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
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