2026年社会学社会调查方法与数据分析应用题库

2026年社会学社会调查方法与数据分析应用题库一、简答题（每题10分，共4题）1.简述问卷调查中“社会期许效应”的内涵及其在收集敏感信息时应如何规避？2.比较实验法与调查法的优缺点，并说明在社会学研究中如何选择这两种方法？3.解释什么是“抽样框”，并举例说明在社区研究中如何构建有效的抽样框？4.描述SPSS软件中“描述性统计”功能的基本操作步骤及其在社会学数据分析中的应用场景。二、论述题（每题15分，共2题）5.结合中国城市化进程中的流动人口问题，论述如何设计一项纵向研究以分析流动人口的社会融入程度及其影响因素？6.阐述大数据在社会学调查中的应用价值，并分析其可能带来的伦理挑战及应对策略。三、案例分析题（每题20分，共2题）7.案例背景：某社会学课题组欲调查某沿海城市外卖骑手的工作压力与心理健康状况。要求：（1）设计一份开放式问卷中的核心问题（至少3个）；（2）说明如何采用分层抽样方法选取样本；（3）若收集到数据后，发现部分骑手因隐私顾虑未如实填写，如何处理此类数据偏差？8.案例背景：某高校研究者想通过实验法探究社交媒体使用时长对大学生学业成绩的影响。要求：（1）设计实验组和控制组的基本方案；（2）分析实验法在该研究中的局限性；（3）若实验数据呈现非正态分布，应采用何种统计方法处理？四、操作题（每题25分，共2题）9.数据分析任务：假设你已收集到某城市居民对垃圾分类政策的满意度数据（如下表所示），请用SPSS软件完成以下操作：|年龄段（岁）|满意度（1=非常不满意，5=非常满意）|性别（1=男，2=女）||-|--|-||20-30|3|1||31-40|4|2||...|...|...|要求：（1）计算不同年龄段居民的平均满意度；（2）进行性别与满意度的交叉分析；（3）撰写简要分析报告（200字）。10.数据处理任务：某社区调查收集到居民收入数据如下（单位：元），假设数据存在异常值，请完成以下操作：[5000,8000,12000,30000,7000,15000,8000,9000,20000,6000]要求：（1）计算该数据的均值、中位数和标准差；（2）若用四分位数法识别异常值，该数据是否存在异常值？如何处理？（3）若将数据转化为标准化分数（Z分数），计算第一个数据点的Z分数。答案与解析一、简答题1.简述问卷调查中“社会期许效应”的内涵及其在收集敏感信息时应如何规避？答案：社会期许效应是指受访者因希望符合社会规范或调查者期望，而提供不真实答案的倾向，尤其在涉及敏感话题（如收入、性观念）时更明显。规避方法：（1）匿名调查，强调数据保密；（2）模糊化问题，如“年收入在多少范围内属于中等水平”；（3）采用反向提问法，如“你是否认为吸烟是年轻人的时尚？”（实际反向为否定态度）；（4）随机化问题顺序。2.比较实验法与调查法的优缺点，并说明在社会学研究中如何选择这两种方法？答案：实验法：优点是可控制变量、验证因果关系；缺点是脱离真实环境、伦理争议（如对弱势群体干预）。调查法：优点是贴近现实、适用范围广；缺点是易受混杂因素影响、难以确定因果关系。选择依据：若研究核心是“如何影响”，选实验法；若关注现状描述，选调查法。例如，研究失业政策效果宜用实验法，而分析家庭暴力现状宜用调查法。3.解释什么是“抽样框”，并举例说明在社区研究中如何构建有效的抽样框？答案：抽样框是包含所有潜在样本的名单或系统。构建方法：社区研究中可利用户籍簿、物业花名册、商铺登记表等。例如，某老旧城区研究可联合街道办获取居民户籍名单，剔除空巢、长期旅居样本后，形成有效抽样框。4.描述SPSS软件中“描述性统计”功能的基本操作步骤及其在社会学数据分析中的应用场景。答案：操作步骤：（1）打开数据文件，点击“分析”→“描述统计”→“频率”或“描述”；（2）选择变量进入“变量名”框，勾选“统计量”（如均值、标准差）；（3）点击“确定”。应用场景：分析人口学特征（如性别比例）、行为数据（如饮酒频率）的集中趋势与离散程度。二、论述题5.结合中国城市化进程中的流动人口问题，论述如何设计一项纵向研究以分析流动人口的社会融入程度及其影响因素？答案：纵向研究设计要点：（1）样本选择：选取某城市3个行政区（城郊结合部、市中心、工业区），分层随机抽取500名流动人口（新流入、稳定流入、回流），每半年复访一次；（2）变量设计：社会融入维度（就业、住房、社区参与、身份认同），影响因素（户籍政策、社会支持、个人特征）；（3）数据收集：混合方法，问卷（结构化）、访谈（半结构化）；（4）分析：动态追踪变化趋势，采用GMM模型控制内生性。6.阐述大数据在社会学调查中的应用价值，并分析其可能带来的伦理挑战及应对策略。答案：应用价值：（1）海量数据提供宏观洞察（如疫情下消费行为变迁）；（2）实时追踪社会动态（如舆情监测）；（3）识别隐性行为模式（如暗网犯罪特征）。伦理挑战：隐私泄露（如位置数据被滥用）、算法偏见（如信贷审批歧视）。应对策略：（1）数据脱敏处理；（2）建立伦理审查委员会；（3）透明化算法机制。三、案例分析题7.案例题答案要点：（1）核心问题：-“您平均每天工作多长时间？最常遇到的压力来源是什么？”-“在遇到困难时，您更倾向于向家人/朋友倾诉还是独自解决？”-“您认为平台规则（如派单算法）是否公平？如何改进？”（2）抽样方法：按骑手注册时间分层，每层随机抽取300人（如新注册、从业1-3年、3年以上）。（3）偏差处理：对缺失数据进行多重插补，或通过访谈补充信息。8.案例题答案要点：（1）实验设计：随机分为实验组（使用社交媒体6小时/天）、控制组（保持原有习惯）；前测后测学业成绩（如GPA）。（2）局限性：难以排除其他干扰（如课程难度差异）；可能存在“霍桑效应”。（3）统计方法：若数据非正态，用秩和检验替代t检验。四、操作题9.数据分析答案要点：（1）SPSS操作：-“描述”功能计算20-30岁组满意度均值为3.2；-“交叉表”显示男性满意度（3.5）高于女性（2.9）。（2）报告：该年龄段满意度偏低，性别差异显著，建议加强政策宣传。10.数据处理答案要点：（1）计