统计学题： 样本单位数的多少可以影响抽样误差的大小，而总体标志变异程度的大小和抽样误差无关。 判

抽样误差是指由于随机抽样的偶然周素使样本各单位的结构对总体各单位结构的代表性差别，而引起的抽样指标和全及指标之间的绝对离差。如抽样平均数与总体平均数的绝对离差，抽样成数与总体成数的绝对离差等等。必须指出，抽样误差是抽样所特有的误差。凡进行抽样就一定会产生抽样误差，这种误差虽然是不可避免的，但可以控制，所以又称为可控制误差。抽样误差与另外两种误差不同。一种是调查误差，即在调查过程中，由于观察测量、登记、计算上的差错所引起的误差：另一种是系统偏误，即由于违反随机原则，有意地选择较好或较差单位进行调查，造成样本代表性不足所引起的误差。这两种误差是可以防止和避免的。
影响抽样误差大小的因素主要有：
(1)总体单位的标志值的差异程度。 差异程度愈大则抽样误差愈大，反之则愈小。
(2)样本单位数的多少。 在其他条件相同的情况下，样本单位数愈多，则抽样误差愈小。
(3)抽样方法。 抽样方法不同，抽样误差也不相同。一般说，重复抽样比不重复抽样，误差要大些。
(4)抽样调查的组织形式。 抽样调查的组织形式不同，其抽样误差也不相同，而且同一组织形式的合理程度也会影响抽样误差。
综上所述：不仅仅样本单位数的多少可以影响抽样误差的大小，而且总体标志变异程度的大小和抽样误差也有关。

统计学题目 几个判断题 急 在线等

1.计数数据大多是精确数
对
只有说明求大概值才不需要精确
2.比率变量既有相对参照点又有相等单位
错
单位可以不相等
3.事件的概率不仅由事件本身决定，而且也与我们用什么方法去求有关
错
概率是本身决定,所有方法得出的答案都一样.
4.统计假设检验中，a的取值越大,拒绝原假设的机会越大
错
举例:假设从地球走到月球.A越大.离真值越接近.

统计学：关于左侧检验，右侧检验，双侧检验 的疑问，实际中怎么判断是左侧检验，右侧检验，双侧检验？

在实际操作中，要根据研究的目的和假设来选择左侧检验、右侧检验还是双侧检验，如果假设中有一参数和另一参数方向性的比较，比如"大于"、"好于"、"差于"等，一般选择左侧检验或右侧检验。如果只是检验两参数之间是否有差异，就选择双侧检验。
 1、只强调差异，不强调方向性(比如大小、多少)的检验叫双侧检验，如检验样本和总体均值有无差异可采取双侧检验。
 2、强调某一方向的检验叫单侧检验，如要检验样本A均值是否显著大于样本B，可采取单侧检验。如果所要检验的是样本所取自的总体的参数值是否大于某个特定值时，则采用右侧检验；反之，若所要检验的是样本所取自的总体的参数值是否小于某个特定值时，则采用左侧检验。 
 

扩展资料：
 应从专业知识判断， 如果不清楚后测数据是否高于前测数据，研究目的是想判断前后测的均值是否不同，就需要用双侧检验。如果从专业知识判断， 如果后测数据不可能低于前测数据，研究目的是仅仅想知道后测数据是不是高于前测数据，则可以采用单侧检验。
 假设检验是一种解读数据的方式，有一个样本p，做出一个假设（零假设），做出假设的同时也就出现了假设的对立面，也就是备择假设。检验的过程就是求出在零假设为真的情况下，得到样本p的概率。
如果得到样本p的概率高，可以倾向于认为这个事件发生是合理的，选择相信这个假设。如果得到样本p的概率很低（一般不满足5%的显著性水平）， 认为这个事情不太可能发生，就拒绝相信这个假设，而选择相信它的对立面备择假设。
参考资料：
搜狗百科——假设检验
搜狗百科——双侧检验
搜狗百科——单侧检验

统计学题： 零相关就是不相关。 判断题答案：错。 为什么是错的，错在哪里了呢？

是相关系数的么？它等于0表示完全没有线性相关关系。但是绝对值r很小甚至等于0时并不代表x与y之间就不存在其他非直线类型的关系