Ответы на тесты НМО

Поиск
Filter by Custom Post Type


Ответы на тесты НМО

Поиск
Filter by Custom Post Type


Ответы на тесты НМО

Поиск
Filter by Custom Post Type


Ответы на тест НМО «Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях»

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) доверительныминтервалом;+
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.+

+.