Análisis de datos

Según los últimos resultados del INE, el 40 % de las personas que se dedican a la docencia, no llegan a fin de mes. Este dato será: El estadístico proporción y se representa con letra latina p. El parámetro proporción y se representa con letra latina p. El parámetro proporción y se representa con letra griega “pi”. El parámetro proporción y se representa con letra latina “pi”.

Eta parcial al cuadrado es un indicador del tamaño del efecto en: ANOVA. La prueba de Wilcoxon. La prueba de Friedman. La prueba U de Mann-Whitney.

Un investigador, después de tantas horas mal pagadas en beneficio de la ciencia y el progreso, termina desarrollando un extraño trastorno obsesivo compulsivo acerca del Error tipo II. Sus obsesiones le llevan a pensar que, si lo comete alguna vez, algo trágico sucederá a sus seres queridos. Para evitar cometer Error tipo II, ¿Qué decisión crees que está tomando en todas sus investigaciones?. Siempre acepta la hipótesis nula. La mitad de las veces rechaza la hipótesis nula. Siempre rechaza la hipótesis nula. Deja de investigar y monta un chiringuito en la playa, ya que no puede evitar cometer error tipo II.

Se pretende estudiar la relación existente entre la fobia a las letras griegas (1=No fobia, 2=Fobia leve, 3=Fobia moderada, 4=Fobia grave, 5=Fobia muy grave) y el resultado en la asignatura de Análisis de Datos (0=Suspenso/1=Aprobado/2=Notable/3=Sobresaliente/ 4=Matrícula de Honor). Teniendo en cuenta la escala de medida de las variables, ¿Qué prueba se debería utilizar?. La t de Student. La correlación de Pearson. La correlación de Spearman. La prueba de Ji-Cuadrado.

¿Qué frase es cierta acerca de la metodología cualitativa?. Dado que se trata de un enfoque espontáneo donde con frecuencia se improvisa, no puede ser considerado científico. Cualquier forma de comunicación humana, ya sea oral, escrita o audiovisual, puede encerrar potenciales datos cualitativos. Debido a la subjetividad existente en el análisis de datos cualitativos, los programas informáticos resultan de escasa utilidad. En investigación cualitativa es importante reducir los datos a cantidades numéricas.

¿En qué fase de una investigación cualitativa se analizan los datos?. En la generación de resultados. En todas las fases. En el trabajo de campo. En la fase de conclusiones.

¿Qué implica el concepto de circularidad referido a las fases de una investigación cualitativa?. Que puede ser necesario revisar los objetivos o reformular las preguntas. Que la investigación cualitativa es un bucle de difícil salida. Que las fases no son secuenciales, sino que es posible regresar atrás. Que es necesaria la reflexión a lo largo del proceso.

Una entrevista en la que existe un guion previo y las preguntas son abiertas se llama: Entrevista semiestructurada. Entrevista etnográfica. Entrevista no estructurada. Entrevista estructurada.

¿Qué técnica de recogida de datos adquiere la forma de un pequeño grupo de entre seis u ocho personas que conversan sobre una temática?. La observación participante. La entrevista grupal. Los grupos focales. Los cuestionarios abiertos.

¿Qué técnica crees que puede provocar una mayor reactividad?. La observación participante. El análisis documental. La observación. El grupo de discusión.

¿En qué fase de una investigación cualitativa se lleva a cabo la transcripción de todos los datos recogidos?. Trabajo de campo. Redacción del informe. Reformulación de la investigación. Generación de resultados.

Según las recomendaciones de Amezcua (2022), ¿cómo deberíamos transcribir un silencio que pueda tener una especial relevancia?. Narrandolo entre paréntesis. Narrandolo entre corchetes. Con el símbolo «(…)». Utilizando comillas simples.

La transcripción de datos cualitativos: Es un proceso creativo e interpretativo. Ocupa la mitad de tiempo que la recolección de los datos. Debe hacerse con todo tipo de datos cualitativos que tengamos. Es un proceso completamente dirigido por un guión previo.

¿A qué nivel de transcripción pertenece el siguiente fragmento?: «No sabe “na” el chiquillo [lo mira y sonríe] este, este no te lo comas tú de vista, ¿eh?... Cuando pasó aquello, ay, perdona, hija, me emociono [se seca unas lágrimas], mira que yo no… (ininteligible) no sé qué “habiera sio” de nosotros si no tendría esa labia (…)». Solo lo esencial. Discurso factual. Transcripción literal. Nivel del discurso.

Una característica de las notas de campo es que: Una vez pasadas a limpio, constituyen un corpus de escritos que formará la base para un análisis cualitativo. Representan a los sucesos en sí. Se fundamentan en el orden y la planificación. Describen lo que las personas hacen o dicen sin asignarle significado.

La autoconciencia del autor, sus corazonadas o hipótesis se expresan en las notas de campo: Observacionales. Metodológicas. Teóricas. Personales.

En un informe de investigación cualitativa: No necesitamos seguir ningún tipo de estructura, es abierto. El borrador inicial suele ser el definitivo. La organización más habitual es por capítulos o secciones. Es un conjunto desordenado de notas de campo y memorandos.

Cuando la codificación utilizada proviene de la propia información, hablamos de: Códigos descriptivos. Códigos interpretativos. Códigos inductivos. Códigos deductivos.

La narración: Nos ayuda a dar sentido a las experiencias que vivimos y a compartirlas con otros. Proviene únicamente de las entrevistas. No incluye las autobiografías o historias de vida. Suele aparecer cuando estamos informando sobre un tema que para nosotros apenas tiene importancia o relevancia personal.

La redacción en un informe de investigación: Es exclusiva del diario de la investigación. Solo se realiza en el informe final. Incluye solo notas de campo y diario de investigación. Incluye notas de campo, diario de investigación e informe final.

Cuando englobamos dos o más códigos en un código más denso, que expresa mejor el concepto que se quiere aislar, este proceso se llama: Categorización. Recodificación. Codificación refinada. Jerarquía de códigos.

Sobre las distintas funciones que tiene la narración, podemos decir que: Suele quitar credibilidad a cualquier hecho objetivo. Ayuda a estructurar nuestro propio yo y nuestras ideas sobre quienes somos. Genera, habitualmente, conflictos entre los grupos, por la forma en que se cuentan las historias. Se utiliza para dar una imagen sobre las demás personas.

Cuando alguien dice: «La muerte de mi padre, cuando apenas tenía once años, fue un hecho vital, que me marcó para siempre, ya nunca volví a ser aquel niño lleno de sueños», esto se identifica como: Una teoría fundamentada. Un personaje de la historia. Un personaje de la historia. Una epifanía.

Un tema común en las historias de vida de personas con un importante historial de migraciones suele ser: La idea de carrera. Proximidad, lejanía, experiencia de mudanza. Las relaciones íntimas. La jubilación.

¿Cuál es el orden correcto de estas fases del método científico?. Planteamiento de problemas, observación, generación de hipótesis y obtención de resultados y conclusiones. Generación de hipótesis, observación, diseño del experimento y obtención de resultados y conclusiones. Observación, generación de hipótesis, diseño del experimento y obtención de resultados y conclusiones. Informe de resultados, planteamiento de hipótesis, observación y obtención de resultados y conclusiones.

La variable «número de cigarrillos fumados al día» es de tipo: Cualitativa discreta. Cualitativa continua. Cuantitativa discreta. Cuantitativa continua.

La variable «¿con qué frecuencia tiene pensamientos que le generan ansiedad?: a) nunca b) a veces c) con bastante frecuencia d) casi todo el tiempo», ¿con qué escala está medida?. Nominal. Ordinal. Cuantitativa. Cualitativa.

La medición en psicología: No es posible, porque el objeto de estudio no es observable. Es posible asignando etiquetas numéricas a fenómenos no observables directamente. Es poco probable y por eso no es científica. Es posible asignando etiquetas numéricas a fenómenos observables.

La fase del método científico en la que se extraen conclusiones que permiten confirmar o rechazar la hipótesis de partida es la fase de: Obtención de resultados. Informe de resultados. Generación de hipótesis. Diseño del experimento.

Si necesito comprobar la eficacia que un nuevo fármaco tendrá en el tratamiento del TDAH, necesitaré hacer uso de: Estadística descriptiva. Todas. Probabilidad. Estadística inferencial.

Si dijera que mi alumnado ha obtenido, en la materia de Análisis de Datos, una media de 8,75, este dato es: Un estadístico y se representa con letra griega. Un parámetro y se representa con letra griega. Un parámetro y se representa con letra latina. Un estadístico y se representa con letra latina.

La variable «tiempo de reacción en una tarea de detección de estímulos» es una variable: Ordinal. Cualitativa. Cuantitativa continua. Cuantitativa discreta.

¿Cuál de los siguientes ejemplos no representa una inferencia?. Un estudio para probar la eficacia de un fármaco contra el cáncer. El promedio de dinero que cuesta a cada vecino arreglar la fachada. El porcentaje de espectadores que vieron el estreno de un programa. Un sondeo realizado a las puertas de los colegios electorales.

Esta tabla de frecuencias muestra el curso al que pertenecía el alumnado de una facultad de Psicología que participó en una investigación sobre atención plena y rendimiento académico. A partir de los datos de la tabla, señala la afirmación correcta. La proporción de personas de tercer curso es de 0.644. La proporción de personas de segundo curso es de 0.027. El porcentaje de personas cursando tercer curso o inferiores es de 56.8 %. El porcentaje de personas en un curso por encima de tercero es del 100 %.

En un cuestionario orientado a conocer mejor el perfil del alumnado de UNIR, en una de las consignas se preguntaba si tenían o no hijos, mientras que otra pregunta era sobre el número de horas diarias que habían dormido a lo largo de la última semana. A continuación, se muestran dos tablas con los principales estadísticos descriptivos de la variable «horas de sueño diarias» según tengan o no hijos. Atendiendo al coeficiente de variación, ¿qué puedes decir acerca de la variabilidad en ambos grupos?. El grupo con hijos presenta mayor variación con un 12.81 %. El grupo con hijos presenta mayor variación con un 86 %. El grupo sin hijos presenta mayor variación con un 15.70 %. El grupo sin hijos presenta mayor variación con un 63.68 %.

Según los resultados del coeficiente de asimetría, ¿cuál de estas conclusiones es correcta sobre ambas distribuciones?. En el grupo con hijos hay simetría. En el grupo sin hijos se da una asimetría negativa. Ambos grupos presentan asimetría negativa. En el grupo con hijos se da una asimetría negativa.

Según los resultados de curtosis, ¿cuál de estas conclusiones es correcta sobre ambas distribuciones?: La distribución del grupo sin hijos es platicúrtica. Ambas distribuciones son mesocúrticas. La distribución del grupo con hijos es platicúrtica. La distribución del grupo con hijos es leptocúrtica.

Tenemos que representar gráficamente la variable «provincia de nacimiento dentro de la comunidad de Aragón» con tres opciones: Huesca, Teruel o Zaragoza. El gráfico elegido prioritariamente será: Diagrama de sectores. Histograma. Diagrama de líneas. Diagrama de caja y bigotes.

Tenemos que representar gráficamente la variable «comunidad autónoma de nacimiento» dentro de todo el territorio nacional. El gráfico elegido prioritariamente será: Diagrama de tallo y hojas. Histograma. Diagrama de barras. Diagrama de sectores.

La siguiente tabla de contingencia muestra los datos de 143 pacientes que han seguido dos tipos de terapia, A y B. Después de unos meses se contabiliza cuántos de ellos siguen enfermos y cuantos están sanos. Además de las frecuencias observadas, en la tabla aparecen los porcentajes de las filas y las columnas. Reflexiona adecuadamente tu respuesta e indica cuál de las siguientes afirmaciones es correcta. El 61 % de las personas que siguieron la terapia A están enfermas. El 80 % de las personas enfermas siguieron la terapia B. El 45 % de las personas que siguieron la terapia A están sanas. El 39 % de las personas que siguieron la terapia B están enfermas.

Vamos a ver ahora la prueba de chi-cuadrado de un ejemplo. ¿Qué indican estos resultados?. No hay relación entre las variables, porque p > .05. No hay relación entre las variables, porque p = 1. Hay relación entre las variables, porque p < .001. Hay relación entre las variables, porque p < .01.

En esta matriz de correlaciones (adaptada al formato APA 7.ª ed.) se muestran las correlaciones entre siete variables del ámbito laboral. Mirando la tabla, responde a las preguntas 3, 4 y 5. ¿Qué variables presentan una correlación de mayor intensidad?. Internal-external status y starting salary. Unit service performance y manager job performance. Unit service performance y starting salary. Internal-external status y organizational tenure.

¿Cómo se expresaría en formato APA la correlación entre las variables subsequent promotion y starting salary?. r = .04, p < .01. r = .40, p < .05. r = .04, p < .05. r = .05, p < .04.

En una clase de Análisis de Datos hay un 80 % de alumnado matriculado por primera vez y un 20 % que repiten asignatura. Las personas matriculadas por primera vez aprueban el examen con una probabilidad de 0.75 mientras que las personas que repiten asignatura lo hacen en un 0.60. ¿Qué probabilidad hay de que, elegida una persona al azar, apruebe el examen?. 0.45. 0.72. 0.60. 0.80.

En una clase de Análisis de Datos hay un 80 % de alumnado matriculado por primera vez y un 20 % que repiten asignatura. Las personas matriculadas por primera vez aprueban el examen con una probabilidad de 0.75 mientras que las personas que repiten asignatura lo hacen en un 0.60. ¿Qué probabilidad hay de que repita asignatura y apruebe el examen?. 0.08. 0.20. 0.65. 0.12.

En una clase de Análisis de Datos hay un 80 % de alumnado matriculado por primera vez y un 20 % que repiten asignatura. Las personas matriculadas por primera vez aprueban el examen con una probabilidad de 0.75 mientras que las personas que repiten asignatura lo hacen en un 0.60. ¿Qué probabilidad hay de que sea su primera matrícula y suspenda?. 0.25. 0.20. 0.08. 0.65.

¿Cuál de estas distribuciones no puede adoptar valores decimales?. Chi-cuadrado de Pearson. Distribución normal. Distribución binomial. F de Fisher-Snedecor.

La probabilidad de acierto en una tarea de enmascaramiento de estímulos es de p = .45. Si una persona realiza cuarenta ensayos, ¿Qué probabilidad hay de que falle en veinticinco ocasiones? Si quisieras resolverlo utilizando Jamovi tendrías que introducir un valor en x1 y seleccionar una de las cuatro opciones de abajo. ¿Cuál sería la opción correcta?. x1 = 25; opción correcta P(X = x1). x1 = 15; opción correcta P(X ≤x1). x1 = 15; opción correcta P(X = x1). x1 = 25; opción correcta P(X ≥ x1).

Mirando los datos de la tabla, ¿qué variable o variables presentan una distribución normal?. Ninguna de las tres. FI. FI y TS. CTD.

Una puntuación típica Zx = -1.10 indica que: La puntuación directa está 1.1 desviaciones típicas por debajo de la media. La puntuación directa está 1.1 desviaciones típicas por encima de la media. La distribución probablemente será asimétrica. La puntuación directa está dentro de la normalidad respecto al grupo.

Un estadístico no paramétrico es: ANOVA. t de Student. U de Mann Whitney. r de Pearson.

Dos variables: “satisfacción vital” (0-10) y “crisis de ansiedad/semana” (0-20) NO se distribuyen normalmente. ¿Qué prueba de asociación debes aplicar?. r de Pearson. Ji-cuadrado. ρ de Spearman. Tau-b de Kendall.

Un investigador quiere evitar cometer el Error tipo II (aceptar una hipótesis nula falsa) y decide rechazar siempre la hipótesis nula. ¿Qué efecto tiene esta estrategia?. Evita el Error tipo I y aumenta el Error tipo II. Evita el Error tipo II y aumenta el Error tipo I. Evita simultáneamente los errores tipo I y tipo II. Aumenta simultáneamente los errores tipo I y tipo II.

Se mide una variable ordinal antes y después de una terapia en los mismos 10 participantes. ¿Qué prueba estadística debes utilizar para contrastar el cambio?. t de Student para muestras independientes. Test de rangos con signo de Wilcoxon. t de Student para muestras relacionadas. U de Mann-Whitney.

A partir de los datos de una muestra se ha realizado una estimación por intervalos del parámetro poblacional. Esta estimación se ha realizado utilizando tres niveles de confianza diferentes, tal y como se muestra en cada una de las tres tablas. Razona mirando cada una de las tablas, ¿en cuál de las tres tablas crees que hay menos probabilidad de cometer error en la estimación del parámetro?. En la tabla de la derecha, porque la amplitud del intervalo es menor. En la tabla del centro, porque la amplitud del intervalo es mayor. En la tabla de la izquierda, porque la amplitud del intervalo es mayor. En la tabla del centro, porque el nivel de confianza es inferior.

Mirando las tablas, ¿cuál de estas expresiones es correcta?. P(36.52 ≤ μ ≤ 48.45) ≥ .99; α = .01. P(38.69 ≤ μ ≤ 46.28) ≥ .90; α = .01. P(36.52 ≤ μ ≤ 48.45) ≥ .99; α = .05. P(37.96 ≤ μ ≤ 47.01) ≥ .95; α = .50.

A partir de una muestra de 322 personas se ha estimado el cociente intelectual de una población. Los resultados pueden verse en la siguiente tabla. Indica cuál de estas cuatro opciones es correcta. μ = 100.96. X ̅= 99.22. μ = 99.41. X ̅= 99.41.

Una empresa farmacéutica está segura de que su nuevo fármaco antidepresivo de última generación es capaz de reducir la sintomatología depresiva de forma significativa. Para ello realiza un ensayo clínico con una muestra de cuarenta pacientes con diagnóstico de episodio depresivo grave, que se ofrecen voluntariamente. La sintomatología depresiva se ha medido con el Inventario de Depresión de Beck BDI-2, donde una puntuación más elevada indica mayor depresión. ¿Qué tipo de contraste es el que desea llevar a cabo esta empresa?. Un contraste bilateral. Un contraste unilateral derecho. Un contraste de hipótesis alternativa. Un contraste unilateral izquierdo.

Una de las mejores alumnas de una clase de primaria ha aprobado, con sobresaliente, 37 de los últimos cuarenta exámenes que ha realizado y mantiene a lo largo de toda la primaria la misma nota media. Sin embargo, por puro azar, los tres exámenes que suspende coinciden seguidos en el tiempo. Esto lleva a su maestro a pensar que la alumna ha empeorado su rendimiento y cita a sus padres a una reunión. ¿Qué concepto estadístico está representado en este ejemplo?. El error tipo II. La potencia. El error tipo I. El nivel de confianza.

El alumnado de un profesor de Psicometría de la UNIR tiene, a lo largo de los últimos cursos, una nota media de 6,5 puntos en la asignatura. El profesor viene observando que este año sus grupos están mostrando mucho interés y están dedicando un gran esfuerzo a la materia, por lo que está convencido de que la nota media ha mejorado. A partir de este enunciado y mirando la siguiente tabla, responde a las preguntas 8, 9 y 10. ¿Cuál sería la hipótesis nula de este contraste de hipótesis?. H0: μ> 6.5. H0: μ< 6.5. H0: μ ≤ 6.5. H0: μ ≥ 6.5.

El supuesto de homocedasticidad dice: Que las puntuaciones de ambas muestras son independientes. Que la distribución se ajusta a la normalidad. Que las puntuaciones de ambas muestras están relacionadas. Que las varianzas de ambas muestras son homogéneas.

Cuando trabajamos con un tamaño muestral grande (N=100): Para comprobar el supuesto de normalidad, se utiliza la prueba de Shapiro-Wilk. Para comprobar el supuesto de normalidad, podemos utilizar Lilliefors. Es necesario comprobar el supuesto de independencia mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov. No es necesario comprobar la homogeneidad de varianzas mediante la prueba de Levene.

En un trabajo de Justo (2009) se quisieron analizar los efectos de un programa de meditación sobre la creatividad. Para ello se utilizaron dos grupos de alumnos de bachillerato: un grupo experimental que recibió el programa y un grupo de control que no lo recibió. Para medir el impacto en la creatividad se midieron tres variables, fluidez, flexibilidad y originalidad. Se realizaron distintos análisis de datos. Por un lado, se hicieron pruebas t de muestras independientes para cada variable, comparando grupo experimental y grupo control en dos momentos, antes del programa de meditación y después. Con los datos de la siguiente tabla, responde a las preguntas 3, 4 y 5. ¿Hay diferencias significativas entre grupo control y experimental en el pretest?. Sí, porque t = 1.98, p = . 23. Sí, porque en todos los casos p > .05. No, porque en todos los casos p < .05. No, porque en todos los casos p > .05.

¿Cuál de estas respuestas es correcta respecto a la variable fluidez en la medida postest?. Hay diferencias entre el grupo experimental y control (t = 8.97, p < .05). No hay diferencias entre el grupo experimental y control (t = 8.97, p > .05). Hay diferencias entre el grupo experimental y control (t = 8.97, p = .05). No hay diferencias entre el grupo experimental y control (t = 8.97, p > .01).

Con respecto al postest, ¿cuál de estas afirmaciones es correcta?. Solo rechazamos la hipótesis nula en las variables flexibilidad y originalidad. En todos los casos rechazamos la hipótesis nula. Aceptamos la hipótesis nula en todos los casos. Solo rechazamos la hipótesis nula para la variable fluidez.

En las siguientes tablas se muestra la comprobación de los supuestos de normalidad y homocedasticidad, para el caso de dos muestras independientes. Teniendo en cuenta la comprobación realizada y los resultados obtenidos, ¿con cuál de los siguientes datos habría que quedarse para la toma de decisión?. Con la p =.043. Con la p =.034. Con la p =.062. Con la U = 83.00.

Se quiere probar el efecto de una intervención basada en el diálogo abierto en un grupo de diez pacientes con esquizofrenia que presentan alucinaciones auditivas. Una de las variables dependientes medidas consistía en puntuar del 1 al 5 el grado de molestia que la persona siente respecto a sus voces. Esta variable se midió en las diez personas antes y después de la intervención. ¿Con qué prueba estadística comprobarías si la intervención ha tenido un efecto?. Prueba t de grupos independientes. U de Mann Whitney. Prueba t de muestras apareadas. W de Wilcoxon.

Se realiza un estudio clínico con dieciocho personas diagnosticadas de trastorno de ansiedad generalizada, que se dividen aleatoriamente en tres grupos. A cada uno de los grupos se les suministra una dosis diferente de fármaco: 0.05, 0.10 y 0.20 gramos respectivamente. ¿Cuánto valdrán los grados de libertad intrasujetos?. 17. 2. 16. 15.

A continuación, se muestran los resultados de la comprobación de supuestos de un estudio. Podemos afirmar que: Se cumple el supuesto de normalidad (p = .979) y el de homocedasticidad (p = .520). Se cumple el supuesto de normalidad (p = .637) y el de homocedasticidad (p = .520). Se cumple el supuesto de normalidad (p = .637) y el de homocedasticidad Nodo de texto inesperado: (p = .526). No se cumple ninguno de los dos supuestos.

Mirando los resultados de la tabla de ANOVA, ¿qué conclusiones podemos sacar para este estudio?. La dosis del fármaco resulta estadísticamente significativa (F (2,15) = 18.46, p <.001, η²p =.71). La dosis del fármaco no resulta estadísticamente significativa (F (15,2) = 18.46, p =.001, ω² =.66). La dosis del fármaco resulta estadísticamente significativa (F (2,15) = 18.46, p <.001, ω² =.66). La dosis del fármaco no resulta estadísticamente significativa (F (2,15) = 3,92, p <.001, η²p =.71).

A continuación, se muestra la tabla de comparaciones post hoc para las distintas dosis de fármaco comparadas dos a dos. ¿Qué conclusiones puedes extraer?. Hay diferencias entre 0.05 gr-0,10 gr. Y entre 0.05 gr-0.20 gr. Hay diferencias entre 0.05 gr-0,10 gr. Y entre 00 gr-0.20 gr. Hay diferencias únicamente entre 0.10 gr-0.20 gr. Ningún par presenta diferencias significativas.

A continuación, se presentan los resultados de un trabajo donde el análisis de los datos se ha realizado con la prueba de Kruskal-Wallis. ¿Qué puedes concluir?. Hay diferencias significativas entre fake y none. No hay diferencias significativas y, por tanto, no tiene sentido analizar la tabla de comparaciones dos a dos. Hay diferencias significativas entre none y real. Hay diferencias significativas con un tamaño del efecto medio.

Se seleccionan seis pacientes con afasia de Broca para llevar a cabo una investigación en la que se mide el número de aciertos en una tarea de lectura y posterior recuerdo con tres condiciones diferentes: énfasis en el discurso, en la parte conceptual o en la sintaxis. Observa la siguiente tabla y responde: asumiendo que se cumpliera el supuesto de normalidad, ¿qué tipo de contraste hay que realizar?. ANOVA de medidas repetidas, porque se cumple el supuesto de esfericidad. Friedman, porque no se cumple el supuesto de esfericidad. ANOVA de medidas repetidas con la corrección de Huyng-Feldt, porque no se cumple la esfericidad. ANOVA intersujetos, porque se cumple el supuesto de esfericidad.

Mirando la siguiente tabla de comparaciones post hoc de Tukey, ¿entre qué niveles observas diferencias significativas?. No hay diferencias significativas entre ningún par de niveles. Hay diferencias significativas entre el nivel 1 y el nivel 3 (p = .058). Hay diferencias significativas entre el nivel 1 y los demás (p = .91). Hay diferencias significativas entre el nivel 2 y el nivel 3 (p < .01).

¿Cuál sería la decisión correcta?. Aceptamos la hipótesis nula, porque p = .05. Rechazamos la hipótesis nula, porque p ≤ .05. Rechazamos la hipótesis nula, porque p ≤ .01. Rechazamos la hipótesis nula, porque p < .05.

¿Cuál sería la interpretación correcta?. Con un nivel de confianza del 99 % se puede concluir que la media ha mejorado. Con un nivel de confianza del 95 % se puede concluir que la media ha mejorado. Con un nivel de confianza del 95 % no se puede concluir que la media ha mejorado. Con un nivel de confianza del 95 % concluimos que la media no ha mejorado.

Hemos evaluado a los estudiantes de un centro de Educación Primaria de Cuéllar, para saber si a medida que incrementa la dificultad del curso disminuye su percepción sobre su nivel matemático. Si medimos el nivel matemático en una escala de 1 a 4, donde 1 es "nada competente" y 4 "completamente competente", ¿qué prueba debemos aplicar?. ANOVA de un factor. ANOVA de Welch. Ninguna de ellas. Prueba K de Kruskal-Wallis.

Se selecciona a 51 estudiantes del colegio anterior para medir su competencia matemática y se obtiene el siguiente resultado: ¿Qué podemos decir sobre la distribución de competencia matemática?. La distribución es normal, porque p > .05. No podemos indicar nada con este resultado. La distribución no es normal, porque p < .05. La distribución es normal, porque p < .05.

En un ANOVA donde queremos evaluar el paso del tiempo sobre el crecimiento de los bebés, ¿cuál es el supuesto que NO hay que contrastar?. Homogeneidad de varianzas. Normalidad. Esfericidad de varianzas. Ninguna de ellas.

Selecciona la respuesta correcta tras mirar la tabla: Con un nivel de riesgo del 5 %, asumimos esfericidad. Con un nivel de riesgo del 1 %, no asumimos esfericidad. Con un nivel de riesgo del 1 %, asumimos esfericidad. Con un nivel de riesgo del 5 %, no asumimos esfericidad.

Si encontramos una diferencia que no existe realmente en la población, lo que cometemos será…. Error tipo III. Error tipo II. Error tipo I. Error tipo IV.

Si queremos conocer el nivel al que evoluciona una especie de Pokémon, el nivel 16 será…. Un estadístico de la muestra de dicha especie. Un parámetro y un estadístico a la vez. Un parámetro de la población de dicha especie. No sería ninguna de ellas, es un Pokémon.

Si en una distribución la media coincide con la mediana, es muy probable que la distribución sea…. Asimétrica positiva. Simétrica. Asimétrica negativa. Simétrica irregular.

Las muertes o supervivencia de una población de bacterias sigue una distribución…. t de Student. Binomial. Normal. Asimétrica.

Si queremos conocer la opinión de los madrileños sobre un anuncio, la técnica que deberíamos emplear sería…. Etnografía. Correlación de Pearson. Grupo de discusión. Narración.

En un grupo de 50 estudiantes la covarianza entre la nota de lengua y matemáticas es 10, y la covarianza entre la nota de matemáticas y física es 900. ¿Qué podemos afirmar?. Hay una relación directa entre la nota de lengua y la de matemáticas. Ninguna de las anteriores. La relación entre la nota de física y mates es alta. No hay relación entre la nota de lengua y la de matemáticas.

Una distribución presenta asimetría negativa. ¿Qué sucederá si la representamos?. En el diagrama de caja, la mediana estará desplazada hacia abajo. En el diagrama de caja, la mediana estará desplazada hacia arriba. En el diagrama de caja, la mediana estará en el medio. En el diagrama de caja, la mediana estará desplazada hacia la derecha.

Si la media de una muestra es 50 y su mediana es 20, ¿qué estadístico de dispersión recomiendas utilizar?. La amplitud. El rango intercuartílico. La varianza. La semivarianza.

Si quieres calcular la relación entre la clase social y el salario anual…. Tendrías que calcular la prueba ANOVA. Tendrías que calcular una correlación de Spearman. Tendrías que calcular una regresión lineal. Tendrías que calcular una regresión binomial.

¿Qué ecuación pronostica la competencia matemática según el test MAM?. Y’ = 522.40. Y’ = 9.95 * math_mam + 522.40. Y’ = 9.95 * math_mam. Y’ = 9.95.

Cuando queremos estudiar la relación entre una variable ordinal y una cuantitativa, ¿qué calculo será más apropiado?. U de Malcoxon. Coeficiente de correlación de Spearman. Coeficiente de correlación de Pearson. Cuadrado de Pearson.

El grupo sanguíneo de una persona es ejemplo de variable: Ordinal. Nominal. Cuantitativa. Continua.

La distribución F de Fisher-Snedecor: Es simétrica. Solo adopta valores positivos. Es asimétrica negativa. Adopta valores negativos y positivos.

Para estudiar la colinealidad en un modelo de regresión, nos fijamos en: R cuadrado. AICY BIC. FIV y tolerancia. Shapiro-Wilk.

Un suceso posible es aquel que: En el que la probabilidad de ocurrencia no está ligada a la probabilidad de otro. Que contiene un elemento del espacio muestral E, por lo que hay posibilidad de que ocurra. Formado por todos los sucesos elementales del espacio muestral y, por tanto, que ocurre siempre. Que consta de dos o más sucesos elementales.