Test diferencias individuales t4

TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESE: Diferencias individuales T4

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Título del Test:
Diferencias individuales T4

Descripción:
Métodos de investigación en el estudio de las Diferencias Individuales

Autor:

ElisaK

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Fecha de Creación:
03/02/2020

Categoría: UNED

Número Preguntas: 93

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Temario:

1 Camino recorrido para alcanzar el saber (ordenado y continuado): Método. Técnica.
2 Acción encaminada a analizar y resolver un conjunto de problemas relativos a nuestra experiencia: Método. Técnica.
3 Forma usual de trabajar que posibilita el ''saber científico'' en cualquier disciplina: Método científico. Técnica.
4 Conjunto organizado de conocimientos que han sido adquiridos utilizando un método científico: Ciencia. Fe.
5 Representa los diferentes tipos de relaciones bivariadas que pueden darse entre las variables objeto de estudio: El cubo de rubik. Matriz básica de datos o el cubo de datos.
6 Las relaciones entre las variables pueden representarse mediante un cubo cuyas tres dimensiones se corresponden con las tres fuentes de variación existentes; personas, situaciones (tests) y ocasiones (tiempo): El cubo de datos o matriz básica de datos. El cubo de Rubik.
7 Cada una de las caras del cubo representa un tipo de relación bivariada posible, se ponen en relación dos de las tres variables (o dimensiones) y se mantiene constante la tercera: El cubo de datos o matriz básica de datos. El cubo de rubik.
8 Indica que ''las dos disciplinas de la Psicología Científica'' son la ''Psicología Experimental y la Correlacional'' Aunque con orígenes y metodologías distintos, se consideran complementarias: Cronbach. Eysenck.
9 Las dos caras de la Psicología: Eysenck. Cronbach.
10 Se vincula al asociacionismo inglés: Psicología experimental. Psicología correlacional.
11 Precursores de la Psicología Correlacional: Galton y Spearman. Wundt y Pavlov.
12 Trata de descubrir las posibles relaciones de covariación entre múltiples variables: Psicología correlacional. Psicología experimental.
13 ''El científico correlacional se interesa por la variación ya existente entre individuos, grupos sociales y especies; el experimental se interesa únicamente en la variación que él crea'': Cronbach. Bernard.
14 Habla de ''experiencia invocada'' ya que el fenómeno a investigar es preexistente a la investigación y no se puede manipular experimentalmente. Esto hace que la Psicología Correlacional se mantenga en estadios descriptivos relativos a las interdependencias existentes entre las variables consideradas, y que NO pueda establecerse nexos causales o de dependencia entre variables: Bernard. Cronbach.
15 A diferencia de la Experimental, se centra en el estudio de la varianza entre individuos y concibe ''la varianza del tratamiento'' como la ''varianza de error a desestimar'': Psicología Clásica. Psicología Correlacional.
16 El objetivo es describir, ordenar y clasificar los datos observados tal y como éstos se manifiestan en la naturaleza: Psicología Correlacional. Psicología Experimental.
17 Mediante la observación del organismo se trata de inferir las dimensiones y estructuras de los fenómenos estudiados, analizando las relaciones de interdependencia entre las variables observadas: Psicología Correlacional. Psicología Experimental.
18 Exige tratamientos uniformes para garantizar la validez externa de las diferencias individuales observadas: Correlacional. Experimental.
19 Los psicólogos correlacionales están enamorados de las variables que el EXPERIMENTADOR intenta olvidar: Cronbach. Spearman.
2o Sólo a través del paradigma experimental se puede conocer el alcance y las características de las Diferencias individuales existentes en una variable psicológica dada: Verdadero. Falso.
21 La metodología correlacional ofrece una concepción multivariada del mundo, y una cierta estructuración de la misma como vía de acercamiento al carácter plural y complejo de la realidad y al conocimiento de esta: Verdadero. Falso.
22 Psicología Diferencial, Psicometría, Psicología de la Personalidad, Psicología Social, etc: Psicología Correlacional. Psicología Experimental.
23 Herramientas estadísticas más utilizadas e Psicología de las Diferencias Individuales: Técnicas multivariadas. Técnicas concretas.
24 Se refiere a un amplio rango de estrategias de investigación y análisis de datos que operan con muchas variables simultáneamente: Concepto multivariado. Concepto único.
25 Estudian la covariación entre múltiples variables, y posibilitan describir, clasificar y hallar estructuras latentes de interés en los fenómenos estudiados: Técnicas de interdependencia. Técnicas de covariación.
26 Estudian una serie de VI para predecir y explicar una o más VD: Técnicas de Dependencia. Técnicas de Interdependencia.
27 El cubo da lugar a seis tipos de análisis Bivariados; La técnica R.. La más frecuente. La menos frecuente.
28 El experimento es provocado: Psicología Experimental. Psicología Correlacional.
29 Si bien, las hipótesis descriptivas y predictivas han sido habituales en psicología diferencial de corte clásico, cada vez un número mayor de investigación parte de hipótesis de carácter explicativo asociadas a métodos teóricos. En este sentido, la investigación psicométrica está avanzando en el desarrollo de modelos matemáticos cuyos objetivos se alejan progresivamente de lo descriptivo para aproximarse a lo explicativo: Verdadero. Falso.
30 (Cuantitativas) se puede medir la cantidad o magnitud que en esa variable presenta cada sujeto: Métricas. No métricas.
31 (Cualitativas) Solo designan una cualidad o atributo: Métrica. No métrica.
32 Grado de manipulabilidad: Correlacionales y Experimentales (ex-post-facto) y la aproximación a las técnicas ''cuasiexperimentales''. Momentos temporales (Transversales y Longitudinales).
33 Diseños vinculados a la variable Tiempo, o momentos temporales: Correlacionales y Experimentales (ex-post-facto) y la aproximación a las técnicas ''cuasiexperimentales''. Transversales y Longitudinales.
34 Acuñaron el término Expost-facto: Campbell y Stanley. Pierce y Brosnan.
35 Es una búsqueda sistemática empírica en la cual no se tiene control directo sobre las VI porque ya acontecieron sus manifestaciones o por ser intrínsecamente no manipulables. Se hacen inferencias sobre las relaciones entre ellas sin intervención directa, a partir de la variación concomitante de las VI y VD: Ex-post-facto. Post-facto.
36 Es una búsqueda sistemática empírica en la cual no se tiene control directo sobre las VI porque ya acontecieron sus manifestaciones o por ser intrínsecamente no manipulables. Se hacen inferencias sobre las relaciones entre ellas sin intervención directa, a partir de la variación concomitante de las VI y VD: Kerlinger. Hopkins.
37 Se caracterizan por que el investigador no puede manipular ni modificar la VI ,puesto que ya viene dada (ej; sexo): Ex-post-facto. Post-facto.
38 Al no poder realizar una asignación aleatoria de los sujetos a las condiciones experimentales, se lleva a cabo una selección de los sujetos en función de que posean o no determinadas características relacionadas con la variable independiente: Cuasi experimental. Ex-post-facto.
39 Se concibe la VD: Constructo descriptivo que debe explicarse. La que tiene valor explicativo.
40 39 Se concibe la VI: Constructo descriptivo que debe explicarse. La que tiene valor explicativo.
41 Un criterio fundamental será el orden de sucesión temporal de ambos constructos (La VI es anterior a la VD): Verdadero. Falso.
42 41 Un criterio fundamental será el orden de sucesión temporal de ambos constructos (La VD es anterior a la VI): Falso. Verdadero.
43 Engloban todos los procedimientos destinados a explorar y estructurar un campo de observación dado, así como al estudio de hipótesis de naturaleza relacional, con diversos grados de complejidad y aproximación a niveles inferenciales de orden explicativo: Diseños Correlacionales. Diseños Ex-post-facto.
44 Son útiles en campos poco estudiados o demasiado complejos para establecer taxonomías o dimensiones básicas: Diseños correlacionales de covariación o descriptivos. Diseños Longitudinales.
45 Específicamente se usará el índice de correlación de PEARSON: Para las muestras paramétricas. Para las muestras No paramétricas.
46 Específicamente se usará el índice de correlación de SPEARMAN: Muestras paramétricas. Muestras No paramétricas.
47 El estudio de las relaciones entre variables es de gran utilidad para explorar nuevas áreas de conocimiento: Verdadero. Falso.
48 Se refiere a la posibilidad de encontrar estructuras subyacentes que puedan inferirse de la realidad observada y de reducir un cúmulo de variables a un número restringido y parsimonioso de agrupaciones significativas de carácter conceptual: Análisis de Estructuras. Análisis de Relaciones.
49 Posibilita ordenar, agrupar y clasificar la realidad observada mediante la extracción de los aspectos comunes que subyacen a las relaciones entre diferentes variables estudiadas: Análisis de estructuras. Análisis de relaciones.
50 Esta técnica obtiene intercorrelaciones entre una serie de variables observadas, y ademas obtiene la estructura que subyace a las relaciones entre dichas variables o las dimensiones que resumen las relaciones de interdependencia entre las variables observadas: Análisis Factorial. Ex-post-facto.
51 El análisis factorial clásico es conocido como 'Análisis factorial exploratorio': Verdadero. Falso.
52 Permite inferir la estructura de los fenómenos estudiados tales como inteligencia, personalidad, etc..: Análisis factorial clásico. Análisis tetradimensional.
53 Sin embargo ha sido tradicionalmente una técnica meramente exploratoria en la búsqueda de unidades psicológicas significativas (factores), por lo que uno de sus problemas más serios es lograr la necesaria ''invarianza factorial'': Análisis factorial exploratorio. Análisis tetradimensional.
54 Es útil en la elaboración de hipótesis relativas a la organización del mundo que se observa (fase inductiva de la investigación): Análisis Factorial Exploratorio. Análisis tridimensional.
55 La elaboración matemática del análisis factorial confirmatorio ha sido posible fundamentalmente gracias a: Bellsprout. Joreskog.
56 Pretende abordar la evaluación y el correcto ajuste de modelos teóricos elaborados previamente a los resultados obtenidos. Su objetivo será, no ya explorar la organización de un conjunto de datos, sino estimar si la estructura factorial que éstos confiuran se ajusta a un modelo teórico postulado a priori: Análisis factorial confirmatorio. Análisis pentagonal.
57 Técnica multivariante de interdependencia que estudia las interrelaciones entre un elevado número de variables observadas: Análisis factorial exploratorio. Análisis bivariado.
58 Técnica más representativa de la Psicología de las Diferencias Individuales: Análisis Factorial Exploratorio. Análisis Bivariado.
59 Objetivo: Extraer la información que se oculta en estas variables, obteniendo un conjunto más pequeño de variables latentes denominadas factores: Análisis factorial exploratorio. Análisis bivariado.
60 Para estudiar la estructura de la Inteligencia usó el método de las diferencias tetrádicas, que permitía conocer si la varianza común de una matriz de correlaciones entre múltiples pares de test, podía reducirse a un factor general único, o solo podía reducirse a varios factores de un grupo: Spearman. Pierce.
61 Permitía conocer si la varianza común de una matriz de correlaciones entre múltiples pares de test, podía reducirse a un factor general único, o solo podía reducirse a varios factores de un grupo: Método de las diferencias tetrádicas. Método de las diferencias tridimensionales.
62 Principio de estructura simple: Thurstone. Hotelling.
63 Extracción de factores con el método de componentes principales: Hotelling. Kaiser.
64 Rotación ortogonal - varimax, máxima variabilidad: Kaiser. Hotelling.
65 Técnicamente mejor ya que se entiende que los factores representan dimensiones independientes entre sí: Ortogonal. Oblicua.
66 Cuando se cree que los factores están relacionados es mejor utilizar la ___ ya que permite establecer estructuras factoriales de tipo jerárquico basadas en la sucesiva factorización de los factores obtenidos en niveles previos de carácter más específico: Ortogonal. Oblicua.
67 Propuso que se debía rotar las soluciones factoriales hasta hallar la solución que ofreciera una estructura simple ( la más sencilla y fácil de interpretar ): Spearman. Thurstone.
68 Encontró un solo factor general de capacidad mental y diversos componentes específicos residuales: Spearman. Thurstone.
69 Postuló la existencia de 7 factores independientes relacionados con las capacidades mentales: Thurstone. Spearman.
70 Los factores que justifican las capacidades mentales y de personalidad presentan distintos niveles de abstracción: Verdadero. Falso.
71 Es la única fuente de varianza de todos los demás factores y de todos los test incluidos en esta jerarquía, y representa el mayor nivel de abstracción o la cúspide de la estructura jerárquica de la inteligencia: Factor de inteligencia general ''g''. Factor de personalidad general ''g''.
72 En su afán de conocer sistemáticamente la inteligencia humana, desarrolló el ''análisis factorial exploratorio y encontró elevadas correlaciones entre múltiples test de inteligencia. Concluyó que todas las medidas de inteligencia, bien realizadas, estaban relacionadas con un factor general ''g'' y que existía otro porcentaje de la varianza no explicado por ''g'' denominado FACTOR ESPECÍFICO ''S'' y vinculado a la exigencia particular de la tarea concreta: Spearman. Pierce.
73 Se trata de confirmar si la estructura factorial que obtuvo está en la dirección correcta: Análisis factorial confirmatorio. Análisis factorial exploratorio.
74 Cuando el conocimiento de las variables que se van a estudiar permite establecer una división entre las posibles variables predictoras (VI) y variables criterio (VD) técnicas como _____ permiten estimar la POTENCIA PREDICTIVA del modelo previamente elaborado: Análisis de Regresión/ Análisis Discriminante/ Correlación Canónica. Análisis Bivariado/ Análisis Discriminante.
75 Permiten estimar, a partir del análisis de las relaciones entre los datos recogidos, los valores o magnitudes de cambio: Los modelos de Regresión. Análisis discriminante.
76 Permite predecir un criterio (VD) a partir del control estadístico (que no manipulativo) de una variable predictiva (VI), ya que ésta no se puede manipular experimentalmente: Modelo de regresión SIMPLE. Modelo de regresión MULTIPLE.
77 Posibilita una estimación del potencial predictivo de una variable manteniendo un control estadístico sobre otras variables intervinientes. Es decir, permite predecir un criterio de dos o más variables predictivas: Modelo de Regresión Simple. Modelo de Regresión Multiple.
78 Los Coeficientes de Regresión representan valores de cambio, no valores causales: Verdadero. Falso.
79 Los Coeficientes de Regresión representan valores de causa, no valores de cambio: Verdadero. Falso.
80 Son calificados de planes experimentales que a diferencia de los correlacionales,NO están fundamentados en la estimación de covariaciones sino en el análisis comparativo de valores medio: Diseños propiamente comparativos. Diseños cuasi-experimentales.
81 Estudia si existen diferencias significativas al comparar las puntuaciones medias que obtienen diferentes grupos en la VD de interés: Diseños propiamente comparativos. Diseños cuasi-experimentales.
82 Estudios en los que, si bien no puede establecerse una aleatorización de los sujetos, si pueden manipularse, de forma sistemática, las condiciones o tratamientos a los que estos sujetos experimentales son expuestos, es decir, pretenden analizar la interacción existente entre fuentes de variación individual significativa y determinadas situaciones: Diseños cuasi-experimentales. Diseños propiamente comparativos.
83 Por sus características son considerados como un puente entre dos aproximaciones extremas, la experimental y la correlacional, al permitir un acercamiento mayor a los problemas reales que el existente en los diseños experimentales, manteniendo al tiempo, el mayor control y rigor posibles: Diseños cuasi-experimentales. Diseños propiamente comparativos.
84 Recoge los datos de forma sincrónica ya que estudia en un mismo momento temporal una VD determinada en diferentes grupos de sujetos seleccionados según edad cronológica: Diseño transversal. Diseño longitudinal.
85 Estudia las diferencias entre edades, por tanto emplea un diseño intersujeto o de medidas independientes: Diseño transversal. Diseño longitudinal.
86 Efecto de cohorte: Diseño transversal. Diseño longitudinal.
87 Obtiene datos de forma diacrónica, ya que estudia en diferentes momentos temporales el cambio que se produce vinculado a la edad en la VD de interés: Diseño longitudinal. Diseño transversal.
88 Estudia el cambio a lo largo del tiempo de los mismos sujetos o grupos. Emplea un diseño intrasujeto o de medidas repetidas: Diseño longitudinal. Diseño transversal.
89 Controla el efecto de cohorte, también se le denomina diseño de intracohorte. Los sujetos pertenecientes a una cohorte de edad concreta (generación) son más homogéneos entre sí, porque comparten un mismo contexto histórico: Diseño longitudinal. Diseño transversal.
90 Los cambios observados en un mismo individuo se pueden generalizar a los cambios en los grupos de edad: Diseño transversal. Diseño longitudinal.
91 El diseño __ permite a diferencia del diseño __ estimar directamente los efectos ocasionados por la edad, sería un análisis real de los cambios experimentados: Longitudinal / Transversal. Transversal / Longitudinal.
92 Combina ambos diseños mediante un seguimiento longitudinal de varios grupos generacionales y análisis de cortes transversales entre los mismos, con lo que se podría apreciar cuáles son los efectos propios de la edad y cuáles son producto de la generación de pertenencia: Diseño longitudinal transverso. Diseño longitudinal de poblaciones.
93 Tomando una población como referencia se analizan distintas muestras en periodos de interés determinados, es decir, varían los sujetos pero se mantiene la población (edad) objeto de estudio. Este diseño permite estimar cómo afectan los cambios sociales y culturales a la población: Diseño longitudinal transverso. Diseño longitudinal de poblaciones.

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