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公衛(wèi)執(zhí)業(yè)醫(yī)師延考沖刺《衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)》考點(diǎn)速記27條

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《衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)》考點(diǎn)速記27條

1.資料的類型

(1)定量資料(計(jì)量資料):表現(xiàn)為數(shù)值大小,一般有度量衡單位。如:身高(cm)、體重(kg)、血紅蛋白(g/L)等

(2)定性資料(分類資料)

1)無序分類資料

①二項(xiàng)分類:如HIV感染情況,陽性、陰性。

②多項(xiàng)分類:如人類的ABO血型,A型、B型、AB型與O型。

2)有序分類資料:如測(cè)定某人群某血清學(xué)反應(yīng),結(jié)果可分“-”、“±”、“+”、“++”4級(jí)。

2.定量資料的假設(shè)檢驗(yàn)方法:t檢驗(yàn)、Z檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)等,等級(jí)資料:秩和檢驗(yàn)等級(jí)相關(guān)等。

3.習(xí)慣上將P≤0.05的事件,稱為小概率事件,表示在一次抽樣的實(shí)驗(yàn)或觀察中該事件發(fā)生的可能性很小,可視為不發(fā)生。

4.頻數(shù)表和頻數(shù)分布圖的主要用途是:

(1)揭示頻數(shù)分布的特征:集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)。

(2)揭示頻數(shù)分布的類型。

(3)便于發(fā)現(xiàn)極大或極小的可疑值。

5-7

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10.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布均數(shù)為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1

11-12

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24.完全隨機(jī)設(shè)計(jì)多個(gè)樣本比較的秩和檢驗(yàn)

將各組數(shù)據(jù)統(tǒng)一按由小到大的順序編秩,如遇相同數(shù)值在同一組內(nèi),可順次編秩;當(dāng)相同數(shù)值出現(xiàn)在不同組時(shí),則必須求平均秩次。

25.回歸系數(shù)b的含義自變量x改變一個(gè)單位時(shí),應(yīng)變量y平均改變b個(gè)單位。

回歸系數(shù)b>0時(shí),表示回歸直線從左下方走向右上方,即yx增大而增大;

b<0時(shí),表示回歸直線從左上方走向右下方,即y隨x增大而減小;

b=0時(shí),表示回歸直線平行于x軸,即y與x無線性依存關(guān)系。

26.直線相關(guān)是指兩個(gè)隨機(jī)變量之間呈直線趨勢(shì)的關(guān)系。

r沒有單位,取值范圍為1≤r+1。

兩變量相關(guān)的方向用r的正負(fù)號(hào)表示,即r>0表示正相關(guān);r<0表示負(fù)相關(guān)

相關(guān)系數(shù)r的絕對(duì)值大小表示相關(guān)的密切程度

︱r︱越接近1,表示兩變量間相關(guān)關(guān)系密切程度越高

︱r︱=1表示完全相關(guān),r=0表示無直線相關(guān)關(guān)系,稱零相關(guān)。

27.直線回歸與相關(guān)的區(qū)別和聯(lián)系

區(qū)別

(1)應(yīng)用不同直線回歸用于說明兩變量數(shù)量依存變化的關(guān)系,描述y如何依賴于x而變化;直線相關(guān)用于說明兩變量間的直線相關(guān)關(guān)系,此時(shí)兩變量的關(guān)系是平等的。

(2)資料要求不同:直線回歸要求應(yīng)變量y是來自正態(tài)總體的隨機(jī)變量,而x可以是來自正態(tài)總體的隨機(jī)變量,也可以是嚴(yán)密控制、精確測(cè)量的變量;相關(guān)分析則要求x,y是來自雙變量正態(tài)分布總體的隨機(jī)變量。

(3)b和r的含義不同:b表示x每改變一個(gè)單位,y平均增(減)b個(gè)單位;r說明具有直線關(guān)系的兩個(gè)變量間相關(guān)的密切程度與相關(guān)方向。

(5)取值范圍:∞<b<+∞  -1≤r≤1

(6)是否有度量衡單位不同b有度量衡單位;r無度量衡單位。

聯(lián)系

(1)對(duì)同一樣本,若同時(shí)計(jì)算b和r,其正負(fù)號(hào)是一致的。

(2)對(duì)同一樣本,b和r的假設(shè)檢驗(yàn)是等價(jià)的,二者的t值相等,即tb=tr

(3)用相關(guān)系數(shù)對(duì)回歸效果進(jìn)行評(píng)價(jià),r的平方稱為決定系數(shù)R2

它反映在應(yīng)變量y的總變異中能用xy的回歸關(guān)系解釋的比例。R2取值在0到1之間,且無單位。R2越接近于1,表明回歸方程的效果越好。

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