Teorie e tecniche dei test 3

Lo scopo dell'analisi fattoriale esplorativa è. spiegare la varianza non condivisa tra gli item in base a un ristretto numero di dimensioni latenti. spiegare la varianza condivisa tra gli item in base a un numero ristretto di dimensioni latenti. nessuna alternativa. spiegare la varianza condivisa tra i fattori latenti in base a un numero ristretto di item.

La distinzione della varianza in varianza comune e varianza unica è presente. nell'analisi delle componenti principali. nessuna delle alternative. nell’analisi fattoriale esplorativa. entrambe le alternative.

La proporzione di varianza che l'item condivide con gli altri item è detta. Varianza d’errore. Varianza comune. Varianza unica. Varianza campionaria.

Nell'analisi delle componenti principali. Non viene distinta la varianza comune dalla varianza unica. La varianza deve assumere valori piccoli. La varianza non può essere spiegata. Viene distinta la varianza comune dalla varianza unica.

I principi della base dell’AFE sono. Casualità, Parsimonia, Struttura semplice. Complessità, Attendibilità, Validità. Causazione, Parsimonia, Struttura semplice. Causazione, Partizione, Struttura complessa.

Causazione, Parsimonia, Struttura semplice sono i principi alla base. Dell’Analisi fattoriale. Della Teoria Classica dei Test. Della Validità di costrutto. Del modello di Rasch.

Secondo il principio di causazione. nessuna delle alternative. gli item sono la causa dei punteggi osservati nei fattori latenti. i fattori latenti sono la causa dei punteggi osservati negli item. i punteggi agli item sono causati dall'errore di misura.

L'analisi fattoriale è adeguata. entrambe le alternative. per modelli a indicatori formativi. nessuna delle alternative. per modelli a indicatori riflessivi.

L'analisi delle componenti principali è adeguata. per i modelli a indicatori riflessivi. per i modelli a indicatori formativi. entrambe le alternative. nessuna delle alternative.

Il principio che stabilisce che "tra due soluzioni che spieghino approssimativamente la stessa quota di varianza comune tra gli item, è da preferire quella con il minor numero di fattori” è detto. principio di selezione dei fattori. principio di fattorializzabilità. principio di parsimonia. principio di dimensionalità.

In una analisi fattoriale, la soluzione A spiega il 70% della varianza estraendo 3 fattori, la soluzione B spiega il 78% di varianza estraendo 5 fattori. In base al principio di parsimonia: si dovrà scegliere la soluzione A. si dovrà eseguire una nuova analisi per estrarre più fattori. si dovrà scegliere la soluzione B. si dovrà eseguire una nuova analisi per spiegare il 100% della varianza.

Il principio di causazione stabilisce che. il pattern di correlazione fra le variabili osservate è dovuto all’effetto causale di variabili variabili latenti. il pattern delle correlazioni tra le variabili osservate è dovuto all'errore di misura. il pattern di correlazioni tra le variabili latenti è dovuto all'effetto causale di variabili osservate. il pattern delle risposte al test è dovuto all'errore casuale.

L'analisi che ha lo scopo di testare uno specifico modello di misurazione in cui viene stabilito a priori il numero di fattori e su quale fattore satura ciascun item è. l'analisi fattoriale confermativa. l'analisi della varianza. l'analisi fattoriale esplorativa. l'analisi delle componenti principali.

Nell'Analisi Fattoriale Confermativa gli indici di fit permettono di stabilire. se il modello testato è adeguato ai dati. il tipo di rotazione da eseguire. permettono di stabilire il metodo di estrazione dei fattori. il numero di fattori da estrarre.

L'analisi che permette di definire a priori su quale fattore satura ciascun item è. l'analisi fattoriale confermativa. l'analisi delle componenti principali. l'analisi della varianza. l'analisi fattoriale esplorativa.

L'analisi delle componenti principali e l'analisi fattoriale esplorativa si differenziano. per la varianza spiegata. per lo scopo. per il modello di misura di riferimento. tutte le alternative.

Secondo le assunzioni fondamentali sull'errore nella Teoria Classica dei Test, l'errore di misurazione. tutte le alternative. è casuale. ha valore atteso (media) uguale a 0. è distribuito normalmente.

Se non vengono rispettate le assunzioni fondamentali sull'errore nella Teoria Classica dei Test. l'errore di misura è un bias. l'errore di misura è casuale. l'errore di misura non può essere stimato. l'errore di misura è assente.

Secondo le assunzioni fondamentali sull'errore nella Teoria Classica dei Test. l'errore di misurazione ha valore atteso uguale al punteggio osservato. punteggio vero e errore di misurazione sono correlati tra loro. il punteggio vero ha valore atteso uguale all'errore. punteggio vero e errore di misurazione sono indipendenti tra loro.

L'errore che si presenta in modo imprevedibile è. l'errore campionario. l'errore sistematico o bias. nessuna delle alternative. l'errore casuale.

L'errore casuale. tende a distribuirsi secondo una distribuzione di probabilità normale. varia da prova a prova e da soggetto a soggetto. si presenta in modo imprevedibile. tutte le alternative.

L'errore sistematico o bias è. l'errore che si verifica in modo costante per tutte le somministrazioni è. l'errore che tende a distribuirsi secondo una distribuzione di probabilità normale. nessuna delle alternative. l'errore che si presenta in modo impredicibile.

L'errore che si verifica in modo costante per tutte le somministrazioni è. l'errore sistematico o bias. nessuna delle alternative. l'errore casuale. l'errore campionario.

Competenza, integrità, responsabilità sociale sono. i principi generali ai quale deve attenersi il somministratore. i principi generali per validare un test. le caratteristiche fondamentali dei test. i principi generali ai quali deve attenersi il soggetto che risponde al test.

Il Codice Etico della Ricerca e dell’Insegnamento della Psicologia stabilisce che il somministratore, come psicologo, deve rispettare i principi di. validità, attendibilità, riproducibilità. uguaglianza, attendibilità, validità. competenza, integrità, responsabilità sociale. competenza, integrazione, intelligenza.

L'attendibilità ci dice. quanti fattori latenti sono misurati da un test. con quanta accuratezza il test misura una variabile psicologica. nessuna delle alternative. se un test misura ciò che vorremmo misurasse.

L'attendibilità è un indice. della dimensionalità della misura che l'insieme di item ci permette di ottenere. della difficoltà della misura che l'insieme di item ci permette di ottenere. della parsimonia della misura che l'insieme di item ci permette di ottenere. della precisione della misura che l'insieme di item ci permette di ottenere.

La proprietà psicometrica relativa all’accuratezza con cui un test misura una certa variabile psicologica è. la media ponderata. la comunalità. l'attendibilità. la validità.

Per la stima dell'attendibilità test-retest. si somministra lo stesso test a soggetti diversi. si somministrano due forme diverse del test a distanza di tempo. si somministra lo stesso test agli stessi soggetti a distanza di tempo. si somministrano due forme parallele del test agli stessi soggetti.

La stima dell'attendibilità test-retest. può essere utilizzata solo per caratteristiche psicologiche variabili nel tempo. può essere utilizzata solo per caratteristiche psicologiche stabili nel tempo. può essere utilizzata per i test di prestazione massima. è utile per le caratteristiche psicologiche che variano rapidamente.

Il coefficiente di attendibilità può essere definito come. quota di varianza condivisa tra punteggio osservato e errore di misurazione. quota condivisa tra punteggio vero e errore di misurazione. quota di varianza condivisa tra punteggio vero e osservato. quota di varianza non condivisa tra punteggio vero e punteggio osservato.

Tra i possibili tipi di versioni alternative di due versioni dello stesso test, le forme parallele sono le uniche che. hanno punteggi veri e varianze di errore diverse. hanno lo stesso punteggio vero. hanno punteggi veri diversi. hanno la stessa varianza d'errore.

Se due versioni dello stesso test hanno varianze di errore diverse e punteggi veri che differiscono per una costante additiva. essenzialmente tau equivalenti. tau equivalenti. congeneriche. parallele.

Due versioni dello stesso test si definiscono parallele se. hanno lo stesso punteggio vero ma diversa varianza di errore. hanno lo stesso punteggio vero e la stessa varianza di errore. hanno punteggi veri e varianze di errore diverse. nessuna delle alternative.

I metodi per la stima dell'attendibilità mediante due somministrazione sono. forme parallele e test-retest. forme parallele e alpha di cronbach. split-half e test-retest. alpha di cronbach e KR-20.

I metodi per la stima dell'attendibilità prevedono. entrambe le alternative. due somministrazioni del test. una sola somministrazione del test. nessuna delle alternative.

L'attendibilità può essere stimata in base a. la costanza dei punteggi nel tempo in assenza di varianzioni nel costrutto. la coerenza interna dei punteggi agli item. entrambe le alternative. nessuna delle alternative.

Il coefficiente di attendibilità assume valori che variano. tra 0 e 100. tra -1.96 e 1.96. tra -1 e 1. tra 0 e 1.

Quando un test è perfettamente attendibile. tutta la varianza del punteggio osservato è spiegabile in base al punteggio vero. il coefficiente di attendibiltà è uguale a 1. non vi è errore di misurazione. tutte le alternative.

Il coefficiente di attendibilità può essere definito come il rapporto. tra varianza del punteggio vero e varianza del punteggio osservato. tra varianza dell'errore di misurazione e varianza del punteggio vero. tra varianza del punteggio osservato e varianza dell'errore di misurazione. tra varianza del punteggio osservato e varianza del punteggio vero.

I metodi per la stima dell'attendibilità mediante una somministrazione sono. alpha di cronbach e KR-20. split-half e test-retest. forme parallele e alpha di cronbach. forme parallele e test-retest.

Per la stima dell'attendibilità split-half. si somministrano due forme alternative del test agli stessi soggetti. viene calcolata la correlazione tra le due metà di un unico test. si somministrano due forme parallele del test a distanza di tempo. si somministra lo stesso test agli stessi soggetti a distanza di tempo.

Il grado in cui gli item di un test sono coerenti nel misurare il costrutto in oggetto è. la dimensionalità. la validità. la coerenza interna. la comunalità.

Un valore di alpha di Cronbach inferiore .60 indica che la coerenza interna del test è. sufficiente. inadeguata. ottima. discreta.

Un valore di alpha di Cronbach maggiore di .90 indica che la coerenza interna del test è. inadeguata. ottima. discreta. sufficiente.

Per misurare quanto le risposte agli item di uno stesso test sono fra loro stabili e coerenti si utilizza. l'errore standard di misurazione. la comunalità. l'alpha di Cronbach. la varianza campionaria.

L'alpha di Cronbach è un indice. della coerenza interna di un test. della dimensionalità di un test. della difficoltà di un test. della validità di un test.

L'indice KR-20 è un indice. per stimare l'attendibilità nei test di prestazione massima che rappresenta la media di tutte le possibili attendibilità split-half è. per stimare l'attendibilità nei test di prestazione massima attraverso il metodo delle forme parallele. per stimare l'attendibilità nei test di prestazione massima attraverso il metodo del test-retestMa. per stimare l'attendibilità nei test di prestazione tipica che rappresenta la media di tutte le possibili attendibilità split-half è.

La profezia di Spearman Brown è una formula che permette di. stimare quale sarebbe l'attendibilità di un test se venisse somministrato dopo un intervallo di tempo. stimare l'attendibilità di un test attraverso le forme parallele. stimare quale sarebbe l’attendibilità del test se venisse aggiunto o tolto un certo numero di item paralleli. stimare quale sarebbe l'attendibilità di un test se somministrato a soggetti diversi.

La capacità di un test di predire una prestazione/classificazione del soggetto ottenuta simultaneamente al test è. validità di contenuto. validità concorrente. validità postdittiva. validità predittiva.

La capacità di un test di predire una prestazione/classificazione del soggetto ottenuta dopo che è trascorso del tempo, rispetto alla somministrazione del test è. validità concorrente. validità postdittiva. validità predittiva. validità di contenuto.

Concorrente, predittiva e postdittiva sono tipologie di. validità di contenuto. validità nomologica. validità di facciata. validità di criterio.

Le tre tipologie di validità di criterio sono. concorrente, predittiva, postdittiva. test-retest, split-half, forme parallele. concorrente, di contenuto, di facciata. alpha di cronbach, KR-20, DR-21.

Una adeguata coerenza interna del test. è una condizione necessariae sufficiente per l'unidimensionalità del test. è una condizione necessaria ma non sufficiente per l'unidimensionalità del test. nessuna delle alternative. non è una condizione necessaria affinché il test sia unidimensionale.

La validità che è definita come contenitore che racchiude tutte le fonti di evidenza empirica che supportano le interpretazioni specifiche di un punteggio, è la validità. concorrente. di contenuto. di criterio. di costrutto.

La validità divergente/discriminante si dimostra verificando la presenza di. associazioni tra procedure di misurazione indipendenti progettate per misurare lo stesso costrutto. coerenza delle operazionalizzazioni del costrutto. correlazioni trascurabili con misure di costrutti concettualmente diversi da quello in esame. accordo tra giudici diversi rispetto a che cosa misura il test.

La presenza di associazioni tra procedure di misurazione indipendenti progettate per misurare lo stesso costrutto è indicatrice di. validità convergente. validità di contenuto. validità divergente. validità di facciata.

La validità convergente si dimostra verificando la presenza di. associazioni tra procedure di misurazione indipendenti progettate per misurare lo stesso costrutto. correlazioni trascurabili con misure di costrutti concettualmente diversi da quello in esame. coerenza delle operazionalizzazioni del costrutto. accordo tra giudici diversi rispetto a che cosa misura il test.

Campbell e Fiske nel 1959 sostengono che per valutare la validità di un test occorre. prendere in considerazione solo la validità di contenuto. prendere in considerazione solo la validità di criterio. non prendere in considerazione la varianza dovuta al metodo. prendere in considerazione la varianza dovuta al metodo.

Validità convergente e validità discriminante sono utilizzate per valutare. la validità nomologica. la validità di contenuto. la validità di costrutto. la validità di facciata.

Campbell e Fiske nel 1959 propongono. l'analisi della matrice multi-tratto multi-metodo. l'analisi fattoriale confermativa. l'analisi delle componenti principali. l'analisi fattoriale esplorativa.

Messick nel 1995 ha individuato 6 diversi aspetti per la validità. concorrente. di costrutto. di contenuto. di criterio.

La matrice multi-tratto multi-metodo viene utilizzata per valutare. la validità di facciata. la validità di contenuto. la validità di costrutto. la validità statistica.

La valutazione della validità di costrutto di un test si basa sulla. matrice multi-tratto multi-metodo. l'analisi fattoriale esplorativa. la coerenza delle operazionalizzazioni del costrutto. la coerenza interna.

Gli elementi all'interno della matrice multi-tratto multi-metodo sono utilizzati per valutare. la validità convergente e la validità discriminante. la validità statistica e di contenuto. la validità di criterio e di contenuto. la validità di contenuto e di facciata.

Per costruire una matrice multi-tratto multi-metodo occorre. Una misura dello stesso costrutto del test in esame ma ottenuta con un diverso metodo. Una misura di un costrutto diverso da quello in esame ottenuta con un metodo diverso da quello usato nel test. Una misura di un costrutto diverso da quello in esame ottenuta con lo stesso metodo usato nel test. tutte le alternative.

Nella diagonale principale della matrice multi-tratto multi-metodo è contenuta. la validità convergente delle misure. la validità divergente delle misure. la validità di contenuto delle misure. l'attendibilità delle misure.

Quali elementi della matrice multi-tratto multi-metodo sono utilizzati per valutare la validità di costrutto?. i coefficienti etero-tratto mono metodo. nessuna delle alternative. i coefficienti mono-tratto etero-metodo. entrambe le alternative.

Il punteggio calcolato sommando i punteggi agli item è. il punteggio grezzo. il punteggio fattoriale. il punteggio vero. il punteggio osseservato privo dell'errore di misurazione.

Il punteggio vero di un soggetto al test. può essere stimato in base al punteggio osservato e all'attendibilità del test. coincide con il punteggio grezzo. non può essere stimato a causa dell'errore casuale. nessuna delle alternative.

Attraverso il punteggio osservato di un soggetto l'indice di attendibilità è possibile. stimare il punteggio vero del soggetto al test. stimare le caratteristiche fondamentali degli item. stimare la validità del test. stimare il punteggio fattoriale al test.

Il punteggio vero di un soggetto a un test può essere stimato in base a. punteggio osservato e attendibilità del test. punteggio osservato e punteggio fattoriale. punteggio fattoriale e errore di misurazione. attendibilità e validità del test.

L'indice che permette di fare valutazioni circa la precisione del punteggio al test dei soggetti è. l'indice di correlazione r. l'errore standard di misurazione (SEM). la distanza di Mahalanobis. l'indice di validità.

Nella formula per calcolare il punteggio vero di un soggetto al test V = Mx + rtt (X-Mx), X rappresenta. il punteggio grezzo ottenuto dal soggetto. l'errore di misurazione. la variabile dipendente. il punteggio fattoriale ottenuto dal soggetto.

In base alla Teoria Classica dei Test, se un test fosse somministrato infinite volte a un soggetto. i punteggi si distribuirebbero seguendo la distribuzione normale. nessuna delle alternative. entrambe le alternative. gli errori di misura sommerebbero a 0, se sono casuali.

In base alla Teoria Classica dei Test, quando il test è somministrato una sola volta, il punteggio osservato X. è solo uno dei possibili punteggi che un soggetto potrebbe ottenere al test. coincide con l'errore di misurazione. coincide con il punteggio vero. non può essere calcolato.

La deviazione standard degli errori di misurazione che è associata ai punteggi a un test per uno specifico gruppo di esaminandi è. l'errore standard di misurazione (SEM). il punteggio fattoriale. la varianza spiegata. l'attendibilità.

Se un test ha attendibilità uguale a 1, l'errore standard di misurazione. non è stimabile. è uguale a -1. è uguale a 0. è uguale a 1.

L'errore standard di misurazione è uguale a 0 quando. l'attendibilità del test non è stata calcolata. l'attendibilità del test è uguale 1. l'attendibilità del test è uguale a -1. l'attendibilità del test è uguale a 0.

Nella formula per calcolare l'errore standard di misurazione, oltre all'attendibilità è presente. il punteggio fattoriale ottenuto dal soggetto. il punteggio vero ottenuto soggetto. la deviazione standard dei punteggi osservati. il punteggio medio al test.

Nella formula per calcolare l'errore standard di misurazione, oltre alla deviazione standard dei punteggi osservati è presente. l'attendibilità. il punteggio vero ottenuto soggetto. il punteggio fattoriale ottenuto dal soggetto. il punteggio medio al test.

Nella formula per calcolare il punteggio vero di un soggetto al test V = Mx + rtt (X-Mx), rtt rappresenta. l'attendibilità del test. la validità dell'item. la correlazione dell'item. l'attendibilità dell'item.

L'errore standard di misurazione (SEM). si stima in assenza di dati sull'attendibilità del test. viene assunto uguale per tutti i soggetti. è indipendente dai dati raccolti e dal campione. varia in base ai livelli del costrutto.

L'errore standard di misurazione (SEM). si stima in assenza di dati sull'attendibilità del test. è indipendente dai dati raccolti e dal campione. dipende dai dati raccolti e dal campione. varia in base al livello del costrutto.

L'errore standard di misurazione (SEM). si stima in assenza di dati sull'attendibilità del test. è indipendente dai dati raccolti e dal campione. viene assunto uguale per ogni livello del costrutto. varia in base ai livelli del costrutto.

Per confrontare punteggi dello stesso soggetto allo stesso test in due momenti diversi si utilizza. l'indice di correlazione r. l'indice di validità. il Reliable Change Index. l'indice di simmetria.

Il Reliable Change Index permette di. confrontare punteggi dello stesso soggetto allo stesso test in due momenti diversi. calcolare l'alpha di Cronbach. verificare il fit del modello di misura. calcolare l'attendibilità test-retest.

Per confrontare i punteggi ottenuti da due soggetti diversi allo stesso test si utilizza. nessuna delle alternative. entrambe le alternative. gli intervalli di fiducia. la verifica delle ipotesi.

Per confrontare punteggi dello stesso soggetto a due diversi test si utilizza. l'indice di validità. l'indice di correlazione r. l'errore standard di misurazione (SEM). l'indice di simmetria.

Per confrontare i punteggi ottenuti da due soggetti diversi allo stesso test si utilizza. l'indice di correlazione r. l'errore standard di misurazione (SEM). l'indice di simmetria. l'indice di validità.

L'errore standard di misurazione (SEM) viene utilizzato per. confrontare le saturazioni fattoriali degli item sui diversi fattori. confrontare punteggi dello stesso soggetto allo stesso test in due momenti diversi. confrontare le soluzioni fattoriali ottenute estraendo un diverso numero di fattori. confrontare la validità di due test diversi dello stesso costrutto.

L'errore standard di misurazione (SEM) viene utilizzato per. confrontare le soluzioni fattoriali ottenute estraendo un diverso numero di fattori. confrontare punteggi dello stesso soggetto a due diversi test. confrontare la validità di due test diversi dello stesso costrutto. confrontare le saturazioni fattoriali degli item sui diversi fattori.

L'errore standard di misurazione (SEM) viene utilizzato per. confrontare le soluzioni fattoriali ottenute estraendo un diverso numero di fattori. confrontare le saturazioni fattoriali degli item sui diversi fattori. confrontare la validità di due test diversi dello stesso costrutto. confrontare punteggi ottenuti da due soggetti diversi allo stesso test.

Nella formula per calcolare l'intervallo di fiducia del punteggio osservato, oltre al punteggio vero del soggetto è presente. il punteggio fattoriale del soggetto. l'indice di correlazione dell'item. l'indice di validità. l'errore standard di misurazione (SEM).

Nella formula per calcolare l'intervallo di fiducia del punteggio osservato, oltre all'errore standandard di misurazione è presente. il punteggio fattoriale del soggetto. l'indice di correlazione dell'item. il punteggio vero del soggetto. l'indice di validità.

L'errore standard di misurazione (SEM) è utilizzato per. calcolare i punteggi fattoriali. calcolare gli intervalli di fiducia del punteggio vero. calcolare l'alpha di Cronbach. calcolare la validità del test.

Per calcolare gli intervalli di fiducia del punteggio vero si utilizza. il punteggio fattoriale ottenuto dal soggetto. l'errore standard di misurazione (SEM). l'indice di validità. la comunalità.

L'errore standard di misurazione (SEM) viene utilizzato per. confrontare punteggi dello stesso soggetto allo stesso test in due momenti diversi. confrontare punteggi dello stesso soggetto a due diversi test. confrontare punteggi ottenuti da due soggetti diversi allo stesso test. tutte le alternative.

Per calcolare il numero di soggetti adeguati per un campione normativo si utilizza. la varianza della popolazione. tutte le alternative. il livello di fiducia. il margine di errore.

Nel calcolo del numero di soggetti da includere nel campione normativo, il margine di errore è. la probabilità dell'intervallo di fiducia. la precisione della stima che possiamo raggiungere con il campione a disposizione. nessuna delle alternative. l'attendibilità del test.

Le formule per il calcolo del numero di soggetti da includere nel campione normativo. non possono essere applicate nei test di prestazione massima. si differenziano tra test di prestazione massima e test di prestazione tipica. sono uguali per test di prestazione massima e test di prestazione tipica. non possono essere applicate nei test di prestazione tipica.

I punteggi di riferimento nella popolazione, cioè ovalori che corrispondono a statistiche descrittive dei punteggi al test calcolate sul campione di standardizzazione sono i. i punteggi grezzi. punteggi normativi. i punteggi fattoriali. i punteggi veri.

Il punteggio normativo indica. quanto è lontana la prestazione di un soggetto da quella più frequente nella popolazione di riferimento. quanto il punteggio del soggetto rispetta la normativa vigente. se il punteggio del soggetto è normale. se il test è conforme alle norme vigenti.

Il punteggio grezzo ottenuto da un soggetto a un test. può essere interpretato se messo in relazione con le decisioni del somministratore. può essere interpretato se messo in relazione a un punteggio normativo. entrambe le alternative. entrambe le alternative.

Il gruppo di soggetti le cui risposte sono prese come criterio per valutare le riposte di qualunque soggetto al quale viene somministrato il test è. il campione normativo. tutte le alternative. il campione normale. il campione pilota.

Il campione normativo è il gruppo di soggetti le cui risposte sono utilizzate. per verificare il rispetto delle caratteristiche fondamentali degli item. come criterio per valutare le riposte di qualunque soggetto al quale viene somministrato il test. per verificare le caratteristiche psicometriche degli item. come criterio per valutare se le risposte dei soggetti si distribuiscono normalmente.

Per selezionare il campione normativo spesso si utilizza. il campionamento per quote. il campionamento di convenienza. nessuna delle alternative. entrambe le alternative.

Le formule per il calcolo del numero di soggetti da includere nel campione normativo. possono essere applicate solo nel caso in cui l'ampiezza della popolazione sia nota. possono essere applicate solo nel caso in cui l'ampiezza della popolazione non sia nota. si applicano indistintamente a situazioni in cui l'ampiezza della popolazione sia nota o no. si differenziano in base al fatto che l'ampiezza della popolazione sia nota oppoure no.

La standardizzazione dei punteggi può essere eseguita. mediante ranghi percentili. mediante punteggi standard. nessuna delle alternative. entrambe le alternative.

La standardizzazione dei punteggi viene eseguita mediante ranghi percentili quando. i punteggi non si distribuiscono normalmente. I punteggi si distribuiscono normalmente. I punteggi sono vicini alla media. I punteggi variano poco.

La standardizzazione dei punteggi viene eseguita mediante punteggi standard quando. I punteggi variano poco. I punteggi sono vicini alla media. I punteggi si distribuiscono normalmente. I punteggi non si distribuiscono normalmente.

La standardizzazione dei punteggi mediante punteggi standard avviene. trasformando i punteggi grezzi in punteggi veri. trasformando i punteggi grezzi in punteggi z. trasformando i punteggi grezzi in punteggi fattoriali. trasformando i punteggi grezzi in punteggi medi.

La trasformazione in punti T riporta i punteggi a una distribuzione che. ha media 500 e deviazione standard 100. ha media 0 e deviazione standard 10. ha media 0 e deviazione standard 1. ha media 50 e deviazione standard 10.

Le tavole di conversione nel manuale del test permettono di convertire. il punteggio grezzo in punteggio osservato. il punteggio grezzo in punteggio standard. il punteggio grezzo in punteggio vero. il punteggio grezzo in punteggio normale.

In una standardizzazione dei punteggi attraverso ranghi percentili, i percentili. non danno alcuna informazione sull’entità della differenza tra due punteggi. rappresentano la posizione relativa del punteggio di un soggetto rispetto al campione normativo in un’ideale scala da 1 a 100. nessuna delle alternative. entrambe le alternative.

I punteggi stadardizzati mediante ranghi percentili. non permettono di conoscere l’effettiva distanza in termini di quantità di costrutto posseduto fra due percentili consecutivi. entrambe le alternative. nessuna delle alternative. possono essere utilizzati per analisi dei dati di tipo metrico.

Per interpretare i punteggi ottenuti a un test si dovrebbe. usare le stesse norme indipendente dalle caratteristiche socio-demografiche del soggetto. nessuna delle alternative. usare norme provenienti da campioni di nazionalità diversa. evitare di usare le stesse norme indipendente dalle caratteristiche socio-demografiche del soggetto.

Per interpretare i punteggi ottenuti a un test si dovrebbe. usare norme provenienti da campioni di nazionalità diversa. utilizzare le norme differenziate in base a caratteristiche socio-demografiche. usare le stesse norme indipendente dalle caratteristiche socio-demografiche del soggetto. nessuna delle alternative.

Nella sezione del manuale del test relativa alle norme ci dovrebbe essere. informazioni sull'ampiezza, la tipologia e la rappresentatività del campione normativo. la descrizione dei profili prototipici dei punteggi nelle sottoscale nel caso il test produca più di un punteggio. la procedura di scoring e standardizzazione dei punteggi. tutte le alternative.

Il manuale del test dovrebbe contenere. la definizione del costrutto e le procedure di sviluppo degli item. entrambe le alternative. nessuna delle alternative. la descrizione degli studi di validazione e le norme del test.