PAGE1.一家小型電商企業為評估兩段促銷方案A和B對客戶購買量的影響，各選取了10名客戶進行測試，得到數據如下：

促銷方案A：5,8,3,4,7,2,6,3,5,1

促銷方案B：2,3,1,4,2,5,6,3,6,7

若要檢驗兩組數據的總體中位數是否存在顯著差異，最合適的分析方法是：

-A.t檢驗

-B.卡方檢驗

-C.Mann-WhitneyU檢驗

-D.線性回歸分析

**參考答案**:C

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗（又稱Wilcoxon秩和檢驗）適用于比較兩個獨立樣本的中位數差異，無需假設數據服從正態分布。

2.某農場試驗了三種施肥方法(甲、乙、丙)對農作物的產量影響。由于產量數據存在明顯的偏態，采用哪種方法對三組數據的總體差異進行比較更為合適？

-A.ANOVA(方差分析)

-B.Kruskal-Wallis檢驗

-C.配對t檢驗

-D.Pearson相關系數

**參考答案**:B

**解析**:Kruskal-Wallis檢驗是用于比較多個獨立樣本的總體中位數的差異，其不要求數據服從正態分布。

3.一位研究人員想要評估一種新的教育項目對學生學習成績的影響。由于成績分布非正態，且研究人員想檢驗項目組和對照組的成績是否存在顯著差異，應該采用哪種統計方法？

-A.正態檢驗

-B.Wilcoxon秩和檢驗

-C.Student'st檢驗

-D.期望方差檢驗

**參考答案**:B

**解析**:Wilcoxon秩和檢驗(Mann-WhitneyU檢驗)是檢驗兩組獨立樣本中位數差異的非參數方法，對數據分布沒有嚴格要求。

4.一個市場調研機構想要比較兩個不同地區消費者對某種產品的滿意度，分別收集了來自A區和B區的調查問卷，得到數據如下：

A區滿意度評級：3,2,5,1,2,6,3,7,4,5

B區滿意度評級：1,2,3,1,5,5,1,1,2,8

為了檢驗兩組數據是否存在顯著差異，應使用哪種方法？

-A.配對t檢驗

-B.卡方檢驗

-C.Spearman等級相關系數

-D.Mann-WhitneyU檢驗

**參考答案**:D

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗適合于比較兩個獨立樣本的中位數差異，數據無需服從正態分布。

5.一位社會學家調查了兩個社區居民對城市規劃的看法，使用Likert量表（1-5分）進行評分。當數據不符合正態分布的前提時，如何檢驗兩組居民的平均看法是否存在顯著差異？

-A.F檢驗

-B.Mann-WhitneyU檢驗

-C.相關系數

-D.最小二乘法

**參考答案**:B

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗能用于比較獨立樣本的中位數差異，無需正態分布假設。

6.某公司要比較兩個不同的銷售團隊的月銷售額，月銷售額數據呈現明顯的偏態分布。為了比較這兩個銷售團隊的月銷售額中位數是否存在顯著差異，應該選擇哪種方法？

-A.t檢驗

-B.ANOVA

-C.Wilcoxon秩和檢驗

-D.正態分布檢驗

**參考答案**:C

**解析**:Wilcoxon秩和檢驗是比較兩組獨立樣本中位數差異的非參數方法。

7.一家連鎖咖啡店要評估兩種不同咖啡口味的新產品A和B對顧客的滿意度影響，顧客對滿意度進行1-7分的評估。如果數據不符合正態分布假設，如何比較兩種咖啡口味的總體滿意度是否存在差異？

-A.Pearson相關系數

-B.Kruskal-Wallis檢驗

-C.Student'st檢驗

-D.單向方差分析

**參考答案**:B

**解析**:Kruskal-Wallis檢驗用于比較多個獨立樣本的中位數差異，無需假設數據服從正態分布。

8.研究人員要比較兩種不同的網站設計對用戶停留時間的平均效果。用戶停留時間數據看起來呈偏態分布。為了比較兩種設計方案的總體停留時間中位數是否存在顯著差異，最合適的統計方法是：

-A.配對t檢驗

-B.Mann-WhitneyU檢驗

-C.卡方檢驗

-D.正態性檢驗

**參考答案**:B

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗（Wilcoxon秩和檢驗）是比較兩組獨立樣本的中位數差異的非參數方法。

9.某環保組織希望比較兩個城市空氣質量指數的差異。由于數據偏態，不能直接使用t檢驗。應該選擇哪種分析方法？

-A.正態性檢驗

-B.組間方差分析(ANOVA)

-C.Mann-WhitneyU檢驗

-D.列聯分析

**參考答案**:C

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗適用于比較兩個獨立樣本的中位數差異，且無需假設數據服從正態分布。

10.一位經濟學家要比較兩個地區的平均家庭收入，收入數據呈明顯偏態。應采用何種方法來檢驗這兩組數據是否存在顯著差異？

-A.ANOVA

-B.配對t檢驗

-C.Spearman等級相關系數

-D.Mann-WhitneyU檢驗

**參考答案**:D

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗(Wilcoxon秩和檢驗)適用于比較兩組獨立樣本的中位數差異，且無需假定數據服從正態分布。

11.為了評估一種新型廣告對用戶購買意愿的影響，研究者對兩組用戶進行調查，使用1-5分的量表記錄用戶對產品的購買意愿得分。若數據不服從正態分布，哪種統計方法最合適？

-A.相關分析

-B.Mann-WhitneyU檢驗

-C.正態性檢驗

-D.方差分析

**參考答案**:B

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗用于比較兩個獨立樣本的中位數差異，避免了對正態分布的假設。

12.一名市場調研員想要比較兩種不同促銷方案對顧客滿意度的影響，滿意度使用1-10分的量表。如果數據不服從正態分布，如何比較兩組數據的總體滿意度是否存在顯著差異？

-A.t檢驗

-B.Mann-WhitneyU檢驗

-C.相關系數

-D.方差分析

**參考答案**:B

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗能夠比較獨立樣本的中位數差異，無需正態分布假設。

13.一位研究人員想比較兩個不同年齡段的人對某種運動的興趣程度。興趣程度使用1-7分的量表（1分代表極度不感興趣，7分代表極度感興趣）。在不需要正態分布假設的情況下，如何比較這兩個年齡段的平均興趣程度是否存在顯著差異？

-A.正態性檢驗

-B.Mann-WhitneyU檢驗

-C.方差分析

-D.相關性分析

**參考答案**:B

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗用于比較兩組獨立樣本的中位數差異，適用于非正態分布數據。

14.一家公司為了評估兩種不同的培訓方法對員工的技能提升效果，對兩組員工進行了技能測試。測試成績數據呈現偏態分布。應該選擇哪種統計方法來比較這兩組員工技能提升的中位數是否存在顯著差異？

-A.配對t檢驗

-B.卡方檢驗

-C.Spearman等級相關系數

-D.Mann-WhitneyU檢驗

**參考答案**:D

**解析**:考慮非正態數據和比較獨立樣本的中位數差異，Mann-WhitneyU檢驗是最合適的選擇。

15.科學家比較兩個群體的平均壽命。數據偏態，且無法滿足正態分布的前提條件。哪種統計方法最適合比較兩組的壽命中位數是否存在顯著差異？

-A.組間方差分析(ANOVA)

-B.t檢驗

-C.Mann-WhitneyU檢驗

-D.Pearson相關系數

**參考答案**:C

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗用于比較獨立樣本的中位數差異，適用于非正態分布數據。

16.評估兩種不同的教學方法對學生考試成績的影響，如果成績數據偏斜，應該使用哪種統計方法？

-A.正態性檢驗

-B.配對t檢驗

-C.Mann-WhitneyU檢驗

-D.相關分析

**參考答案**:C

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗適用于比較獨立樣本的中位數差異，且不需要假設數據服從正態分布。

17.比較兩個不同醫院的手術成功率，成功率數據偏斜。如何比較這兩組醫院的成功率中位數是否存在顯著差異？

-A.Pearson相關系數

-B.Kruskal-Wallis檢驗

-C.Student'st檢驗

-D.單向方差分析

**參考答案**:B

**解析**:Kruskal-Wallis檢驗能用于比較獨立樣本的中位數差異，且無需正態分布假設。

18.檢驗兩個城市居民對新政策的支持率，支持率使用1-5分的量表。如果數據不服從正態分布，哪種統計方法最合適？

-A.相關分析

-B.Mann-WhitneyU檢驗

-C.正態性檢驗

-D.方差分析

**參考答案**:B

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗用于比較兩個獨立樣本的中位數差異，避免了對正態分布的假設。

19.研究人員要比較兩種不同的網站設計對用戶訪問時間的平均效果。用戶訪問時間數據呈現偏態分布。為了比較兩種設計方案的總體訪問時間中位數是否存在顯著差異，最合適的統計方法是：

-A.配對t檢驗

-B.Mann-WhitneyU檢驗

-C.卡方檢驗

-D.正態分布檢驗

**參考答案**:B

**解析**:Mann-WhitneyU檢驗(Wilcoxon秩和檢驗)是比較兩組獨立樣本的中位數差異的非參數方法。

20.為了比較兩個不同地區居民的平均年收入，已知年收入數據不符合正態分布，應該選擇哪種統計方法？

-A.ANOVA

-B.配對t檢驗

-C.Spearman等級相關系數

-D.Mann-WhitneyU檢驗

**參考答案**:D

**解析**:考慮非正態數據和比較獨立樣本的中位數差異，Mann-WhitneyU檢驗是最合適的選擇。

21.在一份小樣本調查數據中，為了避免正態性假設帶來的問題，選擇哪種統計方法更為合適？

-A.t檢驗

-B.方差分析

-C.Mann-WhitneyU檢驗

-D.Pearson相關系數

**參考答案：**C

**解析：**Mann-WhitneyU檢驗是一種非參數檢驗，適用于數據不滿足正態分布的假設，與t檢驗類似，但不需要正態性假設。

22.某電商平臺對兩種不同營銷策略的效果進行A/B測試，數據呈現非正態分布，應選擇哪種方法來比較兩組用戶的轉化率？

-A.卡方檢驗

-B.線性回歸

-C.WilcoxonSigned-Rank檢驗

-D.配對t檢驗

**參考答案：**C

**解析：**WilcoxonSigned-Rank檢驗是一種非參數檢驗，用于比較兩組配對樣本的中位數差異，對數據正態性無要求。

23.在評估一項新的培訓計劃對員工績效的影響時，數據無法滿足正態分布的假設，應該采用哪種方法來分析兩組員工績效的差異？

-A.單因素方差分析

-Б.Kruskal–Wallis檢驗

-C.t檢驗

-D.多元線性回歸

**參考答案：**B

**解析：**Kruskal–Wallis檢驗是一種非參數檢驗，用于比較三組或更多組的差異，避免了正態性假設。

24.研究表明，消費者對不同品牌的商品滿意度評估結果呈現非線性關系，如何利用非參數統計方法建立預測模型？

-A.線性回歸

-B.Spearman秩相關分析

-C.廣義線性模型

-D.偏最小二乘法

**參考答案：**B

**解析：**Spearman秩相關分析通過考察變量等級之間的相關性，能夠捕捉非線性關系，適用于數據非正態的情況。

25.某公司針對兩種不同的產品定價策略，進行市場調研并收集用戶反饋數據，數據呈現skewed分布，如何評估兩種定價策略的用戶滿意度是否存在顯著差異？

-A.獨立樣本t檢驗

-B.Mann-WhitneyU檢驗

-C.配對t檢驗

-D.線性回歸分析

**參考答案：**B

**解析：**Mann-WhitneyU檢驗適用于比較兩組獨立樣本的中位數，適用于數據分布不符合正態性的情況。

26.某農戶記錄了不同施肥方案下作物收成的變化，數據呈現非正態分布，如何比較不同施肥方案對作物收成的影響？

-A.方差分析

-B.Friedman檢驗

-C.t檢驗

-D.Pearson相關系數

**參考答案：**B

**解析：**Friedman檢驗是一種用于比較多個相關樣本的非參數檢驗，適用于數據非正態分布。

27.評估新產品發布后，用戶在社交媒體上的情感表達，數據呈現非正態分布，如何分析不同時間段情感表達強度是否存在顯著差異？

-A.加權最小二乘法

-B.WilcoxonSigned-Rank檢驗

-C.單因素方差分析

-D.線性規劃

**參考答案：**B

**解析：**WilcoxonSigned-Rank檢驗用于比較配對樣本的中位數差異，適用于數據非正態的情況。

28.某公司想評估不同廣告投放渠道對用戶點擊率的影響，數據呈現skewed分布，應如何分析？

-A.加權最小二乘法

-B.獨立樣本t檢驗

-C.Mann-WhitneyU檢驗

-D.線性回歸

**參考答案:**C

**解析:**Mann-WhitneyU檢驗是一種非參數檢驗，用于比較兩組獨立樣本的中位數差異，對數據分布無要求，適用于skewed分布的情況。

29.研究人員想評估一項新的教學方法對學生成績的影響，但學生成績數據不滿足正態分布的假設。應該選擇哪種檢驗方法？

-A.配對t檢驗

-B.單因素方差分析

-C.WilcoxonSigned-Rank檢驗

-D.線性回歸分析

**參考答案：**C

**解析：**WilcoxonSigned-Rank檢驗用于比較配對樣本的中位數差異，不需要正態性假設。

30.在分析多個城市居民收入水平的差異時，數據呈現非正態分布，如何比較不同城市居民收入水平是否存在顯著差異？

-A.線性回歸

-B.卡方檢驗

-C.Mann-WhitneyU檢驗

-D.單因素方差分析

**參考答案：**C

**解析：**Mann-WhitneyU檢驗用于比較兩組獨立樣本的中位數差異，適用于數據非正態的情況。

31.某研究者想評估兩種不同營銷策略對網站流量的影響，數據呈現非正態分布，并且數據量較小，應該選擇哪種統計方法？

-A.線性回歸分析

-B.單因素方差分析

-C.Kolmogorov-Smirnov檢驗

-D.Mann-WhitneyU檢驗

**參考答案:**D

**解析:**Mann-WhitneyU檢驗適用于兩組獨立樣本，且數據不滿足正態性假設，特別適用于小樣本量的情況。

32.評估不同定價對產品銷量影響時，數據呈現偏態分布，為了避免正態性假設帶來的問題，采用哪種方法評估？

-A.t檢驗

-B.Pearson相關系數

-C.Spearman秩相關分析

-D.方差分析

**參考答案:**C

**解析**:Spearman秩相關分析通過考察等級之間的關系，對數據正態性無要求。

33.分析不同區域的平均工資水平，數據呈現非正態分布，應該如何比較？

-A.配對t檢驗

-B.Kruskal-Wallis檢驗

-C.單因子方差分析

-D.線性回歸

**參考答案：**B

**解析:**Kruskal–Wallis檢驗用于比較三個或更多的組，并且不要求數據滿足正態分布。

34.某公司想知道兩個月銷售額是否存在顯著差異，銷售額數據不符合正態分布，應該使用哪種檢驗方法？

-A.獨立樣本t檢驗

-B.Wilcoxonsigned-rank檢驗

-C.單因素方差分析

-D.卡方檢驗

**參考答案：**B

**解析:**Wilcoxonsigned-rank檢驗用于比較配對樣本的中位數，并且不要求數據滿足正態分布。

35.一個市場調查員想比較兩個不同城市居民的平均花費，數據呈現偏態分布，應如何選擇分析方法？

-A.單因素方差分析

-B.Mann-WhitneyU檢驗

-C.Pearson相關系數

-D.配對t檢驗

**參考答案:**B

**解析:**Mann-WhitneyU檢驗用于比較兩組獨立樣本的中位數差異，適用于數據分布不符合正態性的情況。

36.為了評估兩個不同的招聘平臺對招聘效率的影響，招聘效率數據不符合正態分布，應該如何選擇統計方法？

-A.單因素方差分析

-B.t檢驗

-C.Spearman秩相關分