心理统计考试试题及答案

心理统计考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.某研究者想检验“大学生每日手机使用时长”是否服从正态分布，下列哪种方法最适合？A.单样本t检验 B.Kolmogorov–Smirnov检验 C.卡方拟合优度检验 D.Mann–WhitneyU检验答案：B解析：K–S检验专门用于考察单样本是否来自某一特定连续分布，此处检验正态性最恰当。2.在完全随机设计的方差分析中，若组间均方MSB=60，组内均方MSW=15，则F值等于A.0.25 B.4 C.45 D.900答案：B解析：F=MSB/MSW=60/15=4。3.若两变量X、Y的Pearson相关系数r=0.6，样本量n=25，对其进行双侧显著性检验，临界值t0.025(23)=2.069，则统计量t值为A.3.33 B.2.97 C.4.02 D.1.88答案：A解析：t4.在多元线性回归中，若某预测变量Xj的方差膨胀因子VIF=8.5，通常认为A.无多重共线性 B.存在轻度共线性 C.存在严重共线性 D.无法判断答案：C解析：VIF>10为严重共线，5–10为中度，8.5已接近严重。5.对同一组被试前后两次测量自尊分数，若数据不服从正态分布，应首选A.配对样本t检验 B.Wilcoxon符号秩检验 C.独立样本t检验 D.符号检验答案：B解析：非正态配对资料用Wilcoxon符号秩检验。6.某量表Cronbachα=0.89，说明A.信度很低 B.信度一般 C.信度良好 D.信度完美答案：C解析：α>0.8即良好。7.在因子分析中，若某变量共同度h²=0.36，则其特殊因子方差为A.0.36 B.0.64 C.0.18 D.0.6答案：B解析：特殊方差=1−h²=0.64。8.若随机变量Z～N(0,1)，则P(−1.2<Z<0.8)约为A.0.673 B.0.725 C.0.585 D.0.884答案：A解析：Φ(0.8)=0.788，Φ(−1.2)=0.115，差值0.673。9.在重复测量方差分析中，若Mauchly球形检验p<0.05，应A.直接使用一元结果 B.采用Greenhouse–Geisser校正 C.改用多元方差分析 D.增加样本量答案：B解析：球形假设不满足需校正自由度。10.若logistic回归系数β=0.8，则OR值为A.0.45 B.1.00 C.2.23 D.1.83答案：C解析：OR=e^β=e^0.8≈2.23。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.下列哪些指标可用于效应量描述？A.Cohen’sd B.η² C.Cramér’sV D.β系数 E.ω²答案：ABCE解析：β系数为回归权重，不属效应量。12.关于统计检验力，下列说法正确的是A.与样本量正相关 B.与α水平正相关 C.与效应量正相关 D.与备择假设距离负相关 E.与标准误负相关答案：ABCE解析：距离越大，检验力越高，D错。13.下列哪些方法可用于处理缺失数据？A.列表删除 B.均值插补 C.回归插补 D.EM算法 E.末次观测结转答案：ABCDE解析：均为常用缺失处理策略。14.在结构方程模型中，评估拟合优度可使用A.χ²/df B.CFI C.RMSEA D.SRMR E.AIC答案：ABCDE解析：均为常用指标。15.若两变量呈U型关系，下列哪些方法可捕捉该趋势？A.线性回归 B.二次项回归 C.样条回归 D.分段回归 E.相关分析答案：BCD解析：线性相关与线性回归无法揭示U型。三、判断题（每题1分，共10分，正确写“T”，错误写“F”）16.当样本量趋于无穷大时，样本均值分布趋近于t分布。答案：F解析：趋近正态，t分布与样本量无关。17.在Bayes因子中，BF10=5表示数据对H1的支持是H0的5倍。答案：T18.若Levene检验p>0.05，可认为各组方差齐性。答案：T19.主成分分析必须旋转才能得到解释性因子。答案：F解析：主成分无需旋转，因子分析才需。20.对计数资料，若期望频数小于5的单元格超过20%，仍可使用Pearsonχ²。答案：F解析：应使用Fisher精确检验或合并。21.在多元回归中，标准化回归系数β可比较不同预测变量的相对重要性。答案：T22.若残差呈漏斗形，说明存在异方差。答案：T23.当Cronbachα>0.95时，量表一定优于α=0.80。答案：F解析：过高可能提示冗余题目。24.对二分类变量，点二列相关与Pearson相关数值相等。答案：T解析：数学等价。25.在随机森林中，增加树的数量必然降低OOB误差。答案：F解析：趋于稳定但非必然降低。四、简答题（每题8分，共24分）26.说明I型错误与II型错误的区别，并写出二者的概率符号。答案：I型错误：拒绝真实H0，概率α；II型错误：接受错误H0，概率β。区别：前者虚报，后者漏报；二者此消彼长，样本量固定时无法同时减小。27.给出计算Cohen’sd的公式，并解释其取值0.2、0.5、0.8对应的含义。答案：d0.2小效应，0.5中等，0.8大效应。28.简述Bootstrap置信区间构建步骤。答案：(1)从原始样本有放回抽取B个bootstrap样本；(2)对每个样本计算统计量θ；(3)将B个θ排序；(4)取2.5%与97.5%分位得95%置信区间。(1)从原始样本有放回抽取B个bootstrap样本；(2)对每个样本计算统计量θ；(3)将B个θ排序；(4)取2.5%与97.5%分位得95%置信区间。五、计算与综合题（共31分）29.（10分）某校随机抽取25名大学生，测得平均每日手机使用时长=4.5h，标准差s=1.2h。已知全国常模μ0=4.0h。问该校学生是否显著高于常模？（α=0.05，单侧）答案：t2.083>1.711，拒绝H0，显著高于常模。30.（10分）研究者考察三种情绪图片（积极、中性、消极）对记忆成绩影响，每组10人，得到以下方差分析表部分结果：来源 SS df MS F组间 240 2 120 ？组内 540 27 20(1)完成F值；(2)判断是否显著（α=0.05）；(3)计算η²。答案：(1)F=120/20=6(2)F0.05(2,27)=3.35，6>3.35，显著(3)η²=240/(240+540)=0.30831.（11分）某心理咨询师建立回归方程预测焦虑得分：Y其中X1=压力分数，X2=社会支持，X3=睡眠时长。已知某求助者X1=8，X2=5，X3=6。(1)求预测焦虑得分；(2)若X1增加1分，其他不变，焦虑如何变化？(3)解释标准化β1=0.35的含义。答案：(1)Y(2)增加0.4分(3)当其他变量控制后，压力每增加1个标准差，焦虑增加0.35个标准差。六、软件输出解读题（共20分）32.下表为R语言lme4包对重复测量数据的线性混合模型结果：Randomeffects:Groups Name Variance Std.Dev.Subject (Intercept) 3.6 1.897Residual      5.4 2.324Fixedeffects:Estimate SE  tIntercept 12.30 0.45 27.3Time   0.25 0.04 6.25(1)写出模型公式；(2)计算ICC；(3)判断时间效应是否显著（α=0.05）。答案：(1)=(2)I(3)|t|=6.25>1.96，显著。33.给出SPSSPROCESS插件输出：路径X→M：a=0.50，SE=0.08，p<0.001路径M→Y（控制X）：b=0.40，SE=0.07，p<0.001路径X→Y（控制M）：c′=0.10，SE=0.09，p=0.28Bootstrap95%CIforab：[0.12,0.32](1)判断中介是否显著；(2)计算中介效应占总效应比例；(3)解释c′含义。答案：(1)CI不包含0，显著(2)=(3)控制中介变量后，自变量对因变量的直接效应不显著。七、设计题（共20分）34.某高校欲探讨“正念训练能否降低考试焦虑”，请：(1)给出研究假设（含零假设与备择假设）；(2)设计实验方案（含被试、分组、变量、控制变量）；(3)选择合适的统计方法并说明理由；(4)给出预期结果表述模板（含效应量与置信区间）。答案：(1)H0：μ正念=μ对照；H1：μ正念<μ对照（单侧）(2)招募60名高焦虑学生，随机分两组，正念组每日训练30min持续4周，对照组等待。前测后测焦虑（STAI），控制性别、基线焦虑、考试次数。(3)若正态用独立样本t检验，非正态用Mann–WhitneyU；效应量用Cohen’sd；报告均值差及95%CI。(4)预期：正念组焦虑下降更大，d=0.70[0.30,1.10]，t(58)=3.2，p=0.002，BF1