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Authored by Frank Rigby
Social Studies
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 2 pts
Un ricercatore sta analizzando i punteggi di un test somministrato a un gruppo di studenti. Di seguito sono riportati i dati di frequenza assoluta per alcune classi di punteggi:
10-20: 15 studenti
21-30: 25 studenti
31-40: 35 studenti
41-50: 20 studenti
Qual è la classe modale?
10-20
21-30
31-40
41-50
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 2 pts
Un ricercatore vuole analizzare la relazione tra il numero di ore di studio settimanali (X) e il punteggio ottenuto in un esame (Y). Di seguito sono riportati i valori di correlazione calcolati:
Coefficiente di correlazione di Pearson: 0,85
Coefficiente di determinazione (R²): 0,72
Quale interpretazione è corretta?
C'è una forte relazione lineare positiva tra le ore di studio e il punteggio d'esame, e il 72% della variabilità del punteggio d'esame è spiegata dalle ore di studio
Non c'è relazione tra le ore di studio e il punteggio d'esame
C'è una relazione lineare negativa tra le ore di studio e il punteggio d'esame
Il 28% della variabilità del punteggio d'esame è spiegato dalle ore di studio
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 2 pts
In un'analisi tra due variabili cardinali, il seguente output è stato ottenuto dal software statistico (modello di regressione lineare):
Equazione di regressione: Y=2X+5
Coefficiente di correlazione di Pearson: 0,95
Qual è l'interpretazione del coefficiente angolare (2) della retta di regressione?
Quando X aumenta di 1 unità, Y aumenta di 5 unità
Quando X aumenta di 1 unità, Y aumenta di 2 unità
Quando X aumenta di 5 unità, Y aumenta di 2 unità
Non è possibile interpretare il coefficiente angolare in questo caso
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 2 pts
Un'analisi statistica mira a valutare l'interazione tra tre variabili: il tempo trascorso a studiare (X), l'età dello studente (Z) e il punteggio ottenuto in un test (Y). Il ricercatore ipotizza che l'effetto di X su Y dipenda da Z. Quale approccio statistico è più appropriato per testare questa ipotesi?
Calcolare i coefficienti di correlazione di Pearson per tutte le coppie di variabili
Effettuare una moderation analysis per verificare l'eventuale interazione tra X e Z
Eseguire un'analisi della varianza (ANOVA).
Calcolare la matrice di covarianza delle variabili
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 2 pts
Un’analisi fattoriale esplorativa è stata condotta su un questionario con 15 domande. Il ricercatore ottiene il seguente risultato dal test di Kaiser-Meyer-Olkin (KMO): 0,35.
Quale tra le seguenti affermazioni è corretta?
Il valore di KMO è eccellente e l'analisi fattoriale è appropriata
Il valore di KMO è mediocre, ma l'analisi fattoriale può essere condotta con cautela
Il valore di KMO è insufficiente, l'analisi fattoriale non è appropriata
Il valore di KMO è irrilevante per l'analisi fattoriale
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 2 pts
Durante un'analisi fattoriale esplorativa su un dataset con 20 variabili, il ricercatore utilizza una rotazione ortogonale (Varimax). Qual è lo scopo principale della rotazione?
Ridurre il numero totale di fattori estratti
Massimizzare la varianza spiegata da ciascun fattore
Rendere più interpretabili i fattori, concentrando i carichi fattoriali su un numero limitato di variabili
Aumentare l'accuratezza statistica dell'analisi fattoriale
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
2 mins • 2 pts
Un ricercatore vuole valutare l'affidabilità di un questionario composto da 10 item. Calcola l'Alpha di Cronbach e ottiene un valore di 0,85. Quale tra le seguenti interpretazioni è corretta?
Il questionario ha un’affidabilità inaccettabile e dovrebbe essere rivisto
Il questionario ha un livello di affidabilità accettabile, ma alcuni item potrebbero essere migliorati
Il questionario ha un'eccellente affidabilità e gli item sono coerenti tra loro
Il questionario è troppo breve per poter calcolare l’Alpha di Cronbach
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