Psicometria 45-49 cfu

Il test dei segni è l'equivalente non parametrico di. ANOVA a una via. ANOVA per misure ripetute. t-test per campioni indipendenti. t-test per dati appaiati.

I test NON parametrici. possono essere usati se le assunzioni dei test parametrici sono violate. tutte le alternative. nessuna delle alternative. sono basati sulla distribuzione normale.

. Se i punteggi si distribuiscono in modo molto asimmetrico, non approssimando affatto la distribuzione normale. è consigliabile utilizzare i test non parametrici. non si possono utilizzare i test non parametrici. si possono utilizzare solo i test parametrici. non si possono eseguire analisi statistiche.

I test NON parametrici. spesso sono basati sui ranghi. prevedono il rispetto di numerose assunzioni sulla distribuzione della popolazione. presuppongono una distribuzione normale. sono sempre preferibili ai test parametrici.

Se i punteggi si distribuiscono approssimando la distribuzione normale. è consigliabile utilizzare test parametrici. è consigliabile non effettuare analisi statistiche. è consigliabile utilizzare test NON parametrici. qualsiasi test fornirà un risultato non attendibile.

Il test dei segni si basa sull'analisi dei. segni. valori mediani. ranghi. valori di frequenza.

I test NON parametrici. non sono basati sulla distribuzione normale. nessuna delle alternative. non possono essere usati se le assunzioni dei test parametrici sono violate. tutte le alternative.

Il test U di Mann Whitney è l'equivalente non parametrico di. t-test per campioni indipendenti. t-test per dati appaiati. ANOVA a una via. ANOVA per misure ripetute.

Il test NON parametrico equivalente al t-test per campioni indipendenti è. il test U di Mann Whitney. il test di Kruskal-Wallis. il test di Friedman. Il test di Wilcoxon.

. Il test NON parametrico equivalente al t-test per dati appaiati è. il test di Wilcoxon. il test U di Mann Whitney. il test di Kruskal-Wallis. il test di Friedman.

Il test di Wilcoxon è l'equivalente non parametrico di. t-test per campioni indipendenti. ANOVA per misure ripetute. t-test per dati appaiati. ANOVA a una via.

. Il test di Wilcoxon si basa sull'analisi dei. ranghi. segni. valori mediani. valori di frequenza.

Le code alle quali ci si riferisce quando si parla dei test statistici a una o due code fanno riferimento a. distribuzione campionaria. la parte finale del test somministrato. nessuna delle alternative. linea di regressione.

Il test a una coda. permette di ottenere risultati significativi con un campione più piccolo. è più conservativo rispetto al test a due code. permette di ottenere risultati significativi solo se il campione è molto grande. è sempre preferibile rispetto al test a due code.

La variabile X è correlata positivamente con la variabile Y è un esempio di ipotesi. direzionale. non direzionale. tutte le alternative possono essere valide. nulla.

La variabile X è correlata con la variabile Y è un esempio di ipotesi. non direzionale. nulla. tutte le alternative possono essere valide. direzionale.

Con le ipotesi che NON stabiliscono la direzione della relazione tra le variabili. si utilizzano test a due code. si utilizzano test a una coda. si utilizzano test a una coda o a due code. non si possono utilizzare test statistici.

I test statistici possono essere. a una coda e a due code. i test statistici non prevedono code. solo a due code. solo a una coda.

Con le ipotesi che stabiliscono la direzione della relazione tra le variabili. si utilizzano test a due code. si utilizzano test a una coda. si utilizzano test a una coda o a due code. non si possono utilizzare test statistici.