1、第一章 :ECDBB 第二章 :BDABC 第三章 :DEBCD AEA 第四章 :DCCDD DCBD 第五章 :DCBDB AEEEC 第六章 :CBEDC DDDDA 第七章 :ACCBB DACEA 第八章 :ABCDD BDADB 第九章 :DDBCD AEA 第十章 :BDCCE BDAEA 第十一章 :CAEDC DBCCD 第十二章 :BCAEE BA 第十三章 :DDBCC BCDE 第十四章 : 無 第十五章 : 無 第十六章 : 無 第十七章 :DBABC BDE 第十八章 : 無第十九章 :BDCDC CCADC衛生統計學思考題參考答案第一章 緒論1、統計資料可以分為那

2、幾種類型舉例說明不同類型資料之間是如何轉換的答：（ 1）1 定量資料（離散型變量、連續型變量）、 2 無序分類資料（二項分類資料、無序多項分類 資料）、 3 有序分類資料（即等級資料）；（ 2）例如人的健康狀況可分為“非常好、較好、一般、差、 非常差” 5 個等級，應歸為等級資料，若將該五個等級賦值為5、 4、 3、2、 1，就可按定量資料處理。2、統計工作可分為那幾個步驟答：設計、收集資料、整理資料、分析資料四個步驟。3、舉例說明小概率事件的含義。答：某人打靶100次，中靶次數少于等于 5,那么該人一次打中靶的概率w,即可稱該人一次打中靶的 事件為小概率事件，可以視為很可能不發生。第二章 調

3、查研究設計1 、調查研究有何特點 答：（ 1 ）不能人為施加干預措施（2）不能隨機分組（3）很難控制干擾因素（4）一般不能下因果結論2、四種常用的抽樣方法各有什么特點答：（ 1）單純隨機抽樣：優點是操作簡單,統計量的計算較簡便；缺點是當總體觀察單位數量龐 大時,逐一編號繁復,有時難以做到。（2）系統抽樣：優點是易于理解、操作簡便,被抽到的觀察單位在總體中分布均勻,抽樣誤差較 單純隨機抽樣小；缺點是在某些情況下會出現偏性或周期性變化。（3）分層抽樣：優點是抽樣誤差小,各層可以獨立進行統計分析,適合大規模統計；缺點是事先 要進行分層,操作麻煩。（4）整群抽樣：優點是易于組織和操作大規模抽樣調查；缺

4、點是抽樣誤差大。3、調查設計包括那些基本內容答：（1）明確調查目的和指標（2）確定調查對象和觀察單位（3）選擇調查方法和技術（4）估計樣本大小（5）編制調查表（6）評價問卷的信度和效度（7）制定資料的收集計劃（8）指定資料的整理與分析計劃（9）制定調查的組織措施4、調查表中包含那幾種項目答：（1）分析項目 直接整理計算的必須的內容；（2 ）備查項目 保證分析項目填寫得完整和準確的內容;（3）其他項目 大型調查表的前言和表底附注。第三章實驗設計1、簡述實驗設計的特點。答：（1）研究者能人為設置處理因素（2）受試對象可以接受何種處理因素或水平是由隨機分配而定的。2、簡述一般選擇受試對象的原則。(4

5、)答：（1）受試對象能從臨床試驗中受益（2）受試對象具有代表性（3）受試對象具有依從性受試對象可以是志愿者。3、什么是混雜因素設計時怎樣控制混雜因素答：混雜因素是指影響實驗效應并與處理因素同時存在的非處理因素。可以通過采取排除、平衡、或 標準化的辦法來控制混雜因素的影響。4、什么是隨機化怎樣實現隨機抽樣和隨機分組答：隨機化就是使樣本具有較好的代表性，使各組受試對象在重要的非處理因素方面具有較好的均衡 性，提高實驗結果的可比性。一般用隨機數字表、隨機排列表或統計軟件包來實現隨機抽樣和隨機分 組。第四章定量資料的統計描述1、常用的平均數指標有哪些各適用于何種類型資料答：（1）有算術均數、幾何均數和

6、中位數、眾數、調和數等。（2 ）算術均數：適用于描述單峰對稱分布，特別是正態分布或近似正態分布資料的集中趨勢幾何均數：等比資料、對數正態分布資料中位數：偏態分布資料、分布類型不明確的資料、“開口資料”（即一端或兩端無確切數值的資料2、如何描述定量資料的離散趨勢答：（1）極差：極差越大，單峰對稱分布小樣本資料的變異程度越大，只局限于初步描述；（2）四分位數間距：四分位數間距越大，偏態分布及分布的一端或兩端無確切數值資料的離散程度越 大，但不能全面概括所有觀察值的變異情況；（3）方差和標準差 ：方差和標準差越大，對稱分布特別是正態分布或近似正態分布資料的變異程度 越大；（4）變異系數：變異系數越大

7、，不同度量衡單位或者均數相差懸殊的資料的變異度越大。3、正態分布有哪些基本特征答：（1）概率密度函數曲線在均數處最高；（2 ）以均數為中心左右對稱，且逐漸減少；（3）正態分布有兩個參數，即和；4）曲線下的面積分布有一定規律。第五章 定性資料的統計描述1、相對數適用于何種類型的資料進行統計描述 答：相對數適用于定性資料的統計描述。2、率和構成比在應用上主要區別是什么 答：率反映事物發生的強度與頻率；構成比表示事物內部各組成部分的頻數所占的比重和分布。3、什么情況下需要對率進行標準化直接標準化法與間接標準化法在應用上有何區別 答：若要對比的兩組對象內部構成的差別足以影響結論時，需要對率進行標準化。

8、 直接法：已知被觀察人群中各年齡組的患病率等資料，適用于兩組資料中某事物發生率的互相對比 間接法：適用于僅已知各年齡組的觀察單位數和總患病率的資料4、什么是動態數列分析動態數列有哪些基本指標答：動態數列 （dynamic series） 是一系列按時間順序排列起來的統計指標，用以說明事物在時間上的 變化和發展趨勢。常用動態數列分析指標有絕對增長量、發展速度與增長速度、平均發展速度與平均增長速度。第六章 總體均數和總體率的估計1、樣本均數的標準誤的意義是什么 答：反映抽樣誤差的大小。 越大，樣本均數的分布越分散，樣本均數與總體均數差別越大，由樣本 均數估計總體均數的可靠性就越小；反之，樣本均數分

9、布就越集中，樣本均數與總體均數差別就越小， 由樣本均數估計總體均數可靠性就越大。2、標準誤與標準差有何區別答：意義不同：標準差：表示觀測值的變異程度 標準誤：反映抽樣誤差的大小 用途不同：標準差：確定醫學參考值范圍 標準誤：用于統計推斷（參數估計、假設檢驗） 公式不同：標準差：標準誤：3、正常值范圍與總體均數的可信區間有何區別答：（ 1）意義不同：總體均數的可信區間是按預先給定的概率，確定的未知參數的可能范圍；正常值范圍是描述“正常人”的解剖、生理、生化、某項指標的波動范圍（ 2）公式不同 可信區間已知：或b未知但n 50：或b未知：正常值范圍：正態分布：或 偏態分布： PX P100-X（3

10、）用途不同：總體均數的可信區間是用于估計總體均數；正常值范圍是用于判斷觀察對象的某項指 標正常與否。4 、二項分布、 Poisson 分布與正態分布之間有何區別與聯系 答：區別：二項分布和 Poisson 分布是離散型概率分布，用概率函數描述其分布狀況；而正態分布是 連續性概率分布，用密度函數描述其分布狀況。聯系：Poisson分布可以看作是發生概率n很小而觀察例數n很大的二項分布；在入20時，Poisson分布的平均計數近似正態分布；在 n較大，且nn與n （1- n ）均大于5時，二項分布接近于正態分布。第七章 假設檢驗1 、假設檢驗的意義何在應用假設檢驗時要注意哪些問題 答：意義：用樣本

11、指標估計總體指標，其結論有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要進一 步加以檢驗和證實。通過假設檢驗來分析樣本指標和總體指標之間是否存在顯著差異，從而作出判斷 是否接受原假設。應用假設檢驗時注意的問題：1應有嚴密的研究設計，即總體應有同質性，樣本應有代表性及組間具有可比性；2正確理解a水準和P值的意義，P值越小，越有理由拒絕 H0，而a是說明P值小到何種程度 才拒絕Hd； 3正確理解結論的統計學意義，有統計學意義并不一定有實際意義；4假設檢驗的結論不能絕對化。2、答：（1 ）由抽樣誤差所致（2）由于兩樣本均數來自不同的總體，這兩不同的總體參數之間存在顯著性差異。3、假設檢驗與區間估計有何區

12、別及聯系答：區別：（1）可信區間用于說明量的大小，即推斷總體均數的范圍；假設檢驗用于推斷質的不同， 即判斷兩總體均數是否不同；（2）可信區間比假設檢驗可提供更多的信息：可信區間不但能回答差別 有無統計學意義，而且還能提示差別有無實際的專業意義。聯系：可信區間亦可回答假設檢驗的問題：可信區間包含Ho,按 水準，不拒絕 Hd ;若不包含Hd，則按水準，拒絕Ho,接受Hio4、I型錯誤與II型錯誤的區別及聯系何在檢驗效能的含義是什么答：（1）區別：I型錯誤是Ho實際上是成立的，但由于抽樣的原因，拒絕了Hd,稱“棄真”，概率用a表示；II型錯誤是實際上是不成立的，但假設檢驗沒有拒絕它，稱“取偽”，概率

13、用表示。聯系：當樣本含量固定時，a增大， 減小；反之亦然；若同時減小a和，則只能增大樣本含量。（2）檢驗效能的含義：當兩總體參數確實有差別時，按a水準能夠發現這種差別的能力。5、怎樣正確運用單側檢驗和雙側檢驗答：首先應考慮所要解決問題的目的，根據專業知識來確定。若從專業知識判斷一種方法的結果不可 能低于或高于另一種方法的結果時，可用單側檢驗；尚不能從專業知識判斷兩種結果誰高誰低時，則 用雙側檢驗。第八章t檢驗1、兩樣本均數比較時為什么要做統計檢驗答：兩樣本均數分別代表的總體均數1與2相等時，也可能會因抽樣誤差而導致兩樣本均數不相等，因此需要做統計檢驗。2、兩樣本均數檢驗比較的 t檢驗中，什么情

14、況下做單側檢驗什么情況下做雙側檢驗答：若從專業知識判斷一種方法的結果不可能低于或高于另一種方法的結果時，可用單側檢驗；尚不 能從專業知識判斷兩種結果誰高誰低時，則用雙側檢驗。3、t檢驗要求滿足哪些基本條件答：（1）資料服從正態分布（2）方差齊性（3）未知且n較小（*50）4、 在兩樣本t檢驗，如果方差不齊，但兩組樣本量相同并且很大，能否忽略t檢驗對方差不齊的要求答：能。n1和n2均大于50時，可不必做方差齊性檢驗；若兩總體方差不具有齊性，可采用t 或者進行變量轉換或者用秩和檢驗來處理。5、 對樣本均數與某已知的總體均數或兩樣本均數的差別做統計檢驗，可信區間與t檢驗有什么關系 答：可信區間包含

15、Ho,按 水準，不拒絕Ho；若不包含Ho,則按 水準，拒絕H0,接受H。第九章方差分析1、 為什么不能用兩兩比較的t檢驗進行多個樣本均數的比較答：用兩兩比較的t檢驗進行多個樣本均數的比較時，需要進行多次檢驗，根據概率乘法法則，全部 判斷正確的概率大大降低，犯 I類錯誤的概率也就增大，甚至遠遠大于檢驗水準。因此，多組均數之 間的兩兩比較不能直接用 t檢驗。取而代之的是，必須在方差分析結果為拒絕Ho接受H1的基礎上，進行多個樣本的兩兩比較。2、方差分析為何是單側檢驗答：F統計量（卩=組間均方/組內均方）若原假設成立，即各處理組的樣本來自于同一總體，則組間均方應與組內均方差不多，即F 統計量在 1附

16、近波動；否則，若原假設不成立，即不同處理的作用不同時，組間均方(處理因素的作用)一般大 于組內均方(隨機誤差)，因此， F 統計量一般往大于 1的方向趨化，從而在作結論時，若 F 統計量大 到一定程度，就拒絕原假設。因此，F統計量在0側是不可能的，因此只會在另一側，從而認為方差分析是單側檢驗。3、為什么說隨機區組設計方差分析的效率高于完全隨機分組設計的方差分析 答：由于隨機區組設計利用區組控制了可能的混雜因素，并在進行方差分析時，將區組間變異從原組 內變異種分離出來，當區組間變異有統計學意義時，由于減少了誤差均方使處理組間的F 值更容易出現顯著性，從而提高了實驗效率。因此，隨機區組設計方差分析

17、的效率高于完全隨機分組設計的方差 分析。第十章 卡方檢驗1 、簡述 檢驗的用途。答：兩個樣本率或構成比的比較 多個樣本率或構成比的比較 兩個分類指標之間的關聯性檢驗 頻數分布的擬合優度檢驗2、2 x 2 表資料，如何正確使用 檢驗答：(1 )當n40且所有T 5時，用2 x 2表的 檢驗的基本公式或者專用公式計算；(2) 當n40但有、K T5時，需要用校正公式計算值；(3) N40或T1時，不宜計算值，需要用Fisher確切概率計算概率。3、 簡述 R x C 表的檢驗的注意事項。答：(1 )不允許有T1，或者1T5的格子數不能超過總格子數的 1/5(2 )當1T10， n2-n 110時，

18、采用 z 檢驗，這時檢驗屬于參數檢驗還是非參數檢 答：是非參數檢驗，兩樣本并非來自正態分布資料，所以是采用近似正態法的非參數檢驗。這時的 z 檢驗是比較兩樣本的非正態分布總體均數的差別。5、完全隨機設計兩組或多組的等級資料的比較，何時宜用秩和檢驗而何時宜用 檢驗 答：如果源始資料不滿足參數檢驗條件，并不能精確測定，只能以嚴重程度優劣等級、次序先后等表 示時，用秩和檢驗；如果源始資料的分布是一種連續型隨機變量的概率分布，并服從標準正態分布， 能精確測定和比較兩組或多組間的率、構成比、關聯性或者頻數分布的擬合優度等時，用 檢驗。第十二章 雙變量關聯性分析r 和 r s 的應用條件有何不同答：直線相

19、關系數 r ：1 要求兩隨機變量要符合雙變量正態分布，而且不分主次，處于同等地位2 散點有線性趨勢 3 兩隨機變量相關分析有實際意義 ；等級相關系數 rs：1 不服從雙變量正態分布的資料 2 總體分布類型未知的資料 3 等級資料2、 分類變量配對的 2 x 2 表，分別在什么情況下使用 McNemer 檢驗與 Pearson 檢驗 答：若是作兩組頻率比較， 則用 McNemer 檢驗； 若是作兩變量間關聯性分析， 則用 Pearson 檢驗。 3、 簡述 Person 相關與 Spearman 相關的區別與聯系。答：區別： 1Person 相關要求數據服從二元正態分布，屬于參數統計量；而 Sp

20、earman 相關不要求正態 分布，屬于非參數統計量 2 兩者總體參數的假設檢驗方法不完全相同聯系： 1兩者都可用于刻畫兩變量間線性相關的方向與密切程度，其取值范圍與數值大小的統計學意義解釋也相同 2 兩者都要求個體間滿足獨立性 3Spearman 秩相關系數的計算可采用對秩次的 Pearson 積 距相關系數的計算來實現 4 樣本含量大時，兩者的假設檢驗方法近似。第十三章 直線回歸分析1、用什么方法考察回歸直線圖示是否正確答：（ 1）連出的回歸直線不應超出 x 的實測范圍； （2）所繪的回歸直線必然通過（, ） ;（3） 將直線的左端延長與縱軸的焦點的縱坐標比等于截距a。2、剩余標準差的意義

21、和用途答：剩余標準差是指扣除了 x 對 y 線性影響后， y 的變異，可用來說明估計值的精確性 。越小，表示回歸方程的估計精度越高。3、 應用直線回歸和相關分析時應注意哪些問題答：（ 1）作回歸分析要有實際意義（2）應繪制散點圖（ 3）兩變量間有線性關系存在，不一定確有因果關系（ 4）以自變量的取值范圍為限 ，不可隨意外延（5）滿足線性、獨立、正態和方差齊性條件（6）繪制散點圖后，若出現特大特小值，則應及時復核檢查4、舉例說明如何用用直線回歸方程進行預測和控制答：（1）預測：例如直線回歸分析 8歲男童心臟橫徑與體重之間關系的回歸方程為 y=+，據個體Y值 的容許區間，可估計體重為 25kg 的

22、 8 歲健康男童，其心臟橫徑有 95%的可能性在（ , ）cm 的范圍內。（2）控制：例如某市環境監測大氣NO與車流量x的回歸方程為y=+，據個體Y值的上限 Yx=x。+ tag）Sy，NO最大容許度為 m3時汽車流量應控制在 1209輛/h。5、直線回歸分析時怎樣確定因變量與自變量答：（ 1 ）因變量依賴于自變量的變化而變化；（ 2）因變量為來自正態分布的隨機變量；而自變量可以是規律變化的或人為選定的一些數值，也可以 是隨機變量；第十四章 生存分析1、生存分析中出現截尾數據常見的原因有哪些答：（ 1 ）失訪（失去聯系）（ 2）退出（死于其它原因）（ 3）終止（觀察結束時病人尚存活）2、生存率

23、與生存概率有何區別與聯系死亡率與死亡概率有何區別與聯系答：（ 1 ）區別：生存概率表示在某單位時段開始時存活的個體，到該時段結束時仍存活的可能性大小； 而生存率是指觀察對象經歷 t 個單位時段后仍存活的可能性，即活過 t k 時刻的概率。聯系：生存率實質上是累積生存概率，是多個時段的累積結果，S（t n）=Pl * P 2 *P 3 *Pn 。（2） 區別：死亡概率表示被觀察對象死于某時段內的可能性大小；而死亡率表示在某單位時間里的死 亡頻率或強度（整體或歸因于指定因素）。聯系：都是描述與死亡有關的統計量，個體死亡概率影響整體死亡率。3、 為什么兩個樣本比較的生存時間資料不適宜采用t 檢驗或

24、檢驗進行分析答：（ 1）樣本生存時間資料中會帶有截尾數據，導致兩個樣本的總體分布不明確， 不滿足 t 檢驗或 檢驗的應用條件。（ 2）生存時間資料的比較包括事件的結局和發生這種結局所經歷的時間這兩個因素，t 檢驗或 檢驗只能分析生存時間有無差別，并不能分析結局有無差別。第十六章 Mate 分析Mate 分析的目的是什么答：（ 1 ）提高檢驗效能（ 2）解決若干單個研究結論不一致問題3）改善效應量的估計4）提出新的研究問題和研究方向Mate 分析的基本步驟又哪些答 ： （1）明確研究目的，制定研究計劃；（2）建立檢索策略，收集所有相關的研究文獻和資料；（ 3 ）制定文獻的納入和排除標準；（ 4）

25、評價納入文獻的質量；（5）提取必要的數據信息；（6）資料的統計學分析；（7）敏感性分析；（ 8 ）報告結果。Mate 分析中統計分析模型有哪些如何選擇答：（ 1）固定效應模型和隨機效應模型（2）需要根據同質性檢驗的結果來確定統計分析模型固定效應模型（ fixed effect model）：同質性檢驗無統計學意義時選用隨機效應模型（ random effect model ）：同質性檢驗有統計學意義時選用4、發表偏倚的含義、產生原因及對 Mate 分析的影響是什么答：（ 1）含義：發表偏倚是指有統計學意義的研究結果較無統計學意義或無效的研究結果被報告和發 表的可能性大。（2）產生原因： 1 研

26、究者認為無統計學意義的研究意義不大，不發表或推遲發表；2 作為雜志編輯則更有可能對此類研究不予以發表。（3）影響：使 Mate 分析提高或夸大實驗效應量及危險因素的關聯強度，并引發偏倚。Mate 分析中應注意的問題有哪些答：（ 1）偏倚的識別和控制；（2）所有類型的 Mate 分析都采用相同的基本步驟；（3）提高納入研究的質量，在 Mate 分析各個環節中防止和減少系統誤差和隨機誤差；（4）在應用 Mate 分析結果時，須注意到干預對象特征、生物學變異、場所、措施、依從性以及輔助 治療等對結果的影響；（5）Mate 分析的結果僅僅是對現有的納入研究綜合分析得出的，研究者需要不斷收集新的研究資料

27、以及時更新結論。第十八章 生命統計的常用指標1、平均死亡年齡與預期壽命有何區別為什么預期壽命可以綜合反映不同國家和地區的經濟和衛生水平答：（ 1）平均死亡年齡是該地區實際存活的平均年數；預期壽命是假定同時出生的一批嬰兒如果按現 有該地區的年齡組死亡率而死亡，所能存活的平均年數。（2）社會經濟條件、衛生醫療水平、體質、遺傳因素、生活條件等個人差異限制著人們的壽命。預期 壽命的提高同醫療技術的進步和衛生環境的改善是分不開的，特別是抗生素的發現和免疫接種術的應 用，撲滅了曾使古代人口大批死亡的各種流行性傳染病。2、發病率與患病率在計算時有什么不同，在實際選擇指標時應該注意哪些問題答：（ 1）；患病率

28、的分子為特定時間所調查人群中某病新舊病例數，而不管這些病例的發病時間。發病率的分子 為一定期間暴露人群中新發生的病例數。（ 2）患病率是由橫斷面調查獲得的疾病頻率，是衡量疾病的存在或流行情況。而發病率是由發病報告 或隊列研究獲得的疾病頻率，是衡量疾病的出現情況。3、常見的反應疾病死亡的統計指標有哪些各有何優缺點答：（ 1）測量死亡水平的指標1 粗死亡率：具有資料易獲得，計算簡單的優點，但受人口的年齡、性別構成情況的影響。2 年齡別死亡率： 年齡別死亡率消除了人口的年齡構成不同對死亡水平的影響， 不同地區同一年齡組的 死亡率可以直接進行比較。3 嬰兒死亡率：是反映社會衛生狀況和嬰兒保健工作的重要的指標，不受年齡的影響，可直接比較。4 新生兒死亡率：是反映婦幼衛生工作質量的重要指標。5 圍生兒死亡率：是衡量孕前、孕期、產期、產后保健工作質量的敏感指標之一。65 歲以下兒童死亡率：是綜合反映兒童健康水平和變化的主要指標