卫生统计学复习题(20210923183233).pdf

卫生统计学是一门应用广泛的学科，它涉及到医学研究和公共卫生领域的数据分析。以下是对题目中涉及的知识点的详细解释： 1. 统计工作的基本步骤包括设计、收集、整理和分析资料，这四个步骤是统计研究的基础流程。 2. 样本是从总体中随机抽取有代表性的一部分，用于反映总体的特征。 3. 在实际工作中，系统误差、测量误差和抽样误差都是不可避免的，它们都会影响数据的准确性。 4. 对于正态分布，μ确定后，δ（标准差）越大，正态曲线越平缓。 5. 抽样误差是指样本统计量与总体参数之间的差异，是随机性的体现。 6. 治疗效果判定资料通常属于等级资料，因为它涉及不同程度的改善或恶化。 7. 平均数适用于分析计量资料，即数值型数据。 8. 对于正态或近似正态分布的资料，通常使用算术均数来描述平均水平。 9. 对于正偏峰的资料，几何均数通常小于算术均数。 10. 原始数据加上不为0的常数，x值会变，但变异系数CV不变。 11. 血清学滴度资料通常用几何均数来表示平均水平，因为它可以处理比例或比率数据。 12. 变异系数CV是最常用的表示变量值变异情况的指标，其数值可大于1或小于1。 13. CV的值可能不等于零，表示数据的相对变异程度。 14. 对于对数正态分布的数据，确定99%正常值范围时，应使用lg-1( x +2.58Slgx)公式。 15. CV小表示样本均数估计总体均数的可靠性大。 16. 在假设检验中，较低的检验水准（如α = 0.20）对应的第二类错误（β）通常较大，而较高的检验水准（如α = 0.01）对应的第二类错误较小。 17. 方差分析中，P<0.05意味着结果在统计学上有显著差异，但并不意味着所有样本均数都不相等，可能是不全等。 18. 正态性检验中，按α = 0.10水准拒绝原假设的错误概率为β，且β的具体值未知。 19. 完全随机设计资料的方差分析中，SS总等于SS组内加SS组间，这是方差分析的基本假设。 20. 增大样本含量可以减少抽样误差，从而提高统计推断的精度。 21. 可信区间是指以一定的置信水平（1-α）认为包含未知总体参数的范围，其含义是总体参数落在该区间的概率为1-α。 22. t检验中，P值越小，拒绝原假设的理由越充分，意味着两总体均数差异的统计意义越大，不是实际差异越大。 23. 要同时减小Ⅰ类错误（假阳性）和Ⅱ类错误（假阴性），通常需要增加样本量。 以上知识点涵盖了统计学的基本概念，如统计步骤、样本抽取、误差类型、正态分布特性、统计量的使用、数据变异性的衡量、假设检验、方差分析以及可信区间的理解。这些知识对于理解和应用卫生统计学至关重要。