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完整版统计学考试

一、名词解释

1、SAS永久性数据集:

存放于本地硬盘的SAS数据集,SAS系统关闭,数据集仍然保存。

2、SAS临时性数据集:

放在SASwork目录中的数据集,SAS系统关闭,自动删除。

3、SAS程序的编写初步包括数据步、过程步。

数据步:

由一个或几个语句组成,作用是输入数据并建立SAS数据集。

过程步:

由一个或几个语句组成,作用是对已形成的SAS数据集通过调用现成的SAS过程进行统计分析、打印等处理。

4、检验功效:

指当两总体参数确有差别时,按α水准,假设检验能发现它们有差别的能力。

5、中位生存时间:

刚好有50%个体的存活期大于该时间。

二、填空题

1、SAS窗口包括编辑器窗口、日志窗口、结果输出窗口、资源管理器窗口、结果窗口。

2、SAS系统全称StatisticsAnalysisSystem。

3、SAS过程包括数据步、过程步。

4、用SAS进行基本描述,有2个基本函数:

Procmeans、Procunivariate。

5、纵向合并用set语句;横向合并用MERGE语句。

6、在inputcards语句中,如果录入字符变量,则在变量后加‘$’符号,如果是横行录入则加‘@@’符号;

7、SAS运算符**表示乘方。

8、实验设计三要素:

受试对象、处理因素、实验效应。

9、实验设计基本原则:

对照、重复、随机化。

10.方差分析用ProcANOVA模块

非参数分析用Procnparlway模块

卡方分析用Procfreq模块

线性回归用ProcReg模块

11、SAS计算样本量用Procpower模块。

三、统计分析题

t检验及t’检验

例1、为研究人尾加压素Ⅱ与高血压的关联性,某研究者做了预实验,在某个社区抽取年龄在40~60岁的10名高血压患者和10名正常血压者,用ELISA法检测病例和对照血清中的人尾加压素Ⅱ的水平,得数据如下表。

试比较高血压组和正常血压组人尾加压素Ⅱ水平是否有差别?

表110名高血压患者和10名正常血压者的人尾加压素Ⅱ水平(ng/ml)

高血压组

正常血压组

0.72

0.83

0.67

0.79

0.66

0.71

0.51

0.82

1.08

0.54

1.14

0.70

0.87

1.04

0.74

0.64

0.85

0.89

0.90

0.85

1、正态性检验TestsforNormality

n<50用W检验

n≥50用D检验

答:

本例n<50,用W检验,两组P值分别为0.8007和0.9737均>0.10,故认为两变量X符合正态分布。

2、方差齐性EqualityofVariances

F=1.92,P=0.3461,按α=0.10水准,方差齐,故按照t检验。

方差不齐按照t’检验

齐看Equal

(考试为不齐)不齐看Unequal

3、t检验结果:

t=0.44,p=0.6685,按α=0.05水准,不拒绝H0,两组样本均数差异无统计学意义。

(考试看UnequalP<0.05有统计学意义)

方差分析ANOVA

例2为研究母亲在妊娠期间的吸烟状态与婴儿出生体重的关系,国外有研究人员记录了在医院产前门诊所记录的母亲的吸烟状态,并跟踪记录了相应的婴儿的出生体重,根据吸烟情况,母亲被分为四组,分别为母亲是不吸烟者(group=1);母亲是戒烟者,孕前某段时间抽烟(group=2);母亲是吸烟者,每日吸烟少于1包(group=3);母亲是吸烟者,每日吸烟大于等于1包(group=4)。

每组出生的体重数据如下。

表2母亲不同吸烟状态下婴儿出生体重(kg)

group=1

group=2

group=3

group=4

3.4

2.6

2.7

2.8

2.8

3.3

2.8

3.1

3.1

3.7

2.6

2.6

3.4

3.2

2.1

2.2

4.2

3.5

3.8

2.8

3.8

3.3

3.3

3.2

3.5

3.4

2.8

2.6

3.3

3

2.7

2.5

3.6

3.1

2.9

 

3.2

3.2

2.6

 

3.7

 

 

 

答:

(1)正态性检验TestsforNormality当n值不是很大时,一般n<50,用W检验,本例W检验结果,四组P值均>0.10,故认为四组变量X符合正态分布。

(2)方差齐性(Levene’sTestforHomogeneityofxvariance向下找)检验结果为:

F=0.51,P=0.6808,按α=0.10水准,方差齐,满足方差分析的前提条件。

(3)方差分析结果:

F=8.29,p=0.0003,按α=0.05水准,拒绝H0,接受H1,四个总体均数不全等或全不等。

卡方检验

例3某医生观察冠心软胶囊治疗冠心病心绞痛的临床疗效。

用冠心软胶囊(治疗组)与复方丹参片(对照组)作对比治疗,以临床症状及心电图疗效等为观察指标。

所有冠心病心绞痛患者均为门诊患者,均符合世界卫生组织(WHO)制定的《缺血性心脏病的命名及诊断标准》,将患者随机分为两组,其中患者性别、年龄、病情、病程等在两组间是均衡的,两组病人临床症状改善效果见下表。

试比较两种药物治疗冠心病心绞痛的总体有效率有无差别?

表3 两组药物治疗心绞痛疗效的比较

组别

有效人数

无效人数

合计

有效率(%)

治疗组

32(28.64)

3(6.36)

35

91.43

对照组

13(16.36)

7(3.64)

20

65.00

合计

45

10

55

80.82

条件:

N>=40且T>=5看Chi-Square

N>=40且1=

该资料为定性资料,采用卡方检验。

建立假设检验

H0:

两种药物治疗冠心病心绞痛的总体有效率无差异,π1=π2。

H1:

两种药物治疗冠心病心绞痛的总体有效率有差异,π1≠π2。

α=0.05。

因本例n>40,且有一个格子的理论频数<5,需要用校正公式计算卡方值。

F=4.3313,P=0.0374,P<0.05,按α=0.05水准,拒绝H0,可以认为两种药物治疗冠心病心绞痛的临床疗效不同,可以认为冠心软胶囊治疗冠心病心绞痛的临床疗效比复方丹参片好。

等级资料的比较(单项有序)

用非参统计

Procnpar1way;

例4某研究者对肝舒贴穴位敷贴治疗肝癌肝区疼痛的临床疗效进行观察,将60例肝癌病人随机分成两组,治疗组用肝舒贴穴位敷贴,对照组应用常规治疗。

两组病人肝区疼痛缓解情况见下表

表4两种方法治疗肝癌患者肝区疼痛的效果

治疗方法

完全缓解

明显缓解

中度缓解

轻度缓解

无效

合计

肝舒贴

9

12

4

3

2

30

常规治疗

5

6

10

7

2

30

建立假设检验

H0:

两种治疗病人肝区疼痛缓解无差异。

H1:

两种治疗病人肝区疼痛缓解有差异。

双侧α=0.05。

当要比较完全随机化设计的两组资料为等级资料时,选用秩和检验,本例用Wilcoxon符号秩和检验检验,正态近似检验的结果为Z=-2.0630,双侧P=0.0391<0.05,差异有统计学意义,故两种治疗病人肝区疼痛缓解有差异。

秩次越高,效果越差,1组平均秩次25.97小于2组平均秩次的35.03,故1组效果比2组好。

该题可以用CMH方法计算行平均分检验统计量

程序中看(RowMeanScoresDiffer)

Logistic回归

非线性概率型模型

Y为分类变量,协变量为分类或连续性变量

估计协变量与Y的关联用OR及95%CI,有wald卡方检验

下表是运动和吸烟与冠心病关系的病例对照研究结果,变量赋值为:

运动(:

运动=1,不运动=0)、吸烟(:

吸烟=1,不吸烟=0)、冠心病(:

有=1,无=0)。

本研究主要探讨运动与冠心病关系

表5运动和吸烟与冠心病关系的病例对照研究的资料整理表

分析如下表(需画表格):

生存分析

例19-5为从基因遗传角度探索某恶性肿瘤的预后,研究人员收集了69名患者的生存时间,生存结局及影响因素。

变量及其赋值见表19-7,实际资料见表19-8。

试采用Cox回归模型进行分析。

表19-7变量赋值表

变量名称

因素

量化值

X1

发病年龄

X2

性别

1=男;0=女

X3

有无不良染色体

1:

有;0:

X4

基因1

1:

突变型;0:

野生型

X5

基因2

1:

突变型;0:

野生型

X6

基因3

1:

突变型;0:

野生型

Y

是否死亡

1:

死亡;0:

删失

t

生存时间

单因素Cox模型分析

表19-9单因素Cox模型分析结果

变量

参数(β)

标准误

似然比χ2

P值

RR

95%下限

95%下限

age

-0.00938

0.01918

0.2392

0.6248

0.991

0.954

1.029

gender

-1.63192

0.46016

12.5770

0.0004

0.196

0.079

0.482

chr

-0.57123

0.36487

2.4511

0.1174

0.565

0.276

1.155

gene1

-1.82919

0.53845

11.5407

0.0007

0.161

0.056

0.461

gene2

0.70885

0.38484

3.3928

0.0655

2.032

0.956

4.319

gene3

0.28990

0.38616

0.5636

0.4528

1.336

0.627

2.848

多因素Cox模型分析

procphregdata=cancer;

modelt*y(0)=agegenderchrgene1gene2gene3/risklimitsselection=stepwisesle=0.05sls=0.05;

run;

针对研究目的列出相应统计量:

genderP=0.0002<0.05RR=0.18395%可信区间0.074-0.452

gen2P=0.0328<0.05RR=2.28595%可信区间1.070-4.880

男性是女性风险的0.183倍,女性风险高。

gen2突变型比野生型死亡风险增加2.285倍。

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