):从总体中抽取得一部分有代表性得个体。 3、 同质(homogeneity):就是指所研究得观察对象具有某些相同得性质或特征。 4、 变异(variation):指同质个体得某项指标之间得差异。 5、 参数(parameter):反映总体特征得指标称为参数。 6、 统计量(statistic):通过样本资料il ?算出来得相应指标称为统计量。 7、 抽样误差(sampling error):由随机抽样造成得样本指标与总体指标之间、样本指标与样本指标 Z 间得差异。 8、 概率(probability):某事件发生得可能性大小。 9、 正态分布(normal distribution):高帐位于均数处冲间高两边低,左右完全对称地下降，但永远不与 横轴相交得钟形曲线。 10、 平均数(average):就是描述一组同质变量值得平均水平或集中趋势得指标。 11、 中位数(median):将一组数据由小到大排列，位于中间位置得观测值。 12、 医学参考值范@(medical reference range):X 称正常值范饥医学上常将包括绝大多数正常人得 某项指标得波动范围称为该指标得正常值范鬧。 13、 方差他I 伽CC):就是徉个数据与平均数之差得平方得平均数。 14、 标准差(standard deviation):就是各数据偏离平均数得距离得平均数，它就是离均差平方与平均 后得方根，用0表示。 15、 标准i^tstandard error):样本均数得标准差,等于原变量总体标准差除以例数得平方根，用以说明 均数抽样误差得大小。 16、 均数得抽样误差(sampling error of mean):由个体差异与抽样所导致得样本均数与样本均数之 间,样本均数与总体均数之间得差异。 17、 假设检验(hypothesistesting):先对总体做出某种假设，然后根据样本信息来推断其就是否成立 得一类统计方法得总称。 18、 统计推断(statistical inference):就是根据已知得样本信息来推断未知得总体，就是统计分析得目 得,包括参数估计与假设检验。 19、 I 型错误(type I error)：拒绝了实际上成立得Hu.这类弃真错误，发生得槪率为Q,为已知。 20、 II 型错误(type II error):不拒绝实际上不成立得Ho,这类存伪错误，发生得概率为B ，未知。 21、 检验效能(power of test):又称把握度，为意义就是两总体确有差别，按a 水准能发现它们 有差别得能力。 可信区间(confidence interval):指总体参数可能所在得范围。 率(血⑹:说明某现象发生得频率或强度。 构成比(constituent ratio):^示某事物内韶^$组成部分所占得比重或分布,常以百分数表示。 相对比(relative ratio):表示两个有关事物指标之比，常以百分数与倍数表示，用以说明一个指标 就是另一个指标得几倍或百分之几。 26、 标准化率(standardized 臥C):亦称调整率，就是采用统一得标准对内部构成不同得各组频率进行 调整与对比得方法。 27、 参数检验(paramchic test)：—类依赖于总体分布得具体形式得统计推断方法。 28、 非参数检验(non parametric test)：-类不依赖总体分布类型得检验,在应用中可以不考虑被研究 对象为何种分布以及分布就是否已知，检验假设中没有包括总体参数得统计方法。 22 、 23、 24

医学统计学复习资料

医学统计复习资料 一、名词解释 [1].总体：根据研究目的确定的同质观察单位的全体。是同质所有观察单位的某种变量值的集合。总体可分为有限总体和无限总体。总体中的所有单位都能够标识者为有限总体，反之为无限总体。 [2].样本：从总体中随机抽取部分观察单位，其实测值的集合。 [3].计量资料：又称定量资料或数值变量资料。为观测每个观察单位的某项指标的大小，而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。根据其观测值取值是否连续，又可分为连续型或离散型两类。 [4].计数资料：又称定性资料或者无序分类变量资料，亦称名义变量资料，是将观察单位按照某种属性或类别分组计数，分组汇总各组观察单位数后得到的资料。其变量值是定性的，表现为互不相容的性或类别。分两种情形：(1)二分类：两类间相互对立，互不相容。(2)多分类：各类间互不相容。 [5].等级资料：又称半定量资料或有序分类变量资料，是将观察单位按某种属性的不同程度分成等级后分组计数，分类汇总各组观察单位数后而得到的资料。其变量值具有半定量性质，表现为等级大 小或属性程度。 [6].随机误差(偶然误差)：是一类不恒定的、随机变化的误差，由多种尚无法控制的因素引起，观察值不按方向性和系统性变化，在大量重复测量中，它可呈现或大或小，或正或负的规律性变化。 [7].概率：概率(probability)又称几率，是度量某一随机事件A发生可能性大小的一个数值，记为P (A)，P (A)越大，说明A事件发生的可能性越大。0< P (A)< 1。频率：在相同的条件下，独 立重复做n次试验，事件A出现了 m次，则比值m/n称为随机事件A在n次试验中出现的频率(freqency)。当试验重复很多次时 P (A) = m/n 。 [8].平均数：描述一组变量值的集中位置或水平。常用的平均数有算术平均数、几何平均数和中位数。 [9].算术均数(arithmetic mean )描述一组数据在数量上的平均水平。总体均数用卩表示，样本均数用X表示。 [10].几何均数(geometric mean )用以描述对数正态分布或数据呈倍数变化资料的水平。记为G。 [11].中位数(median ) Md将一组观察值由小到大排列，n为奇数时取位次居中的变量值；为偶数时，取位次居中的两个变量的平均值。反映一批观察值在位次上的平均水平。 [12].方差(varianee ):方差表示一组数据的平均离散情况，由离均差的平方和除以样本个数得到。 [13].标准差(standard deviation )是方差的正平方根，使用的量纲与原量纲相同，适用于近似正 态分布的资料，大样本、小样本均可，最为常用。 [14].变异系数(coefficient of variation )用于观察指标单位不同或均数相差较大时两组资料变异 程度的比较。用CV表示。计算：标准差/均数*100%。 [15].正态分布：正态分布又称高斯分布，是一种很重要的连续型分布，应用很广。若指标 X的频率 分布曲线对应于数学上的正态分布曲线，则称该指标服从正态分布。(曲线下面积和分布规律) [16].标准误及X s :通常将样本统计量的标准差称为标准误。许多样本均数的标准差X s称为均数 的标准误(standard error of mean ，SEM )，它反映了样本均数间的离散程度，也反映了样本均 数与总体均数的差异，说明均数抽样误差的大小。 [17].可信区间：按预先给定的概率确定的包含未知总体参数的可能围。该围称为总体参数的可信区 间(con fide nee in terval ， Cl)。它的确切含义是：可信区间包含总体参数的可能性是1- a ，而