stat 2

Hogyan kell értelmezni a korrelációs indexet?

• a.     A függő és független változók közötti lineáris kapcsolat szorosságát méri.

• b.     A függő és független változók közötti kapcsolat szorosságát és irányát méri.

• c.     A függő és független változók közötti lineáris kapcsolat szorosságát és irányát méri.

• d.    A függő és független változók közötti kapcsolat szorosságát méri.

Melyik állítás igaz?

• a.     A Pearson-féle korrelációs együttható mértékegysége megegyezik a változók mértékegységének szorzatával.

• b.     A Pearson-féle korrelációs együttható meghatározható a változók standardizált értékeinek mátrix szorzatával is.

• c.     A Pearson-féle korrelációs együttható csak a kovaranciából határozható meg.

• d.    A Pearson-féle korrelációs együttható meghatározható a változók standardizált értékeinek skalári szorzatával is.

Mikor számítjuk a Kendall-féle rangkorrelációt?

• a.    Amikor legalább az egyik változó ordinális típusú.

• b.     Csak akkor, ha mindkét változó ordinális típusú.

• c.     Nominális típusú adatok összefüggés vizsgálatakor.

• d.     Csak akkor, ha mindkét változó skála típusú.

A korrelációs együttható szignifikancia vizsgálatakor mi a nullhipotézis?

• a)     A két változó nem független, a korrelációs együttható értéke abszolút értékben 1.

• b)     a kát változó nem független, a korrelációs együttható értéke nulla.

• c) A két változó független a korrelációs együttható értéke nulla.

• d)     A két változó független, a korrelációs együttható értéke abszolút értékben 1.

Van előjele a korrelációs indexnek?

• a)     Nincs, mert a számított érték abszolút értékét kell venni.

• b)     Van, mert legtöbbször negatív előjelű.

• c)   Nincs, mert csak a kapcsolat szorosságát méri.

• d)     Van, mrt a kapcsolat szorosságát és irányát méri.

6. Mikor számítjuk ki a korrelációs indexet?

• a)     Amikor két korrelációs együttható hányadosára vagyunk kíváncsiak.

• b)   Amikor a két változó közötti kapcsolat nem lineáris.

• c)     Amikor a korrelációs koefficiens szignifikáns.

• d)     Amikor a két változó között nincs kapcsolat.

7. Hogyan számítjuk ki a korrelációs indexet?

• a)     A regresszó és az összesen eltérés-négyzetösszeg hányadosaként.

• b)     A hiba és az összesen eltérés-négyzetösszeg összegeként.

• c)     A Pearson-féle korrelációs együttható korrigálásával.

• d)     A regresszió és a hiba eltérés-négyzetösszeg hányadosaként.

Mit mutat a Pearson-féle korrelációs együttható?

• a)     Két változó közötti lineáris összefüggés szorosságát, irányát és az előrejelzés pontosságát.

• b)     Két változó közötti lineáris összefüggés irányát.

• c)     Két változó közötti lineáris összefüggés szorosságát.

• d)   Két változó közötti lineáris összefüggés szorosságát és irányát.

Melyik állítás igaz?

• a)     A Spearman-féle rangkorreláció értéke mindig megegyezik a korrelációs koefficiens értékével.

•    b) A Spearman-féle rangkorrelációt két magas mérési szintű változó összefüggésének jellemzésére számítjuk.

• c)     A Spearman-féle rangkorreláció egy paraméteres teszt.

• d)     A Spearman-féle rangkorreláció egy nem paraméteres teszt.

Hogyan számítjuk ki a Spearman-féle rangkorrelációt?

• a)     Az eredeti alapadatok különbségének négyzetéből.

• b)     A rangszámok különbségének négyzetéből.

• c) A rangszámok eltérés-négyzetösszegéből.

• d)     Az eredeti alapadatok eltérés-négyzetösszegéből.

• e) A rangszámok különbségének eltérés-négyzetösszegéből.