Psicometria (13-24)

01. In un grafico a barre, le barre: fanno parte degli elementi strutturali. fanno parte degli elementi decorativi. rappresentano i dati. nessuna delle alternative.

02. L'unità di misura dei dati in un grafico fa parte: degli elementi strutturali. nessuna delle due. degli elementi decorativi. entrambe.

03. Gli elementi decorativi di un grafico: non sono legati ai dati. sono la rappresentazione dei dati. sono rappresentati in barre, linee, aree o punti. consentono la comprensione dei dati.

04. I grafici possono includere: elementi decorativi. i dati. elementi strutturali. tutte le alternative.

05. Gli elementi strutturali di un grafico: sono la rappresentazione dei dati. non sono legati ai dati. sono rappresentati in barre, linee, aree o punti. consentono la comprensione dei dati.

06. Le etichette degli assi in un grafico fanno parte: nessuna delle due. degli elementi decorativi. degli elementi strutturali. entrambe.

01. In una tabella di contingenza le frequenze marginali sono: le intestazioni delle righe. gli elementi presenti in ogni cella. le intestazioni delle colonne. le frequenze per ciascuna riga o colonna.

02. Le tabelle di contingenza servono per condurre: un'analisi della varianza. un'analisi fattoriale. un'analisi bivariata. un'analisi univariata.

03. Nelle celle interne di una tabella di contingenza sono rappresentate: le frequenze marginali. nessuna delle alternative. le frequenze congiunte. il totale dei casi.

04. Nelle ultime righe e colonne di una tabella di contingenza sono rappresentate: le frequenze congiunte. le frequenze marginali. le frequenze di ogni soggetto. nessuna delle alternative.

01. Le tabelle di contingenza possono essere fatte usando: entrambe. le frequenze assolute. le frequenze relative. nessuna delle due.

01. La mediana è: La classe che compare con frequenza più alta all'interno della distribuzione. La misura che occupa la posizione centrale in un campione di dati disposti in ordine crescente in base al loro valore. Un limite esatto (o reale) superiore. Una suddivisione in parti uguali dei dati ordinati.

02. La mediana rappresenta un caso particolare di: curva normale. media. quantile. deviazione standart.

03. Qual è la moda della seguente distribuzione di punteggi ad una prova di matematica: 4, 6, 2, 7, 5, 2, 3, 5, 2, 7, 9, 5, 7, 7. 7. 5. nessuna delle alternative. 2.

04. Gli indici di tendenza centrale sono: statistiche che esprimono le tendenza estreme che emergono da un campione di dati. statistiche che ci permettono di trovare uno specifico soggetto che rappresenta tutta la popolazione. statistiche che forniscono un elenco di tutti i casi presenti nel campione. statistiche che permettono di sintetizzare un insieme di misure tramite un unico valore "rappresentativo".

05. La moda può essere definita come: Un limite esatto (o reale) superiore. Una suddivisione in parti uguali dei dati ordinati. La classe che compare con frequenza più alta all'interno della distribuzione. La misura che occupa la posizione centrale in un campione di dati disposti in ordine crescente in base al loro valore.

06. La mediana permette: di dividere in tre parti uguali il campione. di dividere in due parti non uguali il campione. di dividere a metà il campione. di dividere in tre parti non equvalenti il campione.

01. I quartili suddividono la distribuzione: in un numero di parti variabile a seconda della necessità. In 4 parti uguali. in 2 parti uguali. In 4 parti non equivalenti.

02. I decili suddividono la distribuzione: In 10 parti uguali. in un numero di parti variabile a seconda della necessità. In 10 parti non equivalenti. In 100 parti uguali.

03. La differenza interquartile si ottiene: Calcolando la differenza tra il decimo e il centesimo quartile. Calcolando la differenza tra il secondo e il primo quartile. Calcolando la differenza tra il quinto e il sesto quartile. Calcolando la differenza tra il terzo e il primo quartile.

04. I quantili non possono essere calcolati: a livello di scala nominale. a livello di scala a rapporti. a livello di scala ordinale. a livello di scala a intervalli.

05. I quantili si riferiscono. ad una suddivisione in parti uguali dei dati ordinati. Alla misura che occupa la posizione centrale in un campione di dati disposti in ordine crescente in base al loro valore. Alla classe che compare con frequenza più alta all'interno della distribuzione. Ad un limite esatto (o reale) superiore.

01. L'indice di tendenza centrale più usato con variabili qualitative è: la media. la varianza. la moda. il numero di categorie.

02. Sto analizzando i punteggi ad un test di memoria dei pazienti visti il mese scorso, come indice di tendenza centrale posso usare: la mediana. la moda. tutte le alternative. la media.

03. La media aritmetica di un insieme di dati è: il rapporto tra la somma di tutte le misure ottenute e il numero delle misure effettuate. Una suddivisione in parti uguali dei dati ordinati. Un limite esatto (o reale) superiore. La classe che compare con frequenza più alta all'interno della distribuzione.

04. La media ponderata di un insieme di dati è: La classe che compare con frequenza più alta all'interno della distribuzione. il rapporto tra la somma di tutte le misure ottenute e il numero delle misure effettuate. il rapporto tra la somma, moltiplicata per la frequenza, di tutte le misure ottenute e la somma di tutte le frequenze. Una suddivisione in parti uguali dei dati ordinati.

05. Come indice di tendenza centrale, a livello di scala nominale, possiamo usare: tutte le precedenti. la media. la mediana. la moda.

06. Sto analizzando il colore degli occhi degli studenti della mia classse, come indice di tendenza centrale posso usare: la moda. la mediana. la media. tutte le precedenti.

01. Gli indici di dispersione o variabilità: sono statistiche che esprimono la tendenza prevalente o principale che emerge da un campione di dati. permettono di descrivere quantitativamente la dispersione rispetto al valore di tendenza centrale. permettono una suddivisione in parti uguali dei dati ordinati. Forniscono un limite esatto (o reale) superiore.

02. Il range o campo di variazione è: l'ampiezza dei valori compresa tra il valore massimo e il valore minimo. l'ampiezza dei valori compresa tra il valore massimo e il valore medio. l'ampiezza dei valori compresa tra il valore mediano e il valore medio. l'ampiezza dei valori compresa tra il valore medio e il valore minimo.

03. Il range si ottiene: sommando la prima e l'ultima modalità della serie ordinata. dividendo l'ultima modalità della serie ordinata per la prima. sottraendo la prima modalità all'ultima della serie ordinata. moltiplicando l'ultima e la prima modalità della serie ordinata.

04. Il range si ottiene calcolando: il quoziente tra l'ultima e la prima modalità della serie ordinata. la differenza tra l'ultima e la prima modalità della serie ordinata. la somma tra l'ultima e la prima modalità della serie ordinata. il prodotto tra l'ultima e la prima modalità della serie ordinata.

05. La differenza Interquartile: È data dalla differenza tra il terzo e il primo quartile. È data dalla differenza tra il terzo e il quarto quartile. È data dalla differenza tra il terzo e il secondo quartile. È data dalla differenza tra il secondo e il primo quartile.

06. La media aritmetica degli scarti di un valore dalla media della distribuzione è: uguale a zero. maggiore di zero. uguale a uno. minore di zero.

07. La Varianza è data da: Lo scarto dalla media diviso per il totale delle osservazioni. la somma degli scarti dalla media divisi per il totale delle osservazioni. la somma degli scarti dalla media elevati al quadrato divisi per il totale delle osservazioni. la somma degli scarti dalla media elevati al quadrato.

01. La deviazione standard o scarto quadratico medio è: La media aritmetica dei valori assoluti degli scarti dei dati dalla media della distribuzione. Un limite esatto (o reale) superiore. Il rapporto tra la somma di tutte le misure ottenute e il numero delle misure effettuate. La radice quadrata della varianza.

02. Come indice di variabilità, a livello di scala ordinale, possiamo usare: il range. nessuna delle precedenti. la deviazione standard. la varianza.

03. L'indice di variabilità più usato con variabili qualitative è: tutte le precedenti. la moda. la deviazione standard. nessuna delle precedenti.

04. La deviazione standard indica: di quanto, mediamente, i dati si discostano dalla mediana. di quanto, mediamente, i dati si discostano dalla media. di quanto, mediamente, i dati si discostano dalla varianza. di quanto, mediamente, i dati si discostano dalla moda.

05. La deviazione standard o scarto quadratico medio rappresenta: la variabilità assoluta. la variabilità relativa. la variabilità modulare. la variabilità modulabile.

01. Lo scostamento semplice medio: è la variazione aritmetica dei valori assoluti degli scarti delle x da un valore medio. è la media aritmetica dei valori assoluti degli scarti delle x da un valore medio. è la moda dei valori assoluti degli scarti delle x da un valore medio. è la mediana dei valori assoluti degli scarti delle x da un valore medio.

02. Lo scostamento semplice medio può essere calcolato usando: media aritmetica e deviazione standard. moda o mediana. media aritmetica o moda. media aritmetica o mediana.

03. La differenza media può essere: nessuna delle alternative. con ripetizione. entrambe le alternative. semplice.

04. La differenza media permette: di calcolare la media delle differenze in valore assoluto fra tutte le possibili coppie di valori. di calcolare la media dei prodotti in valore assoluto fra tutte le possibili coppie di valori. di calcolare la deviazione standard delle differenze in valore assoluto fra tutte le possibili coppie di valori. di calcolare la somma dei prodotti in valore assoluto fra tutte le possibili coppie di valori.

01. Lo studio della concentrazione e utile per: calcolare la media dei prodotti in valore assoluto fra tutte le possibili coppie di valori. prendere decisioni rispetto alla relazione causale tra le variabili. calcolare la deviazione standard delle differenze in valore assoluto fra tutte le possibili coppie di valori. vedere se il fenomeno è equamente distribuito fra tutte le unità statistiche.

02. La concentrazione si calcola usando: la deviazione standard. il metodo grafico di Lorenz. la probabilità congiunta. l'anova.

01. Basandosi sulla probabilità è possibile: generalizzare i risultati ottenuti dal campione alla popolazione. generalizzare i risultati ottenuti dalla popolazione al campione. generalizzare i risultati ottenuti dal laboratorio alla vita reale. modificare i risultati ottenuti per adeguarli alla popolazione.

02. Per la concezione classica della probabilità possono esistere degli eventi: nessuna delle due alternative. totalmente certi. entrambe le alternative proposte. totalmente improbabili.

03. La concezione logicistica di probabilità: considera la probabilità di un evento una relazione logica fra l'evento stesso ed un insieme di conoscenze di cui si dispone. viene denominata anche concezione classica. valuta la probabilità di un evento in base al grado di fiducia che un individuo attribuisce, secondo le sue informazioni, al veri?carsi di un evento. parte da due concetti primitivi (evento e probabilità) e da alcuni assiomi.

04. Per la concezione classica della probabilità questa può assumere valori che vanno da: -1 e 0. 0 e 1. -1 e 1. 0 e 100.

05. Per la concezione classica della probabilità questa: è il rapporto fra il numero dei casi osservati ed il numero n dei casi impossibili. è il rapporto fra il numero m dei casi favorevoli (al verificarsi di E) ed il numero n dei casi possibili. è il rapporto fra il numero totale dei casi ed il numero n dei casi osservati. è il rapporto fra il numero m dei casi sfavorevoli (al verificarsi di E) ed il numero n dei casi impossibili.

06. La concezione assiomatica di probabilità: valuta la probabilità di un evento in base al grado di fiducia che un individuo attribuisce, secondo le sue informazioni, al veri?carsi di un evento. considera la probabilità di un evento è una relazione logica fra l'evento stesso ed un insieme di conoscenze di cui si dispone. parte da due concetti primitivi (evento e probabilità) e da alcuni assiomi. viene denominata anche concezione classica.

07. La concezione soggettiva di probabilità: viene denominata anche concezione classica. parte da due concetti primitivi (evento e probabilità) e da alcuni assiomi. è il rapporto fra il numero m dei casi favorevoli (al verificarsi di E) ed il numero n dei casi possibili. valuta la probabilità di un evento in base al grado di fiducia che un individuo attribuisce, secondo le sue informazioni, al veri?carsi di un evento.

08. La concezione frequentista della probabilità si basa: su entrambe le alternative proposte. sull'esperimento. sull'osservazione di prove ripetute del fenomeno. sull'esperimento.

09. Il calcolo delle probabilità è: uno strumento irrazionale che permette di prendere decisioni in condizioni di incertezza. uno strumento razionale che permette di prendere decisioni in condizioni di incertezza. uno strumento irrazionale che permette di prendere decisioni in condizioni di certezza. uno strumento razionale che permette di prendere decisioni in condizioni di certezza.

01. Secondo la teoria frequentista la probabilità di una certa caratteristica: è la frequenza relativa in un numero di prove ritenuto "sufficientemente" elevato. è il rapporto tra il numero di casi favorevoli all'evento e il numero di casi ugualmente possibili. è la frequenza cumulata in un ridotto numero di prove. il rapporto tra il numero di casi sfavorevoli all'evento e il numero di casi ugualmente possibili.

02. Secondo la teoria soggettiva della probabilità: la probabilità associata a una certa affermazione misura il grado di credenza attribuito all'affermazione stessa da una certa persona. la probabilità di un evento è data dal limite al quale tende la frequenza relativa della caratteristica in esame col crescere del numero delle osservazioni. la probabilità di un evento è il rapporto tra il numero di casi favorevoli all'evento e il numero di casi ugualmente possibili. lo sperimentatore assegna a seconda della sua credenza un valore.

03. I concetti primitivi del calcolo della probabilità sono: evento. prova. Tutte le alternative sono corrette. probabilità.

04. Nell'impostazione assiomica del calcolo delle probabilità una prova è definita come: è anche detto evento o descrizione. non genera mai un evento. un esperimento soggetto a incertezza. una qualsiasi situazione che non permette di avere dei risultati.

05. Nella teoria frequentista se la frequenza di un evento è pari a uno possiamo dire che: si è verificato in ogni osservazione. è impossibile. non si è verificato in nessuna delle n prove effettuate. nessuna delle alternative.

06. Nella teoria frequentista se la frequenza di un evento è pari a zero possiamo dire che: è impossibile. nessuna delle alternative. si è verificato in ogni osservazione. non si è verificato in nessuna delle n prove effettuate.

07. Nell'impostazione assiomica del calcolo delle probabilità un evento è definito come: uno dei possibili risultati della prova. un esperimento soggetto a incertezza. nessuna delle alternative. un numero associato al presentarsi di un evento.

08. Legge empirica del caso dice che: fatta una ridotta serie di prove la frequenza tende ad assumere valori distanti alla probabilità dell'evento. fatta un'ampia serie di prove la frequenza tende ad assumere valori distanti alla probabilità dell'evento. fatta un'ampia serie di prove la frequenza tende ad assumere valori prossimi alla probabilità dell'evento. fatta una ridotta serie di prove la frequenza tende ad assumere valori prossimi alla probabilità dell'evento.

09. Per la concezione soggettiva la probabilità è rappresentata da: numero reale compreso fra 1 e -1. numero reale compreso fra 0 e 1. numero reale compreso fra 0 e infinito. numero reale compreso fra -1 e 0.

10. Nell'impostazione assiomica del calcolo delle probabilità una probabilità è definita come: un esperimento soggetto a incertezza. un numero associato al presentarsi di un evento. uno dei possibili risultati della prova. nessuna delle alternative.