2025年大學(xué)《應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)》專業(yè)題庫——統(tǒng)計學(xué)如何幫助政策決策考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述描述統(tǒng)計在政策評估中的主要作用。請結(jié)合具體例子說明如何運用集中趨勢和離散程度指標(biāo)來描述一項政策實施前后的變化。二、假設(shè)某政府機(jī)構(gòu)想評估一項新的職業(yè)培訓(xùn)計劃對提升勞動者就業(yè)率的效果。研究者隨機(jī)抽取了1000名失業(yè)者，其中500人參加了該培訓(xùn)計劃（實驗組），另外500人未參加（對照組）。培訓(xùn)結(jié)束后6個月，收集到兩組人員的就業(yè)率數(shù)據(jù)。請簡述在這種情況下，研究者可能需要運用哪些統(tǒng)計方法來分析培訓(xùn)計劃的效果，并說明每個方法的作用。三、解釋什么是假設(shè)檢驗，并說明其在政策效果評估中的重要性。請舉例說明一個政策研究問題，并描述如何設(shè)立零假設(shè)和備擇假設(shè)。四、政策制定者希望了解增加公共圖書館的財政投入是否會影響居民的閱讀頻率。研究者收集了某個地區(qū)10個社區(qū)過去一年的公共圖書館財政投入（萬元）和居民人均年閱讀次數(shù)的數(shù)據(jù)。初步繪制散點圖發(fā)現(xiàn)兩者可能存在線性關(guān)系。請說明如果要用統(tǒng)計方法驗證這種關(guān)系，可能會采用哪種（或哪些）分析方法，并簡述該方法的原理。五、在評估一項旨在減少城市交通擁堵的政策時，研究者發(fā)現(xiàn)僅僅比較政策實施前后的平均通勤時間是不夠的。請解釋為什么僅看平均值可能存在誤導(dǎo)，并提出至少兩種更全面的評估方法或指標(biāo)。六、隨機(jī)對照試驗（RCT）被廣泛認(rèn)為是評估政策因果效應(yīng)的有效方法。請簡述RCT的基本原理，并說明它相比其他評估方法（如準(zhǔn)實驗設(shè)計）的主要優(yōu)勢。在哪些情況下實施RCT可能面臨困難？七、某項關(guān)于教育政策的研究需要調(diào)查民眾對“在線教育是否能夠有效替代傳統(tǒng)課堂”的看法。請設(shè)計一個包含至少兩個量表的問卷題目，用于收集這方面的數(shù)據(jù)。要求說明每個量表的設(shè)計思路和測量維度。八、政策分析中常常需要預(yù)測政策變動可能帶來的影響。請舉例說明在哪些政策領(lǐng)域可能需要進(jìn)行預(yù)測分析，并簡述回歸分析或時間序列分析等統(tǒng)計方法在預(yù)測中的應(yīng)用。試卷答案一、描述統(tǒng)計通過計算和展示數(shù)據(jù)的集中趨勢（如均值、中位數(shù)、眾數(shù)）和離散程度（如方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差），能夠直觀地呈現(xiàn)政策實施前后的狀態(tài)變化和效果。例如，通過比較政策前后某地區(qū)居民的平均收入水平（集中趨勢）和收入差距（離散程度），可以評估政策在共同富裕方面的初步效果。使用圖表（如柱狀圖）對比政策前后數(shù)據(jù)，也能讓決策者快速把握政策影響的宏觀圖景。二、研究者可能需要運用以下統(tǒng)計方法：1.描述統(tǒng)計：分別計算實驗組和對照組的就業(yè)率，描述各自的分布情況。2.假設(shè)檢驗（如卡方檢驗或t檢驗）：檢驗兩組就業(yè)率是否存在顯著差異，以判斷培訓(xùn)計劃是否具有統(tǒng)計上的效果。3.回歸分析（如雙重差分模型DID）：如果有預(yù)處理數(shù)據(jù)（如培訓(xùn)前就業(yè)率），可以建立模型控制個體差異和時間趨勢，更精確地估計培訓(xùn)的因果效應(yīng)。作用：這些方法有助于區(qū)分培訓(xùn)效果與其它因素（如經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化）的影響，為決策者提供關(guān)于培訓(xùn)計劃有效性的量化證據(jù)。三、假設(shè)檢驗是一種通過樣本數(shù)據(jù)來推斷總體特征的方法，其核心是建立零假設(shè)（H0，通常表示不存在某種效應(yīng)或差異）和備擇假設(shè)（H1，表示存在某種效應(yīng)或差異），然后根據(jù)統(tǒng)計量及其分布判斷是否有足夠證據(jù)拒絕零假設(shè)。在政策效果評估中，其重要性在于能以量化方式判斷觀察到的政策效果是否顯著，排除隨機(jī)因素或測量誤差的干擾，為基于證據(jù)的決策提供依據(jù)。例如，研究“某項補貼政策是否提高了小企業(yè)利潤”，可以設(shè)立H0：補貼政策對利潤無影響vsH1：補貼政策對利潤有正向影響。四、可能采用簡單線性回歸分析或相關(guān)分析。原理：簡單線性回歸通過建立自變量（財政投入）和因變量（閱讀次數(shù)）之間的線性方程（y=a+bx），來量化財政投入變化對閱讀頻率的影響程度和方向（由斜率b決定）。相關(guān)分析（如皮爾遜相關(guān)系數(shù)）則用于度量兩者之間線性關(guān)系的強度和方向。這些方法基于最小二乘法等原理，尋找最能代表數(shù)據(jù)關(guān)系的直線或度量數(shù)值關(guān)聯(lián)性，幫助判斷財政投入與閱讀頻率是否存在統(tǒng)計上顯著的線性關(guān)聯(lián)。五、僅看平均值可能存在誤導(dǎo)，因為：1.掩蓋了分布變化：政策可能使一部分人的通勤時間大幅減少，另一部分人增加，平均數(shù)可能不變或變化不大，但個體體驗差異顯著。2.忽略了極端值：擁堵可能使少數(shù)人通勤時間異常延長，拉高平均值，不能反映大多數(shù)人的真實情況。更全面的評估方法或指標(biāo)包括：1.中位數(shù)或分位數(shù)：如90百分位數(shù)通勤時間，能更好地反映大部分人的情況或最糟糕的情況。2.滿意度調(diào)查：通過主觀評價反映民眾對通勤體驗的感知。3.擁堵指數(shù)：如實時交通流量監(jiān)測數(shù)據(jù)衍生的指數(shù)。4.不同區(qū)域/路線的差異化評估：提供更精細(xì)化的效果信息。六、RCT的基本原理是將研究對象隨機(jī)分配到政策實施組（處理組）和未實施組（對照組），通過比較兩組在政策干預(yù)后的結(jié)果差異，來推斷政策的效果。主要優(yōu)勢在于：1.隨機(jī)分配能有效平衡已知和未知混淆因素：確保兩組在干預(yù)前盡可能相似，從而排除了大部分由這些因素造成的差異，使觀察到的結(jié)果更可能歸因于政策本身。2.因果推斷能力強：相比觀察性研究，RCT能更可靠地識別政策的凈效應(yīng)。困難在于：實施RCT可能面臨倫理限制（如禁止對某些人群不提供必需服務(wù)）、成本高昂、難以覆蓋所有目標(biāo)人群、政策干預(yù)本身可能難以完全標(biāo)準(zhǔn)化或隨機(jī)分配不被接受等。七、設(shè)計如下：1.李克特量表（測量態(tài)度強度）：“您認(rèn)為在線教育在多大程度上能夠有效替代傳統(tǒng)課堂？”選項從“完全能替代”到“完全不能替代”，中間設(shè)置中性選項如“不確定/差不多”。2.語義差異量表（測量多個維度）：對于“您對在線教育的整體看法”，設(shè)置兩個對立的形容詞（如“好”-“壞”，“有效”-“無效”，“靈活”-“受限”），讓受訪者選擇最符合其看法的詞。設(shè)計思路：李克特量表直接測量對核心問題的態(tài)度強度；語義差異量表則從多個維度（效果、靈活性等）刻畫看法，提供更豐富的信息。測量維度包括態(tài)度（替代性）、評價（整體觀感）、效果感知等。八、可能需要進(jìn)行預(yù)測分析的政策領(lǐng)域包括：經(jīng)濟(jì)預(yù)測（如GDP增長、失業(yè)率）、公共安全（如犯罪率）、環(huán)境污染（如空氣質(zhì)量指數(shù)）、公共衛(wèi)生（如傳染病傳播趨勢）等?；貧w分析可用于預(yù)測：建立自變量（如政策參數(shù)、歷