常用医学统计方法上机实习题选.docx
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常用医学统计方法上机实习题选
常用医学统计方法上机实习题选
前言
卫生统计学实习的目的是让研究生在边学边实践的过程中,轻松掌握统计分析的基本内容。
掌握了这些基本内容,就可以有能力进行目前常用的统计分析工作。
方便进一步的学习。
数据的统计分析,常见资料的各种统计分析,包括:
统计描述(均数、标准差、中位数、百分位数,二项分布的概率);
参数估计(总体均数的可信区间估计、二项分布总体率的可信区间估计);
假设检验(成组和配对t检验、z检验、成组设计多个样本均数比较的方差分析及两两比较、配伍组设计的方差分析及两两比较、两组Wilcoxon秩和检验或多组秩和检验及两两比较、配对秩和检验、配伍组秩和检验及两两比较、Ridit分析、四格表资料卡方检验,R×C表卡方检验、列联表卡方检验及列联系数计算、等级资料假设检验、双向有序资料的等级相关分析);
相关回归(积差相关系数的计算及假设检验、等级相关系数的计算及假设检验、直线回归方程的计算及假设检验,利用回归方程进行统计预测和统计控制)。
均数与标准差
1.例某省的高考分数经过标准化以后,最低分为100分,最高分为900分,平均分为500分,标准差为100分。
用计算机模拟从该总体中随机抽取20名考生的分数见下表。
试计算考生分数的均数与标准差。
考生号
分数
bh
x
1
456
2
594
3
611
4
336
5
298
6
394
7
464
8
336
9
513
10
553
11
541
12
478
13
306
14
516
15
456
16
452
17
431
18
531
19
435
20
552
.sumx
答:
均数:
462.65标准差:
92.40829
软件计算过程及结果如下:
.sumx
Variable|ObsMeanStd.Dev.MinMax
-------------+--------------------------------------------------------
x|20462.6592.40829298611
统计描述
2.例从幼儿园大班随机抽取12名6周岁女童,测得身高(cm)。
试进行统计描述。
编号
身高(cm)
1
125.2
2
135.3
3
122.9
4
131.6
5
121.1
6
141.5
7
132.1
8
112.8
9
104.6
10
131.2
11
125.9
12
126.1
bh
x
1
125.2
2
135.3
3
122.9
4
131.6
5
121.1
6
141.5
7
132.1
8
112.8
9
104.6
10
131.2
11
125.9
12
126.1
.clear
.sumx
答:
样本含量:
12中位数:
125.8583标准差:
9.947998最小值:
104.6最大值:
141.5
软件计算过程及结果如下:
.sumx
Variable|ObsMeanStd.Dev.MinMax
-------------+--------------------------------------------------------
x|12125.85839.947998104.6141.5
总体均数估计
3.例某县1998年抽样调查了500户农民家庭的年化纤布消费量,得到均数为3.55米,标准差为1.03米。
试估计该县1998年农民家庭年化纤布消费量的总体均数。
.cii5003.551.03
答:
总体均数的点估计:
3.5595%双侧置信区间:
(3.459499,3.640501)m
软件计算过程及结果如下:
.cii5003.551.03
Variable|ObsMeanStd.Err.[95%Conf.Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------
|5003.55.0460633.4594993.640501
总体率估计
4.例为了解某地新生儿畸形的发生率,某单位调查了该地3009名活产新生儿,诊断出畸形者29名,占0.96%。
试估计该地活产新生儿的畸形率。
.cii300929
答:
该地活产新生儿的畸形率的95%双侧置信区间:
(0.64638%,1.3812%)
软件计算过程及结果如下:
cii300929
--BinomialExact--
Variable|ObsMeanStd.Err.[95%Conf.Interval]
-------------+---------------------------------------------------------------
|3009.0096378.001781.0064638.0138123
样本均数与总体均数的比较
5.例据大量调查知,健康成年男子脉搏的均数为72次/分,某医生在山区随机调查了25名健康成年男子,其脉搏均数为75.5次/分,标准差为6.5次/分,能否认为该山区成年男子的脉搏高于一般人群?
.ttesti2575.56.572
答:
该题样本含量小于50,运用t检验,按α=0.0500水准,t=2.6923,P=0.0127,P<0.05,拒绝假设检验H0,差异有统计学意义,可以认为该山区成年男子的脉搏高于一般人群。
软件计算过程及结果如下:
.ttesti2575.56.572
One-samplettest
------------------------------------------------------------------------------
|ObsMeanStd.Err.Std.Dev.[95%Conf.Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
x|2575.51.36.572.8169378.18307
------------------------------------------------------------------------------
mean=mean(x)t=2.6923
Ho:
mean=72degreesoffreedom=24
Ha:
mean<72Ha:
mean!
=72Ha:
mean>72
Pr(T
.
医学研究中常将受试对象配成对子,对每对中的两个受试对象分别给予两种不同的处理,观察两种处理的结果是否一致,称为配对(设计)研究。
有时以同一个受试对象先后给予两种不同的处理,观察两种处理的结果是否相同,这种配对称为自身配对。
配对设计的优点是能消除或部分消除个体间的差异,使比较的结果更能真实地反映处理的效应。
配对t检验首先计算每对结果之差值,再将差值均数与0作比较。
如两种处理的效应相同,则差值与0的差别无统计学意义。
检验假设H0为:
两种处理的效应相同,或总体差值均数为0。
配对设计的两样本均数的比较
6.例欲研究某药物对血红蛋白含量是否有影响,观察了9例患者治疗前后血红蛋白的变化,数据如下表。
试问,该药物治疗前后血红蛋白含量有无变化?
编号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
治疗前
122
113
141
123
105
124
144
115
117
治疗后
145
128
156
122
121
105
123
101
127
.ttestx1=x2
答:
该题选择两样本均数t检验,按α=0.0500水准,t=-0.4749,P=0.6475,P>0.05,不拒绝假设检验H0,差异无统计学意义,尚不能认为该药物影响血红蛋白含量。
软件计算过程及结果如下:
.ttestx1=x2
Pairedttest
------------------------------------------------------------------------------
Variable|ObsMeanStd.Err.Std.Dev.[95%Conf.Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
x1|9122.66674.23280812.69843112.9058132.4275
x2|9125.33335.7469817.24094112.0808138.5859
---------+--------------------------------------------------------------------
diff|9-2.6666675.6149616.84488-15.6147910.28145
------------------------------------------------------------------------------
mean(diff)=mean(x1-x2)t=-0.4749
Ho:
mean(diff)=0degreesoffreedom=8
Ha:
mean(diff)<0Ha:
mean(diff)!
=0Ha:
mean(diff)>0
Pr(T
数据录入格式
编号
治疗前
治疗后
bh
x1
x2
1
122
145
2
113
128
3
141
156
4
123
122
5
105
121
6
124
105
7
144
123
8
115
101
9
117
127
两个样本均数比较(成组设计)
7.例欲研究某药物对血红蛋白含量是否有影响,把18例患者随机分为实验组(用该药物治疗)和对照组(用对血红蛋白无影响的标准药物治疗),每组各9例,治疗后两组患者血红蛋白含量如下表。
试问,该药物是否影响血红蛋白含量?
实验组
122
113
141
123
105
124
144
115
117
对照组
148
129
156
122
121
105
123
100
126
答:
该题选用两样本均数t检验,按α=0.0500水准,t=-0.3952,P=0.6979,P>0.05,不拒绝假设检验H0,差异无统计学意义,尚不能认为该药物影响血红蛋白含量。
.ttestx,by(g)
数据录入格式
编号
分组
测量值
bh
g
x
1
1
122
2
1
113
3
1
141
4
1
123
5
1
105
6
1
124
7
1
144
8
1
115
9
1
117
1
2
148
2
2
129
3
2
156
4
2
122
5
2
121
6
2
105
7
2
123
8
2
100
9
2
126
答:
该题选用两样本均数t检验,按α=0.0500水准,t=-0.3952,P=0.6979,P>0.05,不拒绝假设检验H0,差异无统计学意义,尚不能认为该药物影响血红蛋白含量。
软件计算过程及结果如下:
.ttestx,by(g)
Two-samplettestwithequalvariances
------------------------------------------------------------------------------
Group|ObsMeanStd.Err.Std.Dev.[95%Conf.Interval]
---------+--------------------------------------------------------------------
1|9122.66674.23280812.69843112.9058132.4275
2|9125.55565.96077717.88233111.81139.3011
---------+--------------------------------------------------------------------
combined|18124.11113.56351215.1187116.5928131.6295
---------+--------------------------------------------------------------------
diff|-2.8888897.310782-18.3870512.60928
------------------------------------------------------------------------------
diff=mean
(1)-mean
(2)t=-0.3952
Ho:
diff=0degreesoffreedom=16
Ha:
diff<0Ha:
diff!
=0Ha:
diff>0
Pr(T
多个样本均数比较(成组设计)
8.例欲研究药物A、B对血红蛋白含量是否有影响,把15例患者随机分为A药组(用A药物治疗)、B药组(用B药物治疗)和对照组(用安慰剂治疗),每组各5例,治疗后各组患者血红蛋白含量如下表。
试问,药物A、B是否影响血红蛋白含量?
A药组
122
113
141
123
105
B药组
144
126
156
122
121
对照组
101
111
113
100
101
数据录入格式
编号
组别
测量值
.onexg,tb
bh
gr
x
1
1
122
2
1
113
3
1
141
4
1
123
5
1
105
1
2
144
2
2
126
3
2
156
4
2
122
5
2
121
1
3
101
2
3
111
3
3
113
4
3
100
5
3
101
答:
该例题运用方差分析(F检验),按α=0.0500水准,经方差分析,P=0.0112,P<0.05,拒绝假设检验H0,差异有统计学意义,故可认为总体均数不相等,即A药组、B药组及安慰剂组对血红蛋白含量影响不完全相同;组次1与2,1与3(即A药物分别与B药物和安慰剂)比较,P=0.369,P=0.209,P>0.05,不拒绝假设检验H0,差异无统计学意义;组次2与3(即B药物和安慰剂)比较,P=0.010,P<0.05,拒绝假设检验H0,差异有统计学意义,可以认为B药物和对照组相比较对血红蛋白含量的影响不同。
软件计算过程及结果如下:
.onexg,tb
|Summaryofx
gr|MeanStd.Dev.Freq.
------------+------------------------------------
1|120.813.4610555
2|133.815.4983875
3|105.26.26099035
------------+------------------------------------
Total|119.9333316.67533115
AnalysisofVariance
SourceSSdfMSFProb>F
------------------------------------------------------------------------
Betweengroups2050.5333321025.266676.680.0112
Withingroups1842.412153.533333
------------------------------------------------------------------------
Total3892.9333314278.066667
Bartlett'stestforequalvariances:
chi2
(2)=2.7072Prob>chi2=0.258
Comparisonofxbygr
(Bonferroni)
RowMean-|
ColMean|12
---------+----------------------
2|13
|0.369
|
3|-15.6-28.6
|0.2090.010
配伍组设计多个样本均数比较
9.例为研究药物A、B对血红蛋白含量是否有影响,把15例患者根据性别、年龄、文化程度等因素分为5个区组,即每个区组的3个人性别相同、年龄和文化程度相近,再把每个区组的3个人随机分配到A药组(用A药物治疗)、B药组(用B药物治疗)和对照组(用安慰剂治疗)中。
治疗后各组患者血红蛋白含量如下表。
试问,药物A、B是否影响血红蛋白含量?
区组号
1
2
3
4
5
A药组1
122
113
141
123
105
B药组2
144
126
156
122
121
对照组3
103
110
115
100
101
数据录入方法
区组
组别
血红蛋白含量
.anovaxpwgr
.reg
pw
gr
x
1
1
122
1
2
144
1
3
103
2
1
113
2
2
126
2
3
110
3
1
141
3
2
156
3
3
115
4
1
123
4
2
122
4
3
100
5
1
105
5
2
121
5
3
101
答:
该题选用方差分析(F检验),按α=0.0500水准,经方差分析,F=17.61,P=0.0012,P<0.05,拒绝假设检验H0,差异有统计学意义,故可认为三种处理效果不完全相同,即至少又两个不同。
软件计算过程及结果如下:
anovaxpwgr
Numberofobs=15R-squared=0.8831
RootMSE=7.46659AdjR-squared=0.7955
Source|PartialSSdfMSFProb>F
-----------+----------------------------------------------------
Model|3369.733336561.62222210.070.0023
|
pw|1406.44351.66.310.0136
gr|1963.333332981.66666717.610.0012
|
Residual|446855.75
-----------+----------------------------------------------------
Total|3815.7333314272.552381
reg
Source|SSdfMSNumberofobs=15
-------------+------------------------------F(6,8)=10.07
Model|3369.733336561.622222Prob>F=0.0023
Residual|446855.75R-squared=0.8831
-------------+------------------------------AdjR-squared=0.7955
Total|3815.7333314272.552381RootMSE=7.4666
------------------------------------------------------------------------------
x|Coef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
pw|
2|-6.6666676.096447-1.090.306-20.72517.391765
3|14.333336.0964472.350.047.274901228.39177
4|-86.096447-1.310.226-22.058436.058432
5|-146.096447-2.300.051-28.05843.0584321
|
gr|
2|134.7222882.750.0252.11038523.88961
3|-154.722288-3.180.013-25.88961-4.110385
|
_cons|123.66675.10065424.250.000111.9045135.4288
---------------------------------------------------------------------------
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