調查339名50歲以上男子卡方檢驗

❶ 統計試題

以隨機變數(X,Y)記被調查的人的情況，若他抽煙抽煙則令X=1,否則令X=2.若他專患慢性支氣管炎則令Y=1,否則令Y=2.則我們有容量為屬n=339的樣本(x1，y1)，（x2，y2），...，（x339，y339），下面我們檢驗假設：
H:X和Y獨立
以n(i,j)記樣本中取值(i,j)的個數，n(i,.)=n(i,1)+n(i,2),n(.,j)=n(1,j)+n(2,j),則樣本服從卡方分布，算得樣本值為7.48，又因為自由度為1的，檢驗水平為0.05的卡方分布值為3.841，7.48>3.841，故拒絕假設H，即支持「吸煙者容易患慢性氣管炎」這種觀點。

❷ 已知兩個統計案例如下：①為了探究患慢性支氣管炎與吸煙關系，調查了339名50歲以上的人，調查結果如表：

∵①中兩個變數是定性變數（或稱分類變數），
②中兩個變數是兩個定量變數，
∴對這些數據的處理所應用的統計方法是：
①獨立性檢驗②回歸分析
故選B

❸ 為了調查慢性氣管炎是否與吸煙有關，調查了339名50歲以下的人所得結果如下表： 患慢性氣管炎

得到如下列聯表：

❹ Excel統計分析與電腦實驗的目 錄

數 據 整 理 篇
第1章 Excel基本知識 2
1.1 Excel的安裝 3
1.2 Excel工作界面簡介 3
1.3 滑鼠與鍵盤的操作 7
1.4 單元格區域與整個工作表的選取 9
1.5 工作表重命名與復制副本 10
1.6 工作表的格式化 11
1.7 工作表的列印 15
第2章 公式與函數 17
2.1 公式的建立 18
2.2 函數的結構 18
2.3 公式中的運算符 19
2.4 運算符的優先順序 21
2.5 單元格的混合引用 21
2.5.1 相對引用 22
2.5.2 絕對引用 22
2.5.3 混合引用 22
2.5.4 A1引用樣式 23
2.5.5 應用實例 23
2.6 公式編輯常用的快捷鍵 25
2.7 編輯公式時常見的錯誤信息 25
2.8 公式保護小技巧 27
2.9 常用數學函數應用舉例 28
2.9.1 常用數學函數 28
2.9.2 數組運算 32
2.9.3 矩陣的運算與求解線性方程組 33
2.10 創建自定義函數 36
2.11 獲取函數幫助信息 37
第3章 數據清單的建立與利用 38
3.1 數字的單元格格式 39
3.2 數據的有效性設置 42
3.3 建立數據清單 45
3.4 數據「記錄單」的作用 46
3.5 數據的自動填充 48
3.5.1 簡單數據的自動填充 48
3.5.2 等比數列數據的填充 49
3.5.3 公式的自動填充 50
3.5.4 智能標記的應用 51
3.6 數據的分列 51
3.7 添加與編輯批註 53
3.8 特殊數學符號的鍵入 54
3.9 數據的導入與導出 56
3.10 常用統計軟體調用Excel文件 56
3.10.1 SAS 8.0調用Excel文件 56
3.10.2 SPSS 13.0調用Excel文件 57
3.10.3 S-PLUS 2000調用Excel文件 57
第4章 數據的編輯與查詢 60
4.1 窗口的凍結與拆分 61
4.2 數據的剪貼與刪除 62
4.3 數據的查找與替換 63
4.4 行列轉置與選擇性粘貼的其他妙用 64
4.5 將連續型變數劃分等級 66
4.6 年齡的計算與當前日期的生成 67
4.7 數據的跨工作表操作 67
4.8 多個工作表的合並計算 69
4.9 查詢與新建子數據清單 71
4.9.1 排序 71
4.9.2 自動篩選 72
4.9.3 高級篩選 75
4.9.4 選擇不重復的記錄 76
4.9.5 人工篩選 76
4.10 兩個類似文件的比較 77
第5章 分類匯總與透視分析 79
5.1 分類匯總 80
5.2 數據透視表 83
5.2.1 創建數據透視表 84
5.2.2 數據透視表的結構及其工具欄 85
5.2.3 由數據透視表獲得均數標准差 87
5.2.4 產生列聯表 89
5.2.5 創建子數據清單 93
5.2.6 設置報告格式與更新數據 95
5.2.7 數據透視圖表中創建公式 96
5.3 數據透視圖 96
5.3.1 創建數據透視圖 97
5.3.2 調整數據透視圖 98
5.3.3 將數據透視圖更改為靜態圖 99
5.4 數據透視的其他應用 101
5.4.1 多個工作表的數據透視 101
5.4.2 數據透視表網頁 101
5.4.3 幻燈片中引用數據透視表 102
統 計 分 析 篇
第6章 統計圖表 106
6.1 統計表的製作 107
6.2 統計圖的結構及特點 108
6.3 Excel標准圖表類型簡介 109
6.4 創建統計圖的一般步驟 111
6.5 統計圖的編輯與修飾 113
6.6 繪制統計圖舉例 118
6.6.1 分段條圖 118
6.6.2 誤差條圖 119
6.6.3 百分條圖 121
6.6.4 餅圖 122
6.6.5 復合條餅圖 123
6.6.6 線圖與半對數線圖 123
6.6.7 雷達圖 125
6.6.8 氣泡圖 126
6.6.9 箱圖 128
6.6.10 人口金字塔圖 131
6.6.11 三角函數製作線圖 133
6.6.12 曲面圖 134
第7章 統計描述 136
7.1 數據分析工具的調用 137
7.2 統計學中的數據類型 138
7.2.1 數據類型的辨析 139
7.2.2 三類數據的計算 140
7.2.3 三類數據的轉化 140
7.3 區間數據的統計學描述 141
7.3.1 區間數據的頻數表與直方圖 141
7.3.2 集中位置指標 146
7.3.3 離散程度指標 149
7.3.4 數據分析工具：描述統計 154
7.4 名義數據的統計描述 156
7.4.1 COUNTIF函數清點計數 156
7.4.2 率的標准化法 156
7.4.3 動態數列 158
第8章 區間數據的假設檢驗 161
8.1 假設檢驗的一般步驟 162
8.2 樣本均數與總體均數的比較 163
8.2.1 已知樣本均數和標准差 163
8.2.2 已知樣本原始數據 164
8.3 配對資料的比較 165
8.4 兩個樣本均數的比較 166
8.4.1 兩樣本的總體方差齊性檢驗 166
8.4.2 總體方差齊同的t檢驗 168
8.4.3 總體方差不齊的t檢驗 170
8.4.4 大樣本的z檢驗 171
8.5 多樣本方差Bartlett齊性檢驗 171
8.6 單因素方差分析 173
8.6.1 單因素方差分析工具 173
8.6.2 單因素方差分析圖示 174
8.6.3 無原始數據的單因素方差分析 175
8.6.4 單因素方差分析的多重比較 175
8.7 雙因素方差分析 177
8.7.1 無重復雙因素方差分析 178
8.7.2 有重復雙因素方差分析 179
第9章 名義與有序數據的假設檢驗 182
9.1 卡方檢驗 183
9.1.1 四格表資料的 檢驗 183
9.1.2 四格表配對資料的2檢驗 186
9.1.3 四格表資料的Fisher精確概率檢驗 188
9.1.4 行×列表資料的 檢驗 191
9.2 頻數分布的擬合優度檢驗 193
9.2.1 正態分布 193
9.2.2 二項分布 196
9.2.3 Poisson分布 197
9.2.4 均勻分布 198
9.3 非參數檢驗 199
9.3.1 配對資料Wilcoxon符號秩檢驗 200
9.3.2 兩獨立樣本非參數檢驗 202
9.3.3 多樣本Kruskal-Wallis秩和檢驗 206
9.3.4 多個相關樣本的Friedman檢驗 209
9.4 Ridit分析 211
第10章 相關與回歸 215
10.1 簡單相關與回歸 216
10.1.1 Excel函數實現簡單相關與回歸 218
10.1.2 數據分析工具實現簡單相關與回歸 223
10.1.3 添加趨勢線實現直線回歸分析 226
10.2 曲線回歸 227
10.2.1 對數曲線擬合 228
10.2.2 乘冪曲線擬合 229
10.2.3 指數曲線擬合 231
10.2.4 多項式曲線擬合 232
10.3 非線性回歸 233
10.3.1 對數曲線擬合 233
10.3.2 乘冪曲線擬合 234
10.3.3 指數曲線擬合 235
10.3.4 多項式曲線擬合 235
10.4 多重相關與回歸 236
10.4.1 多重相關與多重協方差 236
10.4.2 多重回歸分析 237
10.4.3 用函數實現多重回歸與相關 239
10.5 加權logistic回歸 241
高 級 應 用 篇
第11章 變數求解與方案優選 246
11.1 單變數求解 247
11.1.1 目標搜索 247
11.1.2 求解非線性方程 248
11.2 規劃求解 249
11.3 方案 251
11.4 常見的方案優選方法 253
11.4.1 確定型決策 254
11.4.2 非確定型決策 255
11.4.3 風險型決策 258
11.5 綜合評價方法 258
11.5.1 TOPSIS法 258
11.5.2 層次分析法 260
第12章 預測分析 263
12.1 自相關與自回歸 264
12.1.1 線性時序趨勢 264
12.1.2 DW統計量 265
12.1.3 自相關 266
12.1.4 自回歸 267
12.2 移動平均法 268
12.3 指數平滑法 269
12.3.1 數據分析工具——指數平滑 270
12.3.2 指數平滑的初始值 271
12.3.3 求解最佳平滑常數 272
12.4 季節預測法 273
12.4.1 啞變數多重回歸 274
12.4.2 AR（4）模型 277
12.4.3 季節指數法 278
12.5 Markov預測法 280
12.6 傅里葉分析 283
第13章 壽命表 285
13.1 現時壽命表 286
13.2 去死因壽命表 291
13.3 健康期望壽命表 293
第14章 隨機化分組與樣本 含量估計 297
14.1 隨機化分組 298
14.1.1 完全隨機設計 298
14.1.2 配對設計 299
14.1.3 配伍組設計 300
14.1.4 三個隨機化分組程序介紹 301
14.2 樣本含量的估計 303
14.2.1 Nomogram圖示法 304
14.2.2 假設檢驗的樣本含量估計 305
14.2.3 置信區間的樣本含量估計 312
14.3 檢驗功效的估計 315
14.4 流行病學研究的樣本含量與檢驗功效 320
14.4.1 病例對照研究 320
14.4.2 隊列研究 323
14.5 方差分析等方法的樣本含量與檢驗功效 324
14.5.1 方差分析的檢驗功效 324
14.5.2 方差分析的樣本含量 325
14.5.3 其他方法的樣本含量與檢驗功效 325
第15章 高級科研統計圖與 Meta分析 326
15.1 統計地圖 327
15.2 P-P圖與Q-Q圖 329
15.2.1 創建繪圖數據 330
15.2.2 繪制正態P-P圖 331
15.2.3 繪制正態Q-Q圖 331
15.3 生存曲線 332
15.3.1 Kaplan-Meier法計算生存率及其標准誤 332
15.3.2 繪制生存曲線 333
15.4 重復測量數據的曲線圖 334
15.5 Meta分析統計量的置信區間圖 336
15.5.1 Meta分析的計算公式 336
15.5.2 連續資料的Meta分析 339
15.5.3 離散資料的Meta分析 343
15.5.4 相關系數資料的Meta分析 346
15.5.5 P值的Meta分析 348
第16章 診斷試驗評價 349
16.1 常用統計指標 350
16.2 ROC曲線原理及其繪制方法 354
16.2.1 有序分類資料ROC分析 355
16.2.2 連續資料ROC分析 357
16.2.3 值小為陽性的ROC分析 359
16.3 診斷試驗評價的Meta分析 360
16.3.1 SROC分析 360
16.3.2 ROC面積的Meta分析 366
16.4 樣本含量估計 368
16.4.1 靈敏度與特異度的置信區間估計 368
16.4.2 ROC曲線下面積的置信區間估計 369
16.4.3 固定FPR的靈敏度置信區間估計 371
16.4.4 單個准確度指標的假設檢驗 372
16.4.5 兩靈敏度或特異度的比較 373
16.4.6 ROC曲線下面積的比較 374
16.5 Kappa值估計 376
電 腦 實 驗 篇
第17章 概率分布 380
17.1 正態分布 381
17.1.1 採用公式製作正態分布電腦實驗 381
17.1.2 正態曲線下的面積 383
17.1.3 正態分布綜合電腦實驗 384
17.2 二項分布 386
17.2.1 概率質量函數 386
17.2.2 累計分布函數 387
17.2.3 二項分布電腦實驗 387
17.2.4 樣本率及率的標准誤 389
17.3 Poisson分布 390
17.3.1 概率質量函數與累計分布函數 390
17.3.2 Poisson分布電腦實驗 390
17.4 其他連續分布 392
17.4.1 對數正態分布 392
17.4.2 均勻分布 392
17.4.3 指數分布 393
17.4.4 Weibull分布 393
17.4.5 Beta分布 395
17.4.6 Gamma分布 395
17.5 其他離散分布 396
17.5.1 均勻分布 396
17.5.2 超幾何分布 397
第18章 隨機抽樣與抽樣誤差 399
18.1 隨機數發生器與隨機函數 400
18.1.1 隨機數發生器 400
18.1.2 隨機數函數 404
18.2 有放回抽樣與無歸還抽樣 405
18.2.1 「抽樣」分析工具 405
18.2.2 無歸還抽樣 406
18.3 隨機抽樣電腦實驗 407
18.3.1 從正態總體中隨機抽樣 407
18.3.2 從非正態總體中隨機抽樣 411
第19章 假設檢驗的概率分布與統計用表 415
19.1 z分布 416
19.1.1 標准正態分布曲線下面積 416
19.1.2 標准正態分布分位數 417
19.1.3 標准正態分布的其他應用 418
19.1.4 z分布電腦實驗 420
19.2 t分布 422
19.2.1 t分布的圖形及其分布特徵 423
19.2.2 t分布曲線下面積與檢驗界值 424
19.2.3 t分布電腦實驗 425
19.3 F分布 427
19.3.1 F分布的圖形及其分布特徵 428
19.3.2 F分布曲線下面積與檢驗界值 429
19.3.3 F分布電腦實驗 431
19.4 分布 431
19.4.1 分布的圖形及其分布特徵 432
19.4.2 分布曲線下面積與檢驗界值 433
19.4.3 分布電腦實驗 433
第20章 其他電腦實驗與置信區間估計 436
20.1 隨機現象 437
20.2 置信區間 438
20.2.1 置信區間的電腦實驗 439
20.2.2 置信區間的估計 440
20.3 假設檢驗的兩型錯誤 444
20.4 不同檢驗方法所導致結論的差異 446
20.5 t檢驗的兩型錯誤 447
20.6 t與t'檢驗 448
20.7 一般t檢驗做方差分析兩兩比較導致的I型錯誤 449
20.8 樣本含量對假設檢驗的影響 450
20.9 卡方檢驗公式校正的意義 452
20.10 回歸參數意義理解 453
20.11 壽命表電腦實驗 454
附錄A Excel函數 456
附錄B 概率基本知識 474
附錄C Excel 2003宏 475
附錄D Excel 2007的數據分析
新功能 483
附錄E Excel 2003 VBA應用 486
參考文獻 489

❺ 慢性支氣管炎的治療

慢性支氣管炎首先要積極控制感染：保持良好的家庭環境衛生，室內空氣流通新鮮，有一定濕度，控制和消除各種有害氣體和煙塵，戒除吸煙的習慣，注意保暖。室內空氣補充負離子。加強體育鍛煉，增強體質，防止上呼吸道感染，避免吸入有害物質及過敏原，可預防或減少本病發生。

支氣管炎可以使用德埔茶寮的沁炎青茶，每天早晚一杯，潤肺止刻，然後在配合一下食療：
(1)梨1個，白鬍椒數粒，將胡椒放入剖開去核的梨內，水煎服。
(2)韭菜根3小把洗凈，紅棗50g，水煎服。
(3)蔥須7個，梨1個，白糖15g，水煎吃梨喝湯。
(4)白蘿卜片、乾薑片、梨片各適量，水煎隨意服。
(5橘餅30g，大蒜1.5g切碎，水煎內服。
慢性支氣管炎與急性支氣管炎兩者區別較易，可根據下述三方面鑒別。（1）病史：急性支氣管炎一般在發病前無支氣管炎的病史，即無慢性咳嗽、咳痰及喘息等病史。而慢性支氣管炎既往均有上述呼吸道病史。（2）病程及症狀：急性支氣管炎起病較快，開始為乾咳，以後咳粘痰或膿性痰。常伴胸骨後悶脹或疼痛．發熱等全身症狀多在3～5天內好轉，但咳嗽、咳痰症狀常持續2～3周才恢復。而漫性支氣管炎則以長期、反復而逐漸加重的咳嗽為突出症狀，伴有咳痰。咳痰症狀與感染與否有關，時輕時重。還可伴有喘息，病程遷延。