grile info

Download Grile Info

Post on 22-Sep-2015

7 views

Category:

Documents

0 download

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Info

TRANSCRIPT

  • 1. Pentru variabilele cantitative continue :

    a) Sunt rezultatul unei m suratori sau sunt ob inute prinnum rare

    b) Valorile variabilei pot fi ordonate

    c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul histogramelor

    d) Distribu ia de frecven se poate ob ine direct num rnd decte ori apare fiecare valoare

    2. Pentru variabilele cantitative discrete :

    a) Se poate calcula ntotdeauna o frecven cumulat

    b) Distribu ia de frecven se poate ob ine direct num rnd decte ori apare fiecare valoare

    a variabilei

    c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul histogramelor

    d) Valorile variabilei sunt doar uneori ordonate

    3. Pentru variabilele ca litative:

    a) Distribu ia de frecven se poate ob ine direct num rnd decte ori apare fiecare valoare

    a variabilei

    b) Valorile variabilei pot fi ordonate

    c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul diagramelor Pareto

    d) Se poate calcula ntotdeauna o frecven cumulate

  • 4. O distribu ie este asimetric dac :

    a) Coada din dreapta este mai lung dect coada din stnga

    b) Coada din stnga este mai lung dect coada din dreapta

    c) Mediana este dublul mediei

    d) Coada de pe dreapta este de lungime similar cu cea dinstnga

    5. Majoritatea datelor medicale urmeaz distribu ii:

    a) pozitiv asimetrice

    b) negativ asimetrice

    c) simetrice

    d) bimodale

    6. O distribu ie este asimetric la drea pta dac :

    a) coada din dreapta este mai lung dect coada din stnga

    b) coada din stnga este mai lung dect coada din dreapta

    c) mediana este jumatate din medie

    d) coada de pe dreapta este de lungime similar cu cea dinstnga

    7. Prin cres terea va lorilor extr eme din drea pta:

    a) media va scade si va cre te mediana

  • b) va cre te si mediana si abaterea standard

    c) media va tinde catre valoarea medianei

    d) mediana nu se modifica

    8. Masurarea mpr tierii datelor se face cu ajutorul:

    a) mediei si abaterii standard

    b) amplitudinii i abaterii standard

    c) medianei i varian ei

    d) amplitudinii intercuartile

    9. O distribu ie de frecven :

    a) are ca reprezentare grafica o diagram Pareto

    b) depinde de lungimea intervalului ales la construc ia claselor

    c) va fi ntotdeauna aceea i pentru acelea i date

    d) pentru datele de tip continuu se ob ine prin construc ia unorclase de valori

    10. Densitatea de frecven :

    a) reprezint num rul de observa ii pe unitatea de variabil

    b) este dubla fa de frecven n cazul n care lungimeaintervalul este 2 * unitatea de

    variabil

    c) permite unificarea pe histogram a oric ror dou intervale

  • d) n cazul n care este reprezentat pe histogram , ariahistogamei va fi 1.0.

    11. Mediana estimat ntr-un e antion:

    a) este ntotdeauna egal cu o valoare din irul de observa ii

    b) este apropiat de medie dac distribu ia este simetric

    c) este valoare care apare cel mai frecvent

    d) este mai mare sau egal cu cel pu in 50% din observa ii

    12. Distribu ia normal :

    a) este descris de doi parametrii: mediana i varian a

    b) este simetric i unimodal

    c) are mediana mai mare dect media

    d) este una din cele mai ntlnite distribu ii din domeniulmedical

    13. Se consider mai multe e antioane extrase dintr-o popula iepentru care nu se cunoa te

    distribu ia:

    a) mediile acestor e antioane au o distribu ie care are aceea imedie ca media popula iei din

    care au fost extrase

    b) cu ct e antioanele au dimensiune mai mare cu att abatereastandard ale mediilor

  • e antioanelor va fi mai mare

    c) forma distribu iei mediilor e antioanelor se apropie de formadistribu iei normale cnd

    dimensiunea e antioanelor cre te

    d) distribu ia mediilor acestor e antioane are aceea i abaterestandard cu abaterea standard

    a popula iei din care au fost extrase

    14. Eroa rea sta nda rd:

    a) Se foloseste pentru a descrie cat de apropiata este valoareastatisticii calculate in

    raport cu valoarea reala din populatia

    b) Este media aritmetica a patratelor abaterilor fata de mediaesantinului mp r it la

    numarul gradelor de libertate

    c) Este abaterea standard a distributiei de esantionare

    d) Este o statistica descriptiva referitoare la centralitateadatelor

    15. Eroa rea sta nda rd:

    a) mpreun cu media descrie limitele unui process dee antionare

    b) Este o statistica descriptiva referitoare la mpra tiereadatelor

  • c) Se foloseste pentru a descrie cat de buna este o anumitaestimatie

    d) Creste cand nr de indivizi din e antion cre te

    16. Interva lele de ncredere:

    a) Sunt calculate uneori cu ajutorul erorii standard

    b) Nu con in ntotdeauna valoarea real necunoscut apopula iei

    c) Se ob in pe baza datelor din e antion

    d) Uneori sunt ntlnite sub denumirea de estima ii punctuale

    17. Interva lele de ncredere:

    a) Con in o serie de valori calculate pe baza datelor din e antion

    b) Sunt calculate ntotdeauna cu ajutorul erorii standatd

    c) Exist ntotdeauna o probabilitate s nu con in valoareanecunoscut a popula iei

    d) L imea intervalului este independent de num rul deobserva ii din e antion

    18. Interva lele de 95% incredere:

    a) Sunt mai nguste dect intervalele de 90%

    b) Trebuie ntotdeauna utilizare n rapoartele de cercetare

    c) Se bazeaz ntotdeauna pe eroarea standard a e antionului

  • d) Au o probabilitate de 95% s con in valoarea real apopula iei

    19. Valoa rea p:

    a) Este uneori referit i ca nivel de semnifica ie

    b) Este probabilitatea ipotezei nule

    c) Este eroarea de primul tip

    d) In cazul n care are o valoare ntre 0.1 i 0.5 avem evidenputernic n respingerea

    ipotezei nule

    20. O diferen semnificativ statistic:

    a) Se ob ine ntotdeauna dac valoarea p este mai mic dect0.05

    b) Este ntotdeauna foarte important

    c) Apare dac datele nu sunt n concordan cu ipoteza nul

    d) Este numit uneori i valoare beta

    21. "Ipoteza nul " n testarea de semnifica ie statistic :

    a) const n evaluarea subiectiv a e antionului

    b) este afirma ia pe care o dorim confirmat (ca "adev rat ")

    c) se bazeaz pe respingerea categoric a "ipotezei alternative"

    d) este o egalitate, exprimat n aceia i termeni ca i ipotezaalternativ

  • 22. In testarea de semnifica ie statistic , nivelul de semnifica ie(alfa) este probabilitatea:

    a) de a face o eroare de tipul I n procesul de luare a deciziei

    b) de a face o eroare de tipul al II-lea n procesul de luare adeciziei

    c) de a respinge eronat ipoteza nul

    d) de a lua o decizie corect

    23. Testul Student T:

    a) Se poate aplica n cazul e antioanelor mici

    b) Are o statistic care urmeaz o distribu ie normal standard

    c) Poate fi aplicat doar dac observa iile din e antion urmeaz odistribu ie normala

    d) Este echivalent cu testul Levene

    24. Pentru inferen a referitoare la date n perechi, n cazulesantionelor mici, se poate folosi:

    a) Un test de semnifica ie referitor la egalitatea diferen elor cuzero

    b) Un interval de incredere pentru diferenta mediilor bazat pedistribu ia normal

    c) Un test pentru verificarea normalit ii

    d) Un test pentru verificarea egalit ii varian elor

  • 25. Pentru inferen a referitoare la e antionelor mariindependente, se poate folosi:

    a) Un test de semnifica ie referitor la egalitatea diferen elor cuzero

    b) O histogram pentru verificarea egalit ii varian elor

    c) Testul Kolmogorov-Smirnov pentru verificarea egalit iivarian elor

    d) Un interval de incredere pentru diferenta mediilor bazat pedistribu ia normal

    26. Pentru inferen a referitoare la e antionelor miciindependente, se poate folosi:

    a) Un interval de incredere pentru diferenta mediilor bazat pedistribu ia Student T

    b) Un test de semnifica ie referitor la egalitatea diferen elor cuzero

    c) Testul Kolmogorov-Smirnov pentru verificarea normalit ii

    d) O histogram pentru verificarea egalit ii varian elor

    27. Corec ia Satterthw a ite se folose te:

    a) n cazul inegalit ii varian elor

    b) n cazul inegalit ii medianelor

    c) Dac condi ia referitoare la normalitate nu este ndeplinit

    d) In cazul compar rii a mai mult de dou mediane

  • 28. ANOVA se aplic dac :

    a) Se comparar mai mult de dou medii

    b) Distribu ia fiec rei popula ii din care au fost extrasee antioanele este o distribu ie

    normal

    c) Varian ele sunt acelea i n fiecare popula ie

    d) Mediile i abaterile standard nu sunt legate de dimensiunilevariabilelor

    29. Datele nominale sunt datele care:

    a) Se mai numesc i date calitative

    b) Sunt rezultatul unei masur tori

    c) Pot ap rea cnd subiec ii se pot clasifica n dou categorii

    d) Se pot analiza folosind procedeele specific inferen ei mediilor

    30. Datele dicotomice sunt datele care:

    a) Pot ap rea cnd subiec ii se pot clasifica numai n doucategorii

    b) Se mai numesc i date discrete

    c) Se pot analizeaz folosind testul Fisher

    d) Sunt exprimate numai prin numere

    31. Datele ca litative se pot analiza folosind:

  • a) Testul Fisher

    b) Testul de comparare a dou propor ii

    c) Testul hi-p trat de asociere

    d) Testul Student T pentru e antioane mici

    32. Datele ca ntita tive se pot analiza folosind:

    a) Intervale de ncredere

    b) Raportul riscurilor (RR)

    c) Testul z pentru e antioane mari

    d) Num rul necesar de pacien i trata i care trebuie tratati (NNT)

    33. Un tabel de contingen :

    a) Se mai nume te i tabel ncruci at

    b) Se contruie te pentru date discrete

    c) Poate fi analizat ntotdeauna folosind testul Fisher