住院医师培训课程常用医学科研中得统计学方法
临床科研中常用的统计分析方法
2.2 临床试验的优效性、等效性、非劣效性检验方法
差异性检验：通常所用的统计分析方法都是进行的差异 性检验
临床试验的三种检验，确切的说是为三种设计而进行的 分析方法
金丕焕. 临床试验. 复旦大学出版社.p86
统计分析方法同差异性检验方法，但是单侧检验。 须在研究设计阶段确定。
可信区间估计
0
S
2 1a
S
2 2a
S
2 aa
协方差阵的球对称性是指该对角线元素（方差）
相等、非主对角线元素（协方差）为零
若球对称性得不到满足，方差分析的F值是有偏的， 会增大Ⅰ类错误的概率
2. 用Mauchly法检验协方差阵的球形性质
如果P值大于α，说明协方差阵的球对称性质得 到满足。否则，必须对与时间有关的F统计量的 分子和分母自由度进行调整，减少Ⅰ类错误的
平行性假定：
•各组协变量和因变量的关系是线性的
•各组残差正态 •各组回归斜率相等，即各组回归线是平行的
ˉ
三、协方差举例
1、比较三种猪饲料 A1，A3，A3对猪催肥的效 果，测得每头猪增加的重量（y）与初始重量（x） 与数据如表。试测定三种饲料对猪的催肥有无显
著的不同？初始重量与猪的增加重量之间有无明 显的关系？
受试者 1 2: n
测量时间点
1 2…
p
yy1211
yy1222
… …
yy12pp
yn1 yn2 …
y np
2.多组重复测量（多组并不等于多因素）
指将受试者按处理的不同水平分为几个组，对这些组内的每一受 试者，都在不同时间点对他们的反应变量进行测量。
表3.1（余松林）
● 单变量重复测量方差分析
1. 单组重复测量数据方差分析 2. 两组重复测量数据方差分析
应用于医学研究的统计方法与实验设计原则
应用于医学研究的统计方法与实验设计原则统计方法是现代医学研究的重要工具之一，它通过数据的收集、整理、分析和解释，为医学研究提供科学依据。
然而，在进行医学实验设计时，必须遵循一些原则和方法，以确保研究结果的可靠性和可解释性。
本文将讨论在医学研究中常用的统计方法，以及与实验设计相关的原则。
一、统计方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是医学研究中最基本的统计方法之一。
它通过计算数据的均值、中位数、标准差等指标，对数据进行描述和总结。
例如，在观察某种药物对癌症患者的疗效时，可以计算治疗组和对照组的平均生存时间，并进行比较。
2. 推断统计分析推断统计分析通过从样本中得出总体特征的推断，帮助研究人员进行推断性结论。
其中最常见的方法是假设检验和置信区间估计。
例如，在评估某种新药物的疗效时，可以使用假设检验方法来比较治疗组和对照组的治愈率差异，并判断差异是否显著。
3. 相关性分析相关性分析用于评估两个或多个变量之间的相关性。
在医学研究中，常常需要确定各种因素之间的关系，如疾病与风险因素、药物剂量与药物效果等。
通过相关性分析，可以了解这些因素之间的关联程度，并作出相应的结论，以指导医学实践。
4. 回归分析回归分析是一种用于研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
在医学研究中，回归分析常用于确定和量化与某种疾病发生有关的危险因素。
通过回归分析，研究人员可以确定哪些因素对疾病风险的增加或减少起了重要作用。
二、实验设计原则1. 随机化随机化是实验设计中至关重要的一步。
通过将参与者或样本随机分配到不同的组别，可以消除个体差异对实验结果的影响，使各组之间的比较更具有可靠性和可解释性。
例如，在新药物临床试验中，研究人员通过随机将患者分配到不同的治疗组和对照组，来评估药物的疗效。
2. 盲法和双盲法盲法和双盲法在医学实验设计中起到重要的作用，可以减少主观因素对研究结果的干扰。
单盲法是指实验参与者不知道自己所处的实验组别，而双盲法是指既实验参与者又实验者不知道实验组别。
临床研究资料常用统计分析方法
临床研究资料常用统计分析方法临床研究资料常用统计分析方法介绍临床研究是评估新药、治疗方法和医疗技术的重要手段。
在临床研究过程中，统计分析起着至关重要的作用。
本文档将介绍常用的临床研究资料统计分析方法，以帮助研究人员更好地分析和解释数据。
一、描述统计学分析方法1、平均数：计算样本或总体的平均值，用于描述数据的集中趋势。
2、中位数：计算样本或总体的中间值，用于描述数据的中间位置。
3、众数：计算样本或总体中出现频率最高的值，用于描述数据的峰值。
4、标准差：计算样本或总体的变异程度，用于描述数据的离散程度。
5、百分比和百分位数：计算样本或总体的某个特定百分比位置的值，用于描述数据的分布情况。
二、推断统计学分析方法1、假设检验：检验样本或总体是否存在差异或相关性。
\t- t检验：比较两组样本均值之间的差异。
\t- 方差分析：比较多组样本均值之间的差异。
\t- 相关分析：检验两个变量之间的相关性。
2、置信区间：计算样本或总体参数的区间估计，用于描述参数的不确定性范围。
3、非参数检验：基于排序和秩次的方法，不依赖于数据的分布情况。
\t- Mann-Whitney U检验：比较两组样本的中位数之间的差异。
\t- Wilcoxon符号秩检验：比较配对样本的中位数之间的差异。
\t- Kruskal-Wallis检验：比较多组样本的中位数之间的差异。
三、回归分析方法1、线性回归分析：建立自变量和因变量之间的线性关系，并估计回归系数。
2、逻辑回归分析：建立自变量与因变量之间的逻辑关系，并计算概率和几率比。
3、生存分析：用于分析生存时间数据，包括生存曲线、生存率、危险比等指标。
四、多变量分析方法1、方差分析（ANOVA）：用于比较多个自变量对因变量的影响。
2、多元线性回归分析：建立多个自变量和一个因变量之间的线性关系，并估计回归系数。
3、因子分析：用于探索多个变量之间的共性和相关性。
五、生存分析方法1、Kaplan-Meier曲线：用于描述生存率随时间的变化。
医学研究中常用的数据统计方法
1− r2 n−2
( ) SCV =
CV2 1+2CV2 2n
（13） （14）
7
5．分位数间距(centile range) 即同一组资料中的两个分位数之差。具体 地说，有四分位数间距、十分位数间距和百分位数间距等，其中四分 位数间距用得最多。可以反映偏态分布资料的离散水平。
6．变异系数(coefficient of variation) 是不受单位影响的一种变异指 标，通常用CV表示。特别适用于下列两种场合下比较两组或两组以上 定量资料间变异程度的大小。一是单位不同的资料；二是均数相差较 大的资料。其计算公式为： CV = S ×100% (15) X
4
¾ 试验结果的统计描述
定性反应资料 绝对数、率、百分比、相对比等 等级反应资料 秩和或Ridit平均计分等 定量反应资料 均数、标准差，参考值范围等 反应时间资料 x年生存率、x年复发率等
1．算术平均数(arithmetic mean) 算术平均数简称为均数，适合于表达
对称分布资料的平均水平或Байду номын сангаас心位置。样本均数一般用表示，总体均
集中趋势 ① 算术平均数 ② 几何均数 ③ 中位数与百分位数 ④ 调和平均数 ⑤ 众数
2. 几何平均数(geometric mean) 适合于表达呈对数正态分布（即资
料取对数后服从正态分布）资料的平均水平或中心位置。几何均数
一般用G表示。对于原始资料和频数分布表资料，其计算公式分别
为5-3和5-4。
9 无序分类变量资料
无序分类变量资料又称为计数资料(counting data)， 是将观察单位按照某种属性或类别进行分组计数汇总 而得的资料，其变量值是定性的，表现为互不相容的 属性或类别。如观察治疗的疗效为有效或无效，病人 的性别（男性或女性），血型（A、B、AB或O）,疾 病家族史的有无等等。
医学数据分析中的统计方法研究
医学数据分析中的统计方法研究在当今的医学领域，数据分析已经成为推动医学研究和临床实践发展的重要力量。
通过对大量医学数据的深入挖掘和分析，我们能够更好地理解疾病的发生机制、诊断方法的准确性、治疗方案的有效性，以及预测疾病的发展趋势。
而在医学数据分析中，统计方法的应用起着至关重要的作用。
统计方法是一种用于收集、整理、分析和解释数据的工具和技术。
在医学领域，它帮助我们从看似混乱的数据中提取有价值的信息，为医学决策提供科学依据。
首先，描述性统计方法是医学数据分析的基础。
这些方法包括计算均值、中位数、众数、标准差等，用于概括数据的集中趋势和离散程度。
例如，在研究一组患者的血压值时，我们可以通过计算均值来了解总体的平均血压水平，通过标准差来了解血压值的离散情况。
此外，频率分布表和直方图可以直观地展示数据的分布情况，帮助我们快速了解数据的特征。
接下来，我们谈谈相关性分析。
在医学中，经常需要研究两个或多个变量之间的关系。
例如，研究体重与血糖水平之间的相关性，或者吸烟量与肺癌发病率之间的相关性。
相关性分析可以帮助我们确定变量之间是否存在线性关系，以及关系的强度和方向。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
需要注意的是，相关性并不等同于因果关系，仅仅表明变量之间存在某种关联。
在医学研究中，假设检验是一种非常重要的统计方法。
常见的假设检验包括 t 检验、方差分析、卡方检验等。
t 检验常用于比较两组数据的均值是否有显著差异，例如比较新药治疗组和安慰剂治疗组患者症状改善的平均程度。
方差分析则用于比较多组数据的均值差异，例如比较不同剂量药物治疗组的疗效。
卡方检验常用于检验分类变量之间的关联，例如检验某种疾病的发病率在不同性别、年龄组之间是否有差异。
在进行假设检验时，我们需要设定原假设和备择假设，并根据数据计算检验统计量和相应的 P 值。
如果 P 值小于预先设定的显著性水平（通常为 005），则拒绝原假设，认为存在显著差异或关联；否则，不拒绝原假设。
临床研究中常用统计分析方法及选择
临床研究中常用统计分析方法及选择临床研究是评估医学干预措施效果的重要方法，而统计分析则是临床研究中不可或缺的一环。
有效的统计分析方法可以帮助研究者解读数据，得出可靠的结论，从而为临床实践提供科学依据。
本文将介绍临床研究中常用的统计分析方法及选择。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是对研究数据进行总结和描述的方法，其主要手段是计算各种统计量，如均值、中位数、标准差等。
通过描述性统计分析，我们可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度等特征。
在临床研究中，描述性统计分析通常是作为开始的步骤，用于了解研究对象的基本情况。
2. 推论统计分析推论统计分析是根据样本数据得出总体参数估计和假设检验的统计方法。
常用的推论统计分析方法包括参数检验和非参数检验。
参数检验是基于总体参数的假设进行的，其目的是判断样本数据是否支持或反驳某一总体参数假设。
参数检验中最常用的方法是t检验和方差分析。
t检验适用于比较两组均值是否存在差异，方差分析则用于比较多个组的均值差异。
在临床研究中，参数检验常用于分析治疗组与对照组之间的差异。
非参数检验是在不对总体参数假设进行前提的情况下进行的统计方法，其目的是根据样本数据推断总体的分布特征。
在非参数检验中，最常用的方法有Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis检验。
非参数检验通常适用于数据不满足正态分布或样本量较小的情况。
3. 生存分析生存分析是研究事件发生时间的统计方法，其主要应用于临床研究中评估治疗效果、预测疾病进展等方面。
生存分析的核心是生存函数和生存曲线的估计，常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier法和Cox 比例风险模型。
Kaplan-Meier法是一种用于估计生存概率的非参数方法，适用于单个事件发生时间的研究。
该方法可以根据观察到的数据计算出生存曲线，了解不同因素对生存时间的影响。
Cox比例风险模型是一种常见的生存分析方法，可用于评估多个危险因素对生存时间的影响。
常用医学统计方法与科研论文写作培训
统计设计四条原则
随机：使样本对总体有代表性 对照：平行对照（观察组、对照组）；自身对照 双盲：调查者不知被调查者属于何组，避免诱导误差
被调查者不知自己属于何组，避免依从性误差 齐同：观察组与对照组的对象，除了被观察因素不同，其他
粗死亡率 又称死亡率或普通死亡率。指某地某 年平均每千人口中的死亡数。它反映居民总的死亡 水平，其算式为：
粗死亡率=
同年内死亡人数
× 1000‰
某年平均人口数
粗死亡率高低受人口的年龄、性别构成情况的影 响。一般情况下，老年人和婴儿的死亡率较高，男性死 亡率高于女性死亡率。因此在分析不同时期和地区的死 亡率是，要注意人口的年龄及性别构成是否一致。
某病病死率=
因某病死亡人数 同期某病病人数
× 100%
3、治愈率 治愈率=
表示受治病人中治愈的频率
治愈病人数 受治病人数
× 100%
4、有效率 表示受治病人中治疗有效的频
率。其算式为：
有效率=
治疗有效人数 受治病人数
× 100%
病死率、治愈率、有效率主要用于对急性病危害或防 治效果的评价。但治愈率和有效率的标准要有明确而具体 的规定，只有在标准相同的情况下才可以相互比较。
人口年龄构成分析
人口年龄构成指各年龄组人口在总人口中所占 的比重，在人口年龄构成的基础上，可以导出许多 有用的描述人口状况的指标。
老年（人口）系数：指老年人口在总人口中所 占比重，是说明人口年老成都的指标，可作为划分 人口类型的尺度。
65岁（或60岁）及以上的人口数
老年系数 =
× 100%
人口总数
医学研究数据统计分析
医学研究数据统计分析在医学研究中，数据统计分析是一项关键的工作，它能够帮助研究人员从大量的数据中提取有用的信息，并对其进行解释和推断。
本文将介绍医学研究数据统计分析的基本原则和常用方法。
一、数据收集与整理医学研究数据的收集通常通过问卷调查、实验观察、临床试验等方式进行。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
同时，还需要对数据进行整理和清洗，剔除异常值和缺失值，以保证数据的可靠性和可用性。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体性描述和总结的方法。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。
通过这些指标，可以对数据的分布、集中趋势和离散程度进行分析。
三、推断性统计分析推断性统计分析是通过对样本数据进行分析，从而对总体进行推断的方法。
常用的推断性统计方法包括假设检验和置信区间估计。
假设检验可以用来判断两个样本之间是否存在显著差异，而置信区间估计可以用来估计总体参数的范围。
四、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的相关关系。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
通过相关性分析，可以了解变量之间的相关程度和方向，从而为研究提供参考。
五、回归分析回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立数学模型。
常用的回归分析方法包括线性回归和 logistic 回归。
通过回归分析，可以预测因变量的取值，并探究自变量对因变量的影响程度。
六、生存分析生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法。
常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier 曲线和 Cox 比例风险模型。
通过生存分析，可以估计事件发生的概率，并探究各种因素对生存时间的影响。
七、多变量分析多变量分析用于研究多个自变量对因变量的影响，并控制其他变量的影响。
常用的多变量分析方法包括多元线性回归、多元 logistic 回归和多元生存分析等。
通过多变量分析，可以提高模型的解释力和预测能力。
八、统计软件的应用在医学研究数据统计分析中，统计软件的应用是非常重要的。
临床研究中常用统计分析方法及选择
临床研究中常用统计分析方法及选择在临床研究中，为了从复杂的数据中得出有意义的结论，合理选择统计分析方法至关重要。
不同的研究设计和数据特点需要相应的统计分析方法来准确解读结果。
接下来，让我们一起了解一些常见的统计分析方法以及如何做出合适的选择。
首先，描述性统计分析是基础且常用的方法。
它主要用于对数据的基本特征进行概括和描述。
比如，计算均值、中位数、标准差等来反映数据的集中趋势和离散程度；用频数和百分比来展示分类变量的分布情况。
这能让我们对研究数据有一个初步的整体认识。
在比较两组或多组数据时，常用的方法有 t 检验和方差分析（ANOVA）。
t 检验适用于两组独立样本的均值比较。
例如，比较新药组和对照组患者症状改善的平均得分。
如果要比较三组或以上独立样本的均值，就需要用到方差分析。
卡方检验则用于检验两个分类变量之间是否存在关联。
比如说，研究某种疾病的发病与性别是否有关。
当研究变量之间的关系时，相关分析是一个不错的选择。
它可以衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向，常用的相关系数有皮尔逊相关系数。
而回归分析则更进一步，不仅能确定变量之间的关系，还能进行预测。
简单线性回归用于分析一个自变量对一个因变量的影响；多元线性回归则能同时考虑多个自变量。
生存分析在临床研究中也具有重要地位，特别是对于涉及时间到事件（如疾病复发、死亡）的数据。
常用的方法包括 KaplanMeier 法估计生存率，以及 Cox 比例风险模型评估影响生存的因素。
在选择统计分析方法时，需要考虑多个因素。
首先是研究的设计类型，比如是观察性研究还是实验性研究。
观察性研究中的病例对照研究和队列研究，其分析方法有所不同。
实验性研究中的随机对照试验也有特定的适用方法。
其次，数据的类型也很关键。
数据可以分为连续型（如身高、体重）、分类型（如性别、疾病分期）和有序分类型（如病情轻度、中度、重度）。
不同类型的数据需要不同的分析方法。
样本量的大小也会影响方法的选择。
住院医师培训课程-常用医学科研中的统计学方法1
1 、两组数据中的每个变量值减去同一常数后做两个样本均数差异的 t 检验（）*cA. t 值变小B. t 值变大C. t 值不变D. t 值变小或变大2 、作单组样本均数与一个已知的总体均数比较的 t 检验时，正确的理解是（）A. A. 统计量 t 越大，说明两总体均数差别越大B. B. 统计量 t 越大，说明两总体均数差别越小C. C. 统计量 t 越大，越有理由认为两总体均数不相等D.D.P 值就是 αaA. 多个样本均数间的两两比较B. 比较各个区组间的样本均数有无差别C. 比较各个区组间的总体均数有无差别D. 比较各个处理组间的样本均数有无差别A. 近似检验B. 秩和检验C. 数据转换D.ABC 均可A. H0 是不对的，统计检验结果未拒绝 H0B. H0 是对的，统计检验的结果未拒绝 H05 、第 I 类错误的概念是（） *D *c4、各组数据方差不齐时，可以做（） *DC.H0 是不对的，统计检验结果拒绝H06 、下列哪种说法是错误的（） *BA. 计算相对数尤其是率时应有足够数量的观察单位数或观察次数B. 分析大样本数据时可以构成代替率C. 应分别将分子和分母合计求合计率或平均率D. 相对数的比较应注意其可比性7 、配对计量资料进行假设检验时（） *DdA. 仅能用配对 t 检验B. 仅能用成组 t 检验C. 仅能用随机区组设计的方差分析D.用配比 t 检验和随机区组设计的方差分析均可A. 计量资料 非参数统计的B. 正态性C. 随机性D. 方差齐性9、设配对设计资料的变量为 X1 与 X2 ，则配对设计的符号的秩检验（） A. 把 X1 与 X2 的差数军队之从小到大编秩，排好后秩次保持原差数的正负号B. 把 X1与 X2的差数绝对值从小到大编秩，秩次不保存正负号C. 把 X1 与 X2 综合按绝对值从小到大编秩D.把X1与 X2的差数从小到大编秩10 、对于配对 t 检验和成组 t 检验，下列哪一种说法是错误的（） A. 对于配对设计资料应作配对 t 检验，如果作成组 t 检验，不但不合理，而且平均起来统计效率降低B. 成组设计的资料用配对 t 检验，不但合理，而且平均起来可以提高统计效率C. 成组设计的资料，无法用配对 t 配对 t 检验8、方差分析的前提条件是（） *A*B*BA. 患病率和发病率B. 患病率和感染率C. 发病率和病死率D. 病死率和感染率14 、调查 1000 名女性乳腺癌患者，发现 50 名为孕妇，据此可推断（） A. 孕妇易患乳腺癌B. 孕妇不易患乳腺癌C. 该组乳腺癌患者中 5.0% 是孕妇D. 妊娠可诱发乳腺癌15、如果 t ≥ t0.05/2,v 可以认为再检验水准 a=0.05 处（） *AA. 两个总体均数不同B. 两总体均数相同C. 两个样本均数不同11 、已知某地正常人某定量指标的总体均值 u0=5 ，今随机测得该地特殊人群中的 30 人该指标的数值。
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1、两组数据中得每个变量值减去同一常数后做两个样本均数差异得t检验() *c • A、t值变小• B、t值变大• C、t值不变• D、t值变小或变大2、作单组样本均数与一个已知得总体均数比较得t检验时,正确得理解就是() *c • A、A、统计量t越大,说明两总体均数差别越大• B、B、统计量t越大,说明两总体均数差别越小• C、C、统计量t越大,越有理由认为两总体均数不相等• D、D、P值就就是αa3、随机区组设计得方差分析用于() *• A、多个样本均数间得两两比较• B、比较各个区组间得样本均数有无差别• C、比较各个区组间得总体均数有无差别• D、比较各个处理组间得样本均数有无差别4、各组数据方差不齐时,可以做() *D• A、近似检验• B、秩与检验• C、数据转换• D、ABC均可5、第I类错误得概念就是() *D• A、H0就是不对得,统计检验结果未拒绝H0• B、H0就是对得,统计检验得结果未拒绝H0• C、H0就是不对得,统计检验结果拒绝H0• D、H0就是对得,统计检验结果拒绝H06、下列哪种说法就是错误得() *B• A、计算相对数尤其就是率时应有足够数量得观察单位数或观察次数• B、分析大样本数据时可以构成代替率• C、应分别将分子与分母合计求合计率或平均率• D、相对数得比较应注意其可比性7、配对计量资料进行假设检验时() *Dd• A、仅能用配对t检验• B、仅能用成组t检验• C、仅能用随机区组设计得方差分析• D、用配比t检验与随机区组设计得方差分析均可8、方差分析得前提条件就是() *A• A、计量资料非参数统计得• B、正态性• C、随机性• D、方差齐性9、设配对设计资料得变量为X1与X2,则配对设计得符号得秩检验() *B• A、把X1与X2得差数军队之从小到大编秩,排好后秩次保持原差数得正负号• B、把X1与X2得差数绝对值从小到大编秩,秩次不保存正负号• C、把X1与X2综合按绝对值从小到大编秩• D、把X1与X2得差数从小到大编秩10、对于配对t检验与成组t检验,下列哪一种说法就是错误得() *B• A、对于配对设计资料应作配对t检验,如果作成组t检验,不但不合理,而且平均起来统计效率降低• B、成组设计得资料用配对t检验,不但合理,而且平均起来可以提高统计效率• C、成组设计得资料,无法用配对t配对t检验• D、做配对或成组t检验,应根据原始资料得统计设计类型而定11、已知某地正常人某定量指标得总体均值u0=5,今随机测得该地特殊人群中得30人该指标得数值。
若用t检验推断该人群该指标得总体均值u与u0之间就是否有差别,则自由度为() *C• A、5• B、28• C、29• D、412、在进行成组设计资料得t检验之前,要注意两个前提条件。
一要考查各样本就是否来自正态总体,二要() *B• A、核对数据• B、做方差齐性检验• C、求均数,标准差,标准误• D、做变量代换13、反应疾病发生频度得指标就是() *A• A、患病率与发病率• B、患病率与感染率• C、发病率与病死率• D、病死率与感染率14、调查1000名女性乳腺癌患者,发现50名为孕妇,据此可推断() *C• A、孕妇易患乳腺癌• B、孕妇不易患乳腺癌• C、该组乳腺癌患者中5、0%就是孕妇• D、妊娠可诱发乳腺癌15、如果t≥t0、05/2,v可以认为再检验水准a=0、05处() *A• A、两个总体均数不同• B、两总体均数相同• C、两个样本均数不同• D、两个样本均数相同16、多组样本比较得Kruskal-Wallis检验中,当相同秩次较多时,如果用H值而不用校正后得HC值,则会() *C • A、提高检验得灵敏度• B、把一些无差别得总体推断成有差别• C、把一些有差别得总体推断成无差别• D、Ⅰ、Ⅱ类错误概率不变17、增大样本含量,理论上可使其变小得就是() *c• A、、样本得变异系数• B、样本得标准差• C、均数得抽样误差• D、样本均数18、随机区组设计方差分析中,SS误差等于() *B• A、SS总-SS处理+SS区组• B、SS总-SS处理-SS区组• C、SS总-SS处理• D、SS总-SS区组19、完全随机设计方差分析中,总变异等于() *B• A、SS组间+SS组内• B、SS组间-SS组内• C、MS组间+MS组内• D、MS组间-MS组内20、经调查,甲、乙两地冠心病得粗死亡率都为4、0‰,现以两地合并数据作为标准对年龄进行标化后,甲地冠心病标化死亡率为4、5‰,乙地为3、8‰,因此可以认为() *A• A、甲地老年人得比重比标准人口得老年人比重低• B、乙地老年人得比重比标准人口得老年人比重低• C、甲地冠心病得诊断较乙地准确• D、乙地冠心病得诊断较甲地准确21、在方差分析中,如果P≤α,则结论为() *b• A、各个总体均数相等• B、至少有两个总体均数不等• C、至少有两个样本均数不等• D、各个样本均数不全相等22、两个小样本计量资料比较得假设检验,应首先考虑() *A• A、资料符合哪种检验得条件• B、秩与检验• C、任选一种检验方法• D、t检验23、配对设计得符号秩检验得基本思想就是:如果检验假设成立,则对样本来说() *C• A、正秩与得绝对值小于负秩与得绝对值• B、B总得秩与等于0• C、C正秩与得绝对值与负秩与得绝对值不会相差很大• D、D正秩与得绝对值与负秩与得绝对值相等24、常用得变量变换得方法有() *A• A、对数变换• B、平方根变换• C、平方根反正弦变换• D、倒数变换25、某试验者同时用A、B两种测声计在同一时间内随机测定了10个场地得噪声,现选用秩与检验,对两种测声计得测定结果作出检验,此时,H0假设为() *B• A、差值得总体均数为0• B、差值得总体中位数为0• C、UA=UB• D、两总体分布相同26、某研究试验用新药“胃丹灵”,对照组用公认得“胃苏冲剂”,并将胃炎患者分成3个年龄段,随机分配至新药组或对照组,现拟采用非参数检验,此时,H0假设为() *D• A、差值得总体均数为0• B、差值得总体中位数为0• C、两总体均数相等• D、两总体分布相同27、在死因统计分析中,死因顺位就是按照()得大小由高到低排列得位次 *C• A、发病率• B、患病率• C、死因构成比有两个独立得随机样本,样• D、死因别病死率28、多样本定量资料比较,当分布类型不清时应选择() *D• A、方差分析• B、检验• C、Z检验• D、Kruskal-Wallis检验29、正态性检验时,为了减少第II类错误得概率,检验水准应取下列哪种为好() *B• A、0、05• B、0、2• C、0、01• D、0、130、针对食管癌得某大型调查,获得了几十万分资料,所选得危险因素有200余个,现对资料做初步分析,筛选出一部分危险因素,为进一步得统计分析做准备,宜采用() *A• A、Logistic回归• B、多元线性回归• C、方差分析• D、非参数检验31、完全随机设计多个样本均麩比较得方差分析,当p≤0、05,可认为() *C• A、各样本均数不等或不全相等• B、各样本方差不等或不全相等• C、各总体均数不等或不全相等• D、各总体方差不等或不全相等32、两样本均属比较,经t检验,差别有统计学意义时,P值越小,说明() *C• A、两样本均数差别越大• B、两总体均数差别越大• C、越有理由认为两总体均数不同• D、越有理由认为两样本均数不同33、在t检验分析中,P<0、05统计上可以认为() *D• A、两样本均数相同• B、两样本均数不同• C、两总体均数相同• D、两总体均数不同34、假设检验得步骤就是() *A• A、建立假设,选择与计算统计量,确定P值与判断结果• B、建立无效假设,建立备择假设,确定检验水准• C、确定单侧检验或双侧检验,选择t检验或Z检验,估计Ⅰ类错误与Ⅱ类错误• D、计算统计量,确定P值,作出推断结论35、在进行成组设计两样本秩与检验时,一下检验假设中正确得就是() *c• A、H0:两样本对应得总体均数相同• B、H0:两样本均数相同• C、H0:两样本对应得总体分布位置相同• D、H0:两样本得中位数相同36、关于假设检验,下列说法正确得就是() *B• A、单侧检验优于双侧检验• B、采用配对t检验还就是成组t检验有实验设计方法决定• C、、检验结果若P值大于0、05,则接受H0犯错误得可能性较小• D、用u(Z)检验进行两样本总体均数比较时,要求方差齐性37、欲比较两地得钩虫感染率,今调查了甲、乙两乡居民得钩虫感染率,但甲乡人口女多于男,而乙乡男多于女。
适当得比较方法就是() *D• A、分性别进行比较• B、两个率比较得u检验• C、不具可比性• D、对性别进行标准化后再比较38、两小样本均数比较,方差不齐时,下列说法不正确得就是() *C• A、采用秩与检验• B、采用t′检验• C、仍用t检验• D、变量变换后再作决定39、当组数等于2时,对于同一资料,方差分析结果与t检验结果相比,() *C• A、检验结果更为准确• B、方差分析结果更为准确• C、完全等价且• D、不完全等价且40、配对设计资料得符号秩检验,对差值编秩,遇有差值绝对值相等时() *B• A、符号不同,按数值大小编秩• B、取平均秩次• C、符号不同,按顺序编秩• D、不考虑符号,按顺序编秩41、正态性检验,按α=0、10检验水准,认为其总体服从正态分布,此时若推断有错,其错误() *D• A、大于0、10• B、等于0、10• C、小于0、10• D、等于β,而β未知42、多个样本均数间两两比较时,若用t检验,则出现() *D• A、结果与q检验相同• B、结果比q检验更合理• C、可能出现假阴性得结果• D、可能出现假阳性得结果43、有两个独立得随机样本,样本含量分别为n1与n2,在进行成组设计资料得t检验就是,自由度为() *D• A、n1+n2• B、n1+n2-1• D、n1+n2-244、非参数统计得应用条件就是() *C• A、样本数据来自正太总与• B、若两组比较,要求两样本方差相等• C、总体分布类型未知• D、要求样本例数很大45、配对设计资料得符号秩检验中,H0为() *B• A、差值得总体均数等于0• B、差值得总体中位数等于0• C、差值总体均数不等于0• D、差值得总体中位数不等于046、配对设计得目得就是() *C• A、操作方便• B、为了应用t检验• C、提高组间可比性• D、减少实验误差47、下列指标不属于相对数得就是() *D• A、率• B、构成比• C、相对比• D、百分位数48、统计推断包括两个重要方面() *A• A、参数估计与假设检验• B、计算出均数与标准差• C、统计描述与假设检验• D、计算出均数与标准误49、两样本均数得比较,P<0、01,可认为两总体均数() *B• A、差别非常大• B、有差别• C、无差别• D、差别较大50、描述分类资料得主要统计指标就是() *B• A、平均数• B、相对数• C、变异系数• D、相关系数51、当两总体方差相同时,以下方法中不适用于两样本均数比较得就是() *B • A、t检验• B、t’检验• C、Z检验• D、方差齐性F检验52、定量资料两样本均数得比较,可采用() *D• A、t检验• C、Bonferroni检验• D、t检验与F检验均可53、在两样本均数差别得t检验时,事先估计并确定合适得样本含量得一个重要作用就是() *c • A、控制I型错误概率得大小• B、可以消除I型错误• C、控制II型错误概率得大小• D、可以消除II型错误54、两样本均数比较时,能用来说明两组总体均数间差别大小得就是() *D• A、t值• B、P值• C、F值• D、两总体均数之差得95%置信区间55、等级资料得比较宜用() *B• A、t检验• B、秩与检验• C、F检验• D、四格表卡方检验。