流行病学与医学统计试题及答案

流行病学与医学统计试题及答案1.（单选）某市开展一项糖尿病患病率调查，采用分层整群抽样，共抽取30个社区，每个社区再随机抽取100名35岁及以上常住居民。若将“是否患糖尿病”作为二分类变量，下列哪项最能描述该研究的抽样设计？A.单纯随机抽样B.系统抽样C.分层随机抽样D.分层整群抽样E.多阶段分层整群抽样答案：E解析：研究先按“社区”这一群集单位进行分层，再在每个社区内以个体为单位进行二次抽样，属于“分层+整群+多阶段”复合设计；单纯随机、系统、分层随机均未体现“群集”与“多阶段”特征。2.（单选）在计算率的标准误时，若数据来自复杂抽样设计，忽略设计效应（deff）最可能导致：A.标准误被高估，置信区间变宽B.标准误被低估，置信区间变窄C.标准误不变，置信区间不变D.标准误被低估，假设检验的Ⅰ类错误减少E.标准误被高估，假设检验的Ⅰ类错误增加答案：B解析：复杂抽样通常存在群内相关，deff>1；若仍按简单随机公式计算，会低估标准误，使置信区间窄于真实，进而增加Ⅰ类错误。3.（单选）某队列研究RR=2.5，95%CI1.8–3.4。若将暴露组样本量扩大一倍，对照组不变，预计：A.RR点估计基本不变，CI宽度变窄B.RR点估计增大，CI宽度变窄C.RR点估计减小，CI宽度变宽D.RR点估计基本不变，CI宽度不变E.RR点估计趋近于1，CI宽度变宽答案：ARR为两组风险的比值，与样本量无关；增大暴露组人数可提高精度，使CI变窄，但点估计由真实效应决定，不会系统性偏移。4.（单选）一项病例对照研究探讨吸烟与肺癌，采用人群对照。若对照组中吸烟者比例高于源人群中真实暴露比例，则OR会出现：A.趋向无效值1的偏倚B.远离1的夸大偏倚C.远离1的低估偏倚D.无法确定方向E.仅影响精确度，不影响点估计答案：A对照暴露比例被人为抬高，使暴露分布向病例靠拢，OR被拉向1，产生“趋向无效”的选择偏倚。5.（单选）某疫苗效力试验采用“整群随机”设计，共80所学校，每校120人。校水平随机分干预/对照，但分析时以个体为单位忽略聚类，则：A.置信区间变宽，P值偏大B.置信区间变窄，P值偏小C.置信区间与P值均不受影响D.只能使用校水平汇总分析，无法做个体分析E.需用稳健方差估计，否则第一类错误增加答案：E忽略聚类使标准误低估，t值虚高，P值偏小，第一类错误膨胀；稳健或GEE/混合模型可校正。6.（单选）关于“出生队列”与“时期效应”的区分，下列哪项研究设计最能直接分解二者？A.横断面调查B.重复横断面调查C.年龄-时期-队列模型（APC）D.单纯队列研究E.病例交叉设计答案：CAPC模型利用多重横断面或登记数据，通过约束估计可同时识别年龄、时期、队列三维度效应，其他设计均无法同时分解。7.（单选）某研究欲评估空气污染对每日哮喘急诊的长期趋势影响，采用广义相加模型（GAM）控制时间趋势、温湿度，但未控制流感流行，最可能的偏倚是：A.混杂偏倚B.Berkson误差C.过度控制偏倚D.暴露测量误差E.反向因果答案：A流感流行同时关联空气污染（冬季高发）与哮喘急诊，未控制将造成混杂；Berkson误差常见于分组暴露数据，与本题无关。8.（单选）在Meta分析中，若Egger回归检验P<0.05，最恰当的解释是：A.存在显著异质性B.存在显著发表偏倚C.提示但不足以证明发表偏倚D.主结果无效E.需立即换随机效应模型答案：CEgger检验仅提供“小样本效应”线索，受真实异质性、合并效应大小影响，不能单独作为发表偏倚的确证。9.（单选）某临床试验采用“适应性随机化”，下列哪项统计推断方法必须预先规定？A.期中分析的α消耗函数B.亚组分析的交互检验C.协变量调整模型D.缺失数据插补策略E.主要终点定义答案：A适应性设计允许多次揭盲调整样本量或随机化概率，必须预先规定α消耗，否则整体Ⅰ类错误失控。10.（单选）关于“工具变量（IV）”估计，下列哪项不是有效工具变量必备条件？A.与暴露强相关B.与结局无直接通路C.与任何混杂无关D.与暴露-结局的交互项相关E.仅通过暴露影响结局答案：DIV无需与交互项相关，D为无关条件；ABC为三大核心假设。11.（单选）某研究用Cox模型评估高血压对心血管事件的影响，将“收缩压”作为时依变量（time-varyingcovariate），与基线值模型相比，其主要优势是：A.控制测量误差B.控制时依混杂C.提高统计效能D.避免共线性E.降低失访影响答案：B时依变量可更新血压水平，避免“基线值固定”导致的时依混杂，尤其当血压随时间变化且同时影响后续事件风险。12.（单选）在传染病建模中，若基本再生数R0=3，疫苗效力VE=90%，接种率p=80%，则有效再生数Re最接近：A.0.24B.0.60C.0.84D.1.20E.2.40答案：CRe=R0×(1−p×VE)=3×(1−0.8×0.9)=3×0.28=0.84。13.（单选）某研究采用“断点回归（RDD）”评估禁烟政策对出生体重的影响，若驱动变量为“孕周”，断点设在37周，则核心假设是：A.37周前后其他混杂因素连续B.37周前后样本量相等C.出生体重正态分布D.政策仅影响37周后出生者E.驱动变量可被人为操纵答案：ARDD要求断点处除干预外所有潜在混杂连续，避免内生跳跃；若孕妇可精确控制孕周则假设破坏。14.（单选）关于“负二项回归”与“Poisson回归”差异，下列说法正确的是：A.负二项回归假设方差等于均值B.Poisson回归可处理过度离散C.负二项回归引入随机效应处理过度离散D.二者回归系数解释不同E.负二项回归不能用于前瞻性数据答案：C负二项在Poisson基础上加入伽马随机效应，使方差>均值，适合过度离散计数数据；系数解释均为对数风险比，无差异。15.（单选）某研究用“倾向性评分匹配”后，标准化差（standardizedmeandifference）仍>0.1，最佳下一步是：A.增加匹配容差B.更换为逆概率加权C.强制纳入高阶项再匹配D.直接报告未匹配结果E.放弃倾向性方法答案：CSMD>0.1提示协变量不平衡，可重新设定评分模型（加入交互、样条），再匹配；直接换加权或放弃均非首选。16.（单选）在“竞争风险”分析中，若将非疾病死亡视为竞争事件，用Fine-Gray模型估计亚分布风险比（sHR），其含义为：A.若竞争事件被剔除后的因果效应B.在竞争事件存在下，暴露对疾病发生的实际影响C.疾病发生且先于竞争事件的瞬时风险D.与cause-specificHR数值相等E.不再需满足比例风险假设答案：BsHR反映“实际世界”中竞争事件存在时的累积风险影响，适合政策评价；C为cause-specific解释。17.（单选）某研究用“双稳健估计”（augmentedIPW）处理缺失数据，其“双稳健”指：A.需同时指定暴露与结局模型B.需同时指定缺失机制与结局模型，任一正确即一致C.需同时指定缺失机制与暴露模型D.需同时指定加权与插补E.需同时指定协变量与交互项答案：B双稳健结合IPW与结局回归，只要“缺失模型”或“结局模型”之一正确，估计量即一致。18.（单选）关于“贝叶斯Meta分析”与“频率学Meta分析”差异，下列哪项正确？A.前者不需指定先验B.前者可直接获得后验概率P(θ>0|data)C.前者不能处理异质性D.前者结果无法解释临床意义E.前者必须采用MCMC答案：B贝叶斯框架天然提供“效应大于0”的后验概率，便于决策；先验必须指定，异质性可通过随机效应先验建模。19.（单选）某研究用“分布式滞后非线性模型（DLNM）”评估高温对死亡的影响，发现滞后14天仍有显著效应，若仅采用“当日温度”模型，最可能：A.高估即时效应B.低估总效应C.高估总效应D.对效应估计无影响E.降低模型自由度答案：B延迟效应被忽略，总效应（累积）被低估；即时效应可能因滞后未分离而被稀释。20.（单选）在“全基因组关联研究（GWAS）”中，若显著性阈值设为5×10⁻⁸，其主要目的是：A.控制族系误差（FWER）B.控制FDRC.提高统计效能D.降低测量误差E.避免人群分层答案：AGWAS进行百万次检验，5×10⁻⁸为Bonferroni校正近似，控制全基因组水平FWER。21.（多选）下列哪些方法可用于“复杂抽样数据”的方差估计？A.Taylor线性化B.刀切法（jackknife）C.平衡半样本（BRR）D.三明治稳健估计E.普通最小二乘答案：ABCDE忽略聚类与权重，无法正确估计方差；A–D均为复杂抽样常用重抽样或线性化技术。22.（多选）关于“中断时间序列（ITS）”设计，下列说法正确的是：A.需至少8个时间点B.可用分段回归估计水平与斜率变化C.需检验中断点前后自相关D.可用ARIMA控制季节性E.无需对照组即可推断因果答案：ABCDE错误，ITS仍需无同时期其他干预的假设，即“无混杂中断”；A–D均为ITS标准做法。23.（多选）某研究用“Cox比例风险模型”发现Schoenfeld残差P<0.05，可采取：A.加入时间与暴露交互项B.采用分层CoxC.采用时依系数模型D.更换为加速失效模型E.忽略，继续报告答案：ABCD比例风险违反需处理；E错误，忽略导致错误推断。24.（多选）下列哪些指标属于“人群归因分数（PAF）”的必要输入？A.暴露人群比例B.暴露组相对风险C.对照组风险D.暴露与结局的ORE.暴露与混杂的相关系数答案：ABPAF=Pe(RR−1)/[1+Pe(RR−1)]，仅需暴露比例与RR；若用病例对照需OR近似RR，但CD非必要。25.（多选）在“贝叶斯剂量-反应Meta分析”中，若采用“随机行走”先验描述剂量系数，其优点包括：A.允许相邻剂量间系数平滑B.自动处理不同研究剂量不一致C.无需指定剂量函数形式D.提高极端剂量估计精度E.消除异质性答案：ABC随机行走先验（如RW1、RW2）借相邻剂量相似性实现平滑；D极端剂量外推仍受数据限制；E异质性由随机效应先验部分解释，无法消除。26.（计算题）一项病例对照研究探讨高脂饮食与结直肠癌，共纳入病例600例，对照600例。采用食物频率问卷估算“每日脂肪摄入量”，并依据源人群分布划分为低、中、高三组。结果如下：|脂肪摄入|病例|对照||----------|------|------||低|120|180||中|200|200||高|280|220|（1）计算“高vs低”暴露的OR及95%CI（Woolf法）。（2）若源人群中高、中、低暴露比例分别为30%、40%、30%，计算高暴露的PAF。（3）假设脂肪摄入测量误差为非差分，且敏感性与特异性均为90%，校正后OR为多少？答案与解析：（1）高vs低四格表：a=280,b=220,c=120,d=180OR=(a×d)/(b×c)=(280×180)/(220×120)=50400/26400=1.909logOR=ln(1.909)=0.646Var(logOR)=1/a+1/b+1/c+1/d=1/280+1/220+1/120+1/180=0.00357+0.00455+0.00833+0.00556=0.0220SE=√0.0220=0.14895%CI_log=0.646±1.96×0.148=(0.356,0.936)CI_OR=exp(0.356,0.936)=1.43–2.55（2）需将OR转为RR近似：Pe=0.30（高暴露）取低暴露为参照，其风险R0未知，可用OR近似RR（罕见病假设）：PAF=Pe(OR−1)/[1+Pe(OR−1)]=0.30×0.909/(1+0.30×0.909)=0.2727/1.2727=0.214即21.4%的结直肠癌可归因于高暴露。（3）非差分测量误差：Se=Sp=0.90校正公式（Brenner1993）：OR_true=OR_obs/[(Se+Sp−1)²+(1−Sp)(1−Se)(OR_obs−1)]分子分母略，直接代入：OR_true≈1.909/[(0.9+0.9−1)²+0.1×0.1×0.909]=1.909/[0.64+0.00909]=1.909/0.649≈2.94校正后OR升高，因非差分误差通常使OR趋向1，校正后远离1。27.（计算题）一项整群随机试验评估学校口腔健康教育对12岁学生龋齿发生率影响，共20所学校，随机10所干预。每校随机抽取50名学生，基线无龋齿。追踪2年，结果：干预组：共500人，新发龋齿80人；对照组：共500人，新发龋齿150人。设计效应deff=1.8。（1）忽略聚类，按简单随机计算率差、RR及95%CI。（2）考虑deff，给出校正后95%CI。（3）若欲在α=0.05、β=0.2下检测率差≥5%，需多少校（每校50人，deff=1.8）？答案与解析：（1）p1=80/500=0.16,p2=150/500=0.30RD=0.16−0.30=−0.14RR=0.16/0.30=0.533SE_RD=√[p1(1−p1)/n1+p2(1−p2)/n2]=√[0.16×0.84/500+0.30×0.70/500]=√(0.0002688+0.00042)=0.026295%CI_RD=−0.14±1.96×0.0262=(−0.191,−0.089)（2）校正：将方差乘以deffSE_RD_adj=0.0262×√1.8=0.0262×1.342=0.0352CI_RD_adj=−0.14±1.96×0.0352=(−0.209,−0.071)（3）单组n=50，校数k，总N=50k率差Δ=0.05，p1=0.16,p2=0.30，取pooledp=(0.16+0.30)/2=0.23未校正：n_per_group=(Zα/2+Zβ)²[p1(1−p1)+p2(1−p2)]/Δ²=(1.96+0.84)²[0.16×0.84+0.30×0.70]/0.0025=7.84×(0.1344+0.21)/0.0025=7.84×0.3444/0.0025=1080/人考虑deff：N_adj=1080×1.8=1944/组校数k=1944/50≈38.9→39校/组，总78校。28.（计算题）一项前瞻性队列研究随访5年，探讨BMI与2型糖尿病发病关系。采用Cox模型，BMI按每增加5kg/m²计算，得HR=1.35（95%CI1.20–1.52）。已知人群BMI均值25kg/m²，标准差4kg/m²，近似正态。（1）计算BMI从25增至30kg/m²时，5年累积风险比。（2）若暴露为“BMI≥30”，人群比例20%，计算PAF。（3）假设BMI与糖尿病存在阈值效应，真实阈值27kg/m²，但模型仍用线性，讨论对HR估计的影响。答案与解析：（1）每5单位HR=1.35，则10单位HR=1.35²=1.823（2）Pe=0.20,HR=1.823PAF=Pe(HR−1)/[1+Pe(HR−1)]=0.20×0.823/(1+0.20×0.823)=0.1646/1.1646=0.141即14.1%糖尿病可归因于肥胖（BMI≥30）。（3）线性模型将<27的BMI变化也纳入，导致对数风险斜率被稀释，HR趋向1；若真实阈值以上风险陡增，线性估计会被低估，且残差增大，比例风险假设可能违反。29.（计算题）某市监测每日PM2.5与呼吸系统死亡，采用广义线性泊松模型，控制长期趋势、温湿度、星期几。滞后结构采用DLNM，发现滞后0–3天累积RR=1.08（每10μg/m³），95%CI1.03–1.14。（1）若当日PM2.5升高20μg/m³，计算死亡增加百分比。（2）假设日均呼吸死亡20例，计算绝对增加数。（3）若PM2.5服从N(50,15²)，求95%分布下的最大死亡增加数。答案与解析：（1）每10μg/m³RR=1.08，则20μg/m³RR=1.08²=1.166增加百分比=(1.166−1)×100%=16.6%（2）20×0.166≈3.3例/天（3）95%分布上限：50+1.96×15≈79.4μg/m³较均值升高29.4μg/m³RR=1.08^(2.