Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях итоговое тестирование нмо ответы

Тест НМО «Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях» для повышения совершенствования профессиональных навыков содержит, подобранные специальным образом, вопросы раздела разное с ответами.

С помощью теста вы дистанционно получите необходимые знания и сделаете еще один шаг навстречу повышению квалификации специалиста.

Тест НМО «Классическая непараметрическая статистика в медицинских исследованиях» для повышения совершенствования профессиональных навыков содержит, подобранные специальным образом, вопросы раздела разное с ответами.

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях итоговое тестирование нмо ответы

Представляем Вашему вниманию тест портала НМО (непрерывного медицинского образования) по теме тест с ответами по теме “Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях” (2 ЗЕТ) с ответами по алфавиту. Данный тест с ответами по теме “Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях” (2 ЗЕТ) позволит Вам успешно подготовиться к итоговой аттестации по направлению «Организация здравоохранения и общественное здоровье».

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях итоговое тестирование нмо ответы

202219. 2022

test_nmo

больной, градус, дефицит, жидкость, калория, нутритивная недостаточность, объем, помощь, проба, пролежень, рекомендация, самообслуживание, сипинг, скрининг, смесь, тест нмо с ответамиПредставляем Вашему вниманию тест портала НМО (непрерывного медицинского образования) по теме «Современный взгляд на кормление пациентов с дефицитом самообслуживания» (2 ЗЕТ) с ответами по алфавиту. Данный тест с ответами по теме «Современный взгляд на кормление пациентов с дефицитом самообслуживания» (2 ЗЕТ) позволит Вам успешно подготовиться к итоговой аттестации по направлению «Общая практика».

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях итоговое тестирование нмо ответы

Представляем Вашему вниманию тест портала НМО (непрерывного медицинского образования) по теме «Методы сравнения двух групп по количественному признаку» (2 ЗЕТ) с ответами по алфавиту. Данный тест с ответами по теме «Методы сравнения двух групп по количественному признаку» (2 ЗЕТ) позволит Вам успешно подготовиться к итоговой аттестации по направлению «Медицинская кибернетика».

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях итоговое тестирование нмо ответы

Представляем Вашему вниманию тест портала НМО (непрерывного медицинского образования) по теме «Медицина, основанная на доказательствах. Основные понятия» (1 ЗЕТ) с ответами по алфавиту. Данный тест с ответами по теме «Медицина, основанная на доказательствах. Основные понятия» (1 ЗЕТ) позволит Вам успешно подготовиться к итоговой аттестации по направлению «Медицинская кибернетика».

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях итоговое тестирование нмо ответы

Представляем Вашему вниманию тест портала НМО (непрерывного медицинского образования) по теме «Автоматизация деятельности медицинских организаций. Системы ведения электронных медицинских карт» (2 ЗЕТ) с ответами по алфавиту. Данный тест с ответами по теме «Автоматизация деятельности медицинских организаций. Системы ведения электронных медицинских карт» (2 ЗЕТ) позволит Вам успешно подготовиться к итоговой аттестации по направлению «Медицинская кибернетика».

Методы параметрического статистического анализа выборочных исследований в медицине с числом выборок более двух

Дисперсионный анализ (ANOVA — Analysis of Variation) позволяет проверить статистическую значимость различия между средними в разных группах с помощью сравнения дисперсий этих групп. Принято говорить о зависимой (исследуемой) количественной переменной и независимой, или группирующей. Проверяется нулевая гипотеза об отсутствии различий между группами. При этом происходит разделение общей дисперсии на несколько по типу источников и сравнение дисперсии, вызванной различием между группами, с дисперсией, вызванной внутригрупповой изменчивостью. Если оценка дисперсии, связанной с внутригрупповой изменчивостью, близка к оценке межгрупповой дисперсии, то нулевую гипотезу не отклоняют. Если различия достаточно выражены, то нулевую гипотезу отклоняют и принимают альтернативную.

Виды дисперсионного анализа

Выделяют следующие виды дисперсионного анализа:

  • Одномерный (одна исследуемая переменная) и многомерный (несколько исследуемых переменных).
  • Однофакторный (одна группирующая переменная) и многофакторный (несколько группирующих переменных) с возможным взаимодействием между факторами.
  • С простыми измерениями (зависимая переменная измеряется лишь один раз) и с повторными (зависимая переменная измеряется несколько раз).

В рамках темы «Сравнение более двух независимых выборок в параметрическом случае» будет рассмотрен одномерный однофакторый анализ с простыми измерениями.

Принцип использования дисперсионного анализа

Важное замечание о дисперсионном анализе

  • Дисперсионный анализ требует нормального распределения параметра в исследуемых группах.
  • Дисперсионный анализ проверяет нулевую гипотезу об отсутствии различий между группами.
  • Альтернативная гипотеза предполагает наличие статистически значимых различий между группами, но не уточняет между какими группами.
  • Принятие альтернативной гипотезы говорит о том, что какие-то различия между группами есть. Для того, чтобы выяснить какие именно группы отличают, нужно проводить попарные сравнения.
  • При попарных сравнениях повышается риск ошибок при отвержении нулевой гипотезы. Для снижения такого риска часто используют поправку Бонферрони: снижение уровня значимости при попарных сравнения кратно числу проводимых сравнений.
    Например, при попарных сравнениях 3 групп, уровень значимости в соответствии с поправкой Бонферрони следует установить 0,05/3≈0,017.

Методы параметрического статистического анализа двувыборочных исследований в медицине

Критерий был разработан Уильямом Госсетом и опубликован в статье
журнала «Биометрика» в 1908 году под псевдонимом «Student»
(Студент). Критерий Стьюдента чрезвычайно популярен, он
используется более чем в половине медицинских публикаций. Однако следует помнить, что

  • этот критерий используется для определения статистической значимости различий средних величин;
  • этот критерий предназначен для сравнения именно двух групп, а не нескольких групп попарно;
  • этот критерий оперирует параметрами нормального распределения, а значит применим только для нормально распределённых данных в обеих выборках;
  • этот критерий требует соблюдение условия равенства (гомоскедастичности) дисперсий.

Принцип использования t-критерия Стьюдента

Для определения статистической значимости различий средних величин с помощью t-критерия Стьюдента требуется рассчитать значения t-статистики:

t = (M1 — M2) / √m12 — m22

А затем расчётное значение t сравнить с взятым из таблицы критическим значением tкp v,α для соответствующего выбранным уровня значимости α и числа степеней свободы v = N1 + N2 — 2 (N1, и N2 — объемы первой и второй выборок).

Если рассчитанное значение t-критерия Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами. Если значение рассчитанного t-критерия Стьюдента меньше табличного, значит различия сравниваемых величин статистически не значимы.

Табличные значения t-статистики Стьюдента можно найти в справочниках и интернет-источниках. На практике сейчас крайне редко используется ручной расчет t-критерия, поскольку он реализован в тотальном большинстве
статистических пакетов в виде, не требующем обращения к таблицам.

Представление результатов применения t-критерия Стьюдента

С помощью t-критерия Стьюдента исследователь отвечает на вопрос «Различаются ли статистически значимо средние значение исследуемого признака в двух группах». При этом, как правило, исследователя интересует, какое значение принимает параметр в каждой из групп. При расчете t-статистики исследователь опирается на средние значения, т. при использовании t-критерия описательная статистика для каждой группы формируется автоматически. При представлении результатов такого исследования принято указывать:

t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий

В случае, если дисперсии в двух выборках не равны, исходную формулу расчёта t-статистики можно подправить:

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях итоговое тестирование нмо ответы

Сравнение двух зависимых выборок в параметрическом случае

Парный t-критерий Стьюдента

Для зависимых выборок нормально распределённых данных можно использовать парный t-критерий Стьюдента. В этом случае t-статистика вычисляется по следующей формуле:

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях итоговое тестирование нмо ответы

Интерпретация и представление результатов применения t-критерия Стьюдента

  • Если рассчитанное значение t-критерия Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами.
  • Если значение рассчитанного t-критерия Стьюдента меньше табличного, значит различия сравниваемых величин статистически не значимы.

Методы параметрического статистического анализа одновыборочных исследований в медицине

Оценка вида распределения

Распределение количественных данных может соответствовать нормальному или отличаться от него. Для оценки соответствия нормальному распределению используют несколько подходов
1. Визуальная оценка — сравнение гистограммы данных с нормальной кривой. Проверка статистических гипотез о типе распределения с помощью статистических критериев:
  • Колмогорова-Смирнова,
  • Шапиро-Уилка,
  • Лиллиефорса,
В случае малых групп (меньше 20-30 пациентов) оценку распределения не проводят и используют непараметрические методы.

Описать параметр — указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющий в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке. Использование параметрических статистических процедур предполагает нормальное распределение количественных данных. В этом случае для описания достаточно указать:
М или μ — среднее значение параметра (М — в выборке, μ — в генеральной совокупности)
m — стандартную ошибку среднего;
S или σ — среднеквадратическое отклонение (СКО) (S-оцененное по выборке, σ — в генеральной совокупности). Вместо СКО иногда используется σ2 — дисперсия.

Вычисление значений описательных параметрических статистик

M = (Σni=1xi) / n

М — среднее значение параметра в выборке, n — число пациентов в выборке, хi — значения параметра у конкретного i-того пациента.

S (σ) — среднеквадратическое отклонение (СКО), n — число пациентов в выборке, хi — значения параметра у конкретного i-того пациента, М — среднее значение параметра.

m = S / √n

m или s — стандартная ошибка среднего, S (σ) -среднеквадратическое отклонение (СКО), n — число пациентов в выборке.

Доверительный интервал среднего

Иногда для среднего значения указывают доверительные интервалы, ширина которых зависит от среднего значения, количества степеней свободы и доверительной вероятности. Доверительный интервал — интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью. Доверительная вероятность — вероятность того, что истинное значение измеряемой величины попадает в данный доверительный интервал (100%*(1-α)). При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал от М — 2m до М + 2m. При меньшем объёме выборки такой интервал окажется зауженным. В это случае границы интервала следует вычислять по формуле: М ± tv,αm , где tv,α- критическое значение для t для уровня значимости а и числа степеней свободы v = n — 1 (n — объем выборки).

Корректно указывать эти значения в виде М ± m, S или М ± m (S). Также желательно указать объем выборки (n). Использовать часто встречающуюся в медицинских статьях форму М ± S не следует.

В строгом математическом смысле M и μ, т. среднее выборочное значение параметра и его математическое ожидание, S и σ, т. выборочное СКО и СКО в генеральной совокупности, — разные понятия. Они соотносятся как оценка истинного значения и само истинное значение. При увеличении объема выборки значения оценок приближаются (говорят «стремятся») к истинным значениям. При не строгом соблюдении понятий пишут М ± σ вместо М ± S. Кроме того, также встречаются следующие обозначения рассматриваемых величин:
m: SE, SEM, sx
М: X, X
S: СКО, SD, sd, SSD

Корреляционный анализ в параметрическом случае

Часто исследователя интересует характеристика тесноты (силы) связи между параметрами, при этом выраженная одним числом. Эта характеристика называется коэффициентом корреляции, обычно её обозначают буквой r.

Свойства коэффициента корреляции

Коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до +1. Знак коэффициента корреляции показывает направление связи (прямая или обратная), а абсолютная величина — тесноту связи. Коэффициент, равный -1, определяет столь же жесткую связь, что и равный +1. В отсутствие связи коэффициент корреляции равен нулю. Коэффициент корреляции оценивает только линейную связь.

Коэффициент корреляции Пирсона

Если оба исследуемых количественных параметра имеют нормальное распределение, то для описания линейной связи можно использовать коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициент корреляции Пирсона вычисляется по формуле:

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях итоговое тестирование нмо ответы

Принято говорить о силе линейной связи параметров при определённых значениях модуля коэффициента корреляции Пирсона. менее 0,25 — слабая связь
0,25-0,75 — умеренная связь
более 0,75 — сильная связь

Представление результатов корреляционного анализа

Результаты корреляционного анализа принято приводить с указанием значения коэффициента корреляции, числа наблюдений и уровнем р-значения, а также словесной оценки силы связи:
   • «Между параметрами А и Б обнаружена сильная корреляционная связь: r=0,89 (n=76, р=0,012). »
В данном случае, p-значение появляется при проверки нулевой гипотезы «r=0», т. об отсутствии корреляции, в противовес альтернативной «r≠0». Большинство программ для статистического анализы выводят эти данные по умолчанию.

Важное замечание о корреляционном анализе

Корреляция лишь статистическое явление, наличие корреляции не означает определённой связанности событий. Возможно:

  • Переменная А влияет на переменную В: чем выше рост человека, тем больше его вес.
  • Переменная В влияет на переменную А.
  • На переменные А и В влияет переменная С: чем старше ребёнок, тем больше его вес и рост
  • Обнаруженные корреляции могут быть случайны и не объяснимы.

Статистический анализ медицинских данных – комплекс методов прикладной статистики, используемый в медицинских наблюдательных и экспериментальных исследованиях различных дизайнов. От корректности статистического анализа существенно зависят качество исследований и, следовательно, достоверность их результатов. В рамках современной концепции доказательной медицины статистический анализ – один из двух определяющих компонентов методологии медико-биологических исследований.

Для оценки сравнительного эффекта лечебного вмешательства, выраженного временем до клинически значимого события, может использоваться

1) разность средних;2) относительный риск;3) отношение угроз (рисков); +4) отношение шансов;5) разность абсолютных рисков.

Для оценки эффективности лекарственного препарата необходимо

1) ретроспективное исследование;2) рандомизированное контролируемое испытание; +3) когортное исследование;4) одномоментное исследование.

Позитивный результат диагностического теста обнаружен у 70 из 100 больных и у 20 из 80 здоровых. Прогностическая ценность отрицательного результата равна

1) 75%; +2) 78%;3) 70%;4) 67%.

Для оценки сравнительного эффекта профилактического вмешательства, выраженного количественным признаком, может использоваться такой показатель, как

1) отношение угроз (рисков);2) отношение шансов;3) разность средних; +4) относительный риск;5) разность абсолютных рисков.

Прогностическая ценность отрицательного результата теста – это

1) доля истинно-отрицательных результатов среди всех отрицательных результатов теста; +2) доля лиц с положительным результатом теста среди всех лиц с выявляемым состоянием;3) доля лиц с отрицательным результатом теста среди всех лиц без выявляемого состояния;4) доля истинно-положительных результатов среди всех положительных результатов теста.

1) не различаются; +2) требуются дополнительные исследования;3) различаются;4) неизвестно.

Доверительный интервал – это

1) интервал, в котором находится истинное значение параметра; +2) среднее + стандартная ошибка среднего;3) среднее + среднеквадратическое отклонение;4) интервал от минимального до максимального значения признака.

Диагностическая чувствительность теста – это

1) доля истинно-положительных результатов среди всех положительных результатов теста;2) доля лиц с отрицательным результатом теста среди всех лиц без выявляемого состояния;3) доля лиц с положительным результатом теста среди всех лиц с выявляемым состоянием; +4) доля истинно-отрицательных результатов среди всех отрицательных результатов теста.

Позитивный результат диагностического теста обнаружен у 70 из 100 больных и у 20 из 80 здоровых. Диагностическая чувствительность теста равна

1) 70%;2) 67%;3) 75%;4) 78%

Знания в области статистического анализа медицинских данных необходимы:

1) на этапе анализа данных; +2) на этапе сбора данных; +3) на этапе планирования; +4) на этапе подготовки публикации

При применении стандартной схемы терапии в течение 1 года рецидив возник у 20 из 80 больных, при применении новой терапии – у 20 из 100 больных. Как изменился риск рецидива при применении новой терапии?

1) не изменился;2) повысился;3) понизился;4) неизвестно

Какие зависящие от преваленса характеристики диагностического теста Вы знаете?

1) прогностическая ценность отрицательного результата; +2) диагностическая специфичность;3) диагностическая чувствительность;4) прогностическая ценность положительного результата

Различаются ли группы статистически, если доверительный интервал для разности абсолютных рисков не включает ноль?

1) не различаются;2) различаются; +3) требуются дополнительные исследования;4) неизвестно.

Для сравнения двух несвязанных групп по количественным признакам независимо от вида его распределений в этих группах используется

1) тест Стьюдента;2) тест Манна-Уитни; +3) ANOVA Фридмана;4) тест Вилкоксона.

Какие устойчивые характеристики диагностического теста Вы знаете?

1) прогностическая ценность отрицательного результата;2) диагностическая чувствительность; +3) прогностическая ценность положительного результата;4) диагностическая специфичность

Диагностическая специфичность теста – это

1) доля истинно-положительных результатов среди всех положительных результатов теста;2) доля лиц с положительным результатом теста среди всех лиц с выявляемым состоянием;3) доля лиц с отрицательным результатом теста среди всех лиц без выявляемого состояния; +4) доля истинно-отрицательных результатов среди всех отрицательных результатов теста.

Какой статистический тест используется для сравнения трех несвязанных групп по количественным признакам независимо от вида его распределений в этих группах?

1) ANOVA Краскел-Уоллиса; +2) тест Вилкоксона;3) тест Манна-Уитни;4) тест Стьюдента.

Для оценки сравнительного эффекта лечебного вмешательства, выраженного бинарным признаком, может использоваться такой показатель, как:

1) отношение шансов; +2) отношение угроз (рисков);3) разность средних;4) относительный риск; +5) разность абсолютных рисков

Позитивный результат диагностического теста обнаружен у 70 из 100 больных и у 20 из 80 здоровых. Прогностическая ценность положительного результата равна

1) 67%;2) 78%;3) 70%; +4) 75%.

В группе нового лечения осложнения получили 20 пациентов из 100, в группе стандартного лечения – 50 пациентов из 150. Отношение шансов осложнений в группах равно

1) 0,20;2) 0,61;3) 0,66;4) 0,50

Представляем Вашему вниманию тест портала НМО (непрерывного медицинского образования) по теме «Конфликты в профессиональной деятельности медицинских организаций» (1 ЗЕТ) с ответами по алфавиту. Данный тест с ответами по теме «Конфликты в профессиональной деятельности медицинских организаций» (1 ЗЕТ) позволит Вам успешно подготовиться к итоговой аттестации по направлению «Организация здравоохранения и общественное здоровье».

Параметром патологии организационных отношений, который возникает при включении в организацию родственных, дружеских отношений, когда руководитель вынужден принимать во внимание не только соображения дела, но и привходящие сантименты, является преобладание личных отношений. К видам конфликтов в организации по длительности относится перманентные конфликты. Компонентом структуры конфликта является инцидент.

Выберете параметр патологии организационных отношений, который возникает потому, что сотрудники либо не могут, либо не хотят делать что-то за пределами минимально предписанного действия

1) конфликтность;
2) преобладание личных отношений;
3) неуправляемость;
4) бессубъектность; +
5) сговор.

Выберете параметр патологии организационных отношений, который возникает при включении в организацию родственных, дружеских отношений, когда руководитель вынужден принимать во внимание не только соображения дела, но и привходящие сантименты

1) конфликтность;
2) преобладание личных отношений; +
3) неуправляемость;
4) сговор;
5) бессубъектность.

Выберете параметр патологии организационных отношений, который характеризуется наличием сговора работников организации для использования ее ресурсов в собственных целях, но в ущерб целям самой этой организации

1) бессубъектность;
2) сговор; +
3) преобладание личных отношений;
4) неуправляемость;
5) конфликтность.

Выберете параметр патологии организационных отношений, который характеризуется несогласованностью целей и действий, неосуществляемостью решений, которые ставят под вопрос достижение целей организацией

1) конфликтность;
2) бессубъектность;
3) сговор;
4) неуправляемость; +
5) рассеивание целей.

1) перманентные; +
2) длительные;
3) пролонгированные;
4) затянутые;
5) разовые.

К видам конфликтов в организации по масштабам распространения относится

1) масштабные;
2) перманентные;
3) немасштабные;
4) динамические;
5) локальные

1) индивид;
2) ситуация;
3) прогноз;
4) копинг-стратегии;
5) инцидент

Объемом противоречий в организации, который реализуется, преимущественно, на субъективном (межличностном) уровне и приводит к смерти организации является

1) патологическая конфликтность; +
2) патологическая конфликтогенность;
3) нормированная конфликтность;
4) патологическое строение;
5) нормативная конфликтность.

Патологией в отношениях выступает

1) рассеивание целей; +
2) автократия подразделений;
3) интеграция взаимодействия;
4) открытость процесса;
5) рассогласованность в отношениях.

Способом обработки информации по конфликту является продуктивным

1) прогностический критерий;
2) рационализирующий критерий;
3) критерий индивидуализации;
4) критерий отношений;
5) таксономический критерий

Стратегия решения конфликта, в которой одна из сторон стремится принять нейтральное или не включенное положение

1) сотрудничество;
2) компромисс;
3) соперничество;
4) избегание; +
5) приспособление.

Укажите виды конфликтов, сгруппированные на основе критерия длительности конфликта

1) краткосрочные, хронические; +
2) простые, сложные;
3) системные, структурные;
4) реальные, нереальные;
5) внутриличностные, межличностные.

Укажите виды конфликтов, сгруппированные на основе критерия масштабности распространения

1) простые, сложные;
2) краткосрочные, хронические;
3) системные, структурные; +
4) внутриличностные, межличностные;
5) реальные, нереальные.

Укажите виды конфликтов, сгруппированные на основе критерия предмета конфликта

1) краткосрочные, хронические;
2) реальные, нереальные; +
3) системные, структурные;
4) внутриличностные, межличностные;
5) простые, сложные.

Укажите действие медиатора, которое приводит к возникновению единого видения проблемы, понимание взаимовыгодности совместного решения спора между сторонами конфликта

1) анализ факторов, выявление проблемы; +
2) ограничение действий участников;
3) поиск альтернатив;
4) презентация участников;
5) разработка вариантов решения.

Укажите количество этапов управления конфликтами

1) 4;
2) 5; +
3) 3;
4) 2;
5) 6.

Укажите компонент конфликта, который представляет собой действие или совокупность действий участников конфликтной ситуации, провоцирующее обострение противоречия и начало борьбы между ними

1) оппонент;
2) инцидент; +
3) конфликтная ситуация;
4) объект конфликта;
5) участник.

Укажите компонент конфликта, который представляет собой ситуацию скрытого или открытого противоборства двух или нескольких сторон-участников, каждая из которых имеет свои цели, мотивы, средства или способы решения значимой проблемы

1) инцидент;
2) объект конфликта;
3) оппонент;
4) конфликтная ситуация; +
5) участник.

Укажите компонент конфликта, который представляет собой субъект (лицо, группа, организация), придерживающийся противоположной точки зрения по отношению к основной, исходной или непосредственно вашей

1) участник;
2) оппонент; +
3) инцидент;
4) объект конфликта;
5) конфликтная ситуация.

Укажите способ словесного взаимодействия оппонентов, который подразумевает заинтересованность каждого в привлечении другого на свою сторону, характеризующийся стремлением убедить в своей правоте

1) диалог;
2) беседа;
3) полемика;
4) рассказ;
5) дискуссия

Укажите способ словесного взаимодействия оппонентов, при котором происходит борьба до победы одной стороны над другой

1) диалог;
2) беседа;
3) совещание;
4) полемика; +
5) дискуссия.

Укажите стадию развития конфликта, при которой кризис в работе системы приводит к необходимости разрешения возникшего конфликта

1) инцидент;
2) предконфликтная ситуация;
3) кульминация; +
4) эскалация;
5) постконфликтная ситуация.

Укажите стадию развития конфликта, при которой происходит постепенное наращивание конфликтной ситуации

1) эскалация; +
2) инцидент;
3) завершение конфликта;
4) кульминация;
5) постконфликтная ситуация.

Укажите стиль решения конфликта, при котором каждая сторона принимает собственные варианты решения, отличающиеся от изначальных двух

1) избегание;
2) одностороннее подавление;
3) приспособление;
4) компромисс;
5) интеграция

1) избегание;
2) сотрудничество;
3) соперничество;
4) приспособление; +
5) компромисс.

Укажите тактику медиации, при которой акцентируется внимание на слабых моментах в позициях оппонентов, ошибочности их действий по отношению друг к другу

1) тактика поочередного выслушивания;
2) директивное воздействие; +
3) сделка;
4) челночная дипломатия;
5) давление на оппонента.

Укажите тактику медиации, при которой посредник стремится больше времени вести переговоры с участием обеих сторон, при этом основной упор делается на принятие компромиссных решений

1) сделка; +
2) тактика поочередного выслушивания;
3) директивное воздействие;
4) челночная дипломатия;
5) давление на оппонента.

Целевая, иерархическая и управляемая общность — это

1) структура;
2) группа;
3) цивилизация;
4) организация; +
5) общество

ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая дисперсионный анализ. t-критерий Стьюдента для парных (связанных) выборок существует в виде адаптации классического t-критерия. t-критерий Стьюдента используется для определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с нормальным распределением. Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать биомедицинскими данными.

ANOVA это англоязычная аббревиатура, обозначающая:

1) корреляционный анализ;
2) t-критерий Стьюдента;
3) факторный анализ;
4) дисперсионный анализ

t-критерий Стьюдента был разработан:

1) Роналдом Фишером;
2) Уильямом Госсетом; +
3) Джоном Стьюдентом;
4) Гарольдом Хотеллингом.

t-критерий Стьюдента для парных (связанных) выборок:

1) не существует;
2) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая разных дисперсий;
3) может быть использован в классическом виде;
4) существует в виде адаптации классического t-критерия

t-критерий Стьюдента для случая неравных дисперсий:

1) существует в виде адаптации классического t-критерия; +
2) не существует;
3) может быть использован в классическом виде;
4) совпадает с t-критерием Стьюдента для случая равных дисперсий.

t-критерий Стьюдента используется для:

1) определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с распределением, отличающимся от нормального;
2) определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с распределением, отличающимся от нормального;
3) определения статистической значимости различий средних величин в трех независимых группах с нормальным распределением;
4) определения статистической значимости различий средних величин в двух независимых группах с нормальным распределением

Верны следующие утверждения:

1) коэффициент корреляции оценивает только линейную связь; +
2) коэффициент корреляции может принимать значения от –1 до +1; +
3) знак коэффициента корреляции показывает направление связи (прямая или обратная), а абсолютная величина – тесноту связи; +
4) в отсутствии связи коэффициент корреляции равен –1.

Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов можно считать:

1) важными данными;
2) биомедицинскими данными; +
3) паспортными данными;
4) клиническими данными.

1) для качественных и для количественных признаков;
2) одномерный и многомерный; +
3) с простыми измерениями и с повторными; +
4) однофакторный и многофакторный

Дисперсионный анализ позволяет:

1) проверить статистическую значимость различия между средними значениями в разных группах; +
2) проверить статистическую значимость различия между стандартными ошибками среднего в разных группах;
3) оценить доверительные интервалы средних значений;
4) проверить статистическую значимость коэффициента корреляции.

Для сравнения двух зависимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют

1) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп;
2) t-критерий Стьюдента для связанных групп; +
3) тест Манна-Уитни;
4) дисперсионный анализ (ANOVA).

Для сравнения двух независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:

1) t-критерий Стьюдента для связанных групп;
2) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп; +
3) дисперсионный анализ (ANOVA);
4) тест Манна-Уитни.

Для сравнения трех независимых групп по количественному нормально распределённому признаку используют:

1) тест Манна-Уитни;
2) t-критерий Стьюдента для несвязанных групп;
3) t-критерий Стьюдента для связанных групп;
4) дисперсионный анализ (ANOVA)

Если исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных, то исследование называется:

1) ретроспективным; +
2) поперечным;
3) продольным;
4) проспективным.

Если исследователь знает, кто относится к тестовой группе, а кто – к контрольной, но этого не знают сами участники групп, то исследование называют:

1) не слепым;
2) двойным слепым;
3) тройным слепым;
4) простым слепым

Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра:

1) 50%;
2) 68,26%; +
3) 95,44%;
4) 75,8%.

Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок никак не связано с попаданием других объектов (пациентов) в другие выборки данного исследования, то такие выборки называют:

1) независимые; +
2) зависимые;
3) случайные;
4) связанные.

Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента меньше критического, найденного по таблице, то

1) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками;
2) делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами;
3) различия сравниваемых величин статистически не значимы; +
4) делаем вывод о малом объёме выборки.

Если рассчитанное значение t-статистики Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, то

1) делаем вывод о малом объёме выборки;
2) t-статистика была рассчитана с арифметическими ошибками;
3) различия сравниваемых величин статистически не значимы;
4) делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами

Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют:

1) интервалом изоляции;
2) доверительным интервалом; +
3) вероятностным интервалом;
4) интервалом надежности.

Использовать дисперсионный анализ можно, если выполнены следующие условия:

1) данные нормально распределены; +
2) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий;
3) выборок не более двух;
4) дисперсии в выборках неравны.

Использовать классический t-критерий Стьюдента можно, если выполнены следующие условия:

1) выборок более двух;
2) данные нормально распределёны в обеих выборках; +
3) дисперсии в выборках неравны;
4) соблюдается условие равенства (гомоскедастичности) дисперсий

Корректная полная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид:

1) M ± S;
2) M ± σ2;
3) M ± m;
4) M ± m, S

Нормальное распределение однозначно задаётся всего двумя величинами:

1) среднеквадратическим отклонением; +
2) доверительным интервалом;
3) модой;
4) математическим ожиданием

Обнаружение статистически значимых, но логически не объяснимых корреляций:

1) является следствием неверного расчёта коэффициента корреляции;
2) часто встречается;
3) возможно; +
4) невозможно.

Описать параметр – это

1) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющий в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке; +
2) указать среднее значение параметра и среднеквадратическое отклонение;
3) указать среднее значение параметра и доверительный интервал;
4) указать среднее значение параметра, доверительный интервал и среднеквадратическое отклонение.

Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью:

1) Критерия Стьюдента;
2) Критерия Шапиро-Уилка; +
3) Критерия Лиллиефорса; +
4) Критерия Колмогорова-Смирнова

1) не применимы в тех случаях, когда есть основания предполагать, что исследуемые признаки подчиняются нормальному распределению;
2) используют параметры нормального распределения – среднее и стандартное отклонение; +
3) не реализованы в пакетах статистических прикладных программ;
4) не накладывают требования на вид распределения.

Переменные с двумя возможными значениями принято называть:

1) группирующими;
2) количественными;
3) факторными;
4) бинарными

Подход к медицинской практике, при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, называют:

1) доказательной медициной; +
2) научной медициной;
3) научно обоснованной медициной;
4) надлежащей медицинской практикой.

Представление результатов дисперсионного анализа предполагает указание следующих величин:

1) значение t-статистики;
2) описательную статистику количественного признака для каждой группы; +
3) Р-значение критерия; +
4) описательную статистику количественного признака для всей выборки.

Представление результатов исследования различий в двух группах по нормально распределённому количественному параметру предполагает указание следующих величин:

1) описательную статистику количественного признака для каждой группы; +
2) описательную статистику количественного признака для всей выборки;
3) значение t-статистики;
4) Р-значение критерия

При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал:

1) от M – 3 m до M + 3 m;
2) от M – m до M + m;
3) от M – 1,3 m до M + 1,3 m;
4) от M – 2 m до M + 2 m

При описании корреляционного анализа необходимо указать:

1) среднее значение;
2) значение коэффициента корреляции; +
3) уровень p-значения; +
4) число наблюдений

Распределение вероятностей, которое в случае одной переменной задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется:

1) обычным распределением;
2) распределением Пуассона;
3) нормальным распределением; +
4) распределением Бернулли.

Символом m обычно обозначают:

1) дисперсию;
2) стандартное отклонение параметра;
3) стандартную ошибку среднего; +
4) среднее значение параметра.

Символом σ часто обозначают:

1) дисперсию;
2) стандартную ошибку среднего;
3) среднее значение параметра;
4) стандартное отклонение параметра

Символом σ2 часто обозначают:

1) стандартное отклонение параметра;
2) дисперсию; +
3) стандартную ошибку среднего;
4) среднее значение параметра.

Среди количественных данных принято выделять:

1) дискретные; +
2) номинативные;
3) порядковые;
4) непрерывные

Среднее стандартное отклонение может обознаться символами:

1) СКО; +
2) σ; +
3) S; +
4) SD

Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами:

1) SE; +
2) SEM; +
3) m; +
4) sd;
5) sx

Представляем Вашему вниманию тест портала НМО (непрерывного медицинского образования) по теме тест с ответами по теме «Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях» (2 ЗЕТ) с ответами по алфавиту. Данный тест с ответами по теме «Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях» (2 ЗЕТ) позволит Вам успешно подготовиться к итоговой аттестации по направлению «Организация здравоохранения и общественное здоровье».

1) не слепым;
2) двойным слепым; 
3) тройным слепым;
4) простым слепым

Аутизм

  • Взгляд в будущее людей с аутизмом
  • Применение прогрессивных технологий в лечении аутизма
  • Медицинский и обслуживающий персонал работающий с РАС
  • План лечения и помощи, ориентированный на сильные стороны и центрированный на пациента
  • Оценка необходимой помощи людям с аутизмом

Ответы на тесты из ИОМ и ДПП ПК по травматологии и ортопедии с портала НМО 69 тем 161 ЗЕТ

  • ДПП ПК — дополнительная профессиональная программа повышения квалификации.
  • ИОМ — интерактивный образовательный модуль.
  • Выберите тему из списка ниже.
  • Откройте нужный модуль на сайте НМО (можно перейти по ссылке).
  • Для поиска по вопросам используйте инструмент «найти» браузера (Ctrl+F).

Верны следующие утверждения

  • Гемангиома век («вишневая» гемангиома)
  • Врожденная капиллярная гемангиома век: хирургическое удаление
  • Врожденная капиллярная гемангиома век: глубокий тип, регресс
  • Врожденная капиллярная гемангиома век: поверхностный тип, регресс
  • Врожденная капиллярная гемангиома век: глубокий тип

Классическая параметрическая статистика в медицинских исследованиях

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н. Пирогова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Ответы на тесты НМО.

Здесь вы найдёте правильные ответы на тесты непрерывного медицинского образования. На страницах тестов собраны все возможные вопросы каждого теста и все варианы ответов. Верные ответы выделены цветом, полужирным шрифтом и помечены знаком плюс (+).

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Adblock
detector