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两者计算公式不同 医学参考值范围反映了特定人群的个体值波动范围 可信区间不包含总体均数的可能性为a 同一组数据，可信区间可能大于参考值范围，也可能小于参考值范围 可信区间反映了样本均数的离散程度
参考值范围就是可信区间 参考值范围就是正常值范围 可以用百分位数法计算95%参考值范围 据实际情况，可以取单侧参考值范围 确定参考值范围，不使用该人群用本观察值的极差
参考值范围就是可信区间 参考值范围就是正常值范围 可以用百分位数法计算95％参考值范围 据实际情况，可以取单侧参考值范围 确定参考值范围，不使用该人群用本观察值的极差
参考值范围指的是：调查的一组资料中变量值分布范围，而可信区间是指在可信度为α时，估计总体参数可能存在的范围 参考值范围可以由
十算出，而可信区间可以由面算出 参考值范围与标准差有关，标准j差越大，该范围越窄 可信区间与标准误有关，标准误越大，可信区间则越小 以上均正确
参考值范围指的是：调查的一组资料中变量值分布范围，而可信区间是指在可信度为α时，估计总体参数可能存在的范围 参考值范围可以由
±US计算出，而可信区间可以由
计算出 参考值范围与标准差有关，标准差越大，该范围越窄 可信区间与标准误有关，标准误越大，可信区间则越小 以上均正确
医学参考值范围的制定方法不受分布资料类型的限制 医学参考值范围是根据大部分"健康人"的某项指标制定的 在制定医学参考值范围时，最好用95%范围，因为这个范围最能说明医学问题 在制定医学参考值范围时，最好用95％范围，因为这样比较好计算 以上说法均不正确
参考值范围指的是：调查的一组资料中变量值分布范围，而可信区间是指在可信度为α时，估计总体参数可能存在的范围 参考值范围可以由
±US计算出，而可信区间可以由
计算出 参考值范围与标准差有关，标准差越大，该范围越窄 可信区间与标准误有关，标准误越大，可信区间则越小 以上均正确
参考值范围指的是：调查的一组资料中变量值分布范围，而可信区间是指在可信度为1-α时，估计总体参数可能存在的范围 参考值范围可以由X(—)±US计算出，而可信区间可以由计X(—)±t a/2算出 参考值范围与标准差有关，标准差越大，该范围越窄 可信区间与标准误有关，标准误越大，可信区间则越小 以上均正确
参考值范围就是可信区间 参考值范围就是正常值范围 可以用百分位法计算95%参考值范围 据实际情况，可以取单侧参考值范围 确定参考值范围，不使用该人群样本观察值的极差
参考值范围指的是：调查的一组资料中变量值分布范围，而可信区间是指在可信度为1-α时，估计总体参数可能存在的范围 参考值范围可以由
计算出，而可信区间可以由
计算出 参考值范围与标准差有关，标准差越大，该范围越窄 可信区间与标准误有关，标准误越大，可信区间则越小 以上均正确
参考值范围指的是：调查的一组资料中变量值分布范围，而可信区间是指在可信度为α时，估计总体参数可能存在的范围 参考值范围可以由
±US计算出，而可信区间可以由
计算出 参考值范围与标准差有关，标准差越大，该范围越窄 可信区间与标准误有关，标准误越大，可信区间则越小 以上均正确
如果随机测量某人的某项指标，其值在正常人范围的 95%之内，那么应认为此人的此项指标正常 如果某项指标超出了参考值范围，那么其应为不正常 参考值范围应根据正常人范围的95%来制定 求正态资料的参考值范围，精确度越高越好 所谓的正常和健康都是相对的，在正常人或健康人身上都存在着某种程度的病理状态
单侧99%参考值范围 双侧99%参考值范围 双侧95%参考值范围 单侧95%参考值范围 双侧90%参考值范围
要根据原始数据的分布确定计算方法 "正常"是指健康，没有疾病 需要足够数量，通常样本含量在100例以上 需要考虑样本的同质性 对于某些指标组间差别明显且有实际意义的，应先确定分组，在分别估计医学参考值范围
参考值范围指的是：调查的一组资料中变量值分布范围，而可信_区间是指在可信度为1-α时，估计总体参数可能存在的范围 参考值范围可以由
计算出，而可信区间可以由
计算出 参考值范围与标准差有关，标准差越大，该范围越窄 可信区间与标准误有关，标准误越大，可信区间则越小 以上均正确
参考值范围应根据正常人范围的95％来制定 如果随机测量某人的某项指标，其值在正常人范围的 95％之内，那么应认为此人的此项指标正常 如果某项指标超出了参考值范围，那么其应为不正常 求正态资料的参考值范围，精确度越高越好 所谓的正常和健康都是相对的，在正常人或健康人身上都存在着某种程度的病理状态
用正态分布法求95%的参考值范围．其公式一定是 如果测定值在性别间或年龄组间的差别有统计学意义和实际意义，则无法确定参考值范围 某项指标超出参考值范围的人是异常或不健康的 医学参考值范围是绝大多数“正常人”的生理、生化等指标的波动范围 求偏峰分布资料的参考值范围时，P25～P75近似于
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