Вопросы к тесту по медицинской статистике

#Вариация - это:

#Вероятность - это:

#В качестве единиц времени в медицинских исследованиях выступают:

#Типичные примеры начальных моментов времени в медицинских исследованиях:

#Типичные примеры рассматриваемых событий в медицинских исследованиях:

#Выборка - это:

#Альтернатива независимым выборкам:

#Гипотеза называется двусторонней, если:

#Гипотеза называется односторонней, если:

#Дихотомические данные - это:

#Доверительный интервал для некоторой величины – это:

#Статистическая значимость результата – это:

#Проспективное исследование – это:

#Ретроспективное исследование – это:

#Исход – это:

#Когорта – это:

#Контроль исторический – это:

#Контроль параллельный – это:

#Если Коэффициент риска (КР) =1:

#Если Коэффициент риска КР>1:

#Если Коэффициент риска КР<1:

#Оценки значений величин, полученных по методу Каплана – Мейера:

#Модель Кокса используется в ситуациях:

#Непараметрические методы статистики – это:

#Относительный риск используется:

#Скользящий экзамен – это:

#Стратификация позволяет исследователю:

#Таблица сопряженности – это:

#Критерий хи-квадрат для таблиц сопряженности применяется:

#Шанс – это:

#Отношение шансов – это отношение:

#Если отношение шансов >1:

#Если отношение шансов <1:

#Гистограмма – это:

#Основное назначение диаграмм размаха - это:

#Что может отображаться на диаграмме размаха?

#Вариационные статистики или статистики диапазона – это:

#Основное назначение диаграммы концентрации - это:

#Лица Чернова применяются для:

#Основное назначение категоризованных графиков – это:

#Термин «рандомизация» относится:

#С помощью рандомизации:

#Группа данного размера является простой случайной выборкой из большей группы, если:

#Обработка назначается объектам случайно, если:

#При рандомизации наши предпочтения:

#Статистические методы сравнения теряют чувствительность, если:

#Способом описания выживаемости в выборке является:

#Число изучаемых объектов – это:

#Доля умерших – это:

#Кумулятивная вероятность выживания - это:

#Плотность вероятности - это:

#Функция интенсивности определяется как:

#Медиана ожидаемого времени жизни – это:

#Чтобы получить надежные оценки трех основных функций и их стандартных ошибок на каждом временном интервале рекомендуется использовать:

#Форма рассматриваемой функции выживания может быть:

#Процедура оценивания параметров использует алгоритм:

#Для цензурированных, но не группированных наблюдений времен жизни, функцию выживания можно / невозможно:

#Преимущество метода Каплана-Мейера по сравнению с методом таблиц жизни состоит в том, что:

#В Анализе выживаемости имеются следующие непараметрические критерии для цензурированных данных:

#F - критерий Кокса обычно более мощный, чем критерий Гехана, если:

#Различие в степени цензурирования может / не может:

#Модель пропорциональных интенсивностей Кокса связана / не связана:

#Термин кластерный анализ включает в себя:

#Проверка статистической значимости в кластерном анализе:

#В медицине кластеризация заболеваний, лечения заболеваний или симптомов заболеваний приводит / не приводит:

#В психиатрии правильная диагностика кластеров симптомов, таких как паранойя, шизофрения и т.д. является / не является:

#В результате анализа методом объединения появляется:

#Метод древовидной кластеризации используется при формировании кластеров:

#Евклидово расстояние:

#Манхэттенское расстояние:

#Расстояние Чебышева:

#Степенное расстояние используется, когда:

#Процент несогласия используется в случаях:

#В методе одиночной связи строятся:

#В методе полной связи строятся:

#В методе невзвешенное попарное среднее расстояние вычисляется как:

#Метод взвешенное попарное среднее используется, когда:

#В невзвешенном центроидном методе при вычислении расстояний между двумя кластерами используются:

#Во взвешенном центроидном методе при вычислении расстояний между двумя кластерами используются:

#Метод Варда для оценки расстояний между кластерами использует процедуры:

#Двувходовое объединение в кластерном анализе выполняется:

#Метод K средних строит:

#Дискриминантный анализ используется для принятия решения о том:

#Задача о дискриминантной функции может быть перефразирована как задача:

#В случае одной переменной критерий значимости того, дискриминирует ли переменная две совокупности или нет дает:

#F статистика вычисляется как:

#Если производится дискриминация между совокупностями, то:

#Значение F статистики для переменной в дискриминантном анализе указывает / не указывает:

#Пошаговый дискриминантный анализ основан / не основан:

#При использовании пошагового метода в дискриминантном анализе уровень значимости:

#Для двух групп дискриминантный анализ может / не может:

#Интерпретация результатов задачи с двумя совокупностями в дискриминантном анализе:

#Когда проводится дискриминантный анализ нескольких групп указывается / не указывается:

#Коэффициенты факторной структуры являются / не являются:

#Пренебрежение условием нормальности в дискриминантном анализе является / не является:

#В дискриминантном анализе предполагается, что:

#Многомерный M-критерий Бокса для проверки однородности матриц дисперсий/ковариаций чувствителен / не чувствителен:

#Если при проведении дискриминантного анализа одна из переменных полностью избыточна по отношению к другим переменным, то:

#Чтобы избежать плохой обусловленности матриц при проведении дискриминантного анализа необходимо:

#Значение толерантности в дискриминантном анализе вычисляется как:

#Классификация в дискриминантном анализе действует лучшим образом для:

#Оценивание качества процедуры классификации в дискриминантном анализе производят / не производят:

#Функции классификации – это:

#Функции классификации можно использовать для:

#При проведении дискриминантного анализа наблюдение считается принадлежащим той совокупности, для которой получен:

#Расстояние Махаланобиса является:

#Используя для классификации расстояние Махаланобиса можно получить:

#Спецификация различных априорных вероятностей в дискриминантном анализе влияет / не влияет:

#Для получения сведений, насколько хорошо работает процедура классификации в дискриминантном анализе следует / не следует:

#Главными целями факторного анализа являются:

#Моделирование структурными уравнениями (SEPATH) позволяет / не позволяет:

#Результаты анализа соответствий в факторном анализе позволяют / не позволяют:

#Общая дисперсия в факторном анализе равна:

#Критерий Кайзера означает, что:

#В критерии каменистой осыпи убывание собственных значений:

#Общность в факторном анализе – это:

#Доля дисперсии, за которую отвечает каждый пункт, в факторном анализе равна:

#Анализ главных компонент в факторном анализе:

#Анализ главных факторов в факторном анализе:

#Факторные нагрузки можно изобразить:

#Стратегии варимакс, квартимакс, и эквимакс – это:

#В стратегии Верри:

#Воспроизведенная корреляционная матрица – это:

#Если в факторном анализе нельзя вычислить обратную матрицу, то:

#Нелинейное оценивание - это обобщение методов:

#Когда модель линейной регрессии неадекватно отражает зависимость переменных, используется модель:

#Зависимость между уровнем возбуждения и производительностью описывается законом:

#В модели Логит регрессии предсказываемые значения для зависимой переменной:

#Основной смысл метода наименьших квадратов заключается:

# В методе взвешенных наименьших квадратов:

#Чем больше правдоподобие модели, тем:

#Если все предположения для стандартной множественной регрессии выполнены, то:

#Если предположение о постоянстве дисперсии ошибки при всех значения независимой переменной нарушено, то:

#Все процедуры нелинейного оценивания имеют / не имеют:

#Алгоритм симплекс-метода использует / не использует:

#Вне зависимости от рассматриваемой модели можно оценить:

#Объясненная доля дисперсии зависимой переменной в регрессионной модели равна:

#Нормальный вероятностный график остатков показывает:

#Мета-анализ – это:

#К преимуществам мета-анализа относится возможность:

#К основным проблемам при включении исследований в мета-анализ относятся:

#Выбор метода мета-анализа определяется:

#Бинарные данные в мета-анализе обычно анализируются путем вычисления:

#Если исходы в мета-анализе оценивались по-разному, то:

#Первый этап мета-анализа – это:

#Для оценки гетерогенности в мета-анализе используют критерий:

#Источниками гетерогенности результатов разных исследований в мета- анализе принято считать:

#Процедура, предложенная Мантелом и Ханзелом, позволяет оценивать:

#Модель случайных эффектов в мета-анализе предполагает, что:

#Целью мета-анализа непрерывных данных является:

#Байесовский мета-анализ позволяет рассчитать:

#Кумулятивный мета-анализ позволяет рассчитывать:

#Регрессионный мета-анализ используется при:

#После получения обобщенной оценки величины эффекта в мета-анализе возникает необходимость определить ее:

#Для качественной оценки наличия систематической ошибки мета-анализа прибегают к построению:

#Особенностью планирования клинических исследований является то, что исследователь:

#Неэтичными являются исследования:

#Ошибка 1 рода – это:

#Ошибка 2 рода возникает, если:

#Вероятность обнаружить различие, т.е. чувствительность или мощность критерия, равна:

#При прочих равных условиях, тот критерий имеет преимущество, который имеет:

#Уровень значимости альфа зависит от чувствительности как:

#Отношение величины различий к стандартному отклонению:

#Частота события:

#Объем выборки:

#Замена параметрического критерия непараметрическим может привести:

#Формулы для расчета необходимого объема выборок применимы для объема выборок больше:

#Для оценки необходимого объема выборки важно соотношение:

#Если известна фиксированная численность одной группы можно: