2026年正大杯市調(diào)題庫(kù)及答案一、單選題（每題1分，共30分）1.在2025年長(zhǎng)三角都市圈夜間經(jīng)濟(jì)滿(mǎn)意度調(diào)查中，研究人員采用“先按商圈規(guī)模分層，再按地鐵站點(diǎn)PPS抽樣”的方法，主要目的是：A.降低非抽樣誤差B.提高樣本對(duì)總體的代表性C.減少問(wèn)卷長(zhǎng)度D.方便后期數(shù)據(jù)清洗答案：B2.某品牌想測(cè)試其新包裝對(duì)線(xiàn)上轉(zhuǎn)化率的影響，最適合的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是：A.拉丁方設(shè)計(jì)B.雙盲對(duì)照實(shí)驗(yàn)C.A/B/n多臂實(shí)驗(yàn)D.所羅門(mén)四組設(shè)計(jì)答案：C3.使用Python進(jìn)行文本情感分析時(shí)，若訓(xùn)練集正負(fù)樣本比例高達(dá)8:2，且測(cè)試集F1score僅0.58，最優(yōu)先的調(diào)參策略是：A.增加L2正則B.采用SMOTE過(guò)采樣C.降低學(xué)習(xí)率D.增加Dropout答案：B4.2025年《個(gè)人信息保護(hù)法》修訂后，市調(diào)公司在收集人臉數(shù)據(jù)時(shí)必須額外取得的授權(quán)類(lèi)型是：A.口頭同意B.書(shū)面單獨(dú)同意C.默示同意D.推定同意答案：B5.在聯(lián)合分析中，若某屬性的重要性權(quán)重為0.35，其水平效用值分別為0.8、0、0.8，則該屬性對(duì)總效用的最大可能貢獻(xiàn)是：A.0.28B.0.35C.0.56D.0.80答案：C6.某連鎖便利店欲用時(shí)空掃描統(tǒng)計(jì)量（SaTScan）探測(cè)異常聚集性滯銷(xiāo)，其輸入數(shù)據(jù)最合理的單元是：A.門(mén)店日銷(xiāo)量B.門(mén)店周銷(xiāo)量C.SKU門(mén)店日銷(xiāo)量D.SKU周銷(xiāo)量答案：C7.在問(wèn)卷星平臺(tái)設(shè)置“顯示邏輯”時(shí)，若Q2選擇“從未購(gòu)買(mǎi)”則跳至Q5，此邏輯在編程上屬于：A.分支邏輯B.隨機(jī)邏輯C.循環(huán)邏輯D.合并邏輯答案：A8.使用Kano模型對(duì)直播電商功能分類(lèi)時(shí)，若“一鍵價(jià)?！痹邝攘傩耘c無(wú)差異屬性間波動(dòng)，說(shuō)明：A.功能尚未普及B.用戶(hù)教育不足C.技術(shù)尚不成熟D.競(jìng)爭(zhēng)品已標(biāo)配答案：D9.在Meta分析中，若I2=78%，表明：A.研究間異質(zhì)性低B.應(yīng)采用固定效應(yīng)模型C.異質(zhì)性高，需亞組分析D.發(fā)表偏倚嚴(yán)重答案：C10.某市調(diào)公司用RDD（斷點(diǎn)回歸）評(píng)估消費(fèi)券對(duì)線(xiàn)下客流的影響，其驅(qū)動(dòng)變量是：A.用戶(hù)年齡B.用戶(hù)消費(fèi)券領(lǐng)取時(shí)間C.用戶(hù)上月消費(fèi)額D.用戶(hù)到商圈距離答案：B11.在構(gòu)建PLSSEM模型時(shí)，若HTMT值大于0.9，應(yīng)首先：A.刪除指標(biāo)B.增加樣本量C.檢驗(yàn)區(qū)分效度D.放寬顯著性水平答案：C12.用Pythonstatsmodels庫(kù)進(jìn)行傾向得分匹配后，若ATT的t值不顯著，說(shuō)明：A.實(shí)驗(yàn)組與控制組無(wú)系統(tǒng)差異B.處理效應(yīng)顯著C.匹配質(zhì)量差D.樣本量不足答案：A13.在NLP主題建模中，若LDA模型的Coherence值隨主題數(shù)增加而持續(xù)下降，最佳主題數(shù)應(yīng)選：A.最大值B.拐點(diǎn)左側(cè)最大CoherenceC.拐點(diǎn)右側(cè)最小值D.平均數(shù)答案：B14.某快消公司用EEG測(cè)量廣告注意度，其采樣率設(shè)置為500Hz，主要考慮：A.降低眼電偽跡B.捕捉γ波段C.減少文件大小D.兼容設(shè)備限制答案：B15.在價(jià)格敏感度測(cè)試（PSM）中，若“太便宜”與“太貴”曲線(xiàn)交點(diǎn)位于“便宜”與“貴”交點(diǎn)右側(cè)，則：A.定價(jià)區(qū)間過(guò)窄B.存在高端潛力C.存在低端潛力D.需降價(jià)促銷(xiāo)答案：B16.使用Tableau制作動(dòng)態(tài)氣泡圖時(shí)，將“時(shí)間”拖入“頁(yè)面”卡，主要實(shí)現(xiàn)：A.篩選功能B.動(dòng)畫(huà)播放C.參數(shù)控制D.分層鉆取答案：B17.在調(diào)查問(wèn)卷中設(shè)置“注意力檢測(cè)題”的主要目的是：A.提高信度B.識(shí)別敷衍作答C.降低社會(huì)期望偏差D.縮短答題時(shí)間答案：B18.若某縣域農(nóng)產(chǎn)品直播GMV與快遞單價(jià)呈倒U型關(guān)系，應(yīng)采用下列哪種回歸：A.固定效應(yīng)B.隨機(jī)效應(yīng)C.二次項(xiàng)回歸D.分位數(shù)回歸答案：C19.在CATI系統(tǒng)中，若訪(fǎng)問(wèn)員平均通話(huà)時(shí)長(zhǎng)縮短15%而拒訪(fǎng)率上升5%，應(yīng)優(yōu)先調(diào)整：A.開(kāi)場(chǎng)白腳本B.抽樣框C.撥號(hào)時(shí)段D.激勵(lì)金額答案：A20.使用雙重差分法（DiD）時(shí)，若處理組與對(duì)照組事前趨勢(shì)檢驗(yàn)p=0.03，說(shuō)明：A.平行趨勢(shì)假設(shè)成立B.平行趨勢(shì)假設(shè)不成立C.樣本量不足D.需更換模型答案：B21.在聚類(lèi)分析中，若CalinskiHarabasz指數(shù)在K=5時(shí)達(dá)到峰值，但Silhouette值在K=4時(shí)最高，應(yīng)優(yōu)先參考：A.CalinskiHarabaszB.SilhouetteC.肘部法則D.GapStatistic答案：B22.某品牌用Shapley值分解線(xiàn)上銷(xiāo)量驅(qū)動(dòng)因素，若“直播時(shí)長(zhǎng)”貢獻(xiàn)為負(fù)，說(shuō)明：A.直播無(wú)效B.多重共線(xiàn)性C.邊際收益遞減D.數(shù)據(jù)異常答案：C23.在問(wèn)卷設(shè)計(jì)中，若采用“反向陳述+隨機(jī)化”技術(shù)，主要控制：A.順序效應(yīng)B.默許偏差C.極端回應(yīng)D.社會(huì)期望答案：B24.使用GoogleEarthEngine監(jiān)測(cè)油菜種植面積，最佳波段組合是：A.RGBB.NIRRedGreenC.SWIRNIRRedD.NDVI時(shí)間序列答案：D25.在離散選擇實(shí)驗(yàn)（DCE）中，若出現(xiàn)顯性偏好逆轉(zhuǎn)，最可能原因是：A.屬性水平過(guò)多B.選擇集設(shè)計(jì)缺陷C.樣本量不足D.模型誤設(shè)答案：B26.某市調(diào)公司用ZeroInflatedPoisson回歸分析社區(qū)團(tuán)購(gòu)下單次數(shù)，若Vuong檢驗(yàn)p<0.01，說(shuō)明：A.存在過(guò)度離散B.ZIP優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)PoissonC.需用負(fù)二項(xiàng)D.零膨脹不顯著答案：B27.在社交媒體監(jiān)聽(tīng)中，若“情感極性”與“股價(jià)波動(dòng)”格蘭杰因果檢驗(yàn)顯著，滯后階數(shù)為2，說(shuō)明：A.情感領(lǐng)先股價(jià)2天B.股價(jià)領(lǐng)先情感2天C.二者同步D.無(wú)因果關(guān)系答案：A28.使用R語(yǔ)言survey包進(jìn)行復(fù)雜抽樣時(shí)，若未設(shè)置FPC（有限總體修正），會(huì)導(dǎo)致：A.標(biāo)準(zhǔn)誤被高估B.標(biāo)準(zhǔn)誤被低估C.點(diǎn)估計(jì)偏差D.置信區(qū)間變寬答案：B29.在眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)中，若AOI興趣區(qū)首次注視時(shí)間顯著縮短，但注視次數(shù)增加，可能表明：A.信息加工加深B.刺激吸引力下降C.視覺(jué)混亂D.任務(wù)難度降低答案：C30.某車(chē)企用Cox回歸分析用戶(hù)換車(chē)周期，若“充電樁密度”風(fēng)險(xiǎn)比HR=0.92，說(shuō)明：A.密度增加換車(chē)概率上升B.密度增加換車(chē)概率下降C.無(wú)影響D.模型失效答案：B二、多選題（每題2分，共20分，多選少選均不得分）31.下列哪些方法可有效降低問(wèn)卷調(diào)查中的社會(huì)期望偏差：A.匿名化B.使用第三人稱(chēng)C.隨機(jī)化回答技術(shù)D.加大激勵(lì)E.反向計(jì)分答案：ABC32.在Python中進(jìn)行缺失值處理時(shí)，適合對(duì)MNAR機(jī)制采用：A.多重插補(bǔ)B.刪除缺失C.預(yù)測(cè)均值匹配D.鏈?zhǔn)椒匠蘀.均值填充答案：ACD33.下列指標(biāo)可用于評(píng)估聚類(lèi)效果的內(nèi)部指標(biāo)有：A.SilhouetteB.DaviesBouldinC.RandIndexD.CalinskiHarabaszE.Jaccard答案：ABD34.使用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）時(shí)，若出現(xiàn)Heywood案例，可能原因包括：A.樣本量小B.因子負(fù)荷>1C.模型過(guò)擬合D.數(shù)據(jù)偏態(tài)E.共線(xiàn)性答案：ABCD35.在價(jià)格斷裂點(diǎn)分析（GaborGranger）中，需重點(diǎn)檢查的假設(shè)有：A.價(jià)格獨(dú)立于其他屬性B.需求曲線(xiàn)單調(diào)遞減C.無(wú)庫(kù)存約束D.受訪(fǎng)者價(jià)格感知一致E.無(wú)競(jìng)爭(zhēng)品干擾答案：BDE36.下列屬于非概率抽樣方法的有：A.雪球抽樣B.便利抽樣C.配額抽樣D.系統(tǒng)抽樣E.判斷抽樣答案：ABCE37.在NetPromoterScore（NPS）調(diào)查中，若采用11級(jí)量表，需報(bào)告的信度指標(biāo)有：A.CronbachαB.重測(cè)信度C.分半信度D.復(fù)合信度E.測(cè)試再測(cè)試答案：BE38.使用Stata進(jìn)行異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤回歸時(shí)，需加選項(xiàng)：A.vce(robust)B.vce(cluster)C.vce(hc3)D.vce(bootstrap)E.vce(opg)答案：ABC39.在直播電商數(shù)據(jù)清洗中，需視為異常值予以剔除的有：A.同一UID秒拍20件B.優(yōu)惠券面額>成交價(jià)C.觀看時(shí)長(zhǎng)>24小時(shí)D.下單IP與收貨地跨省E.退款率=100%且GMV>10萬(wàn)答案：ABCE40.下列關(guān)于ROC曲線(xiàn)說(shuō)法正確的有：A.AUC=0.5表示模型無(wú)判別力B.曲線(xiàn)越靠近左上角越好C.可用于多分類(lèi)OvRD.可輸出最佳截?cái)帱c(diǎn)E.對(duì)類(lèi)別不平衡敏感答案：ABCD三、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）41.在問(wèn)卷星中設(shè)置“答題時(shí)間限制”可有效降低直線(xiàn)作答概率。答案：√42.使用Pythongensim實(shí)現(xiàn)LDA時(shí)，傳入的文本必須做TFIDF加權(quán)。答案：×43.在雙重機(jī)器學(xué)習(xí)（DoubleML）中，交叉擬合可減少過(guò)擬合導(dǎo)致的偏差。答案：√44.若ShapiroWilk檢驗(yàn)p>0.05，可認(rèn)為數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。答案：√45.在R語(yǔ)言中，使用lm()回歸時(shí)，若自變量為因子，默認(rèn)以第一個(gè)水平為參照。答案：√46.在焦點(diǎn)小組訪(fǎng)談中，主持人應(yīng)避免使用投射技術(shù)以防引導(dǎo)偏差。答案：×47.使用Excel數(shù)據(jù)透視表計(jì)算同比時(shí)，需先創(chuàng)建“年份”字段分組。答案：√48.在移動(dòng)面訪(fǎng)（CAPI）中，離線(xiàn)模式可完全杜絕數(shù)據(jù)回傳延遲。答案：×49.若VIF>10，則一定存在嚴(yán)重多重共線(xiàn)性。答案：√50.在貝葉斯統(tǒng)計(jì)中，先驗(yàn)分布若設(shè)置過(guò)強(qiáng)，會(huì)掩蓋數(shù)據(jù)信息。答案：√四、計(jì)算與案例分析題（共40分）51.（10分）某快消公司欲評(píng)估新包裝對(duì)線(xiàn)上復(fù)購(gòu)率的影響，隨機(jī)抽取1000名用戶(hù)，其中500名看到新包裝（實(shí)驗(yàn)組），500名看到舊包裝（對(duì)照組）。四周后實(shí)驗(yàn)組復(fù)購(gòu)率18%，對(duì)照組12%。（1）計(jì)算絕對(duì)提升率與相對(duì)提升率；（2分）（2）若采用雙尾Z檢驗(yàn)，求檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及p值（α=0.05）；（5分）（3）若公司希望檢測(cè)出2個(gè)百分點(diǎn)的真實(shí)差異，求在80%power下的最小樣本量。（3分）答案：（1）絕對(duì)提升率=18%12%=6%；相對(duì)提升率=(18%12%)/12%=50%。（2）合并率p?=(180+60)/1000=0.15，Z=(0.180.12)/√[0.15×0.85×(1/500+1/500)]=0.06/0.0226≈2.65，p=2×(1NORM.S.DIST(2.65,1))≈0.008<0.05，拒絕原假設(shè)。（3）n=[(Zα/2+Zβ)2×2p(1p)]/(p1p0)2=[(1.96+0.84)2×2×0.15×0.85]/(0.02)2=7.84×0.255/0.0004≈5000，每組2500人。52.（15分）某縣域政府委托你評(píng)估“農(nóng)產(chǎn)品直播節(jié)”對(duì)農(nóng)戶(hù)收入的影響。提供數(shù)據(jù)：2023、2024兩年共2000戶(hù)，其中400戶(hù)參與直播（處理組），1600戶(hù)未參與（對(duì)照組）。變量：id、year、treat、post、income、age、edu、land。（1）寫(xiě)出雙重差分（DiD）回歸方程，并解釋各系數(shù)含義；（5分）（2）若平行趨勢(shì)檢驗(yàn)顯示事前趨勢(shì)不一致，提出兩種改進(jìn)方法并說(shuō)明理由；（6分）（3）若發(fā)現(xiàn)處理組選擇偏差嚴(yán)重，給出基于傾向得分的分析步驟。（4分）答案：（1）income??=β?+β?treat?+β?post?+β?(treat?×post?)+γX??+ε??β?即為直播節(jié)凈效應(yīng)，β?為處理組固有差異，β?為時(shí)間趨勢(shì)。（2）①采用合成控制法：用對(duì)照組加權(quán)構(gòu)造“合成縣”，無(wú)需平行趨勢(shì)；②采用事件研究法：引入各期交互項(xiàng)，檢驗(yàn)動(dòng)態(tài)效應(yīng)并放寬平行趨勢(shì)。（3）步驟：①logit回歸估計(jì)PS；②1:1最近鄰匹配卡尺0.02；③平衡性檢驗(yàn)（std<0.1）；④對(duì)匹配后樣本重新DiD；⑤敏感性分析（Evalue）。53.（15分）某電商平臺(tái)欲優(yōu)化首頁(yè)推薦位，設(shè)計(jì)離散選擇實(shí)驗(yàn)（DCE）。屬性及水平：價(jià)格（9.9，19.9，29.9）、品牌（A，B，C）、配送（當(dāng)日達(dá)，次日達(dá)，三日達(dá)）、評(píng)分（4.5，4.7，4.9）。采用正交設(shè)計(jì)生成18個(gè)選擇集，每集2個(gè)備選+1個(gè)“都不選”，樣本量n=1200。（1）寫(xiě)出RPL（隨機(jī)參數(shù)logit）模型效用函數(shù)，并指出哪些屬性宜設(shè)為隨機(jī)系數(shù)；（5分）（2）估計(jì)結(jié)果顯示價(jià)格系數(shù)0.35，品牌B系數(shù)0.12，配送當(dāng)日達(dá)0.28，評(píng)分4.9為0.15，計(jì)算相對(duì)重要性權(quán)重；（5分）（3）若平臺(tái)希望提升當(dāng)日達(dá)滲透率至60%，當(dāng)前為30%，利用市場(chǎng)份額模擬求價(jià)格最大讓利空間（保持其他水平不變）。（5分）答案：（1）U??=βprice×price+βB×B+βC×C+βsame×same+βnext×next+βrate47×rate47+βrate49×rate49+ε??價(jià)格、