2025年大学《生物统计学》专业题库- 生物统计学在病毒治疗研究中的作用

2025年大学《生物统计学》专业题库——生物统计学在病毒治疗研究中的作用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题3分，共30分。请将正确选项字母填入括号内）1.在一项比较两种抗病毒药物A和B抑制病毒复制效果的随机对照试验中，将患者随机分为两组，分别接受药物A和药物B治疗。为了更准确地评估药物效果并减少选择偏倚，该研究采用了（）。A.配对设计B.区组设计C.双盲设计D.安慰剂对照2.某研究测量了接受抗病毒治疗前后患者体内病毒载量的变化。这种研究设计属于（）。A.完全随机设计B.配对设计C.系统分组设计D.交叉设计3.在病毒治疗研究中，研究人员希望估计某种新药将病毒载量降低至少1log10个副本所需的最低样本量。这种统计推断问题属于（）。A.参数估计B.假设检验C.样本量估算D.相关性分析4.一项研究比较了三种不同剂量抗病毒药物对病毒载量的抑制作用。如果假设病毒载量服从正态分布且方差相等，应选择的统计检验方法是（）。A.t检验（独立样本）B.t检验（配对样本）C.单因素方差分析（ANOVA）D.Kruskal-Wallis检验5.某研究收集了100名病毒感染者从感染到出现症状的潜伏期（天），发现潜伏期数据右偏且存在少量异常值。在比较不同年龄组（<20岁，20-40岁，>40岁）的潜伏期时，比较合适的统计方法是（）。A.t检验（独立样本）B.单因素方差分析（ANOVA）C.Mann-WhitneyU检验D.Kruskal-Wallis检验6.在一项随机对照试验中，研究人员测量了治疗组和对照组患者的病毒载量下降幅度（对数变换后），并计算出治疗组的均值为-0.8log10，标准差为0.5log10，对照组均值为-0.2log10，标准差为0.6log10。要判断治疗组的效果是否显著优于对照组，最适合的统计检验方法是（）。A.配对样本t检验B.独立样本t检验C.Wilcoxon符号秩检验D.Fisher精确检验7.统计学上，假设检验中的P值表示的是（）。A.真实效应量的大小B.在原假设为真时，观察到当前或更极端结果的概率C.接受原假设的概率D.拒绝原假设的概率8.一项研究旨在比较两种不同采样时间点（T1和T2）测得的血清抗体滴度是否一致。合适的统计检验方法是（）。A.独立样本t检验B.配对样本t检验C.卡方检验D.相关系数分析9.在生物统计学中，置信区间主要用于（）。A.检验原假设是否成立B.描述样本数据的集中趋势C.估计总体参数的可能范围D.衡量变量之间的相关程度10.当研究者希望同时分析多个因素（如年龄、性别、治疗方案）对病毒治疗效果（如病毒载量下降百分比）的影响，并探讨这些因素之间是否存在交互作用时，应考虑使用（）。A.简单线性回归B.多元线性回归C.逻辑回归D.析因设计或双因素方差分析二、填空题（每空2分，共20分。请将答案填入横线上）1.在一项随机对照试验中，为了确保随机分配的公平性并防止研究者和参与者了解分组情况，采用了______设计，这有助于减少______和______偏倚。2.描述一组定距变量数据的集中趋势，最常用的统计量是______和______；描述其离散程度，最常用的统计量是______和______。3.假设检验中，犯第一类错误（α错误）指的是______，犯第二类错误（β错误）指的是______。4.当样本量较小（如n<30）且无法满足正态性假设时，比较两组连续性变量均值差异的统计方法可以考虑______或______。5.在生存分析中，用来描述事件发生时间（如病毒感染持续时间、肿瘤进展时间）分布的图形是______，而用来比较不同组别生存分布差异的常用统计检验方法是______。三、简答题（每题8分，共24分）1.简述在病毒治疗研究中设置安慰剂对照组的必要性和潜在的统计考量。2.解释什么是统计假设检验中的“偏倚”。在病毒治疗研究设计中，有哪些常见的偏倚来源需要关注？3.简述样本量估算在病毒治疗研究设计中的重要性，并列举影响样本量估算的主要因素。四、计算与分析题（共26分）1.（10分）一项研究比较了两种抗病毒药物（A药和B药）对病毒载量的抑制作用。随机选取30名患者，将他们随机分配到A药组（n=15）和B药组（n=15）。治疗后，测得两组患者病毒载量对数变换后的均值和标准差如下：*A药组：均值=3.5，标准差=0.8*B药组：均值=4.2，标准差=0.9假设两组病毒载量对数值均服从正态分布且方差相等。请写出进行假设检验（检验A药是否比B药效果更好）的步骤，包括：a)提出零假设和备择假设。b)选择合适的统计检验方法。c)说明检验统计量的计算公式（无需计算具体数值）。d)解释如何根据P值判断结果。2.（16分）某研究者希望探究不同年龄组（儿童组：<18岁，成人组：≥18岁）感染某种病毒后的平均病程长度（天）是否存在差异。他收集了30名感染者的病程数据（已对数据进行了正态性检验和方差齐性检验，结果显示满足要求）。儿童组样本量为12，平均病程为15天，标准差为3天；成人组样本量为18，平均病程为18天，标准差为4天。a)请问此研究应采用何种统计方法来比较两组的平均病程？b)简述所选统计方法的基本原理。c)假设检验的零假设和备择假设是什么？d)解释如果检验结果显著，该结果说明了什么问题？e)在报告检验结果时，除了P值，通常还需要报告哪些重要信息？---试卷答案一、选择题1.D*解析：安慰剂对照是随机对照试验的重要组成部分，旨在区分药物的真实疗效与安慰剂效应（心理效应）。2.B*解析：配对设计适用于比较同一对象在两种不同处理下（或处理前后）的差异，符合题中描述。3.C*解析：估计研究所需样本量是为了确保研究有足够的统计功效来检测预期的效果，属于样本量估算问题。4.C*解析：单因素方差分析适用于比较多于两个（含两个）组的均值差异，前提是数据正态、方差齐性。5.D*解析：Kruskal-Wallis检验是非参数检验方法，适用于比较多组连续性变量均值差异，且不满足正态分布或方差齐性的情况。6.B*解析：独立样本t检验用于比较两个独立组别（治疗组与对照组）的均值差异，前提是数据正态、方差齐性。7.B*解析：P值是假设检验中的核心概念，定义了在原假设为真时，观察到当前结果或更极端结果的概率。8.B*解析：配对样本t检验适用于比较同一对象在两个不同时间点（T1和T2）的测量值差异。9.C*解析：置信区间主要用于估计总体参数（如总体均值、总体比例）的一个可能范围。10.D*解析：析因设计或双因素方差分析能够同时分析多个因素及其交互作用对结果的影响。二、填空题1.双盲；研究；受试者*解析：双盲设计能有效防止主观偏倚。研究偏倚指研究者主观期望影响结果。受试者偏倚指受试者特征或期望影响结果。2.均值；中位数；标准差；方差*解析：均值和中位数描述集中趋势。标准差和方差描述离散程度。3.拒绝了实际上为真的原假设；接受了实际上为假的原假设*解析：α错误是第一类错误，β错误是第二类错误。4.Mann-WhitneyU检验；Wilcoxon符号秩检验*解析：这两种都是常用的非参数检验方法，用于比较两组连续性变量均值差异，当数据不满足正态性假设时。5.Kaplan-Meier生存曲线；Log-rank检验*解析：Kaplan-Meier曲线是生存分析中常用的生存函数估计图形。Log-rank检验是用于比较两组生存分布的统计检验方法。三、简答题1.简述在病毒治疗研究中设置安慰剂对照组的必要性和潜在的统计考量。*解析：必要性：安慰剂对照组提供了一个无活性干预的参照基线，用于区分药物产生的真实生物学效应与安慰剂效应（心理预期、社会支持等带来的改善）。这有助于确定药物的有效性，并评估其安全性。统计考量：设置安慰剂对照有助于减少选择偏倚、测量偏倚和研究者偏倚。在统计分析中，可以将安慰剂组作为参照组，计算相对疗效指标（如相对危险度、风险比），并通过假设检验评估治疗组与对照组的差异是否具有统计学意义。同时，安慰剂对照有助于更准确地估计药物的真实效应大小和置信区间。2.解释什么是统计假设检验中的“偏倚”。在病毒治疗研究设计中，有哪些常见的偏倚来源需要关注？*解析：统计假设检验中的“偏倚”是指在研究设计、数据收集、数据分析或结果解释过程中，系统性地导致估计结果偏离真实值的现象。偏倚不是随机误差，而是系统性的错误，会使得研究结果产生系统性的偏差。病毒治疗研究设计中常见的偏倚来源包括：选择偏倚（如样本选择不当、失访偏倚）；测量偏倚（如测量工具不准确、标准化操作不严格）；混杂偏倚（如存在未控制的混杂因素影响结果）；实施偏倚（如试验执行过程中干预措施未按计划实施）；观察者偏倚（如研究者主观期望影响结果判断）；报告偏倚（如选择性报告阳性结果）。3.简述样本量估算在病毒治疗研究设计中的重要性，并列举影响样本量估算的主要因素。*解析：样本量估算的重要性在于：确保研究有足够的统计功效（Power）来检测出预期的真实效应（如果存在）；避免样本量过小导致统计功效不足，无法得出可靠结论；避免样本量过大造成不必要的资源浪费。影响样本量估算的主要因素包括：预期的效应量大小（效应越小，所需样本量越大）；显著性水平α（设定的检验标准，α越小，所需样本量越大）；把握度（1-β，希望检测出效应的概率，把握度越高，所需样本量越大）；个体变异度（通常用标准差衡量，变异越大，所需样本量越大）；研究设计的类型（如配对设计通常比独立样本设计所需样本量小）；计划进行的亚组分析或多重检验（会增加所需样本量）。四、计算与分析题1.（10分）一项研究比较了两种抗病毒药物（A药和B药）对病毒载量的抑制作用。随机选取30名患者，将他们随机分配到A药组（n=15）和B药组（n=15）。治疗后，测得两组患者病毒载量对数变换后的均值和标准差如下：*A药组：均值=3.5，标准差=0.8*B药组：均值=4.2，标准差=0.9假设两组病毒载量对数值均服从正态分布且方差相等。请写出进行假设检验（检验A药是否比B药效果更好）的步骤，包括：a)提出零假设和备择假设。b)选择合适的统计检验方法。c)说明检验统计量的计算公式（无需计算具体数值）。d)解释如何根据P值判断结果。*解析：a)零假设（H0）：A药组和B药组病毒载量对数值的均值相等（μA=μB或μA-μB=0）。备择假设（H1）：A药组病毒载量对数值的均值小于B药组（μA<μB或μA-μB<0）。这是一个单尾检验。b)选择独立样本t检验（IndependentSamplest-test），因为是比较两个独立组的均值差异，且假设数据正态、方差齐性。c)检验统计量（t值）的计算公式为：t=(xA-xB)/sqrt[sP^2*(1/nA+1/nB)]，其中xA和xB是两组均值，nA和nB是两组样本量，sP是合并标准差，其计算公式为：sP=sqrt{[(nA-1)sA^2+(nB-1)sB^2]/(nA+nB-2)}。d)计算出t统计量的值，并根据自由度（df=nA+nB-2）查找t分布表或使用软件获得P值。如果P值小于预设的显著性水平（如α=0.05），则拒绝零假设，认为有统计学意义证据支持A药效果优于B药；如果P值大于或等于α=0.05，则不能拒绝零假设，认为尚无足够证据说明A药优于B药。2.（16分）某研究者希望探究不同年龄组（儿童组：<18岁，成人组：≥18岁）感染某种病毒后的平均病程长度（天）是否存在差异。他收集了30名感染者的病程数据（已对数据进行了正态性检验和方差齐性检验，结果显示满足要求）。儿童组样本量为12，平均病程为15天，标准差为3天；成人组样本量为18，平均病程为18天，标准差为4天。a)请问此研究应采用何种统计方法来比较两组的平均病程？b)简述所选统计方法的基本原理。c)假设检验的零假设和备择假设是什么？d)解释如果检验结果显著，该结果说明了什么问题？e)在报告检验结果时，除了P值，通常还需要报告哪些重要信息？*解析：a)应采用独立样本t检验（IndependentSamplest-test）。理由：是比较两个独立组（儿童组和成人组）的均值差异，且已知数据满足正态分布和方差齐性的前提条件。b)基本原理：独立样本t检验通过计算两个样本均值的差值，