2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)——探索統(tǒng)計(jì)軟件在公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用技巧與實(shí)例一、引言在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，公共衛(wèi)生領(lǐng)域產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著關(guān)于疾病發(fā)生、發(fā)展、傳播以及人群健康狀況等多方面的重要信息。統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門處理數(shù)據(jù)、提取信息的科學(xué)，在公共衛(wèi)生研究和實(shí)踐中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。而統(tǒng)計(jì)軟件則是實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析的有力工具，它能夠高效、準(zhǔn)確地處理和分析公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)，為公共衛(wèi)生決策提供科學(xué)依據(jù)。本文將圍繞統(tǒng)計(jì)軟件在公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用技巧與實(shí)例，為2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試構(gòu)建一套全面的題庫(kù)，旨在考查學(xué)生對(duì)統(tǒng)計(jì)軟件操作以及其在公共衛(wèi)生領(lǐng)域應(yīng)用的掌握程度。二、選擇題（一）統(tǒng)計(jì)軟件基礎(chǔ)1.以下哪種統(tǒng)計(jì)軟件在公共衛(wèi)生領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，且具有開源、免費(fèi)的特點(diǎn)？（）A.SPSSB.SASC.RD.Stata答案：C。R語(yǔ)言是開源的統(tǒng)計(jì)軟件，在公共衛(wèi)生研究中被廣泛使用，許多研究者利用其豐富的包進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。SPSS、SAS和Stata雖然也是常用的統(tǒng)計(jì)軟件，但SPSS和SAS不是開源免費(fèi)的，Stata需要購(gòu)買許可證。2.在R語(yǔ)言中，用于讀取CSV格式數(shù)據(jù)文件的函數(shù)是（）A.read.table()B.read.csv()C.write.csv()D.data.frame()答案：B。read.csv()專門用于讀取CSV格式的數(shù)據(jù)文件。read.table()可以讀取多種格式的數(shù)據(jù)文件，但不是專門針對(duì)CSV的。write.csv()是用于將數(shù)據(jù)保存為CSV文件的函數(shù)，data.frame()是用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)框的函數(shù)。3.SPSS軟件中，進(jìn)行數(shù)據(jù)錄入時(shí)，如果某一變量為分類變量，應(yīng)將其數(shù)據(jù)類型設(shè)置為（）A.數(shù)值型B.字符型C.日期型D.貨幣型答案：B。分類變量通常用字符型來(lái)表示不同的類別。數(shù)值型一般用于表示連續(xù)型或離散型的數(shù)值變量，日期型用于處理日期數(shù)據(jù)，貨幣型用于表示貨幣相關(guān)的數(shù)據(jù)。（二）公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)特征與統(tǒng)計(jì)軟件處理4.公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)中經(jīng)常包含大量的缺失值，在使用統(tǒng)計(jì)軟件處理時(shí)，以下哪種方法不是常見的處理缺失值的方法？（）A.刪除含有缺失值的記錄B.用均值替代缺失值C.用中位數(shù)替代缺失值D.直接忽略缺失值進(jìn)行分析答案：D。直接忽略缺失值進(jìn)行分析可能會(huì)導(dǎo)致結(jié)果偏差，不符合科學(xué)的數(shù)據(jù)分析原則。常見的處理缺失值的方法有刪除含有缺失值的記錄、用均值或中位數(shù)替代缺失值等。5.對(duì)于公共衛(wèi)生中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如每日新增病例數(shù)，在統(tǒng)計(jì)軟件中可以采用以下哪種方法進(jìn)行趨勢(shì)分析？（）A.卡方檢驗(yàn)B.線性回歸C.移動(dòng)平均法D.方差分析答案：C。移動(dòng)平均法常用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析，它可以平滑數(shù)據(jù)，顯示出數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期趨勢(shì)。卡方檢驗(yàn)主要用于分類變量之間的關(guān)聯(lián)性分析，線性回歸用于研究自變量和因變量之間的線性關(guān)系，方差分析用于比較多個(gè)總體的均值是否存在差異。6.公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)中存在大量的多分類變量，如疾病的不同類型。在統(tǒng)計(jì)軟件中，對(duì)多分類變量進(jìn)行編碼時(shí)，以下哪種編碼方式是常用的？（）A.等距編碼B.虛擬編碼C.順序編碼D.隨機(jī)編碼答案：B。虛擬編碼是處理多分類變量的常用方法，它可以將多分類變量轉(zhuǎn)換為多個(gè)二分類變量，便于在統(tǒng)計(jì)模型中使用。等距編碼一般用于有順序且等距的變量，順序編碼適用于有順序關(guān)系的變量，隨機(jī)編碼沒有實(shí)際的統(tǒng)計(jì)意義。（三）統(tǒng)計(jì)軟件在公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用場(chǎng)景7.為了研究某地區(qū)不同年齡段人群的吸煙率是否存在差異，使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析時(shí)，應(yīng)選擇以下哪種統(tǒng)計(jì)方法？（）A.t檢驗(yàn)B.方差分析C.卡方檢驗(yàn)D.相關(guān)分析答案：C。研究不同年齡段人群（分類變量）的吸煙率（分類變量）是否存在差異，卡方檢驗(yàn)是合適的方法。t檢驗(yàn)用于比較兩個(gè)總體的均值，方差分析用于比較多個(gè)總體的均值，相關(guān)分析用于研究?jī)蓚€(gè)變量之間的相關(guān)性。8.在公共衛(wèi)生研究中，要評(píng)估一種新的疫苗接種方案對(duì)降低某種傳染病發(fā)病率的效果，使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析時(shí)，以下哪種研究設(shè)計(jì)和統(tǒng)計(jì)方法組合最合適？（）A.橫斷面研究，卡方檢驗(yàn)B.病例-對(duì)照研究，t檢驗(yàn)C.隊(duì)列研究，相對(duì)危險(xiǎn)度分析D.實(shí)驗(yàn)研究，相關(guān)分析答案：C。隊(duì)列研究可以前瞻性地觀察接種疫苗和未接種疫苗人群的發(fā)病情況，通過計(jì)算相對(duì)危險(xiǎn)度來(lái)評(píng)估疫苗的效果。橫斷面研究主要用于描述某一時(shí)刻的疾病分布情況，病例-對(duì)照研究主要用于探索疾病的危險(xiǎn)因素，實(shí)驗(yàn)研究雖然也可用于評(píng)估疫苗效果，但相關(guān)分析主要用于研究變量之間的相關(guān)性，不適合評(píng)估疫苗效果。三、簡(jiǎn)答題（一）統(tǒng)計(jì)軟件操作與公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)處理1.請(qǐng)簡(jiǎn)述在R語(yǔ)言中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的基本描述性統(tǒng)計(jì)分析，以公共衛(wèi)生中的身高數(shù)據(jù)為例。答：在R語(yǔ)言中進(jìn)行公共衛(wèi)生身高數(shù)據(jù)的基本描述性統(tǒng)計(jì)分析可以按以下步驟進(jìn)行：首先，假設(shè)身高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)向量或數(shù)據(jù)框中。如果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在向量中，例如：```Rheight<-c(165,170,172,168,180)```然后，可以使用以下函數(shù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析：-計(jì)算均值：`mean(height)`-計(jì)算中位數(shù)：`median(height)`-計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差：`sd(height)`-計(jì)算最小值和最大值：`min(height)`和`max(height)`-可以使用`summary()`函數(shù)一次性獲取多個(gè)描述性統(tǒng)計(jì)量，如：`summary(height)`，它會(huì)輸出最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、均值、第三四分位數(shù)和最大值。如果數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)框中，例如：```Rdata<-data.frame(height=c(165,170,172,168,180))```同樣可以使用上述函數(shù)，只需將向量名替換為數(shù)據(jù)框中的變量名，如`mean(data$height)`等。2.在SPSS軟件中，如何對(duì)公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選？請(qǐng)舉例說(shuō)明。答：在SPSS軟件中進(jìn)行公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)篩選可以按以下步驟操作：假設(shè)我們有一份公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)，包含年齡、性別、疾病類型等變量，現(xiàn)在要篩選出年齡大于60歲的人群數(shù)據(jù)。-打開數(shù)據(jù)文件后，選擇“數(shù)據(jù)”菜單中的“選擇個(gè)案”選項(xiàng)。-在彈出的“選擇個(gè)案”對(duì)話框中，選擇“如果條件滿足”選項(xiàng)，然后點(diǎn)擊“如果”按鈕。-在“條件表達(dá)式”對(duì)話框中，輸入篩選條件，如“年齡>60”，然后點(diǎn)擊“繼續(xù)”。-回到“選擇個(gè)案”對(duì)話框，點(diǎn)擊“確定”。此時(shí)，SPSS會(huì)只保留滿足條件（年齡大于60歲）的記錄，不滿足條件的記錄會(huì)被暫時(shí)隱藏，在后續(xù)的分析中不會(huì)被使用。（二）統(tǒng)計(jì)軟件在公共衛(wèi)生研究中的應(yīng)用原理3.請(qǐng)解釋在公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)分析中，使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行多元線性回歸分析的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。答：多元線性回歸分析的原理是研究一個(gè)因變量與多個(gè)自變量之間的線性關(guān)系。其數(shù)學(xué)模型可以表示為：$Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_pX_p+\epsilon$，其中$Y$是因變量，$X_1,X_2,\cdots,X_p$是自變量，$\beta_0,\beta_1,\cdots,\beta_p$是回歸系數(shù)，$\epsilon$是隨機(jī)誤差項(xiàng)。在公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)分析中，多元線性回歸分析的應(yīng)用場(chǎng)景包括：-探索影響健康狀況的因素：例如，研究多個(gè)因素（如年齡、性別、生活方式、遺傳因素等）對(duì)血壓、血糖等健康指標(biāo)的影響。通過多元線性回歸分析，可以確定每個(gè)因素對(duì)健康指標(biāo)的影響方向和程度。-預(yù)測(cè)疾病發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)：可以根據(jù)多個(gè)危險(xiǎn)因素（如吸煙史、家族病史、體重指數(shù)等）來(lái)預(yù)測(cè)某種疾病（如心臟病、癌癥等）的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)?；貧w方程可以用于計(jì)算個(gè)體的疾病發(fā)生概率，從而采取相應(yīng)的預(yù)防措施。-評(píng)估干預(yù)措施的效果：在公共衛(wèi)生干預(yù)研究中，可以將干預(yù)措施作為自變量，將健康指標(biāo)的變化作為因變量，通過多元線性回歸分析評(píng)估干預(yù)措施的效果，同時(shí)控制其他可能影響結(jié)果的因素。4.簡(jiǎn)述在公共衛(wèi)生研究中，使用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行生存分析的意義和常用方法。答：在公共衛(wèi)生研究中，生存分析具有重要意義：-評(píng)估疾病的預(yù)后：可以了解患者從患病到死亡、復(fù)發(fā)或治愈等事件發(fā)生的時(shí)間，從而評(píng)估疾病的嚴(yán)重程度和預(yù)后情況。-比較不同治療方案的效果：通過比較不同治療組患者的生存時(shí)間和生存率，選擇更有效的治療方案。-研究疾病的危險(xiǎn)因素：分析哪些因素會(huì)影響患者的生存時(shí)間，為疾病的預(yù)防和治療提供依據(jù)。常用的生存分析方法包括：-Kaplan-Meier法：用于估計(jì)生存函數(shù)，它是一種非參數(shù)方法，不需要對(duì)生存時(shí)間的分布進(jìn)行假設(shè)?？梢愿鶕?jù)實(shí)際觀察數(shù)據(jù)計(jì)算不同時(shí)間點(diǎn)的生存率，并繪制生存曲線。-Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型：是一種半?yún)?shù)模型，用于分析多個(gè)因素對(duì)生存時(shí)間的影響。它可以同時(shí)考慮多個(gè)危險(xiǎn)因素，估計(jì)每個(gè)因素的風(fēng)險(xiǎn)比例，從而確定哪些因素是影響生存時(shí)間的重要因素。四、綜合分析題（一）統(tǒng)計(jì)軟件解決公共衛(wèi)生實(shí)際問題1.某公共衛(wèi)生研究機(jī)構(gòu)收集了某地區(qū)1000名居民的健康數(shù)據(jù)，包括年齡、性別、體重指數(shù)（BMI）、血壓、是否患有糖尿病等信息。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)CSV文件中。請(qǐng)使用R語(yǔ)言完成以下任務(wù)：（1）讀取數(shù)據(jù)文件。（2）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的描述性統(tǒng)計(jì)分析，包括年齡、體重指數(shù)和血壓的均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差。（3）分析不同性別居民的體重指數(shù)是否存在差異，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法并進(jìn)行分析。（4）建立一個(gè)邏輯回歸模型，預(yù)測(cè)居民是否患有糖尿病，考慮年齡、性別和體重指數(shù)作為自變量。答：以下是使用R語(yǔ)言完成上述任務(wù)的代碼：```R（1）讀取數(shù)據(jù)文件data<-read.csv("health_data.csv")（2）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的描述性統(tǒng)計(jì)分析年齡的描述性統(tǒng)計(jì)age_mean<-mean(data$年齡)age_median<-median(data$年齡)age_sd<-sd(data$年齡)體重指數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)bmi_mean<-mean(data$體重指數(shù))bmi_median<-median(data$體重指數(shù))bmi_sd<-sd(data$體重指數(shù))血壓的描述性統(tǒng)計(jì)blood_pressure_mean<-mean(data$血壓)blood_pressure_median<-median(data$血壓)blood_pressure_sd<-sd(data$血壓)輸出結(jié)果cat("年齡的均值：",age_mean,"，中位數(shù)：",age_median,"，標(biāo)準(zhǔn)差：",age_sd,"\n")cat("體重指數(shù)的均值：",bmi_mean,"，中位數(shù)：",bmi_median,"，標(biāo)準(zhǔn)差：",bmi_sd,"\n")cat("血壓的均值：",blood_pressure_mean,"，中位數(shù)：",blood_pressure_median,"，標(biāo)準(zhǔn)差：",blood_pressure_sd,"\n")（3）分析不同性別居民的體重指數(shù)是否存在差異進(jìn)行t檢驗(yàn)male_bmi<-data$體重指數(shù)[data$性別=="男"]female_bmi<-data$體重指數(shù)[data$性別=="女"]t_result<-t.test(male_bmi,female_bmi)print(t_result)（4）建立邏輯回歸模型model<-glm(是否患有糖尿病~年齡+性別+體重指數(shù),data=data,family=binomial())summary(model)```（二）統(tǒng)計(jì)軟件在公共衛(wèi)生項(xiàng)目評(píng)估中的應(yīng)用2.某城市開展了一項(xiàng)為期一年的公共衛(wèi)生干預(yù)項(xiàng)目，旨在降低居民的吸煙率。項(xiàng)目實(shí)施前后分別對(duì)該城市的1000名居民進(jìn)行了調(diào)查，收集了居民的吸煙情況（是否吸煙）、年齡、性別等信息。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在SPSS數(shù)據(jù)文件中。請(qǐng)使用SPSS軟件完成以下任務(wù)：（1）對(duì)項(xiàng)目實(shí)施前后居民的吸煙率進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)。（2）分析項(xiàng)目實(shí)施前后居民的吸煙率是否存在差異，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法并進(jìn)行分析。（3）分析年齡和性別是否是影響居民吸煙率變化的因素，選擇合適的統(tǒng)計(jì)方法并進(jìn)行分析。答：以下是使用SPSS軟件完成上述任務(wù)的步驟：（1）對(duì)項(xiàng)目實(shí)施前后居民的吸煙率進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)-打開SPSS數(shù)據(jù)文件。-選擇“分析”菜單中的“描述統(tǒng)計(jì)”-“頻率”選項(xiàng)。-將“項(xiàng)目實(shí)施前是否吸煙”和“項(xiàng)目實(shí)施后是否吸煙”變量選入“變量”列表框。-點(diǎn)擊“統(tǒng)計(jì)量”按鈕，勾選“百分比”選項(xiàng)，然后點(diǎn)擊“繼續(xù)”和“確定”。SPSS會(huì)輸出項(xiàng)目實(shí)施前后居民的吸煙率。（2）分析項(xiàng)目實(shí)施前后居民的吸煙率是否存在差異-選擇“分析”菜單中的“非參數(shù)檢驗(yàn)”-“舊對(duì)話框”-“兩個(gè)相關(guān)樣本”選項(xiàng)。-將“項(xiàng)目實(shí)施前是否吸煙”和“項(xiàng)目實(shí)施后是否吸煙”變量選入“檢驗(yàn)對(duì)”列表框。-選擇“McNemar”檢驗(yàn)方法，然后點(diǎn)擊“確定”。SPSS會(huì)輸出檢驗(yàn)