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2025年五个心理学测试题及答案

本文借鉴了近年相关经典测试题创作而成，力求帮助考生深入理解测试题型，掌握答题技巧，提升应试能力。

测试题一：

题目：某公司进行员工心理健康状况调查，随机抽取了100名员工，使用标准化焦虑量表（SAS）进行测试。结果显示，平均焦虑得分为52分，标准差为8分。请根据这些数据回答以下问题：

1.若该公司的员工焦虑水平显著高于全国平均水平（全国平均水平为45分，标准差为10分），请计算该公司的员工焦虑得分的Z分数，并解释Z分数的含义。

2.假设焦虑得分的分布呈正态分布，请计算该公司员工中焦虑得分低于40分的比例。

3.若该公司计划对焦虑得分超过60分的员工进行心理干预，请计算需要干预的员工比例。

答案：

1.Z分数的计算及含义：

Z分数是用于衡量一个数据点在其分布中的相对位置的统计量，计算公式为：

\[

Z=\frac{(X-\mu)}{\sigma}

\]

其中，X为数据点的值，\(\mu\)为平均值，\(\sigma\)为标准差。

对于该公司的员工焦虑得分，平均值为52分，标准差为8分，全国平均值为45分，标准差为10分。我们需要计算该公司员工焦虑得分的Z分数：

\[

Z=\frac{(52-45)}{10}=\frac{7}{10}=0.7

\]

Z分数的含义是，该公司员工的平均焦虑得分比全国平均水平高出0.7个标准差。

2.焦虑得分低于40分的比例：

假设焦虑得分的分布呈正态分布，我们可以使用标准正态分布表来计算焦虑得分低于40分的比例。

首先计算40分的Z分数：

\[

Z=\frac{(40-52)}{8}=\frac{-12}{8}=-1.5

\]

根据标准正态分布表，Z分数为-1.5对应的累积概率为0.067。因此，该公司员工中焦虑得分低于40分的比例约为6.7%。

3.焦虑得分超过60分的员工比例：

计算焦虑得分超过60分的员工比例，同样需要先计算60分的Z分数：

\[

Z=\frac{(60-52)}{8}=\frac{8}{8}=1

\]

根据标准正态分布表，Z分数为1对应的累积概率为0.8413。因此，焦虑得分低于60分的员工比例为84.13%。所以，焦虑得分超过60分的员工比例为：

\[

1-0.8413=0.1587

\]

即，需要干预的员工比例约为15.87%。

测试题二：

题目：某研究探讨了不同类型的领导风格对员工工作满意度的影响。研究者随机抽取了200名员工，分为四组，每组50人，分别接受以下领导风格的管理：

-A组：专制型领导

-B组：民主型领导

-C组：放任型领导

-D组：变革型领导

研究结束后，使用工作满意度量表对员工的工作满意度进行评分，结果如下表所示：

|领导风格|平均工作满意度评分|标准差|

|----------|-------------------|--------|

|A组|45|5|

|B组|55|6|

|C组|50|7|

|D组|65|8|

请根据这些数据回答以下问题：

1.请计算各组员工工作满意度评分的变异系数（CV），并解释变异系数的含义。

2.请使用方差分析（ANOVA）检验不同领导风格对员工工作满意度评分是否存在显著差异。假设显著性水平为0.05。

3.若方差分析结果显示存在显著差异，请进行事后多重比较（TukeyHSD检验），确定哪些领导风格之间存在显著差异。

答案：

1.变异系数（CV）的计算及含义：

变异系数（CV）是衡量数据离散程度的相对指标，计算公式为：

\[

CV=\frac{\sigma}{\mu}\times100\%

\]

其中，\(\sigma\)为标准差，\(\mu\)为平均值。

计算各组员工工作满意度评分的变异系数：

-A组：\(CV=\frac{5}{45}\times100\%\approx11.11\%\)

-B组：\(CV=\frac{6}{55}\times100\%\approx10.91\%\)

-C组：\(CV=\frac{7}{50}\times100\%=14\%\)

-D组：\(CV=\frac{8}{65}\times100\%\approx12.31\%\)

变异系数的含义是，变异系数越大，数据的相对离散程度越高。从计算结果可以看出，C组的变异系数最大，说明C组员工工作满意度评分的相对离散程度最高。

2.方差分析（ANOVA）：

使用方差分析（ANOVA）检验不同领导风格对员工工作满意度评分是否存在显著差异。假设显著性水平为0.05。

ANOVA的计算步骤如下：

-计算各组样本均值和总体均值。

-计算组内平方和（SSwithin）、组间平方和（SSbetween）和总平方和（SStotal）。

-计算均方组内（MSwithin）和均方组间（MSbetween）。

-计算F统计量：\(F=\