Тест по медицинской кибернетике (первичная аккредитация) - 2018

601. если два соседних значения вариационного ряда имеют наибольшую и при этом одинаковую частоту, то

1. мода равна среднему арифметическому этих значений
2. вариационный ряд не имеет моды
3. вариационный ряд имеет две моды
4. модой является число, ближе стоящее к середине ряда

602. если два значения вариационного ряда, не являющиеся соседними, имеют одинаковую и при этом наибольшую частоту, то

1. вариационный ряд имеет две моды
2. вариационный ряд не имеет моды
3. мода равняется среднему арифметическому этих значений
4. модой является число, ближе стоящее, к середине ряда

603. в зависимости от вида случайной величины различают ____________ виды вариационных рядов

1. дискретный и непрерывный
2. несгрупированный и сгрупированный
3. моментный и интервальный
4. простой и сложный

604. ряд последовательных значений, характеризующих изменение показателя во времени, и имеющий содержательный смысл, называется

1. временной ряд
2. временной срез
3. произвольный ряд
4. вариационный ряд

605. данные, содержащие информацию о трех или более признаках для каждого объекта, называются

1. многомерными
2. одномерными
3. двумерными
4. множественными

606. каждое числовое значение в вариационном ряду называют

1. вариантой
2. случаем
3. медианой
4. характеристикой

607. при правосторонней асимметрии слева направо расположены

1. мода, далее медиана, затем среднее арифметическое
2. мода, медиана и среднее арифметическое совпадают
3. среднее арифметическое, далее медиана, потом мода
4. среднее арифметическое, мода, медиана

608. если график распределения имеет симметричную форму, то

1. мода, медиана и среднее арифметическое совпадают
2. левее расположена мода, затем медиана и среднее арифметическое
3. левее расположена среднее арифметическое, затем медиана и мода
4. левее расположено среднее арифметическое, затем мода и медиана

609. если все значения в вариационном ряду встречаются одинаково часто, считается, что этот ряд

1. не имеет моды
2. имеет две моды
3. имеет одну моду
4. имеет три моды

610. репрезентативность, обозначающая структурное соответствие выборочной и генеральной совокупностей, называется

1. количественной
2. качественной
3. детерминированной
4. случайной

611. средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от его средней величины называется

1. дисперсия
2. коэффициент осцилляции
3. медиана
4. мода

612. отношение размаха вариации к средней величине признака называется

1. коэффициент осцилляции
2. коэффициент вариации
3. среднее квадратичное отклонение
4. лимит

613. отношение среднего квадратичного отклонения к средней величине признака называется

1. коэффициент вариации
2. дисперсия
3. коэффициент осцилляции
4. амплитуда

614. в медицинских исследованиях при установлении доверительных границ любого показателя принята вероятность безошибочного прогноза в (%)

1. 95
2. 80
3. 68
4. 50

615. если 90 выборок из 100 дают правильную оценку параметра в генеральной совокупности, то это означает, что доверительная вероятность p равна ( %)

1. 90
2. 10
3. 68
4. 50

616. границы средних или относительных величин, выход за пределы которых вследствие случайных колебаний имеет незначительную вероятность, называют

1. доверительный интервал
2. амплитуда
3. достигаемый предел значений
4. коэффициент вариации

617. для распределений, близких к нормальному, совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает ( %)

1. 33
2. 50
3. 10
4. 90

618. величина, отделяющая варианты, числовые значения которых не превышают 25% максимально возможного в данном ряду называется

1. нижний квартиль
2. медиана
3. верхний квартиль
4. 75 процентиль

619. согласно правилу «трех сигм» при нормальном распределении признака в пределах будет находиться ____ % вариаций

1. 99,7
2. 68,3
3. 95,5
4. 50,0

620. коэффициент вариации применяется для

1. характеристики однородности совокупности
2. характеристики нормальности распределения
3. определения среднеквадратического отклонения
4. определения необходимого объема выборки

621. величина, отделяющая варианты, числовые значения которых не превышают 75% от максимально возможных значений, называется

1. верхний квартиль
2. нижний квартиль
3. медиана
4. 25 процентиль

622. величина, отделяющая варианты с числовым значением до 50% от максимально возможного, называется

1. второй квартиль
2. первый квартиль
3. третий квартиль
4. 25 процентиль

623. коэффициент вариации выражается в

1. процентах
2. сантиметрах
3. числе пациентов
4. числе вариаций

624. в случае симметричности распределения относительно среднего арифметического для его характеристики используются

1. среднее арифметическое и среднеквадратичное отклонение
2. медиана и процентили
3. достигаемый лимит значений и среднеквадратичное отклонение
4. среднее арифметическое и процентили

625. в случае асимметричности распределения относительно среднего арифметического для его характеристики используются

1. медиана и верхний и нижний квартили
2. медиана и среднеквадратичное отклонение
3. среднее арифметическое и среднеквадратичное отклонение
4. среднее арифметическое и процентили

626. при значении коэффициента вариации 15% степень разнообразия признака оценивается как

1. средняя
2. слабая
3. сильная
4. равномерная

627. выбор подходящего метода сравнения выборочных совокупностей определяется

1. числом сравниваемых групп, зависимостью выборок, видом распределения признака
2. различиями в характеристиках сравниваемых групп и количеством объектов в каждой выборке
3. объемом сравниваемых групп и максимальным разбросом вариант в выборках
4. средними значениями и дисперсиями признака в сравниваемых выборках

628. зависимыми выборками являются

1. одни и те же объекты в разные моменты времени
2. совокупность мужчин и совокупность женщин
3. больные сахарным диабетом и больные острым панкреатитом
4. выборки, полученные при рандомизации

629. параметрические критерии основаны на

1. оценке параметров распределения
2. типе распределения количественного признака
3. выдвигаемых гипотезах
4. требуемой точности

630. при анализе данных выдвигаются гипотезы

1. нулевая и альтернативная
2. нулевая и однородности
3. нулевая и равенства средних
4. однородности и отсутствия ошибок репрезентативности

631. если вероятность нулевой гипотезы окажется выше некоторого наперед заданного уровня значимости α, то

1. нулевая гипотеза не может быть отвергнута
2. нулевая гипотеза может быть отвергнута
3. альтернативная гипотеза может быть принята
4. уровень значимости нулевой гипотезы возрастает

632. критерий стьюдента основан на сравнении

1. средних значений выборок
2. частот изучаемого признака в вариационном ряду
3. числа наблюдений выборок
4. выборочных дисперсий

633. критерий фишера основан на сравнении

1. выборочных дисперсий
2. частот изучаемого признака в вариационном ряду
3. средних значений выборок
4. числа наблюдений выборок

634. полученное значение критерия стьюдента сравнивают с

1. табличным значением критерия стьюдента
2. рассчитанным по формуле значением критерия стьюдента
3. стандартной ошибкой
4. выборочным средним

635. для корректного использования критерия пирсона объем выборочной совокупности должен быть не менее

1. 50
2. 10
3. 30
4. 150

636. на малых выборках работают критерии

1. непараметрические
2. параметрические
3. согласия
4. параметрические и непараметрические

637. степень соответствия эмпирических и теоретических распределений вероятностей, а также двух эмпирических распределений, позволяет определить критерии

1. согласия
2. непараметрические
3. параметрические и непараметрические
4. параметрические

638. под критерием манна-уитни понимают

1. ранговый критерий для сравнения независимых выборок
2. ранговый критерий для сравнения зависимых выборок
3. параметрический критерий для сравнения независимых выборок
4. параметрический критерий для сравнения зависимых выборок

639. под критерием вилкоксона понимают

1. ранговый критерий для сравнения зависимых выборок
2. ранговый критерий для сравнения независимых выборок
3. параметрический критерий для сравнения независимых выборок
4. параметрический критерий для сравнения зависимых выборок

640. суммарная вероятность нулевой гипотезы h0 и альтернативной h1 равна

1. 1
2. 0
3. 5
4. 100

641. мерой сходства, различия формы сравниваемых распределений вероятностей является критерий

1. пирсона
2. стьюдента
3. вилкоксона
4. манна-уитни

642. к ранговым относитсякритерий

1. манна-уитни
2. стьюдента
3. краскела-уоллиса
4. розенбаума

643. допущение об отсутствии того или иного интересующего исследователя события, явления или эффекта называют

1. нулевой гипотезой
2. альтернативной гипотезой
3. дизайном исследования
4. погрешностью

644. под альтернативной гипотезой подразумевается

1. наличие события, явления или эффекта
2. отсутствие события, явление или эффекта
3. возможность возникновения события
4. погрешность

645. если вероятность нулевой гипотезы увеличивается, то вероятность альтернативной гипотезы

1. снижается
2. не изменяется
3. увеличивается
4. равна 1

646. в случае, если максимальное значение одного из сравниваемых выборочных вариационных рядов заведомо меньше минимального значения другого вариационного ряда, то

1. необходим расчет критерия стьюдента
2. расчетов с применением критерия стьюдента не требуется
3. необходим расчет критерия манна-уитни
4. необходим расчет критерия вилкоксона

647. если набор объектов исследования в каждую из групп осуществлялся независимо от того, какие объекты исследования включены в другую группу, то такие выборки называются

1. независимыми
2. зависимыми
3. случайными
4. вероятностными

648. зависимость, при которой увеличение или уменьшение значения одного признака ведет к увеличению или уменьшению второго, характеризует ________ вид связи

1. прямой
2. обратный
3. полный
4. неполный

649. зависимость, при которой увеличение одного признака дает уменьшение второго, характеризует _________ вид корреляционной связи

1. обратный
2. прямой
3. полный
4. неполный

650. коэффициент корреляции пирсона определяет

1. силу и направление связи между зависимой и независимой переменными
2. статистическую значимость различий между переменными
3. степень разнообразия признака в совокупности
4. долю дисперсии результативного признака объясняемую влиянием независимых переменных