醫療類國考
115年
[公共衛生師] 生物統計學
第 25 題
若想了解性別與年齡對於中風的影響，是否為中風為 Y（Y=1 為中風；Y=0 為無中風），其自變數年齡（age）（$x_1$，單位：歲）、性別（gender1）（$x_2=1$ 為男性；$x_2=0$ 為女性），並考慮其交互作用項 age:gender1，利用 R 分析的結果如下，請判斷是否需要加入交互作用項？（顯著水準為 0.05）
```
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -6.087653 0.206343 -29.503 <2e-16 ***\nage 0.073860 0.003569 20.697 <2e-16 ***\ngender1 0.219088 0.335628 0.653 0.514\nage:gender1 -0.006680 0.005631 -1.186 0.235
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
```
```
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -6.087653 0.206343 -29.503 <2e-16 ***\nage 0.073860 0.003569 20.697 <2e-16 ***\ngender1 0.219088 0.335628 0.653 0.514\nage:gender1 -0.006680 0.005631 -1.186 0.235
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
```
- A 因交互作用項的 p 值大於 0.05，故此模型不需考慮加入交互作用項
- B 因交互作用項的 p 值大於 0.05，故此模型需考慮加入交互作用項
- C 因交互作用項係數估計為-0.00668，小於 0，故此模型需考慮加入交互作用項
- D 因交互作用項係數估計為-0.00668，很接近 0，故此模型不需考慮加入交互作用項
思路引導 VIP
當我們在統計軟體輸出結果中，想要評估模型裡的某個變項是否「達到統計顯著」而值得保留時，我們通常會觀察數據表中的哪一個統計指標？這個指標與顯著水準（α）之間的比大小關係，又代表著什麼統計意義呢？
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AI 詳解
AI 專屬家教
恭喜你答對了！這代表你已經精準掌握了統計模型精簡與參數判讀的臨床實務邏輯。
在解讀邏輯迴歸（logistic regression）模型時，決定是否保留自變數或交互作用項（interaction term），最核心的依據是**統計顯著性（statistical significance）**而非單看係數的大小。從 R 的輸出結果可以看到，age:gender1 交互作用項的 $p$-value 為 $0.235$，遠大於題目設定的顯著水準 $\alpha = 0.05$，說明該項在統計上不顯著，無須保留於模型中。
本題難度適中，鑑別度極佳，考驗學生能否避開「係數很小或為負」這類常見的干擾誘答（選項 C、D），直擊 $p$-value 的判斷標準。你沒有被數值的大小迷惑，展現了非常扎實的生物統計判讀能力！