אורח מצב צפייה מבחן: קירובים נורמליים במבחנים א-פרמטריים

קירובים נורמליים במבחנים א-פרמטריים

מבחן קירובים נורמליים א-פרמטריים - יישום משפט הגבול המרכזי, תיקוני רציפות, חישובי Z. תרגול מקיף.
בדיקה מיידית הסברים מלאים חינם לחלוטין מותאם לנייד
מספר שאלות: 30
ניקוד כולל: 100 נק'
שאלה 1
3.33 נק'

שאלה 1:
מהו הרעיון הכללי של שימוש בקירוב נורמלי במבחנים א פרמטריים כמו Wilcoxon או מבחן הסימן?

הסבר:
הרעיון המרכזי הוא שלסטטיסטי כמו U או W יש התפלגות מדויקת, אבל קשה לעבוד איתה. לכן, כאשר המדגם גדול מספיק, אפשר להשתמש בקירוב נורמלי ולחשב ציון תקן Z וערך p מתוך הטבלה הנורמלית.
שאלה 2
3.33 נק'

שאלה 2:
באיזו סיטואציה מתאים בדרך כלל להשתמש בקירוב נורמלי למבחן א פרמטרי?

הסבר:
קירוב נורמלי מבוסס על רעיון של משפטי גבול. כאשר המדגם גדול, התפלגות סטטיסטי המבחן מתקרבת לנורמלית ואפשר להשתמש בקירוב זמין ונוח.
שאלה 3
3.33 נק'

שאלה 3:
מהו חיסרון מרכזי של שימוש בקירוב נורמלי במקום בחישוב המדויק?

הסבר:
קירוב נורמלי הוא קירוב בלבד. במדגמים גדולים הקירוב טוב, אך במדגמים קטנים התוצאה יכולה להיות פחות מדויקת מהחישוב המדויק על פי הטבלה של המבחן.
שאלה 4
3.33 נק'

שאלה 4:
מהו היתרון המרכזי של שימוש בקירוב נורמלי במבחנים א פרמטריים?

הסבר:
היתרון הגדול: במקום להחזיק טבלה מדויקת נפרדת לכל מבחן ולכל גודל מדגם, אפשר לחשב ציון Z ולהשתמש בטבלת נורמלית אחת מוכרת ונוחה.
שאלה 5
3.33 נק'

שאלה 5:
כאשר משתמשים בקירוב נורמלי למבחן א פרמטרי, האם המבחן הופך לפרמטרי?

הסבר:
קירוב נורמלי משנה רק את הדרך שבה מחשבים הסתברויות לסטטיסטי המבחן. הגדרה של המבחן, העובדה שהוא מבוסס על דרגות ולא על פרמטרים של התפלגות, נשארת א פרמטרית.
שאלה 6
3.33 נק'

שאלה 6:
מהו ציון תקן Z כאשר משתמשים בקירוב נורמלי למבחן א פרמטרי?

הסבר:
ציון Z תמיד מתאר מרחק מהממוצע ביחידות של סטיית תקן. גם כאן, סטטיסטי המבחן מומר ל Z כדי להשתמש בהנחות של התפלגות נורמלית סטנדרטית.
שאלה 7
3.33 נק'

שאלה 7:
מדוע גודל המדגם חשוב במיוחד כאשר משתמשים בקירוב נורמלי?

הסבר:
משפטי גבול מבטיחים שככל שהמדגם גדול יותר, התפלגויות מורכבות מתקרבות לנורמלית. לכן, קירוב נורמלי נכון יותר במדגמים גדולים ופחות מדויק במדגמים קטנים.
שאלה 8
3.33 נק'

שאלה 8:
במבחן Wilcoxon למזוגים, באיזה מצב נעדיף להשתמש בהתפלגות המדויקת ולא בקירוב הנורמלי?

הסבר:
כאשר מספר הזוגות קטן, התפלגות סטטיסטי המבחן רחוקה מנורמלית. במצבים כאלה עדיף להשתמש בטבלה המדויקת של המבחן ולא בקירוב נורמלי.
שאלה 9
3.33 נק'

שאלה 9:
במבחן הסימן, איך מגיעים לקירוב נורמלי?

הסבר:
במבחן הסימן, מספר ההצלחות (סימן חיובי) מתפלג בקירוב כבינומי. כאשר n גדול, אפשר לקרב את הבינומית לנורמלית וכך לקבל קירוב נורמלי למבחן.
שאלה 10
3.33 נק'

שאלה 10:
התרשים הבא מציג התפלגות נורמלית סטנדרטית והשטח באזור קיצוני. מה מסמל שטח זה?

0 Z מסוים שטח בזנב התפלגות נורמלית ושטח קיצוני
הסבר:
שטח בזנב של התפלגות נורמלית מפרש כערך p בקירוב. הוא מייצג את ההסתברות לקבל סטטיסטי לפחות קיצוני כמו זה שנצפה אם השערת האפס נכונה.
שאלה 11
3.33 נק'

שאלה 11:
מדוע מבחינה טכנית קירוב נורמלי מקל על חיי הסטטיסטיקאי?

הסבר:
במקום להתמודד עם טבלאות מדויקות שונות, קירוב נורמלי מאפשר לעבוד עם טבלת Z אחידה. זה מייעל את החישוב ומקל גם על תוכנות וגם על חישוב ידני.
שאלה 12
3.33 נק'

שאלה 12:
במדגם קטן, ערך p לפי קירוב נורמלי יצא קרוב מאוד ל 0.05. מה חשוב לזכור?

הסבר:
במדגמים קטנים, קירוב נורמלי הוא פחות אמין. אם הערך גבולי, כדאי לשקול שימוש בתוצאה מדויקת או לפחות לציין זאת בפרשנות.
שאלה 13
3.33 נק'

שאלה 13:
איך אפשר לתאר את קירוב הנורמלי במילים פשוטות ביחס לסטטיסטי המבחן?

הסבר:
קירוב נורמלי מאפשר לקחת את הסטטיסטי המקורי ולהפוך אותו ל Z. כך אפשר לראות עד כמה הוא רחוק ממצב שאין אפקט ולהסיק על מובהקות.
שאלה 14
3.33 נק'

שאלה 14:
מהו "תיקון רציפות" בקירוב נורמלי למבחנים שמתבססים על משתנה בדיד?

הסבר:
כאשר סטטיסטי המבחן בדיד (למשל מספר הצלחות) אבל משתמשים בנורמלית שהיא רציפה, מוסיפים או מחסרים חצי יחידה בערך כדי לשפר את הקירוב. זו המשמעות של תיקון רציפות.
שאלה 15
3.33 נק'

שאלה 15:
מתי תיקון רציפות בקירוב נורמלי משמעותי יותר?

הסבר:
ככל שהמדגם קטן יותר, הפער בין בדיד לרציף משמעותי יותר ולכן תיקון רציפות משפיע יותר. במדגמים גדולים ההבדל נעשה זניח.
שאלה 16
3.33 נק'

שאלה 16:
במבחן Mann Whitney, מה נעשה כאשר גדלי המדגם גדולים?

הסבר:
כאשר n1 ו n2 גדולים, העבודה עם טבלת U קשה. לכן משתמשים בקירוב נורמלי ל U, מחשבים Z ומפיקים p מהנורמלית.
שאלה 17
3.33 נק'

שאלה 17:
מה מייצג ערך p שמתקבל מתוך קירוב נורמלי למבחן א פרמטרי?

הסבר:
ערך p תמיד נמדד תחת ההנחה שהשערת האפס נכונה. כאן הוא מבוסס על קירוב נורמלי להתפלגות סטטיסטי המבחן ולא על ההתפלגות המדויקת.
שאלה 18
3.33 נק'

שאלה 18:
כיצד קירוב נורמלי יכול לעזור לסטודנטים להבין טוב יותר מבחנים א פרמטריים?

הסבר:
קירוב נורמלי יוצר גשר בין העולם של מבחני דרגות לבין העולם המוכר של התפלגות נורמלית. זה מאפשר לסטודנטים להשתמש באותה אינטואיציה של זנבות ו Z גם במבחנים א פרמטריים.
שאלה 19
3.33 נק'

שאלה 19:
מדוע בהוראה נהוג להראות לסטודנטים גם את הטבלה המדויקת וגם את הקירוב הנורמלי לאותו מבחן?

הסבר:
השוואה בין שתי שיטות החישוב מחדדת את היתרונות והחסרונות של כל גישה, ומלמדת את הסטודנט לבחור שיטה מתאימה בהתאם לגודל המדגם ולמטרת המחקר.
שאלה 20
3.33 נק'

שאלה 20:
איך ניתן לסכם בקצרה את תפקיד הקירוב הנורמלי במבחנים א פרמטריים?

הסבר:
קירוב נורמלי הוא כלי עבודה נוח: הוא אינו משנה את מהות המבחן אלא רק מפשט את החישוב כאשר יש מספיק נתונים כדי להצדיק את הקירוב.
שאלה 21
3.33 נק'

שאלה 21:
במבחנים א פרמטריים, מה בדרך כלל "חזק" יותר סטטיסטית – החישוב המדויק או קירוב נורמלי?

הסבר:
כאשר יש טבלה מדויקת – היא תמיד יותר מדויקת מהקירוב. הקירוב טוב למדגמים גדולים אבל במדגמים קטנים המדויק עדיף.
שאלה 22
3.33 נק'

שאלה 22:
במבחן Mann Whitney, למה בגדלי מדגם גדולים משתמשים בקירוב נורמלי?

הסבר:
כאשר n1 ו n2 גדולים, טבלת U המדויקת אינה יעילה. לכן מחשבים Z ומסתמכים על נורמלית סטנדרטית.
שאלה 23
3.33 נק'

שאלה 23:
באיזה מצב קירוב נורמלי אינו מתאים כלל במבחנים א פרמטריים?

הסבר:
במדגמים קטנים מדי, התפלגות סטטיסטי המבחן אינה מזכירה נורמלית כלל ולכן הקירוב עלול להטעות.
שאלה 24
3.33 נק'

שאלה 24:
האם שימוש בקירוב נורמלי במבחנים א פרמטריים דורש שהנתונים עצמם יהיו נורמליים?

הסבר:
הנורמליות כאן היא של התפלגות הסטטיסטי (U, W וכו) ולא של הנתונים. הנתונים עצמם אינם צריכים להיות נורמליים כלל.
שאלה 25
3.33 נק'

שאלה 25:
איך אפשר להסביר באופן אינטואיטיבי קירוב נורמלי באמצעות דוגמה עם משקולות?

הסבר:
כאשר מוסיפים הרבה משתנים קטנים (דרגות, סימנים, חישובי U), הצירוף שלהם יוצר התפלגות שמתקרבת לצורת פעמון. זו אינטואיציה למשפטי גבול.
שאלה 26
3.33 נק'

שאלה 26:
התרשים הבא מציג השוואה בין התפלגות בדידה (עמודות) לבין קירוב נורמלי (קו פעמון). מה מראה האיור?

התפלגות בדידה מול קירוב נורמלי
הסבר:
כאשר ההתפלגות הבדידה דומה לצורת פעמון, קירוב נורמלי מתאים. זה מראה מדוע במבחנים מסוימים אפשר לעבור מההתפלגות המדויקת לקירוב נורמלי.
שאלה 27
3.33 נק'

שאלה 27:
מהי טעות נפוצה של סטודנטים בשימוש בקירוב נורמלי?

הסבר:
הקירוב אינו משנה את מהות המבחן. הוא רק אמצעי טכני לחישוב ערך p, לא מבחן חדש.
שאלה 28
3.33 נק'

שאלה 28:
מדוע במדגמים קטנים הפער בין תוצאה מדויקת לקירוב נורמלי יכול להיות משמעותי?

הסבר:
כאשר מספר התצפיות קטן, ההתפלגות של סטטיסטי המבחן יכולה להיות מאוד אסימטרית או בדידה בצורה חזקה, ולכן קירוב נורמלי עלול לתת ערך p שונה משמעותית.
שאלה 29
3.33 נק'

שאלה 29:
מה מייצג השטח בזנב של התפלגות נורמלית כאשר משתמשים בקירוב נורמלי במבחן א פרמטרי?

הסבר:
השטח בזנב בהקשר זה הוא ערך p – הסיכוי לראות סטטיסטי קיצוני מהנצפה אם השערת האפס נכונה.
שאלה 30
3.33 נק'

שאלה 30:
מהו היתרון המרכזי של קירוב נורמלי במבחנים א פרמטריים כאשר המדגם גדול?

הסבר:
בקירוב נורמלי, החישוב הופך פשוט וברור: מחשבים Z ומשתמשים בטבלת נורמלית אחת. זה מייעל משמעותית את העבודה במדגמים גדולים.
🎓
לא רוצה להישאר לבד עם החומר?
הצטרפו לקורס שנתי עם משימות יומיות, ליווי אישי וקבוצות זום
קבל פרטים
🤖

עוזר הקורסים החכם

אני כאן לעזור לך למצוא את הקורס המתאים

×
👋 שלום! אשמח לעזור לך
שלום, אשמח לעזור לך להתמצא באתר ולמקד אותך לצורך שלך. נתחיל בבחירה:
🎓 מתמטיקה לבגרות
📚 אקדמיה (סטטיסטיקה / כלכלה / מתמטיקה)
0 / 30 הושלמו