列联分析是利用列联表来研究[input=type:blank,size:4][/input]。
A: 两个分类变量的关系
B: 两个数值型变量的关系
C: 一个分类变量和一个数值型变量的关系
D: 两个数值型变量的分布
A: 两个分类变量的关系
B: 两个数值型变量的关系
C: 一个分类变量和一个数值型变量的关系
D: 两个数值型变量的分布
A
举一反三
- 列联分析研究的是（ ） A: 两个分类变量的关系 B: 两个数值型变量的关系 C: 分类变量的不同取值是否影响数值型变量的均值 D: 两个数值型变量的方差
- 列联分析是利用列联表来研究两个分类变量的关系的。
- 列联表是由两个或以上的变量进行交叉分类的频数分布表，列联分析是利用列联表来研究两个分类变量之间的关系。（ ）
- 在单因素方差分析中， 涉及的两个变量是[input=type:blank,size:6][/input] . A: 数值型变量 B: 分类型变量 C: 一个分类型自变量和一个数值型的因变量 D: 一个数值型的自变量和一个分类型自变量
- 下面关于相关系数的陈述中哪一个是错误的[input=type:blank,size:4][/input]。 A: 数值越大说明两个变量之间的关系就越强 B: 仅仅是两个变量之间线性关系的一个度量，不能用于描述非线性关系 C: 只是两个变量之间线性关系的一个度量，不一定意味着两个变量之间 一定有因果关系 D: 绝对值不会大于 1
内容
- 0
按数字尺度测量的观察值称为[input=type:blank,size:4][/input]。 A: 分类数据 B: 顺序数据 C: 数值型数据 D: 数值型变量
- 1
下面的假定中，哪个属于相关分析中的假定[input=type:blank,size:4][/input]。 A: 两个变量之间是非线性关系 B: 两个变量都是随机变量 C: 自变量是随机变量，因变量不是随机变量 D: 一个变量的数值增大，另一个变量的数值也应增大
- 2
要分析两个数值型变量的相关关系，则常用： A: pearson相关系数 B: eta相关系数 C: gamma 相关系数 D: 列联相关系数
- 3
卡方分析主要用来分析（） A: 两个分类变量之间的关系 B: 两个顺序变量之间的关系 C: 两个数值变量之间的关系 D: 无法确定
- 4
只能归于某一有序类别的非数字型数据称为[input=type:blank,size:4][/input]。 A: 分类数据 B: 顺序数据 C: 数值型数据 D: 数值型变量