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240610 TARS

Authored by Frank Rigby

Social Studies

University

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16 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 2 pts

Quale dei seguenti grafici serve a sintetizzare i valori di una sola variabile cardinale?

Istogramma

Diagramma a barre

Diagramma a torta

Diagramma a dispersione

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 2 pts

Effettuando un'analisi bivariata, ottieni un valore del Chi-quadrato pari a 312, con p = 0.01. Quale delle seguenti affermazioni è corretta?

La relazione è significativa, ma l'effect size è basso

La relazione è significativa e l'effect size è alto

La relazione NON è significativa, ma l'effect size è alto

La relazione NON è significativa e l'effect size è basso

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 2 pts

Quale delle seguenti condizioni si deve realizzare per poter calcolare una correlazione?

I residui NON devono essere funzione di X

I residui devono essere funzione di X

I residui devono essere lineari

I residui devono essere funzione di Y

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 2 pts

Quando, in una relazione trivariata, in certi casi Y aumenta all'aumentare X e in altri Y diminuisce all'aumentare di X, al cambiare di Z, che tipo di relazione sto osservando?

Condizionata

Spuria

Indiretta

Multicollineare

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 2 pts

Nello studio di un modello di regressione lineare multipla, quale dei seguenti test NON va calcolato?

Variance Inflation Factor

Q-Q plot

Omoschedasticità

Curtosi

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 2 pts

Per dare un nome ai fattori latenti estratti da un'Analisi delle Componenti Principali e dedurne il significato, quali valori devi leggere?

Factor loadings (Saturazioni)

Factor scores

Autovalori (Eigenvalues)

Scree plot

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 2 pts

Quale delle seguenti affermazioni è corretta riguardo all'Analisi delle Componenti Principali?

Viene utilizzata per analizzare le relazioni tra variabili categoriali

Permette di ridurre la dimensionalità dei dati mantenendo la maggior parte della varianza

È adatta per identificare le relazioni causali tra le variabili

Viene utilizzata principalmente per analizzare dati longitudinali

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