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发布时间:2023-12-09 03:56:20

[单项选择]总体率(1-α)的可信区间是指( )
A. 求得总体率的波动范围
B. 求得的区间包含总体率的可能性为(1-α)
C. 计算样本率抽样误差的大小
D. 估计样本率的大小
E. 估计样本含量

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[单项选择]总体率95%可信区间的意义是
A. 95%的正常值在此范围
B. 95%的样本率在此范围
C. 95%的总体率在此范围
D. 总体率在此范围内的可能性为95%
E. 样本率在此范围内的可能性为95%
[单项选择]可信区间估计的可信度是指
A. α
B. 1-α
C. β
D. 1-β
E. 估计误差的自由度
[单项选择]HBsAg总体阳性率的95%可信区间表示
A. 总体中有95%的个体值在此范围内
B. 若有100个人,其中95个人在此范围内
C. 100个总体阳性率,有95个分布在此范围内
D. 总体率一定,每100个阳性者中有95个在此范围内
E. π一定时,随机抽取n相等的100个样本率,平均有95次推断正确
[单项选择]使用正态近似法进行总体率可信区间估计的条件为( )
A. np>5
B. n>5
C. np>5或n(1-p)>5
D. np>5且n(1-p)>5
[单项选择]样本含量足够大,总体阳性率与阴性率均不接近于0和1,总体率95%可信区间的估计公式为()
A. P±2.58Sp
B. P±1.96Sp
C. P±1.9
D. P±2.58
E. P±1.96
[单项选择]当样本量足够大时,总体阳性率与阴性率均不接近于0和1,总体率95%的可信区间的估计公式为
A. P± 1.96Sx
B. X±1.96x
C. P±2.58 Sx
D. Pa±1.96Sp
E. P±2.58Sp
[单项选择]用样本均数估计总体均数时,考虑到存在抽样误差,故常采用区间估计。关于总体均数的95%的可信区间的叙述正确的是
A. 99%的可信区间比95%的可信区间更好
B. 在可信度确定后;可信区间长度就确定了
C. 对小样本资料,95%可信区间的计算公式为:X±t0.05,(n-1)5/√n
D. 对小样本资料,95%可信区间的计算公式为:X±1.96s/√n
E. 对任何样本资料,95%可信区间的计算公式均为:X±t0.05,(n-1)s/√n
[单项选择]在同一总体中随机抽取多个样本,用样本来估计总体均数的95%可信区间,估计精密的是
A. 均数大的样本
B. 均数小的样本
C. 标准差小的样本
D. 标准误大的样本
E. 标准误小的样本
[单项选择]在同一总体中随机抽取多个样本,用样本均数来估计总体均数的95%可信区间,可靠性较好的是
A. 均数大的样本
B. 均数小的样本
C. 标准差小的样本
D. 标准误大的样本
E. 标准误小的样本
[单项选择]在一项队列研究中,RR值95%可信区间为0.2~1.8,那么研究因素可能是疾病的( )
A. 危险因素
B. 保护因素
C. 混杂因素
D. 无关因素
[单项选择]在一项病例对照研究中,计算出某因素比值比的95%,可信区间为0.8~1.8,此因素可能为
A. 危险因素
B. 保护因素
C. 无关因素
D. 无法判断
E. 混淆因素
[单项选择]某项队列研究得出的相对危险度为2.6,95%的可信区间为1.7~3.4,下列哪种说法不正确
A. 率差为1.7
B. 暴露与疾病的关联为正关联
C. 暴露组的发病危险比对照组高
D. 暴露组的发病危险是对照组的2.6倍
E. 该暴露因素是疾病的危险因素
[单项选择]根据样本资料算得健康成人白细胞计数的95%可信区间为7.2×109/L~9.1×109/L,其含义是( )
A. 估计总体中有95%的观察值在此范围内
B. 总体均数在该区间的概率为95%
C. 该区间包含样本均数的可能性为95%
D. 该区间包含总体均数的可能性为95%
[单项选择]在一项病例对照研究中,暴露因素与疾病的OR值的95%可信区间为0.2~0.8,那么该研究因素可能是
A. 混杂因素
B. 保护因素
C. 危险因素
D. 无关因素
E. 有害因素
[单项选择]某队列研究得出的相对危险度为1.5,95%的可信区间为1.1~2.8,下列哪一种说法不正确
A. 该暴露因素是危险因素
B. 暴露组的发病危险是对照组的1.5倍
C. 暴露组的发病危险比对照组高
D. 暴露与疾病的关联为“正”关联
E. 归因危险度为50%
[单项选择]在一项病例对照研究中,暴露因素与疾病的DR值的95%的可信区间为0.2~0.8,那么该研究因素可能是
A. 保护因素
B. 混杂因素
C. 危险因素
D. 无关因素
E. 有害因素
[单项选择]在一项队列研究中,计算出某研究因素的RR值的95%的可信区间为0.2~1.8,那么该研究因素可能为
A. 危险因素
B. 保护因素
C. 混杂因素
D. 无关因素
E. 以上均不是

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