2025年大學(xué)《生物統(tǒng)計學(xué)-生物統(tǒng)計案例分析》考試備考題庫及答案解析?單位所屬部門：________姓名：________考場號：________考生號：________一、選擇題1.在生物統(tǒng)計案例中，用于描述數(shù)據(jù)集中趨勢的指標(biāo)是（）A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.均值D.中位數(shù)答案：C解析：均值是數(shù)據(jù)集中趨勢的常用指標(biāo)，它表示數(shù)據(jù)的平均水平。方差和標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)，中位數(shù)是數(shù)據(jù)排序后處于中間位置的值，也用于描述集中趨勢，但均值更常用于數(shù)值型數(shù)據(jù)。2.在進行兩組數(shù)據(jù)比較時，選擇t檢驗的前提條件是（）A.數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布且方差相等B.數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布且方差不等C.數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布且方差相等D.數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布且方差不等答案：A解析：t檢驗適用于小樣本數(shù)據(jù)比較，前提條件是數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布且兩組數(shù)據(jù)的方差相等。如果方差不等，需要使用校正后的t檢驗或非參數(shù)檢驗方法。3.在生物實驗中，隨機化分組的主要目的是（）A.減少實驗誤差B.提高實驗效率C.增加實驗樣本量D.避免實驗偏倚答案：D解析：隨機化分組可以確保實驗組和對照組在所有已知和未知的因素上保持一致，從而避免實驗偏倚，確保實驗結(jié)果的可靠性。4.在回歸分析中，判定系數(shù)R2的取值范圍是（）A.0到1之間B.-1到1之間C.0到無窮大之間D.-無窮大到無窮大之間答案：A解析：判定系數(shù)R2用于衡量回歸模型對數(shù)據(jù)的擬合程度，其取值范圍在0到1之間，R2越接近1，說明模型擬合越好。5.在生存分析中，用于描述事件發(fā)生時間數(shù)據(jù)的指標(biāo)是（）A.累計頻率B.生存函數(shù)C.密度函數(shù)D.中位生存期答案：B解析：生存函數(shù)是生存分析中的核心指標(biāo)，用于描述事件發(fā)生時間數(shù)據(jù)的概率分布，表示在給定時間點之前事件未發(fā)生的概率。6.在進行假設(shè)檢驗時，第一類錯誤的概率用符號表示為（）A.βB.αC.γD.δ答案：B解析：第一類錯誤是指在原假設(shè)成立的情況下，錯誤地拒絕了原假設(shè)，其概率用符號α表示，也稱為顯著性水平。7.在方差分析中，用于檢驗多個總體均值是否存在差異的方法是（）A.t檢驗B.Z檢驗C.F檢驗D.χ2檢驗答案：C解析：方差分析（ANOVA）是通過比較多個總體均值之間的差異來檢驗假設(shè)的方法，其核心統(tǒng)計量是F統(tǒng)計量。8.在隊列研究中，研究開始時已經(jīng)暴露于研究因素的個體稱為（）A.現(xiàn)患病例B.確診病例C.暴露組D.非暴露組答案：C解析：隊列研究是一種前瞻性研究方法，研究開始時已經(jīng)暴露于研究因素的個體稱為暴露組，而非暴露組則未暴露于研究因素。9.在診斷試驗中，真陽性率也稱為（）A.靈敏度B.特異度C.陽性預(yù)測值D.陰性預(yù)測值答案：A解析：真陽性率是指實際患病且被診斷為患病的個體比例，也稱為靈敏度，是診斷試驗的重要指標(biāo)之一。10.在臨床試驗中，用于評估新藥療效的常用方法是（）A.單因素方差分析B.多因素方差分析C.線性回歸分析D.Cox比例風(fēng)險模型答案：D解析：Cox比例風(fēng)險模型是生存分析中常用的方法，用于評估新藥對事件發(fā)生時間的影響，特別適用于臨床試驗中的療效評估。11.在生物統(tǒng)計案例中，用于描述數(shù)據(jù)離散程度的指標(biāo)是（）A.均值B.方差C.標(biāo)準(zhǔn)差D.中位數(shù)答案：C解析：標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度最常用的指標(biāo)之一，它表示數(shù)據(jù)相對于均值的平均偏離程度。方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方，同樣用于描述離散程度，但中位數(shù)和均值主要用于描述數(shù)據(jù)集中趨勢。12.在進行兩組數(shù)據(jù)比較時，選擇Mann-WhitneyU檢驗的前提條件是（）A.數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布且方差相等B.數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布且方差相等C.數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布且方差不等D.數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布且方差不等答案：C解析：Mann-WhitneyU檢驗是一種非參數(shù)檢驗方法，適用于比較兩個獨立樣本的中位數(shù)是否存在差異。該方法不需要數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，也不需要假設(shè)兩組數(shù)據(jù)的方差相等，因此適用于非正態(tài)分布或方差不齊的數(shù)據(jù)。13.在生物實驗中，配對設(shè)計的主要目的是（）A.減少實驗誤差B.提高實驗效率C.增加實驗樣本量D.避免實驗偏倚答案：A解析：配對設(shè)計是指將實驗對象按一定條件配對，然后分別分配到不同處理組中的一種實驗設(shè)計方法。其主要目的是通過配對控制實驗對象的個體差異，從而減少實驗誤差，提高實驗結(jié)果的可靠性。14.在回歸分析中，殘差分析的主要目的是（）A.檢驗回歸模型的擬合優(yōu)度B.檢驗自變量與因變量之間的線性關(guān)系C.估計回歸系數(shù)D.預(yù)測因變量的值答案：A解析：殘差是指觀測值與回歸模型預(yù)測值之間的差值。殘差分析是通過分析殘差的分布和特征來檢驗回歸模型是否滿足基本假設(shè)，從而判斷回歸模型的擬合優(yōu)度。15.在生存分析中，用于描述事件發(fā)生時間數(shù)據(jù)分布特征的指標(biāo)是（）A.累計頻率B.生存函數(shù)C.密度函數(shù)D.中位生存期答案：C解析：密度函數(shù)是生存分析中用于描述事件發(fā)生時間數(shù)據(jù)分布特征的指標(biāo)，它表示在給定時間點事件發(fā)生的瞬時概率。16.在進行假設(shè)檢驗時，第二類錯誤的概率用符號表示為（）A.αB.βC.γD.δ答案：B解析：第二類錯誤是指在原假設(shè)不成立的情況下，錯誤地接受了原假設(shè)，其概率用符號β表示，也稱為檢驗效能的補。17.在方差分析中，用于檢驗多個總體方差是否存在差異的方法是（）A.F檢驗B.Levene檢驗C.Bartlett檢驗D.ANOVA答案：C解析：Bartlett檢驗是一種用于檢驗多個總體方差是否相等的統(tǒng)計方法，如果檢驗結(jié)果顯著，則說明多個總體方差存在差異。Levene檢驗也是一種用于檢驗多個總體方差是否相等的統(tǒng)計方法，但它在數(shù)據(jù)分布不服從正態(tài)分布時更為穩(wěn)健。18.在病例對照研究中，研究開始時已經(jīng)發(fā)生疾病的個體稱為（）A.病例組B.對照組C.暴露組D.非暴露組答案：A解析：病例對照研究是一種回顧性研究方法，研究開始時已經(jīng)發(fā)生疾病的個體稱為病例組，而未發(fā)生疾病的個體稱為對照組。19.在診斷試驗中，假陰性率也稱為（）A.靈敏度B.特異度C.陰性預(yù)測值D.誤診率答案：D解析：假陰性率是指實際患病但被診斷為未患病的個體比例，也稱為誤診率，是診斷試驗的重要指標(biāo)之一。20.在臨床試驗中，用于評估新藥安全性的常用方法是（）A.線性回歸分析B.Cox比例風(fēng)險模型C.卡方檢驗D.t檢驗答案：C解析：卡方檢驗是一種用于檢驗兩個分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計方法，常用于評估新藥的安全性，例如分析新藥組與對照組的不良反應(yīng)發(fā)生率是否存在差異。二、多選題1.在生物統(tǒng)計案例中，描述數(shù)據(jù)分布特征的常用指標(biāo)有（）A.均值B.方差C.標(biāo)準(zhǔn)差D.中位數(shù)E.累計頻率答案：BCDE解析：描述數(shù)據(jù)分布特征的常用指標(biāo)包括衡量集中趨勢的均值和中位數(shù)，以及衡量離散程度的方差和標(biāo)準(zhǔn)差。累計頻率是描述數(shù)據(jù)分布的一種方式，但它本身不是統(tǒng)計指標(biāo)，而是用于計算其他指標(biāo)或進行頻率分析。2.在進行假設(shè)檢驗時，影響檢驗結(jié)果的因素有（）A.樣本量B.顯著性水平C.樣本均值D.總體標(biāo)準(zhǔn)差E.檢驗方法答案：ABCE解析：假設(shè)檢驗的結(jié)果受到樣本量、顯著性水平、樣本均值和檢驗方法的影響?？傮w標(biāo)準(zhǔn)差是總體參數(shù)，雖然它會影響檢驗統(tǒng)計量的計算，但通常在假設(shè)檢驗中視為已知或通過估計得到，不直接影響檢驗結(jié)果的選擇。3.在生物實驗設(shè)計中，常用的隨機化方法有（）A.隨機數(shù)字表B.計算機隨機數(shù)生成器C.抽簽D.非隨機分組E.隨機塊設(shè)計答案：ABCE解析：常用的隨機化方法包括使用隨機數(shù)字表、計算機隨機數(shù)生成器、抽簽以及隨機塊設(shè)計等。非隨機分組不屬于隨機化方法，因為它不能確保實驗組和對照組在所有已知和未知的因素上保持一致，容易引入偏倚。4.在回歸分析中，殘差分析的主要目的是（）A.檢驗回歸模型的擬合優(yōu)度B.檢驗自變量與因變量之間的線性關(guān)系C.估計回歸系數(shù)D.檢驗殘差是否服從正態(tài)分布E.檢驗殘差是否存在異方差性答案：ADE解析：殘差分析的主要目的是通過分析殘差的分布和特征來檢驗回歸模型是否滿足基本假設(shè)，包括殘差是否服從正態(tài)分布（D）、是否存在異方差性（E）以及是否存在自相關(guān)性等。檢驗回歸模型的擬合優(yōu)度（A）通常通過判定系數(shù)R2等指標(biāo)進行，檢驗自變量與因變量之間的線性關(guān)系（B）則通過散點圖或相關(guān)系數(shù)等進行分析，估計回歸系數(shù)（C）是回歸分析的核心步驟，但不是殘差分析的主要目的。5.在生存分析中，常用的生存函數(shù)估計方法有（）A.Kaplan-Meier法B.參數(shù)生存模型C.非參數(shù)生存模型D.Cox比例風(fēng)險模型E.Log-rank檢驗答案：ACDE解析：常用的生存函數(shù)估計方法包括Kaplan-Meier法（A）、非參數(shù)生存模型（C）以及Cox比例風(fēng)險模型（D）。參數(shù)生存模型（B）是假設(shè)生存時間分布服從特定參數(shù)分布的模型，Log-rank檢驗（E）是一種用于比較兩組生存函數(shù)差異的統(tǒng)計檢驗方法，雖然它依賴于生存函數(shù)的估計，但本身不是估計方法。6.在診斷試驗中，評價診斷試驗準(zhǔn)確性的指標(biāo)有（）A.靈敏度B.特異度C.陽性預(yù)測值D.陰性預(yù)測值E.約登指數(shù)答案：ABCDE解析：評價診斷試驗準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)包括靈敏度（A）、特異度（B）、陽性預(yù)測值（C）、陰性預(yù)測值（D）以及約登指數(shù)（E）。這些指標(biāo)從不同角度反映了診斷試驗的性能，綜合評價了診斷試驗的準(zhǔn)確性和可靠性。7.在臨床試驗中，隨機化分組的目的有（）A.減少實驗誤差B.提高實驗效率C.增加實驗樣本量D.避免實驗偏倚E.確保實驗結(jié)果的代表性答案：AD解析：隨機化分組的主要目的是減少實驗誤差（A）和避免實驗偏倚（D）。通過隨機分配實驗對象到不同處理組，可以確保各組在實驗開始時在所有已知和未知的因素上保持一致，從而減少選擇偏倚和其他類型的偏倚，提高實驗結(jié)果的可靠性。提高實驗效率（B）、增加實驗樣本量（C）和確保實驗結(jié)果的代表性（E）雖然可能是臨床試驗的總體目標(biāo)，但不是隨機化分組本身的主要目的。8.在方差分析中，單因素方差分析適用于的情況有（）A.一個自變量，一個因變量B.自變量為分類變量C.因變量為連續(xù)變量D.樣本量較大E.各組方差相等答案：ABCE解析：單因素方差分析適用于一個自變量（A），自變量為分類變量（B），因變量為連續(xù)變量（C），且各組的方差相等（E）的情況。樣本量較大（D）雖然可以增加檢驗的效力，但不是單因素方差分析的適用條件。9.在隊列研究中，隊列研究的特點有（）A.前瞻性研究B.研究開始時暴露狀況已知C.適用于研究罕見疾病D.可以計算發(fā)病率E.可以建立因果關(guān)系答案：ABD解析：隊列研究的特點包括前瞻性研究（A），研究開始時暴露狀況已知（B），可以計算發(fā)病率（D）。隊列研究適用于研究常見疾病，而非罕見疾病（C）。雖然隊列研究可以提供因果關(guān)系推斷的線索，但無法直接建立因果關(guān)系（E），因果關(guān)系需要通過更多研究設(shè)計和證據(jù)積累來確認(rèn)。10.在生物統(tǒng)計案例中，常用的非參數(shù)檢驗方法有（）A.Mann-WhitneyU檢驗B.Wilcoxon符號秩檢驗C.Kruskal-Wallis檢驗D.Friedman檢驗E.獨立樣本t檢驗答案：ABCD解析：常用的非參數(shù)檢驗方法包括Mann-WhitneyU檢驗（A）、Wilcoxon符號秩檢驗（B）、Kruskal-Wallis檢驗（C）和Friedman檢驗（D）。獨立樣本t檢驗（E）是參數(shù)檢驗方法，它假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布且方差相等，而非參數(shù)檢驗方法則不依賴這些假設(shè)。11.在生物統(tǒng)計案例中，用于檢驗兩個分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計方法有（）A.卡方檢驗B.Fisher精確檢驗C.線性回歸分析D.Kruskal-Wallis檢驗E.Mann-WhitneyU檢驗答案：AB解析：卡方檢驗（A）和Fisher精確檢驗（B）是用于檢驗兩個分類變量之間是否存在關(guān)聯(lián)的常用統(tǒng)計方法。線性回歸分析（C）適用于連續(xù)因變量和分類自變量或連續(xù)自變量的情況，Kruskal-Wallis檢驗（D）和Mann-WhitneyU檢驗（E）是非參數(shù)檢驗方法，適用于比較兩組或多個總體的中位數(shù)是否存在差異。12.在進行假設(shè)檢驗時，第一類錯誤的概率α和第二類錯誤的概率β之間的關(guān)系是（）A.α+β=1B.α+β<1C.α+β>1D.α和β是相互獨立的E.α和β是相互依賴的答案：BE解析：第一類錯誤的概率α（TypeIerror）是指在原假設(shè)H?為真時，錯誤地拒絕了H?；第二類錯誤的概率β（TypeIIerror）是指在原假設(shè)H?為假時，錯誤地接受了H?。對于給定的顯著性水平α，β的值取決于樣本量、效應(yīng)大小以及檢驗的功效。α和β是相互依賴的（E），減小α通常會導(dǎo)致β增大，反之亦然。α+β不一定等于1（A錯誤），其值取決于檢驗的具體情況。α和β不是相互獨立的（D錯誤）。13.在生物實驗設(shè)計中，完全隨機設(shè)計適用于的情況有（）A.實驗對象易于區(qū)分和處理B.實驗對象數(shù)量較多C.只有一個實驗因素D.實驗因素間存在交互作用E.實驗條件難以控制答案：ABC解析：完全隨機設(shè)計（CompletelyRandomizedDesign）是一種簡單的實驗設(shè)計方法，適用于只有一個實驗因素（C），且實驗對象數(shù)量較多（B），或者實驗對象易于區(qū)分和處理（A）的情況。這種方法將實驗對象隨機分配到不同的處理組中，每個實驗對象有相同的概率被分配到任何一個處理組。如果實驗因素間存在交互作用（D），則完全隨機設(shè)計可能無法有效分離各因素的效應(yīng)，此時可能需要采用隨機區(qū)組設(shè)計等方法。實驗條件難以控制（E）不是完全隨機設(shè)計的適用情況，事實上，良好的實驗設(shè)計需要盡可能控制實驗條件。14.在回歸分析中，多重共線性可能帶來的問題有（）A.回歸系數(shù)估計值不穩(wěn)定B.回歸系數(shù)估計值變小C.檢驗回歸系數(shù)顯著性的假設(shè)不再成立D.回歸模型的預(yù)測精度降低E.回歸模型的擬合優(yōu)度R2增大答案：ACD解析：多重共線性是指回歸模型中的自變量之間存在高度線性相關(guān)關(guān)系。多重共線性可能導(dǎo)致回歸系數(shù)估計值不穩(wěn)定（A），即較小的樣本變動可能導(dǎo)致估計值的大幅變化；檢驗回歸系數(shù)顯著性的假設(shè)（如t檢驗）可能不再成立（C），導(dǎo)致無法正確判斷自變量的顯著性；同時，多重共線性會降低回歸模型的預(yù)測精度（D）。多重共線性本身并不一定會導(dǎo)致回歸系數(shù)估計值變?。˙錯誤），也不一定會使回歸模型的擬合優(yōu)度R2增大（E錯誤），R2主要反映模型對數(shù)據(jù)的解釋程度，與自變量間是否存在共線性無直接必然聯(lián)系。15.在生存分析中，生存分析適用于研究的問題有（）A.疾病的潛伏期B.動物的壽命C.設(shè)備的無故障工作時間D.腫瘤的復(fù)發(fā)時間E.學(xué)生的畢業(yè)時間答案：ABCDE解析：生存分析（SurvivalAnalysis）是統(tǒng)計學(xué)的一個分支，主要用于研究事件發(fā)生時間數(shù)據(jù)，這些事件通常是不良事件，如死亡、疾病復(fù)發(fā)、設(shè)備故障等，并且事件的發(fā)生時間是隨機發(fā)生的。因此，生存分析適用于研究各種需要考慮時間因素的問題，包括疾病的潛伏期（A）、動物的壽命（B）、設(shè)備的無故障工作時間（C）、腫瘤的復(fù)發(fā)時間（D）以及學(xué)生的畢業(yè)時間（E）等。16.在診斷試驗中，影響診斷試驗準(zhǔn)確性的因素有（）A.疾病的患病率B.檢測方法的靈敏度C.檢測方法的特異度D.樣本采集的質(zhì)量E.實驗室操作人員的水平答案：BCDE解析：診斷試驗的準(zhǔn)確性受多種因素影響。檢測方法的靈敏度（B）和特異度（C）是衡量診斷試驗性能的核心指標(biāo)，直接影響診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。樣本采集的質(zhì)量（D）對檢測結(jié)果至關(guān)重要，不合格的樣本可能無法反映真實的生理或病理狀態(tài)，從而影響診斷結(jié)果。實驗室操作人員的水平（E）也會影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，操作失誤可能導(dǎo)致假陽性或假陰性結(jié)果。疾病的患病率（A）是影響診斷試驗陽性預(yù)測值和陰性預(yù)測值的重要因素，但它并不直接影響診斷試驗本身的準(zhǔn)確性（即區(qū)分患病與未患病的能力）。17.在臨床試驗中，盲法設(shè)計的目的是（）A.減少實驗誤差B.避免實驗偏倚C.提高實驗效率D.增加實驗樣本量E.確保實驗結(jié)果的客觀性答案：ABE解析：盲法設(shè)計（Blinding）是指在臨床試驗中，為了減少偏倚（Bias）和提高結(jié)果的客觀性（Objectivity），對研究參與者、研究者或數(shù)據(jù)分析者中的至少一方隱瞞其分配的處理組信息。單盲設(shè)計（Single-blinding）只對參與者或研究者之一盲法，雙盲設(shè)計（Double-blinding）則對參與者和研究者都盲法。盲法的主要目的是避免因參與方或研究者了解分組情況而產(chǎn)生的主觀偏倚，從而減少實驗誤差（A），確保實驗結(jié)果的客觀性（E）。提高實驗效率（C）和增加實驗樣本量（D）不是盲法設(shè)計的主要目的，雖然盲法設(shè)計可能有助于提高試驗的可行性（如減少因心理作用導(dǎo)致的脫落），但這并非其主要設(shè)計目標(biāo)。18.在方差分析中，隨機區(qū)組設(shè)計適用于的情況有（）A.存在可控制的實驗誤差來源B.實驗對象間存在個體差異C.只有一個實驗因素D.實驗因素間存在交互作用E.實驗對象數(shù)量較少答案：AB解析：隨機區(qū)組設(shè)計（RandomizedBlockDesign）是在完全隨機設(shè)計的基礎(chǔ)上，考慮了實驗對象間可能存在的個體差異或非處理因素對實驗結(jié)果的影響而提出的一種設(shè)計方法。它將實驗對象按某種特征或條件（稱為區(qū)組）分成若干組（區(qū)組），然后在每個區(qū)組內(nèi)隨機分配不同的處理。這種設(shè)計的主要目的是通過區(qū)組內(nèi)控制，消除或減少實驗誤差（A），特別是那些由實驗對象間個體差異引起的誤差（B）。隨機區(qū)組設(shè)計通常仍只關(guān)注一個實驗因素（C），通過比較同一區(qū)組內(nèi)不同處理的效果來評估該因素。如果實驗因素間存在交互作用（D），隨機區(qū)組設(shè)計可能無法有效分離各因素的效應(yīng)。實驗對象數(shù)量較少（E）有時會采用隨機區(qū)組設(shè)計，以更有效地利用數(shù)據(jù)，但這并非其適用情況的必要條件。19.在生物統(tǒng)計案例中，常用的分類變量編碼方法有（）A.線性編碼B.0-1編碼C.二元編碼D.順序編碼E.標(biāo)準(zhǔn)化編碼答案：BCD解析：在統(tǒng)計分析中，分類變量（CategoricalVariables）需要轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式才能進行計算。常用的編碼方法包括：0-1編碼（B），將每個類別編碼為0或1；二元編碼（BinaryCoding），將每個類別表示為一個二進制向量；順序編碼（OrdinalCoding），為有序類別賦予有序的數(shù)值，如1,2,3等，表示等級；線性編碼（LinearCoding）和標(biāo)準(zhǔn)化編碼（StandardizationCoding）通常不是直接用于原始分類變量的編碼方法，線性編碼可能指將類別轉(zhuǎn)換為連續(xù)數(shù)值，而標(biāo)準(zhǔn)化編碼是數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，用于將連續(xù)變量轉(zhuǎn)化為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的變量。因此，0-1編碼、二元編碼和順序編碼是常用的分類變量編碼方法。20.在生存分析中，生存數(shù)據(jù)的特點有（）A.非負(fù)性B.離散性C.隨機性D.順序性E.常數(shù)方差性答案：ABC解析：生存數(shù)據(jù)（SurvivalData）是用于描述事件發(fā)生時間的數(shù)據(jù)，其主要特點包括：非負(fù)性（A），事件發(fā)生時間不可能為負(fù)數(shù)；離散性（B），雖然理論上事件時間可以是連續(xù)的，但實際觀測到的數(shù)據(jù)往往是離散的，如僅記錄是否發(fā)生事件以及發(fā)生的時間點；隨機性（C），事件發(fā)生時間是一個隨機變量，受到多種因素影響；順序性（D），事件的發(fā)生順序是有意義的，例如先發(fā)生死亡再發(fā)生復(fù)發(fā)；生存數(shù)據(jù)通常不滿足常數(shù)方差性（E），其方差往往隨時間變化而變化，例如時間越久遠(yuǎn)，觀察到的方差可能越大。三、判斷題1.均值是衡量數(shù)據(jù)集中趨勢的常用指標(biāo)，它不受極端值的影響。（）答案：錯誤解析：均值（Mean）是數(shù)據(jù)集中趨勢的常用指標(biāo)，它計算的是所有數(shù)據(jù)之和除以數(shù)據(jù)個數(shù)。均值對極端值（異常值）非常敏感，一個或幾個極端值的存在會顯著影響均值的計算結(jié)果，可能導(dǎo)致均值不能很好地代表數(shù)據(jù)的集中趨勢。因此，當(dāng)數(shù)據(jù)中存在極端值時，通常需要考慮使用中位數(shù)等其他指標(biāo)來描述數(shù)據(jù)的集中趨勢。2.在假設(shè)檢驗中，顯著性水平α表示當(dāng)原假設(shè)為真時，拒絕原假設(shè)的概率。（）答案：錯誤解析：顯著性水平α（SignificanceLevel）是在進行假設(shè)檢驗之前預(yù)先設(shè)定的一個概率閾值，它表示當(dāng)原假設(shè)H?為真時，錯誤地拒絕原假設(shè)（即犯第一類錯誤）的最大風(fēng)險或允許犯第一類錯誤的最大概率。α是研究者愿意承擔(dān)的“棄真”錯誤的風(fēng)險水平。3.配對設(shè)計是隨機化設(shè)計的一種，它要求將實驗對象隨機分配到不同的處理組中。（）答案：錯誤解析：配對設(shè)計（PairedDesign）是一種實驗設(shè)計方法，其核心是將配對的實驗單位（如同一受試者的不同部位、同一受試者處理前后的情況、或匹配的受試者）分配到不同的處理組中，而不是簡單地將實驗對象隨機分配到處理組。配對的目的在于控制實驗對象的個體差異對實驗結(jié)果的影響，提高實驗的精度和效率。隨機化設(shè)計通常指完全隨機設(shè)計或隨機區(qū)組設(shè)計等，將實驗對象隨機分配到處理組是這些設(shè)計的共同特征，但配對設(shè)計是一種更具體的、基于配對關(guān)系的實驗設(shè)計。4.在回歸分析中，殘差是指觀測值與回歸模型預(yù)測值之間的差值，殘差分析主要用于檢驗回歸模型是否滿足基本假設(shè)。（）答案：正確解析：殘差（Residual）是回歸分析中的一個重要概念，它定義為觀測值y?與回歸模型基于自變量x?預(yù)測的值??之間的差值，即e?=y?-??。殘差分析是通過檢查殘差的分布和模式來評估回歸模型擬合優(yōu)度以及檢驗回歸模型是否滿足基本假設(shè)（如線性關(guān)系、獨立性、正態(tài)性、同方差性等）的過程。如果殘差分析的結(jié)果表明殘差不符合模型假設(shè)，則可能需要重新考慮或修正回歸模型。5.生存函數(shù)S(t)表示在時間t之前事件（如死亡、失效）尚未發(fā)生個體的比例。（）答案：正確解析：生存函數(shù)（SurvivalFunction），通常記為S(t)，是生存分析中的一個核心概念，它在時間t表示生存時間超過t的個體所占的比例，或者說在時間t之前事件（如死亡、疾病復(fù)發(fā)等）尚未發(fā)生個體的概率。它是生存概率隨時間變化的函數(shù)，其值隨著時間t的增加而單調(diào)遞減，最終趨近于0。6.在病例對照研究中，研究者通常首先確定病例組和對照組，然后追溯其過去的暴露史。（）答案：正確解析：病例對照研究（Case-ControlStudy）是一種回顧性研究設(shè)計，其基本流程是先選擇一組患有特定疾?。ú±M）和一組未患該疾病但具有可比性的人群（對照組），然后追溯他們過去的暴露史（如生活習(xí)慣、環(huán)境因素暴露等），比較兩組人群在暴露史上的差異，以探究暴露因素與疾病之間的關(guān)聯(lián)。這種設(shè)計的特點是“由果溯因”，即從已發(fā)生的結(jié)局（疾?。┏霭l(fā)，去尋找可能的病因或危險因素。7.在診斷試驗中，靈敏度是指真陽性個體被正確診斷為陽性的比例。（）答案：正確解析：靈敏度（Sensitivity），也稱為真陽性率（TruePositiveRate），是診斷試驗性能的一個重要指標(biāo)。它定義為在實際上患有疾病（真陽性）的個體中，被診斷試驗正確診斷為陽性的比例。靈敏度反映了診斷試驗發(fā)現(xiàn)真正患病者的能力。8.在方差分析中，F(xiàn)檢驗的零假設(shè)是所有處理組的總體均值相等。（）答案：正確解析：方差分析（ANOVA）中的F檢驗用于檢驗多個處理組（總體）的均值是否存在顯著差異。F檢驗的零假設(shè)（NullHypothesis,H?）是所有處理組的總體均值相等，即μ?=μ?=...=μk。備擇假設(shè)（AlternativeHypothesis,H?）是至少有兩個處理組的總體均值不等。F統(tǒng)計量是組內(nèi)均方（MSW）與組間均方（MSB）的比值，如果F統(tǒng)計量顯著大于1，則拒絕零假設(shè)，認(rèn)為至少有一個處理組的均值與其他組不同。9.在隊列研究中，由于是前瞻性研究，因此可以直接建立暴露因素與結(jié)局之間的因果關(guān)系。（）答案：錯誤解析：隊列研究（CohortStudy）是一種前瞻性研究設(shè)計，研究者追蹤一組暴露于特定因素的個體（暴露組）和一組未暴露或不暴露于該因素的個體（非暴露組），比較兩組在一段時間后發(fā)生某種結(jié)局（如疾?。┑念l率。隊列研究能夠較好地確定暴露與結(jié)局的時間順序，有助于排除反向因果關(guān)系，并且由于是前瞻性收集數(shù)據(jù)，可以減少回憶偏倚。然而，即使是設(shè)計良好的隊列研究，也難以完全排除混雜因素的影響，并且由于觀察期較長，可能存在失訪偏倚。因此，隊列研究主要提供關(guān)聯(lián)性證據(jù)，雖然可以提出因果假說，但要建立確切的因果關(guān)系，通常還需要更多研究（如干預(yù)性研究）的證據(jù)支持。10.在生物統(tǒng)計案例中，如果數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，且希望比較多個總體的均值，可以考慮使用Kruskal-Wallis檢驗。（）答案：正確解析：Kruskal-Wallis檢驗（Kruskal-WallisH-