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2017年口腔助理医师考试《预防医学》复习讲义:第二章医学统计学方法_第2页

考试网   2017-01-18   【

  三、Poisson分布资料

  1.单样本资料与总体比较:

  1)观察值较小时:用确切概率法进行检验。

  2)观察值较大时:用正态近似的U检验。

  2.两个样本比较:用正态近似的U检验。

  配对设计或随机区组设计

  四、两组或多组计量资料的比较

  1.两组资料:

  1)大样本资料或配对差值服从正态分布的小样本资料,作配对t检验

  2)小样本并且差值呈偏态分布资料,则用Wilcoxon的符号配对秩检验

  2.多组资料:

  1)若大样本资料或残差服从正态分布,并且方差齐性,则作随机区组的方差分析。如果方差分析的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:LSD检验,Bonferroni检验等)进行两两比较。

  2)如果小样本时,差值呈偏态分布资料或方差不齐,则作Fredman的统计检验。如果Fredman的统计检验为有统计学意义,则进一步作统计分析:选择合适的方法(如:用Wilcoxon的符号配对秩检验,但用Bonferroni方法校正P值等)进行两两比较。

  五、分类资料的统计分析

  1.四格表资料

  1)b+c>40,则用McNemar配对χ2检验或配对边际χ2检验

  2)b+c£40,则用二项分布确切概率法检验

  2.C×C表资料:

  1)配对比较:用McNemar配对χ2检验或配对边际χ2检验

  2)一致性问题(Agreement):用Kap检验

  变量之间的关联性分析

  六、两个变量之间的关联性分析

  1.两个变量均为连续型变量

  1)小样本并且两个变量服从双正态分布,则用Pearson相关系数做统计分析

  2)大样本或两个变量不服从双正态分布,则用Spearman相关系数进行统计分析

  2.两个变量均为有序分类变量,可以用Spearman相关系数进行统计分析

  3.一个变量为有序分类变量,另一个变量为连续型变量,可以用Spearman相关系数进行统计分析

  七、回归分析

  1.直线回归:如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,则直线回归(单个自变量的线性回归,称为简单回归),否则应作适当的变换,使其满足上述条件。

  2.多重线性回归:应变量(Y)为连续型变量(即计量资料),自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,可以作多重线性回归。

  例题:

  1. 以下五个问题中,最符合调查问卷设计要求的是

  A.你一个月工资多少?

  B.你一个月吃多少克盐?

  C.你是否有婚外恋:①有 ②无

  D.你和你的妈妈认为女孩几岁结婚比较好?

  E.如果只生一个孩子,你希望孩子的性别是:①女 ②男 ③男女均可

  [参考答案]E.如果只生一个孩子,你希望孩子的性别是:①女 ②男 ③男女均可

  2.普查是一种全面调查的方法,与抽样调查相比,叙述正确的是

  A.确定对象较为简单

  B.适于发病率较低疾病的调查

  C.不易获得反映平均水平的统计指标

  D.因涉及面广,可产生较大的抽样误差

  E.更易统一调查技术,提高调查质量

  [参考答案]A.确定对象较为简单

  3. 欲了解某地区狂犬病死亡人数上升的原因,较适宜的抽样方式为

  A.单纯随机抽样

  B.整群抽样

  C.分层抽样

  D,典型调查

  E.普查

  [参考答案]D.典型调查

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