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Psicometria E-CAMPUS, Prove d'esame di Psicometria

Psicometria E-CAMPUS SCIENZE E TECNICHE PSICOLOGICHE

Tipologia: Prove d'esame

2022/2023

In vendita dal 17/03/2023

Nikki263
Nikki263 🇮🇹

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Lezione 001
1. I metodi qualitativi:
non fanno ricorso alla quantificazione
2. L'intervista non strutturata si caratterizza per:
l'assenza di domande predeterminate
3. L'intervista strutturata si caratterizza per:
una rigorosa predeterminazione delle domande e dell'ordine di somministrazione
4. L'intervista semistrutturata si caratterizza per:
Una certa flessibilità nelle domande e nell'ordine di somministrazione
5. Durante l'osservazione a distanza il ricercatore:
partecipa e osserva situazioni di vita quotidiana
6. L'osservazione a distanza:
permette di raccogliere informazioni sul comportamento dei soggetti senza interferire con essi
7. Durante l'osservazione a distanza:
il ricercatore non guida il comportamento dei soggetti
8. Il focus group: è un gruppo all'interno del quale vengono discussi specifici argomenti di interesse
9. Il moderatore di un focus group: propone uno specifico argomento da discutere
10. Nella ricerca quantitativa l'obiettivo generale è quello di: tutte le alternative sono corrette
11. Nella ricerca qualitativa l'obiettivo generale è quello di: esplorare e descrivere i fenomeni
12. I metodi di ricerca misti comprendono: metodi qualitativi e quantitativi
13. I metodi qualitativi: sono molto usati nella ricerca psicologica
14. L'intervista può essere: non struttura, strutturata, semistrutturata
Lezione 002
1. Le variabili psicologiche sono anche dette: latenti
2. Le grandezze intensive sono: misurabili indirettamente
3. Le variabili latenti: non sono direttamente osservabili
4. Le grandezze estensive sono: direttamente misurabili
5. Una misura si dice fondamentale quando: consente di compiere le operazioni di addizione e sottrazione
6. I valori di riferimento nella misurazione si basano su: le caratteristiche di una popolazione di riferimento
7. I valori di riferimento nella misurazione: non possono essere arbitrariamente stabiliti dal ricercatore
8. Le variabili manifeste: sono direttamente osservabili
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Lezione 001

  1. I metodi qualitativi : non fanno ricorso alla quantificazione
  2. L'intervista non strutturata si caratterizza per : l'assenza di domande predeterminate 3. L'intervista strutturata si caratterizza per : una rigorosa predeterminazione delle domande e dell'ordine di somministrazione 4. L'intervista semistrutturata si caratterizza per : Una certa flessibilità nelle domande e nell'ordine di somministrazione
  3. Durante l'osservazione a distanza il ricercatore : partecipa e osserva situazioni di vita quotidiana 6. L'osservazione a distanza: permette di raccogliere informazioni sul comportamento dei soggetti senza interferire con essi
  4. Durante l'osservazione a distanza : il ricercatore non guida il comportamento dei soggetti
  5. Il focus group : è un gruppo all'interno del quale vengono discussi specifici argomenti di interesse
  6. Il moderatore di un focus group : propone uno specifico argomento da discutere
  7. Nella ricerca quantitativa l'obiettivo generale è quello di : tutte le alternative sono corrette
  8. Nella ricerca qualitativa l'obiettivo generale è quello di : esplorare e descrivere i fenomeni
  9. I metodi di ricerca misti comprendono : metodi qualitativi e quantitativi
  10. I metodi qualitativi : sono molto usati nella ricerca psicologica
  11. L'intervista può essere : non struttura, strutturata, semistrutturata

Lezione 002

  1. Le variabili psicologiche sono anche dette : latenti
  2. Le grandezze intensive sono : misurabili indirettamente
  3. Le variabili latenti : non sono direttamente osservabili
  4. Le grandezze estensive sono : direttamente misurabili
  5. Una misura si dice fondamentale quando : consente di compiere le operazioni di addizione e sottrazione
  6. I valori di riferimento nella misurazione si basano su : le caratteristiche di una popolazione di riferimento
  7. I valori di riferimento nella misurazione : non possono essere arbitrariamente stabiliti dal ricercatore
  8. Le variabili manifeste : sono direttamente osservabili
  1. Affinché ci possa essere una misura è necessario : un sistema di riferimento almeno bidimensionale

Lezione 003

1. Quando misuriamo : rappresentiamo le proprietà degli oggetti e degli eventi tramite le proprietà del sistema numerico

  1. Nella misurazione la relazione tra sistema empirico e numerico deve essere : univoca
  2. Durante il processo di misurazione : facciamo corrispondere ad ogni valore empirico un valore numerico.
  3. Misurare significa : assegnare valori numerici ad oggetti o eventi secondo delle regole
  4. In psicologia per misurare è possibile usare : tutte le alternative sono corrette
  5. Il sistema empirico comprende : l'insieme di «dati» raccolti e disponibile
  1. Il processo di operazionalizzazione nella costruzione di una variabile prevede : il passaggio dal significato alla variabile
  2. Il processo di definizione nella costruzione di una variabile prevede : il passaggio dal costrutto al significato
  3. Il passaggio dal costrutto al significato di una variabile viene identificato come : definizione
  4. Il passaggio dalla variabile ai valori numerici viene identificato come : misurazione
  5. Il passaggio dal significato alla variabile viene identificato come : operazionalizzazione
  6. Le costanti devono : assumere un solo valore
  7. Le variabili devono : assumere più valori

Lezione 007

  1. Nella scala ordinale i numeri rappresentano : solo una relazione d'ordine tra le quantità
  2. Una variabile qualitativa può essere : Ordinale e nominale
  3. Le costanti : non vengono analizzate durante una ricerca
  4. In ricerce diverse una stessa caratteristica può essere : entrambe
  5. Una variabile quantitativa può essere : A rapporti e ad intervalli equivalenti
  6. Nella scala nominale i numeri rappresentano : etichette con nomi diversi
  7. La variabile "Tipo di alloggio" può essere definita : nominale
  8. La variabile "indosso/non indosso lo smalto" può essere definita : nominale
  9. La variabile "classifica della gara di sci" può essere definita : ordinale
  10. Le operazioni possibili sulla scala ordinale sono : entrambe
  11. Le operazioni possibili sulla scala nominale sono : uguaglianza / disuguaglianza

Lezione 008

  1. In una scala ad intervalli equivalenti : non è presente uno zero assoluto
  2. La variabile "numero di abitanti del centro abitato" può essere definita : a rapporti
  3. La variabile "Ore settimanali dedicate allo studio" può essere definita : a rapporti
  4. Usando variabili quantitative è possibile : svolgere operazioni matematiche
  5. La variabile «punteggio ad un test di ansia» può essere definita : ad intervalli
  6. Con variabili su scala ad intervalli equivalenti : posso sommare e sottrarre i valori che la variabile assume
  7. Con variabili su scala a rapporti equivalenti : entrambe le alternative
  8. In una scala a rapporti equivalenti : è presente uno zero assoluto

Lezione 009

  1. I risultati della statistica descrittiva vengono presentati usando : entrambi
  2. La statistica descrittiva è applicabile a variabili : entrambe
  1. I risultati emersi dalle analisi descrittive del campione : non permettono di fare inferenze sulla popolazione
  2. La statistica descrittiva è quella che si propone come scopo : descrivere e trovare degli indici di sintesi del campione

Lezione 014

  1. In una tabella di contingenza le frequenze marginali sono : le frequenze per ciascuna riga o colonna
  2. Le tabelle di contingenza servono per condurre : un'analisi bivariata
  3. Nelle celle interne di una tabella di contingenza sono rappresentate : le frequenze congiunte
  4. Nelle ultime righe e colonne di una tabella di contingenza sono rappresentate : le frequenze marginali

Lezione 015

  1. Le tabelle di contingenza possono essere fatte usando : entrambe

Lezione 016

  1. La mediana è : La misura che occupa la posizione centrale in un campione di dati disposti in ordine crescente in base al loro valore
  2. La mediana rappresenta un caso particolare di : quantile 3. Qual è la moda della seguente distribuzione di punteggi ad una prova di matematica: 4, 6, 2, 7, 5, 2, 3, 5, 2, 7, 9, 5, 7, 7: 7
  3. Gli indici di tendenza centrale sono : statistiche che permettono di sintetizzare un insieme di misure tramite un unico valore "rappresentativo"
  4. La moda può essere definita come : La classe che compare con frequenza più alta all'interno della distribuzione
  5. La mediana permette : di dividere a metà il campione

Lezione 017

  1. I quartili suddividono la distribuzione : In 4 partiuguali
  2. I decili suddividono la distribuzione : In 10 partiuguali
  3. La differenza interquartile si ottiene : Calcolando la differenza tra il terzo e il primo quartile
  4. I quantili non possono essere calcolati : a livello di scala nominale
  5. I quantili si riferiscono : ad una suddivisione in parti uguali dei dati ordinati

Lezione 018

  1. L'indice di tendenza centrale più usato con variabili qualitative è : la moda
  2. Sto analizzando i punteggi ad un test di memoria dei pazienti visti il mese scorso, come indice di tendenza centrale posso usare : tutte le alternative
  3. La media aritmetica di un insieme di dati è : il rapporto tra la somma di tutte le misure ottenute e il numero delle misure effettuate
  4. La media ponderata di un insieme di dati è : il rapporto tra la somma, moltiplicata per la frequenza, di tutte le misure ottenute e la somma di tutte le frequenze
  5. Come indice di tendenza centrale, a livello di scala nominale, possiamo usare : la moda
  6. Sto analizzando il colore degli occhi degli studenti della mia classe, come indice di tendenza centrale posso usare : la moda

Lezione 019

  1. Gli indici di dispersione o variabilità : permettono di descrivere quantitativamente la dispersione rispetto al valore di tendenza centrale
  2. Il range o campo di variazione è : l'ampiezza dei valori compresa tra il valore massimo e il valore minimo
  3. Il range si ottiene : sottraendo la prima modalità all'ultima della serie ordinata
  4. Il range si ottiene calcolando : la differenza tra l'ultima e la prima modalità della serie ordinata
  5. La differenza Interquartile : È data dalla differenza tra il terzo e il primo quartile
  6. La media aritmetica degli scarti di un valore dalla media della distribuzione è : uguale a zero 7. La Varianza è data da : la somma degli scarti dalla media elevati al quadrato divisi per il totale dellosservazioni
  1. Come indice di variabilità, a livello di scala ordinale, possiamo usare : il range
  2. L'indice di variabilità più usato con variabili qualitative è : nessuna delle precedenti
  3. La deviazione standard indica : di quanto, mediamente, i dati si discostano dalla media
  4. La deviazione standard o scarto quadratico medio rappresenta : la variabilità assoluta

Lezione 021

  1. Lo scostamento semplice medio : è la media aritmetica dei valori assoluti degli scarti delle x da un valore medio
  2. Lo scostamento semplice medio può essere calcolato usando : media aritmetica o mediana
  3. La differenza media può essere : entrambe le alternative
  4. La differenza media permette : di calcolare la media delle differenze in valore assoluto fra tutte le possibili coppie di valori

Lezione 022

  1. Lo studio della concentrazione e utile per : vedere se il fenomeno è equamente distribuito fra tutte le unità statistiche
  2. La concentrazione si calcola usando : il metodo grafico di Lorenz

Lezione 023

  1. Basandosi sulla probabilità è possibile : generalizzare i risultati ottenuti dal campione alla popolazione
  2. Per la concezione classica della probabilità possono esistere degli eventi : entrambe le alternative proposte
  3. La concezione logicistica di probabilità : considera la probabilità di un evento una relazione logica fra l'evento stesso ed un insieme di conoscenze di cui si dispone
  4. Per la concezione classica della probabilità questa può assumere valori che vanno da : 0 e 1
  5. Per la concezione classica della probabilità questa : è il rapporto fra il numero m dei casi favorevoli (al verificarsi di E) ed il numero n dei casi possibili
  6. La concezione assiomatica di probabilità : parte da due concetti primitivi (evento e probabilità) e da alcuni assiomi
  7. La concezione soggettiva di probabilità : valuta la probabilità di un evento in base al grado di fiducia che un individuo attribuisce, secondo le sue informazioni, al veri?carsi di un evento
  8. La concezione frequentista della probabilità si basa : su entrambe le alternative proposte
  9. Il calcolo delle probabilità è : uno strumento razionale che permette di prendere decisioni in condizioni di incertezza

Lezione 024

  1. Secondo la teoria frequentista la probabilità di una certa caratteristica : è la frequenza relativa in un numero di prove ritenuto "sufficientemente" elevato.
  2. Secondo la teoria soggettiva della probabilità : la probabilità associata a una certa affermazione misura il grado di credenza attribuito all'affermazione stessa da una certa persona
  3. I concetti primitivi del calcolo della probabilità sono : Tutte le alternative sono corrette
  1. Nell'impostazione assiomica del calcolo delle probabilità una prova è definita come : un esperimento soggetto a incertezza
  2. Nella teoria frequentista se la frequenza di un evento è pari a uno possiamo dire che : si è verificato in ogni osservazione
  1. I valori che contraddistinguono una distribuzione di probabilità sono : media e deviazione standard
  2. Le distribuzioni di probabilità possono essere : continue o discrete
  3. Una distribuzione di probabilità è : un modello matematico che collega i valori di una variabile alle probabilità che possano essere osservati
  4. Nelle distribuzioni di probabilità discrete : la variabile viene misurata con valori numerici interi

Lezione 027

  1. La legge dei grandi numeri dice che : la media di un numero sufficiente di campioni è sufficientemente vicina alla media reale
  2. La distribuzione normale fa riferimento a variabili : continue
  3. Il punto più alto di una curva normale viene definito : punto di massimo
  4. Quando indichiamo una distribuzione normale riportiamo i valori di : media e deviazione standard
  5. Moda, mediana e media non coincidono nella distribuzione di probabilità : di Poisson
  6. Moda, mediana e media coincidono nella distribuzione di probabilità : normale
  7. La deviazione standard dalla media rappresenta, nella curva normale : i punti di flesso
  8. Due distribuzioni normali con medie diverse: avranno una diversa posizione sull'asse delle x
  9. Due distribuzioni normali con diverse deviazioni standard : avranno diversi punti di flesso
  10. Nella distribuzione normale moda, mediana e media rappresentano : il punto più alto della distribuzione

Lezione 028

1. Usando la distribuzione normale standardizzata possiamo : confrontare due diverse distribuzioni di

probabilità

  1. La curva normale varia tra : più e meno infinito
  2. La distribuzione normale standardizzata : ha media 0 e deviazione standard 1 4. L'area compresa fra la curva normale e l'asse delle x equivale ad una probabilità pari a : 1
  3. L'area compresa tra più e meno due deviazioni standard in una curva normale standardizzata è pari al : 95.45%
  4. L'area compresa tra più e meno tre deviazioni standard in una curva normale standardizzata è pari al : 99.73% 7. L'area compresa tra più e meno una deviazione standard in una curva normale standardizzata è pari al : 68.26%
  5. Le code della distribuzione normale : non toccano mai l'asse delle x
  6. Per la distribuzione normale standardizzata, usando delle specifiche tavole è possibile calcolare : l'area sottesa alla curva tra l'asse delle x e un dato valore

Lezione 029

  1. I punti z indicano : quante deviazioni standard il punteggio si discosta dalla media
  2. I punti z fanno riferimento : alla curva normale standardizzata
  3. i punti z vengono calcolati usando : media e deviazione standard
  4. Lo scopo della standardizzazione dei punteggi grezzi è : rendere dati diversi direttamente confrontabili

Lezione 030

  1. Il campionamento può essere : entrambi
  1. Uno stimatore si dice corretto quando : la media di tutte le stime di tutti i campioni è uguale al parametro della popolazione
  2. Uno stimatore si dice efficiente quando : è meno disperso attorno al valore del parametro
  3. Uno stimatore si dice consistente quando : all'aumentare del campione aumenta la probabilità che il parametro stimato coincida con quello della popolazione
  4. Più aumentiamo la numerosità del campione più la distribuzione della nostra variabile : si avvicinerà ad una distribuzione normale
  5. Il parametro può essere definito con la lettera : theta
  6. Il parametro è : una costante della popolazione
  7. Lo stimatore è : una funzione delle variabili campionarie
  8. La stima è : il valore della funzione delle variabili campionarie 10. Uno stimatore dovrebbe essere : corretto, efficiente e consistente

Lezione 033

  1. L'errore medio di campionamento si calcola a partire : dalla varianza corretta
  2. Ho stimato un parametro della popolazione da un campione di 72 casi e da uno di 270 , dove avremo il minor l'errore medio di campionamento? campione di 270 casi
  3. Per ridurre l'errore medio di campionamento è necessario: aumentare il campione
  4. Quando indichiamo la stima puntuale di un parametro nei risultati del nostro esperimento indicheremo anche : l'errore di campionamento medio
  5. La stima puntuale può essere calcolata : senza conoscere informazioni sulla popolazione
  6. Possiamo parlare di stime di intervallo di un parametro quando : si determina un intervallo che contiene il parametro
  7. L'errore medio di campionamento indica : l'ampiezza dell'errore relativo all'uso del campione per stimare un parametro della popolazione
  8. Possiamo parlare di stime puntuali di un parametro quando : la stima si esprime con un valore numerico preciso
  9. La stima di un parametro della popolazione può essere : entrambe
  10. I parametri della popolazione sono : costanti

Lezione 034

  1. Il livello di fiducia viene indicato con la lettera greca : alfa
  2. La zona dell'intervallo di fiducia in cui è più probabile che il nostro valore ricada è definita come : "uno meno alfa"
  3. L'errore medio di campionamento : viene stimato usando le varianze corrette dei campioni
  4. Per stimare l'intervallo di una media è necessario decidere : il livello di fiducia
  5. Per stimare l'intervallo di una media è necessario conoscere : la distribuzione della media campionaria intorno a μ
  6. Quando stabiliamo un livello di fiducia pari a 0,95 per la stima a intervallo significa che : su 100 medie di

campioni 95 cadono nell'intervallo e 5 fuori

  1. Quando usiamo il test t per capire se un campione appartiene ad una popolazione : non conosciamo la varianza della popolazione
  1. I gradi di libertà della t di student si calcolano : N- 1

6. Nella distribuzione "t di student" la numerosità del campione : ci permette di calcolare i gradi di libertà

  1. Nelle tabelle per calcolare il valore critico del mio test t di Student posso testare : ipotesi ad una e due code
  2. Le tavole della t di student ci permettono di verificare : sia ipotesi monodirezionali che bidirezionali
  3. Quando ho un campione con meno di 30 soggetti i dati seguono la distribuzione : t di student
  4. Se il valore calcolato di t è maggiore del valore critico di t : rifiuterò l'ipotesi nulla
  5. Quando voglio verificare se il mio campione, con meno di 30 soggetti, appartiene alla popolazione applicherò : t test
  6. Se il valore critico di t è minore del valore calcolato di t : rifiuterò l'ipotesi nulla
  7. Se il valore critico di t è maggiore del valore calcolato di t: accetterò l'ipotesi nulla

Lezione 038

  1. Quando il chi-quadrato «calcolato» è maggiore del chi-quadrato «critico»: rifiutiamo H
  2. Quando il chi-quadrato «calcolato» è minore del chi-quadrato «critico»: accettiamo H 3. Quando il chi-quadrato «critico» è minore del chi-quadrato «calcolato»: rifiutiamo H
  3. I gradi di libertà del chi-quadrato si calcolano : (numero di righe - 1) x (numero di colonne - 1)
  4. Per verificare la nostra ipotesi dobbiamo confrontare i valori del chi-quadrato detti : "calcolato" e "critico"
  5. l test del chi-quadrato non può essere usato : con variabili a rapporti equivalenti
  6. Per calcolare gli indici necessari per il test chi-quadrato i dati devono essere organizzati : in tabelle di contingenza
  7. Il test del chi-quadrato permette : di verificare le differenze tra valori osservati e valori teorici

Lezione 039

  1. La retta di regressione è rappresentata con quale equazione? y = a + bx
  2. L'intercetta è rappresentata dalla lettera : a
  3. La retta di regressione può essere calcolata usando : il metodo dei minimi quadrati
  4. Quando il coefficiente di regressione è pari a zero la retta : sarà parallele agli assi cartesiani
  5. Il coefficiente di regressione indica : entrambe le alternative
  6. Per rappresentare i valori durante l'analisi della regressione possiamo usare : entrambe le alternative 7. Il coefficiente di regressione nell'equazione della retta è rappresentato dalla lettera : b
  7. La regressione lineare può essere rappresentata da : una retta
  8. Quando analizziamo il legame tra due variabili queste possono derivare : entrambe le alternative
  9. La correlazione fra le due variabili esprime : l'intensità del legame
  10. La funzione di regressione più usata è quella : lineare