Змістовий модуль 5. Аналіз зв’язку між двома змінними (порівняння середніх, частина друга).

 

91. Позначте, що не належить до чинників, які визначають, який метод порівняння середніх слід обрати:

1)    кількості числових вибірок

2)    подібності чи неподібності числових вибірок до нормального розподілу

3)    подібності чи неподібності числових вибірок до F-розподілу Фішера

4)    взаємної залежності чи незалежності числових вибірок

 

92. При порівнянні середніх більше, ніж 2-х числових вибірок:

1)    формуються незалежні вибірки в середовищі показника у відповідності до категорій фактора

2)    формуються залежні вибірки в середовищі показника у відповідності до категорій фактора

3)    формуються незалежні вибірки в середовищі фактора у відповідності до категорій показника

4)    формуються залежні вибірки в середовищі фактора у відповідності до категорій показника

 

93. При порівнянні чотирьох незалежних вибірок отримано результат: M1=354,5; M2=249,8; M3=307,4; M4=194,4; q=0,000; Eta Squared=0,057. Позначте його правильну інтерпретацію:

1)    Гіпотезу про рівність середнього у всіх чотирьох групах ми приймаємо, оскільки ймовірність допуститися помилки інтерпретуючи Гіпотезу-0 як фальшиву, є дуже малою

2)    Гіпотезу про рівність середнього у всіх чотирьох групах ми відкидаємо, оскільки ймовірність допуститися помилки інтерпретуючи Гіпотезу-0 як фальшиву, є дуже великою

3)    Гіпотезу про нерівність середнього у всіх чотирьох групах ми відкидаємо, оскільки ймовірність допуститися помилки інтерпретуючи Гіпотезу-0 як фальшиву, є дуже малою

4)    Гіпотезу про рівність середнього у всіх чотирьох групах ми відкидаємо, оскільки ймовірність допуститися помилки інтерпретуючи Гіпотезу-0 як фальшиву, є дуже малою

 

94. Позначте коректний переклад англійською мовою терміну “однофакторний дисперсійний аналіз”:

1)    ONE WAY MANOVA

2)    TWO WAYS ANOVA

3)    ONE WAY ANOVA

4)    TWO WAYS MANOVA

 

95. Позначте, що не належить до основних показників при проведенні однофакторного дисперсійного аналізу:

1)    середні значення незалежних числових вибірок, сформованих в середовищі показника – M (Mean in Report)

2)    середні значення залежних числових вибірок, сформованих в середовищі показника – M (Mean in Report)

3)    ймовірність помилки першого роду – p (Significance in AVOVA Table)

4)    ETA in Measures of Association

 

96. Позначте коректний вираз:

1)    ETA – це відсоток значень незалежної змінної, що може бути пояснений значеннями залежної змінної

2)    ETA – це кількість значень залежної змінної, що може бути пояснений значеннями незалежної змінної

3)    ETA – це кількість значень незалежної змінної, що може бути пояснений значеннями залежної змінної

4)    ETA – це відсоток значень залежної змінної, що може бути пояснений значеннями незалежної змінної

 

97. Позначте коректний вираз:

1)    Чим меншою є ETA, тим інтенсивнішою є взаємодія значень змінної, а тому – тим обгрунтованішим є вплив незалежної змінної на залежну

2)    Чим більшою є ETA, тим інтенсивнішою є взаємодія значень змінної, а тому – тим обгрунтованішим є вплив незалежної змінної на залежну

3)    Чим більшою є ETA, тим слабшою є взаємодія значень змінної, а тому – тим обгрунтованішим є вплив незалежної змінної на залежну

4)    Чим більшою є ETA, тим інтенсивнішою є взаємодія значень змінної, а тому – тим менш обгрунтованим є вплив незалежної змінної на залежну

98. Позначте той розмір ETA SQUARED, який є статистично значимим (який засвідчує обгрунтованість впливу категорії фактора на параметри показника):

1)    < 0.01

2)    < 0.001

3)    ≥ 0.01

4)    ≥ 0.001

 

99. Позначте правильну субординацію між показником ЕТА та статистичною значимістю різниці між середніми (p):

1)    p контролюється показником ЕТА

2)    показник ЕТА контролюється p

3)    за своїм статусом, і ЕТА і p – рівнозначні

4)    ЕТА і p – незалежні один від одного показники

 

100. Основою для відповіді на дослідницьке запитання при використанні однофакторного дисперсійного аналізу може бути:

1)    гіпотеза про рівність середніх значень залежних числових вибірок, утворених в середовищі шкали вимірювання показника у відповідності до номінального переліку категорій фактора

2)    гіпотеза про рівність середніх значень незалежних числових вибірок, утворених в середовищі шкали вимірювання показника у відповідності до номінального переліку категорій фактора

3)    гіпотеза про рівність середніх значень незалежних числових вибірок, утворених в середовищі шкали вимірювання фактора у відповідності до номінального переліку категорій показника

4)    гіпотеза про рівність середніх значень залежних числових вибірок, утворених в середовищі шкали вимірювання фактора у відповідності до номінального переліку категорій показника

 

101. Апостеріорні множинні порівняння здійснюються для:

1)    порівняння середніх значень більше ніж 2-х залежних числових вибірок

2)    порівняння середніх значень більше ніж 2-х незалежних числових вибірок

3)    порівняння медіанних значень більше ніж 2-х залежних числових вибірок

4)    порівняння медіанних значень більше ніж 2-х незалежних числових вибірок

 

102. Апостеріорні множинні порівняння здійснюються у випадку, коли:

1)    однофакторний дисперсійний аналіз засвідчив загальну статистично значиму різницю між медіанами

2)    однофакторний дисперсійний аналіз засвідчив загальну статистично значиму різницю між дисперсіями

3)    однофакторний дисперсійний аналіз засвідчив загальну статистично значиму різницю між середніми

4)    однофакторний дисперсійний аналіз засвідчив загальну статистично значиму різницю між стандартними відхиленнями

 

103. Позначте коректний статус апостеріорних множинних порівнянь стосовно однофакторного дисперсійного аналізу:

1)    Апостеріорні множинні порівняння виконуються завджди як предикторні щодо однофакторного дисперсійного аналізу

2)    За певних обставин апостеріорні множинні порівняння можуть виконуватись перед однофакторним дисперсійним аналізом

3)    За певних обставин апостеріорні множинні порівняння можуть виконуватись незалежно від однофакторного дисперсійного аналізу

4)    Апостеріорні множинні порівняння виконуються завджди як похідні після однофакторного дисперсійного аналізу

 

104. Метод Dunnett’s T3, що є частиною апостеріорних множинних порівнянь, належить до групи тестів, в якій:

1)    однакові дисперсії припускаються

2)    однакові дисперсії не припускаються

3)    однакові середні припускаються

4)    однакові середні не припускаються

 

105. Позначте ситуації, коли апостеріорні множинні порівняння не проводяться:

1)    коли одна з категорій показника має тільки два випадки

2)    коли одна з категорій фактора має тільки один випадок

3)    коли одна пара порівнюваних середніх має однакове значення

4)    коли порівнюються менше, ніж 3 середніх значення

 

106. Позначте коректний переклад англійською мовою терміну “апостеріорні множинні порівняння”:

1)    Post Hoc Multiple Compilations

2)    Post Hoc Multivariate Comparisons

3)    Post Hoc Multiple Comparisons

4)    Post Hocked Multiple Comparisons

 

107. Позначте тест, який використовують для порівняння середніх більше ніж 2-х залежних числових вибірок з використанням програмного забезпечення SPSS (version 15):

1)    General Linear Approximation – Repeated Mesures

2)    General Linear Model – Followed Mesures

3)    General Linear Approximation – Followeded Mesures

4)    General Linear Model – Repeated Mesures

 

108. Для аналізу отриманих результатів обчислення при порівнянні середніх більше ніж 2-х залежних числових вибірок з використанням програмного забезпечення SPSS інтерпретуються дані таблиці:

1)    Тест ефектів в середині суб’єкта

2)    Тест ефектів зі зовні об’єкта

3)    Тест ефектів в середині об’єкта

4)    Тест ефектів зі зовні суб’єкта

 

109. При порівнянні середніх 3-х залежних числових вибірок за допомогою SPSS при програмуванні кількості рівнів аналізу вводимо число:

1)    4

2)    3

3)    2

4)    6

 

110. При порівнянні середніх більше ніж 2-х залежних числових вибірок за допомогою SPSS базовою є:

1)    Гіпотеза про нелінійність

2)    Гіпотеза про несферичність

3)    Гіпотеза про сферичність

4)    Гіпотеза про лінійність