PSICOMET 12

Usando la distribuzione normale standardizzata possiamo: confrontare la prestazione di due diversi soggetti allo stesso test. confrontare due diverse distribuzioni di probabilità. tutte le alternative sono corrette. confrontare punteggi a diversi test.

La curva normale varia tra: più e meno uno. più e meno 100. più e meno infinito. più e meno 3.

La distribuzione normale standardizzata: ha media 1 e deviazione standard che varia a seconda del campione. ha media 1 e deviazione standard 1. ha media 0 e deviazione standard 1. ha media e deviazione standard diverse a seconda del campione.

L'area compresa fra la curva normale e l'asse delle x equivale ad una probabilità pari a: 0. 0,5. 100. 1.

L'area compresa tra più e meno due deviazioni standard in una curva normale standardizzata è pari al: 99.73%. 68.26%. 50%. 95.45%.

L'area compresa tra più e meno tre deviazioni standard in una curva normale standardizzata è pari al: 95.45%. 68.26%. 50%. 99.73%.

L'area compresa tra più e meno una deviazione standard in una curva normale standardizzata è pari al: 50%. 99.73%. 68.26%. 95.45%.

Le code della distribuzione normale: non toccano mai l'asse delle x. si incrociano con l'asse delle x. la distribuzione normale non ha code. non toccano mai l'asse delle y.

Per la distribuzione normale standardizzata, usando delle specifiche tavole è possibile calcolare: l'area sottesa alla curva tra l'asse delle x e un dato valore. la media. l'area sopra la curva. l'area sottesa alla curva tra l'asse delle y e un dato valore.

I punti z indicano: quante deviazioni standard il punteggio si discosta dalla media. la media dei punteggi di diversi soggetti ad un test. la differenza interquartile. i punteggi dei test in relazione alla distribuzione binomiale.

punti z fanno riferimento: alla curva normale standardizzata. alla curva normale. alla distribuzione binomiale. alla distribuzione ipergeometrica.

i punti z vengono calcolati usando: moda e deviazione standard. mediana e moda. mediana e varianza. media e deviazione standard.

Lo scopo della standardizzazione dei punteggi grezzi è: capire la relazione casuale tra le variabili. rendere dati diversi direttamente confrontabili. confrontare punteggi ottenuti allo stesso test da soggetti diversi. capire la relazione causale tra le variabili.