2025年全科医学科医学统计学应用考试题库(附答案)

2025年全科医学科医学统计学应用考试题库(附答案)一、单选题（每题1分，共30分。每题只有一个最佳答案，选对得分，选错不扣分）1.某社区医生欲比较两种降压药对收缩压的降低效果，记录120名患者治疗前后差值，数据呈轻度正偏。首选的假设检验方法是A.配对t检验B.Wilcoxon符号秩检验C.独立样本t检验D.卡方检验答案：B解析：差值正偏且样本量中等，非参数方法更稳健；配对设计排除个体差异，Wilcoxon符号秩检验为配对非参数金标准。2.在Meta分析中，若I²=62%，其含义为A.62%的效应量由抽样误差引起B.62%的变异来自研究间异质性C.62%的研究存在发表偏倚D.合并效应量可信度为62%答案：B解析：I²表示总变异中由研究间差异所占比例，>50%提示中度异质性。3.对一份生存资料进行Cox回归，发现某变量VIF=4.3，应首先考虑A.删除该变量B.检验比例风险假设C.处理多重共线性D.增加样本量答案：C解析：VIF>4提示多重共线性，可使系数不稳定，应先处理共线性再解释模型。4.某研究欲估计糖尿病患病率，允许误差3%，预期患病率12%，置信水平95%，所需样本量约为A.552B.483C.1068D.1388答案：B解析：n=[Z²×P(1P)]/E²=1.96²×0.12×0.88/0.03²≈483。5.对有序多分类资料进行趋势检验，应选用A.CochranArmitage检验B.MantelHaenszel检验C.KruskalWallis检验D.线性趋势卡方检验答案：D解析：线性趋势卡方检验专用于有序分类资料的趋势分析，效能高于普通卡方。6.在R语言中，下列哪条语句可正确绘制带95%置信带的生存曲线A.plot(survfit(Surv(time,status)~1))B.ggsurvplot(survfit(Surv(time,status)~group),=TRUE)C.survdiff(Surv(time,status)~group)D.coxph(Surv(time,status)~group)答案：B解析：ggsurvplot为survminer包函数，可一键绘制美观曲线并添加置信带。7.某随机对照试验报告OR=0.68(0.49–0.95)，下列说法正确的是A.试验组事件发生率是对照组的68%B.试验组风险降低32%C.试验组每治疗100人可减少32例事件D.该结果需结合基线风险解释绝对获益答案：D解析：OR仅表示相对效应，需结合基线风险计算NNT，才能评估绝对获益。8.对计量资料进行正态性检验，α=0.10时ShapiroWilkp=0.08，应A.认为非正态，改用非参数方法B.认为正态，使用参数方法C.增大样本量再检验D.结合QQ图综合判断答案：D解析：边缘p值需结合图形法，避免仅依赖p值武断决策。9.下列哪项不是多水平Logistic模型随机效应的估计方法A.MQL1B.PQL2C.LaplaceD.GEE答案：D解析：GEE估计总体平均效应，不提供随机效应估计。10.在样本量固定情况下，提高检验效能的最可行策略是A.增大αB.减少测量误差C.采用单侧检验D.增加分组数答案：B解析：减少测量误差可降低标准误，提高效能而不增加假阳性。11.对同一批数据同时进行Bonferroni与FDR校正，通常A.Bonferroni更严格，假阴性率更高B.FDR更严格，假阳性率更低C.二者结果相同D.FDR仅用于基因组学答案：A解析：Bonferroni控制族错误率，校正幅度大，易漏真阳性。12.某研究采用整群随机化，忽略聚类特征直接进行个体水平分析，会导致A.Ⅰ类错误概率减小B.置信区间变宽C.标准误低估D.检验效能提高答案：C解析：忽略聚类使标准误低估，p值虚假缩小，Ⅰ类错误膨胀。13.对生存资料，若观察到50%以上研究对象仍存活，则中位生存时间A.无法估计B.等于最长随访时间C.可用生存曲线插值D.需改用平均生存时间答案：A解析：事件数不足50%，中位生存无法估计，可报告生存率。14.在Logistic回归中，将连续变量X按中位数分为二分类，会A.提高模型预测精度B.减少信息损失C.引入残余混杂D.降低共线性答案：C解析：连续变量二分类丢失信息，且切割点依赖样本，易产生残余混杂。15.某研究RR=1.5，p=0.06，样本量扩大一倍后，RR与p值最可能A.RR≈1.5，p<0.05B.RR≈3.0，p<0.01C.RR≈1.2，p>0.05D.RR≈1.5，p=0.06答案：A解析：样本量增加可减小随机误差，RR保持稳定，p值趋向显著。16.对计数资料比较两组小样本率，总例数<40，应首选A.卡方检验B.Fisher精确概率法C.二项分布检验D.泊松回归答案：B解析：小样本率比较，Fisher精确法不依赖大样本近似，结果准确。17.在Cox模型中，若某时依协变量与时间的交互项显著，说明A.该变量违反PH假设B.该变量对生存无影响C.需改用参数模型D.需删除该变量答案：A解析：交互项显著提示比例风险不成立，需采用时依系数或分层Cox。18.对重复测量资料，若忽略时间相关结构，采用普通线性回归，会导致A.回归系数偏倚B.标准误正确C.置信区间过窄D.随机效应高估答案：C解析：忽略组内相关使标准误低估，置信区间变窄，假阳性增加。19.某研究采用1:4匹配病例对照，匹配变量为年龄、性别，分析时应A.用独立样本t检验B.用条件Logistic回归C.用分层卡方D.忽略匹配答案：B解析：匹配设计需保留匹配效应，条件Logistic回归为金标准。20.在R中，检验两相关样本率差异，可用A.prop.testB.mcnemar.testC.chisq.testD.fisher.test答案：B解析：McNemar检验专用于配对二分类资料。21.对多中心试验，中心间差异显著，首选的统计分析策略是A.固定效应模型B.随机效应模型C.删除差异大的中心D.仅用主效应答案：B解析：随机效应模型将中心视为随机抽样，结果可外推。22.若线性回归残差呈漏斗形，应首先考虑A.变量变换B.增加样本量C.采用稳健回归D.检查异常值答案：A解析：方差不齐常可通过变量变换（如log）改善。23.在诊断试验中，若患病率<10%，提高阳性预测值最有效的方法是A.提高灵敏度B.提高特异度C.增加样本量D.重复测量答案：B解析：低患病率下，PPV主要由特异度决定，提高特异度可大幅降低假阳性。24.对同一数据，Pearsonr=0.81，Spearmanr=0.62，说明A.存在非线性单调关系B.存在异常值C.数据呈正态分布D.二者等价答案：B解析：Pearson受极端值影响大，Spearman稳健，差异提示异常值或离群点。25.在样本量估算中，若效应量由预试验获得，其不足是A.高估效应B.低估变异C.增加Ⅱ类错误D.降低检验效能答案：A解析：预试验样本小，效应量估计不稳定，易因随机高估导致样本量不足。26.对生存资料，采用Logrank检验p=0.04，但Cox回归p=0.12，最可能原因是A.比例风险不成立B.样本量不足C.变量标准化不同D.检验方法错误答案：A解析：Logrank假定PH，Cox可纳入协变量，若PH不成立，二者结果可不一致。27.在Meta回归中，研究年份作为连续协变量，系数为0.04，p=0.03，说明A.每提前一年，效应量降低0.04B.每提前一年，效应量降低4%C.效应随时间减弱D.存在发表偏倚答案：C解析：系数负值提示随年份增加，效应量减小，即时间趋势。28.对计数资料，若方差远大于均数，应首先考虑A.负二项回归B.泊松回归C.线性回归D.Logistic回归答案：A解析：过离散常见，负二项回归通过附加参数处理过离散。29.在重复测量ANOVA中，球形检验p<0.01，下一步应A.采用GreenhouseGeisser校正B.删除数据C.改用独立t检验D.增加样本量答案：A解析：球形假设不满足，需用校正系数调整自由度。30.对两独立样本均数比较，n1=n2=15，方差齐性检验p=0.02，应A.用t检验B.用Welcht检验C.用MannWhitneyUD.删除极端值答案：B解析：方差不齐，Welcht检验不假定等方差，结果更可靠。二、共用题干单选题（每题2分，共20分。以下提供两个研究背景，请根据背景回答31–40题）【背景一】某社区开展高血压干预试验，随机抽取8个居委会，整群随机分为干预组（健康教育+药物）与对照组（常规管理），每组4个居委会，随访1年，记录收缩压下降值（mmHg）。31.该设计属于A.完全随机B.整群随机C.配对随机D.交叉设计答案：B32.分析个体水平收缩压差值时，首要考虑的统计模型是A.线性回归B.混合效应模型C.符号秩检验D.协方差分析答案：B解析：需将居委会作为随机效应，控制聚类相关。33.若忽略整群设计，直接采用独立t检验，最可能出现的错误是A.Ⅰ类错误膨胀B.Ⅱ类错误膨胀C.效应量低估D.置信区间变宽答案：A34.报告结果时，应同时提供A.组内相关系数ICCB.设计效应DEC.调整与未调整模型D.以上全部答案：D35.若ICC=0.04，设计效应约为A.1.0B.1.2C.1.5D.2.0答案：B解析：DE=1+(m1)ICC，平均群大小m≈6，DE≈1+5×0.04=1.2。【背景二】某医院回顾性分析2015–2022年2型糖尿病住院患者，共2400例，欲建立出院后1年心血管事件预测模型，候选变量20项，事件200例。36.建立Logistic模型时，按事件数计算，最多可纳入变量A.10B.15C.20D.25答案：A解析：EPV≥10原则，200/10=20，但需留验证，保守选10。37.为减少过拟合，最佳策略是A.单因素筛选p<0.05B.LASSO回归C.前向逐步D.增加样本量答案：B解析：LASSO同时完成变量选择与收缩，降低过拟合。38.模型区分度评估首选A.C统计量B.R²C.Brier评分D.校准斜率答案：A39.内部验证应采用A.随机拆分B.Bootstrap500次C.交叉验证10折D.以上均可，Bootstrap最优答案：D40.若校准图显示预测概率系统性高于实际，应A.增加变量B.重新校准C.改用机器学习D.删除异常值答案：B解析：系统性高估可通过Logistic校准或更新截距纠正。三、多选题（每题2分，共20分。每题至少两个正确答案，多选少选均不得分）41.关于样本量重新估算（adaptivedesign），正确的是A.可在不破坏Ⅰ类错误前提下进行B.需独立数据监察委员会C.只能增加样本量D.需事先在方案中规定答案：A、B、D42.下列哪些方法可用于处理缺失数据A.多重插补B.完整案例分析C.逆概率加权D.最后观察前推答案：A、B、C、D43.在Cox回归中，检验比例风险假设的方法包括A.Schoenfeld残差B.时间交互项C.累积鞅残差D.Logrank检验答案：A、B、C44.关于置信区间与p值，正确的是A.95%CI不包含无效值等价于p<0.05B.CI提供效应量精度信息C.p值可度量效应大小D.CI比p值更利于临床解释答案：A、B、D45.下列哪些属于多水平模型随机斜率结果A.方差成分B.组内相关系数C.中位ORD.中位RR答案：A、B、C46.诊断试验系统评价中，需进行的偏倚评估包括A.QUADAS2B.CochraneRiskofBiasC.PRISMAD.GRADE答案：A、D47.关于机器学习在医学预测中的优势，正确的是A.可自动捕捉非线性B.无需变量筛选C.可处理高维数据D.解释性优于Logistic答案：A、C48.在Poisson回归中，过离散表现包括A.残差偏差/自由度>>1B.Pearsonχ²/自由度>>1C.标准误偏小D.系数偏倚答案：A、B、C49.下列哪些情况需采用非劣效设计A.新药副作用更少B.给药更方便C.成本更低D.疗效略优答案：A、B、C50.关于临床注册平台，正确的是A.应在首例受试者入组前注册B.可事后补充主要结局C.注册号需在论文中报告D.中国临床试验注册中心属WHO一级平台答案：A、C、D四、判断题（每题1分，共10分。正确写“T”，错误写“F”）51.对数变换可使指数分布近似正态。答案：T52.在KaplanMeier曲线中，若最后时间点生存率=0.3，则中位生存时间一定可估计。答案：F53.多重共线性会使回归系数方向反转。答案：T54.小样本t检验要求数据服从正态，但并不要求两组方差相等。答案：F55.随机效应Meta分析中，τ²=0表示无异质性。答案：T56.在Logistic回归中，OR=1.0意味着RR也等于1.0。答案：F57.对同一数据，Bonferroni校正比Holmel程序更保守。答案：T58.交叉设计可完全消除个体差异。答案：F59.在生存分析中，若失访>20%，结果一定不可靠。答案：F60.采用Bootstrap估计置信区间时，样本量越大，区间越窄。答案：T五、计算与简答题（共30分）61.（6分）某研究比较两种降压药，预试验得均数差=6mmHg，合并标准差=12mmHg，欲在α=0.05（双侧）、效能=90%下检测该差异，需多少样本（两组等量）？答案：n=2[(Zα/2+Zβ)σ/δ]²=2[(1.96+1.28)×12/6]²=2×(3.24×2)²=2×6.48²≈84例/组，共168例。62.（6分）下表为某诊断试验结果，请计算灵敏度、特异度、阳性似然比及诊断优势比。金标准+金标准试验+8025试验20175答案：灵敏度=80/(80+20)=0.800特异度=175/(25+175)=0.875LR+=0.800/(10.875)=6.4DOR=(80×175)/(25×20)=14000/500=2863.（6分）一项队列研究RR=1.8，95%CI0.9–3.6，p=0.10。请从统计学与临床角度解释结果。答案：统计学：区间包含无效值，差异不显著，可能因样本量不足。临床：点估计提示风险增加80%，上限3.6不容忽视，需扩大样本或长期随访明确关联。64.（6分）简述处理缺失数据时“多重插补”五步流程。答案：1.分析缺失模式（MCAR/MAR）；2.选择含缺失变量及辅助变量构建插补模型；3.生成m≥5个完整数据集；4.分别分析并合并结果（Rubin规则）；5.报告合并效应及置信区间。65.（6分）某随机对照试验主要结局为连续变量，报告均值差2.5，97.5%CI0.8–4.2，试验组n=150，对照组n=150。请用置信区间反推合并标准差。答案：上限=均值差+t×SE，双侧97.5%对应t≈1.97（df≈298）。SE=(4.22.5)/1.97=0.8629SE=SD√(1/n1+1/n2)→SD=0.8629/√(2/150)=0.8629/0.1155≈7.47六、综合应用题（共30分）66.（15分）背景：某多中心、随机、双盲、安慰剂对照试验，评估益生菌降低婴幼儿湿疹发生率。中心12个，随机分配1:1，计划样本量n=600，主要结局6个月湿疹发生率，假设益生菌组15%，安慰剂组25%，α=0.05，效能80%，双侧。实际招募648例，失访率8%，最终可用596例，益生菌组湿疹68例，安慰剂组97例。（1）计算实际效应量（RiskDifference,RR,OR）及95%CI。（2）判断结果是否达到预设优效。（3