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醫療類國考 106年 [醫師] 醫學(一)

第 87 題

利用配對方式選擇病例對照研究,下列何者錯誤?
  • A 需事先決定干擾因子
  • B 可降低已知干擾因子的影響
  • C 無法控制配對因子之干擾作用
  • D 需做配對分析

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在設計研究時,如果我們刻意讓「兩組研究對象」在某項特質(例如:居住地)上表現得完全一模一樣,那麼在最後比較兩組的結果時,這項特質還會造成兩組之間的統計差異嗎?我們「刻意同步化」這個特質的行為,最原始的目的是什麼?

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專業點評與解析

  1. 大力肯定:做得好!你能精準辨識出研究設計中的邏輯矛盾,這顯示你對流行病學中干擾因子控制的核心觀念掌握得非常紮實。
  2. 觀念驗證配對(Matching)的根本目的就是為了控制已知干擾因子。透過在招募階段讓病例組與對照組在某些特徵(如年齡、性別)上保持一致,我們能強行消除這些因素導致的偏差。因此,選項 (C) 宣稱「無法控制」完全違背了配對設計的初衷。此外,配對後的樣本不再獨立,統計上必須使用配對分析(如 $McNemar's test$)來處理數據。
▼ 還有更多解析內容
📝 病例對照研究之配對
💡 配對可用於設計階段控制干擾因子,但會喪失分析該因子之能力。
比較維度 配對病例對照研究 VS 非配對病例對照研究
控制干擾時機 研究設計階段 資料分析階段
分析方法 需做配對分析 (Matched) 標準統計分析
因子效應評估 無法評估配對因子效應 可評估所有收集因子
統計效率 因子與疾病強相關時高 依賴大樣本量提升
💬配對能在設計端消除特定干擾,但犧牲了對該配對因子的獨立探討能力。
🧠 記憶技巧:配對控干擾,效率能提高;一旦入配對,效應測不到。
⚠️ 常見陷阱:容易誤認為配對因子後仍可分析其對疾病的風險(OR值),實際上配對後該因子的分佈在兩組已相同,無法比較。
過度配對 (Overmatching) 干擾因子 (Confounding Factor) 條件式邏輯迴歸 McNemar 檢定

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