110年:醫學二(2)
為檢定機器人輔助式（ robot-assisted ）手術與傳統手術於術後發生併發症之關聯，收集 10 位接受機器人輔助式手術及 12位進行傳統手術病人的資料，兩種手術發生術後併發症人數分別為 1 、 2 人。應該採用下列何者統計方法分析最恰當？
A簡單線性迴歸（ Simple linear regression ）
B對數等級檢定（ Log rank test ）
C卡方檢定（ Chi-square test ）
D費雪精確檢定（ Fisher exact test ）
詳細解析
本題觀念：
本題考查的核心觀念是類別變項（Categorical variables）的統計檢定選擇，特別是當樣本數較小或期望值（Expected count）過低時，應如何選擇適當的檢定方法來比較兩組獨立樣本的比例差異。
選項分析
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A. 簡單線性迴歸（Simple linear regression）：
- 錯誤。線性迴歸主要用於分析連續型（Continuous）依變項與自變項之間的線性關係。本題的結果變項是「有無發生併發症」，屬於二元類別變項（Binary/Categorical），不符合線性迴歸的基本假設。
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B. 對數等級檢定（Log rank test）：
- 錯誤。Log rank test 用於存活分析（Survival analysis），比較兩組或多組的存活曲線（Time-to-event data）。本題僅提供了發生併發症的「人數」，並沒有提供「發生時間」的資料，因此無法繪製存活曲線或計算 Hazard ratio。
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C. 卡方檢定（Chi-square test）：
- 不恰當。卡方檢定（Pearson's Chi-square test）是用於檢定列聯表（Contingency table）獨立性的常
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