新2026医学统计学试题库及答案

新2026医学统计学试题库及答案1.单选题（每题1分，共30题）1.1某研究欲比较三种降压药的平均降压幅度，数据服从正态分布且方差齐，最合适的检验方法是A.单样本t检验B.配对t检验C.单因素方差分析D.Kruskal-Wallis检验答案：C解析：三组独立正态、方差齐，比较均值用单因素方差分析；Kruskal-Wallis为非参数方法，不首选。1.2在Logistic回归中，OR=1.50的95%CI为1.20~1.88，可认为A.暴露与结局无关联B.暴露降低结局风险C.暴露增加结局风险且有统计学意义D.无法判断答案：C解析：CI不包含1，且OR>1，提示暴露增加结局风险并有统计学意义。1.3下列指标中，对患病率变化最敏感的是A.发病率B.病死率C.累积死亡率D.期间患病率答案：D解析：期间患病率直接受现患病例数影响，对短期病例累积最敏感。1.4研究设计阶段，采用分层随机化的主要目的是A.减少选择偏倚B.提高检验效能C.保证重要预后因素在组间均衡D.降低失访率答案：C解析：分层随机化可确保关键混杂因素在各组分布一致，提高内部真实性。1.5对同一批受试者先后使用A、B两种血糖仪测量，评价一致性应首选A.Pearson相关B.ICC(组内相关系数)C.Cohen’sKappaD.Bland-Altman图答案：D解析：Bland-Altman图可系统观察两种方法测量差值的偏倚及95%一致性界限。1.6某队列研究RR=0.80，PAR%为25%，表明A.暴露组80%的结局由暴露引起B.全人群中25%的结局可通过消除暴露预防C.暴露保护效应较弱D.暴露组发病密度低于非暴露组20%答案：B解析：PAR%表示人群中归因于暴露的比例，25%说明消除暴露可预防四分之一的结局。1.7在生存分析中，若Kaplan-Meier曲线交叉，提示A.比例风险假设可能不成立B.两组中位生存期相同C.应采用Log-rank检验D.曲线交叉纯属随机答案：A解析：曲线交叉提示风险比随时间变化，Cox比例风险模型假设或遭违反。1.8对计量资料进行正态性检验，样本量n=2000，α=0.05，下列说法正确的是A.Shapiro-Wilk检验比K-S检验更易检出轻微偏离B.直方图比Q-Q图更敏感C.若P>0.05，数据一定正态D.大样本时正态性检验无意义答案：A解析：Shapiro-Wilk对尾部偏离敏感；大样本时微小偏离亦可能P<0.05，需结合图形与稳健方法。1.9多重线性回归中，若某自变量VIF=8.5，应A.立即删除该变量B.考虑岭回归或主成分回归C.增加样本量即可D.将变量标准化答案：B解析：VIF>5提示中度共线，>10为高度；岭回归等可稳定估计。1.10Meta分析中，I²=65%，可认为A.研究间异质性可忽略B.存在中等异质性，需随机效应模型C.必须做亚组分析D.固定效应模型更稳健答案：B解析：I²>50%提示中等异质，随机效应模型更合理，但非必须亚组。1.11下列哪项不是造成“immortaltimebias”的原因A.将服药后观察时间错误计入暴露人时B.把开始治疗前的观察期归入暴露组C.延迟进入导致暴露组获得额外“不死时间”D.治疗组因更健康而被选入答案：A解析：A描述正确人时计算，不会引入偏倚；B、C、D均为典型原因。1.12对二分类结局，样本量估算时，下列哪组参数不必提供A.检验效能B.效应量(如OR或RR)C.基线结局发生率D.暴露组样本占比答案：D解析：暴露占比影响分配比例，但非必需参数；其余三项必须。1.13在交叉设计中，若存在显著顺序效应，分析时应A.仅分析第一阶段数据B.忽略顺序效应C.在模型中加入顺序与处理交互项D.改用平行对照设计答案：C解析：顺序效应显著提示可能存在残留或交互，需在混合效应模型中纳入顺序项。1.14某研究OR=2.0，但按性别分层后男性OR=1.1，女性OR=3.5，提示A.性别是混杂因素B.性别是效应修饰因素C.存在选择偏倚D.计算错误答案：B解析：分层后效应大小方向一致但程度不同，提示性别修饰效应。1.15对有序多分类自变量，若线性趋势检验P<0.01，说明A.各组均数相等B.结局与自变量存在剂量-反应关系C.必须将变量视为无序D.可忽略变量答案：B解析：趋势检验P值小，支持剂量-反应，可继续用有序分组或连续模型。1.16在Cox回归中，对时间依赖协变量正确做法是A.将基线值直接代入模型B.采用时依协变量格式，分段更新值C.取平均值D.忽略答案：B解析：需将随时间变化的值按区间拆分，建立时依协变量。1.17对计数资料比较，若存在大量0，且总体均数<5，应首选A.泊松回归B.负二项回归C.零膨胀模型D.卡方检验答案：C解析：零膨胀模型同时处理“过多零”与“非零计数”两部分。1.18在诊断试验中，将cutoff值下调，则A.灵敏度升高，特异度下降B.灵敏度下降，特异度升高C.两者均升高D.两者均下降答案：A解析：降低cutoff，更多阳性被检出，灵敏度升，假阳性增，特异度降。1.19对配对设计计数资料，应使用A.卡方检验B.McNemar检验C.Fisher精确D.RR答案：B解析：McNemar检验针对配对二分类，考察不一致对子。1.20某研究以P<0.01为显著，若进行10次独立比较，至少一次假阳性的概率约为A.0.01B.0.05C.0.096D.0.10答案：C解析：1-(1-0.01)^10≈0.096。1.21对偏态分布的计量资料，描述集中趋势应报告A.均数B.中位数C.几何均数D.众数答案：B解析：中位数不受极端值影响，为偏态资料首选。1.22在多重插补中，若m=5，最终合并统计量依据A.仅第一次插补结果B.五组结果简单平均C.Rubin法则D.最大似然答案：C解析：Rubin法则综合组内与组间变异，给出正确标准误。1.23某研究用Bonferroni校正后，原P=0.015的20次比较中A.一定显著B.一定不显著C.校正后α=0.0025，若P<0.0025则显著D.无需校正答案：C解析：0.05/20=0.0025，P=0.015>0.0025，故不显著。1.24对生存数据，若存在失访且失访与结局无关，属于A.非信息失访B.信息失访C.选择偏倚D.混杂答案：A解析：非信息失访满足独立删失假设，Kaplan-Meier仍无偏。1.25在倾向评分匹配后，需检查A.标准化差值<10%B.P值>0.05C.效应量增大D.样本量不变答案：A解析：标准化差值<10%提示协变量均衡，匹配有效。1.26对重复测量资料，若球形检验P<0.05，应A.直接使用重复测量方差分析B.采用Greenhouse-Geisser校正C.改用独立t检验D.删除数据答案：B解析：球形假设不满足，需用校正系数降低自由度。1.27某研究报道HR=1.20，P=0.08，95%CI0.98~1.47，可认为A.有统计学意义B.无统计学意义，但可能样本量不足C.一定无临床意义D.需立即扩大研究答案：B解析：CI包含1，P>0.05，未达显著；但效应方向明确，或效能低。1.28对基因表达数据，多重比较校正后，下列方法最保守A.FDR-BHB.BonferroniC.HolmD.Šidák答案：B解析：Bonferroni控制族错误率最严，检验效能最低。1.29在生态学研究中，若相关系数r=0.92，但个体水平r=0.15，提示A.生态学偏倚B.混杂C.选择偏倚D.信息偏倚答案：A解析：群体水平关联不能类推个体，即生态学偏倚。1.30对随机交叉试验，分析时应使用A.独立样本t检验B.配对t检验C.混合效应模型，纳入个体随机效应D.卡方检验答案：C解析：混合效应模型可同时处理配对、阶段、顺序及随机个体效应。2.多选题（每题2分，共10题；多选少选均不得分）2.1下列哪些情况适合使用Poisson回归A.研究随访人年数不等的事件数B.结局为罕见疾病发生数C.存在过度离散D.需要估计率比答案：A、B、D解析：Poisson适用于罕见事件且人时数据；过度离散需负二项。2.2关于样本量，下列说法正确A.效应量越小，所需样本越大B.检验效能越高，样本越大C.α取0.01比0.05所需样本小D.双侧检验比单侧样本大答案：A、B、D解析：α越小样本越大，C错误。2.3下列哪些指标属于诊断试验效能参数A.灵敏度B.阳性预测值C.似然比D.归因危险度答案：A、B、C解析：归因危险度为队列指标，不属诊断试验。2.4可用来控制混杂的方法有A.随机化B.匹配C.分层分析D.增加样本量答案：A、B、C解析：增加样本量不能控制混杂，仅提高精度。2.5关于置信区间，下列正确A.95%CI不包含零等价于P<0.05B.CI宽度与样本量成反比C.CI可用于判断临床意义D.99%CI比95%CI窄答案：A、B、C解析：99%CI更宽，D错误。2.6下列哪些属于生存分析的删失类型A.右删失B.左删失C.区间删失D.中心删失答案：A、B、C解析：无“中心删失”概念。2.7在Meta分析中，发表偏倚检验方法有A.Egger回归B.Begg秩相关C.剪补法D.Galbraith图答案：A、B、C解析：Galbraith图用于异质可视化，非偏倚检验。2.8下列哪些情况需用非参数检验A.方差不齐且样本量小B.数据严重偏态C.等级资料D.正态大样本答案：A、B、C解析：大样本中心极限定理保证，可用参数方法。2.9关于交互作用，下列正确A.相加模型与相乘模型可不一致B.交互需事先提出假设C.交互显著即必须分层报告D.交互检验效能通常低于主效应答案：A、B、D解析：交互显著后是否分层视临床意义而定，C绝对化。2.10下列哪些做法可降低多重比较假阳性A.预先指定主要终点B.使用FDR校正C.增加样本量D.采用Bayesian方法答案：A、B、D解析：增加样本量不降低假阳性率，仅提高效能。3.判断题（每题1分，共10题）3.1对数转换可使右偏数据更接近正态。答案：√解析：对数拉伸小值、压缩大值，常改善右偏。3.2相关系数r=0表示两变量无关系。答案：×解析：r=0仅无线性相关，可能存在非线性关系。3.3随机效应Meta分析允许研究间效应不同。答案：√解析：随机效应假设效应服从分布，更宽松。3.4在Cox模型中，基线风险函数被完全参数化。答案：×解析：Cox为半参数，基线风险未指定。3.5若两变量间存在混杂，一定存在交互。答案：×解析：混杂与交互概念独立，可仅有混杂而无交互。3.6对配对资料使用独立样本t检验会增加Ⅰ型错误。答案：√解析：忽略配对相关性，标准误夸大，易假阳性。3.7在Logistic回归中，自变量为单位变化时，OR恒成立。答案：×解析：OR受测量单位影响，需说明单位。3.8预注册研究方案可减少选择性报告。答案：√解析：预先公开终点与分析计划，降低偏倚。3.9对小样本均值比较，t检验比秩和检验效能更高。答案：×解析：非正态小样本，秩和检验效能更高。3.10研究结论的外推范围仅由统计显著性决定。答案：×解析：外推需结合研究人群、临床特征，显著性不足唯一标准。4.计算与综合题（共50分）4.1（8分）一项平行对照试验，对照组事件率π₀=0.25，期望新药降至π₁=0.15，双侧α=0.05，效能1-β=0.80，按1:1分配，需多少样本？解：采用两样本率公式n=[Zα/2√(2p̄(1-p̄))+Zβ√(π₀(1-π₀)+π₁(1-π₁))]²/(π₀-π₁)²p̄=(0.25+0.15)/2=0.20Zα/2=1.96，Zβ=0.84分子=[1.96√(2×0.2×0.8)+0.84√(0.25×0.75+0.15×0.85)]²=[1.96×0.5657+0.84×0.5568]²=[1.1088+0.4677]²=2.46²=6.05分母=(0.10)²=0.01n=6.05/0.01=605，每组606，总1212，考虑10%失访，需1334例。答案：每组606，总计约1334例。4.2（6分）下表为某诊断试验结果，请计算灵敏度、特异度、阳性似然比。金标准阳性金标准阴性试验阳性18030试验阴性20170解：灵敏度=TP/(TP+FN)=180/200=0.90特异度=TN/(TN+FP)=170/200=0.85LR+=灵敏度/(1-特异度)=0.90/0.15=6.0答案：灵敏度90%，特异度85%，LR+6.0。4.3（6分）对8只大鼠分别于0、2、4、6小时测血糖，欲比较两种饲料差异，简述分析步骤。答：1.绘制个体轨迹图，检查趋势；2.球形检验，若P>0.05用重复测量方差分析，否则Greenhouse-Geisser校正；3.模型中纳入处理、时间及其交互；4.若交互显著，简单效应分析，比较各时间点；5.报告边际均值及95%CI。4.4（10分）某队列研究随访5年，暴露组1000人，发病50例；非暴露组2000人，发病60例。计算RR、AR%、PAR%，并解释。解：暴露发病率Iₑ=50/1000=0.05非暴露I₀=60/2000=0.03RR=Iₑ/I₀=0.05/0.03=1.67AR%=(RR-1)/RR×100%=0.67/1.67×100%=40%总人群发病率Iₜ=(50+60)/3000=0.0367PAR%=(Iₜ-I₀)/Iₜ×100%=(0.0367-0.03)/0.0367×100%=18.3%解释：暴露增加67%发病风险；暴露组40%病例归因于暴露；全人群中18.3%病例可通过消除暴露预防。4.5（10分）下表为三种手术方式术后疼痛评分（偏态），比较差异。A组：3,4,3,5,4B组：6,7,6,8,7C组：8,9,10,9,8解：1.正态检验Shapiro-WilkP<0.05，方差不齐，故用Kruskal-Wallis；2.H=[12/(N(N+1)))Σ(Ri²/ni)]-3(N+1)N=15，Ri：A组秩和RA=21，B=52.5，C=81.5H=[12/(15×16)](21²/5+52.5²/5+81.5²/5)-3×16=(0.05)(88.2+551.25+1328.45)-48=98.39-48=50.39df=2，χ²₀.₀₀₁=13.82，50.39>13.82，P<0.001；3.结论：三组疼痛差异有统计学意义，术后疼痛程度依次升高。4.6（10分）一项研究欲探讨年龄、性别、BMI、吸烟对高血压的联合作用，收集1500人，高血压率28%，请写出Logistic回归模型及解释