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张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)配套题库【考研真题精选+章节题库】

课程简介

本书是张厚粲《现代心理与教育统计学》(第4版)教材的配套题库,主要包括以下内容:

第一部分为考研真题精选。本部分精选了名校的考研真题,按照题型分类,并提供了详细的参考答案。通过本部分,可以熟悉考研真题的命题风格和难易程度。

第二部分为章节题库。结合国内多所知名院校的考研真题和考查重点,根据该教材的章目进行编排,精选典型习题并提供详细答案解析,供考生强化练习。

本书提供电子书及纸质书,方便对照复习。

课程目录

第一部分 考研真题精选

 一、单项选择题

 二、多项选择题

 三、简答题

 四、综合题

第二部分 章节题库

 第1章 绪 论

 第2章 统计图表

 第3章 集中量数

 第4章 差异量数

 第5章 相关关系

 第6章 概率分布

 第7章 参数估计

 第8章 假设检验

 第9章 方差分析

 第10章 χ2检验

 第11章 非参数检验

 第12章 线性回归

 第13章 多变量统计分析简介

 第14章 抽样原理及方法

【试读部分内容】

一部分 考研真题精选

一、单项选择题

1已知某小学一年级学生的体重平均数21kg,标准差3.2kg,身高平均数120cm,标准差6.0cm,则下列关于体重和身高离散程度的说法正确的是(  )。[统考2019研]

A.体重离散程度更大

B.身高离散程度更大

C.两者离散程度一样

D.两者无法比较

【答案】A查看答案

【解析】计算体重和身高的变异系数,CV体重=(3.2/21)×100%=15.2%,CV身高=(6/120)×100%=5%。由此可知体重离散程度更大。

2已知某正态总体的标准差为16,现从中随机抽取一个n=100的样本,样本标准差为16,则样本平均数分布的标准误为(  )。[统考2019研]

A.0.16

B.1.6

C.4

D.25

【答案】B查看答案

【解析】总体正态,且方差已知,则样本平均数的分布为正态分布,标准误SE=σ/sqr(n)=16/10=1.6。

3如果学生参加压力量表测试的分数服从正态分布,平均数为5,标准差为2,那么分数处在5和9之间的学生百分比约为(  )。[统考2019研]

A.34%

B.48%

C.50%

D.68%

【答案】B查看答案

【解析】计算原始分数为5的标准分数Z1=0,原始分数为9的标准分数Z2=2,已知±1.96包含95%的个体,则可估计p(0<Z<2)=0.48。

4对样本平均数进行双尾假设检验,在α=0.10水平上拒绝了虚无假设。如果用相同数据计算总体均值的置信区间,下列描述正确的是(  )。[统考2019研]

A.置信区间不能覆盖总体均值

B.置信区间覆盖总体均值为10%

C.置信区间覆盖总体均值为90%

D.置信区间覆盖总体均值为0.9%

【答案】C查看答案

【解析】置信度即置信区间覆盖总体均值的概率,题干说明置信度为1-α=0.90。

5一元线性回归分析中对回归方程是否有效进行检验,H0∶β=0,t=7.20,b=1.80,则斜率抽样分布的标准误SEb为(  )。[统考2019研]

A.0.25

B.1.48

C.2.68

D.4.00

【答案】A查看答案

【解析】斜率即回归系数,回归系数的显著性检验t=(b-β)/SEb=7.20,已知β=0,b=1.80,则可计算得到标准误SEb=0.25。

6某次考试的平均分是85分,其标准差是5,小明考试考了90分,其标准分为(  )。[北京师范大学2018研]

A.1

B.2

C.-1

D.-2

【答案】A查看答案

【解析】根据Z分数的计算公式:

7研究性别(男、女)与购房区域(城区、郊区)选择之间的关系,应该使用(  )。[统考2018研]

A.积差相关

B.等级相关

C.点二列相关

D.Φ相关

【答案】D查看答案

【解析】由题可知,此题有2个变量,性别和购房区域。这两个变量是真正二分的称名变量,依据相关的使用条件选择Φ相关。

8能够用来比较不同样本或不同心理特质测试数据之间相对离散程度的统计量是(  )。[统考2018研]

A.决定系数

B.变异系数

C.相关系数

D.回归系数

【答案】B查看答案

【解析】绝对离散程度是方差和标准差,它不能解决不同特质之间的离散程度比较。相对离散程度是变异系数CV=标准差/平均数×100%,它解决了不同特质之间的离散程度比较。

9某项研究中,被试的测试结果用“通过”与“不通过”表示。这种数据类型属于(  )。[统考2018研]

A.连续数据

B.顺序数据

C.等距数据

D.二分数据

【答案】D查看答案

【解析】二分变量是指取值只有2种的变量。包括客观二分变量,如性别;人为二分变量,如

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