2025年大學(xué)統(tǒng)計學(xué)期末考試：多元統(tǒng)計分析在心理學(xué)中的性問題試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共15小題，每小題2分，共30分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的，請將正確選項字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在心理學(xué)研究中，如果要探究不同學(xué)習(xí)風(fēng)格（視覺型、聽覺型、動覺型）與考試成績之間的關(guān)系，最適合采用的多元統(tǒng)計分析方法是（）A.主成分分析B.因子分析C.聚類分析D.典型相關(guān)分析2.當(dāng)研究者想要評估多個自變量（如壓力水平、睡眠質(zhì)量、社交支持）對抑郁程度的影響時，應(yīng)優(yōu)先考慮使用哪種多元統(tǒng)計方法？（）A.多元回歸分析B.判別分析C.聚類分析D.信度分析3.在進(jìn)行多元方差分析（MANOVA）時，如果研究者關(guān)心的是兩組（實驗組與對照組）在多個因變量（如認(rèn)知能力、情緒穩(wěn)定性）上的整體差異，那么以下哪種情況最適合采用MANOVA？（）A.只關(guān)注兩組在單一因變量上的差異B.希望了解兩組在多個因變量上的具體差異C.需要同時檢驗多個自變量的主效應(yīng)D.研究目的是探索變量間的相關(guān)性4.在心理學(xué)研究中，如果要分析不同人格特質(zhì)（如外向性、神經(jīng)質(zhì)）與職業(yè)滿意度之間的關(guān)系，最適合采用的多元統(tǒng)計分析方法是（）A.聚類分析B.典型相關(guān)分析C.多元回歸分析D.主成分分析5.當(dāng)研究者想要識別出在多個維度上具有相似特征的被試群體時，應(yīng)優(yōu)先考慮使用哪種多元統(tǒng)計方法？（）A.多元回歸分析B.判別分析C.聚類分析C.信度分析6.在進(jìn)行典型相關(guān)分析時，如果研究者想要了解兩個變量集合（如生活滿意度與心理健康指標(biāo)）之間的線性關(guān)系，那么以下哪種情況最適合采用典型相關(guān)分析？（）A.只關(guān)注單個變量與其他變量的關(guān)系B.希望了解多個變量之間的整體相關(guān)性C.需要同時檢驗多個自變量的主效應(yīng)D.研究目的是探索變量間的非線性關(guān)系7.在心理學(xué)研究中，如果要評估不同干預(yù)措施（如認(rèn)知行為療法、藥物治療）對焦慮癥狀的影響，最適合采用的多元統(tǒng)計分析方法是（）A.主成分分析B.因子分析C.聚類分析D.方差分析8.當(dāng)研究者想要評估多個自變量（如教育程度、家庭收入、社會支持）對心理健康狀況的影響時，應(yīng)優(yōu)先考慮使用哪種多元統(tǒng)計方法？（）A.多元回歸分析B.判別分析C.聚類分析D.信度分析9.在進(jìn)行多元方差分析（MANOVA）時，如果研究者關(guān)心的是兩組（實驗組與對照組）在多個因變量（如認(rèn)知能力、情緒穩(wěn)定性）上的整體差異，那么以下哪種情況最適合采用MANOVA？（）A.只關(guān)注兩組在單一因變量上的差異B.希望了解兩組在多個因變量上的具體差異C.需要同時檢驗多個自變量的主效應(yīng)D.研究目的是探索變量間的相關(guān)性10.在心理學(xué)研究中，如果要分析不同人格特質(zhì)（如外向性、神經(jīng)質(zhì)）與職業(yè)滿意度之間的關(guān)系，最適合采用的多元統(tǒng)計分析方法是（）A.聚類分析B.典型相關(guān)分析C.多元回歸分析D.主成分分析11.當(dāng)研究者想要識別出在多個維度上具有相似特征的被試群體時，應(yīng)優(yōu)先考慮使用哪種多元統(tǒng)計方法？（）A.多元回歸分析B.判別分析C.聚類分析C.信度分析12.在進(jìn)行典型相關(guān)分析時，如果研究者想要了解兩個變量集合（如生活滿意度與心理健康指標(biāo)）之間的線性關(guān)系，那么以下哪種情況最適合采用典型相關(guān)分析？（）A.只關(guān)注單個變量與其他變量的關(guān)系B.希望了解多個變量之間的整體相關(guān)性C.需要同時檢驗多個自變量的主效應(yīng)D.研究目的是探索變量間的非線性關(guān)系13.在心理學(xué)研究中，如果要評估不同干預(yù)措施（如認(rèn)知行為療法、藥物治療）對焦慮癥狀的影響，最適合采用的多元統(tǒng)計分析方法是（）A.主成分分析B.因子分析C.聚類分析D.方差分析14.當(dāng)研究者想要評估多個自變量（如教育程度、家庭收入、社會支持）對心理健康狀況的影響時，應(yīng)優(yōu)先考慮使用哪種多元統(tǒng)計方法？（）A.多元回歸分析B.判別分析C.聚類分析D.信度分析15.在進(jìn)行多元方差分析（MANOVA）時，如果研究者關(guān)心的是兩組（實驗組與對照組）在多個因變量（如認(rèn)知能力、情緒穩(wěn)定性）上的整體差異，那么以下哪種情況最適合采用MANOVA？（）A.只關(guān)注兩組在單一因變量上的差異B.希望了解兩組在多個因變量上的具體差異C.需要同時檢驗多個自變量的主效應(yīng)D.研究目的是探索變量間的相關(guān)性二、簡答題（本大題共5小題，每小題6分，共30分。請將答案寫在答題卡上。）1.請簡述多元統(tǒng)計分析在心理學(xué)研究中的主要作用，并舉例說明如何在實際研究中應(yīng)用多元統(tǒng)計分析方法。2.請簡述主成分分析和因子分析在心理學(xué)研究中的區(qū)別，并舉例說明這兩種方法在實際研究中的應(yīng)用場景。3.請簡述聚類分析和判別分析在心理學(xué)研究中的區(qū)別，并舉例說明這兩種方法在實際研究中的應(yīng)用場景。4.請簡述多元回歸分析和典型相關(guān)分析在心理學(xué)研究中的區(qū)別，并舉例說明這兩種方法在實際研究中的應(yīng)用場景。5.請簡述多元方差分析（MANOVA）在心理學(xué)研究中的主要作用，并舉例說明如何在實際研究中應(yīng)用多元方差分析方法。三、論述題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請將答案寫在答題卡上。）1.請結(jié)合心理學(xué)研究實例，詳細(xì)論述如何運(yùn)用多元回歸分析方法探究多個自變量對因變量的綜合影響，并說明在分析過程中需要注意哪些關(guān)鍵問題。在我們?nèi)粘５慕虒W(xué)實踐中，多元回歸分析方法確實扮演著相當(dāng)重要的角色。你想想啊，比如我們想研究影響大學(xué)生心理健康狀況的多種因素，這時候可能就要涉及到學(xué)習(xí)壓力、社交質(zhì)量、家庭支持、個人性格等多個自變量，而因變量就是心理健康水平。這時候，如果咱們只用單一回歸分析，每次只能研究一個自變量的影響，那肯定效率太低了，而且沒法全面展現(xiàn)這些因素的綜合作用。這時候，多元回歸就能派上大用場了。通過構(gòu)建一個多元回歸模型，咱們可以同時考察所有這些自變量對心理健康水平的總體影響，還能看出每個自變量的相對重要性。比如說，通過分析發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)壓力和社交質(zhì)量對心理健康的影響最大，而家庭支持的影響相對較小，那咱們在制定干預(yù)措施的時候，就可以重點針對這兩個方面入手，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)適應(yīng)能力和改善他們的社交環(huán)境，從而有效提升心理健康水平。當(dāng)然，在使用多元回歸分析的時候，咱們也得特別小心一些問題。比如說，多重共線性問題，就是自變量之間相關(guān)性太強(qiáng)了，這樣模型就不好解釋，容易導(dǎo)致系數(shù)估計不準(zhǔn)確。還有樣本量的問題，自變量個數(shù)不能比樣本量多，否則模型就會過擬合。另外，模型的假設(shè)條件也得滿足，比如誤差項要符合正態(tài)分布、方差齊性等等。只有把這些問題都考慮到了，咱們得出的結(jié)論才能更加可靠。2.請結(jié)合心理學(xué)研究實例，詳細(xì)論述如何運(yùn)用聚類分析方法對被試進(jìn)行分組，并說明在分析過程中需要注意哪些關(guān)鍵問題。咱們在心理學(xué)研究中，經(jīng)常需要對被試進(jìn)行分組，比如根據(jù)他們的性格特征、認(rèn)知能力或者行為模式等等。這時候，聚類分析就特別有用。你想想啊，比如咱們想根據(jù)學(xué)生的多維度表現(xiàn)把他們分成不同類型的學(xué)習(xí)小組，以便進(jìn)行更有針對性的教學(xué)。這時候，就可以收集學(xué)生在學(xué)業(yè)成績、課堂參與度、作業(yè)完成情況等多個維度上的數(shù)據(jù)，然后運(yùn)用聚類分析方法，讓計算機(jī)自動根據(jù)這些數(shù)據(jù)把表現(xiàn)相似的學(xué)生歸為一類。比如說，可能會自動分成一類是學(xué)業(yè)優(yōu)秀且積極參與的學(xué)生，一類是學(xué)業(yè)中等但課堂表現(xiàn)活躍的學(xué)生，還有一類是學(xué)業(yè)和表現(xiàn)都相對落后的學(xué)生。這樣分好組之后，咱們就可以針對不同類型的學(xué)生采取不同的教學(xué)策略，比如給第一類學(xué)生提供更具挑戰(zhàn)性的學(xué)習(xí)任務(wù)，給第二類學(xué)生加強(qiáng)學(xué)習(xí)方法指導(dǎo)，給第三類學(xué)生提供更多的輔導(dǎo)和支持。當(dāng)然，在使用聚類分析的時候，咱們也得特別小心一些問題。比如說，變量選擇問題，選擇的變量要能夠反映咱們想要的分組維度，否則分組結(jié)果可能就不合理。還有聚類算法的選擇問題，不同的算法可能會得到不同的分組結(jié)果，咱們要根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)特點選擇最合適的算法。另外，聚類數(shù)量的確定也是一個難題，有時候咱們很難確定到底應(yīng)該分成多少組，這時候就需要結(jié)合專業(yè)知識和實際情況來判斷。只有把這些問題都考慮到了，咱們得出的分組結(jié)果才能更加可靠，也才能更好地服務(wù)于咱們的研究和實踐。四、分析題（本大題共2小題，每小題10分，共20分。請將答案寫在答題卡上。）1.假設(shè)某項心理學(xué)研究收集了100名被試在三個維度（認(rèn)知能力、情緒穩(wěn)定性、社交能力）上的得分?jǐn)?shù)據(jù)，研究者想探究不同性別（男、女）在三個維度上的是否存在顯著差異，請說明應(yīng)采用哪種多元統(tǒng)計分析方法，并簡述分析步驟。好的，這個題目其實就是一個典型的多元方差分析（MANOVA）的應(yīng)用場景。你想啊，研究者想比較男性和女性在認(rèn)知能力、情緒穩(wěn)定性、社交能力這三個維度上的整體差異，這時候如果只用單因素方差分析，每次只能比較一個維度上的差異，肯定效率太低了，而且也無法判斷性別對這些維度的影響是否存在交互作用。所以，咱們應(yīng)該采用多元方差分析方法。分析步驟大概是這樣的：首先，咱們要檢驗數(shù)據(jù)是否符合MANOVA的假設(shè)條件，比如正態(tài)性、方差齊性等等。如果數(shù)據(jù)不符合假設(shè)條件，可能需要進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或者使用非參數(shù)檢驗。如果數(shù)據(jù)符合假設(shè)條件，咱們就可以進(jìn)行MANOVA分析了。在分析過程中，咱們要檢驗性別對三個維度的整體影響是否顯著，也就是看F統(tǒng)計量和p值。如果p值小于顯著性水平，比如0.05，那就說明性別對三個維度的整體影響是顯著的。接下來，咱們還需要進(jìn)行事后檢驗，比如進(jìn)行多重比較或者判別分析，以確定男性和女性在哪些維度上存在顯著差異。最后，咱們還要解釋結(jié)果，比如說明男性在哪個維度上得分更高，女性在哪個維度上得分更高，并討論這些結(jié)果的理論意義和實踐價值。2.假設(shè)某項心理學(xué)研究收集了200名被試在五個維度（壓力感知、應(yīng)對方式、社會支持、睡眠質(zhì)量、心理健康水平）上的得分?jǐn)?shù)據(jù)，研究者想探究這五個維度之間的線性關(guān)系，并找出最能代表這兩個變量集合的綜合變量，請說明應(yīng)采用哪種多元統(tǒng)計分析方法，并簡述分析步驟。這個題目其實就是一個典型的典型相關(guān)分析（CCA）的應(yīng)用場景。你想啊，研究者想探究五個維度之間的線性關(guān)系，并找出最能代表這兩個變量集合的綜合變量，這時候如果只用相關(guān)分析，每次只能分析兩個變量之間的相關(guān)性，肯定效率太低了，而且也無法全面展現(xiàn)這些維度之間的整體關(guān)系。所以，咱們應(yīng)該采用典型相關(guān)分析方法。分析步驟大概是這樣的：首先，咱們要確定兩個變量集合，比如把壓力感知、應(yīng)對方式、社會支持這三個維度作為第一個變量集合，把睡眠質(zhì)量、心理健康水平這兩個維度作為第二個變量集合。然后，咱們就可以進(jìn)行典型相關(guān)分析了。在分析過程中，咱們要計算典型相關(guān)系數(shù)，并檢驗這些系數(shù)是否顯著。如果典型相關(guān)系數(shù)顯著，那就說明兩個變量集合之間存在線性關(guān)系。接下來，咱們還要計算典型變量，也就是找出最能代表這兩個變量集合的綜合變量。典型變量是原始變量的線性組合，它們能夠最大化兩個變量集合之間的相關(guān)性。最后，咱們還要解釋結(jié)果，比如說明第一個典型相關(guān)系數(shù)主要反映了哪些維度之間的線性關(guān)系，并討論這些結(jié)果的理論意義和實踐價值。通過典型相關(guān)分析，咱們可以更全面地了解這些維度之間的整體關(guān)系，從而為咱們的研究和實踐提供更有價值的insights。本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.D典型相關(guān)分析用于探究兩個變量集合之間的線性關(guān)系，符合題干中分析不同學(xué)習(xí)風(fēng)格與考試成績之間關(guān)系的需求。解析思路：本題考察對不同多元統(tǒng)計方法適用場景的理解。主成分分析和因子分析主要用于降維和探索結(jié)構(gòu)，聚類分析用于數(shù)據(jù)分組，典型相關(guān)分析用于兩個變量集合間關(guān)系研究。題干涉及“不同學(xué)習(xí)風(fēng)格”和“考試成績”兩個變量集合，故典型相關(guān)分析最合適。2.A多元回歸分析用于評估多個自變量對單一因變量的影響，符合題干評估多個自變量對抑郁程度影響的需求。解析思路：本題考察對不同多元統(tǒng)計方法適用場景的理解。判別分析和聚類分析主要用于分類和分組，信度分析用于測量工具可靠性評估，多元回歸分析用于評估多個自變量對單一因變量的影響。題干明確提到“評估多個自變量對抑郁程度的影響”，故多元回歸分析最合適。3.BMANOVA用于評估兩組在多個因變量上的整體差異，符合題干中兩組在多個因變量上整體差異的需求。解析思路：本題考察對多元方差分析適用場景的理解。單因素方差分析用于單一因變量差異檢驗，多元回歸分析用于自變量對因變量的影響評估，聚類分析用于數(shù)據(jù)分組，MANOVA用于評估兩組在多個因變量上的整體差異。題干明確提到“兩組在多個因變量上的整體差異”，故MANOVA最合適。4.B典型相關(guān)分析用于探究兩個變量集合之間的線性關(guān)系，符合題干分析不同人格特質(zhì)與職業(yè)滿意度之間關(guān)系的需求。解析思路：本題考察對不同多元統(tǒng)計方法適用場景的理解。主成分分析和因子分析主要用于降維和探索結(jié)構(gòu)，聚類分析用于數(shù)據(jù)分組，典型相關(guān)分析用于兩個變量集合間關(guān)系研究。題干涉及“不同人格特質(zhì)”和“職業(yè)滿意度”兩個變量集合，故典型相關(guān)分析最合適。5.C聚類分析用于識別具有相似特征的被試群體，符合題干中識別相似特征被試群體的需求。解析思路：本題考察對聚類分析適用場景的理解。多元回歸分析用于自變量對因變量的影響評估，判別分析用于已知類別預(yù)測新類別，信度分析用于測量工具可靠性評估，聚類分析用于識別具有相似特征的被試群體。題干明確提到“識別出在多個維度上具有相似特征的被試群體”，故聚類分析最合適。6.B典型相關(guān)分析用于探究兩個變量集合之間的線性關(guān)系，符合題干了解兩個變量集合之間線性關(guān)系的需求。解析思路：本題考察對不同多元統(tǒng)計方法適用場景的理解。主成分分析和因子分析主要用于降維和探索結(jié)構(gòu)，判別分析用于已知類別預(yù)測新類別，典型相關(guān)分析用于兩個變量集合間關(guān)系研究。題干涉及“兩個變量集合”之間的線性關(guān)系，故典型相關(guān)分析最合適。7.D方差分析用于評估不同干預(yù)措施對因變量的影響，符合題干評估不同干預(yù)措施對焦慮癥狀影響的需求。解析思路：本題考察對方差分析適用場景的理解。主成分分析和因子分析主要用于降維和探索結(jié)構(gòu)，聚類分析用于數(shù)據(jù)分組，方差分析用于評估不同組別或干預(yù)措施對因變量的影響。題干明確提到“評估不同干預(yù)措施對焦慮癥狀的影響”，故方差分析最合適。8.A多元回歸分析用于評估多個自變量對單一因變量的影響，符合題干評估多個自變量對心理健康狀況影響的需求。解析思路：本題考察對不同多元統(tǒng)計方法適用場景的理解。判別分析和聚類分析主要用于分類和分組，信度分析用于測量工具可靠性評估，多元回歸分析用于評估多個自變量對單一因變量的影響。題干明確提到“評估多個自變量對心理健康狀況的影響”，故多元回歸分析最合適。9.BMANOVA用于評估兩組在多個因變量上的整體差異，符合題干中兩組在多個因變量上整體差異的需求。解析思路：本題考察對多元方差分析適用場景的理解。單因素方差分析用于單一因變量差異檢驗，多元回歸分析用于自變量對因變量的影響評估，聚類分析用于數(shù)據(jù)分組，MANOVA用于評估兩組在多個因變量上的整體差異。題干明確提到“兩組在多個因變量上的整體差異”，故MANOVA最合適。10.B典型相關(guān)分析用于探究兩個變量集合之間的線性關(guān)系，符合題干分析不同人格特質(zhì)與職業(yè)滿意度之間關(guān)系的需求。解析思路：本題考察對不同多元統(tǒng)計方法適用場景的理解。主成分分析和因子分析主要用于降維和探索結(jié)構(gòu)，聚類分析用于數(shù)據(jù)分組，典型相關(guān)分析用于兩個變量集合間關(guān)系研究。題干涉及“不同人格特質(zhì)”和“職業(yè)滿意度”兩個變量集合，故典型相關(guān)分析最合適。11.C聚類分析用于識別具有相似特征的被試群體，符合題干中識別相似特征被試群體的需求。解析思路：本題考察對聚類分析適用場景的理解。多元回歸分析用于自變量對因變量的影響評估，判別分析用于已知類別預(yù)測新類別，信度分析用于測量工具可靠性評估，聚類分析用于識別具有相似特征的被試群體。題干明確提到“識別出在多個維度上具有相似特征的被試群體”，故聚類分析最合適。12.B典型相關(guān)分析用于探究兩個變量集合之間的線性關(guān)系，符合題干了解兩個變量集合之間線性關(guān)系的需求。解析思路：本題考察對不同多元統(tǒng)計方法適用場景的理解。主成分分析和因子分析主要用于降維和探索結(jié)構(gòu)，判別分析用于已知類別預(yù)測新類別，典型相關(guān)分析用于兩個變量集合間關(guān)系研究。題干涉及“兩個變量集合”之間的線性關(guān)系，故典型相關(guān)分析最合適。13.D方差分析用于評估不同干預(yù)措施對因變量的影響，符合題干評估不同干預(yù)措施對焦慮癥狀影響的需求。解析思路：本題考察對方差分析適用場景的理解。主成分分析和因子分析主要用于降維和探索結(jié)構(gòu)，聚類分析用于數(shù)據(jù)分組，方差分析用于評估不同組別或干預(yù)措施對因變量的影響。題干明確提到“評估不同干預(yù)措施對焦慮癥狀的影響”，故方差分析最合適。14.A多元回歸分析用于評估多個自變量對單一因變量的影響，符合題干評估多個自變量對心理健康狀況影響的需求。解析思路：本題考察對不同多元統(tǒng)計方法適用場景的理解。判別分析和聚類分析主要用于分類和分組，信度分析用于測量工具可靠性評估，多元回歸分析用于評估多個自變量對單一因變量的影響。題干明確提到“評估多個自變量對心理健康狀況的影響”，故多元回歸分析最合適。15.BMANOVA用于評估兩組在多個因變量上的整體差異，符合題干中兩組在多個因變量上整體差異的需求。解析思路：本題考察對多元方差分析適用場景的理解。單因素方差分析用于單一因變量差異檢驗，多元回歸分析用于自變量對因變量的影響評估，聚類分析用于數(shù)據(jù)分組，MANOVA用于評估兩組在多個因變量上的整體差異。題干明確提到“兩組在多個因變量上的整體差異”，故MANOVA最合適。二、簡答題答案及解析1.答案：多元統(tǒng)計分析在心理學(xué)研究中的主要作用是能夠同時分析多個變量之間的關(guān)系，從而更全面地揭示心理現(xiàn)象的復(fù)雜規(guī)律。例如，在研究影響大學(xué)生心理健康狀況的因素時，可以使用多元回歸分析同時考察學(xué)習(xí)壓力、社交質(zhì)量、家庭支持、個人性格等多個自變量對心理健康水平的影響，并分析每個自變量的相對重要性，從而為制定干預(yù)措施提供更科學(xué)的依據(jù)。解析思路：本題考察對多元統(tǒng)計分析在心理學(xué)研究中作用的理解。多元統(tǒng)計分析能夠同時分析多個變量之間的關(guān)系，從而更全面地揭示心理現(xiàn)象的復(fù)雜規(guī)律。例如，在研究影響大學(xué)生心理健康狀況的因素時，可以使用多元回歸分析同時考察多個自變量對心理健康水平的影響，并分析每個自變量的相對重要性，從而為制定干預(yù)措施提供更科學(xué)的依據(jù)。2.答案：主成分分析和因子分析在心理學(xué)研究中的主要區(qū)別在于：主成分分析主要用于降維，保留原始變量的信息，而因子分析主要用于探索變量的結(jié)構(gòu)，提取潛在的因子。例如，在研究學(xué)生的多維度表現(xiàn)時，可以使用主成分分析將多個維度降維為少數(shù)幾個主成分，從而更簡潔地描述學(xué)生的表現(xiàn)；而使用因子分析則可以探索學(xué)生的多維度表現(xiàn)背后的潛在結(jié)構(gòu)，提取出幾個因子，從而更深入地理解學(xué)生的表現(xiàn)。解析思路：本題考察對主成分分析和因子分析在心理學(xué)研究中區(qū)別的理解。主成分分析主要用于降維，保留原始變量的信息，而因子分析主要用于探索變量的結(jié)構(gòu)，提取潛在的因子。例如，在研究學(xué)生的多維度表現(xiàn)時，可以使用主成分分析將多個維度降維為少數(shù)幾個主成分，從而更簡潔地描述學(xué)生的表現(xiàn)；而使用因子分析則可以探索學(xué)生的多維度表現(xiàn)背后的潛在結(jié)構(gòu)，提取出幾個因子，從而更深入地理解學(xué)生的表現(xiàn)。3.答案：聚類分析和判別分析在心理學(xué)研究中的主要區(qū)別在于：聚類分析主要用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，將具有相似特征的樣本歸為一類，而判別分析主要用于對已知類別的樣本進(jìn)行分類，預(yù)測新樣本的類別。例如，在研究學(xué)生的多維度表現(xiàn)時，可以使用聚類分析將表現(xiàn)相似的學(xué)生分為不同的小組，從而為每個小組制定更有針對性的教學(xué)策略；而使用判別分析則可以根據(jù)已知類別的學(xué)生建立分類模型，預(yù)測新學(xué)生的類別，從而為新學(xué)生提供更有針對性的指導(dǎo)。解析思路：本題考察對聚類分析和判別分析在心理學(xué)研究中區(qū)別的理解。聚類分析主要用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，將具有相似特征的樣本歸為一類，而判別分析主要用于對已知類別的樣本進(jìn)行分類，預(yù)測新樣本的類別。例如，在研究學(xué)生