2026年社会调查数据分析应用题库

2026年社会调查数据分析应用题库一、单选题（每题2分，共10题）1.某市2026年开展居民生活满意度调查，采用分层抽样方法抽取样本。已知该市人口中，老年人口占比20%，中年人口占比50%，青年人口占比30%。若总体样本量为1000人，则中年人口应抽取多少人？A.200人B.500人C.300人D.400人2.在分析某县2026年农村居民收入数据时，发现数据呈右偏态分布。此时应使用哪种指标衡量集中趋势？A.中位数B.均值C.众数D.几何平均数3.某企业2026年对员工满意度进行调查，采用李克特量表（1-5分）。数据整理后发现，部分员工评分缺失。以下哪种方法最适合处理缺失值？A.删除缺失值B.使用均值填补C.使用中位数填补D.使用回归分析预测填补4.某省2026年进行教育公平性调查，需比较不同地区学生的入学率。最适合的图表类型是？A.散点图B.条形图C.饼图D.折线图5.某市2026年调查居民对公共交通的满意度，数据包含“非常满意”“满意”“一般”“不满意”“非常不满意”五个等级。分析频数分布时，应采用？A.箱线图B.频数表C.热力图D.罗杰斯图二、多选题（每题3分，共5题）6.某市2026年调查居民对垃圾分类政策的看法，以下哪些属于定性数据分析方法？A.内容分析法B.描述性统计C.交叉分析D.主题建模7.某县2026年分析农村电商发展对农民收入的影响，以下哪些变量可能作为控制变量？A.家庭人口数B.年龄C.教育程度D.是否参与合作社8.某省2026年调查居民健康行为，数据包含年龄、性别、运动频率、吸烟情况等。以下哪些属于分类变量？A.年龄B.运动频率C.性别D.吸烟情况9.某市2026年分析居民消费结构变化，以下哪些指标适合衡量消费结构？A.恩格尔系数B.消费率C.按收入分组消费占比D.平均消费支出10.某企业2026年调查员工工作压力，数据包含工作时长、加班频率、压力评分等。以下哪些方法适合分析压力影响因素？A.相关性分析B.回归分析C.聚类分析D.主成分分析三、判断题（每题2分，共5题）11.在社会调查数据分析中，样本量越大，结果越可靠。（正确/错误）12.中位数不受极端值影响，适合衡量任何分布的集中趋势。（正确/错误）13.定性数据分析只能用于解释文本数据，定量数据分析只能用于数值数据。（正确/错误）14.交叉分析可以揭示两个或多个分类变量之间的关系。（正确/错误）15.在时间序列分析中，趋势项必须线性。（正确/错误）四、简答题（每题5分，共4题）16.简述在社会调查数据分析中，如何处理异常值？17.解释“信度和效度”的概念及其在社会调查中的应用。18.某市2026年调查居民对智慧社区建设的满意度，数据包含年龄、收入、使用频率等变量。请设计一个基本的数据分析框架。19.某省2026年分析农村居民收入影响因素，数据包含地区、教育程度、是否参与合作社等变量。请提出三种可能的分析方法。五、论述题（每题10分，共2题）20.结合实际案例，论述在社会调查数据分析中，如何选择合适的统计方法？21.某市2026年调查居民对公共交通的满意度，数据包含年龄、收入、出行距离等变量。请设计一个完整的数据分析方案，包括数据预处理、分析方法、结果解读等环节。答案与解析一、单选题1.B解析：中年人口占比50%，样本量1000人，应抽取500人。2.A解析：右偏态分布时，均值受极端值影响，应使用中位数。3.B解析：均值对极端值敏感，中位数适合偏态分布，回归预测填补更准确但操作复杂，均值填补最常用。4.B解析：条形图适合比较不同类别的数量差异。5.B解析：频数表能清晰展示各等级分布情况。二、多选题6.A,D解析：内容分析和主题建模是定性方法，描述性统计和交叉分析是定量方法。7.A,B,C解析：家庭人口数、年龄、教育程度可能影响收入，是否参与合作社是自变量。8.C,D解析：性别和吸烟情况是分类变量，年龄和运动频率是连续变量。9.A,C解析：恩格尔系数和按收入分组消费占比能反映消费结构，消费率和平均消费支出反映总体水平。10.A,B解析：相关性和回归分析适合分析影响因素，聚类和主成分分析主要用于降维或分类。三、判断题11.正确解析：样本量越大，抽样误差越小，结果越可靠。12.正确解析：中位数不受极端值影响，适合任何分布。13.错误解析：定性数据可用数值方法量化分析，定量数据也可用文本分析。14.正确解析：交叉分析揭示变量间关联性。15.错误解析：趋势项可以是线性或非线性（如指数趋势）。四、简答题16.解析：-识别异常值：通过箱线图、散点图或Z分数法。-处理方法：删除（若异常值由错误导致）、替换（用均值/中位数）、保留（若异常值有实际意义）。17.解析：-信度：测量结果的稳定性，如重测信度、复本信度。-效度：测量工具的准确性，如内容效度、结构效度。-应用：问卷设计需保证信效度，数据分析需选择匹配方法。18.解析：-数据预处理：清洗缺失值、标准化变量。-描述性分析：统计各变量分布（如年龄分组、满意度均值）。-交叉分析：比较不同群体满意度差异。-回归分析：探究影响因素（如收入、使用频率与满意度关系）。19.解析：-描述性统计：分析各变量分布特征。-交叉分析：比较地区、教育程度与收入关系。-回归分析：建立收入影响因素模型。五、论述题20.解析：-案例分析：如调查居民对垃圾分类的看法，可用描述性统计分析态度分布，交叉分析比较不同年龄群体差异，回归分析探究影响因素。-方法选择依据：数据类型（分类/连续）、分析目的（描述/解释）、样本量（大样本用复杂模型）。21.解析：-数据预处理：清洗缺失值，标准化年龄、收入等变量。-描述性分析：计算满意度均值、分组