1. Наблюдается отрицательная асимметрия

43. В случае эмпирического распределения с положительной асимметрией чаще встречаются результаты с значениями:

1. выше среднего арифметического

44. В случае эмпирического распределения с отрицательной асимметрией чаще встречаются результаты с значениями:

1. Ниже среднего арифметического

45. В случае эмпирического распределения с отрицательной асимметрией между показателями среднеквадратичных отклонений (сигм - ) наблюдаются следующие соотношения:

1. + = (-)

46. В эмпирическом распределении с параметрами Е= (-)2,7 наблюдается:

1. тенденция к “плосковершинности” графика распределения

47. В эмпирическом распределении с параметрами Е= (-)2,4 наблюдается:

1. тенденция к “плосковершинности” графика распределения

48. В эмпирическом распределении с параметрами Е= (+)2,4 наблюдается:

1. тенденция к “островершинности” графика распределения

49. Для нормального распределения с параметрами Мср =40 и =4 баллов граница диапазона низких значений заканчивается на отметке¹:

1. 39 Баллов

50. Для нормального распределения с параметрами Мср =40 и =4 баллов граница диапазона высоких значений начинается на отметке²:

1. 41 балл

51. Для нормального распределения с параметрами Мср =40 и =8 баллов граница диапазона высоких значений начинается на отметке:

1. 42 баллов

52. Для нормального распределения с параметрами Мср =60 и =12 баллов граница диапазона высоких значений начинается на отметке:

1. 63 балла

53. Для нормального распределения с параметрами Мср =40 и =8 баллов граница диапазона значений “ниже среднего” заканчивается на отметке³:

1. 36 баллов

54. Для нормального распределения с параметрами Мср =40 и =4 баллов границы диапазона значений “ниже среднего” заканчиваются на отметке:

1. 38 баллов

55. Для нормального распределения с параметрами Мср =40 и =4 баллов границы диапазона значений “выше среднего” заканчиваются на отметке⁴:

1. 42 балла

56. Для нормального распределения с параметрами Мср=10,4 и =1,6 измеренное значение переменной Хi =10,1 является:

1. «неопределенным» по отношению диапазону нормы результатом

57. Для нормального распределения с параметрами Мср=5,8 и s=1,2 измеренное значение переменной Хi =5,4 является:

1. результатом «среднее значение»

58. Для нормального распределения с параметрами Мср=6,4 и =1,6 измеренное значение переменной Хi =6,7 является: 1. результатом «среднее значение»

59. Для нормального распределения с параметрами Мср=6,4 и s=1,6 измеренное значение переменной Хi =7,3 является:

1. результатом «выше среднего»

60. Z-показатель - это:

1. Показатель отклонения переменной от средней, выраженный в единицах среднеквадратичного отклонения

61. Выражение “определить Z-показатель i-го случая наблюдения (i-й варианты) выборки “ означает:

1. Выразить величину отклонения значения I-й варианты от среднего арифметического в долях сигмы ()

62. Значение Z-показателя⁵ варианты М_i =20 баллов для распределения с характеристиками Мср =16 и =8 составляет:

1. +0,5

63. Значение Z-показателя варианты М_i =10 баллов для распределения с характеристиками Мср =8 и =4 составляет:

1. +0,5

64. Шкала “стандартной десятки” (стенов) имеет значения:

1. Мср =5,5 и =2,0

65. Шкала IQ-оценок имеет значения:

1. Мср =100 и =15

66. При измерении переменных получены следующие показатели по психометрическим шкалам: х₁=50 Т и х₂= 100 IQ. Какое из нижеследующих соотношений между этими показателями является правильным⁶:

1. х₁ = х₂

67. При измерении переменных получены следующие показатели по психометрическим шкалам: х₁=60 Т и х₂= 110 IQ. Какое из нижеследующих соотношений между этими показателями является правильным: 1. х₁ > х₂

68. При измерении переменных получены следующие показатели по психометрическим шкалам: х₁=70 Т и х₂= 130 IQ. Какое из нижеследующих соотношений между этими показателями является правильным:

1. х₁ > х₂

69. По результатам экспериментально-психологического исследования испытуемого К. его оценка составила 7,5 стенов. Если выразить этот показатель в значениях шкалы Т-баллов⁷, он будет равен:

1. 60 баллов

70. Нулевая статистическая гипотеза - это:

1. предположение об отсутствии различий между значениями переменных

71. Статистическая гипотеза в формулировке “Уровень успеваемости учащихся 7 “А” класса отличается от уровня успеваемости учащихся 7 “Б” класса” является:

1. ненаправленной альтернативной статистической гипотезой

72. Статистическая гипотеза в формулировке “Уровень успеваемости учащихся 7 “А” класса выше уровня успеваемости учащихся 7 “Б” класса” является:

1. направленной альтернативной статистической гипотезой

73. Ошибкой I рода называется: 1. отклонение верной нулевой гипотезы

74. Ошибкой II рода называется: 1. принятие неверной нулевой гипотезы

75. Для большинства статистических критериев альтернативная гипотеза принимается при показателе уровня статистической значимости: р  0,01

76. Если значения эмпирического критерия достигли критического значения, соответствующего уровню значимости р  0,05, и превысили его критического значения при р  0,01, то:

1. нулевая гипотеза отклоняется и принимается альтернативная гипотеза

77. Если значения эмпирического показателя достигли критического значения, соответствующего уровню значимости р  0,05, но не превысили критического его значения при р  0,01, то:

1. нулевая гипотеза отклоняется, но альтернативная гипотеза определенно принята быть не может

78. Коэффициент парной корреляции – это:

1. показатель степени взаимосвязи между двумя переменными

79. Коэффициент корреляции Пирсона определяется только для переменных, значения которых получены в шкалах:

1. Интервалов

80. Для измерения взаимозависимости переменных, значения которых получены в шкалах интервалов, применяется:

1. Коэффициент корреляции Пирсона

81. Для измерения взаимозависимости переменных, значения которых получены в шкалах рангов, применяется:

1. Коэффициент корреляции Спирмена

82. Выражение “Между переменными х и у имеется сильная взаимосвязь, т.к. коэффициент корреляции между ними равен 0,79” является

1. Правильным только при указании на уровень статистической значимости

83. Определение коэффициента корреляции Спирмена для переменных, значения которых получены в шкалах наименований, является:

1. Недопустимым

84. Канонический корреляционный анализ – это:

1. Метод изучения корреляционных связей между совокупностью входных (причинных) показателей и группой выходных параметров (следствий)

85. Основным назначением анализа главных компонент является:

1. Снижение числа исходных переменных без утраты закономерности соотношений между ними

86. Наиболее подходящим определением, раскрывающим смысл главной компоненты, является:

1. Независимая группировка переменных, внутри которой связи между переменными значительно выше, чем связи между любыми другими переменными.

87. Для анализа главных компонент исходным является:

1. Матрица интеркорреляций переменных

88. Основной смысл факторного анализа заключается в:

1. Выделении из всей совокупности переменных только небольшого числа латентных независимых друг от друга группировок, внутри которых переменные связаны сильнее, чем переменные, относящиеся к разным группировкам.

89. Математическим смыслом понятия “нагрузка переменной на фактор” является:

1. Коэффициент корреляции переменной с фактором

90. Тригонометрическим эквивалентом понятия “нагрузка переменной на фактор” является значение:

1. Косинуса угла между векторами переменной и фактора

91. Графическим эквивалентом понятия “нагрузка переменной на фактор” является:

1. Проекция вектора переменной на факторную ось

92. Факторное решение исследуемого массива данных, при котором выделенные факторы в векторном представлении коррелируют между собой, считается: