2025年網(wǎng)絡辯論統(tǒng)計試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共10分）1.某網(wǎng)絡辯論平臺統(tǒng)計“基因編輯技術倫理爭議”話題下用戶發(fā)言數(shù)據(jù)，其中“支持/反對/中立”的觀點分類屬于（）A.定類數(shù)據(jù)B.定序數(shù)據(jù)C.定距數(shù)據(jù)D.定比數(shù)據(jù)2.為分析網(wǎng)絡辯論中“情緒傾向”與“發(fā)言長度”的相關性，研究者收集了120條發(fā)言，計算得Pearson相關系數(shù)r=0.38，雙側(cè)檢驗p值=0.037（α=0.05），結(jié)論應為（）A.情緒傾向與發(fā)言長度無顯著線性相關B.情緒傾向與發(fā)言長度有顯著正線性相關C.情緒傾向與發(fā)言長度有顯著負線性相關D.相關系數(shù)大小與顯著性無關，需結(jié)合實際意義3.某辯論話題的“支持方”用戶日均發(fā)言次數(shù)為（3,5,2,7,4），則其標準差為（）A.√2B.√3C.√5D.√64.為比較“大學生”與“職場人”兩類用戶在網(wǎng)絡辯論中的“觀點創(chuàng)新性”得分差異，最適宜的統(tǒng)計方法是（）A.獨立樣本t檢驗B.配對樣本t檢驗C.單樣本t檢驗D.卡方檢驗5.某平臺對“新能源汽車推廣政策”辯論的10萬條評論進行情感分析，標注為“積極”“消極”“中性”三類，若要檢驗三類情感分布是否均勻，應使用（）A.單樣本Z檢驗B.方差分析C.卡方擬合優(yōu)度檢驗D.線性回歸二、簡答題（每題10分，共30分）1.網(wǎng)絡辯論數(shù)據(jù)常存在“重復發(fā)言”“無效評論（如‘路過’‘頂’）”等問題，簡述處理這類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法及理由。2.解釋在網(wǎng)絡辯論用戶畫像分析中，“用戶年齡（18-25歲、26-35歲、36歲以上）”與“觀點立場（支持/反對）”的關聯(lián)性分析步驟。3.某辯論話題的“轉(zhuǎn)發(fā)量”數(shù)據(jù)呈現(xiàn)右偏分布（均值=820，中位數(shù)=350），請結(jié)合統(tǒng)計量特點說明為何中位數(shù)比均值更適合描述其集中趨勢。三、計算題（每題20分，共40分）1.某網(wǎng)絡辯論平臺統(tǒng)計“人工智能是否威脅人類就業(yè)”話題下，30天內(nèi)每日參與用戶數(shù)（單位：萬人）如下：12,15,18,22,25,28,30,32,35,38,40,42,45,48,50,52,55,58,60,62,65,68,70,72,75,78,80,82,85,90（1）計算該數(shù)據(jù)的均值、中位數(shù)、眾數(shù)；（2）計算第25百分位數(shù)和第75百分位數(shù)，描述數(shù)據(jù)分布特征；（3）若第31天參與用戶數(shù)為120萬人，判斷該值是否為異常值（使用1.5倍四分位距法）。2.為研究“性別”對網(wǎng)絡辯論“觀點堅持度”（得分0-100分）的影響，隨機抽取100名用戶（男性45人，女性55人），測得男性平均得分為72.5（標準差8.3），女性平均得分為68.2（標準差7.9）。假設總體方差齊性，α=0.05，檢驗性別對觀點堅持度是否有顯著影響。四、綜合分析題（20分）某網(wǎng)絡辯論平臺針對“元宇宙發(fā)展前景”話題開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計，收集到以下信息：變量X：用戶日均在線時長（小時），均值=3.2，標準差=1.1；變量Y：用戶發(fā)布原創(chuàng)觀點數(shù)（條），均值=2.5，標準差=0.8；變量Z：用戶獲得的“有用”標簽數(shù)（個），均值=5.6，標準差=2.3；Pearson相關系數(shù)：r(X,Y)=0.62（p=0.001），r(X,Z)=0.45（p=0.02），r(Y,Z)=0.78（p<0.001）。要求：（1）解釋各相關系數(shù)的統(tǒng)計意義及實際含義；（2）若以Z為因變量，X和Y為自變量建立線性回歸模型，寫出模型形式并說明自變量的選擇依據(jù)；（3）結(jié)合網(wǎng)絡辯論場景，分析該模型可能存在的局限性及改進建議。答案一、單項選擇題1.A（“支持/反對/中立”為無順序的類別劃分，屬于定類數(shù)據(jù)）2.B（r=0.38>0，p=0.037<0.05，拒絕原假設，存在顯著正相關）3.A（均值=(3+5+2+7+4)/5=4.2，標準差=√[((3-4.2)2+(5-4.2)2+(2-4.2)2+(7-4.2)2+(4-4.2)2)/5]=√(10/5)=√2）4.A（兩類獨立群體的均值比較，用獨立樣本t檢驗）5.C（檢驗實際分布與理論分布（均勻分布）的擬合程度，用卡方擬合優(yōu)度檢驗）二、簡答題1.處理方法及理由：（1）重復發(fā)言：通過哈希算法或文本去重技術識別重復內(nèi)容，刪除或合并，避免重復數(shù)據(jù)高估某些觀點的頻率；（2）無效評論：定義關鍵詞（如“路過”“頂”）或機器學習模型分類，剔除無效數(shù)據(jù)，確保分析聚焦于有效觀點；理由：重復和無效數(shù)據(jù)會扭曲統(tǒng)計量（如均值、頻數(shù)），導致對用戶真實觀點分布的誤判。2.關聯(lián)性分析步驟：（1）整理數(shù)據(jù)：構(gòu)建列聯(lián)表，行變量為年齡分組（3組），列變量為觀點立場（2組），統(tǒng)計每組交叉頻數(shù)；（2）提出假設：H?：年齡與觀點立場無關；H?：年齡與觀點立場有關；（3）計算卡方統(tǒng)計量：χ2=Σ[(O-E)2/E]，其中O為實際頻數(shù)，E為期望頻數(shù)；（4）確定自由度：df=(r-1)(c-1)=(3-1)(2-1)=2；（5）比較臨界值或計算p值：若χ2>χ2臨界值（α=0.05時為5.991）或p<0.05，拒絕H?，認為兩者有關聯(lián)。3.原因：右偏分布中，均值受少數(shù)極大值（如高轉(zhuǎn)發(fā)量的“爆款”內(nèi)容）影響被拉高，而中位數(shù)是中間位置的數(shù)值，不受極端值影響，能更穩(wěn)健地反映大部分用戶的轉(zhuǎn)發(fā)水平。例如，均值820可能由極少數(shù)高轉(zhuǎn)發(fā)帖子拉高，而中位數(shù)350更接近多數(shù)用戶的實際轉(zhuǎn)發(fā)量，因此中位數(shù)更適合描述集中趨勢。三、計算題1.（1）均值=(12+15+…+90)/30=(12+90)×30/2/30=51（萬人）；中位數(shù)為第15、16個數(shù)的平均值=(50+52)/2=51（萬人）；數(shù)據(jù)無重復值，眾數(shù)不存在（或記為“無”）。（2）第25百分位數(shù)（Q?）位置=30×0.25=7.5，取第7、8個數(shù)的平均=(30+32)/2=31（萬人）；第75百分位數(shù)（Q?）位置=30×0.75=22.5，取第22、23個數(shù)的平均=(68+70)/2=69（萬人）；四分位距IQR=Q?-Q?=69-31=38（萬人）；數(shù)據(jù)分布特征：均值=中位數(shù)=51，說明數(shù)據(jù)近似對稱分布（但實際計算中原始數(shù)據(jù)前半部分較小，后半部分增長較快，可能存在輕微右偏，需結(jié)合圖形驗證）。（3）異常值判斷：下限=Q?-1.5IQR=31-1.5×38=31-57=-26（無意義，因用戶數(shù)≥0）；上限=Q?+1.5IQR=69+1.5×38=69+57=126（萬人）；第31天用戶數(shù)120<126，因此不屬于異常值。2.檢驗步驟：（1）假設：H?：μ?=μ?（性別對觀點堅持度無影響）；H?：μ?≠μ?（有影響）；（2）計算合并方差：S_p2=[(n?-1)S?2+(n?-1)S?2]/(n?+n?-2)=[(44×8.32)+(54×7.92)]/(98)=[(44×68.89)+(54×62.41)]/98=(3031.16+3370.14)/98=6401.3/98≈65.32；（3）標準誤SE=√[S_p2(1/n?+1/n?)]=√[65.32×(1/45+1/55)]=√[65.32×(0.0222+0.0182)]=√[65.32×0.0404]≈√2.63≈1.62；（4）t統(tǒng)計量=(72.5-68.2)/1.62≈4.3/1.62≈2.65；（5）自由度df=98，查t表（雙側(cè)α=0.05）臨界值≈1.984；（6）t=2.65>1.984，p<0.05，拒絕H?，認為性別對觀點堅持度有顯著影響（男性得分更高）。四、綜合分析題（1）相關系數(shù)意義：r(X,Y)=0.62（p=0.001）：在線時長與原創(chuàng)觀點數(shù)顯著正相關（p<0.05），說明用戶在線時間越長，越可能發(fā)布更多原創(chuàng)觀點；r(X,Z)=0.45（p=0.02）：在線時長與“有用”標簽數(shù)顯著正相關（p<0.05），但相關性弱于X與Y；r(Y,Z)=0.78（p<0.001）：原創(chuàng)觀點數(shù)與“有用”標簽數(shù)高度正相關，說明發(fā)布更多原創(chuàng)觀點的用戶更可能獲得“有用”認可。（2）回歸模型形式：Z=β?+β?X+β?Y+ε；選擇依據(jù)：Y與Z的相關性最強（r=0.78），X與Z也存在顯著相關（r=0.45），且X與Y的相關性（r=0.62）未達到高度相關（一般認為>0.8可能存在多重共線性），因此可同時納入X和Y作為自變量，解釋Z的變異。（3）局限性及改進：局限性：可能存在遺漏變量（如用戶專業(yè)背景