Ответы к тесту НМО на тему «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 ?±? 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 ± ?2.
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 ? часто обозначают:
1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;+
4) стандартную ошибку среднего.
36. Символом ?2 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) ?;+
4) СКО.+
41. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:
1) SE;+
2) SEM;+
3) m;+
4) sd;
5) sx.+
Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков»
Вашему вниманию представляется Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинских работников (врачи, медсестры и фармацевты).
Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинского персонала высшего и среднего звена (врачи, медицинские сестры и фармацевтические работники) позволяет успешнее подготовиться к итоговой аттестации и/или понять данную тему.
1. Бинарные переменные относятся к
1) качественным номинативным данным;+
2) качественным порядковым данным;
3) количественным дискретным данным;
4) количественным непрерывным данным.
2. 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.
3. Выделяют следующие типы биомедицинских данных
1) клинические;+
2) морфологические;
3) паспортные;+
4) социальные, социоэкономические.+
4. Данные – это
1) беседа с пациентом пациента;
2) зарегистрированная информация;+
3) информация из паспорта пациента;
4) представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств.+
5. Для описания количественных данных, закон распределения которых неизвестен, принято использовать
1) доверительные интервалы;
2) медиану и квартили;+
3) среднее значение и среднеквадратическое отклонение;
4) частоты.
6. Доверительный интервал может быть рассчитан для
1) медианы;+
2) начала координат;
3) относительной частоты;+
4) среднего значения.+
7. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±2σ лежит ____ всех значений параметра
1) 50%;
2) 68,26%;
3) 75,8%;
4) 95,44%.+
8. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±3σ лежит ____ всех значений параметра
1) 68,26%;
2) 75,8%;
3) 95,44%;
4) 99,72%.+
9. 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%.
10. Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок однозначно определяет объект для второй и последующих выборок данного исследования, то такие выборки называют
1) зависимые;+
2) независимые;
3) связанные;+
4) случайные.
11. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 118 человек, то можно указать ____ знаков после запятой
1) 0;
2) 1;+
3) 2;
4) 3.
12. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 5120 человек, то можно указать ____ знаков после запятой
1) 0;
2) 1;
3) 2;+
4) 3.
13. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 69 человек, то можно указать ____ знаков после запятой
1) 0;+
2) 1;
3) 2;
4) 3.
14. Зарегистрированная информация – это
1) данные;+
2) события;
3) факты;
4) цифры.
15. Значение в выборке, которое встречается наиболее часто, называют
1) квартилем;
2) медианой;
3) модой;+
4) средним.
16. Значение, отделяющие 18% наименьших значений признака, следует назвать
1) 18-тым процентилем;+
2) верхним квантилем;
3) нижним квартилем;
4) стандартной ошибкой среднего.
17. Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют
1) вероятностным интервалом;
2) доверительным интервалом;+
3) интервалом изоляции;
4) интервалом надежности.
18. Категориальные данные – это
1) исключительно номинативные качественные данные;
2) исключительно порядковые качественные данные;
3) любые качественные данные;+
4) любые количественные данные.
19. Качественными данными являются
1) возраст пациента;
2) группа крови пациента;+
3) пол пациента;+
4) температура тела пациента.
20. Количественными данными являются
1) возраст пациента;+
2) группа крови пациента;
3) пол пациента;
4) температура тела пациента.+
21. Корректная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид
1) M ± S;
2) M ± m;
3) M ± m, S;+
4) M ± σ2.
22. Нормальное распределение однозначное задаётся всего двумя величинами
1) доверительным интервалом;
2) математическим ожиданием;+
3) модой;
4) среднеквадратическим отклонением.+
23. Описать параметр значит
1) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющих в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке;+
2) указать среднее значение параметра и СКО;
3) указать среднее значение параметра и доверительный интервал;
4) указать среднее значение параметра, доверительный интервал и СКО.
24. Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью
1) критерия Колмогорова-Смирнова;+
2) критерия Лиллиефорса;+
3) критерия Стьюдента;
4) критерия Шапиро-Уилка.+
25. Переменные с двумя возможными значениями принято называть
1) бинарными;+
2) группирующими;
3) количественными;
4) факторными.
26. Представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств называют
1) данными;+
2) записями;
3) информацией;
4) файлами.
27. 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.
28. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется
1) нормальным распределением;+
2) обычным распределением;
3) распределением Бернулли;
4) распределением Пуассона.
29. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется
1) нормальным распределением;+
2) обычным распределением;
3) распределением Бернулли;
4) распределением Гаусса.+
30. С точки зрения математической статистики данные подразделяют на
1) дискретные и порядковые;
2) качественные и количественные;+
3) количественные и порядковые;
4) непрерывные и номинативные.
31. С точки зрения математической статистики данные подразделяют на
1) значимые;
2) качественные;+
3) количественные;+
4) незначимые.
32. Символом M обычно обозначают
1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;+
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.
33. Символом m обычно обозначают
1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.+
34. Символом σ часто обозначают
1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;+
4) стандартную ошибку среднего.
35. Символом σ2 часто обозначают
1) дисперсию;+
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.
36. Соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности называют
1) значимостью;
2) мощностью;
3) надежностью;
4) репрезентативностью.+
37. Среди качественных данных принято выделять
1) дискретные и непрерывные;
2) дискретные и порядковые;
3) непрерывные и номинативные;
4) номинативные и порядковые.+
38. Среди качественных данных принято выделять
1) дискретные;
2) непрерывные;
3) номинативные;+
4) порядковые.+
39. Среди количественных данных принято выделять
1) дискретные;+
2) непрерывные;+
3) номинативные;
4) порядковые.
40. Среди количественных данных принято выделять
1) дискретные и непрерывные;+
2) дискретные и порядковые;
3) непрерывные и номинативные;
4) номинативные и порядковые.
41. Среднее значение может обозначаться символами
1) M;+
2) SD;
3) Х̅;+
4) х̅.+
42. Среднее значение роста человека в сантиметрах может содержать не более одного знака после запятой
1) если исследователя не интересуют значения большей точности;
2) если точность измерения роста была 0,1 мм;
3) если точность измерения роста была 1 мм;
4) если точность измерения роста была 1 см.+
43. Среднее стандартное отклонение может обозначаться символами
1) S;+
2) SD;+
3) σ;+
4) СКО;+
5) Х̅.
44. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами
1) SE;+
2) SEM;+
3) m;+
4) sd;
5) sх.+
45. Такое значение признака в выборке, что ровно половина из элементов выборки больше него, а другая половина меньше него, называется
1) верхним квартилем;
2) медианой;+
3) средним значением;
4) стандартной ошибкой.
46. Число случаев, включённых в выборочную совокупность, обычно называют
1) мощностью исследования;
2) населённостью группы;
3) объёмом выборки;+
4) численностью выборки.
Специальности для предварительного и итогового тестирования:
Авиационная и космическая медицина, Акушерство и гинекология, Аллергология и иммунология, Анестезиология-реаниматология, Бактериология, Вирусология, Водолазная медицина, Гастроэнтерология, Гематология, Генетика, Гериатрия, Гигиена детей и подростков, Гигиена питания, Гигиена труда, Гигиеническое воспитание, Дезинфектология, Дерматовенерология, Детская кардиология, Детская онкология, Детская урология-андрология, Детская хирургия, Детская эндокринология, Диетология, Инфекционные болезни, Кардиология, Клиническая лабораторная диагностика, Клиническая фармакология, Колопроктология, Коммунальная гигиена, Косметология, Лабораторная генетика, Лечебная физкультура и спортивная медицина, Лечебное дело, Мануальная терапия, Медико-профилактическое дело, Медико-социальная экспертиза, Медицинская биофизика, Медицинская биохимия, Медицинская кибернетика, Неврология, Нейрохирургия, Неонатология, Нефрология, Общая врачебная практика (семейная медицина), Общая гигиена, Онкология, Организация здравоохранения и общественное здоровье, Ортодонтия, Остеопатия, Оториноларингология, Офтальмология, Паразитология, Патологическая анатомия, Педиатрия, Педиатрия (после специалитета), Пластическая хирургия, Профпатология, Психиатрия, Психиатрия-наркология, Психотерапия, Пульмонология, Радиационная гигиена, Радиология, Радиотерапия, Ревматология, Рентгенология, Рентгенэндоваскулярные диагностика и лечение, Рефлексотерапия, Санитарно-гигиенические лабораторные исследования, Сексология, Сердечно-сосудистая хирургия, Сестринское дело, Скорая медицинская помощь, Социальная гигиена и организация госсанэпидслужбы, Стоматология детская, Стоматология общей практики, Стоматология общей практики (после специалитета), Стоматология ортопедическая, Стоматология терапевтическая, Стоматология хирургическая, Судебно-медицинская экспертиза, Судебно-психиатрическая экспертиза, Сурдология-оториноларингология, Терапия, Токсикология, Торакальная хирургия, Травматология и ортопедия, Трансфузиология, Ультразвуковая диагностика, Управление и экономика фармации, Управление сестринской деятельностью, Урология, Фармацевтическая технология, Фармацевтическая химия и фармакогнозия, Фармация, Физиотерапия, Фтизиатрия, Функциональная диагностика, Хирургия, Челюстно-лицевая хирургия, Эндокринология, Эндоскопия, Эпидемиология.
Если Вы уважаете наш труд и разделяете наши ценности (помощь медицинским работникам), если Вам хочется внести свой вклад в развитие нашего проекта, поддерживайте нас донатами, вносите свой посильный вклад в общее дело пожертвованиями и финансовой помощью. Чем больше у нас будет ресурсов, тем больше мы сделаем вместе для медицинских работников (Ваших коллег).
Уважаемые пользователи!
Каждый тест проходится вручную.
Это колоссальный труд авторов.
В это непростое время мы делаем все, чтобы сохранить Ваше время. Если хотите сказать Спасибо, то можете просто отправить ДОНАТ с любого Банка, КРОМЕ Сбера. Если у Вас только один Сбер, напишите автору, он подскажет как отправить ДОНАТ.
Спасибо, что Вы с нами!
Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях
Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
математическим ожиданием
доверительным интервалом
среднеквадратическим отклонением
модой
1,3 — математическим, среднеквадратическим
Если исследователь знает, кто относится к тестовой группе, а кто – к контрольной, но этого не знают сами участники групп, то исследование называют:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
тройным слепым
не слепым
простым слепым
двойным слепым
t-критерий Стьюдента используется для:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Распределение вероятностей, которое в случае одной переменной задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
распределением Пуассона
распределением Бернулли
обычным распределением
нормальным распределением
Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
СКО
SD
σ
S
все ответы
Представление результатов исследования различий в двух группах по нормально распределённому количественному параметру предполагает указание следующих величин:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
Р-значение критерия
описательную статистику количественного признака для всей выборки
значение t-статистики
описательную статистику количественного признака для каждой группы
1,4
Если исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных, то исследование называется:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
поперечным
проспективным
продольным
ретроспективным
Использовать классический t-критерий Стьюдента можно, если выполнены следующие условия:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
выборок более двух
данные нормально распределёны в обеих выборках;
соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий
дисперсии в выборках неравны
2,3 — данные, соблюдается
При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
существует в виде адаптации классического t-критерия
совпадает с t-критерием Стьюдента для случая равных дисперсий
не существует
может быть использован в классическом виде
Символом М обычно обозначают:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
дисперсию
среднее значение параметра
стандартное отклонение параметра’
стандартную ошибку среднего
t-критерий Стьюдента был разработан:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
Джоном Стьюдентом
Уильямом Госсетом
Гарольдом Хотеллингом
Роналдом Фишером
Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
95,44%
68,26%
75,8%
50%
Корректная полная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
M ± m, S
M ± m
M ± σ2
M ± S
Для сравнения двух независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
t-критерий Стьюдента для связанных групп
тест Манна-Уитни
t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
дисперсионный анализ (ANOVA)
Для сравнения трех независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
t-критерий Стьюдента для связанных групп
t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
тест Манна-Уитни
дисперсионный анализ (ANOVA)
Описать параметр – это[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, то[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
невозможно
часто встречается
является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции
возможно
Символом σ2 часто обозначают:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
стандартную ошибку среднего
стандартное отклонение параметра
дисперсию
среднее значение параметра
Среди количественных данных принято выделять:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
непрерывные
дискретные
номинативные
порядковые
1,2 — непрерывные, дискретные
Дисперсионный анализ позволяет:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента меньше критического, найденного по таблице, то[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Переменные с двумя возможными значениями принято называть:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
группирующими
бинарными
количественными
факторными
Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
вероятностным интервалом
доверительныминтервалом
интервалом надежности
интервалом изоляции
При описании корреляционного анализа необходимо указать:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
число наблюдений
среднее значение
уровень p-значения
значение коэффициента корреляции
1,3,4 (без 2 — без среднее)
Использовать дисперсионный анализ можно, если выполнены следующие условия:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
дисперсии в выборках неравны
соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий
данные нормально распределены
выборок не более двух
Параметрические критерии:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
sd
SE
SEM
sx
m
2,3,4,5 (без 1 — без sd)
Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
описательную статистику количественного признака для каждой группы
значение t-статистики
описательную статистику количественного признака для всей выборки
Р-значение критерия
1,4 — Р-значение, описательную статистику … для каждой группы
Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
важными данными
паспортными данными
биомедицинскими данными
клиническими данными
t-критерий Стьюдента для парных (связанных) выборок:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
совпадает с t-критерием Стьюдента для случая разных дисперсий
не существует
может быть использован в классическом виде
существует в виде адаптации классического t-критерия
ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
дисперсионный анализ
t-критерий Стьюдента
корреляционный анализ
факторный анализ
Для сравнения двух зависимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
тест Манна-Уитни
t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
дисперсионный анализ (ANOVA)
t-критерий Стьюдента для связанных групп
Верны следующие утверждения:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
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
1,3,4 (без 2 — без в отсутствии)
Подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, называют:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
надлежащей медицинской практикой
научной медициной
научно обоснованной медициной
доказательной медициной
Символом σ часто обозначают:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
стандартную ошибку среднего
дисперсию
среднее значение параметра
стандартное отклонение параметра
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:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
связанные
случайные
независимые
зависимые
Оценку распределения количественных данных можно проводить с помощью:[править]
Критерия Стьюдента — не правильно
Выделяют следующие виды дисперсионного анализа:[править]
одномерный и многомерный
для качественных и для количественных признаков
однофакторный и многофакторный
с простыми измерениями и с повторными
Символом M обычно обозначают:[править]
стандартное отклонение параметра
стандартную ошибку среднего
среднее значение параметра —
дисперсию
Символом m обычно обозначают:[править]
дисперсию
среднее значение параметра — не верно
стандартное отклонение параметра
стандартную ошибку среднего
Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью:[править]
Критерия Колмогорова-Смирнова
Критерия Шапиро-Уилка
Критерия Лиллиефорса
Критерия Стьюдента
Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков»
Вашему вниманию представляется Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинских работников (врачи, медсестры и фармацевты).
Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинского персонала высшего и среднего звена (врачи, медицинские сестры и фармацевтические работники) позволяет успешнее подготовиться к итоговой аттестации и/или понять данную тему.
1. Бинарные переменные относятся к
1) качественным номинативным данным;+
2) качественным порядковым данным;
3) количественным дискретным данным;
4) количественным непрерывным данным.
2. 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.
3. Выделяют следующие типы биомедицинских данных
1) клинические;+
2) морфологические;
3) паспортные;+
4) социальные, социоэкономические.+
4. Данные – это
1) беседа с пациентом пациента;
2) зарегистрированная информация;+
3) информация из паспорта пациента;
4) представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств.+
5. Для описания количественных данных, закон распределения которых неизвестен, принято использовать
1) доверительные интервалы;
2) медиану и квартили;+
3) среднее значение и среднеквадратическое отклонение;
4) частоты.
6. Доверительный интервал может быть рассчитан для
1) медианы;+
2) начала координат;
3) относительной частоты;+
4) среднего значения.+
7. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±2σ лежит ____ всех значений параметра
1) 50%;
2) 68,26%;
3) 75,8%;
4) 95,44%.+
8. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±3σ лежит ____ всех значений параметра
1) 68,26%;
2) 75,8%;
3) 95,44%;
4) 99,72%.+
9. 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%.
10. Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок однозначно определяет объект для второй и последующих выборок данного исследования, то такие выборки называют
1) зависимые;+
2) независимые;
3) связанные;+
4) случайные.
11. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 118 человек, то можно указать ____ знаков после запятой
1) 0;
2) 1;+
3) 2;
4) 3.
12. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 5120 человек, то можно указать ____ знаков после запятой
1) 0;
2) 1;
3) 2;+
4) 3.
13. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 69 человек, то можно указать ____ знаков после запятой
1) 0;+
2) 1;
3) 2;
4) 3.
14. Зарегистрированная информация – это
1) данные;+
2) события;
3) факты;
4) цифры.
15. Значение в выборке, которое встречается наиболее часто, называют
1) квартилем;
2) медианой;
3) модой;+
4) средним.
16. Значение, отделяющие 18% наименьших значений признака, следует назвать
1) 18-тым процентилем;+
2) верхним квантилем;
3) нижним квартилем;
4) стандартной ошибкой среднего.
17. Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют
1) вероятностным интервалом;
2) доверительным интервалом;+
3) интервалом изоляции;
4) интервалом надежности.
18. Категориальные данные – это
1) исключительно номинативные качественные данные;
2) исключительно порядковые качественные данные;
3) любые качественные данные;+
4) любые количественные данные.
19. Качественными данными являются
1) возраст пациента;
2) группа крови пациента;+
3) пол пациента;+
4) температура тела пациента.
20. Количественными данными являются
1) возраст пациента;+
2) группа крови пациента;
3) пол пациента;
4) температура тела пациента.+
21. Корректная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид
1) M ± S;
2) M ± m;
3) M ± m, S;+
4) M ± σ2.
22. Нормальное распределение однозначное задаётся всего двумя величинами
1) доверительным интервалом;
2) математическим ожиданием;+
3) модой;
4) среднеквадратическим отклонением.+
23. Описать параметр значит
1) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющих в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке;+
2) указать среднее значение параметра и СКО;
3) указать среднее значение параметра и доверительный интервал;
4) указать среднее значение параметра, доверительный интервал и СКО.
24. Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью
1) критерия Колмогорова-Смирнова;+
2) критерия Лиллиефорса;+
3) критерия Стьюдента;
4) критерия Шапиро-Уилка.+
25. Переменные с двумя возможными значениями принято называть
1) бинарными;+
2) группирующими;
3) количественными;
4) факторными.
26. Представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств называют
1) данными;+
2) записями;
3) информацией;
4) файлами.
27. 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.
28. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется
1) нормальным распределением;+
2) обычным распределением;
3) распределением Бернулли;
4) распределением Пуассона.
29. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется
1) нормальным распределением;+
2) обычным распределением;
3) распределением Бернулли;
4) распределением Гаусса.+
30. С точки зрения математической статистики данные подразделяют на
1) дискретные и порядковые;
2) качественные и количественные;+
3) количественные и порядковые;
4) непрерывные и номинативные.
31. С точки зрения математической статистики данные подразделяют на
1) значимые;
2) качественные;+
3) количественные;+
4) незначимые.
32. Символом M обычно обозначают
1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;+
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.
33. Символом m обычно обозначают
1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.+
34. Символом σ часто обозначают
1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;+
4) стандартную ошибку среднего.
35. Символом σ2 часто обозначают
1) дисперсию;+
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.
36. Соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности называют
1) значимостью;
2) мощностью;
3) надежностью;
4) репрезентативностью.+
37. Среди качественных данных принято выделять
1) дискретные и непрерывные;
2) дискретные и порядковые;
3) непрерывные и номинативные;
4) номинативные и порядковые.+
38. Среди качественных данных принято выделять
1) дискретные;
2) непрерывные;
3) номинативные;+
4) порядковые.+
39. Среди количественных данных принято выделять
1) дискретные;+
2) непрерывные;+
3) номинативные;
4) порядковые.
40. Среди количественных данных принято выделять
1) дискретные и непрерывные;+
2) дискретные и порядковые;
3) непрерывные и номинативные;
4) номинативные и порядковые.
41. Среднее значение может обозначаться символами
1) M;+
2) SD;
3) Х̅;+
4) х̅.+
42. Среднее значение роста человека в сантиметрах может содержать не более одного знака после запятой
1) если исследователя не интересуют значения большей точности;
2) если точность измерения роста была 0,1 мм;
3) если точность измерения роста была 1 мм;
4) если точность измерения роста была 1 см.+
43. Среднее стандартное отклонение может обозначаться символами
1) S;+
2) SD;+
3) σ;+
4) СКО;+
5) Х̅.
44. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами
1) SE;+
2) SEM;+
3) m;+
4) sd;
5) sх.+
45. Такое значение признака в выборке, что ровно половина из элементов выборки больше него, а другая половина меньше него, называется
1) верхним квартилем;
2) медианой;+
3) средним значением;
4) стандартной ошибкой.
46. Число случаев, включённых в выборочную совокупность, обычно называют
1) мощностью исследования;
2) населённостью группы;
3) объёмом выборки;+
4) численностью выборки.
Специальности для предварительного и итогового тестирования:
Авиационная и космическая медицина, Акушерство и гинекология, Аллергология и иммунология, Анестезиология-реаниматология, Бактериология, Вирусология, Водолазная медицина, Гастроэнтерология, Гематология, Генетика, Гериатрия, Гигиена детей и подростков, Гигиена питания, Гигиена труда, Гигиеническое воспитание, Дезинфектология, Дерматовенерология, Детская кардиология, Детская онкология, Детская урология-андрология, Детская хирургия, Детская эндокринология, Диетология, Инфекционные болезни, Кардиология, Клиническая лабораторная диагностика, Клиническая фармакология, Колопроктология, Коммунальная гигиена, Косметология, Лабораторная генетика, Лечебная физкультура и спортивная медицина, Лечебное дело, Мануальная терапия, Медико-профилактическое дело, Медико-социальная экспертиза, Медицинская биофизика, Медицинская биохимия, Медицинская кибернетика, Неврология, Нейрохирургия, Неонатология, Нефрология, Общая врачебная практика (семейная медицина), Общая гигиена, Онкология, Организация здравоохранения и общественное здоровье, Ортодонтия, Остеопатия, Оториноларингология, Офтальмология, Паразитология, Патологическая анатомия, Педиатрия, Педиатрия (после специалитета), Пластическая хирургия, Профпатология, Психиатрия, Психиатрия-наркология, Психотерапия, Пульмонология, Радиационная гигиена, Радиология, Радиотерапия, Ревматология, Рентгенология, Рентгенэндоваскулярные диагностика и лечение, Рефлексотерапия, Санитарно-гигиенические лабораторные исследования, Сексология, Сердечно-сосудистая хирургия, Сестринское дело, Скорая медицинская помощь, Социальная гигиена и организация госсанэпидслужбы, Стоматология детская, Стоматология общей практики, Стоматология общей практики (после специалитета), Стоматология ортопедическая, Стоматология терапевтическая, Стоматология хирургическая, Судебно-медицинская экспертиза, Судебно-психиатрическая экспертиза, Сурдология-оториноларингология, Терапия, Токсикология, Торакальная хирургия, Травматология и ортопедия, Трансфузиология, Ультразвуковая диагностика, Управление и экономика фармации, Управление сестринской деятельностью, Урология, Фармацевтическая технология, Фармацевтическая химия и фармакогнозия, Фармация, Физиотерапия, Фтизиатрия, Функциональная диагностика, Хирургия, Челюстно-лицевая хирургия, Эндокринология, Эндоскопия, Эпидемиология.
Уважаемые пользователи!
В это непростое время мы делаем все, чтобы сохранить ваше время. Если хотите сказать Спасибо, то можете просто отправить ДОНАТ.
Спасибо, что вы с нами!
Ответы к тесту НМО на тему «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 ?±? 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 ± ?2.
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 ? часто обозначают:
1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;+
4) стандартную ошибку среднего.
36. Символом ?2 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) ?;+
4) СКО.+
41. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:
1) SE;+
2) SEM;+
3) m;+
4) sd;
5) sx.+
Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях
Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
математическим ожиданием
доверительным интервалом
среднеквадратическим отклонением
модой
1,3 — математическим, среднеквадратическим
Если исследователь знает, кто относится к тестовой группе, а кто – к контрольной, но этого не знают сами участники групп, то исследование называют:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
тройным слепым
не слепым
простым слепым
двойным слепым
t-критерий Стьюдента используется для:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Распределение вероятностей, которое в случае одной переменной задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
распределением Пуассона
распределением Бернулли
обычным распределением
нормальным распределением
Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
СКО
SD
σ
S
все ответы
Представление результатов исследования различий в двух группах по нормально распределённому количественному параметру предполагает указание следующих величин:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
Р-значение критерия
описательную статистику количественного признака для всей выборки
значение t-статистики
описательную статистику количественного признака для каждой группы
1,4
Если исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных, то исследование называется:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
поперечным
проспективным
продольным
ретроспективным
Использовать классический t-критерий Стьюдента можно, если выполнены следующие условия:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
выборок более двух
данные нормально распределёны в обеих выборках;
соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий
дисперсии в выборках неравны
2,3 — данные, соблюдается
При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
существует в виде адаптации классического t-критерия
совпадает с t-критерием Стьюдента для случая равных дисперсий
не существует
может быть использован в классическом виде
Символом М обычно обозначают:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
дисперсию
среднее значение параметра
стандартное отклонение параметра’
стандартную ошибку среднего
t-критерий Стьюдента был разработан:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
Джоном Стьюдентом
Уильямом Госсетом
Гарольдом Хотеллингом
Роналдом Фишером
Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
95,44%
68,26%
75,8%
50%
Корректная полная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
M ± m, S
M ± m
M ± σ2
M ± S
Для сравнения двух независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
t-критерий Стьюдента для связанных групп
тест Манна-Уитни
t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
дисперсионный анализ (ANOVA)
Для сравнения трех независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
t-критерий Стьюдента для связанных групп
t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
тест Манна-Уитни
дисперсионный анализ (ANOVA)
Описать параметр – это[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, то[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
невозможно
часто встречается
является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции
возможно
Символом σ2 часто обозначают:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
стандартную ошибку среднего
стандартное отклонение параметра
дисперсию
среднее значение параметра
Среди количественных данных принято выделять:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
непрерывные
дискретные
номинативные
порядковые
1,2 — непрерывные, дискретные
Дисперсионный анализ позволяет:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента меньше критического, найденного по таблице, то[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Переменные с двумя возможными значениями принято называть:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
группирующими
бинарными
количественными
факторными
Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
вероятностным интервалом
доверительныминтервалом
интервалом надежности
интервалом изоляции
При описании корреляционного анализа необходимо указать:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
число наблюдений
среднее значение
уровень p-значения
значение коэффициента корреляции
1,3,4 (без 2 — без среднее)
Использовать дисперсионный анализ можно, если выполнены следующие условия:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
дисперсии в выборках неравны
соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий
данные нормально распределены
выборок не более двух
Параметрические критерии:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
sd
SE
SEM
sx
m
2,3,4,5 (без 1 — без sd)
Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
описательную статистику количественного признака для каждой группы
значение t-статистики
описательную статистику количественного признака для всей выборки
Р-значение критерия
1,4 — Р-значение, описательную статистику … для каждой группы
Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
важными данными
паспортными данными
биомедицинскими данными
клиническими данными
t-критерий Стьюдента для парных (связанных) выборок:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
совпадает с t-критерием Стьюдента для случая разных дисперсий
не существует
может быть использован в классическом виде
существует в виде адаптации классического t-критерия
ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
дисперсионный анализ
t-критерий Стьюдента
корреляционный анализ
факторный анализ
Для сравнения двух зависимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
тест Манна-Уитни
t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
дисперсионный анализ (ANOVA)
t-критерий Стьюдента для связанных групп
Верны следующие утверждения:[править]
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
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
1,3,4 (без 2 — без в отсутствии)
Подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, называют:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
надлежащей медицинской практикой
научной медициной
научно обоснованной медициной
доказательной медициной
Символом σ часто обозначают:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
стандартную ошибку среднего
дисперсию
среднее значение параметра
стандартное отклонение параметра
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:[править]
Выберите ОДИН правильный ответ
связанные
случайные
независимые
зависимые
Оценку распределения количественных данных можно проводить с помощью:[править]
Критерия Стьюдента — не правильно
Выделяют следующие виды дисперсионного анализа:[править]
одномерный и многомерный
для качественных и для количественных признаков
однофакторный и многофакторный
с простыми измерениями и с повторными
Символом M обычно обозначают:[править]
стандартное отклонение параметра
стандартную ошибку среднего
среднее значение параметра —
дисперсию
Символом m обычно обозначают:[править]
дисперсию
среднее значение параметра — не верно
стандартное отклонение параметра
стандартную ошибку среднего
Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью:[править]
Критерия Колмогорова-Смирнова
Критерия Шапиро-Уилка
Критерия Лиллиефорса
Критерия Стьюдента
Описание качественных и количественных признаков
Среди качественных данных принято выделять
вариант 1
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
непрерывные
порядковые
дискретные
номинативные
2,4 — порядковые, номинативные
вариант 2
Выберите ОДИН правильный ответ
дискретные и порядковые
непрерывные и номинативные
номинативные и порядковые
дискретные и непрерывные
С точки зрения математической статистики данные подразделяют на
вариант 1
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
незначимые
качественные
количественные
значимые
2,3 — качественные, количественные
вариант 2
Выберите ОДИН правильный ответ
непрерывные и номинативные
качественные и количественные
количественные и порядковые
дискретные и порядковые
Качественными данными являются
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
температура тела пациента
возраст пациента
группа крови пациента
пол пациента
3,4 — группа, пол
Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра
Выберите ОДИН правильный ответ
68,26%
75,8%
50%
95,44%
Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 69 человек, то можно указать ____ знаков после запятой
Выберите ОДИН правильный ответ
2
3
1
0
Соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности называют
Выберите ОДИН правильный ответ
мощностью
репрезентативностью
значимостью
надежностью
Категориальные данные – это
Выберите ОДИН правильный ответ
любые количественные данные
исключительно номинативные качественные данные
исключительно порядковые качественные данные
любые качественные данные
Доверительный интервал может быть рассчитан для
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
среднего значения
начала координат
относительной частоты
медианы
1,3,4 (без 2 — без начала)
Значение, отделяющие 18% наименьших значений признака, следует назвать
Выберите ОДИН правильный ответ
18-тым процентилем
верхним квантилем
нижним квартилем
стандартной ошибкой среднего
Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют
Выберите ОДИН правильный ответ
доверительным интервалом
вероятностным интервалом
интервалом изоляции
интервалом надежности
Зарегистрированная информация – это
Выберите ОДИН правильный ответ
события
данные
цифры
факты
Представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств называют
Выберите ОДИН правильный ответ
записями
информацией
данными
файлами
Выделяют следующие типы биомедицинских данных
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
морфологические
социальные, социоэкономические
клинические
паспортные
2,3,4 (без 1 — без морфологические)
Количественными данными являются
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
пол пациента
температура тела пациента
группа крови пациента
возраст пациента
2,3 — неверно
2,4 — ?
Для описания количественных данных, закон распределения которых неизвестен, принято использовать
Выберите ОДИН правильный ответ
среднее значение и среднеквадратическое отклонение
доверительные интервалы
частоты
медиану и квартили
Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
критерия Колмогорова-Смирнова
критерия Стьюдента
критерия Лиллиефорса
критерия Шапиро-Уилка
1,3,4 (без 2 без Стьюдента)
Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов, можно считать
Выберите ОДИН правильный ответ
биомедицинскими данными
важными данными
клиническими данными
паспортными данными
Переменные с двумя возможными значениями принято называть
Выберите ОДИН правильный ответ
факторными
группирующими
бинарными
количественными
Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
sd
SEM
SE
sх
m
2,3,4,5 (без 1 — без sd)
Значение в выборке, которое встречается наиболее часто, называют
Выберите ОДИН правильный ответ
модой
медианой
квартилем
средним
Корректная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид
Выберите ОДИН правильный ответ
M ± S
M ± m
M ± σ2
M ± m, S
Среди количественных данных принято выделять
вариант 1
Выберите ОДИН правильный ответ
номинативные и порядковые
дискретные и порядковые
непрерывные и номинативные
дискретные и непрерывные
вариант 2
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
непрерывные
дискретные
номинативные
порядковые
1,2 +
Символом M обычно обозначают
Выберите ОДИН правильный ответ
стандартное отклонение параметра
среднее значение параметра ?
стандартную ошибку среднего — неверно
дисперсию
Символом m обычно обозначают
Выберите ОДИН правильный ответ
стандартное отклонение параметра
стандартную ошибку среднего ?
среднее значение параметра — неверно
дисперсию
Число случаев, включённых в выборочную совокупность, обычно называют
Выберите ОДИН правильный ответ
численностью выборки
населённостью группы
мощностью исследования
объёмом выборки
Символом σ2 часто обозначают
Выберите ОДИН правильный ответ
дисперсию
стандартное отклонение параметра
среднее значение параметра
стандартную ошибку среднего
Среднее стандартное отклонение может обозначаться символами
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
Х̅
S
СКО
σ
SD
2,3,4,5 (без 1 — без Х̅ )
Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 118 человек, то можно указать ____ знаков после запятой
Выберите ОДИН правильный ответ
1
3
2
0
Такое значение признака в выборке, что ровно половина из элементов выборки больше него, а другая половина меньше него, называется
Выберите ОДИН правильный ответ
стандартной ошибкой
верхним квартилем
медианой
средним значением
Данные – это
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств
зарегистрированная информация
беседа с пациентом пациента
информация из паспорта пациента
1,2 +
Бинарные переменные относятся к
Выберите ОДИН правильный ответ
количественным непрерывным данным
количественным дискретным данным
качественным порядковым данным
качественным номинативным данным +
Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 5120 человек, то можно указать ____ знаков после запятой
Выберите ОДИН правильный ответ
3
0
1
2 +
Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется
вариант 1
Выберите ОДИН правильный ответ
нормальным распределением +
обычным распределением
распределением Бернулли
распределением Пуассона
вариант 2
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
обычным распределением
распределением Бернулли
распределением Гаусса
нормальным распределением
3,4 +
Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±2σ лежит ____ всех значений параметра
Выберите ОДИН правильный ответ
75,8%
68,26%
50%
95,44% +
Описать параметр значит
Выберите ОДИН правильный ответ
указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющих в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке +
указать среднее значение параметра и СКО
указать среднее значение параметра и доверительный интервал
указать среднее значение параметра, доверительный интервал и СКО
Среднее значение роста человека в сантиметрах может содержать не более одного знака после запятой
Выберите ОДИН правильный ответ
если точность измерения роста была 1 мм
если точность измерения роста была 0,1 мм
если исследователя не интересуют значения большей точности
если точность измерения роста была 1 см +
Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок однозначно определяет объект для второй и последующих выборок данного исследования, то такие выборки называют
Выберите НЕСКОЛЬКО правильных ответов
независимые
случайные
зависимые
связанные
3,4 +
При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал
Выберите ОДИН правильный ответ
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
Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±3σ лежит ____ всех значений параметра
Выберите ОДИН правильный ответ
95,44%
99,72% +
75,8%
68,26%
№1 из 38, Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:
математическим ожиданием
доверительным интервалом
среднеквадратическим отклонением
модой
Ответить
№2 из 38, 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
Ответить
№3 из 38, 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
Ответить
№4 из 38, Распределение вероятностей, которое в случае одной переменной задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется:
распределением Пуассона
распределением Бернулли
обычным распределением
нормальным распределением
Ответить
№5 из 38, Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:
Ответить
№6 из 38, 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
Ответить
№7 из 38, Если исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных, то исследование называется:
поперечным
проспективным
продольным
ретроспективным
Ответить
№8 из 38, 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
Ответить
№9 из 38, 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
Ответить
№10 из 38, 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
Ответить
№11 из 38, Символом M обычно обозначают:
дисперсию
среднее значение параметра ?
стандартное отклонение параметра
стандартную ошибку среднего — неверно
Ответить
№12 из 38, t-критерий Стьюдента был разработан:
Джоном Стьюдентом
Уильямом Госсетом
Гарольдом Хотеллингом
Роналдом Фишером
Ответить
№13 из 38, Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра:
Ответить
№14 из 38, Корректная полная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид:
M ± m, S
M ± m
M ± σ2
M ± S
Ответить
№15 из 38, 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)
Ответить
№16 из 38, 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)
Ответить
№17 из 38, 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
Ответить
№18 из 38, 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
Ответить
№19 из 38, Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций:
невозможно
часто встречается
является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции
возможно
Ответить
№20 из 38, Символом σ2 часто обозначают:
стандартную ошибку среднего
стандартное отклонение параметра
дисперсию
среднее значение параметра
Ответить
№21 из 38, Среди количественных данных принято выделять:
непрерывные
дискретные
номинативные
порядковые
Ответить
№22 из 38, 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
Ответить
№23 из 38, 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
Ответить
№24 из 38, Переменные с двумя возможными значениями принято называть:
группирующими
бинарными
количественными
факторными
Ответить
№25 из 38, Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют:
вероятностным интервалом
доверительныминтервалом
интервалом надежности
интервалом изоляции
Ответить
№26 из 38, При описании корреляционного анализа необходимо указать:
число наблюдений
среднее значение
уровень p-значения
значение коэффициента корреляции
Ответить
№27 из 38, Использовать дисперсионный анализ можно, если выполнены следующие условия:
дисперсии в выборках неравны
соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий
данные нормально распределены
выборок не более двух
Ответить
№28 из 38, 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
Ответить
№29 из 38, Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:
Ответить
№30 из 38, 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
Ответить
№31 из 38, 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
Ответить
№32 из 38, 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
Ответить
№33 из 38, ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая
дисперсионный анализ
t-критерий Стьюдента
корреляционный анализ
факторный анализ
Ответить
№34 из 38, 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
Ответить
№35 из 38, 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
Ответить
№36 из 38, 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
Ответить
№37 из 38, Символом σ часто обозначают:
стандартную ошибку среднего
дисперсию
среднее значение параметра
стандартное отклонение параметра
Ответить
№38 из 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
Ответить
Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации
1. Дисперсионный анализ позволяет:
2. Для сравнения двух независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:
3. При описании корреляционного анализа необходимо указать:
4. Если исследователь знает, кто относится к тестовой группе, а кто – к контрольной, но этого не знают сами участники групп, то исследование называют:
5. Символом σ часто обозначают:
6. t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий:
7. Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций:
8. Представление результатов исследования различий в двух группах по нормально распределённому количественному параметру предполагает указание следующих величин:
9. Корректная полная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид:
10. t-критерий Стьюдента для парных (связанных) выборок:
11. Переменные с двумя возможными значениями принято называть:
12. Для сравнения двух зависимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют
13. Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют:
14. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:
15. t-критерий Стьюдента используется для:
16. Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать:
17. Верны следующие утверждения:
18. 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:
19. Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента меньше критического, найденного по таблице, то
20. Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, то
21. Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:
22. t-критерий Стьюдента был разработан:
23. Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:
24. Среди количественных данных принято выделять:
25. Символом m обычно обозначают:
26. Описать параметр – это
27. Параметрические критерии:
28. Если исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных, то исследование называется:
29. ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая:
30. Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин:
31. Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью:
32. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра:
33. Использовать классический t-критерий Стьюдента можно, если выполнены следующие условия:
34. Символом σ2 часто обозначают:
35. Символом M обычно обозначают:
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:
37. Использовать дисперсионный анализ можно, если выполнены следующие условия:
38. Для сравнения трех независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:
39. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменной задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется:
40. Выделяют следующие виды дисперсионного анализа:
Представление результатов исследования
В научных публикациях важно представление результатов исследования. Очень часто окончательный результат приводится в следующем виде: M±m, где M – среднее арифметическое, m –ошибка среднего арифметического. Например, 163,7±0,9 см.
Прежде чем разбираться в правилах представления результатов исследования, давайте точно усвоим, что же такое ошибка среднего арифметического.
Ошибка среднего арифметического
Среднее арифметическое, вычисленное на основе выборочных данных (выборочное среднее), как правило, не совпадает с генеральным средним (средним арифметическим генеральной совокупности). Экспериментально проверить это утверждение невозможно, потому что нам неизвестно генеральное среднее. Но если из одной и той же генеральной совокупности брать повторные выборки и вычислять среднее арифметическое, то окажется, что для разных выборок среднее арифметическое будет разным.
Чтобы оценить, насколько выборочное среднее арифметическое отличается от генерального среднего, вычисляется ошибка среднего арифметического или ошибка репрезентативности.
Ошибка среднего арифметического обозначается как m или 
Ошибка среднего арифметического рассчитывается по формуле:
где: S — стандартное отклонение, n – объем выборки; Например, если стандартное отклонение равно S=5 см, объем выборки n=36 человек, то ошибка среднего арифметического равна: m=5/6 = 0,833.
Ошибка среднего арифметического показывает, какая ошибка в среднем допускается, если использовать вместо генерального среднего выборочное среднее.
Так как при небольшом объеме выборки истинное значение генерального среднего не может быть определено сколь угодно точно, поэтому при вычислении выборочного среднего арифметического нет смысла оставлять большое число значащих цифр.
Правила записи результатов исследования
- В записи ошибки среднего арифметического оставляем две значащие цифры, если первые цифры в ошибке «1» или «2».
- В остальных случаях в записи ошибки среднего арифметического оставляем одну значащую цифру.
- В записи среднего арифметического положение последней значащей цифры должно соответствовать положению первой значащей цифры в записи ошибки среднего арифметического.
Представление результатов научных исследований
В своей статье «Осторожно, статистика!», опубликованной в 1989 году В.М. Зациорский указал, какие числовые характеристики должны быть представлены в публикации, чтобы она имела научную ценность. Он писал, что исследователь «…должен назвать: 1) среднюю величину (или другой так называемый показатель положения); 2) среднее квадратическое отклонение (или другой показатель рассеяния) и 3) число испытуемых. Без них его публикация научной ценности иметь не будет “с. 52
В научных публикациях в области физической культуры и спорта очень часто окончательный результат приводится в виде: (М±m) (табл.1).
Таблица 1 — Изменение механических свойств латеральной широкой мышцы бедра под воздействием физической нагрузки (n=34)
| Эффективный модуль
упругости (Е), кПа |
Эффективный модуль
вязкости (V), Па с |
|||
| Этап
эксперимента |
Рассл. | Напряж. | Рассл. | Напряж. |
| До ФН | 7,0±0,3 | 17,1±1,4 | 29,7±1,7 | 46±4 |
| После ФН | 7,7±0,3 | 18,7±1,4 | 30,9±2,0 | 53±6 |
Литература
- Высшая математика и математическая статистика: учебное пособие для вузов / Под общ. ред. Г. И. Попова. – М. Физическая культура, 2007.– 368 с.
- Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс. 1976.- 495 с.
- Зациорский В.М. Осторожно — статистика! // Теория и практика физической культуры, 1989.- №2.
- Катранов А.Г. Компьютерная обработка данных экспериментальных исследований: Учебное пособие/ А. Г. Катранов, А. В. Самсонова; СПб ГУФК им. П.Ф. Лесгафта. – СПб.: изд-во СПб ГУФК им. П.Ф. Лесгафта, 2005. – 131 с.
- Основы математической статистики: Учебное пособие для ин-тов физ. культ / Под ред. В.С. Иванова.– М.: Физкультура и спорт, 1990. 176 с.
A subscript on a symbol often indicates what the symbol refers to. For example, $mu_X$ is often used to represent the population mean of the variable $X$, and it would important to use it to distinguish it from $mu_Y$, the population mean of variable $Y$. Usually, a hat (e.g., $hat mu _X$) indicates that a quantity is an estimator of the parameter over which that hat is placed (i.e., $hat mu _X$ is an estimator of $mu_X$). (In this case, it happens to be that the sample mean, $bar X=n^{-1}sum_i{X_i}$, is often used for $hat mu _X$, but other estimators are possible as well.) When only one variable is being discussed or the parameter in general is being discussed, you can omit the subscript with the understanding that the symbol refers to what you intend it to.
The standard error is the standard deviation of the distribution of an estimator for a given population under specified sampling conditions. Because it’s the standard deviation ($sigma$) of an estimator (hat) of a parameter (e.g., $theta$), it makes sense to use $sigma _{hattheta}$. This is the standard notation that I have seen. When $bar X$ is the chosen estimator, $sigma_{bar X}$ could also be used to be more specific. When talking about standard errors broadly, it makes sense to just use the words «standard error» or its common abbreviation, SE. When talking about the standard error of a specific estimator, it makes sense to use its symbol to reduce ambiguity.
Note that in data applications, we often deal with estimates from an estimator of the standard error, i.e., $hat sigma _{hat theta}$, which itself has a standard error because it is an estimator and its estimates vary from sample to sample. We might denote that standard error as $sigma _{hat sigma _{hat theta}}$. This might be relevant if you are comparing multiple estimators of the standard error and you want the one that is the most precise, i.e., that itself has a low standard error. For example, the maximum likelihood, unbiased least squares, and HC0 sandwich standard errors are all estimators of the standard error of a regression slope, but the unbiased least squares estimator tends to have the lowest standard error (i.e., is the most precise estimator of the true standard error of the least-squares estimator of the regression slope).
Добавить комментарий
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя *
Email *
Сайт
Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев.