2025年統(tǒng)計學期末考試題庫：抽樣調(diào)查方法在智能醫(yī)療技術研究中的應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請將正確選項的代表字母填在題干后的括號內(nèi)。每小題2分，共20分）1.在智能醫(yī)療研究中，欲調(diào)查使用某類新型可穿戴設備用戶的健康狀況滿意度，總體中個體間差異較大，且存在明顯的不同用戶群體（如年齡、疾病類型），此時最適宜采用的抽樣方法是？A.簡單隨機抽樣B.系統(tǒng)抽樣C.分層抽樣D.整群抽樣2.抽樣調(diào)查的主要目的是？A.推斷總體參數(shù)B.了解樣本個體特征C.完成所有總體單位調(diào)查D.檢驗統(tǒng)計模型3.下列哪項不屬于抽樣調(diào)查的隨機誤差來源？A.抽樣框不完整B.樣本單位測量誤差C.抽樣過程未遵循隨機原則D.調(diào)查員主觀偏見導致的登記誤差4.當研究需要將總體劃分為若干層，并在每層內(nèi)進行隨機抽樣時，這種方法稱為？A.整群抽樣B.分層抽樣C.多階段抽樣D.系統(tǒng)抽樣5.在智能醫(yī)療研究中，如果目標人群分布廣泛且難以集中接觸，但存在可識別的地理或機構單元（如社區(qū)、醫(yī)院），適合采用哪種抽樣方法？A.簡單隨機抽樣B.整群抽樣C.多階段抽樣D.配額抽樣6.抽樣誤差的大小通常受以下哪些因素影響？（選擇所有適用項）A.樣本量的大小B.總體方差的大小C.抽樣方法的選擇D.抽樣框的質(zhì)量7.在智能醫(yī)療健康數(shù)據(jù)收集過程中，利用用戶自愿上傳的健身App數(shù)據(jù)作為抽樣框進行抽樣，可能面臨的主要問題是？A.抽樣框不完整B.抽樣框偏差C.抽樣成本過高D.樣本量難以確定8.對于具有明顯周期性特征的目標總體（如每周固定就診的患者），若采用系統(tǒng)抽樣，應特別注意避免？A.抽樣框過大B.抽樣間隔與周期存在倍數(shù)關系C.抽樣過程不透明D.無回答率過高9.在智能醫(yī)療研究中，如果需要快速獲取初步印象或探索性信息，有時會使用非概率抽樣，其中哪種方法相對其他非概率抽樣方法，其結果的可推斷性相對較好？A.方便抽樣B.判斷抽樣C.配額抽樣D.滾雪球抽樣10.確定智能醫(yī)療研究所需樣本量時，除了研究精度要求外，還需要考慮的主要因素包括？（選擇所有適用項）A.總體規(guī)模B.總體方差或相關指標C.預期的無回答率D.所選用的抽樣方法及其效率二、填空題（請將答案填在題干橫線上。每空2分，共20分）1.抽樣調(diào)查的核心在于利用__________的樣本信息來推斷總體的特征。2.抽樣誤差是指樣本統(tǒng)計量與總體參數(shù)之間由于__________而產(chǎn)生的隨機誤差。3.在分層抽樣中，分層的原則是盡量使每層內(nèi)個體差異__________，而層間差異__________。4.抽樣框是實施抽樣調(diào)查時，包含所有抽樣單位的__________。5.在智能醫(yī)療研究中，對樣本進行隨訪以獲取動態(tài)數(shù)據(jù)時，需要考慮__________問題。6.采用整群抽樣時，通常以群的平均指標來推斷總體指標，這種推斷的效率通常__________（高于/低于）簡單隨機抽樣的效率。7.為了減少抽樣誤差，在保證一定精度要求的前提下，通?？梢酝ㄟ^__________來減小所需的樣本量。8.在智能醫(yī)療技術中，大數(shù)據(jù)分析常與抽樣調(diào)查結合使用，例如，通過對抽樣數(shù)據(jù)進行深度挖掘來揭示整體健康模式。9.處理智能醫(yī)療研究中抽樣調(diào)查的無回答數(shù)據(jù)時，常用的方法包括__________和__________。10.評估智能醫(yī)療研究中抽樣調(diào)查結果質(zhì)量時，除了考慮抽樣誤差外，還需關注__________和__________。三、簡答題（請簡潔明了地回答下列問題。每題5分，共20分）1.簡述簡單隨機抽樣的概念及其在智能醫(yī)療研究中可能的應用場景。2.簡述系統(tǒng)抽樣的步驟，并說明其可能存在的潛在問題。3.在智能醫(yī)療研究中，為什么分層抽樣可能比簡單隨機抽樣更受歡迎？4.簡述多階段抽樣的概念，并舉例說明其在大型智能醫(yī)療健康調(diào)查中可能的應用。四、計算題（請列出計算步驟，并給出最終結果。每題10分，共20分）1.某城市有50萬老年人，計劃采用簡單隨機抽樣方法調(diào)查其使用智能健康手環(huán)的情況。根據(jù)以往經(jīng)驗，預計使用率為60%，允許誤差不超過5%（置信水平為95%）。試計算所需樣本量。（提示：使用正態(tài)近似公式，π取0.6）2.假設某項智能醫(yī)療研究需要調(diào)查慢性病患者對遠程醫(yī)療服務的滿意度。將患者按疾病類型分為A、B、C三層，各層人數(shù)分別為2000、3000、1000。計劃每層抽取樣本的比例為10%。若在A層隨機抽到20人，B層隨機抽到30人，C層隨機抽到10人。請計算整層抽樣比，并說明這種方法（按比例分層隨機抽樣）與完全隨機抽樣相比，在樣本代表性上可能的差異。五、論述題（請結合智能醫(yī)療研究的具體實例，深入闡述并進行論證。共20分）結合智能醫(yī)療技術（如可穿戴設備、遠程監(jiān)測、AI診斷輔助等）的特點，論述在進行相關健康調(diào)查研究時，選擇合適的抽樣方法的重要性。分析在智能醫(yī)療背景下，傳統(tǒng)抽樣方法可能面臨哪些新的挑戰(zhàn)，并提出相應的應對策略或改進思路。試卷答案一、選擇題1.C2.A3.B4.B5.B6.A,B,C,D7.B8.B9.B10.A,B,C,D二、填空題1.隨機2.抽樣3.小，大4.目錄或清單5.無回答6.低于7.優(yōu)化抽樣設計（如采用更有效的抽樣方法）8.抽樣調(diào)查9.直接補充分據(jù)，模型預測填補10.數(shù)據(jù)質(zhì)量，偏差三、簡答題1.概念：簡單隨機抽樣是指從總體中不加任何分組、分層、分類或集群，直接隨機抽取樣本單位，使得總體中每個單位被抽中的概率相等的抽樣方法。應用場景：在智能醫(yī)療研究中，當研究對象（如特定疾病的罕見患者群體）分布廣泛，且每個患者具有相似的可接觸性時，可考慮。例如，從大型健康數(shù)據(jù)庫中隨機抽取符合條件的患者進行基因關聯(lián)性初步研究。2.步驟：(1)將總體單位按一定順序編號；(2)計算抽樣間隔k（k=總體單位數(shù)/樣本量）；(3)在1到k之間隨機抽取一個起始編號r；(4)從r開始，每隔k個單位抽取一個單位，構成樣本。潛在問題：若總體單位存在周期性規(guī)律，且抽樣間隔k恰好是該周期或其倍數(shù)，可能導致樣本系統(tǒng)性地偏向某些特征，從而產(chǎn)生系統(tǒng)偏差。3.原因：智能醫(yī)療研究中，研究對象（如不同年齡、性別、健康狀況、居住地區(qū)、使用不同智能設備的群體）往往存在顯著差異。分層抽樣能將內(nèi)部同質(zhì)、外部異質(zhì)的群體分開，確保每個層內(nèi)樣本充分代表該層特征，再進行抽樣，從而提高樣本的代表性，使推斷更精確，特別是在需要比較不同亞群體的研究設計中。4.概念：多階段抽樣是將抽樣過程分階段進行，先抽取大的單元（如縣、醫(yī)院），再在這些大單元中抽取次一級的單元（如鄉(xiāng)、科室），依此類推，直到抽到最終樣本單位（如患者）的抽樣方法。應用舉例：在全國范圍內(nèi)進行智能醫(yī)療資源利用情況調(diào)查，第一階段抽取若干城市，第二階段在城市中抽取醫(yī)院，第三階段在醫(yī)院中抽取科室，第四階段在科室中抽取使用智能醫(yī)療服務的患者進行訪談或數(shù)據(jù)收集。四、計算題1.計算步驟：*已知：N=500000（總體規(guī)模，通常樣本量計算中若N很大可忽略），π?=0.6（預計使用率），E=0.05（允許誤差），Zα/2=1.96（95%置信水平對應Z值）。*由于N較大，可用正態(tài)近似公式計算樣本量：n?=(Zα/2)2*π?*(1-π?)/E2*n?=(1.96)2*0.6*(1-0.6)/0.052*n?=3.8416*0.24/0.0025*n?=0.921984/0.0025*n?=368.7936*因為n?<N/2（假設π?=0.5時樣本量最大），且通常取整數(shù)，向上取整，所需樣本量為369。*實際計算時，若考慮有限總體修正，公式為：n=n?*N/(N+n?-1)=369*500000/(500000+369-1)≈368.7，同樣向上取整為369。*最終結果：所需樣本量為369人。2.計算步驟：*總體單位數(shù)：N=2000+3000+1000=6000*計劃每層抽樣比例：f=10%=0.1*按比例分層隨機抽樣，各層應抽取樣本數(shù)：*n_A=N_A*f=2000*0.1=200*n_B=N_B*f=3000*0.1=300*n_C=N_C*f=1000*0.1=100*實際抽取樣本數(shù)：*n_A'=20,n_B'=30,n_C'=10*各層實際抽樣比：*f_A'=n_A'/N_A=20/2000=0.01*f_B'=n_B'/N_B=30/3000=0.01*f_C'=n_C'/N_C=10/1000=0.01*整層抽樣比（所有層合并看）：*總實際抽取樣本數(shù)：n_total'=n_A'+n_B'+n_C'=20+30+10=60*整層抽樣比f_total'=n_total'/N=60/6000=0.01*比較分析：在本例中，各層實際抽樣比（f_A',f_B',f_C'）均等于預設的比例（f=0.1）。這意味著整層抽樣比（f_total'=0.01）恰好等于按比例分層抽樣時的平均抽樣比（f*(N_A+N_B+N_C)/N=0.1*6000/6000=0.1）。因此，就抽樣比例而言，本次抽樣執(zhí)行結果與完全隨機抽樣在比例上的代表性和推斷目標是一致的。但如果各層內(nèi)部結構差異大，按比例抽樣可能無法充分代表各層特征，而分層抽樣（按比例）通常能比完全隨機抽樣提供更精確的總體估計。在本題計算中未涉及層內(nèi)結構差異，故推斷目標一致。五、論述題智能醫(yī)療研究以其數(shù)據(jù)來源的多樣性（可穿戴設備、電子病歷、基因數(shù)據(jù)、社交媒體等）、數(shù)據(jù)量的巨大性、研究的動態(tài)性以及目標人群的復雜性等特點，對抽樣方法提出了新的要求和挑戰(zhàn)。選擇合適的抽樣方法至關重要。重要性：合適的抽樣方法是確保研究結論科學、可靠、具有代表性的基礎。在智能醫(yī)療研究中，準確的抽樣能：1.保證代表性：抽取的樣本能有效反映目標總體（如特定疾病患者、特定區(qū)域居民、智能設備使用者等）的特征，使得基于樣本得出的結論能合理推廣到總體。2.提高效率與成本效益：通過科學設計（如分層、整群、多階段），可以在有限的資源下獲得最大信息量，提高研究效率。3.確保研究目標達成：不同的研究問題（如描述性研究、比較研究、因果推斷）適合不同的抽樣策略。例如，比較不同治療方案的療效可能需要分層隨機抽樣或隨機對照試驗設計。挑戰(zhàn)與應對策略：1.目標總體界定與獲取困難：智能醫(yī)療研究中，目標總體可能難以明確定義（如“潛在糖尿病患者”），且常分散在不同平臺和地區(qū)。應對策略包括：利用多源數(shù)據(jù)構建綜合健康檔案；采用多階段抽樣覆蓋不同地域和機構；利用設備或平臺注冊信息構建抽樣框，同時承認并分析抽樣框偏差。2.數(shù)據(jù)隱私與倫理問題：涉及個人健康和生物識別信息，抽樣和數(shù)據(jù)使用需嚴格遵守隱私保護法規(guī)。應對策略包括：采用去標識化或假名化技術；在抽樣方案中明確隱私保護措施；獲得倫理委員會批準和參與者知情同意。3.樣本選擇偏倚風險增加：抽樣框不完整（如未覆蓋未使用智能設備的人群）、自愿參與（如App用戶）、數(shù)據(jù)缺失（如設備失靈或用戶未上傳數(shù)據(jù)）都可能導