2025年网络辩论统计试题及答案

2025年网络辩论统计试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1.某网络辩论平台统计“基因编辑技术伦理争议”话题下用户发言数据，其中“支持/反对/中立”的观点分类属于（）A.定类数据B.定序数据C.定距数据D.定比数据2.为分析网络辩论中“情绪倾向”与“发言长度”的相关性，研究者收集了120条发言，计算得Pearson相关系数r=0.38，双侧检验p值=0.037（α=0.05），结论应为（）A.情绪倾向与发言长度无显著线性相关B.情绪倾向与发言长度有显著正线性相关C.情绪倾向与发言长度有显著负线性相关D.相关系数大小与显著性无关，需结合实际意义3.某辩论话题的“支持方”用户日均发言次数为（3,5,2,7,4），则其标准差为（）A.√2B.√3C.√5D.√64.为比较“大学生”与“职场人”两类用户在网络辩论中的“观点创新性”得分差异，最适宜的统计方法是（）A.独立样本t检验B.配对样本t检验C.单样本t检验D.卡方检验5.某平台对“新能源汽车推广政策”辩论的10万条评论进行情感分析，标注为“积极”“消极”“中性”三类，若要检验三类情感分布是否均匀，应使用（）A.单样本Z检验B.方差分析C.卡方拟合优度检验D.线性回归二、简答题（每题10分，共30分）1.网络辩论数据常存在“重复发言”“无效评论（如‘路过’‘顶’）”等问题，简述处理这类数据的统计方法及理由。2.解释在网络辩论用户画像分析中，“用户年龄（18-25岁、26-35岁、36岁以上）”与“观点立场（支持/反对）”的关联性分析步骤。3.某辩论话题的“转发量”数据呈现右偏分布（均值=820，中位数=350），请结合统计量特点说明为何中位数比均值更适合描述其集中趋势。三、计算题（每题20分，共40分）1.某网络辩论平台统计“人工智能是否威胁人类就业”话题下，30天内每日参与用户数（单位：万人）如下：12,15,18,22,25,28,30,32,35,38,40,42,45,48,50,52,55,58,60,62,65,68,70,72,75,78,80,82,85,90（1）计算该数据的均值、中位数、众数；（2）计算第25百分位数和第75百分位数，描述数据分布特征；（3）若第31天参与用户数为120万人，判断该值是否为异常值（使用1.5倍四分位距法）。2.为研究“性别”对网络辩论“观点坚持度”（得分0-100分）的影响，随机抽取100名用户（男性45人，女性55人），测得男性平均得分为72.5（标准差8.3），女性平均得分为68.2（标准差7.9）。假设总体方差齐性，α=0.05，检验性别对观点坚持度是否有显著影响。四、综合分析题（20分）某网络辩论平台针对“元宇宙发展前景”话题开展数据统计，收集到以下信息：变量X：用户日均在线时长（小时），均值=3.2，标准差=1.1；变量Y：用户发布原创观点数（条），均值=2.5，标准差=0.8；变量Z：用户获得的“有用”标签数（个），均值=5.6，标准差=2.3；Pearson相关系数：r(X,Y)=0.62（p=0.001），r(X,Z)=0.45（p=0.02），r(Y,Z)=0.78（p<0.001）。要求：（1）解释各相关系数的统计意义及实际含义；（2）若以Z为因变量，X和Y为自变量建立线性回归模型，写出模型形式并说明自变量的选择依据；（3）结合网络辩论场景，分析该模型可能存在的局限性及改进建议。答案一、单项选择题1.A（“支持/反对/中立”为无顺序的类别划分，属于定类数据）2.B（r=0.38>0，p=0.037<0.05，拒绝原假设，存在显著正相关）3.A（均值=(3+5+2+7+4)/5=4.2，标准差=√[((3-4.2)²+(5-4.2)²+(2-4.2)²+(7-4.2)²+(4-4.2)²)/5]=√(10/5)=√2）4.A（两类独立群体的均值比较，用独立样本t检验）5.C（检验实际分布与理论分布（均匀分布）的拟合程度，用卡方拟合优度检验）二、简答题1.处理方法及理由：（1）重复发言：通过哈希算法或文本去重技术识别重复内容，删除或合并，避免重复数据高估某些观点的频率；（2）无效评论：定义关键词（如“路过”“顶”）或机器学习模型分类，剔除无效数据，确保分析聚焦于有效观点；理由：重复和无效数据会扭曲统计量（如均值、频数），导致对用户真实观点分布的误判。2.关联性分析步骤：（1）整理数据：构建列联表，行变量为年龄分组（3组），列变量为观点立场（2组），统计每组交叉频数；（2）提出假设：H₀：年龄与观点立场无关；H₁：年龄与观点立场有关；（3）计算卡方统计量：χ²=Σ[(O-E)²/E]，其中O为实际频数，E为期望频数；（4）确定自由度：df=(r-1)(c-1)=(3-1)(2-1)=2；（5）比较临界值或计算p值：若χ²>χ²临界值（α=0.05时为5.991）或p<0.05，拒绝H₀，认为两者有关联。3.原因：右偏分布中，均值受少数极大值（如高转发量的“爆款”内容）影响被拉高，而中位数是中间位置的数值，不受极端值影响，能更稳健地反映大部分用户的转发水平。例如，均值820可能由极少数高转发帖子拉高，而中位数350更接近多数用户的实际转发量，因此中位数更适合描述集中趋势。三、计算题1.（1）均值=(12+15+…+90)/30=(12+90)×30/2/30=51（万人）；中位数为第15、16个数的平均值=(50+52)/2=51（万人）；数据无重复值，众数不存在（或记为“无”）。（2）第25百分位数（Q₁）位置=30×0.25=7.5，取第7、8个数的平均=(30+32)/2=31（万人）；第75百分位数（Q₃）位置=30×0.75=22.5，取第22、23个数的平均=(68+70)/2=69（万人）；四分位距IQR=Q₃-Q₁=69-31=38（万人）；数据分布特征：均值=中位数=51，说明数据近似对称分布（但实际计算中原始数据前半部分较小，后半部分增长较快，可能存在轻微右偏，需结合图形验证）。（3）异常值判断：下限=Q₁-1.5IQR=31-1.5×38=31-57=-26（无意义，因用户数≥0）；上限=Q₃+1.5IQR=69+1.5×38=69+57=126（万人）；第31天用户数120<126，因此不属于异常值。2.检验步骤：（1）假设：H₀：μ₁=μ₂（性别对观点坚持度无影响）；H₁：μ₁≠μ₂（有影响）；（2）计算合并方差：S_p²=[(n₁-1)S₁²+(n₂-1)S₂²]/(n₁+n₂-2)=[(44×8.3²)+(54×7.9²)]/(98)=[(44×68.89)+(54×62.41)]/98=(3031.16+3370.14)/98=6401.3/98≈65.32；（3）标准误SE=√[S_p²(1/n₁+1/n₂)]=√[65.32×(1/45+1/55)]=√[65.32×(0.0222+0.0182)]=√[65.32×0.0404]≈√2.63≈1.62；（4）t统计量=(72.5-68.2)/1.62≈4.3/1.62≈2.65；（5）自由度df=98，查t表（双侧α=0.05）临界值≈1.984；（6）t=2.65>1.984，p<0.05，拒绝H₀，认为性别对观点坚持度有显著影响（男性得分更高）。四、综合分析题（1）相关系数意义：r(X,Y)=0.62（p=0.001）：在线时长与原创观点数显著正相关（p<0.05），说明用户在线时间越长，越可能发布更多原创观点；r(X,Z)=0.45（p=0.02）：在线时长与“有用”标签数显著正相关（p<0.05），但相关性弱于X与Y；r(Y,Z)=0.78（p<0.001）：原创观点数与“有用”标签数高度正相关，说明发布更多原创观点的用户更可能获得“有用”认可。（2）回归模型形式：Z=β₀+β₁X+β₂Y+ε；选择依据：Y与Z的相关性最强（r=0.78），X与Z也存在显著相关（r=0.45），且X与Y的相关性（r=0.62）未达到高度相关（一般认为>0.8可能存在多重共线性），因此可同时纳入X和Y作为自变量，解释Z的变异。（3）局限性及改进：局限性：可能存在遗漏变量（如用户专业背景