Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях [Ответы]

Раздел
Работа с текстом
Предмет
Тип
Просмотров
160
Покупок
0
Антиплагиат
Не указан
Размещена
17 Окт 2022 в 19:56
ВУЗ
НМО
Курс
Не указан
Стоимость
350 ₽
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
pdf
Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях
63.5 Кбайт 350 ₽
Описание

Непрерывное медицинское образование

  • Ответы в файле выделены жирным шрифтом
Оглавление

1. ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая:

 

1) t-критерий Стьюдента; 2) дисперсионный анализ;

3) корреляционный анализ; 4) факторный анализ.

 

2. t-критерий Стьюдента был разработан:

 

1) Гарольдом Хотеллингом; 2) Джоном Стьюдентом;

3) Роналдом Фишером; 4) Уильямом Госсетом.

 

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

 

1) может быть использован в классическом виде; 2) не существует;

3) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая разных дисперсий; 4) существует в виде адаптации классического t-критерия.

 

4. t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий:

 

1) может быть использован в классическом виде; 2) не существует;

3) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая равных дисперсий; 4) существует в виде адаптации классического t-критерия.

 

5. t-критерий Стьюдента используется для:

 

1) определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с нормальным распределением;

2) определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с распределением, отличающимся от нормального;

3) определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с нормальным распределением;

4) определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с распределением, отличающимся от нормального.

 

6. Верны следующие утверждения:

 

1) в отсутствии связи коэффициент корреляции равен –1;

2) знак коэффициента корреляции показывает направление связи (прямая или обратная), а абсолютная величина – тесноту связи;

3) коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до 1; 4) коэффициент корреляции оценивает только линейную связь.

 

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



1) биомедицинскими данными; 2) важными данными;

3) клиническими данными; 4) паспортными данными.

 

8. Выделяют следующие виды дисперсионного анализа:

 

1) для качественных и для количественных признаков; 2) одномерный и многомерный;

3) однофакторный и многофакторный;

4) с простыми измерениями и с повторными.

 

9. Дисперсионный анализ позволяет:

 

1) оценить доверительные интервалы средних значений;

2) проверить статистическую значимость коэффициента корреляции;

3) проверить статистическую значимость различия между средними значениями в разных группах;

4) проверить статистическую значимость различия между стандартными ошибками среднего в разных группах.

 

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

 

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп; 2) t-критерий Стьюдента для связанных групп; 3) дисперсионный анализ (ANOVA);

4) тест Манна-Уитни.

 

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

 

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп; 2) t-критерий Стьюдента для связанных групп;

3) дисперсионный анализ (ANOVA); 4) тест Манна-Уитни.

 

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

 

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп; 2) t-критерий Стьюдента для связанных групп; 3) дисперсионный анализ (ANOVA);

4) тест Манна-Уитни.

 

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

 

1) поперечным; 2) продольным;

3) проспективным;

4) ретроспективным.



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

 

1) двойным слепым; 2) не слепым;

3) простым слепым; 4) тройным слепым.

 

15. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит

        всех значений параметра:

 

1) 50%;

2) 68,26%; 3) 75,8%; 4) 95,44%.

 

16. Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок никак не связано с попаданием других объектов (пациентов) в другие выборки данного исследования, то такие выборки называют:

 

1) зависимые;

2) независимые; 3) связанные;

4) случайные.

 

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

 

1) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками; 2) делаем вывод о малом объёме выборки;

3) делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами; 4) различия сравниваемых величин статистически не значимы.

 

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

 

1) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками; 2) делаем вывод о малом объёме выборки;

3) делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами; 4) различия сравниваемых величин статистически не значимы.

 

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

 

1) вероятностным интервалом; 2) доверительныминтервалом; 3) интервалом изоляции;

4) интервалом надежности.

 

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



1) выборок не более двух;

2) данные нормально распределены; 3) дисперсии в выборках неравны;

4) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий.

 

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

 

1) выборок более двух;

2) данные нормально распределёны в обеих выборках; 3) дисперсии в выборках неравны;

4) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий.

 

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

 

1) M ± S; 2) M ± m;

3) M ± m, S; 4) M ± σ2.

 

23. Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:

 

1) доверительным интервалом; 2) математическим ожиданием; 3) модой;

4) среднеквадратическим отклонением.

 

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

 

1) возможно; 2) невозможно;

3) часто встречается;

4) является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции.

 

25. Описать параметр – это

 

1) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющий в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке;

2) указать среднее значение параметра и доверительный интервал;

3) указать среднее значение параметра и среднеквадратическое отклонение;

4) указать среднее значение параметра, доверительный интервал и среднеквадратическое отклонение.

 

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

 

1) Критерия Колмогорова-Смирнова; 2) Критерия Лиллиефорса;

3) Критерия Стьюдента;

4) Критерия Шапиро-Уилка.



27. Параметрические критерии:

 

1) используют параметры нормального распределения – среднее и стандартное отклонение; 2) не накладывают требования на вид распределения;

3) не применимы в тех случаях, когда есть основания предполагать, что исследуемые признаки подчиняются нормальному распределению;

4) не реализованы в пакетах статистических прикладных программ.

 

28. Переменные с двумя возможными значениями принято называть:

 

1) бинарными;

2) группирующими; 3) количественными; 4) факторными.

 

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

 

1) доказательной медициной;

2) надлежащей медицинской практикой; 3) научно обоснованной медициной;

4) научной медициной.

 

30. Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин:

 

1) Р-значение критерия; 2) значение t-статистики;

3) описательную статистику количественного признака для всей выборки;

4) описательную статистику количественного признака для каждой группы.

 

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

 

1) Р-значение критерия; 2) значение t-статистики;

3) описательную статистику количественного признака для всей выборки;

4) описательную статистику количественного признака для каждой группы.

 

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

 

1) от M – 1,3 m до M 1,3 m; 2) от M – 2 m до M 2 m;

3) от M – 3 m до M 3 m; 4) от M – m до M m.

 

33. При описании корреляционного анализа необходимо указать:



1) значение коэффициента корреляции; 2) среднее значение;

3) уровень p-значения; 4) число наблюдений.

 

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

 

1) нормальным распределением; 2) обычным распределением;

3) распределением Бернулли; 4) распределением Пуассона.

 

35. Символом σ часто обозначают:

 

1) дисперсию;

2) среднее значение параметра;

3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.

 

36. Символом σ2 часто обозначают:

 

1) дисперсию;

2) среднее значение параметра;

3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.

 

37. Символом M обычно обозначают:

 

1) дисперсию;

2) среднее значение параметра;

3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.

 

38. Символом m обычно обозначают:

 

1) дисперсию;

2) среднее значение параметра;

3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.

 

39. Среди количественных данных принято выделять:

 

1) дискретные;

2) непрерывные; 3) номинативные; 4) порядковые.

 

40. Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:



1) S; 2) SD; 3) σ;

4) СКО.

 

41. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:

 

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

Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Другое
Курсовая работа Курсовая
2 Ноя в 16:57
1 +1
0 покупок
Другое
Контрольная работа Контрольная
24 Окт в 11:41
34 +2
0 покупок
Другое
Контрольная работа Контрольная
24 Окт в 09:36
35
0 покупок
Другое
Тест Тест
22 Окт в 22:27
43
0 покупок
Другое
Лабораторная работа Лабораторная
18 Окт в 00:54
35
0 покупок
Другие работы автора
Менеджмент
Тест Тест
29 Ноя 2023 в 03:46
153 +1
5 покупок
Бизнес-планирование
Тест Тест
29 Ноя 2023 в 03:29
98
1 покупка
Строительство
Тест Тест
29 Ноя 2023 в 03:14
298
3 покупки
Финансы
Тест Тест
29 Ноя 2023 в 01:51
155
4 покупки
Менеджмент
Тест Тест
29 Ноя 2023 в 01:20
182
0 покупок
Философия
Тест Тест
29 Ноя 2023 в 00:20
709
26 покупок
Интернет-маркетинг
Тест Тест
28 Ноя 2023 в 23:41
103 +1
0 покупок
Информационные технологии
Тест Тест
28 Ноя 2023 в 20:36
317 +1
3 покупки
Стандартизация и сертификация
Тест Тест
28 Ноя 2023 в 20:09
129
2 покупки
Экономика
Тест Тест
28 Ноя 2023 в 18:33
128 +1
0 покупок
Стандартизация и сертификация
Тест Тест
28 Ноя 2023 в 18:09
185
9 покупок
Предпринимательство
Тест Тест
28 Ноя 2023 в 17:50
370 +2
10 покупок
Интернет-маркетинг
Тест Тест
28 Ноя 2023 в 16:24
210
0 покупок
АФХД - Анализ финансово-хозяйственной деятельности
Тест Тест
28 Ноя 2023 в 15:37
120
3 покупки
Физкультура и спорт
Тест Тест
25 Ноя 2023 в 22:15
443 +1
4 покупки
Информационные системы
Тест Тест
25 Ноя 2023 в 21:16
141 +1
6 покупок
Предпринимательство
Тест Тест
25 Ноя 2023 в 20:41
154
1 покупка
Темы журнала
Показать ещё
Прямой эфир