2025年护士执业资格考试题库：护理科研方法与实践统计分析试题

2025年护士执业资格考试题库：护理科研方法与实践统计分析试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.下列关于统计学的描述，错误的是（）A.统计学是研究数据的科学B.统计学的主要任务是描述和解释数据C.统计学不涉及数据的收集和分析D.统计学可以用于预测未来2.在统计学中，将变量分为离散型变量和连续型变量，下列说法错误的是（）A.离散型变量只能取有限个值B.连续型变量可以取无限个值C.离散型变量可以用表格或条形图进行描述D.连续型变量可以用直方图进行描述3.下列关于概率的描述，错误的是（）A.概率是描述随机事件发生可能性的度量B.概率值介于0和1之间C.概率的计算方法有频率计算法和主观判断法D.概率与事件的必然性有关4.在描述一组数据的集中趋势时，以下哪个指标最能代表数据的平均水平（）A.算数平均值B.中位数C.众数D.极差5.下列关于方差和标准差的描述，错误的是（）A.方差是描述一组数据离散程度的指标B.标准差是方差的平方根C.方差和标准差越大，数据的离散程度越大D.方差和标准差越小，数据的离散程度越小6.在进行统计分析时，以下哪种方法可以用来判断两个样本是否具有相同的方差（）A.方差分析B.t检验C.z检验D.卡方检验7.在进行假设检验时，以下哪种类型的问题称为单尾检验（）A.无效应问题B.比较效应问题C.方向性效应问题D.非方向性效应问题8.下列关于相关系数的描述，错误的是（）A.相关系数描述两个变量之间的线性关系B.相关系数值介于-1和1之间C.相关系数绝对值越大，线性关系越强D.相关系数表示变量之间的因果关系9.下列关于回归分析的描述，错误的是（）A.回归分析用于研究变量之间的关系B.回归分析可以预测一个变量值C.回归分析可以用于控制其他变量的影响D.回归分析不能用于描述数据集中趋势10.下列关于信度和效度的描述，错误的是（）A.信度是描述测量结果一致性的指标B.效度是描述测量结果准确性的指标C.高信度意味着低效度D.高效度意味着高信度二、判断题1.统计学是研究数据的科学，主要任务是描述和解释数据。（）2.离散型变量和连续型变量都可以用直方图进行描述。（）3.概率值介于0和1之间，表示事件发生的可能性。（）4.算数平均值是描述一组数据集中趋势的最佳指标。（）5.方差和标准差都是描述一组数据离散程度的指标，且标准差是方差的平方根。（）6.在进行假设检验时，单尾检验和双尾检验的区别在于假设检验的方向。（）7.相关系数描述两个变量之间的线性关系，值介于-1和1之间。（）8.回归分析可以预测一个变量值，但不能用于描述数据集中趋势。（）9.信度是描述测量结果一致性的指标，效度是描述测量结果准确性的指标。（）10.在进行统计分析时，信度和效度都是重要的评价指标，高信度意味着低效度。（）四、简答题要求：请简述假设检验的基本步骤，并解释每个步骤的作用。五、论述题要求：论述线性回归分析中，多重共线性对模型的影响及其解决方法。六、计算题要求：已知某医院对50名患者的康复效果进行了评估，其中患者满意度评分为正态分布，平均分为85分，标准差为10分。请计算：（1）患者满意度评分在70分以下的概率；（2）患者满意度评分在95%置信区间内的范围。本次试卷答案如下：一、选择题1.C.统计学不涉及数据的收集和分析解析：统计学是研究数据的科学，其任务包括数据的收集、整理、分析和解释。2.C.离散型变量可以用表格或条形图进行描述解析：离散型变量只能取有限个值，通常用表格或条形图来展示其分布情况。3.C.概率的计算方法有频率计算法和主观判断法解析：概率的计算可以通过频率计算法（基于历史数据）或主观判断法（基于专家意见）进行。4.A.算数平均值解析：算数平均值能够代表数据的平均水平，因为它考虑了所有数据点的贡献。5.C.方差和标准差越大，数据的离散程度越大解析：方差和标准差都是衡量数据离散程度的指标，值越大，说明数据点分布得越分散。6.A.方差分析解析：方差分析（ANOVA）用于比较两个或多个样本的方差，以判断它们是否具有相同的方差。7.C.方向性效应问题解析：方向性效应问题指的是在假设检验中，我们关心的是效应的方向，即一个变量是否对另一个变量有增加或减少的影响。8.D.相关系数表示变量之间的因果关系解析：相关系数仅表示变量之间的线性关系强度，但不表示因果关系。9.D.回归分析不能用于描述数据集中趋势解析：回归分析可以用来描述数据集中趋势，特别是通过回归方程中的截距和斜率。10.C.高信度意味着低效度解析：高信度意味着测量结果的一致性，而高效度意味着测量结果的准确性。两者并不互斥，可以同时存在。二、判断题1.×解析：统计学不仅描述和解释数据，还包括数据的收集和分析。2.×解析：离散型变量和连续型变量描述方法不同，连续型变量通常用直方图或密度曲线。3.√解析：概率值确实介于0和1之间，表示事件发生的可能性。4.×解析：算数平均值是描述数据集中趋势的常用指标，但不一定是最佳指标，中位数和众数也有其适用场景。5.√解析：方差和标准差都是描述数据离散程度的指标，且标准差是方差的平方根。6.√解析：单尾检验关注特定方向的效应，而双尾检验关注任何方向的效应。7.√解析：相关系数的绝对值越大，表示两个变量之间的线性关系越强。8.×解析：回归分析可以用来描述数据集中趋势，特别是通过回归方程中的截距和斜率。9.√解析：信度是描述测量结果一致性的指标，效度是描述测量结果准确性的指标。10.×解析：高信度和高效度可以同时存在，高信度并不意味着低效度。四、简答题假设检验的基本步骤及其作用：1.提出零假设（H0）和备择假设（H1）：零假设通常表示没有效应或没有差异，而备择假设表示存在效应或差异。2.选择合适的检验统计量：根据研究设计和数据类型选择合适的统计量，如t统计量、z统计量等。3.确定显著性水平（α）：通常取0.05或0.01，表示拒绝零假设的概率。4.计算检验统计量的值：根据样本数据计算检验统计量的值。5.比较检验统计量的值与临界值：将计算出的检验统计量的值与临界值进行比较，以判断是否拒绝零假设。6.做出结论：根据比较结果，决定是否拒绝零假设，并解释其含义。五、论述题线性回归分析中，多重共线性对模型的影响及其解决方法：多重共线性指的是自变量之间存在高度相关性，这可能导致以下问题：1.影响参数估计的准确性：多重共线性会导致参数估计不稳定，标准误增大，影响模型的可靠性。2.使模型难以解释：由于自变量之间高度相关，难以确定哪个自变量对因变量的影响最大。解决多重共线性的方法：1.使用方差膨胀因子（VIF）：VIF大于10或20通常表示存在多重共线性，可以剔除VIF较高的自变量。2.使用逐步回归分析：通过逐步剔除VIF较高的自变量，保留对因变量影响最大的自变量。3.使用主成分分析（PCA）：将多个自变量转换为少数几个主成分，减少共线性。4.增加样本量：样本量越大，多重共线性对参数估计的影响越小。六、计算题（1）患者满意度评分在70分以下的概率：使用标准正态分布表，首先计算z分数：z=(70-85)/10=-1.5查表得到z分数为-1.5对应的累积概率为0.0668，因此患者满意度评分在70分以下的概率为0.0668。（2）患者满意度评分在95%置信区间内的范围：计算标准