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試卷測驗 - 112 年 - 112 專技高考_公共衛生師：生物統計學#115990-阿摩線上測驗
Hsuan剛剛做了阿摩測驗，考了100分
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1 某社區衛生局統計每日上午 9：00 至 12：00，平均就診人數為 10 人，請問 9 月 1 日當天就診人數少於 3 人的機率為何？（e-10=4.54✖10-5）
(A) 0.0103
(B) 0.0028
(C) 0.0076
(D) 0.0023
2 以下盒形圖（boxplot）來自世代研究調查資料，將資料中有中風者及無中風者的年齡以盒形圖繪製出其分布，利用此圖的訊息，對於中風與否之年齡分布描述，選出較合適的選項？ 
(A)中風者之年齡分布呈現右偏分布，無中風者呈現左偏分布
(B)中風者之年齡中位數小於無中風者
(C)中風者之四分位距（interquartile range, IQR）大約為 10 歲，無中風者的年齡四分位距約為 13 歲
(D)中風者之標準差（standard deviation）會大於無中風者
5 在流行病學研究中，常利用性別及年齡配對，來了解暴露及疾病之相關性。以下資料為世代研究（cohort study）收集而來，想了解抽菸對於肺癌之影響，以不同條件暴露狀況進行性別及年齡配對，以一位有抽菸者和一位未抽菸者進行性別及年齡的配對，再觀察兩人是否有罹患肺癌，並檢定抽菸和肺癌之相關性。請針對此資料的檢定結果，選出正確的選項。（檢定時皆不進行連續型修正）
(A)在此研究設計所得資料，可利用費雪精確檢定進行了解
(B)若運用正確的檢定方法下，此檢定的檢定統計量應為 3.33
(C)在此研究設計所得資料，並製作成上表，表中所呈現的人數共有 753 人
(D)在顯著水準為 0.05 下，我們拒絕虛無假設，證實抽菸和肺癌間具有相關性
6 想了解戴口罩對於預防新冠肺炎是否有效益，共收集 100 人，進行回顧式研究，其中有得病及未得病者，分別各有 50 人，請他們回顧過去一個月戴口罩之狀況，資料如下，下列描述何者錯誤？
(A)有符合卡方之假設，故可使用卡方檢定進行分析
(B)若要計算格子之期望個數，格子（a）之期望個數為 30.5
(C)若利用勝算比（odds ratio）之估計及檢定進行此問題之探討，戴口罩頻率低者染病風險大約是戴口罩頻率高者的 1.53 倍，但不具統計上之顯著
(D)若利用勝算比估計及檢定兩者之相關性，勝算比估計值之標準誤可利用{ 
}估計之
7 研究顯示慢跑及快走皆是有益身心之運動，國外研究顯示在既定的公里數下，慢跑所需熱量較快走多，在此收集以下資料，想驗證此結果；在進行相同的公里數下（1.6 公里）所需消耗之熱量如下（單位：大卡）：
共有 10 個年齡相仿之參與者，隨機分派兩組，下列描述何者正確？
(A)可使用兩組獨立平均數檢定，為檢定兩組平均數之方法
(B)使用 Wilcoxon rank sum 檢定方法，為檢定兩組中位數之方法
(C)使用 Wilcoxon signed-rank 檢定方法，為檢定兩組中位數之方法
(D)使用 McNemar 檢定方法，為檢定兩組成對中位數之方法
12 在心血管疾病的研究中，腰圍為重要的影響因子，控制腰圍大小為預防心血管疾病管道之一，
我們想了解腰圍大小（Y）和收縮壓（X）之相關性。利用簡單線性迴歸模型μY | X=α +βX 或皮爾森（Pearson）相關係數（ρ）了解兩者間之相關性，下面描述何者錯誤？（假設腰圍、收縮壓為常態分配）
(A)簡單線性迴歸模型或皮爾森相關係數，皆是可以了解腰圍大小和收縮壓之直線相關的程度
(B)若腰圍大小（Y）和收縮壓（X）皆進行標準化後，分別為y ′及x ′，再進行線性迴歸模型， 可得μy'|x' = α′ +β ′x ′模型，其β ′的估計值會很接近ρ的估計值
(C)線性迴歸模型中的斜率（β）可描述腰圍大小和收縮壓兩者互相影響之變化程度，若β愈大表示兩者相關性愈大
(D)若皮爾森相關係數或線性迴歸之斜率（β）為 0，腰圍大小和收縮壓間，有可能為曲線相關， 也有可能是無相關性
13 在治療自體免疫性疾病的藥物中，除了非類固醇抗發炎藥（NSAID）外，還有免疫抑制劑的選擇。以下資料來自 200 位疾病嚴重度相似的自體免疫性疾病患者，有 100 位接受 Drug 治療（Drug=0，為參考組） ，有 100 位接受免疫抑制劑的治療（Drug=1），觀察治療半年後疾病狀況是否有改善（Y=1：有改善；Y=0：無改善），在調整年齡（Age）、性別（Gender=0，女性（參考組） ；Gender=1，男性）後，下列式子及下表為多變項模型及其估計結果（顯著水準為 0.05）。下列描述何者正確？ 
(A)在此模型中，可判斷年齡及性別為干擾因子
(B)在模型估計結果中，調整年齡（Age）及性別（Gender）下，在治療半年後，使用免疫抑制 劑藥物會較使用 NSAID 病況有改善，且有統計上之顯著
(C)在控制其他變數下，在治療半年後，男生較女生病況有改善，但無統計上顯著
(D)在控制其他變數下，在治療半年後，年齡愈小病況有改善的可能性較高，且有統計上顯著
14以下利用簡單線性迴歸及複迴歸模型，探討腰圍和收縮壓之相關性，請計算模型三中之 95%信賴區間估計。（此資料樣本數為 5019，遺失值變數最多為 3%，顯著水準為 0.05）
(A)模型三中β1之 95%信賴區間估計為(0.08, 0.15)
(B)模型三中β1 之 95%信賴區間估計為(0.18, 0.24)
(C)模型三中β1之 95%信賴區間估計為(0.09, 0.20)
(D)模型三中β1之 95%信賴區間估計為(0.08, 0.19)
肺癌發生率為每十萬人口 36 人，為臺灣前 10 大癌症之一，以下為某醫學中心，肺癌存活率之資料(以月為單位)，是利用 Kaplan-Meier 估計方法得到，gender=0 為女性，gender=1 為男性，在曲線上“+＂為設限（censor），
17 承上題，我們想了解男性、女性之存活曲線是否有差異，利用以下方法進行檢定，請問以下描述，何者正確？（顯著水準為 0.05） 
(A) Log-Rank 檢定，需假設兩條 log-存活函數的比值需為常數（風險比為常數），故非為無母數（nonparametric）檢定
(B)此兩條存活函數在後期差異較大，使用 Peto-Wilcoxon 檢定進行兩組存活曲線比較時，其檢 定力較好
(C)以 Log-Rank 檢定或 Peto-Wilcoxon 檢定之 p-value，有充份證據證明男性、女性存活曲線是 有顯著差異
(D) Log-Rank 檢定或 Peto-Wilcoxon 檢定方法，其抽樣分配為自由度為 1 之卡方分配
我們利用 Cox PH model(Cox proportional hazard model)進行影響因肺癌死亡之風險因子的探討，以因肺癌死亡為事件發生，並記錄從追踪到因肺癌死亡發生之時間，模型之解釋變項為性別（男性、女性，女性為參考組）、年齡、抽菸程度（從未抽菸、過去曾抽菸現在無抽菸、現在有抽菸，現在有抽菸為參考組），
23 在《莊子．齊物論》有一則寓言：養猴人跟猴子們說，以後早上餵三升橡實，下午餵四升橡實，但猴子們聽了很不高興，因為早上吃太少，於是，養猴人說，那改成早上餵四升，下午 餵三升，猴子們就很高興（此即朝三暮四的典故）。假設養猴人對這些猴子進行這兩種餵食方式的滿意度調查，結果如下（a,b,c,d 為猴子的個數）：
試問，養猴人該用何種方法來進行統計檢定？
(A) Test of goodness-of-fit
(B) Test of independence
(C) Fisher's exact test
(D) McNemar's test
28 在使用統計軟體進行性別、血型、身高（以上三項為自變數）對於體重（依變數）的複迴歸分析時，如果在報表中有出現一項下表中的結果：
則代表有對這兩個變數進行下列何種探討？
(A)加權效果
(B)加乘作用
(C)聯合效應
(D)交互作用
32 承上題，令其特異度為 33%及群體得病率為 50%，請問檢測陽性者為得病之條件機率為何？
(A) 30%
(B) 50%
(C) 60%
(D) 90%
34 請問其標準誤分別為何？
(A) 0.94 對 0.50
(B) 0.50 對 0.94
(C) 7.88 對 4.06
(D) 4.06 對 7.88
如表，設定的顯著性水平（通常為 0.05），
40 承上題，所採取的檢定方式，其虛無假設及對立假設為何？
(A) H0: μ 北＝ μ中＝ μ南＝μ東 全部相等 vs H1: μ 北 ≠ μ中 ≠ μ南 ≠ μ東 全不相等
(B)H0 : μ 北 ≠ μ中 ≠ μ南 ≠ μ東 全不相等 vsH1 : μ 北 = μ中 = μ南 = μ東 全部相等
(C)H0 :μ 北＝ μ中＝ μ南＝ μ東 全部相等 vsH1 : μ 北 、 μ中、 μ南 、 μ東 不全相等
(D)H0 : μ 北 、 μ中 、 μ南、 μ東 不全相等 vsH1 : μ 北＝ μ中＝ μ南＝ μ東全部相等