“医学统计学”上机考试模拟题A卷1．测得10例某指标值治疗前后情况如下：例号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 治疗前76 64 60 62 72 68 62 66 70 60 治疗后74 62 64 58 68 70 56 60 66 56 1．用参数方法比较治疗前后该指标值的差异有无统计学意义，结果填入下表：例数均数标准差治疗前治疗后差值（前－后）H0：治疗前后该指标值无差异。

H1：治疗前后该指标值有差异。

统计量t=2.512 P=0.0332统计结论：P<0.05，拒绝H0，认为在α=0.05水平上差异有统计学意义，即治疗前后该指标值有差异。

2．上题资料，用非参数方法比较治疗前后该指标值的差异有无统计学意义。

结果填入下面空格。

H0：治疗前后该指标值无差异。

H1：治疗前后该指标值有差异。

统计量s=19.5 P=0.0547统计结论：P>0.05，不拒绝H0，认为在α=0.05水平上差异无统计学意义，即治疗前后该指标值无差异。

3．测得10例正常儿童身高（cm）和体重（kg）如下：例号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 身高（X）120 133 126 130 121 122 131 128 110 124 体重（Y）20 27 23 25 25 18 22 25 15 22（1）求身高和体重的相关系数，并作显著性检验。

相关系数r =0.81211H0：p=0H1：p≠0P= 0.0043统计结论：P<0.05，拒绝H0，认为在α=0.05水平上差异有统计学意义，即认为身高和体重存在正相关。

（2）求身高推算体重的直线回归方程，并作显著性检验。

直线回归方程：y=-32.964+0.443*xH0：β=0H1：β≠0P=0.0043统计结论：P<0.05，拒绝H0，认为在α=0.05水平上差异有统计学意义，即认为身高和体重之间存在直线回归关系。

三．10名氟作业工人在工作前后测定尿氟（mg/L）排出量结果如下：编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 工前 1.7 1.6 1.4 2.3 1.9 0.8 1.4 2.0 1.6 1.1 工后 2.7 3.1 3.2 2.1 2.7 2.4 2.6 2.4 2.3 1.41．计算工后比工前尿氟排出量增加值的均数，标准差，标准误，变异系数和中位数。

均数0.91，标准差0.635，标准误 0.201,变异系数 69.78,中位数 0.9002．检验氟作业工人在工作前后尿氟排出量的差异有无统计学意义。

H0：氟作业工人在工作前后尿氟排出量的差异无统计学意义。

H1：氟作业工人在工作前后尿氟排出量的差异有有统计学意义统计量t=4.532 P=0.0014统计结论：P<0.05，拒绝H0，认为在α=0.05水平上差异有统计学意义，氟作业工人在工作前后尿氟排出量的差异有有统计学意义。

四．两种药物治疗某疾病的有效率如下表：有效无效合计有效率（%）A药26 2 28 92.86B药21 8 29 72.41合计47 10 57检验两种药物治疗某疾病有效率的差异有无统计学意义。

结果填入下面空格内：（共10分，统计量精确到小数点后4位）H0: 两种药物治疗某疾病有效率无差异。

H1:两种药物治疗某疾病有效率有差异。

χ2= 2.8238 DF=1 P值:0.0929统计结论：P>0.05，不拒绝H0，认为在α=0.05水平上差异无统计学意义，即两种药物治疗某疾病有效率无差异。

五．调查某地区儿童头发和全血中的硒含量如下：编号 1 2 3 4 5 6 7 8 发硒74 66 88 69 91 73 66 94 血硒13 10 13 11 16 9 7 141．计算发硒和血硒的直线相关系数，并作显著性检验。

相关系数r =0.83258H0：p=0H1：p≠0P=0.0103统计结论：P<0.05，拒绝H0，认为在α=0.05水平上差异有统计学意义，即认为发硒和血硒存在正相关。

2．计算由发硒推算血硒的直线回归方程，并作显著性检验。

直线回归方程：y=-4.73953+0.21082*xH0：β=0H1：β≠0P=0.0103统计结论：P<0.05，拒绝H0，认为在α=0.05水平上差异有统计学意义，即认为发硒和血硒之间存在直线回归关系。

医学统计学基础理论复习题二、是非题：（如判断该题正确则在题后括号内打“√”，判断该题错误则在题后括号内打“×”，每题1分）1．农村妇女生育情况调查结果如下所示，该资料类型为计量资料。

（×）生育胎次 0 1 2 3 4妇女人数 5 25 70 30 142．观察到50例某传染病的潜伏期，整理成频数表如下：这是计量资料。

（√）潜伏期(小时) 12～ 36～ 60～ 84～ 108～例数 8 22 12 6 23. 身高的标准差比体重的大，因此，身高的变异程度比体重的大。

（×）4. 所谓“标准误”，其实就是样本均数的标准差。

（×）5．在进行简单直线相关与回归分析时，相关系数r的显著性检验结果和回归系数b的显著性检验结果完全一致。

（√）对同一组资料作回归和相关分析，其相关系数和回归系数的显著性检验结果完全相同。

由于相关系数的显著性检验结果可直接查表，比较方便；而回归系数的显著性检验计算复杂，故在实际应用中常用相关系数的显著性检验结果代替回归系数的显著性检验。

6. 从总体中抽出一部分个体就构成一个样本。

（×）样本(sample)：按随机的方式从总体中抽取若干个体构成一个样本8．某指标的正常值范围意味着所有正常人该指标都在这个范围内（×）9.在进行成组设计资料的t检验中，H0：μ1=μ2，H1：μ1≠μ2，α=0.05。

若检验的结果为P=0.065，则结论为两总体均数相等。

（√）10.同一组资料作团体t检验，双侧检验的P值是单侧检验的2倍。

（√）11．医学统计学的全部内容就是对收集来的数据进行统计分析。

（×）统计学(statistics)：收集，整理和分析带有随机性的数据，作出推断和预测12.在直线回归分析中，要求自变量服从正态分布。

（×）相关分析要求两个变量服从双变量正态分布。

回归分析要求因变量服从正态分布，自变量可以是精确测量和严格控制的变量。

如两个变量服从双变量正态分布，则可以作两个回归方程，用X推算Y，或用Y推算X13.在进行成组设计资料的t检验中，H0：μ1=μ2，H1：μ1≠μ2，α=0.05。

若检验的结果为P=0.065，则结论为两总体均数相等。

（√）14.如果理论上A药确实有减肥作用，但在一次临床试验中，它的降低体重值和安慰剂的差异无统计学意义，可能是样本量太小。

（√）15.二个率进行比较的显著性检验中，用确切概率计算是最正确的。

（√）二、填充题（每格1分，共40分）1．当拒绝了实际上成立的H0时，称为犯____（I类_）_________误差，常用α表示；当不拒绝实际上不成立的H0时，称为犯____（II类）__________误差，常用β表示；1–β又称为____（检验效能）__________。

要同时降低α和β值的唯一方法是___（在实际资源可接受限度内适当增加样本量）_______。

2．服从正态分布的计量资料常用___（均数）_____表示其平均水平，用__（方差和标准差）____表示其离散程度；服从对数正态分布的计量资料常用___（几何均数）_____表示其平均水平；非正态分布的计量资料常用__（中位数）___表示其平均水平，用____（四分位数间距）___表示其离散程度。

3．方差分析的应用条件为__（可加性）___，____（方差齐性）___和___（正态性和独立性）___。

4．要检验某减肥药物治疗前后体重的降低是否有统计学意义可用__(配对t检验)__检验方法；要比较两种药物降低体重作用的差别是否有统计学意义可用___（成组t检验）__检验方法；要比较三种药物降低体重作用的差别是否有统计学意义可用___（方差分析）__检验方法。

方差分析主要用于检验计量资料中两个或两个以上样本均数间差别显著性的方法5．要同时检验多个因素的作用，还要考察各因素之间有无交互作用，这时可用___（析因）__试验设计方法。

析因设计是一种多因素的交叉分组试验设计。

6．在一个治疗单纯性肥胖的临床试验中，比较试验药和安慰剂对于降低血糖的作用时，发现治疗前两组血糖的差异有统计学意义。

这时可用__（协方差）的统计方法，把治疗前的血糖校正到相同后，再对于治疗后血糖的校正均数进行比较。

7．要比较各种药物治疗某疾病有效率的差别是否有统计学意义可用__（率的假设）__检验；如果其疗效分为显效，有效，好转和无效四个等级，要比较各种药物治疗的疗效是否有统计学意义可用_（等级分组资料的秩和）_检验。

8．考核某药物治疗疼痛的疗效，把疼痛分为无，轻，中和重4个等级。

如需检验治疗前后疼痛的改善是否有统计学意义可用__(符号秩和)_检验；要比较两种药物治疗前后疼痛改善的差别是否有统计学意义可用__（Wilcoxon秩和）_检验；要比较三种药物治疗前后疼痛改善的差别是否有统计学意义可用_（K-W秩和）_检验。

主要的非参数检验方法：1.配对资料：符号秩和检验（相当于配对t检验）。

2.两组比较：Wilcoxon秩和检验（相当于团体t检验）3.多组比较：K-W检验（相当于完全随机设计方差分析）4.多组比较：Friedman 秩和检验（相当于随机单位组设计方差分析）9．四格表卡方检验时，用四格表卡方检验专用卡方公式的条件是：__（当n≥40，且所有格子的理论频数≥5时，无须使用x检验的校正公式）___；当___（n≥40，且有任意格子的理论频数1≤T<5时）_要用连续性校正公式；当__（n<40，或有任意格子的理论频数T<1）_时必须用确切概率计算。

当总例数≥40，各理论频数≥5，不须校正。

当总例数≥40，有一格理论频数＜5，但≥1，用卡方校正公式。

当总例数＜40，或有一格理论频数＜1，或1/5以上格子的理论频数＜5或卡方检验的P值≈α时,不能用卡方检验，必须用确切概率计算。

常用Fisher’s确切概率计算。

10. 一般R×C表统计时，以下情况卡方检验不是一个有效的检验：___（当总例数＜40，或有一格理论频数＜1，或1/5以上格子的理论频数＜5或卡方检验的P 值≈α时）__；这时，可用以下3种方法解决此问题：（1）__(增加例数)__；（2）__（合理的合并相邻的行或列）__；（3）__（用确切概率计算）__；11．有些检验方法要求总体为正态分布，当不符合正态分布时可用变量变换的方法转换成正态分布，再作检验。