本题可根据抽样误差的影响因素来判断该说法是否正确。 ### 步骤一：明确抽样误差的概念及影响因素 抽样误差是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单位的结构不足以代表总体各单位的结构，而引起抽样指标和全及指标之间的绝对离差。 影响抽样误差大小的因素主要有以下几个： - **总体各单位标志值的变异程度**：总体方差是衡量总体各单位标志值变异程度的重要指标。总体方差越大，说明总体各单位标志值之间的差异越大，那么从中抽取样本时，样本指标与总体指标之间的差异就可能越大，即抽样误差越大；反之，总体方差越小，总体各单位标志值越接近，抽样误差也就越小。 - **样本容量的大小**：在其他条件不变的情况下，样本容量越大，样本对总体的代表性就越强，抽样误差也就越小；样本容量越小，样本对总体的代表性就越弱，抽样误差也就越大。 - **抽样方法**：不同的抽样方法产生的抽样误差不同。例如，重置抽样的抽样误差一般大于不重置抽样的抽样误差；分层抽样、等距抽样等抽样方法的抽样误差通常小于简单随机抽样的抽样误差。 ### 步骤二：根据上述影响因素判断说法正误 由上述分析可知，总体方差是影响抽样误差大小的因素之一，且总体的方差越大，抽样误差会越大，该说法与抽样误差的影响因素相符。 综上，答案是“对”。

这种说法是**错**的。具体分析如下： ### 平均数 平均数是一组数据的总和除以数据的个数所得的结果，包括算术平均数、几何平均数、调和平均数等。它并不适用于所有类型的数据，主要适用于数值型数据。 - 对于定类数据（如性别、职业类别等），数据只是对事物进行分类，不存在数值上的加减运算，无法计算平均数。例如，不能将男性和女性进行数值相加来计算“性别平均数”。 - 对于定序数据（如满意度等级：非常满意、满意、一般、不满意），虽然数据有一定的顺序关系，但数据之间的差距并不是等距的，也不能直接计算平均数。比如，不能简单地将满意程度等级对应的数值相加求平均来代表整体的满意程度。 ### 众数 众数是一组数据中出现次数最多的数值，它适用于各种类型的数据，包括定类数据、定序数据和数值型数据。 - 在定类数据中，众数可以表明哪个类别出现的频率最高。例如，在调查学生的专业时，发现计算机专业的学生数量最多，那么计算机专业就是这组定类数据的众数。 - 在定序数据中，众数同样可以反映哪个顺序等级出现得最频繁。比如，在调查消费者对产品满意度的等级时，如果“满意”这个等级出现的次数最多，那么“满意”就是这组定序数据的众数。 - 在数值型数据中，众数也能发挥其作用。例如，在统计一个班级学生的考试成绩时，若80分这个成绩出现的次数最多，那么80分就是这组数值型数据的众数。

对于100家公司的月销售额数据，分析各图形适用性如下： - **条形图**：适用于展示不同类别（如公司）的数据对比，能清晰显示各公司销售额差异，**适用**。 - **饼图**：适用于展示数据比例，但公司数量多（100家）时，各部分占比小，难以清晰区分，**不适用**。 - **散点图**：适用于展示两个变量关系，如销售额与另一变量，虽非直接描述销售额分布，但**可展示关系**，故在此情境下**非完全不适用**。 - **茎叶图**：适用于小数据集展示分布，100家公司数据虽多，但**仍可展示**，只是不如其他方法直观。 综上，最不适用于描述100家公司月销售额数据的图形是**饼图**。

错。 **解析**： 数据净化（Data Cleaning）是一个更广泛的过程，不仅包括数据的一致性检查（如字段格式、逻辑矛盾等），还涵盖以下关键步骤： 1. **缺失值处理**（填充、删除或插值） 2. **异常值检测与修正**（如统计方法或业务规则过滤） 3. **重复数据去除**（基于唯一标识符或相似性匹配） 4. **格式标准化**（如日期、单位、编码的统一） 5. **数据转换**（如分箱、归一化、编码转换） 6. **错误值修正**（如拼写错误、逻辑错误） **一致性检查**仅是数据质量验证的一部分，属于数据净化的子任务。因此，将数据净化仅定义为一致性检查是不全面的。

首先，我们来理解题目中的关键概念：“等级法”和“定距与定比问题”。 “等级法”通常指的是将事物按照某种标准或特征进行分级或排序的方法。在调查问卷或研究设计中，等级法常被用于获取受访者对某事物的主观评价或态度，通过设定不同的等级（如“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”）来量化这些评价。 “定距与定比问题”则涉及到可以精确测量大小、多少或比例的变量。定距变量指的是具有相等单位但没有绝对零点的变量（如温度）；而定比变量则既具有相等单位又有绝对零点（如长度、重量、时间等）。 现在，我们分析等级法是否适用于表示定距与定比问题的答案设计： 1. **等级法的特性**：等级法提供了一种有序的分类方式，可以反映事物之间的相对大小或程度差异。尽管这种差异是主观的，但在很多情况下，它可以作为定距或定比变量的近似表示，尤其是在获取主观评价或态度时。 2. **定距与定比问题的需求**：定距与定比问题需要能够精确测量和比较的变量。虽然等级法本身不提供绝对的数值测量，但它可以通过设定不同的等级来近似表示这些变量的相对大小或多少。例如，在调查消费者对产品的满意度时，可以使用等级法来量化满意度的不同水平，这些水平可以视为对满意度大小的一种近似表示。 3. **实际应用**：在实际研究中，等级法经常被用于设计问卷中的答案选项，以收集关于事物大小、多少或比例的主观评价数据。这些数据虽然不如直接测量得到的定距或定比数据精确，但在很多情况下，它们提供了有价值的信息，尤其是在研究人类行为、态度或感知时。 综上所述，等级法确实可以用于表示事物大小、多少之类的定距与定比问题的答案设计，尤其是在需要收集主观评价或态度数据时。 因此，答案是“对”。

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。