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电大资源网《预防医学》形成性考核册作业2答案

最近更新:2020-04-16
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 【预防医学】形考作业二:

填空题

1. 准确、完整性、及时

2. σ μ

3. 95%参考值范围、总体均数95%可信区间

4. 标准值、理论值、大量调查得到的稳定值

5. 分组资料的构成指标、构成部分所占的百分比

6. 构成指标、事物内部各组成部分

7. 1<T<5N≥40

8. 参数估计、假设检验

9. 连续变量的频数分布、频数分布情况

10. 频率、强度

11. 标准值、理论值、大量调查得到的稳定值

12. 统计描述、统计推新

13. 变小、增大

14. 普通线图

15. 变异系数

单项选择题

D A B D B

C A C C C

D D B C A

B A B D C

D D B B

一、表示一组变量值变异程度的指标有哪些?各自的优缺点是什么?

考核知识点:一组变量值变异程度的指标的表示及各自的优缺点。

示一组变量值变异程度的指标有:极差、方差、标准差和变异系数等。极差计算简单,但不能反映组内所有变量值的分散情况;方差是反映组内所有变量值变异程度 的最佳估计量,但与均数的单位不同;标准差是反映一组变量值之间离散程度最常用的指标,单位与均数的单位一致;变异系数是标准差与均数之比,不受单位的影 响,常用于单位不同,或单位虽相同但均数相差悬殊资料间变异程度的对比。

注意:表示一组变量值变异程度的指标有四点,分别对这4点的优缺点进行简单阐述。

二、某市1997年调查了25岁以上健康成年男子的身高,其均数16978厘米,标准差438厘米,5岁健康男童的身高,其均数10056厘米,标准差421厘米,能否说成年男子身高变异度大于5岁男童身高的变异度,为什么?

考核知识点:变异系数的计算。

健康成年男子

5岁健康男童

所以不能说5岁男童身高的变异度大于健康成年男子的身高变异度。

注意:要回答这道题首先要通过计算,用数字来证明,要清楚变异度的计算公式。

三、怎样正确使用单侧检验与双侧检验?

考核知识点:单侧检验与双侧检验的使用。

假设检验中,如果我们的目的是推断不同处理组间有无差别,可用双侧检验,双侧检验比较稳妥,一般常用;只有在充分的专业知识支持下,确认某个处理组结果不 可能比另一纽低,检验该组结果是否比另一组高时,可选择单侧检验,反之亦然。同一检验水准下,单侧检验容易显著,但单侧检验要慎用。无论单侧检验还是双侧 检验.均需在检验前确定。

注意:本题实际上就是考查的单侧检验与双侧检验的特点。

四、某地抽样调查了全市区32015岁女孩的身高,均数为15928cm,标准差为620cm,试估计该市区15岁女孩身高平均水平的95%可信区间,计算其95%正常值范围,并进行简要分析。

考核知识点:总体均数可信区间计算。

已知 159.28cms6.20cmn320,双测为1.96

代入总体均数可信区间的公式得:

159.28 1.96×(6.20/ )=158.60159.96(cm)

该市区15岁女孩平均身高的95%可信区间为:(158.60159.96cm

市区15岁女孩身高95%的医学参考值范围为(147.13171.43cm,该区间表示有95%的15岁女孩身高值在 147.13171.43cm之间,而计算的可信区间表示:据抽样结果推论该市区15岁女孩身高平均水平有95%的可能性在 158.60159.96cm之间。受标准误影响,其区间宽度较医学参考值范围窄。

注意:同学们回答这道题的重点就是要清楚总体均数可信区间的计算公式。

五、在相对数的分析中,为什么不能以构成比代替率?试举例说明。

考核知识点:相对数指标。

构成比和率都是常用的相对数指标,二者的概念、计算及所能说明的问题各不相同,构成比只能说明各组成部分在一个整体中所占的比重或分布,而率是说明某现象发生的频率或强度,因此在统计分析中绝不能以构成比代替率。例如脑梗死患者中工人占472%,此指标为构成比,只能说明在脑梗死患者中工人所占比重最大,而不能反映脑梗死在不同职业人群中发病强度的高低。若想知道不同职业发生脑梗死的强度,应计算该职业人群的脑梗死患病率。

注意:本题回答的重点就是要弄清楚构成比和率的概念,计算等。

六、行ⅹ列表Х2检验的应用条件是什么?

考核知识点:行列表Х2检验的应用条件。

列表Х2检验的条件是理论频数不宜太小,一般认为不宜有1/5以上格子的理论频数小于5,或有一个理论频数小于1。当理论频数太小时处理方法有3种:继续观察,适当增加样本例数;删去理论频数太小的格子所对应的行或列;将理论频数太小的行或列与性质相近的邻行或邻列合并。但是,后两种处理有可能损失资料信息,也可能会损害样本的随机性,不同的合并方式所得结果也不一样,故不宜作为常规方法使用。

注意:回答重点就是理论频数不宜太小。

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