Estadística

Si hablamos de la estadística que desarrolla nuevos métodos y procedimientos que luego pueden usarse para resolver problemas de distintos campos del saber, hablamos de... Examen. Estadística matemática. Estadística aplicada. Estadística descriptiva. Estadística inferencial.

Si para hacer un estudio sobre el efecto de un fármaco busco información ya publicada en revistas profesionales, estoy usando un método de recogida... Examen. Conjunto. No directo. Directo. Global.

¿Cual de las siguientes opciones NO forma parte de la fase empírica de un proyecto de investigación. Recolección de datos. Procesamiento estadístico. Presentación de datos. Selección de diseño experimental.

Se ha recopilado la información sobre el número de habitación de hotel disponibles en una determinada población, y según este criterio, se han agrupado los hoteles en la siguiente tabla: ¿Cuántos hoteles tienen entre 10 y 50 habitaciones? Examen. 50. 60. 70. 80.

Se ha recopilado la información sobre el número de habitación de hotel disponibles en una determinada población, y según este criterio, se han agrupado los hoteles en la siguiente tabla: ¿Cuántos hoteles tienen entre 20 y 50 habitaciones? Examen. El 10 %. El 20 %. El 30 %. El 40 %.

Si en un estudio preguntamos a 100 personas el número de hijos que tienen ( variable x), y 70 de esas personas tienen 2 o menos hijos, diremos que para X=2, 70 es... Examen. La frecuencia absoluta. La frecuencia relativa. La frecuencia absoluta acumulada. La frecuencia relativa acumulada.

Queremos conocer si el tratamiento basado en la puesta en práctica de un programa para el control de los niveles de ansiedad produce una reducción significativa en la prevalencia de individuos que presentan tendencias sucididas (opciones de respuesta: si, no). Para ello, valoramos cada caso de nuestra muestra antes (pretest) y después (postest) de poner en práctica el tratamiento. Indica cuál es el test indicado para realizar este tipo de comparación. Examen. Test Chi cuadrado. Test exacto de Fisher. Test t Studen para muestras emparejadas. Test de McNemar.

Si el coeficiente de correlación lineal entre dos variables es cero Examen. No existe relación lineal entre ellas. No existe ningún tipo de relación entre ellas. La correlación entre ambas variables es perfecta. Podemos precedir el valor de la primera a partir de la segunda, con error cero.

Si para hacer un estudio sobre un tipo de enfermedad rara vamos a una asociación de pacientes de esa enfermedad para que los afectados que quieran contesten a nuestros cuestionario, estamos utilizando un muestreo.. Examen. Aleatorio simple. Aleatorio por conglomerado. No aleatorio. Aleatorio estratificado.

Si se quiere calcular la altura media de una población y elegimos una muestra... Examen. Ambas, la altura media de la población y la de la muestra son estimadores. Ambas, la altura media de la población y la de la muestra son parámetros. La altura media de la población es el estimador, y la altura media de la muestra es el parámetro. La altura media de la población es el parámetro y la altura media de la muestra es el estimador.

¿Cual de las siguientes afirmaciones es falsa sobre la estimación por intervalos? Examen. A mayor tamaño muestral, menor tamaño del intervalos en la estimación. A mayor fiabilidad, mayor tamaño del intervalo en la estimación. El tamaño de la población es un factor relevante independientemente de lo grande que sea la población. El tamaño de la muestra es un factor relevante independientemente de lo grande que sea dicha población.

Selecciona la afirmación correcta sobre contrastes de hipótesis: Examen. El error tipo II en el contraste de hipótesis es aquél que se comente cuando rechazamos la hipótesis nula siendo esta verdadera. Si p-valor es menor que el nivel del significación, diremos que el resultado de nuestro análisis es estadísticamente significativo, rechazando la hipótesis nula y aceptando la hipótesis alternativa. El error de tipo I en el contraste de hipótesis es aquél que se comete cuando aceptamos la hipótesis nula siendo esta la falsa. Si p-valor es mayor o igual que el nivel de significación, diremos que el resultado de nuestro análisis es significativo, rechazando la hipótesis nula y aceptando la hipótesis alternativa.

Se desea conocer si la existencia de un determinado rasgo es más frecuente entre una determinada población A que en otra determinada población B. Se han seleccionado dos muestras de tamaño N=200 en cada una de las dos poblaciones. En la muestra extraída de A, 4 personas tenían el rasgo. En la muestra extraída de B, el rasgo lo tenían 7 personas. ¿ Que test usarías para aceptar o rechazar la hipótesis de que la prevalencia de dicho rasgo es la misma en ambas poblaciones?. Test de Levene. Test de McNemar. Prueba de ANOVA. Test exacto de Fisher.

Si al hacer un análisis ANOVA de cómo se comporta una variable en distintos grupos, obtenemos una significatividad de 0,02, diremos que, con una fiabilidad del 95 %: Examen. Aceptamos que la media de la variable en los distintos grupos analizados es la misma. Rechazamos que la media de la variable en los distintos grupos analizados es la misma. Los grupos analizados no se ajustan a una distribución normal. Los grupos analizados si se ajustan a una distribución normal.

Si al hacer un análisis ANOVA , obtenemos un p-valor de 0,01 en el test de Levene, entonces,con una nivel de confianza del 95 % Examen. Rechazamos la igualdad de medidas entre los grupos analizados. Aceptaremos la igualdad de medidas entre los grupos analizados. Rechazamos la igualdad de varianzas entre los grupos analizados. Aceptaremos la igualdad de varianzas entre los grupos analizados.

En la siguiente tabla se resume el tiempo de ejecución (en segundos) de una prueba física realizada a 100 deportistas. Usando los datos de la tabla del ejercicio 1. ¿Que tipo de variable es el "tiempo de reacción"? Nos referimos a una variable original, cuando se recoge en la muestra, antes de agrupar en intervalos. Examen. Cualitativa nominal. Cualitativa ordinal. Cuantitativa discreta. Cuantitativa continua.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 1 ¿Cual de los siguientes tipos de gráfico es el más adecuado para representar la tabla? Examen. Diagrama de sectores. Diagrama de rectángulos. Histograma. Gráfico de dispersión.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 1 ¿Cual es la marca de clase del segundo intervalo, [120-140] Examen. 20. 120. 130. 140.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 1 ¿Cual es la frecuencia relativa acumulada en el intervalo [160-180] Examen. 15. 95. 0,15. 0,95.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 1 ¿Cual es la moda de la variable 'tiempo de reacción ' Examen. 124,29. 129,29. 134,29. 139,29.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 1 ¿Cual es la mediana de la variable 'tiempo de reacción ' Examen. 122,78. 127,78. 132,78. 137,78.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 1 ¿Cual es la media de la variable 'tiempo de reacción ' Examen. 137. 142. 147. 152.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 1 Si el momento de orden de la variable 'tiempo de reacción' es 4896, ¿ Cual es el valor de la asimetría de Fisher Examen. 0,477. 0,577. -0,477. -0,577.

Se ha recogido información de cinco tiendas sobre el precio de un determinado producto y el número de ventas diarias que tienen con el objetivo de estudiar la relación entre ambas variables. En la siguiente tabla se presenta información de ambas variables. Usando los datos de la tabla del ejercicio 2 Si queremos obtener las ventas previstas en función del precio del producto, identifica la variable explicada y la explicativa. Examen. Ambas variables son explicadas. "Precio" es la variable explicativa. "Ventas"es la variable explicada. "Ventas" es la variable explicada. "Precio" es la variable explicativa. ( B y C son correctas). Ninguna de ellas puede asociarse a variable explicada o variable explicativa, tan solo se puede hablar de correlación.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 2 ¿Que gráfico de los siguientes se usa para representar los datos? Examen. Gráfico de dispersión. Diagrama de sectores. Diagrama de rectángulos. Histograma.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 2 Calcula el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre ambas variables, precio y ventas Examen. 0,738. -0,738. 0,545. -0,545.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 2. Calcula la recta de regresión que indica el número de ventas esperadas en función del precio: Examen. Ventas=-0,073•(Precio) - 44,370. Ventas=-0,073•(Precio) + 44,370. Ventas=0,073•(Precio) - 44,370. Ventas=0,073•(Precio) + 44,370.

Tabla de datos para el ejercicio 3 Se desea conocer la proporción de jóvenes que realizan extraescolares relacionadas con el deporte. Para ello, se ha tomado una muestra de 200 jóvenes de Secundaria y 200 jóvenes de Bachillerato. La proporción de jóvenes que hacen extraescolares deportivas para cada uno de los dos grupos aparece en la siguiente tabla. Usando los datos de la tabla del ejercicio 3. Con un nivel de confianza del 95 % ¿Cual es el intervalo de confianza para la proporción de jóvenes de Secundaria que hacen extraescolares deportivas? Examen. (0,431 - 0,689). (0,461 - 0,659). (0,491 - 0,629). (0,521 - 0,599).

Usando los datos de la tabla del ejercicio 3. Con un nivel de confianza del 95 % ¿Que tamaño muestral es necesario para que el error muestral a la hora de estimar la proporción de estudiantes de Secundaria que hacen extraescolares deportivas fuera inferior a 0,025? Examen. 915. 1315. 1515. 1815.

Usando los datos de la tabla del ejercicio 3. Para saber si existe una diferencia significativa en el porcentaje de jóvenes que hacen extraescolares deportivas entre Secundaria y Bachillerato, ¿Qué test de hipótesis se utiliza? Examen. Test t Studen de independientes. Test t Studen de muestras emparejadas. Test de normalidad. Test Chi cuadrado.

Las fuentes documentales que sintetizan los documentos primarios y los secundarios, como por ejemplo los directorios, se denominan... ... documentos terciarios. ... documentos primarios. ... documentos secundarios. ... documentos cuaternarios.

¿Qué rama de la Estadística se basa en la teoría de las probabilidades y utiliza los datos que proporciona la estadística descriptiva con el propósito de extraer consecuencias a partir de los datos recolectados?. La Estadística Aplicada. La Estadística Descriptiva. La Estadística Inferencial. La Estadística Matemática.

Si deseamos saber el porcentaje de personas entre 40 y 50 años que han pasado una determinada enfermedad, y para ello seleccionamos aleatoriamente a 500 personas para realizarles un test que nos dirá si la han pasado o no, las 500 personas sobre las que se ha realizado el test es la... ... variable explicada. ... variable explicativa. ... población. ... muestra.

Si en un cuestionario preguntamos ¿Cuál es tu nivel de estudios? No tengo Primarios Secundarios Superiores ¿Qué tipo de variable es?. Cualitativa ordinal. No hay datos suficientes. Cualitativa nominal. Cuantitativa.

Si la variable lugar de nacimiento de una persona se codifica mediante números siendo el 1, 2, 3, 4,... códigos para identificar la provincia donde nació, la variable codificada resultante es una variable... ... nominal. ... explicada. ... ordinal. ... dependiente.

¿Qué es la frecuencia absoluta de una modalidad de una variable aleatoria?. Es el valor que más se repite de la variable. Es el número de veces que aparece en muestra esa modalidad dividido por el número total de datos. Es una medida inferencial. Es el número de veces que aparece en la muestra esa modalidad.

En la siguiente figura se representa el número de empleados de una empresa, clasificados según su categoría laboral. ¿Qué tipo de gráfico es?. Diagrama de sectores. Histograma. Diagrama de barras. Diagrama de rectángulos.

En un trabajo se está estudiando la variable edad. Los valores se han agrupado en intervalos. Uno de esos intervalos es el [25, 35). ¿Cuál es la amplitud del intervalo?. No nos dan datos suficientes. 10. 35. 25.

En un trabajo se está estudiando la variable edad. Los valores se han agrupado en intervalos. Uno de esos intervalos es el [25, 35). Una persona de 25 años de edad, ¿debería estar incluida en este intervalo?. Depende de otras variables. No. No se puede saber. Si.

En una distribución normal, el 95% de los casos se encuentran: Entre el valor de media ± la desviación típica. Entre el valor de media ± 2 veces la desviación típica. Entre el valor de la moda ± 2 veces la desviación típica. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.

Dada un variable tipificada que sigue una distribución función t-Student con 10 grados de libertad, ¿a partir de qué valor de la variable encontramos al 10% de casos mayores?. 1,415. 2,764. 1,345. 1,372.

La mediana es una medida descriptiva, pero más concretamente es: Medida de posición no central. Medida de dispersión. Medida de forma. Medida de posición central.

El valor central de la variable recibe el nombre de: Desviación típica. Mediana. Moda. Media.

Si al calcular la asimetría de una variable se obtiene un valor negativo, entonces... Hay asimetría hacia la derecha. Hay un error, pues la asimetría no puede tener valores negativos. Hay asimetría hacia la izquierda. Tiene asimetría positiva.

Qué representa la siguiente fórmula, fracción m subíndice 3 entre s al cubo? M3/S3. La mediana. No representa nada. La asimetría de Fisher. La curtosis.

Dada la siguiente tabla de frecuencias, [Li-1, Li) xi ni Ni fi Fi [0, 10) 5 17 17 0,152 0,152 [10, 20) 15 33 a 0,295 0,446 [20, 30) 25 27 77 b 0,688 [30, 40) 35 35 112 0,313 c ¿Cuál es el valor de a?. No se puede calcular. 17. 50. 33.

Dada la siguiente tabla de frecuencias, [Li-1, Li) xi ni Ni fi Fi [0, 10) 5 17 17 0,152 0,152 [10, 20) 15 33 a 0,295 0,446 [20, 30) 25 27 77 b 0,688 [30, 40) 35 35 112 0,313 c ¿Cuál es el valor de b?. 0.688. 0.241. No se puede calcular. 0.292.

Dada la siguiente tabla de frecuencias, [Li-1, Li) xi ni Ni fi Fi [0, 10) 5 17 17 0,152 0,152 [10, 20) 15 33 a 0,295 0,446 [20, 30) 25 27 77 b 0,688 [30, 40) 35 35 112 0,313 c ¿Cuál es el valor de c?. 0,688. 0,310. 1,311. 1,000.

Dada la siguiente tabla de frecuencias, [0, 10) 5 17 17 0,152 0,152 [10, 20) 15 33 a 0,295 0,446 [20, 30) 25 27 77 b 0,688 [30, 40) 35 35 112 0,313 c ¿Cuál es el número total de casos recogidos en la tabla?. 35. 77. 189. 112.

Dada la siguiente tabla de frecuencias, [Li-1, Li) xi ni Ni fi Fi [0, 10) 5 17 17 0,152 0,152 [10, 20) 15 33 a 0,295 0,446 [20, 30) 25 27 77 b 0,688 [30, 40) 35 35 112 0,313 c Cuál es la densidad de frecuencia del segundo intervalo, d2?. 0,45. 0,29. 0,33. 3,3.

Dada la siguiente tabla de frecuencias [Li-1, Li) xi ni Ni fi Fi [0, 10) 5 17 17 0,152 0,152 [10, 20) 15 33 a 0,295 0,446 [20, 30) 25 27 77 b 0,688 [30, 40) 35 35 112 0,313 c ¿Cuál es es valor de la media de la variable?. 12,14. 22,14. 16,14. 19,14.

Dada la siguiente tabla de frecuencias, [Li-1, Li) xi ni Ni fi Fi [0, 10) 5 17 17 0,152 0,152 [10, 20) 15 33 a 0,295 0,446 [20, 30) 25 27 77 b 0,688 [30, 40) 35 35 112 0,313 c ¿Cuál es es valor de la varianza de la variable?. 133,27. 93,27. 103,27. 113,27.

Hemos llevado a cabo un estudio en el que queremos conocer el grado de asociación existente entre el número de meses durante los cuales un grupo de individuos han seguido el programa de actividad física que les hemos planteado y su estado de salud, medido a través de los niveles de colesterol en sangre. Para ello hemos calculado en coeficiente de correlación de Pearson, obteniendo el siguiente resultado r = 0,61. En base al resultado obtenido, indica cual sería la conclusión correcta: Existe una correlación positiva y moderada entre el número de meses de dieta y el estado de salud. Existe una correlación negativa y fuerte entre el número de meses de dieta y el estado de salud. Existe una correlación positiva y fuerte entre el número de meses de dieta y el estado de salud. Existe una correlación negativa y débil entre el número de meses de dieta y el estado de salud.

Se desea estudiar qué factores influyen en la recuperación rápida de varios pacientes afectados de una determinada enfermedad respiratoria. Para ello, se ha recogido información de los pacientes (edad, peso, sexo, medicación que tamaño, tamaño de la ciudad en la que viven, frecuencia de uso de vehículos a motor, tratamiento...), y también si los pacientes se recuperaron de manera rápida o no (sí / no) tras el tratamiento. ¿Qué análisis es recomendable realizar?. Una regresión logística. Una regresión lineal múltiple. Una regresión lineal. Un análisis de correlación y concordancia.

La siguiente tabla estadística muestra el grado de recuperación (ninguna / moderada / media / total) de una serie de afectados por una enfermedad según el tratamiento que han seguido. Tratamiento A Tratamiento B Tratamiento C Ninguna 38 10 6 54 Moderada 27 23 10 b Media a 47 30 92 Total 2 5 c 52 82 85 91 258 ¿De cuántos afectados se ha recogido información?. 258. 91. 52. No se dispone de información.

La siguiente tabla estadística muestra el grado de recuperación (ninguna / moderada / media / total) de una serie de afectados por una enfermedad según el tratamiento que han seguido ratamiento A Tratamiento B Tratamiento C Ninguna 38 10 6 54 Moderada 27 23 10 b Media a 47 30 92 Total 2 5 c 52 82 85 91 ¿Cuál es el valor de a?. 15. 13. 17. No se puede calcular.

La siguiente tabla estadística muestra el grado de recuperación (ninguna / moderada / media / total) de una serie de afectados por una enfermedad según el tratamiento que han seguido. A Tratamiento B Tratamiento C Ninguna 38 10 6 54 Moderada 27 23 10 b Media a 47 30 92 Total 2 5 c 52 82 85 91 258 ¿¿Cual es el valor de b?. 60. 50. 40. No se puede calcular.

La siguiente tabla estadística muestra el grado de recuperación (ninguna / moderada / media / total) de una serie de afectados por una enfermedad según el tratamiento que han seguido. Tratamiento A Tratamiento B Tratamiento C Ninguna 38 10 6 54 Moderada 27 23 10 b Media a 47 30 92 Total 2 5 c 52 82 85 91 258 ¿¿Cual es el valor de c?. 45. 50. 40. No se puede calcular.

Se desea estimar la media de una determinada variable en una población. La varianza de dicha variable en la población está en torno a s2=97,2. ¿Qué error se está comiento en la estimación, con un nivel de confianza del 95%, si se ha escogido una muestra de tamaño 309 bajo el supuesto de que la población es infinita?. 1,10. 0,57. 1,41. 0,85.

Se desea estimar la proporción de población que cumplen un determinado requisito. La proporción de población que cumple el requisito está en torno a p=0,27. ¿Qué error se está cometiendo en la estimación, con un nivel de confianza del 95%, con una muestra de 363 casos si el tamaño de la población es 4354?. 0,044. 0,056. 0,023. 0,034.

Se desea estimar la proporción de población que cumplen un determinado requisito. La proporción de población que cumple el requisito está en torno a p=0,22. ¿Qué error se está cometiendo en la estimación, con un nivel de confianza del 95%, con una muestra de 219 casos bajo el supuesto de que la población es infinita?. 0,055. 0,071. 0,028. 0,042.

Se desea estimar la media de una determinada variable en una población. La varianza de dicha variable en la población está en torno a s2=77,5. ¿Qué muestra se necesita para que, con un nivel de confianza del 95%, el error de dicha estimación esté por debajo de 1,1 bajo el supuesto de que la población es infinita?. 246. 316. 189. 154.

Se desea estimar la proporción de población que cumplen un determinado requisito. La proporción de población que cumple el requisito está en torno a p=0,23. ¿Qué muestra se necesita para que, con un nivel de confianza del 95%, el error de dicha estimación esté por debajo de 0,05 bajo el supuesto de que la población es infinita?. 272. 349. 210. 51.

El valor de significación asociado a un nivel de confianza del 90% será... 0,05. 0,005. 0,10. 0,15.

Qué relación existe entre el nivel de significación y el nivel de confianza en un contraste de hipótesis?. La suma de ambos es el 100%, si vienen expresados en tanto por uno. La suma de ambos es cero. La suma de ambos es el 100%, si vienen expresados en tanto por ciento. La suma de ambos es 1, si vienen expresados en tanto por ciento.

Si durante la realización de un ANOVA obtengo en el test de Levene un p-valor de 0,01, entonces, con un nivel de significación del 95%... ... rechazaremos la igualdad de varianzas de la variable estudiada en todos los niveles del factor, y que por tanto se viola uno de los supuesto del ANOVA. ... aceptaremos la igualdad de varianzas de la variable estudiada en todos los niveles del factor, y que se puede proceder con el ANOVA. .. aceptaremos la igualdad de medias para los distintos niveles del factor analizado. ... rechazaremos la igualdad de medias para los distintos niveles del factor analizado.

Habiendo asumido un nivel de significación de 0,05, señala qué debemos hacer si la prueba estadística que llevamos a cabo reporta un p-valor igual a 0,3. Aceptar la hipótesis nula. Rechazar la hipótesis nula. Asumir la hipótesis alternativa. Cambiar el nivel de significación.

Si tenemos una muestra donde el 50% son mujeres, y el 50% son hombres, donde para cada uno de ellos se les ha medido el nivel de hemoglobina en sangre en dos días consecutivos, ambas medidas del nivel de hemoglobina forman muestras... Emparejadas. Paramétricas. Independientes. No paramétricas.

Se dedica a describir datos analizados. Estadística descriptiva. Estadística inferencial. Estadística matemática. Estadística cuántica.

Se dedica a estudiar si los datos obtenidos de una muestra se pueden extrapolar al total de la población, profundizando en los conceptos de nuestra aleatoria y nuestra representativa. Estadística inferencial. Estadística descriptiva. Estadística matemática. Estadística geográfica.

Qué es n1. Frecuencia absoluta. Frecuencia absoluta acumulada. Frecuencia relativa. Frecuencia relativa acumulada.

Que es N1. Frecuencia absoluta. Frecuencia absoluta acumulada. Frecuencia relativa. Frecuencia relativa acumulada.

Que es f1. Frecuencia absoluta. Frecuencia absoluta acumulada. Frecuencia relativa. Frecuencia relativa acumulada.

Que es F1. Frecuencia absoluta. Frecuencia absoluta acumulada. Frecuencia relativa. Frecuencia relativa acumulada.