Psicometria 40-44 9 cfu

L'errore standard è stimato. dalla deviazione standard del campione. dalla probabilità del campione. dalla significatività statistica. dalla media del campione.

L'errore standard è stimato dividendo la deviazione standard. per la radice quadrata di N. per N-1. per N elevato al quadrato. per N.

L'errore standard è. maggiore in campioni grandi. minore in campioni piccoli. indipendente dalla grandezza del campione. minore in campioni grandi.

L'errore standard è. maggiore in campioni piccoli. indipendente dalla grandezza del campione. minore in campioni piccoli. maggiore in campioni grandi.

Si accetta l'ipotesi alternativa se il valore del t calcolato. è maggiore del valore del t critico. nessuna delle alternative è valida. è inferiore al valore del t critico. non è statisticamente significativo.

Stai facendo un t-test appaiato per vedere se una campagna pubblicitaria ha fatto aumentare la propensione a fare attività fisica in 2 comuni. Qual è la variabile indipendente?. prima e dopo la campagna pubblicitaria. nessuna delle alternative è valida. il punteggio di propensione all'attività fisica in uno dei due comuni. il punteggio di propensione all'attività fisica in entrambi i comuni.

Si accetta l'ipotesi nulla se il valore del t calcolato. è inferiore al valore del t critico. è statisticamente significativo. è maggiore del valore del t critico. nessuna delle alternative è valida.

Si rifiuta l'ipotesi alternativa se il valore del t calcolato. è inferiore al valore del t critico. nessuna delle alternative è valida. è statisticamente significativo. è maggiore del valore del t critico.

In un disegno a misure ripetute, i diversi momenti temporali sono. la variabile indipendente. la variabile dipendente. possono sia la variabile dipendente che la variabile indipendente. la variabile interveniente.

. La distribuzione t. tutte le alternative. varia a seconda dei gradi di libertà. si approssima alla normale in campioni molto ampi. è più appiattita della distribuzione normale se i campioni sono piccoli.

Nel t-test per campioni correlati, i gradi di libertà si calcolano con. (N1-1)+(N2-1). N-1. radice quadrata di N. N+1.

Se il valore del t calcolato è inferiore al valore del t critico. è falsificata l'ipotesi nulla. si accetta l'ipotesi nulla. si accetta l'ipotesi alternativa. si rifiuta l'ipotesi nulla.

Se il valore del t calcolato è maggiore del valore del t critico. si rifiuta l'ipotesi nulla. si rifiuta l'ipotesi alternativa. l'ipotesi nulla non è falsificata. si accetta l'ipotesi nulla.

Si rifiuta l'ipotesi nulla se il valore del t calcolato. è maggiore del valore del t critico. nessuna delle alternative è valida. non è statisticamente significativo. è inferiore al valore del t critico.

In un disegno di ricerca a misure ripetute utilizzerò. entrambe le alternative sono valide. il t-test per campioni correlati. il t-test per campioni indipendenti. nessuna delle alternative è valida.

In un disegno a misure ripetute, i punteggi rilevati sono. la variabile dipendente. la variabile indipendente. possono sia la variabile dipendente che la variabile indipendente. la variabile interveniente.

. Una ricerca in cui si somministra a un gruppo di soggetti un test sull'umore la mattina e la sera è. a campioni correlati. a campioni non correlati. a campioni indipendenti. nessuna delle alternative.

Una ricerca che misura una variabile più volte su uno stesso gruppo di soggetti è detta. a misure ripetute. a campioni indipendenti. nessuna delle alternative. a misure indipendenti.

Il disegno di ricerca a misure ripetute prevede l'utilizzo. nessuna delle alternative. di un solo gruppo di partecipanti misurati più volte. entrambe le alternative. di almeno 2 gruppi distinti di partecipanti.

. Per valutare i cambiamenti nel corso del tempo in punteggi numerici ottenuti dagli stessi soggetti utilizzerò. il test del chi-quadro. il t-test per campioni indipendenti. il t-test per campioni correlati. il coefficiente di correlazione.

. Per valutare le differenze sui punteggi numerici di due gruppi di soggetti si utilizza. il coefficiente di correlazione. il t-test per campioni indipendenti. il test del chi-quadro. il t-test per campioni correlati.

Un disegno di ricerca per campioni indipendenti prevede l'utilizzo. di almeno due gruppi distinti di soggetti. di un unico gruppo di soggetti che non si conoscano tra loro. nessuna delle alternative è valida. di un unico gruppo di soggetti misurato più volte nel tempo.

. Una ricerca in cui si confrontano le abilità di memoria di studenti dei prima elementare con quelle di studenti di quinta elementari è. a campioni indipendenti. a campioni correlati. a misure ripetute. tutte le alternative possono essere valide.

Una ricerca in cui si confrontano i livelli di depressione di pazienti che assumono un farmaco con quelli di pazienti che assumono un placebo è. a campioni indipendenti. a misure ripetute. tutte le alternative possono essere valide. a campioni correlati.

Il t-test può essere utilizzato se i dati sono. punteggi numerici. ordinali. tutte le alternative. nominali.

La tecnica statistica che esamina se due gruppi di punteggi, provenienti da persone diverse, hanno medie significativamente differenti è. il t-test per campioni indipendenti. il t-test per campioni correlati. la regressione. la correlazione.

Un test t per campioni indipendenti è appropriato per confrontare le medie misurate su: maschi e femmine. ragazzi prima e dopo una lezione. bambini la mattina e la sera. bambini prima e dopo il pranzo.

Stai facendo un t-test per campioni indipendenti per vedere se la scuola A ha migliori risultati della scuola B, qual è la variabile indipendente?. scuola A e scuola B. i punteggi di entrambe le scuole. i punteggi della scuola A. i punteggi della scuola B.

Stai facendo un t-test per campioni indipendenti per vedere se la scuola A ha migliori risultati della scuola B, qual è la variabile dipendente?. I punteggi della scuola A e della scuola B. scuola A e scuola B. nessuna delle alternative è valida. entrambe le alternative sono valide.

I gradi di libertà nel t-test per campioni indipendenti si calcolano con. N-2. N-1. radice quadrata di N. N+2.

Una ricerca che prevede un gruppo sperimentale e un gruppo di controllo è. a campioni indipendenti. tutte le alternative possono essere valide. a misure ripetute. a campioni correlati.

In un test del chi-quadro se il valore calcolato è inferiore al valore critico. si falsifica l'ipotesi nulla. si deve ripetere il test. si accetta l'ipotesi nulla. si accetta l'ipotesi alternativa.

Per poter utilizzare il test del chi-quadro. ci devono essere almeno 2 categorie per ciascuna variabile. entrambe le alternativenessuna delle alternative. i dati devono essere nominali. nessuna delle alternative.

. L'analisi che utilizza la tabella di contingenza è. l'ANOVA. il test del chi-quadro. il t-test per campioni correlati. il t-test per campioni indipendenti.

L'analisi che confronta le frequenze osservate con le frequenze attese è. il test del chi-quadro. l'ANOVA. il t-test per campioni correlati. il t-test per campioni indipendenti.

In una ricerca in cui donne con figli e donne senza figli sono confrontate sulla base dello status lavorativo (disoccupata, casalinga, lavoratrice) si utilizzerà. Il t-test per campioni correlati. il test del chi-quadro. il t-test per campioni indipendenti. l'ANOVA.

Nel test del chi-quadro i gradi di libertà si calcolano con. radice quadrata di N. N-2. N-1. (n di colonne-1) x (n righe -1).

. Per verificare se le frequenze dei casi in gruppi diversi differiscono tra loro viene utilizzato. il test del chi-quadro. il t-test per campioni indipendenti. l'ANOVA. il t-test per campioni correlati.

In un test del chi-quadro se il valore calcolato è superiore al valore critico. si deve ripetere il test. si accetta l'ipotesi alternativa. si falsifica l'ipotesi alternativa. si accetta l'ipotesi nulla.

Affinché il test del chi-quadro sia affidabile la numerosità all'interno di ogni singola cella deve essere. almeno 10. qualsiasi. almeno 5. almeno 2.

In alternativa al test del chi-quadro si può utilizzare. il test della probabilità esatta di Fisher. il t-test per campioni correlati. l'ANOVA. la correlazione di Pearson.

Il test della probabilità esatta di Fisher può essere utilizzato come alternativa. al chi-quadro. all'alfa di Cronbach. a r di Pearson. al Rho di Spearman.

L'analisi che si può utilizzare con dati nominali (categorie) è. il chi-quadro. il t-test. tutte le alternative. l'ANOVA.