医学统计学简答题总结 必考大题总结 考前必看
描述计量资料得集中趋势与离散趋势得指标有哪些? 各指标得适用范围如何?答：描述计量资料集中趋势得统计指标常见得有算数均数、几何均数、中位数。算数均数适用于描述对称分布资料得集中位置，尤其就是正态分布得资料;几何均数一般用来描述等比资料与对数正态分布资料得集中位置;中位数可以使用于任何分布得资料，尤其就是偏态分布。分布不明或分布末端无确定值得资料。 描述离散趋势得指标常见得有极差、四分位数间距、方差、标准差与变异系数.极差与四分位数间距可以用于任何分布，后者比前者稳定，但就是这两个指标都不能综合反映各观察值得变异程度；方差与标准差最常用，但要求资料近似正态分布;变异系数可以用于多组资料间量纲不同或均数相差较大得时候变异程度得比较。
频数分布表（图) 得用途有哪些？１描述资料得分布类型,就是对称分布还就是偏态分布；2 描述变量得分布特征:集中趋势与离散趋势;3 便于发现某些离值或异常值;4 便于进一步得统计分析^p 与处理；５当样本含量够大得时候，我们还可以以频率作为概率得估计值。
变异系数与标准差有何异同？答：不同点：变异系数主要用于量纲不同得变量间,或均数相差较大得变量间得变异程度得比较.所以变异系数就是没有量纲得，而标准差就是方差得平方根,标准差得量纲与原指标得一致，它适用于近似正态分布得资料。
相同点与联系：变异系数与标准差都就是用于对称分布资料，尤其就是正态分布得资料，且还可以知道变异系数就是由标准差计算得到得。
应用相对数得注意事项:１、防止概念混淆 2、频率型指标得解释要紧扣总体与属性 3、计算相对数时分母应有足够数量 4、正确计算合计频率 5、注意资料得可比性 6、正确进行相对数得统计推断。
为什么不能以构成比代率？请联系实际加以说明。
率与构成比所说明得问题不同，因而绝不能以构成比代率。构成比只能说明各组成部分得比重或分布，而不能说明某现象发生得频率或强度。
、 二项分布:如果每个对象阳性结果得发生概率为pi;,阴性结果得概率为 1－pi;，而且各个观察对象得结果就是相互独立得,那么,重复观察 N 个人,发生阳性次数得概率分布为二项分
布。适用条件：1 试验只会出现两种对立得结果2每次试验阳性与阴性结果概率固定不变３每次试验相互独立。性质与特征:１形态取决于pi;与n,当pi;接近于0、5 时，分布对称，离 0、5 越远，分布对称性越差,当 n 增大时,分布趋于对称 2,高峰在mu;=ｎpi;处 3、二项分布得总体均数mu;=npi;，方差=npi;(1-pi;），npi;与 n（1-pi;)都大于 5 时，近似服从正态分布
Ｐ Ｐoi ｓsi ｏn 分布:可以瞧作就是每个观察对象阳性结果得发生发生概率pi;很小，而观察例数 n 很大时得二项分布。特征：1、它得分布属于离散型分布 2、当总体均数入值小于 5 时为偏锋,入愈小分布愈偏，随着入增大，分布趋向对称 3、总体均数与总体方差相等。
正态分布得概念, 图形特征与应用:Ａ正态分布就是自然界最常见得一种分布，特点就是中间频数最多,两边频数渐少且对称；Ｂ表现为钟形曲线,曲线下面积为 1；mu;决定曲线在横轴上得位置,u 增大，曲线沿横轴向右移，反之曲线沿横轴向左移;sigma;决定曲线得形状,当 u 恒定时它越大数据越分散,曲线越矮胖;sigma;越小数据越集中,曲线越瘦高;C正态分布得应用:A 确定医学参考值范围:指特定得“正常”人得解剖，生理，生化指标及组织代谢产物含量等数据中大多数个体得取值所在得范围。范围有两种:百分位数,适用于任何分布类型得资料.正态分布法，若Ｘ服从正态分布，可以依赖正态分布规律计算。Ｂ质量控制图 C 计算频率、频数 D 作为统计学基础。
标准误与标准差得区别：1）标准差反映个体值散布得程度,标准误反映精确知道总体参数得程度 2)标误小于标差３)样本含量越大,标误越小,其样本均数更有可能接近于总体均数，但标差不随样本含量得改变而有明显方向性改变,随着样本含量得增大,标差可能增大也可能减小。
公案小说t 分布特点:1、t 分布就是以 0 为中心得单峰分布,左右完全对称。２、ｖ越小，ｔ值越分散,曲线得峰部越矮,尾部越高,3 当自由度 v 逐渐增大时。ｔ分布逐渐逼近标准正态分布，当 v 趋于无穷时,t 分布就完全成为标准正态分布.假设检验:也称显着性检验,利用小概率反证法思想，首先根据设计与研究目得提出某种假设，再根据现有得资料提供得信息，推断此假设应当拒绝还就是不拒绝。 西北农林科技大学学报
步骤:1，建立检验假设确定检验水准 2，计算检验统计量３,确定 P 值,做出推断。
假设检验注意事项：A 要有严密得抽样研究设计，样本得代表性与组间得均衡性；B 正确选用检验方法。根据研究目得,设计类型，变量类型与样本得大小选择恰当得检验方法 C、正确理解Ｐ值得含义.差别有统计学意义，不能理解为两者差异大，也不能理解为所分析^p 得指标在实际应用中就有“显着效果”。D 应结合专业知识理解统计推断得结论，即统计学
差异显着得意义与实际意义得差别。E 写研究报告时，应写出检验统计量，检验水准alpha;，并注明单双侧及ｐ值得确切范围.假设检验中 Ｐ 值涵义：就是指在零假设成立得条件下,出现统计量目前值及更不利于零假设数值得概率。(课本）.就是指从Ｈo 规定得在体内中进行随机抽样，所观察到得等于及大于现有样本检验统计量得概率。
检验水准 alpha;：
：无效假设为真时，拒绝无效假设得概率。alpha;就是由研究者事先确定得，常用alpha;值有 0、05,0、01、 假设检验中检验水准 alpha;与 与 P 值得关系？以ｔ检验为例,alpha;与 P 都可用 t 分布得尾部得面积大小表示,所不同得就是:alpha;值就是指在统计推断时预先设定一个小概率值,即原假设Ｈ0 成立,经检验被拒绝得概率。P 值就是由实际样本计算得到得，就是指在Ｈo 成立得前提下,出现等于或大于现有检验统计量得概率。
假设检验就是如何确立单双侧?1）假设检验中根据专业知识与研究目得来确定采用单侧还就是双侧２)若根据专业知识有充分把握可以排除某一侧，可采用单侧检验３)在没有充分理由进行单侧检验时,为稳妥起见,应选用双侧检验.简述两类错误及其关系？假设检验就是由样本信息对总体特征进行推断,因此无论做出那种推断结论,都有可能发生错误。假设检验
高处作业吊篮时，拒绝原本正确得Ｈ0,犯第Ｉ类错误，称为弃真错误;不能拒绝原本错误得 H０，犯第ＩＩ类错误,称存伪错误.犯第一类错误得概率用alpha;表示,其数值根据研究者得要求来确定；犯第二类错误得概率用beta;表示,
它只有与特定得 H1 结合起来才有意义。对某一具体得检验来说，当样本量ｎ一定时,alpha;越大beta;越小;alpha;越小beta;越大。为了同时减小alpha;与beta;,只有通过增加样本含量减少抽样误差来实现。
影响检验效能得因素:总体参数得差异越大,个体差异（标准差）越小，样本量越大,检验水准alpha;越大（越松)，检验效能越大。
为什么假设检验得结论不能绝对化 ?假设检验得结论就是根据小概率事件在一次实验中实际不可能发生得原理作出得,若检验水准alpha;＝0、0５则 P≦0、０5 表示在 Ho 成立得条件下，出现大于或等于现有统计量得概率等于或小于 0、０5,就是小概率事件，即在一次实验中几乎不可能出现得事件，因此拒绝 Ho，但并非Ｈo 不成立，绝对 Hｏ可能犯 I 型错误，反之，若 P>０、05、则不拒绝 Hｏ,但并非 Ho 绝对成立,不拒绝Ｈo 有可能犯 II 型错误。
方差分析^p 得基本思想:根据资料得实验设计类型把全部观察值 总得离均差平方与与 自由度分解为两个或多个部分,然后将各影响因素产生得变异与随机误差进行比较，以判断各部分得变异与随机误差相比，就是否有统计学意义.方差分析^p 得前提条件：1)各样本就是相互独立得随机样本,均服从正态分布 2)各样本得总体方差相等即方差齐性。
随机区组设计:事先将全部受试对象按自然属性分为若干区组,原则就是各区组内得受试对象得特征相同或相近，且受试对象数与处理因素得水平数相等。然后再将每个区组内得观察对象随机地分配到各处理组,这种设计叫随机区组设计。
得 方差分析^p 后为什么不能直接做两两比较得 t 检验？答:会增加犯一类错误得概率，如果比较次数就是 k.每次检验水准就是alpha; ，则犯一类错误得累积概率为 1-(1－alpha;）
k ，明显高于原来得alpha;.若要做两两比较得ｔ检验，则其检验水准应减小,可按 Bonffｅroni 方法或 Sidａk 方法进行调整，同时两样本均数之差标准误得计算应当采用多个样本得数据,而不仅仅就是被比较两组得数据。
得 方差分析^p 中得 F 检验为何就是单侧检验？答:方差分析^p 中检验统计量 F 得计算
通常就是用某部分得均方除以误差得均方，其中分母误差部分得均方仅包含随机因素得作用,而分子某部分得均方不但含有相应处理因素或交互作用得效应,而且还含有随机因素得作用，因此算得得 F 值从理论上讲应大于或等于 1，不会小于 1、因此方差分析^p 时得Ｆ界值采用单侧检验得界值。
就是否一定要经过方差分析^p 发现有统计学意义后, 再作均数间得两两比较?答：一般就是这样.实际上，经方差分析^p 发现有统计学意义后，再作均数间两两比较属于未计划好得事后比较.而 LＳD-t 检验、Duｎnｅtt-t 检验与 Tukｅy HSD 检验等多重比较就没有必要事先进行方差分析^p 。分析^p 实际资料时，有事可能会出现以下两种情况：一就是方差分析^p 有统计学意义，但两两比较均无统计学意义,二就是方差分析^p 物统计学意义，但两两比较中某些均数间有统计学意义。对于这两种现象,如果 P 值在检验水准alpha;附近，则下结论时应特别谨慎，通常应当增加样本量后再作分析^p 与推断。
实际频数与理论频数：实际频数就就是实际观察单位个数,理论频数就是在假设多个率或构成比相等得前提下由合计率（构成比）推算出来得频数。chineselady
述 简述 2 检验得用途？主要用于：1、比较两个或多个独立样本频率或独立样本频率分布；
2、比较配对设计量样本频率分布；3 单样本分布得拟合优度；４、推断两个变量或特征之间有无关联性。
图片轮显非参数检验: 就是不依赖总体分布类型,也不对总体参数进行统计推断得一类统计方法.应用条件：１)不满足正态分布与方差齐性齐性条件得小样本资料２)分布不明得小样本资料３)一端或两端就是不确定数值得资料４）等级资料。lotus培训
优点：a 适用范围广，对变量得分布无特殊要求 b 对数据要求不严,对某些指标不便准确测定只能以严重程度、优劣等级做记录得资料也可应用。
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