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. Cualquiera que sea la afirmación que se haga. ¿Qué error es más grave cometer al realizar un contraste de hipótesis? Error tipo I Error tipo II Error tipo III Error tipo IV. ¿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 inferir los resultados de una muestra para una población. No se pueden utilizar nunca los contrastes no paramétricos. Los contrastes no paramétricos nunca tienen inconvenientes. La prueba de Wilcoxon para una muestra… Sólo tiene en cuenta si nuestros valores están por encima o por debajo del valor de la mediana que queremos contrastar en la H0. Es también conocida como prueba de rangos y signos. Establece supuestos menos exigentes que el test de signos. Solamente es posible hacerla en Excel, pero no en SPSS. Sobre el estadístico de contraste: No intervienen los datos de la muestra en su cálculo. Siempre aplicaremos aquél cuyos supuestos sean los menos restrictivos. Ambas respuestas a) y b) son incorrectas. Ambas respuestas a) y b) son correctas. 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 Lo mismo que la hipótesis alternativa. Es la que vale 0. ¿Cuál de estos procedimientos es un contraste no paramétrico? Prueba de Wilcoxon. Prueba T-para muestras independientes. ANOVA. Correlación de Pearson. ¿Qué diferencia hay entre los contrastes paramétricos y no paramétricos? Los paramétricos tienen una distribución conocida, mientras que en 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. Todo lo que se pueda decir dependerá del parámetro de la población. ¿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. No, solamente es posible hacerlo en Excel, pero no en SPSS. ¿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. Lo mismo que un contraste trilateral. El estadistico Chi cuadrado de Pearson de independencia permite: Contrastar la bondad de ajuste de una distribución empirica a una teorica. Estudiar el efecto causal de una variable a otra variable. Ambas respuestas son incorrectas. Ambas respuestas son correctas. Se podría realizar un contraste de medias: Mediante el estadistico de contraste T de student para dos medidas independientes. Mediante el estadistico de contraste T de student para dos medidas relacionadas. Ambas respuestas A) y B) son correctas. Ambas respuestas A) y B) son incorrectas. ¿Que diferencia hay entre los contrastes parametricos y no parametricos? Los parametricos tienen una distribución conocida, mientras que los no parametricos tienen una distribución desconocida. Los parametricos tienen una distribución desconocida, mientras que los no parametricos tienen una distribución conocida. No hay diferencia entre ambos tipos de contrastes. Todo lo que se pueda decir dependerá del parámetro de la población. ¿La estimación intergrupal de la varianza poblacional se calcula sobre la base de la varición de las medidas muestrales? Si, esto ocurre asi en el procedimiento ANOVA. No, esto no sucede en el ANOVA. No, eso es la estimación intra-grupal. No, eso nunca ocurre en ningún procedimiento estadístico. ¿Cual de estas afirmacioneses un inconveniente respecto a los contrastes no parametricos? Son menos potentes que las pruebas paramétricas. Podemos extraer conclusiones de una muestra para una población. No se pueden utilizar nunca los contrastes no paramétricos. Los contrastes no parametricos nunca tienen inconvenientes. ¿Que diferencia hay entre los test paramuestras independientes y el procedimiento ANOVA? Que el ANOVA es similar al test de hipotesis para muestras independientes, pero cuando hay MÁS de dos muestras. Ninguna, se pueden realizar ambos indistintamente. Que el ANOVA es similar al test de hipotesis para muestras independientes, pero cuando hay MENOS de dos muestras. Todo depende del tamaño de la población. Rechazamos la hipotesis nula y aceptamos la hipotesis 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 estadisticamente significativa). Nunca se rechaza la hipotesis nula. Cualquiera que sea la afirmación que se haga. Sobre el estadistico de contraste: Su valor es constante. Su valor varia de una muestra a otra. Ambas respuestas A) y B) son incorrectas. Es un parámetro. ¿Que es un contraste unilateral? Un contraste utilizado si estamos interesados en identificar un incremento o decrecimiento, pero no ambos. Un contraste utilizado para ver cualquier diferencia respecto al valor de la hipotesis nula. Lo mismo que un contraste bilateral. Lo mismo que un contraste trilateral. ¿Existe una varianza inter-grupos y otra intra-grupos en el analisis de la varianza? No, solo intra-grupos. No, solo inter-grupos. Si, y amabas es necesario calcularlas. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta. Se puede calcular contrastes de hipotesis parametricos para medias y proporciones? Si, para una variable y para varias variables. No, solamente para las medias. Si, pero solo para una variable. No, en absoluto. La hipotesis nula es... La hipotesis que NO se desea contrastar, pues no es afirmacion preestablecida de la población. La hipotesis que SE DESEA CONTRASTAR. Suele ser una afirmación preestablecida. Lo mismo que la hipotesis alternativa. Es la que vale 0. Un error de tipo I es: Rechazar H0 cuando es falsa. Rechazar H0 cuando es cierta. No rechazar H0 cuando es falsa. No rechazar H0 cuando es cierta. Sobre el estadistico de contraste: No intervienen los datos de la muestra de su calculo. Siempre aplicamos aquel cuyos supuestos sean los menos restrictivos. Ambas respuestas A) y B) son incorrectas. Ambas respuestas A) y B) son correctas. La equivalencia de la prueba Wilcoxon, a nivel parametrico es... Analisis de varianza. Correlación lineal. Prueba t o prueba z. La moda. En la medida de lo posible, ¿Que es preferible, un contraste parametrico o uno no parametrico? Siempre hay que usar contrastes no parametricos. Solo hay que usar contrastes no parametricos cuando no se verifican las hipotesis para aplicar contrastes no parametricos. Nunca hay que utilizar contrastes no parametricos. Nunca hay que usar contrastes, ni parametricos ni no parametricos. ¿Cual de estos requisitos es necesario para aplicar ANOVA? Que las poblaciones no sean normales. Que las muestras sean independientes. La heterocedasticidad. La frecuencia. ¿Cual de estas caracteristicas son propias de contrastes no parametricos? Que exigen un nivel de media tan alto como el de los contrastes parametricos. No imponen la distribucion de las poblaciones de la que se suponen extraidas de las muestras condiciones tan restrictivas como las impuestas por la mayoria de tecnicas parametricas. No tienen caracteristicas propias. Son poco habituales. ¿CUal de estas afirmaciones es una ventaja respecto a los contrastes no parametricos? Son validas cuando las distribuciones poblacionales NO verifican las condiciones exigidas por muchas de las tecnicas estadisticas parametricas. Son validas cuando las distribuciones poblacionales verifican las condiciones exigidas por muchas de las tecnicas estadisticas parametricas. No tienen ventajas. No tienen nada importante.
