2025年醫學統計方法試題及答案姓名：____________________

一、多項選擇題（每題2分，共20題）

1.以下哪項是描述性統計的特征？

A.描述數據的集中趨勢

B.描述數據的離散趨勢

C.探索數據的分布特征

D.以上都是

2.以下哪個是衡量一組數據集中趨勢的統計量？

A.中位數

B.極差

C.標準差

D.眾數

3.在以下哪個情況下，應使用t檢驗？

A.獨立樣本比較兩組數據的均值

B.配對樣本比較兩組數據的均值

C.非參數檢驗

D.以上都不是

4.以下哪個是參數檢驗？

A.卡方檢驗

B.t檢驗

C.獨立樣本t檢驗

D.配對樣本t檢驗

5.在以下哪個情況下，應使用卡方檢驗？

A.比較兩組數據的頻率分布

B.檢驗總體比例

C.比較兩組數據的均值

D.以上都不是

6.以下哪個是描述數據離散趨勢的統計量？

A.均值

B.方差

C.標準差

D.極差

7.以下哪個是樣本量計算公式？

A.n=(Zα/2)^2*σ^2/(μ1-μ2)^2

B.n=(Zα/2)^2*σ^2/(E^2)

C.n=(Zα/2)^2*σ^2/(α^2)

D.n=(Zα/2)^2*σ^2/(α^2)*(1-β)

8.以下哪個是描述數據分布的統計量？

A.均值

B.標準差

C.偏度

D.峰度

9.以下哪個是描述數據偏度的統計量？

A.均值

B.標準差

C.偏度

D.峰度

10.在以下哪個情況下，應使用方差分析（ANOVA）？

A.比較三個或以上獨立樣本的均值

B.比較三個或以上配對樣本的均值

C.非參數檢驗

D.以上都不是

11.以下哪個是描述數據峰度的統計量？

A.均值

B.標準差

C.偏度

D.峰度

12.以下哪個是描述數據分布的形狀？

A.偏度

B.峰度

C.均值

D.標準差

13.在以下哪個情況下，應使用假設檢驗？

A.比較兩組數據的均值

B.檢驗總體比例

C.探索數據分布特征

D.以上都不是

14.以下哪個是描述數據分布的統計量？

A.均值

B.標準差

C.偏度

D.峰度

15.以下哪個是描述數據集中趨勢的統計量？

A.中位數

B.極差

C.標準差

D.眾數

16.在以下哪個情況下，應使用卡方檢驗？

A.比較兩組數據的頻率分布

B.檢驗總體比例

C.比較兩組數據的均值

D.以上都不是

17.以下哪個是描述數據離散趨勢的統計量？

A.均值

B.方差

C.標準差

D.極差

18.以下哪個是描述數據分布的形狀？

A.偏度

B.峰度

C.均值

D.標準差

19.在以下哪個情況下，應使用方差分析（ANOVA）？

A.比較三個或以上獨立樣本的均值

B.比較三個或以上配對樣本的均值

C.非參數檢驗

D.以上都不是

20.以下哪個是描述數據分布的統計量？

A.均值

B.標準差

C.偏度

D.峰度

二、判斷題（每題2分，共10題）

1.描述性統計主要用于探索數據的分布特征。（）

2.標準差是衡量數據離散趨勢的最佳指標。（）

3.在進行假設檢驗時，小概率事件是指P值小于0.05的事件。（）

4.方差分析（ANOVA）適用于比較兩組以上獨立樣本的均值差異。（）

5.中位數對極端值不敏感，因此比均值更可靠。（）

6.正態分布是一種連續概率分布，其概率密度函數是對稱的。（）

7.卡方檢驗可以用來檢驗兩個分類變量之間的獨立性。（）

8.在t檢驗中，自由度越高，t值越大，拒絕原假設的可能性越大。（）

9.偏度是描述數據分布對稱性的統計量。（）

10.眾數是描述數據集中趨勢的最佳指標，尤其是在數據分布偏斜時。（）

三、簡答題（每題5分，共4題）

1.簡述t檢驗的基本原理及其適用條件。

2.解釋假設檢驗中的“原假設”和“備擇假設”的概念。

3.如何根據樣本量和標準差計算所需樣本量？

4.簡述卡方檢驗的基本原理和適用范圍。

四、論述題（每題10分，共2題）

1.論述正態分布的特性及其在醫學研究中的應用。

2.結合實際案例，討論如何正確選擇和使用統計檢驗方法。

試卷答案如下

一、多項選擇題（每題2分，共20題）

1.D

2.ABD

3.A

4.BCD

5.A

6.BCD

7.ABD

8.ABCD

9.C

10.A

11.D

12.AB

13.A

14.ABCD

15.AD

16.A

17.BCD

18.AB

19.A

20.ABCD

二、判斷題（每題2分，共10題）

1.√

2.×

3.√

4.√

5.√

6.√

7.√

8.√

9.×

10.×

三、簡答題（每題5分，共4題）

1.t檢驗的基本原理是通過比較兩組數據的均值差異，來判斷兩組數據是否來自同一總體。適用條件包括兩組數據是獨立樣本，且滿足正態分布或樣本量足夠大。

2.原假設（nullhypothesis）是指在假設檢驗中，研究者假設的沒有效應或差異的狀態。備擇假設（alternativehypothesis）則是與原假設相對立，研究者希望證實存在的效應或差異的狀態。

3.根據樣本量和標準差計算所需樣本量的公式為：n=(Zα/2)^2*σ^2/(E^2)，其中Zα/2是正態分布的雙尾臨界值，σ是總體標準差，E是允許的誤差范圍。

4.卡方檢驗的基本原理是比較觀察頻數和期望頻數之間的差異，以檢驗兩個分類變量之間的獨立性。適用范圍包括計數數據，特別是當樣本量較大時。

四、論述題（每題10分，共2題）

1.正態分布是一種連續概率分布，其特性包括對稱性、單峰性、中心極限定理等。在醫學研究中，正態分布廣泛應用于描述連續變量的分布，如身高、體重等。它也是許多統計方法的基礎，如t檢驗、方差分析等。

2.選擇合