医学统计学习题 求大神详解
为了解某地成年男性血清总钙值的总体水平，现随机抽样调查了当地100名
健康成年男子，用甲基麝香草酚蓝比色法进行血清总钙值的测定，得其均数为
10mg/dl，标准差为2mg/dl，问：
（1）据此资料推测.该地区所有健康成年男子血钙值总体均数可能所在的范围;
（2）现有一成年男子，血钙值为8mg/dl，如何评价？
（3）另随机抽取当地120名健康成年女性，用同样的方法进行血钙值测定，得
均数为8.5mg/dl，标准差为1.8mg/dl，问该地区男性与女性间血钙值有无差别？
（4）已知一般健康成年男性血清总钙值平均为9.25 mg/dl,该地男性血清总钙
值是否高于一般？
跪求详答，十万火急，重金悬赏。
（1）n=100，为大样本可用正态近似法，估计总体均数的95%可信区间。
（2）因成年男性血钙值服从正态分布，且过大或过小均属异常，应计算双测95%参考值范围：
- 若该名成年男性的血钙值包含在该参考值范围内，可认为正常，若为包含在该参考值范围内，可认为其血钙值偏大或偏小。
（3）该资料为成组设计的计量资料，已采用成组t检验。
1.建立检验假设，确定检验水准
H0：该地健康成年男性与女性的血清钙值无差别
H1：该地健康成年男性与女性的血清钙值有差别
a=0.05
2.计算检验统计量t值
3.确定P值做出统计推断
若P大于0.05，不拒绝H0，差异无统计学意义尚不能认为该地健康成年男性与女性的血清钙值含量有差异。
若P小于等于0.05，拒绝H0，接受H1，差异有统计学意义，可认为该地健康的成年男性与女性的血清钙含量有差异。
（4）
1.建立假设检验，确定检验水准
H0：该地男性血清钙值均数与一般成年男子血清钙值均数相同
H1：该地男性血清钙指均数，高于一般成年男子血清钙值均数
a=0.05
2.计算检验统计量t值
n=100
（手机打不出来）自由度=99
t=公式书上代手机打不出=0.25
3.确定P值做出统计推断
查t界值表得，P大于0.05，按a=0.05水准，不拒绝H0，差异无统计学一尚不能认为该地成年男性的血清钙质菌数高于一般成年男子的血清钙值均数。
（望采纳）
缺失值常用处理方法
对于包含缺失值的数据分析，往往涉及众多围绕各种假定而展开的具体问题。具体来讲，首先需要考虑以下几个问题：
根据既定条件，哪种假设更为合理和可取（往往取决于相关的专业理论知识和具体问题的相关信息）
力求假设的内容清晰明确
考察统计推断过程对于该假设的敏感性
充分了解哪一种假设与所进行的具体分析过程相关联
一般来讲，对于缺失值的处理。某些基于弱假设处理手段是可取的，而对其相应的实现策略即具体的计算方法进行探索和研究也有重大的意义。然而，目前经常采用的缺失值处理手段，往往计算方法简单，但要求以强假设为基础，此类处理手段的典型例子包括完整数据及分析和LOCF。是指将完整的观测收集的值纳入数据处理的方法。忽略有缺失的观测个体。后者是指用缺失之前的最后一次观测值直接替换缺失值，多用于纵向观察研究的数据处理。
R语言处理的缺失值
简单缺失值处理方法及缺陷
相对于复杂的缺失值处理方法此处的简单方法目的在于获得一个完整的数据集，然后对该数据集进行预定的分析处理。如同缺失值根本未发生一样。然而这种处理方式所得的结果往往存在不同程度的缺陷。除非处理该类方式建立在及具有有说服力的特定假设的基础上。
简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。
缺失值的高级处理方法
此类方法具有以下几个共同特点：
不直接将缺失值替换为某个特定的数值，从而将其转化为非缺失值
将现有信息实际观测到的数据和某些特定的背景信息和不依赖于实测数据的特定假设相结合进行数据统计分析
该类方法的目的在于获得每一个缺失值的有关统计学信息。比如有关该缺失值真实取值的分布信息等，获知有关缺失机制的某些信息。
概况来讲，缺失值的高级处理方法主要包括以下几种类型：基于特定模型法，简单随机填补法，多重随机填补法，加权处理法。
接下来的下期我们就简单缺失值处理方法和高级处理方法进行详细分析。
缺失值常用处理方法
对于包含缺失值的数据分析，往往涉及众多围绕各种假定而展开的具体问题。具体来讲，首先需要考虑以下几个问题：
根据既定条件，哪种假设更为合理和可取（往往取决于相关的专业理论知识和具体问题的相关信息）
力求假设的内容清晰明确
考察统计推断过程对于该假设的敏感性
充分了解哪一种假设与所进行的具体分析过程相关联
一般来讲，对于缺失值的处理。某些基于弱假设处理手段是可取的，而对其相应的实现策略即具体的计算方法进行探索和研究也有重大的意义。然而，目前经常采用的缺失值处理手段，往往计算方法简单，但要求以强假设为基础，此类处理手段的典型例子包括完整数据及分析和LOCF。是指将完整的观测收集的值纳入数据处理的方法。忽略有缺失的观测个体。后者是指用缺失之前的最后一次观测值直接替换缺失值，多用于纵向观察研究的数据处理。
R语言处理的缺失值
简单缺失值处理方法及缺陷
相对于复杂的缺失值处理方法此处的简单方法目的在于获得一个完整的数据集，然后对该数据集进行预定的分析处理。如同缺失值根本未发生一样。然而这种处理方式所得的结果往往存在不同程度的缺陷。除非处理该类方式建立在及具有有说服力的特定假设的基础上。
简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。
缺失值的高级处理方法
此类方法具有以下几个共同特点：
不直接将缺失值替换为某个特定的数值，从而将其转化为非缺失值
将现有信息实际观测到的数据和某些特定的背景信息和不依赖于实测数据的特定假设相结合进行数据统计分析
该类方法的目的在于获得每一个缺失值的有关统计学信息。比如有关该缺失值真实取值的分布信息等，获知有关缺失机制的某些信息。
概况来讲，缺失值的高级处理方法主要包括以下几种类型：基于特定模型法，简单随机填补法，多重随机填补法，加权处理法。
接下来的下期我们就简单缺失值处理方法和高级处理方法进行详细分析。
缺失值常用处理方法
对于包含缺失值的数据分析，往往涉及众多围绕各种假定而展开的具体问题。具体来讲，首先需要考虑以下几个问题：
根据既定条件，哪种假设更为合理和可取（往往取决于相关的专业理论知识和具体问题的相关信息）
力求假设的内容清晰明确
考察统计推断过程对于该假设的敏感性
充分了解哪一种假设与所进行的具体分析过程相关联
一般来讲，对于缺失值的处理。某些基于弱假设处理手段是可取的，而对其相应的实现策略即具体的计算方法进行探索和研究也有重大的意义。然而，目前经常采用的缺失值处理手段，往往计算方法简单，但要求以强假设为基础，此类处理手段的典型例子包括完整数据及分析和LOCF。是指将完整的观测收集的值纳入数据处理的方法。忽略有缺失的观测个体。后者是指用缺失之前的最后一次观测值直接替换缺失值，多用于纵向观察研究的数据处理。
R语言处理的缺失值
简单缺失值处理方法及缺陷
相对于复杂的缺失值处理方法此处的简单方法目的在于获得一个完整的数据集，然后对该数据集进行预定的分析处理。如同缺失值根本未发生一样。然而这种处理方式所得的结果往往存在不同程度的缺陷。除非处理该类方式建立在及具有有说服力的特定假设的基础上。
简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。
缺失值的高级处理方法
此类方法具有以下几个共同特点：
不直接将缺失值替换为某个特定的数值，从而将其转化为非缺失值
将现有信息实际观测到的数据和某些特定的背景信息和不依赖于实测数据的特定假设相结合进行数据统计分析
该类方法的目的在于获得每一个缺失值的有关统计学信息。比如有关该缺失值真实取值的分布信息等，获知有关缺失机制的某些信息。
概况来讲，缺失值的高级处理方法主要包括以下几种类型：基于特定模型法，简单随机填补法，多重随机填补法，加权处理法。
接下来的下期我们就简单缺失值处理方法和高级处理方法进行详细分析。