天津醫(yī)科大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)

1、衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)第一章 緒論一，名詞解釋1. 參數(shù)：能統(tǒng)計(jì)計(jì)算出來(lái)描述總體的特征量，即總體的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。2. 總體：根據(jù)研究目的確定的同質(zhì)研究對(duì)象的全體集合。3. 同質(zhì)：除了實(shí)驗(yàn)因素外，影響被研究指標(biāo)的非試驗(yàn)因素相同被稱為同質(zhì)。4. 變異：在同質(zhì)的基礎(chǔ)上被觀察個(gè)體或單位之間的差異被稱為變異。5. 樣本：從總體中隨機(jī)抽取的部分研究對(duì)象。6. 統(tǒng)計(jì)量：由觀察資料計(jì)算出來(lái)的量，即樣本的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。7. 概率：表示一個(gè)事件發(fā)生的可能性大小的數(shù)。（概率的統(tǒng)計(jì)定義：在一定條件下，重復(fù)做n次試驗(yàn)，nA為n次試驗(yàn)中事件A發(fā)生的次數(shù)，如果隨著n逐漸增大，頻率nA/n逐漸穩(wěn)定在某一數(shù)值p附件，則數(shù)值p稱為事件A在該條件下發(fā)

2、生的概率。）8. 抽樣誤差：由抽樣造成的樣本均數(shù)與總體均數(shù)或各樣本均數(shù)之間的差異。二，問(wèn)答題。1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本步驟有哪些？答：統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門(mén)處理數(shù)據(jù)中變異性的科學(xué)與藝術(shù)，它包括收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、解釋數(shù)據(jù)，以及表達(dá)數(shù)據(jù)。2. 總體與樣本的區(qū)別與關(guān)系？答：區(qū)別：樣本是總體的一部分，聯(lián)系：如果樣本的均衡性較好，就能夠代表總體的特征。3. 抽樣誤差產(chǎn)生的原因有哪些？可以避免抽樣誤差嗎？答：一，個(gè)體差異引起；二，抽樣方法引起。抽樣誤差不能避免，但可以隨著樣本含量的增大而減小。4. 何為概率及小概率事件？答：概率是指在一定條件下，重復(fù)做n次試驗(yàn)，nA為n次試驗(yàn)中事件A發(fā)生的次數(shù)，如果隨著n逐漸增大，頻率

3、nA/n逐漸穩(wěn)定在某一數(shù)值p附件，則數(shù)值p稱為事件A在該條件下發(fā)生的概率。小概率事件是指習(xí)慣上將P=0.05或P=0.01稱為小概率事件，表示某事件發(fā)生的可能性很小。第二章 定量資料的統(tǒng)計(jì)描述一， 名詞解釋1. 頻數(shù)：對(duì)一個(gè)隨機(jī)事件進(jìn)行反復(fù)觀察，其中某變量值出現(xiàn)的次數(shù)被稱為頻數(shù)。2. 方差：用來(lái)度量隨機(jī)變量和數(shù)學(xué)期望（即均值）之間的偏離程度。3. 標(biāo)準(zhǔn)差：也稱均方差，是各數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的距離的平均數(shù)。4. 中位數(shù)：是指將原始觀察值從小到大或從大到小排序后，位次局中的那個(gè)數(shù)。5. 幾何均數(shù)：變量對(duì)數(shù)值的算數(shù)均數(shù)的反對(duì)數(shù)。6. 四分位間距：百分位數(shù)P75和百分位數(shù)P25之差。7. 正偏態(tài)分布：偏態(tài)

4、分布是相對(duì)于正態(tài)分布而言的，如果頻數(shù)分布的高峰向左偏移，長(zhǎng)尾向右側(cè)延伸為正偏態(tài)分布也叫右偏態(tài)分布。8. 負(fù)偏態(tài)分布：偏態(tài)分布是相對(duì)于正態(tài)分布而言的，如果頻數(shù)分布的高峰向右偏移，長(zhǎng)尾向左延伸則成負(fù)偏態(tài)分布，也叫左偏態(tài)分布。9. 變異系數(shù)：是衡量資料中各觀測(cè)值變異程度的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，用標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值來(lái)表示。二， 問(wèn)答題。1. 描述數(shù)值變量資料集中趨勢(shì)的指標(biāo)有哪些？其適用范圍有哪些？答：常見(jiàn)的包括算術(shù)均數(shù)、幾何均數(shù)、中位數(shù)。相同點(diǎn)：算數(shù)均數(shù)和中位數(shù)都適用于正態(tài)分布的資料。不同點(diǎn)：幾何均數(shù)適用于可經(jīng)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換為對(duì)稱分布的資料；中位數(shù)適用于各種分布的資料，常用于描述偏鋒分布的資料。2. 描述數(shù)值變量資

5、料離散趨勢(shì)的指標(biāo)有哪些？其適用范圍有何異同？答：常見(jiàn)的包括：極差、四分位間距、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)。適用范圍相同點(diǎn)：極差和四分位間距可用于各種資料的分布；方差和標(biāo)準(zhǔn)差適用于對(duì)稱分布，特別是正態(tài)分布的資料。不同點(diǎn)：極差易受樣本含量的影響，很不穩(wěn)定；四分位間距特別適用偏鋒分布資料；變異系數(shù)適用于量綱不同的變量間，或均數(shù)差別較大的變量間變異程度的比較。衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)課本第二章習(xí)題，第3題答案該資料最大值為一不確定值，根據(jù)此特點(diǎn)，宜用中位數(shù)和四分位數(shù)間距進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述。M=16.5（天）；P25=15（天）；P75=20（天）；Q=20-15=5（天）。第三章 定性資料的統(tǒng)計(jì)描述一，名詞解釋1. 率：指某

6、現(xiàn)象實(shí)際發(fā)生數(shù)與可能發(fā)生該現(xiàn)象的觀察單位總數(shù)之比，用以說(shuō)明某現(xiàn)象發(fā)生的頻率或強(qiáng)度。2. 構(gòu)成比：是指事物內(nèi)部某一組成部分觀察單位數(shù)與事物內(nèi)部各組成部分觀察單位總數(shù)之比，常用百分?jǐn)?shù)表示。3. 相對(duì)比：是指兩個(gè)有關(guān)指標(biāo)之比，用以說(shuō)明一個(gè)指標(biāo)是另一個(gè)指標(biāo)的幾倍或幾分之幾。4. 人口金字塔：是將人口的性別和年齡資料結(jié)合起來(lái)，以圖形的方式表達(dá)人口的性別和年齡構(gòu)成。它以年齡為縱軸，人口數(shù)構(gòu)成為橫軸，左側(cè)為男，右側(cè)為女而繪制的兩個(gè)相對(duì)應(yīng)的直方圖，可以分析過(guò)去人口的出生死亡情況以及今后人口的發(fā)展趨勢(shì)。5. 標(biāo)準(zhǔn)化率：尋找一個(gè)統(tǒng)一的分布作為標(biāo)準(zhǔn)組，然后每個(gè)比較組均按該分布標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算相應(yīng)的率，所得到的率是相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)

7、組的，故稱為標(biāo)準(zhǔn)化率。6. 標(biāo)化死亡比：實(shí)際死亡人數(shù)與期望死亡人數(shù)之比。7. 期望壽命：指0歲時(shí)的預(yù)期壽命。一般用“歲”表示。即在某一死亡水平下，已經(jīng)活到X歲年齡的人們平均還有可能繼續(xù)存活的年歲數(shù)。8. 動(dòng)態(tài)數(shù)列：按時(shí)間順序?qū)⒁幌盗薪y(tǒng)計(jì)指標(biāo)（可以為絕對(duì)數(shù)，相對(duì)數(shù)或平均數(shù)）排列起來(lái)，用以觀察和比較該事物在時(shí)間上的變化和發(fā)展趨勢(shì)。三， 問(wèn)答題1. 請(qǐng)說(shuō)明頻率型指標(biāo)與強(qiáng)度型指標(biāo)的主要區(qū)別？答：主要區(qū)別：指標(biāo)的解釋不同，頻率型指標(biāo)是表示事物內(nèi)部某個(gè)組成部分所占的比重或分布，或指某現(xiàn)象發(fā)生的頻率。強(qiáng)度型指標(biāo)是指單位時(shí)間內(nèi)某現(xiàn)象發(fā)生的頻率。2. 標(biāo)準(zhǔn)化法的基本思想？答：采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成以消除某因素的內(nèi)部構(gòu)

8、成不同對(duì)總率的影響，使通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后的標(biāo)準(zhǔn)化率具有可比性。3. 請(qǐng)比較發(fā)病率和患病率的不同。答：發(fā)病率表示一定時(shí)期內(nèi)，在可能發(fā)生某病的一定人群活過(guò)的總?cè)四曛校掳l(fā)生的某病病歷數(shù)，其分子是新病歷數(shù)，分母是總?cè)四陻?shù)；患病率，又稱現(xiàn)患率，指某時(shí)點(diǎn)上受檢人數(shù)中先患某種病的人數(shù)，通常用于描述病程較長(zhǎng)或發(fā)病時(shí)間不易明確的疾病的患病情況，其分子包括新舊病例數(shù)，分母是受檢總?cè)藬?shù)。在一定的人群和時(shí)間內(nèi)，發(fā)病率和患病率有密切關(guān)系，兩者與病程（D）的關(guān)系是：PR=IR×D。4. 請(qǐng)比較死亡率與病死率的不同。答：死亡率與病死率的分子是一樣的，均表示因某病死亡的人數(shù)，但死亡率的分母是總?cè)四陻?shù)，側(cè)重反映發(fā)生的強(qiáng)度

9、，或單位時(shí)間內(nèi)死亡的概率；病死率的分母是患某病的人數(shù)，反映疾病死亡的概率。5. 應(yīng)用相對(duì)數(shù)應(yīng)注意的事項(xiàng)。答：1.理解相對(duì)數(shù)的含義不可望文生義；2.頻率型指標(biāo)的解釋要緊扣總體和屬性；3.計(jì)算相對(duì)數(shù)時(shí)分母應(yīng)有足夠數(shù)量；4.正確地合并頻率（強(qiáng)度）型指標(biāo)；5.相對(duì)數(shù)間的比較要具備可比性；6.對(duì)相對(duì)數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷。6. 應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化的注意事項(xiàng)。答：1.標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用范圍很廣，適用于“某事件的發(fā)生率”可以是治愈率，也可以是患病率，還可以是發(fā)病率、病死率等。當(dāng)某個(gè)分類變量在兩組中分布不同時(shí)，這個(gè)分類變量就成為兩組頻率比較的混雜因素，標(biāo)準(zhǔn)化法的目的就是消除這個(gè)混雜因素的影響。第四章 統(tǒng)計(jì)表與統(tǒng)計(jì)圖二，問(wèn)答題1. 依

10、次寫(xiě)出箱式圖中涉及到的各個(gè)取值。答：由大到小的次序?yàn)椋簶O大值、P75、中位數(shù)、P25和極小值。2. 直方圖中各矩形的高度等于頻數(shù)（或頻數(shù)），對(duì)嗎？ 答：對(duì)于各組距相等的情形，該說(shuō)發(fā)是對(duì)的。若某些組段的組距與多數(shù)阻段所取組距不同時(shí)，例如前者是后者的k倍，則該不等距組段的高度為頻數(shù)（頻率）除以k。確切地說(shuō)，組段對(duì)應(yīng)的面積等于頻數(shù)（頻率）。3. 統(tǒng)計(jì)表的列表原則是什么？答：一是重點(diǎn)突出，簡(jiǎn)單明了；二是主謂分明，層次清楚，符合邏輯。4. 線圖和半對(duì)數(shù)線圖的主要區(qū)別是什么？答：線圖的縱軸尺度為算術(shù)尺度，用以表示某指標(biāo)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)；半對(duì)數(shù)線圖的縱軸尺度為對(duì)數(shù)尺度，用以表示某指標(biāo)隨時(shí)間的增長(zhǎng)或減少速度。

11、第五章 常用概率分布一， 名詞解釋1. 正態(tài)分布：是一種很重要的連續(xù)型分布，以均數(shù)為中心，左右兩側(cè)對(duì)稱，靠均數(shù)兩側(cè)的頻數(shù)較多，離均數(shù)越遠(yuǎn)，頻數(shù)越少，形成鐘形分布。2. Poisson分布：是一種離散型分布，用以在單位時(shí)間、空間、面積等的罕見(jiàn)時(shí)間發(fā)生次數(shù)的概率分布。3. 二項(xiàng)分布：對(duì)只有兩種互斥結(jié)果的離散型隨機(jī)事件的規(guī)律性進(jìn)行描述的一種概率分布。4. 醫(yī)學(xué)參考值范圍：是指特定的“正?！比巳海ㄅ懦藢?duì)所研究指標(biāo)有影響的疾病和有關(guān)因素的特定人群）的解剖、生理、生化指標(biāo)及組織代謝產(chǎn)物含量等數(shù)據(jù)中大多數(shù)個(gè)體的取值所在的范圍。人們習(xí)慣用該人群中95%的個(gè)體某項(xiàng)醫(yī)學(xué)指標(biāo)的取值范圍作為該指標(biāo)的醫(yī)學(xué)參考值范圍。

12、二， 問(wèn)答題1. 醫(yī)學(xué)參考值范圍確定的方法是什么？答：百分位數(shù)法和正態(tài)分布法。2. 簡(jiǎn)述二項(xiàng)分布、Poisson分布、正態(tài)分布的區(qū)別與聯(lián)系。答：區(qū)別：二項(xiàng)分布、Poisson分布是離散型概率分布，用概率函數(shù)描述其分布狀況，而正態(tài)分布是連續(xù)型概率分布，用密度函數(shù)和分布函數(shù)描述其分布狀況。聯(lián)系：Poisson分布可以視為n很大而很小的二項(xiàng)分布。當(dāng)n很大而和1都不是很小的時(shí)候二項(xiàng)分布漸近正態(tài)分布，當(dāng)=20的時(shí)候Poisson分布漸近正態(tài)分布。3. 控制圖的基本原理。答：如果某一波動(dòng)僅僅由個(gè)體差異或隨機(jī)測(cè)量誤差所致，那么觀察結(jié)果服從正態(tài)分布；依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線下面積的分布規(guī)律性，確定出現(xiàn)概率非常小的

13、若干情況作為異常標(biāo)準(zhǔn)嗎如果出現(xiàn)相應(yīng)結(jié)果則判為異常。4. 二項(xiàng)分布的特征？答：二項(xiàng)分布圖的高峰在=n處或附近；為0.5時(shí)，圖形是對(duì)稱的；當(dāng)不等于0.5時(shí)，分布不對(duì)稱，且對(duì)同一n，離0.5愈遠(yuǎn)，對(duì)稱性愈差。對(duì)同一，隨著n的增大，分布趨于對(duì)稱。當(dāng)n時(shí)，只要不太靠近0或1，二項(xiàng)分布趨于對(duì)稱。5. Poisson分布的特征？答：（1）Poisson分布的總體均數(shù)與總體方差相等，均為。（2）當(dāng)較小時(shí)，圖形呈偏態(tài)分布；當(dāng)較大時(shí)，圖形呈正態(tài)分布。（3）Poisson分布的觀察結(jié)果具有可加性。6. 正態(tài)分布曲線的位置與形狀的特點(diǎn)？ 答：（1）關(guān)于=對(duì)稱。（2）在=處取得該概率密度函數(shù)最大值，在=±處有

14、拐點(diǎn)。（3）曲線下面積為1。（4）決定曲線在橫軸上的位置，增大，曲線沿橫軸向右移；反之，減小，曲線沿橫軸向左移。（5）決定曲線的形狀，當(dāng)恒定時(shí)，越大，數(shù)據(jù)越分散，曲線越“矮胖”； 越小，數(shù)據(jù)越集中，曲線越“瘦高”。第六章 參數(shù)估計(jì)基礎(chǔ)一， 名詞解釋1. 標(biāo)準(zhǔn)誤（standard error）：樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，即均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。2. 可信區(qū)間：按一定的概率或可信度（1）用一個(gè)區(qū)間來(lái)估計(jì)總體參數(shù)所在的范圍，該范圍通常稱為參數(shù)的可信區(qū)間或者置信區(qū)間。3. t分布：在實(shí)際的工作中，往往是未知的，常用s作為的估計(jì)值，為了與變換區(qū)別，稱為t變換，統(tǒng)計(jì)量t值的分布稱為t分布。二， 問(wèn)答題1. t分布圖形的特

15、征？答：（1）單峰分布，以0為中心，左右對(duì)稱；（2）越小，t值越分散，曲線的峰部越矮，尾部越高；（3）隨著逐漸增大，t分布逐漸接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布；當(dāng)趨向時(shí)，t分布趨近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。2. 總體分布的形態(tài)和樣本含量對(duì)樣本均數(shù)的抽樣分布會(huì)產(chǎn)生何種影響？答：無(wú)論原始數(shù)據(jù)的總體分布形態(tài)如何，即對(duì)于任意分布而言，在樣本含量足夠大時(shí)，其樣本均數(shù)的分布近似于正態(tài)分布，且樣本均數(shù)的均數(shù)等于原分布的均數(shù)，樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤有公式（6-1）計(jì)算。3. 樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤的意義是什么？與原變量的標(biāo)準(zhǔn)差有何區(qū)別與聯(lián)系？答：樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤可以反映樣本均數(shù)之間的離散程度及抽樣誤差的大小。標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)別：（1）前者表示均數(shù)

16、變異的指標(biāo)，后者是表示觀察值變異的指標(biāo)。（2）用途不同，標(biāo)準(zhǔn)差與均數(shù)結(jié)合估計(jì)參考值范圍，計(jì)算變異系數(shù)，和標(biāo)準(zhǔn)誤等；標(biāo)準(zhǔn)誤用于估計(jì)參數(shù)的可信區(qū)間，進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)等。(3)它們與樣本含量n的關(guān)系不同，當(dāng)樣本含量n足夠大時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差趨向穩(wěn)定，而標(biāo)準(zhǔn)誤隨的增大而減小。聯(lián)系：當(dāng)樣本量n一定時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)誤隨標(biāo)準(zhǔn)差的大小而變化。4. 用同一個(gè)樣本統(tǒng)計(jì)量分別估計(jì)總體參數(shù)的95%置信區(qū)間和99%置信區(qū)間，哪一個(gè)估計(jì)的精度更好？為什么？答：95%置信區(qū)間的精度要好于99%置信區(qū)間。因?yàn)橹眯哦然蛑眯潘接?5%提高到99%時(shí)，置信區(qū)間由窄變寬，估計(jì)的精度下降。5. 滿足什么條件時(shí)可以采取正態(tài)近似法估計(jì)總體概率的置信區(qū)間？答

17、：當(dāng)n足夠大，且樣本頻率p和1p均不太小時(shí)，如np與n(1p)均大于5時(shí)，可用正態(tài)近似法求總體概率的置信區(qū)間。6. 參考值范圍與置信區(qū)間有何區(qū)別？答：區(qū)別：（1）意義不同：參考值范圍是指通知總體中包括一定數(shù)量（如95%或99%）個(gè)體值的估計(jì)范圍?？尚艆^(qū)間是指按一定的可信度來(lái)估計(jì)總體參數(shù)所在范圍。（2）計(jì)算方法不同。第七章 假設(shè)檢驗(yàn)基礎(chǔ)一， 名詞解釋1. 假設(shè)檢驗(yàn)：是用來(lái)判斷樣本與樣本，樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質(zhì)差別造成的統(tǒng)計(jì)推斷方法。統(tǒng)計(jì)推斷：是在概率論的基礎(chǔ)上依據(jù)樣本的有關(guān)數(shù)據(jù)和信息，對(duì)未知總體的質(zhì)量特性參數(shù)，做出合理的判斷和估計(jì)。2. 檢驗(yàn)效能：當(dāng)所研究的總體與H0確有差別時(shí)

18、，按檢驗(yàn)水平能夠發(fā)現(xiàn)它（拒絕H0）的概率。3. 變量變換：對(duì)資料數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)變換，使得變換后的資料符合參數(shù)方法條件的一種方法。4. 型錯(cuò)誤：如果實(shí)際情況與H0一致，僅僅由于抽樣的原因，使得統(tǒng)計(jì)量的觀察值落到拒絕域，拒絕原本正確的H0，導(dǎo)致推斷結(jié)論錯(cuò)誤，稱為型錯(cuò)誤。5. 型錯(cuò)誤：如果實(shí)際情況與H0不一致，僅僅由于抽樣的原因，使得統(tǒng)計(jì)量的觀察值落到接受域，不能拒絕原本錯(cuò)誤的H0，導(dǎo)致推斷結(jié)論錯(cuò)誤，稱為型錯(cuò)誤。二， 問(wèn)答題1. 假設(shè)檢驗(yàn)的理論依據(jù)是什么？（或者問(wèn)基本思想）答：采用邏輯上的反證法，利用“小概率思想”。小概率思想是是指概率事件（p<0.05或p<0.01）在一次試驗(yàn)中基本上不

19、會(huì)發(fā)生。反證法思想是先提出假設(shè)（檢驗(yàn)假設(shè)H0），再用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法確定假設(shè)成立的可能性大小，如可能性小，則認(rèn)為假設(shè)不成立；如可能性大，則還不能認(rèn)為假設(shè)不成立。2. 假設(shè)檢驗(yàn)的一般步驟。答：（1）根據(jù)所討論的實(shí)際問(wèn)題建立原假設(shè)H0及備擇假設(shè)H1；（2）選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，并明確其分布；（3）對(duì)預(yù)先給定的小概率，由確定臨界值；（4）由樣本值具體計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的觀察值，并作出判斷接受H0還是拒絕H0。3. 假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤之間的區(qū)別與聯(lián)系是什么？答：假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，拒絕實(shí)際上成立的H0，犯第類錯(cuò)誤，俗稱“棄真”錯(cuò)誤；不拒絕實(shí)際上并不成立的H0，范第類錯(cuò)誤，俗稱“存?zhèn)巍卞e(cuò)誤。犯第類錯(cuò)誤錯(cuò)誤的概率用表示，假

20、設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，根據(jù)研究者的要求來(lái)確定；犯第二類錯(cuò)誤的概率用表示，它只有與特定的H1結(jié)合起來(lái)才有意義。對(duì)于某一具體的檢驗(yàn)來(lái)說(shuō)，當(dāng)樣本含量n一定時(shí)，越小，越大；越大，越小。4. 檢驗(yàn)假設(shè)中P值的意義是什么？答：如果總體狀況與H0一致，統(tǒng)計(jì)量獲得現(xiàn)有數(shù)值以及更不利于H0的數(shù)值的概率。5. 如何確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)？答：檢驗(yàn)水準(zhǔn)確定需根據(jù)研究設(shè)計(jì)的類型、研究目的、變量類型及變異水平、樣本大小等諸多因素。6. 如何恰當(dāng)?shù)貞?yīng)用單側(cè)與雙側(cè)檢驗(yàn)？答：?jiǎn)蝹?cè)與雙側(cè)檢驗(yàn)的應(yīng)用首先應(yīng)考慮所要解決問(wèn)題的目的，根據(jù)專業(yè)知識(shí)來(lái)確定。若從專業(yè)知識(shí)判斷一種方法的結(jié)果不可能低于或高于另一種方法的結(jié)果時(shí)，可用單側(cè)檢驗(yàn)；在尚不能從專業(yè)知識(shí)判斷兩

21、種結(jié)果誰(shuí)高誰(shuí)低時(shí)，則用雙側(cè)檢驗(yàn)。一般認(rèn)為雙側(cè)檢驗(yàn)較保守和穩(wěn)妥。7. t檢驗(yàn)的應(yīng)用條件是什么？答：（1）隨機(jī)事件，（2）來(lái)自正態(tài)分布總體，（3）均數(shù)比較時(shí)，要求兩總體方差相等。第八章 方差分析一， 名詞解釋1. 方差分析：又稱F檢驗(yàn)，是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)變異的分解來(lái)判斷不同樣本所代表的總體均值是否相同，用于比較兩個(gè)或兩個(gè)以上均數(shù)的差別。2. 析因分析：是將兩個(gè)或多個(gè)實(shí)驗(yàn)因素的各水平進(jìn)行全面組合的實(shí)驗(yàn)，能夠分析各實(shí)驗(yàn)因素的單獨(dú)效應(yīng)、主效應(yīng)和因素間的交相呼應(yīng)。二， 問(wèn)答題1. 方差分析的基本思想是什么？答：方差分析的基本思想是把全部觀察值間的變異按設(shè)計(jì)和需要分解成兩個(gè)或多個(gè)組成部分，然后將各個(gè)部分的變異與隨

22、機(jī)誤差進(jìn)行比較，以判斷各部分的變異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2. 方差分析的應(yīng)用條件是什么？答：（1）各樣本是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本，（2）都采自正態(tài)總體，（3）各個(gè)總體方差相等。第九章 卡方檢驗(yàn)1. 卡方檢驗(yàn)的應(yīng)用條件有哪些？ 答：課本P174小結(jié)32. 卡方檢驗(yàn)的用途。答：2檢驗(yàn)常用于分類變量資料的統(tǒng)計(jì)階段。主要包括單樣本的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)；推斷兩個(gè)和多個(gè)獨(dú)立樣本頻率分布之間有無(wú)差別；分析配對(duì)設(shè)計(jì)下得到的兩個(gè)樣本頻率分布有無(wú)差異。3. 比較兩個(gè)獨(dú)立樣本頻率分布的2檢驗(yàn)，和比較兩個(gè)配對(duì)樣本頻率分布的2檢驗(yàn)在設(shè)計(jì)方法、資料整理、假設(shè)檢驗(yàn)等方面的差別是什么？答：前面針對(duì)的是“兩獨(dú)立樣本”，行合計(jì)是事先固定的；

23、而后者實(shí)質(zhì)上是一組樣本，及時(shí)可以看成兩個(gè)樣本，也是“兩個(gè)互不獨(dú)立的樣本”，樣本含量都是n，是固定的，而行合計(jì)與列合計(jì)卻是事先不確定的。前者原始數(shù)據(jù)可以表示為教材中表9-3所示的四格表形式，而后者原始數(shù)據(jù)表示為表9-9所示的四格表形式。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，前者用教材中公式9-5和公式9-7，而后者用9-9和9-10。4. 如果實(shí)驗(yàn)效應(yīng)應(yīng)用等級(jí)資料表示，欲比較兩組總體效應(yīng)間差別是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，為什么不能用2檢驗(yàn)？請(qǐng)舉例說(shuō)明。答：關(guān)鍵在于此時(shí)2檢驗(yàn)差別有統(tǒng)計(jì)意義，只能推斷兩頻率分布不同，而頻率分布不同不能說(shuō)明兩總體平均水平不同。第十章 基于秩次的非參數(shù)檢驗(yàn)一， 名詞解釋1. 參數(shù)檢驗(yàn)：凡是以特定的總體分布

24、為前提，對(duì)未知的總體參數(shù)做推斷的假設(shè)檢驗(yàn)方法。2. 非參數(shù)檢驗(yàn)：非參數(shù)檢驗(yàn)對(duì)總體分布不作嚴(yán)格限定，不受總體分布的限制，又稱任意分布檢驗(yàn)，它直接對(duì)總體分布作檢驗(yàn)。二， 問(wèn)答題1. 秩和檢驗(yàn)有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？答：其主要的優(yōu)點(diǎn)：（1）適用范圍廣：等級(jí)資料。偏態(tài)資料。當(dāng)觀察資料呈偏態(tài)或極度偏態(tài)分布而又未作變量交換，或雖經(jīng)變量變換仍未達(dá)到正態(tài)或近似正態(tài)分布時(shí)，宜用非參數(shù)檢驗(yàn)。各組離散程度相差懸殊，即方差明顯不齊，且不能通過(guò)變量變換達(dá)到齊性。個(gè)體數(shù)據(jù)偏離過(guò)大，或資料為單側(cè)或雙側(cè)沒(méi)有上限或下限。分布類型不明。初步分析。（有些醫(yī)學(xué)資料由于統(tǒng)計(jì)工作量大，可采用非參數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行初步分析，挑選其中有意義者再進(jìn)一步

25、分析。）對(duì)于一些特殊情況，如從幾個(gè)總體所獲得的數(shù)據(jù)，往往難以對(duì)其原有總體分布做出估計(jì)，在這種情況下可用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。（2）方法簡(jiǎn)便、易于理解和掌握。主要缺點(diǎn)：損失信息量，適用于參數(shù)檢驗(yàn)條件的資料用非參數(shù)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)效能降低。2. 兩組或多組有序分類資料的比較，為什么宜用秩和檢驗(yàn)而不是2檢驗(yàn)？答：指標(biāo)為等級(jí)資料，宜用多組有序變量資料的秩和檢驗(yàn)；若采用列聯(lián)表2檢驗(yàn)進(jìn)行分析，其比較的就不再是實(shí)驗(yàn)效應(yīng)，而是幾組資料的間的分布有無(wú)差別，即比較幾類資料構(gòu)成比總體上有無(wú)不同，所以不能用2檢驗(yàn)。3. 兩獨(dú)立樣本比較的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)，當(dāng)n1>10或n2n1>10時(shí)用Z檢驗(yàn)，這時(shí)檢驗(yàn)是屬于參

26、數(shù)檢驗(yàn)還是非參數(shù)檢驗(yàn)，為什么？答：屬于非參數(shù)檢驗(yàn)，因?yàn)檫@時(shí)的Z檢驗(yàn)是比較例數(shù)較小組秩和與其總體均數(shù)n(N+1)/2的差別。第十一章 兩變量關(guān)聯(lián)性分析一，名詞解釋1. 自變量：指實(shí)驗(yàn)中由于實(shí)驗(yàn)者所操縱的因素或條件。2. 因變量：指實(shí)驗(yàn)中由于實(shí)驗(yàn)變量而引起的變化和結(jié)果。3. 相關(guān)系數(shù)：又稱Pearson積距相關(guān)系數(shù)，是定量描述兩個(gè)變量間線性關(guān)系密切程度和相關(guān)方向的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。4. 線性相關(guān)：兩個(gè)變量間呈現(xiàn)線性變化趨勢(shì)的關(guān)系稱為線性相關(guān)。三， 問(wèn)答題1. 線性相關(guān)中應(yīng)注意的問(wèn)題？答：（1）樣本相關(guān)系數(shù)接近0并不意味著兩變量間一定無(wú)相關(guān)性；（2）一個(gè)變量的數(shù)值人為選定時(shí)莫作相關(guān)；（3）出現(xiàn)異常值時(shí)慎用相

27、關(guān)；（4）相關(guān)未必真存在內(nèi)在聯(lián)系；（5）分層資料盲目合并易出假象。2. Pearson積距相關(guān)與Spearman等級(jí)相關(guān)有何異同？答：Pearson積距相關(guān)與Spearman等級(jí)相關(guān)的應(yīng)用條件不同，前者要求數(shù)據(jù)服從二元正態(tài)分布，屬于參數(shù)方法；而后者可不滿足正態(tài)分布條件，為非參數(shù)法；相同點(diǎn)都是用來(lái)解決兩變量間的線性相關(guān)程度的大小，相關(guān)系數(shù)的含義、單位、取值范圍一致，且計(jì)算公式相同，不過(guò)一個(gè)直接用原始的定量數(shù)據(jù)，另一個(gè)則要用等級(jí)數(shù)據(jù)。3. 比較分類變量的兩個(gè)樣本或多個(gè)樣本的頻數(shù)分布所采用的2檢驗(yàn)與關(guān)聯(lián)性分析的2檢驗(yàn)有何異同？答：分類變量的兩樣本與多個(gè)樣本頻數(shù)分布比較的2檢驗(yàn)是對(duì)兩樣本或多個(gè)樣本比較

28、，而關(guān)聯(lián)性分析的2檢驗(yàn)卻是探討一份樣本的兩種屬性所對(duì)應(yīng)的兩個(gè)變量間的關(guān)系，研究的問(wèn)題不同、設(shè)計(jì)不同、檢驗(yàn)假設(shè)不同、意義不同、結(jié)論不同；相同的僅是計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的工具。4. 分類變量配對(duì)的2×2資料在什么情況下用McNemer2檢驗(yàn)，什么情況下用Pearson 2檢驗(yàn)？答：分類變量配對(duì)設(shè)計(jì)的2×2頻數(shù)資料若是作兩組頻數(shù)比較，則用McNemer2檢驗(yàn)，若是作兩變量間關(guān)聯(lián)性分析則用Pearson 2檢驗(yàn)？課后習(xí)題案例討論參考答案案例11-1 Pearson積距相關(guān)在對(duì)兩變量間的相關(guān)性分析的實(shí)際問(wèn)題中有廣泛的應(yīng)用，但在多數(shù)情況下，應(yīng)用者忽視了Pearson積距相關(guān)的應(yīng)用條件，把不是正態(tài)

29、分布的變量間的關(guān)系也作Pearson積距相關(guān)，例如這里的飲水中的氟含量是定量資料，是否正態(tài)分布權(quán)且不論，但骨關(guān)節(jié)炎的患病率是屬二項(xiàng)分布的分類資料，這顯然不符合Pearson積距相關(guān)的條件，這份資料實(shí)際上該作Spearman等級(jí)相關(guān)。當(dāng)然，若作者采集數(shù)據(jù)時(shí)有臨床的檢測(cè)指標(biāo)，如有關(guān)判斷是否為骨關(guān)節(jié)炎的血象指標(biāo)、某種炎癥因子的含量等，那么可采用Pearson積距相關(guān)的辦法來(lái)確定飲水中的氟含量與檢測(cè)人群的血象指標(biāo)或某種炎癥因子的含量間有無(wú)線性關(guān)系是可以的，但現(xiàn)在的數(shù)據(jù)是飲水中的氟含量與骨關(guān)節(jié)炎的患病率，對(duì)這兩個(gè)變量就不能用Pearson積距相關(guān)，應(yīng)該采用Spearman等級(jí)相關(guān)分析。案例11-2 用三

30、種藥物分別治療慢性支氣管炎患者實(shí)際上是三組獨(dú)立樣本的比較，據(jù)次不能考察關(guān)聯(lián)性和計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。案例11-3 年齡和療效都是有序變量，應(yīng)當(dāng)采用Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)，而不應(yīng)采用Pearson列聯(lián)系數(shù)。案例11-4 首先從研究設(shè)計(jì)階段，研究者應(yīng)明確研究目的是為了考察兩變量之間線性相關(guān)還是一般意義上便哦先為非獨(dú)立的關(guān)聯(lián)性，若收集到原始計(jì)量資料并欲考察其線性相關(guān)，應(yīng)首先繪制散點(diǎn)圖以判斷二者是否服從二元正態(tài)分布來(lái)決定采用Pearson相關(guān)還是Spearman相關(guān)（本例數(shù)據(jù)使用非參數(shù)相關(guān)為妥），將計(jì)量資料轉(zhuǎn)化為二分類數(shù)據(jù)通常會(huì)損失信息量，而且本例中若得到分類數(shù)據(jù)進(jìn)行2檢驗(yàn)來(lái)判斷兩變量是否獨(dú)立，在研究設(shè)

31、計(jì)階段最好事先明確變量分類的專業(yè)依據(jù)（如結(jié)果解釋時(shí)臨床醫(yī)生所關(guān)心的病程低于多少年為短期患者，體重指數(shù)超過(guò)多少視為肥胖）直接得到分類變量，利用算數(shù)均數(shù)作為轉(zhuǎn)換為二分類數(shù)據(jù)的分界點(diǎn)未必合適，2檢驗(yàn)得到的關(guān)聯(lián)性未必表示線性相關(guān)。第十二章 簡(jiǎn)單回歸分析一，名詞解釋1. 線性回歸：是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析，來(lái)確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法之一。2. 回歸系數(shù)：回歸平方和與總離均差平方和之比稱為決定系數(shù)。二，問(wèn)答題1. 型回歸和型回歸的區(qū)別與聯(lián)系？ 答：前者要求Y為隨機(jī)變量，服從正態(tài)分布，X可人為取值；后者X,Y均為隨機(jī)變量，均服從正態(tài)分布。2. 置信帶的意義是什么？ 答：

32、在滿足線性回歸的假設(shè)條件下，可以認(rèn)為真實(shí)的回歸直線落在兩條弧形曲線所形成的區(qū)帶內(nèi)，其置信度為1。3. 線性回歸分析中應(yīng)該注意哪些問(wèn)題？ 答：（1）作簡(jiǎn)單線性回歸分析要有實(shí)際意義，不要把豪無(wú)關(guān)聯(lián)的兩種現(xiàn)象強(qiáng)加在一起作回歸分析。在理論上，任何成對(duì)的兩組數(shù)據(jù)都可以獲得一個(gè)唯一的線性回歸方程，并有可能作回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。（2）在作線性回歸分析前，一定要繪制散點(diǎn)圖，觀察全部數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布趨勢(shì)，只有存在線性趨勢(shì)時(shí)，才可以進(jìn)行線性回歸分析。（3）線性回歸方程的適用范圍一般以自變量的取值范圍為限，若無(wú)充分理由證明超過(guò)自變量取值范圍仍是直線，應(yīng)該避免外延。（4）作線性回歸分析有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義不等于有實(shí)際

33、意義，考察線性回歸方程的實(shí)際效果用決定系數(shù)R2的大小，而不是線性回歸分析的假設(shè)檢驗(yàn)的概率P值。4. 簡(jiǎn)述線性相關(guān)與線性回歸的區(qū)別與聯(lián)系？ 答：聯(lián)系：r（相關(guān)系數(shù)）與b（回歸系數(shù)）可相互換算；r與b的假設(shè)檢驗(yàn)等價(jià)；r與b正負(fù)號(hào)一致；回歸可解釋相關(guān)，相關(guān)系數(shù)的平方r（對(duì)稱決定系數(shù)）是回歸平方與總的離均差平方和之比，故回歸平方和是引入相關(guān)變量后總平方和減少的部分tr=tb=。區(qū)別：資料要求上相關(guān)X，Y正態(tài)分布，回歸Y正態(tài)分布；應(yīng)用上：相關(guān)說(shuō)明相關(guān)關(guān)系，回歸說(shuō)明依存關(guān)系。意義上：r說(shuō)明兩變量關(guān)系程度與方向b表示x增或改變，使Y改變b個(gè)單位；計(jì)算上：b=Ly/Lx, r=Lxy/；取值范圍：-b，-1r

34、1；單位：b有單位，r無(wú)單位。第十三章 多重線性回歸與相關(guān)1. 決定系數(shù)：回歸平方和在總平方和總所占的百分比稱為決定系數(shù)或確定系數(shù)。2. 復(fù)相關(guān)系數(shù)：決定系數(shù)的平方跟。第十四章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)一，名詞解釋1. 處理因素：研究者根據(jù)研究目的而施加的特定的實(shí)驗(yàn)措施，又稱受試因素。2. 實(shí)驗(yàn)效應(yīng)：處理因素作用于受試對(duì)象長(zhǎng)生的反應(yīng)或結(jié)局。3. 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)：4：配對(duì)設(shè)計(jì)：5.交叉設(shè)計(jì)：6：隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，7：析因設(shè)計(jì)案例討論參考答案案例14-1 （1）該研究未設(shè)立對(duì)照，A、B兩組并不是通過(guò)隨機(jī)化得到的具有可比性的兩個(gè)處理組，二十研究者根據(jù)病情所確立的，并欲驚醒療效比較的兩個(gè)組。（2）從文中可以看出，作者的目的

35、是看三藥聯(lián)合作用治療難治性心力衰竭的療效如何，并比較對(duì)于不同血壓、心衰患者的有效率。對(duì)于A、B兩組，均未設(shè)立相應(yīng)的對(duì)照組并作假設(shè)檢驗(yàn)，僅憑兩組有效率的點(diǎn)估計(jì)值的大小就下結(jié)論”聯(lián)合治療難治性心力衰竭有良好的效果”是不科學(xué)的。案例14-2 （1）該研究的分組方式不是隨機(jī)化分組，而是依照病例進(jìn)入研究的順序，及人為規(guī)定的前2位患者為治療組（即試驗(yàn)組）病例，后1位為對(duì)照組病例。這樣的分組方式帶有很大的隨意性，而不是隨機(jī)。（2）該研究不能實(shí)現(xiàn)雙盲。首先，分組方式即為研究者人為規(guī)定的順序；其次，兩組所用藥物的外觀有極大差異，所以對(duì)于試驗(yàn)的分組情況，研究者和受試者都不可能處于盲態(tài)。案例14-3 （1）有對(duì)照，

36、屬于實(shí)驗(yàn)對(duì)照；（2）試驗(yàn)組和對(duì)照組的設(shè)置不妥，兩組沒(méi)有可比性。試驗(yàn)組與對(duì)照組均給于了西藥常規(guī)治療，而該治療是根據(jù)不同的病情選用不同的藥物，這就可能造成試驗(yàn)組與對(duì)照組患者接受的西藥治療不一樣。對(duì)于兩組治愈率上的差異，也就難以說(shuō)明是兩組患者接受的西藥治療的差異造成的，還是中藥的療效所致。案例14-4 （1）有對(duì)照，屬標(biāo)準(zhǔn)對(duì)照。（2）該結(jié)論不妥。本案例屬于診斷性試驗(yàn)，由于入選的受試對(duì)象為金標(biāo)準(zhǔn)確診為陽(yáng)性的病例，而不包括陰性病例，這樣的設(shè)計(jì)不能看出實(shí)驗(yàn)方法與標(biāo)準(zhǔn)方法診斷的符合程度。正確的做法是，對(duì)同一批受試對(duì)象，用金標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)驗(yàn)方法分別進(jìn)行檢查，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，然后得出結(jié)論。案例14-5 （1）

37、最小理論頻數(shù)為5.5>5，n=200>40，故選用一般2檢驗(yàn)是合適的。經(jīng)計(jì)算2=0.87，P>0.05，這才能得出二者差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)論，而研究者在文中所標(biāo)注的P<0.05與“無(wú)顯著性差異”的結(jié)論是相矛盾的。（2）該研究“二者臨床療效相似”的結(jié)論是缺乏科學(xué)依據(jù)的。因?yàn)橐话愕?檢驗(yàn)屬于差異性檢驗(yàn)，只能回答療效是否不同，而不是相同的問(wèn)題，如果要解決相同或相似的問(wèn)題，應(yīng)該采用等效性檢驗(yàn)。案例14-6 （1）該研究無(wú)論A組還是B組均接受了兩種不同的處理，因此采用的設(shè)計(jì)方案為交叉設(shè)計(jì)。（2）該研究的統(tǒng)計(jì)分析方法不正確。研究的設(shè)計(jì)方案不同，相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析方法也不一樣。該研究屬于

38、交叉設(shè)計(jì)，應(yīng)該使用交叉設(shè)計(jì)的方差分析進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。課后習(xí)題答案1. 答：實(shí)驗(yàn)研究和調(diào)查研究的根本目的在于研究者是否人為地設(shè)置處理因素，即是否對(duì)研究對(duì)象施加了干預(yù)措施。試驗(yàn)研究中研究者可以主動(dòng)施加干預(yù)措施，控制非試驗(yàn)因素的干擾，而調(diào)查研究則知識(shí)客觀地放映事物的實(shí)際情況，未給予任何的干預(yù)措施。2. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的三個(gè)基本原則是：對(duì)照，隨機(jī)化，重復(fù)。3. 使用安慰劑的目的在于消除受試對(duì)象和試驗(yàn)觀察者由于主觀因素造成的偏倚，以及對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的人為干擾，保證試驗(yàn)的可靠性。一般在臨床雙盲試驗(yàn)中使用。4. 隨機(jī)化使非處理因素在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組中的影響相當(dāng)，因此提高了對(duì)比組間的可比性，使試驗(yàn)結(jié)論的外推具有科學(xué)性和可靠性。

39、隨機(jī)化是對(duì)資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷的前提。5. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本要素有哦：受試對(duì)象、處理因素和實(shí)驗(yàn)效應(yīng)。6. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)樣本含量估計(jì)的四要素是：欲比較的兩總體參數(shù)的差值、有關(guān)總體變異的信息、第類錯(cuò)誤概率的大小以及第類錯(cuò)誤概率的大小或檢驗(yàn)功效1。7. 配對(duì)設(shè)計(jì)按可能影響結(jié)果的主要混雜因素將受試對(duì)象一一組成對(duì)子，然后隨機(jī)分配到實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。因此能夠保證對(duì)比組間具有更高的可比性，與完全隨機(jī)設(shè)計(jì)相比提高了檢驗(yàn)功效，節(jié)約了樣本含量。8. 為避免醫(yī)生和患者主觀因素對(duì)實(shí)驗(yàn)效應(yīng)觀察造成的影響，應(yīng)采用盲法、安慰劑和模擬技術(shù)，使醫(yī)生和患者都不清楚處理措施的分配，以真正顯示出處理因素的效應(yīng)。9. 此為自身對(duì)照。10. 此為標(biāo)

40、準(zhǔn)對(duì)照。11. （1）配對(duì)設(shè)計(jì)；計(jì)數(shù)資料；可用配對(duì)設(shè)計(jì)2檢驗(yàn)的校正公式進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。思考題1. 析因設(shè)計(jì)是一種多因素多水平交叉分組的全面實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方案，它是將兩個(gè)或多個(gè)處理因素的水平進(jìn)行組合，對(duì)所有肯呢個(gè)的組合都進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，從而探討各處理因素各水平的差異，同時(shí)檢驗(yàn)各因素間的交互作用。析因設(shè)計(jì)的特點(diǎn)在于其全面性，可探討各處理因素不同水平的效應(yīng)，同時(shí)可獲得各處理因素間的交互效應(yīng)；通過(guò)比較各種組合的效應(yīng)還能尋求最佳組合。但析因設(shè)計(jì)的工作量較大，設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)分析復(fù)雜，眾多交互效應(yīng)的解釋困難。2. 交叉設(shè)計(jì)是一種特殊的自身對(duì)照設(shè)計(jì)。其中2×2交叉設(shè)計(jì)首先是將同質(zhì)個(gè)體隨機(jī)分為兩組，每組接受了兩種處理。

41、當(dāng)然階段數(shù)和處理數(shù)都可以擴(kuò)展，成為多種處理多重交叉實(shí)驗(yàn)。交叉設(shè)計(jì)一般用于有自愈傾向或病程較長(zhǎng)的疾病研究。 交叉設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)：一是節(jié)約樣本含量，二是能夠控制個(gè)體差異和時(shí)間對(duì)處理因素的影響；三是在臨床試驗(yàn)中同等地考慮了每個(gè)患者的利益。其缺點(diǎn)，一是處理時(shí)間不能太長(zhǎng)，二是當(dāng)受試對(duì)象的狀態(tài)發(fā)生根本變化時(shí)，后一階段的處理將無(wú)法進(jìn)行；三是受試對(duì)象一旦在某一階段退出試驗(yàn)，就會(huì)造成數(shù)據(jù)缺失。3. 本試驗(yàn)的目的為研究烏司他丁與奧曲肽聯(lián)合治療急性胰腺炎的效果，確定兩藥是否具有交互作用，最好采用2×2析因設(shè)計(jì)。應(yīng)設(shè)立的4個(gè)組；空白對(duì)照組、烏司他丁組、奧曲肽組、烏司他丁+奧曲肽組。這樣的設(shè)計(jì)既可以分別反映出烏司他丁與奧曲肽的效應(yīng)，還能反映出兩者的交互作用，為臨床用藥提供參考。4. （1）可采用完全隨機(jī)設(shè)計(jì)。（2）應(yīng)選擇實(shí)驗(yàn)對(duì)照，即試驗(yàn)組食用維生素A強(qiáng)化食用油，對(duì)照組食用普通食用油。（3）觀察指標(biāo)應(yīng)選擇靈敏、客觀的免疫功能指標(biāo)，比如IgG，IgA，IgM，C3等。（4）需要觀察控制的混雜因素如年齡，性別，疾病，家庭狀況等