第一篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計常見資料統(tǒng)計方法歸類

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計常見資料統(tǒng)計方法歸類

計量資料：

一、統(tǒng)計描述： frequencies（均數(shù)、中位數(shù)、4分位間距）

二、統(tǒng)計推斷：t

1．t檢驗(yàn)： 適用于兩計量數(shù)據(jù)間平均水平的比較(compaire means)

1）一個樣本和一個總體比較：單個樣本t檢驗(yàn)One Sample T Test

2）兩個樣本：

（1）完全隨機(jī)分組—成組資料比較：兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)(Independent Sample T Test)要求：樣本來自正態(tài)總體、方差齊

（2）配對設(shè)計的兩樣本資料：配對t檢驗(yàn)(Paired Sample T Test)往往是：A）治療前后數(shù)據(jù)比較

B）同一個樣本用兩種不同方法處理后的數(shù)據(jù)間比較

2．方差分析：適用于兩個及兩個以上計量數(shù)據(jù)間平均水平的比較(compaire means)

1）單因素的方差分析：往往是隨機(jī)分組的多個均數(shù)間比較One-Way ANOVA

2）雙因素方差分析：除了組別因素外還有配伍因素（用SPSS中一般線性模型）

3．非參數(shù)檢驗(yàn)：適用于資料總體分布類型不清，或者偏態(tài)資料，或者方差不齊的情況下

比較計量資料間總體分布的差異。(nonparametric tests)

1）配對計量資料：兩相關(guān)樣本非參數(shù)（秩和）檢驗(yàn)2 –related sample test

2）成組的兩樣本資料兩獨(dú)立樣本非參數(shù)（秩和）檢驗(yàn)2-independent sample test

3）多組資料的比較多個獨(dú)立樣本非參數(shù)（秩和）檢驗(yàn) K-independent sample test

計數(shù)資料：

卡方檢驗(yàn)：適用于兩個率或構(gòu)成比間以及多個率或構(gòu)成比間比較

1． 四格表卡方檢驗(yàn)：兩個率或構(gòu)成比間比較差異（descriptive statistics--crosstabs）

1）非校正卡方：條件：n>40 , T>5Pearson Chi-Square

2)校正卡方 ：條件：n>40 , 1

3)確切概率計算卡方：條件：n<40或者T<1Fisher's Exact Test

4）配對資料卡方：條件：配對設(shè)計的資料McNemar Test

2.行列表卡方檢驗(yàn)：

1）條件：少于1/5的格子的理論數(shù)小于5Pearson Chi-Square

2）若不滿足以上條件：可以（1）增加樣本含量（2）合理合并（3）刪除該行或列

3）卡方分割：

等級資料：

非參數(shù)檢驗(yàn)：

成組的兩樣本資料兩獨(dú)立樣本非參數(shù)（秩和）檢驗(yàn)

多組資料的比較多個獨(dú)立樣本非參數(shù)（秩和）檢驗(yàn)

雙變量計量資料： 相關(guān)回歸分析(一元回歸、相關(guān)X與Y的問題)

生存隨訪資料：生存分析 1）大樣本：壽命表2）小樣本：LogRank Test

第二篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計方法小結(jié)

統(tǒng)計方法小結(jié)

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一、兩組或多組計量資料的比較 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)計檢驗(yàn)為有統(tǒng)計學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計分析：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)計檢驗(yàn)。如果Kruskal Wallis的統(tǒng)計檢驗(yàn)為有統(tǒng)計學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計分析：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)計分析 1.單樣本資料與總體比較 1)二分類資料：

(1)小樣本時：用二項(xiàng)分布進(jìn)行確切概率法檢驗(yàn)；(2)大樣本時：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：用確切概率法進(jìn)行檢驗(yàn)。2)觀察值較大時：用正態(tài)近似的U檢驗(yàn)。2.兩個樣本比較：用正態(tài)近似的U檢驗(yàn)。

配對設(shè)計或隨機(jī)區(qū)組設(shè)計

四、兩組或多組計量資料的比較 1.兩組資料：

1)大樣本資料或配對差值服從正態(tài)分布的小樣本資料，作配對t檢驗(yàn) 2)小樣本并且差值呈偏態(tài)分布資料，則用Wilcoxon的符號配對秩檢驗(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)計檢驗(yàn)為有統(tǒng)計學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計分析：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，差值呈偏態(tài)分布資料或方差不齊，則作Fredman的統(tǒng)計檢驗(yàn)。如果Fredman的統(tǒng)計檢驗(yàn)為有統(tǒng)計學(xué)意義，則進(jìn)一步作統(tǒng)計分析：選擇合適的方法（如：用Wilcoxon的符號配對秩檢驗(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)計分析 1.四格表資料

1)b+c>40，則用McNemar配對c2檢驗(yàn)或配對邊際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)配對比較：用McNemar配對c2檢驗(yàn)或配對邊際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、兩個變量之間的關(guān)聯(lián)性分析 1.兩個變量均為連續(xù)型變量

1)小樣本并且兩個變量服從雙正態(tài)分布，則用Pearson相關(guān)系數(shù)做統(tǒng)計分析 2)大樣本或兩個變量不服從雙正態(tài)分布，則用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計分析 2.兩個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)計分析

3.一個變量為有序分類變量，另一個變量為連續(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（大樣本時無需正態(tài)性），殘差與自變量無趨勢變化，則直線回歸（單個自變量的線性回歸，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（大樣本時無需正態(tài)性），殘差與自變量無趨勢變化，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結(jié)果的混雜作用 2)配對的情況：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)生的時間（如；死亡和死亡發(fā)生的時間）

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

3.單因素可以用Log－rank比較兩條或多條生存曲線 4.多個因素時，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結(jié)果的混雜作用

第三篇：3-醫(yī)學(xué)統(tǒng)計方法a

《醫(yī)學(xué)統(tǒng)計方法》試題

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計方法概述（10題）

1．某次研究進(jìn)行隨機(jī)抽樣，測量得到該市120名健康成年男子的血紅蛋白數(shù)，則本次研究總體為：

A.所有成年男子B．該市所有成年男子C．該市所有健康成年男子

D．120名該市成年男子E．120名該市健康成年男子

2．醫(yī)學(xué)統(tǒng)計的研究內(nèi)容是

A．研究樣本B．研究個體C．研究變量之間的相關(guān)關(guān)系D．研究總體E．研究資料或信息的收集.整理和分析

3．總體應(yīng)該由

A．研究對象組成B．研究變量組成C．研究目的而定

D．同質(zhì)個體組成E．個體組成4.在統(tǒng)計學(xué)中，參數(shù)的含義是

A．變量B．參與研究的數(shù)目C．研究樣本的統(tǒng)計指標(biāo)

D．總體的統(tǒng)計指標(biāo)E．與統(tǒng)計研究有關(guān)的變量

5．調(diào)查某單位科研人員論文發(fā)表的情況，統(tǒng)計每人每年的論文發(fā)表數(shù)應(yīng)屬于

A．計數(shù)資料B．計量資料C．總體D．個體E．樣本

6．統(tǒng)計學(xué)中的小概率事件，下面說法正確的是：

A．反復(fù)多次觀察，絕對不發(fā)生的事件B．在一次觀察中，可以認(rèn)為不會發(fā)生的事件C．發(fā)生概率小于0.1的事件D．發(fā)生概率小于0.001的事件E．發(fā)生概率小于0.1的事件

7、統(tǒng)計上所說的樣本是指：

A、按照研究者要求抽取總體中有意義的部分

B、隨意抽取總體中任意部分C、有意識的抽取總體中有典型部分

D、按照隨機(jī)原則抽取總體中有代表性部分E、總體中的每一個個體

8、以舒張壓≥12.7KPa為高血壓，測量1000人，結(jié)果有990名非高血壓患者，有10名高血壓患者，該資料屬（）資料。

A、計算B、計數(shù)C、計量D、等級E、都對

9、紅細(xì)胞數(shù)(1012L-1)是:

A、觀察單位 B、數(shù)值變量 C、名義變量 D、等級變量 E、研究個體

10、療效是:

A、觀察單位 B、數(shù)值變量 C、名義變量 D、等級變量 E、研究個體

答案：1C2E3D4D5A6B7D8B9B10D

數(shù)值變量資料的統(tǒng)計描述（13題）

1.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線的特征是：

A．?=0? =0B．?=0? =1C．?=1? =0

D．?=0? =不確定E．?=1? =不確定

2.描述計量資料的主要統(tǒng)計指標(biāo)是 ：

A.平均數(shù)B.相對數(shù)C.t值D.標(biāo)準(zhǔn)誤E.概率

3、一群7歲男孩身高標(biāo)準(zhǔn)差為5cm，體重標(biāo)準(zhǔn)差為3kg，則二者變異程度比較：

A、身高變異大于體重B、身高變異小于體重C、身高變異等于體重D、無法比較E、身高變異不等于體重

4、隨機(jī)抽取某市12名男孩，測得其體重均值為3.2公斤，標(biāo)準(zhǔn)差為0.5公斤，則總體均數(shù)95%可信區(qū)間的公式是：

A、3.2±t0.05.11 ×0.5B、3.2 ±t0.05.12 ×0.5/

C、3.2 ±t0.05.11 ×0.5/D、3.2±1.96×0.5/

E、3.2 ±2.58×0.5/

5.某組資料共5例, ?X2=190, ?X=30, 則均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別是

A.6 和 1.29B.6.33 和 2.5C.38 和 6.78

D.6 和 1.58E 6和2.5

6．以下指標(biāo)中那一項(xiàng)可用來描述計量資料離散程度。

A．算術(shù)均數(shù)B．幾何均數(shù)C．中位數(shù)D．極差 E．第50百分位數(shù)

7．偏態(tài)分布資料宜用下面那一項(xiàng)描述其分布的集中趨勢。

A．算術(shù)均數(shù)B．標(biāo)準(zhǔn)差C．中位數(shù)D．四分位數(shù)間距E．方差

8．下面那一項(xiàng)可用于比較身高和體重的變異度

A．方差B．標(biāo)準(zhǔn)差C．變異系數(shù)D．全距E．四分位數(shù)間距

9．正態(tài)曲線下.橫軸上，從均數(shù)?到+∞的面積為。

A．97.5%B．95%C．50%D．5%E．不能確定

10．下面那一項(xiàng)分布的資料，均數(shù)等于中位數(shù)。

A．對數(shù)正態(tài)B．左偏態(tài)C．右偏態(tài)D．偏態(tài)E．正態(tài)

11.對于正態(tài)分布資料的95％正常值范圍，宜選用（）A.x±2.58sB.x±1.96sC.x±2.58sxD.x±1.96sE.x±1.645s

12．做頻數(shù)表時，以組距為5，下列哪項(xiàng)組段劃分正確

A．0一，5一，10一，?B．0—5，5一10，10一，?

C．一5，一10，一15，?D．0—4，5—9，10一，?E．5一，7一，9一，?

13．均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差之間的關(guān)系是

A．標(biāo)準(zhǔn)差越小，均數(shù)代表性越大 B．標(biāo)準(zhǔn)差越小，均數(shù)代表性越小

C．均數(shù)越大，標(biāo)準(zhǔn)差越小D．均數(shù)越大，標(biāo)準(zhǔn)差越大E．標(biāo)準(zhǔn)差越大，均數(shù)代表性越大

答案：1.B 2.A 3.D 4.C 5.D 6.D 7.C 8.C 9.C 10.E 11.B 12.A 13.A

數(shù)值變量資料的統(tǒng)計推斷（13題）

1.抽樣研究中，S為定值，若逐漸增大樣本含量，則樣本：

A．標(biāo)準(zhǔn)誤減小B．標(biāo)準(zhǔn)誤增大C．標(biāo)準(zhǔn)誤不改變

D．標(biāo)準(zhǔn)誤的變化與樣本含量無關(guān)E．以上都對2、12名婦女分別用兩種測量肺活量的儀器測最大呼氣率(l/min)，比較兩種方法檢測結(jié)果有無差別，可進(jìn)行：

A、成組設(shè)計u檢驗(yàn)B、成組設(shè)計t檢驗(yàn) C、配對設(shè)計u檢驗(yàn)

D、配對設(shè)計t檢驗(yàn)E、X2檢驗(yàn)

3．比較兩種藥物療效時，對于下列哪項(xiàng)可作單側(cè)檢驗(yàn)()。

A．已知A藥與B藥均有效B．不知A藥好還是B藥好

C.已知A藥不會優(yōu)于B藥D.不知A藥與B藥是否均有效

E.已知A藥與B藥均無效

4.兩個大樣本均數(shù)比較的u檢驗(yàn), |u|=1.98,則統(tǒng)計結(jié)論是

A.P <0.05B.P <0.01C.P >0.05D.P =0.05E、P <0.005

5.配對計量資料比較的t檢驗(yàn)公式中，分母是 A.dB.sdC.dD.?dE、?d2

6.配對t檢驗(yàn)中，用藥前數(shù)據(jù)減去用藥后數(shù)據(jù)和用藥后數(shù)據(jù)減去用藥前數(shù)據(jù)，兩次t檢驗(yàn)

A、t值符號相反，結(jié)論相反B、t值符號相同，結(jié)論相同

C、t值符號相反，但結(jié)論相同

D、t值符號相同，但大小不同，結(jié)論相反E、t值符號與結(jié)論無關(guān)

7．下面那一項(xiàng)小，表示用該樣本均數(shù)估計總體均數(shù)的可靠性大。

A．CVB．SC．SxD．RE．四分位數(shù)間距

8．兩個小樣本數(shù)值變量資料比較的假設(shè)，首先應(yīng)考慮。

A．t檢驗(yàn)B．u檢驗(yàn)C．秩和檢驗(yàn)

D．t檢驗(yàn)和秩和檢驗(yàn)均可E．資料符合t檢驗(yàn)還是秩和檢驗(yàn)

9．抽樣誤差是指

A.總體參數(shù)與總體參數(shù)間的差異 B．個體值與樣本統(tǒng)計量間的差異

C．總體參數(shù)間的差異D．樣本統(tǒng)計量與總體統(tǒng)計量間的差異E．以上都不對

10、t?t0.05,?，統(tǒng)計上可接受（）的假設(shè)。

A、?1??2B、?1??2C、X1?X2D、X1?X2E、以上都錯

11、統(tǒng)計推斷的內(nèi)容：

A.是用樣本指標(biāo)估計相應(yīng)的總體指標(biāo)B.是檢驗(yàn)統(tǒng)計上的“假設(shè)”

C.a、b均不是D.a、b均是E、以上都錯

12、兩樣本均數(shù)比較，經(jīng)t 檢驗(yàn)，差別有顯著性時，P 越小，說明：

A.兩樣本均數(shù)差別越大B.兩總體均數(shù)差別越大

C.越有理由認(rèn)為兩總體均數(shù)不同D.越有理由認(rèn)為兩樣本均數(shù)不同 E.樣本均數(shù)與總體均數(shù)不同

13.表示均數(shù)的抽樣誤差大小的統(tǒng)計指標(biāo)是

A.標(biāo)準(zhǔn)差B.方差C.均數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤D.變異系數(shù)E.極差

答案：1.A 2.D 3.C 4.D 5.C 6.C 7.C 8.E 9.D 10.B 11.D 12.C 13.C

分類變量資料的統(tǒng)計描述與推斷（13題）

1.描述分類變量資料的主要統(tǒng)計指標(biāo)是:

A.平均數(shù)B.相對數(shù)C.變異系數(shù)D.相關(guān)系數(shù)E.百分位數(shù)

2.男性人口數(shù)/女性人口數(shù)，這一指標(biāo)為：

A、率B、構(gòu)成比C、相對比D、動態(tài)數(shù)列E、不是相對數(shù)

3、構(gòu)成比有個重要特點(diǎn)是（）。

A、百分比總和必等于100％B、百分比總和必小于100％

C、百分比總和必大于100％D、以上均不對E、以上都錯

4．標(biāo)化后的總死亡率()。

A.僅僅作為比較的基礎(chǔ)，它反映了一種相對水平

B.它反映了實(shí)際水平C.它不隨標(biāo)準(zhǔn)選擇的變化而變化

D．它反映了事物實(shí)際發(fā)生的強(qiáng)度E.以上都不對

5．關(guān)于相對數(shù),下列哪一個說法是錯誤的A.相對數(shù)是兩個有聯(lián)系的指標(biāo)之比

B.常用相對數(shù)包括相對比,率與構(gòu)成比

C.計算相對數(shù)時要求分母要足夠大

D.率與構(gòu)成比雖然意義不同,但性質(zhì)相近, 經(jīng)常可以混用

E.計算相對數(shù)時不要求分母要足夠大

6.隨機(jī)選取男200人,女100人為某寄生蟲病研究的調(diào)查對象,測得其感染陽性率分別為20%和15%，則合并陽性率為__________

A.35%B.16.7%C.18.3%D.無法計算E、30%

7.對兩地的結(jié)核病死亡率比較時作率的標(biāo)準(zhǔn)化,其目的是：

A.為了能更好地反映人群實(shí)際死亡水平

B.消除兩地總?cè)藬?shù)不同的影響

C.消除各年齡組死亡率不同的影響

D.消除兩地人口年齡構(gòu)成不同的影響

E、以上都不對

8．四格表資料的卡方檢驗(yàn)時無需校正，應(yīng)滿足的條件是()。

A.總例數(shù)大于40B.理論數(shù)大于5C.實(shí)際數(shù)均大于l

D.總例數(shù)大于40且理論數(shù)均大于或等于5E.總例數(shù)小于40

9．計算相對數(shù)的目的是

A.為了進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)B．為了表示絕對水平

C．為了便于比較D．為了表示實(shí)際水平E．為了表示相對水平

10．相對數(shù)使用時要注意以下幾點(diǎn)，其中哪一項(xiàng)是不正確的A．比較時應(yīng)做假設(shè)檢驗(yàn)B．離散程度和變異程度C．不要把構(gòu)成比當(dāng)率分析D．二者之間的可比性E．分母不宜過小

11、四個樣本率作比較，χ2>χ2

0.01(3)，可認(rèn)為:

A、各總體率不同或不全相同B、各總體率均不相同C、各樣本率均不相同D、各樣本率不同或不全相同E.各總體率和各樣本率均不同或不全相同

12、?2檢驗(yàn)適用于比較：

A、兩個率差別的顯著性B、多個率差別的顯著性C、兩個或多個構(gòu)成比差別的顯著性D、以上都可以E、以上都錯

13、某研究者對50份痰液標(biāo)本，每份分別接種在甲乙培養(yǎng)基上，觀察結(jié)核桿菌的生長情況并想比較兩種培養(yǎng)基的培養(yǎng)效果是否一致，資料見下表。問應(yīng)該選擇的統(tǒng)計方法是：

A.確切概率法B.四格表資料的?檢驗(yàn)C.配對計數(shù)資料的?檢驗(yàn)

D.行乘列表資料的?檢驗(yàn)E.配對計量資料的t檢驗(yàn)

甲培養(yǎng)基

﹢

﹣

乙培養(yǎng)基 ﹢ ﹣ 23 12 7 8 合計35 15 22

2答案：1.B 2.C 3.A 4.A 5.D 6.C 7.D 8.C 9.C 10.B 11.A 12.D 13.C

統(tǒng)計表與統(tǒng)計圖（4題）

1．為表示某地近20年來嬰兒死亡率的變化情況，宜繪制()。

A.普通線圖B.直方圖C.直條圖D.散點(diǎn)圖E.統(tǒng)計地圖

2.某醫(yī)院收集了近期門診病人的病種構(gòu)成情況資料，宜繪制：

A.直條圖B.圓圖C.線圖D.直方圖E.半對數(shù)線圖

3.圖示某地某年流行性乙型腦炎患者的年齡分布,宜繪制:

A.條圖B.百分條圖C.圓圖D.直方圖E.線圖

4.比較1995年某地三種傳染病白喉、乙腦、痢疾的病死率，選擇的統(tǒng)計圖是

A.直方圖B.半對數(shù)圖C.條圖D.線圖E.百分圖

答案：1.A 2.B 3.D 4.C

第四篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計總結(jié)

研究生三班王穎（穎）學(xué)號 20130307

計量資料

一．統(tǒng)計描述

頻數(shù)分布：

1.頻數(shù)分布表

2.頻數(shù)分布圖 可以用來判斷計量資料的分布類型，以便于進(jìn)一步做統(tǒng)計分析和處理外，還可以進(jìn)行病因研究和疾病預(yù)防控制。

集中趨勢的描述：

1.算術(shù)平均數(shù) 反映一組呈對稱分布的變量值在數(shù)量上的平均水平。

2.幾何平均數(shù) 反映一組經(jīng)對數(shù)轉(zhuǎn)換后呈對稱分布的變量值在數(shù)量上的平均水平，常適

用于免疫學(xué)指標(biāo)

3.中位數(shù) 將n個變量值從大到小排列，位置居于中間的那個數(shù)。適用于各種分布類型，尤其是偏態(tài)分布和一端或兩端無確切數(shù)值的資料。

4.百分位數(shù)PX常用于確定單峰偏態(tài)分布資料的醫(yī)學(xué)參考值范圍（要求樣本含量要足

夠大）；

離散趨勢的描述：

1.極差 常用來說明傳染病、食物中毒等的最短和最長潛伏期；一組變量值的最大值與

最小值之差。

2.四分位數(shù)間距 是由第3四分位數(shù)P75和第1四分位數(shù)P25相減而得，記為QR。

3.方差和標(biāo)準(zhǔn)差 方差就是離均差平方和除以N。

標(biāo)準(zhǔn)差就是方差的平方根。

4.變異系數(shù) 用于觀察指標(biāo)不同時和均數(shù)相差較大時，記為CV。用于兩種或多種不同

性質(zhì)變量變異程度的直觀比較；在實(shí)驗(yàn)方法學(xué)研究中，用來表示方法的精密度。

二．統(tǒng)計推斷

單因素

單樣本（單組設(shè)計）一個樣本指標(biāo)和一個已知的總體指標(biāo)做比較

1.樣本含量較小n<60且樣本來自正態(tài)分布的總體時——單樣本t檢驗(yàn)

2.樣本含量較大時——u檢驗(yàn)

3.樣本來自的總體不服從正態(tài)分布——Wilcoxon符號秩檢驗(yàn)

兩相關(guān)樣本（配對設(shè)計）兩同質(zhì)受試對象配成對子分別接受兩種不同處理；同一受試對

象分別接受兩種不同處理；同一受試對象接受處理前后。

1.兩樣本差值服從正態(tài)分布——配對t檢驗(yàn)

2兩樣本差值不服從正態(tài)分布——配對樣本比較的Wilcoxon符號秩檢驗(yàn)

當(dāng)n≤50時，查T界值表。

當(dāng)>50時?？捎谜龖B(tài)近似法作——u檢驗(yàn)

兩獨(dú)立樣本（成組設(shè)計）適用于完全隨機(jī)設(shè)計兩樣本的比較

1.兩樣本含量較小n1≤60或（和）n2≤60，兩樣本的總體均服從正態(tài)分布且總體方差

相等，——兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)

2.兩樣本含量較小n1≤60或（和）n2≤60，兩樣本的總體均服從正態(tài)分布但總體方差

不相等，——兩獨(dú)立樣本 t’檢驗(yàn)或秩轉(zhuǎn)換的非參數(shù)檢驗(yàn)

3.兩樣本的總體有一不服從正態(tài)分布或總體方差不相等——兩獨(dú)立樣本的Wilcoxon秩

和檢驗(yàn)當(dāng)n1≤10和n2－n1≤10時，查T界值表。

當(dāng)n1>10或n2－n1>10時，可用正態(tài)近似法作——u檢驗(yàn)

多個獨(dú)立樣本（單因素多水平設(shè)計）

1.完全隨機(jī)設(shè)計資料的方差分析

多個樣本的總體均服從正態(tài)分布且總體方差相等——單向分類的方差分析

多個樣本的總體有一服從正態(tài)分布或總體方差不相等——Kruskal-Wills H檢

驗(yàn)或進(jìn)行變量變換后采用單向分類的方差分析Kruskal-Wills H檢驗(yàn)當(dāng)樣本個數(shù)g=3和每個樣本例數(shù)≤5時，查H界值表。

當(dāng)g=3且最小樣本例數(shù)>5或g>3時，則H近似服從

χ2分布，查χ2界值表。

2.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計資料的方差分析

對于正態(tài)分布且方差齊的資料——雙向分類的方差分析

對于分正態(tài)分布或（和）方差不齊的資料——Friedman M檢驗(yàn)或進(jìn)行變量變換

后采用雙向分類的方差分析。

Friedman M 檢驗(yàn) 當(dāng)n≤15和g≤15時，查M界值表。

當(dāng)n>15或g>15時，可用卡方近似法，查χ2界值表。

實(shí)際上，當(dāng)g>4或者g=4且n>5或者g=3且n>9時，就可用

χ2近似法，查χ2界值表。

多個獨(dú)立樣本間的多重比較

多個樣本均服從正態(tài)分布且方差齊

1.LSD-t檢驗(yàn) 適用于一對或幾對在專業(yè)上有特殊意義的樣本均數(shù)間的比較。

2.Dunnett-t檢驗(yàn) 適用于g－1個實(shí)驗(yàn)組與一個對照組均數(shù)差別的多重比較。

3.SNK-q檢驗(yàn) 適用于多個樣本均數(shù)兩兩之間的全面比較。

多個獨(dú)立樣本有一不服從正態(tài)分布或方差不齊的兩兩比較—— Nemenyi法檢驗(yàn)

多個相關(guān)樣本有一不服從正態(tài)分布或方差不齊的兩兩比較——q檢驗(yàn)

多因素

隨機(jī)區(qū)組設(shè)計

SS總=SS處理+SS區(qū)組+SS誤差

1.觀察指標(biāo)呈正態(tài)分布——ANOVA

多個樣本均數(shù)兩兩之間的全面比較——SNK-q檢驗(yàn)

2.觀察指標(biāo)不呈正態(tài)分布——Friedman M檢驗(yàn)

當(dāng)n≤15和g≤15時，查M界值表。當(dāng)n>15或g>15時，可用卡方近似法，查χ2界值表。

實(shí)際上，當(dāng)g>4或者g=4且n>5或者g=3且n>9時，就可用

χ2近似法，查χ2界值表。

多個相關(guān)樣本兩兩比較的q檢驗(yàn)

析因設(shè)計——方差分析

完全隨機(jī)的析因設(shè)計 SS總=SSA+SSB+SSAB+SSE

隨機(jī)區(qū)組的析因設(shè)計 SS總=SSA+SSB+SSAB+SSE+SS區(qū)組

正交設(shè)計 是非全面實(shí)驗(yàn)，g個處理組是各因素個水平的部分組合。適用于尋找療效好的藥物配方，醫(yī)療儀器多個參數(shù)的優(yōu)化組合，生物體的培養(yǎng)條件等。

當(dāng)以篩選各因素各水平最佳組合條件為目的時——直接分析，算一算

當(dāng)需對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計推斷時——方差分析

重復(fù)測量設(shè)計——方差分析

計數(shù)資料

一．統(tǒng)計描述

1.絕對數(shù) 如某病的出院人數(shù)、治愈人數(shù)、死亡人數(shù)等，通常不具有可比性。

2.強(qiáng)度相對數(shù) 說明某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強(qiáng)度又稱為率。

率=某時期內(nèi)發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位數(shù)/同期可能發(fā)生某現(xiàn)象的觀察單位數(shù)×比例基數(shù)

3.結(jié)構(gòu)相對數(shù) 表示事物內(nèi)部某一部分的個體數(shù)與該事物各部分個體數(shù)的總和之比，用來說明各構(gòu)成部分在總體中所占的比重和分布，又稱為構(gòu)成比。構(gòu)成比=某一組成部分的觀察單位數(shù)/同一事物各組成部分的觀察單位數(shù)×100%

4.相對比 簡稱比，是兩個有關(guān)指標(biāo)之比，說明兩指標(biāo)的比例關(guān)系。

相對比=甲指標(biāo)/乙指標(biāo)×100%

二．統(tǒng)計推斷

樣本率與總體率的比較

當(dāng)n較大、p和1－p均不太小，如np和n（1－p）均大于5時——u檢驗(yàn) 兩樣本率的比較

當(dāng)n1與n2均較大，且p1、1－p1與p2、1－p2均不太小，如n1p1、n1（1－p1）與n2p2、n2（1－p2）均大于5時——u檢驗(yàn)

當(dāng)n≥40且所有的T≥5時——χ2檢驗(yàn)的基本公式或?qū)Ｓ霉?，?dāng)P≈ɑ時，改用四格表資料的Fisher確切概率法。

當(dāng)n≥40但有1≤T≤5時——χ2檢驗(yàn)的校正公式或Fisher確切概率法。

當(dāng)n<40或T<1時——用四格表資料的Fisher確切概率法。

配對四格表資料的χ2檢驗(yàn)

當(dāng)b+c≥40時——一般公式

當(dāng)b+c<40時——校正公式

多個樣本率的比較 ——R×C表的χ2檢驗(yàn)

多個樣本率間的多重比較——χ2分割法

兩個樣本構(gòu)成比比較—— R×C表的χ2檢驗(yàn)

等級資料

等級資料兩獨(dú)立樣本比較——兩獨(dú)立樣本的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)

等級資料兩相關(guān)樣本比較——兩相關(guān)樣本的Wilcoxon符號秩檢驗(yàn)

等級資料多個獨(dú)立樣本比較——多個獨(dú)立樣本的Kruskal-Wills H檢驗(yàn)

第五篇：醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)統(tǒng)計方法總結(jié)

計量資料：

一、描述性分析

集中趨勢：對稱——算術(shù)均數(shù)偏態(tài)——中位數(shù)等比——幾何均數(shù) 離散趨勢：對稱——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)計推斷（根據(jù)樣本推斷總體）1.參數(shù)（均數(shù)）估計總體方差未知——總體方差已知——

參考值范圍：單雙側(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)）

單個樣本、配對（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)計方差分析隨機(jī)區(qū)組設(shè)計方差分析

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任兩個對比

LSD一對或幾對比較

Dunnet 實(shí)驗(yàn)與對照組比較

t——>FF=t

2(2)方差比較

兩個方差：F檢驗(yàn)（正態(tài)）

多個方差：Bartlett（正態(tài)）

Levene檢驗(yàn)

假設(shè)檢驗(yàn)注意事項(xiàng)

計數(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——相對比

應(yīng)用注意：不能以比代率、可比性、樣本率不能直接對比

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)計推斷

1.參數(shù)估計

二項(xiàng)分布率的估計：查表或正態(tài)法

泊松分布均數(shù)估計：查表或正態(tài)法

2.假設(shè)檢驗(yàn)

單個樣本率：直接法或二項(xiàng)分布U檢驗(yàn)泊松分布U檢驗(yàn)（率很?。﹥蓸颖韭实谋容^：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：

任兩個對比、實(shí)驗(yàn)與對照組比較

等級資料：-----效應(yīng)比較

秩和檢驗(yàn)

兩變量關(guān)系：

1.定量（計量資料）正態(tài)pearson相關(guān) 回歸

非正態(tài)秩相關(guān)

2．無序分類定性

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)無序卡方檢驗(yàn)分組無序、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) 線性趨勢秩相關(guān)