《卫生统计学》课后思考题答案

《卫生统计学》思考题参考答案第一章绪论1、统计资料可以分为那几种类型？举例说明不同类型资料之间是如何转换的？答：（1）1定量资料（离散型变量、连续型变量）、2无序分类资料（二项分类资料、无序多项分类资料）、3有序分类资料（即等级资料）；（2）例如人的健康状况可分为“非常好、较好、一般、差、非常差”5个等级，应归为等级资料，若将该五个等级赋值为5、4、3、2、1，就可按定量资料处理。

2、统计工作可分为那几个步骤？答：设计、收集资料、整理资料、分析资料四个步骤。

3、举例说明小概率事件的含义。

答：某人打靶100次，中靶次数少于等于5，那么该人一次打中靶的概率≤0.05，即可称该人一次打中靶的事件为小概率事件，可以视为很可能不发生。

第二章调查研究设计1、调查研究有何特点？答：（1）不能人为施加干预措施（2）不能随机分组（3）很难控制干扰因素（4）一般不能下因果结论2、四种常用的抽样方法各有什么特点？答：（1）单纯随机抽样：优点是操作简单，统计量的计算较简便；缺点是当总体观察单位数量庞大时，逐一编号繁复，有时难以做到。

（2）系统抽样：优点是易于理解、操作简便，被抽到的观察单位在总体中分布均匀，抽样误差较单纯随机抽样小；缺点是在某些情况下会出现偏性或周期性变化。

（3）分层抽样：优点是抽样误差小，各层可以独立进行统计分析，适合大规模统计；缺点是事先要进行分层，操作麻烦。

（4）整群抽样：优点是易于组织和操作大规模抽样调查；缺点是抽样误差大。

3、调查设计包括那些基本内容？答：（1）明确调查目的和指标（2）确定调查对象和观察单位（3）选择调查方法和技术（4）估计样本大小（5）编制调查表（6）评价问卷的信度和效度（7）制定资料的收集计划（8）指定资料的整理与分析计划（9）制定调查的组织措施4、调查表中包含那几种项目？答：（1）分析项目直接整理计算的必须的内容；（2）备查项目保证分析项目填写得完整和准确的内容；（3）其他项目大型调查表的前言和表底附注。

第三章实验设计1、简述实验设计的特点。

答：（1）研究者能人为设置处理因素（2）受试对象可以接受何种处理因素或水平是由随机分配而定的。

2、简述一般选择受试对象的原则。

答：（1）受试对象能从临床试验中受益（2）受试对象具有代表性（3）受试对象具有依从性（4）受试对象可以是志愿者。

3、什么是混杂因素？设计时怎样控制混杂因素？答：混杂因素是指影响实验效应并与处理因素同时存在的非处理因素。

可以通过采取排除、平衡、或标准化的办法来控制混杂因素的影响。

4、什么是随机化？怎样实现随机抽样和随机分组？答：随机化就是使样本具有较好的代表性，使各组受试对象在重要的非处理因素方面具有较好的均衡性，提高实验结果的可比性。

一般用随机数字表、随机排列表或统计软件包来实现随机抽样和随机分组。

第四章定量资料的统计描述1、常用的平均数指标有哪些？各适用于何种类型资料？答：（1）有算术均数、几何均数和中位数、众数、调和数等。

（2）算术均数：适用于描述单峰对称分布，特别是正态分布或近似正态分布资料的集中趋势几何均数：等比资料、对数正态分布资料中位数：偏态分布资料、分布类型不明确的资料、“开口资料”(即一端或两端无确切数值的资料)2、如何描述定量资料的离散趋势？答：（1）极差：极差越大，单峰对称分布小样本资料的变异程度越大，只局限于初步描述；（2）四分位数间距：四分位数间距越大，偏态分布及分布的一端或两端无确切数值资料的离散程度越大，但不能全面概括所有观察值的变异情况；（3）方差和标准差：方差和标准差越大，对称分布特别是正态分布或近似正态分布资料的变异程度越大；（4）变异系数：变异系数越大，不同度量衡单位或者均数相差悬殊的资料的变异度越大。

3、正态分布有哪些基本特征？答：（1）概率密度函数曲线在均数处最高；（2）以均数为中心左右对称，且逐渐减少；（3）正态分布有两个参数，即μ和σ；（4）曲线下的面积分布有一定规律。

第五章定性资料的统计描述1、相对数适用于何种类型的资料进行统计描述？答：相对数适用于定性资料的统计描述。

2、率和构成比在应用上主要区别是什么？答：率反映事物发生的强度与频率；构成比表示事物内部各组成部分的频数所占的比重和分布。

3、什么情况下需要对率进行标准化？直接标准化法与间接标准化法在应用上有何区别？答：若要对比的两组对象内部构成的差别足以影响结论时，需要对率进行标准化。

直接法：已知被观察人群中各年龄组的患病率等资料，适用于两组资料中某事物发生率的互相对比间接法：适用于仅已知各年龄组的观察单位数和总患病率的资料4、什么是动态数列？分析动态数列有哪些基本指标？答：动态数列(dynamic series)是一系列按时间顺序排列起来的统计指标，用以说明事物在时间上的变化和发展趋势。

常用动态数列分析指标有绝对增长量、发展速度与增长速度、平均发展速度与平均增长速度。

第六章总体均数和总体率的估计1、样本均数的标准误的意义是什么？答：反映抽样误差的大小。

越大，样本均数的分布越分散，样本均数与总体均数差别越大，由样本均数估计总体均数的可靠性就越小；反之，样本均数分布就越集中，样本均数与总体均数差别就越小，由样本均数估计总体均数可靠性就越大。

2、标准误与标准差有何区别？答：①意义不同：标准差：表示观测值的变异程度标准误：反映抽样误差的大小②用途不同：标准差：确定医学参考值范围标准误：用于统计推断（参数估计、假设检验）③公式不同：标准差：标准误：3、正常值范围与总体均数的可信区间有何区别？答：（1）意义不同：总体均数的可信区间是按预先给定的概率，确定的未知参数的可能范围；正常值范围是描述“正常人”的解剖、生理、生化、某项指标的波动范围（2）公式不同可信区间：σ已知：或σ未知但n ≥50：或σ未知：正常值范围：正态分布：或偏态分布：PX ~ P100-X（3）用途不同：总体均数的可信区间是用于估计总体均数；正常值范围是用于判断观察对象的某项指标正常与否。

4、二项分布、Poisson分布与正态分布之间有何区别与联系？答：区别：二项分布和Poisson分布是离散型概率分布，用概率函数描述其分布状况；而正态分布是连续性概率分布，用密度函数描述其分布状况。

联系：Poisson分布可以看作是发生概率π很小而观察例数n很大的二项分布；在λ>20时，Poisson分布的平均计数近似正态分布；在n较大，且nπ与n（1-π）均大于5时，二项分布接近于正态分布。

第七章假设检验1、假设检验的意义何在？应用假设检验时要注意哪些问题？答：意义：用样本指标估计总体指标，其结论有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要进一步加以检验和证实。

通过假设检验来分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异，从而作出判断是否接受原假设。

应用假设检验时注意的问题：1应有严密的研究设计，即总体应有同质性，样本应有代表性及组间具有可比性；2正确理解a水准和P值的意义，P值越小，越有理由拒绝H0，而a是说明P值小到何种程度才拒绝H0；3正确理解结论的统计学意义，有统计学意义并不一定有实际意义；4假设检验的结论不能绝对化。

2、答：（1）由抽样误差所致（2）由于两样本均数来自不同的总体，这两不同的总体参数之间存在显著性差异。

3、假设检验与区间估计有何区别及联系？答：区别：（1）可信区间用于说明量的大小，即推断总体均数的范围；假设检验用于推断质的不同，即判断两总体均数是否不同；（2）可信区间比假设检验可提供更多的信息：可信区间不但能回答差别有无统计学意义，而且还能提示差别有无实际的专业意义。

联系：可信区间亦可回答假设检验的问题：可信区间包含H0，按α水准，不拒绝H0；若不包含H0，则按α水准，拒绝H0，接受H1。

4、I型错误与II型错误的区别及联系何在？检验效能的含义是什么？答：（1）区别：I型错误是H0实际上是成立的，但由于抽样的原因，拒绝了H0，称“弃真”，概率用a表示；II型错误是实际上是不成立的，但假设检验没有拒绝它，称“取伪”，概率用β表示。

联系：当样本含量固定时，a增大，β减小；反之亦然；若同时减小a和β，则只能增大样本含量。

（2）检验效能的含义：当两总体参数确实有差别时，按a水准能够发现这种差别的能力。

5、怎样正确运用单侧检验和双侧检验？答：首先应考虑所要解决问题的目的，根据专业知识来确定。

若从专业知识判断一种方法的结果不可能低于或高于另一种方法的结果时，可用单侧检验；尚不能从专业知识判断两种结果谁高谁低时，则用双侧检验。

第八章t检验1、两样本均数比较时为什么要做统计检验？答：两样本均数分别代表的总体均数μ1与μ2相等时，也可能会因抽样误差而导致两样本均数不相等，因此需要做统计检验。

2、两样本均数检验比较的t检验中，什么情况下做单侧检验？什么情况下做双侧检验？答：若从专业知识判断一种方法的结果不可能低于或高于另一种方法的结果时，可用单侧检验；尚不能从专业知识判断两种结果谁高谁低时，则用双侧检验。

3、t检验要求满足哪些基本条件？答：（1）资料服从正态分布（2）方差齐性（3）未知且n 较小（n<50）4、在两样本t检验，如果方差不齐，但两组样本量相同并且很大，能否忽略t检验对方差不齐的要求？答:能。

n1和n2均大于50时，可不必做方差齐性检验；若两总体方差不具有齐性，可采用t’或者进行变量转换或者用秩和检验来处理。

5、对样本均数与某已知的总体均数或两样本均数的差别做统计检验，可信区间与t检验有什么关系？答：可信区间包含H0，按α水准，不拒绝H0；若不包含H0，则按α水准，拒绝H0，接受H1。

第九章方差分析1、为什么不能用两两比较的t检验进行多个样本均数的比较？答：用两两比较的t检验进行多个样本均数的比较时，需要进行多次检验，根据概率乘法法则，全部判断正确的概率大大降低，犯I类错误的概率也就增大，甚至远远大于检验水准。

因此，多组均数之间的两两比较不能直接用t检验。

取而代之的是，必须在方差分析结果为拒绝H0接受H1的基础上，进行多个样本的两两比较。

2、方差分析为何是单侧检验？答：F统计量（F=组间均方/组内均方）若原假设成立，即各处理组的样本来自于同一总体，则组间均方应与组内均方差不多，即F 统计量在1附近波动；否则，若原假设不成立，即不同处理的作用不同时，组间均方（处理因素的作用）一般大于组内均方（随机误差），因此，F统计量一般往大于1的方向趋化，从而在作结论时，若F统计量大到一定程度，就拒绝原假设。

因此，F统计量在0侧是不可能的，因此只会在另一侧，从而认为方差分析是单侧检验。

3、为什么说随机区组设计方差分析的效率高于完全随机分组设计的方差分析？答：由于随机区组设计利用区组控制了可能的混杂因素，并在进行方差分析时，将区组间变异从原组内变异种分离出来，当区组间变异有统计学意义时，由于减少了误差均方使处理组间的F值更容易出现显著性，从而提高了实验效率。