Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Анализ данных в социологии. Учебно-методическое пособие
.pdf
Варианты тестовых заданий
1. Некоторое общее для всех объектов качество, конкретные про-
явления которого могут меняться от объекта к объекту:
1) признак;
2) зависимость;
3) характеристика;
4) свойство.
2. Конкретные проявления признака:
1) значения признака;
2) особенности признака;
3) свойства признака;
4) варианты признака.
3. Основные этапы процесса абстрагирования:
1) выделение понятий;
2) осуществление операционализации;
3) анализ зависимостей;
4) анализ особенностей.
4. Формы закономерностей, изучаемые в рамках анализа данных
в социологии:
1) статистические;
2) динамические;
3) операционные;
4) функциональные.
5. Каким утверждением является утверждение «выбор профессии
выпускниками школ не связан с полом респондентов»:
1) статистическим;
2) динамическим;
3) операционным;
4) функциональным.
6. Содержательный аспект данных:
1) множество скрывающихся за исходными данными реальных объектов во всей их уникальности;
71
2) совокупность отражающих реальные объекты формальных конструктов;
3) возможность применения к данным статистического анализа;
4) возможность проведения операционализации понятий.
7. Формальный аспект данных:
1) совокупность отражающих реальные объекты формальных конструктов;
2) множество скрывающихся за исходными данными реальных объектов во всей их уникальности;
3) возможность применения к данным статистического анализа;
4) возможность проведения операционализации понятий.
8. Упорядочите этапы операционализации понятий (a – априорная модель, b – концептуальная модель, с – формальная модель, d –апостериорная модель):
1) a-b-c-d;
2) a-c-d-b;
3) a-d-b-c;
4) b-c-d-a.
9. Cодержательная закономерность, отвечающая априорной содержательной модели:
1) социологическое явление;
2) социальное явление;
3) социологический факт;
4) социальный факт.
10. Совокупность формальных данных составляют:
1) эмпирические данные;
2) социальное явление;
3) социологические факты;
4) социальные факты.
11. Основная цель анализа данных:
1) выявление интересующих исследователя статистических закономерностей;
2) выполнение операционализации понятий;
3) построение гипотез социологического исследования;
4) завершение одного из основных этапов анализа данных.
72
12. Совокупность наиболее употребительных приемов получения
закономерностей, описывающих изучаемое множество объектов:
1) дескриптивная статистика;
2) социологические методы;
3) социологические приемы;
4) социологические техники.
13. Мягкие методы:
1) анкетирование;
2) контент-анализ;
3) биографический метод;
4) глубинное интервью.
14. Критерий
рассчитан:
1) на номинальные шкалы;
2) на порядковые шкалы;
3) на интервальные шкалы;
4) на шкалы всех типов.
15. Коэффициент Спирмена рассчитан:
1) на номинальные шкалы;
2) на порядковые шкалы;
3) на интервальные шкалы;
4) на шкалы всех типов.
16. Коэффициент Пирсона рассчитан:
1) на номинальные шкалы;
2) на порядковые шкалы;
3) на интервальные шкалы;
4) на шкалы всех типов.
17. Связь между отдельными альтернативами рассматриваемых
признаков:
1) локальная связь;
2) функциональная связь;
3) операционная связь;
4) альтернативная связь.
73
18. Создатель латентно-структурного анализа:
1) П. Ф. Лазерсфельд;
2) Г. М. Блейлок;
3) Дж. Коулмен;
4) О. Конт.
19. Создатель математической теории коллективного действия:
1) П. Ф. Лазерсфельд;
2) Г. М. Блейлок;
3) Дж. Коулмен;
4) О. Конт.
20. Цели, достигаемые за счет применения математических методов в процессе проведения научного исследования:
1) побуждение исследователя четко сформулировать свои представления об изучаемом объекте;
2) возможность выдержать абстрагирование от неисчислимого количества реальных свойств изучаемых объектов;
3) возможность получить содержательные выводы, не лежащие на поверхности, за счет расширения круга используемых логических умозаключений;
4) успешный анализ данных.
21. Возможность использования выборочных частот в качестве
хороших оценок генеральных вероятностей затруднена, потому что:
1) на практике нередко нарушаются условия вероятностного порождения данных;
2) не всегда бывает ясно, какова изучаемая генеральная совокупность;
3) для многих методов отсутствуют разработанные способы перенесения результатов их применения с выборки на генеральную совокупность;
4) для расчетов необходимо использовать компьютерную технику.
22. Шкалы низкого типа:
1) номинальные шкалы;
2) порядковые шкалы;
3) интервальные шкалы;
4) шкала отношений.
74
23. Шкалы высокого типа:
1) номинальные шкалы;
2) порядковые шкалы;
3) интервальные шкалы;
4) шкала отношений.
24. Шкалы, с помощью которых можно отразить в числах только
некоторое отношение равенства-неравенства между изучаемыми объектами:
1) номинальные шкалы;
2) порядковые шкалы;
3) интервальные шкалы;
4) шкала отношений.
25. Шкалы, с помощью которых можно отобразить не только некоторое отношение равенства-неравенства между реальными объектами, но и какое-то содержательное отношение порядка между ними:
1) номинальные шкалы;
2) порядковые шкалы;
3) интервальные шкалы;
4) шкала отношений.
26. Кусочно-линейной плотности распределения отвечает:
1) полигон;
2) гистограмма;
3) кумулята;
4) круговая диаграмма;
5) лепестковая диаграмма.
27. Если объекты равномерно распределены внутри каждого интервала, используют:
1) полигон;
2) гистограмму;
3) кумуляту;
4) круговую диаграмму;
5) лепестковую диаграмму.
28. Для номинальной шкалы:
1) можно построить только полигон;
75
2) можно построить только кумуляту;
3) можно построить только гистограмму;
4) ничего нельзя построить.
29. Среднее арифметическое значение признака, выборочные
значения которого равны 2, 3, 6, 5, 4:
1) 4;
2) 5;
3) 6;
4) 3.
30. Значение признака q, которое делит диапазон его изменения
на две части так, чтобы отношение числа элементов выборки, имеющих
значение признака, меньшее q, к числу элементов, имеющих значение
признака, большее q, было равно заранее заданной величине:
1) квантиль;
2) квартиль;
3) мода;
4) медиана.
31. Значение рассматриваемого признака, которое делит отвечающий этому признаку упорядоченный вариационный ряд пополам:
1) квантиль;
2) квартиль;
3) мода;
4) медиана.
32. Наиболее часто встречающееся значение признака:
1) квантиль;
2) квартиль;
3) мода;
4) медиана.
33. Мода значения признака, выборочные значения которого
равны 2, 3, 6, 5, 5:
1) 4;
2) 5;
3) 6 ;
4) 3.
76
34. Медиана значения признака, выборочные значения которого
равны 2, 3, 6, 5, 5:
1) 4;
2) 5;
3) 6 ;
4) 3.
35. Медиана значения признака, выборочные значения которого
равны 1, 2, 3, 6, 5, 5:
1) 4;
2) 5;
3) 6 ;
4) 3.
36. Размах вариации признака, выборочные значения которого
равны 2, 3, 6, 5, 5:
1) 4;
2) 5;
3) 6 ;
4) 3.
1)
2)
3)
4)
1)
2)
3)
4)
37. Дисперсия равна:
;
;
;
.
38. Энтропия случайной величины:
;
;
;
.
77
39. Энтропийный коэффициент:
1);
2) ;
3)
4)
;
.
40. Расчет коэффициентов парной связи относится:
1) к методам анализа связей типа признак – группа признаков;
2) к методам анализа связей типа группа альтернатив – группа альтернатив;
3) к методам анализа связей типа альтернатива – альтернатива;
4) к методам анализа связей типа признак – признак.
41. Методы построения индексов относятся:
1) к методам анализа связей типа признак – группа признаков;
2) к методам анализа связей типа группа альтернатив – группа альтернатив;
3) к методам анализа связей типа альтернатива – альтернатива;
4) к методам анализа связей типа признак – признак.
42. Статистика равна (
– эмпирическая частота,
– тео-
ретическая частота):
1)
2)
3)
4)
43. Число степеней свободы распределения
;
;
;
.
(r – число строк,
с – число столбцов):
1)
2)
3)
4)
;
;
;
.
78
44. Коэффициенты парной связи, рассчитывающиеся на основе
учета всех градаций рассматриваемых признаков:
1) функциональные;
2) системные;
3) аналитические;
4) глобальные;
5) системные и функциональные.
45. Детерминационный анализ относится:
1) к методам анализа связей типа признак – группа признаков;
2) к методам анализа связей типа группа альтернатив – группа альтернатив;
3) к методам анализа связей типа альтернатива – альтернатива;
4) к методам анализа связей типа признак – признак.
46. Детерминация задается двумя величинами:
1) интенсивностью;
2) емкостью;
3) функциональностью;
4) операционностью;
5) системностью.
47. Точность правила «если а, то b» (N – количество объектов,
обладающих определенным признаком, a – объясняемый признак, b –
объясняющий признак) вычисляется по формуле
1) N(a,b)/N(a);
2) N(a)+N(b)/N(a);
3) N(b)/N(a);
4) N(a)/N(b).
48. Полнота правила «если а, то b» (N – количество объектов, обладающих определенным признаком, a – объясняемый признак, b – объясняющий признак) вычисляется по формуле
1) N(a,b)/N(b);
2) N(a)+N(b)/N(a);
3) N(b)/N(a);
4) N(a)/N(b).
79
49. Регрессионный анализ относится:
1) к методам анализа связей типа признак – группа признаков;
2) к методам анализа связей типа группа альтернатив – группа альтернатив;
3) к методам анализа связей типа альтернатива – альтернатива;
4) к методам анализа связей типа признак – признак.
50. Гомоскедастичность – это равенство:
1) дисперсий распределений;
2) средних арифметических распределений;
3) мод распределений;
4) размахов вариаций распределений.
80
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]