从数理统计的理论上讲，并且上节的实例也已说明，在总体均数为μ，总体标准差为σ的正态总体中随机抽取n相等的许多样本，分别算出样本均数，这些样本均数呈正态分布。而当样本含量n不太小时，即使总体不呈正态分布，样本均数的分布也接近正态。在下式中， 由于μ与（样本均数的标准差）都是常量，又 X呈正态分布，所以u 也呈正态分布。但实际上总体标准差往往是不知道的，上式分母...
前面各章介绍的统计方法都只涉及单一变量，即或进行两组或多组比较，所比较的仍然是同一变量，而且是以讨论各组间该变量的相差是否显着为中心环节。但医学领域里常可在一个统一体中遇到两个或多个变量之间存在着相互联系、相互制约的情况，如同一批水样的浊度与透光率，同一批人的年龄与血压以及身长、体重与胸围等。因而研究问题的方法就需要扩展。在统计方法中通常是用相关与回归的方法...
u检验（亦称T检验），它根据正态分布规律作假设检验（显着性检验）。当样本含量增大时，样本均数的分布趋向正态，这可看图6.1，t分布曲线以ν=9的一条比ν=3的更近似正态分布，再看附表3，表最下一行ν为∞时的t分布即是正态分布。故u检验用于大样本。 在仅有一条的标准正态曲线上，以u=1.96与-1.96为界，从此处向外的尾部面积共占5%，即?Ou?O≥1.96...
参数法中介绍的直线相关只适用于正态双变量资料，但实际资料有时不能满足这些条件。如两事物有相关，但其观测结果不是计量资料而是等级资料，此时即可用秩相关来表达和分析。 本节介绍常用的Spearman秩相关。今以例10.8介绍其一般计算步骤： 1．将资料列成便于计算用的表，见表10.10，为便于编秩号，在列表时可按资料中一个变量的原始数据由小到大排队，但另一变量中...
一、目的要求 熟悉非参数统计几种检验方法的意义及用途。 二、习题 1．在八个不同时间对两份血样测定血钠含量（mEq/L），资料如下： 检验时间 1 2 3 4 5 6 7 8 血样Ⅰ 130 120 123 130 123 120 128 117 血样Ⅱ 140 138 136 136 141 140 144 132 问： （1）两血样血钠含量是否不同？ （...
...1 - 1 ) 2 =157.4023 ∑(Y 2 - 2 ) 2 =27931.9032 4．思考题 （1）要分析吸烟与否和 肺癌 发病率的关系应收集什么资料，用什么统计方法分析？ （2）若r>r 0.05 可否得出t b >t 0.05 的结论？ （3）若样本回归系数b<0，可否认为两变量呈负相关？ （4）回归系数愈大，两变量关系是不是愈密切？ （5）∑...
...染病 死亡率与第6位的恶性肿瘤死亡率互易位；同时脑血管病和心脏病分别进到第2位和第3位。 4．百分条图（percentchart） 用以表达构成比的图形，绘制简便，而且可将多条并列作比较，以阐明疾病的动态变化。 例17-8 某矿采用湿式作业，粉尘浓度明显下降。若干年后，新发 矽肺 减少，历年存活矽肺患者的期别也随之发生变化。作者根据表17-7统计资料绘制百分...
所有搜索结果仅供参考，如需解决具体问题请咨询相关领域专业人士。