第一篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法總結(jié)

計(jì)量資料：

一、描述性分析

集中趨勢(shì)：對(duì)稱——算術(shù)均數(shù)偏態(tài)——中位數(shù)等比——幾何均數(shù) 離散趨勢(shì)：對(duì)稱——方差、標(biāo)準(zhǔn)差偏態(tài)——四分位數(shù)間距

均數(shù)懸殊或單位不同的資料比較——變異系數(shù)

二、統(tǒng)計(jì)推斷（根據(jù)樣本推斷總體）1.參數(shù)（均數(shù)）估計(jì)總體方差未知——總體方差已知——

參考值范圍：?jiǎn)坞p側(cè)正態(tài)分布——

X?u?S

(x?t?/2v

snsn,x?t?/2v

s

sn))

(x?u?/2,x?u?/2

n

X?u?SX?u?S

偏態(tài)分布——百分位數(shù)法

二者的含義、用途 2.假設(shè)檢驗(yàn)

（1）均數(shù)的比較（正態(tài)）

單個(gè)樣本、配對(duì)（與兩獨(dú)立樣本的區(qū)別）兩樣本（方差齊——t檢驗(yàn)

方差不齊——校正t檢驗(yàn)或秩和檢驗(yàn)或變量轉(zhuǎn)換）多樣本：方差齊完全隨機(jī)設(shè)計(jì)方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析

方差不齊——秩和檢驗(yàn)或變量轉(zhuǎn)換

非正態(tài)：秩和檢驗(yàn)或變量轉(zhuǎn)換

F—+—>t

兩兩比較：SNK任兩個(gè)對(duì)比

LSD一對(duì)或幾對(duì)比較

Dunnet 實(shí)驗(yàn)與對(duì)照組比較

t——>FF=t

2(2)方差比較

兩個(gè)方差：F檢驗(yàn)（正態(tài)）

多個(gè)方差：Bartlett（正態(tài)）

Levene檢驗(yàn)

假設(shè)檢驗(yàn)注意事項(xiàng)

計(jì)數(shù)資料

一、描述性分析

頻率或嚴(yán)重程度——率

比重或構(gòu)成——構(gòu)成比

一指標(biāo)為另一指標(biāo)的若干倍或百分比——相對(duì)比

應(yīng)用注意：不能以比代率、可比性、樣本率不能直接對(duì)比

率或構(gòu)成比比較：

1.若某因素內(nèi)部構(gòu)成不同并且影響比較，進(jìn)行標(biāo)化

二、統(tǒng)計(jì)推斷

1.參數(shù)估計(jì)

二項(xiàng)分布率的估計(jì)：查表或正態(tài)法

泊松分布均數(shù)估計(jì)：查表或正態(tài)法

2.假設(shè)檢驗(yàn)

單個(gè)樣本率：直接法或二項(xiàng)分布U檢驗(yàn)泊松分布U檢驗(yàn)（率很小）兩樣本率的比較：四格表?2檢驗(yàn)（校正）

二項(xiàng)分布U檢驗(yàn)（n大、np>5,n(1-p)>5）

泊松分布U檢驗(yàn)（（率很?。?/p>

精確概率法

多個(gè)率或構(gòu)成比比較：?2檢驗(yàn)(理論數(shù)不能小于1或小于的理論數(shù)

不能多于5分1)

兩兩比較：

任兩個(gè)對(duì)比、實(shí)驗(yàn)與對(duì)照組比較

等級(jí)資料：-----效應(yīng)比較

秩和檢驗(yàn)

兩變量關(guān)系：

1.定量（計(jì)量資料）正態(tài)pearson相關(guān) 回歸

非正態(tài)秩相關(guān)

2．無(wú)序分類定性

3.有序分類定性?2檢驗(yàn)和列聯(lián)相關(guān)系數(shù)

（1）單向有序分組有序、指標(biāo)無(wú)序卡方檢驗(yàn)分組無(wú)序、指標(biāo)有序秩和檢驗(yàn)

（2）雙向有序

屬性相同屬性不同Kappa檢驗(yàn) 線性趨勢(shì)秩相關(guān)

第二篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(jié)

1、同一資料的標(biāo)準(zhǔn)差是否一定小于均數(shù)？

答：均數(shù)是描述定量資料集中趨勢(shì)的指標(biāo)，而標(biāo)準(zhǔn)差是描述定量資料離散程度的指標(biāo)，二者反映的是資料分布特征的兩個(gè)不同方面。

2、極差、四分位間距、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)的適用范圍有何異同？

答：這四個(gè)指標(biāo)的相同點(diǎn)在于均用于描述計(jì)量資料的離散程度。不同點(diǎn)為：極差可用于各種分布的資料，一般常用于描述單峰對(duì)稱分布小樣本資料的變異程度，或用于初步了解資料的變異程度。若樣本含量相差較大，則不宜用極差來(lái)比較資料的離散程度。四分位間距：適用于描述偏態(tài)分布資料、兩端無(wú)確切值或分布不明確資料的離散程度。標(biāo)準(zhǔn)差常用于描述對(duì)稱分布，特別是正態(tài)分布或近似分布資料的離散程度。變異系數(shù)適用于比較計(jì)量單位不同或均數(shù)相差懸殊的幾組資料的離散程度。

3、x2檢驗(yàn)用于什么？

答：x檢驗(yàn)用于：推斷兩個(gè)及兩個(gè)以上總體率或構(gòu)成比是否有差別，兩個(gè)分類變量間有無(wú)相關(guān)關(guān)系，多個(gè)率的趨勢(shì)檢驗(yàn)，以及兩個(gè)率的等效檢驗(yàn)等。此外，也用于頻數(shù)分布的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。

4、四格表的U檢驗(yàn)和x2檢驗(yàn)有何聯(lián)系？

答：（1）相同點(diǎn)：四格表的u檢驗(yàn)的根據(jù)是正態(tài)近似原理（n足夠大，∏和1-∏均不太小）。能用四格表的u檢驗(yàn)進(jìn)行兩個(gè)率比較檢驗(yàn)的資料，都可以用x檢驗(yàn)。四格表的雙側(cè)u檢驗(yàn)與x檢驗(yàn)是完全等價(jià)的，兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量的關(guān)系為u= x，u20.05/2= u20.05/1.u檢驗(yàn)和卡方檢驗(yàn)都存在連續(xù)性矯正問(wèn)題（2）不同點(diǎn)：①正態(tài)分布可以確定單、雙側(cè)檢驗(yàn)界值，滿足正態(tài)近似條件時(shí)，可以使用四格表的單側(cè)u檢驗(yàn)。②滿足四格表u檢驗(yàn)的資料，計(jì)算兩率之間的95%可信區(qū)間，尚可分析兩率之差有無(wú)實(shí)際意義。③x2檢驗(yàn)還可以用于配對(duì)設(shè)計(jì)四格表，但這時(shí)推斷∏1，∏2是否有差別的x2公式不同。5．參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)的區(qū)別何在？各有何優(yōu)缺點(diǎn)? 答：區(qū)別：參數(shù)檢驗(yàn)，其應(yīng)用條件是已知總體的分布類型，對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì)或檢驗(yàn)。非參數(shù)檢驗(yàn)，不依賴總體分布的具體形式，目的在于檢驗(yàn)總體分布是否不同。（2）參數(shù)檢驗(yàn)優(yōu)點(diǎn)是符合應(yīng)用條件時(shí)，檢驗(yàn)效能較高。缺點(diǎn)是對(duì)資料要求嚴(yán)格，不能用于等級(jí)數(shù)據(jù)、一端或兩端有不確切數(shù)據(jù)，此外，還要求資料的分布類型已知和總體方差齊等條件。非參數(shù)檢驗(yàn)優(yōu)點(diǎn)是應(yīng)用范圍廣，計(jì)算簡(jiǎn)便，對(duì)資料的要求不高；缺點(diǎn)是若對(duì)符合參數(shù)檢驗(yàn)條件的資料用非參數(shù)檢驗(yàn)，則會(huì)降低檢驗(yàn)效能。如需檢驗(yàn)出同樣大小的差異，非參數(shù)檢驗(yàn)往往需要更大的樣本含量。

6.對(duì)同一資料，又出自同一研究目的，用參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)所得不一致時(shí)，宜以何者為準(zhǔn)?答：兩者各有使用條件，究竟取哪種結(jié)論，要根據(jù)資料是否滿足該種檢驗(yàn)方法的應(yīng)用條件進(jìn)行選擇。在符合參數(shù)檢驗(yàn)的條件時(shí)，可接受參數(shù)檢驗(yàn)的結(jié)論，而資料不符合參數(shù)檢驗(yàn)的條件時(shí)，應(yīng)以非參數(shù)檢驗(yàn)的結(jié)論為佳。如總體分布為極度偏態(tài)或其他非正態(tài)分布，或者兩總體方差不齊時(shí)，此時(shí)宜采用秩和檢驗(yàn)的結(jié)果。7.非參數(shù)檢驗(yàn)適用于哪些情況？

答：①等級(jí)資料②偏態(tài)資料。當(dāng)觀察資料成偏態(tài)或極度偏態(tài)而又未經(jīng)任何變量變換，或雖經(jīng)變量變換但仍未達(dá)到正態(tài)或近似正態(tài)分布時(shí)③總體分布類型未知的資料④要比較的各組資料方差不齊⑤一端或兩端有不確定數(shù)據(jù)。

8.兩樣本比較的秩和檢驗(yàn)，當(dāng)n1＞n2＞10時(shí)采用u檢驗(yàn)，這時(shí)檢驗(yàn)是屬于參數(shù)檢驗(yàn)還是非參數(shù)檢驗(yàn)？為什么？答：兩組比較的秩和檢驗(yàn)，當(dāng)n很大時(shí)，可利用秩和T的分布隨n增大漸進(jìn)正態(tài)分布的性質(zhì)，進(jìn)行u檢驗(yàn)，此時(shí)利用的并非原始數(shù)據(jù)，而是經(jīng)秩變換后的數(shù)據(jù)，故仍屬非參數(shù)檢驗(yàn)。9.直線回歸分析中應(yīng)注意哪些問(wèn)題？

答：做回歸分析一定要有專業(yè)意義，不能將毫無(wú)聯(lián)系的兩個(gè)變量作直線回歸分析；回歸分析之前首先應(yīng)繪制散點(diǎn)圖，考查x與y之間有無(wú)直線趨勢(shì)以及是否存在異常點(diǎn)；考慮是否滿足建立線性回歸模型的基本假定；直線回歸方程的應(yīng)用與圖示一般以自變量x的取值范圍為限；兩變量的直線關(guān)系不一定是因果關(guān)系，也可能是伴隨關(guān)系。

10.簡(jiǎn)述直線回歸與直線相關(guān)的區(qū)別與聯(lián)系。

答：區(qū)別：①資料要求不同：直線回歸中因變量y是來(lái)自正態(tài)總體的隨機(jī)變量，而r既可以是來(lái)自正態(tài)總體中的隨機(jī)變量，也可以是嚴(yán)密控制、精確測(cè)量的變量；相關(guān)分析則要求x,y是來(lái)自雙變量正態(tài)分布總體的隨機(jī)變量，②分析目的不同：直線回歸用于說(shuō)明兩變量間依存變化的數(shù)量關(guān)系；直線相關(guān)用于說(shuō)明變量間的直線相關(guān)關(guān)系。聯(lián)系：①方向一致：對(duì)一組數(shù)據(jù)計(jì)算，r與b，它們的正負(fù)號(hào)是一致的。②假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)：對(duì)同一樣本r和b的假設(shè)檢驗(yàn)得到的t值相等。③用回歸解釋相關(guān)：由r2=SS回/SS總可知，若回歸平方和越接近總平方和，則r越接近于1。

11.簡(jiǎn)述直線相關(guān)、秩相關(guān)的區(qū)別與聯(lián)系。

答：區(qū)別：①資料要求不同：直線相關(guān)要求x、y是來(lái)自雙變量正態(tài)總體的隨機(jī)變量；秩相關(guān)適用于不服從雙變量正態(tài)分布或總體分布類型未知以及用等級(jí)表示的原始數(shù)據(jù)。②相關(guān)意義不同：直線相關(guān)表示兩變量的直線相關(guān)關(guān)系存在，秩相關(guān)表示兩變量的相關(guān)關(guān)系。聯(lián)系：相關(guān)系數(shù)的取值范圍相同；秩相關(guān)是將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行秩變換，以秩次計(jì)算直線相關(guān)系數(shù)。

12.均數(shù)的可信區(qū)間和參考值范圍有何不同？

222

22答：均數(shù)的可信區(qū)間：按一定的概率100（1-α）%（即可信度）估計(jì)總體均數(shù)所在的范圍，得到的范圍亦稱可信區(qū)間。參考值范圍：醫(yī)學(xué)參考值范圍指包括絕大多數(shù)正常人的人體形態(tài)、功能和代謝產(chǎn)物等各種生理及生化指標(biāo)常數(shù)，也稱正常值。由于存在著個(gè)體差異，生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)并非常數(shù)，而是一定范圍內(nèi)波動(dòng)，故采用醫(yī)學(xué)參考值范圍作為判定正常和異常的參考標(biāo)準(zhǔn)。

13秩和檢驗(yàn)的優(yōu)缺點(diǎn)是什么? 答：①不受總體分布限制，適用面廣②適用于等級(jí)資料及兩端無(wú)確定值的資料③易于理解，易于計(jì)算。缺點(diǎn)：是對(duì)分布類型的廣泛適應(yīng)性，使其很難充分利用資料提供的信息，有時(shí)會(huì)導(dǎo)致檢驗(yàn)效能降低。14在t檢驗(yàn)和u檢驗(yàn)時(shí)，何種情況下采用單側(cè)檢驗(yàn)？

答：?jiǎn)蝹?cè)檢驗(yàn)的備擇假設(shè)帶有方向性，如：m＞m0,實(shí)際中只可能出現(xiàn)一種情況。雙側(cè)檢驗(yàn)的備擇假設(shè)中包含不等號(hào)（如：m≠m0），實(shí)際上包括兩種情況：m＞m0或m＜m0，無(wú)方向性。15.均數(shù)、幾何均數(shù)和中位數(shù)的適用范圍是什么？

答：均數(shù)適用于描述單峰對(duì)稱分布，特別是正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料的集中趨勢(shì)。（由于均數(shù)易受到極端值的影響，故不適用于描述偏態(tài)分布資料的集中趨勢(shì)，只是需采用幾何均數(shù)或中位數(shù)。）幾何均數(shù)對(duì)于原始觀察值呈偏態(tài)分布，但經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)變換后呈正態(tài)分布或近似正態(tài)分布的資料，易用幾何均數(shù)描述其集中趨勢(shì)。常用于等比級(jí)資料或?qū)?shù)正態(tài)分布資料。中位數(shù)可用于各種分布的資料。對(duì)于正態(tài)分布資料，中位數(shù)等于均數(shù)；對(duì)于對(duì)數(shù)正態(tài)分布資料，中位數(shù)等于幾何均數(shù)。由于中位數(shù)不受極端值的影響，主要用于偏態(tài)分布資料，兩端無(wú)確切值或分布不明確的資料。16.標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤有何區(qū)別與聯(lián)系，他們的用途是什么？

答：標(biāo)準(zhǔn)差：是描述對(duì)稱分布，特別是正態(tài)分布或近似正態(tài)分布資料離散趨勢(shì)（變異程度）的常用指標(biāo)?？傮w標(biāo)準(zhǔn)差用δ表示，樣本標(biāo)準(zhǔn)差用s表示。標(biāo)準(zhǔn)誤：樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差稱為標(biāo)準(zhǔn)誤。樣本均數(shù)⊙的總體均數(shù)為H，各⊙圍繞H的離散程度，可以用樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)描述。用途：標(biāo)準(zhǔn)差用途：①表示變量分布的離散程度②結(jié)合均數(shù)計(jì)算變異系數(shù)③結(jié)合樣本含量計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤④結(jié)合均數(shù)描述分布特征。標(biāo)準(zhǔn)誤用途：表示每個(gè)樣本均數(shù)間的變異程度，描述樣本均數(shù)的抽樣誤差，即樣本均數(shù)與總體均數(shù)的接近程度，也可稱為樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。17.統(tǒng)計(jì)圖制作的一般原則？

答：首先，根據(jù)資料性質(zhì)和分析目的正確選用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)圖。其次，除圓圖外，一般用直角坐標(biāo)系的第一象限的位置表示。最后，繪制圖形應(yīng)注意準(zhǔn)確、美觀，給人以清晰的印象。18.各種統(tǒng)計(jì)圖適合于何種資料? 答：描述某連續(xù)變量的頻數(shù)分布宜選用直方圖；分析、比較獨(dú)立的或不連續(xù)的多個(gè)組或多個(gè)類別的統(tǒng)計(jì)量宜選用條圖，分析某指標(biāo)隨時(shí)間或其它連續(xù)變量變化而變化的趨勢(shì)宜選用線圖，描述或比較不同事物內(nèi)部構(gòu)成時(shí)用圓圖或百分比條圖等。

19.為什么要做r和b的假設(shè)檢驗(yàn)？

答：b:即使從總體回歸系數(shù)β等于零的總體中作隨機(jī)抽樣，由于抽樣誤差的存在，其樣本回歸系數(shù)b也不一定全為零。因此，求得一個(gè)樣本回歸系數(shù)時(shí)，首先，需考慮線性方程是否成立？并進(jìn)行回歸系數(shù)β是否為零的檢驗(yàn)。以推斷自變量x與應(yīng)變量y見(jiàn)是否有直線關(guān)系存在。

r:假定從總體相關(guān)系數(shù)t=0的總體中隨機(jī)抽樣，由于存在抽樣誤差，所得樣本相關(guān)系數(shù)r不一定全為零。故此，求得一個(gè)樣本相關(guān)系數(shù)r值后，仍需進(jìn)行總體相關(guān)系數(shù)t是否為零的假設(shè)檢驗(yàn)。

20.服從二項(xiàng)分布的條件是什么？

答：凡具有貝努力試驗(yàn)序列3個(gè)特點(diǎn)的變量，一般可認(rèn)為服從二項(xiàng)分布①每次試驗(yàn)的結(jié)果只能是兩種互斥的結(jié)果中的一種（A或者非A）②各次試驗(yàn)的結(jié)果互不影響，即各次試驗(yàn)獨(dú)立③在相同試驗(yàn)條件下，各次試驗(yàn)中出現(xiàn)某一結(jié)果A具有相同的概率∏（非A的概率1-∏）。

21.相關(guān)系數(shù)和回歸系數(shù)有什么區(qū)別和聯(lián)系？

答：直線的斜率稱為回歸系數(shù)，直線相關(guān)系數(shù)也稱積距相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明具有直線關(guān)系的兩變量間的相關(guān)方向與密切程度。它們的聯(lián)系——方向一致即r與b正負(fù)一致，假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)。區(qū)別：資料要求不同，回歸系數(shù)方程要求服從正態(tài)分布，x精確測(cè)量嚴(yán)格控制Ⅰ型回歸，相關(guān)方程要求x，y雙重復(fù)正態(tài)Ⅱ型回歸。22多個(gè)樣本均數(shù)間的比較為什么不能用t檢驗(yàn)？

答：多個(gè)樣本均數(shù)的兩兩比較又稱多重比較，其目的是推斷究竟哪些總體均數(shù)之間存在差別，由于涉及的對(duì)比組數(shù)大于2，若仍用前述的t檢驗(yàn)對(duì)兩個(gè)對(duì)比組做比較，會(huì)使犯第Ⅰ類錯(cuò)誤的概率增大，即可能吧本來(lái)無(wú)差別的兩個(gè)總體均數(shù)判為有差別，因此，多重比較不宜用t檢驗(yàn)分別作兩兩比較。

23對(duì)同一資料，有出自同一研究目的，用參數(shù)檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)所得結(jié)果不一致時(shí)，宜以何者為準(zhǔn)？答：參數(shù)檢驗(yàn)要求其總體分布為正態(tài)分布，總體方差齊性，非參數(shù)檢驗(yàn)常用解決那些總體分布未知的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題，對(duì)于同一資料，又出自同一研究目的，采用參數(shù)研究還是非參數(shù)檢驗(yàn)取決于資料的類型。24.為什么要進(jìn)行抽樣研究？抽樣時(shí)為什么會(huì)產(chǎn)生抽樣誤差？

答：計(jì)量資料的總體中所含的樣本數(shù)量巨大，要獲取資料的總體均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等數(shù)據(jù)十分困難，因此醫(yī)學(xué)科學(xué)研究中通常采用的抽樣研究方法，是指從總體中隨機(jī)抽取一個(gè)樣本，用樣本信息推斷總體特征，這種分析方法稱為統(tǒng)計(jì)推斷。但通常情況下，樣本均數(shù)（x拔）不可能與總體均數(shù)μ正好相等，這種由個(gè)體變異產(chǎn)生的，隨機(jī)抽樣引起的樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)間的差異稱為抽樣誤差。25.相關(guān)系數(shù)的意義？

答：相關(guān)系數(shù)r沒(méi)有單位，取值范圍為-1≤r≤1。兩變量相關(guān)的方向用r的正負(fù)號(hào)表示，即r＞0表示正相關(guān)；r＜0表示負(fù)相關(guān)。相關(guān)系數(shù)r的大小表示密切程度，r絕對(duì)值越接近1，表示兩變量間相關(guān)關(guān)系密切程度越高。∣r∣=1表示完全相關(guān)，∣r∣=0表示無(wú)直線相關(guān)。26.方差分析的應(yīng)用條件？

答：①各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本②各樣本來(lái)自正態(tài)分布③各樣本方差相等，即方差齊。

27.χ2檢驗(yàn)要注意的問(wèn)題（注意事項(xiàng)）？

答：① 計(jì)算χ2 值時(shí)必須用絕對(duì)數(shù)。而不能用相對(duì)數(shù)，因?yàn)棣? 值的大小與頻數(shù)大小有關(guān)。②χ2 檢驗(yàn)要求理論頻數(shù)不宜太小，一般認(rèn)為不宜有1/5以上格子理論頻數(shù)小于5，或一個(gè)格子的理論頻數(shù)小于1。對(duì)理論頻數(shù)太小有三種處理方法：A 增大樣本例數(shù) B 刪除理論數(shù)太小的行或列 C 合并③當(dāng)多個(gè)樣本率（或構(gòu)成比）比較的χ2 檢驗(yàn)結(jié)論為拒絕檢驗(yàn)假設(shè)，只能認(rèn)為各總體率（或總體構(gòu)成比）之間總的說(shuō)來(lái)有差別，但不能說(shuō)它們彼此間都有差別?；蚰硟烧唛g有差別。

28.非參數(shù)檢驗(yàn)適用哪些情況？

答：①等級(jí)順序資料。②偏態(tài)資料。當(dāng)觀察資料成偏態(tài)或極度偏態(tài)分布而又未經(jīng)變量變換未達(dá)到正態(tài)或近似正態(tài)分布時(shí)，宜用非參數(shù)檢驗(yàn)。③未知分布類型資料④要比較的各組資料變異度相差較大，方差不齊，且不能變換達(dá)到齊性。⑤初步分析。有些醫(yī)學(xué)資料由于統(tǒng)計(jì)工作量過(guò)大，可采用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行初步分析，挑選其中有意義者再進(jìn)一步分析⑥對(duì)于一些特殊情況，如從幾個(gè)總體所獲得的數(shù)據(jù)，往往難以對(duì)其原有總體分布作出估計(jì)，在這種情況下可用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。

29.為什么秩和檢驗(yàn)的編秩在不同對(duì)比組間出現(xiàn)相同數(shù)據(jù)要給予“平均秩次”，而同一組的相同數(shù)據(jù)不必計(jì)算“平均秩次”？

答：因?yàn)樵诓煌瑢?duì)比組，不取平均秩次會(huì)加大或減小某一組的秩和；而在同一組內(nèi)，出現(xiàn)相同數(shù)據(jù)不編平均秩次，該組秩和不受影響。

30.怎樣正確使用單側(cè)檢驗(yàn)和雙側(cè)檢驗(yàn)？

答：根據(jù)專業(yè)知識(shí)推斷兩個(gè)總體是否有差別時(shí)，是甲高于乙，還是以高于甲，當(dāng)兩種可能都存在時(shí)，一般選雙側(cè)；若根據(jù)專業(yè)知識(shí)，如果甲不會(huì)低于乙，或研究者僅關(guān)心其中一種可能時(shí)，可選用單側(cè)。一般來(lái)講，雙側(cè)檢驗(yàn)較穩(wěn)妥故較多用，在預(yù)實(shí)驗(yàn)有探索性質(zhì)時(shí)，對(duì)結(jié)果的考慮以思路較寬為好，也用雙側(cè)檢驗(yàn)。單側(cè)檢驗(yàn)，應(yīng)以專業(yè)知識(shí)為依據(jù)，他充分利用了另一側(cè)的不可能性，故檢出效率高，但應(yīng)慎用。

31.回歸系數(shù)：直線的斜率b,也稱回歸系數(shù)。統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是自變量x改變一個(gè)單位時(shí)，應(yīng)變量y平均變化b個(gè)單位。32.相關(guān)系數(shù)：也稱pearson積距相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明具有直線相關(guān)的兩變量間相關(guān)方向與密切程度。33.直線回歸分析中應(yīng)注意的問(wèn)題？

答：①做直線回歸一定要有實(shí)際意義②回歸分析之前首先應(yīng)繪制散點(diǎn)圖。③考慮建立線性模型的基本假定④取值范圍，避免外延。⑤兩變量間有直線關(guān)系不一定是因果關(guān)系。34.相關(guān)分析應(yīng)用中應(yīng)注意的問(wèn)題？

答：①資料要求x、y都應(yīng)來(lái)自雙變量正態(tài)總體的隨機(jī)變量。②進(jìn)行相關(guān)分析前，應(yīng)先繪制散點(diǎn)圖，有線性趨勢(shì)時(shí)，才可進(jìn)行相關(guān)分析。③滿足應(yīng)用條件的同一份雙變量資料，回歸系數(shù)b與相關(guān)系數(shù)r的正負(fù)號(hào)一致，假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)。④相關(guān)分析時(shí)，小樣本資料經(jīng)t檢驗(yàn)只能推斷兩變量間有無(wú)直線關(guān)系，而不能推斷其相關(guān)的密切程度。要推斷兩樣本間相關(guān)的程度，樣本含量必須足夠大，當(dāng)r有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義時(shí)，但r2較小時(shí)，下結(jié)論要慎重。35.方差分析的應(yīng)用條件? 答：①各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本②各樣本來(lái)自正態(tài)分布③各樣本方差相等，即方差齊。

36.二項(xiàng)分布：貝努力試驗(yàn)序列中結(jié)果A出現(xiàn)次數(shù)的概率分布就是～。

37.率的標(biāo)準(zhǔn)化法：為解決因內(nèi)部構(gòu)成不同而導(dǎo)致分組率比較的結(jié)果與和紀(jì)律比較結(jié)果的矛盾，選定一個(gè)共同的標(biāo)準(zhǔn)人口或標(biāo)準(zhǔn)人口構(gòu)成，分別計(jì)算兩組的標(biāo)準(zhǔn)化率，這種方法稱～。

38.抽樣誤差：由個(gè)體變異產(chǎn)生的，隨機(jī)抽樣引起的樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參考數(shù)間的差異稱～

第三篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(jié)

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)總結(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(wú)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(wú)序多分類變量，行變

量為有序多分類變量，作none zero correlation analysis的CMH c

23)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(wú)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(wèn)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(shuō)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(shuō)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(wú)顯著性，而兩兩比較可能有顯著性，可見(jiàn)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) 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(wú)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(wú)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(wú)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(wèn)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