1. Pentru variabilele cantitative continue: a) Sunt rezultatul unei msuratori sau sunt obinute prin numrare b) Valorile variabilei pot fi ordonate c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul histogramelor d) Distribuia de frecven se poate obine direct numrnd de cte ori apare fiecare valoare

2. Pentru variabilele cantitative discrete:

a) Se poate calcula ntotdeauna o frecven cumulat b) Distribuia de frecven se poate obine direct numrnd de cte ori apare fiecare valoare

a variabilei c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul histogramelor d) Valorile variabilei sunt doar uneori ordonate

3. Pentru variabilele calitative:

a) Distribuia de frecven se poate obine direct numrnd de cte ori apare fiecare valoare a variabilei

b) Valorile variabilei pot fi ordonate c) Pot fi reprezentate grafic cu ajutorul diagramelor Pareto d) Se poate calcula ntotdeauna o frecven cumulat

4. O distribuie este asimetric dac:

a) Coada din dreapta este mai lung dect coada din stnga b) Coada din stnga este mai lung dect coada din dreapta c) Mediana este dublul mediei d) Coada de pe dreapta este de lungime similar cu cea din stnga

5. Majoritatea datelor medicale urmeaz distribuii:

a) pozitiv asimetrice b) negativ asimetrice c) simetrice d) bimodale

6. O distribuie este asimetric la dreapta dac:

a) coada din dreapta este mai lung dect coada din stnga b) coada din stnga este mai lung dect coada din dreapta c) mediana este jumatate din medie d) coada de pe dreapta este de lungime similar cu cea din stnga

7. Prin cresterea valorilor extreme din dreapta:

a) media va scade si va crete mediana b) va crete si mediana si abaterea standard c) media va tinde catre valoarea medianei d) mediana nu se modifica

8. Masurarea mprtierii datelor se face cu ajutorul:

a) mediei si abaterii standard b) amplitudinii i abaterii standard c) medianei i varianei d) amplitudinii intercuartile

9. O distribuie de frecven: a) are ca reprezentare grafica o diagram Pareto b) depinde de lungimea intervalului ales la construcia claselor c) va fi ntotdeauna aceeai pentru aceleai date d) pentru datele de tip continuu se obine prin construcia unor clase de valori

10. Densitatea de frecven:

a) reprezint numrul de observaii pe unitatea de variabil b) este dubla fa de frecven n cazul n care lungimea intervalul este 2 * unitatea de

variabil c) permite unificarea pe histogram a oricror dou intervale d) n cazul n care este reprezentat pe histogram, aria histogamei va fi 1.0.

11. Mediana estimat ntr-un eantion:

a) este ntotdeauna egal cu o valoare din irul de observaii b) este apropiat de medie dac distribuia este simetric c) este valoare care apare cel mai frecvent d) este mai mare sau egal cu cel puin 50% din observaii

12. Distribuia normal:

a) este descris de doi parametrii: mediana i variana b) este simetric i unimodal c) are mediana mai mare dect media d) este una din cele mai ntlnite distribuii din domeniul medical

13. Se consider mai multe eantioane extrase dintr-o populaie pentru care nu se cunoate distribuia:

a) mediile acestor eantioane au o distribuie care are aceeai medie ca media populaiei din care au fost extrase

b) cu ct eantioanele au dimensiune mai mare cu att abaterea standard ale mediilor eantioanelor va fi mai mare

c) forma distribuiei mediilor eantioanelor se apropie de forma distribuiei normale cnd dimensiunea eantioanelor crete

d) distribuia mediilor acestor eantioane are aceeai abatere standard cu abaterea standard a populaiei din care au fost extrase

14. Eroarea standard:

a) Se foloseste pentru a descrie cat de apropiata este valoarea statisticii calculate in raport cu valoarea reala din populatia

b) Este media aritmetica a patratelor abaterilor fata de media esantinului mprit la numarul gradelor de libertate

c) Este abaterea standard a distributiei de esantionare d) Este o statistica descriptiva referitoare la centralitatea datelor

15. Eroarea standard:

a) mpreun cu media descrie limitele unui process de eantionare b) Este o statistica descriptiva referitoare la mpratierea datelor c) Se foloseste pentru a descrie cat de buna este o anumita estimatie d) Creste cand nr de indivizi din eantion crete

16. Intervalele de ncredere: a) Sunt calculate uneori cu ajutorul erorii standard b) Nu conin ntotdeauna valoarea real necunoscut a populaiei c) Se obin pe baza datelor din eantion d) Uneori sunt ntlnite sub denumirea de estimaii punctuale

17. Intervalele de ncredere:

a) Conin o serie de valori calculate pe baza datelor din eantion b) Sunt calculate ntotdeauna cu ajutorul erorii standatd c) Exist ntotdeauna o probabilitate s nu conin valoarea necunoscut a populaiei d) Limea intervalului este independent de numrul de observaii din eantion

18. Intervalele de 95% incredere:

a) Sunt mai nguste dect intervalele de 90% b) Trebuie ntotdeauna utilizare n rapoartele de cercetare c) Se bazeaz ntotdeauna pe eroarea standard a eantionului d) Au o probabilitate de 95% s conin valoarea real a populaiei

19. Valoarea p:

a) Este uneori referit i ca nivel de semnificaie b) Este probabilitatea ipotezei nule c) Este eroarea de primul tip d) In cazul n care are o valoare ntre 0.1 i 0.5 avem eviden puternic n respingerea

ipotezei nule 20. O diferen semnificativ statistic:

a) Se obine ntotdeauna dac valoarea p este mai mic dect 0.05 b) Este ntotdeauna foarte important c) Apare dac datele nu sunt n concordan cu ipoteza nul d) Este numit uneori i valoare beta

21. "Ipoteza nul" n testarea de semnificaie statistic:

a) const n evaluarea subiectiv a eantionului b) este afirmaia pe care o dorim confirmat (ca "adevrat") c) se bazeaz pe respingerea categoric a "ipotezei alternative" d) este o egalitate, exprimat n aceiai termeni ca i ipoteza alternativ

22. In testarea de semnificaie statistic, nivelul de semnificaie (alfa) este probabilitatea:

a) de a face o eroare de tipul I n procesul de luare a deciziei b) de a face o eroare de tipul al II-lea n procesul de luare a deciziei c) de a respinge eronat ipoteza nul d) de a lua o decizie corect

23. Testul Student T:

a) Se poate aplica n cazul eantioanelor mici b) Are o statistic care urmeaz o distribuie normal standard c) Poate fi aplicat doar dac observaiile din eantion urmeaz o distribuie normala d) Este echivalent cu testul Levene

24. Pentru inferena referitoare la date n perechi, n cazul esantionelor mici, se poate folosi: a) Un test de semnificaie referitor la egalitatea diferenelor cu zero b) Un interval de incredere pentru diferenta mediilor bazat pe distribuia normal c) Un test pentru verificarea normalitii d) Un test pentru verificarea egalitii varianelor

25. Pentru inferena referitoare la eantionelor mari independente, se poate folosi:

a) Un test de semnificaie referitor la egalitatea diferenelor cu zero b) O histogram pentru verificarea egalitii varianelor c) Testul Kolmogorov-Smirnov pentru verificarea egalitii varianelor d) Un interval de incredere pentru diferenta mediilor bazat pe distribuia normal

26. Pentru inferena referitoare la eantionelor mici independente, se poate folosi:

a) Un interval de incredere pentru diferenta mediilor bazat pe distribuia Student T b) Un test de semnificaie referitor la egalitatea diferenelor cu zero c) Testul Kolmogorov-Smirnov pentru verificarea normalitii d) O histogram pentru verificarea egalitii varianelor

27. Corecia Satterthwaite se folosete:

a) n cazul inegalitii varianelor b) n cazul inegalitii medianelor c) Dac condiia referitoare la normalitate nu este ndeplinit d) In cazul comparrii a mai mult de dou mediane

28. ANOVA se aplic dac:

a) Se comparar mai mult de dou medii b) Distribuia fiecrei populaii din care au fost extrase eantioanele este o distribuie

normal c) Varianele sunt aceleai n fiecare populaie d) Mediile i abaterile standard nu sunt legate de dimensiunile variabilelor

29. Datele nominale sunt datele care:

a) Se mai numesc i date calitative b) Sunt rezultatul unei masurtori c) Pot aprea cnd subiecii se pot clasifica n dou categorii d) Se pot analiza folosind procedeele specific inferenei mediilor

30. Datele dicotomice sunt datele care:

a) Pot aprea cnd subiecii se pot clasifica numai n dou categorii b) Se mai numesc i date discrete c) Se pot analizeaz folosind testul Fisher d) Sunt exprimate numai prin numere

31. Datele calitative se pot analiza folosind:

a) Testul Fisher b) Testul de comparare a dou proporii c) Testul hi-ptrat de asociere d) Testul Student T pentru eantioane mici

32. Datele cantitative se pot analiza folosind: a) Intervale de ncredere b) Raportul riscurilor (RR) c) Testul z pentru eantioane mari d) Numrul necesar de pacieni tratai care trebuie tratati (NNT)

33. Un tabel de contingen:

a) Se mai numete i tabel ncruciat b) Se contruiete pentru date discrete c) Poate fi analizat ntotdeauna folosind testul Fisher d) Poate fi referit i prin c x r unde c reprezint numrul de coloane i r numrul de linii

34. Testul hi-ptrat de asociere:

a) Se baseaz pe calcul valorilor estimate sau ateptate b) Este folosit la testarea ipotezei referitoare existena unei relaii de asociere ntre dou

variabile nominale c) Este echivalent cu un test de comparare a dou proporii d) Se poate aplica pentru orice tip de eantioane

35. Testul Fisher:

a) Se baseaz pe calcul diferenei ntre probabilitaile valorilor estimate i cele observate b) D rezultate asemntoare cu testul hi-ptrat cu corecia de continuitate c) Se aplic doar eantioanelor mari d) Necesit calcule laborioase pentru obinerea valorii p

36. Testul hi-ptrat pentru asociere:

a) Se aplic doar eantioanelor mari b) Este mai puternic dect testul hi-ptrat pentru tentine c) Se aplic doar dac toate valorile estimate sunt mai mari dect 1 d) Se baseaz pe calculul unei statistici care urmeaz o distribuie binomial

37. Testul hi-ptrat pentru tendine:

a) Se aplic doar dac exist o ordonare a categoriilor pentru una din variabilele categoriale b) Se baseaz pe calculul unei statistici care urmeaz o distribuie hipergeometric c) Este mai puternic dect testul hi-ptrat pentru asociere d) Este folosit la testarea ipotezei referitoare existena diferene semnificative ntre dou

variabile continue 38. Raportul riscurilor:

a) Este cunoscut i sub denumirea de raport de produse ncruciate b) Intervalul de ncredere nu este simetric n raport cu valoarea sa c) Are o distribuie normal d) Nu se poate calcula n cazul studiilor de tip caz-control

39. Raportul cotelor:

a) Intervalul de ncredere nu este simetric n raport cu valoarea sa b) Este cunoscut i sub denumirea de raport de produse ncruciate c) Poate fi folosit ca o estimare a riscului relativ ntr-un studiu de caz-control, dac

caracteristica care ce definete cazurile este rar n populaie d) Se poate calcula doar n cazul studiilor de tip caz-control

40. Raportul riscurilor: a) Prin schimbarea ordinii liniilor sau coloanelor se obtine inversul valorii sale b) Are patru valori posibile c) Intervalul de ncredere este simetric n raport cu valoarea sa d) Este aproximativ egal cu raportul cotelor daca frecvenele dintr-o categorie sunt mult mai

mici dect cele celelalte 41. Coeficientul de corelaie:

a) Se mai numeste si coeficient de corelaie al produselor momentelor b) Poate lua valori mai mari decat 1 c) Este pozitiv cnd valori mari ale unei variabile se asociaz cu valori mari ale celeilalte

variabile d) Are valoarea 0 cand nu exista nici o relatie intre variabile

42. Coeficientul de corelaie:

a) Nu poate fi ntre -1 i +1 b) Nu este de nici un ajutor atunci cnd diferena intre variabile nu este semnificativ c) Apare foarte rar n evalurile clinice d) Are valoarea 0 cand nu exista nici o relatie liniara intre variabile

43. Coeficientul de corelaie:

a) Este egal cu raporul riscurilor b) Se poate calcula pentru tabele de tip 2x2 pentru esantioane de mici dimensiuni c) Se foloseste impreuna cu corectia de continuitate la verificarea unei afirmatii privind

asocierea intre doua variabile d) Sugereaza directia unei relatii pe baza testului semnelor

44. Coeficientul de corelaie:

a) Are valoarea 1 dac relaia ntre date este perfect b) Poate prezice valoarea unei variabile n funcie de valorile altor variabile c) Este egal cu suma distanelor de la puncte de la linie n direcia lui y d) Este negativ cnd valori mici ale unei variabile se asociaz cu valori mari ale celeilalte

variabile 45. Coeficienii de regresie sunt:

a) Pantele variabilelor independente b) Predictorii c) Interceptul d) Covariatele

46. Coeficienii de regresie:

a) Pot fi pantele variabilelor predictor b) Au doar valori binare c) Arat cu ct crete valoarea variabilei rezultat n cazul n care o variabil independent

crete unitar iar restul rmn constante d) Se mai numesc i cote

47. Metoda celor mai mici ptrate: a) Este o metod echivalent cu testul Student T pentru cazul n care avem mai multe

variabile dependente b) Presupune c abaterile de la linia de regresie trebuie s aib o distribuie limitat c) Este cunoscut i sub numele de analiz de varian d) Este o metoda prin care se determina coeficienii unei ecuatii astfel nct suma ptratelor

diferenelor ntre valorile observate i cel prezise de ecuatie s fie minim 48. Regresia liniar:

a) Se poate aplica n cazul n care variabila rezultat este categorial b) Se poate folosi la determinarea unei ecuaii care nu este neaparat liniar c) Este recomandabil sa se foloseasca i n cazul n care avem 10 variabile i 50 de observaii

normal distribuite d) Se poate aplica n cazul n care variabilele independente sunt categoriale

49. n cazul n care avem de analizat dou variabile una cantitativ si una binar se poate aplica:

a) O regresie logistic b) O regresie liniar c) Testul Student T d) Testul hi-ptrat

50. n cazul n care avem de analizat dou variabile una cantitativ i una ordinal cu mai mult de dou valori se poate aplica:

a) O regresie liniar b) O regresie logistic c) Testul ANOVA d) Testul hi-ptrat

51. n cazul in care avem de analizat dou variabile cantitative se poate:

a) Aplica metoda regresiei logistice b) Calcula diferenele ntre valorile celor dou variabile pentru fiecare observaie i apoi se

poate calcula un interval de incredere pentru media diferenelor c) Aplica analiza de varian d) Calcula coeficientul de corelaie Pearson

52. n cazul n care avem de analizat dou variabile calitative se poate:

a) calcula coeficientul de corelatie Fisher b) calcula diferenele ntre valorile celor dou variabile pentru fiecare observatie i apoi se

poate calcula un interval de ncredere pentru mediana diferenelor c) calcula, n orice situaie, raportul cotelor d) aplica testul hi-ptrat pentru asociere dac cel puin 80% din frecvenele estimate depesc

valoarea 5 i toate frecvenele estimate depesc valoarea 1 53. O cheie primar:

a) Este o form unic de identificare a nregistrrii pe baza valorilor din anumite cmpuri b) Se refer la un tabel particular dintr-o baza de date c) Face parte din adresa unei date particulare stocate ntr-o baza de date d) Este folosita n crearea unui raport n partea referitiare la antet

54. O relaie: a) Permite ca nregistrarile din tabele s fie accesate simultan b) Permite conectarea automata la serverul pe care se afla baza de date c) Legtur ntre tabele d) Este un drept pe care l acorda administratorul unui utilizator

55. Aplicaiile Visual Fox Pro i Acces:

a) Se au fost create pentru lucrul cu baze de date relaionale b) Sunt compatibile din punct de vedere al fiierelor c) Sunt create de aceeai firma de soft d) Au posibilitai limitate n ceea ce privete numrul de utilizatori

56. MySQL:

a) Este o implementare de tip open source a limbajului SQL b) Permite realizarea de pagini web dinamice c) Exist o baz de date cu acest nume care conine date referitoare la utilizatori, precum i

drepturile i privilegiile acestora d) Este un protocol de comunicare folosit pe internet

57. Un algoritm este:

a) O secven finit de instruciuni b) Este folosit pentru calculul valorilor unor date primare c) Are un timp de executie finit d) Este folosit pentru crearea unor legaturi intre doua tabele ale aceleiasi baze de date

58. In tabele:

a) Inregistrarile corespund unor caracteristici ale obiectelor b) Trebuie neaparat sa contina toate datele provenite de la o entitate sau un individ c) Se pot crea legaturi de tip unu-la-unu intre atributele obietelor d) nregistrrile trebuie s fie asociate cu obiecte sau entiti similar