2025年大學(xué)《生物統(tǒng)計(jì)學(xué)》專業(yè)題庫(kù)——生物統(tǒng)計(jì)學(xué)在腫瘤病理學(xué)中的作用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述在腫瘤病理學(xué)研究中，使用假設(shè)檢驗(yàn)的目的是什么？并說(shuō)明第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤的含義及其之間的關(guān)系。二、某研究者欲比較兩種不同治療方法（A法和B法）對(duì)晚期肺癌患者的生存期影響。隨機(jī)選取100名晚期肺癌患者，均接受治療，并記錄其生存時(shí)間（單位：月）。假設(shè)兩種治療方法的生存時(shí)間數(shù)據(jù)均服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布。請(qǐng)簡(jiǎn)述如何設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)來(lái)比較兩種治療方法的生存期差異，并說(shuō)明選擇該檢驗(yàn)方法的理由。三、在一份研究中，研究人員測(cè)量了50名乳腺癌患者的年齡（歲）和腫瘤大?。╟m），并希望分析年齡與腫瘤大小之間的關(guān)系。請(qǐng)列出至少兩種可用于分析這種關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法，并簡(jiǎn)述每種方法的適用條件。四、一項(xiàng)研究旨在探究某基因突變（突變組vs.未突變組）與腫瘤惡性程度（低級(jí)別vs.高級(jí)別）之間的關(guān)系。研究者收集了200例腫瘤樣本，數(shù)據(jù)如下：假設(shè)使用卡方檢驗(yàn)分析該數(shù)據(jù)，請(qǐng)列出卡方檢驗(yàn)的基本步驟，并說(shuō)明如何判斷基因突變與腫瘤惡性程度之間是否存在顯著關(guān)聯(lián)。五、研究者收集了60名前列腺癌患者的臨床數(shù)據(jù)，包括年齡、PSA水平（ng/mL）、gleason評(píng)分以及生存時(shí)間（月）。研究者希望建立一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)患者發(fā)生轉(zhuǎn)移的風(fēng)險(xiǎn)。請(qǐng)簡(jiǎn)述適合該研究目標(biāo)的統(tǒng)計(jì)模型，并說(shuō)明該模型中關(guān)鍵參數(shù)（如回歸系數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)比）的含義。六、某病理學(xué)家想要評(píng)估一種新的免疫組化染色方法（方法A）在檢測(cè)某種蛋白表達(dá)上的準(zhǔn)確性，并將其與現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)方法（方法B）進(jìn)行比較。研究者對(duì)50個(gè)已知陽(yáng)性和50個(gè)已知陰性的腫瘤樣本同時(shí)使用兩種方法進(jìn)行檢測(cè)。請(qǐng)簡(jiǎn)述如何利用統(tǒng)計(jì)方法評(píng)估兩種方法的診斷性能，并說(shuō)明哪些指標(biāo)可以用來(lái)比較兩種方法的優(yōu)劣。七、在一項(xiàng)分析Kras基因突變對(duì)結(jié)直腸癌患者預(yù)后的研究中，研究者收集了150名患者的隨訪數(shù)據(jù)，其中包括生存時(shí)間（月）和是否發(fā)生轉(zhuǎn)移（是/否）的信息。由于Kras突變狀態(tài)分為野生型和三種突變類型（G12D,G12V,G13D），研究者希望分析不同Kras突變狀態(tài)對(duì)患者預(yù)后的影響。請(qǐng)簡(jiǎn)述如何進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并說(shuō)明如果數(shù)據(jù)不符合參數(shù)檢驗(yàn)的假設(shè)，可以采用哪些非參數(shù)方法替代。試卷答案一、答案：假設(shè)檢驗(yàn)的目的是在樣本信息的基礎(chǔ)上，判斷關(guān)于總體參數(shù)的假設(shè)是否成立。在腫瘤病理學(xué)研究中，用于判斷兩種治療方法的效果是否存在差異、不同病理特征組間是否存在顯著區(qū)別、某個(gè)因素是否影響患者預(yù)后等。第一類錯(cuò)誤（TypeIError）是指在原假設(shè)H0為真時(shí)，錯(cuò)誤地拒絕了H0，即“虛報(bào)假陽(yáng)性”。第二類錯(cuò)誤（TypeIIError）是指在原假設(shè)H0為假時(shí)，錯(cuò)誤地接受了H0，即“漏報(bào)真陽(yáng)性”。兩者之間的關(guān)系是：在樣本量固定的情況下，減小第一類錯(cuò)誤的概率會(huì)增加第二類錯(cuò)誤的概率，反之亦然。通常需要在研究開始前根據(jù)研究目的和重要性水平（α）來(lái)設(shè)定允許的第一類錯(cuò)誤概率。二、答案：可以使用Log-rank檢驗(yàn)來(lái)比較兩種治療方法的生存期差異。選擇該檢驗(yàn)方法的理由是：Log-rank檢驗(yàn)是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，它對(duì)生存時(shí)間分布沒有嚴(yán)格的要求（僅要求生存時(shí)間數(shù)據(jù)是順序統(tǒng)計(jì)量），適用于比較兩組（或更多組）總生存期的差異。在本例中，已知生存時(shí)間數(shù)據(jù)均服從對(duì)數(shù)正態(tài)分布，雖然參數(shù)檢驗(yàn)（如Wilcoxon生存檢驗(yàn)）也可考慮，但Log-rank檢驗(yàn)因其廣泛適用性和對(duì)截尾數(shù)據(jù)的良好處理能力，是臨床腫瘤研究中比較生存期的常用且穩(wěn)健的方法。三、答案：可用于分析年齡與腫瘤大小之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法有：1.Pearson相關(guān)系數(shù)（PearsonCorrelationCoefficient）：適用于分析兩個(gè)連續(xù)變量之間是否存在線性關(guān)系。適用條件是兩個(gè)變量均服從正態(tài)分布，且關(guān)系為線性。在本例中，如果年齡和腫瘤大小均近似正態(tài)分布且散點(diǎn)圖顯示線性趨勢(shì)，則可用此方法。2.Spearman秩相關(guān)系數(shù)（SpearmanRankCorrelationCoefficient）：適用于分析兩個(gè)連續(xù)變量之間是否存在單調(diào)關(guān)系，或者兩個(gè)變量不滿足正態(tài)分布假設(shè)。適用條件是數(shù)據(jù)至少是定序數(shù)據(jù)，或者兩個(gè)連續(xù)變量不滿足線性關(guān)系但滿足單調(diào)關(guān)系。在本例中，如果年齡和腫瘤大小不服從正態(tài)分布，或者散點(diǎn)圖顯示非線性但單調(diào)的趨勢(shì)，則此方法更合適。3.簡(jiǎn)單線性回歸分析（SimpleLinearRegression）：旨在建立一個(gè)線性模型，用年齡來(lái)預(yù)測(cè)腫瘤大小。適用條件同Pearson相關(guān)系數(shù)，即變量間存在線性關(guān)系。四、答案：卡方檢驗(yàn)的基本步驟如下：1.建立假設(shè)：零假設(shè)H0：基因突變狀態(tài)與腫瘤惡性程度之間無(wú)關(guān)聯(lián)（獨(dú)立）；備擇假設(shè)H1：基因突變狀態(tài)與腫瘤惡性程度之間存在關(guān)聯(lián)（不獨(dú)立）。2.列出列聯(lián)表：根據(jù)題意，構(gòu)建2x2列聯(lián)表，行代表基因突變狀態(tài)（突變組、未突變組），列代表腫瘤惡性程度（低級(jí)別、高級(jí)別），填寫觀測(cè)頻數(shù)。3.計(jì)算期望頻數(shù)：在假設(shè)H0成立下，根據(jù)行總計(jì)數(shù)和列總計(jì)數(shù)計(jì)算每個(gè)單元格的期望頻數(shù)。4.計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量：對(duì)每個(gè)單元格，計(jì)算(觀測(cè)頻數(shù)-期望頻數(shù))2/期望頻數(shù)，并將所有單元格的計(jì)算結(jié)果相加，得到卡方統(tǒng)計(jì)量χ2。5.確定P值：根據(jù)卡方統(tǒng)計(jì)量χ2的大小和自由度（df=(行數(shù)-1)*(列數(shù)-1)=1）查卡方分布表，或使用統(tǒng)計(jì)軟件計(jì)算P值。6.做出統(tǒng)計(jì)推斷：將P值與預(yù)設(shè)的顯著性水平α（如0.05）比較。若P≤α，則拒絕H0，認(rèn)為基因突變與腫瘤惡性程度之間存在顯著關(guān)聯(lián)；若P>α，則不能拒絕H0，尚無(wú)充分證據(jù)表明兩者存在關(guān)聯(lián)。五、答案：適合該研究目標(biāo)的統(tǒng)計(jì)模型是Logistic回歸模型（LogisticRegressionModel）。該模型用于分析一個(gè)分類變量（二元或多分類）如何受一個(gè)或多個(gè)自變量（連續(xù)或分類）的影響。在本例中，因變量是“是否發(fā)生轉(zhuǎn)移”（二元分類：是/否），自變量包括年齡、PSA水平、gleason評(píng)分。Logistic回歸可以估計(jì)各因素對(duì)發(fā)生轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的獨(dú)立影響，并給出風(fēng)險(xiǎn)比（OddsRatio,OR），OR大于1表示該因素增加發(fā)生轉(zhuǎn)移的風(fēng)險(xiǎn)，OR小于1表示降低風(fēng)險(xiǎn)。模型輸出通常包含回歸系數(shù)（β），通過(guò)exp(β)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)比，以及模型的整體擬合優(yōu)度指標(biāo)。六、答案：評(píng)估兩種免疫組化染色方法診斷性能的統(tǒng)計(jì)方法主要有：1.計(jì)算性能指標(biāo)：對(duì)于每種方法，根據(jù)已知的金標(biāo)準(zhǔn)（假設(shè)已知樣本的真正狀態(tài)），計(jì)算真陽(yáng)性率（Sensitivity,TPR=TP/(TP+FN)）、真陰性率（Specificity,TNR=TN/(TN+FP)）、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值（PPV=TP/(TP+FP)）和陰性預(yù)測(cè)值（NPV=TN/(TN+FP)）。2.繪制ROC曲線：將兩種方法的真陽(yáng)性率（Sensitivity）作為縱坐標(biāo)，假陽(yáng)性率（1-Specificity）作為橫坐標(biāo)，分別繪制兩種方法的ROC曲線。曲線下面積（AreaUndertheCurve,AUC）是衡量診斷測(cè)試整體準(zhǔn)確性的一個(gè)重要指標(biāo)，AUC越接近1，準(zhǔn)確性越高。3.比較指標(biāo)：比較兩種方法的AUC值。AUC值大的方法整體診斷性能更優(yōu)。也可以比較兩種方法在相同真陽(yáng)性率下的假陽(yáng)性率，或者使用NetReclassificationIndex(NRI)等方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，以判斷兩種方法的區(qū)分能力是否存在顯著差異。七、答案：分析不同Kras突變狀態(tài)對(duì)患者預(yù)后的統(tǒng)計(jì)分析方法：1.生存分析：主要使用Kaplan-Meier生存曲線來(lái)可視化不同Kras突變組（野生型、G12D,G12V,G13D）患者的生存差異，并使用Log-rank檢驗(yàn)來(lái)比較各組間的生存分布是否存在顯著差異。2.Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型：將生存時(shí)間（生存狀態(tài)：存活/死亡）作為因變量，Kras突變狀態(tài)（作為分類變量或多個(gè)啞變量）、年齡、是否發(fā)生轉(zhuǎn)移等作為自變量，建立模型?？梢苑治霾煌琄ras突變狀態(tài)對(duì)patientsurvival的獨(dú)立影響（通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)比HR，HR>1表示該狀態(tài)增加死亡風(fēng)險(xiǎn)），并控制其他混雜因素的影響。如果數(shù)據(jù)不符合參數(shù)檢驗(yàn)的假設(shè)（如生存時(shí)間分布不符合比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)），可以采用非參數(shù)方法替代