Тест с ответами по теме «Оценка достоверности результатов исследования. Виды связей между явлениями» | Тесты НМО с ответами

1. В оценке статистической значимости результатов исследования НЕ используется определение

1) разнообразия признака в вариационном ряду;+
2) ошибок репрезентативности средних и относительных величин;
3) доверительных границ средних и относительных величин;
4) достоверности разности результатов исследования.

2. Второй этап расчета коэффициента корреляции ранговым методом предусматривает

1) расчет коэффициента корреляции и его ошибки;
2) определение разности рангов;
3) определение достоверности коэффициента корреляции;
4) замену величины варианты каждого из признаков ранговым (порядковым) номером.+

3. Второй этап расчета критерия соответствия () предусматривает

1) распределение фактических данных по всем группам, суммирование итогов;
2) определение разности между фактическими и «ожидаемыми» числами;
3) определение ожидаемых величин на основе «нулевой гипотезы»;+
4) определение значения критерия путем суммирования предыдущих результатов по всем группам.

4. Дисперсионный анализ – это

1) статистический метод, устанавливающий количественно форму зависимости двух случайных величин, между которыми существует корреляционная связь;
2) раздел вычислительной математики, представляющий набор методов статистического анализа для решения задач распознавания образов;
3) статистический метод анализа результатов наблюдений, зависящих от различных одновременно действующих факторов, основанный на сравнении оценок дисперсий соответствующих групп выборочных данных.+

5. Для большинства медико-биологических исследований считается достаточным значение степени вероятности безошибочного прогноза

1) 99%;
2) 95%;+
3) 89%;
4) 97%.

6. Для каких величин можно определить ошибку репрезентативности?

1) для производных величин (средних и относительных);+
2) для абсолютных величин;
3) только для средних величин;
4) только для относительных показателей.

7. Для обратной корреляционной связи характерно

1) с увеличением значений одного признака возрастает среднее значение другого признака;
2) при равномерном изменении одного признака могут наблюдаться возрастающие и убывающие средние значения другого признака;
3) с увеличением значения одного признака убывает среднее значение другого признака;+
4) относительно равномерное изменение средних значений одного признака при равных изменениях другого.

8. Для прямолинейной корреляционной связи характерно

1) с увеличением значения одного признака убывает среднее значение другого признака;
2) с увеличением значений одного признака возрастает среднее значение другого признака;
3) относительно равномерное изменение средних значений одного признака при равных изменениях другого;+
4) при равномерном изменении одного признака могут наблюдаться возрастающие и убывающие средние значения другого признака.

9. Доверительный интервал – это

1) интервал, который с заданной вероятностью содержит истинное значение искомой величины;+
2) некий параметр, вычисленный по определенному алгоритму, который используется для проверки основной гипотезы;
3) интервал между группами вариационного ряда;
4) интервал расхождения между значениями показателей, полученных по выборке, и соответствующими параметрами генеральной совокупности.

10. Достаточное количество единиц наблюдения в выборке обеспечивает

1) высокую степень разнообразия изучаемого признака;
2) количественную репрезентативность;+
3) качественную репрезентативность.

11. Значение коэффициента корреляции при прямой сильной корреляционной связи

1) от + 0,299 до 0;
2) от + 0,999 до +0,7;+
3) + 1,0;
4) от + 0,699 до + 0,3;
5) от + 0,999 до 0,899.

12. К параметрическим статистическим критериям относится

1) критерий Q-Розенбаума;
2) критерий Т-Вилкоксона;
3) хи-квадрат;
4) U-критерий Манна-Уитни;
5) F-критерий Фишера.+

13. К условиям применения t-критерия Стьюдента НЕ относится

1) нормальное распределение признака;
2) объем выборки не менее 10-15% от генеральной совокупности;+
3) может использоваться только для сравнения двух выборок;
4) равенство дисперсий распределений признаков в двух сравниваемых группах.

14. К условиям применения рангового метода определения коэффициента корреляции НЕ относится

1) наличие не только количественных, но и атрибутивных признаков;
2) нет необходимости в точном установлении силы связи;
3) наличие открытых вариант;
4) требуется точное установление силы и связи между признаками.+

15. Какие параметры влияют на величину ошибки репрезентативности?

1) число единиц наблюдения в выборочной совокупности;
2) амплитуда вариационного ряда и значение коэффициента вариации;
3) степень варьирования изучаемого признака;
4) степень варьирования изучаемого признака и объем выборки.+

16. Метод квадратов позволяет рассчитать коэффициент корреляции

1) когда требуется точное установление силы и связи между признаками;+
2) при наличии открытых вариант;
3) при наличии атрибутивных признаков.

17. Нулевая гипотеза – это

1) гипотеза о минимальной степени разнообразия признака в вариационном ряду;
2) гипотеза о репрезентативности выборочной совокупности;
3) гипотеза об отсутствии значимых различий между исследуемыми признаками;+
4) гипотеза о наличии значимых различий между исследуемыми признаками.

18. Определение доверительных границ средних и относительных величин применяется

1) для проверки основной гипотезы;
2) в случаях, когда необходимо по результатам выборочной совокупности судить о размерах изучаемого явления в генеральной совокупности;+
3) для оценки степень разнообразия изучаемого признака.

19. Основное преимущество представления корреляционной связи в виде коэффициента корреляции

1) дает представление о направлении и силе связи между признаками;+
2) позволяет получить графическое изображение;
3) исключает возможность получения недостоверных данных.

20. Основное условие применения параметрических критериев

1) ненормальное распределение признака — правосторонняя асимметрия;
2) вариант распределения признака не имеет значения;
3) нормальное распределение признака;+
4) ненормальное распределение признака — левосторонняя асимметрия.

21. Оценка достоверности результатов статистического исследования позволяет определить

1) степень количественной репрезентативности выборочной совокупности;
2) степень вероятности безошибочного прогноза, с которой результаты выборочного исследования могут быть перенесены на генеральную совокупность;+
3) степень разнообразия изучаемого признака в выборочной совокупности;
4) количество наблюдений, достаточное для получения статистически значимых результатов.

22. Ошибка репрезентативности – это

1) вероятность, что истинное значение измеряемой величины содержится внутри заданного доверительного интервала;
2) интервал, который с заданной вероятностью содержит истинное значение искомой величины;
3) расхождение между значениями показателей, полученных по выборке, и соответствующими параметрами генеральной совокупности;+
4) некий параметр, вычисленный по определенному алгоритму, который используется для проверки основной гипотезы.

23. При оценке критерия соответствия () чем больше величина χ2

1) тем более вероятна «нулевая гипотеза»;
2) тем менее вероятна «нулевая гипотеза»;+
3) тем оценка вероятности «нулевой гипотезы» не тем определяется значением критерия соответствия.

24. Регрессионный анализ – это

1) статистический метод анализа результатов наблюдений, зависящих от различных одновременно действующих факторов, основанный на сравнении оценок дисперсий соответствующих групп выборочных данных;
2) раздел вычислительной математики, представляющий набор методов статистического анализа для решения задач распознавания образов;
3) статистический метод, устанавливающий количественно форму зависимости двух случайных величин, между которыми существует корреляционная связь.+

25. Сомнения в истинности как нулевой (H0), так и альтернативной гипотез, возникают при величине уровня значимости

1) ≥ 0,1;
2) ≤ 0,001;
3) ≤ 0,01;
4) ≥ 0,05;+
5) < 0,05.

26. Статистический критерий – это

1) вероятность, что истинное значение измеряемой величины содержится внутри заданного доверительного интервала;
2) расхождение между значениями показателей, полученных по выборке, и соответствующими параметрами генеральной совокупности;
3) некий параметр, вычисленный по определенному алгоритму, который используется для проверки основной гипотезы;+
4) интервал, который с заданной вероятностью содержит истинное значение искомой величины.

27. Сущность корреляционной связи

1) жестко детерминированная связь;
2) каждому определенному значению одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака;+
3) каждому значению одного из признаков соответствует строго определенное значение другого.

28. Третий этап расчета коэффициента корреляции методом квадратов предусматривает

1) расчет отклонения каждой варианты от величины, вычисленной средней в соответствующем ряду;+
2) определение средних величин в каждом ряду вариант;
3) выстраивание вариационных рядов из парных сопоставляемых признаков;
4) расчет коэффициента корреляции и его ошибки.

29. Факторы в дисперсионном анализе, варьирующие случайным образом, называются

1) атрибутивными;
2) многофакторными;
3) типологическими;
4) вторичными;
5) нерегулируемыми.+

30. Число степеней свободы – это

1) число свободно варьирующих единиц в составе выборки;+
2) разность между лимитами вариационного ряда;
3) альтернативное значение критерия достоверности;
4) границы доверительного интервала.

Специальности для предварительного и итогового тестирования:

Медицинская статистика.