Тесты НМО с ответами

Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков»

Представляем Вашему вниманию тест портала НМО (непрерывного медицинского образования) по теме «Описание качественных и количественных признаков» (2 ЗЕТ) с ответами по алфавиту. Данный тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков» (2 ЗЕТ) позволит Вам успешно подготовиться к итоговой аттестации по направлению «Медицинская кибернетика».


Бинарные переменные относятся к качественным номинативным данным. Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов, можно считать биомедицинскими данными. Данные – это зарегистрированная информация, представленная фактами, понятиями или инструкциями в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств. Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок однозначно определяет объект для второй и последующих выборок данного исследования, то такие выборки называют зависимыми или связанными.

1. Бинарные переменные относятся к

1) качественным порядковым данным;
2) количественным дискретным данным;
3) качественным номинативным данным; +
4) количественным непрерывным данным.

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

1) клиническими данными;
2) важными данными;
3) биомедицинскими данными; +
4) паспортными данными.

3. Выделяют следующие типы биомедицинских данных

1) социальные, социоэкономические; +
2) морфологические;
3) паспортные; +
4) клинические. +

4. Данные – это

1) зарегистрированная информация; +
2) беседа с пациентом пациента;
3) информация из паспорта пациента;
4) представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств. +

5. Для описания количественных данных, закон распределения которых неизвестен, принято использовать

1) частоты;
2) доверительные интервалы;
3) медиану и квартили; +
4) среднее значение и среднеквадратическое отклонение.

6. Доверительный интервал может быть рассчитан для

1) среднего значения; +
2) относительной частоты; +

3) начала координат;
4) медианы. +

7. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±2σ лежит ____ всех значений параметра

1) 95,44%; +
2) 50%;
3) 75,8%;
4) 68,26%.

8. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±3σ лежит ____ всех значений параметра

1) 68,26%;
2) 95,44%;
3) 99,72%; +
4) 75,8%.

9. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра

1) 68,26%; +
2) 95,44%;
3) 50%;
4) 75,8%.

10. Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок однозначно определяет объект для второй и последующих выборок данного исследования, то такие выборки называют

1) зависимые; +
2) связанные; +

3) независимые;
4) случайные.

11. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 118 человек, то можно указать ____ знаков после запятой

1) 2;
2) 1; +
3) 3;
4) 0.

12. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 5120 человек, то можно указать ____ знаков после запятой

1) 2; +
2) 0;
3) 3;
4) 1.

13. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 69 человек, то можно указать ____ знаков после запятой

1) 1;
2) 2;
3) 3;
4) 0. +

14. Зарегистрированная информация – это

1) факты;
2) данные; +
3) цифры;
4) события.

15. Значение в выборке, которое встречается наиболее часто, называют

1) квартилем;
2) средним;
3) модой; +
4) медианой.

16. Значение, отделяющие 18% наименьших значений признака, следует назвать

1) нижним квартилем;
2) 18-тым процентилем; +
3) стандартной ошибкой среднего;
4) верхним квантилем.

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

1) доверительным интервалом; +
2) интервалом надежности;
3) вероятностным интервалом;
4) интервалом изоляции.

18. Категориальные данные – это

1) любые качественные данные; +
2) исключительно порядковые качественные данные;
3) любые количественные данные;
4) исключительно номинативные качественные данные.

19. Качественными данными являются

1) группа крови пациента; +
2) температура тела пациента;
3) пол пациента; +
4) возраст пациента.

20. Количественными данными являются

1) возраст пациента; +
2) группа крови пациента;
3) температура тела пациента; +
4) пол пациента.

21. Корректная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид

1) M ± σ2;
2) M ± m;
3) M ± m, S; +
4) M ± S.

22. Нормальное распределение однозначное задаётся всего двумя величинами

1) модой;
2) среднеквадратическим отклонением; +
3) доверительным интервалом;
4) математическим ожиданием. +

23. Описать параметр значит

1) указать среднее значение параметра и СКО;
2) указать среднее значение параметра и доверительный интервал;
3) указать среднее значение параметра, доверительный интервал и СКО;
4) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющих в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке. +

24. Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью

1) критерия Стьюдента;
2) критерия Колмогорова-Смирнова; +
3) критерия Лиллиефорса; +
4) критерия Шапиро-Уилка. +

25. Переменные с двумя возможными значениями принято называть

1) факторными;
2) количественными;
3) бинарными; +
4) группирующими.

26. Представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств называют

1) информацией;
2) записями;
3) данными; +
4) файлами.

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

1) от M – 2 m до M + 2 m; +
2) от M – m до M + m;
3) от M – 3 m до M + 3 m;
4) от M – 1,3 m до M + 1,3 m.

28. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется

1) нормальным распределением; +
2) распределением Гаусса; +

3) обычным распределением;
4) распределением Бернулли.

29. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется

1) распределением Бернулли;
2) нормальным распределением; +
3) обычным распределением;
4) распределением Пуассона.

30. С точки зрения математической статистики данные подразделяют на

1) дискретные и порядковые;
2) непрерывные и номинативные;
3) количественные и порядковые;
4) качественные и количественные. +

31. Символом m обычно обозначают

1) дисперсию;
2) стандартное отклонение параметра;
3) стандартную ошибку среднего; +
4) среднее значение параметра.

32. Символом M обычно обозначают

1) стандартную ошибку среднего;
2) стандартное отклонение параметра;
3) среднее значение параметра; +
4) дисперсию.

33. Символом σ часто обозначают

1) среднее значение параметра;
2) дисперсию;
3) стандартное отклонение параметра; +
4) стандартную ошибку среднего.

34. Символом σ2 часто обозначают

1) стандартную ошибку среднего;
2) дисперсию; +
3) среднее значение параметра;
4) стандартное отклонение параметра.

35. Соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности называют

1) значимостью;
2) репрезентативностью; +
3) надежностью;
4) мощностью.

36. Среди качественных данных принято выделять

1) дискретные;
2) порядковые; +
3) непрерывные;
4) номинативные. +

37. Среди качественных данных принято выделять

1) дискретные и непрерывные;
2) номинативные и порядковые; +
3) дискретные и порядковые;
4) непрерывные и номинативные.

38. Среди количественных данных принято выделять

1) непрерывные; +
2) дискретные; +

3) номинативные;
4) порядковые.

39. Среднее значение может обозначаться символами

1) M; +
2) SD;
3) Х̅; +
4) х̅. +

40. Среднее значение роста человека в сантиметрах может содержать не более одного знака после запятой

1) если исследователя не интересуют значения большей точности;
2) если точность измерения роста была 1 мм;
3) если точность измерения роста была 1 см; +
4) если точность измерения роста была 0,1 мм.

41. Среднее стандартное отклонение может обозначаться символами

1) SD; +
2) СКО; +
3) S; +
4) σ; +

5) Х̅.

42. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами

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

43. Такое значение признака в выборке, что ровно половина из элементов выборки больше него, а другая половина меньше него, называется

1) медианой; +
2) верхним квартилем;
3) стандартной ошибкой;
4) средним значением.

44. Такое значение признака в выборке, что ровно половина из элементов выборки больше него, а другая половина меньше него, называется

1) верхним квартилем;
2) медианой; +
3) стандартной ошибкой;
4) средним значением.

45. Число случаев, включённых в выборочную совокупность, обычно называют

1) объёмом выборки; +
2) численностью выборки;
3) мощностью исследования;
4) населённостью группы.

Secured By miniOrange