Analisi multivariata - Esame
  • 1. L'analisi multivariata è una tecnica statistica utilizzata per analizzare insiemi di dati che contengono osservazioni su più variabili. Consente ai ricercatori di comprendere le relazioni tra queste variabili e di scoprire modelli o tendenze che potrebbero non essere evidenti analizzando ogni singola variabile. Esaminando più variabili contemporaneamente, l'analisi multivariata fornisce una comprensione più completa e olistica dei dati, consentendo ai ricercatori di prendere decisioni più informate e di trarre conclusioni affidabili. I metodi più comuni di analisi multivariata includono l'analisi delle componenti principali, l'analisi dei fattori, l'analisi dei cluster e la regressione multivariata. Queste tecniche sono ampiamente utilizzate in vari campi come l'economia, la psicologia, la biologia e il marketing per esplorare relazioni complesse ed estrarre informazioni significative dai dati.

    Che cos'è l'analisi multivariata?
A) Analisi delle sole variabili continue
B) Analisi di una singola variabile
C) Analisi di due variabili
D) Analisi di più variabili contemporaneamente
  • 2. Quale tecnica statistica è comunemente utilizzata nell'analisi multivariata?
A) Analisi delle componenti principali
B) ANOVA
C) Test T
D) Test chi-quadro
  • 3. Quale analisi viene utilizzata nell'analisi multivariata per raggruppare le variabili in base alle somiglianze?
A) ANOVA
B) Analisi di regressione
C) Analisi dei cluster
D) Analisi di correlazione
  • 4. Qual è lo scopo dell'analisi discriminante nell'analisi multivariata?
A) Determinare quali variabili discriminano tra due o più gruppi di persone.
B) Per determinare i coefficienti di correlazione
C) Per determinare le statistiche descrittive
D) Per determinare gli outlier
  • 5. A cosa serve uno scree plot nell'analisi multivariata?
A) Per determinare il numero di fattori da mantenere nell'analisi fattoriale
B) Per mostrare i coefficienti di correlazione
C) Per identificare gli outlier
D) Per tracciare i punti di dati
  • 6. Quando è opportuno utilizzare l'analisi delle componenti principali nell'analisi multivariata?
A) Quando si trattano solo dati categorici
B) In presenza di valori anomali
C) Quando le variabili sono indipendenti
D) Quando le variabili sono altamente correlate
  • 7. Qual è lo scopo dell'analisi di correlazione canonica?
A) Determinare la relazione tra due insiemi di variabili
B) Eseguire test di ipotesi
C) Per determinare i carichi dei fattori
D) Per determinare gli outlier
  • 8. Che cosa aiuta a determinare lo scree test nell'analisi dei fattori?
A) La correlazione tra le variabili
B) Il numero di fattori da conservare
C) La significatività delle variabili
D) La deviazione standard delle variabili
  • 9. A cosa mira l'analisi dei cluster nell'analisi multivariata?
A) Tracciare dati bivariati
B) Raggruppare osservazioni simili in cluster
C) Conduzione dell'analisi dei fattori
D) Test sulle differenze tra i gruppi
  • 10. A cosa serve l'analisi delle funzioni discriminanti nell'analisi multivariata?
A) Per determinare le correlazioni
B) Per trovare gli outlier
C) Per eseguire l'analisi dei cluster
D) Prevedere l'appartenenza al gruppo in base alle variabili predittive
  • 11. Cosa permette di fare l'analisi discriminante ai ricercatori?
A) Condurre l'analisi dei fattori
B) Test di correlazione
C) Identificare i valori anomali nei dati
D) Determinare le variabili che meglio predicono l'appartenenza al gruppo.
  • 12. In che modo la MANOVA è diversa dall'ANOVA nell'analisi multivariata?
A) L'ANOVA utilizza modelli a effetto misto, mentre la MANOVA utilizza modelli a effetto fisso.
B) La MANOVA viene utilizzata per l'analisi dei dati categoriali, mentre l'ANOVA per l'analisi dei dati continui.
C) La MANOVA considera più variabili dipendenti contemporaneamente, mentre l'ANOVA si concentra su una singola variabile dipendente.
D) L'ANOVA è appropriata per campioni di piccole dimensioni, mentre la MANOVA per campioni di grandi dimensioni.
  • 13. A cosa serve l'analisi di correlazione canonica nell'analisi multivariata?
A) Esaminare le relazioni tra due gruppi di variabili
B) Per eseguire l'analisi di regressione
C) Trovare la correlazione tra una variabile e se stessa
D) Per verificare le ipotesi
  • 14. Quando è opportuno utilizzare la matrice di covarianza nell'analisi multivariata?
A) Comprendere le relazioni e le varianze tra più variabili.
B) Per eseguire l'analisi dei fattori
C) Per determinare la dimensione del campione
D) Per verificare la presenza di valori anomali
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