Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации
1. Дисперсионный анализ позволяет:
проверить статистическую значимость различия между средними значениями в разных группах
2. Для сравнения двух независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:
t-критерий Стьюдента для несвязанных групп
3. При описании корреляционного анализа необходимо указать:
уровень p-значения
число наблюдений
значение коэффициента корреляции
4. Если исследователь знает, кто относится к тестовой группе, а кто – к контрольной, но этого не знают сами участники групп, то исследование называют:
простым слепым
5. Символом σ часто обозначают:
стандартное отклонение параметра
6. t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий:
существует в виде адаптации классического t-критерия
7. Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций:
является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции
8. Представление результатов исследования различий в двух группах по нормально распределённому количественному параметру предполагает указание следующих величин:
описательную статистику количественного признака для каждой группы
Р-значение критерия
9. Корректная полная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид:
M ± m, S
10. t-критерий Стьюдента для парных (связанных) выборок:
существует в виде адаптации классического t-критерия
11. Переменные с двумя возможными значениями принято называть:
бинарными
12. Для сравнения двух зависимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют
t-критерий Стьюдента для связанных групп
13. Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют:
вероятностным интервалом
14. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:
SE
SEM
m
sx
15. t-критерий Стьюдента используется для:
определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с нормальным распределением
16. Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать:
биомедицинскими данными
17. Верны следующие утверждения:
коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1
коэффициент корреляции оценивает только линейную связь
знак коэффициента корреляции показывает направление связи (прямая или обратная), а абсолютная величина – тесноту связи
18. 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:
независимые
19. Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента меньше критического, найденного по таблице, то
различия сравниваемых величин статистически не значимы
20. Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, то
делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами
21. Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:
среднеквадратическим отклонением
математическим ожиданием
22. t-критерий Стьюдента был разработан:
Уильямом Госсетом
23. Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:
SD
S
σ
СКО
24. Среди количественных данных принято выделять:
дискретные
непрерывные
25. Символом m обычно обозначают:
стандартную ошибку среднего
26. Описать параметр – это
указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющий в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке
27. Параметрические критерии:
используют параметры нормального распределения – среднее и стандартное отклонение
28. Если исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных, то исследование называется:
ретроспективным
29. ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая:
дисперсионный анализ
30. Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин:
описательную статистику количественного признака для каждой группы
Р-значение критерия
31. Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью:
Критерия Колмогорова-Смирнова
Критерия Лиллиефорса
Критерия Шапиро-Уилка
32. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра:
68,26%
33. Использовать классический t-критерий Стьюдента можно, если выполнены следующие условия:
соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий
данные нормально распределёны в обеих выборках;
34. Символом σ2 часто обозначают:
дисперсию
35. Символом M обычно обозначают:
среднее значение параметра
36. Подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, называют:
доказательной медициной
37. Использовать дисперсионный анализ можно, если выполнены следующие условия:
данные нормально распределены
38. Для сравнения трех независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:
дисперсионный анализ (ANOVA)
39. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменной задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется:
нормальным распределением
40. Выделяют следующие виды дисперсионного анализа:
одномерный и многомерный
однофакторный и многофакторный
с простыми измерениями и с повторными
