113 高普考高考三級 衛生技術 流行病學與生物統計學 考古題詳解

核心觀念

本題比較兩組不同受試者的平均每日尿量，屬於兩獨立樣本平均數比較。每組樣本數均為 10，母體標準差未知，因此採用兩獨立樣本 $t$ 檢定。

題目未說明兩組母體變異數相等。以下採用不要求變異數相等的 Welch 兩樣本 $t$ 檢定；信賴區間亦使用相同方法。令利尿劑組減安慰劑組的平均差為 $\mu_D-\mu_P$。

解題方法

（一）檢定利尿效果是否顯著

設定雙尾假設：

其中 $\mu_D$ 為利尿劑組母體平均尿量，$\mu_P$ 為安慰劑組母體平均尿量。顯著水準為 $\alpha=0.05$。

樣本平均差為：

Welch 檢定的標準誤為：

因此檢定統計量為：

Welch–Satterthwaite 自由度為：

核心觀念

本題考查配對病例對照研究的分析方法。由於每名口腔癌患者都依年齡、性別配對一名對照，兩人的資料彼此相關，不能把病例組與對照組當成互相獨立的兩組來比較。二元暴露資料應使用 McNemar 檢定，檢定配對組中兩種「不一致」情形的比例是否相同。

解題方法

將配對資料整理如下：

令：

• $b=60$：病例有吃、對照無吃。
• $c=10$：病例無吃、對照有吃。

相同暴露狀態的配對（20 對與 10 對）不提供配對差異的方向，因此 McNemar 檢定主要使用不一致配對 $b$ 與 $c$。

虛無假設為 $H_0:b=c$，即在不一致配對中，病例比對照更常有暴露的情形，與病例比對照更少有暴露的情形機率相同；對立假設為 $H_1:b\ne c$。

不作連續性校正的 McNemar 卡方統計量為：

自由度為 $1$。在 $\alpha=0.05$ 下，臨界值為 $\chi^2_{0.95,1}=3.84$。由於 $35.71>3.84$，拒絕虛無假設。

若使用連續性校正，統計量為：

核心觀念

病例對照研究先依疾病狀態選取病例與對照，再比較兩組過去的暴露情形。對照組的任務是代表病例來源族群中「未罹患該疾病者」的暴露分布；若病例來自社區，從同一社區選取對照，通常較能反映病例所屬來源族群。

解題方法

回答可從兩個面向切入：社區對照如何改善病例與對照的可比性，以及實際招募時會遇到哪些問題。

優點

• 來源族群較一致：病例與對照來自同一社區，較符合對照組應代表病例來源族群的原則。
• 降低住院選擇偏差：不以醫院病人充當對照，可避免對照因其他疾病住院而造成的暴露分布偏差；有些暴露因素也會影響住院機率，使醫院對照不具代表性。
• 可納入未就醫或未住院者：社區對照不受就醫與住院狀況限制，較能代表社區中未罹病者的情形。
• 有利於族群層面的比較：若病例與對照都從同一社區母群體取樣，較容易維持研究族群的可比性。

困難

核心觀念

分層分析是研究者在分析階段，依干擾因子的不同層級分組，再於各層內分別比較暴露組與未暴露組的疾病發生情形，以控制干擾作用的方法。其重點是先看各層內的暴露與疾病關係，再判斷各層結果是否一致，以及合併後的整體估計是否受到干擾。

以二分暴露與二分疾病為例，第 $i$ 層的勝算比為：

若各層效果相近，可計算控制分層因子後的共同效果估計，例如 Mantel–Haenszel 勝算比：

其中，第 $i$ 層的 $2\times2$ 表為：暴露且患病 $a_i$、暴露且未患病 $b_i$、未暴露且患病 $c_i$、未暴露且未患病 $d_i$，且 $n_i=a_i+b_i+c_i+d_i$。若研究設計或資料型態適合，也可採用 Mantel–Haenszel 共同風險比或共同率比。

解題方法與進行步驟

1. 選定欲控制的干擾因子：依研究問題與背景知識，找出可能同時與暴露及疾病相關、且非因果途徑中間變項的因子，例如年齡、性別或吸菸狀態。
2. 依干擾因子分層：將研究對象分成各層，例如按年齡分為不同組別；每一層內再依暴露與疾病狀態整理資料。
3. 計算各層效果估計值：在每一層分別計算 $OR_i$、$RR_i$ 或其他與研究設計相符的效果指標，並檢視信賴區間及資料量。
4. 檢視層間效果是否一致：若各層效果估計大致相近，可將它們視為共同效果，計算控制分層因子後的合併估計值，例如 $OR_{MH}$。
5. 比較粗估計與調整估計：將未分層的粗估計與分層後的調整估計比較。若兩者有實質差異，且分層效果方向一致，表示粗估計受到干擾；報告時應以調整估計為主，並交代控制的因子及使用的方法。