统计学考试关键概念解析：数据类型、估计与检验

本资源是一份关于统计学考试的题目集，涵盖了统计学的基本概念和常用方法。以下是部分内容的详细解析： 1. 题目中提到的"按数字尺度测量的观察值"指的是数值型数据或数值型变量，这是指数据可以用数值表示，能够进行加减乘除等数学运算，选项C是正确的。 2. 非数字型但有序类别的数据被称为顺序数据，这类数据虽然不是数值型，但有明确的等级或顺序关系，B选项符合描述。 3. 一个样本中各个部分的数据与全部数据的比例，即各部分所占的份额，称为比例，C项正确。这涉及到样本构成的相对关系。 4. 样本中不同类别数值之间的比值通常指的是比率，它衡量的是两个类别之间的数量关系，D项当选。 5. 将有序类别或组的百分比逐级累加，形成的序列反映了累计频率，C项描述了这个概念。 6. 描述数值型数据分布的图形通常选择直方图，因为它能直观展示数据的频数分布情况，C选项正确。 7. 当数据量较少时，茎叶图更适合展示数据分布，因为它可以清晰地呈现每个数值出现的次数，B项符合。 8. 离散系数，也叫变异系数，是用来标准化标准差，通过消除数据水平和计量单位的影响来比较不同数据集的离散程度，C项正确。 9. 比较几组数据的离散程度，离散系数（变异系数）是最合适的统计量，因为它考虑了数据的变异性和平均数，D项当选。 10. 在估计总体参数时，有效性是评价标准之一，意味着估计量应尽可能接近真实值，即离差越小越好，B项正确。 11. 95%置信区间意味着有95%的把握包含总体均值，但并不是说一定包含，而是有一定概率，所以D项“绝对包含总体均值或绝对不包含总体均值”最准确。 12. 无偏估计指的是估计量的期望值等于待估计的总体参数，B项正确。 13. 有效性强调的是估计量方差的大小，一个有效的估计量应该具有较小的方差，即D项所述。 14. 第Ⅱ类错误（Type II Error）是指在原假设真的情况下，误判为拒绝原假设，即未能正确接受原假设，A项正确。 15. 第I类错误（Type I Error）是在原假设错误的情况下，错误地拒绝原假设，即作出了错误的拒绝决定，B项正确。 这份资料涵盖了统计学中的核心概念，包括数据类型、分布描述、统计量计算以及假设检验的基本原理，对学习者理解和准备统计学考试非常有帮助。