Metodologia Pasca Corretto-35-39

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

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

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

Nel disegno con un solo gruppo e due prove: Vengono svolte due post-test. Vengono svolte due pre-test. Nessuna delle precedenti. Vengono svolti un pre-test e un post-test.

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

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

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

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.

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

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

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

Qual è il principale vantaggio dei disegni a misure ripetute rispetto ai disegni tra soggetti?. Eliminano la necessità di controllo sperimentale. Aumentano il numero di gruppi necessari. Richiedono campioni più numerosi. Riducono la variabilità dovuta alle differenze individuali.

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

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

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

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

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

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

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

Il quadrato latino bilanciato consente di: Assegnare più condizioni a un solo gruppo. Controllare parzialmente anche gli effetti di sequenza. Eliminare completamente gli effetti d'ordine. Aumentare il numero di combinazioni possibili.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

In un disegno fattoriale misto: Una variabile è tra soggetti e un'altra è entro soggetti. Tutte le variabili sono tra soggetti. Tutte le variabili sono entro soggetti. Le variabili sono casuali.

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

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

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

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