一、用编程的方法完成方差分析分析结果 1、 Source:变异来源 2、DF:自由度 3, ANOVA SS(Sum of Square) 离均差平方和 4、 Mean Square:均方 5、 Value:检验统计量F值 6、Pr>F:F值所对应的P值 The Power to Know

一、最佳选择题 1.(C)小,表示用该样本均数估计总体均数的可靠性大。 A.B.C.od..四分位数间距 2.两样本均数比较的t检验,差别有统计意义时,P越小,说明(C) A两样本均数差别越大 B两总体均数差别越大 C越有理由认为两总体均数不同 D越有理由认为两样本均数不同 E越有理由认为两总体均数相同

一、集中趋势(Central Tendency) 1, What is the most typical value? The Average: typical value for quantitative data The Weighted Average: Adjusting for importance The Median: typical value for quantitative and ordinal data The Mode: typical value even for nominal data 2, What percentile is it? Extremes, Quartiles, and Box Plots The Cumulative distribution function displays the percentiles

第一节两独立样本差别的秩和检验 第二节配对设计资料的秩和检验 第三节完全随机设计多组差别的秩和检验 第四节多组差别秩和检验的注意事项 第五节 Spearman秩相关

第一节 常用相对数及其应用 第二节 应用相对数需注意的问题 第三节 动态数列及其应用 第四节 率的标准化

第一节 定性变量的分布特征 第二节 死亡率的标准化 第三节 动态数列及其分析指标 第四节 医学常用的相对数指标

一、问题 某部队野营训练,发生中暑12人,北方籍战士10人,南方籍战士2人,结论:北方籍战士容易中暑。 某单位现有10000人,其中对1000人检测某项指标,10人阳性,问阳性率?

第一节 显著性检验的基本原理 第二节 样本平均数与总体平均数差异显著性检验 第三节 两个样本平均数差异显著性检验 第四节 百分数资料差异显著性检验 第五节 总体参数的区间估计

1.一组样本与总体的比较 2.两组样本的比较(成组设计) 3.两组样本的比较(配对设计) 4.单因素多组样本的比较(成组设计) 5.双因素多组样本的比较(配伍组设计) 6.三因素三组及以上设计(拉丁方设计) 7.三个或以上因素并交互作用(正交设计)

第一节 生存分析的基本概念 第二节 生存率的估计与生存曲线* 第三节 生存曲线的Log-rank检验 第四节 COX比例风险回归模型