analisis 2-parte 2 uemc

¿Se pueden calcular contrastes de hipótesis paramétricos para medias y proporciones?. si, para una variable y para varias variables. no, solamente para las medias. si, pero sólo para una variable.

La hipótesis nula es…. Es la hipótesis que no se desea contrastar, pues no es una afirmación preestablecida acerca de la población. Es la hipótesis que se desea contrastar. Suele ser una afirmación preestablecida acerca de la población, que debe aceptarse salvo que nuevos datos demuestren que ha habido un cambio. Lo mismo que la hipótesis alternativa.

La hipótesis alternativa es.. Es la hipótesis que se desea contrastar. Suele ser una afirmación preestablecida acerca de la población, que debe aceptarse salvo que nuevos datos demuestren que ha habido un cambio. Lo mismo que la hipótesis nula. La hipótesis que es excluyente de La hipótesis nula y se acepta cuando a partir de la muestra existe una evidencia para rechazar la hipótesis nula.

Rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la hipótesis alternativa cuando…. La Discrepancia entre el valor observado y el valor esperado puede ser debida al azar (no hay diferencia). La discrepancia entre el valor observado y el valor esperado muy raramente puede ser debida al azar (la diferencia es estadísticamente significativa). Nunca se rechaza la hipótesis nula.

Aceptamos la hipótesis nula cuando…. La Discrepancia entre el valor observado y el valor esperado puede ser debida al azar (no hay diferencia). La discrepancia entre el valor observado y el valor esperado muy raramente puede ser debida al azar (la diferencia es estadísticamente significativa). Nunca se acepta la hipótesis nula.

¿Qué diferencia hay entre los contrastes paramétricos y no paramétricos?. Los paramétricos tienen una distribución conocida y mientras que los no paramétricos la distribución no es conocida. Los no paramétricos tienen una distribución conocida y mientras que los paramétricos la distribución no es conocida. No hay diferencias entre ambos tipos de contrastes.

¿Qué es un contraste unilateral?. Un contraste utilizado si estamos interesados en identificar un incremento o un decrecimiento, pero no ambos. Un contraste utilizado para ver cualquier diferencia respecto al valor de la hipótesis nula. Lo mismo que un contraste bilateral.

. La región crítica o de rechazo de la hipótesis nula es…. Región en la que se encuentran los valores del estadístico de contraste que es muy poco probable que ocurran si la hipótesis nula es verdadera. Su probabilidad es α, el nivel de significación del contraste. Región en la que se encuentran los valores del estadístico de contraste que es más probable que ocurran si la hipótesis nula es verdadera. Su probabilidad es 1-α, el nivel de confianza. No existe este concepto en la estadística inferencial.

. La región de aceptación de la hipótesis nula es…. Región en la que se encuentran los valores del estadístico de contraste que es muy poco probable que ocurran si hipótesis nula es verdadera. Su probabilidad es α, el nivel de significación del contraste. Región en la que se encuentran los valores del estadístico de contraste que es más probable que ocurran si hipótesis nula es verdadera. Su probabilidad es 1-α, el nivel de confianza. No existe este concepto en la estadística inferencial.

¿Qué error es más grave cometer al realizar un contraste de hipótesis?. El error de tipo I. El error de tipo II. El error de tipo III.

¿Cuál de estos procedimientos es un contraste no paramétrico?. Prueba de Wilcoxon. Prueba T-para muestras independientes. Anova.

En la medida de lo posible, ¿Qué es preferible, utilizar un contraste no paramétrico o uno paramétrico?. Siempre hay que utilizar contrastes no parametricos. solo hay que utilizar contrastes no parametricos cuando no se verifican las hipotesis para aplicar contrastes no parametricos. nunca hay que utilizar contrastes no parametricos.

. ¿Cuál de estas características son propias de contrastes no paramétricos?. No exigen nivel de medida tan alto como el requerido por las técnicas vistas en unidades anteriores. Así, bastará con conocer el orden de las observaciones. Que exigen un nivel de media tan alto como el requerido por técnicas paramétricas. No tienen características propias, ya que son iguales que los contrastes paramétricos.

¿Cuál de estas características son propias de contrastes no paramétricos?. Que exigen un nivel de media tan alto como el requerido por técnicas paramétricas. No imponen a la distribución de las poblaciones de las que se suponen extraídas las muestras condiciones tan restrictivas como las impuestas por la mayoría de las técnicas paramétricas. No tienen características propias, ya que son iguales que los contrastes paramétricos.

¿Cuál de estas afirmaciones es una ventaja respecto a los contrastes no paramétricos?. Son válidas cuando las distribuciones poblaciones no verifican las condiciones exigidas por muchas de las técnicas estadísticas paramétricas. Son válidas cuando las distribuciones poblaciones verifican las condiciones exigidas por muchas de las técnicas estadísticas paramétricas. No tienen ventajas los contrastes no paramétricos.

¿Cuál de estas afirmaciones es una ventaja respecto a los contrastes no paramétricos?. No son válidas para niveles de medias ordinal y nominal. Son válidas cuando las muestras son pequeñas, pues la distribución muestral de los estadísticos de contraste es determinable con muy pocas observaciones. No tienen ventajas los contrastes no parametricos.

¿Cuál de estas afirmaciones es un inconveniente respecto a los contrastes no paramétricos?. Son menos potentes que las pruebas paramétricas. Podemos extraer conclusiones de una muestra para una población, es decir, podemos infer los resultados de una muestra para una población. No se pueden utilizar nunca los contrastes no paramétricos.

¿Cuál de estas afirmaciones es un inconveniente respecto a los contrastes no paramétricos?. No podemos extraer conclusiones de una muestra para una población, esto es, no podemos inferir los resultados de una muestra para una población. son mas potentes que las pruebas paramétricas. no se pueden utilizar nunca los contrastes no parametricos.

. La equivalencia de la prueba de Wilcoxon, a nivel paramétrico, es…. analisis de la varianza. correlacion lineal. prueba t o prueba z.

. La equivalencia de la prueba de Kruskal-Wallis, a nivel paramétrico, es…. analisis de la varianza. correlacion lineal. prueba t o prueba z.

. ¿Es posible realizar análisis ANOVA en el paquete estadístico SPSS?. No, no se realizan análisis ANOVA en SPSS. Sí, pero los cálculos son erróneos. Sí, hay un módulo del paquete estadístico que permite hacerlo.

¿La estimación intergrupal de la varianza poblacional se calcula sobre la base de la variación de las medias muestrales?. Sí, esto ocurre así en el procedimiento ANOVA. No, esto no sucede así en el procedimiento ANOVA. No, eso es la estimación intra-grupal.

¿La estimación de la varianza intra-grupal se ve afectada por el hecho de que la hipótesis nula sea verdadera?. Sí, porque varían los resultados de la estimación. No, porque será la estimación será la misma ya sea porque las medias poblacionales son todas iguales o porque las medias poblacionales son diferentes. No, porque la varianza intra-grupal no se calcula en el análisis de varianza.

¿Existe una varianza inter-grupos y otra intra-grupos en el análisis de la varianza?. no. solo la intra-grupos. no, solo la inter-grupos. Si, y ambas es necesarios calcularlas.

. ¿Cuál de estos supuestos es necesario para aplicar ANOVA?. que las poblaciones sean normales. que las muestras no sean independientes. la heterocedasticidad.

¿Cuál de estos supuestos es necesario para aplicar ANOVA?. que las poblaciones no sean normales. que las muestras sean independientes. la heterocedasticidad.

¿Qué es la homocedasticidad?. Lo mismo que la heterocedasticidad. Cuando ocurre que las poblaciones analizadas tienen todas igual varianza. Un estadístico que depende del tipo de muestreo.

La hipótesis nula en un análisis de varianza…. Establece que las diversas poblaciones que se comparan tienen distinta media. Establece que las diversas poblaciones que se comparan tienen la misma media. Lo mismo que la hipótesis alternativa.

¿A qué se llama variable “factor” en el procedimiento ANOVA?. A la variable que divide la muestra en grupos, que suele ser de tipo cualitativa. A la variable cuantitativa del contraste. No se denomina factor a ninguna variable en el procedimiento ANOVA.

¿Qué diferencia hay entre los test para muestras independientes y el procedimiento ANOVA?. Que el ANOVA es similar al test de hipótesis para muestras independientes, pero cuando hay más de dos muestras. Ninguna, se pueden utilizar ambos procedimientos indistintamente. Que el ANOVA es similar al test de hipótesis para muestras independientes, pero cuando hay menos de dos muestras.