2025年全科醫(yī)學(xué)科醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用考試題庫(附答案)一、單選題（每題1分，共30分。每題只有一個(gè)最佳答案，選對得分，選錯(cuò)不扣分）1.某社區(qū)醫(yī)生欲比較兩種降壓藥對收縮壓的降低效果，記錄120名患者治療前后差值，數(shù)據(jù)呈輕度正偏。首選的假設(shè)檢驗(yàn)方法是A.配對t檢驗(yàn)B.Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)C.獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)D.卡方檢驗(yàn)答案：B解析：差值正偏且樣本量中等，非參數(shù)方法更穩(wěn)?。慌鋵υO(shè)計(jì)排除個(gè)體差異，Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)為配對非參數(shù)金標(biāo)準(zhǔn)。2.在Meta分析中，若I2=62%，其含義為A.62%的效應(yīng)量由抽樣誤差引起B(yǎng).62%的變異來自研究間異質(zhì)性C.62%的研究存在發(fā)表偏倚D.合并效應(yīng)量可信度為62%答案：B解析：I2表示總變異中由研究間差異所占比例，>50%提示中度異質(zhì)性。3.對一份生存資料進(jìn)行Cox回歸，發(fā)現(xiàn)某變量VIF=4.3，應(yīng)首先考慮A.刪除該變量B.檢驗(yàn)比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)C.處理多重共線性D.增加樣本量答案：C解析：VIF>4提示多重共線性，可使系數(shù)不穩(wěn)定，應(yīng)先處理共線性再解釋模型。4.某研究欲估計(jì)糖尿病患病率，允許誤差3%，預(yù)期患病率12%，置信水平95%，所需樣本量約為A.552B.483C.1068D.1388答案：B解析：n=[Z2×P(1P)]/E2=1.962×0.12×0.88/0.032≈483。5.對有序多分類資料進(jìn)行趨勢檢驗(yàn)，應(yīng)選用A.CochranArmitage檢驗(yàn)B.MantelHaenszel檢驗(yàn)C.KruskalWallis檢驗(yàn)D.線性趨勢卡方檢驗(yàn)答案：D解析：線性趨勢卡方檢驗(yàn)專用于有序分類資料的趨勢分析，效能高于普通卡方。6.在R語言中，下列哪條語句可正確繪制帶95%置信帶的生存曲線A.plot(survfit(Surv(time,status)~1))B.ggsurvplot(survfit(Surv(time,status)~group),=TRUE)C.survdiff(Surv(time,status)~group)D.coxph(Surv(time,status)~group)答案：B解析：ggsurvplot為survminer包函數(shù)，可一鍵繪制美觀曲線并添加置信帶。7.某隨機(jī)對照試驗(yàn)報(bào)告OR=0.68(0.49–0.95)，下列說法正確的是A.試驗(yàn)組事件發(fā)生率是對照組的68%B.試驗(yàn)組風(fēng)險(xiǎn)降低32%C.試驗(yàn)組每治療100人可減少32例事件D.該結(jié)果需結(jié)合基線風(fēng)險(xiǎn)解釋絕對獲益答案：D解析：OR僅表示相對效應(yīng)，需結(jié)合基線風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算NNT，才能評估絕對獲益。8.對計(jì)量資料進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，α=0.10時(shí)ShapiroWilkp=0.08，應(yīng)A.認(rèn)為非正態(tài)，改用非參數(shù)方法B.認(rèn)為正態(tài)，使用參數(shù)方法C.增大樣本量再檢驗(yàn)D.結(jié)合QQ圖綜合判斷答案：D解析：邊緣p值需結(jié)合圖形法，避免僅依賴p值武斷決策。9.下列哪項(xiàng)不是多水平Logistic模型隨機(jī)效應(yīng)的估計(jì)方法A.MQL1B.PQL2C.LaplaceD.GEE答案：D解析：GEE估計(jì)總體平均效應(yīng)，不提供隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)。10.在樣本量固定情況下，提高檢驗(yàn)效能的最可行策略是A.增大αB.減少測量誤差C.采用單側(cè)檢驗(yàn)D.增加分組數(shù)答案：B解析：減少測量誤差可降低標(biāo)準(zhǔn)誤，提高效能而不增加假陽性。11.對同一批數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行Bonferroni與FDR校正，通常A.Bonferroni更嚴(yán)格，假陰性率更高B.FDR更嚴(yán)格，假陽性率更低C.二者結(jié)果相同D.FDR僅用于基因組學(xué)答案：A解析：Bonferroni控制族錯(cuò)誤率，校正幅度大，易漏真陽性。12.某研究采用整群隨機(jī)化，忽略聚類特征直接進(jìn)行個(gè)體水平分析，會(huì)導(dǎo)致A.Ⅰ類錯(cuò)誤概率減小B.置信區(qū)間變寬C.標(biāo)準(zhǔn)誤低估D.檢驗(yàn)效能提高答案：C解析：忽略聚類使標(biāo)準(zhǔn)誤低估，p值虛假縮小，Ⅰ類錯(cuò)誤膨脹。13.對生存資料，若觀察到50%以上研究對象仍存活，則中位生存時(shí)間A.無法估計(jì)B.等于最長隨訪時(shí)間C.可用生存曲線插值D.需改用平均生存時(shí)間答案：A解析：事件數(shù)不足50%，中位生存無法估計(jì)，可報(bào)告生存率。14.在Logistic回歸中，將連續(xù)變量X按中位數(shù)分為二分類，會(huì)A.提高模型預(yù)測精度B.減少信息損失C.引入殘余混雜D.降低共線性答案：C解析：連續(xù)變量二分類丟失信息，且切割點(diǎn)依賴樣本，易產(chǎn)生殘余混雜。15.某研究RR=1.5，p=0.06，樣本量擴(kuò)大一倍后，RR與p值最可能A.RR≈1.5，p<0.05B.RR≈3.0，p<0.01C.RR≈1.2，p>0.05D.RR≈1.5，p=0.06答案：A解析：樣本量增加可減小隨機(jī)誤差，RR保持穩(wěn)定，p值趨向顯著。16.對計(jì)數(shù)資料比較兩組小樣本率，總例數(shù)<40，應(yīng)首選A.卡方檢驗(yàn)B.Fisher精確概率法C.二項(xiàng)分布檢驗(yàn)D.泊松回歸答案：B解析：小樣本率比較，F(xiàn)isher精確法不依賴大樣本近似，結(jié)果準(zhǔn)確。17.在Cox模型中，若某時(shí)依協(xié)變量與時(shí)間的交互項(xiàng)顯著，說明A.該變量違反PH假設(shè)B.該變量對生存無影響C.需改用參數(shù)模型D.需刪除該變量答案：A解析：交互項(xiàng)顯著提示比例風(fēng)險(xiǎn)不成立，需采用時(shí)依系數(shù)或分層Cox。18.對重復(fù)測量資料，若忽略時(shí)間相關(guān)結(jié)構(gòu)，采用普通線性回歸，會(huì)導(dǎo)致A.回歸系數(shù)偏倚B.標(biāo)準(zhǔn)誤正確C.置信區(qū)間過窄D.隨機(jī)效應(yīng)高估答案：C解析：忽略組內(nèi)相關(guān)使標(biāo)準(zhǔn)誤低估，置信區(qū)間變窄，假陽性增加。19.某研究采用1:4匹配病例對照，匹配變量為年齡、性別，分析時(shí)應(yīng)A.用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)B.用條件Logistic回歸C.用分層卡方D.忽略匹配答案：B解析：匹配設(shè)計(jì)需保留匹配效應(yīng)，條件Logistic回歸為金標(biāo)準(zhǔn)。20.在R中，檢驗(yàn)兩相關(guān)樣本率差異，可用A.prop.testB.mcnemar.testC.chisq.testD.fisher.test答案：B解析：McNemar檢驗(yàn)專用于配對二分類資料。21.對多中心試驗(yàn)，中心間差異顯著，首選的統(tǒng)計(jì)分析策略是A.固定效應(yīng)模型B.隨機(jī)效應(yīng)模型C.刪除差異大的中心D.僅用主效應(yīng)答案：B解析：隨機(jī)效應(yīng)模型將中心視為隨機(jī)抽樣，結(jié)果可外推。22.若線性回歸殘差呈漏斗形，應(yīng)首先考慮A.變量變換B.增加樣本量C.采用穩(wěn)健回歸D.檢查異常值答案：A解析：方差不齊常可通過變量變換（如log）改善。23.在診斷試驗(yàn)中，若患病率<10%，提高陽性預(yù)測值最有效的方法是A.提高靈敏度B.提高特異度C.增加樣本量D.重復(fù)測量答案：B解析：低患病率下，PPV主要由特異度決定，提高特異度可大幅降低假陽性。24.對同一數(shù)據(jù)，Pearsonr=0.81，Spearmanr=0.62，說明A.存在非線性單調(diào)關(guān)系B.存在異常值C.數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布D.二者等價(jià)答案：B解析：Pearson受極端值影響大，Spearman穩(wěn)健，差異提示異常值或離群點(diǎn)。25.在樣本量估算中，若效應(yīng)量由預(yù)試驗(yàn)獲得，其不足是A.高估效應(yīng)B.低估變異C.增加Ⅱ類錯(cuò)誤D.降低檢驗(yàn)效能答案：A解析：預(yù)試驗(yàn)樣本小，效應(yīng)量估計(jì)不穩(wěn)定，易因隨機(jī)高估導(dǎo)致樣本量不足。26.對生存資料，采用Logrank檢驗(yàn)p=0.04，但Cox回歸p=0.12，最可能原因是A.比例風(fēng)險(xiǎn)不成立B.樣本量不足C.變量標(biāo)準(zhǔn)化不同D.檢驗(yàn)方法錯(cuò)誤答案：A解析：Logrank假定PH，Cox可納入?yún)f(xié)變量，若PH不成立，二者結(jié)果可不一致。27.在Meta回歸中，研究年份作為連續(xù)協(xié)變量，系數(shù)為0.04，p=0.03，說明A.每提前一年，效應(yīng)量降低0.04B.每提前一年，效應(yīng)量降低4%C.效應(yīng)隨時(shí)間減弱D.存在發(fā)表偏倚答案：C解析：系數(shù)負(fù)值提示隨年份增加，效應(yīng)量減小，即時(shí)間趨勢。28.對計(jì)數(shù)資料，若方差遠(yuǎn)大于均數(shù)，應(yīng)首先考慮A.負(fù)二項(xiàng)回歸B.泊松回歸C.線性回歸D.Logistic回歸答案：A解析：過離散常見，負(fù)二項(xiàng)回歸通過附加參數(shù)處理過離散。29.在重復(fù)測量ANOVA中，球形檢驗(yàn)p<0.01，下一步應(yīng)A.采用GreenhouseGeisser校正B.刪除數(shù)據(jù)C.改用獨(dú)立t檢驗(yàn)D.增加樣本量答案：A解析：球形假設(shè)不滿足，需用校正系數(shù)調(diào)整自由度。30.對兩獨(dú)立樣本均數(shù)比較，n1=n2=15，方差齊性檢驗(yàn)p=0.02，應(yīng)A.用t檢驗(yàn)B.用Welcht檢驗(yàn)C.用MannWhitneyUD.刪除極端值答案：B解析：方差不齊，Welcht檢驗(yàn)不假定等方差，結(jié)果更可靠。二、共用題干單選題（每題2分，共20分。以下提供兩個(gè)研究背景，請根據(jù)背景回答31–40題）【背景一】某社區(qū)開展高血壓干預(yù)試驗(yàn)，隨機(jī)抽取8個(gè)居委會(huì)，整群隨機(jī)分為干預(yù)組（健康教育+藥物）與對照組（常規(guī)管理），每組4個(gè)居委會(huì)，隨訪1年，記錄收縮壓下降值（mmHg）。31.該設(shè)計(jì)屬于A.完全隨機(jī)B.整群隨機(jī)C.配對隨機(jī)D.交叉設(shè)計(jì)答案：B32.分析個(gè)體水平收縮壓差值時(shí)，首要考慮的統(tǒng)計(jì)模型是A.線性回歸B.混合效應(yīng)模型C.符號(hào)秩檢驗(yàn)D.協(xié)方差分析答案：B解析：需將居委會(huì)作為隨機(jī)效應(yīng)，控制聚類相關(guān)。33.若忽略整群設(shè)計(jì)，直接采用獨(dú)立t檢驗(yàn)，最可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤是A.Ⅰ類錯(cuò)誤膨脹B.Ⅱ類錯(cuò)誤膨脹C.效應(yīng)量低估D.置信區(qū)間變寬答案：A34.報(bào)告結(jié)果時(shí)，應(yīng)同時(shí)提供A.組內(nèi)相關(guān)系數(shù)ICCB.設(shè)計(jì)效應(yīng)DEC.調(diào)整與未調(diào)整模型D.以上全部答案：D35.若ICC=0.04，設(shè)計(jì)效應(yīng)約為A.1.0B.1.2C.1.5D.2.0答案：B解析：DE=1+(m1)ICC，平均群大小m≈6，DE≈1+5×0.04=1.2。【背景二】某醫(yī)院回顧性分析2015–2022年2型糖尿病住院患者，共2400例，欲建立出院后1年心血管事件預(yù)測模型，候選變量20項(xiàng)，事件200例。36.建立Logistic模型時(shí)，按事件數(shù)計(jì)算，最多可納入變量A.10B.15C.20D.25答案：A解析：EPV≥10原則，200/10=20，但需留驗(yàn)證，保守選10。37.為減少過擬合，最佳策略是A.單因素篩選p<0.05B.LASSO回歸C.前向逐步D.增加樣本量答案：B解析：LASSO同時(shí)完成變量選擇與收縮，降低過擬合。38.模型區(qū)分度評估首選A.C統(tǒng)計(jì)量B.R2C.Brier評分D.校準(zhǔn)斜率答案：A39.內(nèi)部驗(yàn)證應(yīng)采用A.隨機(jī)拆分B.Bootstrap500次C.交叉驗(yàn)證10折D.以上均可，Bootstrap最優(yōu)答案：D40.若校準(zhǔn)圖顯示預(yù)測概率系統(tǒng)性高于實(shí)際，應(yīng)A.增加變量B.重新校準(zhǔn)C.改用機(jī)器學(xué)習(xí)D.刪除異常值答案：B解析：系統(tǒng)性高估可通過Logistic校準(zhǔn)或更新截距糾正。三、多選題（每題2分，共20分。每題至少兩個(gè)正確答案，多選少選均不得分）41.關(guān)于樣本量重新估算（adaptivedesign），正確的是A.可在不破壞Ⅰ類錯(cuò)誤前提下進(jìn)行B.需獨(dú)立數(shù)據(jù)監(jiān)察委員會(huì)C.只能增加樣本量D.需事先在方案中規(guī)定答案：A、B、D42.下列哪些方法可用于處理缺失數(shù)據(jù)A.多重插補(bǔ)B.完整案例分析C.逆概率加權(quán)D.最后觀察前推答案：A、B、C、D43.在Cox回歸中，檢驗(yàn)比例風(fēng)險(xiǎn)假設(shè)的方法包括A.Schoenfeld殘差B.時(shí)間交互項(xiàng)C.累積鞅殘差D.Logrank檢驗(yàn)答案：A、B、C44.關(guān)于置信區(qū)間與p值，正確的是A.95%CI不包含無效值等價(jià)于p<0.05B.CI提供效應(yīng)量精度信息C.p值可度量效應(yīng)大小D.CI比p值更利于臨床解釋答案：A、B、D45.下列哪些屬于多水平模型隨機(jī)斜率結(jié)果A.方差成分B.組內(nèi)相關(guān)系數(shù)C.中位ORD.中位RR答案：A、B、C46.診斷試驗(yàn)系統(tǒng)評價(jià)中，需進(jìn)行的偏倚評估包括A.QUADAS2B.CochraneRiskofBiasC.PRISMAD.GRADE答案：A、D47.關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)預(yù)測中的優(yōu)勢，正確的是A.可自動(dòng)捕捉非線性B.無需變量篩選C.可處理高維數(shù)據(jù)D.解釋性優(yōu)于Logistic答案：A、C48.在Poisson回歸中，過離散表現(xiàn)包括A.殘差偏差/自由度>>1B.Pearsonχ2/自由度>>1C.標(biāo)準(zhǔn)誤偏小D.系數(shù)偏倚答案：A、B、C49.下列哪些情況需采用非劣效設(shè)計(jì)A.新藥副作用更少B.給藥更方便C.成本更低D.療效略優(yōu)答案：A、B、C50.關(guān)于臨床注冊平臺(tái)，正確的是A.應(yīng)在首例受試者入組前注冊B.可事后補(bǔ)充主要結(jié)局C.注冊號(hào)需在論文中報(bào)告D.中國臨床試驗(yàn)注冊中心屬WHO一級平臺(tái)答案：A、C、D四、判斷題（每題1分，共10分。正確寫“T”，錯(cuò)誤寫“F”）51.對數(shù)變換可使指數(shù)分布近似正態(tài)。答案：T52.在KaplanMeier曲線中，若最后時(shí)間點(diǎn)生存率=0.3，則中位生存時(shí)間一定可估計(jì)。答案：F53.多重共線性會(huì)使回歸系數(shù)方向反轉(zhuǎn)。答案：T54.小樣本t檢驗(yàn)要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)，但并不要求兩組方差相等。答案：F55.隨機(jī)效應(yīng)Meta分析中，τ2=0表示無異質(zhì)性。答案：T56.在Logistic回歸中，OR=1.0意味著RR也等于1.0。答案：F57.對同一數(shù)據(jù)，Bonferroni校正比Holmel程序更保守。答案：T58.交叉設(shè)計(jì)可完全消除個(gè)體差異。答案：F59.在生存分析中，若失訪>20%，結(jié)果一定不可靠。答案：F60.采用Bootstrap估計(jì)置信區(qū)間時(shí)，樣本量越大，區(qū)間越窄。答案：T五、計(jì)算與簡答題（共30分）61.（6分）某研究比較兩種降壓藥，預(yù)試驗(yàn)得均數(shù)差=6mmHg，合并標(biāo)準(zhǔn)差=12mmHg，欲在α=0.05（雙側(cè)）、效能=90%下檢測該差異，需多少樣本（兩組等量）？答案：n=2[(Zα/2+Zβ)σ/δ]2=2[(1.96+1.28)×12/6]2=2×(3.24×2)2=2×6.482≈84例/組，共168例。62.（6分）下表為某診斷試驗(yàn)結(jié)果，請計(jì)算靈敏度、特異度、陽性似然比及診斷優(yōu)勢比。金標(biāo)準(zhǔn)+金標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)+8025試驗(yàn)20175答案：靈敏度=80/(80+20)=0.800特異度=175/(25+175)=0.875LR+=0.800/(10.875)=6.4DOR=(80×175)/(25×20)=14000/500=2863.（6分）一項(xiàng)隊(duì)列研究RR=1.8，95%CI0.9–3.6，p=0.10。請從統(tǒng)計(jì)學(xué)與臨床角度解釋結(jié)果。答案：統(tǒng)計(jì)學(xué)：區(qū)間包含無效值，差異不顯著，可能因樣本量不足。臨床：點(diǎn)估計(jì)提示風(fēng)險(xiǎn)增加80%，上限3.6不容忽視，需擴(kuò)大樣本或長期隨訪明確關(guān)聯(lián)。64.（6分）簡述處理缺失數(shù)據(jù)時(shí)“多重插補(bǔ)”五步流程。答案：1.分析缺失模式（MCAR/MAR）；2.選擇含缺失變量及輔助變量構(gòu)建插補(bǔ)模型；3.生成m≥5個(gè)完整數(shù)據(jù)集；4.分別分析并合并結(jié)果（Rubin規(guī)則）；5.報(bào)告合并效應(yīng)及置信區(qū)間。65.（6分）某隨機(jī)對照試驗(yàn)主要結(jié)局為連續(xù)變量，報(bào)告均值差2.5，97.5%CI0.8–4.2，試驗(yàn)組n=150，對照組n=150。請用置信區(qū)間反推合并標(biāo)準(zhǔn)差。答案：上限=均值差+t×SE，雙側(cè)97.5%對應(yīng)t≈1.97（df≈298）。SE=(4.22.5)/1.97=0.8629SE=SD√(1/n1+1/n2)→SD=0.8629/√(2/150)=0.8629/0.1155≈7.47六、綜合應(yīng)用題（共30分）66.（15分）背景：某多中心、隨機(jī)、雙盲、安慰劑對照試驗(yàn)，評估益生菌降低嬰幼兒濕疹發(fā)生率。中心12個(gè)，隨機(jī)分配1:1，計(jì)劃樣本量n=600，主要結(jié)局6個(gè)月濕疹發(fā)生率，假設(shè)益生菌組15%，安慰劑組25%，α=0.05，效能80%，雙側(cè)。實(shí)際招募648例，失訪率8%，最終可用596例，益生菌組濕疹68例，安慰劑組97例。（1）計(jì)算實(shí)際效應(yīng)量（RiskDifference,RR,OR）及95%CI。（2）判斷結(jié)果是否達(dá)到預(yù)設(shè)優(yōu)效。（3