ANÁLISIS DE DATOS 2

En una investigación sobre el impacto del estrés en el rendimiento académico, ¿qué tipo de variable es el rendimiento académico?. Moderadora. Extraña. Independiente. Dependiente.

Un psicólogo selecciona una muestra de estudiantes seleccionando a aquellos que voluntariamente se ofrecen a cambio de créditos extra. ¿Qué tipo de muestreo se ha realizado?. Muestreo aleatorio simple. Muestreo no probabilístico por conveniencia. Muestreo estratificado. Muestreo por bola de nieve.

La variable 'Nivel de Ansiedad' medida como 'Bajo, Medio, Alto' se clasifica bajo una escala de medida: Ordinal. Nominal. De razón. De intervalo.

¿Cuál de las siguientes fases pertenece de forma exclusiva a una aproximación metodológica puramente cualitativa en Psicología?. Cálculo del tamaño del efecto mediante estadísticos. Formulación matemática de la hipótesis nula. Análisis e interpretación mediante codificación inductiva y categorización temática. Control experimental de variables extrañas en laboratorio.

Si una escala mide el número de respuestas correctas en un test psicométrico de memoria, ¿cuál es su escala de medida?. De razón. Nominal. Ordinal. De intervalo.

A partir de estos datos, ¿qué forma de simetría presenta la distribución? N 60 Media. 25,5 Mediana. 21,00 Moda. 19,00 Desviación típica 4,2. Asimetría negativa. Distribución uniforme. Simétrica. Asimetría positiva.

¿Qué estadístico de dispersión es aconsejable utilizar si la variable está medida en escala ordinal?. Varianza. Desviación típica. Amplitud semi-intercuartílica. Coeficiente de variación.

Un estudiante obtiene una puntuación en un test adaptado que lo sitúa en el percentil 85. Esto significa que: Supera al 85% de la muestra de referencia. Ha respondido correctamente al 85% de las preguntas. Es superado por el 85% de sus compañeros. Su puntuación típica z es exactamente igual a 0.85.

Si a todas las puntuaciones observadas de una variable se les suma una constante igual a 5, ¿qué sucede con su varianza?. Se multiplica por 25. Se incrementa en 5 unidades. Se incrementa en 25 unidades. Permanece invariable.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones define correctamente el concepto de 'Moda'?. Es el promedio algebraico de las puntuaciones obtenidas. Es el valor o categoría que presenta la mayor frecuencia absoluta dentro de la muestra. Es el valor central que divide la distribución en dos mitades con igual número de casos. Es la distancia entre el valor máximo y el mínimo de la muestra.

¿Qué conclusión podemos extraer respecto a la relación de las dos variables cualitativas analizadas empleando un nivel alfa 0.05? Ji-cuadrado de Pearson 12,45. gl 2. p0.002 Nº de casos válidos 120. Existe una relación estadísticamente significativa entre ambas variables. La hipótesis nula queda demostrada como verdadera. Las variables analizadas son completamente independientes. El tamaño del efecto de la asociación es igual a 12.45.

En una tabla de contingencia 3×4 (3 filas y 4 columnas), ¿cuántos grados de libertad (gl) tiene el estadístico Ji-cuadrado de Pearson?. 6. 5. 12. 7.

Para cuantificar la intensidad de la asociación entre dos variables nominales en una tabla de contingencia de tamaño 4×4, el coeficiente más idóneo es: La d de Cohen. La V de Cramer. El coeficiente Phi. El coeficiente de correlación de Pearson.

¿Cuál es la condición fundamental respecto a las frecuencias esperadas para poder aplicar con seguridad la prueba de Ji-cuadrado de Pearson?. No debe haber más de un 20% de celdas con frecuencias esperadas inferiores a 5. La muestra total estudiada debe ser inferior a 20 casos en total. Las frecuencias esperadas deben ser idénticas en todas y cada una de las celdas. Todas las frecuencias observadas deben ser exactamente iguales a cero.

Si deseamos analizar la asociación cruzada entre el tipo de carrera universitaria elegida (Letras, Ciencias, Salud) y el tipo de ocio preferido, emplearemos: Prueba t de Student para muestras relacionadas. Tablas de contingencia acompañadas de la prueba Ji-cuadrado. Correlación lineal de Pearson. Análisis de Regresión Lineal Múltiple.

Un coeficiente de correlación de Pearson igual a −1 indica la presencia de una relación: Total ausencia de relación lineal. Relación causal perfecta entre ambas variables. Lineal débil y directa. Lineal fuerte e inversa.

¿Cuál es la ecuación matemática estimada de la recta de regresión?. Y=12.35-4.50*X. Y=4,50+12.35*X. Y=12,35+4,50*X. Y=5,88+5,29*X.

En el contexto de la regresión lineal, el coeficiente de determinación R2 representa: La pendiente exacta de la recta de regresión estimada. El valor del p-valor asociado al test de significación global F. La proporción de la varianza total de la variable dependiente que es explicada por el modelo de regresión. El error estándar residual que comete el modelo predictivo.

Si el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre dos variables cuantitativas es exactamente igual a 0, se puede concluir que: Todos los puntos del diagrama de dispersión forman una línea recta perfecta horizontal. Las variables son totalmente independientes en todos los sentidos posibles. No existe ningún tipo de relación lineal entre ambas variables. La varianza de ambas variables es idéntica y nula.

En una ecuación de regresión lineal simple, si la pendiente estimadora b1 posee un signo negativo, el coeficiente de correlación de Pearson asociado: Será obligatoriamente negativo. Su valor absoluto será estrictamente mayor que 1. Será igual a cero de manera constante. Será siempre positivo.

Un investigador desea predecir la puntuación en un test de felicidad a partir de tres predictores cuantitativos distintos. ¿Qué técnica debe emplear?. Correlación parcial de Spearman. Análisis univariante de contingencia cualitativa. Regresión lineal simple. Regresión lineal múltiple.

Si definimos el espacio muestral del lanzamiento de un dado convencional de seis caras como E={1,2,3,4,5,6}, ¿cuál es la probabilidad teórica a priori de obtener un número par?. 0.33. 0.16. 0.66. 0.50.

Si dos sucesos A y B son mutuamente excluyentes o incompatibles, la probabilidad de su intersección P(A  B) es igual a: 1. 0. P(A) + P(B). P(A) – P(B).

La probabilidad de padecer fobia social en una población clínica es de 0.10, si se selecciona una persona al azar, la probabilidad de que NO padezca dicha fobia es: 0.10. 0.90. 0.50. 0.00.

El teorema que permite recalcular las probabilidades de diversas causas potenciales una vez que ya se ha observado el resultado empírico se conoce como: Regla aditiva de la probabilidad general. Ley de los Grandes Números. Teorema de Bayes. Teorema Central del Límite.

Si lanzamos una moneda equilibrada tres veces consecutivas, ¿cuántos resultados posibles componen el espacio muestral completo del experimento?. 8. 4. 3. 6.

Si seleccionamos de forma aleatoria e independiente a dos personas en una comunidad donde el 30% fuma de forma habitual, ¿cuál es la probabilidad de que AMBAS sean fumadoras?. 0.15. 0.09. 0.30. 0.60.

La distribución Binomial es un modelo de probabilidad que se aplica a variables de tipo: Ordinal con orden jerárquico infinito. Discreto, derivadas de procesos dicotómicos. Cualitativo nominal policotómico. Continuo, con rango simétrico infinito.

Una variable aleatoria sigue una distribución Normal Estándar cuando los valores de sus parámetros de localización y dispersión son exactamente: Media igual a 100 y Desviación Típica igual a 15. Media igual a 1 y Desviación Típica igual a 0. Cualquier combinación donde la varianza duplique exactamente a la media. Media igual a 0 y Desviación Típica igual a 1.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones constituye una propiedad matemática verídica de la curva de distribución teórica t de Student?. Es un modelo idóneo para analizar frecuencias nominales cruzadas. Posee un sesgo asimétrico positivo muy pronunciado independientemente de la muestra. Es perfectamente simétrica respecto a su media de cero y su forma depende de los grados de libertad. d) Solo toma valores estrictamente positivos que oscilan entre cero e infinito.

En una distribución de tipo Normal con media igual a 50 y desviación típica igual a 10, ¿qué puntuación típica tipificada z le corresponde exactamente a un sujeto que obtuvo un valor directo igual a 65?. 1.50. 0.65. -1.50. 15.00.

Las distribuciones continuas Chi-cuadrado de Pearson y F de Fisher coinciden en la siguiente característica formal básica: No requieren conocer los grados de libertad para calcular sus probabilidades asociadas. Ambas están acotadas inferiormente por el valor cero y toman únicamente valores positivos. Ambas admiten un rango infinito que abarca números negativos. Ambas son perfectamente simétricas respecto a un eje central.

Si evaluamos a un grupo de 10 participantes de manera dicotómica (éxito/fracaso), ¿cuál es la probabilidad exacta de obtener exactamente 11 éxitos?. 0.50. 0.00. 1.00. 0.11.

En el marco de la teoría del contraste de hipótesis estadístico, el concepto de Error de Tipo I se define formalmente como: Rechazar la hipótesis nula siendo esta en realidad verdadera en la población. Formular hipótesis científicas que no se pueden contrastar empíricamente. Cometer fallos instrumentales durante la fase de transcripción de dato. Mantener o aceptar una hipótesis nula que en realidad es falsa.

Si mantenemos fijas todas las demás condiciones de un contraste, ¿qué efecto directo produce reducir el nivel de significación α de 0.05 a 0.01?. El p-valor obtenido se duplica de manera automática e inmediata. Aumenta la probabilidad de cometer Error de Tipo I de forma proporcional. La potencia del contraste estadístico se incrementa de forma paralela. Aumenta la de cometer Error de Tipo II.

La región matemática complementaria que se sitúa exactamente fuera de la zona de rechazo en un contraste inferencial y cuya probabilidad se denota como 1−α recibe el nombre de: Potencia del contraste. Nivel de significación marginal. Nivel de confianza. Región de asimetría crítica.

Un psicólogo obtiene un p-valor igual a 0.001 tras contrastar un tratamiento. Esto significa que: La hipótesis alternativa tiene una probabilidad exacta del 99.9% de ser verdadera. La probabilidad de observar estos datos o unos más extremos si la hipótesis nula fuese cierta es de 1 entre 1000. El tamaño del efecto de la intervención es sumamente potente e intenso. Se ha cometido de forma irreversible un Error de Tipo I.

Si planteamos la hipótesis nula como H0 :μ≤100, ¿qué tipo de contraste estadístico estamos diseñando?. Paramétrico unilateral izquierdo. Paramétrico unilateral derecho. Paramétrico bilateral simétrico. No paramétrico de distribución libre.

Un investigador comete un Error de Tipo II cuando toma la decisión de: Modificar la hipótesis de investigación tras observar los datos recopilados. Rechazar la hipótesis nula cuando no hay efectos reales. Utilizar muestras excesivamente grandes en diseños experimentales. No rechazar la hipótesis nula cuando en realidad existía un efecto real en la población.

Teniendo en cuenta que los datos asumen normalidad e igualdad de varianzas, ¿qué decisión tomaremos con un nivel de significación de 0.05?. No rechazar la hipótesis nula por falta de diferencias estadísticas evidentes. Rechazar la hipótesis nula, concluyendo que existen diferencias significativas entre las medias de ambos grupos. Aplicar de forma inmediata una prueba no paramétrica como la U de Mann-Whitney. Aceptar la hipótesis alternativa, concluyendo que existen diferencias significativas entre las medias de ambos grupos.

Si medimos el nivel de autoeficacia en un único grupo de pacientes 'Antes' y 'Después' de recibir psicoterapia, el diseño requiere aplicar: Prueba t de Student para muestras relacionadas. Prueba t de Student para muestras independientes. Análisis de varianza de un factor de entregrupos (ANOVA). Depende del resultado de la prueba de normalidad correspondiente.

La prueba estadística idónea para verificar el cumplimiento del supuesto paramétrico de homogeneidad de varianzas (homocedasticidad) entre dos grupos independientes es: El test de esfericidad de Mauchly. La prueba de Levene. La d de Cohen generalizada. La prueba de Shapiro-Wilk.

En una prueba t de Student para dos muestras independientes con 25 sujetos en el Grupo A y 25 sujetos en el Grupo B, ¿cuántos grados de libertad se emplean?. 24. 48. 50. 49.

Un valor del tamaño del efecto d de Cohen igual a 0.85 se interpreta teóricamente de acuerdo con los criterios convencionales como un efecto: Despreciable o nulo. Pequeño. Medio o Moderado. Grande.

Si queremos medir la eficacia de tres tratamientos diferentes donde hemos pedido a los participantes que indiquen en una escala de 0 a 10 su ansiedad, seleccionaremos: El test de Friedman. La prueba de los rangos con signo de Wilcoxon. La prueba de Kruskal-Wallis. La U de Mann-Whitney.

¿Cuántos grupos o niveles de tratamiento se están comparando en esta investigación?. 1. 2. 3. 45.

El objetivo principal de efectuar comparaciones múltiples post-hoc (como la prueba de Tukey) tras un ANOVA significativo es: Verificar de manera retrospectiva si se cumplía de forma válida el supuesto de esfericidad. Incrementar artificialmente el valor del Error de Tipo I global de la investigación. Identificar de forma específica entre qué parejas concretas de grupos existen diferencias de medias estadísticamente significativas. Calcular la ecuación final de la recta de regresión explicativa del modelo.

En el marco de la aplicación del Análisis de Varianza (ANOVA), el indicador estandarizado clásico utilizado para estimar el tamaño del efecto global se denomina: Coeficiente de correlación de Spearman. Eta-cuadrado (η2). Diferencia tipificada d de Cohen. Coeficiente V de Cramer.

Si decidimos contrastar la hipótesis de diferencias de medias entre cuatro grupos independientes, donde la prueba Kolmogorov Smirnov tiene un p-valor de .07 y la prueba de Leve tiene un p-valor de .04, recurriremos a: La prueba de rangos con signo de Wilcoxon repetida. ANOVA estándar de un factor basado en la F de Fisher tradicional. Una sucesión encadenada de 6 pruebas t de Student de muestras independientes sin corrección. ANOVA de Welch.

En un diseño de ANOVA de medidas repetidas con un único grupo sometido a tres condiciones temporales distintas, ¿qué supuesto específico debe cumplirse de forma obligatoria además de la normalidad?. La linealidad estricta medida a través de la covarianza de Pearson. El supuesto de independencia absoluta entre todas las observaciones del estudio. Que el número total de participantes sea obligatoriamente superior a 1000. El supuesto de esfericidad.