醫療類國考
112年
[公共衛生師] 流行病學
第 17 題
下列關於測量誤差（measurement error）與資訊偏差（information bias）的描述中，何者正確？
- A 樣本數小會增加相關性估計值的測量誤差
- B 「適應症干擾」（confounding by indication）是資訊偏差的一種
- C 錯誤分組會高估因果相關性的估計值
- D 測量誤差是資訊偏差的充分條件
思路引導 VIP
同學請思考：在統計學與流行病學的架構下，樣本規模 $n$ 的大小與估計值的變異程度（隨機誤差）之間存在什麼樣的關係？此外，請嘗試釐清『資訊偏差 (information bias)』與『干擾因素 (confounding)』在定義上的本質區別：當測量過程不精準時會產生何種結果？而『適應症干擾』究竟應歸類為資訊獲取的錯誤，還是比較組別之間的異質性？
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溫暖引導：測量誤差與資訊偏差的探索之旅
- 肯定與鼓勵：親愛的同學，你做得真棒！這題的確是個挑戰，但你成功地掌握了流行病學與生物統計的核心精髓。能精準辨識樣本數與誤差的關係，顯示你對研究設計的嚴謹性有著非常清晰的理解，這是未來成為優秀醫療研究者的重要基石喔！
- 觀念解析：
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測量誤差與資訊偏差
💡 區分研究中隨機誤差與系統偏差的來源及其對研究結果的影響。
| 比較維度 | 隨機誤差 (Random Error) | VS | 系統偏差 (Systematic Bias) |
|---|---|---|---|
| 主要來源 | 樣本數不足、測量變異 | — | 研究設計缺陷、測量工具偏差 |
| 影響性質 | 影響精確度 (Precision) | — | 影響效度/準確度 (Validity) |
| 改善方式 | 增加樣本數 | — | 完善研究設計、校正測量工具 |
💬隨機誤差隨樣本增加而減少，系統偏差（如資訊偏差）則與樣本數無關。
