代数II:实验设计与识别偏差
学习代数II的概念，示例问题和解释
例子问题
问题1:实验设计和识别偏差
是的
没有
没有
不，这个实验在统计上设计得不好。为了成为统计学上设计良好的实验，必须将实验对象随机分为两组(实验组和对照组)，实验组的每个人都得到实验，对照组的每个人都没有得到实验。所有80名参与者只被要求参加实验试验;没有人被分到对照组。由于这个原因，这个实验在统计上设计得并不好。
问题1:实验设计和识别偏差
克里斯托拥有一家精品服装店，她想更多地了解她的顾客。她向上个月在她店里花钱最多的35位顾客发了一份调查问卷。这个客户样本可能有偏见吗?
是的
没有
是的
是的，这个样本可能存在偏差。如果Krystal只接触那些花钱最多的客户，她可能无法了解所有类型的消费者习惯。
问题86:概率
是的
没有
是的
问题87:概率
一名学生想知道他所在城市的母亲们是否支持重新设计该市最大公园的当地倡议。他决定就这个问题进行一次民意调查，他给自己私立高中所有200名学生的家庭电话号码打电话，要求与他们的母亲交谈，并将他们的回答记录在表格中，选择“是”、“否”或“否”。他没有时间打400个电话，所以他找了三个朋友，他们也是他学校的学生，来帮忙打电话和录音。
100个电话无人接听，50个电话中没有母亲在家。其余250个呼叫成功到达母亲:250个呼叫中有200个被记录为YES, 25个被记录为NO, 25个被记录为NO PREFERENCE。这名学生的结论是，该市大多数母亲都支持这项倡议。
以下哪一项最好地描述了这项研究是否设计良好，为什么?
不。一些电话无人接听。
是的。正确记录的答案反映了拨打和接听的电话数量。
是的。这名学生和她的朋友打电话给他所在高中的所有400名学生，没有一个人被排除在外。
不。她学校学生的母亲不太可能代表这个城市的母亲。
不。她学校学生的母亲不太可能代表这个城市的母亲。
考虑到这所高中的学生人数很少，样本中不太可能代表该市所有的母亲;考虑到这所高中既小又私立，样本不太可能代表该市所有的母亲，这就产生了抽样偏差。
问题2:实验设计和识别偏差
一名研究人员试图测试一种实验性治疗链球菌性喉炎的有效性。她将所有被诊断为链球菌性咽喉炎的研究参与者随机分为两组:一组接受实验性治疗。
另一组应该接受安慰剂治疗吗?
是的。为两组人提供治疗是公平的。
是的。安慰剂有助于验证实验性治疗是否有效。
不。向人类参与者提供安慰剂治疗是不道德的。
不。只有一组应该接受任何治疗。
是的。安慰剂有助于验证实验性治疗是否有效。
有充分的证据表明，当人们相信他们正在接受治疗时，他们会经历他们所期望的治疗效果。安慰剂有助于验证实验性治疗是否有效，因为它降低了研究参与者对治疗的期望或信念，或者他们是否接受了治疗的可能性，从而扭曲了研究结果。
问题3:实验设计和识别偏差
一名研究人员试图测试一种实验性治疗链球菌性喉炎的有效性。她将所有被诊断为链球菌性咽喉炎的研究参与者随机分为两组:一组接受实验性治疗，另一组接受安慰剂治疗。没有研究参与者被告知他或她是接受了实验性治疗还是安慰剂，但研究人员会仔细跟踪哪些参与者接受了实验性治疗，哪些没有。
本研究的设计是什么?
观察
双盲
主观的
盲目的
盲目的
有充分的证据表明，当人们相信他们正在接受治疗时，他们会经历他们所期望的治疗效果。在盲法研究中，没有参与者知道他或她属于哪一组，也不知道他或她接受了什么治疗。这有助于防止研究参与者对治疗的期望和信念，或者他们是否接受了治疗，从而扭曲研究结果。
问题4:实验设计和识别偏差
一名研究人员试图测试一种实验性治疗链球菌性喉炎的有效性。她将所有被诊断为链球菌性咽喉炎的研究参与者随机分为两组:一组接受实验性治疗，另一组接受安慰剂治疗。在研究期间，研究人员和研究参与者都不知道谁接受了实验治疗，谁接受了安慰剂。
本研究的设计是什么?
主观的
观察
双盲
盲目的
双盲
当研究人员知道哪些研究参与者接受了哪些治疗时，他们可能会有意识或潜意识地以某种方式扭曲研究结果，使其倾向于研究人员自己的观点或兴趣。在一项双盲研究中，在研究期间，研究人员和任何参与者都不知道他或她在哪个组，也不知道他或她接受了什么治疗。这可以防止研究者的行为扭曲研究结果。
问题5:实验设计和识别偏差
一位营销人员正在试用一套新的广告语——可能取代她公司的旧广告语——以确定新广告语在提高广告点击率方面的效果。她与一家社交媒体公司合作，每天随机针对1000名社交媒体用户使用新口号，每天随机针对1000名不同的用户使用旧口号，对这些口号进行测试。
下面哪一组是对照组?
研究人员
社交媒体公司
用户以新的口号为目标
用户的目标是旧的口号
用户的目标是旧的口号
实验中的对照组不接受实验治疗，但与接受实验治疗的组相似。因此，与对照组相关的因变量在实验中不受自变量的影响。这使得研究者可以将实验治疗对实验组的效果与不治疗的效果进行比较，使治疗的效果更容易验证。
问题6:实验设计和识别偏差
一位营销人员正在试用一套新的广告语——可能取代她公司的旧广告语——以确定新广告语在提高广告点击率方面的效果。她与一家社交媒体公司合作，每天随机针对1000名社交媒体用户使用新口号，每天随机针对1000名不同的用户使用旧口号，对这些口号进行测试。
以下哪一个是实验组?
研究人员
社交媒体公司
用户以新的口号为目标
用户的目标是旧的口号
用户以新的口号为目标
实验中的实验组接受实验处理。实验组相关的因变量在实验中受到自变量的影响，而对照组相关的因变量则不受影响。
问题7:实验设计和识别偏差
一位营销人员正在试用一套新的广告语——可能取代她公司的旧广告语——以确定新广告语在提高广告点击率方面的效果。她与一家社交媒体公司合作，每天随机针对1000名社交媒体用户使用新口号，每天随机针对1000名不同的用户使用旧口号，对这些口号进行测试。当研究结束时，她将广告的点击活动与每种广告语进行比较，并得出结论:新广告语是有效的。
结果如下表所示:
她的结论正确吗?
是的。结果具有统计学意义。
不。结果没有统计学意义。
是的。新广告比旧广告有更多的点击量。
不。旧广告的点击量比新广告少。
不。结果没有统计学意义。
统计上显著的实验结果是实验组的因变量的变化可归因于自变量的变化。换句话说，在一个设计良好的实验中，一个统计上显著的结果是一个在规模上足够大的结果，它不太可能仅仅是偶然的结果。在所提供的表格中，每种广告语类型所产生的总广告点击量之间的差异微乎其微——每种广告语类型的点击量在2000次以上中仅相差3次。这表明，结果可能只是偶然的结果，因为总点击量的差异如此之小，以至于很难明确地归因于口号类型的变化。
