QUIZZ VETMET1 Föreläsning2 Korrelation & Linjär regression

En stark korrelationskoefficient mellan 2 variabler betyder att:

• Det finns ett orsakssamband (kausalitet) mellan de 2 variabler.

• Det är möjligt att det finns ett orsakssamband mellan de 2 variabler.  

• Det är omöjligt att det finns ett orsakssamband mellan de 2 variabler.

Koefficientskorrelationen=0 mellan 2 variablerna som är normalfördelade betyder det att:

• Båda variabler är beroende av varandra.

• Det finns ett samband mellan både variablerna.

• Både variabler är oberoende av varandra.

• Inget av alternativen

En korrelationskoefficient mellan 2 variabler som är r=0.4 betyder det att:

• Procent av varians mellan både variablerna är 40%.

• Procent av varians mellan både variablerna är 16%.

• Variablerna är 40% parallell.

Relationen mellan både variablerna är starkare i:

• Spridningsdiagram A.

• Spridningsdiagram B.

• Spridningsdiagram C.

Vad är kravet för att kunna räkna Pearson korrelationskoefficient:

• Både variablerna ska vara normalfördelade.

• Antal observationer av både variablerna ska vara större än 30.

• En av variablerna ska vara normalfördelade.

• Ingen av alternativen.

När kravet för Pearson korrelation är ej uppfylld vad ska man använda i stället:

• Welch test

• Wilcoxon test

• Spearmans korrelationskoefficient

• Fisher test

I en linjär regression ska utfallsvariabeln vara:

• Kvalitativ.

• Kvalitativ eller kvantitativ om urvalsstorlek är större än 30.

• Kvalitativ eller kvantitativ.

• Kvantitativ.

Vilken är ekvationen för en linjär regressionsmodell:

• Y = α + βX

• Y = α + βX + ε

• Log(Y) = Exp(α + βX)/(1 + Exp(α + βX)).

I en linjär regression modell är koefficienten av variabeln X -0.7 (med p < 0.05). Vad betyder det?

• För en ökning av en enhet för X, Y multipliceras med 0.7.

• För en ökning av en enhet för X, Y minskar av 0.7 enhet.

• För en ökning av en enhet för X, Y ökar av 0.7 enhet.

• För en ökning av en enhet för X, Y multipliceras med exp(0.7).

I vilket fall betraktas en linjär regression som en multipel linjär regressionen:

• Om det finns flera beroende variabler.

• Om förklaringsvariabeln har fler än 2 kategorier.

• Om alla förklaringsvariabler har fler än 2 kategorier.

• Om det finns flera förklaringsvariabler.