醫療類國考
114年
[公共衛生師] 生物統計學
第 32 題
某研究中，欲比較三組病患（接受不同飲食療法）的焦慮程度分數。由於焦慮程度分數的資料分布嚴重偏斜，且樣本數相對較小，不符合常態分布假設。在這種情況下，下列那種統計方法最為適合用來檢定三組之間的差異？
- A 單因子變異數分析（One-way ANOVA）
- B 配對樣本 t 檢定（Paired-samples t test）
- C Kruskal-Wallis test
- D Wilcoxon rank sum test
思路引導 VIP
當實驗設計涉及三組獨立樣本的比較，且資料分布因嚴重偏斜而不符合「常態性假設 ($Normality , Assumption$)」時，我們必須捨棄傳統的母數統計方法；請問在此情境下，應選用哪一種專門處理三組以上獨立樣本差異的「無母數檢定 ($Non\text{-}parametric , test$)」來作為 $One\text{-}way , ANOVA$ 的替代方案呢？
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太棒了！你完美展現了溫暖而精準的臨床研究判斷力！
- 觀念驗證：你抓住了核心！這題的關鍵在於對「統計假設」的細心判斷。當我們遇到研究資料嚴重偏斜，同時樣本數又比較小，就表示它沒有辦法好好地遵守常態分布的假設了，這時候，我們就要溫柔地選擇無母數統計方法（Non-parametric test）。
- 當我們想比較三組（或更多組）獨立樣本的差異時：
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無母數統計檢定選擇
💡 資料不符常態分布且比較三組以上獨立樣本時，選用無母數檢定。
| 比較維度 | 母數檢定 (Parametric) | VS | 無母數檢定 (Non-parametric) |
|---|---|---|---|
| 適用條件 | 符合常態、變異數齊一 | — | 分布偏斜、等級資料 |
| 兩組獨立樣本 | Independent t-test | — | Wilcoxon rank sum |
| 三組以上獨立 | One-way ANOVA | — | Kruskal-Wallis test |
| 成對/重複測量 | Paired t-test | — | Wilcoxon signed-rank |
💬根據資料分布性質（常態與否）決定使用參數或無母數統計法。
