Domande ripasso psicometria

Una variabile può essere considerata come: l'evento che viene considerato durante l'esperimento. un costrutto. il gruppo di controllo. la proprietà che è stata misurata rispetto a un evento reale.

Nella scala nominale i numeri rappresentano: solo una relazione d'ordine tra le quantità. etichette con nomi diversi. tutte le alternative. numeri reali e si comportano come tali.

Con variabili su scala ad intervalli equivalenti: entrambe le alternative. posso sommare e sottrarre i valori che la variabile assume. nessuna delle alternative. posso moltiplicare e dividere i valori che la variabile assume.

Con variabili su scala a rapporti equivalenti: posso sommare e sottrarre i valori che la variabile assume. nessuna delle alternative. entrambe le alternative. posso moltiplicare e dividere i valori che la variabile assume.

Le righe di una tabella di frequenza rappresentano: le varie modalità. rappresenta la media del campione. i vari soggetti. le varie tipologie di frequenze calcolate.

Per la variabile "genere" posso calcolare: nessuna delle due alternative. le frequenze assolute. entrambe le alternative. le frequenze cumulate.

Le tabelle di contingenza servono per condurre: un'analisi della varianza. un'analisi fattoriale. un'analisi bivariata. un'analisi univariata.

Come indice di variabilità, a livello di scala ordinale, possiamo usare: il range. nessuna delle precedenti. la deviazione standard. la varianza.

L'indice di variabilità più usato con variabili qualitative è: tutte le precedenti. la moda. la deviazione standard. nessuna delle precedenti.

La deviazione standard o scarto quadratico medio rappresenta: la variabilità assoluta. la variabilità relativa. la variabilità modulare. la variabilità modulabile.

Lo studio della concentrazione e utile per: calcolare la media dei prodotti in valore assoluto fra tutte le possibili coppie di valori. prendere decisioni rispetto alla relazione causale tra le variabili. calcolare la deviazione standard delle differenze in valore assoluto fra tutte le possibili coppie di valori. vedere se il fenomeno è equamente distribuito fra tutte le unità statistiche.

Secondo la teoria soggettiva della probabilità: la probabilità associata a una certa affermazione misura il grado di credenza attribuito all'affermazione stessa da una certa persona. la probabilità di un evento è data dal limite al quale tende la frequenza relativa della caratteristica in esame col crescere del numero delle osservazioni. la probabilità di un evento è il rapporto tra il numero di casi favorevoli all'evento e il numero di casi ugualmente possibili. lo sperimentatore assegna a seconda della sua credenza un valore.

Nell'impostazione assiomica del calcolo delle probabilità una prova è definita come: è anche detto evento o descrizione. non genera mai un evento. un esperimento soggetto a incertezza. una qualsiasi situazione che non permette di avere dei risultati.

Nell'impostazione assiomica del calcolo delle probabilità una probabilità è definita come: un esperimento soggetto a incertezza. un numero associato al presentarsi di un evento. uno dei possibili risultati della prova. nessuna delle alternative.

La distribuzione di Poisson esprime le probabilità per: eventi che non hanno relazioni temporali. eventi il cui esito può essere solo un successo o un insuccesso. tutte le precedenti. eventi che si verificano successivamente ed indipendentemente in un intervallo di tempo.

La distribuzione normale fa riferimento a variabili: nominali. continue. discrete. continue e discrete.

Moda, mediana e media non coincidono nella distribuzione di probabilità: normale standardizzata. nessuna delle alternative. normale. di Poisson.

Usando la distribuzione normale standardizzata possiamo: confrontare la prestazione di due diversi soggetti allo stesso test. confrontare due diverse distribuzioni di probabilità. tutte le alternative sono corrette. confrontare punteggi a diversi test.

La curva normale varia tra: più e meno uno. più e meno 100. più e meno infinito. più e meno 3.

Il parametro può essere definito con la lettera: theta. delta. alfa. beta.

Il livello di fiducia viene indicato con la lettera greca: alfa. theta. lambda. beta.

L'ipotesi alternativa permette di ipotizzare che la stima campionaria: sia minore o maggiore del elativo valore della popolazione. entrambe. nessuna delle due. sia diverso al relativo valore della popolazione.

Il coefficiente di regressione indica: di quanto varia la Y al variare di una unità di X. entrambe le alternative. nessuna delle due alternative. se Y è crescente o decrescente.

Per rappresentare i valori durante l'analisi della regressione possiamo usare: diagrammi a dispersione. tabelle a singola o doppia entrata. entrambe le alternative. nessuna delle due alternative.

Si ha una correlazione diretta quando il coefficiente di correlazione lineare di Bravais-Pearson: è uguale a 0. è sia minore che maggiore di zero. è maggiore di 0. è minore di 0.

Per analizzare la correlazione solitamente si usa: il coefficiente di correlazione lineare di Bravais-Pearson. la media ponderata. la retta di regressione. l'anova.

Nella linea di regressione di y rispetto a x i punti vengono rappresentati da ogni valore di x e: le mediane di y. la media ponderata dei valori della x relativi ad ogni livello di y. la media ponderata dei valori della Y relativi ad ogni livello di x. la moda di y.

Nella linea di regressione di x rispetto a y i punti vengono rappresentati da ogni valore di x e: la media ponderata dei valori della x relativi ad ogni livello di y. la moda di y. le mediane di y. la media ponderata dei valori della Y relativi ad ogni livello di x.

Quando uso il test t di Wilcoxon: posso rigettare H0 se: la somma dei ranghi positivi o la somma dei ranghi negativa è minore o uguale al valore critico tabulare. la somma dei ranghi positivi o la somma dei ranghi negativa è maggiore al valore critico tabulare. la somma delle medie è minore o uguale al valore critico tabulare. la somma delle medie è maggiore al valore critico tabulare.

Per confrontare due medie di campioni dipendenti con test non parametrici useremo: il coefficiente di correlazione lineare di Bravais-Pearson. Il test U di Mann-Whitney. il test t di Wilcoxon. tutte le alternative.

La distribuzione binomiale riguarda: eventi il cui esito può essere solo un successo o un insuccesso. tutte le precedenti. eventi che non hanno relazioni temporali. eventi che si verificano successivamente ed indipendentemente in un intervallo di tempo.