1. Принято выделять следующие виды гипотез:

1) подтверждающиеся гипотезы

2) исходные гипотезы

3) гипотезы второго уровня

4) частные гипотезы.

2. В зависимости от используемых

инструментов (методов) сбора полевой

(первичной) информации исследования можно

разделить на:

1) количественное

2) первичное

3) качественное

4) лабораторное.

3. Документ, в котором происходит фиксация

результатов опроса:

1) счет фактура

2) квитанция

3) бланк

4) анкета.

4. Специфический метод сбора информации,

при котором имеются только тема и цель - это:

1) глубинные интервью

2) неформализованные интервью

3) фокусированное интервью

4) групповое интервью

5. Оценка исследуемых процессов

квалифицированными специалистами –

экспертами – это:

1) панель

2) эксперимент

3) экспертная оценка

4) метод мозговой атаки.

6. К достоинствам анкетирования относятся:

1) достоверность

2) оперативность

3) субъективность получаемой информации

4) экономия средств и времени

7. К недостаткам анкетирования относятся

1) достоверность

2) оперативность

3) субъективность получаемой информации

4) экономия средств и времени.

8. Совокупность методических приёмов и

процедур, применяемых для извлечения из

документальных источников социологической

информации при изучении социальных

процессов и явлений в целях решения

определённых исследовательских задач:

1) анкетирование

2) наблюдение

3) эксперимент

4) анализ документов.

9. Классификация документов по ряду

оснований:

1) по форме изложения

2) по общей значимости

3) по способу фиксации

4) по достоверности информации.

10. Предметом исследования являются:

1) основное, выявляемое в ходе исследования

противоречие

2) специфика исследования

3) совокупность лиц

4) расчет выборки.

11. Часть исследовательской программы, в

которую вносятся необходимые данные о каждом

респонденте:

1) введение

2) паспортичка

3) основная часть

4) заключение.

методы анализа социальной

информации

1. Статистический метод исследования общих

свойств совокупности каких-либо объектов на

основе изучения свойств лишь части этих

объектов, взятых на выборку.

1) процедура шкалирования

2) выборочный метод

3) анализ документов

4) корреляционный анализ

2. Простая вероятностная выборка:

1) цели и задачи исследования требуют вероятностного

отбора респондентов по каким-то групповым критериям

2) составление основы выборки, из которой случайным

образом отбираются единицы наблюдения

3) выборка, в которых осуществляется несколько

последовательных смен единиц отбора.

3. Многоступенчатая выборка

1) цели и задачи исследования требуют вероятностного

отбора респондентов по каким-то групповым критериям

2) составление основы выборки, из которой случайным

образом отбираются единицы наблюдения

3) выборка, в которых осуществляется несколько

последовательных смен единиц отбора.

4. Стратифицированная выборка

1) цели и задачи исследования требуют вероятностного

отбора респондентов по каким-то групповым критериям

2) составление основы выборки, из которой случайным

образом отбираются единицы наблюдения

3) выборка, в которых осуществляется несколько

последовательных смен единиц отбора.

5. Один из способов извлечения информации

из наблюдаемого явления, заключающийся в том,

что объект социальной действительности

соотносится с определенной числовой системой.

1) моделирование

2) статистическая обработка

3) измерение

4) выборка.

6. В отношении конструируемых суждений

накладывается несколько ограничений:

1) они должны фиксировать только нынешнее отношения

респондента к предмету исследования

2) высказывание должно быть однозначным

3) высказывание должно касаться двух или более

предметов

4) высказывания не должны сдержать непонятных слов и

выражений

5) все высказывания должны быть выдержанны в

положительном либо в отрицательном плане по отношению к

предмету исследования.

7. К объекту измерения относится:

1) свойства социального объекта

2) разработка инструментария

3) выборка

4) анализ результатов.

основные понятия и теоремы теории

вероятности

1. Раздел математики, изучающий

закономерности случайных явлений.

1) математическая логика

2) математическая статистика

3) математическое моделирование

4) теория вероятностей.

2. Событие, которое обязательно происходит в

результате данного испытания:

1) невозможное событие

2) противоположное событие

3) достоверное событие

4) несовместные события.

3. Событие, состоящее в том, что данное

событие A не наступило:

1) невозможное событие

2) противоположное событие

3) достоверное событие

4) несовместные события.

4. События A и B, такие, что наступление

одного из них исключает возможность

наступления другого:

1) невозможное событие

2) противоположное событие

3) достоверное событие

4) несовместные события.

5. Событие, которое может либо произойти,

либо не произойти в результате данного

испытания.

1) противоположное событие

2) невозможное событие

3) достоверное событие

4) случайное событие.

6. Дополните выражение. События A1, A2, ..., An

называются равновозможными:

1) если какое-либо одно из них непременно должно

наступить в результате испытания.

2) если нет основания считать, что появление одного из

них в результате испытания является более возможным, чем

остальных.

3) если в результате испытания появится хотя бы одно из

них.

7. Дополните выражение. События A1, A2, ..., An

образуют полную группу

1) если какое-либо одно из них непременно должно

наступить в результате испытания.

2) если нет основания считать, что появление одного из

них в результате испытания является более возможным, чем

остальных.

3) нет правильного ответа

4) если в результате испытания появится хотя бы одно из

них.

8. Дополните выражение. События A1, A2, ..., An

называются единственно возможными

1) если какое-либо одно из них непременно должно

наступить в результате

2) все ответы верны

3) если нет основания считать, что появление одного из

них в результате испытания является более возможным, чем

остальных

4) нет правильного ответа

5) если в результате испытания появится хотя бы одно из

них.

6) если в результате испытания исчезнет хотя бы одно из

них.

дискретные и непрерывные случайные

величины

1. Закон распределения случайных величин

может быть задан в виде:

1) таблицы

2) формулы

3) графика

4) схемы.

2. Распределение случайной величины Х, для

которой распределение приведенной случайной

величины есть F(х) – это…

1) нормальное распределение

2) центральная предельная теорема

3) дискретное распределение

4) непрерывное распределение.

3. Понятие среднего значения случайной

величины в теории вероятностей.

1) дисперсия

2) математическое ожидание

3) мода

4) медиана.

4. Величина, которая может принимать все

значения из некоторого конечного или

бесконечного промежутка:

1) случайная величина

2) непрерывная случайная величина

3) дискретная случайная величина

4) переменная случайная величина.

5. Общий принцип, в силу которого совместное

действие случайных факторов приводит, при

некоторых весьма общих условиях к результату,

почти не зависящему от случая.

1) теорема Бернулли

2) теорема Лапласа

3) закон больших чисел

4) закон распределения.

6. Мера разброса случайной величины, то есть

её отклонения от математического ожидания.

1) дисперсия случайной величины

2) дискретная случайная величина

3) непрерывная случайная величина

4) математическое ожидание.

7. Показатель рассеивания значений случайной

величины относительно её математического

ожидания:

1) мода

2) дискретная случайная величина

3) стандартное отклонение

4) математическое ожидание.

способы представления результатов

наблюдений

1. Множество всех единиц совокупности,

обладающих определенным признаком и

подлежащих изучению, носит в статистике

название

1) закон больших чисел

2) генеральная совокупность

3) выборочный метод

4) представительная выборка.

2. Наука о математических методах

систематизации и использования статистических

данных для научных и практических выводов.

1) дискретная математика

2) математическая статистика

3) математическая логика

4) математическое моделирование.

3. Отбор, при котором объекты извлекаются по

одному из всей генеральной совокупности.

1) типический отбор

2) механический отбор

3) простой случайный отбор

4) серийный отбор.

4. Отбор, при котором генеральная

совокупность «механически» делится несколько

групп, сколько объектов должно войти в выборку,

из каждой группы отбирается один объект.

1) типический отбор

2) механический отбор

3) простой случайный отбор

4) серийный отбор.

5. Отбор, при котором объекты отбираются не

из всей генеральной совокупности, а из каждой

ее типической части.

1) типический отбор

2) механический отбор

3) простой случайный отбор

4) серийный отбор.

6. Разность между максимальным и

минимальным значением выборки:

1) вариационный ряд

2) размах выборки

3) статистический ряд

4) полигон частот.

методы первичной статистической

обработки результатов педагогического

эксперимента

1. Значение во множестве наблюдений, которое

встречается наиболее часто:

1) мода

2) дискретная случайная величина

3) стандартное отклонение

4) математическое ожидание.

2. Показатель середины ряда:

1) медиана

2) мода

3) стандартное отклонение

4) размах вариации

3. Выбирается столько квантилей, сколько

требуется оценить параметров; неизвестные

теоретические квантили, выраженные через

параметры распределения, приравниваются к

эмпирическим квантилям

1) метод моментов

2) метод квантилей

3) метод максимального правдоподобия

4) точечное оценивание параметров.

4. Нахождение единственной числовой

величины, которая и принимается за значение

параметра:

1) квантиль:

2) максимальное правдоподобие

3) точечная оценка

4) момент.

5. Величина, характеризующая асимметрию

распределения данной случайной величины.

1) коэффициент асимметрии

2) момент случайной величины

3) коэффициент эксцесса

4) математическое ожидание.

6. Мера остроты пика распределения случайной

величины.

1) коэффициент асимметрии

2) момент случайной величины

3) коэффициент эксцесса

4) математическое ожидание.

методы вторичной статистической

обработки результатов педагогического

эксперимента

1. В зависимости от используемых источников

информации исследования делятся на:

1) кабинетные

2) полевые

3) лабораторные

4) включенные.

2. Поиск, сбор и анализ уже существующей

вторичной информации (исследование за

письменным столом) – это:

1) качественное исследование

2) кабинетное исследование

3) лабораторное

4) вторичное наблюдение.

3. Метод обработки статистических данных,

заключающийся в изучении коэффициентов:

1) корреляционный анализ

2) регрессия

3) регрессивный анализ

4) математическая модель.

4. Гипотезы, в основе которых нет никаких

допущений о конкретном виде закона

распределения, называют

1) простая гипотеза

2) непараметрическая гипотеза

3) статистическая гипотеза

4) параметрическая гипотеза.

5. Метод обработки статистических данных,

заключающийся в изучении коэффициентов:

1) математическая модель

2) регрессивный анализ

3) регрессия

4) корреляционный анализ

6. Гипотеза, которая проверяется на

согласованность с имеющимися выборочными

(эмпирическими) данными.

1) нулевая гипотеза

2) статистическая гипотеза

3) альтернативная гипотеза

4) простая гипотеза.

7. Условное обозначение статистической

гипотезы, противоречащей высказанной нулевой

гипотезе.

1) нулевая гипотеза

2) статистическая гипотеза

3) альтернативная гипотеза

4) простая гипотеза.