Test 06

Question 1

¿En qué fase del proyecto de investigación es clave la estadística?
A. Formulación de hipótesis.
B. Análisis de datos.
C. Concreción de la metodología.
D. A y B son correctas.

Answer 1

A. Formulación de hipótesis.

B. Análisis de datos.

Question 2

El proceso de análisis cuantitativo consta de las siguientes fases:
A. Análisis descriptivo, análisis diferencial y análisis bivariante.
B. Análisis descriptivo, análisis inferencial y análisis multivariante.
C. Análisis descriptivo, análisis diferencial y análisis multivariante.
D. Análisis descriptivo, análisis del contenido y análisis multivariante.

Answer 2

B. Análisis descriptivo, análisis inferencial y análisis multivariante.

Question 3

Estadística multivariante

Answer 3

Análisis de múltiples variables.

Question 4

Matriz de datos

Answer 4

Tabla valores de los sujetos en relación a las variables de estudio.

Question 5

Estadística descriptiva

Answer 5

Análisis exploratorio de cada variable.

Question 6

Valores perdidos

Answer 6

Casos en que no se dispone de información sobre el valor de una variable determinada.

Question 7

Estadística inferencial

Answer 7

Análisis de la muestra y relación entre dos variables.

Question 8

¿En qué consiste la depuración de la matriz de datos?
A. Es una medida de dispersión.
B. Selección de casos relevantes.
C. Corrección de posibles errores en la entrada de datos.
D. Cálculo de la mediana aritmética, mediana y moda.

Answer 8

C. Corrección de posibles errores en la entrada de datos.

Question 9

El análisis descriptivo se puede realizar a través de:
A. Representaciones gráficas de dos variables.
B. Distribución de frecuencias.
C. Medidas de tendencia central, de dispersión y de posición.
D. B y C son correctas.

Answer 9

D
B. Distribución de frecuencias.
C. Medidas de tendencia central, de dispersión y de posición.

Question 10

¿A qué aspectos hacen referencia los supuestos paramétricos?
A. Normalidad, homocedasticidad y linealidad.
B. Normalidad, homocedasticidad y discontinuidad.
C. Dispersión, homocedasticidad y linealidad.
D. Dispersión, homocedasticidad y discontinuidad.

Answer 10

A. Normalidad, homocedasticidad y linealidad.

Question 11

¿Qué es la significación estadística?
A. El análisis cualitativo complementario.
B. La probabilidad de error al rechazar la hipótesis nula.
C. La probabilidad de error al aceptar la hipótesis nula.
D. La utilización de pruebas paramétricas.

Answer 11

B. La probabilidad de error al rechazar la hipótesis nula.

Question 12

Significación sustantiva

Answer 12

Análisis cualitativo complementario.

Question 13

Homocedasticidad

Answer 13

Hay homogeneidad de varianzas en grupos independientes.

Question 14

Normalidad

Answer 14

La variable se ajusta a la distribución normal.

Question 15

Significación estadística

Answer 15

Diferencia estadísticamente significativa.

Question 16

Linealidad

Answer 16

La correlación entre dos variables es lineal.

Question 17

La estadística inferencial se centra en el análisis de las relaciones entre dos variables a través de:
A. Pruebas paramétricas como el coeficiente de correlación de Pearson, t deStudent y ANOVA.
B. Cálculo de medidas de tendencia central, de dispersión y posición.
C. Pruebas no paramétricas como χ², T de Wilcoxon y U de Mann-Whitney.
D. A y C son correctas.

Answer 17

D
A. Pruebas paramétricas como el coeficiente de correlación de Pearson, t deStudent y ANOVA.
C. Pruebas no paramétricas como χ², T de Wilcoxon y U de Mann-Whitney.

Question 18

¿Cuál es la utilidad de la estadística multivariante?
A. Cálculo de la significación estadística y sustantiva.
B. Análisis de la correlación entre dos variables.
C. Análisis de fenómenos complejos en los que intervienen múltiples variables.
D. Completa, focal o temática y elaborada por el investigador.

Answer 18

C. Análisis de fenómenos complejos en los que intervienen múltiples variables.