prova del 3 novembre 2003

Facoltà di Psicologia
Prova scritta di analisi dei dati per le scienze sociali e psicologiche
3 novembre 2003
Cognome _______________________________
Nome ________________________________
Matr._____________
1. Le tecniche impiegate nell’analisi dei dati sono di tipo:
a) qualitativo;
b) quantitativo;
c) entrambe le precedenti;
d) nessuna delle precedenti.
2. Tra le misure di sintesi (medie alla Herzel) di una distribuzione, la mediana può essere
opportunamente calcolata, oltre che per le variabili ordinali, anche per quelle quantitative
qualora esse siano:
a) discrete;
b) sempre positive;
c) asimmetriche (skewed);
d) con un numero finito di valori.
3. Nelle procedure di preparazione e gestione di dati, il comando ‘dati-unisci file- aggiungi
variabili’ chiede di confrontare i casi per:
a) chiave di ordinamento;
b) numero di ripetizioni;
c) valori mancanti;
d) nessuna delle precedenti.
4. Nella trasformazione di variabili, l’operazione di ricodifica consente di passare da una scala
di misurazione:
a) all’altra senza vincoli;
b) qualitativa ad una quantitativa;
c) quantitativa ad una qualitativa;
d) nessuna delle precedenti.
5. I dati mancanti pongono problemi in sede di analisi perché:
a) i soggetti non osservati sono diversi da quelli osservati;
b) la numerosità è variabile;
c) i soggetti non osservati e quelli osservati sono in numero diverso per ogni variabile;
d) tutte le precedenti.
6. Fra le statistiche descrittive ed i report tabellari, le opzioni presentano la seguente finestra di
dialogo.
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Matr._____________
In particolare, come è calcolato l’indicatore di dispersione E.S. della media?
a)__Dev/n-1_____________________________________________________________
Qual è il suo significato?
b)____E’ la deviazione standard dello stimatore media campionaria
7. Si stia effettuando la verifica di ipotesi sulla media su di un campione unico.
a)
b)
c)
d)
Si tratta del test t con ipotesi nulla H0 non specificata;
Si tratta del test z con ipotesi nulla H0 non specificata;
Si tratta del test t con ipotesi nulla H0 =0;
Si tratta del test t su due campioni indipendenti.
8. Si abbia una matrice soggetti per variabili, dove le variabili siano date dalle misurazioni in due
tempi successivi dei risultati ad un test attitudinale, specificamente prima e dopo un corso di
preparazione specifico. Nei comandi di confronto delle medie, scegliete il test:
a) per un campione unico;
b) per campioni appaiati;
c) richiedete delle statistiche specifiche nelle tavole di contingenza;
d) vi occorre stimare prima la correlazione.
9. Si voglia saggiare l’uguaglianza di due distribuzioni di frequenza. Si ritiene che:
a) i due campioni a confronto debbano avere la stessa numerosità (disegno bilanciato);
b) non vi debbano esservi più del 20% di frequenze attese inferiori ad 1;
c) i soggetti nei due campioni debbano essere diversi (campioni indipendenti);
d) le misure vadano ripetute.
10 Con riferimento alla domanda 9, il test applicato è un chi quadrato. Il medesimo test è utile, in
una tabella 2X2, per verificare le misure di associazione. In sede decisionale, per la verifica
dell’associazione, occorrerà basarsi sul p-value (o significatività del valore sperimentale):
a) ad una via del test esatto;
b) a due vie del test esatto:
c) ad entrambe le vie del test esatto;
d) sul confronto ad una via fra il test esatto ed il test asintotico.
11. La stima del coefficiente di correlazione lineare fornisce una misura:
a) della bontà di adattamento della retta di regressione lineare;
b) della dipendenza lineare fra le variabili x e y;
c) della variazione di y per una variazione unitaria di x;
d) della retroazione di y su x.
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12 La regressione multipla considera una sola dipendente in funzione di due o più indipendenti,
oltre che di un errore casuale.
Fra le statistiche fornite, spiegate in una riga ciascuno il generico elemento sulla diagonale
principale e all’esterno di essa nella matrice di covarianza.
a)____varianza della variabile Xi
b)____covarianza fra Xi e Xj
13. Cosa indica la tolleranza nella regressione multipla?
a) il numero massimo di variabili che si possono inserire;
b) una diagnostica di collinearità fra indipendenti;
c) il valore minimo accettabile di R2;
d) nessuna delle precedenti.
14 Quale indicatore considerate per valutare la bontà di adattamento?
__R2
15 Utilizzereste i beta standardizzati? Perché?Sì, perché consentono confronti dell’effetto della
variazione unitaria delle variabili indipendenti sulla dipendente.
16 Nell’Anova:
a) la variabile dipendente deve essere quantitativa mentre sulla indipendente non sono poste
restrizioni;
b) entrambe devono essere quantitative;
c) non vi sono restrizioni;
d) dipende dalla natura del problema.
17. La scomposizione della varianza consente nell’Anova di:
a) verificare l’eguaglianza delle medie fra più gruppi;
b) verificare l’eguaglianza delle varianze fra più gruppi;
c) verificare simultaneamente l’eguaglianza delle medie e delle varianze fra più gruppi;
d) verificare l’eguaglianza delle mediane fra più gruppi:
17 Nell’Anova a due vie, l’interazione include la somma degli effetti dei due fattori?
a) sì;
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b) no.
18 Come viene calcolato il test F nella tavola che segue?
F=357,292/23,33
ANOVA
Somma
dei
quadrati
Fra gruppi 1071,875
Entro
839,900
gruppi
Totale 1911,775
df
Media dei
quadrati
3
36
357,292
23,331
MEMORY
F
Sig.
15,314
,000
39
19 Nella tavola precedente, è corretto sommare i dati nella terza colonna? Perché?
No, perché i denominatori sono differenti
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