南医大医学统计学复习 35页

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  • 2022-09-01 发布

南医大医学统计学复习

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1医学统计学复习\n2整体框架(Ⅰ)统计分析统计描述指标描述定量资料的指标描述集中趋势:均数、几何均数、中位数离散程度:全距、四分位数间距、方差、标准差、变异系数定性和等级资料的指标描述:率、构成比、比图表描述频数分布原始数据的频数分布:如身高的分布描述统计量分布:如均数的抽样分布比较大小、表示关系、刻画趋势等\n3整体框架(Ⅱ)统计分析统计推断参数估计点估计区间估计假设检验定量资料:t检验方差分析定性资料:2检验等级资料:秩和检验\n4整体框架(Ⅲ)双变量关系分析直线相关与直线回归直线相关分析的步骤直线回归分析的步骤定性相关列联系数等级相关Spearman等级相关系数\n5必须掌握:总体、样本随机抽样误差小概率事件、小概率原理假设检验中的P值检验效能、I/II型错误\n6必须掌握:标准误、标准差的区别和联系常用的平均数及其应用条件变异系数的概念及其应用场合\n7必须掌握:参考值范围概念估计方法含义可信区间概念估计方法含义\n8必须掌握:t检验:样本与总体均数比较的t检验配对t两组t方差分析:基本思想方差分析表\n9必须掌握:两个率比较--成组设计2检验校正2检验确切概率法两个率比较--配对设计2检验校正2检验确切概率法\n10必须掌握:秩和检验成组设计的秩和检验编秩总秩和理论秩和实际秩和配对设计的秩和检验编秩(差值为0)总秩和理论秩和实际秩和\n11必须掌握:直线相关与回归分析相关分析根据散点图判断是否有线性关系、离群值计算相关系数相关系数的假设检验及可信区间估计回归分析根据散点图判断是否有线性关系、离群值建立回归方程回归系数的假设检验和可信区间估计回归方程的方差分析\n12公式区别对待:均数、标准差均数的参考值范围和可信区间t检验2检验秩和检验两样本成组设计和配对设计编秩的方法、秩和的计算\n13必须记住的两个界值1.963.84\n141基本概念总体个体、个体变异总体参数未知样本代表性、抽样误差随机抽样样本统计量已知统计推断可信度I型误差、II型误差\n152检验统计量的含义差异!\n162检验统计量的含义(续)\n173医学统计学思维生物体的变异是普遍存在的,这种变异是有规律的;抽样误差是不可避免的,抽样误差是有规律的;统计推断是有风险的,这种风险是可以控制的。\n18抽样误差是不可避免的由于个体变异的存在,抽样误差(在抽样研究中)是不可避免的;样本统计量与总体参数的差别;不同样本的统计量之间的差别。\n19抽样误差是有规律的抽样误差与个体变异有关,个体变异越大,抽样误差越大,反之,越小;抽样误差与样本含量有关,样本含量越大,抽样误差越小,反之,越大;样本含量接近总体数时,抽样误差逐渐消失。不同的统计指标有其特定的抽样分布。\n20统计推断是有风险的参数估计中,可信区间的可信度不是100%;假设检验中,存在I型误差和II型误差。因此,任何推断结论都不是绝对正确的。统计推断的结论不能说“证明”,”肯定”。只能说“可以认为”,“推断为”,“尚不能认为”。\n21统计推断的风险是可以控制的抽样误差可以通过增加样本含量加以控制;参数估计中,可信度可以人为控制;假设检验中,I型误差可以人为控制;II型误差可以通过增加样本含量控制。控制不等于消除!\n22可信区间与参考值范围的区别可信区间用于估计总体参数,总体参数只有一个。参考值范围用于估计变量值的分布范围,变量值可能很多甚至无限。95%的可信区间中的95%是可信度,即所求可信区间包含总体参数的可信程度为95%95%的参考值范围中的95%是一个比例,即所求参考值范围包含了95%的正常人。\n231)概念不同标准差是由个体变异造成的,标准误是由抽样误差引起的。将样本统计量的标准差称为标准误。2)计算公式不同:3)性质不同:n越大标准差越稳定,标准误越趋近于0。4)用途不同:标准差用来估计参考值范围,计算标准误;标准误用来估计总体参数。都是描述变异度的统计指标标准差和标准误的区别与联系?\n24I型错误和II型错误实际情况假设检验的结果拒绝H0不拒绝H0H0成立I型错误()H0不成立把握度(1-)II型错误()\n25P值的意义从H0总体中随机获得等于或大于现有统计量值的概率。拒绝H0时所冒的风险。界值界值tt\n26描述集中位置的指标有哪些?其适用范围有何异同?均数适用于单峰对称或近似单峰对称分布资料的平均水平的描述。几何均数适用于各变量值之间成倍数关系,分布呈偏态,但经过对数变换后成单峰对称分布的资料。中位数中位数既适用于资料呈偏态分布或不规则分布时集中位置的描述,也适用于开口资料的描述。\n27描述离散趋势的指标有哪些?其适用范围有何异同?极差用极差反映离散程度的大小,简单明了,故得到广泛采用,其缺点是:不灵敏;不稳定。四分位数间距常用于描述偏态分布资料的离散程度。方差和标准差常用于描述正态分布资料的离散程度变异系数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。\n28分析计算题某医院用某新药与常规药物治疗婴幼儿贫血,将20名贫血患儿随机等分两组,分别接受两种药物治疗,测得血红蛋白增加量(g/l)如下,问新药与常规药物的疗效有无差别?新药组:24362514263423201519常规药组:14182015222421252723\n29H0:1=2,新药与常规药物的疗效相等;H1:1≠2,新药与常规药物的疗效不等;=0.05。=n1+n2-2=20-2=18t0.05,18=2.101,P>0.05(P=0.3215)按=0.05水准,不拒绝H0,差别没有统计学意义,可以认为新药与常规药物的疗效相等。\n30H0:1=2,男女大学生在心理行为方面的影响率相等;H1:1≠2,男女大学生在心理行为方面的影响率不等;=0.05=120.05,1=3.84,P<0.05按0.05水准,拒绝H0,接受H1,差别有统计学意义,可以认为HBV感染对男女大学生的心理行为的影响不同。\n31H0:两种免疫学方法的阳性率相同;H1:两种免疫学方法的阳性率相同;=0.05=120.05,1=3.84,P>0.05按0.05水准,不拒绝H0,差别没有统计学意义,可以认为两种免疫学方法的阳性率相同。\n32某医院检验科试用新旧两种方法检测谷-草转氨酶,新方法的检测时间由20分钟缩短为10分钟。用两种方法测一份血清,结果见表,问两法所得结果有无差别?\n33两种方法测定血清谷-草转氨酶样品号旧法新法差值秩次(1)(2)(3)(4)(5)14060-20-72132142-10-6321221021.548082-2-1.55252506212243-31-87230237-7-5895100-5-3.59236200369103843-5-3.5\n34H0:差值总体中位数Md=0;H1:差值总体中位数Md≠0;=0.05T+=10.5T-=34.5取T+=10.5为检验统计量n=9,T界值为5~40,T在双侧界值范围内,P>0.05。不拒绝H0,差异无统计学意义,故尚不能认为两法测定血清中谷-丙转氨酶含量有差别。\n35

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