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地特三等申論題 107年 [衛生行政] 生物統計學(含流行病學)

第 一 題

📖 題組:
請試述下列名詞之意涵:(每小題 5 分,共 15 分)
📝 此題為申論題,共 3 小題

小題 (一)

四分位距(interquartile range, IQR)

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看到「四分位距(IQR)」,首先要點出它是衡量資料「離散程度」的指標。接著寫出計算公式(Q3 - Q1,涵蓋中間50%的資料),最後務必強調其統計特性(不受極端值影響)與實務應用(繪製箱型圖、判斷極端值)。

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「四分位距」(Interquartile Range, IQR)是統計學中用來衡量資料分散程度(變異性)的指標。 特徵與計算方式包含: (1) 計算公式:數列的第三四分位數($Q_3$,第75百分位數)減去第一四分位數($Q_1$,第25百分位數)的差值,即 $IQR = Q_3 - Q_1$。

小題 (二)

第一類誤差(type I error)

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看到「第一類誤差」,應立刻聯想到統計假設檢定中的決策錯誤矩陣。核心概念是「棄真」,也就是虛無假設為真卻錯誤拒絕它的情況,作答時須包含定義、機率符號(α)、別名(偽陽性)及流行病學中的實例說明以獲取完整分數。

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「第一類誤差(type I error)」指在統計假設檢定中,當「虛無假設(Null Hypothesis, H₀)」實際上為真時,研究者卻根據樣本數據做出了「拒絕虛無假設」的錯誤決策。 特徵包含: (1) 別名:又稱為「棄真誤差」或「偽陽性(False Positive)」。

小題 (三)

中央極限定理(central limit theorem)

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作答名詞解釋時,應直擊核心定義並點出其統計上的實質意義。對於「中央極限定理」,需點出三個關鍵要素:任意母體、樣本數夠大(通常 n≥30)、樣本平均數趨近常態分配,最後補充其在推論統計上的應用價值以獲取完整分數。

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「中央極限定理(Central Limit Theorem, CLT)」指從平均數為 $\mu$、變異數為 $\sigma^2$ 的任意母體中,進行隨機抽樣,當樣本數 $n$ 夠大(統計上通常以 $n \ge 30$ 為界)時,其樣本平均數($\bar{X}$)的抽樣分配會趨近於常態分配 $N(\mu, \sigma^2/n)$。 特徵包含: (1) 突破母體限制:無論原母體真實分配為何(如偏態分配、均勻分配等),只要樣本數夠大皆能適用。

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