- 2022-08-13 发布 |
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文档介绍
医学统计学考题
《医学统计学习题》一、名词解释题:(20分)1、总体:根据研究目的确定的同质的观察单位其变量值的集合。2、计量资料:又称为定量资料,指构成其的变量值是定量的,其表现为数值大小,有单位。3、抽样误差:由于抽样造成的统计量与参数之间的差别,特点是不能避免的,可用标准误描述其大小。4、总体均数的可信区间:按一定的概率大小估计总体均数所在的范围(CI)。常用的可信度为95%和99%,故常用95%和99%的可信区间。二、选择题:(20分)1、某地5人接种某疫苗后抗体滴度为:1:20、1:40、1:80、1:160、1:320。为求平均滴度,最好选用:A、中位数B、几何均数C、算术平均数D、平均数2、为了直观地比较化疗后相同时间点上一组乳癌患者血清肌酐和血液尿素氮两项指标观察值的变异程度的大小,可选用的变异指标是:A、标准差B、标准误C、相关系数D、变异系数3、某疗养院测得1096名飞行员红细胞数(万/mm2),经检验该资料服从正态分布,其均数值为414.1,标准差为42.8,求得的区间(414.1-1.96×42.8,414.1+1.96×42.8),称为红细胞数的:A、99%正常值范围B、95%正常值范围C、99%可信区间D、95%可信区间4、某医院一年内收治202例腰椎间盘后突病人,其年龄的频数分布如下:年龄(岁)10~20~30~40~50~60~人数6405085201\n为了形象表达该资料,适合选用:A、线图B、条图C、直方图D、圆图5、有资料如下表:甲、乙两个医院某传染病各型治愈率病型患者数治愈率(%)甲乙甲乙普通型30010060.065.0重型10030040.045.0暴发型10010020.025.0合计50050048.045.0由于各型疾病的人数在两个医院的内部构成不同,从内部看,乙医院各型治愈率都高于甲医院,但根据栏的结果恰好相反,纠正这种矛盾现象的统计方法是:A、重新计算,多保留几位小数B、对率进行标准化C、对各医院分别求平均治愈率D、增大样本含量,重新计算4.率的标准化 当2组定性资料的内部构成明显不同时,不宜直接比较2组的总率(即平均率),否则有时会出现究结果与整体结果相矛盾的现象。 [例1.3.9] 仔细观察表1.3.7,不难发现:乙医院各型治愈率都高于甲医院,但合计的结果却正好相反;当统一标准后再进行计算,这种矛盾的现象便会消失,如表1.3.7所示。这里所用的方法称为直接标准化法。具体方法见表1.3.8及其后的内容。 表1.3.7 甲、乙2医院某传染病各型治愈率━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 病人数 治愈数 治愈率(%)病 型 ━━━━━━━━━ ━━━━━━━━━ ━━━━━━━━━━\n 甲 乙 甲 乙 甲 乙━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━普通型 300 100 180 65 60.0 65.0重 型 100 300 40 135 40.0 45.0暴发型 100 100 20 25 20.0 25.0 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 合计 500 500 240 225 48.0 45.0━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 表1.3.8 对表1.3.7资料用直接标准化法进行标准化所需的数值━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 标准病 治愈率(%) 预期治愈率(%)病 型 ━━━━━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━ 人 数 甲 乙 甲 乙 (1) (2) (3) (4)=(1)×(2) (5)=(1)×(3)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━普通型 400 60.0 65.0 240 260重 型 400 40.0 45.0 160 180暴发型 200 20.0 25.0 40 50 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 合计 1000 ┅ ┅ 440 490\n━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━注:表中选择的标准病人数分别为甲、乙2医院各型病人数之和。 根据表1.3.8的最后2栏数据,可求得甲、乙2两医院标准化治愈率P1、P2分别为: P1=(440/1000)×100%=44%; P2=(490/1000)×100%=49%。 [结论] 显然,乙医院标准化后的治愈率与各型治愈率都高于甲医院,但这诸别在统计学上是否有显著意义,还需对2个总体标准化治愈率进行显著性检验。2总体标准化率的假设检验 2样本标准化率虽然不等,但这可能是由于抽样误差所致。为了排除其影响,必须进行假设检验。检验统计量按式(1.3.28)计算,该式的分母称为2标准化率之差的标准误差,按式(1.3.29)计算。 (1.3.28) (1.3.29) 式(1.3.28)中的U~N(0,1),即拒绝域为:U≥Uα,P≤α。当α=0.05时,U0.05=1.96;当α=0.01时,U0.01=2.576。 [例1.3.9] 根据上例求得的2个样本标准化率,推断它们所代表的2总体标准化率之间的是否有显著差别。 [分析与解答] H0:2总体标准化率相等,H1:2总体标准化率不等,α=0.05。 表1.3.9 对表1.3.7资料进行直接标准化后再作假设检验所需的中间结果━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n 病人数 两医院治愈 合 并 N2iPci(1-Pci)(1/n1i+1/n2i)病 型 ━━━━━━━━ 即: 甲 乙 合计 人数之合计 治愈率 (4)2(6)[1-(6)][1/(2)+1/(3)] n1i n2i Ni Pci(1) (2) (3) (4) (5) (6)=(5)/(4) (7)━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━普通型 300 100 400 245 0.6125 506.333333重 型 100 300 400 175 0.4375 525.000000暴发型 100 100 200 45 0.2250 139.500000 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 合计 500 5001000 465 ... 1170.833333━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 利用表1.3.8中的有关数据和前例的结果,代入式(1.3.29)和式(1.3.28),得:Sp1-p2==0.034217, U=1.46 因为U=1.46查看更多