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统计
题目

通过实验测量的自变量对因变量影响的准确性可用来衡量()。A. 随机误差B. 抽样偏差C. 内部有效性D. 外部有效性

通过实验测量的自变量对因变量影响的准确性可用来衡量()。

A. 随机误差

B. 抽样偏差

C. 内部有效性

D. 外部有效性

题目解答

答案

C

解析

本题考查的知识点是对不同误差和有效性概念的理解,解题思路是明确每个选项所代表的含义,然后判断哪个选项与自变量对因变量影响的准确性衡量相关。

  • 选项A:随机误差
    随机误差是指由于一些偶然的、不可预测的因素导致的测量误差。它主要影响测量结果的精确性,而不是自变量对因变量影响的准确性。例如,在测量物体长度时,由于测量工具的微小抖动、环境温度的微小变化等因素引起的测量值的波动就是随机误差。所以选项A不符合要求。
  • 选项B:抽样偏差
    抽样偏差是指由于抽样方法不当,导致样本不能很好地代表总体而产生的偏差。它主要影响研究结果的推广性,即从样本得出的结论能否推广到总体。例如,在调查某城市居民的收入水平时,如果只抽取了高收入小区的居民作为样本,那么得到的结果就不能代表整个城市居民的收入水平,这就是抽样偏差。所以选项B不符合要求。
  • 选项C:内部有效性
    内部有效性是指在一项研究中,自变量与因变量之间因果关系的明确程度和准确性。也就是说,内部有效性衡量的是实验中自变量是否真正导致了因变量的变化,以及这种变化是否是由自变量引起的,而不是其他无关因素。通过实验测量的自变量对因变量影响的准确性,正是在衡量实验的内部有效性。所以选项C符合要求。
  • 选项D:外部有效性
    外部有效性是指研究结果能够推广到其他总体、环境和时间的程度。它关注的是研究结果的普遍性和适用性,而不是自变量对因变量影响的准确性。例如,在实验室中进行的一项关于某种药物疗效的研究,其结果能否推广到实际临床应用中,就是外部有效性的问题。所以选项D不符合要求。

相关问题

  • 聚类分析的常见应用领域不包括( )A. 数据分析B. 图像处理C. 客户分割D. 发现关联购买行为

  • 重测信度用重测相关系数来表示,相关系数越趋近于下列哪一数值时,则重测信度越高A. 1B. 0.7C. 2D. 3

  • 下列关于回归分析的描述不正确的是()A. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型B. 回归分析研究不同变量之间存在的关系()C. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型D. 回归分析研究单个变量的变化情况

  • 下列说法正确的是()A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差衡量了多个变量的分布C. 协方差和方差的计算方式完全一致D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果,下面对这一视角描述正确的A. 每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合B. 每个簇类的质心累加起来最小C. 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大D. 每个簇类的方差累加起来最小

  • 48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 错误B. 正确

  • 皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。()A. 正确B. 错误

  • 对研究对象制定明确的纳入标准和排除标准,是为了保证样本的A. 可靠性B. 可行性C. 代表性D. 合理性E. 科学性

  • 以下几种数据挖掘功能中,〔〕被广泛的用于购物篮分析.A. 关联分析B. 分类和预测C. 聚类分析D. 演变分析

  • 下列关于变量的说法,错误的是(1.5) A. 常见的变量主要有自变量、因变量和混杂变量B. 混杂变量不会干扰研究结果C. 自变量不受结果的影响D. 自变量是因,因变量是果E. 因变量随自变量改变的影响而变化

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  • 1. 名词解释 假设检验 (请在答题纸上手写并拍照上传)

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  • {1.5分)确定研究总体和样本时,不需要考虑A. 立题依据B. 样本量C. 抽样方法D. 目标总体E. 纳入及排除标准

  • 请你从下表中找出1~100中所有质数.并数一数一共多少个. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

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