Esse2

01. Per calcolare il punteggio z applico la formula. z=(X+Xmedio)/dev. Standard. z=(X-Xmedio)/dev. Standard. z=(Xmedio)/dev. Standard. z=(X-Xmedio)/varianza.

La formula (X-Xmedio)/dev. Standard permette di calcolare. il punteggio medio. il punteggio z. i quantili. il range.

I punteggi z sono utili perché permettono di. tutte le alternative. confrontare variabili misurate con unità di misura diverse. confrontare i risultati ottenuti da un soggetto a due test diversi. conoscere quanto si discosta un punteggio dalla media della distribuzione.

04. In una distribuzione normale, i punteggi z maggiori di 2 sono considerati. i punteggi medi. piuttosto rari e atipici. i punteggi più frequenti. piuttosto frequenti e tipici.

05. Se un soggetto ottiene un punteggio z = -1,7 significa che. il soggetto ha un punteggio medio di -1,7. il punteggio medio della distribuzione è -1,7. Il soggetto ha un punteggio inferiore di 1,7 deviazioni standard rispetto alla media. Il soggetto ha un punteggio superiore di 1,7 deviazioni standard rispetto alla media.

06. Per calcolare il punteggio z di uno specifico punteggio x è necessario conoscere. la deviazione standard della variabile. la media della variabile. nessuna delle alternative. entrambe le alternative.

07. Se un soggetto ottiene un punteggio z = 1,5 significa che. il soggetto ha un punteggio medio di 1,5. Il soggetto ha un punteggio inferiore di 1,5 deviazioni standard rispetto alla media. Il soggetto ha un punteggio superiore di 1,5 deviazioni standard rispetto alla media. il punteggio medio della distribuzione è 1,5.

08. Il punteggio z indica. il numero di quantili di cui un punteggio si discosta dalla media. il numero di percentili di cui un punteggio si discosta dalla media. il numero di deviazioni standard di cui un punteggio si discosta dalla media. il numero di deviazioni stardad di cui un punteggio si discosta dalla mediana.

09. Il numero di deviazioni standard di cui un punteggio si discosta dalla media è. il quantile. il range. il percentile. il punteggio z.

Quando si traggono conclusioni attraverso una prova sperimentale gli errori decisionali. possono essere solo falsi positivi. possono essere falsi positivi o falsi negativi. non possono verificarsi. possono essere solo falsi negativi.

Se un esame del sangue di un uomo dovesse indicare la presenza di una gravidanza in atto saremmo di fronte a: falso positivo. falso negativo. entrambe le alternative. nessuna delle alternative.

03. Se una donna al nono mese di gravidanza non dovesse risultare positiva ad un test di gravidanza ci troveremmo davanti a: entrambe le alternative. falso positivo. nessuna delle alternative. falso negativo.

Come esito di una prova sperimentale svolta per verificare una ipotesi si può ottenere che. entrambe le alternative. nessuna delle alternative. l'ipotesi di partenza è confermata. l'ipotesi di partenza non è confermata.

La probabilità che si presenti un errore del primo tipo è detta. varianza. significatività. errore standard. potenza.

Nella Teoria Fisheriana, l'ipotesi nulla H0. ipotizza l'assenza di differenze dovute a un trattamento. nessuna delle alternative. entrambe le alternative. ipotizza la presenza di differenze dovuto a un trattamento.

Se come risultato di un esperimento otteniamo un valore di significatività superiore a 0,05. confermiamo l'ipotesi nulla. confermiamo l'ipotesi alternativa. falsifichiamo l'ipotesi nulla. nessuna delle alternative.

La probabilità di falsificare l'ipotesi nulla quando questa è falsa è detta. test statistico. potenza. varianza. significatività.

La potenza dipende da: variabilità della variabile misurata. numerosità del campione. tutte le alternative. quanto è la differenza minima che riteniamo non trascurabile da un punto di vista pratico.

La potenza è. La probabilità che si presenti un errore del primo tipo. la forza del legame tra due variabili. la variabilità dei dati nel campione. La probabilità di falsificare l'ipotesi nulla quando questa è falsa.

La Teoria Fisheriana ha come punto di partenza l'individuazione. del test statistico. dell'ipotesi nulla. del campione da testare. dell'ipotesi alternativa.

Se come risultato di un esperimento otteniamo un valore di significatività inferiore a 0,05. falsifichiamo l'ipotesi nulla. falsifichiamo l'ipotesi alternativa. confermiamo l'ipotesi nulla. nessuna delle alternative.

Nella Teoria Fisheriana, l'ipotesi nulla H1. ipotizza la presenza di differenze dovuto a un trattamento. nessuna delle alternative. ipotizza l'assenza di differenze dovute a un trattamento. entrambe le alternative.

Una caratteristica è definita costante se. può essere misurata solo con metodi qualitativi. si manifesta in almeno due modalità. non può essere misurata. si manifesta in una sola modalità.

Una caratteristica è definita variabile se. si manifesta in almeno due modi diversi. non può essere misurata. può essere misurata solo con metodi qualitativi. si manifesta in una sola modalità.

La scala di misura che ha intervalli tra i numeri della stessa ampiezza e non ha uno 0 assoluto è detta. a intervalli equivalenti. ordinale. nominale. a rapporti equivalenti.

La scala di misura ordinale. permette di ordinare i valori dal più piccolo al più grande. nessuna delle alternative. ha intervalli tra i numeri della stessa ampiezza. colloca i casi in categorie non ordinabili.

La scala di misura che ha intervalli tra i numeri della stessa ampiezza e uno 0 assoluto è detta. a intervalli equivalenti. a rapporti equivalenti. ordinale. nominale.

Le scale di misura in psicologia possono essere. ordinali. tutte le alternative. nominali. a intervalli o rapporti equivalenti.

La grandezza di una casa in metri quadri è su scala. a intervalli equivalenti. ordinale. a rapporti equivalenti. nominale.

La scala di misura nominale. di tipo qualitativo. di tipo quantitativo. è utilizzata per i punteggi ai test. non viene utilizzata in statistica.

Nella scala di misura nominale le categorie. non indicano una quantità. nessuna delle alternative. entrambe le alternative. non possono essere ordinate.

La variabile "Paese di origine" che ha come modalità "Italia; altro Paese Europeo; altro Paese Extra-europeo" è misurata su scala. a intervalli equivalenti. ordinale. a rapporti equivalenti. nominale.

Una scala di misura costituita da numeri disposti in modo da riflettere una graduatoria è detta. a intervalli equivalenti. nominale. ordinale. a rapporti equivalenti.

Una scala di misura in cui i numeri sono definiti in modo che la differenza tra i punteggi indica l’ampiezza dell’intervallo che li separa è detta. nessuna delle alternative. ordinale. nominale. a intervalli equivalenti.

Una scala di misura in cui i numeri rappresentano la distanza da uno 0 assoluto non arbitrario è detta. ordinale. a rapporti equivalenti. a intervalli equivalenti. nominale.

La somma delle frequenze di una categoria e di tutte le precedenti è. la frequenza percentuale. la frequenza assoluta. nessuna delle alternative. la frequenza cumulata.

La frequenza è. il conteggio di quanto spesso una cosa si verifica all'interno dei nostri dati. il numero delle unità statistiche in cui si presenta una modalità di una variabile. nessuna delle alternative. entrambe le alternative.

La frequenza espressa come percentuale sul totale delle frequenze è. nessuna delle alternative. la frequenza percentuale. la frequenza assoluta. la frequenza cumulata.

Si può calcolare la frequenza di variabili su scala. a intervalli equivalenti. nominale. tutte le alternative. ordinale.

La somma di tutte le frequenze è uguale. alla numerosità del campione. alla mediana del campione. alla media del campione. alla varianza del campione.

Per una variabile quantitativa è possibile calcolare. le frequenze assolute. le frequenze percentuali. le frequenze cumulate. tutte le alternative.

Il numero di volte in cui si presenta un punteggio o una modalità di risposta è. il range. la media. la frequenza. la varianza.

Per variabili quantitative è più corretto utilizzare. nessuna delle alternative. grafici a barre. istogrammi. grafici a torta.

Per variabili qualitative o nominali si possono utilizzare. nessuna delle alternative. entrambe le alternative. grafici a torta. grafici a barre.

La moda è un indice di. frequenza. tendenza centrale. dispersione. significatività.

La mediana è un indice di. frequenza. tendenza centrale. dispersione. significatività.

Con le variabili quantitative si può calcolare. la mediana. la media. tutte le alternative. la moda.

La media è un indice di. tendenza centrale. significatività. frequenza. dispersione.

Con le variabili nominali o qualitative si può calcolare. la media. tutte le alternative. la mediana. la moda.

La moda può essere calcolata con variabili. quantitative. nessuna delle alternative. tutte le alternative. qualitatitve.

La media: è influenzata dai valori estremi. non è influenzata dai valori estremi. la categoria o il punteggio che si verifica con maggior frequenza. il valore che divide a metà una distribuzione ordinata.

Il punteggio o categoria più frequente di una variabile è. la mediana. la varianza. la moda. la media.

Dividendo la somma dei punteggi per il loro numero si ottiene. la varianza. la moda. la mediana. la mediana.

La media può essere calcolata con variabili. qualitatitve. nessuna delle alternative. tutte le alternative. quantitative.

La media è: il valore che divide a metà una distribuzione ordinata. la somma dei punteggi diviso il loro numero. Il punteggio centrale quando i punteggi sono ordinati dal più grande al più piccolo. la categoria o il punteggio che si verifica con maggior frequenza.

La moda è: il valore che divide a metà una distribuzione ordinata. l’intervallo dal punteggio più grande al punteggio più piccolo di una variabile. nessuna delle alternative. la categoria o il punteggio che si verifica con maggior frequenza.