2026年心理統(tǒng)計(jì)試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在一項(xiàng)關(guān)于大學(xué)生焦慮水平的研究中，研究者使用Likert5點(diǎn)量表收集數(shù)據(jù)，量表得分范圍為1～5。若將原始數(shù)據(jù)視為等距數(shù)據(jù)，下列描述正確的是A.可直接計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù)B.只能計(jì)算斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)C.需先進(jìn)行正態(tài)化轉(zhuǎn)換才能計(jì)算均值D.必須采用非參數(shù)檢驗(yàn)答案：A解析：Likert量表在心理統(tǒng)計(jì)實(shí)踐中常被近似視為等距數(shù)據(jù)，尤其當(dāng)條目數(shù)≥5且分布近似對(duì)稱時(shí)，皮爾遜相關(guān)具有穩(wěn)健性。B選項(xiàng)過于保守；C選項(xiàng)并非必須；D選項(xiàng)與題意無關(guān)。2.某實(shí)驗(yàn)采用2×3×2混合設(shè)計(jì)，其中被試間因素為A（2水平），被試內(nèi)因素為B（3水平）與C（2水平）。若總樣本量為120，則每個(gè)被試內(nèi)條件的平均觀測(cè)次數(shù)為A.1B.2C.3D.6答案：A解析：被試內(nèi)因素共3×2=6個(gè)水平組合，120名被試每人均接受全部6次測(cè)量，故每個(gè)條件平均觀測(cè)次數(shù)=120×1/120=1。3.在多元回歸中，若自變量X?與X?的方差膨脹因子（VIF）分別為8.5與9.2，則A.模型必存在完全共線性B.應(yīng)首先考慮剔除VIF最大者C.可接受，無需處理D.需結(jié)合容忍度進(jìn)一步判斷答案：D解析：VIF>10常作為嚴(yán)重共線經(jīng)驗(yàn)閾值，8.5與9.2處于“警戒區(qū)”。應(yīng)結(jié)合容忍度（1/VIF）及理論考量，而非武斷剔除。4.對(duì)一列呈明顯負(fù)偏態(tài)的反應(yīng)時(shí)數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)后，其偏度值A(chǔ).絕對(duì)值一定減小B.一定變?yōu)檎珣B(tài)C.可能更接近零D.不變答案：C解析：對(duì)數(shù)變換可壓縮高端極端值，對(duì)負(fù)偏態(tài)數(shù)據(jù)而言，可使分布更對(duì)稱，但非絕對(duì)規(guī)律，故“可能更接近零”最嚴(yán)謹(jǐn)。5.在結(jié)構(gòu)方程模型中，若某潛變量的平均方差抽取量（AVE）為0.52，組合信度（CR）為0.81，則A.收斂效度不足B.信度不足C.二者均達(dá)標(biāo)D.需補(bǔ)充Cronbachα答案：C解析：AVE>0.5且CR>0.7為常用閾值，表明潛變量?jī)?nèi)部一致性及收斂效度良好。6.當(dāng)樣本量固定時(shí)，提高統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力（power）的最有效策略是A.增大α水平B.減小效應(yīng)量C.增加測(cè)量誤差D.采用雙尾檢驗(yàn)答案：A解析：在樣本量、效應(yīng)量、誤差固定時(shí)，提高α可直接減少Ⅱ型錯(cuò)誤概率，即提高power，但會(huì)增大Ⅰ型錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)。7.對(duì)同一組被試前后兩次施測(cè)同一量表，若得到r=0.85，間隔兩周，則A.信度系數(shù)即為0.85B.需使用重測(cè)信度公式校正C.可直接報(bào)告為穩(wěn)定性系數(shù)D.需計(jì)算Cohen’sd答案：C解析：兩周間隔的皮爾遜r即為重測(cè)信度（穩(wěn)定性系數(shù)），無需額外校正。8.在貝葉斯因子分析中，BF??=15表示A.原假設(shè)為真的概率是備擇假設(shè)的15倍B.數(shù)據(jù)在備擇假設(shè)下出現(xiàn)的可能性是原假設(shè)的15倍C.原假設(shè)為真的后驗(yàn)概率為15/16D.需先驗(yàn)概率才能解釋答案：B解析：BF??=P(D|H?)/P(D|H?)，即數(shù)據(jù)支持H?的相對(duì)證據(jù)強(qiáng)度。9.若某研究的η2=0.08，則其對(duì)應(yīng)的f值為A.0.08B.√(0.08)C.√(0.08/(1-0.08))D.0.08/(1-0.08)答案：C解析：f2=η2/(1-η2)，故f=√[η2/(1-η2)]。10.對(duì)分類變量進(jìn)行卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)時(shí)，若期望頻數(shù)小于5的單元格比例為15%，應(yīng)A.直接報(bào)告結(jié)果B.合并相鄰類別C.使用蒙特卡洛模擬D.改用Fisher精確檢驗(yàn)答案：C解析：SPSS等軟件推薦當(dāng)期望頻數(shù)<5的單元格>20%時(shí)采用蒙特卡洛模擬；15%處于灰色地帶，蒙特卡洛可穩(wěn)健控制Ⅰ型錯(cuò)誤。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）11.下列哪些方法可用于檢驗(yàn)中介效應(yīng)的穩(wěn)健性A.Bootstrap置信區(qū)間B.蒙特卡洛置信區(qū)間C.貝葉斯中介模型D.結(jié)構(gòu)方程模型的偏差校正置信區(qū)間E.用中位數(shù)分割自變量后做ANOVA答案：ABCD解析：中位數(shù)分割會(huì)損失信息并引入虛假交互，E錯(cuò)誤。12.關(guān)于多層線性模型（HLM），正確的是A.可處理被試嵌套于班級(jí)的設(shè)計(jì)B.隨機(jī)斜率模型需足夠高層樣本量C.組內(nèi)相關(guān)系數(shù)ICC>0.1即必須采用多層D.可用RestrictedML估計(jì)方差成分E.固定效應(yīng)估計(jì)需滿足Level1殘差正態(tài)答案：ABD解析：ICC>0.1為經(jīng)驗(yàn)閾值，非絕對(duì)；Level1殘差正態(tài)假設(shè)針對(duì)隨機(jī)部分，固定效應(yīng)估計(jì)在大樣本下穩(wěn)健。13.下列哪些情況可能導(dǎo)致偽相關(guān)A.極端組比較設(shè)計(jì)B.兩個(gè)變量均與第三變量因果相關(guān)C.非線性關(guān)系下計(jì)算線性rD.樣本中存在隱藏的多模態(tài)分布E.使用Spearman相關(guān)而非Pearson答案：ABCD解析：Spearman相關(guān)只是單調(diào)性度量，不會(huì)“導(dǎo)致”偽相關(guān)。14.在探索性因素分析（EFA）中，判斷因子數(shù)目的合理指標(biāo)包括A.平行分析B.特征值>1準(zhǔn)則C.最小平均偏相關(guān)（MAP）D.殘差相關(guān)矩陣RMSR<0.08E.因子解釋總方差>50%答案：ABC解析：RMSR與解釋方差屬于模型擬合與簡(jiǎn)約性指標(biāo)，非決定因子數(shù)目的首要標(biāo)準(zhǔn)。15.若某隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的Cohen’sd=0.40，95%CI[0.02,0.78]，則A.效應(yīng)量屬于中小B.置信區(qū)間含零，結(jié)果不顯著C.可結(jié)合臨床顯著性閾值判斷D.需報(bào)告試驗(yàn)條件基線差異E.可計(jì)算失安全系數(shù)評(píng)估發(fā)表偏倚答案：ACDE解析：置信區(qū)間不含零（下限0.02），B錯(cuò)誤。三、計(jì)算與作答題（共65分）16.（10分）研究者欲檢驗(yàn)正念訓(xùn)練是否降低職場(chǎng)倦怠，隨機(jī)分配60名職工到訓(xùn)練組（n=30）與等待組（n=30）。訓(xùn)練前與訓(xùn)練后四周分別測(cè)量MBI-GS總分。數(shù)據(jù)如下：訓(xùn)練組：前測(cè)M=4.2，SD=0.8；后測(cè)M=3.5，SD=0.7；前后差值r=0.65等待組：前測(cè)M=4.1，SD=0.9；后測(cè)M=4.0，SD=0.8；前后差值r=0.60請(qǐng)計(jì)算訓(xùn)練組與等待組的差值差異效應(yīng)量（Δd），并給出95%置信區(qū)間。答案：訓(xùn)練組差值均值D?=4.2-3.5=0.7，SD?=√(0.82+0.72-2×0.65×0.8×0.7)=0.58等待組差值均值D?=4.1-4.0=0.1，SD?=√(0.92+0.82-2×0.60×0.9×0.8)=0.66合并標(biāo)準(zhǔn)誤：SE=√[(0.582/30)+(0.662/30)]=0.16Δd=(D?-D?)/√[(SD?2+SD?2)/2]=0.6/0.62=0.9795%CI：0.97±1.96×0.16=[0.66,1.28]解析：采用重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)效應(yīng)量公式，校正前后相關(guān)，結(jié)果提示正念訓(xùn)練具有大效應(yīng)量。17.（12分）某問卷共12條目，采用6點(diǎn)計(jì)分，樣本量n=300，Cronbachα=0.85。現(xiàn)欲將其縮短至8條目，保留條目與刪除條目后的α如下表：|保留條目|刪除后α||----------|---------||1|0.83||2|0.84||3|0.82||4|0.85||5|0.79||6|0.86||7|0.84||8|0.80|請(qǐng)用Feldt公式檢驗(yàn)縮短版（保留條目1,3,5,7,8）的α是否顯著下降，并給出決策。答案：原α?=0.85，k?=12；新α?=0.81，k?=5FeldtF=(1-α?)/(1-α?)×(k?/(k?-1))/(k?/(k?-1))=0.19/0.15×1.09=1.38df?=k?-1=11，df?=k?-1=4查F臨界值F?.??(11,4)=5.671.38<5.67，p>0.05，差異不顯著，可接受縮短版。解析：Feldt檢驗(yàn)適用于平行測(cè)驗(yàn)假設(shè)下α差異檢驗(yàn)，結(jié)果支持簡(jiǎn)版信度未顯著降低。18.（13分）研究者建立如下結(jié)構(gòu)方程模型：潛變量“工作資源”由3指標(biāo)測(cè)量，潛變量“投入”由3指標(biāo)測(cè)量，“資源”預(yù)測(cè)“投入”，并控制性別（男=0，女=1）。樣本n=250，MLR估計(jì)結(jié)果：資源→投入：β=0.42，SE=0.10，p<0.001性別→投入：β=-0.15，SE=0.07，p=0.03資源AVE=0.54，投入AVE=0.60；CFI=0.96，TLI=0.95，RMSEA=0.05，SRMR=0.04（1）寫出投入R2的計(jì)算過程；（2）檢驗(yàn)資源與投入之間的效應(yīng)量是否達(dá)到大效應(yīng)（f2≥0.35）；（3）評(píng)價(jià)模型整體擬合。答案：（1）R2=1-(殘差方差)=1-0.75=0.25（2）f2=R2/(1-R2)=0.25/0.75=0.33<0.35，未達(dá)大效應(yīng)（3）CFI、TLI>0.95，RMSEA<0.06，SRMR<0.08，擬合優(yōu)秀。解析：AVE>0.5表明收斂效度良好；f2接近大效應(yīng)閾值，可描述為“中偏大”。19.（15分）某校欲研究“手機(jī)依賴”是否受“同伴壓力”與“自我控制”影響，收集3個(gè)班共90名學(xué)生數(shù)據(jù)，班級(jí)內(nèi)學(xué)生相互影響。變量均為連續(xù)，采用多層模型：Level1：手機(jī)依賴??=β??+β??(同伴壓力)+β??(自我控制)+r??Level2：β??=γ??+u??；β??=γ??；β??=γ??結(jié)果：γ??=0.28，SE=0.09，t=3.11，p<0.01γ??=-0.35，SE=0.10，t=-3.50，p<0.001τ??=0.20，σ2=0.80（1）計(jì)算ICC；（2）檢驗(yàn)同伴壓力系數(shù)是否跨班級(jí)顯著變異；（3）若將自我控制設(shè)為隨機(jī)斜率，需滿足什么樣本條件？答案：（1）ICC=τ??/(τ??+σ2)=0.20/1.00=0.20（2）因β??未設(shè)隨機(jī)部分，無法檢驗(yàn)；需重新設(shè)定β??=γ??+u??，用LR檢驗(yàn)比較（3）Level2單元≥30且每單元Level1≥5時(shí)，隨機(jī)斜率估計(jì)才穩(wěn)定，現(xiàn)班級(jí)數(shù)=3不足，需更多班級(jí)。解析：ICC=0.20提示需多層模型；當(dāng)前固定斜率設(shè)定無法回答變異問題；隨機(jī)斜率需充足高層樣本。20.（15分）研究者使用2（組別：實(shí)驗(yàn)/控制）×3（時(shí)間：前/中/后）混合設(shè)計(jì)，測(cè)量主觀幸福感（SWB），n=40。經(jīng)Mauchly檢驗(yàn)球形性不滿足，p=0.02。報(bào)告結(jié)果如下：Greenhouse-Geisserε=0.85；組別×?xí)r間F(1.70,66.30)=5.60，p=0.008，η2=0.13（1）說明為何需校正自由度；（2）計(jì)算校正后檢驗(yàn)力（α=0.05，f=0.25）；（3）若改用MANOVA，需滿足哪些前提？答案：（1）球形性假設(shè)要求所有差值方差相等，違反則F值偏倚，需調(diào)自由度降低Ⅰ型錯(cuò)誤。（2）原df?=2，df?=76；校正后df?'=2×0.85=1.7，df?'=76×0.85=64.75使用G*Power：f=0.25，α=0.05，總樣本40，組間=2，測(cè)量=3，相關(guān)=0.6，得power=0.68（3）MANOVA需：多元正態(tài)、方差-協(xié)方差矩陣同質(zhì)性（BoxM檢驗(yàn)）、線性關(guān)系、無多元異常值。解析：ε=0.85為中度偏離球形；power不足0.8，建議增加樣本；MANOVA對(duì)多元正態(tài)更敏感。四、綜合應(yīng)用題（共30分）21.（30分）某心理實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了一款緩解社交焦慮的VR干預(yù)系統(tǒng)，采用三臂RCT：VR暴露組、傳統(tǒng)認(rèn)知組、等待組，主要結(jié)局為社交焦慮量表（SIAS）得分，隨訪4周、12周。計(jì)劃效應(yīng)量為d=0.45（VRvs等待），雙尾α=0.05，power=0.80。（1）用G*Power計(jì)算每組所需樣本量；（2）若預(yù)期脫落率為20%，最終需招募多少？（3）實(shí)際招募n=150，脫落18人，采用混合效應(yīng)模型處理缺失，說明其優(yōu)于LastObservationCarriedForward（LOCF）的理由；（4）若12周時(shí)VR組vs等待組d=0.38，95%CI[-0.02,0.78]，請(qǐng)給出結(jié)論并建議后續(xù)分析。答案：（1）單因素ANOVA，三組，f=