Тестовые задания по курсу «Теория статистического вывода».

1. Если эмпирические данные представлены в виде частот встречаемости признака, то для определения значимости различий на уровне исследуемого признака необходимо использовать:

А) U-критерий Манна-Уитни В) Н-критерий Крускалла-Уоллиса С) c²-критерий Д) t-критерий Стьюдента.

2. Если необходимо определить значимость сдвига на уровне исследуемого признака, то необходимо использовать:

А) U-критерий Манна-Уитни В) Н-критерий Крускалла-Уоллиса С) c2-критерий Д) Т-критерий Вилкоксона

3. Оценить значимость различий на уровне средних при наличии нормального характера распределения признака позволяет:

А) U-критерий Манна-Уитни В) Н-критерий Крускалла-Уоллиса С) F-критерий Фишера Д) t-критерий Стьюдента

4. Выберите вариант, который соответствует принятым в психологии уровням значимости:

А) 0, 1 и 0, 05 В) 0, 1 и 0, 01 С) 0, 05 и 0, 01 Д) 0, 05 и 0, 5

5. Статистическая гипотеза об отсутствии статистически достоверного преобладания выраженности измеряемого признака в одной выборке по сравнению с другой выборкой это:

А) альтернативная ненаправленная В) нулевая ненаправленная С) нулевая направленная Д) альтернативная направленная

6. Если эмпирическое значение U-критерия Манна-Уитни меньше значения табличного при a=0, 01, то различия между выборками статистически:

А) недостоверны В) «зона неопределенности» С) достоверны

7. Если измерены два признака, один - по шкале наименований, а другой – по шкале интервалов, то при расчете взаимосвязи между этими признаками можно использовать:

А) коэффициент линейной корреляции В) коэффициент ранговой корреляции С) бисериальный коэффициент корреляции С) меру связи Гудмена и Красскала

8. Если эмпирическое значение t-критерия Стьюдента меньше значения табличного при a=0, 05, то различия между выборками статистически:

А) недостоверны В) «зона неопределенности» С) достоверны

9. Если эмпирическое значение Н-критерия Крусскала-Уоллиса меньше значения табличного при a=0, 01, то различия между выборками статистически:

А) недостоверны В) «зона неопределенности» С) достоверны

10. Задачей статистического вывода является прирост знаний о:

А) малых классах предметов или событий по их соотнесению с большими классами В) больших классах предметов или событий по их соотнесению с малыми классами С) малых классах предметов или событий по их сравнению с большими классами Д) больших классах предметов или событий по их дисперсии.

11. Значения различных описательных мер, вычисленных для выборок, называются:

А) параметрами В) статистиками С) характеристиками Д) атрибутами

12. Область теории оценивания параметров, где в качестве оценки параметра рассматривается одно значение или число – это оценивание

А) интервальное В) статистическое С) математическое Д) точечное

13. Если измерены два признака, один - по шкале рангов, а другой – по шкале интервалов, то при расчете взаимосвязи между этими признаками можно использовать:

А) коэффициент линейной корреляции В) коэффициент ранговой корреляции С) бисериальный коэффициент корреляции С) меру связи Гудмена и Красскала

14. Если измерены два признака, один - по шкале нестрого порядка и другой – по шкале нестрого порядка, то при расчете взаимосвязи между этими признаками можно использовать:

А) коэффициент линейной корреляции В) коэффициент ранговой корреляции С) бисериальный коэффициент корреляции С) меру связи Гудмена и Красскала

15. Предположение на определенном уровне статистической значимости о свойствах генеральной совокупности по оценкам выборки – это гипотеза:

А) статистическая В) научная С) экспериментальная Д) основная

16. Определенная количественная оценка объективной возможности определенного события А в заданной совокупности условий – это

А) событие В) статистическая совокупность С) варианта Д) вероятность

17. В ситуации, когда событие одно возможно, а другое невозможно, в это случае вероятности наступления этих событий

А) складываются В) вычитаются С) умножаются Д) делятся

18. В ситуации, когда возможно и одно событие и другое событие, в это случае вероятности наступления этих событий

А) складываются В) вычитаются С) умножаются Д) делятся

19. Определенная количественная оценка объективной возможности определенного события А в заданной совокупности условий – это

А) событие В) статистическая совокупность С) варианта Д) вероятность

20. Форма причинной связи, при которой состояние системы определяет все ее последующее состояние не однозначно, а лишь с определенной вероятностью, - это

А) закономерность распределения В) динамическая закономерность С) теоретическая закономерность Д) статистическая закономерность.

21. Вся система событий как исходов эксперимента, или ряд случайных значений измеренного признака x₁, x_2……x_n варьирующих в силу тех или иных статистических закономерностей – это

А) событие В) вероятность С) статистическая совокупность Д) частота

22.. - - это формула для расчета:

А) стандартного отклонения В) асимметрии С) дисперсии Д) эксцесса

23.. - это формула для расчета:

А) эксцесса В) стандартного отклонения С) дисперсии Д) асимметрии

24. Мера разброса в распределениях, которая имеет параметром средней, величину средней арифметической, -

А) среднее квадратическое отклонение В) среднее квартильное отклонение С) вариационный размах

25. Выберите вариант, который соответствует принятым в психологии уровням значимости:

А) 0, 1 и 0, 05 В) 0, 1 и 0, 01 С) 0, 05 и 0, 01 Д) 0, 05 и 0, 5

26. Предел, к которому стремится полигон частот при неограниченном увеличении объема статистической совокупности и уменьшении интервалов измерения, - это

А) схема В) кривая распределения С) гистограмма Д) диаграмма

27. Общее число вариант в статистической совокупности (выборке), общее количество единичных измерений – это

А) частота В) событие С) частность Д) объем совокупности

28 Позволяет сгруппировать объекты по классам на основании наличия у них общего признака или свойства и обнаружить меру (больше на, меньше на…) различия в количестве признака или свойства в объекте, - это шкала

А) номинативная В) отношений С) порядковая Д) интервальная

29. Положительное значение эксцесса показывает, что эмпирическое распределение относительно нормального распределения имеет:

А) скос вправо В) выпуклость С) вогнутость Д) скос влево

30. Вероятность того, что мы не ошиблись, распространяя обнаруженные феномены при работе с выборкой, на всю генеральную совокупность называется:

А) уровень значимости В) уровень вероятности С) уровень достоверности

Правильные ответы: 1) А; 2) Д; 3)Д; 4)А; 5)Д; 6)С; 7)С 8) А 9)А; 10)В; 11)В; 12) Д; 13)А; 14)В; 15)А; 16) Д, 17) А, 18) С, 19) Д, 20) Д 21)С 22)Д 23)Д 24)А 25) А, 26)В 27)Д 28)Д 29)В 30)С.

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА ПО МОДУЛЮ

Обязательная литература:

1. Айвазян С.А., Енюкова И.С., Мешалкин Н.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичной обработки данных. М., 1983

2. Артемьева Е.Ю. Сборник задач по теории вероятности и математической статистике для психологии. М., 1969

3. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М. 1976.

4. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. СПб, 2004

5. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб. 1996.

6. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л. 1972.

7. Суходольский Г.В. Математические методы в психологии. Харьков. 2006.

Дополнительная:

1. Ашмарин И.П., Васильев Н.Н. Быстрые методы статистической обработки и планирование эксперимента. Л. 1975

2. Грабарь М.И. Применение математической статистики в педагогических исследованиях. М. 1977

3. Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических исследований. Л. 1976

4. Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях. Л. 1985

5. Ивантер Е.В. Коросов А.В. Основы биометрии. Введение в статистический анализ биологических явлений и процессов. Петрозаводск 1992

6. Лашков К.В., Поляков Л.В. Непараметрические методы медико-статистического анализа М., 1998

7. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. М. 1982

8. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. М., 1989-1990

9. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М.. 1995

10. Холандер М., Вульф Д. Непараметрические методы статистики М., 1998