临沂大学
- *（ ）可以刻画分布形态。
- 质性研究方法主要有（ ）。
- 卡方检验主要应用于（ ）
- E-Studio是实验编程、运行和调试的主界面。
- Spearman等级相关系数用来度量定序变量间的线性相关关系。
- 方差分析在论文中呈现时必须呈现方差分析表。
- 质性研究不重视深度意义的挖掘。
- R平方是一个介于0和1之间的数，越接近0，表示拟合效果越好。
- 独立样本T检验时一定要检验方差是否齐性。
- 做好质性研究的前提是掌握质性研究方法的科学规范。
- 两配对样本t检验观察值的先后顺序一一对应，不能随意更改。
- 测量收入和储蓄、身高和体重等变量间的线性相关关系时可以采用（ ）相关系数。
- Mann-Whitney检验主要用于检验（ ）。
- SPSS软件的编辑窗口能打开的文件类型有（ ）。
- 如果要检验两个配对总体的分布是否相同，采用的非参数检验方法是（ ）。
- *关于相关系数的描述正确的是（ ）。
- *统计学中经典的3 准则，异常值通常为3个（ ）之外的变量。
- （ ）文件格式是SPSS独有的，一般无法通过Word，Excel等其他软件打开。
- *一位老师用气质类型量表对班上的学生进行测验，根据所测结果，将学生分为四种气质类型，他想用一种统计图来表现不同气质类型的分布，合适的形式是（ ）。
- *在因子不相关的前提下，（ ）反映了变量与因子的相关程度。
- Kruskal-Wallis检验主要用于检验（ ）。
- SPSS作图中，下列不属于条形图的有（ ）。
- 方差分析的第一个基本步骤是（ ）。
- *适合于描述各部分在整体中所占比重大小的统计图是（ ）。
- *下列关于非参数检验的描述中，正确的是（ ）。
- 关于利用Sort by对数据排序的描述错误的有（ ）。
- *（ ）是访问和分析Spss变量的唯一标识。
- R×C 表的卡方检验中，P＜0．05 说明（ ）
- 下列（ ）散点图只可以表示一对变量间统计关系。
- *在回归分析中，决定系数等于（ ）。
- 变量的起名规则一般：变量名的字符个数不多于（ ）。
- *用One-Way ANOVA进行大、中、小城市16岁男性青年平均身高的比较，结果给出sig.=0.043，说明（ ）。
- （ ）是因子分析的最终体现。
- SPSS中生成新变量应选择（ ）主窗口菜单。
- 分析计数资料时，最常用的显著性检验方法是（ ）
- 因子分析的概念起源于（ ）初关于智力测验的统计分析。
- *从下列颜色中选出你最喜爱的颜色，可以选择三种：红、橙、黄、绿、蓝、黑、紫。在进行分析时，如果采用多选项二分法设置变量，应该设置的变量数目是（ ）个。
- 层次聚类有Q型聚类和（ ）聚类两种。
- 在交叉列联表分析中，SPSS提供的相关系数的检验方法不包括（ ）。
- 相关关系是指（ ）。
- 关于样本的T检验和非参数检验的说法正确的有（ ）
A:
偏度系数
B:标准差
C:均值标准误差
D:峰度系数
答案:偏度系数###峰度系数
A:
个案研究
B:话语分析
C:深度访谈
D:口述史
答案:深度访谈###话语分析###口述史###个案研究
A:
配合度检验
B:多重列联表检验
C:独立性检验
D:均值检验
答案:配合度检验###多重列联表检验###独立性检验
A:错 B:对
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:错
A:错 B:对
答案:错
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:
Pearson简单相关系数
B:Spearman等级相关系数
C:正相关系数
D:Kendall相关系数
A:
两个配对总体的分布是否相同
B:K个配对总体的分布是否相同
C:K个独立总体的分布是否相同
D:两个独立总体的分布是否相同
A:
*.doc
B:*.st
C:*.xls
D:*.mat
A:
弗里德曼（Friedman）检验
B:Kruskal-Wallis检验
C:Wilcoxon符号秩检验
D:Mann-Whitney检验
A:
当两个变量的相关系数达到1时，说明一个变量决定另一变量的大小
B:两个变量的相关系数值是两个变量共变的比例
C:相关系数的取值在-1.00到+1.00之间，常用小数形式表示
D:仅从相关系数值的大小来看，相关系数值越大，表示相关程度越密切
A:
全距
B:均值
C:方差
D:标准差
A:
flv
B:txt
C:mp4
D:sav
A:
直方图
B:散点图
C:折线图
D:柱状图
A:
相关系数
B:因子的方差贡献
C:因子载荷
D:共同度
A:
K个独立总体的分布是否相同
B:两个独立总体的分布是否相同
C:两个配对总体的分布是否相同
D:K个配对总体的分布是否相同
A:
堆栈条形图
B:差异区域图
C:复合条形图
D:简单条形图
A:
计算检验统计量的观测值和概率P值
B:提出原假设
C:给定显著性水平α，并作出决策
D:选择检验统计量
A:
线形图
B:散点图
C:条形图
D:饼图
A:
非参数检验法可以处理交互作用
B:非参数检验法可以充分利用数据中包含的全部信息
C:非参数检验法不能处理交互作用
D:非参数检验一般要求样本量比较大，计算复杂
A:
排序变量最多一个
B:排序变量可以是多个
C:观测个体所有变量的值都变到新位置
D:排序变量为多个时先按第一个排序，取值相同的再按第二个排，以此类推
A:
个案
B:变量名
C:变量值标签
D:变量名标签
A:
被比较的n 个样本率之间的差异有显著性
B:样本率间差别没有显著性
C:至少某两个样本率是差别有显著性
D:任何两个率之间差别均有显著性
A:
简单散点图
B:三维散点图
C:矩阵散点图
D:重叠散点图
A:
相关系数
B:相关系数的平方根
C:回归系数的平方
D:相关系数的平方
A:
9
B:8
C:6
D:7
A:
按照0.05显著性水平，拒绝H0，说明三种城市的平均身高有差别；
B:三种城市身高没有差别的可能性是0.043
C:三种城市身高有差别的可能性是0.043
D:说明城市不是身高的一个影响因素
A:
碎石图
B:因子载荷
C:因子得分
D:因子数目
A:
分析
B:数据
C:转换
D:编辑
A:
t 检验
B:正态检验
C:秩和检验
D:卡方检验
A:
19世纪
B:21世纪
C:20世纪
D:18世纪
A:
1
B:7
C:10
D:3
A:
o型
B:C型
C:R型
D:M型
A:
列联系数
B:S系数
C:卡方统计检验
D:V系数
A:
变量间的非独立关系
B:变量间不确定性的依存关系
C:变量间的函数关系
D:变量间的因果关系
A:
两种检验都不要求样本服从或者近似服从正态分布
B:T检验要求样本服从或者近似服从正态分布
C:两种检验都要求样本服从或者近似服从正态分布
D:非参数检验要求样本服从或者近似服从正态分布
