Тест с ответами по теме «Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях»

Тест с ответами по теме

«Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях»

Правильные ответы выделены жирным шрифтом (ответов может быть несколько)

__________________

1. ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая:

1) t-критерий Стьюдента
2) дисперсионный анализ
3) корреляционный анализ
4) факторный анализ

2. t-критерий Стьюдента был разработан:

1) Гарольдом Хотеллингом
2) Джоном Стьюдентом
3) Роналдом Фишером
4) Уильямом Госсетом

3. t-критерий Стьюдента для парных (связанных) выборок:

1) может быть использован в классическом виде
2) не существует
3) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая разных дисперсий
4) существует в виде адаптации классического t-критерия

4. t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий:

1) может быть использован в классическом виде
2) не существует
3) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая равных дисперсий
4) существует в виде адаптации классического t-критерия

5. t-критерий Стьюдента используется для:

1) определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с нормальным распределением
2) определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с распределением, отличающимся от нормального
3) определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с нормальным распределением
4) определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с распределением, отличающимся от нормального

6. Верны следующие утверждения:

1) в отсутствии связи коэффициент корреляции равен –1
2) знак коэффициента корреляции показывает направление связи (прямая или обратная), а абсолютная величина — тесноту связи
3) коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1
4) коэффициент корреляции оценивает только линейную связь

7. Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать:

1) биомедицинскими данными
2) важными данными
3) клиническими данными
4) паспортными данными

8. Выделяют следующие виды дисперсионного анализа:

1) для качественных и для количественных признаков
2) одномерный и многомерный
3) однофакторный и многофакторный
4) с простыми измерениями и с повторными

9. Дисперсионный анализ позволяет:

1) оценить доверительные интервалы средних значений
2) проверить статистическую значимость коэффициента корреляции
3) проверить статистическую значимость различия между средними значениями в разных группах
4) проверить статистическую значимость различия между стандартными ошибками среднего в разных группах

10. Для сравнения двух зависимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
2) t-критерий Стьюдента для связанных групп
3) дисперсионный анализ (ANOVA)
4) тест Манна-Уитни

11. Для сравнения двух независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
2) t-критерий Стьюдента для связанных групп
3) дисперсионный анализ (ANOVA)
4) тест Манна-Уитни

12. Для сравнения трех независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
2) t-критерий Стьюдента для связанных групп
3) дисперсионный анализ (ANOVA)
4) тест Манна-Уитни

13. Если исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных, то исследование называется:

1) поперечным
2) продольным
3) проспективным
4) ретроспективным

14. Если исследователь знает, кто относится к тестовой группе, а кто — к контрольной, но этого не знают сами участники групп, то исследование называют:

1) двойным слепым
2) не слепым
3) простым слепым
4) тройным слепым

15. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит _____ всех значений параметра:

1) 50%
2) 68,26%
3) 75,8%
4) 95,44%

16. 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:

1) зависимые
2) независимые
3) связанные
4) случайные

17. Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента меньше критического, найденного по таблице, то

1) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками
2) делаем вывод о малом объёме выборки
3) делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами
4) различия сравниваемых величин статистически не значимы

18. Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, то

1) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками
2) делаем вывод о малом объёме выборки
3) делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами
4) различия сравниваемых величин статистически не значимы

19. Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют:

1) вероятностным интервалом
2) доверительным интервалом
3) интервалом изоляции
4) интервалом надежности

20. Использовать дисперсионный анализ можно, если выполнены следующие условия:

1) выборок не более двух
2) данные нормально распределены
3) дисперсии в выборках неравны
4) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий

21. Использовать классический t-критерий Стьюдента можно, если выполнены следующие условия:

1) выборок более двух
2) данные нормально распределёны в обеих выборках
3) дисперсии в выборках неравны
4) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий

22. Корректная полная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид:

1) M ± S
2) M ± m
3) M ± m, S
4) M ± σ2

23. Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:

1) доверительным интервалом
2) математическим ожиданием
3) модой
4) среднеквадратическим отклонением

24. Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций:

1) возможно
2) невозможно
3) часто встречается
4) является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции

25. Описать параметр — это

1) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющий в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке
2) указать среднее значение параметра и доверительный интервал
3) указать среднее значение параметра и среднеквадратическое отклонение
4) указать среднее значение параметра, доверительный интервал и среднеквадратическое отклонение

26. Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью:

1) Критерия Колмогорова-Смирнова
2) Критерия Лиллиефорса
3) Критерия Стьюдента
4) Критерия Шапиро-Уилка

27. Параметрические критерии:

1) используют параметры нормального распределения — среднее и стандартное отклонение
2) не накладывают требования на вид распределения
3) не применимы в тех случаях, когда есть основания предполагать, что исследуемые признаки подчиняются нормальному распределению
4) не реализованы в пакетах статистических прикладных программ

28. Переменные с двумя возможными значениями принято называть:

1) бинарными
2) группирующими
3) количественными
4) факторными

29. Подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, называют:

1) доказательной медициной
2) надлежащей медицинской практикой
3) научно обоснованной медициной
4) научной медициной

30. Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин:

1) Р-значение критерия
2) значение t-статистики
3) описательную статистику количественного признака для всей выборки
4) описательную статистику количественного признака для каждой группы

31. Представление результатов исследования различий в двух группах по нормально распределённому количественному параметру предполагает указание следующих величин:

1) Р-значение критерия
2) значение t-статистики
3) описательную статистику количественного признака для всей выборки
4) описательную статистику количественного признака для каждой группы

32. При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал:

1) от M – 1,3 m до M + 1,3 m
2) от M – 2 m до M + 2 m
3) от M – 3 m до M + 3 m
4) от M – m до M + m

33. При описании корреляционного анализа необходимо указать:

1) значение коэффициента корреляции
2) среднее значение
3) уровень p-значения
4) число наблюдений

34. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменной задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется:

1) нормальным распределением
2) обычным распределением
3) распределением Бернулли
4) распределением Пуассона

35. Символом σ часто обозначают:

1) дисперсию
2) среднее значение параметра
3) стандартное отклонение параметра
4) стандартную ошибку среднего

36. Символом σ2 часто обозначают:

1) дисперсию
2) среднее значение параметра
3) стандартное отклонение параметра
4) стандартную ошибку среднего

37. Символом M обычно обозначают:

1) дисперсию
2) среднее значение параметра
3) стандартное отклонение параметра
4) стандартную ошибку среднего

38. Символом m обычно обозначают:

1) дисперсию
2) среднее значение параметра
3) стандартное отклонение параметра
4) стандартную ошибку среднего

39. Среди количественных данных принято выделять:

1) дискретные
2) непрерывные
3) номинативные
4) порядковые

40. Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:

1) S
2) SD
3) σ
4) СКО

41. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:

1) SE
2) SEM
3) m
4) sd
5) sx