1.やさしい
極端な値の影響を最も受けやすい代表値はどれですか?
- A中央値
- B平均値
- Cすべて同じくらい
- D最頻値
2.やさしい
参加者 1 人につき 1 点を描き、2 つの連続変数の関係を示すグラフは何ですか?
- Aヒストグラム
- B棒グラフ
- C散布図
- D円グラフ
3.やさしい
信頼性とは何を指しますか?
- A測定の一貫性
- B結果が他の場面にも当てはまるか
- C測定が測ると主張するものを測っているか
- D参加者が同意したか
4.ふつう
専門家が、数学の試験の項目がシラバスのすべての単元を網羅しているかを確認します。これは何を評価していますか?
- A内容的妥当性
- B再検査信頼性
- C生態学的妥当性
- D予測的妥当性
5.ふつう
生態学的妥当性とは何を指しますか?
- A結果が現実の生活場面にどれだけ一般化できるか
- Bテストが時間を通じてどれだけ一貫しているか
- Cテストが正しいものを測っているように見えるか
- Dテストが将来の行動を予測するか
6.ふつう
平均の標準誤差が小さくなるのはどのような場合ですか?
- A標本サイズが小さくなったとき
- B標本サイズが大きくなったとき
- C変数が順序尺度で測定されたとき
- D平均が大きくなったとき
7.むずかしい
グラウンデッド・セオリーでは、データ収集はいつまで続けますか?
- A少なくとも 1,000 人の参加者にインタビューするまで
- B0.05 未満の p 値が得られるまで
- C元の仮説が確証されるまで
- D理論的飽和に達し、新しいデータが新しいカテゴリーを加えなくなるまで
8.むずかしい
研究者が 3 つ以上の群の平均を比較します。複数の t 検定ではなく一元配置分散分析を使うのはなぜですか?
- At 検定を何回も行うと全体の第 1 種の過誤率が膨らむから
- Bt 検定には質的データが必要だから
- Ct 検定は 100 を超える数を扱えないから
- D分散分析は、同等の t 検定の組より常に大きな効果を見つけるから
解答
- 1. B · 平均値
- 2. C · 散布図
- 3. A · 測定の一貫性
- 4. A · 内容的妥当性
- 5. A · 結果が現実の生活場面にどれだけ一般化できるか
- 6. B · 標本サイズが大きくなったとき
- 7. D · 理論的飽和に達し、新しいデータが新しいカテゴリーを加えなくなるまで
- 8. A · t 検定を何回も行うと全体の第 1 種の過誤率が膨らむから
ステップごとの詳しい解答:このトピックは examproblems.com で練習できます。