• Главная
• Тесты НМО
• Тест с ответами по теме «Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях»

Тест с ответами по теме «Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях»

Вашему вниманию представляется Тест с ответами по теме «Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинских работников (врачи, медсестры и фармацевты). Тест с ответами по теме «Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинского персонала высшего и среднего звена (врачи, медицинские сестры и фармацевтические работники) позволяет успешнее подготовиться к итоговой аттестации и/или понять данную тему.

• Тест
• теме
• статистика
• ответами
• с
• по
• параметрическая
• нмо
• на
• медицинские
• медицинских
• Классическая
• исследованиях
• в

---

1. ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая

1) корреляционный анализ;
2) дисперсионный анализ;
3) t-критерий Стьюдента;
4) факторный анализ.

2. t-критерий Стьюдента был разработан

1) Джоном Стьюдентом;
2) Уильямом Госсетом;
3) Роналдом Фишером;
4) Гарольдом Хотеллингом.

3. 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 трех 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 двух независимых группах с распределением, отличающимся от нормального.

4. В случае нормально распределенных признаков с неравными дисперсиями

1) не существует метода сравнения;
2) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая равных дисперсий;
3) может быть использован в классическом виде;
4) существует адаптации классического t-критерий Стьюдента.

5. Вариант использования t-критерия Стьюдента для парных (связанных) выборок

1) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая разных дисперсий;
2) существует в виде адаптации классического t-критерия;
3) может быть использован в классическом виде;
4) не существует.

6. Всю зарегистрированную информацию о пациенте, которая имеет ценность при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать

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

7. Выделяют следующие виды дисперсионного анализа

1) с простыми измерениями и с повторными;
2) для качественных и для количественных признаков;
3) одномерный и многомерный;
4) однофакторный и многофакторный.

8. Дисперсионный анализ используется для

1) проверки статистической значимости различия между средними значениями в разных группах;
2) оценки доверительного интервала средних значений;
3) проверки статистической значимости различия между стандартными ошибками среднего в разных группах;
4) проверки статистической значимости коэффициента корреляции.

9. Для коэффициента корреляции Пирсона верны следующие утверждения

1) коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1;
2) коэффициент корреляции оценивает только линейную связь;
3) в отсутствии связи коэффициент корреляции равен –1;
4) знак коэффициента корреляции показывает направление связи (прямая или обратная), а абсолютная величина – тесноту связи.

10. Для сравнения двух несвязанных групп пациентов по нормально распределённому признаку концентрации глюкозы в крови используют

1) t-критерий Стьюдента для связанных групп;
2) тест Манна-Уитни;
3) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп;
4) дисперсионный анализ (ANOVA).

11. Для сравнения значений нормально распределённого признака концентрации глюкозы в крови у пациентов в два момента наблюдения 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 пациентов по нормально распределённому признаку количества эритроцитов в крови используют

1) тест Манна-Уитни;
2) дисперсионный анализ (ANOVA);
3) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп;
4) t-критерий Стьюдента для связанных групп.

13. Если врач принимает решение о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, то он работает в рамках

1) надлежащей медицинской практики;
2) научно обоснованной медицины;
3) научной медицины;
4) доказательной медицины.

14. Если для проведения исследования данные о пациентах получают из уже имеющихся в медицинской документации сведений, то исследование называется

1) проспективным;
2) ретроспективным;
3) продольным;
4) поперечным.

15. Если исследователь и участники групп знают, кто относится к тестовой группе, а кто – к контрольной, то исследование называют

1) не слепым;
2) тройным слепым;
3) простым слепым;
4) двойным слепым.

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

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

17. Если переменная имеет только два возможными значениями, то её называют

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

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

1) независимые;
2) связанные;
3) случайные;
4) зависимые.

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

1) отклоняем нулевую гипотезу и принимаем альтернативную о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами;
2) не отклоняем нулевую гипотезу и считаем различия сравниваемых величин статистически не значимыми;
3) делаем вывод о малом объёме выборки;
4) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками.

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

1) отклоняем нулевую гипотезу и принимаем альтернативную о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами;
2) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками;
3) делаем вывод о малом объёме выборки;
4) не отклоняем нулевую гипотезу и считаем различия сравниваемых величин статистически не значимыми.

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

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

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

1) данные нормально распределены в обеих выборках;
2) дисперсии в выборках неравны;
3) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий;
4) выборок более двух.

23. Корректное представление результатов статистического сравнения двух групп по нормально распределённому количественному параметру предполагает указание следующих величин

1) описательную статистику количественного признака для всей выборки;
2) описательную статистику количественного признака для каждой группы;
3) p -значение критерия;
4) значение t-статистики.

24. Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами

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

25. Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций

1) принципиально возможно;
2) часто встречается;
3) принципиально невозможно;
4) является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции.

26. Описать параметр – это

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

27. Параметр «Пол» подвергается проверке соответствия распределения нормальному

1) всегда;
2) в случае отклонения от соотношения 50:50;
3) только неграмотным исследователем;
4) в случае использования небинарного определения пола.

28. Параметрические критерии носят такое название, потому что

1) не реализованы в пакетах статистических прикладных программ;
2) используют параметры нормального распределения – среднее и стандартное отклонение;
3) применимы в только тех случаях, когда параметры распределения известны априорно;
4) не накладывают требования на вид распределения.

29. Полное корректное представление результатов описательной статистики нормально распределённых данных имеет вид

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

30. Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин

1) описательную статистику количественного признака для каждой группы;
2) p-значение критерия;
3) значение t-статистики;
4) описательную статистику количественного признака для всей выборки.

31. 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 – 3m до M + 3m;
3) от M – m до M + m;
4) от M – 2m до M + 2m.

32. При описании результатов корреляционного анализа кроме словесного указания на наличие или отсутствие связи необходимо указать

1) значение коэффициента корреляции;
2) уровень p-значения;
3) число наблюдений;
4) среднее значение.

33. Применение дисперсионного анализа допустимо, если выполнены следующие условия

1) выборок не более двух;
2) данные нормально распределены;
3) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий;
4) дисперсии в выборках неравны.

34. Проведение проверки соответствия распределения нормальному для параметра «наличие постоперационных осложнений»

1) необходимо;
2) может оказаться полезно в некоторых исследованиях;
3) остается на усмотрение исследователя;
4) не имеет смысла.

35. Проверку гипотезу о соответствии наблюдаемого распределения количественных данных нормальному можно проводить с помощью критерия

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

36. Распределение вероятностей, которое задаётся функцией Гаусса, называется

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

37. Символом M обычно обозначают

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

38. Символом m обычно обозначают

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

39. Символом σ часто обозначают

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

40. Символом σ2 часто обозначают

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

41. Среди количественных данных принято выделять

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

42. Среднее стандартное отклонение может обознаться символами

1) СКО;
2) SD;
3) S;
4) σ.

43. Стандартная ошибка среднего может обознаться символами

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

Специальности для предварительного и итогового тестирования:

Авиационная и космическая медицина, Акушерство и гинекология, Аллергология и иммунология, Анестезиология-реаниматология, Бактериология, Вирусология, Водолазная медицина, Гастроэнтерология, Гематология, Генетика, Гериатрия, Гигиена детей и подростков, Гигиена питания, Гигиена труда, Гигиеническое воспитание, Дезинфектология, Дерматовенерология, Детская кардиология, Детская онкология, Детская урология-андрология, Детская хирургия, Детская эндокринология, Диетология, Инфекционные болезни, Кардиология, Клиническая лабораторная диагностика, Клиническая фармакология, Колопроктология, Коммунальная гигиена, Косметология, Лабораторная генетика, Лечебная физкультура и спортивная медицина, Лечебное дело, Мануальная терапия, Медико-профилактическое дело, Медико-социальная экспертиза, Медицинская биофизика, Медицинская биохимия, Медицинская кибернетика, Неврология, Нейрохирургия, Неонатология, Нефрология, Общая врачебная практика (семейная медицина), Общая гигиена, Онкология, Организация здравоохранения и общественное здоровье, Ортодонтия, Остеопатия, Оториноларингология, Офтальмология, Паразитология, Патологическая анатомия, Педиатрия, Педиатрия (после специалитета), Пластическая хирургия, Профпатология, Психиатрия, Психиатрия-наркология, Психотерапия, Пульмонология, Радиационная гигиена, Радиология, Радиотерапия, Ревматология, Рентгенология, Рентгенэндоваскулярные диагностика и лечение, Рефлексотерапия, Санитарно-гигиенические лабораторные исследования, Сексология, Сердечно-сосудистая хирургия, Сестринское дело, Скорая медицинская помощь, Социальная гигиена и организация госсанэпидслужбы, Стоматология детская, Стоматология общей практики, Стоматология общей практики (после специалитета), Стоматология ортопедическая, Стоматология терапевтическая, Стоматология хирургическая, Судебно-медицинская экспертиза, Судебно-психиатрическая экспертиза, Сурдология-оториноларингология, Терапия, Токсикология, Торакальная хирургия, Травматология и ортопедия, Трансфузиология, Ультразвуковая диагностика, Управление и экономика фармации, Управление сестринской деятельностью, Урология, Фармацевтическая технология, Фармацевтическая химия и фармакогнозия, Фармация, Физиотерапия, Фтизиатрия, Функциональная диагностика, Хирургия, Челюстно-лицевая хирургия, Эндокринология, Эндоскопия, Эпидемиология.

Ответы: Файлы с выделенными ответами вы можете получить в боте. Выбираете свою специальность и открываете доступ тут: Telegrаm

Если Вы уважаете наш труд и разделяете наши ценности (помощь медицинским работникам), если Вам хочется внести свой вклад в развитие нашего проекта, поддерживайте нас донатами: вносите свой посильный вклад в общее дело пожертвованиями и финансовой помощью. Чем больше у нас будет ресурсов, тем больше мы сделаем вместе для медицинских работников (Ваших коллег).

---