2026年心理统计试题及答案

2026年心理统计试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在一项关于大学生焦虑水平的研究中，研究者使用Likert5点量表收集数据，量表得分范围为1～5。若将原始数据视为等距数据，下列描述正确的是A.可直接计算皮尔逊相关系数B.只能计算斯皮尔曼等级相关C.需先进行正态化转换才能计算均值D.必须采用非参数检验答案：A解析：Likert量表在心理统计实践中常被近似视为等距数据，尤其当条目数≥5且分布近似对称时，皮尔逊相关具有稳健性。B选项过于保守；C选项并非必须；D选项与题意无关。2.某实验采用2×3×2混合设计，其中被试间因素为A（2水平），被试内因素为B（3水平）与C（2水平）。若总样本量为120，则每个被试内条件的平均观测次数为A.1B.2C.3D.6答案：A解析：被试内因素共3×2=6个水平组合，120名被试每人均接受全部6次测量，故每个条件平均观测次数=120×1/120=1。3.在多元回归中，若自变量X₁与X₂的方差膨胀因子（VIF）分别为8.5与9.2，则A.模型必存在完全共线性B.应首先考虑剔除VIF最大者C.可接受，无需处理D.需结合容忍度进一步判断答案：D解析：VIF>10常作为严重共线经验阈值，8.5与9.2处于“警戒区”。应结合容忍度（1/VIF）及理论考量，而非武断剔除。4.对一列呈明显负偏态的反应时数据取自然对数后，其偏度值A.绝对值一定减小B.一定变为正偏态C.可能更接近零D.不变答案：C解析：对数变换可压缩高端极端值，对负偏态数据而言，可使分布更对称，但非绝对规律，故“可能更接近零”最严谨。5.在结构方程模型中，若某潜变量的平均方差抽取量（AVE）为0.52，组合信度（CR）为0.81，则A.收敛效度不足B.信度不足C.二者均达标D.需补充Cronbachα答案：C解析：AVE>0.5且CR>0.7为常用阈值，表明潜变量内部一致性及收敛效度良好。6.当样本量固定时，提高统计检验力（power）的最有效策略是A.增大α水平B.减小效应量C.增加测量误差D.采用双尾检验答案：A解析：在样本量、效应量、误差固定时，提高α可直接减少Ⅱ型错误概率，即提高power，但会增大Ⅰ型错误风险。7.对同一组被试前后两次施测同一量表，若得到r=0.85，间隔两周，则A.信度系数即为0.85B.需使用重测信度公式校正C.可直接报告为稳定性系数D.需计算Cohen’sd答案：C解析：两周间隔的皮尔逊r即为重测信度（稳定性系数），无需额外校正。8.在贝叶斯因子分析中，BF₁₀=15表示A.原假设为真的概率是备择假设的15倍B.数据在备择假设下出现的可能性是原假设的15倍C.原假设为真的后验概率为15/16D.需先验概率才能解释答案：B解析：BF₁₀=P(D|H₁)/P(D|H₀)，即数据支持H₁的相对证据强度。9.若某研究的η²=0.08，则其对应的f值为A.0.08B.√(0.08)C.√(0.08/(1-0.08))D.0.08/(1-0.08)答案：C解析：f²=η²/(1-η²)，故f=√[η²/(1-η²)]。10.对分类变量进行卡方拟合优度检验时，若期望频数小于5的单元格比例为15%，应A.直接报告结果B.合并相邻类别C.使用蒙特卡洛模拟D.改用Fisher精确检验答案：C解析：SPSS等软件推荐当期望频数<5的单元格>20%时采用蒙特卡洛模拟；15%处于灰色地带，蒙特卡洛可稳健控制Ⅰ型错误。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.下列哪些方法可用于检验中介效应的稳健性A.Bootstrap置信区间B.蒙特卡洛置信区间C.贝叶斯中介模型D.结构方程模型的偏差校正置信区间E.用中位数分割自变量后做ANOVA答案：ABCD解析：中位数分割会损失信息并引入虚假交互，E错误。12.关于多层线性模型（HLM），正确的是A.可处理被试嵌套于班级的设计B.随机斜率模型需足够高层样本量C.组内相关系数ICC>0.1即必须采用多层D.可用RestrictedML估计方差成分E.固定效应估计需满足Level1残差正态答案：ABD解析：ICC>0.1为经验阈值，非绝对；Level1残差正态假设针对随机部分，固定效应估计在大样本下稳健。13.下列哪些情况可能导致伪相关A.极端组比较设计B.两个变量均与第三变量因果相关C.非线性关系下计算线性rD.样本中存在隐藏的多模态分布E.使用Spearman相关而非Pearson答案：ABCD解析：Spearman相关只是单调性度量，不会“导致”伪相关。14.在探索性因素分析（EFA）中，判断因子数目的合理指标包括A.平行分析B.特征值>1准则C.最小平均偏相关（MAP）D.残差相关矩阵RMSR<0.08E.因子解释总方差>50%答案：ABC解析：RMSR与解释方差属于模型拟合与简约性指标，非决定因子数目的首要标准。15.若某随机对照试验的Cohen’sd=0.40，95%CI[0.02,0.78]，则A.效应量属于中小B.置信区间含零，结果不显著C.可结合临床显著性阈值判断D.需报告试验条件基线差异E.可计算失安全系数评估发表偏倚答案：ACDE解析：置信区间不含零（下限0.02），B错误。三、计算与作答题（共65分）16.（10分）研究者欲检验正念训练是否降低职场倦怠，随机分配60名职工到训练组（n=30）与等待组（n=30）。训练前与训练后四周分别测量MBI-GS总分。数据如下：训练组：前测M=4.2，SD=0.8；后测M=3.5，SD=0.7；前后差值r=0.65等待组：前测M=4.1，SD=0.9；后测M=4.0，SD=0.8；前后差值r=0.60请计算训练组与等待组的差值差异效应量（Δd），并给出95%置信区间。答案：训练组差值均值D₁=4.2-3.5=0.7，SD₁=√(0.8²+0.7²-2×0.65×0.8×0.7)=0.58等待组差值均值D₂=4.1-4.0=0.1，SD₂=√(0.9²+0.8²-2×0.60×0.9×0.8)=0.66合并标准误：SE=√[(0.58²/30)+(0.66²/30)]=0.16Δd=(D₁-D₂)/√[(SD₁²+SD₂²)/2]=0.6/0.62=0.9795%CI：0.97±1.96×0.16=[0.66,1.28]解析：采用重复测量设计效应量公式，校正前后相关，结果提示正念训练具有大效应量。17.（12分）某问卷共12条目，采用6点计分，样本量n=300，Cronbachα=0.85。现欲将其缩短至8条目，保留条目与删除条目后的α如下表：|保留条目|删除后α||----------|---------||1|0.83||2|0.84||3|0.82||4|0.85||5|0.79||6|0.86||7|0.84||8|0.80|请用Feldt公式检验缩短版（保留条目1,3,5,7,8）的α是否显著下降，并给出决策。答案：原α₁=0.85，k₁=12；新α₂=0.81，k₂=5FeldtF=(1-α₂)/(1-α₁)×(k₁/(k₁-1))/(k₂/(k₂-1))=0.19/0.15×1.09=1.38df₁=k₁-1=11，df₂=k₂-1=4查F临界值F₀.₀₅(11,4)=5.671.38<5.67，p>0.05，差异不显著，可接受缩短版。解析：Feldt检验适用于平行测验假设下α差异检验，结果支持简版信度未显著降低。18.（13分）研究者建立如下结构方程模型：潜变量“工作资源”由3指标测量，潜变量“投入”由3指标测量，“资源”预测“投入”，并控制性别（男=0，女=1）。样本n=250，MLR估计结果：资源→投入：β=0.42，SE=0.10，p<0.001性别→投入：β=-0.15，SE=0.07，p=0.03资源AVE=0.54，投入AVE=0.60；CFI=0.96，TLI=0.95，RMSEA=0.05，SRMR=0.04（1）写出投入R²的计算过程；（2）检验资源与投入之间的效应量是否达到大效应（f²≥0.35）；（3）评价模型整体拟合。答案：（1）R²=1-(残差方差)=1-0.75=0.25（2）f²=R²/(1-R²)=0.25/0.75=0.33<0.35，未达大效应（3）CFI、TLI>0.95，RMSEA<0.06，SRMR<0.08，拟合优秀。解析：AVE>0.5表明收敛效度良好；f²接近大效应阈值，可描述为“中偏大”。19.（15分）某校欲研究“手机依赖”是否受“同伴压力”与“自我控制”影响，收集3个班共90名学生数据，班级内学生相互影响。变量均为连续，采用多层模型：Level1：手机依赖ᵢⱼ=β₀ⱼ+β₁ⱼ(同伴压力)+β₂ⱼ(自我控制)+rᵢⱼLevel2：β₀ⱼ=γ₀₀+u₀ⱼ；β₁ⱼ=γ₁₀；β₂ⱼ=γ₂₀结果：γ₁₀=0.28，SE=0.09，t=3.11，p<0.01γ₂₀=-0.35，SE=0.10，t=-3.50，p<0.001τ₀₀=0.20，σ²=0.80（1）计算ICC；（2）检验同伴压力系数是否跨班级显著变异；（3）若将自我控制设为随机斜率，需满足什么样本条件？答案：（1）ICC=τ₀₀/(τ₀₀+σ²)=0.20/1.00=0.20（2）因β₁ⱼ未设随机部分，无法检验；需重新设定β₁ⱼ=γ₁₀+u₁ⱼ，用LR检验比较（3）Level2单元≥30且每单元Level1≥5时，随机斜率估计才稳定，现班级数=3不足，需更多班级。解析：ICC=0.20提示需多层模型；当前固定斜率设定无法回答变异问题；随机斜率需充足高层样本。20.（15分）研究者使用2（组别：实验/控制）×3（时间：前/中/后）混合设计，测量主观幸福感（SWB），n=40。经Mauchly检验球形性不满足，p=0.02。报告结果如下：Greenhouse-Geisserε=0.85；组别×时间F(1.70,66.30)=5.60，p=0.008，η²=0.13（1）说明为何需校正自由度；（2）计算校正后检验力（α=0.05，f=0.25）；（3）若改用MANOVA，需满足哪些前提？答案：（1）球形性假设要求所有差值方差相等，违反则F值偏倚，需调自由度降低Ⅰ型错误。（2）原df₁=2，df₂=76；校正后df₁'=2×0.85=1.7，df₂'=76×0.85=64.75使用G*Power：f=0.25，α=0.05，总样本40，组间=2，测量=3，相关=0.6，得power=0.68（3）MANOVA需：多元正态、方差-协方差矩阵同质性（BoxM检验）、线性关系、无多元异常值。解析：ε=0.85为中度偏离球形；power不足0.8，建议增加样本；MANOVA对多元正态更敏感。四、综合应用题（共30分）21.（30分）某心理实验室开发了一款缓解社交焦虑的VR干预系统，采用三臂RCT：VR暴露组、传统认知组、等待组，主要结局为社交焦虑量表（SIAS）得分，随访4周、12周。计划效应量为d=0.45（VRvs等待），双尾α=0.05，power=0.80。（1）用G*Power计算每组所需样本量；（2）若预期脱落率为20%，最终需招募多少？（3）实际招募n=150，脱落18人，采用混合效应模型处理缺失，说明其优于LastObservationCarriedForward（LOCF）的理由；（4）若12周时VR组vs等待组d=0.38，95%CI[-0.02,0.78]，请给出结论并建议后续分析。答案：（1）单因素ANOVA，三组，f=