2025年大学《应用统计学》专业题库- 数据分析对医疗行业的影响

2025年大学《应用统计学》专业题库——数据分析对医疗行业的影响考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在医疗研究中，测量患者疼痛程度的变量通常属于：A.分类变量B.顺序变量C.比例变量D.角度变量2.医生想比较两种药物对降低血压的效果是否有显著差异，最适合采用的统计检验方法是：A.单样本t检验B.配对样本t检验C.独立样本t检验D.方差分析3.某研究欲分析吸烟量（分类变量：不吸烟、轻度、中度、重度）与肺癌发病率（比例变量）之间的关系，最适合使用的统计方法初探是：A.独立样本t检验B.配对样本t检验C.卡方检验D.线性回归4.在一项关于年龄（自变量）与慢性病患病率（因变量）的研究中，研究者发现两者之间存在正相关关系，且年龄对患病率的影响是线性的，此时应选择的回归模型是：A.逻辑回归模型B.线性回归模型C.生存回归模型D.多项式回归模型5.医院管理者希望根据患者的年龄、病程和住院天数来预测住院费用。在构建预测模型时，这些输入变量应被视为：A.因变量B.自变量C.混合变量D.残差变量6.使用生存分析研究患者的生存时间时，通常需要考虑的变量包括：A.样本量B.生存时间C.截尾数据D.以上所有7.在进行医疗数据分析时，缺失数据的处理方法不包括：A.删除含有缺失值的样本B.填充缺失值（如使用均值、中位数或模型预测）C.保持缺失值不变进行分析D.转换变量形式以避免缺失8.对于医疗诊断系统，高召回率意味着：A.系统能正确识别出大部分患病患者B.系统能正确识别出大部分健康患者C.系统误诊（将健康人诊断为病人）的概率较低D.系统漏诊（将病人诊断为健康人）的概率较低9.在分析大规模电子健康记录（EHR）数据以发现潜在关联时，以下哪种技术特别有用？A.参数检验B.假设检验C.数据挖掘D.描述性统计10.医疗数据分析结果用于支持临床决策，其核心价值在于：A.提高数据存储效率B.降低数据传输成本C.提升诊疗决策的循证水平和准确率D.增加医院运营人员数量二、填空题（每空2分，共20分）1.统计学中，用来衡量数据集中趋势的指标主要有______、中位数和众数。2.抽样调查中，为了确保样本能代表总体，常采用______抽样的方法。3.在假设检验中，犯第一类错误（TypeIError）指的是______。4.评价一个分类预测模型好坏的指标，除了准确率，常用的还有______、召回率和F1分数。5.在进行回归分析时，需要检验的一个重要假设是自变量与因变量之间存在______关系。6.生存分析中，描述事件发生时间分布特征的函数称为______函数。7.医疗大数据分析中，数据清洗是数据预处理的重要步骤，主要处理的问题包括缺失值、异常值和______。8.利用统计模型预测疾病风险或患者预后时，模型的泛化能力是指模型在______数据上的表现能力。9.在分析医疗费用数据时，由于费用通常服从偏态分布，常使用______来描述其集中趋势。10.医疗信息化发展使得基于电子健康记录的数据分析成为可能，这极大地促进了______的发展。三、简答题（每题5分，共15分）1.简述在医疗研究中使用统计推断的必要性。2.简述数据挖掘技术在医学影像分析中可能的应用方向。3.简述在应用统计方法分析医疗数据时，需要关注的主要伦理问题。四、计算与分析题（每题10分，共20分）1.某医生想比较两种不同的治疗方法（A法和B法）对某种疾病的治愈率是否有显著差异。他随机选取了100名患者，其中50名接受A法治疗，50名接受B法治疗。经过一段时间的观察，A法治愈了45人，B法治愈了38人。请简述分析此问题的统计思路，并说明应选择哪种统计检验方法，并说明理由。2.假设一项研究收集了500名心脏病患者的年龄（岁）和每年医疗费用（千元）数据。研究者希望利用这些数据建立一个模型来预测患者的医疗费用。请说明在构建这个预测模型时，可能需要考虑哪些因素？并简述选择线性回归模型需要满足哪些基本假设？如果不满足这些假设，可能采取什么补救措施？试卷答案一、选择题1.B2.C3.C4.B5.B6.D7.D8.A9.C10.C二、填空题1.均值2.随机3.拒绝了实际上为真的原假设4.精确率（或Precision）5.线性6.生存分布（或SurvivalDistribution）7.数据格式不一致（或不一致性）8.新（或未见）9.中位数10.精准医疗（或PrecisionMedicine）三、简答题1.解析思路：医疗研究常涉及大量样本，无法对全体研究对象进行研究。统计推断利用样本信息来推断总体特征，可以节省资源、提高效率。同时，许多医学干预的效果评估需要考虑随机误差和抽样误差，统计推断（如假设检验、置信区间）能够帮助研究者科学地判断观察到的差异是否具有统计学意义，从而做出更可靠的结论，为临床决策和公共卫生政策提供依据。2.解析思路：医学影像数据量巨大且维度高。数据挖掘技术（如聚类分析用于病灶分割与分类、关联规则挖掘发现影像特征与疾病的关系、异常检测用于识别异常影像模式、机器学习用于疾病风险预测或辅助诊断）可以帮助医生从海量影像数据中自动、高效地提取有价值的信息，辅助病灶检测、鉴别诊断、预后评估等，提高诊断的准确性和效率。3.解析思路：主要伦理问题包括：①患者隐私保护：医疗数据高度敏感，分析过程中需确保患者身份匿名化和数据安全，防止信息泄露。②数据使用知情同意：在利用患者数据进行分析（尤其是用于研究或商业目的）前，需获得患者明确授权。③算法偏见与公平性：分析模型可能因训练数据偏差导致对特定人群（如性别、种族）产生歧视性结果，需进行评估和纠正。④责任界定：基于分析结果做出的临床决策若出现失误，责任归属可能复杂。⑤数据真实性与安全：确保分析使用的数据真实可靠，防止被篡改。四、计算与分析题1.解析思路：该问题是比较两个独立组（接受A法和B法治疗的患者）的治愈率（比例）是否存在显著差异。由于数据是计数形式（治愈人数、未治愈人数），且涉及两个独立组比例的比较，应使用卡方检验（Chi-squaretest）来分析。具体步骤是：建立零假设（H0：两种方法的治愈率相同）和备择假设（H1：两种方法的治愈率不同），计算观测频数表，根据公式计算卡方统计量，然后与卡方分布表中的临界值比较（或计算P值），根据P值与显著性水平（如α=0.05）的比较结果，判断是否拒绝零假设。2.解析思路：①构建预测模型时需考虑：a)数据质量与适用性；b)变量选择（年龄是否为最佳预测因子，是否需引入其他变量如病情严重程度、既往病史等）；c)模型选择（线性回归是起点，但需检验其适用性）；d)模型验证（使用验证集或交叉验证评估模型性能）；e)模型解释性（理解年龄等因素如何影响费用）。②线性回归模型的基本假设包括：a)线性关系（因变量与自变量间存在线性关