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)在腦神經(jīng)學(xué)研究中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在腦神經(jīng)學(xué)研究中，若要比較不同藥物組老鼠的空間學(xué)習(xí)能力，最適合的統(tǒng)計(jì)方法是？A.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)B.配對(duì)樣本t檢驗(yàn)C.單因素方差分析D.相關(guān)分析2.某研究測(cè)量了健康人和阿爾茨海默病患者腦電圖（EEG）的alpha波功率，alpha波功率的集中趨勢(shì)和離散程度最適合用什么指標(biāo)描述？A.中位數(shù)和極差B.平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差C.眾數(shù)和方差D.四分位數(shù)和四分位距3.在fMRI數(shù)據(jù)分析中，"可塑性與激活分析"主要關(guān)注的是？A.不同腦區(qū)之間的功能連接B.腦區(qū)激活強(qiáng)度與行為表現(xiàn)之間的關(guān)系C.腦區(qū)激活的時(shí)序變化D.腦區(qū)激活的空間分布4.抽樣調(diào)查中，為了保證樣本的代表性，應(yīng)采用哪種抽樣方法？A.簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.系統(tǒng)抽樣C.分層抽樣D.整群抽樣5.在神經(jīng)電信號(hào)分析中，為了去除基線漂移的影響，通常采用什么方法？A.濾波B.均值中心化C.標(biāo)準(zhǔn)化D.對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換6.以下哪種統(tǒng)計(jì)方法適用于分析兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系？A.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)B.卡方檢驗(yàn)C.皮爾遜相關(guān)系數(shù)D.線性回歸分析7.在基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析中，差異表達(dá)基因（DEG）分析的主要目的是？A.篩選出在不同條件下表達(dá)水平有顯著差異的基因B.構(gòu)建基因網(wǎng)絡(luò)C.預(yù)測(cè)基因功能D.分析基因之間的相互作用8.交叉試驗(yàn)設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)是什么？A.可以控制個(gè)體差異B.可以減少樣本量C.可以提高統(tǒng)計(jì)功效D.以上都是9.在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)，犯第一類錯(cuò)誤是指？A.錯(cuò)誤地接受了原假設(shè)B.錯(cuò)誤地拒絕了原假設(shè)C.樣本量不足D.數(shù)據(jù)質(zhì)量不高10.以下哪種方法不屬于時(shí)間序列分析？A.自相關(guān)分析B.移動(dòng)平均法C.線性回歸分析D.季節(jié)性分解二、填空題（每題2分，共10分）1.置信區(qū)間的寬度反映了估計(jì)的________。2.方差分析中，F(xiàn)檢驗(yàn)的零假設(shè)是________。3.在fMRI數(shù)據(jù)分析中，"多變量模式分析"（MVPA）主要關(guān)注的是________。4.抽樣誤差是指________。5.神經(jīng)電信號(hào)常用的預(yù)處理步驟包括________、濾波和去偽影。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述描述性統(tǒng)計(jì)在腦神經(jīng)學(xué)研究中的作用。2.簡(jiǎn)述假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟。3.簡(jiǎn)述相關(guān)分析與回歸分析的區(qū)別。4.簡(jiǎn)述隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)在腦神經(jīng)學(xué)研究中的優(yōu)勢(shì)。四、計(jì)算題（每題10分，共30分）1.某研究測(cè)量了10名健康人和10名阿爾茨海默病患者在某個(gè)認(rèn)知任務(wù)上的反應(yīng)時(shí)間（單位：秒）。健康人組的反應(yīng)時(shí)間均值為2.1秒，標(biāo)準(zhǔn)差為0.5秒；患者組的反應(yīng)時(shí)間均值為2.8秒，標(biāo)準(zhǔn)差為0.6秒。請(qǐng)使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較兩組患者的反應(yīng)時(shí)間是否存在顯著差異（假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，且兩組方差相等，檢驗(yàn)水平α=0.05）。2.某研究測(cè)量了15名受試者在進(jìn)行視覺刺激任務(wù)前后的腦血氧水平依賴（BOLD）信號(hào)強(qiáng)度。請(qǐng)使用配對(duì)樣本t檢驗(yàn)分析視覺刺激任務(wù)是否對(duì)BOLD信號(hào)強(qiáng)度有顯著影響（假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，檢驗(yàn)水平α=0.05）。3.某研究測(cè)量了20名受試者的年齡（歲）和認(rèn)知能力得分。請(qǐng)計(jì)算年齡與認(rèn)知能力得分之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并解釋其含義（檢驗(yàn)水平α=0.05）。五、論述題（10分）試述生物統(tǒng)計(jì)學(xué)在腦成像數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，并舉例說明。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.B4.C5.A6.C7.A8.D9.A10.C二、填空題1.精確度2.各組均值相等3.不同條件下行為數(shù)據(jù)之間的關(guān)系4.樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)之間的差異5.均值中心化三、簡(jiǎn)答題1.描述性統(tǒng)計(jì)在腦神經(jīng)學(xué)研究中的作用：整理和總結(jié)數(shù)據(jù)，用圖表和指標(biāo)展示數(shù)據(jù)的特征，如集中趨勢(shì)、離散程度和分布形態(tài)，為后續(xù)的推斷性統(tǒng)計(jì)提供基礎(chǔ)，幫助研究者理解數(shù)據(jù)的基本規(guī)律。2.假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟：*提出零假設(shè)和備擇假設(shè)；*選擇合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量；*確定檢驗(yàn)水平（α）；*計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值；*根據(jù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值和分布，確定P值；*判斷P值與檢驗(yàn)水平（α）的關(guān)系，做出拒絕或不拒絕零假設(shè)的結(jié)論。3.相關(guān)分析與回歸分析的區(qū)別：*相關(guān)分析用于研究?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度和方向，不區(qū)分自變量和因變量；*回歸分析用于建立一個(gè)變量（因變量）對(duì)另一個(gè)或多個(gè)變量（自變量）的預(yù)測(cè)模型，區(qū)分自變量和因變量。4.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)在腦神經(jīng)學(xué)研究中的優(yōu)勢(shì)：*可以有效控制混雜因素和偏倚，提高研究結(jié)果的可靠性；*可以更準(zhǔn)確地評(píng)估干預(yù)措施的效果；*可以得出更具普遍性的結(jié)論。四、計(jì)算題1.解析思路：由于比較兩組均值是否存在顯著差異，且數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，且兩組方差相等，應(yīng)選用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。首先計(jì)算兩組的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值，最后根據(jù)自由度和檢驗(yàn)水平α，查找t分布表確定臨界值，比較t統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值與臨界值的大小，做出統(tǒng)計(jì)推斷。2.解析思路：由于比較同一組受試者在不同時(shí)間點(diǎn)的均值是否存在顯著差異，應(yīng)選用配對(duì)樣本t檢驗(yàn)。首先計(jì)算配對(duì)樣本的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值，最后根據(jù)自由度和檢驗(yàn)水平α，查找t分布表確定臨界值，比較t統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值與臨界值的大小，做出統(tǒng)計(jì)推斷。3.解析思路：計(jì)算年齡與認(rèn)知能力得分之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，需要先計(jì)算兩變量的協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差，然后根據(jù)公式計(jì)算相關(guān)系數(shù)。根據(jù)計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)，可以判斷兩變量之間的線性關(guān)系強(qiáng)度和方向。最后，需要進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，確定相關(guān)系數(shù)是否顯著。五、論述題解析思路：生物統(tǒng)計(jì)學(xué)在腦成像數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用廣泛，例如：*fMRI數(shù)據(jù)分析：可塑性與激活分析用于研究腦區(qū)激活強(qiáng)度與行為表現(xiàn)之間的關(guān)系；多變量模式分析（MVPA）用于研究不同條件下行為數(shù)據(jù)之間的關(guān)系；功能連接分析用于研究不同腦區(qū)之間的功能連接；*EEG/MEG數(shù)據(jù)分析：節(jié)律分析用于研究腦電信號(hào)的頻率和功