ВАРИАНТ №1

Тест №1

Изучалось влияние трех связующих веществ (П1, П2 и П3) на истираемость таблеток. Закон распределения значений истираемости во всех группах не отличался от нормального (p>0,05). При проведении точечной оценки получено следующие средние значения и ошибки средних: П1 – 15,00,5; П2 – 11,20,6; П3 – 9,20,8.

Для сравнения средних значений использовался параметрический критерий Шеффе.

Установлено, что

для П1 и П2 отличие средних не является статистически значимым, p=0.25,

для П1 и П3 отличие средних не является статистически значимым, p=0.09,

для П2 и П3 отличие средних не является статистически значимым, p=0.17.

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Наибольшей истираемостью обладают таблетки с покрытием П1.

2. Наименьшей истираемостью обладают таблетки с покрытием П3.

3. Не выявлено отличия истираемости таблеток с различными покрытиями.

4. Необходимо использовать непараметрические критерии сравнения.

Тест №2

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R= –0,9 (отлично от 0 на уровне значимости p<0,01).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

2. С увеличением показателя a уменьшается среднее значение показателя b

3. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. Необходимо проверить расчеты

Тест №3

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено что значение коэффициента корреляции Пирсона не отличается от 0 (p=0,12).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. При изменении показателя A изменяется среднее значение показателя B

2. Между показателями A и B связи не выявлено

3. Между показателями a и b линейной корреляционной связи не выявлено

4. Необходимо использовать непараметрические критерии

Тест №4

Методы корреляционного анализ используются

1. Для сравнения средних значений значений в трех и более группах

2. Для сравнения дисперсий в трех и более группах

3. Для установления вида зависимости результирующего признака от факторного

4. Для выявления связи между признаками

Тест №5

Для выявления линейной связи между парой изучаемых признаков в случае нормального закона их распределения используются методы

1. Множественных сравнений

2. Корреляционного анализа

3. Регрессионного анализа

4. Ни один из перечисленных выше методов

Тест №6

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R= –1,9 (отлично от 0 на уровне значимости p<0,01).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

2. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

3. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. Необходимо проверить расчеты

Тест №7

Методы множественных сравнений в случае, когда распределение значений не отличается от нормального используются

1. Для выявления связи между признаками

2. Для сравнения дисперсий в трех и более группах

3. Для сравнения средних значений значений в трех и более группах

4. Для установления вида зависимости результирующего признака от факторного

Тест №8

Для построения математических моделей зависимости одного признака от другого используется

1. Регрессионный анализ

2. Корреляционный анализ

3. Множественные сравнения

4. Ни один из перечисленных выше методов

Тест №9

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R= 0,1 (не отличается от 0 на уровне значимости p=0,2).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Необходимо проверить расчеты

2. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

3. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

4. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

Тест №10

Методы регрессионного анализа используются

1. Для выявления связи между признаками

2. Для установления вида зависимости результирующего признака от факторного

3. Для сравнения дисперсий в трех и более группах

4. Для сравнения средних значений значений в трех и более группах

ВАРИАНТ №2

Тест №1

Изучалось влияние трех связующих веществ (П1, П2 и П3) на истираемость таблеток. Закон распределения значений истираемости во всех группах отличался от нормального (p<0,01). При проведении точечной оценки получено следующие средние значения и ошибки средних: П1 – 15,00,5; П2 – 11,20,6; П3 – 9,20,8.

Для сравнения средних значений использовался параметрический критерий Шеффе.

Установлено, что

для П1 и П2 отличие средних не является статистически значимым, p=0.16,

для П1 и П3 отличие средних не является статистически значимым, p=0.06,

для П2 и П3 отличие средних не является статистически значимым, p=0.16.

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Наибольшей истираемостью обладают таблетки с покрытием П1.

2. Наименьшей истираемостью обладают таблетки с покрытием П3.

3. Не выявлено отличия истираемости таблеток с различными покрытиями.

4. Необходимо использовать непараметрические критерии сравнения.

Тест №2

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение что значение коэффициента корреляции Пирсона не отличается от 0 (p=0,12).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

2. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

3. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. Необходимо проверить расчеты

Тест №3

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено, что значение коэффициента корреляции Пирсона отличается от 0 (p=0,01).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. При изменении показателя A изменяется среднее значение показателя B

2. Между показателями A и B связи не выявлено

3. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. Необходимо проверить расчеты

Тест №4

Методы регрессионного анализа используются

1. Для сравнения средних значений значений в трех и более группах

2. Для сравнения дисперсий в трех и более группах

3. Для установления вида зависимости результирующего признака от факторного

4. Для выявления связи между признаками

Тест №5

Для выявления линейной связи между парой изучаемых признаков в случае когда закон их распределения отличается от нормального используются методы

1. Множественных сравнений

2. Корреляционного анализа

3. Регрессионного анализа

4. Ни один из перечисленных выше методов

Тест №6

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R= 1,01 (отлично от 0 на уровне значимости p<0,01).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

2. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

3. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. Необходимо проверить расчеты

Тест №7

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R= –0,9 (отлично от 0 на уровне значимости p<0,01).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Необходимо проверить расчеты

2. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

3. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

Тест №8

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение что значение коэффициента корреляции Пирсона не отличается от 0 (p=0,12).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Необходимо проверить расчеты

2. При изменении показателя A изменяется среднее значение показателя B

3. Между показателями A и B связи не выявлено – по ключам прав

4. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

Тест №9

Методы корреляционного анализ используются

1. Для выявления связи между признаками

2. Для сравнения дисперсий в трех и более группах

3. Для установления вида зависимости результирующего признака от факторного

4. Для сравнения средних значений значений в трех и более группах

Тест №10

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено что значение коэффициента корреляции Пирсона отличается от 0 (p=0,04).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Необходимо проверить расчеты

2. Между показателями A и B связи не выявлено

3. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. При изменении показателя A изменяется среднее значение показателя B

ВАРИАНТ №3

Тест №1

Изучалось влияние трех связующих веществ (П1, П2 и П3) на истираемость таблеток. Закон распределения значений истираемости во всех группах не отличался от нормального (p<0,05). При проведении точечной оценки получено следующие средние значения и ошибки средних: П1 – 15,00,5; П2 – 11,20,6; П3 – 9,20,8.

Для сравнения средних значений использовался параметрический критерий Шеффе.

Установлено, что

для П1 и П2 отличие средних является статистически значимым, p=0.01,

для П1 и П3 отличие средних является статистически значимым, p=0.002,

для П2 и П3 отличие средних не является статистически значимым, p=0.2.

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Наибольшей истираемостью обладают таблетки с покрытием П1.

2. Наименьшей истираемостью обладают таблетки с покрытием П3.

3. Не выявлено отличия истираемости таблеток с различными покрытиями.

4. Необходимо использовать непараметрические критерии сравнения.

Тест №2

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R= –0,5 (отлично от 0 на уровне значимости p=0,03).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

2. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

3. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. Необходимо проверить расчеты

Тест №3

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено что значение коэффициента корреляции Пирсона отличается от 0 (p=0,04).

Какой вывод должен сделать исследователь?

1. При изменении показателя A изменяется среднее значение показателя B

2. Между показателями A и B связи не выявлено

3. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. Необходимо использовать непараметрические критерии

Тест №4

Методы множественных сравнений в случае, когда распределение значений не отличается от нормального используются

1. Для сравнения средних значений значений в трех и более группах

2. Для сравнения дисперсий в трех и более группах

3. Для установления вида зависимости результирующего признака от факторного

4. Для выявления связи между признаками

Тест №5

Для построения математических моделей зависимости одного признака от другого используются