Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях [Ответы] (Решение → 25829)

Непрерывное медицинское образование

• Ответы в файле выделены жирным шрифтом

1. ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая:

1) t-критерий Стьюдента; 2) дисперсионный анализ;

3) корреляционный анализ; 4) факторный анализ.

2. t-критерий Стьюдента был разработан:

1) Гарольдом Хотеллингом; 2) Джоном Стьюдентом;

3) Роналдом Фишером; 4) Уильямом Госсетом.

3. t-критерий Стьюдента для парных (связанных) выборок:

1) может быть использован в классическом виде; 2) не существует;

3) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая разных дисперсий; 4) существует в виде адаптации классического t-критерия.

4. t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий:

1) может быть использован в классическом виде; 2) не существует;

3) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая равных дисперсий; 4) существует в виде адаптации классического t-критерия.

5. t-критерий Стьюдента используется для:

1) определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с нормальным распределением;

2) определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с распределением, отличающимся от нормального;

3) определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с нормальным распределением;

4) определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с распределением, отличающимся от нормального.

6. Верны следующие утверждения:

1) в отсутствии связи коэффициент корреляции равен –1;

2) знак коэффициента корреляции показывает направление связи (прямая или обратная), а абсолютная величина – тесноту связи;

3) коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до 1; 4) коэффициент корреляции оценивает только линейную связь.

7. Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать:

1) биомедицинскими данными; 2) важными данными;

3) клиническими данными; 4) паспортными данными.

8. Выделяют следующие виды дисперсионного анализа:

1) для качественных и для количественных признаков; 2) одномерный и многомерный;

3) однофакторный и многофакторный;

4) с простыми измерениями и с повторными.

9. Дисперсионный анализ позволяет:

1) оценить доверительные интервалы средних значений;

2) проверить статистическую значимость коэффициента корреляции;

3) проверить статистическую значимость различия между средними значениями в разных группах;

4) проверить статистическую значимость различия между стандартными ошибками среднего в разных группах.

10. Для сравнения двух зависимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп; 2) t-критерий Стьюдента для связанных групп; 3) дисперсионный анализ (ANOVA);

4) тест Манна-Уитни.

11. Для сравнения двух независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп; 2) t-критерий Стьюдента для связанных групп;

3) дисперсионный анализ (ANOVA); 4) тест Манна-Уитни.

12. Для сравнения трех независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп; 2) t-критерий Стьюдента для связанных групп; 3) дисперсионный анализ (ANOVA);

4) тест Манна-Уитни.

13. Если исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных, то исследование называется:

1) поперечным; 2) продольным;

3) проспективным;

4) ретроспективным.

14. Если исследователь знает, кто относится к тестовой группе, а кто – к контрольной, но этого не знают сами участники групп, то исследование называют:

1) двойным слепым; 2) не слепым;

3) простым слепым; 4) тройным слепым.

15. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит

всех значений параметра:

1) 50%;

2) 68,26%; 3) 75,8%; 4) 95,44%.

16. Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок никак не связано с попаданием других объектов (пациентов) в другие выборки данного исследования, то такие выборки называют:

1) зависимые;

2) независимые; 3) связанные;

4) случайные.

17. Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента меньше критического, найденного по таблице, то

1) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками; 2) делаем вывод о малом объёме выборки;

3) делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами; 4) различия сравниваемых величин статистически не значимы.

18. Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, то

1) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками; 2) делаем вывод о малом объёме выборки;

3) делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами; 4) различия сравниваемых величин статистически не значимы.

19. Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют:

1) вероятностным интервалом; 2) доверительныминтервалом; 3) интервалом изоляции;

4) интервалом надежности.

20. Использовать дисперсионный анализ можно, если выполнены следующие условия:

1) выборок не более двух;

2) данные нормально распределены; 3) дисперсии в выборках неравны;

4) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий.

21. Использовать классический t-критерий Стьюдента можно, если выполнены следующие условия:

1) выборок более двух;

2) данные нормально распределёны в обеих выборках; 3) дисперсии в выборках неравны;

4) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий.

22. Корректная полная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид:

1) M ± S; 2) M ± m;

3) M ± m, S; 4) M ± σ2.

23. Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:

1) доверительным интервалом; 2) математическим ожиданием; 3) модой;

4) среднеквадратическим отклонением.

24. Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций:

1) возможно; 2) невозможно;

3) часто встречается;

4) является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции.

25. Описать параметр – это

1) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющий в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке;

2) указать среднее значение параметра и доверительный интервал;

3) указать среднее значение параметра и среднеквадратическое отклонение;

4) указать среднее значение параметра, доверительный интервал и среднеквадратическое отклонение.

26. Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью:

1) Критерия Колмогорова-Смирнова; 2) Критерия Лиллиефорса;

3) Критерия Стьюдента;

4) Критерия Шапиро-Уилка.

27. Параметрические критерии:

1) используют параметры нормального распределения – среднее и стандартное отклонение; 2) не накладывают требования на вид распределения;

3) не применимы в тех случаях, когда есть основания предполагать, что исследуемые признаки подчиняются нормальному распределению;

4) не реализованы в пакетах статистических прикладных программ.

28. Переменные с двумя возможными значениями принято называть:

1) бинарными;

2) группирующими; 3) количественными; 4) факторными.

29. Подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, называют:

1) доказательной медициной;

2) надлежащей медицинской практикой; 3) научно обоснованной медициной;

4) научной медициной.

30. Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин:

1) Р-значение критерия; 2) значение t-статистики;

3) описательную статистику количественного признака для всей выборки;

4) описательную статистику количественного признака для каждой группы.

31. Представление результатов исследования различий в двух группах по нормально распределённому количественному параметру предполагает указание следующих величин:

1) Р-значение критерия; 2) значение t-статистики;

3) описательную статистику количественного признака для всей выборки;

4) описательную статистику количественного признака для каждой группы.

32. При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал:

1) от M – 1,3 m до M 1,3 m; 2) от M – 2 m до M 2 m;

3) от M – 3 m до M 3 m; 4) от M – m до M m.

33. При описании корреляционного анализа необходимо указать:

1) значение коэффициента корреляции; 2) среднее значение;

3) уровень p-значения; 4) число наблюдений.

34. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменной задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется:

1) нормальным распределением; 2) обычным распределением;

3) распределением Бернулли; 4) распределением Пуассона.

35. Символом σ часто обозначают:

1) дисперсию;

2) среднее значение параметра;

3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.

36. Символом σ2 часто обозначают:

1) дисперсию;

2) среднее значение параметра;

3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.

37. Символом M обычно обозначают:

1) дисперсию;

2) среднее значение параметра;

3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.

38. Символом m обычно обозначают:

1) дисперсию;

2) среднее значение параметра;

3) стандартное отклонение параметра; 4) стандартную ошибку среднего.

39. Среди количественных данных принято выделять:

1) дискретные;

2) непрерывные; 3) номинативные; 4) порядковые.

40. Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:

1) S; 2) SD; 3) σ;

4) СКО.

41. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:

1) SE; 2) SEM; 3) m; 4) sd; 5) sx.