Fiszki
stata
Test w formie fiszek
Ilość pytań: 64
Rozwiązywany: 199 razy
Test t Studenta stosujemy, gdy:
próba jest niewielka
próba jest wielka
rozkład jest nienormalny
znamy SD
rozkład jest normalny
nie znamy SD
próba jest niewielka
rozkład jest normalny
nie znamy SD
W przypadku testu dwustronnego:
określamy czy związek jest ujemny baź dodatni
nie określamy czy związek jest ujemny baź dodatni
nie określamy czy związek jest ujemny baź dodatni
Estymator wartości oczekiwanej jest:
niezgodny i obciążony
zgodny i nieobciążony
zgodny i obciążony
niezgodny i nieobciążony
zgodny i nieobciążony
Jako estymatora odchylenia standardowego można używać
pierwiastka z estymatora wariancji
O frakcji mówimy gdy dana cecha przyjmuje wartości:
czterostanowe
trójstanowe
jednostanowe
dwustanowe
dwustanowe
Frakcja to inaczej:
Stosunek liczby elementów posiadających daną cechę do liczby wszystkich elementów
Estymator oparty o rozstęp jest:
niezgodny i obciążony
niezgodny i nieobciążony
zgodny i nieobciążony
zgodny i obciązony
zgodny i nieobciążony
Do testowania normalności rozkładu najczęściej stosowane są test Shapiro-Wilka, Kołmogorowa-Smirnowa i Lilieforsa:
Wszystkie testy weryfikują hipotezę H0, że rozkład jest normalny. Jeżeli p>α, to H0, odrzucamy.
wszystkie testy weryfikują hipotezę H0, że rozkład odbiega od normalnego. Jeżeli p<α, to H0, odrzucamy.
Wszystkie testy weryfikują hipotezę H0, że rozkład jest normalny. Jeżeli p<α, to H0, odrzucamy.
Wszystkie testy weryfikują hipotezę H0, że rozkład jest normalny. Jeżeli p<α, to H0, odrzucamy.
Obliczono w teście dwustronnym obserwowane prawdopodobieństwo p (p-value), że H0:μ=μ0=68, które było równe p≈0,0001 (α=0,05)
Ponieważ p<α, to różnica średnich jest nieistotna statystycznie
Ponieważ p<α, to istnieją podstawy do odrzucenia H0 różnica średnich jest nieistotna statystycznie (że średnie są równe)
Ponieważ p<α, to brak podstaw do odrzucenia H0.
Ponieważ p<α, to istnieją podstawy do odrzucenia H0 różnica średnich jest nieistotna statystycznie (że średnie są równe)
Porównujemy dwie grupy studentów – kobiety i mężczyzn, różniących się poziomami zmiennej niezależnej - numer populacji jest zmienną niezależną: grupa 1 – kobiety, grupa 2 - mężczyźni. Zmienna zależna X – ocena z egzaminu. (chatgpt)
Wydruk wskazuje na wniosek z testu jednostronnego t Studenta, że wyniki w grupie kobiet (gr. 1) różnią się istotnie od wyników w grupie mężczyzn (gr. 2) (pj=0,18). Test homogeniczności wariancji F odrzuca hipotezę, że wariancje są identyczne (prawd. w teście Levena p=0,549)
Wydruk wskazuje na wniosek z testu jednostronnego t Studenta, że wyniki w grupie kobiet (gr. 1) nie różnią się istotnie od wyników w grupie mężczyzn (gr. 2) (pj=0,18). Test homogeniczności wariancji F (prawd. w teście Levena p=0,549) potwierdza hipotezę, że wariancje są identyczne
Wydruk wskazuje na wniosek z testu dwustronnego t Studenta, że wyniki w grupie kobiet (gr. 1) różnią się istotnie od wyników w grupie mężczyzn (gr. 2) (pj=0,18). Test homogeniczności wariancji F potwierdza hipotezę, że wariancje są identyczne (prawd. w teście Levena p=0,549
Wydruk wskazuje na wniosek z testu jednostronnego t Studenta, że wyniki w grupie kobiet (gr. 1) nie różnią się istotnie od wyników w grupie mężczyzn (gr. 2) (pj=0,18). Test homogeniczności wariancji F (prawd. w teście Levena p=0,549) potwierdza hipotezę, że wariancje są identyczne
Zaznacz zdanie nieprawdziwe
Wszędzie tam, gdzie jest to możliwe, powinno stosować się testy parametryczne jako najskuteczniejsze.
Testy nieparametryczne oparte są w obliczeniach na liczebnościach, częstościach, rangach, medianie.
Testy parametryczne oparte są na parametrach, a nieparametryczne - nie
Testy parametryczne oparte są na parametrach, a nieparametryczne - nie
Pewna cecha w populacji generalnej przyjmuje wartości dwustanowe (np. kobieta-mężczyzna, konserwatysta-demokrata). Frakcja inaczej wskaźnik struktury, to: (chatgpt)
iloraz liczby elementów populacji posiadających daną cechę do liczby wszystkich elementów
iloraz sumy wszystkich elementów do elementów posiadających daną cechę
iloraz liczby elementów populacji posiadających daną cechę do liczby elementów posiadających drugą cechę
iloraz liczby elementów populacji posiadających daną cechę do liczby wszystkich elementów
est Kołmogorowa-Smirnowa, dla jednej próby, do oceny zgodności rozkładu z rozkładem normalnym wykorzystuje maksymalną wartość różnicy między dystrybuantą z próby, a założoną dystrybuantą. Testujemy hipotezę H0, że badany rozkład jest zgodny z normalnym (chatgpt)
Jeżeli wartość prawdopodobieństwa testowego p jest mniejsza od przyjętego poziomu istotności α, to hipotezę, że badany rozkład jest zgodny z normalnym należy przyjąć.
Jeżeli wartość prawdopodobieństwa testowego p jest większa od przyjętego poziomu istotności α, to hipotezę, że badany rozkład jest zgodny z normalnym należy odrzucić.
Jeżeli wartość prawdopodobieństwa testowego p jest większa od przyjętego poziomu istotności α, to hipotezę, że badany rozkład jest zgodny z normalnym należy przyjąć.
Jeżeli wartość prawdopodobieństwa testowego p jest większa od przyjętego poziomu istotności α, to hipotezę, że badany rozkład jest zgodny z normalnym należy przyjąć.
Obszar krytyczny to:
zbió wartości mało prawdopodobnych do zajścia hipotezy zerowej
zbiór wartości najbardziej prawdopodobnych dla zajścia hipotezy zerowej
zbiór wartości potwierdzających hipotezę zerową
zbió wartości mało prawdopodobnych do zajścia hipotezy zerowej
W teście t Studenta dla średniej w jednej populacji statystyka empiryczna była równa t=-4,899. Założono test dwustronny, o postaci hipotezy zerowej H0: średnia w populacji generalnej wynosi μ0=68. Bezwzględna wartość krytyczna wyniosła |tα, df|=2,064 (α=0,05,df=24|. Zaznacz prawidłowy wniosek (chatgpt)
Statystyka empiryczna nie wpada w obszar krytyczny, a zatem istnieją podstawy do odrzucenia H0.
Statystyka empiryczna wpada w obszar krytyczny, a zatem nie ma podstaw do odrzucenia H0.
Statystyka empiryczna wpada w obszar krytyczny, a zatem istnieją podstawy do odrzucenia H0.
Statystyka empiryczna wpada w obszar krytyczny, a zatem istnieją podstawy do odrzucenia H0.
Ile oszacowanych błędów standardowych trzeba dodać lub odjąć od średniej, by uzyskać przedział ufności z prawdopodobieństwem 1-α=0,95, jeżeli n=25? (chatgpt)
1,64
1,96
2,064
2,064
Testy parametryczne oparte są w obliczeniach
nie wymagają rozkładu normalnego analizowanych zmiennych
na średniej i odchyleniu standardowym i wymagają rozkładu normalnego analizowanych zmiennych
na liczebnościach, częstościach, rangach, medianie.
na średniej i odchyleniu standardowym i wymagają rozkładu normalnego analizowanych zmiennych
Hipotezę zerową zapisaliśmy w następujący sposób: H0: μ=μ0=68. Jak powinna wyglądać najbardziej prawidłowo sformułowana hipoteza alternatywna (przeciwstawna)?
H1:μ>68
H1:μ≠68 lub inaczej, że H1:μ<68 lub μ>68
H1:μ<68
H1:μ≠68 lub inaczej, że H1:μ<68 lub μ>68
W teście badającym normalność rozkładu, uzyskano następujący wynik weryfikacji normalności rozkładu zmiennej SPOL - oznaczającej poczucie społecznej jakości życia: K-S d=,10615, p> .20
Wyniki testów oznaczają, że rozkład nie jest normalny, przy założonym poziomie istotności alfa α=0.05
Wyniki testów oznaczają, że rozkład ani jest, ani nie jest normalny, przy założonym poziomie istotności alfa α=0.05
Wyniki testów oznaczają, że rozkład jest normalny, przy założonym poziomie istotności alfa α=0.05
Wyniki testów oznaczają, że rozkład jest normalny, przy założonym poziomie istotności alfa α=0.05
Jako estymator odchylenia standardowego można stosować pierwiastek z estymatora wariancji obliczanej według podanego wzoru. Estymator ten jest (zaznacz prawidłową najbardziej pełną odpowiedź):
zgodny i nieobciążony
niezgodny i nieobciążony
niezgodny i obciążony
zgodny i obciążony
niezgodny i obciążony
W teście jednostronnym t Studenta, obserwowane prawdopodobieństwo p<0,00003, że średnia waga kobiety wynosi nie mniej niż 68kg. Było ono mniejsze niż założonym poziom istotności α=0,05. Sugeruje to (chatgpt)
odrzucenie hipotezy H0, różnica nie jest istotna statystycznie (średnia wynosi 68)
odrzucenie hipotezy H0, różnica jest istotna statystycznie
przyjęcie hipotezy H0, różnica jest istotna statystycznie
odrzucenie hipotezy H0, różnica jest istotna statystycznie
Postawiono pytanie, czy rozkład zakupionych samochodów różni się od oczekiwanego wzorca. Znano rozkład oczekiwany z informacji w opublikowanych magazynach handlowych.
H0: rozkład zakupionych samochodów nie różni się od oczekiwanego wzorca. P=0,207750 i jest większe niż α=0,05. Nie ma podstaw do odrzucenia H0
H0: rozkład zakupionych samochodów różni się od oczekiwanego wzorca. P=0,207750 i jest większe niż α=0,05. Odrzucamy H0
H0: rozkład zakupionych samochodów nie różni się od oczekiwanego wzorca. P=0,207750 i jest większe niż α=0,05. Nie ma podstaw do odrzucenia H0
Trzy losowe grupy studentów były przypisane do grup uprawiających ćwiczenia (joga, fitness) lub nie, a ich wyniki poczucia jakości życia METAFIZ zostały zapisane w arkuszu wyników. Czy rozkłady wyników testu są takie same, czy różnią się istotnie? H0: rozkłady uzyskanych punktów są identyczne . H1: rozkłady różnią się
Odrzucamy H0. Obserwowane prawdopodobieństwo, że średnie rangi są identyczne p=0,0273 jest mniejsze niż założony poziom istotności testu α=0,05
Przyjmujemy H0. Obserwowane prawdopodobieństwo, że średnie rangi są identyczne p=0,0273 jest mniejsze niż założony poziom istotności testu α=0,05
Odrzucamy H0. Obserwowane prawdopodobieństwo, że średnie rangi są identyczne p=0,0273 jest mniejsze niż założony poziom istotności testu α=0,05
Jaką wadą jest obarczony test Kołmogorowa-Smirnowa?
nie można stosować go przy rozkładzie bardzo mało licznych prób
jest bardzo wrażliwy na wartości odstające
nie można stosować go przy badaniu populacji cechujących się rozkładem dyskretnym
jest bardzo wrażliwy na wartości odstające
nie można stosować go przy badaniu populacji cechujących się rozkładem dyskretnym