Пройди тест бесплатно
Поздравляем!Вы полностью прошли тест
№1, Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:
математическим ожиданием
доверительным интервалом
среднеквадратическим отклонением
модой
№2, Если исследователь знает, кто относится к тестовой группе, а кто – к контрольной, но этого не знают сами участники групп, то исследование называют:
тройным слепым
простым слепым
не слепым
двойным слепым
№3, t-критерий Стьюдента используется для:
определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с нормальным распределением
определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с распределением, отличающимся от нормального
определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с распределением, отличающимся от нормального
определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с нормальным распределением
№4, Распределение вероятностей, которое в случае одной переменной задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется:
распределением Пуассона
распределением Бернулли
обычным распределением
нормальным распределением
№5, Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:
СКО
SD
σ
S
№6, Представление результатов исследования различий в двух группах по нормально распределённому количественному параметру предполагает указание следующих величин:
Р-значение критерия
описательную статистику количественного признака для всей выборки
значение t-статистики
описательную статистику количественного признака для каждой группы
№7, Если исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных, то исследование называется:
поперечным
проспективным
продольным
ретроспективным
№8, Использовать классический t-критерий Стьюдента можно, если выполнены следующие условия:
выборок более двух
данные нормально распределёны в обеих выборках;
соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий
дисперсии в выборках неравны
№9, При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал:
от M – 3 m до M + 3 m
от M – 2 m до M + 2 m
от M – m до M + m
от M – 1,3 m до M + 1,3 m
№10, t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий:
существует в виде адаптации классического t-критерия
совпадает с t-критерием Стьюдента для случая равных дисперсий
не существует
может быть использован в классическом виде
№11, Символом M обычно обозначают:
дисперсию
среднее значение параметра ?
стандартное отклонение параметра
стандартную ошибку среднего - неверно
№12, t-критерий Стьюдента был разработан:
Джоном Стьюдентом
Уильямом Госсетом
Гарольдом Хотеллингом
Роналдом Фишером
№13, Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра:
95,44%
68,26%
75,8%
50%
№14, Корректная полная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид:
M ± m, S
M ± m
M ± σ2
M ± S
№15, Для сравнения двух независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:
t-критерий Стьюдента для связанных групп
тест Манна-Уитни
t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
дисперсионный анализ (ANOVA)
№16, Для сравнения трех независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:
t-критерий Стьюдента для связанных групп
t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
тест Манна-Уитни
дисперсионный анализ (ANOVA)
№17, Описать параметр – это
указать среднее значение параметра и среднеквадратическое отклонение
указать среднее значение параметра и доверительный интервал
указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющий в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке
указать среднее значение параметра, доверительный интервал и среднеквадратическое отклонение
№18, Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, то
делаем вывод о малом объёме выборки
делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами
t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками
различия сравниваемых величин статистически не значимы
№19, Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций:
невозможно
часто встречается
является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции
возможно
№20, Символом σ2 часто обозначают:
стандартную ошибку среднего
стандартное отклонение параметра
дисперсию
среднее значение параметра
№21, Среди количественных данных принято выделять:
непрерывные
дискретные
номинативные
порядковые
№22, Дисперсионный анализ позволяет:
проверить статистическую значимость коэффициента корреляции
проверить статистическую значимость различия между средними значениями в разных группах
оценить доверительные интервалы средних значений
проверить статистическую значимость различия между стандартными ошибками среднего в разных группах
№23, Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента меньше критического, найденного по таблице, то
делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами
t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками
делаем вывод о малом объёме выборки
различия сравниваемых величин статистически не значимы
№24, Переменные с двумя возможными значениями принято называть:
группирующими
бинарными
количественными
факторными
№25, Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют:
вероятностным интервалом
доверительныминтервалом
интервалом надежности
интервалом изоляции
№26, При описании корреляционного анализа необходимо указать:
число наблюдений
среднее значение
уровень p-значения
значение коэффициента корреляции
№27, Использовать дисперсионный анализ можно, если выполнены следующие условия:
дисперсии в выборках неравны
соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий
данные нормально распределены
выборок не более двух
№28, Параметрические критерии:
не накладывают требования на вид распределения
не применимы в тех случаях, когда есть основания предполагать, что исследуемые признаки подчиняются нормальному распределению
используют параметры нормального распределения – среднее и стандартное отклонение
не реализованы в пакетах статистических прикладных программ
№29, Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:
sd
SE
SEM
sx
m
№30, Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин:
описательную статистику количественного признака для каждой группы
значение t-статистики
описательную статистику количественного признака для всей выборки
Р-значение критерия
№31, Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать:
важными данными
паспортными данными
биомедицинскими данными
клиническими данными
№32, t-критерий Стьюдента для парных (связанных) выборок:
совпадает с t-критерием Стьюдента для случая разных дисперсий
не существует
может быть использован в классическом виде
существует в виде адаптации классического t-критерия
№33, ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая
дисперсионный анализ
t-критерий Стьюдента
корреляционный анализ
факторный анализ
№34, Для сравнения двух зависимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют
тест Манна-Уитни
t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
дисперсионный анализ (ANOVA)
t-критерий Стьюдента для связанных групп
№35, Верны следующие утверждения:
коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1
в отсутствии связи коэффициент корреляции равен –1
знак коэффициента корреляции показывает направление связи (прямая или обратная), а абсолютная величина – тесноту связи
коэффициент корреляции оценивает только линейную связь
№36, Подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, называют:
надлежащей медицинской практикой
научной медициной
научно обоснованной медициной
доказательной медициной
№37, Символом σ часто обозначают:
стандартную ошибку среднего
дисперсию
среднее значение параметра
стандартное отклонение параметра
№38, Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок никак не связано с попаданием других объектов (пациентов) в другие выборки данного исследования, то такие выборки называют:
связанные
случайные
независимые
зависимые
