诸葛生活网卫生统计学试题及答案揭秘（一）
让我们来探讨一些关于卫生统计学的难题吧。这些难题涉及到对年龄分布、疾病死亡率和预防效果的统计分析，是公共卫生领域重要的智慧点。让我们一起来看看这些试题及答案的解析吧。
如果我们用某地6至16岁学生的近视情况调查资料来制作统计图，以反映患者的年龄分布，我们应该选择哪种图形呢？选项有普通线图、半对数线图、直方图、直条图和复式直条图。正确答案是C，即直方图。这是由于6至16岁一个连续的年龄段，我们得到的是连续变量的频数分布，因此选择直方图最为合适。
接下来，为了反映某地区五年期间鼻咽癌死亡病例的年龄分布，我们应选择哪种图表呢？答案是E，复式直条图。这是由于我们需要展示一个检测指标，即鼻咽癌的死亡率，同时还有两个分组变量，即年龄和年份。复式直条图能够很好地展示这种多维度的数据。
再来看看第三个难题，如果我们想反映某地区2000至1974年男性肺癌年龄别死亡率的变化情况，我们应该选择何图表呢？答案是E，复式直条图或普通线图都可以。普通线图适用于随时刻变化的连续性资料，能够清晰地展示某事物在时刻上的提高变化动向。在这个难题中，我们可以选择普通线图来展示男性肺癌年龄别死亡率的变化动向。
我们来看一个关于疫苗预防效果的难题。在某地全部1000名易感儿童中进行了一种疫苗的接种，经过一段时刻后，随机抽取300名儿童进行效果测定，结局显示阳性人数228名。这样的数据对于我们评估疫苗的接种效果至关重要。我们可以通过统计分析和相关的图表来展示这一预防效果，进一步为公共卫生政策的制定提供科学依据。
检验两样本率是否相等的U检验与总体率的比较
当我们谈论A样本与B样本之间是否存在差异时，u检验成为了我们的得力工具。但具体是怎样检验的呢？是检验两样本率是否相等还是总体率？让我们一起探讨一下。对于样本与总体的比较，我们可以采用两种策略进行u检验：一种是检验两样本率是否相等，另一种是检验两总体率是否相等。这两种策略都有其特定的应用场景和目的。接下来，我们进一步深入探究这两种策略背后的原理和应用场景。我们还会探讨关于χ2检验的一些内容，这也是在统计学中用来检验两样本或总体率的差异的一个工具。尤其是对于那些涉及到两非独立样本的总体率的比较，χ2检验显得尤为关键。通过这些技巧，我们可以更加深入地领悟数据的差异和分布特点。那么，对于两独立样本比较的秩和检验结局，我们怎样判断呢？这涉及到对T值和P值的解读和领悟。T值越大，P值越小，这意味着两样本之间的差异越显著。但如果T值在界值范围内，那么我们需要结合具体的P值来判断结局的显著性。对于基于秩次的非参数检验，我们需要注意一些常见的误区和错误见解。比如符号秩和检验中差值为零不参与编秩的制度，以及当样本足够大时秩和分布近似正态的特点等。领悟了这些智慧点后，我们就可以更好地应用秩和检验来比较不同数据之间的差异了。那么在实际应用中，怎样比较两地两年间的疾病患病率呢？我们可以借助图表的方式来进行比较和展示。比如复式直条图、线图等都可以很好地展示这种变化关系。当我们研究一个变量是怎样随另一个变量变化而变化时，回归分析就显得尤为重要了。它可以帮助我们探索因变量依赖自变量变化的数量关系。在比较新药与常规药治疗结局时，为了消除测量顺序的影响，盲法结合随机化安排是最好的措施其中一个。而对于寿命表的研究和分析，我们需要注意现时寿命表和定群寿命表的差异以及期望寿命的真正含义等。在进行随机抽样时，不同的抽样技巧有其各自的特点和适用场景。例如，分层抽样可以通过分层控制非研究影响对调查结局的影响。但并非所有的抽样技巧都是互斥的，有时在一次调查中可能会采用多种抽样技巧以达到更好的效果。我们要注意在计算某些指标时，其分母并不是简单的平均人口数，需要我们进行更加细致的考虑和分析。描述流行病学和统计学数据
一、概念辨析题（选择题）
A.死因别死亡率 B.粗死亡率 C.某疾病发病率 D.婴儿死亡率 E.以上都不是
1. 描述某一地区某一年内每千名婴儿死亡人数的统计指标是：D.婴儿死亡率。
答案解析：婴儿死亡率是用于描述某一地区某一年内每千名婴儿死亡人数的统计指标。
二、专业术语解释与选择
老年慢支病人与健壮人尿中17酮类固醇排出量的比较
老年慢支病人在尿中排出的17酮类固醇量与健壮人相比有所不同。下面内容是具体的数值：
病人组：2.90，5.41，5.48，4.60，4.03，5.10，5.92，4.97，4.24，4.36，2.72，2.37，2.09，7.10
健壮组：5.18，8.49，3.14，6.46，3.72，6.64，4.01，5.60，4.57，7.71，4.99
在简单线性回归分析中，回归系数为-0.30，这一结局具有统计学上的意义。这表明当某一变量（假设为X）增加一个单位时，另一个变量（假设为Y）平均减少0.3个单位。因此选项C是正确的。
接下来探讨竖式计算的相关内容。竖式计算是一种简便的计算方式，广泛应用于加、减、乘、除等运算。在加法计算中，相同数位需要对齐，若和超过10，则向前进一位。减法计算时同样数位对齐，若不够减，则向前一位借1当作10。乘法时，一个数的第i位乘上另一个数的第j位，结局应加在积的第i+j-1位上。除法运算则需要从高位起开始除起，若除不了就用高位和下一位合成一个数来除，直到能除以除数为止。例如题目中的42除以7，就从十位开始除起，最终得到答案约等于4.97。
再来看当角度接近于0时，sin(x)与tan(x)的近似关系。精度要求决定了这个近似是否可行。通过泰勒级数可以估算精度。当x很小时，sin(x)和tan(x)都可以近似为x。因此当角度足够小的情况下这种近似是可行的。例如当x=0.1时，sin(x)和tan(x)的误差可以通过特定的公式进行估算。在实际难题中如本题中的tan(α)=12/125=0.096，由于α较小误差也会较小因此可以用近似值代替实际值进行计算可以简化难题并满足精度要求不高的要求。
