Тест с ответами по теме «Основы медико-биологической статистики» | Тесты НМО с ответами

1. 25-й процентиль для выборки 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1;1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 2; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3; 4; 4; 5; 5; 5; 5; 6; 7; 9; 10; 11

1) 0,4;
2) 1;+
3) 2;
4) 8.

2. 25-й процентиль для выборки 1,2; 1,4; 1,6; 1,7;1,7; 1,8; 2,2; 2,3; 2,4; 6,4; 19,0; 23,6

1) 1,6;+
2) 18,5;
3) 2;
4) 6,5.

3. 25-й процентиль для выборки 289, 203, 359, 243,232, 210, 251, 246, 224, 239, 220, 211

1) 110;
2) 190;
3) 211;+
4) 250.

4. 75-й процентиль для выборки 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1;1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 2; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3; 4; 4; 5; 5; 5; 5; 6; 7; 9; 10; 11

1) 1;
2) 10;
3) 2;
4) 5.+

5. 75-й процентиль для выборки 1,2; 1,4; 1,6; 1,7;1,7; 1,8; 2,2; 2,3; 2,4; 6,4; 19,0; 23,6

1) 1,9;
2) 2,4;+
3) 20;
4) 5,8.

6. 75-й процентиль для выборки 289, 203, 359, 243,232, 210, 251, 246, 224, 239, 220, 211

1) 246;+
2) 250;
3) 270;
4) 310.

7. Доверительная область

1) вероятность того, что доверительный интервал «накроет» неизвестное (истинное) значение x;
2) значение параметра распределения на выборке, которое отражает соответствующее истинное значение этого параметра в популяции;
3) область в пространстве параметров, в которую с заданной вероятностью входит неизвестное значение оцениваемого параметра распределения;+
4) общий метод оценивания параметров генеральной совокупности с помощью максимизации функции правдоподобия l выборки.

8. Доверительный интервал

1) интервал, который покрывает неизвестный параметр с заданной надёжностью;+
2) интервал, который применяется для выделения из совокупности одних и тех же типов по одному и тому же признаку для явлений, находящихся в различных условиях;
3) интервал, полученный следующим образом в процессе объединения пустых, не содержащих ни одной единицы совокупности, равных интервалов; путем построения прогрессивно-возрастающих или прогрессивно-убывающих интервалов;
4) пара чисел в математической статистике, оцениваемых на основе наблюдений, между которыми предположительно находится оцениваемый параметр.

9. Коэффициент детерминации

1) показывает как размах вариации будет относиться к среднему арифметическому ряда в процентном отношении;
2) показывает силу связи между коэффициентом корреляции и параметрами регрессионного анализа;+
3) применяется для сравнения колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях с различным средним арифметическим;
4) характеризует тесноту линейной корреляционной связи между одной случайной величиной и некоторым множеством случайных величин.

10. Коэффициент корреляции Пирсона

1) коэффициент, который основан на оценке степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от соответствующих средних;
2) метод параметрической статистики, позволяющий определить наличие или отсутствие линейной связи между двумя количественными показателями, а также оценить ее тесноту и статистическую значимость;+
3) непараметрический метод статистического анализа, основанный на упорядочивании данных по возрастанию и замене их реальных значений рангами;
4) непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями путем установления фактической степени параллелизма между двумя количественными рядами изучаемых признаков и оценки тесноты установленной связи с помощью количественно выраженного коэффициента.

11. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена

1) количественная оценка статистического изучения связи между явлениями, используемая в непараметрических методах;
2) коэффициент, который основан на оценке степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений факторного и результативного признаков от соответствующих средних;
3) коэффициент, который характеризует общий характер нелинейной зависимости возрастание или убывание результативного признака при возрастании факторного;
4) непараметрический метод статистического анализа, основанный на упорядочивании данных по возрастанию и замене их реальных значений рангами.+

12. Критерий Манна-Уитни

1) критерий для проверки гипотезы о принадлежности наблюдаемой выборки х1…х2…х3… объёмом n некоторому теоретическому закону распределения;
2) критерий, который используется для проверки нулевой гипотезы о том, что выборка распределена по нормальному закону для случая, когда параметры нормального распределения (математическое ожидание и дисперсия) априори неизвестны;
3) критерий, который позволяет выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию (дисперсионный однофакторный анализ), но лишь при условии нормального распределения признака;
4) статистический критерий, используемый для оценки различий между двумя независимыми выборками по уровню какого-либо признака, измеренного количественно. позволяет выявлять различия в значении параметра между малыми выборками.+

13. Критерий Шапиро-Уилка

1) критерий, который используется для проверки гипотезы H0 «случайная величина X распределена нормально» и является одним наиболее эффективных критериев проверки нормальности;+
2) критерий, который позволяет оценить существенность различий между распределениями двух выборок;
3) простой непараметрический статистический критерий, используемый для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака, измеренного количественно;
4) статистический критерий, тестовая статистика которого при выполнении нулевой гипотезы имеет распределение Фишера (F-распределение).

14. Критическое значение

1) вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы (ошибки первого рода);
2) закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их исхода (появления);
3) значение критерия, начиная от которого отвергается нулевая гипотеза;+
4) неотрицательная величина, интуитивно интерпретируемая как размер (объём) множества.

15. Медиана для выборки 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1;1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 2; 2; 2; 2; 3; 3; 3; 3; 4; 4; 5; 5; 5; 5; 6; 7; 9; 10; 11

1) 0,2;
2) 2;+
3) 5;
4) 9.

16. Медиана для выборки 1,2; 1,4; 1,6; 1,7;1,7; 1,8; 2,2; 2,3; 2,4; 6,4; 19,0; 23,6

1) 10;
2) 14,4;
3) 2;+
4) 5,2.