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1、理解随机实验、样本空间和随机变量的基本概念。随机实验：在同一条件下可无限次重复的实验，实验结果有多个且不确定，事前不知实验结果的实验。样本空间：所有基本事件所组成的集合，称为样本空间或基本空间。随机变量：随机变量是表征一个随机实验的实验结果的变量，其数值是由一次随机实验的结果所决定的，但实验之前是不确知的。1、随机变量X有下面的概率分布。?X1???? 2??? 3??? 4??? 5P（X）? 0.5 0.2? 0.1? 0.1? 0.1求X的均值和标准差。均值：μ=Ε（X）=1*0.5+2*0.2+3*0.1+4*0.1+5*0.1=2.1标准差：σ=√￣Ε（X 2）-[Ε（X）] 2=√￣6.3-2.1*2.1=1.371.随机变量X的均值和方差定义。均值：方差：2.两点分布(0-1)与二项分布的关系?两点分布是一种特殊的二项分布。3.正态分布和标准正态分布的关系？区别：正态分布的平均数为μ，标准差为σ；不同的正态分布可能有不同的μ值和σ值，正态分布曲线形态因此不同。标准正态分布平均数μ=0，标准差σ=1，μ和σ都是固定值；标准正态分布曲线形态固定。联系：正态分布可以通过标准化处理，转化为标准正态分布。具体方法是使用z=(X-μ)/σ将原始数据转化为标准分数。1、数据测度分为几个类别？试举例说明。①比率级数据：具有一定单位的实际测量值，可进行加减乘除以及延伸运算。例如：公斤、千克、元、米、尺等。②间距级数据：只能做加减运算，不能做乘除运算的数据。数据中的0不是物理世界客观存在的，是人为设定的。例如：要调查消费者对某一商品的满意度，我们可以人为把满意度设定为0~10，也可以设定为0~100，还可以设定为-5~+5，实际上他们是等效的。③序次级数据：只能够比较大小，不能做加减运算，更不能做乘除运算的数据。例如：可以用数字或者字母来表示不同的等级，编码的序值，可以代表受教育程度的高低。可以对这些编码做不等式运算。若已知“大学中学”，“中学小学”，则可以肯定的知道“大学小学”。④名义级数据：仅仅是一种标志，用来区分变量的不同值，数据之间无序次关系。例如：对性别而已，可用1表示男性，2表示女性，也可反之，不论如何编码。对所包含的信息都没有损失。1、企业质量管理员在生产线上某环节随机地抽取被加工的部件，并检验记录所抽取的部件的下列信息：（1）有缺陷还是无缺陷；（2）加工此部件工人的工号；（3）部件的重量。问：（1）被研究对象的总体是什么？（2）此总体是有限总体还是无限总体？（3）样本是什么？（4）上述三个变量是什么类型变量?2、研究用某群体中个体的网瘾严重程度时，把严重程度的测度标准设为：无、轻度、中度、严重、非常严重。试给变量命名，并判断其严度类型。1、分层抽样（分类抽样）的作法和适用条件是什么？按照总体中个体的某特征，把总体中的个体分为若干群（类）；然后，对各个群内的个体进行简单随机抽样。分层抽样要求层之间的差异大于层内部的个体差异。2、观察数据与实验数据的主要区别是什么？观察数据：在获得数据过程中，不对被调查对象数据产生的条件施加任何控制所得到的数据。观察数据通常是（但不一定是）众多因素共同作用的结果。实验数据：在获得数据的过程中，对数据产生的条件实施了控制而得到的数据。实验数据通常是（但不一定是）单一因素作用的结果。1、整群抽样的作法和适用条件是什么？将总体中的各个个体，按照某一标志量分为若干群，然后以群为单位，对群进行简单随机抽样，然后对抽出来的群，进行普查。整群抽样要求群体间具有相似的特征，群内的差异较大并无妨碍。2、在基于问卷的研究中，为什么说，问卷的深度，决定了研究的深度？一项以已收数据为基础的研究项目，其研究深度本质上由问卷的研究深度决定了。问卷所具有的深度，就是研究者阅读、思考的深度。1、为什么说，问卷设计一定要通过小规模访谈来修改？在校规模访谈时，可以多设置一些开放性问题，以便预知可能的答案，尽量让正式问卷中的问题成为封闭型的。2、设立问卷问题的4个思考角度是什么？①从研究目的出发，分解目标，产生问卷问题；②基于对研究问题的思考、猜想，设立问卷问题；③通过文献阅读，从专家学者的观点中发现需要证实/证伪的问题，设立相应的问卷问题，收集数据，做实证研究；④从数据处理的角度，考虑问题的设立。1、什么是信度？什么是效度？有信度就一定有效度吗？信度：指测量的结果的稳定性或一致性（一个变量重复测量时表现出来的性质）效度：测量的结果接近索要测量的变量的内涵程度，或者说，测量到真值的程度。即测量的效度，实际上反映了测量误差的小程度。由于评估信度通常比评估效度容易，所以在研究报告中，评估测量的信度的要比评估测量效度的多，所以，有信度的测量并不一定都是有效度的。2、获得数据的实验方法主要有哪三类手段？①恰当限定数据产生条