32-36 psicometria new

Nel test del rapporto tra varianze F i gradi di libertà sono calcolati. N del gruppo -1. radice quadrata di N del gruppo. N del gruppo + 1. N del gruppo -2.

Prima di un t-test, per verificare che le varianze dei due campioni siano realmente simili. si calcola la radice quadrata delle varianze. si calcola r di Pearson. si calcola il parametro F. si calcola il chi-quadro.

Il test per il rapporto tra varianze F. è un test a una coda. è un test a due code. nessuna delle alternative è valida. può essere a una coda o a due code.

Il test che prevede la divisione della varianza maggiore per la varianza minore è. test F. t-test. chi-quadro. U di Mann-Whitney.

Il rapporto F viene calcolato dividendo. la varianza minore per la varianza maggiore. la varianza maggiore per la varianza minore. la media più bassa per la media più alta. la media più alta per la media più bassa.

Il test per il rapporto tra varianze F. tutte le alternative. non può essere inferiore a 1. prevede il confronto con la coda destra della distribuzione. è un test a una coda.

Nel test del rapporto tra varianze. più grande è F, maggiore la differenza tra le due varianze. più piccolo F, maggiore è la differenza tra le varianze. nessuna delle alternative. più grande F, minore la differenza tra le due varianze.

Il test F per la valutazione del rapporto tra varianze ha come obiettivo valutare. la correlazione tra le due varianze. se i due campioni provengono dalla stessa popolazione. se i due campioni sono attendibili. quale campione ha la media maggiore.

Un ricercatore confronta le abitudini di lettura in 4 regioni d'Italia. In una ANOVA a una via quale sarebbe la variabile dipendente. le medie del numero di libri acquistati in un anno. le 4 regioni. numero di libri acquistati in un anno. nessuna delle alternative.

Quali dei seguenti test statistici implica il confronto delle varianze di 2 o più campioni?. analisi della varianza. t-test. analisi della variazione. chi-quadro.

Se il valore del parametro F calcolato nell'ANOVA è inferiore al valore di F critico. si accetta l'ipotesi nulla. si accetta l'ipotesi alternativa. si rifiuta l'ipotesi nulla. è falsificata l'ipotesi nulla.

Un ricercatore confronta le abitudini di lettura in 4 regioni d'Italia. In una ANOVA a una via quale sarebbe la variabile indipendente. le 4 regioni. nessuna delle alternative. le medie del numero di libri acquistati in un anno. numero di libri acquistati in un anno.

L'analisi che determina se la varianza tra i gruppi è significativamente diversa rispetto a quella derivante dall'oscillazione casuale dei dati è. il chi-quadro. l'ANOVA a una via. la regressione. l'ANOVA per misure ripetute.

In psicologia si assume che il punteggio osservato X sia costituito da. punteggio vero diviso errore. punteggio vero + errore. solo punteggio vero. punteggio vero - errore.

In una ANOVA a una via. i gruppi sono indipendenti tra loro. i gruppi sono composti dalle stesse persone. in tutti i gruppi deve esserci lo stesso numero di soggetti. i gruppi devono essere almeno 4.

In una ANOVA a una via, la varianza entro il gruppo. rappresenta l'effetto del trattamento. non è mai presente. non può essere stimata. rappresenta l'oscillazione casuale nei punteggi del campione.

In una ANOVA a una via si stima. la varianza tra i gruppi e entro il gruppo. solo la varianza entro i gruppi. solo la varianza tra i gruppi. solo la varianza totale.

In una ANOVA a una via. i punteggi rappresentano la variabile dipendente e i gruppi rappresentano la variabile indipendente. i punteggi rappresentano la variabile indipendente e i gruppi rappresentano la variabile dipendente. i punteggi rappresentano sia la variabile dipendente che la variabile indipendente. i gruppi rappresentano sia la variabile dipendente che la variabile indipendente.

In una ANOVA a una via i gradi di libertà per la varianza entro i gruppi (o errore) si calcolano. N-1. N-numero di gruppi. N dei gruppi -1. N + numero dei gruppi.

L'ANOVA può essere utilizzata se i dati sono. punteggi numerici. ordinali. nominali. tutte le alternative.

Se il valore del parametro F calcolato nell'ANOVA è maggiore del valore di F critico. si rifiuta l'ipotesi alternativa. si accetta l'ipotesi nulla. si rifiuta l'ipotesi nulla. l'ipotesi nulla non è falsificata.

Nell'ANOVA si accetta l'ipotesi nulla se il valore di F calcolato. è inferiore al valore di F critico. è maggiore del valore di F critico. nessuna delle alternative è valida. è statisticamente significativo.

Nell'ANOVA si rifiuta l'ipotesi nulla se il valore di F calcolato. è maggiore del valore di F critico. non è statisticamente significativo. è inferiore al valore di F critico. nessuna delle alternative è valida.

Nell'ANOVA si rifiuta l'ipotesi alternativa se il valore di F calcolato. è inferiore al valore di F critico. è maggiore del valore di F critico. nessuna delle alternative è valida. è statisticamente significativo.

Nell'ANOVA si accetta l'ipotesi alternativa se il valore di F calcolato. è maggiore del valore di F critico. è inferiore al valore di F critico. nessuna delle alternative è valida. non è statisticamente significativo.

Nell'ANOVA a una via la tabella riassuntiva riporta. tutte le alternative. solo le sorgenti di variazione. solo il parametro F. solo i gradi di libertà.

In una tabella riassuntiva dell'ANOVA a una via sono indicate le sorgenti di variazione. fra i soggetti e totale. entro i gruppi e fra i soggetti. fra condizioni, fra i soggetti, errore. fra i gruppi, entro i gruppi e totale.

Il t-test è un caso particolare di. ANOVA a una via. chi-quadro. nessuna delle alternative. ANOVA multifattoriale.

in una ANOVA, l'espressione "livelli di trattamento" si riferisce. ai gradi di libertà. al numero di condizioni della variabile indipendente. ai passaggi per condurre l'analisi. al numero di condizioni della variabile dipendente.

In una ANOVA a una via è necessario effettuare i confronti multipli s. la variabile indipendente ha più di 2 condizioni. la variabile dipendente ha 2 condizioni. la variabile dipendente ha più di 2 condizioni. la variabile indipendente ha 2 condizioni.

In una ANOVA a una via, se la variabile indipendente ha più di 2 condizioni. effettuerò 3 ANOVA separate. effettuerò i confronti multipli se F è significativo. non potrò effettuare mai i confronti multipli. effettuerò i confronti multipli se F non è significativo.

In una ANOVA a una via i gradi di libertà totali corrispondono. alla somma dei gradi di libertà entro i gruppi e fra i gruppi. alla differenza tra i gradi di libertà tra i gruppi e entro i gruppi. ai gradi di libertà tra i gruppi per i gradi di libertà entro i gruppi. ai gradi di libertà tra i gruppi diviso i gradi di libertà entro i gruppi.

L'analisi in cui ogni soggetto fa da 'controllo' di se stesso è l'ANOVA. tutte le alternative. per misure ripetute. a una via. multifattoriale.

L'analisi che permette di valutare la varianza dovuta alle differenze individuali è. ANOVA per misure ripetute. ANOVA a una via. regressione. chi-quadro.

In una tabella riassuntiva dell'ANOVA per misure ripetute sono indicate le sorgenti di variazione. fra i gruppi e errore. fra condizioni, fra soggetti, errore. fra i soggetti e entro i soggetti. fra i gruppi e entro i gruppi.

Una ricerca confronta le abilità di memoria utilizzando 3 strategie diverse di memorizzazione. La variabile indipendente è. le 3 strategie di memorizzazione. tutte le alternative. l'abilità di memoria. le medie dei gruppi.

Nell'ANOVA per misure ripetute i soggetti. entrambe le alternative. sono valutati più volte. nessuna delle alternative. appartengono a gruppi distinti.

In una ANOVA a una via, l'oscillazione casuale nei punteggi del campione è stimata con. la varianza totale. la varianza tra i gruppi diviso la varianza entro il gruppo. la varianza tra i gruppi. la varianza entro il gruppo.