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醫療類國考 115年 [物理治療師] 物理治療學概論

第 57 題

對於治療效果使用信賴區間表示,下列敘述何者錯誤?
  • A 相較於統計 p 值,更能提供治療效果的精確度
  • B 信賴區間包含 0,代表統計上不顯著
  • C 信賴區間越寬代表精確度越高
  • D 信賴區間可呈現效應值的大小

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想一想,如果有人預測明天的氣溫可能在「$5^\circ\text{C}$ 到 $35^\circ\text{C}$ 之間」,另一人預測在「$22^\circ\text{C}$ 到 $24^\circ\text{C}$ 之間」,哪一個預測讓你覺得估計得比較「精準」?這種估計範圍(區間)的寬窄,和我們對結果的「精確度」認知有什麼關係呢?

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很好!你能精準辨識出信賴區間(confidence interval, CI)的核心觀念。這道題目考驗實證醫學(evidence-based medicine)中統計推論的基本認知,題型非常經典,重點在於測驗學生是否真正理解統計數據背後的臨床意義,而非死背定義。

信賴區間與估計精確度

當我們評估治療效果時,信賴區間的寬度反映了估計的不確定性。區間越窄,代表估計的精確度(precision)越高;反之,信賴區間越寬,代表估計的離散程度大或樣本數不足,精確度越低。因此選項 (C) 的敘述正好顛倒。

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📝 信賴區間與統計精確度
💡 信賴區間寬度與精確度成反比,並可用於判定統計顯著性。
比較維度 窄信賴區間 (Narrow CI) VS 寬信賴區間 (Wide CI)
精確度 較高 (High) — 較低 (Low)
樣本數 (n) 通常較大 — 通常較小
標準誤 (SE) 較小 — 較大
不確定性 較低,結果較穩定 — 較高,結果波動大
💬信賴區間的寬度取決於樣本數與變異量,愈窄代表對母體參數的估計愈精確。
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P 值 (p-value) 標準誤 (Standard Error) 效應值 (Effect Size) 樣本數估算

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