G ) Мера центральной тенденции.

H) Размах.

 

$$$ 141

Двумерная описательная статистика, количественная мера взаимосвязи двух переменных - это:

A) Шкалирование.

B) Коэффициент корреляции.

C) Классификация.

D) Дисперсионный анализ.

E) Непараметрическая статистика.

F) Ковариация.

G) Коэффициент детерминации.

H) Факторный анализ.

 

$$$ 142

Для изучения взаимосвязи двух порядковых переменных, измеренных на одной и той же выборке, применяется:

A) Коэффициент кросскорреляции.

B) Коэффициент корреляции Спирмена.

C) Коэффициент ранговой корреляции.

D) Коэффициент корреляции r _{s .}

E) Точный критерий Фишера.

F) Коэффициент корреляции Пирсона.

G) Коэффициент корреляции Чупрова.

H) Факторный анализ.

 

$$$ 143

Утверждение об отсутствии связи между генеральной совокупностью и выборкой скрывается:

A) В альтернативной гипотезе.

B) В основной (нулевой) гипотезе.

C) В статистической гипотезе.

D) В экспериментальной гипотезе.

E) В тексте учебника.

F) В низкой репрезентативности.

G) В низкой представительности.

H) В низкой валидности.

 

$$$ 144

Сравнение двух выборок по признаку, измеренному в номинальной шкале, обычно предполагает сравнение значений с использованием:

A) χ² - критерия Пирсона.

B) Критерия Т-Вилкоксона.

C) Z -критерия.

D) Точного критерия Фишера.

E) Критерия Ньюмена-Кейлза.

F) Критерия U-Манна-Уитни.

G) Критерия t-Стьюдента.

H) Поправки Бонферонни.

 

$$$ 145

Наиболее мощным аналогом t-критерия Стьюдента для случая с несколькими группами является:

A) Критерий U-Манна-Уитни.

B) F - критерий.

C) Критерий Фишера.

D) Критерий Н-Крускалла-Уоллиса.

E) F-критерий Фишера.

F) Дисперсионный анализ.

G) Критерий Т-Вилкоксона.

H) Критерий G-знаков.

 

$$$ 146

Нормальное распределение можно фактически наблюдать:

A) Если выборка не менее 50 человек.

B) Только в генеральной совокупности.

C) На результатах превышающих 1000 испытуемых.

D) Почти никогда это теоретическая конструкция.

E) Если выборка не менее 100 человек.

F) Если выборка не менее 30-35 человек.

G) Если выборка не менее 500 человек.

H) Если выборка не менее 10 человек.

 

$$$ 147

Способность выборки представить изучаемые явления достаточно полно - это:

A) Объем.

B) Валидность.

C) Репрезентативность.

D) Представильность.

E) Схожесть с генеральной совокупностью.

F) Надежность.

G) Гибкость.

H) Робастность.

 

$$$ 148

Процедура обнаружения различий, как правило, эквивалентна операции:

A) Взаимосвязи.

B) Вычитания.

C) Вычисления.

D) Разности.

E) Отбора.

F) Измерения.

G) Определения.

H) Подсчета дисперсии.

$$$ 149

Для данной шкалы это характерно, что числа объектам приписываются в зависимости от количественной степени выраженности измеряемого свойства:

A) Ранговая.

B) Номинативная.

C) Интервальная.

D) Абсолютная.

E) Относительная.

F) Шкала отношений.

G) Шкала равных интервалов.

H) Непараметрическая шкала.

 

$$$ 150

Распределение, у которого значения не подчиняются закономерностям обнаруженным Гауссом - это:

A) Непараметрическое.

B) Нормальное.

C) Не нормальное.

D) Квазипериодическое.

E) Ассиметричное.

F) Правостороннее.

G) Левостороннее.

H) Равномерное.

 

$$$ 151

Значение признака, которое делит упорядоченное множество данных пополам так, что одна половина оказывается меньше его, а другая – больше:

A) Мода.

B) Медиана.

C) Среднее арифметическое значение.

D) Мера центральной тенденции.

E) Мера рассеяния.

F) 50-ый процентиль.

G) Среднее геометрическое.

H) Среднее квадратическое.

 

$$$ 152

Мера изменчивости для метрических данных, пропорциональная сумме квадратов отклонений измеренных значений от их арифметического среднего:

A) Мера разброса.

B) Стандартное отклонение.

C) Коэффициент вариации.

D) Дисперсия.

E) Процентиль.

F) Медиана.

G) Мода.

H) Размах.

 

$$$ 153

Значение p-уровня отражает:

A) Уровень значимости.

B) Уровень незначимости.

C) Уровень закономерности.

D) Вероятность ошибки.

E) Вероятность подтверждения рабочей гипотезы.

F) Значимость различий.

G) Значимость связи.