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.+
