2025年衛生統計學相關知識考試試題及答案一、描述性統計與推斷性統計

要求：理解和掌握描述性統計與推斷性統計的基本概念、方法及其應用。

1.描述性統計的主要目的是什么？

1：描述數據分布的特征。

2：估計總體參數。

3：進行假設檢驗。

4：以上都是。

2.什么是集中趨勢度量？

1：均值、中位數和眾數。

2：方差、標準差和極差。

3：偏度和峰度。

4：以上都是。

3.標準化處理的主要目的是什么？

1：消除量綱影響。

2：便于比較不同特征。

3：便于進行統計推斷。

4：以上都是。

4.什么是樣本量？影響樣本量的因素有哪些？

1：樣本量是指從總體中抽取的個體數量。

2：樣本量受總體大小、總體方差、誤差范圍和置信水平的影響。

3：樣本量與總體分布無關。

4：以上都是。

5.什么是抽樣誤差？抽樣誤差與哪些因素有關？

1：抽樣誤差是指樣本統計量與總體參數之間的差異。

2：抽樣誤差與樣本量、總體方差和總體分布有關。

3：抽樣誤差與置信水平無關。

4：以上都是。

6.什么是置信區間？置信區間是如何計算的？

1：置信區間是指在一定的置信水平下，對總體參數的估計范圍。

2：置信區間通過樣本統計量和標準誤差計算得到。

3：置信區間與樣本量無關。

4：以上都是。

二、假設檢驗

要求：理解和掌握假設檢驗的基本概念、方法及其應用。

1.假設檢驗的目的是什么？

1：檢驗總體參數是否等于某個特定值。

2：檢驗總體參數之間是否存在顯著差異。

3：以上都是。

4：以上都不是。

2.什么是零假設和備擇假設？

1：零假設是原假設，備擇假設是備選假設。

2：零假設是備選假設，備擇假設是原假設。

3：零假設和備擇假設沒有區別。

4：以上都不是。

3.什么是顯著性水平？顯著性水平與哪些因素有關？

1：顯著性水平是拒絕零假設的概率。

2：顯著性水平與樣本量、總體方差和總體分布有關。

3：顯著性水平與置信水平無關。

4：以上都是。

4.什么是單樣本t檢驗？單樣本t檢驗適用于什么情況？

1：單樣本t檢驗用于檢驗總體均值是否等于某個特定值。

2：單樣本t檢驗用于檢驗總體方差是否等于某個特定值。

3：單樣本t檢驗用于檢驗總體分布是否為正態分布。

4：以上都不是。

5.什么是雙樣本t檢驗？雙樣本t檢驗適用于什么情況？

1：雙樣本t檢驗用于檢驗兩個總體均值是否存在顯著差異。

2：雙樣本t檢驗用于檢驗兩個總體方差是否存在顯著差異。

3：雙樣本t檢驗用于檢驗兩個總體分布是否存在顯著差異。

4：以上都不是。

6.什么是卡方檢驗？卡方檢驗適用于什么情況？

1：卡方檢驗用于檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性。

2：卡方檢驗用于檢驗兩個連續變量之間是否存在關聯性。

3：卡方檢驗用于檢驗多個分類變量之間是否存在關聯性。

4：以上都不是。

三、相關與回歸分析

要求：理解和掌握相關與回歸分析的基本概念、方法及其應用。

1.什么是相關系數？相關系數的取值范圍是什么？

1：相關系數是衡量兩個變量之間線性關系強度的指標。

2：相關系數的取值范圍在-1到1之間。

3：相關系數的取值范圍在0到1之間。

4：以上都不是。

2.什么是簡單線性回歸？簡單線性回歸模型包含哪些參數？

1：簡單線性回歸模型包含自變量和因變量。

2：簡單線性回歸模型包含自變量和因變量的均值。

3：簡單線性回歸模型包含自變量和因變量的方差。

4：以上都不是。

3.什么是多元線性回歸？多元線性回歸模型包含哪些參數？

1：多元線性回歸模型包含多個自變量和因變量。

2：多元線性回歸模型包含多個自變量和因變量的均值。

3：多元線性回歸模型包含多個自變量和因變量的方差。

4：以上都不是。

4.什么是逐步回歸？逐步回歸的目的是什么？

1：逐步回歸是一種從多個自變量中選取最優自變量的方法。

2：逐步回歸的目的是提高模型的預測能力。

3：逐步回歸的目的是提高模型的解釋能力。

4：以上都不是。

5.什么是殘差？殘差分析的意義是什么？

1：殘差是指實際觀測值與模型預測值之間的差異。

2：殘差分析的意義是評估模型的擬合程度。

3：殘差分析的意義是檢驗模型的假設條件。

4：以上都不是。

6.什么是回歸診斷？回歸診斷的方法有哪些？

1：回歸診斷是評估模型擬合程度的方法。

2：回歸診斷的方法包括殘差分析、變量選擇和模型選擇。

3：回歸診斷的方法包括殘差分析、變量選擇和模型選擇，以及模型驗證。

4：以上都不是。

四、生存分析

要求：理解和掌握生存分析的基本概念、方法及其應用。

1.什么是生存分析？生存分析適用于什么情況？

1：生存分析是研究生存時間分布的方法。

2：生存分析適用于研究具有時間到事件的數據。

3：生存分析適用于研究具有計數數據的數據。

4：以上都是。

2.什么是生存函數？生存函數的性質是什么？

1：生存函數是描述生存時間分布的函數。

2：生存函數的取值范圍在0到1之間。

3：生存函數是單調遞增的。

4：以上都是。

3.什么是累積風險函數？累積風險函數的性質是什么？

1：累積風險函數是描述在特定時間內發生事件的概率。

2：累積風險函數的取值范圍在0到1之間。

3：累積風險函數是單調遞減的。

4：以上都是。

4.什么是Kaplan-Meier估計？Kaplan-Meier估計的優點是什么？

1：Kaplan-Meier估計是一種非參數生存分析方法。

2：Kaplan-Meier估計的優點是簡單易用，適用于任意分布。

3：Kaplan-Meier估計的優點是能夠處理刪失數據。

4：以上都是。

5.什么是Cox比例風險模型？Cox比例風險模型的優點是什么？

1：Cox比例風險模型是一種參數生存分析方法。

2：Cox比例風險模型的優點是能夠同時考慮多個協變量。

3：Cox比例風險模型的優點是能夠處理刪失數據。

4：以上都是。

6.什么是生存分析的應用？生存分析在哪些領域有應用？

1：生存分析在醫學領域有廣泛應用，如疾病預后、藥物療效評估等。

2：生存分析在金融領域有應用，如信用風險分析、投資組合優化等。

3：生存分析在生物學領域有應用，如物種滅絕風險評估、遺傳分析等。

4：以上都是。

本次試卷答案如下：

一、描述性統計與推斷性統計

1.1：描述數據分布的特征。

解析：描述性統計的主要目的是對數據進行描述，包括數據的分布特征、集中趨勢、離散程度等。

2.1：均值、中位數和眾數。

解析：集中趨勢度量是用來描述數據集中趨勢的統計量，包括均值、中位數和眾數，它們分別代表了數據的一般水平。

3.4：以上都是。

解析：標準化處理是為了消除量綱影響，使得不同特征的數據可以進行比較，同時便于進行統計推斷。

4.2：樣本量受總體大小、總體方差、誤差范圍和置信水平的影響。

解析：樣本量是影響統計推斷精度的重要因素，它受總體大小、總體方差、所需的誤差范圍和置信水平共同決定。

5.1：抽樣誤差是指樣本統計量與總體參數之間的差異。

解析：抽樣誤差是由于樣本的隨機性導致的樣本統計量與總體參數之間的差異，它是抽樣推斷中不可避免的現象。

6.2：置信區間通過樣本統計量和標準誤差計算得到。

解析：置信區間是基于樣本統計量和標準誤差來估計總體參數的范圍，它提供了一定置信水平下對總體參數的估計。

二、假設檢驗

1.1：檢驗總體參數是否等于某個特定值。

解析：假設檢驗的目的是對總體參數進行假設檢驗，判斷總體參數是否等于某個特定值。

2.1：零假設是原假設，備擇假設是備選假設。

解析：零假設是研究者假設的總體參數值，備擇假設是與零假設相對立的假設。

3.1：顯著性水平是拒絕零假設的概率。

解析：顯著性水平是研究者設定的閾值，用于判斷是否拒絕零假設，即判斷樣本數據是否足夠強地支持備擇假設。

4.1：單樣本t檢驗用于檢驗總體均值是否等于某個特定值。

解析：單樣本t檢驗是針對單個樣本的總體均值進行假設檢驗，判斷總體均值是否等于某個特定值。

5.1：雙樣本t檢驗用于檢驗兩個總體均值是否存在顯著差異。

解析：雙樣本t檢驗是針對兩個獨立樣本的總體均值進行假設檢驗，判斷兩個總體均值是否存在顯著差異。

6.1：卡方檢驗用于檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性。

解析：卡方檢驗是針對兩個分類變量進行假設檢驗，判斷這兩個變量之間是否存在關聯性。

三、相關與回歸分析

1.1：相關系數是衡量兩個變量之間線性關系強度的指標。

解析：相關系數是衡量兩個變量之間線性關系強度的統計量，其取值范圍為-1到1，絕對值越接近1，線性關系越強。

2.1：簡單線性回歸模型包含自變量和因變量。

解析：簡單線性回歸模型包含一個自變量和一個因變量，通過自變量來預測因變量的變化。

3.1：多元線性回歸模型包含多個自變量和因變量。

解析：多元線性回歸模型包含多個自變量和一個因變量，通過多個自變量來預測因變量的變化。

4.1：逐步回歸是一種從多個自變量中選取最優自變量的方法。

解析：逐步回歸是一種從多個自變量中選取最優自變量的方法，通過逐步引入或剔除自變量，以提高模型的預測能力。

5.1：殘差是指實際觀測值與模型預測值之間的差異。

解析：殘差是實際觀測值與模型預測值之間的差異，通過分析殘差可以評估模型的擬合程度。

6.1：回歸診斷是評估模型擬合程度的方法。

解析：回歸診斷是評估模型擬合程度的方法，包括殘差分析、變量選擇和模型選擇等，用于提高模型的解釋能力和預測能力。

四、生存分析

1.1：生存分析是研究生存時間分布的方法。

解析：生存分析是研究生存時間分布的方法，適用于具有時間到事件的數據。

2.1：生存函數是描述生存時間分布的函數。

解析：生存函數是描述生存時間分布的函數，其取值范圍在0到1之間，反映了在特定時間內個體仍然存活的概率。

3.1：累積風險函數是描述在特定時間內發生事件的概率。

解析：累積風險函數是描述在特定時間內發生事件的概率，其取值范圍在0到1之間，反映了在特定時間內個體發生事件的累積概率。

4.1：Kaplan