首先，我们需要明确非抽样误差和样本量的定义及其特性。 非抽样误差是在数据收集、处理、分析等过程中，由于各种非随机因素导致的误差。这种误差与样本的抽取方式无关，而是与数据收集的方法、问卷设计、数据处理技术、受访者的回答质量等多种因素有关。 样本量则是指从总体中抽取的样本的数量。增加样本量可以在一定程度上减小抽样误差，即由于随机性导致的样本与总体之间的差异。 接下来，我们分析非抽样误差与样本量的关系。由于非抽样误差是由非随机因素导致的，因此，仅仅通过增加样本量，并不能直接减小非抽样误差。例如，如果问卷设计存在缺陷，或者数据处理过程中存在错误，那么无论样本量有多大，这些误差都会存在。 因此，针对用户题目“非抽样误差可通过控制样本量来减小”，我们可以明确判断，这个说法是错误的。因为非抽样误差与样本量的大小无关，不能通过控制样本量来减小。 所以，答案是“错”。

该说法**对**。 深层访谈法又称深度访谈法，是一种无结构的、直接的、一对一的访问形式。在访谈过程中，调查者与被调查者就某些问题深入交换看法、自由交谈，调查者可以根据被调查者的回答情况灵活调整问题和访谈节奏，以获取更丰富、深入的信息。

这种说法是**错**的。 市场调查结果报告的核心目的是客观、准确地呈现通过科学调查方法所获取的市场数据、事实以及基于这些数据得出的客观结论。它强调的是客观性、真实性和可靠性，要尽量避免主观判断和个人见解的干扰。 主观判断和个人见解往往带有个人情感、经验和认知偏差，如果将其掺杂在市场调查结果报告中，可能会使报告偏离客观事实，影响报告使用者基于报告做出正确决策。不过，在一些市场调查报告的讨论或建议部分，可以在基于客观调查结果的基础上，适当提出一些建设性的、有依据的观点和推测，但这与随意的主观判断和个人见解有本质区别。

书面调查报告能够成为参考文献的理由是**作为信息资料文件**。 逐一分析选项： - “作为操作指南”：操作指南通常是针对具体操作步骤、方法等的详细说明，重点在于指导如何进行某项实际操作。而书面调查报告主要是对调查情况进行阐述、分析等，一般不直接具备操作指南的功能，所以该选项不合适。 - “作为决策依据”：虽然调查报告可能会为决策提供一定的参考，但它本身并不是以决策依据作为其成为参考文献的本质属性。决策依据更多是在特定决策场景下被引用，而不是从参考文献角度的核心特征，故该选项不准确。 - “作为实施标准”：实施标准是对实施过程、结果等规定的具体准则和要求。书面调查报告主要围绕调查内容展开，并非用于规定实施标准，所以该选项也不正确。 - “作为信息资料文件”：书面调查报告是对特定主题进行调查后所形成的系统性文件，包含了调查所获取的各种信息、数据、分析结果等内容，具有信息资料的属性，能够为其他研究、分析等提供有价值的参考信息，因此可以作为参考文献。

在线性回归分析中，挑选变量子集时，**基于预测误差的准则、基于BIC的准则、基于AIC的准则、基于KIC的准则和基于TIC的准则**均可作为主要原则，它们从不同角度为变量选择提供了科学依据。以下是具体分析： 1. **基于预测误差的准则**： 该准则的核心是通过最小化预测误差来选择变量子集。例如，交叉验证法通过划分训练集和验证集，直接评估不同变量组合的预测误差，选择误差最小的子集。这种方法直接关联模型的实际应用效果，确保选出的变量子集在未知数据上具有良好表现。 2. **基于BIC的准则**： BIC（贝叶斯信息准则）在模型复杂度惩罚上比AIC更严格，尤其适用于样本量较大的场景。其公式为： $$BIC = \ln(n) \cdot d - 2 \ln(\hat{L})$$ 其中，$n$为样本量，$d$为参数数量，$\hat{L}$为模型似然函数最大值。BIC通过增大对复杂模型的惩罚，倾向于选择变量更少、更简洁的模型，从而降低过拟合风险。 3. **基于AIC的准则**： AIC（赤池信息准则）通过平衡模型拟合优度与复杂度来选择变量子集。其公式为： $$AIC = 2d - 2 \ln(\hat{L})$$ 其中，$d$为参数数量，$\hat{L}$为模型似然函数最大值。AIC鼓励选择既能较好拟合数据又不过于复杂的模型，适用于样本量较小或模型复杂度适中的情况。 4. **基于KIC的准则**： KIC（Kullback信息准则）基于Kullback-Leibler散度，衡量模型与真实数据分布之间的差异。其公式为： $$KIC = -2 \ln(\hat{L}) + 3d$$ 其中，$d$为参数数量。KIC通过增加对模型复杂度的惩罚（系数为3），倾向于选择更简单的模型，尤其适用于对模型简洁性要求较高的场景。 5. **基于TIC的准则**： TIC（Takeuchi信息准则）是AIC的扩展形式，适用于模型误设（如误差分布假设不准确）的情况。其公式为： $$TIC = -2 \ln(\hat{L}) + 2 \cdot \text{tr}(I^{-1}J)$$ 其中，$I$为Fisher信息矩阵，$J$为观测信息矩阵。TIC通过考虑模型误设的影响，提供了更稳健的变量选择方法，尤其适用于复杂数据结构或模型假设不严格的场景。

首先，我们来分析题目中给出的关键信息： * 正文论述部分的层次段落是按照“事物发展的先后顺序”来安排的。 * 各层内容之间有“密切联系”。 接下来，我们根据这些信息来逐一考量各个选项： 1. **层层深入形式**：这种形式通常指的是内容从表面到深层，或者从简单到复杂的逐渐深入。但题目中明确提到的是“先后顺序”，并未强调内容的深入程度，所以此选项可能不符合。 2. **先后顺序形式**：这种形式正是按照事物发展的先后顺序来安排内容的，与题目描述高度吻合。同时，各层内容之间的“密切联系”也进一步支持了这一点，因为按照先后顺序排列的内容往往是有逻辑关联的。 3. **并列形式**：并列形式通常指的是各个部分或层次之间是平行、等重的，没有明显的先后或主次关系。但题目中明确提到了“先后顺序”，所以此选项不符合。 4. **综合展开形式**：这种形式可能包含了多种展开方式，如并列、递进等。但题目中只提到了“先后顺序”，并未涉及其他展开方式，所以此选项可能过于宽泛，不够精确。 综上所述，正文论述部分的层次段落按照事物发展的先后顺序来安排，且各层内容之间有密切联系，这种展开形式最符合“先后顺序形式”。 因此，答案是“先后顺序形式”。

基于卡方统计量构造的用于度量分类数据相合性的标准包括以下选项： 1. **Cramer V 系数** 该系数通过卡方统计量与样本量的标准化计算得出，取值范围为0到1，直接反映变量间关联强度。其公式为： $$V = \sqrt{\frac{\chi^2 / N}{\min(r-1, c-1)}}$$ 其中，$\chi^2$为卡方统计量，$N$为样本量，$r$和$c$分别为列联表的行数和列数。Cramer V系数明确基于卡方统计量，是分类数据关联分析的核心指标。 2. **CC（列联）系数** 列联系数（Contingency Coefficient）通过卡方统计量与样本量的比例计算，公式为： $$C = \sqrt{\frac{\chi^2}{\chi^2 + N}}$$ 其取值范围受列联表维度影响，通常小于1。当分组数目较多且样本量较大时，列联系数与积差相关系数接近，表明其同样基于卡方统计量构建。 3. **Goodman和Kruskal τ系数** Goodman-Kruskal τ统计量用于度量类别变量间的关联，尤其适用于名义水平变量。其计算依赖列联表的频数分布，并通过卡方统计量反映变量间的不一致性，从而量化关联程度。 4. **λ系数** λ系数（如Goodman-Kruskal λ）通过比较预测准确性的提升来衡量变量关联，其计算过程中需利用卡方统计量评估预测误差的减少量，因此间接依赖卡方统计量。 5. **ψ系数** ψ系数（如Phi系数）是2×2列联表的特殊形式，直接由卡方统计量计算得出： $$\psi = \sqrt{\frac{\chi^2}{N}}$$ 其取值范围为-1到1，明确基于卡方统计量标准化。 **分析**： 所有选项均与卡方统计量存在直接或间接的关联。Cramer V系数和ψ系数直接通过卡方统计量标准化得到；CC系数通过卡方统计量与样本量的比例构建；Goodman和Kruskal τ系数、λ系数虽计算复杂，但均以卡方统计量为核心基础。因此，**所有选项（ψ系数、CC（列联）系数、Cramer V系数、Goodman和Kruskal τ系数、λ系数）均正确**。

在缺失数据处理中，**冷卡替代（Hot Deck Imputation）**是使插补估计量成为总体参数无偏估计的插补方法。以下是对各选项的详细分析： 1. **冷卡替代**： 在“取决于协变量缺失”机制（如MAR，随机缺失）下，若辅助变量与目标变量高度相关，且缺失单元与回答单元在层内同质，冷卡替代通过用同层中相似单元的观测值填充缺失值，可保证插补后估计量的期望等于总体均值，即无偏。例如，当用协变量分层后，层内缺失单元的期望均值与回答单元一致时，冷卡替代的估计量是无偏的。 2. **随机热卡插补**： 通过随机选择同层中的回答单元值填充缺失值，虽能减少偏差，但随机性可能导致插补值偏离真实值，无法保证无偏性。其估计量通常是有偏的。 3. **单一均值插补**： 用总体均值填充所有缺失值，严重扭曲变量分布，导致方差低估，估计量偏差显著，非无偏估计。 4. **分层均值插补**： 在层内用均值填充缺失值，虽优于单一均值插补，但可能低估层内方差，导致总体方差和协方差低估，影响估计量准确性。仅在特定条件下（如层内缺失与回答单元同质）可能接近无偏，但一般不保证。

关于相关系数的说法，逐一分析如下： 1. **“若r＞0，则越接近于1，说明两变量正的因果关系越强”** **错误**。相关系数r仅衡量线性相关性的强度和方向，无法证明因果关系。即使r接近1，也可能存在其他混杂因素或巧合，需通过实验设计或进一步分析确认因果性。 2. **“根据计算出来的样本相关系数对总体的相关程度进行判断时，必须进行显著性检验”** **正确**。样本相关系数受抽样误差影响，需通过显著性检验（如t检验）判断总体相关系数是否显著不为零，避免偶然性导致的错误结论。 3. **“r数值大小与两个变量的坐标原点及测量尺度无关”** **正确**。相关系数基于标准化数据（Z分数）计算，消除了单位和原点的影响。例如，将温度从摄氏度改为华氏度，r值不变。 4. **“r具有对称性，即x与y之间的相关系数和y与x之间的相关系数相等，即rₓᵧ = rᵧₓ”** **正确**。相关系数的计算公式对称，交换x和y的位置不影响结果，因此rₓᵧ与rᵧₓ必然相等。 5. **“r＝0只表示两个变量之间不存在线性相关关系，并不说明变量之间没有任何关系”** **正确**。r=0仅排除线性关系，变量间可能存在非线性关系（如抛物线、指数关系）。例如，x与x²的相关系数可能为0，但显然存在函数关系。 **正确答案**：第二、三、四、五个说法正确。 若题目为多选题，正确选项为： **根据计算出来的样本相关系数对总体的相关程度进行判断时，必须进行显著性检验** **r数值大小与两个变量的坐标原点及测量尺度无关** **r具有对称性，即x与y之间的相关系数和y与x之间的相关系数相等** **r＝0只表示两个变量之间不存在线性相关关系，并不说明变量之间没有任何关系** 若需用符号表示，正确选项为 **B、C、D、E**（假设题目按顺序编号）。

首先，我们来分析题目“你经常使用计算机吗？”这一问题的潜在缺点。 1. **问题的引导性**： 引导性问题通常会在问题中暗示某种答案或引导受访者按照特定的方式思考。观察“你经常使用计算机吗？”这一问题，它并没有直接暗示任何答案，也没有引导受访者按照某种特定方式思考，因此，该问题不具有引导性。 2. **问题的敏感性**： 敏感性问题通常涉及个人隐私、政治观点、宗教信仰等可能引发受访者不适或不愿真实回答的内容。而“你经常使用计算机吗？”这一问题仅仅是在询问一个日常行为，不涉及任何敏感信息，因此，该问题不具有敏感性。 3. **问题的意义双关**： 意义双关的问题通常具有两种或多种可能的解释，可能导致受访者理解上的困惑。然而，“你经常使用计算机吗？”这一问题表述清晰，没有歧义，因此，该问题不具有意义双关的含义。 4. **问题的措辞不清楚**： 问题的措辞不清楚通常指的是问题中的词汇、语法或表达方式可能导致受访者难以理解或产生误解。在“你经常使用计算机吗？”这一问题中，“经常”一词虽然有一定的主观性，但在日常语境中，人们通常能够对其有一个相对清晰的理解，即“频繁地、常常地”。不过，相较于更具体、量化的表述（如“你每周使用计算机的次数是多少？”），“经常”这一表述确实略显模糊，可能引发不同受访者对“经常”频率的不同理解。在问卷设计的严谨性上，这种模糊性可以被视为一个问题措辞不够清楚的表现，尤其是在需要精确数据的情况下。而在本题的选项中，相较于其他三个明显不符合的选项，这一缺点是最贴近的。 综合以上分析，虽然“你经常使用计算机吗？”这一问题在日常交流中可能不会引发太大问题，但在问卷设计的严谨性上，其措辞“经常”存在一定的模糊性，可能被视为不够清楚。 因此，针对用户题目“在问卷设计中，如果有‘你经常使用计算机吗？’这样的问题，其主要缺点是（）。”，答案是：问题的措辞不清楚。