Биостатистика пәні бойынша «Жалпы медицина» факультеті үшін дифзачет сұрақтары. 5 страница

⇐ ПредыдущаяСтр 5 из 7Следующая ⇒

B + жә й байланыс

C едә уір байланыс

D кү шті байланыс

E r> 0, 9 – онда ө те кұ шті байланыс

216. Корреляциялық байланыс ө те кү шті, егер

A r кіші 0, 3.

B 0, 3< r < 0, 5.

C 0, 5 < r < 0, 7.

D 0, 7 < r < 0, 9.

E + r> 0, 9.

217. Корреляциялық байланыс жә й, егер

A r кіші 0, 3.

B + 0, 3< r < 0, 5.

C 0, 5 < r < 0, 7.

D 0, 7 < r < 0, 9.

E r> 0, 9.

218. Корреляциялық байланыс едә уір кү шті, егер

A r кіші 0, 3.

B 0, 3< r < 0, 5.

C 0, 5 < r < 0, 7.

D + 0, 7 < r < 0, 9.

E r> 0, 9.

219. Корреляция коэффициентінің мә ні тә уелді емес... .

A + ө лшеу масштабына.

B ө лшеу уақ ытына

C таң даманың кө леміне

D айнымалылардың мә ндеріне

E ө лшеу жиілігіне

220. Кіші квадраттар ә дісімен, салынғ ан тү зеуді... деп атайды.

A + регрессия тү зеуі

B корреляция тү зеуі

C корреляция қ исығ ы

D ілеспе тү зеуі

E регрессия қ исығ ы

221. Пирсонның (r) корреляция коэффициентінің квадраты ….

A + детерминация коэффициенті.

B корреляция коэффициенті.

C регрессия коэффициенті.

D конкордация коэффициенті.

E Байоанысу коэффициенті

222. Тә жірибеде регрессия сызығ ы жиі сызық тық функция тү рінде ізделінеді. Ол... ә дістері кө мегімен жү зеге асады.

A латын квадраттары.

B + кіші квадраттар

C Пирсон.

D Фишер.

E Макнемар.

223. Жас (жылмен берілген) жә не жамбас артерияларының зақ ымдану кө лемі (%-пен) екі параметр арасындағ ы байланысты анық тауғ а зерттеу жү ргізілді жә не регрессия тең деуі қ ұ рылды. Бұ л жағ дайда жамбас артерияларының зақ ымдану кө лемі:

A тә уелсіз айнымалы;

B + тә уелді айнымалы;

C регрессия тең деуінде есептеліне алмайды;

D тә уелді де тә уелсіз де емес;

E тұ рақ ты коэффициент.

224. (y = b0b1x) регрессия тең деуінде b1:

A + регрессия коэффициенті;

B тә уелді айнымалы;

C тә уелсіз айнымалы;

D функция;

E кестелік мә н.

225. Егер корреляция коэффициенті 0 тең болса, онда:

A шамалар арасындағ ы байланыс ә лсіз жә не тура;

B шамалар арасындағ ы байланыс кү шті жә не тура;

C + шамалар арасында байланыс жоқ;

D шамалар арасындағ ы байланыс ә лсіз жә не кері;

E шамалар арасындағ ы байланыс кү шті жә не кері.

226. Егер корреляция коэффициенті 1 жақ ын болса, онда

A шамалар арасындағ ы байланыс ә лсіз жә не тура;

B + шамалар арасындағ ы байланыс кү шті жә не тура;

C шамалар арасында байланыс жоқ;

D шамалар арасындағ ы байланыс ә лсіз жә не кері;

E шамалар арасындағ ы байланыс кү шті жә не кері.

227. Егер корреляция коэффициенті шамамен 0, 2 тең болса, онда

A + шамалар арасындағ ы байланыс ә лсіз жә не тура;

B шамалар арасындағ ы байланыс кү шті жә не тура;

C шамалар арасында байланыс жоқ;

D шамалар арасындағ ы байланыс ә лсіз жә не кері;

E шамалар арасындағ ы байланыс кү шті жә не кері.

228. Тә жірибеде жиі қ олданылатын, α мә нділік дең гейінің шамасы

A + 0, 05

B 0, 1

C 1

D -0, 01

E 0

229. Егер х жә не у параметрлерінің арасындағ ы байланыс тура пропорционалды жә не функционалды болса, корреляция коэффициенті r тең болады:

A r=0

B + r=1

C r=-1

D r=0, 7

E r=-0, 5

230. Қ андай жағ дайларда кездейсоқ шамалар арсындағ ы байланысты анық тау ү шін Пирсонның корреляция коэффициенті қ олданылады

A сапалық белгілер ү шін

B ординалды белгілер ү шін

C номинальных белгілер ү шін

D + сызық тық байланысты анық тау ү шін

E сызық тық емес байланысты анық тау ү шін

231. Қ андай жағ дайларда кездейсоқ шамалар арсындағ ы байланысты анық тау ү шін Спирменнің корреляция коэффициенті қ олданылады

A сандық белгілер ү шін

B сапалық белгілер ү шін

C тә уелсіз белгілер ү шін

D тә уелсіз таң дамалар ү шін

E + ранжирленген қ атарларғ а

232. Егер корреляция коэффициенті -0, 8 тең болса, онда

A шамалар арсындағ ы байланыс ә лсіз

B шамалар арсындағ ы байланыс кү шті

C шамалар арсында байланыс жоқ

D шамалар арсындағ ы байланыс ә лсіз жә не кері

E + шамалар арсындағ ы байланыс кү шті жә не кері

233. Корреляция коэффициентінің мә ндері қ ай кесіндіде жатады

A (0; 1);

B + (-1; 1);

C (-1; 0);

D (-∞; ∞ );

E (0; ∞ ).

234. (y = b0+b1x) регрессия тең деуінде х:

A регрессия коэффициенті;

B тә уелді айнымалы;

C + тә уелсіз айнымалы;

D функция;

E кестелік мә н.

235. Жаппай зерттеу:

A + бақ ылауғ а кіретін объектілердің барлық бірліктерін оқ иды;

B мақ саты болмайды;

C микроорганизмдерді оқ иды;

D бақ ылау объектілер бірлігінің бір бө лігін оқ иды.

E таң дап оқ ытады

236. Таң дама зерттеу:

A бақ ылаудың тү рін таң дайды;

B бақ ылауғ а кіретін объектілердің барлық бірліктерін оқ иды;

C + бақ ылау объектілер бірлігінің бө лігін оқ иды;

D кездейсоқ анық талғ ан нольге ие.

E микроорганизмдерді оқ иды

237. Бақ ылау бірліктерінің саны.... болу керек:

A ө те ү лкен;

B ө те кішкентай;

C + тиімді (онша кіші де емес, улкен де емес);

D 10-ғ а тең.

E 20-ғ а тең.

238. Нә тиженің нақ тылығ ы:

A + Нә тиженің нақ тылығ ы туралы жуық тап айту;

B бақ ылау белгілерінің реттілігі;

C Жаппай емес зерттеуден шығ атын қ ате;

D зерттеу ә дісі.

E берілгендерді талдау ә дісі

239. Ғ ылыми болжам:

A зерттеу туралы ә ң гіме;

B берілгендерді зерттеу ә дісі;

C + Факт жә не факторлар қ атары туралы болжау;

D бақ ылау мақ сатына сә йкес келеді.

E зерттеу ә дісі

240. А оқ иғ асының ық тималдығ ы дегеніміз не?:

A + Ең кө п эксперимент санындағ ы А оқ иғ асының жиілігі;

B оқ у ә дісі;

C А оқ иғ асын бақ ылау;

D эксперимент моделі.

E кездейсоқ шама

241. Статистикалық нә тижелер негізінен.... болады:

A нақ ты;

B + ық тималды;

C сипаттау мү мкін емес;

D ө мірде кездеспейді.

E тең мү мкіндікті

242. Нө лдік болжам:

A + статистикада жұ мыс болжамы ретінде қ олданылады;

B альтернативті болжам ретінде қ олданылады;

C ү лкен ық тималдық қ а ие;

D кіші ық тималдық қ а ие.

E ық тималдық болмайды.

243. Критикалық мә нділік дең гейі...:

A + Шынайы нольдік болжамды болдырмайтын жоғ арғ ы ық тималдық

(мед. зерттеулерде 0, 05);

B альтернативті болжам ық тималдығ ы;

C орындалатын мақ сат;

D оқ иғ а ық тималдығ ы.

E нолдік болжам ық тималдығ ы

244. Егер эксперимент шарты біртекті болмаса:

A + нә тижесін салыстыруғ а болмайды;

B эксперименттерді біріктіру керек;

C зерттеу жү ргізуе болмайды;

D бұ л салыстыру нә тижесіне ә сер етпейді;

E Салыстыру нә тижесіне ық пал етпейді

245. Сандық белгі:

A + сандық кө рсеткіштермен ө лшенеді жә не ө рнектеледі;

B шкаламен ө лшенеді. (ранжирленеді);

C сандық тү рде ө лшенбейді;

D тек медицинада кездеседі.

E арасында кездеседі

246. Сапалық белгі:

A сандық кө рсеткіштермен ө лшенеді жә не ө рнектеледі;

B шкаламен ө лшенеді. (ранжирленеді);

C + сандық тү рде ө лшенбейді;

D арасында кездеседі.

E тек медицинада кездеседі.

247. Реттік белгі:

A сандық кө рсеткіштермен ө рнектеледі;

B + шкаламен ө лшенеді. (ранжирленеді);

C сандық тү рде ө лшенбейді;

D тек ө мірде кездеседі.

E тек медицинада кездеседі.

248. Мә ліметтер қ оры:

A + бақ ылау бірліктерінен тұ ратын жә не оның белгілерін сипаттайтын кесте;

B эксперимент жү ргізу полигоны;

C зерттеуге арналғ ан қ ұ ралдар;

D сипаттауды қ ажет етпейді.

E тек медицинада кездеседі.

249. Статистика жасай алады:

A таң даманы жақ сарту;

B + зерттеу нә тижелеріне статистикалық бағ а беру;

C ө лшеулердегі қ атені тү зету;

D белгісіз белгілерді бағ алау.

E барлық жауап дұ рыс

250. Статистика жасай алмайды:

A + ө лшеулердегі қ атені тү зетуді;

B статистикалық бағ алау жү ргізуді;

C болжамдарды тексеруді орындауды;

D статистикалық моделдеу жү ргізуді.

E зерттеу нә тижелеріне статистикалық бағ а беру

251. Статистикалық ө ң деудің мү мкін мә селелері:

A топтарды салыстыру;

B + статисткалық ә дістерді дұ рыс қ олданбауы;

C сипаттамалы статистиканы есептеу;

D сапалық кө рсеткіштердің жиілгін есептеу.

E барлық жауап дұ рыс

252. Мү мкін статистикалық қ ате:

A сандық кө рсеткіштердің сипаттамалы статистикасын есептеу;

B сапалық кө рсеткіштердің жиілгін есептеу;

C + кездейсоқ емес таң дамаларды қ олдану;

D берілгендерді дұ рыс интерпретациялау.

E барлық жауап дұ рыс

253. Сапалық кө рсеткіштердің негізгі сипаттамалы статистикасы, бұ л....:

A + орта, стандартты ауытқ у, орташа қ ате, процентилдер (тө менгі квантиль, медиана, жоғ арғ ы квантиль);

B нольдік болжам;

C зерттеу мақ саты;

D белгі тү рі.

E альтернативті болжам

254. Белгілерді ү лестіру қ алыптығ а жақ ын болады, егер...:

A Таң дама кө рнекті;

B + белгі ортасы медианағ а жақ ын (20% артық айырмашылық тары жоқ ) жә не «орта плюс-минус орт. кв. ауытқ у 70% мә ніне жататын» интервалында;

C сипаттамалы статистика есептелмейді;

D ү лестіру тү зу

E барлық жауап дұ рыс

255. Параметрлік ә діс тек.... талдау ү шін ғ ана қ олданылады:

A сапалық белілерді;

B реттік белілерді;

C репрезентативті емес таң дамаларды;

D + қ алыпты ү лестіруі бар сапалық белгілерді.

E таң дама кө лемін

256. Параметрлік емес ә дістер... талдау ү шін қ олданылады.

A таң дама кө лемін;

B + егер ү лестру қ алыпты болмағ ан жағ дайда, сапалық, реттік жә не сандық белгілерді;

C Белгінің ортадан шашырауы

D таң дама репрезентативті болмағ анда.

E барлық жауап дұ рыс

257. Рандомизирленген зерттеу, бұ л:

A + кездейсоқ алынғ ан бақ ылау топтарын зерттеу;

B ретроспективті зерттеу;

C проспективті зерттеу;

D тек негізгі топтарды бақ ылау.

E барлық жауап дұ рыс

258. Топтар тә уелді емес, егер:

A + негізгі жә не бақ ылаудағ ы топтарды қ адағ алау бірліктері ә р тү рлі;

B тек бір ауруларды емдеуге дейін де кейін де зерттейді;

C бір топ ауруларды емдеудің бірнеше тү рімен зерттейді;

D зерттеу тү р анық талмағ ан.

E негізгі жә не бақ ылаудағ ы топтарды қ адағ алау бірліктері бірдей

259. Қ алыпты ү лестіру белгісімен бірнеше тә уелсіз топтарды салыстырғ анда.... қ олдану керек:

A Стьюдент критерийін;

B + дисперсиялық талдауды;

C сапалық белгілердің корреляциясын;

D z-критерийін.

E корреляциялық талдауды

260. Бонферрони тү зетуі... қ олданылады:

A Хи-квадрат критерийінде;

B корреляцилық талдауды;

C + егер топтар саны 2-ден жоғ ары болғ ан жағ дайда Стьюдент критерийін қ олданғ анда;

D сезімталдық ты есептеу ү шін.

E регрессиялық талдауда

261. Тә уелсіз таң дамалар ү шін жұ пты Стьюдент критерийін қ олдануғ а бола ма

A да;

B + жоқ;

C егер таң дама ретроспективті болса;

D егер таң дама репрезентативті болса.

E егер таң дама кездейсоқ болса

262. Сезімталдық критерийі... анық талады:

A егер топтар арасындағ ы айырмашылық айқ ындалса;

B + егер статистиканың табылғ ан айырмашылық тары ә лсіз болса;

C егер топтар кө лемі жағ ынан ө те ү лкен болса;

D егер зерттеуші кө ң ілсіз болса.

E егер топтар арасындағ ы айырмашылық айқ ындалмаса

263. Егер 90% сезімталдық та айырмашылық тары айқ ындалмаса, онда:

A шынына келгенде айырмашылық бар;

B басқ а ә дістері қ олдану керек;

C зерттеу мақ сатын дұ рыс анық тау керек;

D + шынына келгенде топтардағ ы айырмашылық тар ә лсіз.

E егер топтар арасындағ ы айырмашылық айқ ындалмаса

264. Сызық тық регрессия... қ олданылады:

A + қ алыпты ү лестірулі сандық белгілердің шамасын есептеу ү шін;

B байланысқ ан таң дамалы екі топтағ ы айырмашылық ты табу;

C тә уелсіз таң дамалы ү ш топтағ ы айырмашылық ты табу;

D сапалы белгілердің жиілігін есептеу ү шін.

E топтар арасындағ ы байланысты айқ ындау ү шін

265. Берілгендерді экспорттау:

A + берілендерді бір компьютерлік бағ дарламадан екіншісіне жіберу;

B шетелге шығ у;

C шетелден тауар ә келу;

D электронды поштамен берілгендерді алу.

E берілгендердің кө шірмесін алу.

266. Таң даманың репрезентативтілігі нені білдіреді:

A салыстыру жү реді

B таң даманың біртектілігі;

C + таң дама бас жиынтық тың қ асиетін кө рсетеді (берілгендер кездейсоқ тү рде алынғ ан);

D зерттеу проспективті.

E таң дама бас жиынтық тың қ асиетін толық кө рсетпейді

267. Статистикалық талдауда маң ыздырағ ы:

A + керекті ә діс таң дау, зерттеу міндетін дұ рыс қ оюды білу;

B компьютерлік талдаудың қ азіргі заманғ ы инструменттерін ұ йғ ару;

C есептеу формулаларын білу;

D Мә ліметтер кемшіліктерін кө рсетпеу.

E бағ дарламаларды білу

268. Операциядан кейінгі ауырсыну дең гейін жә не операция жасалғ андар тобында қ алыпқ а келтіруге кеткен уақ ыт арасындағ ы байланысты.... кө мегімен табуғ а болады:

A Стьюдент критерийі;

B Пирсонның сызық тық корреляциясы;

C дисперсиялық талдау;

D + Спирмен корреляциясы.

E Фишер критерийі

269. Статистикалық критерий таң дауы неге байланысты:

A + зерттеу тү ріне жә не белгі типіне;

B зерттеу мү мкіншілігіне;

C жетекші біліміне;

D кө ң іл-кү йге жә не жыл мезгіліне.

E зерттеушіге

270. Статистикалық талдау жү ргізу ү шін қ ай бағ дарлама кү штірек:

A MS Excel;

B Биостатистика;

C Instat;

D + SAS

E информатика

271. Ү лестіру қ алыпты ма: 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 5, 10, 10:

A иә;

B + жоқ;

C білмеймін;

D қ иын сұ рақ.

E анық тау мү мкін емес

272. Статистикалық талдауда айнымалы санын қ ысқ арту ү шін қ ай ә дісті қ олдану керек (берілгендерді редукциялау)?

⇐ Предыдущая 1 2 3 456 7 Следующая ⇒