115 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

本題考查平行組隨機臨床試驗的設計，以及如何用研究設計與執行措施降低選擇偏差、執行偏差、測量偏差及失訪造成的偏差。隨機分派使受試者進入亞麻仁油組或對照組；平行設計則是兩組受試者在同一試驗期間接受各自分派的介入，並比較結局。

解題方法

一、界定研究問題與試驗架構

以 PICO 明確界定問題：

• 研究對象（P）：符合納入條件的受試者，例如血脂異常者；訂定年齡、疾病狀態等納入條件，以及過敏、特殊疾病或不適合補充油脂等排除條件。
• 介入（I）：指定亞麻仁油的劑量、劑型、服用方式及療程，並維持產品品質與批次一致。
• 對照（C）：使用外觀、氣味、味道及包裝盡量相似的對照油或安慰劑，使兩組除研究介入外的照護條件相同。
• 結局（O）：事先指定主要結局，例如療程前後血中 LDL-C 的變化量；可將總膽固醇、三酸甘油酯、HDL-C 或安全性列為次要結局。

採雙組平行設計：受試者隨機分派至亞麻仁油組或對照組，兩組同時追蹤至預定療程結束。訂定一致的檢驗時間、採血條件及追蹤流程。

二、招募與樣本數規劃

依研究問題招募符合條件並同意參與者，於介入前測量基線血脂及重要共變項，例如年齡、性別、飲食、體重、用藥與相關疾病。

樣本數應依主要結局、預期組間差異、變異程度、顯著水準與檢定力估算，並考量預期失訪或退出而適度增加。主要結局與分析方法須在研究開始前訂定，避免依結果事後挑選指標。

三、隨機分派與分派隱蔽

以電腦產生隨機分派序列，將受試者分至兩組。若基線血脂或其他重要預後因子可能不平衡，可採分層隨機；若須維持各組人數接近，可採區塊隨機。

**分派隱蔽（allocation concealment）**是指受試者納入並完成基線評估前，招募者無法得知下一位受試者的分組。可由獨立人員保管序列，或使用中央隨機系統執行分派。隨機化負責降低分組前的選擇偏差；分派隱蔽則避免招募者預知分組而影響納入。

四、盲法與一致執行

核心觀念

本題考查世代研究的設計與因果關係的判定。世代研究先測量研究對象的暴露狀態，再追蹤新發疾病，能確認暴露先於疾病發生，並直接估計不同暴露組的發生率與相對危險度。

塑化劑暴露與乳癌的研究須特別處理兩項問題：一是塑化劑在人體內代謝、排出較快，單次測量未必能代表長期暴露；二是年齡、生殖因素、生活習慣及社經條件等可能同時影響暴露與乳癌風險，形成混雜。

解題方法：設計長期世代研究

1. 界定研究族群與納入條件

先訂定明確的研究母群，例如特定地區、年齡範圍內的女性居民或職業族群，並界定收案期間及追蹤期間。納入時排除已罹患乳癌者，確認研究起始時受試者為乳癌個案的新發風險族群。

研究開始時記錄受試者的基本資料、既往病史及相關危險因子，並取得知情同意。若以工作場所或地區作為招募來源，應記錄選取方式，並評估失訪是否會造成選擇偏差。

2. 測量塑化劑暴露

先明確指定研究對象與暴露種類，例如特定鄰苯二甲酸酯類及其代謝物。可結合下列資料評估暴露：

• 採集尿液測量塑化劑代謝物濃度，並以適當方式校正尿液稀釋程度，例如參考尿液肌酸酐或比重。
• 以問卷、飲食紀錄、消費品使用情形、職業暴露及居住環境資料補充暴露來源。
• 在追蹤期間定期重複採樣，避免以單次生物檢體代表長期暴露；可使用多次測量的平均值，或以時間變動暴露指標進行分析。
• 事先訂定暴露分組方式，例如依濃度分位數分組，並保留連續濃度分析，以檢驗劑量反應關係。

採樣與實驗室分析應使用一致的程序，並盡可能讓檢驗人員不知受試者後續乳癌狀態，以減少測量偏差。

3. 追蹤乳癌發生

定期追蹤受試者，並透過問卷、病歷、癌症登記資料及病理報告確認乳癌新發個案。應事先訂定乳癌個案的診斷標準、追蹤起訖點與失訪處理方式。

主要結果可設定為追蹤期間首次發生乳癌。研究也可預先規劃分析乳癌亞型或診斷年齡，但應避免在結果出現後才任意增加分析項目。

4. 蒐集混雜因子

於基線及追蹤期間蒐集重要混雜因子，例如：

• 年齡、族群、教育程度、收入與居住地。
• 乳癌家族史、乳癌相關基因風險、既往乳房疾病及篩檢情形。
• 初經年齡、初產年齡、生產次數、停經年齡、哺乳史及荷爾蒙治療。
• 身體質量指數、飲酒、吸菸、身體活動及飲食型態。
• 職業與其他環境化學物質暴露。

混雜因子的選取應依據既有知識與因果架構事先規劃，避免只依單變項統計檢定結果決定是否調整。

5. 統計分析

先描述各暴露組的基線特徵及乳癌發生情形，再計算各組發生率：

以未暴露或低暴露組作為參照組，估計相對危險度；若使用 Cox 比例風險模型，可估計調整後的危險比：

核心觀念

本題是比較兩個獨立組別的二元結果「是否罹患糖尿病」之比例差異。兩組樣本數皆為 $250$，且每位受試者只有「罹患」或「未罹患」兩種結果，因此可用兩獨立樣本比例差異的 Z 檢定；等價地，也可用 $2\times2$ 列聯表的 Pearson 卡方檢定，兩者在此情況下檢定結果一致。

題目提供的是按脂肪肝狀態分組後，各組糖尿病人數及總人數，因此計算並比較的是兩組的糖尿病比例。

解題方法

令 $p_1$ 為代謝異常脂肪性肝病組的糖尿病比例，$p_2$ 為健康對照組的糖尿病比例。採雙尾檢定：

代謝異常脂肪性肝病組有 $160$ 人罹患糖尿病、$90$ 人未罹患；健康對照組有 $60$ 人罹患、$190$ 人未罹患。觀察比例為：

兩組比例差異（脂肪肝組減健康對照組）為：

在虛無假設 $p_1=p_2$ 下，比例差異檢定使用合併比例：

檢定統計量為：

雙尾檢定在 $\alpha=0.05$ 下的臨界值為 $\pm1.96$。由於 $|Z|=9.01>1.96$，拒絕虛無假設；

核心觀念

本題考查：

1. 兩個獨立樣本平均值差異的 $95\%$ 信賴區間。
2. 三組獨立樣本平均值比較的一因子變異數分析（one-way ANOVA）。
3. ANOVA 的虛無假設、對立假設、$F$ 檢定及事後比較。

三組資料彼此獨立，且肌酸酐為連續型變項，因此適合以一因子 ANOVA 比較三組平均值。

（一）45～64 歲組與大於 65 歲組平均值差異的 $95\%$ 信賴區間

令差異定義為：

樣本平均值差異為：

採用兩獨立樣本 Welch 信賴區間，不假設兩組母體變異數相等。

標準誤為：

Welch 自由度約為 $177$，因此：

信賴區間為：

因此：

也可寫成：

若將差異定義為「大於 65 歲組減去 45～64 歲組」，則信賴區間為：

因信賴區間不包含 $0$，表示兩組平均肌酸酐值具有統計上顯著差異，且大於 65 歲組平均值較高。

（二）三組平均值差異之檢定

解題方法

三組為彼此獨立的年齡組別，欲比較三組平均值，應使用一因子變異數分析，而非直接進行多次兩兩 $t$ 檢定，以避免增加整體型一錯誤。

設三組母體平均值為：

假設

虛無假設：

對立假設：

對立假設不是指三組平均值全部不同，而是至少存在一組平均值與其他組不同。

計算總平均值

總樣本數：

總平均值：

組間平方和