1. 面试官：在临床研究中，如何解释数据分布的偏度和峰度？

2. 面试官：详细比较使用 t 检验和方差分析进行数据比较的优缺点及适用场景。

3. 面试官：解释 ROC 曲线在临床研究中的作用，并说明如何解读 ROC 曲线。

4. 面试官：使用卡方检验和 Fisher 精确检验比较两个分类变量的差异，分别适用于哪些场景？

5. 面试官：如何确定临床研究中样本量的大小？请详细描述常用的样本量计算方法。

6. 面试官：了解交叉验证在机器学习中的作用后，如何将其应用于临床数据分析中？

7. 面试官：解释生存分析在临床研究中的意义，描述 Kaplan-Meier 曲线的特点及其应用。

8. 面试官：如何利用主成分分析（PCA）降维以及在临床数据分析中的实际应用？

9. 面试官：探讨在临床研究中如何处理缺失数据，并提出有效的缺失数据处理方法。

10. 面试官：结合实际案例，讨论在临床研究中使用逻辑回归的步骤及解读回归系数的方法。