医学统计学课后习题答案解析Word文档下载推荐.docx

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2.设计,收集资料,分析资料,整理资料。

3.

(变量变换)标准正态分布、0、1

4、

68、27%95%99%

5、47、5%

6、均数、标准差

7、全距、方差、标准差、变异系数

8、

9、全距R

10、检验水准、显著性水准、0、05、0、01(0、1)

11、80%90%95%99%95%

12、95%99%

13、集中趋势、离散趋势

14、中位数

15、同质基础,合理分组

16、均数,均数,μ,σ,规律性

17、标准差

18、单位不同,均数相差较大

2.√

5.×

7.√

8.√

9.√

10.√

11.√

12.√

13.×

14.√

15.√

16.×

17.×

18.×

19.√

20.√

21.√

1.B

2.D

3.C

4.A

5.C

6.D

7.E

8.A

9.C

10.D

11.B

12.C

13.C

14.C

15.A

16.C

17.E

18.C

19.D

20.C

21.B

22.B

23.E

24.C

25.A

26.C

27.B

28.D

29.D

30.D

31.A

32.E

33.D

34.A

35.D

36.D

37.C

38.E

39.D

40.B

41.C

42.B

43.D

44.C

45.B

问答题:

1.均数﹑几何均数与中位数的适用范围有何异同?

答:

相同点,均表示计量资料集中趋势的指标。

不同点:

表2-5、

表2-5均数,几何均数与中位数的相异点

平均数意义应用场合

均数平均数量水平应用甚广,最适用于对称分布,特别就是正态分布

几何均数平均增减倍数①等比资料;

②对数正态分布资料

中位数位次居中的观①偏态资料;

②分布不明资料;

③分布一端或两

察值水平端出现不确定值

2.中位数与百分位数在意义上﹑计算与应用上有何区别与联系?

1)意义:

中位数就是百分位中的第50分位数,常用于描述偏态分布资料的集中位置,反映位次居中的观察值水平。

百分位数就是用于描述样本或总体观察值序列在某百分位置的水平,最常用的百分位就是P50即中位数。

多个百分位数结合使用,可更全面地描述总体或样本的分布特征。

(2)计算:

中位数与百分位数均可用同一公式计算,即

Px=L+(i/fx)(n·

x%-ΣfL)

可根据研究目的选择不同的百分位数代入公式进行计算分析。

(3)应用:

中位数常用于描述偏态分布资料的集中趋势;

百分位数常用于医学参考

值范围的确定。

中位数常与其它分位数结合起来描述分布的特征,在实际工作中

更为常用。

百分位数还可以用来描述变量值的离散趋势(四分位数间距)。

3.同一资料的标准差就是否一定小于均数?

不一定。

同一资料的标准差的大小与均数无关,主要与本资料的变异度有关。

变异大,标准差就大,有时比均数大;

变异小,标准差小。

4.测得一组资料,如身高或体重等,从统计上讲,影响其标准差大小的因素有哪些?

(1)样本含量的大小,样本含量越大,标准差越稳定。

(2)分组的多少

(3)分布形状的影响,偏态分布的标准差较近似正态分布大

(4)随机测量误差大小的影响

(5)研究总体中观察值之间变异程度大小

5.正态分布﹑标准正态分布与对数正态分布在概念上与应用上有何异同?

(1)概念上:

①相同点:

正态分布、标准正态分布与对数正态分布都就是变量的连续型分布。

其特征就是:

分布曲线在横轴上方,略呈钟型,以均数为中心,两边对称,均数处最高,两边逐渐减小,向外延伸,不与横轴相交。

②相异点:

表示方法不同,正态分布用N(µ

σ2)表示,标准正态分布用N(0,1)表示,对数正态分布N(μlgX,σ2lgX)表示。

(2)应用上:

正态分布、对数正态分布都可以转换为标准正态分布。

标准正态分布就是标准正态变量u的分布,标准正态曲线下的面积唯一的由u决定,给应用带来极大方便。

对医学资料呈偏态分布的数据,有的经对数变换后服从正态分布。

正态分布、对数正态分布可描述变量值的分布特征,可用于正常值范围估计与质量控制等。

正态分布就是很多统计方法的理论基础。

6.医学中参考值范围的含义就是什么?

确定的原则与方法就是什么?

含义:

参考值范围亦称正常值范围,它就是指特定健康状况人群(排除了有关疾病与因素对所研究指标有影响的所谓“正常人”不同于“健康人”概念)的解剖、生理、生化等数据绝大多数人的波动范围。

(2)原则:

①抽取有代表性的足够例数的正常人群样本,样本分布越接近总体,所得结果越可靠。

一般认为样本含量最好在100例以上,以能得到一个分布较为稳定的样本为原则。

②对选定的正常人进行准确而统一的测定,保证测定数据可靠就是确定正常值范围的前提。

③判定就是否要分组(如男女、年龄、地区等)确定正常值范围。

④决定取双侧范围值还就是单侧范围值。

⑤选择适当的百分范围

⑥确定可疑范围

⑦估计界值

(3)方法:

①百分位数法:

Px=L+(i/fx)(n·

②正态分布法(对数正态分布):

百分位数法用于各种分布型(或分布不明)资料;

正态分布法用于服从或近似正态分布(服从对数正态分布)的资料。

7.对称分布资料在“均数±

1、96倍标准差”的范围内,也包括95%的观察值不?

均数±

1、96倍标准差就是正态分布的分布规律,对称分布不一定就是正态分布。

计算题:

1、某地101例30~49岁健康男子血清总胆固醇值(mmol/L)测定结果如下:

4、773、376、143、953、564、234、314、715、694、124、564、375、396、305、217、225、543、935、216、515、185、774、795、125、205、104、7040743、504、694、384、896、255、324、504、633、614、444、434、254、035、854、093、354、084、795、304、973、183、975、165、105、864、795、344、244、324、776、366、384、865、553、044、553、354、874、175、855、165、094、524、384、314、585、726、554、764、614、174、034、473、043、912、704、604、095、965、484、404、555、383、894、604、473、644、345、186、143、244、903、05

(1)编制频数分布表,简述其分布特征。

①找出最大值、最小值求全距(R):

全距=最大值-最小值=7、22-2、70=4、50(mmol/L)

②求组距:

I=全距/组数=4、52/10=0、452≈0、5(mmol/L)

③分组段,划记(表1-1)

表2-6某地101例30~49岁健康男子血清总胆固醇值划记表

组段(mmol/L)划记频数

2、5~1

3、0~8

3、5~9

4、0~23

4、5~25

5、0~17

5、5~9

6、0~6

6、5~2

7、0~7、51

合计101

由表2-6可知,本例频数分布中间局多,两侧逐渐减少,左右基本对称。

表2-7某地101例30~49岁健康男子血清总胆固醇值(mmol/L)

、s计算表

血清总胆组中值频数fXfX2累计累计频数

固醇值Xf频数(实际)

2、5~2、7512、757、56310、0099

3、0~3、25826、0084、50090、0891

3、5~3、75933、75126、563180、1782

4、0~4、252397、75415、438410、4059

4、5~4、7525118、75564、063660、6535

5、0~5、251789、25468、563830、8218

5、5~5、75951、75297、563920、9109

6、0~6、25637、50234、375980、9703

6、5~6、75213、5091、1251000、9901

7、0~7、57、2517、2552、5631011、0000

478、252242、315

注:

Xu为组段上限值

(2)计算均数

、标准s、变异系数CV。

由上计算表1-2可见:

478、25/101=4、735(mmol/L)

=0、882(mmol/L)

CV=

100%=0、882/4、735

100%=18、627%

(3)计算中位数M,并与均数X比较,利用前表计算中位数M

M=L+(i/f50)(n

50%-ΣfL)

=4、5+(0、5/25)(101

50%-41)=4、69(mmol/L)

本题算术均数为4、735(mmol/L),与中位数4、69(mmol/L)很接近,这也就是资料服从正态分布的特征之一。

(4)计算P2、5及P97、5并与

±

1、96s的范围比较。

P2。

5=3、0+(0、5/8)

(101

2、5%-1)=3、095(mmol/L)

P97、5=6、5+(0、5/2)

97、5%-98)=6、619(mmol/L)

1、96S=4、735±

1、96

0、882=3、01~6、46(mmol/L)

用百分位数法求得101例30~49岁健康男子血清总胆固醇值95%分布范围3、095~6、619(mmol/L),与正态分布法求得的95%分布范围3、01~6、46(mmol/L)基本一致。

(5)分别考察

1S、

1、96S、

2、58S范围内的实际频数与理论分布就是否基本一致(表1-3)

表2-8某地101例30~49岁健康男子血清总胆固醇值理论分布与实际分布比较

血清总胆固醇实际分布理论分布

人数%%

3、85~5、627271、2968、27

3、01~6、469796、0495、00

2、46~7、0110099、0199、00

由上表,

范围内,实际分布与理论分布略有不同,而

范围内,实际分布与理论分布基本一致。

(6)现测得一40岁男子的血清总胆固醇值为6、993(mmol/L),若按95%正常值范围估计,其血清总胆固醇值就是否正常?

估计该地30~49岁健康男子中,还有百分之几的人血清总胆固醇值比她高?

前计算得95%正常值为3、01~6、46(mmol/L)现测得一40岁男子的血清总胆固醇值为6、993(mmol/L),在95%范围以外,故属于异常

u=(X-μ)/σ=(6、993-4、735)/0、882=2、56

因ф(2、56)=ф(-2、56),查表1得ф(-2、56)=0、0052

估计该地30~49健康男子中约有0、52%的人血清总胆固醇值比她高。

2.某地卫生防疫站,对30名麻疹易感儿童经气溶胶免疫一个月后,测得其得血凝抑

制抗体滴度资料如表2-9第

(1)

(2)栏。

表2-9平均滴度计算表

抗体滴度人数f滴度倒数X1lgX1flgX1

(1)

(2)(3)(4)(5)=

(2)×

(4)

1:

8280、90311、8062

166161、20417、2247

325321、50517、5257

6410641、806218、0618

12841282、10728、4288

25622562、40824、8165

51215122、70932、7093

合计3050、5730

(1)试计算其平均滴度。

由表1-4得,G=lg-1(50、5730/30)=lg-11、6858=48、5

该站30名麻疹易感儿童经气溶胶免疫一个月后,测得血凝抑制抗体平均滴度为

1:

48、50

表2-10平均滴度计算表

抗体滴度人数f滴度倒数X1lgX1flgX1

(1)

(2)(3)(4)(5)=

(2)

1﹕8280、90311、8062

1﹕166161、20417、2247

1﹕325321、50517、5257

1﹕6410641、806218、0618

1﹕12841282、10728、4288

1﹕25622562、40824、8165

1﹕51215122、70932、7093

合计3050、5730

(2)有人发现本例用抗体滴度稀释倍数与直接用滴度(原书误为倒数)算得对数值的标准差相同,为什么?

表2-11滴度对数值计算表

抗体滴度X2人数flgX2flgX2

1﹕82-0、9031-1、8062

1﹕166-1、2041-7、2247

1﹕325-1、5051-7、5257

1﹕6410-1、8062-18、0618

1﹕1284-2、1072-8、4288

1﹕2562-2、4082-4、8165

1﹕5121-2、7093-2、7093

合计30-50、5730

1)由表1-4中数据计算标准差为:

slgx1=lg-10、4444=2、7823

2)由表1-5中数据计算标准差为:

slgx2=lg-10、4444=2、7823

直接用抗体滴度的对数lgx2与稀释倍数的对数lgx1计算标准差就是相等的,因为由上表可见lgx2=lg1-lgX1=-lgx1,而lgx1与-lgx1的离散程度就是相同的,所以用抗体滴度稀释倍数与直接用滴度算得对数值的标准差就是相同的。

3.50例链球菌咽峡炎患者的潜伏期如表2-12,说明用均数、中位数或几何均数,

何者的代表性较好?

并作计算。

表2-1250例链球菌咽峡炎患者的潜伏期的中位数计算表

潜伏期(小时)病例数f累计频数

12~11

24~78

36~1119

48~1130

60~7

72~5

84~4

96~2

108~1202

合计50

本例目测频数分布为偏态分布,长尾拖向右侧,故为正偏态,宜用中位数及几

何均数表示其平均水平。

如上表,经计算中位数,几何均数、算术均数分别为:

M=54、55(小时),G=54、08(小时),

=58、56(小时)显然,算术均数受长潜伏期的影响使其偏大,中位数M与几何均数G接近,故描述链球菌咽峡炎患者潜伏期的集中趋势指标使用中位数M或几何均数G均可。

4、某市1974年为了解该地居民发汞的基础水平,为汞污染的环境监测积累资料,调查

了留住该市一年以上,无明显肝、肾疾病,无汞作业接触史的居民238人,发汞含量

如表2-13:

表2-13238人发汞含量频数计算表

发汞值人数f组中值XfXfX²

累计频数累计频率

(μmol/kg)

1、5~202、550、0125、00208、40

3、5~664、5297、01336、508636、10

5、5~606、5390、02535、0014661、34

7、5~488、5408、03468、0019481、50

9、5~1810、5189、01984、5021289、08

11、5~1612、5200、02500、0022895、80

13、5~614、587、01261、5023498、32

15、5~116、516、5272、2523598、74

17、5~018、50、00、0023598、74

19、5~21、5320、561、51260、75238100、00

合计2381699、014743、50

(1).说明此频数分布的特征:

可见发汞值的频数分布高峰位于第2个组段。

前4个组段的频数占总频数的81、5%,长尾拖向右侧,呈极度正偏态。

(2)、计算均数与中位数M,何者较大?

为什么?

何者用语说明本资料的集中位置较合适?

=1699/238=7、139(μmol/kg)

M=L+(i/f50)(n

=5、5+2/60(238

50%-86)=6、6(μmol/kg)

由计算结果得知,

其原因因为本例呈正态分布,均数计算结果受到少

数较大发汞值的影响,使得

偏向大发汞值一边、本例用中位数描述偏态资

料的集中趋势较好,它不受两端较大值与极小值的影响、

(3)、选用何种指标描述其离散程度较好?

选用四分位数间距描述其离散程度较好、

(4)、估计该地居民发汞值的95%参考值范围

本资料应选用单侧95%上界值,本例就是正偏态分布、而且样本含量较大,

n=238,保证获得一个较为稳定的分布,故采用百分位数法计算的参考值范

围较为合适、

P95=L+(i/f95)(n

95%-ΣfL)

=11、5+(2/16)(238

95%-212)=13、2625(μmol/kg)

第三章均数的抽样误差与t检验

1、标准误

2、0、05,0、01

3、假设检验,(显著性检验)

4、两总体均数不同(越有理由说明有统计学意义)

5、自由度大小

6、一就是准确度、二就是精度

7、抽样误差、样本均数、总体均数

8、总体均数估计、假设检验

9、第二类错误(Ⅱ型错误)β

1.√

9.×

12.×

13.√

16.√

17.√

18.√

19.×

20.×

21.×

22.×

1.A

4.E

5.E

6.E

7.D

9.D

11.D

12.B

13.E

14.D

15.D

16.E

17.B

19.C

20.D

21.C

问答题:

1.标准差与标准误有何区别与联系?

表3-6标准差与标准误的区别

标准差(α或s)标准误(

意义上描述一组变量值之间的离散趋势描述样本均数间的离散趋势

应用上①s越小,表示变量值围绕①

越小,表示样本均数与

均值分布越密集,说明均数总体均数越接近,说明样本

的代表性越好。

均数推断总体均数可靠性越大。

②可用

估计变量值分②可用

估计总体

布范围均数可信区间

与n的关系n越大,s越趋于稳定n越大,

越小

(2)联系

①二者均就是表示变异度大小的统计指标。

②标准误

与标准差大小成正比,与抽样例数n的平方根成反比。

③当n一定时,同一份资料,标准差越大,标准误也越大。

2.可信区间与参考值范围有何不同?

参考值范围就是指同质总体中个体变量值的分布范围,如X±

1、96s说明有95%的变量值分布在此范围内,它与标准差的大小有关,若个体变异越大,该范围越宽,分布也就越散。

而可信区间就是指在可信度为(1-α)时,估计总体参数可能存在的范围。

即从同一总体中随机抽样,当n一定时,每抽一次即可得一个样本均值,以

计算可信区间,如95%可信区间,类似的随机抽样进行一百次,平均有95次,即有95个可信区间包括了总体均数,有5次没有包括括总体均数,5%就是小概率事件,实际发生的可能性很小,因此实际应用中就认为总体均数在求得的可信区间。

这种估计方法犯错误的可能性最大不超过5%。

可信区间与标准误大小有关,标准误越大,可信区间则越大。

3.假设检验与区间估计有何联系?

假设检验与区间估计都属于统计推断的内容。

假设检验用以推断总体参数间就是否有质的区别,并可获得样本统计量,以得到相对精确的概率值。

而可信区间用于推断总体参数的大小,它不仅可用以回答假设检验的问题,尚可比假设检验提供更多的信息。

但这并不意味着用可信区间代替假设检验,因为假设检验可得到P值,比较精确地说明结论的概率保证,而可信区间只能告诉我们在某α水准上有无统计意义,却不能像P那样提供精确的概率。

因此,只有将二者有机地结合起来,相互补充,才就是完整的

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