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醫療類國考 105年 [護理師] 精神科與社區衛生護理學

第 45 題

以家庭戶訪視的方式了解某社區 65 歲以上居民骨質疏鬆盛行率,可能造成何種偏差?
  • A 訊息偏差
  • B 診斷偏差
  • C 選樣偏差
  • D 干擾偏差

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請思考一下:如果你在白天的上班時間去家裡進行調查,你最容易遇到哪些人?而哪些人是你絕對遇不到的?這兩群人的「健康狀態」或「骨質強度」會完全一樣嗎?如果調查對象只侷限於某一部份人,最終的統計結果還能代表整個社區嗎?

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太棒了!你的公衛觀念非常紮實

  1. 觀念驗證:選對了!這題考的是研究設計的嚴謹性。當我們採取「家庭戶訪視」時,樣本僅限於「待在家中」的長者。然而,65 歲以上居民中,活動力強(常在外)極度失能(住在機構/醫院)的人可能被排除在外。這種因「抽樣方式」導致樣本無法代表母群體的現象,即稱為選樣偏差 (Selection Bias)
  2. 難度點評:本題難度為 Medium。它測驗學生是否能區分「數據收集過程的錯誤」(訊息偏差)與「研究對象代表性不足」(選樣偏差)的差異,是公衛與護理考題中的常見鑑別點。
📝 研究設計與選樣偏差
💡 樣本選取方式無法代表母體,導致研究結果與母體參數產生誤差。
比較維度 選樣偏差 (Selection) VS 訊息偏差 (Information)
發生階段 收案與抽樣階段 資料收集與測量階段
核心問題 誰被選入研究? 數據量對了嗎?
常見實例 不回應、健康工人效應 回憶偏差、測量儀器誤差
💬選樣偏差決定了研究對象的代表性,訊息偏差決定了觀測數據的準確性。
🧠 記憶技巧:選樣看「誰進來」,訊息看「準不準」,干擾看「第三者」。
⚠️ 常見陷阱:容易誤選訊息偏差。須注意題目重點在於「訪視方式」導致特定人群被排除(選樣),而非訪視過程中的測量工具(訊息)出錯。
健康工人效應 伯克森偏差 (Berkson's Bias) 不回應偏差 (Non-response Bias)

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