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Psicologia de la personalidad.
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Título del Test:
Psicologia de la personalidad. Descripción: TEMA 2: INVESTIGACIÓN EN PERSONALIDAD: MÉTODO Y ESTRATEGIAS DE ANÁLISIS Autor: Marmar OTROS TESTS DEL AUTOR Fecha de Creación: 28/03/2022 Categoría: UNED Número Preguntas: 15 |
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Análisis estadístico, los más frecuentes:
Basados en el concepto de correlación, los dirigidos a analizar diferencias de medias, modelos de ecuaciones estructurales. los dirigidos a analizar inferencias de medias, modelos de ecuaciones.
Todas son correctas.
. Ecuaciones estructurales: Ninguna son correctas. Analizan relaciones de moderación y mediación entre las variables. Indica una correlación perfecta negativa de forma que la persona que tiene la puntuación más alta. Correlación: Recoge el grado en que dos variables se relacionan o varían conjuntamente. Los coeficientes de correlación irían de -1 a +1 pasando por el 0, siendo la correlación cualquier valor entre estos números,suelen oscilar entre 0’30 y 0’50 positivas y negativas Recoge el grado en que dos variables se relacionan o varían conjuntamente. Los coeficientes de correlación irían de 0 a +1 pasando por el 0, siendo la correlación cualquier valor entre estos números,suelen oscilar entre 0’30 y 0’50 positivas y negativas. Ninguna son correctas. . Coeficiente +1: Indica una relación imperfecta entre dos variables (ej. la persona con la puntuación más alta en X también tendrá la puntuación más alta en Y). Es una correlación positiva y éstas indican relaciones directas (a mayor X mayor Y). Indica una relación perfecta positiva entre dos variables (ej. la persona con la puntuación más alta en X también tendrá la puntuación más alta en Y). Es una correlación positiva y éstas indican relaciones directas (a mayor X mayor Y) Indica una relación perfecta positiva entre varias variables (ej. la persona con la puntuación más alta en X también tendrá la puntuación más alta en Y). Es una correlación positiva y éstas indican relaciones directas (a mayor X mayor Y).. . Coeficiente -1: Indica una relación perfecta positiva entre dos variables (ej. la persona que tenga la puntuación más alta en X tendrá la puntuación más baja en Y). Es una correlación negativa y éstas indican relaciones inversas (a mayor X menor Y). Indica una relación perfecta negativa entre dos variables (ej. la persona que tenga la puntuación más alta en X tendrá la puntuación más baja en Y). Es una correlación negativa y éstas indican relaciones inversas (a mayor X menor Y) Indica una relación perfecta negativa y positiva entre dos variables (ej. la persona que tenga la puntuación más alta en X tendrá la puntuación más baja en Y). Es una correlación negativa y éstas indican relaciones inversas (a mayor X menor Y). Coeficiente 0: Indica que hay relación entre variables. Indica que no hay relación entre variables. Indica que hay una alta relación entre variables. . Cuanto más se acerque el coeficiente de correlación a +1 y -1: más fuertemente relacionadas están las variables (ej. un coeficiente entre dos variables de -0’50 será más fuerte que una correlación de +0’35) Indica una relación perfecta negativa y positiva entre dos variables (ej. la persona que tenga la puntuación más alta en X tendrá la puntuación más baja en Y). Es una correlación negativa y éstas indican relaciones inversas (a mayor X menor Y). Todas son correctas. . Correlación negativa entre ansiedad y rendimiento: cuanto más alta es la ansiedad, menos es el rendimiento cuanto más alto es el rendimiento, menos es la ansiedad. Ninguna son correctas. . Correlación positiva entre ansiedad y pensamientos interferentes: a mayor ansiedad, menos pensamientos. a menor ansiedad, más pensamientos. a mayor ansiedad, más pensamientos. Forma de interpretar la correlación Hacer el cuadrado del coeficiente obtenido. Por ejemplo -0’50 x -0’50 = 0’25 y multiplicarlo por 100 (0’25 x 100 =25). Todas son correctas. Forma de interpretar la correlación, -0’50 x -0’50 = 0’25 y multiplicarlo por 100 (0’25 x 100 =25), esto significa: Ambas variables comparten el 25% de su varianza o, el 25% del rendimiento puede asociarse a las diferencias en ansiedad, habría un 75% que dependería de otras variables. Ambas variables comparten el 25% de su varianza o, el 25% del rendimiento puede asociarse a las diferencias en ansiedad, habría un 75% que dependería de otras variables más estables. Ninguna son correctas. En psicología en general las correlaciones: son perfectas Ninguna son correctas. no son perfectas ni están próximas a serlo. Las correlaciones: cuando son estadísticamente significativas podemos concluir que la asociación entre variables supera lo que podría esperarse por simple azar. No indican relaciones de causa-efecto. No obstante, pueden ser útiles para hacer predicciones (si dos variables están asociadas, al conocer una podemos hacer predicciones de la otra). Todas son correctas. Análisis factorial: Resume las relaciones entre dos variables agrupando aquellas que se relacionan más entre sí en unos pocos factores. Resume las relaciones entre muchas variables agrupando aquellas que se relacionan más entre sí en unos pocos factores. Resume las relaciones entre muchas variables agrupando aquellas que se relacionan menos entre sí en unos pocos factores. . Análisis factorial: en todas sus versiones, es fundamental en el estudio de los rasgos de personalidad ya que este constructo deriva del análisis de conductas que están muy relacionadas entre sí indican relaciones de causa-efecto. No obstante, pueden ser útiles para hacer predicciones (si dos variables están asociadas, al conocer una podemos hacer predicciones de la otra). Todas son correctas. . |
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