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第四章定量资料的统计描述
1.参数检验:已知总体分布类型,对未知的总体参数做推断的假设检验方法。故参数检验依赖于特定的分布类型,比较的是总体参数2.非参数检验:不依赖于总体分布类型、不针对总体参数的检验方法。故非参数检验对总体的分布类型不做任何要求,不受总体参数的影响,比较的是分布或分布位置。适用范围广,可适用于任何类型资料参数检验
优点:资料信息利用充分;检验效能较高缺点:对资料的要求高;适用范围有限2.非参数检验优点:适用范围广,可适用于任何类型的资料缺点:检验效能低,易犯Ⅱ型错误凡适合参数检验的资料,应首选参数检验对于符合参数检验条件者,采用非参数检验,其检验效能低,易犯Ⅱ型错误
第一章绪论1举例说明总体和样本的概念。研究人员通常需要了解和研究某一类个体,这个类就是总体。总体是根据研究目的所确定的所有同质观察单位某种观察值(即变量值)的集合,通常有无限总体和有限总体之分,前者指总体中的个体是无限的,如研究药物疗效,某病患者就是无限总体,后者指总体中的个体是有限的,它是指特定时间、空间中有限个研究个体。但是,研究整个总体一般并不实际,通常能研究的只是它的一部分,这个部分就是样本。例如在一项关于2007年西藏自治区正常成年男子的红细胞平均水平的调查研究中,该地2007年全部正常成年男子的红细胞数就构成一个总体,从此总体中随即抽取2000人,分别测的其红细胞数,组成样本,其样本含量为2000人。2简述误差的概念。误差泛指实测值与真实值之差,一般分为随机误差和非随机误差。随机误差是使重复观测获得的实际观测值往往无方向性地围绕着某一个数值左右波动的误差;非随机误差中最常见的为系统误差,系统误差也叫偏倚,是使实际观测值系统的偏离真实值的误差。3举例说明参数和统计量的概念。某项研究通常想知道关于总体的某些数值特征,这些数值特征称为参数,如整个城市的高血压患病率。根据样本算得的某些数值特征称为统计量,如根据几百人的抽样调查数据所算得的样本人群高血压患病。统计量是研究人员能够知道的,而参数是他们想知道的。一般情况下,这些参数是难以测定的,仅能够根据样本估计。显然,只有当样本代表了总体时,根据样本统计量估计的总体参数才是合理的。4简述小概率事件原理。当某事件发生的概率小于或等于005时,统计学上习惯称该事件为小概率事件,其含义是该事件发生的可能性很小,进而认为它在一次抽样中r
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