2025年社會調(diào)查與統(tǒng)計師資格考試試題及答案解析1.（單選）某市衛(wèi)健委欲評估“社區(qū)健康驛站”對老年人慢病管理的效果，采用“是否建有驛站”作為唯一分組變量，追蹤一年后的血壓控制率。若忽略“老年人自我健康關注程度”這一潛在變量，最可能導致的偏誤類型是A.選擇偏倚?B.混雜偏倚?C.信息偏倚?D.失訪偏倚答案：B。解析：自我健康關注程度既影響驛站建設選址（暴露）又影響血壓控制（結(jié)局），若未被測量與控制，將產(chǎn)生混雜偏倚。2.（單選）在復雜抽樣設計中，設計效應（deff）被定義為A.簡單隨機抽樣方差與復雜抽樣方差之比?B.復雜抽樣方差與簡單隨機抽樣方差之比?C.復雜抽樣標準誤與簡單隨機抽樣標準誤之差?D.樣本量與有效樣本量之比答案：B。解析：deff=Var_complex(θ?)/Var_srs(θ?)，反映復雜抽樣相對效率。3.（單選）調(diào)查問卷中設置“您去年網(wǎng)購支出大約多少元？”屬于A.事實型問題?B.主觀型問題?C.敏感型問題?D.篩選型問題答案：A。解析：網(wǎng)購支出屬可驗證的客觀事實，但回憶難度高，仍歸為事實型。4.（單選）對有序分類變量“教育程度”（小學、初中、高中、大專及以上）進行卡方檢驗前，應優(yōu)先考慮的統(tǒng)計量是A.Cramer’sV?B.Gamma?C.Kendall’stauc?D.列聯(lián)系數(shù)答案：C。tauc適用于有序列聯(lián)表且表格非方陣情形，可測度關聯(lián)強度。5.（單選）在總樣本量固定條件下，若分層目的是提高總體均值估計精度，最優(yōu)分配原則為A.內(nèi)曼分配?B.比例分配?C.等額分配?D.系統(tǒng)分配答案：A。內(nèi)曼分配按層內(nèi)標準差與層規(guī)模的加權平方根比例分配樣本，可最小化方差。6.（單選）某CATI系統(tǒng)顯示拒訪率為62%，回答率為28%，其余為“無法聯(lián)系”。若將“無法聯(lián)系”全部視為合格但拒訪，則合作率（COOP3）為A.28%?B.31%?C.45%?D.73%答案：B。COOP3=完成訪談/(完成+拒訪)=28/(28+62)=31.1%。7.（單選）當使用雙重捕獲法估計流動人口總數(shù)時，若第二次捕獲故意采用“雪球抽樣”，則假定最易被違反的是A.封閉總體?B.兩次捕獲獨立?C.標記不丟失?D.同質(zhì)可識別答案：B。雪球抽樣使被推薦個體非獨立，破壞獨立性假設。8.（單選）對含30%缺失的連續(xù)變量X，采用多重插補（m=5）后，最終回歸系數(shù)標準誤的正確計算應使用A.平均組內(nèi)方差?B.組間方差?C.魯賓公式綜合組內(nèi)與組間?D.最大一次插補的SE答案：C。Rubin規(guī)則：Var(β?)=W+(1+1/m)B，其中W為組內(nèi)，B為組間方差。9.（單選）在結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）中，若CFI=0.96，RMSEA=0.05，SRMR=0.06，可初步判斷A.模型擬合差?B.擬合可接受?C.存在過度擬合?D.需修正指數(shù)>5才接受答案：B。三指標均達到常規(guī)閾值（CFI>0.95，RMSEA<0.06，SRMR<0.08）。10.（單選）某調(diào)查采用“縣村戶”三階段抽樣，若使用“最終戶權重=基礎權重×無響應調(diào)整×事后分層校準”，則權重校準的核心目的是A.降低抽樣方差?B.消除選擇偏倚?C.提高估計無偏性?D.減少測量誤差答案：C。校準使樣本分布對齊總體，修正非覆蓋與非響應帶來的偏差。11.（單選）在R語言survey包中，下列代碼用于計算比例估計的是A.svymean(~x,design)?B.svytable(~x,design)?C.svyglm(y~x,design)?D.svyquantile(~x,design)答案：A。svymean直接給出加權均值或比例（若x為0/1）。12.（單選）當調(diào)查涉及“家庭暴力”這一敏感主題時，采用“隨機化回答技術”（RRT）主要降低A.抽樣誤差?B.無響應誤差?C.測量誤差之社會期望偏誤?D.覆蓋誤差答案：C。RRT通過隨機機制保護隱私，減少受訪者隱瞞。13.（單選）對網(wǎng)絡調(diào)查樣本進行“傾向評分加權”時，參考的總體基準數(shù)據(jù)通常來自A.同一網(wǎng)絡調(diào)查問卷?B.普查或高質(zhì)量面訪調(diào)查?C.商業(yè)大數(shù)據(jù)標簽?D.社交媒體活躍指數(shù)答案：B。需無偏總體分布作為基準，普查或面訪為金標準。14.（單選）若某Poisson回歸的離散參數(shù)估計為3.2，應優(yōu)先考慮的后續(xù)建模策略是A.改用負二項回歸?B.增加二次項?C.采用零膨脹?D.使用穩(wěn)健標準誤答案：A。離散參數(shù)顯著>1提示過離散，負二項可顯式建模過度散布。15.（單選）在調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)布前，采用“局部抑制+噪聲添加”實現(xiàn)差分隱私，隱私預算ε越小，則A.數(shù)據(jù)效用越高?B.隱私保護越弱?C.噪聲越小?D.噪聲越大答案：D。ε↓意味著更強隱私，需更大噪聲。16.（單選）對“家庭人口數(shù)”進行描述時，下列指標中最易受極端值影響的是A.中位數(shù)?B.眾數(shù)?C.算術均值?D.四分位距答案：C。均值對極端值敏感。17.（單選）在問卷設計中，若將多個子問題合并為矩陣量表，最可能導致的測量問題是A.同源性偏差?B.順序效應?C.疲勞效應?D.錨定效應答案：A。矩陣格式易讓受訪者保持同一回答風格，產(chǎn)生同源性偏差。18.（單選）使用GPS輔助的面積抽樣框進行農(nóng)業(yè)調(diào)查，若采用“分割法”處理大面積地塊，其目的是A.降低測量成本?B.減少覆蓋誤差?C.控制抽樣方差?D.提高響應率答案：B。分割確保所有地塊有機會被抽中，降低遺漏。19.（單選）在調(diào)查執(zhí)行中，若訪員民族身份與被訪者一致可顯著提高響應率，該現(xiàn)象被稱為A.同質(zhì)效應?B.權威效應?C.親和效應?D.社會距離效應答案：C。親和效應強調(diào)身份相似帶來的信任。20.（單選）對時間使用日記調(diào)查，采用“昨天日記”而非“隨機指定日記”主要缺點是A.回憶誤差大?B.季節(jié)效應強?C.周幾偏差?D.樣本量小答案：C。昨天日記易過度代表周末或工作日，導致周幾偏差。21.（多選）下列哪些技術可用于降低網(wǎng)絡調(diào)查中的“專業(yè)受訪者”偏差A.陷阱題篩查?B.IP+設備指紋去重?C.縮短問卷長度?D.設置最低答題時長?E.使用riversampling答案：A、B、D。陷阱與時長可識別敷衍，去重防重復注冊，riversampling反而易引入專業(yè)戶。22.（多選）關于Bootstrap置信區(qū)間，下列說法正確的是A.百分位區(qū)間不需對稱假定?B.偏差校正區(qū)間（BCa）可糾正偏態(tài)?C.重復樣本須與原始抽樣設計一致?D.樣本量越大，區(qū)間必越窄?E.適用于復雜抽樣答案：A、B、C。Bootstrap不保證區(qū)間隨n單調(diào)窄，復雜抽樣需重抽樣層與PSU。23.（多選）在調(diào)查數(shù)據(jù)清洗階段，下列操作應記錄在“數(shù)據(jù)編輯報告”中A.邏輯一致性規(guī)則?B.異常值處理代碼?C.缺失模式分析?D.權重計算步驟?E.問卷頁碼掃描質(zhì)量答案：A、B、C、D。掃描質(zhì)量屬現(xiàn)場管理，不進入編輯報告。24.（多選）下列屬于“非概率抽樣”的是A.街頭攔截?B.網(wǎng)絡自愿訪問panel?C.配額抽樣?D.系統(tǒng)抽樣?E.雪球抽樣答案：A、B、C、E。系統(tǒng)抽樣屬概率抽樣。25.（多選）當使用“多層線性模型”分析“個人幸福感”時，若將“省份GDP”作為層二變量，可探討的問題包括A.省份經(jīng)濟水平對幸福感的直接效應?B.GDP是否調(diào)節(jié)個體收入與幸福感斜率?C.省份間幸福感變異是否被GDP解釋?D.個體年齡與幸福感關系是否隨GDP變化?E.抽樣權重對固定效應估計的影響答案：A、B、C、D。E屬估計方法，非研究問題。26.（多選）在計算“收入基尼系數(shù)”時，若調(diào)查數(shù)據(jù)存在頂部編碼，可能導致的后果有A.低估不平等?B.高估不平等?C.洛倫茲曲線上尾收斂于45°線?D.基尼系數(shù)標準誤增大?E.中位數(shù)收入不變答案：A、C。頂部編碼壓縮高端差異，使洛倫茲曲線尾部趨近平等線，基尼下降。27.（多選）關于“交叉滯后模型”與“潛變量增長模型”的比較，正確的是A.前者側(cè)重變量間相互影響，后者側(cè)重個體軌跡?B.前者需至少兩波數(shù)據(jù)，后者需至少三波?C.前者可檢驗Granger因果，后者可估計增長率?D.兩者均可納入隨時間變化的協(xié)變量?E.兩者均假定測量不變性答案：A、B、C、D。增長模型不一定需嚴格測量不變，視研究目的。28.（多選）在電話調(diào)查中，使用“號碼生成+預撥號”技術，可降低A.覆蓋誤差?B.無響應誤差?C.測量誤差?D.抽樣框誤差?E.訪員效應答案：A、D。生成號可覆蓋未登記電話，降低框誤差。29.（多選）對“農(nóng)村留守兒童”進行焦點小組訪談，若采用“匿名投票+展示”環(huán)節(jié)，其優(yōu)點包括A.降低社會期望壓力?B.快速獲得共識?C.便于記錄非語言信息?D.減少群體思維?E.提高量化可比性答案：A、B、D。匿名投票可抑制權威影響，促進真實表達。30.（多選）在官方統(tǒng)計中，采用“鏈式指數(shù)”計算CPI的優(yōu)點有A.可及時納入新產(chǎn)品?B.降低替代偏差?C.避免直接比較兩期質(zhì)量差異?D.簡化權重更新?E.消除季節(jié)性波動答案：A、B、C。鏈式指數(shù)逐期鏈接，不直接消除季節(jié)。31.（判斷）“樣本量越大，非抽樣誤差必然越小?！贝鸢福哄e誤。非抽樣誤差（測量、覆蓋、無響應）與樣本量無單調(diào)關系，甚至因規(guī)模擴大而上升。32.（判斷）在雙重差分法中，若處理組與對照組事前趨勢平行，但事后觀測點僅一期，仍可識別動態(tài)效應。答案：錯誤。僅一期無法觀測動態(tài)演變，只能得平均處理效應。33.（判斷）使用R語言的mice包進行多重插補時，默認預測均值匹配（pmm）適用于連續(xù)與分類變量。答案：錯誤。pmm僅適用于連續(xù)，分類需用logreg、polyreg等方法。34.（判斷）“問卷預測試”與“認知訪談”目的相同，可互相替代。答案：錯誤。前者側(cè)重發(fā)現(xiàn)流程與邏輯問題，后者深入理解受訪者認知過程，互補而非替代。35.（判斷）在復雜抽樣下，若忽略分層變量，總體均值估計仍無偏但方差增大。答案：正確。分層變量與結(jié)局相關時，忽略會導致方差上升，但HorvitzThompson估計保持無偏。36.（填空）某調(diào)查采用“兩階段整群抽樣”，第一階段抽取10個初級抽樣單元（PSU），第二階段每PSU抽20戶，共200戶。若忽略有限總體校正，且群內(nèi)相關系ρ=0.05，則設計效應deff=________。答案：1+（201）×0.05=1.95。37.（填空）在問卷中設置兩道陷阱題，若受訪者均答錯，則判定為“低質(zhì)量答卷”。若陷阱獨立，單題隨機猜對概率0.25，則隨機被誤判概率為________。答案：0.75×0.75=0.5625。38.（填空）某Poisson回歸輸出顯示“偏移量log(exposure)”系數(shù)為1，若exposure增加10%，則期望計數(shù)增加________%。答案：10%。偏移量系數(shù)固定為1，期望與exposure成比例。39.（填空）對5級李克特題進行因子分析，提取1個公因子方差貢獻率為42%，則該題的共同度（communality）為________。答案：0.42。40.（填空）若“回答率”為30%，“合格率為90%”，則“總體響應率”（AAPORRR3）為________。答案：0.3×0.9=0.27。41.（簡答）說明“無響應權重調(diào)整”與“事后分層校準”在目的、輸入變量、假設上的三點差異。答案：1.目的：無響應調(diào)整旨在消除因無響應導致的樣本與框分布差異；事后分層校準進一步使樣本分布對齊總體外部基準（如普查）。2.輸入：前者僅需抽樣框與響應指示變量；后者需外部總體聯(lián)合分布（如性別×年齡×地區(qū)）。3.假設：前者假設“響應概率可建模且給定協(xié)變量后數(shù)據(jù)為隨機缺失（MAR）”；后者假設“校準變量與目標變量相關且外部基準無誤差”。42.（簡答）給出“網(wǎng)絡調(diào)查樣本總體推斷”兩階段權重校準的數(shù)學表達式，并解釋各符號。答案：最終權重w_k=w_{0k}×r_k×g_k其中w_{0k}為設計基礎權重；r_k為無響應調(diào)整因子，r_k=1/p?_k，p?_k為基于logit模型估計的響應概率；g_k為校準因子，g_k=X_tot/Σ_sw_{0k}r_kx_k，X_tot為外部總體總量，x_k為校準向量。校準通過迭代比例擬合（raking）或廣義回歸（GREG）實現(xiàn)。43.（簡答）闡述“交叉負載”在驗證性因子分析中的危害，并給出兩種修正策略。答案：交叉負載指觀測變量顯著負載于非目標因子，導致因子間相關被高估、區(qū)分效度下降、模型擬合劣化。修正：1.刪除或重新表述該題項；2.允許交叉負載并報告標準化載荷，結(jié)合理論決定因子合并或拆分。44.（簡答）說明“隨機截距+固定斜率”與“隨機截距+隨機斜率”兩層線性模型在參數(shù)數(shù)量與解釋上的差異。答案：前者僅允許截距隨群體變化，斜率固定，參數(shù)少（2個隨機參數(shù)：截距方差、殘差方差），解釋“群體差異僅體現(xiàn)在起點”；后者額外允許斜率隨群體變化，增加斜率方差及截距斜率協(xié)方差，解釋“群體差異同時體現(xiàn)在起點與變量關系強度”，能檢驗跨層交互。45.（簡答）列舉并解釋“認知訪談”四步流程。答案：1.編寫認知版本：在標準問卷中加入“探針”，如“您如何理解‘家庭收入’？”2.招募小樣本：覆蓋關鍵人口子群，一般1040人。3.執(zhí)行訪談：采用“有聲思維”或回溯追問，記錄理解、回憶、判斷、回答四階段問題。4.分析與修訂：編碼受訪者反饋，修訂措辭、格式或指令，形成最終版。46.（綜合）某高校欲評估“在線編程課程”對畢業(yè)生就業(yè)薪資的影響，計劃使用非隨機對照設計。校方提供20182023年學生成績、選課、就業(yè)登記數(shù)據(jù)，但選課為自愿。請：（1）給出識別策略名稱；（2）列出三種可觀測選擇偏誤來源；（3）提出兩種基于觀測數(shù)據(jù)的因果推斷方法并比較其關鍵假設；（4）若使用雙重差分，需滿足何種前提并如何檢驗；（5）給出處理效應異質(zhì)性檢驗的一種計量模型。答案：（1）策略：觀測因果推斷（準實驗）。（2）偏誤來源：1.能力差異（高能力者更愿選課）；2.專業(yè)差異（計算機專業(yè)需求高）；3.家庭背景（資源好的學生信息更足）。（3）方法：A.傾向評分匹配（PSM）—假設“條件可交換性”與“共同支持”；B.雙重差分（DiD）—假設“平行趨勢”與“無同期干預”。比較：PSM依賴橫截面可測變量充分，DiD依賴時間維度與對照組。（4）DiD前提：處理組與對照組事前薪資趨勢平行。檢驗：繪制20182020年兩組均值趨勢圖；回歸加入年份×處理交互，檢驗事前交互項不顯著。（5）異質(zhì)性模型：wage_it=α+τ1Treat_i×Post_t+τ2(Treat_i×Post_t×Female_i)+βX_it+μ_i+λ_t+ε_it，檢驗τ2是否顯著，識別性別異質(zhì)效應。47.（綜合）某統(tǒng)計局采用“移動手機信令大數(shù)據(jù)”推算“夜間居住人口”，需與census基準比對。請：（1）給出兩種可能覆蓋偏差；（2）提出一種“小區(qū)域估計”模型將信令數(shù)據(jù)與census結(jié)合以提高縣域人口估計精度；（3）說明如何評估估計精度；（4）若發(fā)布數(shù)據(jù)需滿足差分隱私，給出噪聲添加對象與理由。答案：（1）偏差：1.兒童與老人手機持有率低；2.多設備用戶重復計數(shù)。（2）模型：區(qū)域?qū)哟呜惾~斯模型—以census為“金標準”層一，信令計數(shù)為輔助變量，建立對數(shù)線性模型：log(truepop_j)=β0+β1log(signal_j)+u_j，u_j~N(0,σ_u^2)，用后驗均值作為估計。（3）精度評估：采用五折交叉驗證，隨機保留20%縣真實census作為驗證集，計算MAPE與PRMSE。（4）隱私：對發(fā)布縣域人口數(shù)添加拉普拉斯噪聲，尺度參數(shù)Δ/ε，Δ為查詢?nèi)置舾卸龋?），因人口數(shù)屬關鍵敏感指標。48.（綜合）某研究團隊欲測量“縣域數(shù)字鴻溝”，現(xiàn)有變量：家庭寬帶覆蓋率、移動信號強度、數(shù)字支付比例、老年人智能機持有率。請：（1）給出構(gòu)建綜合指數(shù)的兩種統(tǒng)計方法；（2）說明如何檢驗指數(shù)穩(wěn)健性；（3）若發(fā)現(xiàn)東部縣域指數(shù)普遍高，提出一種可視化方案呈現(xiàn)空間聚集；（4）解釋為何需用“空間自相關”檢驗并給出統(tǒng)計量公式。答案：（1）方法：A.主成分分析（PCA）取第一主成分；B.熵權TOPSIS，基于指標離散度賦權。（2）穩(wěn)健性：1.改變權重方案（等權、PCA、熵權）計算Spearman秩相關；2.剔除單一指標觀察排名變化；3.Bootstrap抽樣1000次報告指數(shù)95%CI。（3）可視化：繪制縣域choropleth地圖，采用五等分色階，疊加LocalMoran聚類圖，高高聚集用紅色，低低用藍色。（4）空間自相關檢驗：Moran’sI=nΣ_iΣ_jw_ij(x_ix?)(x_jx?)/(Σ_i≠jw_ijΣ_i(x_ix?)^2)，若I顯著>0，表明存在正向聚集，忽視將導致標準誤低估。49.