Biostatistică – Cursul I

1. Stadiul evolutiv al unei maladii maligne este indicat să fie înregistrat prin simbolurile 0, I, II, III,IV, adică scala folosită este:A. AlfanumericăB. NumericăC. OrdinalăD. Nominală

2. Consistenţa ficatului este o caracteristică a organismului uman care se înregistrează:A. Numeric, adică folosind numereB. Ordinal, adică folosind simboluri ce urmează o gravitateC. Nominal, adică folosind simboluri care nu au o ordine de gravitateD. Numeric, adică folosind simboluri ce urmează o gravitate

3. Grupa sanguină este o caracteristică ce trebuie înregistrată:A. AlfanumericB. NumericC. OrdinalD. Nominal

4. O populaţie statistică poate fi alcătuită din:A. Indivizi umaniB. EvenimenteC. Grupuri socio-umaneD. Măsurători

Biostatistică – Cursul al II-lea

1. Definiţia si formula mediei2. Formula deviaţiei standard si a coeficientului de variaţie3. Definiţia medianei si a cuartilelor Q1, Q3

4. Media unei serii de valori numerice este:A. Suma valorilor împărţită la numărul lorB. Mai mare decât valoarea minimă din serieC. Mai mică decât valoarea maximă din serieD. Un indicator al tendinţei centrale a valorilor seriei

5. Media unei serii de valori numerice are următoarele proprietăţi:A. Este egală cu cea mai mică valoare din serieB. Dacă schimbăm o valoare din serie, mărind-o, media se schimbă, mărindu-seC. Dacă schimbăm o valoare din serie, mărind-o, media se schimbă, micşorându-seD. Dacă ştergem o valoare din serie, media râmîne nemodificată

6. Media unei serii de valori numerice este un indicator al:A. Tendinţei centrale a valorilor serieiB. Împrăştierii valorilor serieiC. Plaja de valori între care sunt cuprinse valorile seriei

D. Media nu este indicator statistic

7. Dispersia unei serii de valori numerice este un indicator al:A. Tendinţei centrale a valorilor serieiB. Împrăştierii valorilor serieiC. Plaja de valori între care sunt cuprinse valorile serieiD. Simetriei distribuţiei valorilor seriei în jurul mediei

8. Dispersia unei serii de valori numerice are printre dezavantaje:A. Se măsoară cu unitatea de măsură a valorilor seriei, ridicată la pătratB. Are valori prea mari, comparativ cu abaterile individuale de la medieC. Indică şi tendinţa centrală a valorilor serieiD. Nu se poate calcula cu exactitate

9. Abaterea standard unei serii de valori numerice are printre avantaje:A. Se măsoară cu unitatea de măsură a valorilor serieiB. Are valori comparabile cu abaterile individuale de la medieC. Indică şi tendinţa centrală a valorilor serieiD. Nu se poate calcula dacă dispersia este negativă

10. Dacă două serii de valori au aproximativ aceeaşi medie, atunci:A. Este mai împrăştiată cea cu dispersia mai mareB. Este mai împrăştiată cea cu abaterea standard mai micăC. Sunt la fel de împrăştiateD. Nu se pot compara împrăştierile cu ajutorul dispersiei în acest caz

11. Dacă două serii de valori au medii foarte diferite, atunci:A. Este mai împrăştiată cea cu dispersia mai mareB. Este mai împrăştiată cea cu abaterea standard mai mareC. Nu se pot compara nici cu ajutorul dispersiei şi nici cu ajutorul abaterii standardD. Au aceeaşi împrăştiere

12. Dacă media unei serii de valori este 10 şi dispersia 4, atunci coeficientul de variaţie este:A. 40%B. 20%C. 80%D. 10%

13. Dacă mediile a două serii de valori sunt foarte diferite, iar abaterile standard sunt tot foarte diferite,atunci este mai împrăştiată :A. Cea cu coeficientul de variaţie mai mareB. Cea cu raportul dintre abaterea standard şi medie mai mareC. Cea cu coeficientul de variaţie mai micD. Împrăştierile celor două serii de valori nu se pot compara

14. Mediana unei serii de valori numerice este:A. Egală cu mediaB. Un grafic

C. Un numărD. Un tabel de frecvenţă

15. Mediana unei serii de valori numerice este:A. Valoarea pentru care jumătate din valorile seriei sunt mai mari şi jumătate mai miciB. Valoarea situată la mijloc, între minimul seriei şi maximul serieiC. Valoarea cea mai frecvent întâlnită printre valorile serieiD. Un indicator al excentricităţii valorilor seriei

16. Dacă o serie de valori are în componenţă 21 de numere, atunci, pentru aflarea medianei, se ordonează valorile crescător şi se ia:A. Valoarea a 11-a din şirul ordonatB. Media între valorile a 10 şi a 11-aC. Media între valorile a 11 şi a 12-aD. Valoarea a 10-a din şirul ordonat

17. Dacă o serie de valori are în componenţă 24 de numere, atunci, pentru aflarea medianei, se ordonează valorile crescător şi se ia:A. Valoarea a 12-a din şirul ordonatB. Media între valorile a 11-a şi a 12-aC. Media între valorile a 12-a şi a 13-aD. Valoarea a 13-a din şirul ordonat

18. Cuartila întâi a unei serii de valori este:A. Valoarea din seria ordonată situată la 25% din numărul de valori al serieiB. Valoarea din seria ordonată situată la 75% din numărul de valori al serieiC. Valoarea numerică pentru care un sfert din valorile seriei ordonate sunt mai miciD. Valoarea numerică pentru care un sfert din valorile seriei sunt mai mici

19. Cuartila a treia a unei serii de valori este:A. Valoarea din seria ordonată situată la 25% din numărul de valori al serieiB. Valoarea din seria ordonată situată la 75% din numărul de valori al serieiC. Valoarea numerică pentru care un sfert din valorile seriei ordonate sunt mai miciD. Valoarea numerică pentru care trei sferturi din valorile seriei ordonate sunt mai mari

20. Referitor la indicatorii decile, este adevărat:A. Avem exact nouă decileB. Avem exact 99 de decileC. Decila 50 este medianaD. Decila a treia este mediana

21. Indicatorii statistici fundamentali sunt:A. Dispersia şi mediaB. Media şi abaterea standardC. Abaterea standard şi medianaD. Mediana şi cuartilele

22. Indicatorii de dispersie (sau de împrăştiere) sunt:A. Amplitudinea, media, dispersia şi medianaB. Abaterea standard, media, dispersia şi mediana

C. Amplitudinea, media, dispersia şi abaterea standardD. Abaterea standard, dispersia şi coeficientul de variaţie

23. Care din următorii indicatori statistici ajută la aprecierea asimetriei:A. Mediana, media şi excentricitateaB. Mediana, cuartilele şi excentricitateaC. Mediana, cuartilele şi mediaD. Mediana, dispersia şi excentricitatea

24. Indicatorii statistici pentru tendinţa centrală a valorilor unei serii de valori sunt:A. Media, dispersia şi medianaB. Media, abaterea standard şi modulC. Media, dispersia şi excentricitateaD. Media, mediana şi modul

Biostatistică - Cursul al III-lea

1. Ce este sortarea? 2. Ce este selectarea sau filtrarea?

Biostatistică - Cursul al IV-lea

1. Histograma este un grafic ce reprezintă :A. Frecvenţele absolute ale unui tabel de frecvenţăB. Fiecare valoare în parte dintr-o serie de valoriC. Frecvenţa cu care valorile seriei sunt cuprinse în clasele stabilite la construcţia eiD. Indicatorii tendinţei centrale a seriei

2. O histogramă reprezintă informaţia dintr-o serie de valori :A. Fără pierdere de informaţieB. Cu pierdere de informaţieC. Se pierde cu atât mai multă informaţie cu cât sunt mai puţine claseD. Se pierde cu atât mai multă informaţie cu cât clasele au lungimi mai mari

3. Valorile hemoglobinei la 250 de pacienţi sunt cuprinse între un minim de 7,9 şi un maxim de 15,95. Dacă dorim să avem în jur de 9 clase şi deci, 9 bare, vom lua lungimea claselor :A. Din 2 în 2B. Din 3 în 3C. Din 1 în 1D. Din 0,5 în 0,5

4. Seria de valori ce conţine talia a 1132 de indivizi, are ca minim talia de 1,44m iar ca maxim, talia de 2,06m. Dorind să efectuăm o histogramă cu cel puţin 12 bare (deoarece numărul de indivizi este mare), vom lua lungimea claselor :A. Din 2 cm în 2 cmB. Din 5 cm în 5 cmC. Din 10 cm în 10 cmD. Din 1 cm în 1 cm

5. Dacă la efectuarea unei histograme, am ales din greşală un număr de clase (şi deci de bare) prea mare,efectul este:A. Se pierde mai puţină informaţieB. Se văd inclusiv aspecte nesemnificativeC. Se pierde prea multă informaţieD. Se vor vedea doar aspectele esenţiale, eliminându-se aspectele nesemnificative

6. Poligonul frecvenţelor este:A. Un indicator statistic care arată dispersia valorilor dintr-o serie de valoriB. Un grafic care reprezintă printr-o linie frântă frecvenţele claselor dintr-un tabel de frecvenţăC. Un grafic care conţine exact aceeaşi informaţie ca şi histogram corespunzătoareD. Un grafic care conţine mai puţină informaţie ca şi histograma corespunzătoare

7. Curba lui Gauss este o curbă care este:A. Simetrică faţă de medieB. Simetrică faţă de axa verticalăC. Are un maxim în dreptul medieiD. Tinde asimptotic la 0 spre plus infinit şi spre minus infinit

8. În ce priveşte curba Gauss este adevărat că:A. În intervalul [m − s,m + s] se află aproximativ 68% din indivizii populaţieiB. În intervalul [m − 2s,m + 2s] se află aproximativ 95% din indivizii populaţieiC. În intervalul [m − 3s,m + 3s] se află aproximativ 99% din indivizii populaţieiD. În intervalul [m − 2s,m + 2s] se află aproximativ 90% din indivizii populaţiei

9. Dacă comparăm o histogramă şi poligonul frecvenţelor corespunzător, atunci:A. Conţine mai multă informaţie histogramaB. Conţine mai multă informaţie poligonul frecvenţelorC. Conţin amândouă aceeaşi cantitate de informaţie

Biostatistică - Cursul al V-lea

1. Coeficientul de corelaţie măsoară:1. tăria împrăştierii datelor unei serii statistice2. tăria corelaţiei între medie şi mediană3. tăria corelaţiei între doi parametri exprimaţi numeric4. tendinţa de creştere sau descreştere simultană sau inversă a doi parametri.

2. Coeficientul de corelaţie calculat pentru doi parametri măsuraţi la 429 de pacienţi este 0,829. Aceasta înseamnă că:1. cei doi parametri nu sunt corelaţi2. cei doi parametri sunt slab corelaţi3. cei doi parametri sunt puternic corelaţi4. sunt prea puţine cazuri şi nu avem încredere în valoarea coeficientului

3. Coeficientul de corelaţie calculat pentru doi parametri măsuraţi la 429 de pacienţi este -0,925. Aceasta înseamnă că:1. cei doi parametri nu sunt corelaţi

2. cei doi parametri sunt anticorelaţi3. cei doi parametri sunt slab corelaţi4. sunt prea puţine cazuri şi nu avem încredere în valoarea coeficientului

4.Graficul Scatter ne dă informaţii despre:1. Corelaţia celor doi parametri de pe orizontală şi verticală2. Omogenitatea eşantionului3. Simetria distribuţiilor fiecăruia din cei doi parametri4. Corelaţia fiecărui parametru cu vârsta pacienţilor

5.Coeficientul de corelaţie calculat pentru doi parametri măsuraţi la 12 de pacienţi este 0,889. Aceasta înseamnă că:1. Cei doi parametri nu sunt corelaţi2. Cei doi parametri sunt slab corelaţi3. Cei doi parametri sunt corelaţi4. Sunt prea puţine cazuri şi nu avem încredere în valoarea coeficientului

6.Coeficientul de corelaţie calculat pentru doi parametri măsuraţi la 12 de pacienţi este -0,889. Aceasta înseamnă că:1. Cei doi parametri nu sunt corelaţi2. Cei doi parametri sunt anticorelaţi3. Cei doi parametri sunt corelaţi4. Sunt prea puţine cazuri şi nu avem încredere în valoarea coeficientului

7. O dreaptă de regresie este o dreaptă care:A. Este situată cât mai aproape de punctele unui grafic ScatterB. Trece prin toate punctele unui grafic ScatterC. Aproximează un poligon al frecvenţelorD. Este paralela cu una din axele de coordonate

8. O dreaptă de regresie ne oferă:A. O relaţie aproximativă între valorile a doi parametriB. O relaţie exactă între valorile a doi parametriC. Traseul liniei frânte a poligonului frecvenţelorD. Posibilitatea aproximării valorilor unui parametru dacă ştim valorile celuilalt

9. O dreaptă de regresie se calculează:A. Folosind mediile de eşantionareB. Folosind mediile şi deviaţiile standardC. Folosind metoda celor mai mari pătrateD. Folosind metoda celor mai mici pătrate

10. În ecuaţia unei drepte de regresie, valorile care o determină sunt:A. Panta (slope) şi ordonata la origine (intercept)B. Media şi deviaţia standardC. Mediile de eşantionareD. Panta (slope)

Biostatistică - Cursul al VI-lea

1.Criteriul procentual indică o tendinţă foarte puternică de dependenţă între cei doi factori de clasificare într-un tabel deincidenţă dacă:1. are valori mult mai mari ca 100%2. are valori mult mai mici ca 50%3. are valori foarte apropiate de 50%4. are valori apropiate de 100%

2.Tabelele de incidenţă sunt:1. tabele cu dublă intrare în care pacienţii sunt înregistraţi după două criterii2. tabele de frecvenţă pe clase3. tabele cu date brute4. tabele folosite la teste statistice de compararea mediei

3.Sensibilitatea unui test clinic este Sn=0,862, iar specificitatea este Sp=0,893. Aceasta înseamnă că testul este:1. un test valoros deoarece ambii indicatori sunt mult peste 50%2. un test fără valoare doarece dă erori şi la bolnavi, şi la sănătoşi3. un test fără valoare, deoarece specificitatea este mai mare ca sensibilitatea4. un test perfect

4.Criteriul diagonal calculat pentru un tabel de incidenţă 2x2 care conţine în total 236 de pacienţi este 7,185. El indică în acest caz:1. corelaţie foarte slabă între cei doi factori de clasificare2. lipsa unei corelaţii3. corelaţie puternică între cei doi parametri4. nu este un indicator al corelaţiei ci al împrăştierii datelor

5.Criteriul OR calculat pentru un tabel de incidenţă 2x2 care conţine în total 144 de pacienţi este 6,785. El indică în acest caz:1. corelaţie foarte slabă între cei doi factori de clasificare2. lipsa unei corelaţii3. corelaţie puternică între cei doi parametri4. nu este un indicator al corelaţiei ci al împrăştierii datelor

6.Criteriul OR calculat pentru un tabel de incidenţă 2x2 care conţine în total 14 de pacienţi este 8,785. El indică în acest caz:1. corelaţie foarte slabă între cei doi factori.2. lipsa unei corelaţii3. corelaţie destul de puternică între cei doi factori4. fiind prea puţini pacienţi, nu avem încredere în valoarea lui

7. Sensibilitatea unui test exploratoriu în clinică este Sn=0,862. Aceasta înseamnă că testul este:1. un test valoros din punct de vedere clinic2. este un test prost, deoarece doar 86,2% din bolnavii reali sunt pozitivi3. depinde şi de specificitate, dacă este foarte mică, testul nu este un test bun

4. dacă şi specificitatea este mult mai mare ca 50%, testul este valoros

8.Sensibilitatea unui test este:A. Raportul dintre numărul pacienţilor bolnavi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilorbolnaviB. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor bolnaviC. Raportul dintre numărul pacienţilor bolnavi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor sănătoşiD. Raportul dintre numărul pacienţilor bolnavi diagnosticaţi ca negativi şi numărul total al pacienţilor bolnavi

9.Specificitatea unui test este:A. Raportul dintre numărul pacienţilor bolnavi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor sănătoşiB. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca negativi şi numărul total al pacienţilorsănătoşiC. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor sănătoşiD. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca negativi şi numărul total al pacienţilor bolnavi

10.Un test clinic este cu atât mai valoros cu cât:A. Sensibilitatea este mai mare şi specificitatea mai micăB. Sensibilitatea este mai mică şi specificitatea mai mareC. Sensibilitatea şi specificitatea sunt mai mariD. Sensibilitatea şi specificitatea sunt mai mici

11.Un test clinic este cu atât mai valoros cu cât:A. Sensibilitatea şi specificitatea sunt mai apropiate de 1B. Sensibilitatea şi specificitatea sunt mai apropiate de 0C. Sensibilitatea şi specificitatea sunt mai mariD. Sensibilitatea şi specificitatea sunt mai mici

12.Rata fals pozitivă a unui test este:A. Raportul dintre numărul pacienţilor bolnavi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor sănătoşiB. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca negativi şi numărul total al pacienţilor sănătoşiC. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilorsănătoşiD. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca negativi şi numărul total al pacienţilor bolnavi

13.Rata fals negativă a unui test este:A. Raportul dintre numărul pacienţilor bolnavi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor sănătoşi

B. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca negativi şi numărul total al pacienţilor sănătoşiC. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor sănătoşiD. Raportul dintre numărul pacienţilor bolnavi diagnosticaţi ca negativi şi numărul total al pacienţilor bolnavi14.Un test clinic este cu atât mai valoros cu cât:A. Rata fals pozitivă este mai mare şi rata fals negativă mai micăB. Rata fals pozitivă este mai mică şi rata fals negativă mai mareC. Rata fals pozitivă şi rata fals negativă sunt mai mariD. Rata fals pozitivă şi rata fals negativă sunt mai mici

15.Sensibilitatea unui test clinic este Sn=0,562, iar specificitatea este Sp=0,893. Aceasta înseamnă că testul este:1. un test valoros deoarece ambii indicatori sunt mult peste 50%2. un test fără valoare doarece dă erori şi la bolnavi, şi la sănătoşi3. un test fără valoare, deoarece specificitatea este prea mică4. un test perfect

16. Criteriul RR calculat pentru un tabel de incidenţă 2x2 care conţine în total 149 de pacienţi este 8,785. El indică în acest caz:1. corelaţie foarte slabă între cei doi factori.2. lipsa unei corelaţii3. corelaţie puternică între cei doi factori4. fiind prea puţini pacienţi, nu avem încredere în valoarea lui

Biostatistică - Cursul al VII-lea

1. Pe un eşantion de 64 probe identice, un laborator a dat media concentraţiei compusului activ de 18mg/100ml, iardeviaţia standard a valorilor din seria de 64 rezultate a fost de 2mg/100ml. Din tabele, 2 63 t95% = . Intervalul deîncredere al mediei este în acest caz:A. [17,5 ; 18,5] corectB. [17 ; 18]C. [16,5 ; 19,5]D. [17,5 ; 19,5]

2. Intervalul de încredere pentru media calculată pe o serie de valori are interpretarea:A. Adevărata medie, cea care se aproximează, este aproape sigur în intervalul de încredereB. Media de eşantionare, este aproape sigur în intervalul de încredereC. Adevărata mediană, cea care se aproximează, este aproape sigur în intervalul de încredereD. Este un interval în care de află aproape toate valorile din seria de valori

3. Intervalul de încredere de 95% pentru coeficientul de inteligenţă al unui lot selecţionat de 1000 de economişti este [114,7 ; 129,7]. Aceasta înseamnă că:A. Media coeficientului de inteligenţă al populaţiei economiştilor este aproape sigur în acest intervalB. Media de eşantionare este aproape sigur în acest intervalC. Media coeficientului de inteligenţă al populaţiei economiştilor este sigur în acest interval

D. Media de eşantionare este sigur în acest interval

4. Valoarea lui OR, calculat pentru un tabel de incidenţă 2x2, este 2,4, iar intervalul de încredere este de la 0,8 la 4,9. În acest caz:A. Valoarea lui OR este semnificativăB. Valoarea lui OR este nesemnificativăC. Nu putem decide dacă valoarea lui OR este sau nu semnificativă5. Pentru a găsio aproximare a mediei de greutate la studenţii UMF, doi studenţi aleg câte un eşantion extras aleator de 40 şi respectiv 60 de subiecţi, şi calculează media de greutate, fiecare la eşantionul său. În acest caz:A. Media pe lotul de 40 de subiecţi va fi sigur mai paroape de realitateB. Media pe lotul de 60 de subiecţi va fi sigur mai paroape de realitateC. Media pe lotul de 60 de subiecţi va fi probabil mai paroape de realitateD. Oricare din cele două medii obţinute poate fi mai aproape de realitate

6. Pentru a estima greutatea medie a studenţilor UMF, un student alege ca eşantion primii 100 de studenţi ai UMF din lista alfabetică.A. Eşantionul este nereprezentativ, deoarece extragerea nu s-a făcut aleatorB. Eşantionul este reprezantativ, deoarece ordinea alfabetică este aleatorie din punctul de vedere al greutăţiiC. Eşantionul este prea micD. Eşantionul este prea mare

7. Următoaree condiţii sunt binevenite sau necesare pentru ca un eşantion să fie reprezentativ:A. Să fie alcătuit din subiecţi aleşi aleator din populaţieB. Să fie cât mai voluminosC. Să fie reprezentativ

8. Media calculată pe un eşantion de 100 de subiecţi este totdeauna mai apropiată de media reală decât cea calculată pe un eşantion de 60 de subiecţi, deoarece:A. Eşantion mai mare, înseamnă totdeauna o precizie mai bunăB. Eşantion mai mic, înseamnă totdeauna o precizie mai slabăC. Media pe eşantionul de 100, este mai probabil să fie mai apropiată de media reală

9. Dacă dintr-o populaţie extragem în mod repetat eşantioane foarte mari şi la fiecare eşantion calculăm media, mediile astfel obţinute vor fi:A. Distribuite apropiat de o distribuţie GaussB. Distribuite foarte diferit de o distribuţie GaussC. Distribuţie Gauss

10. Intervalul de încredere de 99% are ca diferenţe faţă de cel de 95%, următoarele:A. Intervalul de 99% este mai larg decât cel de 95%B. Intervalul de 95% este mai larg decât cel de 99%C. Intervalul de 99% şi cel de 95% sunt la fel de largiD. Nu putem şti dinainte care din cele două intervale este mai larg

11. Dacă două loturi sunt mici, atunci pentru aplicarea testului Student, trebuie îndeplinite condiţiile:A. Repartiţiile populaţiilor din care provin loturile sunt normaleB. Deviaţia standard este aceeaşi la cele două populaţii

C. Măsurătorile sunt independenteD. Loturile să aibă medii egale

12. Care din următoarele teste sunt teste parametrice:A. ANOVAB. StudentC. WilcoxonD. Kruskal-Wallis

13. Rezultatul p al unui test statistic se interpretează astfel:A. Se respinge ipoteza de nul dacă p<0,05B. Se respinge ipoteza de nul dacă p>0,05C. Se respinge ipoteza alternativă dacă p>0,05D. Se acceptă ipoteza de nul dacă p<0,05

14. Pentru a putea aplica testul ANOVA, trebuie verificate următoarele condiţiiA. Măsurătorile să fie independenteB. Dispersiile să nu difere semnificativC. Distribuţiile populaţiilor din care provin eşantioanele să nu fie simetriceD. Distribuţiile populaţiilor din care provin eşantioanele să fie Gauss

15. Testul ANOVA este un test:A. ParametricB. NeparametricC. De comparare a mediilorD. De compaarre a dispersiilor

16. Rezultatul p al unui test statistic are intrepretare diferită de la test la testA. Da, la fiecare test avem o altă interpretareB. Nu, totdeauna ne ajută să respingem sau nu ipoteza de nulC. Rezultatul p nu se interpretează, el fiind un simplu numărD. Avem o interpretare la testele parametrice şi o alta la cele neparametrice

17. Dacă în urma efectuării unui test Student de comparare a mediilor, obţinem p=0,78656, atunci:A. Nu se respinge H0B. Se acceptă H0C. Se respinge H0D. Nu putem decide

18. Dacă în urma efectuării unui test Student de comparare a mediilor, obţinem p=0,0256, atunci:A. Se respinge H0B. Se acceptă H0C. Se respinge H1D. Nu putem decide

19. Dacă în urma efectuării unui test Student de comparare a mediilor, obţinem p=0,0000000000000001, atunci:A. Se respinge H0

B. Nu se respinge H0C. Nu se respinge H1D. Se acceptă H1

20. Dacă efectuăm testul t al lui Student, măsurători pereche:A. Loturile pot fi diferite ca volumB. Loturile trebuie să fie egale ca volumC. Loturile trebuie să aibă aceeaşi medieD. Trebuie să avem trei loturi

21. Respingerea ipotezei de nul când efectuăm un test de comparare a mediilor înseamnă:A. Cele două medii de eşantionare diferă semnificativB. Cele două medii ale populaţiilor din care provin loturile diferăC. Cele două medii de eşantionare nu diferă semnificativD. Cele două medii ale populaţiilor din care provin loturile nu diferă

22. Nerespingerea ipotezei de nul când efectuăm un test de comparare a mediilor înseamnă:A. Cele două medii de eşantionare diferă semnificativB. Cele două medii ale populaţiilor din care provin loturile diferă semnificativC. Cele două medii de eşantionare nu diferă semnificativD. Cele două medii ale populaţiilor din care provin loturile nu diferă

23. Intervalul de încredere de 95% pentru coeficientul de inteligenţă al unui lot selecţionat de 1000 de economişti este[114,7 ; 129,7]. Aceasta înseamnă că:A. Media coeficientului de inteligenţă al populaţiei economiştilor este aproape sigur în acest intervalB. Media de eşantionare este aproape sigur în acest intervalC. Media coeficientului de inteligenţă al populaţiei economiştilor este sigur în acest intervalD. Media de eşantionare este sigur în acest interval