estadistica

La característica principal que debe tener todo problema educativo, para poder ser investigado de forma empírica, radica en: La amplitud de su planteamiento. La subjetividad de su planteamiento. La posibilidad de su resolución.

Un profesor tiene a sus estudiantes divididos en tres aulas o grupos: A, B y C. La variable as/a tiene un nivel de medida: De intervalo. Ordinal. Nominal.

El proceso de estimación de parámetros se encuadra dentro de la: Estadística inferencial. Estadística correlacional. Estadística descriptiva.

La desviación típica y el error típico tienen una característica común: Ambos se refieren a la distribución normal. Ambos son medidas descriptivas de una muestra. Ambos son medidas de variabilidad.

05. El 45% de los estudiantes de una clase ha elegido como delegada a Susana. Sabiendo que la frecuencia absoluta de esa opción es de 18, ¿cuál es el número total de estudiantes de esa clase?: 40. 22. Con estos datos no se puede determinar.

Cuando el investigador debe seleccionar un instrumento para la recogida de información, ha de tener en cuenta dos características fundamentales de los instrumentos de medida: La fiabilidad y la precisión. La fiabilidad y la validez. La fiabilidad y el índice de dificultad.

El coeficiente de Contingencia (C) se utiliza cuando las dos variables utilizadas alcanzan un nivel de medida: Intervalo. Ordinal. Nominal.

El rendimiento académico de un aula en Idioma Extranjero se mide en una escala continua del 1 a 10 y la motivación académica en una escala del 1 al 5. Si queremos comparar la variabilidad de estas dos variables, tendríamos que acudir a: La desviación típica. El coeficiente de variación. La desviación semi-intercuartílica.

A continuación se muestran las notas en un examen de Estadística de 9 estudiantes. Podemos afirmar que la mediana de esa distribución vale: 7—6—3—2—8—9—7—4-5. 4. 6. 7.

En inferencia estadística queremos obtener muestras representativas o imparciales. Para conseguirlo de la mejor forma posible, utilizamos: Muestreo aleatorio. Muestreo deliberado. Altos niveles de confianza.

En una estimación de parámetros, cuanto más grande es el error muestral: Más precisa es la horquilla formada por los límites confidenciales. Más amplia es la horquilla formada por los límites confidenciales. Más pequeño es el error típico.

El resultado de una prueba estadística para el contraste de medias entre dos grupos nos indica que la p bilateral para la diferencia de medias es de 0,20. Por tanto: La diferencia de medias es estadísticamente significativa para un nivel de significación de a=0,01. La diferencia de medias no es relevante en la práctica. La diferencia de medias no es estadísticamente significativa para un nivel de significación de a=0,01.

En un contraste de medias de dos grupos, nos inclinaríamos por una hipótesis unilateral: Cuando no tenemos ningún conocimiento previo sobre cuál puede ser la dirección de la diferencias entre las medias. Cuando existen fundamentos suficientes como para decantarnos por la dirección de la diferencias entre las medias. Salvo excepciones, no es recomendable formular hipótesis unilaterales.

Las calificaciones de una clase de Matemáticas siguen la distribución normal. Un estudiante alcanza una puntuación típica de +1,2; ¿qué porcentaje de sujetos quedan por encima de dicha puntuación?. 11,51%. 19,42%. 88,49%.

El tamaño del efecto es un complemento altamente recomendado para: La desviación típica. La puntuación típica. El contraste de hipótesis.

Un decano de una Facultad de Educación tiene dudas sobre si el rendimiento académico de los estudiantes del Grado en Educación Social es distinto al de los estudiantes del Grado en Pedagogía. Para tener evidencias y contestar a su pregunta, toma la nota media de todas las calificaciones de cada estudiante cuando ha terminado la carrera y resuelve hacer un contraste de hipótesis, obteniendo los siguientes resultados: n x s Educación Social 136 6,7 1,78 Pedagogía 62 6,9 1,42 La matriz de datos contiene también otras variables como el sexo, la edad y la nota de acceso a la universidad. En virtud de este enunciado, podemos concluir que el diseño de investigación es de tipo: Experimental puro. No experimental. Cuasi-experimental.

Un decano de una Facultad de Educación tiene dudas sobre si el rendimiento académico de los estudiantes del Grado en Educación Social es distinto al de los estudiantes del Grado en Pedagogía. Para tener evidencias y contestar a su pregunta, toma la nota media de todas las calificaciones de cada estudiante cuando ha terminado la carrera y resuelve hacer un contraste de hipótesis, obteniendo los siguientes resultados: n x s Educación Social 136 6,7 1,78 Pedagogía 62 6,9 1,42 La matriz de datos contiene también otras variables como el sexo, la edad y la nota de acceso a la universidad. La variable independiente de este problema es: El grado. La calificación media. El Grado en Educación Social.

Un decano de una Facultad de Educación tiene dudas sobre si el rendimiento académico de los estudiantes del Grado en Educación Social es distinto al de los estudiantes del Grado en Pedagogía. Para tener evidencias y contestar a su pregunta, toma la nota media de todas las calificaciones de cada estudiante cuando ha terminado la carrera y resuelve hacer un contraste de hipótesis, obteniendo los siguientes resultados: n x s Educación Social 136 6,7 1,78 Pedagogía 62 6,9 1,42 La matriz de datos contiene también otras variables como el sexo, la edad y la nota de acceso a la universidad. Sin necesidad de hacer ningún cálculo ni aplicar ninguna fórmula, con lo datos de la tabla, ¿en qué grupo hay menos diferencias interindividuales?. En Educación Social. En Pedagogía. Faltan datos para responder.

Un decano de una Facultad de Educación tiene dudas sobre si el rendimiento académico de los estudiantes del Grado en Educación Social es distinto al de los estudiantes del Grado en Pedagogía. Para tener evidencias y contestar a su pregunta, toma la nota media de todas las calificaciones de cada estudiante cuando ha terminado la carrera y resuelve hacer un contraste de hipótesis, obteniendo los siguientes resultados: n x s Educación Social 136 6,7 1,78 Pedagogía 62 6,9 1,42 La matriz de datos contiene también otras variables como el sexo, la edad y la nota de acceso a la universidad. realizando un análisis desde la estadística descriptiva básica, interpretando directamente los datos de la tabla de arriba y sin hacer ningún otro tipo de cálculo, desde un punto de vista técnico-educativo, podemos concluir que: Las diferencias en la nota media entre ambos grupos son lo suficientemente grandes como para concluir que el grupo de Pedagogía tiene un rendimiento significativamente superior a los de Educación Social. Las diferencias entre los grupos son tan pequeñas que no son estadísticamente significativas. No podemos decir nada sobre la significatividad de la diferencia de las medias hasta que no ejecutemos el contraste estadístico de hipótesis.

Un decano de una Facultad de Educación tiene dudas sobre si el rendimiento académico de los estudiantes del Grado en Educación Social es distinto al de los estudiantes del Grado en Pedagogía. Para tener evidencias y contestar a su pregunta, toma la nota media de todas las calificaciones de cada estudiante cuando ha terminado la carrera y resuelve hacer un contraste de hipótesis, obteniendo los siguientes resultados: n x s Educación Social 136 6,7 1,78 Pedagogía 62 6,9 1,42 La matriz de datos contiene también otras variables como el sexo, la edad y la nota de acceso a la universidad. En una investigación de este tipo, la hipótesis alterna la plantearemos como una hipótesis: Unilateral. Bilateral. No afecta a la hipótesis alterna.

Un decano de una Facultad de Educación tiene dudas sobre si el rendimiento académico de los estudiantes del Grado en Educación Social es distinto al de los estudiantes del Grado en Pedagogía. Para tener evidencias y contestar a su pregunta, toma la nota media de todas las calificaciones de cada estudiante cuando ha terminado la carrera y resuelve hacer un contraste de hipótesis, obteniendo los siguientes resultados: n x s Educación Social 136 6,7 1,78 Pedagogía 62 6,9 1,42 La matriz de datos contiene también otras variables como el sexo, la edad y la nota de acceso a la universidad. Supongamos que se cumplen los supuestos de utilización de pruebas paramétricas. Para el contraste de hipótesis, el investigador ha decidido utilizar la prueba Z para grupos independientes. ¿Ha elegido la prueba correcta?. Faltan datos para contestar. Sí. No.

Un decano de una Facultad de Educación tiene dudas sobre si el rendimiento académico de los estudiantes del Grado en Educación Social es distinto al de los estudiantes del Grado en Pedagogía. Para tener evidencias y contestar a su pregunta, toma la nota media de todas las calificaciones de cada estudiante cuando ha terminado la carrera y resuelve hacer un contraste de hipótesis, obteniendo los siguientes resultados: n x s Educación Social 136 6,7 1,78 Pedagogía 62 6,9 1,42 La matriz de datos contiene también otras variables como el sexo, la edad y la nota de acceso a la universidad. Tras realizar el contraste de hipótesis con el estadístico adecuado para el contraste de medias, hemos obtenido un valor exacto de p=0,15. La decisión que tomamos es: Rechazar la hipótesis nula. No rechazar la hipótesis nula. Necesitamos saber el valor del estadístico para contestar.

Un decano de una Facultad de Educación tiene dudas sobre si el rendimiento académico de los estudiantes del Grado en Educación Social es distinto al de los estudiantes del Grado en Pedagogía. Para tener evidencias y contestar a su pregunta, toma la nota media de todas las calificaciones de cada estudiante cuando ha terminado la carrera y resuelve hacer un contraste de hipótesis, obteniendo los siguientes resultados: n x s Educación Social 136 6,7 1,78 Pedagogía 62 6,9 1,42 La matriz de datos contiene también otras variables como el sexo, la edad y la nota de acceso a la universidad. Supongamos que la decisión correcta es NO rechazar (aceptar) la hipótesis nula. Podríamos decir que: La diferencia entre las medias es estadísticamente significativa. La diferencia que observamos entre las medias puede considerarse que se debe a los efectos del azar. La diferencia entre las medias es compatible con la existencia de diferencias en las medias entre Educación Social y Pedagogía en la población.

Un decano de una Facultad de Educación tiene dudas sobre si el rendimiento académico de los estudiantes del Grado en Educación Social es distinto al de los estudiantes del Grado en Pedagogía. Para tener evidencias y contestar a su pregunta, toma la nota media de todas las calificaciones de cada estudiante cuando ha terminado la carrera y resuelve hacer un contraste de hipótesis, obteniendo los siguientes resultados: n x s Educación Social 136 6,7 1,78 Pedagogía 62 6,9 1,42 La matriz de datos contiene también otras variables como el sexo, la edad y la nota de acceso a la universidad. Si deseamos estudiar el grado de relación entre las variables calificación y edad, tendríamos que acudir al coeficiente: De Pearson. De Contingencia. Biserial-puntual.

Un decano de una Facultad de Educación tiene dudas sobre si el rendimiento académico de los estudiantes del Grado en Educación Social es distinto al de los estudiantes del Grado en Pedagogía. Para tener evidencias y contestar a su pregunta, toma la nota media de todas las calificaciones de cada estudiante cuando ha terminado la carrera y resuelve hacer un contraste de hipótesis, obteniendo los siguientes resultados: n x s Educación Social 136 6,7 1,78 Pedagogía 62 6,9 1,42 La matriz de datos contiene también otras variables como el sexo, la edad y la nota de acceso a la universidad. Supongamos que el valor de la correlación calculada en la pregunta anterior es de -0,40. La interpretación correcta es: Hay una tendencia moderada a que a las calificaciones más elevadas le corresponden las edades más altas. Hay una tendencia moderada a que a las calificaciones más elevadas le corresponden las edades más bajas. Hay una tendencia moderada a que las medias en ambas variables sean similares.