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题目

假定酒后驾车的司机有较高的交通事故发生率,如果开展一项病例对照研究来检验此假设,合适的对照为A. 没有酒后驾车的司机B. 酒后驾车的司机C. 未出事故的司机D. 酒后驾车但未出事故的司机E. 没有酒后驾车且未出事故的司机

假定酒后驾车的司机有较高的交通事故发生率,如果开展一项病例对照研究来检验此假设,合适的对照为
  • A. 没有酒后驾车的司机
  • B. 酒后驾车的司机
  • C. 未出事故的司机
  • D. 酒后驾车但未出事故的司机
  • E. 没有酒后驾车且未出事故的司机

题目解答

答案

C

解析

病例对照研究的核心是比较病例组(患病者)与对照组(未患病者)中某种暴露因素的分布差异。本题中,研究假设是“酒后驾车增加交通事故风险”,因此:

  • 病例组应为发生交通事故的司机;
  • 对照组应为未发生交通事故的司机(即选项C)。

关键点:对照组需与病例组在是否患病(是否发生事故)上形成对比,而两组的其他特征(如年龄、驾驶经验等)应尽可能一致,以减少混杂因素的影响。

选项分析

A. 没有酒后驾车的司机

若对照组为“未酒驾司机”,则无法有效比较酒驾与事故的关系。例如,未酒驾司机可能因其他原因(如疲劳驾驶)未发生事故,导致结果偏差。

B. 酒后驾车的司机

若对照组为“酒驾但未出事故的司机”,则两组均存在酒驾行为,无法直接验证酒驾是否导致事故,且可能忽略其他潜在风险因素。

C. 未出事故的司机

正确选项。病例组(事故司机)与对照组(未事故司机)在是否发生事故上形成对比,通过比较两组中酒驾的比例,可直接检验酒驾与事故的关联。

D. 酒后驾车但未出事故的司机

与选项B类似,两组均涉及酒驾,无法有效控制其他变量(如路况、驾驶习惯等)。

E. 没有酒后驾车且未出事故的司机

对照组同时排除酒驾和事故,样本代表性不足,可能引入选择偏倚。

相关问题

  • 下列哪项属于常见的池化方式。() A. 反向传播B. 方差池化C. 协方差池化D. 最大池化

  • 下列说法不正确的是() A. 协方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和B. 协方差和方差的计算完全一致C. 协方差描述了两个变量之间的相关程度D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 决策树算法常用的划分准则包括: A. 信息增益B. 基尼指数C. 误差平方和D. 均方差

  • 区群谬误是用个体调查(分析)单位做资料收集与分析,却用集群乃至总体调查(分析)单位做结论。()A. 正确B. 错误

  • 关于样本中某一变量的综合描述叫( )A. 统计值B. 平均值C. 估计值D. 参数值

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  • 下列哪项属于常见的池化方式。() A. 反向传播B. 最大池化C. 方差池化D. 协方差池化

  • 皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。() A. 正确B. 错误

  • 1. 名词解释 假设检验 (请在答题纸上手写并拍照上传)

  • 假定用于分析的数据包含属性age.数据元组[1]中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:A. 18.3B. 22。6C. 26。8D. 27。9

  • 下列关于回归分析的描述不正确的是() A. 回归分析研究单个变量的变化情况B. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型C. 回归分析研究不同变量之间存在的关系D. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型

  • 聚类分析的常见应用领域不包括( )数据分析图像处理客户分割发现关联购买行为

  • 下列关于回归分析的描述不正确的是() A. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型B. 回归分析研究不同变量之间存在的关系()C. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型D. 回归分析研究单个变量的变化情况

  • 下列说法正确的是() A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差衡量了多个变量的分布C. 协方差和方差的计算方式完全一致D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果,下面对这一视角描述正确的 A. 每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合B. 每个簇类的质心累加起来最小C. 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大D. 每个簇类的方差累加起来最小

  • 48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。() A. 错误B. 正确

  • 5.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。()

  • 下列哪项属于常见的池化方式。() A. 协方差池化B. 方差池化C. 反向传播D. 最大池化

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