112 地方特考三等 食品衛生檢驗類科 生物統計學 考古題詳解

112 年・地方特考・三等・食品衛生檢驗類科
試題代碼 生物統計學

第 一 題25 分

某研究邀請一位醫師協助進行疾病狀態之評估,每一位參與研究之對象,均經過二位醫師之診斷,結果如下表。為瞭解二位醫師的診斷是否有差異,請以適當之統計方法進行檢定(請寫出完整的檢定步驟、相關之統計量,以及檢定之結果)。

乙醫師\甲醫師有病沒有病
有病8010
沒有病2090
🖼️ 本題原卷含圖表。基於試題來源之版權考量,本站不轉載原卷影像; 題目文字已完整轉錄,圖表請自行參閱考選部公告之試題原檔。

登入後即可作答並保存紀錄。

這一題的完整詳解

核心觀念

本題資料來自同一批研究對象,且每位對象同時接受甲、乙兩位醫師診斷,屬於「配對名目資料」。因此應使用 McNemar 檢定,檢驗兩位醫師的診斷結果是否具有系統性差異。

檢定重點不是所有格數是否獨立,而是兩種不一致診斷的次數是否相同:

  • 甲醫師判定有病、乙醫師判定沒有病:b=20b=20
  • 甲醫師判定沒有病、乙醫師判定有病:c=10c=10

解題方法

1. 提出假設

令 pbp_b 表示乙醫師判定沒有病而甲醫師判定有病的機率,令 pcp_c 表示乙醫師判定有病而甲醫師判定沒有病的機率。

H0:pb=pcH_0:p_b=p_c H1:pb≠pcH_1:p_b\ne p_c

此為雙尾檢定。

2. 整理不一致診斷資料

一致診斷資料為 8080 與 9090,不影響 McNemar 檢定;有效檢定樣本數為:

b+c=20+10=30b+c=20+10=30

在虛無假設成立時,兩種不一致診斷的期望次數均為:

Eb=Ec=b+c2=15E_b=E_c=\frac{b+c}{2}=15

3. 計算 McNemar 檢定統計量

採用連續性修正:

χ2=(∣b−c∣−1)2b+c\chi^2 = \frac{(|b-c|-1)^2}{b+c}

代入 b=20b=20、c=10c=10:

χ2=(∣20−10∣−1)220+10=9230=2.70\chi^2 = \frac{(|20-10|-1)^2}{20+10} = \frac{9^2}{30} = 2.70

其自由度為:

df=1df=1

在顯著水準 α=0.05\alpha=0.05 下,卡方臨界值為:

χ0.95,12=3.841\chi^2_{0.95,1}=3.841

因為:

2.70<3.8412.70<3.841

故不拒絕 H0H_0。

🔒

後續完整解題步驟與【答案】

免費註冊,享 3 天全站完整詳解閱覽。

免費註冊

第 二 題25 分

某營養師欲評估減重介入方案之成效,以 12 位參與減重的個案進行介入前後的比較。方案進行 12 週之後,體重的結果如下表。假設族群中體重的分布為常態分布,請檢定該介入方案是否有效地降低參與者的體重?(請寫出完整的檢定步驟、相關之統計量以及檢定之結果。)

個案編號123456789101112
介入前體重(kg)886754717568958464766178
介入後體重(kg)766355676665787964706375
🖼️ 本題原卷含圖表。基於試題來源之版權考量,本站不轉載原卷影像; 題目文字已完整轉錄,圖表請自行參閱考選部公告之試題原檔。

登入後即可作答並保存紀錄。

這一題的完整詳解

核心觀念

本題比較同一批 12 位個案介入前、後的體重,兩組資料具有配對關係,因此應使用「成對樣本平均數差異之 tt 檢定」(paired tt test),不可使用獨立樣本 tt 檢定。

令每位個案的減重差值為:

Di=介入前體重−介入後體重D_i=\text{介入前體重}-\text{介入後體重}

若 Di>0D_i>0,表示體重下降。題目假設體重分布為常態分布,適用成對樣本 tt 檢定。

解題方法

一、建立假設

欲檢定介入方案是否能降低體重,因此採單尾檢定:

H0:μD≤0H_0:\mu_D\leq 0 H1:μD>0H_1:\mu_D>0

其中 μD\mu_D 為全體參與者平均減重公斤數。

通常取顯著水準:

α=0.05\alpha=0.05

二、計算各個案減重差值

Di=(12,4,−1,4,9,3,17,5,0,6,−2,3)D_i=(12,4,-1,4,9,3,17,5,0,6,-2,3)

差值總和為:

∑Di=60\sum D_i=60

樣本數:

n=12n=12

平均減重為:

Dˉ=∑Din=6012=5 kg\bar D=\frac{\sum D_i}{n} =\frac{60}{12}=5\text{ kg}

表示樣本平均每人減重 55 公斤。

三、計算樣本標準差

各差值離均差平方和為:

∑(Di−Dˉ)2=330\sum(D_i-\bar D)^2=330

樣本變異數:

sD2=∑(Di−Dˉ)2n−1=33011=30s_D^2=\frac{\sum(D_i-\bar D)^2}{n-1} =\frac{330}{11}=30

樣本標準差:

sD=30=5.477s_D=\sqrt{30}=5.477

四、計算檢定統計量

成對樣本 tt 統計量為:

t=Dˉ−μD,0sD/nt=\frac{\bar D-\mu_{D,0}}{s_D/\sqrt n}

在虛無假設下 μD,0=0\mu_{D,0}=0,因此:

🔒

後續完整解題步驟與【答案】

免費註冊,享 3 天全站完整詳解閱覽。

免費註冊

第 三 題30 分

近年來,運動被視為對於高血脂預防具有相當成效的方式。某研究人員想要知道運動頻率是否對總膽固醇濃度(mg/dl\mathrm{mg}/\mathrm{dl})的下降產生效果,以線性迴歸模型加以分析 200 名樣本,並且為了避免年齡、性別的干擾,因此也將此二變項放在模型中加以控制。線性迴歸分析表格如下,請回答下列問題:

模式BB估計值標準誤tt顯著性
常數22.42.68.5.000
年齡(歲)2.31.21.6.260
性別(男vs.女)10.82.76.8.001
運動頻率(次/週)-3.51.6-3.9.015
R2R^2.12

(一)請寫出完整之迴歸方程式並說明模型解釋力。

(二)請問那些變項對總膽固醇濃度有顯著影響?如何解釋?

(三)請對此一結果做綜合性之解釋。

🖼️ 本題原卷含圖表。基於試題來源之版權考量,本站不轉載原卷影像; 題目文字已完整轉錄,圖表請自行參閱考選部公告之試題原檔。

登入後即可作答並保存紀錄。

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考查多元線性迴歸模型。以總膽固醇濃度 YY 為依變項,年齡、性別及運動頻率為自變項,利用迴歸係數 BB 判斷各變項在「控制其他變項後」對 YY 的影響。

多元迴歸模型的一般式為:

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+εY=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\varepsilon

其中,R2R^2 表示所有自變項共同解釋依變項變異的比例。


(一)迴歸方程式與模型解釋力

假設性別以虛擬變項表示:

  • 男性:X性別=1X_{\text{性別}}=1
  • 女性:X性別=0X_{\text{性別}}=0

依表中 BB 估計值,完整迴歸方程式為:

Y^=22.4+2.3(年齡)+10.8(性別)−3.5(運動頻率)\widehat{Y} = 22.4 + 2.3(\text{年齡}) + 10.8(\text{性別}) - 3.5(\text{運動頻率})

其中:

  • Y^\widehat{Y}:預測之總膽固醇濃度,單位為 mg/dl\mathrm{mg/dl}
  • 年齡:以歲為單位
  • 性別:男性為 11、女性為 00
  • 運動頻率:每週運動次數

模型的決定係數為:

R2=0.12R^2=0.12

表示年齡、性別及運動頻率三個變項共同解釋總膽固醇濃度總變異的 12%12\%,其餘約 88%88\% 的變異,則由其他未納入模型的因素及隨機誤差所造成。

因此,本模型具有一定解釋力,但整體解釋程度不高,仍有許多影響總膽固醇濃度的因素未被納入。


(二)顯著影響總膽固醇濃度的變項

通常以顯著水準 α=0.05\alpha=0.05 判斷,當 p<0.05p<0.05 時,表示該變項具有統計上顯著影響。

1. 年齡

年齡的顯著性為 p=.260p=.260:

.260>.05.260> .05

因此,年齡對總膽固醇濃度的影響未達統計顯著。

雖然其迴歸係數為 2.32.3,表示在控制性別及運動頻率後,年齡每增加 1 歲,預測總膽固醇濃度增加約 2.3 mg/dl2.3\ \mathrm{mg/dl};但此增加未達統計顯著,不能據此認定年齡確實造成總膽固醇濃度上升。

2. 性別

性別的顯著性為 p=.001p=.001:

.001<.05.001< .05

因此,性別對總膽固醇濃度具有統計上顯著影響。

性別迴歸係數為 10.810.8,表示在年齡及運動頻率相同的條件下,男性的預測總膽固醇濃度比女性高約:

10.8 mg/dl10.8\ \mathrm{mg/dl}
🔒

後續完整解題步驟與【答案】

免費註冊,享 3 天全站完整詳解閱覽。

免費註冊

第 四 題20 分

觀察某地區空氣品質之指標 PM10PM_{10} 持續 100 天,按照濃度(μg/m3\mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^3)大小排列如下表,請回答下列問題:

51626469707172747474
74747575777778787979
79797980808282838383
83848484848585858586
86868686868788888989
90909090919191919292
93939393949495969696
96979898989898999999
9999100101102102104105107108
108111112112113116118120122131

(一)平均數、中位數、眾數、Q1Q1、Q3Q3 各為多少?

(二)根據這些數值,此地區空氣品質之分布為何種型態(常態、左偏、右偏)?

(三)請以 10 μg/m310\ \mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^3 為區間,列出頻率分配表(需含區間端點、次數、百分比、累積次數、累積百分比)。

🖼️ 本題原卷含圖表。基於試題來源之版權考量,本站不轉載原卷影像; 題目文字已完整轉錄,圖表請自行參閱考選部公告之試題原檔。

登入後即可作答並保存紀錄。

這一題的完整詳解

核心觀念

本題考查:

  • 原始資料的平均數、中位數、眾數。
  • 四分位數 Q1Q1、Q3Q3 的位置計算。
  • 以平均數、中位數、眾數判斷分布偏態。
  • 將連續數值依固定組距整理為頻率分配表。

資料共有 n=100n=100 天,且已依濃度由小到大排列。


(一)平均數、中位數、眾數、Q1Q1、Q3Q3

1. 平均數

100 筆資料總和為:

∑xi=8994\sum x_i=8994

因此平均數為:

xˉ=8994100=89.94\bar{x}=\frac{8994}{100}=89.94

所以平均濃度為:

89.94 μg/m3\boxed{89.94\ \mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^3}

2. 中位數

因為共有 100 筆資料,中位數為第 50 筆與第 51 筆資料的平均:

Median=x50+x512\mathrm{Median}=\frac{x_{50}+x_{51}}{2}

由排序資料可知:

x50=89,x51=90x_{50}=89,\qquad x_{51}=90

因此:

Median=89+902=89.5\mathrm{Median}=\frac{89+90}{2}=89.5 中位數=89.5 μg/m3\boxed{\mathrm{中位數}=89.5\ \mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^3}

3. 眾數

各濃度中,8686 出現 6 次,為出現次數最多者。

因此:

眾數=86 μg/m3\boxed{\mathrm{眾數}=86\ \mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^3}

4. 四分位數

採用常見的四分位數位置公式:

Q1 位置=n+14=1014=25.25Q1\text{ 位置}=\frac{n+1}{4}=\frac{101}{4}=25.25

第 25 筆與第 26 筆資料分別為:

x25=80,x26=82x_{25}=80,\qquad x_{26}=82

因此:

Q1=80+0.25(82−80)=80.5Q1=80+0.25(82-80)=80.5

再求第三四分位數:

Q3 位置=3(n+1)4=3(101)4=75.75Q3\text{ 位置}=\frac{3(n+1)}{4} =\frac{3(101)}{4}=75.75

第 75 筆與第 76 筆資料均為 9898,所以:

Q3=98+0.75(98−98)=98Q3=98+0.75(98-98)=98

因此:

Q1=80.5 μg/m3\boxed{Q1=80.5\ \mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^3} Q3=98 μg/m3\boxed{Q3=98\ \mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^3}

(二)分布型態

本題主要統計量為:

🔒

後續完整解題步驟與【答案】

免費註冊,享 3 天全站完整詳解閱覽。

免費註冊

其他考古題