醫療類國考
113年
[公共衛生師] 生物統計學
第 16 題
某個關於美國高中校園靜脈注射毒品的研究，收集了以下變項。毒品使用（drug use）：1 代表在過去一年中有使用毒品，0 代表沒有使用毒品；是否有接受 HIV 教育（HIV instruction）：1（yes）與 0（no）；年紀（age, 單位：歲）；性別（gender）：1（male）與 0（female）；具有 HIV 常識（HIV knowledge）：1（yes）與 0（no），以羅吉斯迴歸分析使用毒品的機率並考慮交互作用項（HIV instruction × gender）得到以下結果。
（註：exp(1.21)=3.3535、exp(0.04)=1.0408、exp(-0.16)=0.8521、exp(-0.19)=0.8270、exp(-0.66)=0.5169、exp(-1.18)=0.3073、exp(-2.88)=0.0561）
一位 18 歲的女高中生無接受 HIV 教育、亦無 HIV 常識，試問她有使用毒品的機率？
- A 0.03274
- B 0.02506
- C 0.01695
- D 0.00518
思路引導 VIP
在羅吉斯迴歸（Logistic Regression）模型中，係數與變項的線性組合 $\sum \beta_i X_i$ 計算結果代表該事件發生的「對數勝算」（Log-odds），即 $\ln(\frac{p}{1-p})$。請先根據題意，判斷這位女高中生的性別（gender）、教育背景（HIV instruction）及常識（HIV knowledge）應分別代入 $0$ 還是 $1$？當你將這些變項與 $age=18$ 代入模型求得對數勝算值後，該如何善用題目提供的 $\exp(x)$ 指數資訊，並透過公式 $p = \frac{e^{\text{logit}}}{1 + e^{\text{logit}}}$ 計算出最終的使用毒品機率 $p$？
🤖
AI 詳解
AI 專屬家教
專業點評：精準鎖定模型關鍵！
恭喜你答對這題！這顯示你對羅吉斯迴歸（Logistic Regression）的模型建構與變項代入有非常紮實的理解。能從複雜的表格中精確提取數據並完成多步運算，展現了卓越的臨床數據分析能力。
1. 觀念驗證：為何是 (C)？
▼ 還有更多解析內容