2026年社会调查与数据解析实务考试题

2026年社会调查与数据解析实务考试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在北京市进行一项关于居民垃圾分类参与度的调查，最适合采用哪种抽样方法？A.简单随机抽样B.分层抽样C.整群抽样D.系统抽样2.某项调查发现某社区老年人对社区养老服务的满意度均值为85分，标准差为10分，若采用正态分布假设，95%置信水平下，样本均值的抽样误差约为多少？A.3.16B.2.58C.1.96D.5.003.在处理社会调查数据时，发现某变量存在异常值，以下哪种方法最适用于修正？A.直接删除异常值B.使用均值替换异常值C.对数据进行对数转换D.使用中位数替换异常值4.某研究机构对广东省外来务工人员就业状况进行调查，数据收集采用问卷调查，以下哪种问卷设计更符合逻辑？A.先问个人基本信息，再问就业状况B.先问就业状况，再问个人基本信息C.采用开放式问题收集信息D.问题顺序随机排列5.在SPSS中，若要分析某变量与多个分类变量的交互效应，应使用哪种统计方法？A.单因素方差分析（ANOVA）B.逻辑回归分析C.交互作用分析D.相关性分析6.某调查发现某城市居民对公共交通的满意度与年龄呈负相关，以下哪种解释最合理？A.年轻人对公共交通不感兴趣B.年轻人更倾向于私家车出行C.年长者对公共交通依赖度更高D.数据存在测量误差7.在整理某省乡村振兴调查数据时，发现部分农户收入数据缺失，以下哪种方法最适用于填补缺失值？A.使用全样本均值填补B.使用多重插补法C.直接删除缺失值样本D.使用回归模型预测填补8.某项调查采用结构方程模型（SEM）分析居民消费行为，以下哪个指标最能反映模型的拟合优度？A.RMSEA值B.CFI值C.R²值D.标准化回归系数9.在处理某市噪声污染调查数据时，发现不同区域噪声水平差异显著，以下哪种可视化方法最合适？A.散点图B.箱线图C.热力图D.饼图10.某研究分析某县居民健康行为，数据包含年龄、性别、收入等变量，以下哪种分析方法最适合探索变量间关系？A.回归分析B.聚类分析C.主成分分析D.因子分析二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在社会调查中，以下哪些属于非概率抽样方法？A.配额抽样B.简单随机抽样C.判断抽样D.系统抽样E.滚雪球抽样2.在分析某省居民消费结构数据时，以下哪些指标属于描述性统计量？A.均值B.标准差C.累计频数D.相关系数E.峰度3.在处理某市社区治理调查数据时，以下哪些方法可用于数据清洗？A.缺失值处理B.异常值检测C.数据标准化D.重复值识别E.变量编码4.某研究分析某区老年人健康状况，以下哪些统计方法适用于分析分类数据？A.卡方检验B.t检验C.线性回归D.逻辑回归E.聚类分析5.在撰写某县教育公平调查报告时，以下哪些内容属于数据分析部分？A.描述样本特征B.绘制统计图表C.解释统计结果D.提出政策建议E.检验假设条件三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述在社会调查中，如何确保问卷设计的信度和效度？2.在分析某市居民就业满意度数据时，若数据存在多重共线性，应如何处理？3.某调查发现某省农村居民对政府服务的满意度较低，如何设计干预措施并评估效果？4.在处理某市空气质量监测数据时，如何识别和消除时间序列数据的季节性影响？5.某研究分析某区小微企业融资难问题，如何运用定性数据（如访谈记录）进行编码和分析？四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.结合实际案例，论述在社会调查中如何平衡数据收集的全面性与时效性？2.在某省流动人口调查中，如何运用多变量统计分析方法（如结构方程模型）解决研究问题？请说明具体步骤和注意事项。五、操作题（共1题，20分）某研究机构对某市居民生活满意度进行抽样调查，收集了以下数据：-样本量：500人-变量：年龄（岁）、性别（男/女）、收入（元/月）、生活满意度评分（1-100分）-数据部分缺失（如收入数据缺失约10%）要求：1.使用SPSS对数据进行清洗（处理缺失值、异常值）。2.分析年龄、性别与生活满意度的关系（绘制图表并解释）。3.检验收入水平对生活满意度的影响（使用适当的统计方法）。4.总结分析结果并提出政策建议。答案与解析一、单选题1.B-解析：垃圾分类参与度调查需分层抽样（按社区类型、人口密度等分层），确保样本代表性。2.C-解析：95%置信水平下，均值的抽样误差=标准差/√样本量（假设样本量足够大），此处未给出样本量，但选项中仅中位数接近1.96（通常基于Z分布）。3.C-解析：对数转换能有效降低异常值对数据的影响，适用于右偏分布。4.A-解析：问卷设计应先收集基本信息（如年龄、职业），再深入就业状况，逻辑清晰。5.C-解析：交互作用分析（如ANOVA的交互项）用于检验分类变量间的协同效应。6.C-解析：年长者依赖公共交通出行频率更高，满意度可能随依赖度增加而降低。7.B-解析：多重插补法适用于缺失值较多且随机缺失的情况。8.B-解析：CFI（比较拟合指数）在0.9-1.0间表示模型拟合良好。9.C-解析：热力图能直观展示不同区域的噪声水平分布。10.B-解析：聚类分析适用于探索变量间分组关系，如按健康行为特征聚类。二、多选题1.A,C,E-解析：配额抽样、判断抽样、滚雪球抽样均属非概率抽样。2.A,B,C-解析：均值、标准差、累计频数为描述性统计量；相关系数和峰度为推断性统计量。3.A,B,D-解析：数据清洗包括缺失值处理、异常值检测、重复值识别；标准化和编码属于数据转换。4.A,D-解析：卡方检验和逻辑回归适用于分类数据；t检验和线性回归用于连续数据；聚类分析为降维方法。5.A,B,C-解析：数据分析部分包括样本描述、图表展示、结果解释；政策建议和假设检验属研究方法设计。三、简答题1.信度与效度保障措施-信度：采用双盲设计、多次重测、标准化流程；-效度：使用权威量表、专家评审、预调查修正题目。2.处理多重共线性-删除冗余变量、合并变量、使用岭回归或LASSO回归、增加样本量。3.干预措施设计-步骤：分析满意度低原因（如服务流程复杂），设计针对性改进（如简化流程）；-评估：通过前后对比问卷检验满意度变化。4.消除季节性影响-使用时间序列分解（趋势+季节+随机）、差分法或季节性ARIMA模型。5.定性数据编码分析-采用主题分析法：开放式编码→轴向编码→选择性编码，形成理论框架。四、论述题1.平衡全面性与时效性-案例：某省就业调查采用混合方法，线上快速问卷（实时收集）+线下深度访谈（全面覆盖）；-措施：动态调整抽样比例，优先收集高频变量数据。2.多变量统计分析应用-步骤：1.数据清洗与变量定义；2.构建测量模型（如满意度量表）；3.拟合模型（检查CFI,RMSEA）；4.解释结果（路径系数、中介效应）；-注意事项：样本量需足够大，变量间需相关性。五、操作题（SPSS步骤概述）1.数据清洗-缺失值：均值/中位数填补（