2025年南平市疾控中心《卫生统计学》题库附答案

2025年南平市疾控中心《卫生统计学》题库附答案一、单项选择题（共20题，每题1分，共20分）卫生统计学研究的核心内容是A.统计数据收集方法B.数据的整理与描述C.数据背后的变异规律D.疾病的预防控制策略答案：C解析：卫生统计学是运用统计学原理和方法，研究居民健康状况以及卫生领域中数据的变异规律的学科，核心是探索数据的规律性变异，其余选项均为研究过程中的环节而非核心。欲了解南平市2024年15岁青少年的身高情况，从中随机抽取1000名15岁青少年进行调查，样本是指A.南平市2024年全体15岁青少年B.南平市2024年全体15岁青少年的身高值C.抽中1000名15岁青少年D.抽中1000名15岁青少年的身高值答案：D解析：样本是从总体中抽取的部分观察单位的某项特征（变量值）的集合，本题总体是南平市2024年所有15岁青少年的身高，样本为抽中1000名的身高值。以下属于分类资料的是A.成年男性的血红蛋白浓度(g/L)B.南平市疾控中心职工的职称等级（初级、中级、高级）C.体检人群的ABO血型（A、B、O、AB型）D.肺癌患者的生存时间(天)答案：C解析：分类资料（计数资料）是按属性归类计数所得的资料，各类属性之间互不相容且无顺序；A、D为计量资料，B为有序分类资料（等级资料）。计算7岁女童身高的平均水平，宜选用的指标是A.算术均数B.中位数C.几何均数D.极差答案：A解析：身高资料服从近似正态分布，正态分布资料的平均水平用算术均数描述；中位数用于偏态分布或未知分布资料，几何均数用于等比资料或对数正态分布资料。正态分布资料描述离散趋势最适宜的指标是A.极差B.四分位数间距C.方差D.标准差答案：D解析：标准差是正态分布资料离散趋势的最优描述指标，计算利用了所有观察值信息，代表性优于其他指标。假设某地2024年所有新发肺结核病例中，男性占78%，女性占22%，说明

A.男性肺结核发病率高于女性B.女性肺结核发病率高于男性C.男性更易患肺结核D.新发肺结核病例中男性构成比高于女性答案：D解析：本题给出的是构成比，构成比只能说明事物内部各部分所占比例，不能直接比较发病率，发病率需要结合暴露人口数计算。下列关于抽样误差的说法，正确的是A.抽样误差可以完全避免B.抽样误差是由于个体变异造成的随机误差C.样本量越大，抽样误差越大D.抽样误差就是系统误差答案：B解析：抽样误差是由个体变异导致，抽样过程中产生的样本统计量与总体参数之间的差异，属于随机误差，不可避免，样本量越大抽样误差越小。正态分布曲线中，σ减小，曲线会A.左移B.右移C.变得更“矮胖”D.变得更“高瘦”答案：D解析：σ是标准差，描述离散程度，σ越小，数据越集中，曲线越瘦高；μ决定曲线中心位置，σ不改变中心位置。要比较南平市2024年肺癌和心脏病两种疾病的死亡率大小，且消除年龄构成不同的影响，应采用的方法是A.直接比较粗死亡率B.计算年龄别死亡率C.标准化法D.秩和检验答案：C解析：两种疾病人口年龄构成不同时，比较总死亡率需要采用标准化法消除混杂因素影响，得到标准化率后再进行比较。方差分析的基本思想是A.总变异按设计类型分解为不同来源的变异，比较不同来源变异的大小B.各组总体方差相等C.各组样本均数相等D.总离均差平方和等于总自由度答案：A解析：方差分析的核心思想是将总变异分解为研究因素导致的组间变异和随机误差导致的组内变异，通过F检验比较组间变异和组内变异，判断研究因素是否存在效应。四个样本均数比较的方差分析，组间自由度为A.2B.3C.4D.不确定答案：B解析：组间自由度=组数-1，四个组即4-1=3。

12.配对四格表χ²检验，当n<40且1<T<5时，应使用A.Pearsonχ²检验B.校正χ²检验C.配对χ²检验的校正公式D.Fisher确切概率法答案：C解析：配对四格表资料中，当b+c<40时，使用配对卡方的校正公式，本题条件符合该适用范围。两变量x和y的相关系数r=-0.85，说明A.x和y无相关关系B.x增大y一定减小C.x和y存在负线性相关关系D.x和y的相关关系没有统计学意义答案：C解析：相关系数r的取值范围是[-1,1]，r<0说明两变量为负线性相关，绝对值越接近1说明相关程度越高，假设检验后可判断相关性是否有统计学意义，仅r值不能说明是否有统计学意义。对于直线回归方程Y=a+bx，以下说法正确的是A.b>0说明x每增加一个单位，Y平均增加b个单位B.b<0说明x和y呈正相关C.a一定大于0D.截距a一定在原点答案：A解析：b为回归系数，b>0表示x增加时Y平均增加，b<0表示x增加Y平均减少；a是截距，取值可正可负，不一定为0。医学科研设计中，随机化的核心目的是A.提高研究对象的代表性B.消除非研究因素的混杂影响C.方便统计分析D.减少样本量答案：B解析：随机化包括随机抽样和随机分组，目的是使已知和未知的混杂因素在各组分布均衡，消除混杂偏倚，保证研究结论的可靠性。欲研究南平市不同地区（市区、县城、乡镇）饮用水的氟含量是否存在差异，属于哪种设计类型A.完全随机设计B.配对设计C.随机区组设计D.交叉设计答案：A解析：完全随机设计是将研究对象随机分配到多个不同处理组（不同地区组），比较各组指标的差异，符合本题研究设计。非参数检验的适用情况不包括A.偏态分布资料B.分布类型未知的资料C.方差齐性的正态分布计量资料D.有开口资料（<0.1mg/L）答案：C解析：非参数检验不依赖总体分布类型，适合参数检验不适用的情况，方差齐性的正态分布计量资料优先选用参数检验，检验效能更高。以下属于计数资料统计描述指标的是A.均数、标准差B.中位数、四分位数间距C.率、构成比D.回归系数、相关系数答案：C解析：计数资料按属性分类计数，统计描述用相对数（率、构成比、相对比）；均数等用于计量资料，回归系数等用于双变量资料。四格表χ²检验中，n≥40但1≤T<5时，应采用A.Pearsonχ²检验B.连续性校正χ²检验C.Fisher确切概率法D.配对χ²检验答案：B解析：四格表卡方检验的应用条件：n≥40且T≥5用普通卡方；n≥40且1≤T<5用校正卡方；n<40或T<1用Fisher确切概率法。关于假设检验中的P值，说法正确的是A.P>α，说明接受原假设，差异一定没有统计学意义B.P<α，说明拒绝原假设，差异有统计学意义C.P值越大，差异越大D.P值越小，说明实际差异越大答案：B解析：P值是在原假设成立的条件下，出现当前样本或更极端情况的概率，P<α则拒绝原假设，认为差异有统计学意义；P>α时不拒绝原假设，不能说“一定接受”，仅说明没有足够证据拒绝；P值大小反映的是概率大小，不代表实际差异的大小。二、多项选择题（共10题，每题2分，共20分）卫生统计学中常用的总体类型包括A.有限总体B.无限总体C.观察总体D.研究总体答案：AB解析：总体根据是否有限分为有限总体和无限总体，有限总体有明确的时间空间范围，观察单位数有限，无限总体没有明确范围，观察单位数无限。描述集中趋势的指标有A.算术均数B.几何均数C.中位数D.众数答案：ABCD解析：以上四类指标均用于描述数据的集中位置，可根据资料类型选择使用。以下属于有序分类资料（等级资料）的是A.疾病严重程度（轻、中、重）B.疫苗接种后抗体反应（阴性、弱阳性、阳性）C.职业分类（工人、农民、教师）D.临床疗效（治愈、好转、无效）答案：ABD解析：等级资料的属性类别有顺序之分，C选项职业分类各类别无顺序，属于无序分类资料。标准差的应用包括A.表示变量值的离散程度B.计算变异系数C.计算标准误D.估计医学参考值范围答案：ABCD解析：标准差是描述离散趋势的核心指标，可用于计算变异系数（比较不同单位/均数相差较大资料的离散程度）、计算标准误（描述抽样误差大小）、正态分布法估计参考值范围。标准化法中常用的标准化方法包括A.直接法B.间接法C.倒数法D.加权法答案：AB解析：标准化率的计算分为直接法（已知标准人口构成和各组率）和间接法（未知各组率，已知总数和标准率，计算标准化死亡比）。常用的非参数检验方法包括A.Wilcoxon符号秩检验B.Wilcoxon秩和检验C.Kruskal-WallisH检验D.FriedmanM检验答案：ABCD解析：Wilcoxon符号秩检验用于配对设计资料，Wilcoxon秩和检验用于两独立样本，Kruskal-WallisH检验用于多个独立样本，FriedmanM检验用于随机区组设计，均为非参数检验方法。直线回归分析中，可用于评价回归方程拟合效果的指标有A.决定系数R²B.估计标准误Sy.xC.相关系数rD.截距a答案：ABC解析：决定系数越接近1说明拟合效果越好，估计标准误越小说明拟合精度越高，相关系数绝对值越大说明线性关系越强，拟合效果越好；截距仅反映直线位置，不反映拟合效果。假设检验的两类错误包括A.Ⅰ型错误：拒绝了实际上成立的H₀B.Ⅱ型错误：不拒绝实际上不成立的H₀C.Ⅰ型错误：不拒绝了实际上不成立的H₀D.Ⅱ型错误：拒绝实际上成立的H₀答案：AB解析：Ⅰ型错误（假阳性）是原假设实际成立却错误拒绝，概率为α；Ⅱ型错误（假阴性）是原假设实际不成立却错误不拒绝，概率为β。实验设计的三个基本原则是A.随机化B.对照C.重复D.均衡答案：ABC解析：实验设计的三个核心原则为随机化、对照、重复，均衡是设计需要达到的目标而非基本原则。以下属于相对数指标的是A.率B.构成比C.相对比D.均数答案：ABC解析：率、构成比、相对比都属于相对数，用于分类资料的统计描述；均数是计量资料描述集中趋势的指标。三、简答题（共4题，每题10分，共40分）简述标准差与标准误的区别与联系答：（1）区别：①定义不同：标准差反映个体观察值之间的变异程度，描述样本数据的离散范围；标准误反映样本统计量（如样本均数）的抽样误差大小，描述统计量与总体参数的差异程度。②计算不同：对于均数而言，标准差S=∑(X-X)④与样本量关系不同：样本量增大时，标准差逐渐稳定趋近于总体标准差；标准误会逐渐减小趋近于0。（2）联系：二者均为描述变异的指标，标准误等于标准差除以样本量的平方根，标准差越大，标准误也越大，抽样误差越大。简述为什么假设检验的结论不能绝对化答：假设检验的结论是基于概率作出的判断，存在犯错误的可能，因此不能绝对化：（1）假设检验中，当P<α拒绝H₀时，存在Ⅰ型错误的可能，即原假设实际上成立，却因为随机抽样得到较小的P值，错误拒绝原假设，犯错误的概率为α，不可能完全避免。（2）当P>α不拒绝H₀时，存在Ⅱ型错误的可能，即原假设实际上不成立，却因为样本量不足、抽样误差较大得到较大的P值，错误不拒绝原假设，犯错误概率为β，也无法完全消除。（3）P值的大小与研究因素效应大小、样本量都有关系，即使差异有统计学意义，也不能说明效应一定很大；P大于α也可能是样本量不足导致检验效能不足，不能直接认定差异不存在。因此下结论时需要表述为“差异有/无统计学意义”，不能绝对说“存在差异”或“不存在差异”。简述直线相关与直线回归的区别与联系答：（1）区别：①资料要求不同：直线相关要求两个变量X、Y都服从正态分布，属于双变量正态分布资料；直线回归要求Y服从正态分布，X可以是可以精确测量或严格控制的变量。②应用不同：相关分析用于分析两个变量之间的线性相关关系，描述关系的方向和密切程度；回归分析用于分析两个变量之间的数量依存关系，用于预测和估计。③指标意义不同：相关系数r反映两个变量之间线性相关的方向和密切程度；回归系数b反映X每变化一个单位，Y平均变化的数量。④取值范围不同：r∈[-1,1]，b∈(-∞,+∞)。（2）联系：①对于同一组双变量资料，r和b的符号一致，r为正b也为正，r为负b也为负。②r的假设检验和b的假设检验等价，同一资料对r和b的检验得到的结论一致。③相关和回归可以相互解释，决定系数R²=r²，说明回归解释的变异占总变异的比例等于相关系数平方。④回归可以解释相关的实际意义，相关也可以说明回归拟合效果。简述四格表χ²检验的应用条件答：四格表χ²检验的应用条件根据样本量和理论频数分为三类：（1）当总例数n≥40，且所有格子的理论频数T≥5时，使用Pearsonχ²检验，不需要校正；（2）当总例数n≥40，但存在1≤T<5的格子时，使用连续性校正的Pearsonχ²检验；（3）当总例数n<40，或存在任意一个格子T<1时，不能使用卡方检验，需要采用Fisher确切概率法进行分析。四、计算分析题（共20分）为了解南平市市区和乡镇饮用水中大肠杆菌污染情况，2024年南平市疾控中心抽检市区水样80份，阳性22份，阳性率27.5%；抽检乡镇水样72份，阳性32份，阳性率44.4%，问市区和乡镇饮用水大肠杆菌阳性率是否不同？（α=0.05）

解答：

本题为两个独立样本的率比较，采用四格表χ²检验，步骤如下：建立假设检验，确定检验水准αH₀：π₁=π₂，即市区和乡镇饮用水大肠杆菌阳性率相同H₁：π