psicometria pt 2

Se è stato posto un livello alfa = .001, quale decisione devo prendere se il valore di probabilità associato alla statistica calcolata risulta essere =.02. rifiutare H0. non rifiutare H1. rifiutare H1. non rifiutare H0.

Alfa è la probabilità di. respingere l’ipotesi nulla che è falsa. fallire nel respingere l’ipotesi nulla che è falsa. respingere l’ipotesi nulla che è vera. fallire nel respingere l’ipotesi nulla che è vera.

In una ricerca sperimentale l’assegnazione dei partecipanti alle condizioni viene fatta sulla base del modo. K. R. Y. Z.

Una distribuzione manifesta una skewness negativa quando. la curva risulta appiattita. la curva mostra un picco elevato ma molto ristretto. il picco è spostato verso i valori alti della scala. il picco è spostato verso i valori bassi della scala.

In quale modo possiamo neutralizzare una terza variabile potenzialmente influente che non sia oggetto principale del nostro studio?. Modo X. Modo Y. Modo Z. Modo M.

La varianza di un campione viene in genere calcolata dividendo la somma dei quadrati per. N. N-1. N+1. N 2.

Dieci individui sono stati ripartiti secondo la "nazionalità" in Italiani (n.4); Francesi (n.3); Spagnoli (n.3). Di che tipo di variabile si tratta?. Ordinale. Nominale. A intervalli equivalenti. A rapporti.

Quale delle seguenti distribuzioni teoriche si utilizza per confrontare i punteggi raccolti in due misure ripetute sugli stessi partecipanti, se il loro numero è inferiore a 30?. chi quadrato. t di Student. distribuzione normale standard. F di Fisher.

In quale dei seguenti casi è improprio utilizzare il test t di Student per campioni correlati?. In caso di matching. Nello studio delle diadi. Con misure ripetute. Con gruppi indipendenti.

Il quadrato del coefficiente di correlazione prodotto-momento indica. il livello di significatività di un test monodirezionale. il valore massimo a cui può arrivare la correlazione tra due variabili. la percentuale di varianza che le due variabili hanno in comune. la potenza della verifica.

In quale di queste misure è presente una unità di misura?. A intervalli e a rapporti. ordinale. nominale.

Le misurazioni psicologiche, nella maggior parte delle ipotesi, sono riconducibili a una scala di tipo. nominale. A intervalli. A rapporti. Ordinale.

Quando si calcolano le frequenze cumulate percentuali, l'ultimo valore che si ottiene, cioè il più elevato è pari a. N. 1. 100. Moda.

In una scala nominale qual è l'unica misura della tendenza centrale che può essere calcolata?. Moda. Mediana. Media. Frequenza.

La mediana corrisponde a. Metà della media. 50° percentile. 1° quartile. Doppio della media.

Basandoti su questi punteggi 1, 9, 3, 6, 1, 2, 6, 2, 2, 8 un punteggio 2 corrisponde a. moda. mediana. media. deviazione standard.

Sommatoria(x) per i seguenti punteggi 1, 1, 8, 10 è pari a. 4. 4,5. 5. 20.

La varianza corrisponde a. La media delle deviazioni standard al quadrato. La somma delle deviazioni standard al quadrato. La media delle deviazioni assolute. La somma delle deviazioni assolute.

Qual è la mediana dei seguenti punteggi 0, 0, 0, 2, 5, 6, 8. 0. 2. 2,5. 3.

Se la deviazione standard è 4, la varianza è pari a. 2. 4. 8. 16.

In una distribuzione normale standard (punti zeta) la mediana: è pari alla media. è pari allo zero. entrambe le precedenti. Nessuna delle precedenti.

Un punteggio pari a 40 facente parte di una distribuzione con media 20 e deviazione standard a 10 se trasformato in punti z, è uguale a. 0. 1. 2. 4.

Un punteggio z pari a 0 trasformato in punti T è pari a. 0. 10. 50. 100.

L'ipotesi che si sottopone a verifica è definita. Ipotesi alternativa. Ipotesi operativa. Ipotesi nulla. Ipotesi di ricerca.

Se una mutabile ammette 4 livelli, i gradi di libertà sono pari a. 0. 2. 3. 4.

Alfa corrisponde alla probabilità di errore. Di I tipo. Di II tipo. Di III tipo. Di IV tipo.

Il valore critico corrisponde a. il valore calcolato. il valore atteso qualora H0 sia vera. il valore atteso qualora H0 sia falsa. il valore osservato.

Se il valore del chi-quadro calcolato è superiore a quello critico. Accetto l'ipotesi alternativa. Rifiuto l'ipotesi nulla. Accetto l'ipotesi nulla. Rifiuto l'ipotesi alternativa.

Se il valore del chi-quadro calcolato è inferiore al valore critico. Accetto l'ipotesi nulla come vera. Accetto l'ipotesi alternativa come vera. Non sono in grado di rifiutare l'ipotesi nulla. Non sono in grado di rifiutare l'ipotesi alternativa.

Nella verifica di ipotesi commettiamo un errore se. Rifiutiamo l'ipotesi nulla. Non rifiutiamo l'ipotesi nulla. In entrambi i casi. In nessuno dei due casi precedenti.

Un risultato che ha una probabilità superiore a .001 sta ad indicare che. è molto significativo. ci sono poche probabilità che sia dovuto al caso. è sicuramente vero. si è commesso un errore di calcolo.

L'approccio di Fisher del p value si basa sulla decisione di. respingere l'ipotesi nulla che è vera. accettare l'ipotesi nulla che è vera. respingere l'ipotesi nulla che è falsa. accettare l'ipotesi nulla che è falsa.

Il numero di problemi corretti in una prova di matematica è un esempio di variabile. continua. discreta. quadratica. non è calcolabile.

In una tabella di frequenze, la colonna identificata con le "X" rappresenta. Il numero di punteggi di ciascun valore. Il numero identificativo dei partecipanti. I possibili valori della variabile. tutte le precedenti.

Quale di questi indicatori di variabilità può essere calcolato a livello di scala ordinale. deviazione standard. varianza. mediana. differenza interquartilica.

In un istogramma, la dimensione orizzontale esprime. i possibili valori che la variabile può assumere. l'intensità della variabile. il punteggio medio. le frequenze.

La deviazione standard è pari a. la media divisa per N-1. la radice quadrata della varianza. la varianza divisa per N. la radice quadrata della media.

La somma degli scarti della media è pari a. zero. uno. cento. non è calcolabile.

Se qualcuno ti dice che una distribuzione manifesta un effetto tetto, tu assumi che sia. simmettrica. positivamente asimmetrica. negativamente asimmetrica. rettangolare a spiovente.

La seguente affermazione "l'attivazione cerebrale cambia in funzione della connotazione positiva o negativa delle immagini" è. una teoria. un'ipotesi. una definizione operativa. una tautologia.

Una ricerca correlazionale prevede come minimo la misurazione di. una variabile dipendente e una variabile indipendente. due variabili indipendenti. una variabile. due variabili.

L'ipotesi nulla riguarda come un fenomeno si manifesterebbe qualora. esistesse nella realtà. fosse governato dal caso. rispecchiasse le ipotesi di ricerca. fosse osservato a distanza di tempo.

L'errore di II tipo consiste. nel non rifiutare l'ipotesi nulla che è vera. nel non rifiutare l'ipotesi nulla che è falsa. nel rifiutare l'ipotesi nulla che è vera. nel rifiutare l'ipotesi nulla che è falsa.

la potenza è pari a. alfa. 1-alfa. beta. 1-beta.

La distribuzione campionaria delle medie riguarda. l'insieme dei possibili punteggi degli individui. l'insieme delle medie di possibili campioni della stessa dimensione. la media della popolazione di riferimento. la media del campione osservato.

Per il teorema del limite centrale la media della distribuzione campionaria delle medie sarà pari a. la media del campione. la mediana della popolazione. la mediana del campione. la media della popolazione.

per il teorema del limite centrale la varianza della distribuzione campionaria dellemedie sarà pari a. la varianza del campione. la varianza della popolazione. la varianza della popolazione diviso N. la varianza del campione diviso N.

L'errore standard della media (ESM) è in genere. più piccolo della deviazione standard della popolazione. uguale alla deviazione standard della popolazione. più grande della deviazione standard della popolazione. uguale alla deviazione standard della campione.

La forma di una distribuzione delle medie è approssimativamente normale se. il campione ha numerosità > 30. la distribuzione della popolazione ha una forma normale. entrambe le precedenti. nessuna delle precedenti.

se il punto Z calcolato supera in valore assoluto lo Z critico. si accetta H0. si accetta H1. Si rifiuta H0. si rifiuta H1.

se il punto Z calcolato è inferiore in valore assoluto allo Z critico. si rifiuta H0. si rifiuta H1. non si rifiuta H1. non si rifiuta H0.

se il valore di p è uguale o minore del valore di alfa. si accetta H0. si accetta H1. Si rifiuta H0. si rifiuta H1.

Quando la varianza della popolazione è ignota. devo sostituirla con la varianza del campione. posso stimarla a partire dalla varianza del campione. devo sospendere il procedimento di stima. posso sostituirla con la media della popolazione.

se mi si chiede di stabilire se il campione ha una media inferiore a quella della popolazione devo fissare un'ipotesi alternativa. bidirezionale. monodirezionale sinistra. monodirezionale destra. uguale all'ipotesi nulla.

se la mia ipotesi alternativa è bidirezionale nella verifica devo usare il test. a due code. a una coda sinistra. a una coda destra. senza code.

Per alfa pari a 0,5, 15 gradi li libertà e ipotesi bidirezionale, avendo ottenuto un t calcolato pari a 1,90, posso rifiutare l'ipotesi nulla. si. no.

Per alfa pari a 0,5, 15 gradi li libertà e ipotesi monodirezionale destra, avendo ottenuto un t calcolato pari a 1,90, posso rifiutare l'ipotesi nulla. si. no.

Per alfa pari a 0,5, 15 gradi li libertà e ipotesi monodirezionale sinistra, avendo ottenuto un t calcolato pari a 1,90, posso rifiutare l'ipotesi nulla. si. no.

il valore del t calcolato dipende da. alfa. l'errore standard della media. i gradi di libertà. il tipo di ipotesi alternativa (mono-bidirezionale).

il valore del t critico dipende da. i gradi di libertà e il tipo di ipotesi alternativa (mono-bidirezionale). l'errore standard della media. beta.

se in un campione di frequenze inferiori a 30 sto valutando se vi è una equiripartizione delle scelte devo utilizzare. test zeta. t di student. chi quadro per bontà adattamento. chi quadro per tavole di contigenza.

se ho due gruppi di osservazioni di tipo categoriale e volessi osservare se vi è un'associazione tra le due variabili, dovrei utilizzare. chi quadro per bontà adattamento. chi quadro per tavole di contigenza. t di Student. test zeta.

se volessi verificare in un campione (n=136) se la sua media è rappresentativa della popolazione dovrei utilizzare. chi quadro per bontà adattamento. chi quadro per tavole di contigenza. t di Student. test zeta.

nelle ricerche riferite al caso di un campione a misure ripetute si misura. una variabile dipendente. una variabile indipendente. una variabile dipendente e una indipendente. nessuna variabile.

L'errore standard della media corrisponde nella distribuzione campionaria delle medie a. media. varianza. deviazione standard. coda.

i gradi di libertà nel caso di un campione sono pari a. N. N-1. N+1. N*(N+1)-(N-1)*radq(N).

la t di Student per campioni dipendenti può essere utilizzata. matching. coppie naturali. pre-post. tutte le precedenti.

nelle ricerche riferite al caso di due campioni si misurano. Una variabile dipendente. una variabile indipendente. una variabile dipendente e una indipendente. nessuna variabile.

per poter utilizzare il test zeta o la t di Student per campioni indipendenti è necessario che la VI (variabile indipendente) sia misurata a livello di scala. nominale, ordinale. a intervalli. a rapporti.

nel caso di due campioni indipendenti i gradi di libertà sono pari a. N. N-1. N1+N2. (N1+N2)-2.

nel caso di due campioni indipendenti un effetto grande d è pari a. .20. .50. .70. .80.

la grandezza dell'effetto è uno strumento importante per dare senso ai risultati di ricerca perché. indica il grado in cui un risultato è statisticamente significativo. indica la rilevanza pratica dei risultati. indica la varianza e pertanto aumenta la potenza. è sempre più piccolo della varianza.

una psicologa ha condotto uno studio e ha trovato un d= -0.63, che significa che l'effetto è. piccolo. medio. grande. calcolato male perché d non può essere negativo.

uno psicologo ha condotto uno studio e ha trovato un d= 1,43, che significa che l'effetto è. piccolo. medio. grande. calcolato male perché d non può essere maggiore di 1.

facendo riferimento alla tavola D per un valore di delta pari a 2,0, alfa a 0,05 e test a una coda il valore della potenza è pari. .11. .39. .52. .64.

Facendo riferimento alla tavola D per un valore di delta pari a 1,5, alfa a 0,01 e test a due code il valore della potenza è pari. .14. .20. .40. .64.

Facendo riferimento alla tavola D per un valore di delta pari a 3,2, alfa a 0,05 e test a due code il valore della potenza è pari. .40. .62. .79. .89.

per calcolare una correlazione è necessario che ciascun partecipante fornisca. almeno un punteggio. almeno due punteggi. solo un punteggio. solo due punteggi.

se tra due variabili c'è una correlazione positiva forte si può sostenere che. al crescere della prima cresce la seconda. al decrescere della prima decresce la seconda. al decrescere della seconda decresce la prima. tutte le precedenti.

se sto calcolando il coefficiente di correlazione prodotto-momento di Pearson e ottengo una r pari a .02 posso sostenere che. non c'è alcuna correlazione tra le due variabili. non c'è alcuna correlazione lineare tra le due variabili. c'è alcuna correlazione lineare di media forza. ho sbagliato i calcoli.

la significatività di un coefficiente di correlazione riguarda la probabilità che nella popolazione. la correlazione sia pari a 0. la correlazione sia pari a 1. la correlazione sia pari a -1. la correlazione sia pari a -0.

il coefficiente di determinazione si calcola. elevando al quadrato il valore di r. calcolando la t di Student per dati appaiati. estraendo la radice quadrata di r. calcolando la t di Student per gruppi indipendenti.

la rho di Spearman si può utilizzare. in presenza di relazioni non lineari. in presenza di outliers. se le variabili sono state indagate su scala ordinale. tutte le precedenti.

il test chi-quadro si applica a. variabili su scala a intervalli. variabili su scala a rapporti. variabili su scala ordinale. variabili su scala nominale.

il test del chi-quadro serve per confrontare. le medie di due popolazioni. le varianze di due campioni. le distribuzioni di frequenza. la media con la varianza.

se X è il predittore e Y è il criterio la linea di regressione sarà. di y e x. di y su x. di x su y. di y+x.

il metodo utilizzato per la predizione è quello. dei massimi triangoli. dei minimi quadrati. dei massimi quadrati. dei minimi triangoli.

a parità di altre condizioni, la significatività del chi-quadro calcolato dipende da. il livello di alfa. i gradi libertà. entrambe le precedenti. nessuna delle precedenti.

nell'equazione di regressione "a" rappresenta. la pendenza. slope. intercetta. coefficiente di regressione.

nell'analisi di regressione "b" corrisponde a. la pendenza, il coefficiente di regressione. la costante. l'intercetta. nessuna delle precedenti.

se i risultati non sono significativi dobbiamo concludere che. l'ipotesi nulla è vera. non vi sono differenze tra gruppi. non possiamo trarre conclusioni. abbiamo sbagliato i calcoli.

la formula di un'equazione di una retta è. a=bx+y. x=ab+y. b=xa-b. y=a+bx.

nell'analisi di regressione Beta rappresenta. la potenza del test statistico. 1-alfa. l'intercetta standardizzata. il coefficiente di regressione standardizzato.

un risultato che ha una probabilità inferiore a .0001 sta a indicare che. è molto significativo. ci sono poche probabilità che sia dovuto al caso. è sicuramente vero. si è commesso un errore di calcolo.

nel caso di due variabili poste in relazione tra loro beta corrisponde a. b. a. r. t.

se il valore di p (p-value) è maggiore del valore di alfa. si accetta H0. si accetta H1. non si rifiuta H0. non si rifiuta H1.

se volessi confrontare tra loro dei coefficienti di regressione dovrei utilizzare i valori di. a. b. alfa. beta.

se volessi verificare in un campione (n=25) se la sua media è rappresentativa della popolazione dovrei utilizzare. test zeta. t di student. chi quadro per bontà di adattamento. chi quadro per bontà di contingenza.

per verificare la significatività di beta formulo l'ipotesi nulla che. beta= alfa. beta= 1-alfa. beta= 0. beta= 1.

beta aumenta. al diminuire di alfa, al diminuire della grandezza dell'effetto. all'aumentare di alfa, all'aumentare della grandezza dell'effetto. nessuna delle precedenti.

la potenza statistica corrisponde alla probabilità di rifiutare correttamente. l'ipotesi nulla che è vera. l'ipotesi nulla che è falsa. l'ipotesi alternativa che è vera. l'ipotesi alternativa che è falsa.

la potenza corrisponde alla probabilità che uno studio produrrà un risultato statisticamente significativo. se l'ipotesi nulla è falsa, se l'ipotesi di ricerca è vera. se l'ipotesi di ricerca è falsa. se l'ipotesi nulla è vera. nessuna delle precedenti.

la potenza della verifica aumenta all'aumentare di. numerosità dei campioni. livello di alfa. grandezza dell'effetto. tutte le precedenti.

rispetto ad una rassegna sistematica, la meta-analisi prevede. il calcolo della potenza. il calcolo degli effect-size. la consultazione delle banche dati. l'utilizzo di parole chiave per la ricerca delle fonti.

uno stimatore è detto imparziale se. viene calcolato in maniera corretta. il valore della statistica coincide con il parametro della popolazione. il valore della popolazione coincide con il parametro del campione. se dà sempre lo stesso risultato.

se il valore di probabilità associato alla statistica calcolata è superiore al valore alfa. rifiuto H0. non rifiuto H0. accetto H0. accetto H1.

la trasformazione si utilizza al fine di rendere la distribuzione dei dati più simile ad una distribuzione. binomiale. rettangolare. normale. ipergeometrica.

nel caso di distribuzioni asimmetriche positive (es. tempi di reazione) si utilizza una trasformazione in. arcoseno. radice quadrata. logaritmica. inversa.

rispetto all'equivalente parametrico, un test non parametrico ha una potenza pari a. 15%. 50%. 95%. 115%.

il grafico che si utilizza per presentare i risultati di un'analisi della correlazione è definito. grafico a barre. grafico a dispersione. grafico a linee. grafico a torta.

La regressione lineare si usa per. identificare dei gruppi di soggetti tra loro omogenei sulla base di un insieme di variabili. confrontare due o più gruppi di soggetti su un insieme composito di variabili. prevedere i valori di un criterio sulla base di uno o più variabili misurate. valutare il tipo di associazioni presenti tra i livelli di più variabili discrete.

il coefficiente di correlazione lineare di Pearson può assumere. solo valori maggiori o uguali a 0. solo valori compresi tra 0 e 1. qualsiasi valore. solo valori compresi tra -1 e 1.

in una distribuzione simmetrica. la media e la mediana possono assumere qualsiasi valore. la media è sempre inferiore alla mediana. la media è pari alla metà della mediana. la media coincide con la mediana.

A livello inferenziale, tra i seguenti test statistici il più appropriato per valutare l'associazione tra due variabili categoriali è. il test del chi quadro. il test t per campioni indipendenti. il test t per campioni appaiati. il test F di Fisher.

si considera lo stimatore media campionaria. All'aumentare della numerosità campionaria: aumenta la variabilità dello stimatore. rimane inalterata la variabilità dello stimatore. aumenta in maniera esponenziale la variabilità dello stimatore. diminuisce la variabilità dello stimatore.

un grafico che mostra una relazione tra due variabili continue è definito. istogramma. poligono di frequenza. grafico a barre. grafico a dispersione.

qual è la definizione di quarantottesimo (48) percentile?. è quel valore di scala che si presenta con frequenza maggiore, o uguale, allo 0,48% del totale. è il valore delle frequenze cumulate al di sotto del quale si colloca il 52% dei valori scalari. è quel valore di scala al di sotto del quale si colloca il 4,8% del totale delle frequenze assolute dei valori scalari. è quel valore di scala al di sopra del quale cade il 52% del totale delle frequenze assolute dei valori scalari.

se un insieme ha n elementi, quanti elementi ha l'insieme di tutti i suoi sottoinsiemi?. n^2. 2^n. 2n. 2(n-2).

il metodo test-retest valuta. l'omogeneità degli item. la stabilità dei punteggi. la consistenza delle risposte. il parallelismo dei test.

si supponga di voler confrontare una media campionaria che è noto essere pari a 10 con la media della popolazione che è noto essere pari 12. Nell'ambito del paradigma classico di verifica ipotesi, quale delle seguenti espressioni rappresenta l'ipotesi nulla?. H0:μ=10. H0:μ=12. H0:μ=x. H0:x=12.

Una distribuzione manifesta una curtosi negativa quando: la curva risulta appiattita. la curva mostra un picco elevato ma molto ristretto. il picco è spostato verso i valori bassi della scala. il picco è spostato verso i valori alti della scala.

quanti numeri da 3 cifre tutte distinte si possono formare con i numeri 3,5,7,9. 24. 36. 60. 125.

supponiamo che il menù di un ristorante consista di 5 antipasti, 6 primi, 6 secondi e 4 dolci: quanti pasti completi (di quattro piatti) possiamo ordinare?. 36. 60. 120. 720.

in una distribuzione di punteggi, un valore molto estremo, rispetto agli altri, è definito. deviante. outlier. fuorilegge. missing.

in un indice statistico di variabilità può. assumere solo valori maggiori o uguali a 0. assumere qualsiasi valore. assumere solo valori maggiori di 0. assumere solo valori compresi tra -1 e 1.

tipologia di variabili ha senso calcolare l'indice statistico della mediana. solo sulle variabili categoriali nominali. solo sulle variabili quantitative. solo sulle variabili categoriali ordinali e su quelle quantitative. solo sulle variabili categoriali nominali e categoriali ordinali.