2017-12-14
2596
269. Методы называемые свободными от параметров или свободно распределенными. Непараметрические методы
270. Если вы хотите сравнить две переменные, относящиеся к одной и той же выборке, то используете: t-критерий для зависимых выборок
271. Специфическая совокупность приемов, которая предназначена для изучения причин возникновения и распространения любых патологических состояний в популяции людей Эпидемиологический метод.
272. Научная основа профилактической медицины, так и источник информации для проведения мероприятий в области здравоохранения. Эпидемиология
273. Эпидемиологи изучают: 1) частоту возникновения заболеваний, 2) зависимость заболевания от популяции людей, 3) причинно-следственные связи между воздействием вредного фактора и заболеванием, 4) количество впервые диагностированных случаев. 1,2 и 3
274. Показатели распространенности заболевания: 1) общее количество больных в настоящее время, 2) частотой заболевания, 3) количество людей в исследуемой группе или группа риска, 4) продолжительность анализируемого периода. 1,2 и 3
|
|
|
275. Методы Анализа выживаемости в основном применяются к тем же статистическим задачам, что и другие методы, однако их особенность в том, что они применяются: к цензурированным данным.
276. Количество впервые диагностированных случаев данного заболевания в течение определенного периода времени. Заболеваемость
277. Заболеваемость, деленная на общее время воздействия вредного фактора для всей исследуемой группы населения характеризует. Уровень заболеваемости
278. Мера риска заболевания Вероятность заболевания
279. Точка на временной оси, в которой кумулятивная функция выживания равна 0.5. Медиана ожидаемого времени жизни.
280. По существу, для каждого параметрического критерия имеется, по крайней мере, один непараметрический аналог. Эти критерии можно отнести к одной из следующих групп: 1) критерии различия между группами (независимые выборки); 2) критерии различия между группами (зависимые выборки); 3)критерии зависимости между переменными; 4) критерий, свободный от распределения. 1,2 и 3
281. Обычно, когда имеются две выборки (например, мужчины и женщины), которые вы хотите сравнить относительно среднего значения некоторой изучаемой переменной, вы используете t -критерий для независимых выборок
282. Непараметрическими альтернативами t-критерий для независимых выборок, являются: 1) критерий серий Вальда-Вольфовица, 2) U критерий Манна-Уитни,
3) Двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова, 4) критерий Кохрена. 1 и 3
283. Если вы имеете несколько групп, то можете использовать дисперсионный анализ
|
|
|
284. Непараметрическими аналогами для сравнения среднего значения некоторой изучаемой переменной, когда имеются две выборки (например, мужчины и женщины), являются: 1) дисперсионный анализ, 2) t-критерий для независимых выборок,
3) t-критерий для зависимых выборок, 4) ранговый дисперсионный анализ Краскела-Уоллиса и медианный тест. 1 и 3
285. Если вы хотите сравнить две переменные, относящиеся к одной и той же выборке, то альтернативными непараметрическими тестами являются: критерий знаков и критерий Вилкоксона парных сравнений.
286. Рассматриваемые переменные по природе своей категориальны или являются категоризованными (т.е. представлены в виде частот попавших в определенные категории), то подходящим будет критерий хи-квадрат Макнемара
287. Если рассматривается более двух переменных, относящихся к одной и той же выборке, то тау Кендалла.
288. Для того, чтобы оценить зависимость (связь) между двумя переменными, обычно вычисляют коэффициент корреляции.
289. Непараметрическими аналогами стандартного коэффициента корреляции Пирсона являются:
1) статистики Спирмена R, 2) тау Кендалла,
3) коэффициент Гамма, 4) ранговый дисперсионный анализ Фридмана 1,2 и 3
290. Если две рассматриваемые переменные по природе своей категориальны, подходящими непараметрическими критериями для тестирования зависимости будут:
1) Хи-квадрат, 2) Фи коэффициент,
3) точный критерий Фишера, 4) Критерий Шапиро-Уилки. 1,2 и 3
291. Непараметрический критерий, который изучает, имеют ли тенденцию разницы быть положительными (или отрицательными); стремятся ли наблюдения быть больше (или меньше) чем средняя; больше (или меньше) одной пропорция наблюдений с определенной характеристикой, чем вторая Знаковый критерий.
292. Мера степени, до которой значения, получаемые из модели, согласуются с наблюдаемыми данными Знаковый критерий.
293. Непараметрический критерий, сравнивающий парные наблюдения Критерий знаковых рангов Вилкоксона.
294. Нормально ли распределены данные позволяет определить … Критерий Колмогорова-Смирнова.
295. Качественные данные подразделяют на: 1) бинарные данные, 2) дискретные, 3)ординарные (упорядоченные), 4) непрерывные. 1 и 3
296. Используется в частотных данных. Он проверяет нулевую гипотезу, что нет связи между факторами, которые определяют таблицу сопряженности. Также применяется для тестирования разницы в долях (пропорциях) Критерий Хи-квадрат Пирсона.
297. Определяет, нормально ли распределены данные Критерий Шапиро-Уилки.
298. Критерий проверки гипотез, который не делает предположений о распределении анализируемых данных. Иногда называется критерий, свободный от распределения, или ранговый метод Непараметрический критерий.
299. Отдельный вид ANOVA, применяемый для сравнения средних двух и более независимых групп наблюдений однофакторный дисперсионный анализ.
300. Критерий, который оценивает точные вероятности в таблице сопряженности (обычно в таблице 2х2), применяется, когда ожидаемые частоты не велики Точный критерий Фишера.
301. Вытянутое вправо непрерывное распределение, характеризующееся степенями его свободы. Хи-квадрат (Х2) распределение Пирсона.
302. Данные, которые можно распределить по шкале с равными интервалами: 1)дискретные, 2) качественные, 3) непрерывные, 4) количественные. Только 4
303. Признаки, которыми объект обладает либо не обладает:
1)дискретные, 2) количественные, 3) непрерывные, 4) качественные. Только 4
304. Данные, не поддающиеся непосредственному измерению: 1)дискретные, 2) количественные, 3) непрерывные, 4) качественные. Только 4
305. Данные, представляющие собой какие-то свойства элементов выборки или популяции: 1) дискретные, 2) количественные, 3) непрерывные, 4) качественные. Только 4
306. Качественные признаки нельзя изменить и единственной их количественной оценкой служит… частота встречаемости.
|
|
|
307. Качественные данные бывают двух типов: …, для которых существует имеющий содержательный смысл порядок,, и …, для которых нет содержательно интерпретируемого порядка. порядковые, номинальные
308. Если порядок записи значений данных во времени имеет содержательный смысл, то говорят, что эти данные представляют собой …. временной ряд
309. Вид качественных данных, которые после сбора были упорядочены по какому-то принципу, например распределение пациентов, по стадиям заболеваний – I, II, III и т.д. стадия. Упорядоченные
310. Данные, характеризуют признак, который может принимать только два значения, по принципу да/нет, например, болен/здоров (болен/не болен). Бинарные
311. Результат обследования, который может иметь одно из двух состояний: «да» или «нет»; «1» или «0», «+» или «-». Простой признак
312. Результат обследования, который выражается одним из нескольких символов или находится в одном из разделов. Сложный признак
313. Качественные переменные в статистике называют …. категориальными
314. При установлении связи (зависимости) между двумя переменными, которые по природе своей категориальны, определяют виды наблюдения:, 1) парные наблюдения, 2) упорядоченные наблюдения, 3) или не парные наблюдения, 4) или не упорядоченные наблюдения. 1 и 3
315. Если парные наблюдения, то при установлении связи (зависимости) между двумя переменными применяется …. метод Макнемара
316. При установлении связи (зависимости) между двумя переменными к непарным наблюдениям в зависимости от частоты, если их более 5 то используется …. критерий 
317. При установлении связи (зависимости) между двумя переменными, к непарным наблюдениям, если хотя бы одна частота менее 5 –ти, то используется …. точный метод Фишера
318. Процесс объединения двух (или нескольких) таблиц частот так, что каждая ячейка (клетка) в построенной таблице представляется единственной комбинацией значений или уровней табулированных переменных называют …. кросстабуляцией
|
|
|
319. Простейшая форма кросстабуляции - это таблицы 2x2.
320. Таблица, в которой значения двух переменных "пересечены" (сопряжены) на разных уровнях и каждая переменная принимает только два значения, т.е. имеет два уровня. Таблица сопряженности 2x2.
321. Наиболее простой критерий проверки значимости связи между двумя категоризованными переменными. Хи-квадрат Пирсона.
322. Значение статистики Хи-квадрат и ее уровень значимости зависит от: 1) вероятности попадания в данную выборку, 2) общего числа наблюдений, 3) и частоты повторяемости значений признака, 4) и количества ячеек в таблице. 2 и 4
323. Мера связи признаков в таблице сопряженности (предложенная Пирсоном). Коэффициент сопряженности.
324. Данные представляющие информацию об объекте в различные моменты времени. один временный срез
325. Данные представляющие информацию об объектах в определенный момент времени. временной ряд
326. Для оценки отношения дисперсий используется специальный критерий – F критерий Фишера
327. Изучаются 2 группы. Значения изучаемых показателей: 2,3,4 и 5,6,7 соответственно. Найдите средние значения и дисперсии. 3,6 и 2,2;
328. Зависимость количественной переменной от нескольких качественных (например, как пол, отношение к курению, цвет волос влияют на САД) можно изучить с помощью – статистического анализа
329. Вероятность развития у человека болезни в течение определенного периода. Риск
330. Когортное исследование, непараметрический подход к сравнению двух кривых выживаемости Логранговый критерий
331. Метод оценки параметров в регрессионном анализе. Метод наименьших квадратов (МНК)
332. Критерий проверки гипотез, который не делает предположений о распределении анализируемых данных. Непараметрический критерий:
333. Параметры (например, наклон и пересечение в парной регрессии), которые описывают уравнение регрессии Коэффициенты регрессии
334. Наиболее естественным способом описания выживаемости в выборке является построение …. Таблиц времен жизни.
335. Надежность оценки выживаемости, в основном зависит от …. Объема выборки
336. Общий термин для методов, которые сравнивают средние значения групп наблюдений путем расщепления общей дисперсии переменной на ее компоненты. Дисперсионный анализ
337. Изучение влияния одного или нескольких факторов на рассматриваемый признак. Задача дисперсионного анализа
338. Когда есть в распоряжении три или более независимые выборки, полученные из одной генеральной совокупности путем изменения какого-либо независимого фактора, для которого по каким-либо причинам нет количественных измерений, используется Однофакторный дисперсионный анализ
339. Для независимых выборок предполагают, что они имеют разные выборочные средние и одинаковые выборочные дисперсии. Поэтому, чтобы ответить на вопрос, оказал ли некоторый фактор существенное влияние на разброс выборочных средних или разброс является следствием случайностей, вызванных небольшими объемами выборок, необходимо провести …. Однофакторный дисперсионный анализ
340. Если выборки принадлежат одной и той же генеральной совокупности, то разброс данных между выборками (между группами), … чем разброс данных внутри этих выборок (внутри групп). должен быть не больше
341. Укажите правильную последовательность вычислений, при однофакторном дисперсионном анализе: 1) Дисперсию с k-1 степенями свободы; 2)Дисперсию с N - k степенями свободы; 3)Сумму квадратов всех наблюдений; 4) Сумму квадратов итогов по столбцам, деленных на число наблюдений в соответствующем столбце; 5) Квадрат общего итога, деленный на число наблюдений; 6) Отношение дисперсий. 3, 4, 5, 1, 2, 6
342. Если расчетное значение критерия Фишера будет меньше, чем табличное значение … … оказывает влияние на разброс средних значений, … … оказывает существенное влияние на разброс средних значений: 1) нет оснований считать, что независимый фактор, 2) нет оснований считать, что зависимый фактор, 3) в противном случае, независимый фактор, 4) в противном случае, зависимый фактор. Дополните определение правильными утверждениями. 1 и 3
343.Если факторы А и В независимы. Каждое наблюдение служит одновременной оценкой обоих факторов и их взаимодействий. Какой анализ является необходимым и достаточным? Двухфакторный дисперсионный анализ
343.
344. Сколько отклонений от среднего значения, и сколько дисперсии вычисляется при двухфакторном дисперсионном анализе? четыре отклонения от среднего значения и три дисперсии.
345. Дисперсионный анализ тесно связан с соответствующим планированием эксперимента. Если на результаты эксперимента действуют одновременно несколько факторов, то для анализа используется метод - …. латинские квадраты.
346. Для анализа с применением, какого метода необходимо, чтобы число уровней всех факторов было одинаковым, если нет, то этого можно всегда добиться, повторяя при эксперименте какие-либо из уровней недостающее число раз. метода латинские квадраты.
Схема расчетов для латинского квадрата аналогична расчету при …. Двухфакторном дисперсионном анализе
347.
348. Значение площади под кривой Гаусса, рассматриваемая для всего бесконечного промежутка (-бесконечность < x < +бесконечность), равна 1
349. Значение участка площади под кривой Гаусса, соответствующий прoмежутку от ‹ х › - сигма < х < ‹ х › + сигма. 0,683
350. Если порядок записи данных во времени не существенен, то говорят …. о дискретном ряде
351. Значение участка площади под кривой Гаусса, соответствующий прoмежутку от ‹х›-2сигма до ‹х ›+2сигма. 0,954
352. Значение участка площади под кривой Гаусса, соответствующий прoмежутку от ‹ х › – 3сигма до ‹ х ›+3сигма. 0,997
353. На практике можно полагать, что фактически все значения рассматриваемой случайной величины находятся в пределах промежутка, простирающегося от ‹х›–3σ до ‹ х›+3σ
354. Когда определенное изменение в явлении причины приводит к строго определенному изменению в явлении следствия, то мы имеем …. функциональную связь
Если при точно определенном изменении возраста не наблюдается строго определенного изменение артериального давления, то говорят о …. корреляционной связи
355.
356. Меру зависимости переменных определяет …. корреляция
357. Если переменные измерены, как минимум, в интервальной шкале, то применяется корреляция Пирсона
358. Коэффициенты корреляции изменяются в пределах от: от -1.00 до +1.00.
359. Значения коэффициента корреляции -1.00 означает, что переменные имеют строгую … отрицательную корреляцию.
360. Значение коэффициента корреляции +1.00 означает, что переменные имеют строгую … положительную корреляцию
361. Учитывая число наблюдаемых случаев можно установить, что если r = 0.00, то связь…. отсутствует
362. Учитывая число наблюдаемых случаев можно установить, что если 0,3< r <0,5, то … связь выражена умеренно
363. Корреляционная связь очень сильно выражена, если r>0,9.
364. Корреляционная связь выражена слабо, если r меньше 0,3.
365. Корреляционная связь сильно выражена, если 0,7 < r < 0,9.
366. Значение коэффициента корреляции не зависит …. от масштаба измерения.
Прямую, построенную методом наименьших квадратов, называют …. прямой регрессии
367.
368. Коэффициент корреляции Пирсона (r) в квадрате представляет собой …. коэффициент детерминации.
369. На практике линия регрессии чаще всего ищется в виде линейной функции. Это возможно с помощью метода …. наименьших квадратов
370. Было проведено исследование о наличии взаимосвязи между двумя параметрами: возрастом (в годах) и площадью поражения артерий таза (в %) и построено уравнение регрессии. В данном случае площадь поражения артерий таза является: зависимой переменной;
371. В уравнении регрессии (y = b0+b1x) b1 является: коэффициентом регрессии;
372. Если коэффициент корреляции равен 0, это означает: связи между величинами нет;
Если коэффициент корреляции близок к 1, это означает связь между величинами сильная и прямая;
373.
374. Если коэффициент корреляции приблизительно равен 0,2, это означает связь между величинами слабая и прямая;
375. Величина уровня значимости α, которая обычно применяется на практике 0,05
Если зависимость между параметрами x и y прямо пропорциональная и функциональная, коэффициент корреляции между ними будет равен: r=1
376.
В каких случаях для определения взаимосвязи между случайными величинами используется коэффициент корреляции Пирсона для определения линейной взаимосвязи
377.
378. В каких случаях для определения взаимосвязи между случайными величинами используется коэффициент корреляции Спирмена ранжированного ряда
379. Если коэффициент корреляции равен -0,8, это означает связь между величинами сильная и обратная
380. На каком отрезке лежат значения коэффициента корреляции (-1;1);
381. В уравнении регрессии (y = b0+b1x) х является: зависимой переменной;
Если коэффициент корреляции близок к -1, это означает связь между величинами сильная и обратная.
382.
383. Для вычисления коэффициентов в уравнении регрессии используется метод: наименьших квадратов
384. Если коэффициент корреляции приблизительно равен -0,2, это означает связь между величинами слабая и обратная;
385. В уравнении регрессии (y = b0+b1x) y является: зависимой переменной;
386. Регрессионный анализ позволяет: Дать количественную оценку взаимосвязи между признаками
387. Корреляционный анализ устанавливает:
1) Наличие связи 2) Силу связи
3) Направление связи 4) Длительность связи + 1,2,3
Укажите способы представления корреляционной связи:
1) Корреляционная таблица 2) Корреляционное поле
3) Коэффициент корреляции 4) Корреляционный ряд 1,2,3
388.
389. Укажите методы расчета коэффициента корреляции:
1) Метод квадратов (Пирсона) 2) Метод Фишера
3) Метод рангов (Спирмена) 4) Метод Стьюдента + 1 и 3
390. Под корреляцией понимается: Взаимосвязь между изучаемыми признаками
Укажите методы расчета коэффициента корреляции: +1) Метод квадратов (Пирсона) +3) Метод рангов (Спирмена)
391.
392. Цель исследования определяется на этапе: планирования и организации исследования
393. Объект наблюдения, это: явление, подлежащее исследованию
394. Единица наблюдения, это: отдельные случаи изучаемого явления.
Сплошное исследование: изучает все единицы, входящие в объект наблюдения;
395.
Выборочное исследование: изучает часть единиц объекта наблюдения;
396.
Число единиц наблюдения должно быть: оптимальным (не слишком малым, но и не неоправданно большим);
397.
Точность результата:: - приближение, с которым можно говорить о подлинности результата;
398.
399. Научная гипотеза: предположение о сущности факта или ряда фактов
400. Что такое вероятность события А? Ең көп эксперимент санындағы А оқиғасының жиілігі;
Статистические результаты, как правило: ықтималды;
Нулевая гипотеза: статистикада жұмыс болжамы ретінде қолданылады;
401.
402.
Критический уровень значимости: Шынайы нольдік болжамды болдырмайтын жоғарғы ықтималдық
(мед. зерттеулерде 0,05);
403.
404. Если условия экспериментов неоднородны: нельзя сравнить результаты
Количественный признак: сандық көрсеткіштермен өлшенеді және өрнектеледі;
405.
406. Качественный признак: сандық түрде өлшенбейді;
407. Порядковый признак: измеряется шкалой (ранжируется)
База данных: бақылау бірліктерінен тұратын және оның белгілерін сипаттайтын кесте;
408.
409. Статистика может: зерттеу нәтижелеріне статистикалық баға беру;
Статистика не может: өлшеулердегі қатені түзетуді;
410.
411. Возможные проблемы статистической обработки: статисткалық әдістерді дұрыс қолданбауы;
Возможная статистическая ошибка: кездейсоқ емес таңдамаларды қолдану;
412.
Основные описательные статистики количественного признака, это: орта, стандартты ауытқу, орташа қате, процентилдер (төменгі квантиль, медиана, жоғарғы квантиль);
413.
Распределение признака близко к нормальному, если: белгі ортасы медианаға жақын (20% артық айырмашылықтары жоқ) және «орта плюс-минус орт.кв.ауытқу 70% мәніне жататын» интервалында;
414.
Параметрические методы применяют только для анализа: қалыпты үлестіруі бар сапалық белгілерді.
415.
Непараметрические методы применяют для анализа: егер үлестру қалыпты болмаған жағдайда, сапалық, реттік және сандық белгілерді;
416.
417. Рандомизированное исследование, это: кездейсоқ алынған бақылау топтарын зерттеу;
Группы независимы, если: негізгі және бақылаудағы топтарды қадағалау бірліктері әр түрлі;
418.
При сравнении нескольких независимых групп с нормальным распределением признака нужно применять: дисперсиялық талдауды;
419.
420. Поправка Бонферрони используется: егер топтар саны 2-ден жоғары болған жағдайда Стьюдент критерийін қолданғанда;
421. Можно ли применять парный критерий Стьюдента для независимых выборок? нет
Чувствительность критерия проверяется: егер статистиканың табылған айырмашылықтары әлсіз болса;
422.
Если различий не выявлено при чувствительности 90%, значит: шынына келгенде топтардағы айырмашылықтар әлсіз.
423.
424. Линейная регрессияприменяется: қалыпты үлестірулі сандық белгілердің шамасын есептеу үшін;
Экспорт данных: берілендерді бір компьютерлік бағдарламадан екіншісіне жіберу;
425.
Что означает репрезентативность выборки: таңдама бас жиынтықтың қасиетін көрсетеді (берілгендер кездейсоқ түрде алынған);
426.
В статистическом анализе наиболее важно: керекті әдіс таңдау, зерттеу міндетін дұрыс қоюды білу;
427.
428. Связь между степенью тяжести послеоперационного осложнения и временем восстановительного периода в группе оперированных можно найти с помощью: корреляция Спирмена
429. От чего зависит выбор статистического критерия: зерттеу түріне және белгі типіне;
430. Какая из программ наиболее мощная для проведения статистического анализа: SAS
431. Нормально ли распределение: 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 5, 10, 10: нет
432. Чему равен критический уровень значимости (р) в классическом медицинском исследовании, если для трех групп корректно применен критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони: р=0,05:3=0,017;
Какой метод статистического анализа следует применить для сокращения числа переменных (редукции данных)? Факторный анализ
433.
Что значит «выявлены статистически значимые различия признака в группах сравнения»? уровень значимости различия р<0,05
434.
435. Можно ли применить критерий Стьюдента к сравнению признака «рост» с признаком «вес»? нельзя
436. Формула критерия Стьюдента
Таблица сопряженности, это число возможных сочетаний числа выборок и значений признака;
437.
Что такое «ожидаемое значение признака» в таблице сопряженности? Значение признака при условии выполнения нулевой гипотезы;
438.
Что такое «наблюдаемое значение признака» в таблице сопряженности? Фактическое значение признака;
439.
Критерий хи-квадрат нельзя применять, если ожидаемое число в ячейке таблицы сопряженности меньше 5;
440.
Точный критерий Фишера применяется ожидаемое число в ячейке таблицы сопряженности меньше 5;
441.
442. Коэффициент корреляции белгілер байланысының дірежесі анықталады.
443. Корреляционная связь признаков прямая, если с увеличением (уменьшением) значений одного признака, увеличивается (уменьшаются) значения другого
Корреляционная связь признаков обратная, если с уменьшением значений одного признака, увеличиваются значения другого;
444.
445. Корреляция сильная, если коэффициент корреляции по модулю больше или равен 0,7
Корреляция слабая, если коэффициент корреляции близок к нулю, (по модулю меньше 0,3)
446.
Линейная корреляция Пирсона применяется для определения связи двух рядов количественных признаков с нормальным распределением
447.
Ранговая корреляция Спирмена используется для определения парных связей порядковых признаков
448.
Критерий Мак-Нимара применяется: для сравнения повторных измерений качественных признаков
449.
Какие из приведенных данных о послеоперационном больном являются полными, а не цензурированными: выздоровел
450.
Что не требуется в анализе выживаемости? Чтобы все данные были полными, а не цензурируемыми
451.
Что является невозможным исследованием при анализе выживаемости: исследование зависимости уровня сахара от веса пациента
452.
Биомедицинская статистика это инструмент для анализа инструментальных данных и клинических наблюдений
453.
454. «Температура больного» – относится к следующему типу переменной -количественная
Что такое «распределение признака»? абсолютная или относительная частота встречаемости конкретных значений признака
455.
456. Медиана количественного признака делит распределение пополам (половина значений признака меньше медианы, половина больше)
457. Распределение не является нормальным, если: оно ассиметрично
458. Медиана качественного признака это некорректное утверждение
Для чего нужны описательные статистики? үлкен массивті сандық мәліметтерді қысқаша сипаттау үшін;
459.
460. Выборка является репрезентативной, если ол негізгі жиынтық қасиетін көрсетеді, яғни мәліметтер жиынтықтан кездейсоқ алынған (тең ықтималдықты);
Что характеризует стандартное (среднеквадратичное) отклонение? сапалық белгінің қалыпты үлестірімі мәндерінің арифметикалық ортадан шашырауы (қалыпты үлестірім ені);
461.
Какие характеристики хорошо описывают ассиметричное распределение? квантилдер (персентилдер).
462.
463. Как лучше сохранить результаты эксперимента (наблюдений ): компьютерде мәліметтер қоры түрінде;
464. Чем не является дисперсия? белгі жиілігі
465. Нужно ли вычислять описательные статистики для качественных признаков? жоқ, екеуінің де жиілігін есептеу керек.
466. Как выбрать статистический критерий для решения конкретной задачи? зерттеу түріне және белгі түріне қарап
Чем близки различные статистические критерии? Бірдей әрекетке ие: нольдік болжамды шығару, мәнділік деңгейінің айырмашылығын табу, салыстыру, нәтижесін шығару
467.
Что выполняется раньше: проверка нормальности распределения количественного признака или критериальный анализ сравнения признаков в группах? үлестірудің қалыптылығын тексеру;
468.
Какой из критериев используется для проверки нормальности распределения? Колмогоров-Смирнов;
469.
470. Нулевая гипотеза салыстырылатын топтардағы белгі мәндерінің айырмашылығы статистикалық маңызды емес деп есептейді.
Различия признака в сравниваемых группах статистически значимы, если қате ықтималдығы шынайы 5% (р<0,05) кіші нольдік болжамды қабылдамау
471.
472. Если корректно примененный критерий не нашел статистически значимых различий (р>0,05): нужно проверить чувствительность критерия
473. Если чувствительность критерия низкая: Шашырауын талдаудан өткізіп таңдама көлемін ұлғайту керек;
Если коэффициент корреляции близок к 1, но р>0,05, это означает: связь между признаками сильная, но результат не является закономерным
474. Что такое «нижний квартиль»?
475. Что такое «верхний квартиль»?
476. Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) определяет значимость различия количественного признака с нормальным распределениям в нескольких несвязанных группах
477. Что важнее в статистическом анализе? Корректно применять статистический критерий
478. Что не требуется при описании материалов исследования? Семейное положение исследователя
479. Что не является уровнем значимости различия (р)?
480. Что такое ошибка первого рода?
481. Что такое ошибка второго рода?
482. Что такое двойное слепое исследование? О том, какой препарат принимается, не знают не пациенты не врач
483. Проспективное исследование исследователь сам проводит наблюдение за пациентами, сбор и анализ данных
484. Продольные исследования это метод исследования, используемый для обнаружения отношении между переменными не связанными с второстепенными переменными
485. К виду статистического наблюдения по времени проведения относится текущие
486. Укажите, какой из перечисленных показателей не относится к группе аналитических
487. По аналитическому выражению связи в статистике классифицируются на...:
488. Под ранжированием понимают
489. Плотность населения – это относительная величина
490. Модой называется
491. Если известны значения признака у каждой единицы совокупности и количество единиц, обладающих тем или иным значением признака, то применяется формула
492. Общая дисперсия измеряет
493. Средний уровень моментного ряда динамики с равноотстоящими уровнями определяется по формуле средней хронологической
494. Абсолютный прирост исчисляется как разность уровней вида
495. Предметом изучения статистики являются статистические:
496. Исследование взаимосвязей варьирующих признаков в пределах однородной совокупности называется... группировкой:
497. Чему равен коэффициент корреляции двух независимых величин? Отношение корреляционного момента к произведению средних квадратических отклонении этих величин rxy=mxy/oxoy
498. Если имеются следующие статистические данные: 10, 20, 30, 40, то дисперсия равна:
499. К требованиям в организации статистического наблюдения относятся:
