Biostatistica-examen PDF

Totalizarea 1 1. CS Precizați definiția variabilei: Este o caracteristică măsurată (observată) a unei unități de observație. 2. CM Precizați tipurile principale de variabile (date): a) Calitative b) Cantitative c) Brute d) Stand...

Totalizarea 1 1. CS Precizați definiția variabilei: Este o caracteristică măsurată (observată) a unei unități de observație. 2. CM Precizați tipurile principale de variabile (date): a) Calitative b) Cantitative c) Brute d) Standartizate e) Specifice 3. CS Datele calitative se mai numesc: Categoriale 4. CS Datele cantitative se mai numesc: Numerice 5. CM Precizați subgrupurile de date categoriale: a) Alternative (dihotomice, binare, binomiale). b) Non-alternative 6. CM Precizați subgrupurile de date numerice: a) Discrete b) Continuie c) Dihotomice d) Alternative e) Nealternative 7. CS Câte categorii are o variabilă dihotomică? Două Variabilile dihotomice, binare, binomiale sunt variabilele care au doar două categorii. 8. CS Ce tip de variabilă se numește dihotomică? Calitativă / categoriale / alternative 9. CS Ce tip de variabilă se numește binară?  [ ] nealternativa [x] alternative [ ] ordinala [ ] continua [ ] discreta 10. CS Câte categorii are o variabilă binară? Două Variabilile dihotomice, binare, binomiale sunt variabilele care au doar două categorii. 11. CS Selectați tipul de date cu următoarele caracteristici: datele se încadrează în diferite categorii; numerele sunt adesea folosite ca etichete pentru a reprezenta aceste categorii: Calitative / categoriale 12. CS Selectați tipul de date cu următoarele caracteristici: datele sunt formate din valorinumerice pentru care operațiile aritmetice au sens: Cantitativă / numerică 13. CS Selectați tipul de date cu următoarele caracteristici: datele constau doar din douăcategorii: Alternative (calitative / categoriale , dihotomice, binare, binomiale) 14. CS Selectați tipul de date cu următoarele caracteristici: datele sunt formate din mai mult dedouă categorii: Non-alternative 15. CS Selectați tipul de date cu următoarele caracteristici: datele sunt formate din numereîntregi; valori intermediare nu sunt posibile: Discrete 16. CS Selectați tipul de date cu următoarele caracteristici: datele constau din valori care includadesea zecimale sau fracții de numere: Continue 17. CM Precizați tipurile de scale de măsurare folosite în biostatistică: a) Nominală  b) Ordinală c) De interval d) De raport 18. CM Precizați tipurile de scale de măsurare folosite pentru datele categoriale: a) Nominală b) Ordinală 19. CM Precizați tipurile de scale de măsurare folosite pentru datele numerice: a) De interval b) De raport 20. CS Selectați scala de măsurare pentru datele cu următoarele caracteristici: datele suntclasificate în diferite categorii care nu pot fi enumerate într-o ordine logică: Nominală 21. CS Selectați scala de măsurare pentru datele cu următoarele caracteristici: datele sunt clasificate în diferite categorii care pot fi ierarhizate una deasupra sau sub cealaltă, dardistanța dintre categorii nu este egală: Ordinală 22. CS Selectați scala de măsurare pentru datele cu următoarele caracteristici: datele constau din valori care pot fi plasate în ordine logică, cu distanța egală între ele, dar raportul dintre douăvalori nu are sens: De interval 23. CS Selectați scala de măsurare pentru datele cu următoarele caracteristici: datele constau dinvalori care pot fi plasate în ordine logică, cu distanța egală dintre ele, și raportul dintre două valori are sens: De raport 24. CS Zero absolut este caracteristic pentru următoarea scală de măsurare: [x] de raport [ ] rata [ ] ordinala [ ] nominala [ ] de interval 25. CS Scala nominală se mai numește și: Dihotomică / binară , calitativ / categorială 26. CS Scala ordinală se mai numește și: Calitativă / categorială , de ordine 27. CM Ce scale de măsurare se numesc „numerice”? a) De interval b) De raport c) Ordinala d) Rata e) Nominala 28. CM Selectați scalele de măsurare pentru care ORDONAREA are sens: a) Ordinal b) De interval c) De raport 29. CM Selectați scalele de măsurare pentru care INTERVALUL are sens: a) De interval b) De raport 30. CS Selectați scala de măsurare pentru care ZERO ABSOLUT are sens: Selectați scala de măsurare pentru care este caracteristic ZERO ABSOLUT: [ ] de interval [x] De raport [ ] rata [ ] nominala [ ] ordinala 31. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Grupa sanguină”: a) Calitativ / categorială , non – alternativă b) Nominală 32. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Culoarea ochilor”: a) Calitativ / categorială, non – alternativă b) Nominală 33. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Prezența unorposibili factori de risc”: a) Calitativ / categorială , alternativă  b) Nominală 34. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Înălțimeapacientului”: a) Cantitativa b) De raport c) Discreta d) Nealternativa e) Continua 35. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Numărul de copiipe care îi are o femeie”: a) Cantitativ / numerică, discret b) De raport 36. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Tensiuneaarterială”: a) Continuă b) De raport c) Ordinala d) Alternativa e) Discreta 37. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Nivelul deeducație: studii primare; studii gimnaziale; studii liceale; studii universitare”: a) Calitativ / categorial, non-alternativ b) Ordinală 38. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Temperaturapacientului măsurată în grade Celsius”: a) Continuă b) De interval c) De raport d) Nealternativa e) Discreta 39. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Stadiile cancerului”cu categoriile “I”, “II”, “III”, “IV”: a) Calitativ / categorial , non-alternativ  b) Ordinal 40. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Scorul Apgar alnou-născutului”: a) Calitativ / categorial , non-alternativ b) Ordinală 41. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Notele tuturorstudenților în sesiunea de iarnă”: a) Discret b) Ordinală c) Nealternativa d) De raport e) Alternativa 42. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Nivelul decolesterol printre adulții sănătoși”: a) Cantitativ / numeric , continuă b) De raport 43. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Prezența diareiiîntr-un grup de copii mici”: a) Alternativa b) Nominală c) Ordinala d) Discreta e) Nealternativa 44. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Vârsta de debut acancerului mamar la femei”: a) Continuă b) De raport c) De interval d) Discreta e) Alternativa 45. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Starea pacientuluila externare” cu categoriile „Satisfăcătoare”, „Bună”, „Foarte bună”: a) Calitativă / categorială , non-alternativă b) Ordinală 46. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Numărul de  nașteriîntr-un an”: a) Cantitativă / numerică , discretă b) De raport 47. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Mortalitatea post-tratament cu categoriile „Viu după 5 ani” și „Decedat după 5 ani”: a) Calitativ / categorial , alternativ b) Nominală 48. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Numărul despitalizări anterioare ale unui pacient”: a) De interval b) discreta c) De raport d) Continua e) dihotomica 49. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Venitul pacientului” cu categoriile „Mai mic decât media”, „Mediu”, „Mai mare decât media”: a) Calitativ / categorial , non-alternativ b) Ordinală 50. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Masa corporală apacientului”: a) Continuă b) De raport c) De interval d) Discreta e) nominala 51. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Salariile a 125 demedici într-un spital”: a) dihotomica b) Continuă c) De raport d) Discreta e) ordinala 52. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Pulsul pacientului”: a) Cantitativ / numerică , discretă  b) De raport 53. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Tipul anemiei”: a) Calitativ / categorial , non-alternativ b) Nominală 54. CM Precizați tipul de variabilă și scala de măsurare pentru setul de date „Sexul pacientului”: a) Alternativa b) Nominală c) Nealternativa d) Discreta e) Ordinala 55. CM Datele calitative pot fi prezentate grafic prin: a) Diagrama de structură în cerc b) Diagrama cu coloane / bare A B 56. CM Datele cantitative pot fi prezentate grafic prin: a) Diagrama cu coloane b) Histograma c) Poligonul frecvențelor d) Corelograma e) Diagrama cu bare A B C D 57. CM Distribuția de frecvențe a datelor calitative poate fi prezentată grafic prin: a) Diagrama cu coloane b) Diagrama cu bare c) Histograma d) Diagrama liniara e) Poligonul frecventelor 58. CM Distribuția de frecvențe a datelor cantitative poate fi prezentată grafic prin: a) Diagrama liniară b) Histograma c) Poligonul frecvențelor d) Corelograma 59. CS Selectați tipul de grafic care prezintă asocierea dintre două variabile numerice: Corelograma 60. CS Selectați tipul de grafic care prezintă cinci indicatori sumativi (min., Q1, Q2, Q3, max.): Box Plot 61. CS Histograma este folosită pentru reprezentarea grafică a:  Histograma se utilizeaza pentru reprezentarea grafică a: [ ] ratei [ ] proportiei [ ] raportului [x] distributiei de frecvente [ ] cinci indicatori sumativi 62. CS Poligonul frecvențelor este folosit pentru reprezentarea grafică a: [ ] cinci indicatori sumativi [ ] proportiei [ ] raportului [ ] ratei [x] distribuției de frecvențe 63. CS Pe axa Y a unei histograme se prezintă: [ ] proportia [ ] cinci indicatori sumativi [x] frecventa [ ] mijlocul intervalelor de grupare [ ] intervalele de grupare 64. CS Pe axa X a unei histograme se prezintă: Pe axa X sunt plasate intervalele de clasă 65. CS Pe axa Y a unui poligon al frecvențelor se prezintă: pe axa Y, frecvențele. 66. CS Pe axa X a unui poligon al frecvențelor se prezintă: Pe axa X sunt plasate intervalele de clasă 67. CS Distribuția simetrică se numește: Într-o distribuție simetrică cu o singură valoare modală, toate cele trei măsuri ale tendinței centrale au valori identice. 68. CM În funcție de locația cozii, distribuția unimodală asimetrică poate fi: a) cu asimetrie pe stânga, negativă b) cu asimetrie pe dreapta. Pozitivă A B 69. CS Distribuția cu două valori modale se numește: Bimodală 70. CS Distribuția fără valoare modală se numește: Uniformă 71. CS Precizați tipul distribuției care are un număr relativ mare de valori mici și un număr micde valori mari: Asimetrie pozitivă / pe dreapta 72. CS Precizați tipul distribuției care are un număr relativ mare de valori mari și un număr micde valori mici: [x] cu asimetrie pe stânga [ ] uniforma [ ] bimodala [ ] normala [ ] cu asimetrie pe dreapta 73. CM Statistica descriptivă este prezentată prin următoarele măsuri: a) Moda b) Mediana c) Media d) Raportul e) Rata f) Proporția 74. CM Centrul unei distribuții de observații poate fi descris prin următoarele măsuri:  a) Moda b) Mediana c) Media 75. CS Selectați definiția medianei: Mediana este num rul care împarte o distribu ie de frecven e ordonat în jum tate. 76. CS Selectați definiția modei: Moda este valoarea observat care apare cu cea mai mare frecven. 77. CS Observația cu cea mai mare frecvență într-un set de date se numește: Moda 78. CS Valoarea care împarte o distribuție în două părți egale se numește: Mediana 79. CS Moda este o măsură a: Tendinței centrale 80. CS Mediana este o măsură a: Tendinței centrale 81. CS Media este o măsură a: Tendinței centrale 82. CS Precizați condițiile de utilizare a mediei: Media se folose te pentru date numerice i distribu ii simetrice. 83. SQ Precizați condițiile de utilizare a modei: Moda se folose te pentru distribu ii bimodale. 84. CM Precizați condițiile de utilizare a medianei: [x] date pe scala ordinala [ ] distributie uniforma [ ] distributie bimodala ș ș ă ă ț ș ț ț ț ț ă ă ă  [x] date numerice distribuite asimetric [ ] date numerice distribuite normal 85. CS Selectați măsura care reprezintă cel mai bine centrul unei distribuții asimetrice avalorilor: Mediana Mediana se folose te pentru date ordinale sau pentru date numerice, în cazul unei distribu ii asimetrice. 86. CS Selectați măsura care reprezintă cel mai bine centrul unei distribuții normale a valorilor: Media Media se folose te pentru date numerice i pentru distribu ii simetrice. 87. CS Selectați măsura care reprezintă cel mai bine centrul unei distribuții bimodale a valorilor: [x] Moda [ ] media [ ] IQR [ ] mediana [ ] deviatia standart 88. CM Media poate fi calculată pentru date cu următoarele scale de măsurare: a) De interval b) De raport 89. CM Mediana poate fi calculată pentru date cu următoarele scale de măsurare: a) Numerica ( de interval sau de raport ) b) Nominala c) Proportie d) Rata e) Ordinala 90. CS Precizați percentila care marchează mediana: 50 Mediana este valoarea din distribu ie care marcheaz percentila a 50-a Q2 : cuartila a doua sau mediana (marcheaz percentila a 50-a) ț ș ș ț ș ă ă ț 91. CS Precizați percentila care marchează Q1: Care percentila care marchează Q1: [x] a 25-a [ ] a 20-a [ ] a 50-a [ ] a 75-a [ ] a 10-a 92. CS Precizați percentila care marchează Q3: Care percentila care marchează Q3: [ ] a 25-a [ ] a 20-a [ ] a 50-a [x] a 75-a [ ] a 10-a 93. CM Selectați indicatorii sensibili la valorile extreme: a) Media b) Amplititudinea 94. CM Selectați indicatorii care NU sunt sensibili la valorile extreme: a) Moda b) Mediana c) Amplitudinea intercuartilică (IQR) 95. CM Într-o distribuție media este mai mare decât moda. Distribuția este: a) Asimetrie pozitivă b) Cu asimetri pe dreapta c) Cu asimetrie pe stanga d) Normala e) Cu asimetrie negativa 96. CM Într-o distribuție media este mai mică decât moda. Distribuția este: a) Cu asimetrie negativă b) Cu asimetrie pe stânga c) Normala d) Cu asimetrie pozitiva e) Cu asimetrie pe dreapta  97. CM Într-o distribuție media este mai mică decât mediana. Distribuția este: a) Asimetrie negativă b) Cu asimetrie pe stânga c) Cu asimetrie pozitiva d) Normala e) Cu asimetrie pe dreapta 98. CM Într-o distribuție media este mai mare decât mediana. Distribuția este: a) Asimetrie pozitivă b) Pe stânga 99. CM Care este locația relativă a indicatorilor tendinței centrale într-o distribuție cu asimetriepe stânga: _ < < 100.CM Care este locația relativă a indicatorilor tendinței centrale într-o distribuție cu asimetrie pe dreapta: [ ] mediana tinde sa fie mai mare ca moda [ ] media, mediana si moda sunt aceleasi [ ] media tinde sa fie mai mica ca moda [x] mediana tinde sa fie mai mica decat moda [x] media tinde sa fie mai mare decat moda _ < < X 101. CS Selectați sinonimul distribuției cu asimetrie pe dreapta: Pozitivă 102. CS Selectați sinonimul distribuției cu asimetrie pe stânga: Negativă 103. CS Care este moda în distribuția (58, 65, 65, 74, 74, 74, 83, 105)? 74 104. CS Care este mediana în distribuția (58, 65, 65, 74, 74, 74, 83, 105)? 74 𝑋 𝑀 𝑑 𝑀 𝑜 𝑀 𝑜 𝑀 𝑑  105.CS Într-o distribuție majoritatea valorilor sunt mai mari decât media. Forma distribuției este: Negativă, pe stânga 106.CS Într-o distribuție majoritatea valorilor sunt mai mici decât mediana. Forma distribuției este: Nu există, falsă 107.CS Într-o distribuție majoritatea valorilor sunt mai mici decât media. Forma distribuției este: Asimetrie pozitivă, pe dreapta 108. CM Selectați indicatorii variației: a) Amplitudinea b) Variația c) Abaterea standard d) Coeficientul de variație e) Amplitudinea intercuartilică 109. CS Ce denotă „Abaterea standard”? Abaterea standard este abaterea medie dintre valorile individuale ale distribu iei i media acestei distribu ii. 110. CS Ce denotă „Amplitudinea”? Amplitudinea reprezint diferen a dintre valoarea cea mai mare i valoarea cea mai mic a unei distribu ii. 111. CS Amplitudinea este un indicator a: Variației / dispersiei 112.CS Într-o distribuție normală, ce procent de observații se încadrează în intervalul ± 1 abatere standard de la medie? 68 % 113.CS Într-o distribuție normală, ce procent de observații se încadrează în intervalul ± 2abateri standard de la medie? 95 % ț ț ă ț ș ț ș ă 114.CS Într-o distribuție normală, ce procent de observații se încadrează în intervalul ± 3abateri standard de la medie? 99.7% 115. CS Selectați formula de calcul pentru „Coeficientul de variație”: CV – coeficientul de variație S – abaterea standart _ X – media 116. CS Selectați formula de calcul pentru „Abaterea standard”: 117. CS Variabilitatea valorilor pentru coeficientul de variație mai mic de 10% denotă: O variație mică 118. CS Variabilitatea valorilor pentru coeficientul de variație mai mare de 35% denotă: [ ] foarte mica [ ] foarte mare [ ] mica [ ] media [x] mare 119. CS Variabilitatea valorilor pentru coeficientul de variație = 25% denotă:  Variație medie 120. CS Variabilitatea valorilor pentru coeficientul de variație = 15% denotă: Variație medie 121. CS Rădăcina pătrată din varianță reprezintă: Abaterea standart 122. CS Precizați procentul valorilor dintr-o distribuție mai mic decât Q1: 25% 123. CS Precizați procentul valorilor dintr-o distribuție mai mare decât Q1: 75 % 124. CS Precizați procentul valorilor dintr-o distribuție mai mic decât Q3: 75 % 125. CS Precizați procentul valorilor dintr-o distribuție mai mare decât Q3: 25 % 126.CM Precizați tipurile de mărimi relative utilizate pentru sumarizarea datelor categoriale: a) Rată b) Proporție c) Raport d) Coeficientul de variatie e) Deviatia standart 127. CM Selectați caracteristicile principale ale ratei: [x] indicator intensiv [ ] masoara variabilitatea [ ] arata structura fenomenului [ ] indicator extensiv  [x] arata dinamica fenomenului 128. CM Selectați caracteristicile principale ale proporției: [x] indicator extensiv [ ] arata dinamica fenomenului [x] arata structura fenomenului [ ] indicator intensiv [ ] masoara variabilitatea 129. CS Selectați caracteristicile principale ale raportului: a) Raportul reprezint num rul de observa ii cu o anumit caracteristic „a”, împ r it la num rul de observa ii f r aceast caracteristic , „b”. b) Raportul este o expresie a rela iei dintre num r tor i numitor f r a lua în considerare popula ia din care deriv num r torul i numitorul. Num r torul nu este neap rat o submul ime a numitorului. 130. CS Selectați tipurile principale de „rate”: a) Brută /crudă /globală b) Specifică c) Standardizată 131. CS Precizați indicatorul care arată intensitatea unui fenomen: Rata 132. CS Precizați indicatorul care arată structura unui fenomen: Proporția 133. CS Selectați indicatorul care se numește intensiv: [x] Rata [ ] media [ ] deviatia standard [ ] raportul [ ] proportia 134. CS Selectați indicatorul care se numește extensiv: Proporția 135. CS Care dintre următorii indicatori este static? ă ț ț ă ț ă ă ă ă ă ț ă ă ș ț ă ă ă ș ă ă ă ă ă ă ă ă ț  Proporția 136. CS Numărătorul NU este inclus în numitor pentru: [ ] proportie [ ] moda [ ] procent [x] Raport [ ] rata 137. CS Selectați formula de calcul a raportului: 138. CS Selectați formula de calcul a proporției: 139. CS Selectați formula de calcul a ratei: 140. CS Selectați reprezentarea grafică folosită pentru proporție: Proportia poate fi reprezentata grafic prin: [ ] histograma [x] diagrama de structură în cerc [ ] poligonul frecventelor [ ] diagrama liniara [ ] corelograma 141. CM Selectați reprezentările grafice folosite pentru rată: a) diagrama lineară b) diagrama cu bare c) boxplot d) Diagrama de structura in cerc e) histograma 142. CM Selectați reprezentările grafice folosite pentru raport: a) diagrama cu bare  b) boxplot c) diagrama lineară d) Diagrama de structura in cerc e) Histograma 143. CS „10 medici la 10.000 de locuitori” este un exemplu de: Raport 144. CS „2 bărbați la o femeie” este un exemplu de: Raport 145.CS „53% de decese printre copiii cu vârsta mai mică de 5 ani din numărul total al deceselor” este un exemplu de: Proporție 146. CS „10 decese la 1.000 de locuitori într-un an” este un exemplu de: Raport 147.CS „10 cazuri noi de cancer de stomac la 1.000 de locuitori în 2021” este un exemplude: Raport 148.CS „20 de toate cazurile de cancer uterin la 1.000 de locuitori cu vârsta 40-44 de aniîn 2021” este un exemplu de: Rată 149.CS „35% de decese prin boli cardiovasculare din numărul total de decese” este un exemplu de: [ ] deviatie standart [ ] rata [ ] raport [x] Proporție [ ] moda 150.CS „15 decese prin cancer de stomac la 1.000 de locuitori în 2021” este un exemplude: Rată 151.CS În regiunile A și B, ratele brute ale mortalității sunt aceleași, dar rata standardizată a mortalității este mai mare în regiunea B. Unde mortalitatea este mai mică? În regiunea A 152.CS În regiunile A și B, ratele brute ale mortalității sunt aceleași, dar rata standardizată a mortalității este mai mare în regiunea B. Unde mortalitatea este mai mare? In regiunea B 153. CS Câte etape include metoda directă de standardizare? 4 etape 154. CS Selectați prima etapă a metodei directe de standardizare: Calcularea ratelor specifice pentru fiecare grup 155. CS Selectați etapa a doua a metodie directe de sterilizare: Selectarea populației standard 156. CS Selectați etapa a treia a metodei directe de standardizare: Calcularea numărului așteptat de evenimente (decese) pentru fiecare grup. 157. CS Selectați ultima etapă a metodei directe de standardizare: Calcularea ratelor de mortalitate standardizate.  158.CS Care este populația standard pentru ratele de deces standardizate după vârstă îndouă regiuni: Populație standard poate fi: a) una din populațiile care se compară b) o combinație a populațiilor comparate c) o altă populație d) o populație teoretică. 159. CS Ce înseamnă incidența? [ ] toate cazurile de nasteri [ ] atat cazurile noi , cat si cele pre-existente [x] doar cazurile noi de boala [ ] doar cazurile pre-existente de boala [ ] toate cazurile de deces 160. CS Ce înseamnă prevalența? Prevalen a m soar frecven a tuturor cazurilor de boal (preexistente i noi) într-o popula ie la un anumit moment sau pentru o anumit perioad de timp. 161.CS Numărul populației dintr-o localitate este de 80.000 de locuitori, inclusiv 50.000 de bărbați. În 2021, au fost înregistrați 500 de născuți vii și 1.000 de decese, inclusiv 550 de decese printre bărbați. Rata brută anuală a mortalității este: a) 1.000 / 80.000 * 1.000 b) 550 / ( 50.000 + 500 ) * 1.000 c) 550 / (80.000 – 50.000) * 1.000 d) 550 / 80000 * 1000 e) 550 / 50000 * 1000 162.CS Numărul populației dintr-o localitate este de 80.000 de locuitori, inclusiv 50.000 de bărbați. În 2021, au fost înregistrați 500 de născuți vii și 1.000 de decese, inclusiv 550 de ț ț ă ă ț ă ă ă ș  decese printre bărbați. Rata brută anuală a natalității este: ( 500 / 80000 ) * 1000 163.CS Numărul populației dintr-o localitate este de 80.000 de locuitori, inclusiv 50.000 de bărbați. În 2021, au fost înregistrați 500 de născuți vii și 1.000 de decese, inclusiv 550 de decese printre bărbați. Rata anuală specifică de deces este: ( 550 / 50000 ) * 1000 164.CS Numărul populației dintr-o localitate este de 80.000 de locuitori, inclusiv 50.000 de bărbați. În 2021, au fost înregistrate 200 de cazuri noi de boli, inclusiv 50 de cazuri noi de cancer pulmonar. Printre bărbați, s-au înregistrat 40 de cazuri noi de cancer pulmonar. Rata brută a incidenței este: [ ] 50 / 50.000 * 1.000 [ ] 40 / 50.000 * 1.000 [x] 200 / 80.000 * 1.000 [ ] 50 / 80.000 * 1.000 [ ] 40 / ( 80.000 – 50.000) CS Numărul populației dintr-o localitate este de 80.000 de locuitori, inclusiv 50.000 de bărbați. În 2021, au fost înregistrate 200 de cazuri noi de boli, inclusiv 50 de cazuri noi de cancer pulmonar. Printre bărbați, s-au înregistrat 40 de cazuri noi de cancer pulmonar. Rataincidenței specifică după cauză este: [ ] 50 / 50.000 * 1.000 [ ] 40 / 50.000 * 1.000 [ ] 200 / 80.000 * 1.000 [x] 50 / 80.000 * 1.000 [ ] 40 / ( 80.000 – 50.000) 165.CS Numărul populației dintr-o localitate este de 80.000 de locuitori, inclusiv 50.000 de bărbați. În 2021, au fost înregistrate 200 de cazuri noi de boli, inclusiv 50 de cazuri noi de cancer pulmonar. Printre bărbați, s-au înregistrat 40 de cazuri noi de cancer pulmonar. Rata incidenței specifică după cauză și sex este: ( 40 / 50000 ) * 1000 166. CS Numărul populației dintr-o localitate este de 80.000 de locuitori, dintre care 30.000 de femei. În 2021, numărul tuturor cazurilor de boală a constituit 500, inclusiv 30 decazuri de cancer uterin. Numărul de cazuri noi de cancer uterin este de 15. Numărul de medici este de 200. Asigurarea cu medici constituie: ( 200 / 80000 ) * 1000 167. CS Numărul populației dintr-o localitate este de 80.000 de locuitori, dintre care  30.000 de femei. În 2021, numărul tuturor cazurilor de boală a constituit 500, inclusiv 30 decazuri de cancer uterin. Numărul de cazuri noi de cancer uterin este de 15. Numărul de medici este de 200. Rata brută a prevalenței este: ( 500 / 80000 ) * 1000 168. CS Numărul populației dintr-o localitate este de 80.000 de locuitori, dintre care 30.000 de femei. În 2021, numărul tuturor cazurilor de boală a constituit 500, inclusiv 30 decazuri de cancer uterin. Numărul de cazuri noi de cancer uterin este de 15. Numărul de medici este de 200. Rata prevalenței specifică după cauză este: ( 30 / 80000 ) * 1000 169. CS Numărul populației dintr-o localitate este de 80.000 de locuitori, dintre care 30.000 de femei. În 2021, numărul tuturor cazurilor de boală a constituit 500, inclusiv 30 decazuri de cancer uterin. Numărul de cazuri noi de cancer uterin este de 15. Numărul de medici este de 200. Rata incidenței specifică după cauză este: [ ] 200/80000*10000 [ ] 500/80000*1000 [ ] 15/30000*1000 [ ] 30/80000*1000 [x] 30/30000*1000 170.Selectati denumirile celor doua grafice prezentate in imagine: [] histograma si diagrama liniara [x] histograma si poligonul fracventelor [] diagrama prin coloane si diagrama liniara [] diagrama prin coloane si poligonul frecventelor [] diagrama prin benzi si diagrama liniara 171.Selectati denumirea distributiei din imagine:  [ ] uniforma [x] bimodala [ ] normala [ ] cu asimetrie pe dreapta [ ] cu asimetrie pe stanga 172.Selectati afirmatiile corecte despre distributiile A si B prezentate in imagine [x] variabilitatea valorilor este aceeasi in cele doua distributii [ ] masurile tendintei centrale difera in cele doua distributii [x] cele doua distributii dunt simetrice [ ] Variabilitatea valorilor difera in cele doua distributii [x] masurile tendintei centrale sunt aceleasi in cele doua distributii 173.Pentru boxplot prezentat in imagine cvartila intaia este egala cu [ ] 105 [ ] 72 [ ] 80 [ ] 85 [ ] 98 174.Selectati denumirea distributiei din imagine [ ] cu asimetri pe dreapta [x] cu asimetrie pe stanga [ ] cu asimetri pozitiva [ ] normala [x] cu asimetrie negativa 175. Selectati denumirea distributiei din imagine [x] cu asimetri pe dreapta [ ] cu asimetrie pe stanga [x] cu asimetri pozitiva [ ] normala [ ] cu asimetrie negativa 176.Selectati populatia standart corespunzatoare pentru cazul prezentat in tabelul de mai jos [] numarul total al deceselor in regiunile A si B dupa sex [] numarul total al persoanelor in regiunile A si B dupa sex [] numarul total deceselor in regiunea B [] numarul total deceselor in regiunea A [x] numarul total al persoanelor in regiunea A  Totalizarea 2 1. CM Ce indic coeficientul de corela ie? [x] Direcția legăturii reciproce între două variabile [ ] Variabilitatea valorilor celor două variabile [ ] Centrul distribuției celor două variabile [x] Intensitatea legăturii reciproce între două variabile [ ] Proporția variabilității unei variabile care poate fi explicată prin variația altei variabile 2. CS Ce arat corelograma? (legătura) relația reciprocă între două variabile numerice 3. CM Preciza i denumirea axei X într-o corelogram : [x] Argument [x] Factor [x] independent [x] explicativă 4. CM Preciza i denumirea axei Y într-o corelogram : [x] efect [ ] Spearman [x] dependentă [ ] independentă [ ] explicativă 5. CM Direc ia corela iei dintre dou variabile poate fi: [x] pozitică [ ] asimetrică [x] negativă [ ] normală [ ] puternică 6. CM Ce înseamn corela ie pozitiv între dou variabile? O corelație pozitivă între două variabile înseamnă: [ ] cu cât valorile lui Y sunt mai mari, cu atât valorile lui X sunt mai mici [x] cu cât valorile lui X sunt mai mari, cu atât valorile lui Y sunt mai mari [ ] cu cât valorile lui X sunt mai mari, cu atât valorile lui Y sunt mai mici [x] cu cât valorile lui X sunt mai mici, cu atât valorile lui Y sunt mai mici [ ] variabilele X și Y au doar valori pozitive 7. CM Ce înseamn corela ie negativ între dou variabile? O corelație negativă între două variabile înseamnă: [x] cu cât valorile lui Y sunt mai mari, cu atât valorile lui X sunt mai mici [ ] cu cât valorile lui X sunt mai mari, cu atât valorile lui Y sunt mai mari [x] cu cât valorile lui X sunt mai mari, cu atât valorile lui Y sunt mai mici [ ] cu cât valorile lui X sunt mai mici, cu atât valorile lui Y sunt mai mici [ ] variabilele X și Y au doar valori negative 8. CM Ce coeficien i de corela ie m soar rela ia liniar dintre dou variabile numerice? Pearson ț ă ț ț ă ă ă ț ț ț ț ț ă ă ă ă ț ă ț ă ă ă ă ă ă  Spearman 9. CS În cazul asocierii valorilor mici ale lui X cu valorile mici ale lui Y i valorilor mari ale lui X cu valorile mari ale lui Y, corela ia este: [x] pozitivă [ ] puternică [ ] continuă [ ] negativă [ ] discretă 10. CS În cazul asocierii valorilor mici ale lui X cu valorile mari ale lui Y i valorilor mari ale lui X cu valorile mici ale lui Y, corela ia este: negativă 11. CS Dac într-o corelogram , norul de puncte se întinde din col ul din stânga jos pân în col ul din dreapta sus, corela ia este: pozitivă 12. CS Dac într-o corelogram , norul de puncte se întinde din col ul din stânga sus pân în col ul din dreapta jos, corela ia este: negativă 13. CS Pentru afirma ia „cu cât este mai mare consumul de sare, cu atât este mai mare tensiunea arterial ”, corela ia este: [ ] puternică [x] pozitivă [ ] negativă [ ] discretă [ ] continuă 14. CS Pentru afirma ia „cu cât este mai mare consumul de igarete, cu atât este mai mic durata medie de via ”, corela ia este: [ ] puternică [ ] pozitivă [x] negativă [ ] discretă [ ] continuă 15. CS Preciza i condi iile de utilizare a coeficientului de corela ie Pearson: [ ] două variabile numerice, distribuția normală numai pentru X [x] două variabile numerice distribuția normală pentru X și Y [ ] două variabile ordinale, distribuția normală pentru X și Y [ ] două variabile numerice, distribuția asimetrică pentru X și Y [ ] două variabile numerice, distribuția normală numai pentru X 16. CM Selecta i condi iile de utilizare a coeficientului de corela ie al rangurilor Spearman: [x] două variabile numerice, distribuția normală pentru Y, asimetrică pentru X [x] două variabile numerice distribuția normală pentru X, asimetrică pentru Y [ ] două variabile numerice, distribuția normală pentru X și Y [x] două variabile numerice, distribuția asimetrică pentru X și Y ț ț ă ă ț ț ă ț ț ț ț ț ă ă ă ț ț ț ț ț ț ț ț ț ț ț ș ș ă ă ă [ ] două variabile dihotomice. 17. CM Coeficientul de corela ie (al rangurilor) Spearman este utilizat pentru urm toarele tipuri de date: [x] două variabile ordinale [x] o variabilă ordinală și una numerică [ ] două variabile numerice, distribuția normală pentru X și Y [x] două variabile numerice, distribuția asimetrică pentru X și/sau Y [ ] două variabile dihotomice 18. CM Coeficientul de corela ie Pearson este utilizat pentru urm toarele tipuri de date: [ ] două variabile numerice discrete, distribuție normală pentru X și asimetrică pentru Y [ ] O variabilă ordinală și una dihotomică [ ] două variabile dihotomice [x] două variabile numerice continue, distribuție normală pentru X și Y [x] două variabile numerice discrete, distribuție normală pentru X și Y 19. CS Valoarea coeficientului de corela ie variaz între: [ ] -3 și 3 [ ] 0 și +1 [ ] -2 și +2 [x] -1 și +1 [ ] 0 și -1 20. CS În cazul a dou variabile care NU coreleaz între ele, r este egal cu: r=0 21. CM În cazul unei corela ii perfecte, r este egal cu: +1 22. CM Pentru r egal cu -0,6, corela ia este: [x] medie [ ] slabă [ ] puternică direcă=pozitivă indirectă=negativă [ ] pozitivă [x] negativă 23. CM Pentru r egal cu 0,45, corela ia este: [x] medie [ ] slabă [ ] puternică [x] pozitivă [ ] negativă 24. CM Pentru r egal cu 0,30, corela ia este: Pozitivă Medie 25. CM Pentru r egal cu -0,20, corela ia este: Negativă slabă ă ț ț ț ț ț ț ț ț ă ă ă ă  26. CS Semnul coeficientului de corela ie (+ sau -) arat : direcția de deplasare / direcția legăturii de corelație 27. CM Pentru r egal cu -0,85, corela ia este: negativă puternică 28. CM Pentru r egal cu 0,85, corela ia este: [ ] negativă [ ] corelație medie [ ] corelație slabă [x] pozitivă [x] corelație puternică 29. CS Coeficientul de determinare se determin prin: ridicarea la pătrat a coeficientului de corelație (r’2) 30. CS Ce înseamn coeficientul de determinare? indica gradul de asociere (leg tura) liniar între 2 variabile 31. CS Un studiu efectuat pe un e antion de 250 de pacien i cu hipertensiune arterial a constatat un coeficient de determinare între aportul zilnic de sare i tensiunea arterial sistolic egal cu 45%. Acest fapt înseamn c : [ ] 45% din variația tensiunii arteriale se explică prin media aportului de sare [ ] amplitudinea dintre numărul de sare și tensiunea arterială este de 45% [x] 45% din variația tensiunii arteriale se explică prin variația aportului de sare [ ] coeficientul de corelație dintre numărul de sare și tensiunea arterială este 0,45 [ ] există corelație doar pentru 45% dintre pacienții cu hipertensiune arterială 32. CS Un studiu efectuat pe un e antion de 120 de pacien i a constatat un coeficient de determinare între num rul de igarete fumate zilnic de c tre pacien i i nivelul hipertensiunii egal cu 58%. Acest fapt înseamn c : [ ] 58% din variația tensiunii arteriale se explică prin media numărului de țigarete [ ] amplitudinea dintre numărul de țigarete și tensiunea arterială este de 58% [x] 58% din variația tensiunii arteriale se explică prin variația numărului de țigarete fumate [ ] coeficientul de corelație dintre numărul de țigarete și tensiunea arterială este 0,58 [ ] există corelație doar pentru 58% dintre pacienții cu hipertensiune arterială 33. CS Într-un studiu s-a constat c r între aportul de sare i tensiunea arterial este egal cu 0,4. Coeficientul de determinare este egal cu: (0.4)’2= 0.16. 16% 34. CS Într-un studiu s-a constat c r între aportul de sare i tensiunea arterial este egal cu 0,5. Coeficientul de determinare este egal cu: (0.5)’2=0.25. 25% 35. CS Într-un studiu s-a constat c r între aportul de sare i tensiunea arterial este egal cu 0,3. Coeficientul de determinare este egal cu: (0.3)’2=0,9. 9% 36. CS. Un set de date include 250 de femei cu vârsta de 15 ani i mai mult. Leg tur reciproc dintre vârst i greutate este NELINEAR. Ambele variabile sunt distribuite aproximativ normal. Selecta i decizia cea mai potrivit cu privire la alegerea ă ă ă ă ă ș ă ț ș ș ț ă ă ă ț ț ț ă ă ă ă ă ă ă Ă ă ț ț ș ș ș ă ș ș ț ș ă ă ă ă ă ă ă  coeficientului de corela ie: Niciunul! să nu utilizați nici coeficientul de corelație Pearson și nici Spearman 37. CS. Un set de date include 320 de nou-n scu i. Trebuie s se stabileasc leg tura reciproc dintre scorul Apgar al nou-n scutului i nivelul de educa ie al mamei. Selecta i decizia cea mai potrivit cu privire la alegerea coeficientului de corela ie: să utilizați numai coeficientul de corelație Spearman 38. CS. Se analizeaz datele dintr-un e antion de 750 de pacien i. Trebuie s se stabileasc leg tura reciproc dintre vârsta pacientului i nivelul tensiunii arteriale sistolice. Leg tura reciproc este liniar. Datele pentru ambele variabile sunt cu asimetrie negativ. Selecta i decizia cea mai potrivit cu privire la alegerea coeficientului de corela ie: să utilizați numai coeficientul de corelație Spearman 39. CS. Se analizeaz datele dintr-un e antion de 185 de persoane. Leg tura reciproc dintre nivelul tensiunii arteriale i aportul zilnic de sare este liniar. Ambele variabile sunt distribuite aproximativ normal. Selecta i decizia cea mai potrivit cu privire la alegerea coeficientului de corela ie: [ ] să creșteți numărul de unități în eșantion [x] să utilizați numai coeficientul de corelație Pearson [ ] să utilizați numai coeficientul de corelație Spearman [ ] să nu utilizați nici coeficientul de corelație Pearson și nici Spearman [ ] să utilizați fie coeficientul de corelație Pearson fie Spearman 40. CS. Se analizeaz datele dintr-un e antion de 250 de persoane cu obezitate. Trebuie s se stabileasc leg tura reciproc dintre greutatea pacientului i activitatea fizic zilnic a acestuia cu categoriile „sc zut”, „moderat”, „ridicat”. Datele pentru variabila „greutate” sunt cu asimetrie negativ. Selecta i decizia cea mai potrivit cu privire la alegerea coeficientului de corela ie: [ ] să creșteți numărul de unități în eșantion [ ] să utilizați numai coeficientul de corelație Pearson [x] să utilizați numai coeficientul de corelație Spearman [ ] să nu utilizați nici coeficientul de corelație Pearson și nici Spearman [ ] să utilizați fie coeficientul de corelație Pearson fie Spearman 41. CS Preciza i defini ia e antionului: [ ] numărul unităților de observație [ ] o valoare sau valori derivate din datele eșantionului [x] universul despre care cercetătorul dorește să tragă concluzii [ ] o caracteristică măsurată a unei unități de observație [ ] o parte extrasă dintr-o populație mai mare 42. CS Preciza i defini ia popula iei: [ ] numărul unităților de observație [ ] o valoare sau valori derivate din datele eșantionului [x] universul despre care cercetătorul dorește să tragă concluzii [ ] o caracteristică măsurată a unității de observație [ ] o parte extrasă dintr-o populație mare 43. CM Ce simboluri sunt folosite pentru a indica parametrii statistici? ă ă ț ț ă ă ț ț ă ă ă ă ț ă ă ă ț ț ș ț ă ț ă ă ț ț ă ș  ș ș ș ă ă ă ă ț ț ș ț ș ă ț ș ă ț ă ă ă ă ă ă ă ț ă ă ă ă  [x] sigma la pătrat este simbolul variației în populație [ ] sigma este simbolul deviației standard în eșantion [ ] litere romane [x] litere grecești [ ] S este simbolul abaterii standard în populație 44. CM Ce simboluri sunt folosite pentru a indica indicatorii statistici? [ ] sigma la pătrat este simbolul abaterii standard în eșantion [ ] sigma este simbolul deviației standard în populație [x] litere romane [ ] litere grecești [x] S este simbolul abaterii standard în eșantion 45. CS Selecta i defini ia probabilit ii: șansele de apariție a unor evenimente aleator într-o mulțime de evenimente Raportul dintre numărul cazurilor favorabile producerii evenimentului (m) și numărul total al cazurilor posibile (n) 46. CS O minge de baschet a fost aruncat de 100 de ori i a nimerit în co în 40% din arunc ri. Probabilitatea ajungerii mingii în co se calculeaz ca: 40/100 47. CS Selecta i ecua ia pentru determinarea probabilit ii ca un eveniment s NU se produc : q=1-p. 100-p. Q este egal cu 1-p 48. CS În 2021, 1200 de pacien i au fost supu i interven iilor chirurgicale în spitalul A. 100 dintre ei au avut complica ii postoperatorii. Nimeni nu a decedat. Probabilitatea apari iei complica iilor post-operatorii este: 100/1200 49. CS Selecta i ecua ia determin rii erorii standard: Selectați formula de calcul a erorii standard: [ ] raportul dintre deviația standard și medie [x] raportul dintre deviația standard și rădăcina pătrată din n [ ] raportul dintre eroarea standard și medie [ ] raportul dintre eroarea standard și rădăcina pătrată din n [ ] raportul dintre rădăcina pătrată din n și deviația standard 50. CS Ce arat eroarea standard? diferența dintre eșantion și populația țintă, media abaterilor dintre mediile eșantionului și media populației sau diferen a dintre media popula iei i mediile e antioanelor individuale 51. CM Selecta i num r torul i numitorul pentru calculul erorii standard: [x] rădăcina pătrată din n [ ] suma pătratelor [ ] media [ ] rădăcina pătrată din n minus 1 [x] deviația standard ț ă ț ă ț ț ț ă ț ț ț ț ă ț ă ț ț ș ț ă ș ă ț ă ș ș ș ț ă ș ț ă ș ă  52. CS Într-un e antion de 100 de pacien i, frecven a medie a pulsului este de 70 de b t i pe minut, iar abaterea standard este de 5 b t i pe minut. Selecta i ecua ia erorii standard: [ ] 70/rădăcina pătrată din 100 [x] 5/rădăcina pătrată din 100 [ ] 5/70 [ ] rădăcina pătrată din 100/5 [ ] rădăcina pătrată din 100/70 53. CS Într-un e antion de 100 de pacien i cu cancer pulmonar, num rul mediu de igarete pe care un pacient le fumeaz pe zi este de 15, iar abaterea standard este de 2. Selecta i ecua ia erorii standard: 2/ rădăcina pătrată din 100 54. CM Ce înseamn Legea numerelor mari? [x] cu cât volumul eșantionului este mai mare, cu atât media eșantionului este mai apropiată de media populație [ ] cu cât volumul eșantionului este mai mare, cu atât media eșantionului este mai departe de media populației [x] cu cât volumul eșantionului este mai mare, cu atât eroarea standard este mai mică [ ] cu cât volumul eșantionului este mai mare, cu atât eroarea standard este mai mare [ ] cu cât volumul eșantionului este mai mic, cu atât media eșantionului este mai apropiată de media populație 55. CM Selecta i tipurile ipotezei statistice: [x] nulă [x] alternativă cu o coadă [ ] semi-direcțională [x] alternativă cu două cozi [ ] non-nulă 56. CM Selecta i tipurile (principale ale) ipotezei alternative: [ ] semi-direcțională [x] direcțională [ ] non-nulă [x] non-direcțională [ ] nulă 57. CS Ipoteza direc ional se mai nume te: [ ] cu două cozi [ ] semi-direcțională [x] cu o coadă [ ] nulă [ ] non-nulă 58. CS Ipoteza non-direc ional se mai nume te: [x] cu două cozi [ ] semi-direcțională [ ] cu o coadă ț ț ț ș ș ă ț ț ă ă ă ș ț ț ă ș ă ț ț ă ț ț ă ă ț  [ ] nulă [ ] non-nulă 59. CS Selecta i defini ia ipotezei direc ionale: CM. Care din următoarele este definiția ipotezei direcționale: [ ] ea se mai numește ipoteză cu două cozi [ ] ea afirmă că nu există diferență între două medii [ ] ea afirmă că există o diferență între două medii fără a spune care valoare este mai mare [x] ea afirmă că există o diferență între două medii, spunând care valoare este mai mare [x] ea se mai numește ipoteză cu o coadă 60. CS Selecta i defini ia ipotezei nule: ipoteza care afirmă lipsa diferenței 61. CS Selecta i defini ia ipotezei non-direc ionale: ipoteza care spune că există diferențe, dar nu indică direcția 62. CM Selecta i tipurile de erori, care pot ap rea la testarea ipotezelor: Selectați tipurile de erori de testare a ipotezeor statistice: [x] eroare de tip II sau beta [ ] eroare de tip II sau alfa [ ] eroare de tip I sau beta [ ] eroare de tip I sau gama [x] eroare de tip I sau alfa 63. CM Ce înseamn eroarea de tip I i ce liter denot probabilitatea ( apari iei acestui tip de eroare? ) de a o face: [x] ea acceptă ipoteza alternativă falsă [x] ea respinge ipoteza nulă adevărată [ ] beta [ ] ea respinge ipoteza alternativă adevărată [x] alfa 64. CM Ce înseamn eroarea de tip II i ce liter denot probabilitatea (apari iei acestui tip de eroare? ) de a o face: [x] ea respinge ipoteza alternativă adevărată [x] ea acceptă ipoteza nulă falsă [x] beta [ ] ea respinge ipoteza nulă adevărată [ ] alfa 65. CS Preciza i denumirea probabilit ii apari iei erorii de tip I, stabilit înainte de calcularea testului statistic: Probabilitatea de a comite eroarea de tip I, găsită înainte de calcularea testului statistic se numește: [ ] puterea studiului [ ] valoarea p [x] nivel de semnificație. (Alfa) [ ] interval de încredere [ ] nivel de încredere ț ț ț ț ț ă ă ț ț ț ș ă ș ț ț ț ă ă ț ă ă ă ă ț ț  66. CS Preciza i denumirea probabilit ii apari iei erorii de tip I, care se g se te dup calcularea testului statistic: Probabilitatea de a comite eroarea de tip I, găsită după calcularea testului statistic se numește: [ ] puterea studiului [x] valoarea p [ ] nivel de semnificație [ ] interval de încredere [ ] nivel de încredere 67. CS Ce tip de eroare apare atunci, când se respinge ipoteza nul ADEV RAT ? tip 1, alfa 68. CS Ce tip de eroare apare atunci, când se accept ipoteza nul FALS ? tip 2, beta 69. CS Ce tip de eroare apare atunci, când se accept ipoteza alternativ FALS ? tip 1, alfa 70. CS Ce tip de eroare apare atunci, când se respinge ipoteza alternativ ADEV RAT ? tip 2, Beta 71. CS Dac valoarea observat a lui t este mai mare decât valoarea critic a lui t, ipoteza nul se: respinge 72. CS Dac valoarea observat a lui t este mai mic decât valoarea critic a lui t, (ipoteza nul se: ) atunci: [ ] se respinge ipoteza nulă și se acceptă ipoteza alternativă [ ] se acceptă atât ipoteza nulă, cât si cea alternativă [ ] se respinge atât ipoteza nulă, cât si cea alternativă [ ] se acceptă numai ipoteza non-nulă [x] se acceptă ipoteza nulă și se respinge ipoteza alternativă 73. CM Selecta i defini ia nivelului de semnifica ie (α): [x] se stabilește la nivelul de 0,05 sau mai mic [x] se stabilește înaintea calculării testului statistic [ ] se stabilește la nivelul 0,05 sau mai mare [x] este probabilitatea de a comite eroarea de tip I [ ] este probabilitatea de a comite eroarea de tip II 74. CM Selecta i defini ia valorii p: Definiți valoarea lui p: [x] dacă valoarea lui p este mai mică decât nivelul a, ipoteza nulă se respinge [ ] dacă valoarea lui p este mai mare decât nivelul a, ipoteza nulă se respinge [ ] este probabilitatea de a comite eroarea de tip lI [x] se găsește după calcularea testului statistic [x] este probabilitatea de a comite eroarea de tip I 75. CS Selecta i defini ia nivelului de încredere:CM. Nivelul de încredere se definește ca: [ ] probabilitatea de a respinge ipoteza nulă falsă [x] probabilitatea de a accepta ipoteza nulă adevărată [ ] intervalul care conține media populației cu un anumit grad de încredere ă ă ă ă ț ț ț ț ț ț ț ă ă ă ț ț ț ă ă ă ă ă ă ă Ă ă ă Ă ă ș Ă Ă Ă ă Ă  [x] 1 minus alfa [ ] 1 minus beta 76. CS Selecta i defini ia puterii statistice a studiului:CM Puterea statistică a studiului se definește ca: [ ] probabilitatea de a accepta ipoteza nulă atunci când ea este adevărată [ ] 1 minus alfa [ ] un inteval care conține media populației cu un anumit nivel de încredere [x] 1 minus beta [x] probabilitatea de a respinge ipoteza nulă atunci când ea este falsă 77. CS Ce tip de ipotez indic urm toarea afirma ie: „Media frecven ei cardiace în repaus a unui e antion nu va fi diferit de media frecven ei cardiace în repaus a unei popula ii”? nulă 78. CS Ce tip de ipotez indic urm toarea afirma ie: „În l imea medie a b ie ilor i a fetelor dintr- o popula ie nu va fi diferit ”? [ ] direcțională [ ] non-direcțională [ ] semi-direcțională [ ] non-nulă [x] nulă 79. CS Ce tip de ipotez indic urm toarea afirma ie: „Nivelul mediu al hemoglobinei în popula ia masculin nu va fi diferit de nivelul mediu al hemoglobinei în popula ia feminin ”? nulă 80. CS Ce tip de ipotez indic urm toarea afirma ie: „Într-o popula ie, în l imea medie a b ie ilor va fi mai mare decât în l imea medie a fetelor”? [ ] nulă [x] direcțională [ ] non-direcțională [ ] semi-direcțională [ ] non-nulă 81. CM Ce înseamn intervalul de încredere? [x] intervalul de încredere are limită inferioară și limită superioară [ ] probabilitatea de a accepta ipoteza nulă adevărată [ ] probabilitatea de a respinge ipoteza nulă falsă [ ] un interval care conține media eșantionului cu un anumit grad de încredere [x] un interval care conține media populației cu un anumit grad de încredere 82. CS Cum se numesc capetele/extremit ile intervalului de încredere? granițe (inf /sup) 83. CS Probabilitatea de a g si media popula iei în intervalul plus/minus dou erori standard ale mediei e antionului este egal cu: 95 ă ț ț ț ă ș ț ă ț ă ă ă ă ă ș ț ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ț ă ț ă ț ă ț ț ț ț ț ă ț ț ț ă ă ț ă ț ț ș  84. CS Probabilitatea de a g si media popula iei în intervalul plus/minus trei erori standard ale mediei e antionului este egal cu: 99,7 85. CS Frecven a cardiac medie într-un e antion de 200 de medicini ti este de 70 de b t i pe minut. Selecta i limitele intervalului de încredere de 95%, dac eroarea standard este 10: 70 ± 20 86. CM Selecta i tipurile principale de teste statistice: parametrice neparametrice 87. CS Preciza i tipurile de date, pentru care se folosesc teste parametrice: [ ] ordinale [ ] nominale [x] numerice [ ] categoriale [ ] rate 88. CM Preciza i tipurile de date, pentru care se folosesc teste neparametrice: Pentru ce tip de date se folosesc testele neparametrice: [x] ordinale [x] nominale [ ] continue [ ] discrete [ ] rate 89. CM Pentru a respinge ipoteza nul , valoarea p trebuie s aib următoarele valori: [x] p0.5 [ ] p=0.01 [x] p0.05 90. CM Pentru a respinge ipoteza nul , nivelul de semnifica ie (α) se stabile te la urm toarele niveluri: [x] 0.01 [x] 0.05 [ ] 1.0 [x] 0.01 [ ] 0.5 91. CS Selecta i ecua ia pentru a defini gradele de libertate pentru dou e antioane, dac num rul de observa ii este mai mic de 120: [ ] (n+n)-1 [ ] n-2 [x] (n+n)-2 [ ] n-1 [ ] (n+n)-3 ă ă ț ț ț ț ț ț ț ț