2025年大學《統(tǒng)計學》專業(yè)題庫——因果推斷在醫(yī)療保健政策中的作用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題3分，共30分。請將正確選項字母填入括號內(nèi)）1.以下哪項不是因果推斷中需要處理的主要偏倚類型？A.混淆偏倚B.選擇偏倚C.測量誤差D.隨機誤差2.在因果推斷中，"潛在結果框架"的核心思想是：A.任何干預都有確定的單一結果。B.個體在接受了不同干預時會表現(xiàn)出不同的結果，但每個干預下的結果狀態(tài)是潛在的、不可觀測的。C.結果是多個因素共同作用的線性總和。D.隨機分配干預可以有效消除所有因素的影響。3.被譽為因果推斷"黃金標準"的研究設計是：A.觀察性研究B.準實驗設計C.隨機對照試驗D.回歸分析4.雙重差分法（DID）的核心思想是利用政策干預前后以及干預組和對照組的______差異來估計因果效應。A.結果均值B.變量方差C.樣本量D.干預指標5.在進行傾向得分匹配（PSM）時，主要需要滿足的假設是：A.干預效應是線性的B.潛在結果是正態(tài)分布的C.匹配后樣本在協(xié)變量分布上相似D.需要使用特定的統(tǒng)計軟件6.當難以進行隨機對照試驗時，研究者常借助______來近似滿足隨機化條件，估計因果效應。A.工具變量法B.傾向得分加權C.雙重差分法D.回歸調(diào)整7.工具變量法有效性的關鍵條件之一是工具變量必須與內(nèi)生變量相關，同時還要滿足______。A.無偏性B.同方差性C.外生性（排他性約束）D.正態(tài)性8.在醫(yī)療保健政策評估中，RCT面臨的主要倫理挑戰(zhàn)之一是：A.數(shù)據(jù)收集成本過高B.可能無法完全排除選擇偏倚C.難以找到合適的對照組D.干預措施可能對未參與組產(chǎn)生負面影響9.以下哪種方法主要用于處理觀察性研究中因未觀測因素導致的混淆偏倚？A.嶺回歸B.工具變量法C.傾向得分匹配D.因子分析10.醫(yī)療保健政策研究中，評估一項健康干預政策長期效果時，主要關注的是：A.短期副作用B.干預的即時成本C.干預對關鍵健康指標的中長期因果效應D.政策實施過程中的行政管理效率二、簡答題（每題6分，共30分。請清晰、簡潔地回答下列問題）1.簡述因果關系與相關關系的區(qū)別，并舉例說明在醫(yī)療保健政策研究中混淆因素可能如何影響研究結論。2.請簡述隨機對照試驗（RCT）在醫(yī)療保健政策評估中的優(yōu)勢和主要局限性。3.什么是雙重差分法（DID）？請說明其核心假設（平行趨勢假設）及其在醫(yī)療保健政策評估中的典型應用場景。4.傾向得分匹配（PSM）和傾向得分加權（PSW）這兩種基于傾向得分的方法有何主要區(qū)別？各自適用于什么情況？5.在醫(yī)療保健政策研究中使用因果推斷時，研究者通常面臨哪些主要的實踐挑戰(zhàn)或限制？三、計算題/應用題（共20分）假設一項研究旨在評估某項新的慢性病管理項目（干預組）對患者的年度醫(yī)療花費（結果變量，單位：萬元）的因果效應。研究者收集了該項目實施前后（T1和T2）干預組（I=1）和未參與組（I=0）患者的醫(yī)療花費數(shù)據(jù)。由于倫理和可行性原因無法進行隨機對照，研究者考慮使用雙重差分法進行分析。以下是部分數(shù)據(jù)摘要（單位：萬元）：|患者|干預狀態(tài)(I)|T1醫(yī)療花費|T2醫(yī)療花費||------|--------------|-------------|-------------||1|1|5.0|4.8||2|0|5.2|5.0||3|1|6.5|6.0||4|0|6.0|6.2||5|1|4.5|4.2||6|0|4.8|4.5||...|...|...|...||N||||（注：此處僅為示意，無完整數(shù)據(jù)，實際應用中需要完整數(shù)據(jù)進行計算）請完成以下任務：(1)根據(jù)上述數(shù)據(jù)（假設數(shù)據(jù)足夠多且滿足平行趨勢假設），計算干預組和未參與組在T1和T2的平均醫(yī)療花費。（6分）(2)解釋雙重差分法估計因果效應的基本原理，并基于（1）中計算出的平均值，估算該慢性病管理項目的平均處理效應（ATE）。（7分）(3)簡述在應用雙重差分法時，需要警惕哪些可能導致估計偏差的因素。（7分）四、論述題（共20分）醫(yī)療保健政策的制定與評估高度依賴于可靠的因果證據(jù)。請結合你對該領域因果推斷方法的理解，論述：1.為何在醫(yī)療保健政策研究中，即使存在倫理或?qū)嶋H困難，仍然強調(diào)使用嚴格的因果推斷方法（如RCT或高質(zhì)量的準實驗設計）來評估政策效果，而不是僅僅依賴觀察性研究或相關性分析？（10分）2.假設你要評估一項旨在提高特定社區(qū)居民體育鍛煉率的政府補貼政策。請簡要說明你會考慮采用哪些因果推斷方法，為什么選擇這些方法，并討論在實施這些方法時可能遇到的主要挑戰(zhàn)。（10分）試卷答案一、選擇題1.D2.B3.C4.A5.C6.C7.C8.D9.C10.C二、簡答題1.因果關系是指一個變量的變化直接導致另一個變量的變化，存在時間先后順序和直接作用。相關關系是指兩個變量之間存在著某種統(tǒng)計上的聯(lián)系，但并不一定是因果關系。混淆偏倚是指由于存在一個或多個未觀測到的共同因素，同時影響自變量和因變量，導致觀察到的自變量與因變量之間的關系錯誤地被解釋為因果關系。例如，研究吸煙與肺癌的關系時，空氣污染是未觀測的共同因素，可能同時導致吸煙者和非吸煙者患肺癌風險增加，若僅用觀察性研究，可能低估或錯誤估計吸煙對肺癌的因果效應。2.優(yōu)勢：RCT通過隨機分配確保干預組和對照組除干預外在其他方面盡可能相似，能有效控制混淆偏倚，提供最可靠、最因果的證據(jù)來評估政策效果。結論的外部效度和內(nèi)部效度都較高。局限性：在醫(yī)療保健領域，進行RCT可能面臨倫理困境（如不給予某些有效干預的對照組）、高昂成本、實施難度大（如難以找到合適的對照組或保持長期隨機化）、可能存在依從性問題等。3.雙重差分法（DID）是一種準實驗設計方法，用于估計政策干預的因果效應。其核心思想是利用政策干預前后以及干預組和對照組的“結果均值差之差”來估計因果效應?；竟綖椋篈TE=(均值T2,I=1-均值T1,I=1)-(均值T2,I=0-均值T1,I=0)。核心假設是平行趨勢假設，即在政策干預前，干預組和對照組的結果趨勢是平行的。在醫(yī)療保健政策評估中，常用于評估某項政策對特定群體的影響，例如，比較實施某項醫(yī)保政策前后，參保人群與非參保人群的健康指標變化。4.傾向得分匹配（PSM）通過計算每個干預單位（如患者）接受干預的概率（傾向得分），然后根據(jù)傾向得分將干預單位與未干預單位進行匹配，使得匹配后的兩組在可觀測的協(xié)變量分布上盡可能相似，從而減少混淆偏倚。傾向得分加權（PSW）則是為每個干預單位賦予一個權重，權重的大小與其接受干預的概率成反比（或正比，取決于研究目標），通過對所有單位進行加權后再進行分析，使得加權后的樣本在協(xié)變量分布上類似于未干預樣本。PSM適用于樣本量足夠大、匹配效果好、能找到良好預測變量的情況；PSW計算簡單，對樣本量要求較低，但加權過程可能引入更多偏差，適用于PSM匹配效果不佳或樣本量較小的情況。5.主要挑戰(zhàn)或限制包括：倫理限制，特別是涉及健康干預時，RCT的倫理審查和實施難度；成本和資源限制，高質(zhì)量的因果推斷研究通常需要大量資金投入；可行性問題，如難以找到合適的對照組、政策干預難以精確實施或維持、數(shù)據(jù)收集質(zhì)量和可得性有限；政策實施的動態(tài)性和復雜性，現(xiàn)實中的政策往往不是理想的靜態(tài)干預，存在時變效應和交互作用；以及如何將復雜的統(tǒng)計推斷結果轉化為決策者易于理解和接受的政策建議。三、計算題/應用題(1)計算平均值：假設數(shù)據(jù)如下（示意性數(shù)據(jù)，非真實計算依據(jù)）：干預組(I=1):T1均值=(5.0+6.5+4.5)/3=5.667,T2均值=(4.8+6.0+4.2)/3=5.267未參與組(I=0):T1均值=(5.2+6.0+4.8)/3=5.333,T2均值=(5.0+6.2+4.5)/3=5.233（實際計算需基于完整數(shù)據(jù)）(2)原理與ATE估計：原理：DID通過比較干預組變化量與控制組變化量之差來估計因果效應。ATE=ΔY_I-ΔY_U。基于上述均值計算（示意性結果）：ΔY_I=5.267-5.667=-0.400ΔY_U=5.233-5.333=-0.100ATE=-0.400-(-0.100)=-0.300（單位：萬元）即，估計該項目使患者年均醫(yī)療花費減少了0.3萬元。(3)可能導致估計偏差的因素：1.平行趨勢假設不成立：政策實施后，干預組和對照組的結果趨勢可能不再平行，尤其是在政策效果存在時滯或不同群體反應不同的情況下。2.遺漏變量偏倚：存在未觀測到的因素同時影響干預組和對照組的結果變化，且該因素與干預狀態(tài)相關。3.選擇偏倚：干預組或?qū)φ战M的初始選擇并非隨機，導致兩組在未被觀測的特征上存在系統(tǒng)性差異。4.不可觀測的時變效應：政策實施后出現(xiàn)了一些未被模型捕捉到的、同時影響干預組和對照組的時變因素。5.干預效應的非線性：DID假設干預效果是恒定的，若效果隨時間或個體特征變化，則估計可能不準確。6.數(shù)據(jù)測量誤差：結果變量或協(xié)變量測量不準確也會引入偏差。四、論述題1.嚴格因果推斷方法（如RCT或高質(zhì)量準實驗設計）能提供關于政策“因果效應”的可靠證據(jù)，即區(qū)分政策本身帶來的變化與其他因素（如時間趨勢、其他政策影響）帶來的變化。這對于政策制定至關重要，因為：*有效決策：只有關鍵的因果效應信息，才能判斷政策是否真的有效、是否值得推廣或需要調(diào)整。*資源優(yōu)化：確保有限的醫(yī)療資源投入到真正能改善健康、提高效率的政策上。*避免負面后果：識別出無效甚至有害的政策，及時止損。*政策累積效應：為評估政策的長期影響和進行政策組合提供基礎。相比之下，觀察性研究或相關性分析只能揭示變量間的關系，但不能確定因果方向和程度，易受混淆偏倚、選擇偏倚等影響，導致得出錯誤結論，誤導政策制定。例如，觀察到某地區(qū)體育鍛煉率提高后發(fā)病率下降，不能直接歸因于鍛煉，可能存在其他因素（如經(jīng)濟改善、醫(yī)療水平提高），嚴格的因果推斷能幫助分離出鍛煉的真實貢獻。2.評估體育鍛煉率補貼政策效果，我會考慮：*隨機對照試驗（RCT）：如果條件允許（如補貼對象范圍可控、倫理可行），最理想的方法是進行RCT。隨機分配參與補貼，比較參與組和未參與組在一段時間后體育鍛煉率的變化。這是最可靠的因果推斷方法。*雙重差分法（DID）：如果無法進行RCT，可以考慮DID。需要找到合適的政策實施“斷點”（如補貼政策按收入或社區(qū)劃分，存在明確的享受門檻），比較斷點兩側（補貼前后）體育鍛煉率的變化差異。假設斷點左側為未享受補貼組，右側為享受補貼組，比較兩者在政策實施前后的變化趨勢差異。*傾向得分匹配（PSM）：收集參與補貼意愿或?qū)嶋H參與情況與個人/社區(qū)特征數(shù)據(jù)，計算傾向得分，將參與者與未參與者進行匹配，比較匹配后兩組的體育鍛煉率差異。選擇這些方法的原因是基于它們能在不同程度上控制混淆因素（如個人特征、社區(qū)環(huán)境等）對結果的影響，嘗試提供更接近因果效應的估計?？赡苡龅降闹饕魬?zhàn)包括：