一、論文要研究的對象比例失調怎么辦？

論文要研究的對象比例失調，可以考慮縮小論文的題目，比如說護理專業幾乎都是女生，那么我們就可以研究護理專業女生的心理健康狀況。也可以采用分層比例抽樣，就是不同類別，按照比例抽樣，這樣保證樣本具有代表性。

二、二分類測量的意義？

即正確預測的正反例數 /預測總數。

準確率是預測正確的結果占總樣本的百分比，是很自然就會想到的指標，但很多項目場景都不適用！最主要的原因是樣本不平衡。

舉個簡單的例子，比如在一個總樣本中，正樣本占90%，負樣本占10%，樣本是嚴重不平衡的。

對于這種情況，我們只需要將全部樣本預測為正樣本即可得到90%的高準確率，但實際上我們并沒有很用心的分類，只是隨便無腦一分而已。

這就說明了：由于樣本不平衡的問題，導致了得到的高準確率結果含有很大的水分。即如果樣本不平衡，準確率就會失效。

三、什么是MCC？

MCC是混淆矩陣一致性（Matthews Correlation Coefficient）的縮寫。 這個指標通常被用來衡量分類器的性能。與其他指標相比，MCC可以避免樣本不平衡問題，同時可以提供比準確率更全面的評估。MCC的取值范圍為[-1,1]，1表示完美的分類器，0表示隨機分類器，-1表示分類器完全錯誤。 MCC是一種廣泛應用于生物信息領域和機器學習領域的指標，在腫瘤預測、圖像識別和自然語言處理等領域都有廣泛的應用。MCC不僅可以用于二分類，還可以擴展到多分類問題，通常被稱為混淆矩陣一致性多分類指標。

四、抽樣調查大一新生6000人，樣本容量應該為多少最合適？各班男女比例失調，應該怎樣抽才合理，最好有計？

樣本由總體的離散程度即差異程度和能接受的誤差來確定，但這個你是很難知道滴，所以大概判斷下三百到五百差不多吧，具體的抽樣方法，先分層后整群抽樣比較方便，雖然粗糙點但可行。

步驟是先算出樣本比例，比如抽500人，比例為1/12，按照這個比例分別從文理科班級中抽出一部分，這樣保證男女比例大致與全校比例一致，再從抽出的班級中隨機抽取幾個班級，個數自己確定，保證300以上樣本差不多，然后再在抽到的班級中統一發放問卷就行。由于條件限制，總體很大，完全做到等概率抽樣是不可能滴，就算抽樣做到，調查起來也很困難。