题目
以下关于列联分析的说法，错误的是（）A 列联表中相关系数越接近于1，相关程度越高B 使用卡方分布进行独立性检验时，一般要求样本量足够大 ( n > 50 ) C 列联表用于检验变量之间是否有关联D 列联表可以检验变量之间是否具有因果关系
以下关于列联分析的说法，错误的是（）
A 列联表中相关系数越接近于1，相关程度越高
B 使用卡方分布进行独立性检验时，一般要求样本量足够大 ( n > 50 )
C 列联表用于检验变量之间是否有关联
D 列联表可以检验变量之间是否具有因果关系
题目解答
答案
选项A：相关系数r可以衡量两个变量之间的相关关系的强弱，|r|≤1。r的绝对值越接近于1，表示两个变量的线性相关性越强；r的绝对值接近于0时，表示两个变量之间几乎不存在相关关系。故正确；
选项B：利用卡方分布进行独立性检验，要求样本容量必须足够大，如果只有两个单元，每个单元的期望频数必须大于等于5。故正确；
选项C：列联表分析是通过分析多个变量在不同取值情况下的数据分布情况，从而进一步分析多个变量之间相互互相关系的一种描述性分析方法。故错误；
选项D：列联表分析是通过分析多个变量在不同取值情况下的数据分布情况，从而进一步分析多个变量之间相互互相关系的一种描述性分析方法。故正确。
故选C。
解析
步骤 1：理解列联表和相关系数
列联表用于分析两个分类变量之间的关系，相关系数衡量两个变量之间的相关程度。相关系数越接近于1，表示两个变量之间的相关程度越高。
步骤 2：理解卡方分布的独立性检验
卡方分布的独立性检验用于检验两个分类变量之间是否存在关联。一般要求样本量足够大，以保证检验的准确性。
步骤 3：理解列联表的用途
列联表用于检验变量之间是否有关联，但不能直接检验变量之间是否具有因果关系。因果关系的检验需要进一步的实验设计和分析。
列联表用于分析两个分类变量之间的关系，相关系数衡量两个变量之间的相关程度。相关系数越接近于1，表示两个变量之间的相关程度越高。
步骤 2：理解卡方分布的独立性检验
卡方分布的独立性检验用于检验两个分类变量之间是否存在关联。一般要求样本量足够大，以保证检验的准确性。
步骤 3：理解列联表的用途
列联表用于检验变量之间是否有关联，但不能直接检验变量之间是否具有因果关系。因果关系的检验需要进一步的实验设计和分析。