Estadística Flashcards
(345 cards)
1
Q
Utilizamos el Análisis de Covarianza cuando:
A
Queremos aislar, estadísticamente, el efecto de alguna variable extraña en nuestro diseño
2
Q
Si transformamos unas puntuaciones Xi (X1, X2, …, Xn) en otras puntuaciones Yi (Y1, Y2, …, Yn) de modo que Y1=X1+C1Y2=X2+C,…,Yn=Xn+C, la varianza de las nuevas puntuaciones:
A
La varianza de las nuevas puntuaciones (Y) es la misma que la de las puntuaciones primitivas (X)
3
Q
¿Podemos obtener como resultado de un análisis de varianza un valor de F menor que la unidad?
A
Si esto ocurre es que nuestros datos no se ajustan a los requisitos exigibles para la aplicación del análisis de varianza
4
Q
Cuando en un informe de investigación se dice que la diferencia fue significativa y que p < 0,001 se quiere decir que:
A
La diferencia es significativa al 5 por ciento, pero también lo sería al 1 por mil.
5
Q
Una correlación de -0,90 entre activación y rendimiento laboral nos indica que:
A
A mayor activación menor rendimiento
6
Q
La diferencia entre las medias de una muestra de hombres y otra de mujeres es de 0,75. Si esta diferencia no resulta estadísticamente significativa entonces podemos afirmar que:
A
Los hombres y las mujeres no difieren en cuanto a la característica medida
7
Q
Una técnica que se utiliza para contrastar si cuatro poblaciones difieren en sus promedios es:
A
Análisis de varianza
8
Q
En el análisis estadístico de los datos de una investigación, el error de Tipo I es:
A
La probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo verdadera
9
Q
Si sabemos que el Centil 75 de unos datos es igual a -5 (C75 = -5) podemos asegurar:
A
Que la mediana es negativa
10
Q
¿Qué es el nivel de significación de un contraste de hipótesis?
A
La probabilidad de que rechacemos la hipótesis nula siendo verdadera
11
Q
Una de las ventajas del diagrama de tallo y hojas es:
A
Permite identificar datos atípicos
12
Q
¿En qué tipo de representación gráfica se puede identificar la posible presencia de observaciones atípicas, como valores extremos y outliers?
A
Diagrama de caja y bigotes
13
Q
¿Qué distingue a las distribuciones unimodales de las multimodales?
A
Que exista una moda o más de una moda
14
Q
Si en una muestra de sujetos se observa una elevada variabilidad entre las puntuaciones de neuroticismo de los sujetos, el histograma para esta variable debería ser una curva:
A
Platicúrtica
15
Q
Si la cantidad de datos agrupados en torno a la moda (frecuencias altas para valores próximos a la moda), es muy apuntada, tendremos una gráfica:
A
Leptocúrtica
16
Q
Si la cantidad de datos próximos a la moda es solo moderadamente alta con relación a las demás frecuencias (ej: distribución normal), se dice que la gráfica es de tipo:
A
Mesocúrtico
17
Q
Una distribución de valores se considera leptocúrtica cuando el índice de curtosis es:
A
Mayor que cero (valor positivo)
18
Q
Una distribución de valores se considera platicúrtica cuando el índice de curtosis es:
A
Menor que cero (valor negativo)
19
Q
Una distribución de valores se considera mesocúrtica cuando el índice de curtosis es:
A
Un valor cero o muy próximo a cero
20
Q
Respecto a los estadísticos de posición o cuantiles, la mediana coincide con:
A
El cuartil 2, el decil 5 y el percentil 50
21
Q
¿Cómo se calcula la desviación típica?
A
Es la raíz cuadrada de la varianza
22
Q
¿Cómo se calcula el Coeficiente de Variación?
A
Se divide las desviaciones típicas de los grupos que queremos comparar por sus respectivas medias
23
Q
¿Qué es la puntuación diferencial?
A
Es la puntuación directa menos la media
24
Q
¿Cómo se calcula la puntuación típica (z)?
A
Se obtiene dividiendo la puntuación diferencial por la desviación típica
25
¿Qué nos indica la puntuación típica (z)?
Cuántas desviaciones típicas se separa el sujeto de la media de la muestra a la que pertenece.
26
¿Cuáles son las propiedades de las puntuaciones T?
Media 50 y desviación típica 10
27
¿Cuál es la media y la desviación típica de las puntuaciones típicas normalizadas?
Media 0 y desviación típica 1 (como las puntuaciones típicas)
28
¿Cuál es el procedimiento estadístico que permite valorar la correlación entre dos variables, eliminando el efecto de una tercera?
La correlación parcial
29
¿A qué se refiere la característica robustez o fortaleza de un contraste de hipótesis?
A que es insensible a la violación de los supuestos en los que se basa
30
¿Qué estadístico utilizaría para comparar la variabilidad de dos distribuciones con medias marcadamente distintas?
El coeficiente de variación
31
¿Qué medida de tendencia central utilizaría para representar a una muestra, si está estudiando la variable "lugar de nacimiento"?
La moda
32
¿Cuál es la ventaja de trabajar con puntuaciones típicas?
Que su media y varianza son constantes
33
La escala de eneatipos es una escala derivada de puntuaciones:
Típicas normalizadas
34
Cohen propone como criterio válido para aumentar la potencia de la prueba de hipótesis:
Aumentar la probabilidad de error de tipo I
35
En un diseño factorial intrasujeto, cuando se viola la esfericidad:
Se supervaloran los valores obtenidos de F en los efectos principales e interacción
36
En el caso de que tengamos un diseño factorial y un factor categorial de 4 niveles haya dado una F significativa, ¿qué tipo de análisis estadístico podríamos llevar a cabo?
Pruebas múltiples a posteriori
37
La escala de Likert es una escala:
Ordinal
38
Un diseño entresujetos analizado por análisis de varianza necesita asumir:
Homogeneidad, independencia y normalidad
39
Si un sujeto obtiene una puntuación típica igual a 2, entonces:
Super a la media en dos desviaciones típicas
40
En un grupo de 200 sujetos evaluamos la variable inteligencia y encontramos que el centil 80 es 100. Por tanto:
El 80% de los sujetos obtienen puntuaciones inferiores a 100
41
La variable "carrera elegida en primera opción", por un grupo de estudiantes de COU, es una variable:
Nominal
42
¿Qué prueba utilizaríamos como índice de acuerdo interjueces cuando nuestra variable es nominal?
La Kappa de Cohen
43
En un artículo en el que se encuentra que la media de las mujeres en aptitud espacial es de 57 y la de los hombres 60 se informa de que no hay diferencias significativas en tal aptitud entre hombres y mujeres (t80 = 1,6; p > 0,05). ¿Qué significa esto?
Que la información encontrada es compatible con la hipótesis de que las medidas poblaciones de hombres y mujeres son idénticas
44
El popular método de bisección puede ser considerado en términos de Stevens, como un método de:
Producción de intervalos
45
¿Qué tipo de escalas proporciona el modelo escalar de Guttman?
Ordinales
46
¿A que será igual la media de las puntuaciones directas pronosticadas, mediante la recta de regresión, en una variable Y a partir de unas puntuaciones en una variable X?
A la media de las puntuaciones directas obtenidas en Y
47
¿Cuánto valdrá la varianza de unas puntuaciones Y que son transformación lineal de unas puntuaciones X?
La pendiente al cuadrado de la transformación lineal multiplicada por la varianza de X
48
¿Qué tipos de puntuaciones nos aportan más información en una distribución de frecuencias?
Típicas
49
¿Qué coeficiente de correlación entre los propuestos es el más apropiado para medir el grado de semejanza entre los valores de dos sucesos ordinales?
De Kendall
50
¿Cuál de las siguientes alternativas define correctamente a la media geométrica de "n" valores X1, X2..., Xn?
La raíz enésima del producto de los "n" valores
51
Si la ecuación de regresión para predecir el éxito académico, Y, a partir de las puntuaciones de un test, X, fuese Y=-2 +5X entonces la correlación de Pearson entre estas dos variables X e Y sería:
Positiva
52
Si a la puntuación obtenida por un niño en un test de inteligencia le corresponde el percentil 80, significa que su nivel de inteligencia:
Supera al 80% de los niños de sus edad
53
El coeficiente de variación se utiliza para:
Comparar la dispersión (variación) de conjuntos de datos de medidas diferentes o con medias aritméticas diferentes.
54
La distribución muestral de un estadístico:
Es la distribución de ese estadístico obtenido en todas las muestras posibles de la población
55
En inferencia estadística, las pruebas de bondad de ajuste son aquéllas en las que:
Probamos si la forma de distribución supuesta en la población es compatible con los resultados muestrales.
56
En inferencia estadística, las técnicas no parmétricas en el contraste de hipótesis se utilizan cuando:
El nivel de medida de la variable es ordinal
57
En estadística, utilizamos el análisis de varianza cuando:
Queremos controlar, estadísticamente, el efecto de alguna variable extraña en nuestro diseño
58
En el análisis de varianza:
El error experimental es la variabilidad intragrupos o dentro de los grupos
59
¿Qué podemos afirmar si como resultado de una investigación, obtenemos una correlación r=-0,80 entre inteligencia e introversión?
Que el 36% de la variabilidad en inteligencia no es explicada por la introversión
60
En estadística inferencial:
Para poder realizar un análisis de covarianza son necesarios los supuestos del análisis de varianza más otros supuestos adicionales
61
En estadística inferencial, si al realizar un contraste de hipótesis obtenemos que no es posible aceptar la hipótesis nula con un nivel de confianza del 95%, pero sí del 99%:
Estamos afirmando que hay una probabilidad del 99% de que la hipótesis nula sea verdadera
62
En inferencia estadística, el nivel de confianza al que trabajamos en los contrastes de hipótesis:
Es la probabilidad de aceptar una hipótesis nula que es cierta
63
En estadística inferencial, con la estimación puntual de parámetros:
No podemos establecer el error cometido al estimar el parámetro
64
¿De qué se ocupa la estadística descriptiva?
Describe las características de una muestra utilizando estadísticos muestrales
65
El cociente entre dos varianzas se distribuye según:
La distribución F de Snedecor
66
Si en un contraste de hipótesis estadísticas tenemos más de dos muestras relacionadas, una posible prueba a aplicar es:
El test de Friedman
67
El coeficiente de correlación de Pearson, al cuadrado:
Es el coeficiente de determinación
68
En estadística, el error tipo II es:
La probabilidad de mantener la hipótesis nula siendo falsa
69
¿Para que se utiliza el Coeficiente de correlación parcial?
Para hallar la correlación entre dos variables excluyendo el influjo de una tercera
70
¿Qué se entiende por modelo equilibrado en el análisis de varianza?
Cuando los grupos que se comparan tienen el mismo número de elementos o unidades experimentales
71
¿Qué se entiende por estimador insesgado?
Cuando su esperanza matemática coincide con el valor del parámetro poblacional que estima
72
El análisis de covarianza o ANCOVA:
Se utiliza para controlar, estadísticamente, parte del error experimental
73
¿Cuál de las siguientes es una propiedad fundamental de la media aritmética?
La suma de las diferencias de las puntuaciones respecto a su media vale 0
74
En los contraste de hipótesis estadísticas:
Toda hipótesis nula debe ir acompañada de una hipótesis alternativa
75
El muestreo aleatorio estratificado:
Asegura que los estratos de la población mantienen una determinada representación en la muestra
76
Las escalas centiles son escalas:
Ordinales
77
En el contraste de hipótesis estadística:
Una hipótesis nula que ha sido rechazada en un contraste unilateral, a un determinado nivel de confianza, puede no ser rechazada, a ese mismo nivel de confianza, si el contraste es bilateral
78
En estadística inferencial decimos que un estimador es insesgado cuando:
La media de su distribución muestral coincide con el parámetro que tratamos de estimar
79
La prueba Chi cuadrado de bondad de ajuste:
Sirve para probar si los resultados muestrales son compatibles con una hipotética distribución poblacional
80
Para la estimación puntual de un parámetro poblacional:
Debemos utilizar el estimador insesgado de dicho parámetro
81
Si es un contraste de hipótesis estadísticas, tenemos más de dos muestras independientes, una posible prueba a aplicar es:
El test de Kruskal-Wallis
82
En estadística inferencial la probabilidad de mantener una hipótesis nula que es cierta es:
El nivel de confianza al que trabajamos en el contraste de hipótesis
83
En estadística descriptiva, el coeficiente de variación:
Se puede utilizar para comparar variabilidades muestrales de características de naturaleza distinta
84
Tenemos un conjunto de puntuaciones que se distribuyen normalmente, con media igual a 20 y desviación típica igual a 4. Sabemos que la puntuación de un sujeto que pertenece a dicho conjunto es de 20. Esto nos permite afirmar:
Que su puntuación supera el 50% de las puntuaciones de su grupo
85
Cuando queremos realizar la representación gráfica de variables cualitativas, usamos un:
Diagrama de sectores o pictograma
86
Si tenemos una ecuación de regresión lineal Y = 2 - 2X que nos pronostica el consumo de alcohol en función de las puntuaciones de un test, podemos afirmar que:
A mayor puntuación en el test, menor consumo de alcohol
87
Tenemos un conjunto de puntuaciones X, cuya varianza es igual a 8. Si a cada una se la multiplica por 2 y se le suma 4, se obtienen unas nuevas puntuaciones Y = 4 +2X. ¿Cuál es la varianza de las nuevas puntuaciones Y?
32
88
La distribución muestral de la media es normal:
Cuando, independientemente del tamaño de la muestra, es normal la distribución de la variable estudiada
89
Si la varianza común entre dos variables es del 49%, ¿cuál es la correlación entre ambas?
-0,70
90
Si P (z < -0,5) = 0,3085 y P (z < 0,5) = 0,6915, ¿qué porcentaje de una población con una distribución normal puede esperarse que obtenga puntuaciones comprendidas entre z = -0,5 y z= 0,5?
0,3830
91
En los diseños de medidas repetidas, la interacción de los sujetos con las ocasiones de medida puede dar lugar a que la prueba F resulte negativamente sesgada. ¿Cuál de las siguientes posibilidades puede evitar el problema?
Transformar las puntuaciones
92
Una puntuación típica igual a 2 indica que la puntuación directa corresponde:
Se separa de la media dos veces el valor de la desviación típica
93
La unidad de medida en que se expresa el coeficiente de variación es:
En ninguna
94
La prueba de bondad de ajuste es un contraste estadístico acerca de:
La distribución de una variable aleatoria en la población
95
Si en un contraste de hipótesis estadísticas disponemos de más de dos muestras pequeñas e independientes, un posible estadístico de contraste a aplicar es:
El test de Kruskal-Wallis
96
Si la relación entre dos variables es lineal y se expresa como Y = A + B x X, entonces B es:
B es la pendiente de la recta
97
El muestreo polietápico:
Es un tipo de muestreo aleatorio por conglomerados
98
La probabilidad del error tipo II (beta) y la potencia de un contraste:
Mantienen una relación lineal inversa: de hecho la potencia es 1 menos probabilidad del error Tipo II.
99
Aunque el análisis de varianza es una prueba robusta, cuando se incumple el supuesto de normalidad de las puntuaciones:
Deben transformarse los datos (ejemplo: Y´= log Y), antes de proceder a su análisis
100
Una puntuación típica indica:
El número de desviaciones típicas que una observación se separa de la media de su grupo
101
Fuera del intervalo comprendido entre la media y más/menos dos desviaciones típicas se encuentra, como máximo, el 25% de las observaciones:
Sea cual sea la forma de distribución de frecuencias
102
El error típico de un estimador es:
La desviación típica de la distribución muestral del estimador
103
El modelo estadístico que impone como condición que las pendientes de las rectas de regresión de k subpoblaciones sean iguales entre sí, es el análisis de:
Covarianza con un criterio de clasificación y efectos fijos
104
Se considera eficiente un estimador cuando:
Su varianza muestral es mínima
105
Si el coeficiente de correlación múltiple entre una variable criterio y k variables predictoras es nulo, entonces podemos afirmar que:
La variable criterio no tiene variabilidad común con las k variables predictoras
106
El tiempo que tarda una rata en recorrer un laberinto, se clasificaría como una variable:
Cuantitativa
107
Cuando intentemos averiguar la probabilidad de un suceso condicionado a otro, qué teoremas utilizaremos si queremos averiguar la probabilidad “a posterior”, y "a priori":
Teorema de Bayes para la probabilidad "a posterior", y para la probabilidad "a priori" Teorema de la probabilidad total
108
Cuando se aplica el estadístico Chi-duadrado de Pearson para la independencia de variables, la hipótesis alternativa, de una forma general será:
En la población, la VD observada X, no es independiente de la variable dependiente observada Y
109
Entre las características que indican la bondad de los estimadores se encuentran:
La suficiencia y la eficiencia
110
¿Cuánto vale la correlación de Pearson de una variable (xi) consigo misma (rxx)?
rxx=0
111
¿Cuál es la media de las puntuaciones típicas (z)?
Cero
112
En una ecuación de regresión: Yi = A + B·Xi + ei, ¿dónde se representa la variable X en un plano cartesiano?
En el eje de abscisas
113
En una ecuación de regresión: Yi = A + B·Xi + ei ¿cuál es la pendiente de esta ecuación?
B
114
La estrategia que permite transformar los hechos en datos, dentro de un sistema comprensible y analizable por cualquier investigador, se conoce como:
Medición
115
La clasificación de las escalas de medida en: Nominales, Ordinales, de Intervalo y de Razón, se debe a:
Stevens
116
Una vez obtenidas las puntuaciones de los sujetos en un test, la transformación a centiles consiste en:
Asignar a cada puntuación directa el porcentaje de sujetos que obtienen puntuaciones inferiores a ella
117
En la función lineal Y = 2X -6, ¿en qué punto cortará la recta al eje de las X?
+3
118
Cuando queremos conocer exactamente tanto la dirección como la intensidad de una asociación entre dos variables habremos de calcular:
La correlación
119
La probabilidad de la unión de dos sucesos, mutuamente exclusivos son:
La suma de sus probabilidades
120
Si en una distribución la Mediana vale 8 y la Media 5, ¿cómo es la distribución?
Asimétrica negativa
121
¿Qué tipo de selección de una muestra supone seleccionar a los pacientes que cumplan los criterios de inclusión en el estudio a medida que acuden a la consulta durante un periodo determinado?
Consecutivo
122
¿Cómo se denomina el tipo de selección de la muestra que se lleva a cabo en poblaciones poco accesibles (niños sin escolarizar, personas sin hogar, etc.) en el que los participantes iniciales de la investigación identifican e incorporan de manera sucesiva al estudio a otros participantes de su entorno?
Bola de nieve o en cadena
123
Cuanto mayor es el nivel de significación o alfa:
Mayor es la probabilidad de rechazar erróneamente la Ho
124
¿Qué es el error tipo II o beta?
La probabilidad de aceptar la hipótesis nula siendo falsa (no aceptar la hipótesis nula siendo verdadera)
125
En el contraste de hipótesis, ¿qué es la Potencia de la Prueba?
Decisión correcta de rechazar la hipótesis nula siendo falsa (aceptar la alternativa como verdadera)
126
Si p es menor que alfa:
Se puede rechazar la hipótesis nula
127
La desviación típica de las puntuaciones típicas es siempre:
1
128
En general, una correlación puede considerarse significativa cuando se obtiene:
Una significación menor o igual a 0,05 sea cual sea el valor de la correlación
129
Al incluir nuevos predictores en un modelo de regresión ocurre que:
El coeficiente de determinación o se mantendrá o crecerá
130
La correlación biserial (pb):
Debe usarse cuando una de las variables implicadas no es dicotómica pero se dicotomiza
131
Un modelo de análisis de la varianza se considera equilibrado (balanceado) cuando:
El número de observaciones para cada nivel del factor es siempre el mismo
132
¿Cuál de las siguientes representaciones gráficas permite conocer directamente el valor de los cuartiles?
El diagrama de cajas
133
Al proceso mediante el que se establece una correspondencia biunívoca entre números y modalidades de una variable se conoce como:
Medición
134
Cuando el objetivo de un investigador es comparar las diferencias de medias para dos muestras independientes con un n que tiende a infinito, la técnica a utilizar será:
Prueba t
135
Para conocer la posición de un sujeto en una variable en relación con el resto de la muestra, utilizaría:
Cuantiles
136
La varianza de una muestra considerada desde k submuestras es:
La media de las varianzas más la varianza de las medias
137
Un procedimiento adecuado y sencillo para conocer la varianza de k variables que se combinan linealmente para obtener una puntuación total es:
La matriz de varianzas-covarianzas
138
Si deseo comparar la variabilidad que existe entre la percepción espacial en niños de 5 años y en niños de 12 años usaré:
El coeficiente de variación
139
Si el CI de un individuo es 95 y ocupa el percentil 30 consideramos que:
El 70% de los sujetos supera el CI 95
140
Si en una distribución la Mediana vale 12 y la Media 6, ¿cómo es la distribución?
Asimétrica negativa
141
El número de grados de libertad para determinar el valor crítico de x2 en una tabla de contingencias 3x4 es de:
6
142
Una de las diferencias entre estadístico y parámetro es que:
El parámetro está libre de error de muestreo
143
Supuesta la prueba de inteligencia de Weschler normalmente distribuida con media = 100 y d.t. = 15, si un individuo se encuentra a una puntuación típica por encima de la media, ¿qué calificación obtuvo?
115
144
Un investigador quiere someter a prueba la hipótesis nula de que: "Las medias de k poblaciones independientes son iguales entre sí". ¿Qué estrategia analítica le aconsejaría que siguiese?
El análisis de la varianza
145
¿Desde qué tipo de distribución considera usted que debe representarse la variable: "tiempo que tarda un enfermo en manifestar sus primeros síntomas tras una infección"?
Distribución exponencial
146
Las rectas de regresión en puntuaciones directas y diferenciales son:
Paralelas
147
Si la nube de puntos de un diagrama de dispersión es cada vez más delgada, el |r| será:
Cercano a 1
148
Si deseamos predecir valores de lectura a partir del valor 12 de matemáticas mediante Y = .5X + 10:
Predeciremos el valor 16 para lectura
149
De una encuesta a 400 psicólogos escolares respondieron 240. ¿Forman estos 240 una muestra aleatoria de todos los psicológos escolares?
No
150
La desigualdad de la distancia entre valores, especialmente en los extremos de la distribución, es uno de los inconvenientes de:
Los percentiles
151
Cuando el objetivo de un investigador es comparar las diferencias de medias para dos muestras independientes que no cumplen los criterios de normalidad, la técnica a utilizar será:
Pruebas no paramétricas
152
La escala de percentiles es:
Ordinal con unidades muy desiguales
153
El número de grados de libertad para determinar el valor crítico de x2 en una tabla de contingencias 4x5, es de:
12
154
Si un psicólogo quiere medir la homogeneidad de una muestra pequeña, ¿qué le aconsejarías?
Que use la cuasivarianza
155
Cuando deseamos obtener un valor de probabilidad condicionada, resulta muy útil:
La regla de Bayes
156
¿Utilizaría la prueba x2 para determinar si la proporción de zurdos en 116 niños es significativamente diferente de la de 78 niñas?
Sí
157
¿Qué medida de tendencia central consideraría más adecuada para la variable "apatía" medida como presencia y/o ausencia?
La moda
158
Si trabajamos en un experimento en psicofísica donde debemos promediar razones, el cálculo más adecuado es el de:
Media geométrica
159
El Coeficiente de contingencia "C":
Se encuentra entre 0 y +1
160
La calificación estándar más elemental y útil es la:
Puntuación típica
161
Si la nube de puntos de un diagrama de dispersión es cada vez más grueso, el |r| será:
Cercano a cero
162
Para comparar la dispersión de variables que corresponden a poblaciones extremadamente desiguales podemos utilizar:
El coeficiente de variación
163
Una distribución de valores se considera leptocúrtica cuando el índice de curtosis es:
Mayor que cero
164
¿Qué estadístico nos permite conocer en cuántas unidades de los valores que toma la variable se concentra el cincuenta por ciento central de los casos?
La amplitud o rango semiintercuartílico
165
Los intervalos de confianza proporcionan:
El intervalo de posibles valores del parámetro poblacional que corresponda
166
¿Qué condición ha de considerarse para poder realizar el contraste de una media mediante una estrategia paramétrica?
Que la población siga una distribución normal
167
En el supuesto de que dos variables sean independientes, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?
No existe relación lineal entre ellas
168
El coeficiente de correlación de Spearman lo utilizaría siempre entre variables:
Ordinales
169
Considerando una variable nominal, la medida descriptiva que tiene sentido es:
La moda
170
En una regresión lineal, el coeficiente de determinación y el de correlación lineal:
Solo pueden coincidir si el ajuste lineal es perfecto
171
Un investigador ordena el grado de afectación de sus pacientes 5 grados, a la vez que obtiene, de 0 a 10, el grado de felicidad autopercibida por cada uno de ellos. ¿Qué estadístico de correlación consideraría para medir la relación entre las dos variables?
Spearman
172
El número de grados de libertad para determinar el valor crítico de x2 en una tabla de contingencias de 2x3 es:
De 2
173
Si el coeficiente de correlación entre X e Y es de 0,30, podemos afirmar que el coeficiente de correlación entre V e Y, siendo V= 3X, será:
De 0,30
174
Si se desea estimar un índice de discriminación entre ítem y test, cuando ambas medidas son dicotómicas. ¿Qué alternativa consideraría adecuada?
Coeficiente phi
175
Cuando se analizan los datos de una investigación psicológica mediante análisis de varianza de dos factores:
El diseño de la investigación incluye dos variables independientes
176
Para aplicar el estadístico de contraste Chi Cuadrado en un test de independencia, la escala de medida de la variable dependiente deber ser al menos:
Nominal
177
En la investigación psicológica, el análisis de regresión es un procedimiento que permite:
Predecir el comportamiento de una variable criterio a partir de otra variable denominada predictora
178
En terminología del análisis de varianza, las categorías en las que se dividen los factores se denominan:
Niveles
179
Para aplicar la técnica de análisis de varianza de un factor se deben cumplir una serie de supuestos entre los que se encuentran los siguientes:
La igualdad de las varianzas y la independencia de las observaciones
180
Cuando medimos una variable con los adjetivos alto-regular-bajo, la escala de medida es:
Ordinal
181
Al medir una variable con las descripciones rubio-moreno-albino, la escala de medida utilizada es:
Nominal
182
Tenemos una población normal con una varianza desconocida. Se toma de ella una muestra de tamaño n=23. Para estimar el valor del parámetro media poblacional, utilizaremos un estadístico de contraste cuya distribución es:
T de Student
183
La estimación del error muestral es una característica exclusiva del muestreo:
Probabilístico
184
En el contraste de medias para dos muestras independientes lo que se busca es:
Inferir el efecto de dos condiciones de un experimento basándose en la medida de una misma VD.
185
El muestreo probabilístico ofrece la posibilidad de calcular:
La probabilidad de obtener cada una de las muestras posibles
186
Cuando se aplica una prueba estadística de bondad de ajuste, el interés del investigador se centra en:
Determinar si la distribución de probabilidad de una variable se ajusta a una distribución de probabilidad teórica determinada
187
En las investigaciones psicológicas, una muestra debe:
Ser representativa
188
¿Cuál de los siguientes muestreos es probabilístico?
Muestreo por conglomerados
189
Cuando decimos que una teoría científica debe ser susceptible de refutación, nos estamos refiriendo al principio de:
Falsación
190
El índice de acuerdo Kappa:
Corrige la probabilidad de que el acuerdo entre los observadores sea debido al azar
191
Cuando se parte de un censo, las conclusiones:
No son inferencias
192
El estadístico de contraste Chi cuadrado se utiliza cuando:
Se quiere comprobar la independencia de dos variables cualitativas
193
La técnica de Análisis de Varianza permite:
Discernir que parte de la variabilidad corresponde al factor estudiado y cuál al error experimental
194
Cuando se obtienen las puntuaciones de un test, el porcentaje de sujetos del grupo normativo que puntúa por debajo de la puntuación obtenida es:
La puntuación percentil
195
Para la aplicación del estadístico de contraste T de diferencias de medias en el caso de dos muestras independientes, es necesario que:
La variable dependiente esté medida, al menos, a nivel de intervalo
196
Cuando se aplica el estadístico Chi cuadrado de Pearson en un test de independencia:
Es necesario calcular las frecuencias teóricas (o esperadas), supuesta verdadera la hipótesis nula
197
En una investigación que busca realizar inferencias a partir del análisis de los datos, a los valores que delimitan la zona de rechazo de la hipótesis nula los llamamos valores:
Críticos
198
La distribución muestral de la media es normal:
Si es normal la distribución de la variable estudiada o cuando aumenta suficientemente el tamaño de la muestra
199
El análisis que usaremos para comprobar si existen diferencias significativas entre tres medias es:
ANOVA
200
¿De qué nos informa el nivel crítico?
Nos informa sobre el grado de compatibilidad o discrepancia entre la evidencia muestral observada y la hipótesis nula
201
Realizamos un análisis de la varianza con tres factores: A, B y C. Encontramos que los factores principales A, B y C son significativos, así como la interacción B x C. Ninguna de las restantes interacciones son significativas. ¿Qué debemos analizar para interpretar los datos?
El factor principal A, así como la interacción B x C
202
¿Qué es la tasa de error por familia de comparaciones?
Es la probabilidad de cometer un error de tipo I en un conjunto de comparaciones en un experimento
203
¿Qué son las puntuaciones "outliers"?
Son puntuaciones extremas
204
Un psicólogo desea conocer si hay relación entre las variables: "intensidad del dolor de cabeza" ordenado de 0 a 10 y "momento del curso escolar", ordenado de 1 (Septiembre) a 9 (Mayo). ¿A qué estadístico ha de recurrir?
Correlación de Spearman
205
La variable tiempo que tarda cada paciente en abandonar el hábito tabáquico:
Es una variable cuantitativa continua
206
Con el intervalo de confianza conseguimos:
Un pronóstico de que contenga un parámetro con máxima probabilidad
207
El concepto "homocedasticidad" hace referencia a:
Igualdad de las varianzas
208
Si observo mínima variabilidad en el número de cigarrillos que fuma un grupo de pacientes, su histograma debería ser:
Leptocúrtico
209
La hipótesis nula:
Es una proposición que se considera provisionalmente como verdadera hasta su comprobación experimental
210
Un psicólogo quiere pronosticar la satisfacción vital de los enfermeros mediante cuatro rasgos concretos, para ello debe:
Efectuar un análisis de regresión múltiple
211
¿Qué tipo de puntuación normativa tiene el inconveniente de que su distribución es desigual, por lo que no es posible calcular diferencias ni compararlas si se han obtenido en diferentes pruebas?
Percentiles
212
Un psicólogo desea conocer si existen diferencias en distintos aspectos relacionados con el hábito tabáquico entre hombres y mujeres. Suponiendo normalidad y varianzas desconocidas pero iguales, convendría que analizase los datos considerando:
El estadístico "t" de Student
213
En una distribución de frecuencias, ¿cómo denominamos al número de veces que se repite en la muestra un determinado valor de la variable o cualquier otro valor inferior?
Frecuencia absoluta acumulada
214
Si obtuviéramos un Coeficiente de Correlación de Pearson de r = 0,60 para dos variables "x" e "y", ¿cuál de estas conclusiones podríamos establecer?
Existe un patrón de covariación lineal positiva entre ambas variables
215
¿Cuál es el modelo de muestreo cuyo principio es acceder directamente a las aglomeraciones naturales de unidades en la población (obreros en fábricas, estudiantes en universidades, etc. )?
Muestreo de conglomerados
216
¿Cuál de estas representaciones gráficas emplearía para examinar la relación entre dos o más variables cuantitativas?
Gráfico de dispersión
217
A medida que aumentan los grados de libertad, la distribución t de Student de aproxima a:
La distribución normal
218
Si tras establecer el intervalo de confianza respecto a una diferencia entre dos medias independientes, encontramos que el valor cero no se encuentra en el intervalo:
Debemos rechazar la hipótesis nula de igualdad entre las medias poblacionales
219
La existencia de una asociación estadísticamente significativa entre dos variables ordinales puede determinarse mediante:
La correlación de Spearman
220
En las investigaciones de encuesta se trabaja con una muestra representativa de la población. ¿Qué supone esto?
La muestra refleja fielmente las variables que caracterizan a la población y su tamaño es adecuado
221
En una distribución normal:
La Media es igual a la Mediana (y a la moda)
222
¿Qué condiciones debe cumplir una muestra de participantes de un estudio para que sea representativa de la población?
Que su tamaño sea suficiente y se haya conseguido que las variables que caracterizan a la población estén presentes en la muestra
223
En el contraste estadístico Chi cuadrado, la frecuencia teórica es:
La frecuencia esperada
224
El nivel de significación (alfa) suele ser un valor:
Muy pequeño porque cuanto mayor es alfa mayor es la probabilidad de rechazar erróneamente la hipótesis nula
225
La distribución T se aproxima a la normal:
A medida que aumentan los grados de libertad
226
La zona de rechazo de la hipótesis nula se llama:
Región crítica o de rechazo
227
La existencia de una asociación estadística significativa entre variables ordinales, puede determinarse, más adecuadamente mediante:
La correlación de Spearman
228
Una puntuación típica normalizada igual a cero, deja por debajo de sí:
El 50% de los casos
229
Para calcular el coeficiente de validez, la correlación más adecuada cuando las puntuaciones del test son una variable continua y el criterio es una variable dicotómica es:
La correlación biserial puntual
230
¿Cuál de los siguientes es un supuesto que debe cumplirse para la aplicación de la prueba de chi-cuadrado de independencia en una tabla de contingencia?
Que no haya más de un 20% de frecuencias esperadas inferiores a 5
231
El Coeficiente de Correlación de Pearson se ve reducido si:
Aumenta la homogeneidad de la muestra
232
La prueba de Durbin-Watson:
Analiza la existencia de autocorrelación entre residuales y nos informa acerca del supuesto de independencia de las observaciones
233
En el modelo de regresión lineal simple, cuando trabajamos en puntuaciones típicas, el coeficiente de regresión (beta) de la variable independiente (VI) es igual a:
La correlación de Pearson entre la VD y la VI
234
¿Cuál de las siguientes pruebas se emplea para comprobar el supuesto de esfericidad en el análisis de varianza de medidas repetidas?
Mauchly
235
En un gráfico de caja (Box-Plot) se considera que un valor es atípico (outlier) cuando está a más de:
1,5 amplitudes intercuartílicas de la parte superior o inferior de la caja
236
En un análisis de regresión simple, ¿cuál de los siguientes coeficientes indica el cambio que se produce en la variable de respuesta, por cada incremento en una unidad de la variable predictora?
Coeficiente de regresión no estandarizado (Beta1)
237
¿Cuál de los siguientes estadísticos se emplea como indicador de multicolinealidad en los modelos de regresión múltiple?
Tolerancia
238
Si en una regresión logística binaria tenemos un predictor categórico con cuatro niveles, ¿en cuántas variables dicotómicas (dummy) se transformaría para emplearlo en el modelo?
En 3
239
Cuando en el análisis de varianza unifactorial no se cumple el supuesto de homocedasticidad, en vez de la F ordinaria, ¿cuál de las siguientes pruebas convendría emplear?
Brown-Forsythe
240
Si se considera en puntuaciones típicas la variable ansiedad, la media del grupo:
Será igual a cero
241
El nivel de significación es:
La probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo verdadera
242
En un diagrama de cajas (Box-Plot), la caja central representa:
El 50% central de los casos
243
A la probabilidad de obtener, siendo Ho verdadera, un resultado para un estadístico de contraste, tan o más extremo que el encontrado en nuestra muestra, se denomina:
Grado de significación, nivel crítico, p
244
El coeficiente de fiabilidad de un test aumenta cuando:
Aumenta la variabilidad de la muestra y el número de ítems
245
En una investigación se ha concluido que existe relación entre las variables estudiadas, basándose en el resultado obtenido en la prueba de hipótesis nula. Sin embargo, constatamos que dicha relación no existe en la población. ¿Qé tipo de error se ha cometido?
Se ha cometido un error Tipo I (se ha rechazado erróneamente la hipótesis nula)
246
El Coeficiente Alfa de Cronbach puede considerarse como:
El límite inferior del coeficiente de fiabilidad
247
¿Cuál es el efecto del fenómeno conocido como "restricción de rango" sobre el valor de correlación observado entre dos variables psicológicas?
La disminución de ese valor
248
La fórmula de Spearman-Brown se usa para estimar el cambio que se produciría en el coeficiente de fiabilidad de un test cuando aumentamos:
La longitud añadiendo ítems paralelos
249
Cuando el coeficiente de fiabilidad de un test se calcula en una muestra muy homogénea de sujetos, su valor:
Disminuye
250
¿Cómo se calculan los grados de libertad de la prueba T para una sola medida?
n-1 (número de sujetos de la muestra menos 1)
251
Respecto a la validez de conclusión estadística, ¿cómo se denomina el error tipo I y en qué consiste?
La probabilidad de cometer un error tipo I se denomina alfa y se refiere a rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera
252
El tamaño de la caja central de un diagrama de caja (Box Plot) viene dado por:
La amplitud intercuartílica
253
¿Qué estadístico emplearemos si queremos conocer la relación lineal entre las variables X e Y eliminando el efecto que una tercera variable (Z) tiene sobre Y?
Correlación semiparcial
254
Con el fin de probar el efecto de un factor, siendo el diseño no equilibrado y ante el incumplimiento del supuesto de homocedasticidad, la prueba adecuada es:
W de Welch
255
En un diseño multigrupos al azar, si el investigador desea realizar comparaciones a posterior entre todos los pares de medias, en el caso de cumplimiento de los supuestos del modelo estadístico y para garantizar la mayor potencia y control del error de tipo I, la prueba más adecuada es:
Prueba HSD de Tukey
256
¿Cuál de las siguientes es considerada una media robusta?
Media recortada
257
Para obtener la muestra de un estudio, un evaluador se sitúa delante de la estación de tren y pregunta a las personas que en ese momento se encontraban transitando por la zona si desean ser entrevistadas, hasta reclutar 50 sujetos. Este procedimiento corresponde con un muestreo:
Incidental (accidental, subjetivo o sin norma, se seleccionan los elementos que son fácilmente accesibles al investigador)
258
Un investigador pasa una prueba de inteligencia a 305 pacientes y obtiene que la inteligencia media de la muestra es de 107. El investigador quiere analizar la relación entre velocidad de procesamiento (definida como número de respuestas correctas) e inteligencia (alta y baja). ¿Qué tipo de coeficiente de correlación aplicará el investigador?
Coeficiente de correlación biserial (relación entre una variable continua y otra dicotomizada)
259
¿Cuál es el mejor índice de asimetría?
El de Fisher, por tener en cuenta todas las puntuaciones
260
Si en un contraste unilateral derecho utilizamos como nivel de significación 0,005:
La probabilidad de rechazar Ho siendo verdadera es 0,005
261
Una ventaja de utilizar la corrección de Bonferroni y el procedimiento HSD de Turkey y otras pruebas post hoc es que:
Disminuye la probabilidad de cometer el error Tipo I
262
¿Qué es el índice de fiabilidad?
Es la correlación entre las puntuaciones observadas y las verdaderas
263
Si queremos saber si las puntuaciones en inteligencia no verbal de un grupo de niños que acuden a tratamiento grupal en el hospital es muy dispersa entre sí, y sabemos que la distribución de los datos es muy asimétrica, utilizaríamos:
La amplitud semi-intercuantil
264
Los psicólogos del COP están realizando un estudio acerca de la relación entre los trastornos de somatización y el número de agresiones que han sufrido los pacientes. Encuentran una correlación de 0,28 (p < 0,05). A partir de este datos podrán concluir que:
Que las variables son independientes (p es mayor que alfa, luego mantenemos la hipótesis nula: son independientes)
265
Un diseño intrasujetos analizado por análisis de varianza necesita asumir:
Esfericidad, normalidad, aditividad, homogeneidad e independencia
266
La existencia de una asociación estadísticamente significativa entre dos variables ordinales puede determinarse mediante:
La correlación de Spearman
267
Para poder predecir los resultados de un paciente en una entrevista de trabajo (Y) a partir de su puntuación en un cuestionario de asertividad (x); necesitaríamos calcular:
Un modelo formal, como Y=aX + b (ecuación de regresión)
268
El test de Cohran se emplea para:
Comprobar el supuesto de homocedasticidad (analiza si existe igualdad de varianzas)
269
¿Cuál de los siguientes supuestos estadísticos NO aumenta el error Tipo I al no cumplirse?
Aditividad
270
¿Cuál de las siguientes pruebas post-hoc es la más recomendable para lograr la mayor potencia para todo el conjunto de comparaciones que se realizan en un experimento?
Peritz
271
Cuando tratamos de averiguar la probabilidad "a posteriori” de un suceso condicionado a otro, utilizamos:
Teorema de Bayes
272
¿Qué medida de tendencia central utilizaría para representar a una muestra, si está estudiando la variable "estado civil"?
Moda
273
En estadística inferencial, si al realizar un contraste de hipótesis obtenemos que no es posible aceptar la hipótesis con un nivel de confianza del 95%, pero sí del 99%:
Estamos afirmando que hay una probabilidad del 99% de que la hipótesis nula sea verdad
274
¿Qué media de tendencia central utilizaría para representar una muestra, si está estudiando la variable "lugar de nacimiento"?
La moda
275
El concepto de homocedasticidad hace referencia a:
La igualdad de varianzas
276
La estimación del error muestral es una características exclusiva del muestreo:
Probabilístico
277
En una distribución concreta sabemos que la media vale 8, mientras que la mediana vale 12. Podemos afirmar que dicha distribución es:
Asimétrica negativa
278
La potencia estadística de un experimento es la probabilidad de que el estudio arroje un resultado significativo si la hipótesis de investigación es verdadera. ¿Cuáles son las condiciones que más favorecen dicha potencia estadística?
Un tamaño del efecto grande (d), un tamaño muestral elevado y un menor desvío estándar poblacional o heterogeneidad
279
¿Cuál es la prueba estadística más adecuada para las siguientes dos hipótesis. H1: Las estimaciones de CI de los varones son más elevadas que las de las mujeres. H2: El CI medio de las mujeres es más elevado que el de los varones?
H1: Mann-Whitney
H2: t-test para muestras independientes
280
En relación con la razón de correlación al cuadrado:
Cuando aumenta el número de categorías o grupos, su valor también lo hace y viceversa
281
Los diseños evolutivos y los diseños casos y controles son diseños respectivamente:
Los diseños evolutivos son diseños ex post facto prospectivos. Los diseños de casos y controles son ex post facto retrospectivos.
282
¿Cuál de los siguientes estadísticos se emplea como indicador de multicolinealidad en los modelos de regresión lineal múltiple?
Tolerancia
283
En relación a la estimación puntual, un buen estimador ha de ser:
Insesgado, eficiencia, suficiencia y consistencia
284
En relación con la heterogeneidad de las unidades muestrales:
Implica mayor desviación típica y menor probabilidad de detectar la posible covariación VI-VD
285
Señale la prueba a utilizar en el caso de un contraste de medias, teniendo dos muestras no relacionadas y puntuaciones a nivel de medida ordinal:
Prueba de Mann-Whitney
286
Cuando en el análisis de varianza unifactorial no se cumple el supuesto de homocedasticidad, en vez de la F ordinaria, ¿cuál de las siguientes pruebas convendría emplear?
Brown-Forsythe
287
En el contexto de una regresión lineal simple, si la correlación entre predictores y criterio es de 0,9, podemos afirmar que:
El coeficiente beta estandarizado tomará un valor de 0,9
288
Cuando decimos que es deseable que un estimador tenga la menor varianza posible, nos estamos refiriendo a que sea:
Eficiente
289
La existencia de una asociación estadísticamente significativa entre dos variables ordinales puede determinarse mediante:
La correlación de Spearman
290
El coeficiente de determinación múltiple ajustado:
Suele tener un valor menor que el coeficiente de determinación múltiple al aumentar el número de predictores
291
¿Cuál de los siguientes muestreos es probabilístico?
Muestreo por conglomerados
292
¿Cuál es una de las ventajas del diagrama de tallo y hojas?
Permite identificar cada una de las puntuaciones individuales
293
Tenemos un conjunto de sujetos al que administramos un test de depresión antes y después de aplicar un tratamiento. Si queremos comprobar si ha habido un cambio significativo entre ambas medidas, lo más recomendable es que empleemos:
Prueba t para muestras relacionadas
294
Señala la prueba de comparaciones múltiples planificadas indicada para comparar las medidas obtenidas por un único grupo con las del resto de los grupos:
La prueba de Dunnett
295
Los diseños de cuadrado:
Son diseños estructuralmente incompletos (se omiten algunas de las combinaciones de tratamiento posibles)
296
En relación con el análisis de covarianza:
Implica la combinación de la Regresión y el ANOVA
297
¿A qué hace referencia la frase: "las distancias menores hasta la media son más frecuentes que las mayores... aun así, entre las puntuaciones correspondientes a +1/-1 DT, se encontrarán menos observaciones que entre +2/-2 desviaciones típicas"?
Desigualdad de Tchebychev
298
En relación con las pruebas no paramétricas:
No suelen trabajar con las puntuaciones obtenidas, sino generalmente con el orden de éstas o bien con el número de observaciones presentes en ciertas categorías
299
¿Qué estadístico utilizaríamos para medir la correlación entre el punto de corte clínico del BDI (> ó < 21) y el punto de corte clínico de la HAD (> ó < 14-18)?
Correlación tetracórica
300
Si tenemos dos grupos (ej: Control y tratamiento), con la VD medida a nivel nominal, los dos grupos son pequeños (<30), y queremos ver si sus medias son significativamente diferentes, utilizaríamos:
Mann-Withney
301
Dado un Coeficiente de Correlación de Pearson igual a -1 (rxy = -1) podemos concluir que:
Nos encontramos ante un caso de correlación lineal perfecta
302
En estadística inferencial, si al realizar un contraste de hipótesis obtenemos que no es posible aceptar la hipótesis nula con un nivel de confianza del 95%, pero sí del 99%:
Estamos afirmando que hay probabilidad del 99% de que la hipótesis nula sea verdadera
303
Si la varianza común entre dos variables es del 36%. ¿Cuánto vale su correlación?
0,6 (la raíz cuadrada)
304
Queremos analizar la diferencia de inteligencia entre los alumnos de dos academias PIR. Primero ejecutamos una prueba de igualdad de varianzas, que nos da como resultado una F de 1,884 (sig. 0,003). ¿Qué prueba debemos ejecutar a continuación con los datos que tenemos?
Prueba U de Mann Whitney
305
La W de Mauchly es una prueba estadística que se emplea para comprobar:
Esfericidad
306
Señala la prueba de comparaciones múltiples planificadas indicada para comparar las medias obtenidas por un único grupo con las del resto de los grupos:
La prueba de Dunnett
307
¿Qué se entiende por estimador eficiente?
Cuando las estimaciones que proporcionan tienen baja varianza
308
Si quisieras medir la correlación entre dos variables una continua y la otra dicotómica, utilizarías:
El coeficiente de correlación biserial puntual
309
Según el tipo de inferencia, clasificamos los métodos en:
Deductivos, inductivos e hipotético-deductivos
310
El diseño conocido como test de anclaje o ítems de anclaje es uno de los empleados en los procesos de:
Equiparación
311
Respecto a la validez de conclusión estadística, la validez de una prueba estadística:
Es complementaria al error tipo II
312
Para comprobar si las puntuaciones siguen una distribución normal puede utilizarse por ejemplo el test de Shapiro-Wilk o la prueba de Kolmogorov-Smirnov, en qué caso se puede aplicar cada una de ellas:
Shapiro-Wilk cuando el tamaño de la muestra es igual o menor a 50 unidades y Kolmogorov-Smirnov cuando tenemos más de 50 sujetos
313
¿Cuándo se aplica la corrección de Lilliefors?
Cuando no se conocen los parámetros de la población (media y varianza desconocidas)
314
¿Qué supuesto explora la prueba de Brown-Forsythe?
Homocedasticidad
315
La prueba F de Levene se utiliza para comprobar que el supuesto de:
Homocedasticidad
316
Si ambas variables (ítem y test) están dicotomizadas y se asumen distribuidas normalmente, ¿cuál de los siguientes es un coeficiente adecuado para estimar el índice de discriminación?
Correlación tetracórica
317
Cuando los datos no cumplen el supuesto de homogeneidad de las varianzas podemos recurrir a varios procedimientos para corregir la heterocedasticidad. ¿Cuál de las siguientes pruebas convendría emplear?
Prueba W de Welch
318
¿Qué prueba no paramétrica utilizarías para comparar más de dos muestras independientes?
Kruskal-Wallis
319
¿Cuál es una prueba empleada para controlar la tasa de error por experimento cuando las comparaciones múltiples se plantean a priori?
Corrección de Bonferroni
320
¿Cuál es el método más potente para realizar todas las comparaciones posibles entre todos los pares de grupos, siempre y cuando tales comparaciones sean simples?
DHS de Tukey
321
Cuando la media de los valores tomados por el estimador en las infinitas muestras de tamaño "n" extraídas de una población, coincida con el valor del parámetro que queremos estimar, decimos que es un estimador:
Insesgado
322
En el contexto de los procedimientos de comparaciones múltiples, ¿cuál de los siguientes procedimientos es válido para cualquier circunstancia, tanto si se realizan comparaciones a priori como a posteriori, y tanto si tales comparaciones son simples como complejas?
Procedimiento de Scheffé
323
Si ambas variables (ítem y test) están dicotomizadas y se asumen distribuidas normalmente, ¿cuál de los siguientes es un coeficiente adecuado para estimar el índice de discriminación?
Correlación tetracórica
324
El valor del coeficiente de correlación de Pearson:
Oscila entre -1 y +1
325
Según el número de variables dependientes, los diseños experimentales de grupos se clasifican en:
Univariados y multivariados
326
¿Cuál de las siguientes constituye una amenaza a la validez de conclusión estadística?
Restricción del rango de variabilidad (si los valores que presentan las variables están restringidos a un rango de variabilidad muy pequeño se puede ver afectada negativamente la potencia estadística de las pruebas e impedir que se detecten covariaciones entre las variables)
327
En relación con los diseños factoriales, indique por favor la afirmación CORRECTA:
En los diseños factoriales, cuando la interacción es estadísticamente significativa, los efectos principales no son consistentes y se aconseja interpretar los efectos simples.
328
La equiponderación intersujeto:
El investigador elabora dos o más secuencias y cada una de ellas es asignada a un grupo o grupo de sujetos distinto.
329
Queremos investigar cómo influye una técnica educativa novedosa en un colegio, para comprobar si con esa técnica los niños obtendrán mejores resultados y mayor aprendizaje. Ahora bien, sabemos que el Cociente Intelectual (CI) está relacionado con la capacidad de aprendizaje, y eso podría “enmascarar” la relación que estamos estudiando. Por tanto, separamos grupos de niños con CI alto, medio y bajo y después, aleatoriamente, asignamos el mismo número de sujetos de cada grupo a nuestro grupo experimental (la clase que va a recibir el nuevo método educativo) y al grupo control (la clase que no va a recibir este nuevo método). ¿Qué técnica de control estaríamos utilizando?
Bloques
330
¿Cuál de los siguientes diseños de investigación tendría una mayor validez interna dado el buen control de variables extrañas, pero una menor validez externa?
Diseño de grupos apareados (emparejamiento)
331
Dentro del principio MAX-MIN-CON de Kerlinger, ¿qué tipo de varianza es la que queremos maximizar?
La varianza sistemática primaria
332
¿De qué forma se le suele llamar a la ordenada en el origen (o intercepción), en una ecuación de regresión, en lenguaje matemático de ordenador (por ejemplo, en SPSS)?
B0
333
El objetivo de la prueba estadística no paramétrica de McNemar es
Comparar si existen diferencias antes y después de un evento.
334
El hecho de que los dos factores principales que afectan a la potencia sean el tamaño del efecto y el tamaño de la muestra implica que:
A mayor muestra, menor es la varianza de la distribución de medias, de forma tal que para un determinado tamaño del efecto existe menor superposición entre las distribuciones
335
Si en un contraste unilateral derecho utilizamos como nivel de significación 0,005:
La probabilidad de rechazar H0 siendo verdadera es 0,005
336
¿Qué índice hace referencia a la proporción de sujetos que realizan el test con los que se obtienen resultados correctos?:
Eficacia
337
La fuente principal de error de un coeficiente de fiabilidad calculado mediante formas alternativas de un test en aplicación diferida es:
El muestreo de contenidos más el muestreo de tiempos
338
Una distribución platicúrtica, se define por:
Una cantidad de datos agrupados en torno a la moda ligeramente superior al resto de valores.
339
¿Cuál de las siguientes características se adscribe a la llamada teoría del rasgo latente, en contraposición a otras teorías más antiguas (teoría clásica, teoría de la generalizabilidad)?
Se supera la ausencia de invarianza de la puntuación del test empleado en la TCT
340
La técnica de control, consistente en asignar a los distintos grupos experimentales valores de la variable extraña matemáticamente iguales, se denomina:
Constancia
341
En un diseño factorial intragrupo:
Encontramos más de una variable independiente medidas en situación tipo II.
342
¿Cuál de las siguientes medidas de tendencia central es más afectada por valores atípicos en un conjunto de datos?
La media
343
Una prueba útil no paramétrica para el contraste de más de dos medias en situación tipo II es:
Prueba F de Friedman
344
En un conjunto de datos, si la desviación estándar es alta, ¿qué se puede inferir sobre la distribución de los datos?
Los datos están muy dispersos respecto a la media
345
¿Cuál de las siguientes gráficas es más adecuada para mostrar la distribución de frecuencias de una variable categórica?
Gráfico de barras
