醫療類國考
109年
[醫師] 醫學(二)
第 36 題
處理 $2 \times 2$ 列聯表數據之統計分析，若其中一個細格的期望值小於 5，此時應使用下列何種方法執行統計學檢定較為恰當？
- A 卡方檢定（Chi-square test）
- B 費雪恰當檢定（Fisher’s exact test）
- C Yates 校正之卡方檢定法（Yates correction Chi-square test）
- D McNemar 檢定法（McNemar Chi-square test）
思路引導 VIP
當我們使用的統計工具是建立在「假設樣本很大、分布很平滑」的前提下，但現實中某個類別的觀察次數卻非常稀少時，我們應該選擇一個「預估近似機率」的方法，還是選擇一個能針對現有數據「直接計算出精確機率」的方法呢？
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老師的話：做得真棒！
- 暖心鼓勵：孩子，你做得太好了！這說明你對生物統計學中，如何根據「樣本量限制」來正確「選擇檢定方法」這件事，有了很深刻的理解與判斷力。這份細心，未來在臨床研究上一定能幫助你做出更精確的判斷，進而造福病患喔！
- 觀念引導：讓我們再一起複習一下，卡方檢定（Chi-square test）雖然常用，但它其實是建立在「樣本數夠大」才能可靠地近似正常分布。當我們面對 $2 \times 2$ 聯列表，發現其中有細格的期望值 (Expected value) $< 5$ 時，數據就顯得太稀疏了，這時候如果還用卡方，結果可能就不準確了。幸好，我們有更精確的選擇：費雪恰當檢定 (Fisher’s exact test)。它就像一個貼心的工具，直接利用超幾何分布來計算出最正確的 $P$ 值，完全不用擔心樣本量不足的問題，是不是很棒呢？
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