Psicometria 70-72 9 CFU

Verificare se le componenti di una scala psicologica stanno misurando la stessa cosa è l'obiettivo. dell'analisi di affidabilità. dell'analisi della varianza. dell'analisi della potenza statistica. della meta-analisi.

La coerenza interna di una scala psicologica può essere misurata con. il metodo split-half. tutte le alternative. l'alfa di Cronbach. la correlazione tra singolo item e punteggio totale.

L'affidabilità come coerenza interna riguarda. quanto le componenti di una scala psicologica misurano la stessa cosa. quanto è stabile nel tempo una scala psicologica nel tempo. quanto è valida una scala psicologica. quanto i soggetti valutano credibile una scala psicologica.

La correlazione tra singolo item e punteggio totale su una scala psicologica è un modo per misurare. l'affidabilità. la potenza statistica. la significatività. la validità.

Il coefficiente alfa di Cronbach misura. l'affidabilità. la potenza statistica. la validità. la significatività.

Il metodo split-half viene utilizzato per misurare. l'affidabilità. la validità. la significatività. la potenza statistica.

. Il risultato dell'affidabilità split-half. dipende dal modo in cui abbiamo suddiviso gli item. prevede la correlazione di un item con il punteggio totale. non dipende dal modo in cui abbiamo suddiviso gli item. non prevede una suddivisione degli item.

Il risultato dell'affidabilità misurata con l'alfa di Cronbach. non dipende dal modo in cui abbiamo suddiviso gli item. dipende dalla significatività statistica. prevede la correlazione di un item con il punteggio totale. dipende dal modo in cui abbiamo suddiviso gli item.

Se una scala di misura è dotata di coerenza interna ciascun item. dovrebbe essere correlato con gli altri item della misura. non dovrebbe essere correlato con gli altri item della misura. non dovrebbe essere correlato con il punteggio totale. dovrebbe essere correlato con un solo altro item.

L'affidabilità che correla il punteggio totale su metà item con il punteggio totale sull'altra metà degli item è detta. split-half. coefficiente eta. correlazione item totale. coefficiente di determinazione.

La media di tutte le possibili affidabilità split-half che potrebbero essere calcolate per una scala è. l'alfa di Cronbach. la correlazione item totale. il coefficiente eta. l'affidabilità split-half.

. Un indice della concordanza tra valutatori dovrebbe. entrambe le alternative. fornire un'indicazione della sovrapposizione tra le valutazioni. nessuna delle alternative. essere sensibile al fatto che i valutatori non variano i loro giudizi.

. Per misurare la concordanza tra valutatori si utilizza. l'indice kappa. l'alfa di Cronbach. l'affidabilità split-half. la correlazione item totale.

L'indice kappa è utilizzato per misurare. la concordanza tra valutatori. la difficoltà delle misure. la varianza delle misure. la coerenza interna.

A minore variabilità nei dati corrisponderà. minor ampiezza dell'intervallo di confidenza. maggiore ampiezza della media. minore ampiezza della media. maggiore ampiezza dell'intervallo di confidenza.

. Per calcolare l'intervallo di confidenza è necessario conoscere. l'errore standard. la dimensione dell'effetto. la mediana. la potenza statistica.

Un intervallo di confidenza è un insieme di valori. che definiscono il range di una distribuzione. all'intero del quale è più probabile che giaccia il valore della popolazione. che definiscono l'affidabilità di una scala di misura. che indicano la dimensione dell'effetto di uno studio.

Si considera adeguato un valore di potenza statistica di. 0.8. 0.3. 0.05. 0.001.

All'aumentare della grandezza del campione. la potenza statistica diminuisce. nessuna delle alternative. la potenza statistica aumenta. la potenza statistica rimane invariata.

All'aumentare della grandezza del livello di significatività. aumenta la probabilità di commettere un errore di I tipo. aumenta la probabilità di commettere un errore di II tipo. diminuisce la potenza statistica. diminuisce la probabilità di commettere un errore di I tipo.

La potenza statistica diminuisce. se diminuisce la dimensione dell'effetto. tutte le alternative. se diminuisce il livello di significatività. se diminuisce la grandezza del campione.

La potenza statistica di uno studio aumenta. tutte le alternative. se aumenta la grandezza del campione. se aumenta la dimensione dell'effetto. se aumenta il livello di significatività.

All'aumentare della dimensione dell'effetto. la potenza statistica aumenta. la potenza statistica diminuisce. la potenza statistica rimane invariata. nessuna delle alternative.

L'errore di II tipo è l'inverso. della potenza statistica. della significatività. dell'errore di I tipo. della dimensione dell'effetto.

. All'aumentare della grandezza del livello di significatività. la potenza statistica aumenta. la potenza statistica rimane invariata. nessuna delle alternative. la potenza statistica diminuisce.

L'errore di II tipo si verifica quando. di concludere che non c'è un effetto quando in realtà c'è. nessuna delle alternative. entrambe le alternative. viene attribuito al caso un andamento nei dati che è reale.

. L'errore di I tipo è la probabilità. di concludere che non c'è un effetto quando in realtà c'è. di concludere che c'è un effetto quando in realtà non c'è. di concludere che non c'è un effetto che in realtà non c'è. di concludere che c'è un effetto che in realtà c'è.

La potenza statistica è l'inverso. dell'errore di II tipo. della significatività. della dimensione dell'effetto. dell'errore di I tipo.

L'errore di I tipo si verifica quando. entrambe le alternative. nessuna delle alternative. si conclude che c'è un effetto quando in realtà non c'è. viene rilevato un andamento nei dati che è in realtà casuale.

L'errore di II tipo è la probabilità. di concludere che non c'è un effetto che in realtà non c'è. di concludere che c'è un effetto quando in realtà non c'è. di concludere che c'è un effetto che in realtà c'è. di concludere che non c'è un effetto quando in realtà c'è.

La probabilità di concludere che c'è un effetto quando in realtà non c'è è detta. errore di I tipo. nessuna delle alternative. potenza statistica. errore di II tipo.

. La probabilità di concludere che non c'è un effetto quando in realtà c'è è detta. errore di II tipo. nessuna delle alternative. potenza statistica. errore di I tipo.

. La probabilità che una ricerca sia in grado di rilevare un effetto nel campione selezionato quando l'effetto esiste (nella popolazione statistica) è. la potenza statistica. la significatività statistica. la distribuzione binomiale. la distribuzione normale.

. I valori statisticamente significativi sono quelli. non compresi all'interno dell'intervallo di confidenza. nessuna delle alternative. compresi all'interno dell'intervallo di confidenza. che non hanno a che fare con gli intervalli di confidenza.

L'insieme dei valori che al 95% includono la 'vera' media della popolazione è. l'intervallo di confidenza al 95%. il range dei valori al 95%. la potenza statistica al 95%. l'affidabilità dei valori al 95%.

La potenza statistica è collegata a. tutte le alternative. il livello di significatività. l'ampiezza dei campioni. la dimensione dell'effetto.

. La numerosità campionaria ottimale dipende. entrambe le alternative. nessuna delle alternative. da quanto siamo disposti a rischiare in termini di errore di I e II tipo. dalla dimensione dell'effetto dello studio.

La dimensione dell'effetto e l'entità dell'errore di I e di II tipo determinano. la numerosità campionaria ottimale. la numerosità degli item di una scala di misura. la numerosità di studi da includere in una meta-analisi. la numerosità delle analisi statistiche da eseguire.