La statistica descrittiva ha lo scopo di analizzare:
A Solo dati campionari
B Solo dati di popolazioni
C Entrambi (E)
D Nessuna delle precedenti
Nella programmazione di una ricerca o indagine statistica l’ipotesi di lavoro va formulata:
A Prima di impostare la ricerca (E)
B Durante la raccolta dei dati
C Dopo l’elaborazione dei dati
D Durante l’analisi dei risultati
Per unità statistica (u.s.) si intende:
A L'elemento oggetto di osservazione (E)
B Il collettivo statistico
C La caratteristica dell’osservazione
D Nessuna delle precedenti
La media aritmetica è, per definizione, quel valore che:
A Divide in due parti uguali la distribuzione di frequenza
B Massimizza la somma delle modalità
C Occupa la posizione centrale
D Sostituito a ciascun dato ne fa rimanere invariata la somma delle modalità (E)
Se la variabile in esame è continua e il campione è di numerosità elevata (n >100), la misura di
posizione più appropriata è:
A La moda
B La mediana
C La media aritmetica (E)
D Nessuna delle precedenti
Le frequenze percentuali sono
A Le frequenze cumulate divise per la numerosità della popolazione e moltiplicate per 100
B Le frequenze assolute divise per la numerosità della popolazione e moltiplicate per 100 (E)
C Le frequenze assolute moltiplicate per 100
D Tutte le precedenti
La frequenza assoluta di una modalità della variabile rappresenta:
A L’intensità del carattere
B Il numero di volte che si presenta la stessa modalità (E)
C La percentuale di unità statistiche indagate
D Nessuna delle precedenti
Date le seguenti cinque osservazioni (10, 11, 11, 13, 15) la mediana è:
A 10
B 14
C 13
D 11 (E)
Il valore modale di un insieme di dati è dato da:
A La frequenza più elevata
B La modalità che divide la distribuzione in due parti uguali
C La modalità che si presenta con la massima frequenza (E)
D La modalità meno rappresentata
Si ipotizzi che ad un esame quattro studenti hanno riportato 27, tre studenti 28 e cinque
studenti 30, il voto modale è:
A 30 (E)
B 27
C 28
D Nessuno dei precedenti
La media geometrica di due termini x1 e x2 è uguale a:
A x1 ⋅x2
B x1 + x2
C x1 − x2
D (x1 ⋅ x2)1/2 (E)
Due distribuzioni di dati attinenti lo stesso fenomeno possono avere:
A La stessa media aritmetica, ma diversa variabilità
B La stessa media aritmetica e stessa variabilità
C Diversa media aritmetica e diversa variabilità
D Tutte le precedenti (E)
Se quattro misurazioni della pressione arteriosa di un soggetto assumono i valori 140, 135,
145, 130, il range è:
A 15 (E)
B 30
C 10
D 5
La variabilità di un insieme di dati misurata come Devianza, è data da:
A La somma degli scarti della media aritmetica (mx) al quadrato (E)
B La somma dei valori assoluti della variabile scarto
C La radice quadrata della somma della variabile scarto
D Nessuna delle precedenti
La Deviazione Standard è definita come:
A La radice quadrata della varianza (E)
B La radice quadrata della devianza
C Il rapporto tra la varianza e la devianza
D Nessuna delle precedenti
I valori pressori minimi rilevati su cinque un pazienti sono risultati di (70, 75, 80, 85 e 90), la
devianza è:
A 20
B 250 (E)
C 200
D 300
La glicemia di un gruppo di pazienti risulta di media 100 e di deviazione standard 50, il
coefficiente di variazione risulta di:
A 20 %
B 50 % (E)
C 40 %
D 80 %
La distribuzione gaussiana è definita come:
A Distribuzione Normale (E)
B Distribuzione T di Student
C Distribuzione χ2
D Nessuna delle precedenti
Se la distribuzione di Gauss viene standardizzata (Z):
A La deviazione standard di Z è uguale a 0
B La deviazione standard di Z è uguale a 1(E)
C La deviazione standard di Z è uguale a +∞
D La deviazione standard di Z è uguale alla media della variabile di origine
L'area sotto la curva normale racchiude, nell'intervallo media±2DS è circa:
A Il 50% dell'area totale
B Il 20% dell'area totale
C Il 95% dell'area totale (E)
D Il 68% dell'area totale
Un evento E che è a priori noto essere certo ha:
A P(E)=0
B P(E)=1 (E)
C P(E)=0.5
D P(E)=2
Due eventi E1, E2 si dicono compatibili se:
A La loro unione E1∪E2 = Ω
B Uno influenza la probabilità dell'altro
C Si possono verificare contemporaneamente nella stessa prova (E)
D Tutte le precedenti
Due eventi E1, E2 si dicono indipendenti:
A Se non possono verificarsi contemporaneamente
B Se p(E1) = p(E1| E2)
(E)
C Se p(E2) = p(E2| E1) p(E1)
D Il verificarsi dell'uno modifica il verificarsi dell'altro
In un campione di 1000 pazienti sui quali si è osservato l'esito del ricovero si sono riscontrati
700 pazienti guariti, 200 pazienti non guariti e 100 deceduti. Qual è la probabilità che estratto
a caso un paziente, questo non sia deceduto?
A 100/1000
B 900/1000
(E)
C 700/1000
D 1
La logica dell’inferenza statistica è di tipo:
A Induttivo (E)
B Deduttivo
C Entrambi i precedenti
D Nessuno dei precedenti
L’ipotesi nulla (Ho) rappresenta:
A L’ipotesi da sottoporre a verifica (E)
B L’ipotesi che si vuole accettare
C L’ipotesi di controllo
D Nessuna delle precedenti
I gradi di libertà generalmente sono dati da:
A Il numero delle unità statistiche meno il numero delle variabili
B Il numero delle modalità meno il numero dei vincoli (E)
C Il numero delle modalità più il numero dei vincoli
D Il numero delle variabili meno il numero dei vincoli
Se il test χ risulta non significativo, le due variabili in esame sono da considerarsi:
A Dipendenti
B Correlate
C Indipendenti (E)
D Disgiunte
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Il test χ assume valori:
A Sempre negativi
B Sempre positivi (E)
C Compresi tra 0 e 1
D Compresi tra -1 e 0
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