第一篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué) 常用方法小結(jié)

一、兩組或多組計(jì)量資料的比較 1.兩組資料：

1)大樣本資料或服從正態(tài)分布的小樣本資料(1)若方差齊性，則作成組t檢驗(yàn)

(2)若方差不齊，則作t’檢驗(yàn)或用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn) 2)小樣本偏態(tài)分布資料，則用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn) 2.多組資料：

1)若大樣本資料或服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作完全隨機(jī)的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗(yàn)，Bonferroni檢驗(yàn)等）進(jìn)行兩兩比較。

2)如果小樣本的偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作Kruskal Wallis的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如果Kruskal Wallis的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，但用Bonferroni方法校正P值等）進(jìn)行兩兩比較。

二、分類資料的統(tǒng)計(jì)分析 1.單樣本資料與總體比較 1)二分類資料：

(1)小樣本時(shí)：用二項(xiàng)分布進(jìn)行確切概率法檢驗(yàn)；(2)大樣本時(shí)：用U檢驗(yàn)。

2)多分類資料：用Pearson c2檢驗(yàn)（又稱擬合優(yōu)度檢驗(yàn)）。2.四格表資料

1)n>40并且所以理論數(shù)大于5，則用Pearson c2 2)n>40并且所以理論數(shù)大于1并且至少存在一個(gè)理論數(shù)<5，則用校正c2或用Fisher’s 確切概率法檢驗(yàn)

3)n￡40或存在理論數(shù)<1，則用Fisher’s 檢驗(yàn) 3.2×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析

1)列變量為效應(yīng)指標(biāo)，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則行評(píng)分的CMH c2或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)

2)列變量為效應(yīng)指標(biāo)并且為二分類，列變量為有序多分類變量，則用趨勢(shì)c2檢驗(yàn) 3)行變量和列變量均為無序分類變量

(1)n>40并且理論數(shù)小于5的格子數(shù)<行列表中格子總數(shù)的25%，則用Pearson c2(2)n￡40或理論數(shù)小于5的格子數(shù)>行列表中格子總數(shù)的25%，則用Fisher’s 確切概率法檢驗(yàn)

4.R×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析

1)列變量為效應(yīng)指標(biāo)，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則CMH c2或Kruskal Wallis的秩和檢驗(yàn)

2)列變量為效應(yīng)指標(biāo)，并且為無序多分類變量，行變量為有序多分類變量，作none zero correlation analysis的CMH c2 3)列變量和行變量均為有序多分類變量，可以作Spearman相關(guān)分析 4)列變量和行變量均為無序多分類變量，(1)n>40并且理論數(shù)小于5的格子數(shù)<行列表中格子總數(shù)的25%，則用Pearson c2(2)n￡40或理論數(shù)小于5的格子數(shù)>行列表中格子總數(shù)的25%，則用Fisher’s 確切概率法檢驗(yàn)

三、Poisson分布資料 1.單樣本資料與總體比較： 1)觀察值較小時(shí)：用確切概率法進(jìn)行檢驗(yàn)。2)觀察值較大時(shí)：用正態(tài)近似的U檢驗(yàn)。2.兩個(gè)樣本比較：用正態(tài)近似的U檢驗(yàn)。

配對(duì)設(shè)計(jì)或隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)

四、兩組或多組計(jì)量資料的比較 1.兩組資料：

1)大樣本資料或配對(duì)差值服從正態(tài)分布的小樣本資料，作配對(duì)t檢驗(yàn) 2)小樣本并且差值呈偏態(tài)分布資料，則用Wilcoxon的符號(hào)配對(duì)秩檢驗(yàn) 2.多組資料：

1)若大樣本資料或殘差服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作隨機(jī)區(qū)組的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗(yàn)，Bonferroni檢驗(yàn)等）進(jìn)行兩兩比較。

2)如果小樣本時(shí)，差值呈偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作Fredman的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如果Fredman的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：用Wilcoxon的符號(hào)配對(duì)秩檢驗(yàn)，但用Bonferroni方法校正P值等）進(jìn)行兩兩比較。

五、分類資料的統(tǒng)計(jì)分析 1.四格表資料

1)b+c>40，則用McNemar配對(duì)c2檢驗(yàn)或配對(duì)邊際c2檢驗(yàn) 2)b+c￡40，則用二項(xiàng)分布確切概率法檢驗(yàn) 2.C×C表資料：

1)配對(duì)比較：用McNemar配對(duì)c2檢驗(yàn)或配對(duì)邊際c2檢驗(yàn) 2)一致性問題（Agreement）：用Kap檢驗(yàn)

變量之間的關(guān)聯(lián)性分析

六、兩個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)性分析 1.兩個(gè)變量均為連續(xù)型變量

1)小樣本并且兩個(gè)變量服從雙正態(tài)分布，則用Pearson相關(guān)系數(shù)做統(tǒng)計(jì)分析 2)大樣本或兩個(gè)變量不服

第二篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)各種資料比較_選擇方法小結(jié)

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)各種資料比較 選擇方法小結(jié)

一、兩組或多組計(jì)量資料的比較 1.兩組資料：

1)大樣本資料或服從正態(tài)分布的小樣本資料(1)若方差齊性，則作成組t檢驗(yàn)

(2)若方差不齊，則作t’檢驗(yàn)或用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn) 2)小樣本偏態(tài)分布資料，則用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn) 2.多組資料：

1)若大樣本資料或服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作完全隨機(jī)的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗(yàn)，Bonferroni檢驗(yàn)等）進(jìn)行兩兩比較。

2)如果小樣本的偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作Kruskal Wallis的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如果Kruskal Wallis的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，但用Bonferroni方法校正P值等）進(jìn)行兩兩比較。

二、分類資料的統(tǒng)計(jì)分析 1.單樣本資料與總體比較 1)二分類資料：

(1)小樣本時(shí)：用二項(xiàng)分布進(jìn)行確切概率法檢驗(yàn)；(2)大樣本時(shí)：用U檢驗(yàn)。2)多分類資料：用Pearson c2檢驗(yàn)（又稱擬合優(yōu)度檢驗(yàn)）。2.四格表資料

1)n>40并且所以理論數(shù)大于5，則用Pearson c2

2)n>40并且所以理論數(shù)大于1并且至少存在一個(gè)理論數(shù)<5，則用校正c2或用Fisher’s 確切概率法檢驗(yàn)

3)n￡40或存在理論數(shù)<1，則用Fisher’s 檢驗(yàn) 3.2×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析

1)列變量為效應(yīng)指標(biāo)，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則行評(píng)分的CMH c2或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)

2)列變量為效應(yīng)指標(biāo)并且為二分類，列變量為有序多分類變量，則用趨勢(shì)c2檢驗(yàn)

3)行變量和列變量均為無序分類變量

(1)n>40并且理論數(shù)小于5的格子數(shù)<行列表中格子總數(shù)的25%，則用Pearson c2

(2)n￡40或理論數(shù)小于5的格子數(shù)>行列表中格子總數(shù)的25%，則用Fisher’s 確切概率法檢驗(yàn) 4.R×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析

1)列變量為效應(yīng)指標(biāo)，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則CMH c2或Kruskal Wallis的秩和檢驗(yàn)

2)列變量為效應(yīng)指標(biāo)，并且為無序多分類變量，行變量為有序多分類變量，作none zero correlation analysis的CMH c2

3)列變量和行變量均為有序多分類變量，可以作Spearman相關(guān)分析 4)列變量和行變量均為無序多分類變量，(1)n>40并且理論數(shù)小于5的格子數(shù)<行列表中格子總數(shù)的25%，則用Pearson c2

(2)n￡40或理論數(shù)小于5的格子數(shù)>行列表中格子總數(shù)的25%，則用Fisher’s 確切概率法檢驗(yàn)

三、Poisson分布資料 1.單樣本資料與總體比較：

1)觀察值較小時(shí)：用確切概率法進(jìn)行檢驗(yàn)。2)觀察值較大時(shí)：用正態(tài)近似的U檢驗(yàn)。2.兩個(gè)樣本比較：用正態(tài)近似的U檢驗(yàn)。

配對(duì)設(shè)計(jì)或隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)

四、兩組或多組計(jì)量資料的比較 1.兩組資料：

1)大樣本資料或配對(duì)差值服從正態(tài)分布的小樣本資料，作配對(duì)t檢驗(yàn) 2)小樣本并且差值呈偏態(tài)分布資料，則用Wilcoxon的符號(hào)配對(duì)秩檢驗(yàn)

2.多組資料：

1)若大樣本資料或殘差服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作隨機(jī)區(qū)組的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗(yàn)，Bonferroni檢驗(yàn)等）進(jìn)行兩兩比較。

2)如果小樣本時(shí)，差值呈偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作Fredman的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如果Fredman的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：用Wilcoxon的符號(hào)配對(duì)秩檢驗(yàn)，但用Bonferroni方法校正P值等）進(jìn)行兩兩比較。

五、分類資料的統(tǒng)計(jì)分析 1.四格表資料

1)b+c>40，則用McNemar配對(duì)c2檢驗(yàn)或配對(duì)邊際c2檢驗(yàn) 2)b+c￡40，則用二項(xiàng)分布確切概率法檢驗(yàn) 2.C×C表資料：

1)配對(duì)比較：用McNemar配對(duì)c2檢驗(yàn)或配對(duì)邊際c2檢驗(yàn) 2)一致性問題（Agreement）：用Kap檢驗(yàn)

變量之間的關(guān)聯(lián)性分析

六、兩個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)性分析 1.兩個(gè)變量均為連續(xù)型變量

1)小樣本并且兩個(gè)變量服從雙正態(tài)分布，則用Pearson相關(guān)系數(shù)做統(tǒng)計(jì)分析

2)大樣本或兩個(gè)變量不服從雙正態(tài)分布，則用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析

2.兩個(gè)變量均為有序分類變量，可以用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析

3.一個(gè)變量為有序分類變量，另一個(gè)變量為連續(xù)型變量，可以用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析

七、回歸分析

1.直線回歸：如果回歸分析中的殘差服從正態(tài)分布（大樣本時(shí)無需正態(tài)性），殘差與自變量無趨勢(shì)變化，則直線回歸（單個(gè)自變量的線性回歸，稱為簡單回歸），否則應(yīng)作適當(dāng)?shù)淖儞Q，使其滿足上述條件。2.多重線性回歸：應(yīng)變量（Y）為連續(xù)型變量（即計(jì)量資料），自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。如果回歸分析中的殘差服從正態(tài)分布（大樣本時(shí)無需正態(tài)性），殘差與自變量無趨勢(shì)變化，可以作多重線性回歸。

1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素 2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

3.二分類的Logistic回歸：應(yīng)變量為二分類變量，自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。1)非配對(duì)的情況：用非條件Logistic回歸

(1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素(2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

2)配對(duì)的情況：用條件Logistic回歸

(1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素(2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

4.有序多分類有序的Logistic回歸：應(yīng)變量為有序多分類變量，自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。

1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素 2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

5.無序多分類有序的Logistic回歸：應(yīng)變量為無序多分類變量，自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。

1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素 2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

八、生存分析資：要求資料記錄結(jié)局和結(jié)局發(fā)生的時(shí)間（如；死亡和死亡發(fā)生的時(shí)間）

1.用Kaplan-Meier方法估計(jì)生存曲線 2.大樣本時(shí)，可以壽命表方法估計(jì)

3.單因素可以用Log－rank比較兩條或多條生存曲線 4.多個(gè)因素時(shí)，可以作多重的Cox回歸

1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素 2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

第三篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)各種資料比較選擇方法小結(jié)

一、兩組或多組計(jì)量資料的比較 1.兩組資料：

1)大樣本資料或服從正態(tài)分布的小樣本資料(1)若方差齊性，則作成組t檢驗(yàn)

(2)若方差不齊，則作t’檢驗(yàn)或用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn) 2)小樣本偏態(tài)分布資料，則用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn) 2.多組資料：

1)若大樣本資料或服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作完全隨機(jī)的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗(yàn)，Bonferroni檢驗(yàn)等）進(jìn)行兩兩比較。

2)如果小樣本的偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作Kruskal Wallis的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如果Kruskal Wallis的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：用成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，但用Bonferroni方法校正P值等）進(jìn)行兩兩比較。

二、分類資料的統(tǒng)計(jì)分析 1.單樣本資料與總體比較 1)二分類資料：

(1)小樣本時(shí)：用二項(xiàng)分布進(jìn)行確切概率法檢驗(yàn)；(2)大樣本時(shí)：用U檢驗(yàn)。

2)多分類資料：用Pearson c2檢驗(yàn)（又稱擬合優(yōu)度檢驗(yàn)）。2.四格表資料

1)n>40并且所以理論數(shù)大于5，則用Pearson c2 2)n>40并且所以理論數(shù)大于1并且至少存在一個(gè)理論數(shù)<5，則用校正c2或用Fisher’s 確切概率法檢驗(yàn)

3)n￡40或存在理論數(shù)<1，則用Fisher’s 檢驗(yàn) 3.2×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析

1)列變量為效應(yīng)指標(biāo)，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則行評(píng)分的CMH c2或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)

2)列變量為效應(yīng)指標(biāo)并且為二分類，列變量為有序多分類變量，則用趨勢(shì)c2檢驗(yàn) 3)行變量和列變量均為無序分類變量

(1)n>40并且理論數(shù)小于5的格子數(shù)<行列表中格子總數(shù)的25%，則用Pearson c2(2)n￡40或理論數(shù)小于5的格子數(shù)>行列表中格子總數(shù)的25%，則用Fisher’s 確切概率法檢驗(yàn)

4.R×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析

1)列變量為效應(yīng)指標(biāo)，并且為有序多分類變量，行變量為分組變量，則CMH c2或Kruskal Wallis的秩和檢驗(yàn)

2)列變量為效應(yīng)指標(biāo)，并且為無序多分類變量，行變量為有序多分類變量，作none zero correlation analysis的CMH c2 3)列變量和行變量均為有序多分類變量，可以作Spearman相關(guān)分析 4)列變量和行變量均為無序多分類變量，(1)n>40并且理論數(shù)小于5的格子數(shù)<行列表中格子總數(shù)的25%，則用Pearson c2(2)n￡40或理論數(shù)小于5的格子數(shù)>行列表中格子總數(shù)的25%，則用Fisher’s 確切概率法檢驗(yàn)

三、Poisson分布資料 1.單樣本資料與總體比較：

1)觀察值較小時(shí)：用確切概率法進(jìn)行檢驗(yàn)。2)觀察值較大時(shí)：用正態(tài)近似的U檢驗(yàn)。2.兩個(gè)樣本比較：用正態(tài)近似的U檢驗(yàn)。

配對(duì)設(shè)計(jì)或隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)

四、兩組或多組計(jì)量資料的比較 1.兩組資料：

1)大樣本資料或配對(duì)差值服從正態(tài)分布的小樣本資料，作配對(duì)t檢驗(yàn) 2)小樣本并且差值呈偏態(tài)分布資料，則用Wilcoxon的符號(hào)配對(duì)秩檢驗(yàn) 2.多組資料：

1)若大樣本資料或殘差服從正態(tài)分布，并且方差齊性，則作隨機(jī)區(qū)組的方差分析。如果方差分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：LSD檢驗(yàn)，Bonferroni檢驗(yàn)等）進(jìn)行兩兩比較。

2)如果小樣本時(shí)，差值呈偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作Fredman的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。如果Fredman的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計(jì)分析：選擇合適的方法（如：用Wilcoxon的符號(hào)配對(duì)秩檢驗(yàn)，但用Bonferroni方法校正P值等）進(jìn)行兩兩比較。

五、分類資料的統(tǒng)計(jì)分析 1.四格表資料

1)b+c>40，則用McNemar配對(duì)c2檢驗(yàn)或配對(duì)邊際c2檢驗(yàn) 2)b+c￡40，則用二項(xiàng)分布確切概率法檢驗(yàn) 2.C×C表資料：

1)配對(duì)比較：用McNemar配對(duì)c2檢驗(yàn)或配對(duì)邊際c2檢驗(yàn) 2)一致性問題（Agreement）：用Kap檢驗(yàn)

變量之間的關(guān)聯(lián)性分析

六、兩個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)性分析 1.兩個(gè)變量均為連續(xù)型變量

1)小樣本并且兩個(gè)變量服從雙正態(tài)分布，則用Pearson相關(guān)系數(shù)做統(tǒng)計(jì)分析 2)大樣本或兩個(gè)變量不服從雙正態(tài)分布，則用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析 2.兩個(gè)變量均為有序分類變量，可以用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析

3.一個(gè)變量為有序分類變量，另一個(gè)變量為連續(xù)型變量，可以用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析

七、回歸分析

1.直線回歸：如果回歸分析中的殘差服從正態(tài)分布（大樣本時(shí)無需正態(tài)性），殘差與自變量無趨勢(shì)變化，則直線回歸（單個(gè)自變量的線性回歸，稱為簡單回歸），否則應(yīng)作適當(dāng)?shù)淖儞Q，使其滿足上述條件。

2.多重線性回歸：應(yīng)變量（Y）為連續(xù)型變量（即計(jì)量資料），自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。如果回歸分析中的殘差服從正態(tài)分布（大樣本時(shí)無需正態(tài)性），殘差與自變量無趨勢(shì)變化，可以作多重線性回歸。1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

3.二分類的Logistic回歸：應(yīng)變量為二分類變量，自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。1)非配對(duì)的情況：用非條件Logistic回歸

(1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

(2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用 2)配對(duì)的情況：用條件Logistic回歸

(1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

(2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用 4.有序多分類有序的Logistic回歸：應(yīng)變量為有序多分類變量，自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

5.無序多分類有序的Logistic回歸：應(yīng)變量為無序多分類變量，自變量（X1，X2，…，Xp）可以為連續(xù)型變量、有序分類變量或二分類變量。1)觀察性研究：可以用逐步線性回歸尋找（擬）主要的影響因素

2)實(shí)驗(yàn)性研究：在保持主要研究因素變量（干預(yù)變量）外，可以適當(dāng)?shù)匾胍恍┢渌赡艿幕祀s因素變量，以校正這些混雜因素對(duì)結(jié)果的混雜作用

第四篇：常用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的選擇

常用醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的選擇

1.多組率的比較用卡方檢驗(yàn)（χ2檢驗(yàn)，chi-square test)直接用幾個(gè)率的數(shù)值比較，與直接用原始數(shù)據(jù)錄入比較，結(jié)果會(huì)有什么不同？卡方值會(huì)受樣本量的影響，樣本越多，卡方值越大。

2.多組計(jì)量資料比較采用方差分析(F檢驗(yàn))，不能用t檢驗(yàn)。當(dāng)方差分析結(jié)果為P<0.05時(shí)，只能說明k組總體均數(shù)之間不完全相同。若想進(jìn)一步了解哪兩組的差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，需進(jìn)行多個(gè)均數(shù)間的多重比較，即SNK-q檢驗(yàn)(多個(gè)均數(shù)兩兩之間的全面比較)、LSD-t檢驗(yàn)(適用于一對(duì)或幾對(duì)在專業(yè)上有特殊意義的均數(shù)間差別的比較)和Dunnett檢驗(yàn)(適用于k-1個(gè)實(shí)驗(yàn)組與一個(gè)對(duì)比組均數(shù)差別的多重比較)。

3.非正態(tài)分布多組數(shù)據(jù)之間比較選用非參數(shù)檢驗(yàn)、單樣本中位數(shù)檢驗(yàn)（符號(hào)檢驗(yàn)和 Wilcoxon 檢驗(yàn)）、雙樣本中位數(shù)檢驗(yàn)（Mann-Whitney 檢驗(yàn)）、方差分析（Kruskal-Wallis、Mood 中位數(shù)和 Friedman 檢驗(yàn)）

4.按血糖水平從低到高分成多組，進(jìn)行多組之間死亡率的比較，由于死亡率同樣受年齡、性別、病史、您身邊的論文好秘書：您的原始資料與構(gòu)思,我按您的意思整理成優(yōu)秀論文論著,并安排出版發(fā)表，扣1550116010、766085044自信我會(huì)是您人生路上不可或缺的論文好秘書血脂等因素的影響，所以需選取合適統(tǒng)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)“調(diào)整年齡、性別等危險(xiǎn)因素后，按血糖分組進(jìn)行死亡率的比較（由血糖從低到高分成的4組）”。①年齡是定量變量（是數(shù)值），調(diào)整年齡的方法可在Logistic回歸中運(yùn)用，連續(xù)性變量年齡加入covariate中，當(dāng)成協(xié)變量，就可以調(diào)整年齡，age-adjusted odds ratio就能得到了。②性別性別是二分類變量，不是定量變量，不可在LOGISTIC回歸里比較。調(diào)整性別可在卡方檢驗(yàn)中采取分層的方法比較。

如果為多分類LOGISTIC回歸，在選擇用multinomianl LOGISTIC回歸中，可選入年齡等進(jìn)入covariate，觀察年齡的配比情況?？砂研詣e選入factors(自變量)。這樣可以實(shí)現(xiàn)調(diào)整年齡、性別等危險(xiǎn)因素。

5.回顧性研究(1)臨床妊娠率和女性年齡的關(guān)系+(2)男性影響臨床妊娠的精子參數(shù)比較： 數(shù)據(jù)類型及變量的說明：y：計(jì)量 擬采用的分析方法：卡方檢驗(yàn) 擬采用的分析軟件：spss 原始數(shù)據(jù)附件及格式：word表

能否用其他方法統(tǒng)計(jì)分析：可用卡方分割，調(diào)整檢驗(yàn)水準(zhǔn)（根據(jù)比較的次數(shù)N，校正后的檢驗(yàn)水準(zhǔn)為0.05/N）。

6.重復(fù)t檢驗(yàn)：多個(gè)樣本均數(shù)間的兩兩比較(又稱多重比較)不宜用t檢驗(yàn)，因?yàn)橹貜?fù)數(shù)次，t檢驗(yàn)將增加第一類錯(cuò)誤的概率，使檢驗(yàn)效率降低。此時(shí)宜用方差分析，并在此基礎(chǔ)上用兩兩比較方法(如．SNK、LSD、Duncan法等)。

對(duì)于同一對(duì)均數(shù)間的差異，用t檢驗(yàn)無顯著性，而兩兩比較可能有顯著性，可見錯(cuò)誤選用統(tǒng)計(jì)方法將推出錯(cuò)誤結(jié)論。

統(tǒng)計(jì)方法的選擇: 分計(jì)量、計(jì)數(shù)、等級(jí)資料三

第五篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)

A．總體中任意的一部分B．總體中的典型部分

C．總體中有意義的一部分

1、measurement date2、coefficient of variation(變異系數(shù))

3、sampling error（抽樣誤差）

4、linear correlation coefficient（直線相關(guān)系數(shù)）

5、population（總體）

D．總體中有價(jià)值的一部分E．總體中有代表性的一部分

5、以下檢驗(yàn)方法屬非參數(shù)法的是。

A．T檢驗(yàn)B．t檢驗(yàn)C．u 檢驗(yàn)D．F檢驗(yàn)E．以上都是

6、樣本含量的確定下面哪種說法合理。

A．樣本越大越好B．樣本越小越好C．保證一定檢驗(yàn)效能條件下盡量增大樣本含量D．保證一定檢驗(yàn)效能條件下盡量減少樣本含量E．越易于組織實(shí)施的樣本含量越好

7、對(duì)計(jì)數(shù)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述的主要指標(biāo)是。

A．平均數(shù)B．相對(duì)數(shù)C．標(biāo)準(zhǔn)差D．變異系數(shù)E．中位數(shù)

1、用樣本推論總體，具有代表性的樣本指的是

A．總體中最容易獲得的部分個(gè)體B．在總體中隨意抽取任意個(gè)體 C．挑選總體中的有代表性的部分個(gè)體D．用配對(duì)方法抽取的部分個(gè)體 E．依照隨機(jī)原則抽取總體中的有代表性部分個(gè)體

2、計(jì)量資料,計(jì)數(shù)資料和等級(jí)分組資料的關(guān)系是。A．計(jì)量資料兼有計(jì)數(shù)資料和等級(jí)分組資料的一些性質(zhì)B．計(jì)數(shù)資料兼有計(jì)量資料和等級(jí)分組資料的一些性質(zhì)

8、由兩樣本均數(shù)的差別推斷兩總體均數(shù)的差別，得到此差別具有統(tǒng)計(jì)意義的結(jié)論是指

A．兩樣本均數(shù)差別有顯著性B．兩總體均數(shù)差別有顯著性

C．兩樣本均數(shù)和兩總體均數(shù)的差別都有顯著性

D．其中一個(gè)樣本均數(shù)和它的總體均數(shù)差別有顯著性

9、說明某現(xiàn)象發(fā)生強(qiáng)度的指標(biāo)為。A．構(gòu)成比B．相對(duì)比C．定基比D．環(huán)比E．率

10、配對(duì)設(shè)計(jì)的秩和檢驗(yàn)中，其H0假設(shè)為。A．差值的總體均數(shù)為0B．差值的總體中位數(shù)為0C．μd≠0D．Md≠0

C．等級(jí)分組資料兼有計(jì)量資料和計(jì)數(shù)資料的一些性質(zhì) D．計(jì)數(shù)資料有計(jì)量資料的一些性質(zhì)E．等級(jí)分組資料又稱半計(jì)數(shù)資料

3、總體率95%可信區(qū)間的意義是。

A．95%的正常值在此范圍B．95%的樣本率在此范圍

C．95%的總體率在此范圍D．總體率在此范圍內(nèi)的可能性為95%E．樣本率在此范圍內(nèi)的可能性為95%

4、為了由樣本推斷總體,樣本應(yīng)該是。

命題組組長簽字：第頁（本試卷共4頁）

E．μ1≠μ211、單因素方差分析中，不正確的計(jì)算公式是。A．SS組內(nèi)=SS總-SS組間B．v總=v組間-v組內(nèi)C．MS組間=SS組間/v組間D．MS組內(nèi)=SS組內(nèi)/v組內(nèi)E．F=MS組內(nèi)/MS組間

12、方差分析中，組內(nèi)變異反映的是。A．測(cè)量誤差B．個(gè)體差異

C．隨機(jī)誤差，包括個(gè)體差異及測(cè)量誤差D．抽樣誤差E．系統(tǒng)誤差

13、對(duì)統(tǒng)計(jì)圖中的的坐標(biāo)有如下規(guī)定。

A．所有統(tǒng)計(jì)圖的縱坐標(biāo)都必須從零點(diǎn)開始B．所有統(tǒng)計(jì)圖坐標(biāo)中都不能有折斷線

C．條圖、線圖、直方圖的縱坐標(biāo)必須從零開始D．線圖、直方圖的縱坐標(biāo)必須從零開始E．條圖、直方圖的縱坐標(biāo)必須從零開始

14、制統(tǒng)計(jì)圖時(shí)要求。

A．標(biāo)題應(yīng)說明圖的主要內(nèi)容，一般在圖的上方B．縱橫兩軸應(yīng)有標(biāo)目，一般不注單位C．縱軸尺度必須從零開始

D．直條圖和線圖，其長寬比例一般取5：7E．以上都不對(duì)

15、下列關(guān)于醫(yī)學(xué)參考值范圍描述中，不正確的是

A．排除了有關(guān)疾病等因素對(duì)所研究指標(biāo)有影響的正常人的解剖、生理、生化 等數(shù)據(jù)的波動(dòng)范圍

B．沒有任何疾病的人的解剖、生理、生化等數(shù)據(jù)的波動(dòng)范圍C．習(xí)慣確定只包含95%或99%的人的界值來源：D．根據(jù)專業(yè)知識(shí)確定取單側(cè)界限或雙側(cè)界限E．資料為正態(tài)分布時(shí)，可用正態(tài)近似法計(jì)算

16、各觀察值均加(或減)同一數(shù)后A．均數(shù)改變,標(biāo)準(zhǔn)差不變B．均數(shù)不變,標(biāo)準(zhǔn)差改變

C．兩者均不變D．兩者均改變

E．根據(jù)實(shí)際資料而定

17、統(tǒng)計(jì)工作的步驟為

A．統(tǒng)計(jì)研究調(diào)查、搜集資料、整理資料、分析資料B．統(tǒng)計(jì)資料收集、整理資料、統(tǒng)計(jì)描述、統(tǒng)計(jì)推斷C．統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)、搜集資料、整理資料、分析資料D．統(tǒng)計(jì)研究調(diào)查、統(tǒng)計(jì)描述、統(tǒng)計(jì)推斷、統(tǒng)計(jì)圖表E．統(tǒng)計(jì)研究設(shè)計(jì)、統(tǒng)計(jì)描述、統(tǒng)計(jì)推斷、統(tǒng)計(jì)圖表

18、兩個(gè)樣本率判別的假設(shè)檢驗(yàn)，其目的是。A．推斷兩個(gè)樣本率有無差別B．推斷兩個(gè)總體率有無差別

C．推斷兩個(gè)樣本率和兩個(gè)總體率有無差別

D．推斷兩個(gè)樣本率和兩個(gè)總體率的差別有無統(tǒng)計(jì)意義E．推斷兩個(gè)總體分布是否相同

19、假設(shè)檢驗(yàn)過程中，下列哪一項(xiàng)不可以由研究者事先設(shè)定。A．所比較的總體參數(shù)B．單側(cè)或雙側(cè)檢驗(yàn)C．檢驗(yàn)水準(zhǔn)D．P值E．以上都不對(duì) 20、統(tǒng)計(jì)資料的類型包括。

A．頻數(shù)分布資料和等級(jí)分類資料B．多項(xiàng)分類資料和二項(xiàng)分類資料C．正態(tài)分布資料和頻數(shù)分布資料

D．?dāng)?shù)值變量資料和等級(jí)資料E．?dāng)?shù)值變量資料和分類變量資料

21、有關(guān)離散度指標(biāo)意義中，描述不正確的是。A．?dāng)?shù)值越大，說明個(gè)體差異越大B．?dāng)?shù)值越大，說明觀察值的變異度越大C．?dāng)?shù)值越小，說明平均數(shù)的代表性越好D．?dāng)?shù)值越小，說明平均數(shù)的代表性越差E．應(yīng)與平均數(shù)結(jié)合起來進(jìn)行分析

22、秩和檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)相比，其優(yōu)點(diǎn)是。

A．計(jì)算簡便，不受分布限制B．公式更為合理C．檢驗(yàn)效能高D．抽樣誤差小E．第二類錯(cuò)誤概率小

23、總體標(biāo)準(zhǔn)差描述的是。

A．所有個(gè)體值對(duì)總體均數(shù)的離散程度B．某樣本均數(shù)對(duì)總體均數(shù)的離散程度C．所有樣本均數(shù)對(duì)總體均數(shù)的離散程度D．某些樣本均數(shù)對(duì)總體均數(shù)的離散程度

E．所有某個(gè)含量相同的樣本均數(shù)對(duì)總體均數(shù)的離散程度

24、比較身高和體重兩組數(shù)據(jù)變異度大小宜采用。A．變異系數(shù)B．方差

C．極差D．標(biāo)準(zhǔn)差E．四分位數(shù)間距

25、當(dāng)樣本例數(shù)相同時(shí)，兩組計(jì)量資料的成組t檢驗(yàn)與配對(duì)t檢驗(yàn)相比，一般情況下為

A．成組t檢驗(yàn)效率高一些B．配對(duì)t檢驗(yàn)效率高一些C．兩者效率相等

D．大樣本時(shí)兩者效率一致E．與兩組樣本均數(shù)的大小有關(guān)

26、樣本的兩變量(X,Y)的相關(guān)系數(shù)r=0時(shí),說明。（B）A．兩變量不存在任何關(guān)系

B．兩變量間不存在直線關(guān)系,但不排除存在某種曲線關(guān)系

C．兩變量間存在相互關(guān)系的可能性很小D．兩變量必然存在某種曲線關(guān)系E．兩變量間的關(guān)系不能確定

27、在標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤的關(guān)系中。A．二者均反映抽樣誤差大小

B．總體標(biāo)準(zhǔn)差增大時(shí)，總體標(biāo)準(zhǔn)誤也增大

C．樣本例數(shù)增大時(shí)，樣本標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤都減小

D．可信區(qū)間大小與標(biāo)準(zhǔn)差有關(guān)，而參考值范圍與標(biāo)準(zhǔn)誤有關(guān)E．總體標(biāo)準(zhǔn)差一定時(shí)，增大樣本例數(shù)會(huì)減小標(biāo)準(zhǔn)誤

28、說明兩個(gè)有關(guān)聯(lián)的同類指標(biāo)之比為。

A．率B．構(gòu)成比C．頻率D．相對(duì)比E．頻數(shù)

29、下列觀測(cè)結(jié)果屬于等級(jí)資料的是（D）

A．收縮壓測(cè)量值B．脈搏數(shù) C．住院天數(shù)D．病情程度 E．四種血型

30、收集資料不可避免的誤差是

A.隨機(jī)誤差B.系統(tǒng)誤差 C.過失誤差D.記錄誤差 E．儀器故障誤差

31、算術(shù)均數(shù)與中位數(shù)相比，其特點(diǎn)是

A．不易受極端值的影響B(tài)．能充分利用數(shù)據(jù)的信息C．抽樣誤差較大D．更適用于偏態(tài)分布資料E．更適用于分布不明確資料

32、描述一組對(duì)稱（或正態(tài)）分布資料的變異程度，用（A）較好

A標(biāo)準(zhǔn)差B 方差C 離均差平方和D 變異系數(shù)E以上都可以

33、變異系數(shù)主要用于

A．比較不同計(jì)量指標(biāo)的變異程度B.衡量正態(tài)分布的變異程度

C.衡量測(cè)量的準(zhǔn)確度D.衡量偏態(tài)分布的變異程度

E.衡量樣本抽樣誤差的大小

34、正態(tài)曲線下，從均數(shù)μ到μ+1.0σ的面積

A、45%B、90%C、95.00%D、47.5%E、34.14%

35、方差分析的基本思想和要點(diǎn)是

A．組間均方大于組內(nèi)均方B．組內(nèi)均方大于組間均方 C．不同來源的方差必須相等D．兩方差之比服從F分布 E．總變異及其自由度可按不同來源分解

36、多組均數(shù)比較的方差分析，如果P?0.05，則應(yīng)該進(jìn)一步做的是 A．兩均數(shù)的t檢驗(yàn)B．區(qū)組方差分析C．方差齊性檢驗(yàn)D．q檢驗(yàn) E．確定單獨(dú)效應(yīng)

37、兩樣本均數(shù)比較,檢驗(yàn)結(jié)果P>0.05說明（D）

A.兩總體均數(shù)的差別較小B.兩總體均數(shù)的差別較大C.支持兩總體無差別的結(jié)論D.不支持兩總體有差別的結(jié)論E.可以確認(rèn)兩總體無差別

38、計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化死亡率的目的是（D）

A.減少死亡率估計(jì)的偏倚B.減少死亡率估計(jì)的抽樣誤差 C.便于進(jìn)行不同地區(qū)死亡率的比較D.消除各地區(qū)內(nèi)部構(gòu)成不同的影響 E.便于進(jìn)行不同時(shí)間死亡率的比較

39、標(biāo)準(zhǔn)化后的總死亡率：

A、僅僅作為比較的基礎(chǔ)，它反映了一種相對(duì)水平B、它反映了實(shí)際水平

C、它不隨標(biāo)準(zhǔn)的選擇變化而變化 D、它反映了事物實(shí)際發(fā)生的強(qiáng)度 E、它反映了實(shí)際率的水平

2?40、利用檢驗(yàn)公式不適合解決的實(shí)際問題是（C）

A.比較兩種藥物的有效率B.檢驗(yàn)?zāi)撤N疾病與基因多態(tài)性的關(guān)系 C.兩組有序試驗(yàn)結(jié)果的藥物療效D.藥物三種不同劑量顯效率有無差別 E.兩組病情“輕、中、重”的構(gòu)成比例

41、對(duì)醫(yī)學(xué)計(jì)量資料成組比較, 相對(duì)參數(shù)檢驗(yàn)來說，非參數(shù)秩和檢驗(yàn)的優(yōu)點(diǎn)是（A）A.適用范圍廣B.檢驗(yàn)效能高 C．檢驗(yàn)結(jié)果更準(zhǔn)確D.充分利用資料信息 E.不易出現(xiàn)假陰性錯(cuò)誤

42、對(duì)于計(jì)量資料的比較,在滿足參數(shù)法條件下用非參方法分析,可能產(chǎn)生的結(jié)果是（B）

A.增加Ⅰ類錯(cuò)誤B.增加Ⅱ類錯(cuò)誤C.減少Ⅰ類錯(cuò)誤D.減少Ⅱ類錯(cuò)誤 E.兩類錯(cuò)誤都增加

43、對(duì)于兩組資料的比較，方差分析與t檢驗(yàn)的關(guān)系是（E）A.t檢驗(yàn)結(jié)果更準(zhǔn)確B.方差分析結(jié)果更準(zhǔn)確 C.t檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)的要求更為嚴(yán)格D.近似等價(jià) E.完全等價(jià)

44、四格表如有一個(gè)實(shí)際數(shù)為0（C）A、就不能作χ2檢驗(yàn)

B、就必須用校正χ2檢驗(yàn)

C、還不能決定是否可作χ2檢驗(yàn) D、肯定可作校正χ2檢驗(yàn) E、肯定不可作校正χ2檢驗(yàn)

45、行×列表的χ2檢驗(yàn)中，P<0.05說明（D）A、被比較的幾個(gè)樣本率之間的差異均有顯著性 B、樣本率間的差異沒有顯著性

C、任意兩個(gè)率之間的差異均有顯著性 D、至少某兩個(gè)樣本率間的差異有顯著性 E、只有兩個(gè)樣本率間的差異有顯著性

46、兩數(shù)值變量相關(guān)關(guān)系越強(qiáng)，表示（B）

A.相關(guān)系數(shù)越大B.相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越大 B.回歸系數(shù)越大C.回歸系數(shù)的絕對(duì)值越大 E.相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的t值越大

47、t分布比標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布（D）

A、中心位置左移，但分布曲線相同 B、中心位置右移，但分布曲線相同 C、中心位置不變，但分布曲線峰高

D、中心位置不變，但分布曲線峰低，兩側(cè)較伸展 E、中心位置右移，但分布曲線峰高

三、判斷題（10分）

1、相關(guān)系數(shù)r=0.98，說明兩變量密切正相關(guān)（對(duì)）

2、構(gòu)成比資料可以選用圓圖和條圖（錯(cuò)）

3、標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤都是反映變異程度大小的指標(biāo)（錯(cuò)）

4、多個(gè)樣本均數(shù)的兩兩比較可以用成組的t檢驗(yàn)（錯(cuò)）

5、正常值范圍屬于統(tǒng)計(jì)描述，可信區(qū)間的估計(jì)屬于統(tǒng)計(jì)推斷（對(duì)）

6、、數(shù)值變量資料的標(biāo)準(zhǔn)差一定比均數(shù)?。ㄥe(cuò)）

7、等級(jí)資料比較宜用秩和檢驗(yàn)。（對(duì)）

8、兩變量的相關(guān)分析中,若散點(diǎn)圖的散點(diǎn)完全在一條直線上，則r=1（錯(cuò)）

9、對(duì)統(tǒng)計(jì)圖中的的坐標(biāo)所有統(tǒng)計(jì)圖的縱坐標(biāo)都必須從零點(diǎn)開始（錯(cuò)）

10、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)要求的條件是總體是正態(tài)分布（錯(cuò)）

四、簡答題（25分）

1、醫(yī)學(xué)參考值范圍和可信區(qū)間的區(qū)別（5）

2、非參數(shù)檢驗(yàn)的適用條件（5）

3、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線下的面積規(guī)律（5）

4、標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤有何區(qū)別?（5分）

5、描述數(shù)值變量集中趨勢(shì)的指標(biāo)有哪些？適用條件分別是什么？（5分）

五、作圖（10分）

某藥治療老年慢性氣管炎的近期療效結(jié)果如下：

1、單純型共221例，其中按病情分為重、中、輕，分別觀察了136例、54例、31例；療效：治愈60人、顯效98人、好轉(zhuǎn)51人、無效12人，有效率94.6％。

2、喘息型共182例，其中按病情分為重、中、輕，分別觀察了93例，56例、33例；療效：治愈23人、顯效83人、好轉(zhuǎn)65人、無效11人，有效率94.0％。請(qǐng)根據(jù)題目要求做出合適的統(tǒng)計(jì)圖。