2025年大学《生物统计学》专业题库- 生物统计学在免疫学中的作用

2025年大学《生物统计学》专业题库——生物统计学在免疫学中的作用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在一项比较两种疫苗免疫效果的研究中，随机选择1000名健康志愿者，其中500人接种A疫苗，500人接种B疫苗，一个月后检测抗体水平。这种研究设计属于？A.配对设计B.随机对照设计C.病例对照设计D.队列设计2.从正态分布总体中随机抽取样本，要检验总体均值是否显著大于某个值，应选择哪种假设检验？A.单尾检验B.双尾检验C.Z检验D.t检验3.在免疫学实验中，通常用ELISA方法检测血清中某种抗体浓度。ELISA结果服从哪种分布？A.正态分布B.二项分布C.泊松分布D.卡方分布4.测量免疫细胞的大小，得到的变量类型是？A.分类变量B.顺序变量C.数值变量D.品质变量5.在免疫学研究中，如果要比较不同治疗方法对免疫指标的影响，常用的统计方法是什么？A.相关分析B.回归分析C.方差分析D.主成分分析6.一个研究假设是：某种药物的剂量越大，对免疫细胞的抑制作用越强。这种假设适合用哪种统计方法检验？A.卡方检验B.独立样本t检验C.配对样本t检验D.线性回归分析7.在进行免疫学实验数据分析时，首先要考虑的是什么？A.数据的分布类型B.数据的缺失情况C.数据的采集方法D.数据的样本量8.随机抽取100名健康人，检测其体内某病原体的抗体阳性率，计算得到的比例是样本比例，用哪个符号表示？A.μB.πC.pD.σ9.在免疫学研究中，如果要分析两个变量之间的关系，例如年龄和抗体水平之间的关系，常用的统计方法是？A.方差分析B.相关分析C.回归分析D.卡方检验10.对一组免疫学实验数据进行正态性检验，结果发现数据不符合正态分布，此时可以选择哪种统计方法？A.Z检验B.t检验C.非参数检验D.方差分析二、填空题（每空2分，共20分）1.统计学的主要目的是通过________数据，进行________和________，以揭示事物之间的联系和规律。2.免疫学研究中常用的随机化方法是________和________。3.假设检验中，第一类错误的概率用________表示，第二类错误的概率用________表示。4.在免疫学实验中，如果要比较两组数据的均值是否存在显著差异，常用的假设检验方法是________和________。5.相关系数的取值范围在________之间，其值越接近________，表示两个变量之间的线性关系越强。三、名词解释（每题3分，共15分）1.统计推断2.样本量3.误差4.免疫应答5.数据标准化四、简答题（每题5分，共20分）1.简述假设检验的基本步骤。2.简述免疫学研究中常用的统计图表类型及其适用场景。3.简述随机抽样的意义和基本原则。4.简述生物统计学在疫苗研发中的作用。五、计算题（每题10分，共20分）1.某研究测量了50名健康成年男性的CD4+T细胞计数（单位：个/μL），数据近似服从正态分布，样本均值为500，样本标准差为50。请计算CD4+T细胞计数均值的95%置信区间。2.某研究比较了两种不同免疫治疗方法对某种免疫指标的影响，将60只实验动物随机分为两组，每组30只。治疗后，第一组动物的免疫指标均值为80，标准差为10；第二组动物的免疫指标均值为75，标准差为12。请用独立样本t检验比较两种治疗方法的免疫指标是否存在显著差异（假设两组数据均服从正态分布且方差相等）。六、论述题（每题15分，共30分）1.论述生物统计学在免疫学研究中应用的重要性。2.结合具体实例，论述如何选择合适的统计方法分析免疫学实验数据。试卷答案一、选择题1.B2.A3.A4.C5.C6.D7.A8.C9.B10.C二、填空题1.收集，分析，解释2.简单随机抽样，分层随机抽样3.α，β4.独立样本t检验，配对样本t检验5.-1，+1，+1三、名词解释1.统计推断：根据样本信息推断总体特征的过程。2.样本量：进行统计分析时，从总体中抽取的样本所包含的个体数量。3.误差：测量值与真实值之间的差异，包括随机误差和系统误差。4.免疫应答：机体免疫系统识别、抵抗和清除抗原性异物时所发生的免疫反应。5.数据标准化：将数据转换成均值为0，标准差为1的过程，常用公式为（X-X均值）/X标准差。四、简答题1.假设检验的基本步骤：a.提出零假设和备择假设。b.选择合适的检验统计量。c.确定检验的显著性水平α。d.计算检验统计量的观测值。e.根据检验统计量的观测值和分布，确定P值。f.判断P值与α的大小关系，做出拒绝或不拒绝零假设的结论。2.免疫学研究中常用的统计图表类型及其适用场景：a.柱状图：适用于比较不同组别之间的数值差异。b.折线图：适用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。c.散点图：适用于展示两个变量之间的关系。d.饼图：适用于展示不同类别数据在总体中的比例。3.随机抽样的意义和基本原则：意义：随机抽样可以避免人为偏差，保证样本能够代表总体，从而提高统计推断的可靠性。基本原则：机会均等，每个个体都有相同的概率被抽中。4.生物统计学在疫苗研发中的作用：a.设计临床试验，确定合适的样本量和随机化方法。b.选择合适的统计方法分析临床试验数据，评估疫苗的有效性和安全性。c.进行生物标度研究，建立免疫学指标与疫苗效果之间的关系。d.模拟疫苗传播过程，预测疫苗在人群中的推广效果。五、计算题1.CD4+T细胞计数均值的95%置信区间计算：a.计算标准误：SE=s/sqrt(n)=50/sqrt(50)≈7.07b.查t分布表，自由度为49，95%置信水平对应的t值为2.0096c.计算置信区间下限：500-2.0096*7.07≈485.8d.计算置信区间上限：500+2.0096*7.07≈514.2e.置信区间为（485.8，514.2）2.独立样本t检验计算：a.计算两组均值差：d=80-75=5b.计算合并标准差：Sp=sqrt(((n1-1)s1^2+(n2-1)s2^2)/(n1+n2-2))=sqrt(((30-1)10^2+(30-1)12^2)/(30+30-2))≈11.18c.计算标准误：SE=Sp*sqrt(1/n1+1/n2)=11.18*sqrt(1/30+1/30)≈4.02d.计算t值：t=d/SE=5/4.02≈1.24e.查t分布表，自由度为58，双侧检验，显著性水平为0.05对应的t值为2.002f.由于1.24<2.002，不能拒绝零假设，即两种治疗方法的免疫指标没有显著差异。六、论述题1.生物统计学在免疫学研究中应用的重要性论述：生物统计学在免疫学研究中应用至关重要。首先，它为免疫学实验的设计提供了科学依据，例如通过样本量计算确保研究结果的可靠性，通过随机化方法避免偏倚。其次，生物统计学为免疫学数据的分析提供了有效工具，例如通过假设检验判断不同处理组之间的差异是否具有统计学意义，通过回归分析建立免疫学指标之间的关系模型。最后，生物统计学有助于揭示免疫学现象背后的规律，例如通过生存分析研究免疫治疗的生存率，通过聚类分析发现免疫细胞的亚群。总之，生物统计学的应用推动了免疫学研究的进步，为免疫疾病的诊断、治疗和预防提供了科学依据。2.结合具体实例，论述如何选择合适的统计方法分析免疫学实验数据论述：选择合适的统计方法分析免疫学实验数据需要考虑多个因素，例如数据的类型、分布情况、研究目的等。例如，如果要比较两组免疫指标均值是否存在差异，首先需要判断数据是否符合正态分布，如果符合且方差相等，可以选择独立样本t检验；如果不符合或方差不等，可以选择非参数检验中的Mann-WhitneyU检验。如果要分析多个免疫指标之间的相互关系，可以选择相关分析或回归分析。例如，如果要研究年龄、性别和免疫指标之间的关系，可以选择多元线性回归分析。此外，还需要考虑实验设计类型，例如如果是配对设计，则需要选择配对样本t检验。总之，选择合适的统计方法需要综合考虑各种因素，以确保分析结果