2025年大学《生物统计学》专业题库- 生物统计学在心理疾病预防策略中的应用

2025年大学《生物统计学》专业题库——生物统计学在心理疾病预防策略中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述在心理疾病预防策略研究中，选择恰当研究设计（如实验设计、准实验设计、观察性研究）的重要性，并比较随机对照试验（RCT）在评估预防措施有效性方面的优势和潜在局限性。二、假设一项研究旨在探究特定生活方式因素（如长期压力水平、社交活动频率）与抑郁症发病率之间的关系。请说明如何定义和测量这些变量（至少列出每个变量的潜在测量方法），并选择一种或多种合适的描述性统计方法来总结这些数据的特征。简要说明选择理由。三、某研究团队欲评估一项新型心理干预程序（如正念认知疗法）在预防复发方面的效果。他们收集了干预组和对照组在干预前和干预后抑郁症状严重程度评分的数据。请说明在这种情况下，选择配对样本t检验或重复测量方差分析的依据，并简述另一种可能适用的方法及其适用场景。四、解释什么是混杂偏倚，并举例说明在心理疾病预防研究中，如何通过研究设计（如随机化、匹配）或统计方法（如分层分析、多变量回归分析）来控制混杂偏倚的影响。五、假设一项研究旨在比较两种不同的社区心理干预项目（项目A和项目B）对提升居民心理幸福感的效果。研究者收集了参与者的基本信息（年龄、性别、教育程度）、干预前后幸福感评分以及是否属于特定高风险群体（如经历创伤史）的数据。请设计一个统计模型来评估两种干预项目的效果差异，并说明选择该模型的原因。如果数据中存在多个潜在预测变量，你将如何处理它们？六、描述利用生存分析方法研究心理疾病（如抑郁症）患者预后（如复发时间）时，可能遇到的主要挑战，并简述如何通过统计方法来应对这些挑战（例如，处理删失数据、分析影响预后的因素）。七、在一个关于环境因素与儿童心理健康（如焦虑症状）关系的研究中，研究者收集了儿童暴露于空气污染的程度、居住社区的社会经济状况以及家庭支持系统等信息。请阐述如何运用相关性或回归分析来探索这些因素与儿童焦虑症状之间的潜在关联，并解释如何解释分析结果的统计显著性和临床意义。八、讨论在分析心理疾病预防策略的成本效益时，生物统计学可以发挥的作用。除了描述性的统计分析，还可以运用哪些统计方法来帮助决策者更全面地评估不同预防策略的优劣？试卷答案一、研究设计是研究的基础，决定了数据收集的方式、研究的内部有效性和外部有效性。恰当的设计能确保研究结论的可靠性和有效性，从而为心理疾病预防策略的制定提供科学依据。随机对照试验（RCT）是评估干预措施效果的金标准，其优势在于通过随机化可以有效分配混杂因素，减少选择偏倚，从而提高内部有效性，证明干预措施的因果关系。但RCT可能存在局限性，如实施成本高、耗时长、可能存在伦理问题（如不给予对照组有效干预）、外部有效性可能受严格控制环境影响而降低等。二、变量定义与测量：*长期压力水平：可定义为个体感知到的持续压力负荷。测量方法包括：1）主观评分（如使用压力感知量表，如PSS）；2）客观指标（如皮质醇水平）；3）日记法或访谈法记录压力事件频率/强度。*社交活动频率：可定义为个体参与社交互动的频率和范围。测量方法包括：1）自评问卷（询问每周参加社交活动的次数、类型）；2）社交网络分析（记录实际社交联系数量）；3）他人提名法（询问个体认识的人对其社交活跃度的评价）。描述性统计方法：*对于分类变量（如性别、高风险群体），使用频数分布和百分比来总结。*对于连续变量（如年龄、压力评分、社交活动频率、抑郁评分），使用均值、标准差（或中位数、四分位数间距）来描述其集中趋势和离散程度。选择理由：描述性统计是数据分析的第一步，能直观展示数据的基本特征，为后续推断性分析提供基础。三、选择配对样本t检验或重复测量方差分析的依据：*配对样本t检验适用于比较同一组受试者在不同时间点（干预前、干预后）的连续型变量均值差异，前提是差值服从正态分布。*重复测量方差分析（RepeatedMeasuresANOVA）适用于同一组受试者在多个时间点（可能包括干预前、干预后及随访点）的连续型变量均值差异分析，能处理更多时间点的数据，并可分析干预效果的持续性或变化趋势。另一种可能适用的方法：*协方差分析（ANCOVA）：如果除了时间效应，还想控制干预前抑郁评分基线水平或其他协变量（如年龄、性别）对结果的影响，可以使用ANCOVA。适用场景：ANCOVA在需要控制前测得分或其他潜在混淆变量影响的场景中更适用。四、混杂偏倚是指由于研究因素与结果因素同时受到一个未测量或未控制的第三变量的影响，导致观察到的关联性并非真实的因果关系，而是由这个混杂因素引起的假象。控制混杂偏倚的方法：*研究设计层面：*随机化：在实验研究中，将受试者随机分配到干预组和对照组，可均衡已知和未知混杂因素的分布。*匹配：在非随机研究中，根据混杂因素的水平将受试者进行一对一或一对多的匹配，确保各组在混杂因素上可比。*分层设计：在分析时，按混杂因素水平分层进行统计分析。*统计分析层面：*分层分析：在多个层次上分别进行分析，以控制特定层级的混杂。*多变量回归分析：使用线性回归、Logistic回归等模型，将潜在的混杂因素作为自变量纳入模型，评估调整混杂因素后研究因素的效应。五、统计模型设计：*可选用具有交互效应的多因素方差分析（MANOVA）或多元线性回归（MLR），因变量为干预后幸福感评分，自变量为干预项目（项目A、项目B，作为分类变量），并包含年龄、性别、教育程度、是否高风险群体（作为分类或连续变量）作为控制变量（协变量）。*如果关注的是干预效果的绝对差异或相对差异，可以考虑使用ANCOVA，将干预前幸福感评分作为协变量。选择理由：此设计能同时评估不同干预项目的效果，并控制个体基线水平和其他人口统计学/临床特征的影响。MANOVA/MLR能检验多个协变量的综合影响及干预项目的主效应和项目×协变量交互效应。ANCOVA能更直接地调整基线差异。处理多个预测变量：在多变量回归模型中，通过引入所有潜在的预测变量，模型会自动评估每个变量对幸福感评分的独特贡献（控制了其他变量后）。需要注意多重共线性问题，可通过方差膨胀因子（VIF）等指标检测。六、生存分析面临的挑战：*删失数据（CensoredData）：许多研究（如队列研究）中，部分受试者在随访结束时仍未发生事件（如复发），其生存时间信息不完全，称为删失数据。*事件发生概率随时间变化：疾病复发或死亡的动态风险可能不是恒定的。*多种事件：可能发生多种终点事件（如复发、死亡、转移）。统计方法应对：*专门设计用于处理删失数据的模型，如Kaplan-Meier生存曲线估计生存概率，Cox比例风险模型（ProportionalHazardsModel）进行生存回归分析。*Cox模型能处理删失数据，并评估不同因素对风险比（HazardRatio）的影响，适用于分析影响预后的多因素。*可使用寿命表分析（LifeTableAnalysis）处理删失数据。*对于多种事件，可使用竞争风险模型（CompetingRisksModel）。七、运用相关性或回归分析探索关联：*相关性分析：计算环境因素（如空气污染程度）、社会经济状况与儿童焦虑症状评分之间的相关系数（如Pearson或Spearman，根据数据分布选择），以量化关联的强度和方向。可进行偏相关分析，控制其他变量（如性别）的影响。*回归分析：建立回归模型，以儿童焦虑症状评分为因变量，空气污染程度、社会经济状况、家庭支持系统等为自变量（可以是连续或分类变量）。使用多元线性回归（若焦虑症状连续）或Logistic回归（若焦虑症状二分类）。解释结果：*统计显著性：关注P值，判断关联是否具有统计学意义。*效应量：关注回归系数（B值）或比值比（OR值），判断关联的强度。*临床意义：结合心理学专业知识，评估统计发现的实际重要性。例如，即使效应量较小但具有统计学意义，也可能提示需要关注。需考虑模型的拟合优度（R²）等。八、生物统计学在成本效益分析中的作用：*收集和整理数据：统计方法用于收集、清理和分析成本数据（直接医疗成本、非医疗成本）和健康产出数据（如使用质量调整生命年QALYs，通过生存分析和效用评估获得）。*描述性统计：计算总成本、平均成本、成本变化等，描述不同策略的成本特征。*生存分析和效用评估：用于评估心理干预的长期健康效果，并转换为健康产出值（如QALYs）。*回归分析：用于控制混杂因素对成本和健康结果的影响。*