METODOLOGIA PASCA 35-39

Quando assegniamo i soggetti ai gruppi in modo casuale: Controlliamo la variabile di selezione. Controlliamo la variabile età. Nessuna delle precedenti. Usiamo una metodologia completamente casuale senza controllo.

In un disegno con un solo gruppo e un’unica somministrazione post-trattamento: Vengono svolte entrambe pre e post-test. Nessuna delle precedenti. Viene scelto un solo campione senza trattamento. Viene scelto un solo campione a cui verrà somministrato il trattamento.

Nel disegno con due gruppi non equivalenti e una sola prova: Vengono svolte entrambe pre e post-test. Vengono scelti due gruppi a cui verrà somministrato un trattamento diverso. Nessuna delle precedenti. Viene scelto un solo campione a cui verrà somministrato il trattamento.

I disegni entro soggetti vengono detti “a misure ripetute” perché: Ogni partecipante è misurato più volte sulla stessa variabile. Le misure vengono raccolte su soggetti diversi. Si misurano solo le differenze tra gruppi. Ogni gruppo è misurato una sola volta.

In un disegno entro soggetti, la stessa persona: È esposta a un solo livello della variabile indipendente. È esposta a tutti i livelli della variabile indipendente. Viene sostituita a ogni prova. Viene esclusa da una delle condizioni.

Nel disegno a misure ripetute semplice, ogni partecipante: Viene escluso dopo la prima condizione. Partecipa a tutte le condizioni sperimentali. Partecipa a una sola condizione. È assegnato casualmente a un solo gruppo.

Quale delle seguenti affermazioni descrive meglio un disegno a misure ripetute semplice?. I soggetti vengono suddivisi in gruppi indipendenti. Ogni gruppo riceve un trattamento diverso. Tutti i soggetti partecipano a tutte le condizioni di trattamento. Ogni soggetto partecipa a una sola condizione.

In un disegno a misure ripetute, i dati raccolti da ciascun partecipante: Vengono esclusi se correlati. Non sono indipendenti tra loro. Vengono analizzati come dati tra gruppi. Sono completamente indipendenti.

Quale tecnica serve per controllare gli effetti dell’ordine nei disegni a misure ripetute?. L’uso di gruppi di controllo equivalenti. La randomizzazione dei gruppi. La selezione per convenienza. Il controbilanciamento.

Nei disegni a misure ripetute, una delle principali minacce alla validità interna è: L’effetto dell’ordine o della sequenza. La mancanza di randomizzazione. La selezione non casuale dei gruppi. La scarsa potenza statistica.

Il controbilanciamento serve principalmente a: Aumentare il numero di prove necessarie. Eliminare gli effetti dell’ordine e della sequenza. Distribuire gli effetti dell’ordine e della sequenza tra le condizioni. Ridurre la variabilità interindividuale.

Gli effetti dell’ordine e della sequenza rappresentano: Una minaccia alla validità interna. Una strategia di controllo delle variabili. Un modo per aumentare la sensibilità sperimentale. Un indice di attendibilità dello strumento.

Nel controbilanciamento completo tra soggetti: Vengono utilizzate tutte le combinazioni possibili dell’ordine delle condizioni. Ogni gruppo affronta lo stesso ordine di condizioni. Ogni soggetto affronta tutte le condizioni più volte. Si sceglie casualmente un ordine unico per tutti i soggetti.

Il quadrato latino bilanciato rappresenta un compromesso tra: Analisi dei dati e replicabilità. Validità interna e praticità applicativa. Validità esterna e casualità pura. Randomizzazione e casualità completa.

Il controbilanciamento entro i soggetti si applica soprattutto quando: Il numero di condizioni è molto alto. Si vuole aumentare la varianza tra soggetti. Il campione è ridotto. Si utilizzano variabili categoriali.

La randomizzazione a blocchi è utile perché: Elimina la variabilità tra soggetti. Controlla contemporaneamente effetti d’ordine e di sequenza. Riduce la necessità di pre-test. Assegna un ordine fisso a tutte le condizioni.

Nel controbilanciamento entro i soggetti: L’ordine delle prove è fisso per tutti. Ogni partecipante affronta un’unica condizione. Ogni gruppo affronta condizioni diverse. Lo stesso partecipante affronta le condizioni in ordini diversi.

Nel quadrato latino, ogni condizione compare: Una sola volta per riga e una sola volta per colonna. Più volte in ogni riga e colonna. Una volta solo nella posizione centrale. Una volta sola nella prima riga.

Il controbilanciamento incompleto si basa sul principio: Dell’assegnazione casuale. Del quadrato latino. Della correlazione tra condizioni. Dell'analisi della varianza.

Il controbilanciamento completo diventa impraticabile quando: Si riduce la variabile indipendente. Non si può controllare la sequenza. Il campione è troppo grande. Aumenta il numero di condizioni sperimentali.

Se ho tre condizioni sperimentali (A, B, C), nel controbilanciamento completo gli ordini possibili sono: 6. 12. 9. 3.

Nella randomizzazione a blocchi, ogni condizione: Compare più volte nello stesso blocco. Viene eliminata se già apparsa. Compare una volta per blocco, in ordine diverso. Viene sempre presentata per prima.

Il controbilanciamento serve principalmente a: Distribuire gli effetti dell’ordine e della sequenza tra le condizioni. Eliminare gli effetti dell’ordine e della sequenza. Aumentare il numero di prove necessarie. Ridurre la variabilità interindividuale.

Il controbilanciamento inverso serve a: Ridurre il numero di prove per soggetto. Controllare gli effetti dell’ordine. Aumentare la sensibilità statistica. Controllare solo gli effetti di sequenza.

Nel controbilanciamento completo tra soggetti: Ogni soggetto affronta tutte le condizioni più volte. Ogni gruppo affronta lo stesso ordine di condizioni. Vengono utilizzate tutte le combinazioni possibili dell’ordine delle condizioni. Si sceglie casualmente un ordine unico per tutti i soggetti.

Il controbilanciamento incompleto si basa sul principio: Dell'analisi della varianza. Dell’assegnazione casuale. Del quadrato latino. Della correlazione tra condizioni.

Nel quadrato latino, ogni condizione compare: Una sola volta per riga e una sola volta per colonna. Più volte in ogni riga e colonna. Una volta sola nella prima riga. Una volta solo nella posizione centrale.

Nel controbilanciamento entro i soggetti: L’ordine delle prove è fisso per tutti. Ogni partecipante affronta un’unica condizione. Lo stesso partecipante affronta le condizioni in ordini diversi. Ogni gruppo affronta condizioni diverse.

In un disegno 2×3 il numero totale di condizioni è: 9. 5. 4. 6.

Qual è il vantaggio principale dei disegni fattoriali?. Eliminano la variabilità individuale. Permettono di analizzare più effetti contemporaneamente. Riducono la numerosità campionaria. Semplificano le analisi statistiche.

L’effetto principale rappresenta: La relazione tra variabili di disturbo. La combinazione di due variabili indipendenti. La differenza tra due livelli della variabile dipendente. L’effetto di una variabile indipendente sulla dipendente, indipendentemente dalle altre.

In un disegno 2×2 il numero totale di condizioni sperimentali è: 2. 6. 4. 8.

In un disegno fattoriale vengono manipolate: Una sola variabile indipendente. Nessuna variabile. Due o più variabili indipendenti. Solo variabili dipendenti.

L’interazione tra variabili indipendenti si verifica quando: L’effetto di una variabile dipende dal livello dell’altra. Nessuna variabile influenza l’altra. Le variabili indipendenti sono identiche. Entrambe le variabili producono lo stesso effetto.

La standardizzazione delle procedure permette di: Ridurre il numero di variabili indipendenti. Cambiare gli strumenti di misura tra gruppi. Applicare le stesse istruzioni e condizioni a tutti i partecipanti. Introdurre variazioni sistematiche nel trattamento.

Il controllo sperimentale serve a: Rendere casuali gli errori sistematici per isolare l'effetto della variabile dipendente. Aumentare la variabilità delle risposte. Massimizzare le differenze individuali. Ridurre l'influenza di variabili di disturbo per isolare l’effetto della variabile indipendente.

La randomizzazione serve a: Distribuire casualmente le variabili non controllate tra i gruppi. Estrarre casualmente il campione dalla popolazione d'interesse. Assegnare le variabili indipendenti ai soggetti. Selezionare i partecipanti in base a specifiche caratteristiche.