2025年大学《生物统计学》专业题库- 统计学在行为学研究中的应用

2025年大学《生物统计学》专业题库——统计学在行为学研究中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.在行为学研究中，研究者希望了解某药物对老鼠探索新环境能力的影响，随机选取30只老鼠，平均分成两组，一组给予药物，一组给予安慰剂，一周后通过测量老鼠在陌生环境中的探索距离来评估药物效果。这种研究设计属于？A.相关研究B.准实验研究C.纵向研究D.实验研究2.一位研究者想考察学习动机（高、低）和教学方法（传统、创新）对考试成绩的影响，这种研究涉及的两个自变量是？A.量化的连续变量B.类别的名义变量C.既是连续也是名义变量D.无法确定其类型3.当研究者想要比较三个不同情绪条件（开心、悲伤、愤怒）下被试的反应时间均值时，最适合使用的统计方法可能是？A.独立样本t检验B.配对样本t检验C.单因素方差分析D.相关分析4.在进行相关性分析时，如果两个变量的相关系数为-0.8，这表明？A.两个变量之间存在非常强的正相关关系B.两个变量之间存在非常强的负相关关系C.两个变量之间不存在任何关系D.一个变量的增加必然导致另一个变量的减少5.假设一个研究者收集了100名大学生每周体育锻炼小时数和其自我报告的幸福感得分，并发现两者之间存在正相关。如果研究者想检验这种相关性是否具有统计学意义，应该进行哪种检验？A.方差分析B.t检验C.卡方检验D.相关性检验（如皮尔逊相关）6.在解释方差分析的结果时，如果发现某个自变量主效应显著，这意味着？A.该自变量的不同水平之间存在统计学上的均值差异B.该自变量与因变量之间存在正相关关系C.该自变量对因变量的影响被其他变量完全掩盖D.该自变量在研究中的效应量很小7.报告独立样本t检验的结果时，除了t值和p值外，通常还需要报告？A.方差齐性检验的结果B.相关性系数C.回归方程D.样本量8.一项研究想要预测学生的期末考试总分（因变量），考虑使用学习时间（自变量1）和睡眠质量（自变量2）作为预测因子。这种研究最适合使用哪种统计方法？A.单因素方差分析B.相关分析C.简单线性回归D.多元线性回归9.在进行回归分析时，R方值（决定系数）为0.65，这表示？A.自变量解释了因变量变异的65%B.自变量解释了因变量变异的35%C.回归模型完全无效D.R方值无法解释模型的有效性10.如果研究者收集的数据包含分类变量（如性别：男/女）和连续变量（如血压水平），并且想了解不同性别组的血压水平是否存在差异，应该考虑使用哪种统计方法？A.独立样本t检验B.配对样本t检验C.单因素方差分析D.卡方检验二、填空题1.统计推断的目的是利用______样本的信息来推断______总体的特征。2.假设检验中，研究者提出的假设被称为______假设，而用来检验该假设的假设被称为______假设。3.当数据不符合参数检验的假设条件（如正态性）时，可以考虑使用______或______等非参数检验方法。4.在方差分析中，______是指误差变异，而______是指系统变异。5.相关系数的取值范围在______到______之间。6.回归分析中，用来衡量模型拟合优度的指标是______。7.在实验设计中，通过操纵______并观察其对______的影响，来探究变量间的关系。8.抽样误差是指由于______而产生的样本统计量与总体参数之间的差异。9.当研究问题涉及分类变量之间的关联性时，可以使用______检验。10.在进行数据分析前，需要对数据进行______和______，以确保数据的质量和适用性。三、简答题1.简述假设检验的基本步骤。2.解释什么是实验设计中的控制变量，并说明其在行为学研究中的重要性。3.比较相关分析和回归分析的主要区别。四、计算题1.某研究者随机抽取了15名大学生，测量了他们在一次认知任务前的咖啡因摄入量（mg）和任务完成时间（秒）。数据如下：咖啡因摄入量：0,100,150,200,250,0,100,150,200,250,0,100,150,200,250任务完成时间：450,430,410,390,370,460,440,420,400,380,470,450,430,410,390请问：咖啡因摄入量与任务完成时间之间是否存在显著的负相关关系？请说明你的检验方法和结论（假设数据近似符合正态分布）。2.某研究者想要比较三种不同的情绪诱导方法（方法A：观看悲伤电影，方法B：回忆悲伤经历，方法C：聆听悲伤音乐）对被试悲伤程度评分的影响。随机选取60名被试，平均分配到三组，经过处理后进行悲伤程度评分（分数越高代表悲伤程度越高）。假设数据经检验满足方差分析的要求，F(2,57)=5.21,p<0.05。请解释该结果的意义，并说明如果想要进一步了解哪两种方法之间存在显著差异，可以采用哪种事后检验方法（无需进行具体计算）。五、分析题一项研究旨在探讨不同睡眠时长（分组：睡眠不足组、睡眠充足组）对大学生压力感知水平（使用压力量表得分衡量）的影响。研究者随机抽取了40名大学生，分为两组，睡眠不足组被试平均睡眠时长为5小时/天，睡眠充足组为8小时/天，一周后使用同一压力量表对两组被试进行测量，得分如下（数据已合并，未分组提供）：总得分：72,68,75,70,65,78,82,76,74,69,80,77,71,66,73,69,67,74,68,75,77,73,71,69,72,76,74,68,70,73,66,75,78,80,77,72,69,68,71,73研究者使用独立样本t检验分析数据，发现t(39)=2.35,p=0.025。请根据这些信息，撰写一个简短的研究结果报告段落，说明睡眠时长对压力感知的影响，并讨论研究结果的实际意义和可能的局限性。---试卷答案一、选择题1.D2.B3.C4.B5.D6.A7.A8.D9.A10.C二、填空题1.代表；所属2.零；备择3.曼-惠特尼U检验；威尔科克森秩和检验4.误差项均方；效应项均方（或组间均方）5.-1；+16.R方（或决定系数）7.自变量；因变量8.抽样9.卡方10.清理；检查三、简答题1.假设检验的基本步骤包括：提出零假设和备择假设；选择合适的统计检验方法并确定显著性水平（α）；计算检验统计量；根据检验统计量或p值做出统计决策（拒绝或未拒绝零假设）；根据统计决策结合专业知识得出研究结论。2.控制变量是指在研究中除了研究者想要研究的自变量之外，其他可能影响因变量的变量。控制变量的重要性在于通过保持其恒定或对其进行统计控制，可以排除其他因素的干扰，从而更准确地评估自变量对因变量的影响，提高研究的内部效度。3.相关分析主要用于描述和衡量两个变量之间线性关系的方向和强度，不涉及因果推断。回归分析则用于建立自变量和因变量之间的预测模型，可以用来预测因变量的值，并探讨自变量对因变量的影响程度和方向，可以进行因果推断（在满足一定条件下）。四、计算题1.解析思路：首先判断数据是否满足正态分布假设（此处假设已满足）。然后计算咖啡因摄入量和任务完成时间的均值、标准差以及相关系数。最后，使用相关系数进行t检验，比较观察到的相关系数是否显著不同于0。如果p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝零假设，认为存在显著相关关系。根据题目给定的数据计算得到皮尔逊相关系数r≈-0.874，t检验的p值小于0.01。结论：存在显著的负相关关系，即咖啡因摄入量越高，任务完成时间越短。2.解析思路：首先解释F检验的结果，说明总体上三种情绪诱导方法在悲伤程度评分上存在显著差异（p<0.05）。然后说明由于存在三个水平，需要进行事后检验来确定具体哪些组之间存在显著差异。常见的事后检验方法包括TukeyHSD检验、Bonferroni校正、Scheffé检验等，选择哪种方法取决于研究目的和假设。例如，可以选择TukeyHSD检验来比较所有组对之间的两两差异。五、分析题该研究结果表明，在统计学上，睡眠不足组（平均睡眠5小时/天）的大学生压力感知水平（平均得分72.5分）显著高于睡眠充足组（平均睡眠8小时/天）的大学生（平均得分73.5分