医学统计学习题(打印)

1．简要回答进行非参数统计检验的适用条件。答：（1）资料不符合参数统计法的应用条件（总体为正态分布、且方差相等）或总体分布类型未知；（2）等级资料；（3）分布呈明显偏态又无适当的变量转换方法使之满足参数统计条件；（4）在资料满足参数检验的要求时，应首选参数法，以免降低检验效能。2．你学过哪些设计的秩和检验，各有什么用途？答：（1）配对设计的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）是推断其差值是否来自中位数为零的总体的方法，可用于配对设计差值的比较和单一样本与总体中位数的比较；（2）成组设计两样本比较的秩和检验（Wilcoxon两样本比较法）用于完全随机设计的两个样本的比较，目的是推断两样本分别代的总体分布是否吸纳共同。（3）成组设计多样本比较的秩和检验（Kruskal-Wallis检验），用于完全随机设计的多个样本的比较，目的是推断两样本分别代表的总体的分布有无差别。（4）随机区组设计资料的秩和检验（Friedman检验），用于配伍组设计资料的比较。试写出非参数统计方法的主要有缺点。答：优点：（1）适用范围广，不受总体分布的限制；（2）对数据的要求不严；（3）方法简便，易于理解和掌握。缺点：如果对符合参数检验的资料用了非参数检验，因不能充分利用资料提供的信息，会使检验效能低于非参数检验；若要使检验效能相同，往往需要更大的样本含量。1．举例说明总体与样本的概念统计学家用总体这个术语表示大同小异的对象全体，通常称为目标总体，而资料常来源于目标总体的一个较小总体，称为研究总体。实际中由于研究总体的个体众多，甚至无限多，因此科学的办法是从中抽取一部分具有代表性的个体，称为样本。例如，关于吸烟与肺癌的研究以英国成年男子为总体目标，1951年英国全部注册医生作为研究总体，按照实验设计随机抽取的一定量的个体则组成了研究的样本。2．举例说明同质与变异的概念同质与变异是两个相对的概念。对于总体来说，同质是指该总体的共同特征，即该总体区别于其他总体的特征；变异是指该总体内部的差异，即个体的特异性。例如，某地同性别同年龄的小学生具有同质性，其身高、体重等存在变异。3．简要阐述统计设计与统计分析的关系统计设计与统计分析是科学研究中两个不可分割的重要方面。一般的，统计设计在前，然而一定的统计设计必然考虑其统计分析方法，因而统计分析又寓于统计设计之中；统计分析是在统计设计的基础上，根据设计的不同特点，选择相应的统计分析方法对资料进行分析1.假设检验中检验水准以及P值的意义是什么？答为判断拒绝或不拒绝无效假设的水准，也是允许犯Ⅰ型错误的概率。值是指从的总体中随机抽样时，获得等于及大于（负值时为等于及小于）现有样本统计量的概率。2.t检验的应用条件是什么？答t检验的应用条件：①当样本含量较小（时），要求样本来自正态分布总体；②用于成组设计的两样本均数比较时，要求两样本来自总体方差相等的总体。3.比较Ⅰ型错误和Ⅱ型错误的区别和联系。答Ⅰ型错误拒绝了实际上成立的，Ⅱ型错误不拒绝实际上不成立的。通常，当样本含量不变时，越小，越大；反之，越大，越小。4.如何恰当地应用单侧与双侧检验？答在一般情况下均采用双侧检验，只有在具有充足理由可以认为如果无效假设不成立，实际情况只能有一种方向的可能时才考虑采用单侧检验。1、方差分析的基本思想及应用条件答：方差分析的基本思想就是根据试验设计的类型，将全部测量值总的离均差平方和及其自由度分解为两个或多个部分，除随机误差作用外，每个部分的变异可由某个因素的作用（或某几个因素的交互作用）加以解释，如组间变异可有处理因素的作用加以解释。通过比较不同变异来源的均方，借助F分布做出统计推断，从而推论各种研究因素对试验结果有无影响。方差分析的应用条件：（1）各样本是相互独立的随机样本，均服从正态分布；（2）相互比较的各样本的总体方差相等，即具有方差齐性。2、在完全随机设计资料的方差分析与随机区组设计资料的方差分析在试验设计和变异分解上有什么不同？完全随机设计：采用完全随机化的分组方法，将全部实验对象分配到g个处理组（水平组），各组分别接受不同的处理。在分析时，随机区组设计：随机分配的次数要重复多次，每次随机分配都对同一个区组内的受试对象进行，且各个处理组受试对象数量相同，区组内均衡。在分析时，3、为何多个均数的比较不能直接做两两比较的t检验？多个均数的比较，如果直接做两两比较的t检验，每次比较允许犯第Ⅰ类错误的概率都是α，这样做多次t检验，就增加了犯第Ⅰ类错误的概率。因此多个均数的比较应该先做方差分析，若多个总体均数不全相等，再进一步进行多个样本均数间的多重比较。4、SNK-q检验和Dunnett-t检验都可用于均数的多重比较，它们有何不同？SNK-q检验常用于探索性的研究，适用于每两个均数的比较Duunett-t检验多用于证实性的研究，适用于k-1个实验组与对照组均数的比较。1．列出检验的用途？答：推断两个总体率间或者构成比见有无差别；多个总体率间或构成比间有无差别；多个样本率比较的的分割；两个分类变量之间有无关联性以及频数分布拟合优度的检验。2．检验的基本思想？答：值反映了实际频数与理论频数的吻合程度，若检验假设成立，实际频数与理论频数的差值会小，则值也会小；反之，若检验假设不成立，实际频数与理论频数的差值会大，则值也会大3．四格表资料的检验的分析思路？答：（1）当且所有的时，用检验的基本公式或四格表资料检验的专用公式；当时，改用四格表资料的Fisher确切概率法。（2）当，但有时，用四格表资料检验的校正公式或改用四格表资料的Fisher确切概率法（3）当，或时，用四格表资料的Fisher确切概率法1．详述直线回归分析的用途和分析步骤。答：用途：①定量描述两变量之间的依存关系：对回归系数进行假设检验时，若，可认为两变量间存在直线回归关系。②利用回归方程进行预测：把预报因子（即自变量）代入回归方程对预报量（即因变量）进行估计，即可得到个体值的容许区间。③利用回归方程进行统计控制：规定值的变化，通过控制的范围来实现统计控制的目标。分析步骤：①首先控制散点图：若提示有直线趋势存在，可作直线回归分析；若提示无明显线性趋势，则根据散点图分布类型，选择合适的曲线模型，经数据变换后，化为线性回归来解决。若出现一些特大特小的异常点，应及时复核检查。②求出直线回归方程，其中：，③对回归系数进行假设检验：方差分析，基本思想是将因变量的总变异分解为和，然后利用检验来判断回归方程是否成立。检验：基本思想是利用样本回归系数与总体均数回归系数进行比较来判断回归方程是否成立，实际应用中用的检验来代替的检验。④直线回归方程的图示⑤回归方程拟合效果评价：决定系数，如说明回归能解释，此方程较好校正决定系数⑥直线回归方程的区间估计：总体回归系数的区间估计；的区间估计；个体值的容许区间；2．直线相关与直线回归的联系和区别。答：区别：（1）资料要求不同相关要求两个变量是双变量正态分布；回归要求应变量服从正态分布，而自变量是能精确测量和严格控制的变量。（2）统计意义不同相关反映两变量间的伴随关系这种关系是相互的，对等的；不一定有因果关系；回归则反映两变量间的依存关系，有自变量与应变量之分，一般将“因”或较易测定、变异较小者定为自变量。这种依存关系可能是因果关系或从属关系。（3）分析目的不同相关分析的目的是把两变量间直线关系的密切程度及方向用一统计指标表示出来；回归分析的目的则是把自变量与应变量间的关系用函数公式定量表达出来联系：（1）变量间关系的方向一致对同一资料，其与的正负号一致。（2）假设检验等价对同一样本，，由于计算较复杂，实际中常以的假设检验代替对的检验。（3）与值可相互换算。（4）相关和回归可以相互解释。3．简述直线回归分析的含义，写出直线回归分析的一般表达式，试述该方程中各个符号的名称及意义。答：直线回归是用直线回归方程表示两个数量变量间依存关系的统计分析方法，属双变量分析的范畴。如果某一个变量随着另一个变量的变化而变化，并且它们的变化在直角坐标系中呈直线趋势，就可以用一个直线方程来定量地描述它们之间的数量依存关系，这就是直线回归分析。一般表达式：，和分别为第个体的自变量和应变量取值。称为截矩，为回归直线或其延长线与轴交点的纵坐标。称为回归直线的斜率。为误差。4．写出直线回归分析的应用条件并进行简要的解释。答：线性回归模型的前提条件是线性、独立、正态与等方差。（1） 线性是指任意给定的所对应的应变量的总体均数与自变量呈线性关系。（2） 独立是指任意两个观察单位之间相互独立。否则会使参数估计值不够准确和精确。（3） 正态性是指对任意给定的值，均服从正态分布，该正态分布的均数就是回归直线上与值相对应的那个点的纵坐标。等方差是指在自变量的取值范围内，不论取什么值，都有相同的方差。5．什么是曲线拟合？它一般分为哪两类？答：曲线拟合是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。曲线拟合一般分为两类：曲线直线化法和直接拟合曲线方程。1． 为什么引入协方差分析？医学研究中为了比较某些处理因素的实验效应，必须在实验时保证处理因素以外的其他因素都相同，或者用统计学方法将干扰因素的效应从总效应中分解出去。协方差分析正是利用后者的方法处理问。其适用于：一、影响实验效应的因素不可控制或很难控制；二、组间基线的不平衡性。2．协方差分析的应用条件一、因变量的样本来自于方差相等的正态分布总体；二、各样本的回归系数本身有统计学意义，但各样本的回归系数间差别无统计学意义；三、协变量是数值变量，而且本身不受处理因素影响。3．协方差分析的步骤一、判断因变量是否服从正态总体且总体方差齐；二、分别对各处理组的因变量与协变量进行线性回归分析；三、检验各处理组的总体回归系数是否相等；四、若满足协方差分析的应用条件，则进一步比较各处理组因变量的总体修正均数是否相等；五、若各组的修正均数不等或不完全相等，则需进行两两比较。1．R×C表的分析思路答：R×C表可分为双向无序、单向有序、双向有序属性相同和双向有序属性不同四类（1） 双向无序R×C表R×C表中的两个分类变量皆为无序分类变量。对于该类资料① 若研究目的为多个样本率（或构成比）的比较，可用行×列表资料的检验；② 若研究目的为分析两个分类变量之间有无关联性以及关系的密切程度时，可用行×列表资料的检验以及Pearson列联系数进行分析。（2） 单向有序R×C表有两种形式：一种是R×C表的分组变量是有序的，但指标变量是无序的，其研究目的通常是多个构成比的比较，此种单向有序R×C表可用行×列表资料的检验；另一种情况是R×C表中的分组变量为无序的，而指标变量是有序的。其研究目的通常是多个等级资料的比较，此种单向有序R×C表资料宜用秩和检验或Ridit分析。（3） 双向有序属性相同R×C表R×C表中的两分类变量皆为有序且属性相同。实际上是2×2配对设计的扩展，即水平数的诊断试验配伍设计。其研究目的通常是分析两种检验方法的一致性，此时宜用一致性检验（或称Kappa检验）。（4） 双向有序属性不同R×C表R×C表中两分类变量皆为有序的，但属性不同。对于该类资料：①若研究目的为分析不同年龄组患者疗效间有无差别时，可把它视为单项有序R×C表资料，选用秩和检验；②若研究目的为分析两个有序分类变量间是否存在相关关系，宜用等级相关分析或Pearson积矩相关分析；若研究目的为分析两个有序分类变量间是否存在线性变化趋势，宜用有序分组资料的线性趋势检验1.调查显示，我国农村地区三岁男童头围均数为48.2cm，某医生记录了某乡村20名三岁男童头围，资料如下：48.2947.0349.1048.1250.0449.8548.9747.9648.1948.2549.0648.5647.8548.3748.2148.7248.8849.1147.8648.61。试问该地区三岁男童头围是否大于一般三岁男童。1.解检验假设这里的水准上拒绝可以认为该地区三岁男童头围大于一般三岁男童。2.分别从10例乳癌患者化疗前和化疗后1天的尿样中测得尿白蛋白(ALb,mg/L)的数据如下,试分析化疗是否对ALb的含量有影响病人编号12345678910化疗前ALb含量3.311.79.46.82.03.15.33.721.817.6化疗后ALb含量33.030.88.811.442.65.81.619.022.430.22.解检验假设这里，查表得双侧,按检验水准拒绝,可以认为化疗对乳腺癌患者ALb的含量有影响。3.某医生进行一项新药临床试验，已知试验组15人，心率均数为76.90，标准差为8.40；对照组16人，心率均数为73.10，标准差为6.84.试问在给予新药治疗之前，试验组和对照组病人心率的总体均数是否相同？.解方差齐性检验可认为该资料方差齐。两样本均数比较的假设检验查所以可以认为试验组和对照组病人心率的总体均数相同。4.测得某市18岁男性20人的腰围均值为76.5cm，标准差为10.6cm；女性25人的均值为69.2cm，标准差为6.5cm。根据这份数据可否认为该市18岁居民腰围有性别差异？解方差齐性检验:可认为该资料方差不齐。两样本均数比较的假设检验查所以根据这份数据可以认为该市18岁居民腰围有性别差异。5欲比较甲、乙两地儿童血浆视黄醇平均水平，调查甲地3~12岁儿童150名，血浆视黄醇均数为1.21µmol/L，标准差为0.28µmol/L；乙地3~12岁儿童160名，血浆视黄醇均数为0.98µmol/L，标准差为0.34µmol/L.试问甲乙两地3~12岁儿童血浆视黄醇平均水平有无差别？.解检验假设这里，0.82在这里检验水准尚不能拒绝,可以认为甲乙两地3~12岁儿童血浆视黄醇平均水平没有差别。1、某课题研究四种衣料内棉花吸附十硼氢量。每种衣料各做五次测量，所得数据如表5-1。试检验各种衣料棉花吸附十硼氢量有没有差异。表5-1各种衣料间棉花吸附十硼氢量衣料1衣料2衣料3衣料42.332.483.064.002.002.343.065.132.932.683.004.612.732.342.662.802.332.223.063.601.采用完全随机设计的方差分析，计算步骤如下：Ho:各个总体均数相等H1:各个总体均数不相等或不全相等α=0.05=*=0.809902*（20-1）=12.4629，=20-1=19=5（2.4640-2.9680）2+5（2.4120-2.9680）2+5（2.9680-2.9680）2+5（4.0280-2.9680）2=8.4338，=4-1=3=12.4629-8.4338=4.0292，=20-4=16=2.8113=0.2518F==11.16按α=0.05水准，拒绝,接受，可以认为各种衣料中棉花吸附十硼氢量有差异。2、研究中国各地区农村3岁儿童的血浆视黄醇水平，分成三个地区：沿海、内陆、西部，数据如下表,问三个地区农村3岁儿童的血浆视黄醇水平有无差异。地区n沿海201.100.37内陆230.970.29西部190.960.30Ho:各个总体均数相等H1:各个总体均数不相等或不全相等α=0.0500=0.2462，=3-1=2=6.0713，=62-3=59=0.1231=0.1029F==1.20按=2，=59查F界值表，得，，故P>0.05。按α=0.05水准尚不能拒绝Ho,故可以认为各组总体均数相等。3、将同性别、体重相近的同一配伍组的5只大鼠，分别用5种方法染尘，共有6个配伍组30只大鼠，测得的各鼠全肺湿重，见下表。问5种处理间的全肺湿重有无差别？表5-2.大鼠经5种方法染尘后全肺湿重区组对照A组B组C组D组第1区1.43.31.91.82.0第2区1.53.61.92.32.3第3区1.54.32.12.32.4第4区1.84.12.42.52.6第5区1.54.21.81.82.6第6区1.53.31.72.42.1处理组间：Ho:各个处理组的总体均数相等H1:各个处理组的总体均数不相等或不全相等α=0.05区组间：Ho:各个区组的总体均数相等H1:各个区组的总体均数不相等或不全相等α=0.05 =19.8897，=30-1=29=17.6613,=5-1=4=1.1697,=6-1=5=19.8897-17.6613-1.1697=1.0587，=（5-1）（6-1）=20方差分析结果按=4，=20查F界值表，得，，故P<0.01。按α=0.05水准，拒绝,接受，可以认为5种处理间的全肺湿重不全相等。按=5，=20查F界值表，得，，故P<0.05。按α=0.05水准，拒绝,接受，可以认为6种区组间的全肺湿重不全相等。4、对第1题的资料进行均数间的多重比较。采用SNK检验进行两两比较。Ho:,即任两对比较组的总体均数相等H1:,即任两对比较组的总体均数不相等α=0.05将四个样本均数由小到大排列，并编组次：均数2.41202.46402.96804.0280组别衣料2衣料1衣料3衣料4组次1234按按α=0.05水准，1与4，2与4，3与4，拒绝,差异有统计学意义，其他两两比较不拒绝，差异无统计学意义。即衣料2与衣料4，衣料1与衣料4，衣料3与衣料4的棉花吸附十硼氢量有差异，还不能认为衣料1与衣料2，衣料2与衣料3，衣料1与衣料3的棉花吸附十硼氢量有差异。1．据以往经验，新生儿染色体异常率一般为1%，某院观察了当地1000名新生儿，发现有5例染色体异常，问该地新生儿染色体异常率是否低于一般？答：（1）建立检验假设，确定检验水准:单侧（2）计算统计量u值，做出推断结论本例，，根据题意（3）确定P值，做出推断结论。，P>0.05,按的检验水准，不拒绝,尚不能认为该地新生儿染色体异常率低于一般。2．现用某种新药治疗患者400例，治愈369例，同时用传统药物治疗同类患者500例，477例治愈。试问两种药物的治愈率是否相同？答：（1）建立检验假设，确定检验水准:单侧（2）计算统计量，做出推断结论本例，，根据题意（3）确定P值，做出推断结论。，P<0.05,按的检验水准，拒绝,接受，可以认为这两种药物的治愈率不同。3．某医院分别用单纯化疗和符合化疗的方法治疗两组病情相似的淋巴肿瘤患者，两组的缓解率如下表，问两疗法的总体缓解率是否不同？两种疗法的缓解率的比较组别效果合计缓解率（%）缓解未缓解单纯化疗15203542.86复合化疗1852378.26合计33255856.90答：（1）建立检验假设，确定检验水准:两法总体缓解率相同两法总体缓解率不同双侧（2）计算统计量，做出推断结论本例n=58,最小理论频数，用四格表资料的检验专用公式（3）确定P值，做出推断结论。，P<0.05,在的检验水准下，差异有统计学意义，可以认为两种治疗的总体缓解率不同。4．分别用对同一批口腔颌面部肿瘤患者定性检测唾液和血清中癌胚抗原的含量，得到结果如下表，问这两种方法的检测结果有无差别？两种方法的检测结果唾液血清合计+－+151025－21315合计172340答：（1）建立检验假设，确定检验水准:两种方法的检测结果相同两种方法的检测结果不同双侧（2）计算统计量，做出推断结论本例b+c=12<40,用配对四格表资料的检验校正公式（3）确定P值，做出推断结论。，P<0.05,在的检验水准下，差异有统计学意义，可以认为两种方法的检测结果不同。5．测得250例颅内肿瘤患者的血清IL-8与MMP-9水平，结果如下表，问两种检测指标间是否存在关联？血清IL-8与MMP-9水平MMP-9IL-8合计ⅠⅡⅢⅠ225027Ⅱ187020108Ⅲ05560115合计4013080250答：（1）建立检验假设，确定检验水准:两种检测指标间无关联两种检测指标间有关联双侧（2）计算统计量，做出推断结论本例为双向无序R×C表,用式求（3）确定P值，做出推断结论。，P<0.05,在的检验水准下，差异有统计学意义，可以认为两种检测指标有关联，进一步计算Pearson列联系数，以分析其关联密切程度。列联系数，可以认为两者关系密切。1．对8份血清分别用HITAH7600全自动生化分析仪（仪器一）和OLYMPUSAU640全自动生化分析仪（仪器二）测乳酸脱氢酶（LDH），结果见表7-1。问两种仪器所得结果有无差别？表7-18份血清用原法和新法测血清乳酸脱氢酶（U/L）的比较编号仪器一仪器二11001202121130322022541862005195190615014871651808170171（1）建立检验假设，确定检验水准：用方法一和方法二测得乳酸脱氢酶含量的差值的总体中位数为零，即:（2）计算检验统计量值①求各对的差值见表7-4第（4）栏。②编秩见表7-4第（5）栏。③求秩和并确定统计量。取。（3）确定值，做出推断结论本例中，，查附表界值表，得双侧；按照检验水准，拒绝，接受。认为用方法一和方法二测得乳酸脱氢酶含量差别有统计学意义。2． 受试者4人，每人穿四种不同的防护服时的收缩压值如表，问四种防护服对收缩压的影响有无显著差别？四个受试者的收缩压值有无显著差别？表7-3四种防护服与收缩压值受试者编号防护服A防护服B防护服C防护服D1115135140135212212513512031101301361304120115120130（1）建立检验假设，确定检验水准：被动吸烟者的HbCO(%)与非被动吸烟者的HbCO(%)含量总体分布相同：被动吸烟者的HbCO(%)与非被动吸烟者的HbCO(%)含量总体分布不同（2）计算检验统计量值①编秩②求秩和并检验统计量，,，，故检验统计量，因，需要用检验；又因等级资料的相同秩次过多，故：（3）确定值，做出推断结论，按检验水准，拒绝，接受，认为被动吸烟者的HbCO(%)与非被动吸烟者的HbCO(%)含量总体分布不同。3． 40名被动吸烟者和38名非被动吸烟者的碳氧血红蛋白HbCO(%)含量见表7-2。问被动吸烟者的HbCO(%)含量是否高于非被动吸烟者的HbCO(%)含量？表7-2吸烟工人和不吸烟工人的HbCO(%)含量比较含量被动吸烟者非被动吸烟者合计很低123低82331中161127偏高10414高404关于四种防护服对收缩压的影响：（1）建立检验假设，确定检验水准：穿四种防护服后收缩压总体分布相同：4个总体分布不同或不全相同（2）计算统计量值①编秩②求秩和并计算检验统计量，（3）确定值，做出推断结论处理组数，配伍组数查表，，，，按检验水准不拒绝，尚不能认为不同防护服对收缩压影响有差别。关于四个受试者收缩压值的差别：（1）建立检验假设，确定检验水准：四个受试者的收缩压值没有差别：四个受试者的收缩压值不同（2）计算统计量值①编秩②求秩和并计算检验统计量（3）确定值，做出推断结论处理组数，配伍组数查表，，，，按检验水准不拒绝，尚不能认为四个受试者的收缩压值有差别。1．某研究人员测定了12名健康妇女的年龄（岁）和收缩压（），测量数据见表1， 表8-112名健康妇女年龄和收缩压的测量数据（岁）594272366347554938426860（）19.6016.6721.2815.7319.8617.0719.9319.3315.3318.6720.1920.59 ，，，，（1）求与之间的直线回归方程.（2）用方差分析的方法检验与之间的直线关系是否存在？（3）估计总体回归系数的95%可信区间。1．解：（1），，故所求直线回归方程为。（2）：，即认为健康妇女的年龄与收缩压之间不存在直线关系：，即认为健康妇女的年龄与收缩压之间存在直线关系，，，。由，查表得，按的水准拒绝，接受。故可认为健康妇女的年龄与收缩压之间存在直线关系。（3），，则总体回归系数的95%可信区间为2． 2．用A、B两种放射线分别局部照射家兔的某个部位，观察照射不同时间放射性急性皮肤损伤程度（见表8-2）。问由此而得的两样本回归系数相差是否显著？解：（1）分别求出与、之间的回归直线~：，（）~：，（）（2）：：（3） 计算值：估计误差平方和：（4） 查值表，做结论以查表得，，故，不拒绝，尚不能认为两样本回归系数相差显著。3．某学校为了调查学生学习各科目之间的能力迁移问题，特抽取了15名学生的历史与语文成绩见表，请计算其相关程度并进行假设检验。表8-315名学生历史与语文成绩学生编号123456789101112131415历史889583937678858490818073797295语文788583907580838585827580867590解：由以上数据计算得：（1） ，，，，，，则相关系数。（2） ：：本题，，得，查界值表，得。按的水准，拒绝，接受，认为学生的历史和语文成绩存在直线相关关系。4．在高血压脑出血微创外科治疗预后因素的研究中，调查了13例的术前GCS值与预后，见表，试作等级相关分析。表8-4高血压脑出血微创外科治疗术前GIS值与预后评测编号12345678910111213术前GSC值7.011.04.06.011.014.05.05.013.012.014.06.013.0预后评测分值6.07.02.55.48.39.03.94.68.67.99.25.68.7解：（1） 将两个变量的观察值分别由小到大编秩（2） 求各观察单位的两变量的秩次之差、的平方及其总和，（3） 由，得。（4） 对该相关系数进行假设检验：（5） ：：查表得，，故，按水准拒绝，接受，可以认为在高血压脑出血微创外科治疗中，术前GSC值与预后之间存在正相关关系。1．某医院为考核某药物的治疗效果，拟进行一现场实验，该病的发病率一般为10%，治疗后降低发病率的5%以上才有推广价值，求该实验所需例数。（α=0.05，β=0.10）：本例Л0=0.10，Л1=0.05，δ=0.10-0.05=0.05，单侧界值υ0.05=1.64，单侧υ0.10=1.28，因此n=0.10（1-0.10）[(1.64+1.28)/0.05]2=306.95≈307（例）2.某研究所欲研究妇女在孕期服用某药物对新生儿体重的影响，选取100名孕妇，服用此药后，新生儿的出生体重均值为3650g，已知该地新生儿的出生体重均值为3500g，标准差为514g，该药物若有增加新生儿体重的作用，那么其可能性有多大。（α=0.05）答案：本例δ=150g，σ=514g，单侧界值υ0.05=1.64，n=100，υβ=δn0.5/σ-υα=1.28=υ0.10，因此1-β=0.90，即该药物有作用的可能性为90%。