domande statistica psicometrica | Prove d'esame di Statistica applicata alla psicologia

Domande sulla logica falsificazionista

Cosa è la significatività

Cosa è l’ipotesi nulla : l’individuazione dell’ipotesi nulla è il punto di partenza della logica

falsificazionista. L’ipotesi nulla è l’ipotesi opposta a quella che dobbiamo verificare. Si ricorre

all’ipotesi nulla al posto dell’ipotesi da verificare perché in genere le idee scientifiche da dimostrare

hanno infinite ipotesi mentre quella nulla è una sola. L’ipotesi nulla permette di utilizzare una

specie di dimostrazione per assurdo. L’esperimento cercherà di dimostrare che l’ipotesi è falsa, nel

caso sia così

Come funziona la logica falsificazionista

Cosa sono gli errori alpha e beta

Quali sono i limiti di significatività comunemente utilizzati e perché si usano tali limiti per la

dimostrazione scientifica

Cosa è la potenza

Come sono legate potenza e significatività

Quali sono i limiti della logica falsificazionista

Capitolo 2,3,4,5 Statistica descrittiva

Quali sono le diverse tipologie di variabili

Che tipo di grafici si usano per rappresentare le frequenze

Quali indici statistici si usano per descrivere variabili qualitative o nominali

Quali indici statistici si usano per descrivere variabili quantitative quando la distribuzione è

gaussiana

Quali indici statistici si usano per descrivere variabili quantitative quando la distribuzione non è

gaussiana

Dare una definizione e spiegare l’utilizzo di media, varianza, moda mediana, quartili percentili,

ranghi, deviazione standard

Quali sono le definizioni di probabilità

Cosa è la distribuzione di probabilità

Quali sono le caratteristiche della distribuzione gaussiana o normale

Quali sono le caratteristiche della distribuzione z o normale standard

A cosa servono i punti z

Quali sono le caratteristiche della distribuzione t

Quali sono le caratteristiche della distribuzione Chi quadro

Quali sono le caratteristiche della distribuzione F

Cosa si intende per funzione di distribuzione

Cosa si intende per densità di probabilità

Che valori può assumere la probabilità

Se a e b sono due eventi complementari e si conosce il valore di a, quale sarà il valore di b

Quali sono gli indici per valutare se la distribuzione è gaussiana o non gaussiana?

Cosa si intende per probabilità condizionata

Che valore ha la probabilità di un evento certo

Che valore ha la probabilità di un evento impossibile

Cosa valuta il teorema di Bayes

T test

Cosa è l’errore standard

A cosa serve l’errore standard

Se devo confrontare due gruppi rispetto a una variabile gaussiana che test posso usare

Che differenza c’è fra t test per gruppi indipendenti e t test per dati appaiati

Anteprima parziale del testo

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Domande sulla logica falsificazionista

 Cosa è la significatività  Cosa è l’ipotesi nulla: l’individuazione dell’ipotesi nulla è il punto di partenza della logica falsificazionista. L’ipotesi nulla è l’ipotesi opposta a quella che dobbiamo verificare. Si ricorre all’ipotesi nulla al posto dell’ipotesi da verificare perché in genere le idee scientifiche da dimostrare hanno infinite ipotesi mentre quella nulla è una sola. L’ipotesi nulla permette di utilizzare una specie di dimostrazione per assurdo. L’esperimento cercherà di dimostrare che l’ipotesi è falsa, nel caso sia così  Come funziona la logica falsificazionista  Cosa sono gli errori alpha e beta  Quali sono i limiti di significatività comunemente utilizzati e perché si usano tali limiti per la dimostrazione scientifica  Cosa è la potenza  Come sono legate potenza e significatività  Quali sono i limiti della logica falsificazionista

Capitolo 2,3,4,5 Statistica descrittiva

 Quali sono le diverse tipologie di variabili  Che tipo di grafici si usano per rappresentare le frequenze  Quali indici statistici si usano per descrivere variabili qualitative o nominali  Quali indici statistici si usano per descrivere variabili quantitative quando la distribuzione è gaussiana  Quali indici statistici si usano per descrivere variabili quantitative quando la distribuzione non è gaussiana  Dare una definizione e spiegare l’utilizzo di media, varianza, moda mediana, quartili percentili, ranghi, deviazione standard  Quali sono le definizioni di probabilità  Cosa è la distribuzione di probabilità  Quali sono le caratteristiche della distribuzione gaussiana o normale  Quali sono le caratteristiche della distribuzione z o normale standard  A cosa servono i punti z  Quali sono le caratteristiche della distribuzione t  Quali sono le caratteristiche della distribuzione Chi quadro  Quali sono le caratteristiche della distribuzione F  Cosa si intende per funzione di distribuzione  Cosa si intende per densità di probabilità  Che valori può assumere la probabilità  Se a e b sono due eventi complementari e si conosce il valore di a, quale sarà il valore di b  Quali sono gli indici per valutare se la distribuzione è gaussiana o non gaussiana?  Cosa si intende per probabilità condizionata  Che valore ha la probabilità di un evento certo  Che valore ha la probabilità di un evento impossibile  Cosa valuta il teorema di Bayes

T test

 Cosa è l’errore standard  A cosa serve l’errore standard  Se devo confrontare due gruppi rispetto a una variabile gaussiana che test posso usare  Che differenza c’è fra t test per gruppi indipendenti e t test per dati appaiati

 Quando si applica il t test per gruppi indipendenti  Come deve essere la distribuzione della variabile dipendente per poter applicare il t test  Cosa confronta il t test per dati appaiati  Come si ottiene il parametro t del t test per campioni indipendenti  Come si ottiene il parametro t del t test per dati appaiati  Quale è l’ipotesi nulla del t test per campioni indipendenti e per dati appaiati  Come si calcola la significatività del t test per campioni indipendenti e per dati appaiati  Che distribuzione utilizza il t test per la falsificazione di H  Quale test si usa per verificare se le varianze dei due campioni sono omogenee nel t test  Se il test di Levene è significativo come si procede nella verifica della significatività del t test per campioni indipendenti

Test chi Quadro

 A cosa serve il test del chi quadro  Quale test statistico posso utilizzare per sapere se c’è una relazione fra due variabili qualitative  Quale indice statistico si utilizza nel test del Chi quadro  Quale distribuzione si utilizza per il test del Chi quadro  Come si calcola il parametro Chi quadro del test del Chi quadro  Cosa sono le tabelle o tavole di contingenza  Come si calcola la significatività del test del Chi quadro

Analisi della correlazione

 Con che test si misura l’associazione fra due variabili quantitative  Quali relazioni analizza l’analisi della correlazione di Pearson  Quali relazioni analizza l’analisi della correlazione di Spearman  Definizione di covarianza  Cosa misura r nell’analisi della correlazione di Pearson  Cosa misura Rho nell’analisi della correlazione di Spearman  Come si rappresenta graficamente la relazione fra due variabili quantitative  Quali sono le procedure per il calcolo di r  Quali sono le procedure per il calcolo di Rho  Come si fa a valutare la significatività del coefficiente di correlazione

Test dei ranghi

 Quando si applicano i test dei ranghi e perché  Se si devono confrontare due gruppi rispetto a una variabile quantitativa a distribuzione non gaussiana cosa si può applicare  Se si devono confrontare due misure ripetute rispetto a una variabile quantitativa a distribuzione non gaussiana cosa si può applicare  Cosa sono i ranghi  In che modo viene trasformata la variabile dipendente nei test dei ranghi  Che differenza c’è fra test dei ranghi e t test  Che differenza c’è fra test dei ranghi di Wilcoxon e test dei ranghi di Mann Whitney  Cosa analizza il test dei ranghi di Wilcoxon  Cosa analizza il test dei ranghi di Mann Whitney

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Capitolo 2,3,4,5 Statistica descrittiva

T test

Test chi Quadro

Analisi della correlazione

Test dei ranghi