Psicometria 50-54 9 cfu

Il test per il rapporto tra varianze F. tutte le alternative. non può essere inferiore a 1. prevede il confronto con la coda destra della distribuzione. è un test a una coda.

Il test F per la valutazione del rapporto tra varianze ha come obiettivo valutare. se i due campioni provengono dalla stessa popolazione. quale campione ha la media maggiore. se i due campioni sono attendibili. la correlazione tra le due varianze.

Nel test del rapporto tra varianze. più grande è F, maggiore la differenza tra le due varianze. più grande F, minore la differenza tra le due varianze. più piccolo F, maggiore è la differenza tra le varianze. nessuna delle alternative.

Il test per il rapporto tra varianze F. è un test a una coda. nessuna delle alternative è valida. è un test a due code. può essere a una coda o a due code.

Prima di un t-test, per verificare che le varianze dei due campioni siano realmente simili. si calcola il parametro F. si calcola r di Pearson. si calcola il chi-quadro. si calcola la radice quadrata delle varianze.

Nel test del rapporto tra varianze F i gradi di libertà sono calcolati. N del gruppo -1. N del gruppo + 1. N del gruppo -2. radice quadrata di N del gruppo.

. Il test che prevede la divisione della varianza maggiore per la varianza minore è. chi-quadro. test F. U di Mann-Whitney. t-test.

Il rapporto F viene calcolato dividendo. la varianza maggiore per la varianza minore. la media più bassa per la media più alta. la media più alta per la media più bassa. la varianza minore per la varianza maggiore.

Quando ho una solo variabile indipendente e una indipendente userò: MANOVA. ANOCOVA. ANOVA a due vie. ANOVA a una via.

In una ANOVA a una via i gradi di libertà per la varianza entro i gruppi (o errore) si calcolano. N-numero di gruppi. N + numero dei gruppi. N-1. N dei gruppi -1.

In una ANOVA a una via i gradi di libertà totali corrispondono. alla somma dei gradi di libertà entro i gruppi e fra i gruppi. alla differenza tra i gradi di libertà tra i gruppi e entro i gruppi. ai gradi di libertà tra i gruppi diviso i gradi di libertà entro i gruppi. ai gradi di libertà tra i gruppi per i gradi di libertà entro i gruppi.

Quando ho due variabili indipendenti e una indipendente userò: ANOVA a due vie. ANOVA a una via. inserisco nell'analisi delle covariate. analizzo più variabili dipendenti.

L'ANOVA a misure ripetute si usa quando: lo stesso campione di soggetti viene misurato più di due volte in condizioni diverse. inserisco nell'analisi delle covariate. analizzo diversi campioni per la stessa condizione. analizzo diversi campioni per la stessa condizione.

La MANOVA si usa quando: analizzo più variabili dipendenti. lo stesso campione di soggetti viene misurato più di due volte in condizioni diverse. analizzo diversi campioni per la stessa condizione. lo stesso campione di soggetti viene misurato più di due volte in condizioni diverse.

Uso l'ANCOVA quando. inserisco nell'analisi delle covaraite. tutte le alternative. nominali. analizzo più variabili dipendenti.

L'ANOVA può essere utilizzata se i dati sono. punteggi numerici. ordinali. solo punteggio vero. punteggio vero diviso errore.

L'analisi che determina se la varianza tra i gruppi è significativamente diversa rispetto a quella derivante dall'oscillazione casuale dei dati è. l'ANOVA a una via. i gruppi rappresentano sia la variabile dipendente che la variabile indipendente. l'ANOVA per misure ripetute. i punteggi rappresentano sia la variabile dipendente che la variabile indipendente.

In una ANOVA a una via si stima. non è mai presente. rappresenta l'effetto del trattamento. solo la varianza tra i gruppi. la varianza tra i gruppi e entro il gruppo.

. In una ANOVA a una via, la varianza entro il gruppo. rappresenta l'oscillazione casuale nei punteggi del campione. la varianza tra i gruppi diviso la varianza entro il gruppo. la varianza tra i gruppi. non può essere stimata.

In una ANOVA a una via. i punteggi rappresentano la variabile dipendente e i gruppi rappresentano la variabile indipendente. solo la varianza entro i gruppi. i punteggi rappresentano la variabile indipendente e i gruppi rappresentano la variabile dipendente. solo la varianza totale.

In psicologia si assume che il punteggio osservato X sia costituito da. punteggio vero + errore. punteggio vero – errore. il chi-quadro. la regressione.

. In una ANOVA a una via, l'oscillazione casuale nei punteggi del campione è stimata con. la varianza entro il gruppo. in tutti i gruppi deve esserci lo stesso numero di soggetti. la varianza totale. i gruppi devono essere almeno 4.

In una ANOVA a una via. i gruppi sono indipendenti tra loro. le medie del numero di libri acquistati in un anno. i gruppi sono composti dalle stesse persone. nessuna delle alternative.

. Quali dei seguenti test statistici implica il confronto delle varianze di 2 o più campioni?. analisi della varianza. analisi della variazione. è falsificata l'ipotesi nulla. si accetta l'ipotesi alternativa.

Nell'ANOVA si accetta l'ipotesi nulla se il valore di F calcolato. nessuna delle alternative è valida. è inferiore al valore di F critico. è maggiore del valore di F critico. non è statisticamente significativo.

Nell'ANOVA si accetta l'ipotesi alternativa se il valore di F calcolato. è inferiore al valore di F critico. è maggiore del valore di F critico. non è statisticamente significativo. nessuna delle alternative è valida.

Un ricercatore confronta le abitudini di lettura in 4 regioni d'Italia. In una ANOVA a una via quale sarebbe la variabile indipendente. t-test. le 4 regioni. chi-quadro. numero di libri acquistati in un anno.

Un ricercatore confronta le abitudini di lettura in 4 regioni d'Italia. In una ANOVA a una via quale sarebbe la variabile dipendente. numero di libri acquistati in un anno. nessuna delle alternative. le medie del numero di libri acquistati in un anno. le 4 regioni.

Se il valore del parametro F calcolato nell'ANOVA è inferiore al valore di F critico. si accetta l'ipotesi nulla. l'ipotesi nulla non è falsificata. si rifiuta l'ipotesi alternativa. si rifiuta l'ipotesi nulla.

Se il valore del parametro F calcolato nell'ANOVA è maggiore del valore di F critico. si rifiuta l'ipotesi nulla. è statisticamente significativo. si accetta l'ipotesi nulla. nessuna delle alternative è valida.

Nell'ANOVA si rifiuta l'ipotesi alternativa se il valore di F calcolato. è inferiore al valore di F critico. non è statisticamente significativo. nessuna delle alternative è valida. è maggiore del valore di F critico.

Nell'ANOVA si rifiuta l'ipotesi nulla se il valore di F calcolato. è maggiore del valore di F critico. è statisticamente significativo. è inferiore al valore di F critico. nessuna delle alternative è valida.

Il t-test è un caso particolare di. ANOVA a una via. ANOVA multifattoriale. nessuna delle alternative. chi-quadro.

In una ANOVA, l'espressione "livelli di trattamento" si riferisce. ai passaggi per condurre l'analisi. al numero di condizioni della variabile indipendente. ai gradi di libertà. al numero di condizioni della variabile dipendente.

Nell'ANOVA a una via la tabella riassuntiva riporta. solo i gradi di libertà. tutte le alternative. solo le sorgenti di variazione. solo il parametro F.

In una tabella riassuntiva dell'ANOVA a una via sono indicate le sorgenti di variazione. fra i gruppi, entro i gruppi e totale. fra condizioni, fra i soggetti, errore. fra i soggetti e totale. entro i gruppi e fra i soggetti.

In una ANOVA a una via, se la variabile indipendente ha più di 2 condizioni. effettuerò i confronti multipli se F è significativo. effettuerò 3 ANOVA separate. effettuerò i confronti multipli se F non è significativo. non potrò effettuare mai i confronti multipli.

In una ANOVA a una via è necessario effettuare i confronti multipli s. la variabile indipendente ha più di 2 condizioni. la variabile dipendente ha più di 2 condizioni. la variabile indipendente ha 2 condizioni. la variabile dipendente ha 2 condizioni.