Grile Biostatistica [PDF]

Zitiervorschau

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. Alfanumerică B. Numerică C. Ordinală D. Nominală 2. Consistenţa ficatului este o caracteristică a organismului uman care se înregistrează: A. Numeric, adică folosind numere B. Ordinal, adică folosind simboluri ce urmează o gravitate C. Nominal, adică folosind simboluri care nu au o ordine de gravitate D. Numeric, adică folosind simboluri ce urmează o gravitate 3. Grupa sanguină este o caracteristică ce trebuie înregistrată: A. Alfanumeric B. Numeric C. Ordinal D. Nominal 4. O populaţie statistică poate fi alcătuită din: A. Indivizi umani B. Evenimente C. Grupuri socio-umane D. Măsurători CURSUL II 4. Media unei serii de valori numerice este: A. Suma valorilor împărţită la numărul lor B. Mai mare decât valoarea minimă din serie C. Mai mică decât valoarea maximă din serie D. 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 serie B. Dacă schimbăm o valoare din serie, mărind-o, media se schimbă, mărindu-se C. Dacă schimbăm o valoare din serie, mărind-o, media se schimbă, micşorându-se D. 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 seriei B. Împrăştierii valorilor seriei C. 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 seriei B. Împrăştierii valorilor seriei C. Plaja de valori între care sunt cuprinse valorile seriei D. 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 pătrat B. Are valori prea mari, comparativ cu abaterile individuale de la medie C. Indică şi tendinţa centrală a valorilor seriei D. 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 seriei B. Are valori comparabile cu abaterile individuale de la medie C. Indică şi tendinţa centrală a valorilor seriei D. 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 mare B. Este mai împrăştiată cea cu abaterea standard mai mică C. Sunt la fel de împrăştiate D. 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 mare B. Este mai împrăştiată cea cu abaterea standard mai mare C. Nu se pot compara nici cu ajutorul dispersiei şi nici cu ajutorul abaterii standard D. 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 mare B. Cea cu raportul dintre abaterea standard şi medie mai mare C. Cea cu coeficientul de variaţie mai mic D. Împrăştierile celor două serii de valori nu se pot compara 14. Mediana unei serii de valori numerice este: A. Egală cu media B. Un grafic C. Un număr D. 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 mici B. Valoarea situată la mijloc, între minimul seriei şi maximul seriei C. Valoarea cea mai frecvent întâlnită printre valorile seriei D. 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 ordonat B. Media între valorile a 10 şi a 11-a

C. Media între valorile a 11 şi a 12-a D. 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 ordonat B. Media între valorile a 11-a şi a 12-a C. Media între valorile a 12-a şi a 13-a D. 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 seriei B. Valoarea din seria ordonată situată la 75% din numărul de valori al seriei C. Valoarea numerică pentru care un sfert din valorile seriei ordonate sunt mai mici D. 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 seriei B. Valoarea din seria ordonată situată la 75% din numărul de valori al seriei C. Valoarea numerică pentru care un sfert din valorile seriei ordonate sunt mai mici D. Valoarea numerică pentru care trei sferturi din valorile seriei ordonate sunt mai mari 20. Referitor la indicatorii decile, este adevărat: A. Avem exact nouă decile B. Avem exact 99 de decile C. Decila 50 este mediana D. Decila a treia este mediana 21. Indicatorii statistici fundamentali sunt: A. Dispersia şi media B. Media şi abaterea standard C. Abaterea standard şi mediana D. Mediana şi cuartilele 22. Indicatorii de dispersie (sau de împrăştiere) sunt: A. Amplitudinea, media, dispersia şi mediana B. Abaterea standard, media, dispersia şi mediana C. Amplitudinea, media, dispersia şi abaterea standard D. Abaterea standard, dispersia şi coeficientul de variaţie 23. Care din următorii indicatori statistici ajută la aprecierea asimetriei: A. Mediana, media şi excentricitatea B. Mediana, cuartilele şi excentricitatea C. Mediana, cuartilele şi media D. Mediana, dispersia şi excentricitatea 24. Indicatorii statistici pentru tendinţa centrală a valorilor unei serii de valori sunt: A. Media, dispersia şi mediana B. Media, abaterea standard şi modul C. Media, dispersia şi excentricitatea D. Media, mediana şi modul

CURSUL IV 1. Histograma este un grafic ce reprezintă : A. Frecvenţele absolute ale unui tabel de frecvenţă B. Fiecare valoare în parte dintr-o serie de valori C. Frecvenţa cu care valorile seriei sunt cuprinse în clasele stabilite la construcţia ei D. Indicatorii tendinţei centrale a seriei 2. O histogramă reprezintă informaţia dintr-o serie de valori : A. Fără pierdere de informaţie B. Cu pierdere de informaţie C. Se pierde cu atât mai multă informaţie cu cât sunt mai puţine clase D. 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 2 B. Din 3 în 3 C. Din 1 în 1 D. 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 cm B. Din 5 cm în 5 cm C. Din 10 cm în 10 cm D. 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 informaţie B. Se văd inclusiv aspecte nesemnificative C. Se pierde prea multă informaţie D. 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 valori B. Un grafic care reprezintă printr-o linie frântă frecvenţele claselor dintr-un tabel de frecvenţă C. Un grafic care conţine exact aceeaşi informaţie ca şi histogram corespunzătoare D. Un grafic care conţine mai puţină informaţie ca şi histograma corespunzătoare 7. Curba lui Gauss este o curbă care este: A. Simetrică faţă de medie B. Simetrică faţă de axa verticală C. Are un maxim în dreptul mediei D. 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 populaţiei B. În intervalul  m  2 s, m  2 s  se află aproximativ 95% din indivizii populaţiei C. În intervalul  m  3s, m  3s  se află aproximativ 99% din indivizii populaţiei D. În intervalul  m  2 s, m  2 s  se află aproximativ 90% din indivizii populaţiei 9. Dacă comparăm o histogramă şi poligonul frecvenţelor corespunzător, atunci: A. Conţine mai multă informaţie histograma B. Conţine mai multă informaţie poligonul frecvenţelor C. Conţin amândouă aceeaşi cantitate de informaţie CURSUL V

1. Coeficientul de corelaţie măsoară: 1. tăria împrăştierii datelor unei serii statistice 2. tăria corelaţiei între medie şi mediană 3. tăria corelaţiei între doi parametri exprimaţi numeric 4. 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 corelaţi 2. cei doi parametri sunt slab corelaţi 3. cei doi parametri sunt puternic corelaţi 4. 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 anticorelaţi 3. cei doi parametri sunt slab corelaţi 4. 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 verticală 2. Omogenitatea eşantionului 3. Simetria distribuţiilor fiecăruia din cei doi parametri 4. 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 corelaţi 2. Cei doi parametri sunt slab corelaţi 3. Cei doi parametri sunt corelaţi 4. 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 corelaţi 2. Cei doi parametri sunt anticorelaţi 3. Cei doi parametri sunt corelaţi 4. 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 Scatter B. Trece prin toate punctele unui grafic Scatter C. Aproximează un poligon al frecvenţelor D. Este paralela cu una din axele de coordonate 8. O dreaptă de regresie ne oferă: A. O relaţie aproximativă între valorile a doi parametri B. O relaţie exactă între valorile a doi parametri C. Traseul liniei frânte a poligonului frecvenţelor D. Posibilitatea aproximării valorilor unui parametru dacă ştim valorile celuilalt 9. O dreaptă de regresie se calculează: A. Folosind mediile de eşantionare B. Folosind mediile şi deviaţiile standard C. Folosind metoda celor mai mari pătrate D. 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 standard C. Mediile de eşantionare D. Panta (slope)

CURSUL VI

1.Criteriul procentual indică o tendinţă foarte puternică de dependenţă între cei doi factori de clasificare într-un tabel de incidenţă 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 criterii 2. tabele de frecvenţă pe clase 3. tabele cu date brute 4. 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 sănătoşi 3. un test fără valoare, deoarece specificitatea este mai mare ca sensibilitatea 4. 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 clasificare 2. lipsa unei corelaţii 3. corelaţie puternică între cei doi parametri 4. 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 clasificare 2. lipsa unei corelaţii 3. corelaţie puternică între cei doi parametri 4. 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 corelaţii 3. corelaţie destul de puternică între cei doi factori 4. 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 clinic 2. este un test prost, deoarece doar 86,2% din bolnavii reali sunt pozitivi 3. 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 pacienţilor bolnavi B. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor bolnavi C. Raportul dintre numărul pacienţilor bolnavi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor sănătoşi D. 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 sănătoşi B. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca negativi şi numărul total al pacienţilor sănătoşi C. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor sănătoşi D. 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 mică B. Sensibilitatea este mai mică şi specificitatea mai mare C. Sensibilitatea şi specificitatea sunt mai mari D. 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 1 B. Sensibilitatea şi specificitatea sunt mai apropiate de 0 C. Sensibilitatea şi specificitatea sunt mai mari D. 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 sănătoşi B. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca negativi şi numărul total al pacienţilor sănătoşi C. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor sănătoşi D. 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 sănătoşi C. Raportul dintre numărul pacienţilor sănătoşi diagnosticaţi ca pozitivi şi numărul total al pacienţilor sănătoşi D. Raportul dintre numărul pacienţilor bolnavi diagnosticaţi ca negativi şi numărul total al pacienţilor bolnavi 14.Un test clinic este cu atât mai valoros cu cât: A. Rata fals pozitivă este mai mare şi rata fals negativă mai mică B. Rata fals pozitivă este mai mică şi rata fals negativă mai mare C. Rata fals pozitivă şi rata fals negativă sunt mai mari D. 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 sănătoşi 3. un test fără valoare, deoarece specificitatea este prea mică 4. 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 corelaţii 3. corelaţie puternică între cei doi factori 4. fiind prea puţini pacienţi, nu avem încredere în valoarea lui

CURSUL VII 1. Pe un eşantion de 64 probe identice, un laborator a dat media concentraţiei compusului activ de 18mg/100ml, iar 63 deviaţia standard a valorilor din seria de 64 rezultate a fost de 2mg/100ml. Din tabele, t 95%  2 . Intervalul de încredere al mediei este în acest caz: A. [17,5 ; 18,5 ] corect B. [ 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 încredere B. Media de eşantionare, este aproape sigur în intervalul de încredere C. Adevărata mediană, cea care se aproximează, este aproape sigur în intervalul de încredere D. 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 interval B. Media de eşantionare este aproape sigur în acest interval C. 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 semnificativă B. Valoarea lui OR este nesemnificativă C. Nu putem decide dacă valoarea lui OR este sau nu semnificativă 5. 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. B. C. D.

Media pe lotul de 40 de subiecţi va fi sigur mai paroape de realitate Media pe lotul de 60 de subiecţi va fi sigur mai paroape de realitate Media pe lotul de 60 de subiecţi va fi probabil mai paroape de realitate 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 aleator B. Eşantionul este reprezantativ, deoarece ordinea alfabetică este aleatorie din punctul de vedere al greutăţii C. Eşantionul este prea mic D. 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 populaţie B. Să fie cât mai voluminos C. 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 bună B. Eşantion mai mic, înseamnă totdeauna o precizie mai slabă C. 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 Gauss B. Distribuite foarte diferit de o distribuţie Gauss C. 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 largi D. 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 normale B. Deviaţia standard este aceeaşi la cele două populaţii C. Măsurătorile sunt independente D. Loturile să aibă medii egale 12. Care din următoarele teste sunt teste parametrice: A. ANOVA B. Student C. Wilcoxon D. Kruskal-Wallis 13. Rezultatul p al unui test statistic se interpretează astfel: A. Se respinge ipoteza de nul dacă p0,05 C. Se respinge ipoteza alternativă dacă p>0,05 D. Se acceptă ipoteza de nul dacă p0,05 D.Se acceptă ipoteza de nul dacă p