Teorie e tecniche dei test bre 31-48

L'indice che viene utilizzato per la stima dell'attendibilità mediante una somministrazione è: l'alpha di Cronbach. il coefficiente di Pearson. il chi quadrato. il coefficiente di determinazione.

Il valore ottimale dell'alpha di Cronbach è: 0,90. 0.50. tra 0,80 e 0,90. tra 0,60 e 0,70.

Nell'analisi della coerenza interna bisogna considerare: nessuna delle alternative. entrambe le alternative. l'alpha senza item. la correlazione multipla al quadrato.

Quale caratteristica degli item viene presa in considerazione per valutare l'attendibilità di un test sulla base di una singola somministrazione?. la coerenza interna. l'affidabilità. la validità di costrutto. la discriminatività.

Il metodo split-half prevede: la suddivisione arbitraria del campione in due metà. la suddivisione arbitraria del test in due metà. la suddivisione arbitraria dei casi validi in due metà. la suddivisione arbitraria dei punteggi veri in due metà.

Per verificare se le relazioni tra gli item hanno tutte più o meno la stessa forza si utilizza: correlazione di Spearman. la correlazione item-totale corretta. la matrice di correlazioni. il coefficiente di Pearson.

Se le relazioni tra gli item in una matrice di correlazioni hanno tutte più o meno la stessa forza, si può sostenere: l'ipotesi di attendibilità della scala. l'ipotesi di unidimensionalità della scala. l'ipotesi di validità di costrutto della scala. l'ipotesi di coerenza interna della scala.

Cosa si intende per "numero di saturazioni sostanziali"?. è il numero di fattori con cui una variabile ha una relazione forte. è il numero di fattori con cui una variabile ha una correlazione. è il numero di fattori con cui una variabile ha una relazione statisticamente significativa. è il numero di fattori con cui una variabile ha una buona relazione.

Si ritiene adeguata un'analisi fattoriale in cui ogni fattore è saturato in modo sostanziale: da almeno 10 item. da almeno 2 item. da almeno 3 item. da almeno 5 item.

Per "unicità" si intende: la quota di variabilità del punteggio osservato. la quota di variabilità del punteggio non spiegata dai fattori. la quota di variabilità del punteggio spiegata dai fattori. la quota di variabilità del punteggio spiegata dalle variabili latenti.

Il "numero di saturazioni sostanziali" di una variabile rappresenta: entrambe le alternative. la sua complessità fattoriale. il numero di fattore con cui la variabile ha una relazione forte. nessuna delle alternative.

Nell'analisi fattoriale la variabile di controllo per la correlazione è: una variabile osservata. una variabile dipendente. una variabile latente. una variabile indipendente.

Le variabili non osservate sono dette: variabili celate. variabili latenti. variabili nascoste. variabili implicite.

Su quali principi si basa l'Analisi Fattoriale Esplorativa (AFE)?. struttura semplice. tutte le alternative. causazione. parsimonia.

Nella formula dell'equazione di specificazione troviamo: i fattori di errore (E). i fattori specifici (S). i fattori comuni (F). tutte le alternative.

Per "fattori specifici" (S) si intende: le variabili che spiegano la variabilità specifica e sistematica degli item. la parte di varianza dell'item dovuta all'errore di misurazione. i casi che presentano combinazioni di punteggi insoliti. le variabili che sintetizzano la variabilità che ciascuna variabile condivide con le altre.

Nell'analisi fattoriale la correlazione tra i fattori comuni e quelli unici è uguale a: 0. 0.50. 1. 2.

La matrice di correlazione policorica e quella tetracorica: si applicano in base al tipo di analisi fattoriale che si vuole effettuare. hanno la stessa funzione e si applicano a prescindere dal tipo di item. non hanno la stessa funzione. hanno la stessa funzione, ma si applicano a diversi tipi di item.

Quando gli item sono Likert, molti con valori di skewness e curtosi fuori dal range si utilizza la matrice di correlazione: tetracorica. di Spearman. policorica. di Pearson.

Quando gli item sono troppo difficili si verifica: l'effetto pavimento. l'effetto soffitto. l'effetto di discriminatività. l'effetto di complessità.

Quando gli item sono troppo facili si verifica: l'effetto di facilitazione. l'effetto di semplicità. l'effetto soffitto. l'effetto pavimento.

Il punto in cui si incrociano le media di due variabili in un diagramma di dispersione viene detto: epicentro. centro. centroide. punto mediano.

L'indice di fattorizzabilità che fornisce la misura di quanto sono indipendenti le variabili all'interno della matrice di correlazione viene detto: indice di autonomia. indice di libertà. indice di autodeterminazione. determinante.

Quando gli item sono Likert, molti con valori di skewness e curtosi all'interno del range si utilizza la matrice di correlazione: di Pearson. tetracorica. di Spearman. policorica.

La matrice di correlazione tetracorica si applica quando: tutti gli item sono dicotomici. si hanno item sia dicotomici che Likert. gli item sono a risposta multipla. tutti gli item sono Likert.

Quale metodo viene utilizzato per la stima delle comunalità iniziali?. correlazione multipla al quadrato. entrambe le alternative. nessuna delle alternative. comunalità iterate.

Le variabili latenti non osservabili che influenzano casualmente alcune o tutte le variabili osservate e spiegano le correlazioni fra esse si chiamano: fattori comuni. fattori complessivi. fattori generali. fattori di unicità.

Le variabili latenti che hanno un effetto causale su una sola variabile osservata e non spiegano niente delle correlazione fra le variabili osservate si chiamano: fattori di unicità. fattori comuni. fattori impliciti. fattori generali.

Il metodo "Principal Axis Factoring" (PAF) cerca di spiegare: il massimo possibile della varianza. il massimo possibile della varianza totale. il massimo possibile della varianza in comune degli item. il massimo possibile della varianza in comune degli item e di quella totale.

Lo scopo dell'analisi delle componenti principali è: sintetizzare i punteggi nelle variabili osservate in un numero ridotto di variabili latenti. ridurre i dati. spiegare la varianza totale delle variabili osservate. tutte le alternative.

Il metodo di rotazione che ha la caratteristica di normalizzare le saturazioni è: EQUAMAX. QUARTIMAX. VARIMAX. PROMAX.

La matrice che contiene i coefficienti che sintetizzano l'effetto totale dei fattori sulle variabili si chiama: matrice di correlazione tetracorica. matrice di correlazione policorica. structure matrix. pattern matrix.

La matrice che contiene i coefficienti che sintetizzano gli effetti diretti dei fattori sulle variabili osservate al netto delle relazioni tra i fattori stessi si chiama: matrice di correlazione policorica. pattern matrix. structure matrix. matrice di correlazione tetracorica.

In quale caso un fattore risulta interpretabile?. se ha almeno 3 item che saturano su di esso. se ha almeno 5 item che saturano su di esso. se ha almeno 10 item che saturano su di esso. se ha almeno 2 item che saturano su di esso.

Il valore degli indici di goodness of fit e di badness of fit varia tra: da 0 a 1. 0 e 1. da -1 a +1. da ,20 a ,40.

Quale valore dovrebbero superare gli indici di goodness of fit?. 0.90. 0.50. 0. 1.

Gli indici di badness of fit devono essere inferiori a: 0.08. 1. 0.90. 0.50.

La validità di costrutto discriminante viene valutata attraverso: le correlazioni mono-tratto mono-metodo. i coefficienti mono-tratto etero-metodo. le correlazioni etero-tratto mono-metodo. i triangoli etero-tratto mono-metodo.

La validità convergente è supportata se le correlazioni con le misure dei costrutti sono: superiori a 0,30. inferiori a 0,30. inferiori a 0,50. superiori a 0,50.

In una matrice multi-tratto multi-metodo la diagonale di validità covergente rappresenta: le attendibilità delle misure ottenute. la correlazione disattenuata. i coefficienti mono-tratto etero-metodo. le correlazioni mono-tratto mono-metodo.

In una matrice multi-tratto multi-metodo la diagonale dell'attendibilità rappresenta: le correlazioni mono-tratto mono-metodo. le attendibilità delle misure ottenute. nessuna delle alternative. entrambe le alternative.

Il metodo principale per valutare la validità di costrutto è: la matrice di correlazione policorica. la matrice multi-tratto multi-metodo. la pattern matrix. la structure matrix.

La validità discriminante è supportata se le correlazioni con le misure dei costrutti sono: inferiori a 0,30. superiori a 0,50. inferiori a 0,50. superiori a 0,30.

La capacità di un test nello stimare accuratamente uno stato psicologico o comportamento dell'individuo viene detta: validità di criterio. validità predittiva. validità postdittiva. validità concorrente.

La validità convergente rappresenta: la quota di variabilità che due misure condividono solo perché sono ottenute con lo stesso procedimento. le correlazioni trascurabili con misure di costrutti concettualmente diversi da quello in esame. le associazioni tra procedure di misurazione indipendenti progettate per misurare lo stesso costrutto. nessuna delle alternative.

La validità discriminante rappresenta: la quota di variabilità che due misure condividono solo perché sono ottenute con lo stesso procedimento. nessuna delle alternative. le associazioni tra procedure di misurazione indipendenti progettate per misurare lo stesso costrutto. le correlazioni trascurabili con misure di costrutti concettualmente diversi da quello in esame.

Quale metodo può essere utilizzato per stimare il punteggio vero per un singolo punteggio di un soggetto?. l'alpha di Cronbach. il metodo split-half. la regressione lineare. il coefficiente di determinazione.

I coefficienti di attendibilità che vengono utilizzati per l'errore standard di misurazione sono: la coerenza interna e l'attendibilità test-retest. l'attendibilità test-retest e l'alpha di Cronbach. l'attendibilità test-retest e il metodo split-half. la coerenza interna e l'alpha di Cronbach.

Gli intervalli di fiducia dei punteggi al test possono essere calcolati se: gli errori hanno distribuzione normale. il punteggio osservato è uguale alla somma del punteggio vero più la componente di errore. tutte le alternative. la media degli errori è uguale a 0.

L'ispezione dell'istogramma con la distribuzione di frequenza serve per valutare: nessuna delle alternative. se la distribuzione dei punteggi al test è sufficientemente normale. se la distribuzione dei punteggi al test è adatta a una standardizzazione in punteggi standard. entrambe le alternative.

La standardizzazione mediante punti percentili si utilizza: se la distribuzione è standardizzata. se la distribuzione è simmetrica. se la distribuzione non è normale. se la distribuzione è normale.

I punti T: hanno media 100 e deviazione standard 15. hanno media 0 e deviazione standard 1. hanno media 5 e deviazione standard 2. hanno media 50 e deviazione standard 10.

Nella standardizzazione mediante punteggi standard i punteggi grezzi vengono trasformati in: punteggi normativi. punti T. punti percentili. punti z.

I punteggi standard: hanno media 100 e deviazione standard 15. hanno media 5 e deviazione standard 2. hanno media 50 e deviazione standard 10. hanno media 0 e deviazione standard 1.

Si effettua la standardizzazione tramite ranghi percentili quando: la distribuzione dei punteggi è normale. la distribuzione dei punteggi è simmetrica. la distribuzione dei punteggi è standardizzata. la distribuzione dei punteggi non è normale.

Le norme di un test: sono le stesse per qualsiasi soggetto a cui viene somministrato un certo. si diversificano a seconda delle variabili socio-demografiche. non subiscono l'influenza dell'età e del genere. sono indipendenti dalle variabili socio-demografiche.

Nel caso di variabili nominali, per sapere se sono necessarie norme differenziate le analisi dei dati si effettuano attraverso: nessuna delle precedenti. il test t per campioni indipendenti o il test Mann-Whitney. la correlazione di Pearson o di Spearman. l'analisi della varianza o il test di Kruskal-Wallis.

Nel caso di variabili ordinali o metriche, per sapere se sono necessarie norme differenziate le analisi dei dati si effettuano attraverso: il test t per campioni indipendenti o il test Mann-Whitney. l'analisi della varianza o il test di Kruskal-Wallis. nessuna delle precedenti. la correlazione di Pearson o di Spearman.

Il manuale del test contiene informazioni relative a: tutte le alternative. le qualifiche richieste per la somministrazione del test. le procedure di sviluppo degli item. le procedure di somministrazione.

A cosa fa riferimento un bias di costrutto?. a distorsioni del costrutto. alle differenze culturali nelle definizioni dei costrutti. a diverse definizioni del costrutto a seconda delle caratteristiche socio-demografiche. a diverse definizioni del costrutto in una stessa cultura.

La versione adattata di un test deve avere un buon grado di: equivalenza semantica. equivalenza concettuale. tutte le alternative. equivalenza normativa.