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衛生統計學課后思考題答案-文庫吧

2026-05-25 17:01 本頁面

【正文】速度、平均發展速度與平均增長速度。第六章總體均數和總體率的估計樣本均數的標準誤的意義是什么？答：反映抽樣誤差的大小。越大，樣本均數的分布越分散，樣本均數與總體均數差別越大，由樣本均數估計總體均數的可靠性就越小；反之，樣本均數分布就越集中，樣本均數與總體均數差別就越小，由樣本均數估計總體均數可靠性就越大。標準誤與標準差有何區別？答：① 意義不同：標準差：表示觀測值的變異程度標準誤：反映抽樣誤差的大小② 用途不同：標準差：確定醫學參考值范圍標準誤：用于統計推斷（參數估計、假設檢驗）③ 公式不同：標準差：標準誤：正常值范圍與總體均數的可信區間有何區別？答：（1）意義不同：總體均數的可信區間是按預先給定的概率，確定的未知參數的可能范圍；正常值范圍是描述“正常人”的解剖、生理、生化、某項指標的波動范圍（2）公式不同可信區間：σ已知：或 σ未知但 n ≥50：或 σ未知：正常值范圍：正態分布：或偏態分布：PX ~ P100X（3）用途不同：總體均數的可信區間是用于估計總體均數；正常值范圍是用于判斷觀察對象的某項指標正常與否。二項分布、Poisson分布與正態分布之間有何區別與聯系？答：區別：二項分布和Poisson分布是離散型概率分布，用概率函數描述其分布狀況；而正態分布是連續性概率分布，用密度函數描述其分布狀況。聯系：Poisson分布可以看作是發生概率π很小而觀察例數n很大的二項分布；在λ20時，Poisson分布的平均計數近似正態分布；在n較大，且nπ與n（1π）均大于5時，二項分布接近于正態分布。第七章假設檢驗假設檢驗的意義何在？應用假設檢驗時要注意哪些問題？答：意義：用樣本指標估計總體指標，其結論有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要進一步加以檢驗和證實。通過假設檢驗來分析樣本指標和總體指標之間是否存在顯著差異，從而作出判斷是否接受原假設。應用假設檢驗時注意的問題：1應有嚴密的研究設計，即總體應有同質性，樣本應有代表性及組間具有可比性； 2正確理解a水準和P值的意義，P值越小，越有理由拒絕H0，而a是說明P值小到何種程度才拒絕H0； 3正確理解結論的統計學意義，有統計學意義并不一定有實際意義； 4假設檢驗的結論不能絕對化。答：（1）由抽樣誤差所致（2）由于兩樣本均數來自不同的總體，這兩不同的總體參數之間存在顯著性差異。假設檢驗與區間估計有何區別及聯系？答：區別：（1）可信區間用于說明量的大小，即推斷總體均數的范圍；假設檢驗用于推斷質的不同，即判斷兩總體均數是否不同；（2）可信區間比假設檢驗可提供更多的信息：可信區間不但能回答差別有無統計學意義，而且還能提示差別有無實際的專業意義。聯系：可信區間亦可回答假設檢驗的問題：可信區間包含H0，按a水準，不拒絕H0；若不包含H0，則按a水準，拒絕H0，接受H1。I型錯誤與II型錯誤的區別及聯系何在？檢驗效能的含義是什么？答：（1）區別：I型錯誤是H0實際上是成立的，但由于抽樣的原因，拒絕了H0，稱“棄真”，概率用a表示；II型錯誤是實際上是不成立的，但假設檢驗沒有拒絕它，稱“取偽”，概率用b 表示。聯系：當樣本含量固定時，a增大，b減小；反之亦然；若同時減小a和b，則只能增大樣本含量。（2）檢驗效能的含義：當兩總體參數確實有差別時，按a水準能夠發現這種差別的能力。怎樣正確運用單側檢驗和雙側檢驗？答：首先應考慮所要解決問題的目的，根據專業知識來確定。若從專業知識判斷一種方法的結果不可能低于或高于另一種方法的結果時，可用單側檢驗；尚不能從專業知識判斷兩種結果誰高誰低時，則用雙側檢驗。第八章 t檢驗兩樣本均數比較時為什么要做統計檢驗？答：兩樣本均數分別代表的總體均數m1與m2相等時，也可能會因抽樣誤差而導致兩樣本均數不相等，因此需要做統計檢驗。兩樣本均數檢驗比較的t檢驗中，什么情況下做單側檢驗？什么情況下做雙側檢驗？答：若從專業知識判斷一種方法的結果不可能低于或高于另一種方法的結果時，可用單側檢驗；尚不能從專業知識判斷兩種結果誰高誰低時，則用雙側檢驗。t檢驗要求滿足哪些基本條件？答：（1）資料服從正態分布（2）方差齊性（3）未知且 n 較小（n50）在兩樣本t檢驗，如果方差不齊，但兩組樣本量相同并且很大，能否忽略t檢驗對方差不齊的要求？答:能。n1和n2均大于50時，可不必做方差齊性檢驗；若兩總體方差不具有齊性，可采用t’或者進行變量轉換或者用秩和檢驗來處理。對樣本均數與某已知的總體均數或兩樣本均數的差別做統計檢驗，可信區間與t檢驗有什么關系？答：可信區間包含H0，按a水準，不拒絕H0；若不包含H0，則按a水準，拒絕H0，接受H1。第九章方差分析為什么不能用兩兩比較的

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