2026年医学统计学spass试题及答案

2026年医学统计学spass试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.某研究欲比较三种降压药物对收缩压的影响，采用随机区组设计，每组20例。若使用SPSS进行双因素方差分析，应选择的菜单路径为：A.分析→一般线性模型→单变量B.分析→一般线性模型→重复测量C.分析→混合模型→线性D.分析→比较均值→单因素ANOVA答案：A解析：随机区组设计属于双因素方差分析，其中“药物”为固定因子，“区组”为随机因子，路径为“分析→一般线性模型→单变量”，将收缩压放入因变量，药物与区组放入固定因子或随机因子框。2.在SPSS中，欲对一份含5%缺失值的定量资料进行多重插补，首选的插补方法为：A.回归插补B.期望最大化C.完全条件指定（FCS）D.均值插补答案：C解析：FCS（FullyConditionalSpecification）适用于任意缺失模式，可处理混合类型变量，插补后偏差最小，SPSS29版默认推荐。3.某logistic回归模型输出显示某自变量EXP(B)=1.85，95%CI：0.97~3.52，下列说法正确的是：A.该变量是保护因素B.该变量有统计学意义C.不能认为该变量有统计学意义D.需删除该变量重新建模答案：C解析：置信区间包含1，P值必然>0.05，尚不能认为该变量与结局存在统计学关联。4.对生存资料进行Cox回归前，需首先通过SPSS的哪个过程验证比例风险假定：A.KM→保存→累积风险函数B.Cox→图→生存函数C.Cox→保存→偏残差→对时间作图D.描述→探索答案：C解析：偏残差对时间作图若呈随机波动，提示满足PH假定；若存在趋势，则考虑时依协变量或分层Cox。5.欲绘制交互作用轮廓图，应使用的SPSS过程为：A.图表→交互→轮廓B.分析→一般线性模型→选项→轮廓图C.图表→条形图→聚类D.分析→混合模型→图答案：B解析：在GLM模块的“选项”子对话框中可直接勾选“轮廓图”，自动绘制不同因子水平下的边际均值折线，直观展示交互。6.对同一受试者重复测量收缩压5次，若检验球形性得到MauchlyW=0.42，P=0.008，后续应：A.直接读取“球形性假定成立”行B.读取Greenhouse-Geisser校正结果C.改用多元方差分析D.删除数据答案：B解析：P<0.05拒绝球形性假定，需读取校正自由度后的F值，Greenhouse-Geisser保守度适中，首选。7.在SPSS中，将连续变量年龄按四分位分组后，欲检验组间生存率差异，最佳方法为：A.寿命表B.KM→LogrankC.Cox回归D.趋势卡方答案：B解析：分组后的生存曲线比较首选KM法，Logrank检验对整条曲线敏感，且SPSS输出中位生存时间。8.对二分类结局进行ROC分析，SPSS输出AUC=0.887，P<0.001，最佳截断值选择原则为：A.敏感度最高B.特异度最高C.约登指数最大D.距离左上角最近答案：C解析：约登指数=敏感度+特异度-1，最大时综合判别能力最佳，临床最常用。9.某研究采用分层随机抽样，欲校正设计效应，应在SPSS：A.复杂抽样→计划→指定层变量B.权重→个案加权C.分析→描述→比率D.无需处理答案：A解析：复杂抽样模块可指定分层、聚类、权重，自动校正标准误，避免假阳性。10.对计数资料进行Poisson回归，发现偏离比（Deviance/df）=2.84，应：A.改用负二项回归B.删除异常值C.增加样本量D.改用logistic回归答案：A解析：偏离比远大于1提示过离散，负二项回归可引入额外参数处理过度离散，SPSS中在广义线性模型里选择负二项分布。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.下列哪些操作可在SPSS“变量视图”中完成：A.定义值标签B.设定缺失值范围C.设定列宽度D.设定测量尺度E.插入新个案答案：ABCD解析：插入新个案需在“数据视图”完成，其余均可在变量视图设置。12.关于SPSS中“Bootstrap”对话框，正确的是：A.可基于中位数进行估计B.可输出偏差校正置信区间C.可设置随机种子保证可重复D.可用于Cox回归E.默认抽样次数为1000答案：ABCE解析：Cox回归尚不支持Bootstrap，其余均正确；抽样次数默认1000，可手动修改。13.对有序多分类自变量进行趋势检验，可采用：A.线性-by-线性关联卡方B.Cochran-Armitage趋势检验C.将变量作为连续项纳入logistic回归D.秩相关E.单因素方差分析答案：ABC解析：D为相关分析，E为均值比较，均非趋势检验。14.在SPSS中，可用于处理多重共线性的方法有：A.岭回归B.主成分回归C.逐步回归D.方差膨胀因子>10时剔除E.增加样本量答案：ABCD解析：增加样本量不能降低共线性，仅提高估计稳定性。15.对配对设计二分类资料，SPSS可提供的检验方法有：A.McNemarB.边际同质性C.配对卡方D.精确二项E.配对t检验答案：ABCD解析：E用于定量资料，其余均适用于配对二分类。三、判断题（每题1分，共10分）16.SPSS中“转换→计算变量”可使用IF条件语句生成新变量。答案：正确解析：计算变量对话框内嵌IF按钮，支持条件表达式。17.在SPSS输出窗口，双击表格可直接修改数据值。答案：错误解析：输出表格为只读，双击仅可调整格式，不能改值。18.将变量标准化后，其均值为0，标准差为1，可用于消除量纲影响。答案：正确解析：SPSS“描述→保存标准化值”自动执行Z=(X-μ)/σ。19.对生存资料，若存在竞争风险，仍可直接使用KM法估计生存率。答案：错误解析：竞争风险下KM高估实际概率，应使用累积发生率函数（CIF）。20.在SPSS中，缺失值代码“99”必须在“缺失”列单独定义，否则视为有效值。答案：正确解析：未定义则99参与计算，导致偏倚。21.使用“选择个案”中的“随机样本”功能，可产生训练集与验证集。答案：正确解析：设置比例如70%，可另存为新文件，实现内部验证。22.对二分类logistic回归，SPSS默认以因变量取值较大的类别为参照。答案：错误解析：默认以取值较小的类别为参照，可在“参考类别”更改。23.在GLM重复测量中，若样本量小且数据严重非正态，应首选多元方差分析。答案：正确解析：多元方差分析不假定球形性，且对正态性稳健。24.SPSS29版已支持贝叶斯统计中的贝叶斯因子计算。答案：正确解析：新模块“贝叶斯统计”可输出BF10，用于假设检验。25.对计数资料，若观测时间不等，需在Poisson回归中引入“偏移量”。答案：正确解析：偏移量取log(人时)，SPSS中在“偏移”框指定。四、填空题（每空2分，共20分）26.在SPSS中，使用________功能可将字符串变量“2026-06-15”转换为日期型变量。答案：日期和时间向导（或转换→日期向导）解析：自动识别格式并生成日期变量，便于后续计算。27.对定量资料进行正态性检验，若Shapiro-Wilk检验P=0.032，则按α=0.05可认为资料________正态分布。答案：不服从解析：P<0.05拒绝原假设，提示非正态。28.在Cox回归中，若某时依协变量交互项P<0.05，提示该变量的________随时间变化。答案：风险比（HR）解析：交互项显著说明PH假定不成立，HR非恒定。29.对配对秩和检验，SPSS输出Z=-3.42，双尾P=0.001，可认为差值的________显著不等于0。答案：中位数解析：Wilcoxon符号秩检验针对差值总体中位数。30.在“复杂抽样”模块中，设计效应DEFF>1表示________大于简单随机抽样。答案：方差解析：DEFF=复杂抽样方差/SRS方差，>1提示精度下降。31.对有序logistic回归，若平行线检验P=0.018，应改用________模型。答案：广义有序logistic（或偏比例优势模型）解析：拒绝平行线假定，需允许各回归系数随分割点变化。32.在SPSS中，使用________过程可输出VIF值以判断多重共线性。答案：线性回归→统计→共线性诊断解析：VIF>10或容忍度<0.1为常用截断。33.对计数资料，若均值远大于方差，提示可能存在________。答案：过离散解析：Poisson分布要求均值=方差，若方差小则欠离散，反之过离散。34.在“聚类分析”中，若使用Ward法，平方欧氏距离合并标准为使________增量最小。答案：组内平方和解析：Ward法追求合并后组内变异增幅最小，形成均方根较小簇。35.对重复测量资料，若样本量小且缺失机制为MAR，首选________插补。答案：多重插补（FCS）解析：FCS可处理任意缺失模式，且提供合理不确定度。五、简答题（每题10分，共30分）36.某研究纳入120例2型糖尿病患者，随机分为两组，分别接受A药与B药治疗12周，主要结局为HbA1c下降值。基线资料显示A组平均年龄58±7岁，B组60±8岁；A组基线HbA1c8.3±1.1%，B组8.5±1.0%。请写出在SPSS中验证两组可比性及疗效比较的完整步骤，并说明如何报告效应量。答案与解析：步骤1：数据录入建立变量group（1=A，2=B）、age、hba1c0（基线）、hba1c12（12周）、diff（=hba1c0-hba1c12）。步骤2：基线可比性分析→描述→探索，将age、hba1c0放入因变量，group放入因子，输出均值±SD；继续点击“图”勾选“带检验的正态图”，得Shapiro-WilkP>0.05，提示近似正态。随后分析→比较均值→独立样本t检验，检验group对age、hba1c0，得P_age=0.18，P_hba1c0=0.34，均>0.05，说明两组基线可比。步骤3：疗效比较同样使用独立样本t检验，以diff为因变量，group为分组，得t=3.42，P=0.001，A组diff=1.8±0.6%，B组1.2±0.5%，提示A药下降更多。步骤4：效应量在t检验输出中，点击“选项”勾选“效应量”，SPSS输出Cohen’sd=0.62（中效应）；同时计算均值差=0.6%，95%CI：0.25~0.95%，临床意义明确。步骤5：补充非参数若diff非正态，改用Mann-WhitneyU检验，中位数差0.55%，P=0.003，效应量r=Z/√N=0.31，仍为中效应。报告格式：“两组基线可比（ageP=0.18，HbA1cP=0.34）。A药组HbA1c下降1.8±0.6%，B药组1.2±0.5%，均值差0.6%（95%CI0.25~0.95），Cohen’sd=0.62，P=0.001，提示A药疗效优于B药。”37.某肿瘤研究中心收集300例晚期肺癌患者，记录性别、年龄、ECOG评分、病理类型、治疗方式及生存时间（月）、结局（0=删失，1=死亡）。已建立数据文件，请写出在SPSS中完成以下任务的详细操作：（1）绘制不同治疗方式（化疗/靶向/免疫）的生存曲线并比较；（2）建立多因素Cox模型，检验ECOG评分是否满足PH假定；（3）若PH假定不成立，给出后续处理策略并写出SPSS实现。答案与解析：（1）KM曲线分析→生存→Kaplan-Meier，时间变量选“stime”，状态变量选“outcome”，定义事件值=1；因子选“treat”；点击“选项”勾选“生存表”、“图→生存”；点击“比较因子”勾选Logrank、Breslow、Tarone-Ware，输出显示免疫组中位生存18.3月，靶向15.2月，化疗12.1月；Logrankχ²=21.4，P<0.001。（2）Cox建模分析→生存→Cox回归，时间选“stime”，状态选“outcome”，事件=1；协变量一次性纳入sex、age、ecog、patho、treat；点击“分类”，将treat、patho选为分类，参考类别设为“化疗”；点击“保存”勾选“偏残差”；点击“选项”勾选“95%CI”、“相关矩阵”。输出显示ecogHR=1.68，P<0.001。（3）PH假定检验转换→计算，生成新变量“ltime=LN(stime)”；再次Cox回归，在“块2”添加交互项ecog*ltime，方法=进入，得交互项P=0.012，提示PH假定不成立。后续策略：采用分层Cox，将ecog作为分层变量；或使用时依协变量：Cox→定义时间依协变量，写入T_COV_=ecogLN(stime)，重新运行，得HR随时间变化公式：HR(t)=exp(β1+β2ln(t))，可绘制HR(t)对t曲线。报告：“ECOG与ln(time)交互项P=0.012，不满足PH假定。采用分层Cox，按ECOG0/1/2分层，治疗方式仍显著（P=0.003），免疫组HR=0.68（0.52~0.89）。”38.某公共卫生学院调查大学生新冠疫苗接种意愿，收集性别、年级、专业、健康素养得分（0~100）、接种态度（有序：非常不同意~非常同意5级）及是否接种（二分类）。已建立数据，请回答：（1）如何检验健康素养得分与接种态度的关联强度？（2）若建立logistic回归模型，如何纳入有序变量并解释OR？（3）使用SPSS进行分层分析，检验性别是否修饰健康素养与接种的关系，写出步骤与结果判读。答案与解析：（1）关联强度由于健康素养为定量，接种态度为有序，采用Spearman秩相关：分析→相关→双变量，勾选Spearman，得ρ=0.42，P<0.001，提示中等正相关。（2）有序变量纳入两种策略：a.将态度视为连续，直接纳入，得OR=1.35（每升高1级，接种odds增加35%）；b.视为分类，生成4个哑变量，以“非常不同意”为参照，得“非常同意”OR=3.24（2.15~4.88）。若平行线检验P>0.05，可报告有序OR，解释简洁。（3）分层分析数据→拆分文件→比较组，按性别分组；分析→回归→二元logistic，因变量=接种，协变量=健康素养；输出男：OR=1.08（1.04~1.12），P<0.001；女：OR=1.15（1.10~1.20），P<0.001。交互检验：合并文件，回归→二元logistic，在块2纳入health*sex，得交互P=0.018，提示性别修饰效应；进一步计算相对超额危险度RERI=0.150.42-0.080.58=0.036，与0差异P<0.05，说明女性人群中健康素养对接种意愿的促进作用更强。报告：“健康素养与接种态度呈正相关（ρ=0.42）。每增加1级态度，接种odds增加35%。性别显著修饰效应（P_interaction=0.018），女性OR=1.15，男性OR=1.08，提示干预应重点针对高素养女性。”六、综合分析题（25分）39.某三甲医院回顾性收集2016~2025年行冠脉搭桥术患者共800例，研究目标为构建术后30天死亡风险预测模型。变量包括：①年龄（岁）②性别（男/女）③BMI（kg/m²）④LVEF（%）⑤既往MI史（有/无）⑥术前肌酐（μmol/L）⑦手术时长（min）⑧体外循环时间（min）⑨术后低心排（有/无）⑩结局：死亡（1=是，0=否），共56例死亡。（1）请写出在SPSS中完成数据清理、异常值处理、缺失值插补的详细流程；（2）采用逐步logistic回归建立预测模型，列出入选与剔除标准，报告最终模型参数；（3）绘制ROC曲线并计算AUC，给出最佳截断值及对应敏感度、特异度；（4）采用Bootstrap2000次重抽样进行内部验证，校正模型过拟合，报告optimism-correctedAUC；（5）基于模型系数建立风险评分系统，举例说明如何快速计算一位70岁男性、BMI26、LVEF45%、有MI史、肌酐110、手术时长240min、体外循环120min、术后低心排的死亡风险。答案与解析：（1）数据清理a.描述→描述统计→探索，箱形图识别异常值：发现手术时长>480min3例，体外循环>300min5例，经临床复核保留，winsorize至99百分位。b.缺失分析：年龄0%，BMI2%，LVEF1.5%，肌酐3%，手术时长0%，体外循环0%，低心排0%；缺失模式为MAR。c.多重插补：分析→多重插补→插补缺失数据，方法=FCS，预测均值模型，插补10次，迭代20次，保存合并文件。（2）逐步logistic回归→二元logistic，方法=向前条件（LR），进入α=0.05，剔除α=0.10；最终入选