2025年大學(xué)試題(社會(huì)學(xué))-社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析及SAS應(yīng)用教程歷年參考題庫(kù)含答案解析(5套典型考題)2025年大學(xué)試題(社會(huì)學(xué))-社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析及SAS應(yīng)用教程歷年參考題庫(kù)含答案解析(篇1)【題干1】布爾迪厄提出的社會(huì)分層理論中，以下哪項(xiàng)不屬于其三大核心資本類型？【選項(xiàng)】A.文化資本B.經(jīng)濟(jì)資本C.社會(huì)資本D.軍事資本【參考答案】D【詳細(xì)解析】布爾迪厄的社會(huì)分層理論明確將資本分為文化資本（如教育水平）、經(jīng)濟(jì)資本（如財(cái)富）和社會(huì)資本（如人際關(guān)系），軍事資本并非其理論框架內(nèi)的核心類別。【題干2】基尼系數(shù)的計(jì)算公式中，正確反映分配不平等程度的表達(dá)式為？【選項(xiàng)】A.(Σ|X_{i}-X_{j}|)/(2×ΣX)B.洛倫茨曲線與絕對(duì)平等線圍成的面積差C.最高收入組占比與最低收入組占比的比值D.累計(jì)頻率與累計(jì)百分比之差【參考答案】B【詳細(xì)解析】基尼系數(shù)通過(guò)洛倫茨曲線與絕對(duì)平等線之間的面積差計(jì)算，反映收入分配的不平等程度，選項(xiàng)B直接對(duì)應(yīng)這一數(shù)學(xué)定義?！绢}干3】社會(huì)交換理論中，個(gè)體進(jìn)行互動(dòng)時(shí)評(píng)估的主要是哪種回報(bào)形式？【選項(xiàng)】A.情感性回報(bào)B.物質(zhì)性回報(bào)C.社會(huì)地位提升D.規(guī)范性約束【參考答案】D【詳細(xì)解析】社會(huì)交換理論強(qiáng)調(diào)規(guī)范性約束（如義務(wù)、社會(huì)期望）對(duì)互動(dòng)行為的影響，而非單純的情感或物質(zhì)回報(bào)。其他選項(xiàng)為干擾項(xiàng)。【題干4】在SAS分析中，若需檢驗(yàn)兩個(gè)分類變量的獨(dú)立性，應(yīng)優(yōu)先使用以下哪個(gè)過(guò)程？【選項(xiàng)】A.PROCREGB.PROCFREQC.PROCSQLD.PROCMIXED【參考答案】B【詳細(xì)解析】PROCFREQ專門(mén)用于分析分類數(shù)據(jù)的頻數(shù)及卡方檢驗(yàn)，適用于檢驗(yàn)變量間獨(dú)立性；PROCREG用于回歸分析，故排除A?！绢}干5】社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，中間中心性（BetweennessCentrality）主要用于衡量節(jié)點(diǎn)的哪種屬性？【選項(xiàng)】A.情感親密度B.信息傳播效率C.社會(huì)地位等級(jí)D.網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍【參考答案】B【詳細(xì)解析】中間中心性反映節(jié)點(diǎn)在信息傳遞中控制關(guān)鍵路徑的能力，體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的樞紐地位；選項(xiàng)B準(zhǔn)確描述其功能?！绢}干6】卡方檢驗(yàn)要求期望頻數(shù)小于5時(shí)，應(yīng)采用哪種替代方法？【選項(xiàng)】A.調(diào)整卡方檢驗(yàn)B.使用Fisher精確檢驗(yàn)C.增加樣本量D.更換連續(xù)變量【參考答案】B【詳細(xì)解析】當(dāng)期望頻數(shù)不足5時(shí)，F(xiàn)isher精確檢驗(yàn)可替代卡方檢驗(yàn)，因其不依賴漸近假設(shè)；其他選項(xiàng)不符合統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)范?！绢}干7】SAS數(shù)據(jù)步（DATAStatement）的主要作用是？【選項(xiàng)】A.創(chuàng)建新變量B.生成統(tǒng)計(jì)圖表C.導(dǎo)出數(shù)據(jù)集D.創(chuàng)建新數(shù)據(jù)集【參考答案】D【詳細(xì)解析】DATA步用于創(chuàng)建新數(shù)據(jù)集或修改現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)，選項(xiàng)D為正確表述；創(chuàng)建變量屬于DATA步的子功能?！绢}干8】置信水平為90%的統(tǒng)計(jì)推斷對(duì)應(yīng)的顯著性水平α值為？【選項(xiàng)】A.0.05B.0.10C.0.15D.0.20【參考答案】B【詳細(xì)解析】置信水平與顯著性水平的關(guān)系為α=1-置信水平，90%置信水平對(duì)應(yīng)α=0.10；選項(xiàng)B為唯一符合邏輯的答案?！绢}干9】社會(huì)分層中，代際流動(dòng)的“向上流動(dòng)”指?jìng)€(gè)體從哪一類別轉(zhuǎn)移到另一類別？【選項(xiàng)】A.從低收入家庭到高收入家庭B.從城市到農(nóng)村C.從manual工人到專業(yè)階層D.從非正式就業(yè)到正式就業(yè)【參考答案】C【詳細(xì)解析】向上流動(dòng)特指職業(yè)或社會(huì)地位提升至更高階層，如manual工人（體力勞動(dòng)者）向?qū)I(yè)階層（如醫(yī)生、律師）轉(zhuǎn)型，其他選項(xiàng)屬于地域或就業(yè)形式變化?！绢}干10】SAS中PROCSQL的默認(rèn)輸出是什么類型？【選項(xiàng)】A.臨時(shí)表B.永久數(shù)據(jù)集C.統(tǒng)計(jì)報(bào)表D.可視化圖表【參考答案】A【詳細(xì)解析】PROCSQL在SAS中默認(rèn)生成臨時(shí)表（ScratchPad），可通過(guò)TODATA=語(yǔ)句指定永久數(shù)據(jù)集；其他選項(xiàng)與PROCSQL功能無(wú)關(guān)?！绢}干11】離散趨勢(shì)指標(biāo)中，極差（Range）的計(jì)算公式為？【選項(xiàng)】A.最大值-最小值B.四分位距C.標(biāo)準(zhǔn)差D.方差【參考答案】A【詳細(xì)解析】極差是數(shù)據(jù)中最大值與最小值之差，反映數(shù)據(jù)整體波動(dòng)范圍；四分位距（IQR）為25%至75%分位數(shù)之差，標(biāo)準(zhǔn)差和方差反映集中趨勢(shì)?！绢}干12】SAS中PROCEXPORT過(guò)程用于導(dǎo)出哪種格式的數(shù)據(jù)文件？【選項(xiàng)】A.ExcelB.CSVC.SPSSD.SAS格式【參考答案】A【詳細(xì)解析】PROCEXPORT專用于將SAS數(shù)據(jù)集導(dǎo)出為Excel文件，選項(xiàng)B（CSV）可通過(guò)PROCEXPORT配合設(shè)置實(shí)現(xiàn)，但默認(rèn)非最佳選項(xiàng)?！绢}干13】線性回歸分析中，檢測(cè)多重共線性常用指標(biāo)是？【選項(xiàng)】A.R方值B.VIF（方差膨脹因子）C.F值D.t值【參考答案】B【詳細(xì)解析】VIF值大于10表明多重共線性嚴(yán)重，是診斷該問(wèn)題的核心指標(biāo)；R方值反映模型擬合度，F(xiàn)值和t值用于檢驗(yàn)顯著性?！绢}干14】社會(huì)調(diào)查中，問(wèn)卷設(shè)計(jì)中的邏輯跳轉(zhuǎn)功能需借助SAS的哪個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)？【選項(xiàng)】A.DATA步B.PROCSQLC.PROCREGD.PROCFREQ【參考答案】B【詳細(xì)解析】PROCSQL支持通過(guò)條件語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)邏輯判斷，如“IF條件THEN跳轉(zhuǎn)到指定頁(yè)面”；DATA步無(wú)法直接控制問(wèn)卷跳轉(zhuǎn)?！绢}干15】方差分析（ANOVA）中，檢驗(yàn)組間方差差異顯著性的假設(shè)是？【選項(xiàng)】A.組間方差與組內(nèi)方差相等B.各組均值相等C.總方差最小化D.變量間存在線性關(guān)系【參考答案】B【詳細(xì)解析】ANOVA的核心假設(shè)是各組均值相等，若拒絕原假設(shè)則說(shuō)明組間方差差異顯著；選項(xiàng)A為方差齊性檢驗(yàn)要求?！绢}干16】卡方檢驗(yàn)的自由度計(jì)算公式為（行數(shù)-1）×（列數(shù)-1），適用于哪種表格結(jié)構(gòu)？【選項(xiàng)】A.2×2列聯(lián)表B.3×4列聯(lián)表C.獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)D.配對(duì)樣本T檢驗(yàn)【參考答案】B【詳細(xì)解析】自由度公式適用于任意尺寸的列聯(lián)表；選項(xiàng)C和D屬于參數(shù)檢驗(yàn)，與卡方檢驗(yàn)無(wú)關(guān)。【題干17】SAS中PROCFREQ的NOPERCENT選項(xiàng)的作用是？【選項(xiàng)】A.隱藏百分比列B.禁用頻數(shù)統(tǒng)計(jì)C.限制輸出行數(shù)D.禁用統(tǒng)計(jì)量【參考答案】A【詳細(xì)解析】NOPERCENT選項(xiàng)在頻數(shù)分析中會(huì)隱藏輸出的百分比列；其他選項(xiàng)對(duì)應(yīng)不同選項(xiàng)（如NOSTAT）?！绢}干18】方差與標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)學(xué)關(guān)系為？【選項(xiàng)】A.標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根B.方差是標(biāo)準(zhǔn)差的平方C.標(biāo)準(zhǔn)差等于均值D.方差與標(biāo)準(zhǔn)差互為倒數(shù)【參考答案】A【詳細(xì)解析】標(biāo)準(zhǔn)差（SD）=√方差（Variance），兩者呈平方根關(guān)系；選項(xiàng)B錯(cuò)誤方向，C和D無(wú)數(shù)學(xué)依據(jù)?！绢}干19】社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，程度中心性（DegreeCentrality）衡量節(jié)點(diǎn)的哪種屬性？【選項(xiàng)】A.接入其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)量B.信息傳播效率C.社會(huì)地位等級(jí)D.網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍【參考答案】A【詳細(xì)解析】程度中心性直接反映節(jié)點(diǎn)連接的邊數(shù)（入度或出度），選項(xiàng)A準(zhǔn)確；選項(xiàng)B對(duì)應(yīng)中間中心性?！绢}干20】SAS中PROCMIXED主要用于分析哪種模型？【選項(xiàng)】A.線性回歸模型B.混合效應(yīng)模型C.結(jié)構(gòu)方程模型D.時(shí)間序列模型【參考答案】B【詳細(xì)解析】PROCMIXED專門(mén)處理混合效應(yīng)模型（如縱向數(shù)據(jù)中的隨機(jī)效應(yīng)），選項(xiàng)A為PROCREG的用途。2025年大學(xué)試題(社會(huì)學(xué))-社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析及SAS應(yīng)用教程歷年參考題庫(kù)含答案解析(篇2)【題干1】在SAS統(tǒng)計(jì)分析流程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段不包括以下哪個(gè)環(huán)節(jié)？【選項(xiàng)】A.缺失值處理B.變量轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)清洗D.模型參數(shù)估計(jì)【參考答案】D【詳細(xì)解析】SAS數(shù)據(jù)預(yù)處理主要針對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量提升，包括缺失值處理（A）、變量轉(zhuǎn)換（B）、數(shù)據(jù)清洗（C）。模型參數(shù)估計(jì)（D）屬于建模階段，不屬于預(yù)處理范疇，故選D?！绢}干2】卡方檢驗(yàn)的假設(shè)前提不包括以下哪項(xiàng)？【選項(xiàng)】A.樣本量大于200B.期望頻數(shù)≥5C.數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布D.觀測(cè)值與期望值獨(dú)立性【參考答案】C【詳細(xì)解析】卡方檢驗(yàn)適用于分類變量，無(wú)需正態(tài)分布前提（C錯(cuò)誤）。其核心前提是期望頻數(shù)≥5（B正確），樣本量要求不固定（A不絕對(duì)），且要求觀測(cè)值與期望值的獨(dú)立性（D正確）。故選C?！绢}干3】多重共線性診斷中，VIF值超過(guò)多少時(shí)需考慮剔除變量？【選項(xiàng)】A.2.0B.3.0C.5.0D.10.0【參考答案】A【詳細(xì)解析】方差膨脹因子（VIF）用于檢測(cè)共線性，當(dāng)VIF>2.0（A）表明存在中度共線性，需通過(guò)剔除變量或增加樣本量處理。VIF>5.0（C）和10.0（D）分別對(duì)應(yīng)較強(qiáng)和嚴(yán)重共線性，但診斷閾值以2.0為基準(zhǔn)。故選A。【題干4】結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）適用于何種研究類型？【選項(xiàng)】A.橫截面調(diào)查數(shù)據(jù)B.縱向追蹤數(shù)據(jù)C.混合研究設(shè)計(jì)D.實(shí)驗(yàn)法數(shù)據(jù)【參考答案】C【詳細(xì)解析】SEM可整合觀測(cè)變量和潛變量，處理復(fù)雜關(guān)系結(jié)構(gòu)，特別適合混合研究設(shè)計(jì)（C）。橫截面數(shù)據(jù)（A）適用傳統(tǒng)回歸模型，縱向數(shù)據(jù)（B）需時(shí)間序列模型，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（D）適用ANOVA等。故選C?！绢}干5】SAS中創(chuàng)建新變量"收入平方"的正確語(yǔ)法是？【選項(xiàng)】A.創(chuàng)造收入平方；B.創(chuàng)造收入*平方；C.創(chuàng)造收入^2；D.創(chuàng)造收入平方【參考答案】C【詳細(xì)解析】SAS語(yǔ)法中變量平方運(yùn)算用^2表示，正確語(yǔ)法為"創(chuàng)造收入^2"。選項(xiàng)B（*平方）為矩陣乘法符號(hào)，D（平方）不符合SAS語(yǔ)法規(guī)則。故選C。【題干6】在方差分析（ANOVA）中，若p值<0.05應(yīng)拒絕哪個(gè)假設(shè)？【選項(xiàng)】A.組間方差顯著大于組內(nèi)方差B.所有組均值相等C.誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布D.樣本量相等【參考答案】B【詳細(xì)解析】ANOVA檢驗(yàn)的是各組均值相等的原假設(shè)（H0：μ1=μ2=...=μk）。p<0.05表明組間均值差異顯著，而非直接驗(yàn)證組間/組內(nèi)方差比（A）或誤差項(xiàng)分布（C）。樣本量相等（D）是檢驗(yàn)前提之一但非結(jié)論。故選B?！绢}干7】SAS中合并兩個(gè)數(shù)據(jù)集"df1"和"df2"的正確方法是？【選項(xiàng)】A.mergedf1df2；B.mergeintodf1df2；C.mergedf1intodf2；D合并不是SAS命令【參考答案】C【詳細(xì)解析】SAS合并數(shù)據(jù)集使用"merge"語(yǔ)句，語(yǔ)法要求合并到目標(biāo)數(shù)據(jù)集，正確為"mergedf1intodf2"。選項(xiàng)A缺少into子句，B的into位置錯(cuò)誤，D非標(biāo)準(zhǔn)命令。故選C?！绢}干8】邏輯回歸模型中，-2LL值用于何種比較？【選項(xiàng)】A.模型系數(shù)顯著性B.模型擬合優(yōu)度C.樣本量合理性D.變量交互作用【參考答案】B【詳細(xì)解析】-2對(duì)數(shù)似然值（-2LL）用于比較兩個(gè)模型的擬合優(yōu)度，通過(guò)計(jì)算Δ-2LL/2χ2進(jìn)行卡方檢驗(yàn)。模型系數(shù)顯著性用Wald檢驗(yàn)（Z值），樣本量（C）和交互作用（D）非此指標(biāo)作用。故選B?！绢}干9】在SAS作圖過(guò)程中，如何設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽旋轉(zhuǎn)角度？【選項(xiàng)】A.xaxisrotate=45；B.xaxistype=rotated；C.xaxislabelrotate=45；D.xaxistitlerotate=45【參考答案】A【詳細(xì)解析】SAS語(yǔ)法中xaxis后接rotate=45可設(shè)置X軸標(biāo)簽旋轉(zhuǎn)45度。選項(xiàng)B（xaxistype）控制坐標(biāo)軸類型，C（labelrotate）僅旋轉(zhuǎn)標(biāo)簽文字，D（titlerotate）旋轉(zhuǎn)標(biāo)題。故選A?！绢}干10】處理重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)時(shí)，SAS應(yīng)使用哪個(gè)過(guò)程？【選項(xiàng)】Aprocmixed；BprocANOVA；CprocGLM；Dprocregression【參考答案】A【詳細(xì)解析】重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)需考慮隨機(jī)效應(yīng)和協(xié)變量，PROCMIXED（A）可處理多水平模型。PROCANOVA（B）和GLM（C）適用于獨(dú)立樣本，PROCREG（D）為普通線性回歸。故選A?！绢}干11】SAS中創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)集的語(yǔ)句是？【選項(xiàng)】A.datatimeseries；B.datatsdata；C.createtimeseries；D.createtsdata【參考答案】B【詳細(xì)解析】SAS語(yǔ)法中創(chuàng)建時(shí)間序列數(shù)據(jù)集用"DATAtsdata"，后接SET或輸入語(yǔ)句。選項(xiàng)A和B語(yǔ)法錯(cuò)誤，C和D非標(biāo)準(zhǔn)命令。故選B?！绢}干12】在回歸分析中，D-W檢驗(yàn)主要檢測(cè)？【選項(xiàng)】A.殘差獨(dú)立性B.正態(tài)分布C.同方差性D.多重共線性【參考答案】A【詳細(xì)解析】D-W檢驗(yàn)（Durbin-Watson）用于檢測(cè)殘差序列的相關(guān)性，檢驗(yàn)原假設(shè)為殘差獨(dú)立。正態(tài)分布（B）用Shapiro-Wilk檢驗(yàn)，同方差性（C）用Breusch-Pagan檢驗(yàn)，共線性（D）用VIF。故選A?！绢}干13】SAS中計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤的函數(shù)是？【選項(xiàng)】ASTDERR；BSE；CSTDEV；DSD【參考答案】A【詳細(xì)解析】SAS內(nèi)置函數(shù)中STDERR返回標(biāo)準(zhǔn)誤，STDEV計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差。選項(xiàng)B（SE）非標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)名，C和D對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差。故選A?！绢}干14】結(jié)構(gòu)方程模型中，"模型擬合指數(shù)"包括哪些指標(biāo)？【選項(xiàng)】A.卡方檢驗(yàn)B.RMSEAC.TLID.所有選項(xiàng)【參考答案】D【詳細(xì)解析】模型擬合指數(shù)需綜合評(píng)估：卡方檢驗(yàn)（A）、RMSEA（B）、TLI（C）等。單獨(dú)選A、B或C均不全面，故選D。【題干15】SAS中創(chuàng)建虛擬變量的正確方法是？【選項(xiàng)】A.odsoutput；Bprocgenmod；Cdatastep中的if-else；Dprocsurveyselect【參考答案】C【詳細(xì)解析】創(chuàng)建虛擬變量需在DATA步使用if-else語(yǔ)句或創(chuàng)建新變量（C）。ODS輸出（A）用于結(jié)果保存，GENMOD（B）為廣義線性模型，SURVEYSELECT（D）用于抽樣。故選C?！绢}干16】在SAS作圖時(shí)，如何設(shè)置Y軸刻度間隔？【選項(xiàng)】A.yaxisinterval=5；B.yaxistype=interval；C.yaxislabelinterval=5；D.yaxistitleinterval=5【參考答案】A【詳細(xì)解析】SAS語(yǔ)法中yaxisinterval=5設(shè)置Y軸刻度間隔。選項(xiàng)B（xaxistype）不適用于Y軸，C和D分別控制標(biāo)簽旋轉(zhuǎn)和標(biāo)題旋轉(zhuǎn)。故選A?！绢}干17】處理截尾數(shù)據(jù)的生存分析中，SAS應(yīng)使用哪個(gè)過(guò)程？【選項(xiàng)】Aprocsurv；Bprocsurvival；Cprocnlmixed；Dproclogistic【參考答案】B【詳細(xì)解析】PROCSURVIVAL（B）專門(mén)處理生存分析，包括截尾數(shù)據(jù)。PROCSURVSIM（未列）用于模擬，NLMIIXED（C）為非線性混合模型，LOGISTIC（D）用于邏輯回歸。故選B?！绢}干18】在方差分析中，若需要檢驗(yàn)多個(gè)交互效應(yīng)，應(yīng)選擇？【選項(xiàng)】A.單因素方差分析B.多元方差分析C.重復(fù)測(cè)量方差分析D.多水平模型【參考答案】B【詳細(xì)解析】單因素分析（A）處理單一因素，多元方差分析（B）可檢驗(yàn)多個(gè)主效應(yīng)及交互效應(yīng)。重復(fù)測(cè)量方差分析（C）針對(duì)縱向數(shù)據(jù)，多水平模型（D）處理嵌套結(jié)構(gòu)。故選B?！绢}干19】在SAS中，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的行列轉(zhuǎn)置？【選項(xiàng)】A.proctranspose；B.datatranspose；C.datatransposed；Dproctrans【參考答案】A【詳細(xì)解析】PROCTRANSPOSE（A）是SAS標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程，通過(guò)設(shè)置SAS.dataset輸出轉(zhuǎn)置后的數(shù)據(jù)集。選項(xiàng)B/C語(yǔ)法錯(cuò)誤，D非標(biāo)準(zhǔn)命令。故選A。【題干20】在SAS中，創(chuàng)建臨時(shí)數(shù)據(jù)集的語(yǔ)句是？【選項(xiàng)】A.datatemp；B.datasettemp；C.datatemptable；Dproctempdata【參考答案】A【詳細(xì)解析】SAS創(chuàng)建臨時(shí)數(shù)據(jù)集用DATAtemp（A）。選項(xiàng)B（settemp）語(yǔ)法錯(cuò)誤，C（temptable）非標(biāo)準(zhǔn)，D（proctempdata）用于宏變量。故選A。2025年大學(xué)試題(社會(huì)學(xué))-社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析及SAS應(yīng)用教程歷年參考題庫(kù)含答案解析(篇3)【題干1】社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析中，描述性統(tǒng)計(jì)的核心目的是什么？A.推斷總體特征B.檢驗(yàn)樣本代表性C.揭示變量間因果關(guān)系D.提供數(shù)據(jù)分布的整體概覽【參考答案】D【詳細(xì)解析】描述性統(tǒng)計(jì)的核心是通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的概括性度量（如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、頻數(shù)等）展現(xiàn)數(shù)據(jù)分布特征，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。選項(xiàng)D準(zhǔn)確反映了這一目標(biāo)。選項(xiàng)A屬于推斷統(tǒng)計(jì)的范疇，B涉及抽樣理論，C需要回歸分析等因果推斷方法。【題干2】在SAS中執(zhí)行卡方檢驗(yàn)時(shí)，若選項(xiàng)卡方檢驗(yàn)結(jié)果不顯著（P>0.05），應(yīng)如何解讀？A.接受原假設(shè)變量無(wú)關(guān)聯(lián)B.拒絕原假設(shè)變量存在關(guān)聯(lián)C.需重復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證D.計(jì)算效應(yīng)量補(bǔ)充分析【參考答案】A【詳細(xì)解析】卡方檢驗(yàn)不顯著意味著觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)差異不具統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，應(yīng)接受原假設(shè)（變量獨(dú)立）。選項(xiàng)B與結(jié)論矛盾，C屬于重復(fù)檢驗(yàn)范疇，D雖建議但非直接解讀結(jié)果的條件?！绢}干3】SAS中數(shù)據(jù)缺失值處理的三種常用方法中，哪種會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)量永久減少？A.缺失值標(biāo)記法B.刪除缺失樣本C.均值替換法D.多變量預(yù)測(cè)補(bǔ)全【參考答案】B【詳細(xì)解析】刪除缺失樣本（DELETED=）會(huì)直接從數(shù)據(jù)集中剔除含缺失值記錄，永久減少樣本量。選項(xiàng)A保留缺失值但標(biāo)記，C引入偏差，D需通過(guò)預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)?！绢}干4】方差分析（ANOVA）的前提條件包含以下哪項(xiàng)？A.變量服從泊松分布B.組間方差齊性C.因變量為二元分類D.自變量需進(jìn)行中心化處理【參考答案】B【詳細(xì)解析】方差分析要求組間方差齊性（Levene檢驗(yàn)），這是核心前提。選項(xiàng)A適用于計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，C對(duì)應(yīng)邏輯回歸，D是回歸分析中的常見(jiàn)操作?！绢}干5】SAS宏程序%macro的定義語(yǔ)法錯(cuò)誤是？A.%macronameB.%macronameparametersC.%macroname%do%...%end%D.%macroname%let...%put%【參考答案】C【詳細(xì)解析】%do...%end%用于循環(huán)，而宏程序定義不應(yīng)包含循環(huán)結(jié)構(gòu)。選項(xiàng)C語(yǔ)法錯(cuò)誤，正確應(yīng)使用%let定義宏變量。其他選項(xiàng)符合宏程序定義規(guī)范?！绢}干6】社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，測(cè)度節(jié)點(diǎn)影響力的指標(biāo)不包括？A.中心性指數(shù)B.指標(biāo)數(shù)（Betweenness）C.拓?fù)渑判駾.指標(biāo)數(shù)（Closeness）【參考答案】C【詳細(xì)解析】拓?fù)渑判蚴枪?jié)點(diǎn)排序方法，不直接衡量影響力指數(shù)。選項(xiàng)A（接近中心性）、B（橋梁指數(shù)）、D（接近中心性）均為影響力測(cè)度指標(biāo)?！绢}干7】在SAS中，如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集從long到wide格式的轉(zhuǎn)換？A.DATAstep中PROCSQLB.PROC格式轉(zhuǎn)換器C.DATAstep語(yǔ)句的Transpose選項(xiàng)D.宏程序定義【參考答案】C【詳細(xì)解析】DATAstep中使用PROCtranspose（需SAS9.2以上版本）或通過(guò)DATA步的Transpose=選項(xiàng)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)變長(zhǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置，選項(xiàng)C正確。選項(xiàng)A需配合ODS輸出，D非直接方法?！绢}干8】社會(huì)調(diào)查中，采用分層抽樣時(shí)，若某層樣本量不足10%，則應(yīng)對(duì)該層如何處理？A.按比例分配B.合并相鄰層C.計(jì)算調(diào)整權(quán)重D.完全剔除【參考答案】C【詳細(xì)解析】樣本量不足10%的層需計(jì)算調(diào)整權(quán)重（如按期望頻數(shù)加權(quán)），選項(xiàng)C正確。選項(xiàng)B可能改變抽樣結(jié)構(gòu)，D會(huì)導(dǎo)致結(jié)果偏差，A不適用于小樣本層?！绢}干9】SAS中，描述變量連續(xù)性檢驗(yàn)的非參數(shù)方法是？A.K-S檢驗(yàn)B.t檢驗(yàn)C.方差分析D.回歸分析【參考答案】A【詳細(xì)解析】Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)（K-S檢驗(yàn)）用于檢驗(yàn)樣本分布與理論分布的擬合度，適用于非參數(shù)檢驗(yàn)。選項(xiàng)B、C、D均需變量滿足特定分布或結(jié)構(gòu)假設(shè)。【題干10】社會(huì)研究中的結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）主要解決以下哪種問(wèn)題？A.單變量相關(guān)性分析B.多變量路徑關(guān)聯(lián)驗(yàn)證C.時(shí)間序列預(yù)測(cè)D.空間效應(yīng)測(cè)度【參考答案】B【詳細(xì)解析】SEM通過(guò)構(gòu)建潛變量路徑模型，驗(yàn)證多個(gè)變量間的復(fù)合關(guān)系（如中介效應(yīng)、調(diào)節(jié)效應(yīng)），選項(xiàng)B準(zhǔn)確。其他選項(xiàng)分別對(duì)應(yīng)相關(guān)分析、時(shí)間序列模型或地理加權(quán)模型（GWR）?！绢}干11】在SAS中，處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的常用過(guò)程步是？A.PROCMEANSB.PROCREGC.PROCARIMAD.PROCHEAVY【參考答案】C【詳細(xì)解析】PROCARIMA專門(mén)用于時(shí)間序列分析（如平穩(wěn)性檢驗(yàn)、ARIMA建模）。選項(xiàng)A用于均值計(jì)算，B處理線性回歸，D無(wú)此過(guò)程?！绢}干12】社會(huì)調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)中，李克特量表（LikertScale）的選項(xiàng)設(shè)置常出現(xiàn)？A.從1（非常不同意）到5（非常同意）B.含“不確定”的六點(diǎn)式C.僅用0和1的二分制D.時(shí)間序列編號(hào)【參考答案】A【詳細(xì)解析】標(biāo)準(zhǔn)李克特量表采用5點(diǎn)或7點(diǎn)對(duì)稱式計(jì)分（選項(xiàng)A）。選項(xiàng)B可能引入中間態(tài)混淆，C簡(jiǎn)化導(dǎo)致信息損失，D用于時(shí)間標(biāo)注?！绢}干13】SAS中，創(chuàng)建復(fù)合索引的語(yǔ)法錯(cuò)誤是？A.INDEXdataset(var1var2)；B.INDEXdatasetvar1/uniqueindexname；C.DATAstep的compress選項(xiàng)D.PROCcontents排序【參考答案】A【詳細(xì)解析】SAS語(yǔ)法要求索引變量列表用括號(hào)括起，且不能在INDEX語(yǔ)句中指定排序方式。選項(xiàng)A錯(cuò)誤，正確應(yīng)為"INDEXdataset(var1var2)；"缺少括號(hào)?！绢}干14】社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析中的交互效應(yīng)檢驗(yàn)通常采用？A.主效應(yīng)分解B.多元方差分析（MANOVA）C.分層回歸模型D.卡方分割檢驗(yàn)【參考答案】C【詳細(xì)解析】分層回歸（或分層ANOVA）通過(guò)引入交互項(xiàng)（如性別*地區(qū)）檢驗(yàn)變量間交互作用。選項(xiàng)A是主效應(yīng)，B處理多因變量，D適用于分類因子。【題干15】在SAS中，生成隨機(jī)數(shù)組的正確方法是？A.DATAstep中的RANUNI函數(shù)B.PROCRandomData；C.DATAstep的PROCrun；D.宏程序中的%rand語(yǔ)句【參考答案】A【詳細(xì)解析】DATAstep中使用RANUNI函數(shù)配合Dowhile循環(huán)生成隨機(jī)數(shù)組。選項(xiàng)B不存在此過(guò)程，C無(wú)此命令，D需指定分布參數(shù)?！绢}干16】社會(huì)研究中的控制變量通常用于消除？A.樣本選擇偏差B.測(cè)量誤差影響C.共同方法偏差D.變量間多重共線性【參考答案】B【詳細(xì)解析】控制變量通過(guò)調(diào)整模型，消除與研究因素?zé)o關(guān)但影響被解釋變量的變量，從而減少測(cè)量誤差對(duì)因果推斷的干擾。選項(xiàng)A需用PSM方法，C用Harman單因素檢驗(yàn)，D需VIF檢測(cè)?！绢}干17】SAS中，合并數(shù)據(jù)集時(shí)若存在重復(fù)行，如何保證數(shù)據(jù)唯一性？A.BY語(yǔ)句加PROCsortB.DATA步指定KEY選項(xiàng)C.PROCmerge設(shè)定method=mergeD.使用UNIQUE函數(shù)【參考答案】B【詳細(xì)解析】DATAstep中使用"KEYvar_list;"選項(xiàng)在合并時(shí)按var_list排序并去重。選項(xiàng)A僅排序不保證唯一，C不處理重復(fù)，D非SAS函數(shù)。【題干18】社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，測(cè)度群體凝聚力的指標(biāo)不包括？A.群集指數(shù)（ClusteringCoefficient）B.核心-邊緣分解C.平均路徑長(zhǎng)度D.結(jié)構(gòu)洞密度【參考答案】B【詳細(xì)解析】核心-邊緣分解屬于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分類方法，不直接衡量群體凝聚力。選項(xiàng)A、C、D均為凝聚力測(cè)度指標(biāo)（A反映局部緊密性，C衡量信息傳播效率，D反映結(jié)構(gòu)洞數(shù)量）?！绢}干19】在SAS中，計(jì)算加權(quán)百分比的正確方法是？A.PROC頻率中weight語(yǔ)句B.DATA步計(jì)算各組總和C.PROCreg中的wls語(yǔ)句D.使用宏程序自定義公式【參考答案】A【詳細(xì)解析】PROCFREQ配合weight語(yǔ)句可直接生成加權(quán)統(tǒng)計(jì)量。選項(xiàng)B需手動(dòng)計(jì)算，C用于加權(quán)最小二乘，D效率較低?！绢}干20】社會(huì)研究中的縱向數(shù)據(jù)分析常用SAS過(guò)程是？A.PROCMEANSB.PROCRErepeatedC.PROCHLMD.PROCSQL【參考答案】B【詳細(xì)解析】PROCREpeated用于縱向/重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)，通過(guò)混合效應(yīng)模型處理重復(fù)結(jié)構(gòu)。選項(xiàng)A處理均值，C用于多層線性模型，D處理SQL查詢。2025年大學(xué)試題(社會(huì)學(xué))-社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析及SAS應(yīng)用教程歷年參考題庫(kù)含答案解析(篇4)【題干1】在社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析中，若需比較兩組獨(dú)立樣本的均值是否存在顯著差異，應(yīng)采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？【選項(xiàng)】A.卡方檢驗(yàn)B.秩和檢驗(yàn)C.t檢驗(yàn)D.方差分析【參考答案】C【詳細(xì)解析】t檢驗(yàn)適用于兩組獨(dú)立樣本均值的比較，通過(guò)計(jì)算t統(tǒng)計(jì)量判斷是否存在顯著差異?？ǚ綑z驗(yàn)用于分類變量間的關(guān)聯(lián)性分析，秩和檢驗(yàn)適用于非正態(tài)分布或有序數(shù)據(jù)，方差分析則用于三組及以上獨(dú)立樣本的均值比較?！绢}干2】SAS中，若需對(duì)變量“年齡”進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，應(yīng)使用哪個(gè)過(guò)程步？【選項(xiàng)】A.PROCMEANSB.PROCUNIVARC.PROCNORMD.PROCREG【參考答案】C【詳細(xì)解析】PROCNORM過(guò)程步專門(mén)用于生成正態(tài)概率圖和Q-Q圖，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布。PROCMEANS用于描述性統(tǒng)計(jì)，PROCUNIVAR提供更多單變量分析，PROCREG用于線性回歸。【題干3】在方差分析（ANOVA）中，若F檢驗(yàn)結(jié)果顯著（p<0.05），則說(shuō)明各組均值存在差異，此時(shí)應(yīng)進(jìn)一步進(jìn)行哪種檢驗(yàn)？【選項(xiàng)】A.t檢驗(yàn)B.單因素方差分析C.多重比較D.回歸分析【參考答案】C【詳細(xì)解析】ANOVA顯著僅表明至少存在兩組均值差異，需通過(guò)Dunnett、LSD等事后檢驗(yàn)確定具體差異組別。t檢驗(yàn)僅適用于兩組比較，多重比較解決多組間的差異定位?！绢}干4】SAS中，以下哪種語(yǔ)法用于將數(shù)據(jù)集“sashelp.class”轉(zhuǎn)換為永久存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)表？【選項(xiàng)】A.DATApermanent_table;SETsashelp.class;RUN;B.PROCSQLCREATETABLEpermanent_table=sashelp.class;C.PROCEXPORTDATA=sashelp.classOUTFILE='C:\temp\class.csv';D.DATApermanent_table;SETsashelp.class;permanent_table=DATA;RUN;【參考答案】A【詳細(xì)解析】DATA步結(jié)合SET語(yǔ)句直接創(chuàng)建永久數(shù)據(jù)集需指定庫(kù)名和表名，選項(xiàng)A語(yǔ)法正確。選項(xiàng)BSQL語(yǔ)句語(yǔ)法錯(cuò)誤，PROCEXPORT將數(shù)據(jù)導(dǎo)出為CSV文件，選項(xiàng)C無(wú)法存儲(chǔ)為永久表，選項(xiàng)D末尾缺少保存語(yǔ)句。【題干5】卡方檢驗(yàn)的檢驗(yàn)假設(shè)H0通常表述為？【選項(xiàng)】A.無(wú)關(guān)聯(lián)性B.完全關(guān)聯(lián)性C.總體均值等于0D.方差符合正態(tài)分布【參考答案】A【詳細(xì)解析】卡方檢驗(yàn)的原假設(shè)H0為分類變量間無(wú)關(guān)聯(lián)性（期望頻數(shù)與實(shí)際頻數(shù)無(wú)顯著差異）。選項(xiàng)B為備擇假設(shè)H1，選項(xiàng)C屬于t檢驗(yàn)或Z檢驗(yàn)假設(shè)，選項(xiàng)D描述正態(tài)性檢驗(yàn)?zāi)康??！绢}干6】SAS中，生成描述性統(tǒng)計(jì)量（如均值、標(biāo)準(zhǔn)差）應(yīng)使用哪個(gè)過(guò)程步？【選項(xiàng)】A.PROCMEANSB.PROCUNIVARC.PROCREGD.PROCANOVA【參考答案】B【詳細(xì)解析】PROCUNIVAR可同時(shí)輸出均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等單變量描述統(tǒng)計(jì)，選項(xiàng)A僅輸出均值和標(biāo)準(zhǔn)差，選項(xiàng)C用于回歸分析，選項(xiàng)D執(zhí)行方差分析?！绢}干7】在回歸分析中，若R2=0.85，說(shuō)明因變量變異的85%可由自變量解釋，此時(shí)應(yīng)判斷自變量是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義？【選項(xiàng)】A.僅需比較R2與0.05B.需計(jì)算p值并與α水平比較C.觀察殘差分布D.比較調(diào)整R2【參考答案】B【詳細(xì)解析】R2僅反映解釋力度，需通過(guò)回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)或F檢驗(yàn)判斷變量顯著性。選項(xiàng)A錯(cuò)誤（R2與顯著性無(wú)直接關(guān)系），選項(xiàng)C用于診斷模型，選項(xiàng)D調(diào)整R2用于多變量模型?！绢}干8】SAS中，若數(shù)據(jù)集存在缺失值，使用PROCMEANS計(jì)算均值時(shí)，以下哪種選項(xiàng)可忽略缺失值？【選項(xiàng)】A.NOMissingB.Missing=0C.Missing=.D.NOMissingValues【參考答案】A【詳細(xì)解析】PROCMEANS中NOMissing選項(xiàng)（或NOMissingValues）強(qiáng)制忽略缺失值計(jì)算統(tǒng)計(jì)量。選項(xiàng)B將缺失值視為0，選項(xiàng)C保留缺失值但可能影響結(jié)果，選項(xiàng)D語(yǔ)法錯(cuò)誤。【題干9】方差分析中，若誤差項(xiàng)自由度為10，處理組數(shù)為3，則總自由度為？【選項(xiàng)】A.13B.16C.17D.20【參考答案】C【詳細(xì)解析】總自由度=處理組數(shù)+誤差自由度=3+10=13，但方差分析自由度計(jì)算應(yīng)為總樣本量-1，需結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)。本題可能存在表述歧義，正確計(jì)算應(yīng)為總自由度=誤差自由度+處理組數(shù)=10+3=13，但選項(xiàng)未包含13，需重新審視題目邏輯?！绢}干10】SAS中，如何將字符型變量“性別”轉(zhuǎn)換為數(shù)值型變量（男=1，女=2）？【選項(xiàng)】A.DATAtemp;SETrawdata;IF性別='男'THENgender_num=1ELSEgender_num=2;RUN;B.DATAtemp;SETrawdata;gender_num=IFN(性別='男',1,2);RUN;C.PROCTRANSForms=sashelp.class;性別numeric;RUN;D.DATAtemp;SETrawdata;gender_num=INPUT(性別.,2.);RUN;【參考答案】B【詳細(xì)解析】選項(xiàng)B使用IFN函數(shù)更簡(jiǎn)潔高效，選項(xiàng)A語(yǔ)法正確但冗長(zhǎng)，選項(xiàng)C未指定轉(zhuǎn)換規(guī)則，選項(xiàng)D需確保“性別”是數(shù)值型且范圍合理?！绢}干11】在SAS中，以下哪種數(shù)據(jù)步用于創(chuàng)建新變量并保留原始數(shù)據(jù)？【選項(xiàng)】A.DATAout;SETin;out_var=...;RUN;B.DATAout;SETin;out_var=...;out=DATA;RUN;C.DATAout;SETin;out_var=...;RUN;D.DATAout;SETin;out_var=...;drop=original_var;RUN;【參考答案】C【詳細(xì)解析】DATA步默認(rèn)創(chuàng)建新數(shù)據(jù)集，保留所有變量。選項(xiàng)A和B未保留原變量，選項(xiàng)D使用DROP語(yǔ)句排除原變量，選項(xiàng)C為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)步語(yǔ)法。【題干12】社會(huì)調(diào)查中，若研究“教育水平”與“收入”的關(guān)聯(lián)性，其中“教育水平”為有序分類變量，應(yīng)采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？【選項(xiàng)】A.卡方檢驗(yàn)B.秩和檢驗(yàn)C.線性回歸D.邏輯回歸【參考答案】B【詳細(xì)解析】秩和檢驗(yàn)（Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)）適用于有序變量與連續(xù)變量或有序變量間的比較，卡方檢驗(yàn)要求名義變量，線性回歸需自變量為連續(xù)型?！绢}干13】SAS中，若需計(jì)算變量“身高”的95%置信區(qū)間，應(yīng)使用哪個(gè)過(guò)程步？【選項(xiàng)】A.PROCMEANSB.PROCUNIVARC.PROCREGD.PROCbootstrap【參考答案】B【詳細(xì)解析】PROCUNIVAR的MEANS語(yǔ)句可輸出均值及其置信區(qū)間，PROCMEANS僅提供均值和標(biāo)準(zhǔn)差，PROCREG用于回歸分析，PROCbootstrap需額外配置?！绢}干14】在方差分析中，若F統(tǒng)計(jì)量=5.2，p=0.03（α=0.05），則結(jié)論為？【選項(xiàng)】A.拒絕H0，各組均值存在顯著差異B.接受H0，各組均值無(wú)差異C.需進(jìn)一步檢驗(yàn)效應(yīng)量D.無(wú)法判斷顯著性【參考答案】A【詳細(xì)解析】p<α拒絕H0，說(shuō)明至少存在兩組均值差異，選項(xiàng)C效應(yīng)量分析是后續(xù)步驟，選項(xiàng)B和D不符合統(tǒng)計(jì)推斷規(guī)則。【題干15】SAS中，以下哪種操作可將臨時(shí)數(shù)據(jù)集保存為永久數(shù)據(jù)集？【選項(xiàng)】A.DATApermanent;SETtemp;RUN;B.PROCcopyIN=workOUT=libname;C.DATApermanent=temp;RUN;D.PROCexportDATA=workOUTFILE='C:\data';【參考答案】B【詳細(xì)解析】PROCcopy過(guò)程步可復(fù)制臨時(shí)數(shù)據(jù)集到指定的庫(kù)，選項(xiàng)A未指定永久庫(kù)名，選項(xiàng)C語(yǔ)法錯(cuò)誤，選項(xiàng)D導(dǎo)出為文件而非數(shù)據(jù)庫(kù)表?！绢}干16】社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析中，若總體服從正態(tài)分布，樣本量為30，則檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量近似服從？【選項(xiàng)】A.t分布B.卡方分布C.F分布D.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布【參考答案】D【詳細(xì)解析】樣本量≥30時(shí)，中心極限定理使樣本均值近似標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，無(wú)論總體分布。t檢驗(yàn)需小樣本且總體正態(tài)，卡方和F分布用于特定檢驗(yàn)場(chǎng)景。【題干17】在SAS中，若需對(duì)兩個(gè)相關(guān)樣本進(jìn)行配對(duì)t檢驗(yàn)，應(yīng)使用哪個(gè)過(guò)程步？【選項(xiàng)】A.PROCTTESTpaired;B.PROCMEANSNMEAN;C.PROCREGmodel=paired_var;D.PROCUNIVAR;【參考答案】A【詳細(xì)解析】PROCTTEST的paired選項(xiàng)用于配對(duì)樣本t檢驗(yàn)，PROCMEANS計(jì)算均值，PROCREG需構(gòu)建回歸模型，PROCUNIVAR提供單變量分析?！绢}干18】社會(huì)調(diào)查中，若研究“性別”與“是否吸煙”的關(guān)聯(lián)性，其中“是否吸煙”為二分類變量（是/否），應(yīng)采用哪種統(tǒng)計(jì)方法？【選項(xiàng)】A.線性回歸B.邏輯回歸C.卡方檢驗(yàn)D.ANOVA【參考答案】C【詳細(xì)解析】卡方檢驗(yàn)適用于兩個(gè)分類變量的關(guān)聯(lián)性分析，邏輯回歸可將二分類因變量建模為logit函數(shù)，但需明確因變量設(shè)定，選項(xiàng)C更直接?！绢}干19】SAS中，若數(shù)據(jù)集“data1”有缺失值，使用PROCSQL查詢時(shí)如何處理缺失值？【選項(xiàng)】A.WHEREmissing(var)=0B.WHEREvarISNOTNULLC.WHEREvarNE0D.WHEREvar>0【參考答案】B【詳細(xì)解析】ISNOTNULL條件篩選非缺失值，選項(xiàng)A語(yǔ)法錯(cuò)誤（應(yīng)為IFN(missing(var))),選項(xiàng)C和D僅適用于數(shù)值型變量的特定值缺失?！绢}干20】在回歸分析中，若殘差圖呈現(xiàn)隨機(jī)散點(diǎn)分布，說(shuō)明模型滿足哪種假設(shè)？【選項(xiàng)】A.獨(dú)立同分布B.正態(tài)性C.方差齊性D.線性關(guān)系【參考答案】C【詳細(xì)解析】殘差圖的隨機(jī)散點(diǎn)分布反映誤差項(xiàng)方差齊性（同方差性）。選項(xiàng)A指殘差獨(dú)立性，選項(xiàng)B需Q-Q圖驗(yàn)證，選項(xiàng)D通過(guò)擬合優(yōu)度判斷。2025年大學(xué)試題(社會(huì)學(xué))-社會(huì)統(tǒng)計(jì)分析及SAS應(yīng)用教程歷年參考題庫(kù)含答案解析(篇5)【題干1】社會(huì)分層理論中，韋伯提出的三種分層維度是階級(jí)、地位和權(quán)力，分別對(duì)應(yīng)經(jīng)濟(jì)資本、文化資本和社會(huì)資本。下列哪項(xiàng)正確體現(xiàn)了這三者的關(guān)系？【選項(xiàng)】A.階級(jí)決定地位，地位決定權(quán)力B.文化資本影響經(jīng)濟(jì)資本，權(quán)力影響社會(huì)資本C.經(jīng)濟(jì)資本、文化資本和社會(huì)資本三者互為獨(dú)立且平等的維度D.階級(jí)主要反映經(jīng)濟(jì)資源分配，權(quán)力反映強(qiáng)制力資源分配【參考答案】C【詳細(xì)解析】韋伯的社會(huì)分層理論強(qiáng)調(diào)階級(jí)（經(jīng)濟(jì)資源）、地位（文化資本）和權(quán)力（社會(huì)控制力）是三個(gè)獨(dú)立維度，彼此不構(gòu)成直接因果關(guān)系。選項(xiàng)C正確，A錯(cuò)誤因?qū)⑷哧P(guān)系線性化，B混淆了資本類型與維度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，D過(guò)度簡(jiǎn)化了權(quán)力資源的定義?！绢}干2】帕累托法則（二八法則）在社會(huì)學(xué)研究中的應(yīng)用場(chǎng)景是描述：A.群體中少數(shù)個(gè)體對(duì)多數(shù)資源的控制比例B.研究對(duì)象中20%關(guān)鍵因素決定80%結(jié)果的現(xiàn)象C.空間分布中80%案例集中在20%區(qū)域的現(xiàn)象D.時(shí)間序列數(shù)據(jù)中后期波動(dòng)幅度占總體80%的規(guī)律【參考答案】B【詳細(xì)解析】帕累托法則的核心是關(guān)鍵少數(shù)（20%）對(duì)整體（80%）的支配性影響，在資源分配、組織管理等領(lǐng)域常見(jiàn)。選項(xiàng)B準(zhǔn)確，A描述的是資源控制比例而非法則本質(zhì)，C屬于地理學(xué)中的聚集分布規(guī)律，D屬于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的時(shí)間序列特性?！绢}干3】SAS中創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)若使用數(shù)據(jù)步（DATASTEP），默認(rèn)的變量存儲(chǔ)方式是：A.臨時(shí)存儲(chǔ)B.永久存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)C.存儲(chǔ)為臨時(shí)表D.直接寫(xiě)入硬盤(pán)【參考答案】A【詳細(xì)解析】數(shù)據(jù)步（DATASTEP）生成的數(shù)據(jù)集在程序運(yùn)行結(jié)束后自動(dòng)釋放，僅臨時(shí)存儲(chǔ)于內(nèi)存中，無(wú)法長(zhǎng)期保存。選項(xiàng)A正確。選項(xiàng)B、C涉及永久存儲(chǔ)或數(shù)據(jù)庫(kù)操作，需通過(guò)PROC步完成。選項(xiàng)D錯(cuò)誤因SAS數(shù)據(jù)集不直接寫(xiě)入硬盤(pán)固定位置。【題干4】社會(huì)調(diào)查中控制變量法的主要目的是：A.研究變量間的直接因果關(guān)系B.消除混雜因素對(duì)研究結(jié)論的干擾C.提高樣本的同質(zhì)性D.擴(kuò)大研究樣本規(guī)?！緟⒖即鸢浮緽【詳細(xì)解析】控制變量法通過(guò)統(tǒng)計(jì)控制（如回歸分析）消除其他變量對(duì)因變量的影響，使自變量與因變量的關(guān)系更清晰。選項(xiàng)B正確，A錯(cuò)誤因因果關(guān)系需因果推斷而非單純控制。C屬于配額抽樣目標(biāo)，D與樣本量無(wú)關(guān)?！绢}干5】邏輯回歸模型中，-2倍對(duì)數(shù)似然比檢驗(yàn)的無(wú)效假設(shè)是：A.回歸系數(shù)等于1B.模型整體不顯著C.某個(gè)解釋變量系數(shù)為0D.因變量與自變量完全相關(guān)【參考答案】B【詳細(xì)解析】-2倍對(duì)數(shù)似然比檢驗(yàn)（Wald卡方檢驗(yàn)）用于比較包含所有自變量的完整模型與僅含截距的基準(zhǔn)模型，檢驗(yàn)假設(shè)為“所有斜率系數(shù)同時(shí)為0”，即模型整體無(wú)效。選項(xiàng)B正確，選項(xiàng)C是單變量系數(shù)檢驗(yàn)，D屬于多重共線性表現(xiàn)。【題干6】SAS中用于生成時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的PROC過(guò)程是：A.PROCREGB.PROCARIMAC.PROCGLMD.PROCANOVA【參考答案】B【詳細(xì)解析】PROCARIMA專門(mén)處理時(shí)間序列分析，包括平穩(wěn)性檢驗(yàn)、季節(jié)調(diào)整和預(yù)測(cè)。PROCREG適用于線性回歸，PROCGLM用于一般線性模型，PROCANOVA側(cè)重方差分析。選項(xiàng)B正確?！绢}干7】社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，密度指數(shù)（NetworkDensity）的計(jì)算公式為：A.鏈條數(shù)/可能鏈條數(shù)B.節(jié)點(diǎn)數(shù)/可能節(jié)點(diǎn)數(shù)C.平均路徑長(zhǎng)度/網(wǎng)絡(luò)規(guī)模D.閉合三角數(shù)/最大可能三角數(shù)【參考答案】A【詳細(xì)解析】密度指數(shù)衡量網(wǎng)絡(luò)連接的緊密程度，計(jì)算公式為實(shí)際存在的邊數(shù)除以網(wǎng)絡(luò)中可能存在的邊數(shù)（n(n-1)/2）。選項(xiàng)A正確，B為節(jié)點(diǎn)密度，C為中心性指標(biāo)，D為三角密度?！绢}干8】分層隨機(jī)抽樣中，確定各層樣本量的公式是：A.n_h=N_h*n/NB.n_h=(N_h/N)*nC.n_h=N_h*(1/n)D.n_h=(N_h/N)*(1/n)【參考答案】B【詳細(xì)解析】分層隨機(jī)抽樣中，各層樣本量按比例分配，公式為n_h=(N_h/N)*n，其中N_h為第h層人口數(shù)，N為總?cè)藬?shù)，n為總樣本量。選項(xiàng)B正確，選項(xiàng)A將總樣本量寫(xiě)反，C、D數(shù)學(xué)表達(dá)式錯(cuò)誤?！绢}干9】SAS中讀入外部數(shù)據(jù)時(shí)，若使用PROC導(dǎo)入Excel文件，需要指定：A.DATASTEP語(yǔ)法B.PROCImport過(guò)程C.Libname語(yǔ)句D.DATA步的INFILE語(yǔ)句【參考答案】B【詳細(xì)解析】PROCImport過(guò)程專門(mén)用于將Excel、CSV等格式數(shù)據(jù)導(dǎo)入SAS，需配合Libname聲明數(shù)據(jù)路徑。選項(xiàng)B正確，選項(xiàng)A是數(shù)據(jù)步語(yǔ)法，選項(xiàng)C聲明數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)路徑，選項(xiàng)D用于文本文件?！绢}干10】社會(huì)學(xué)研究中的卡方檢驗(yàn)（Chi-squareTest）主要用于：A.檢驗(yàn)兩個(gè)分類變量的獨(dú)立性B.評(píng)估回歸模型的擬合優(yōu)度C.計(jì)算方差分析中的組間差異D.測(cè)量信度系數(shù)（Cronbach'sα）【參考答案】A【詳細(xì)解析】卡方檢驗(yàn)通過(guò)比較觀測(cè)頻數(shù)與期望頻數(shù)差異，檢驗(yàn)變量間的獨(dú)立性。選項(xiàng)A正確，選項(xiàng)B使用R2或AIC等指標(biāo)，選項(xiàng)C用ANOVA，選項(xiàng)D用Cronbach'sα?！绢}干11】SAS中創(chuàng)建永久存儲(chǔ)數(shù)據(jù)集需使用：A.DATASTEP直接創(chuàng)建B.PROCstep配合LibnameC.DATAstep后添加SET選項(xiàng)D.PROCSQL創(chuàng)建【參考答案】B【詳細(xì)解析】永久數(shù)據(jù)集需在Libname聲明的庫(kù)中通過(guò)PROC步（如PROCSQL或PROCdat