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Fundamentos de investigación en psicología UNED T 4
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Título del Test:
Fundamentos de investigación en psicología UNED T 4 Descripción: 4.3.2. Baja potencia estadística y cuadro 4.4. Autor:
Fecha de Creación: 06/11/2013 Categoría: UNED Número Preguntas: 14 |
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¿Qué es la baja potencia estadística? La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es cierta. La probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es cierta. La probabilidad de rechazar la hipótesis alternativa cuando la hipótesis nula es cierta. ¿Cómo podemos concluir cuando no elegimos adecuadamente el nivel de significación estadística y sobre todo el tamaño de la muestra? La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando en relaidad la hipótesis nula es cierta. De forma incorrecta que la relación entre la variable independiente y la dependiente no existe cuando en realidad si la hay (error tipo ll), es decir, aceptamos la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es cierta. De forma incorrecta que la relación entre las variables cuando en realidad no se da dicha relación (error tipo ll), es decir, no aceptamos la hipótesis nula cuando la hipótesis alternativa es cierta. ¿Cómo se concluye en el error tipo l? Que no existe relación entre las variables cuando en la realidad si se da dicha relación. Que existe relación entre las variables cuando en realidad no se da dicha relación. Que no aceptamos la hipótesis de la variable causa y la variable efecto. ¿Cuadro 4.4.Dentro de las amenazas contra la validez de conclusión estadística-, qué es la violación de los supuestos del modelo estadístico? Se puede concluir erróneamente que la relación entre las variables no es significativa. Se puede infra o sobreestimar el tamaño y la significación del efecto del tratamiento. Con algunas pruebas estadísticas, la probabilidad de cometer error tipo l se incrementa a medida que aumenta el número de pruebas ejecutadas, como por ejemplo, cuando se aplican comparaciones múltiples entre las medidas de tratamientos. ¿Cómo se concluye en el error tipo ll? Que no existe relación entre las variables cuando en la realidad si se da dicha relación. Que existe relación entre las variables cuando en realidad no se da dicha relación. Que no aceptamos la hipótesis de la variable causa y la variable efecto. ¿Cuadro 4.4.Dentro de las amenazas contra la validez de conclusión estadística-, qué es la tasa de error tipo l? Se puede concluir erróneamente que la relación entre las variables no es significativa. Se puede infra o sobreestimar el tamaño y la significación del efecto del tratamiento. Con algunas pruebas estadísticas, la probabilidad de cometer este error se incrementa a medida que aumenta el número de pruebas ejecutadas, como por ejemplo, cuando se aplican comparaciones múltiples entre las medidas de tratamientos. ¿Cuadro 4.4.Dentro de las amenazas contra la validez de conclusión estadística-, qué es la baja potencia estadística? Se puede concluir erróneamente que la relación entre las variables no es significativa. Se puede infra o sobreestimar el tamaño y la significación del efecto del tratamiento. Con algunas pruebas estadísticas, la probabilidad de cometer error tipo l se incrementa a medida que aumenta el número de pruebas ejecutadas, como por ejemplo, cuando se aplican comparaciones múltiples entre las medidas de tratamientos. ¿Cuadro 4.4.Dentro de las amenazas contra la validez de conclusión estadística-, qué es la imprecisión de las medidas? Cuando las variables presentan restricciones en su variación tanto en su rango inferior (efecto suelo) como en su rango superior (efecto techo), la potencia disminuye y la inferencia se debilita. Si los tratamientos no se aplican de forma homogénea a todos los participantes o al mismo participante de una aplicación a otra, puede aumentar la varianza error, provocando conclusiones erróneas sobre la covariación . Cuando se utilizan medidas con poca fiabilidad y validez puede aumentar la varianza error, provocando conclusiones erronéas sobre la covariación. ¿Cuadro 4.4.Dentro de las amenazas contra la validez de conclusión estadística-, qué es la escasa fiabilidad en la aplicación de los tratamientos? Cuando las variables presentan restricciones en su variación tanto en su rango inferior (efecto suelo) como en su rango superior (efecto techo), la potencia disminuye y la inferencia se debilita. Si los tratamientos no se aplican de forma homogénea a todos los participantes o al mismo participante de una aplicación a otra, puede aumentar la varianza error, provocando conclusiones erróneas sobre la covariación . Cuando se utilizan medidas con poca fiabilidad y validez puede aumentar la varianza error, provocando conclusiones erronéas sobre la covariación. ¿Cuadro 4.4.Dentro de las amenazas contra la validez de conclusión estadística-, qué es la escasa fiabilidad en la restricción del rango de las variables? Cuando las variables presentan restricciones en su variación tanto en su rango inferior (efecto suelo) como en su rango superior (efecto techo), la potencia disminuye y la inferencia se debilita. Si los tratamientos no se aplican de forma homogénea a todos los participantes o al mismo participante de una aplicación a otra, puede aumentar la varianza error, provocando conclusiones erróneas sobre la covariación . Cuando se utilizan medidas con poca fiabilidad y validez puede aumentar la varianza error, provocando conclusiones erronéas sobre la covariación. ¿Cuadro 4.4. Cuáles son las amenazas contra la validez de conclusión estadística? Violación de los supuestos del modelo estadístico, baja potencia estadística; tasa de error tipo l; impresión de las medidas; escasa fiabilidad en la aplicación de los tratamientos; restricción del rango de las variables; presencia de varianza error en el contexto de la investigación; muestra muy hetereogéna; estimación imprecisa de la magnitud del efecto. Violación de los supuestos del modelo estadístico, baja potencia estadística; tasa de error tipo ll; impresión de las medidas; escasa fiabilidad en la aplicación de los tratamientos; restricción del rango de las variables; presencia de varianza error en el contexto de la investigación; muestra muy hetereogéna; estimación imprecisa de la magnitud del efecto. Violación de los supuestos del modelo estadístico, baja potencia estadística; tasa de error tipo l; impresión de las variables; escasa fiabilidad en la aplicación de los tratamientos; restricción del rango de las variables; presencia de varianza error en el contexto de la investigación; muestra muy hetereogéna; estimación imprecisa de la magnitud del efecto. ¿Cuadro 4.4.Dentro de las amenazas contra la validez de conclusión estadística-, qué es la presencia de varianza error en el contexto de la investigación? Algunos estadísticos infraestiman o sobreestiman la magnitud de un efecto. Cuanto más hetereogénea sea la muestra, mayor será la desviación típica y menor la probavilidad de detectar la posible covariación entre la variable independiente y la dependiente. Si alguna característica del contexto aumenta la varianza error de forma artificial, se puede llegar a conclusiones erróneas respecto a la covariación. ¿Cuadro 4.4.Dentro de las amenazas contra la validez de conclusión estadística-, qué es la muestra muy hetereogénea? Algunos estadísticos infraestiman o sobreestiman la magnitud de un efecto. Cuanto más hetereogénea sea la muestra, mayor será la desviación típica y menor la probavilidad de detectar la posible covariación entre la variable independiente y la dependiente. Si alguna característica del contexto aumenta la varianza error de forma artificial, se puede llegar a conclusiones erróneas respecto a la covariación. ¿Cuadro 4.4.Dentro de las amenazas contra la validez de conclusión estadística-, qué es la estimación imprecisa de la magnitud del efecto? Algunos estadísticos infraestiman o sobreestiman la magnitud de un efecto. Cuanto más hetereogénea sea la muestra, mayor será la desviación típica y menor la probavilidad de detectar la posible covariación entre la variable independiente y la dependiente. Si alguna característica del contexto aumenta la varianza error de forma artificial, se puede llegar a conclusiones erróneas respecto a la covariación. |
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