análisis de datos

Para probar este tipo de hipótesis ¿qué estadístico podemos utilizar? Ho: y1=y2=y3=y4 H1: y1 dist y2 dist y3 dist y4. Mann-Whitney. t de student. ANOVA.

El supuesto de ANOVA según la cual las J observaciones de las que proceden las muestras tienen la misma varianza se llama. independencia. normalidad. homocedaticidad.

Los supuestos y requisitos para utilizar ANOVA son: normalidad poblacional, heterocedasticidad, observaciones independientes y nivel ordinal. normalidad poblacional, heterocedasticidad, observaciones dependientes y nivel de intervalo o razón. normalidad, homocedasticidad, observaciones independientes y muestreo aleatorio.

para probar este tipo de hipótesis ¿qué estadístico podemos utilizar? Ho: y1=y2 H1: y1 dist y2. kruskal-wallis. ANOVA. t de student.

¿cuánto resulta adecuado utilizar la prueba de Kruskal Wallis?. cuando se requieren comparar dos grupos y se cumplen los supuestos paramétricos. cuando no se cumplen los supuestos de ANOVA y el nivel de medida es ordinal. cuando el tamaño muestral es grande y el nivel de medida es de intervalo o razón.

El supuesto según el cual las j observaciones proceden de una muestra aleatoria extraída de una distribución normal se llama. homocedasticidad. independencia. normalidad.

El eta cuadrado parcial es una medida. homocedasticidad de las poblaciones. normalidad de las poblaciones. tamaño del efecto en el ANOVA.

Un ANOVA (3X2X2) indicaría que. existen tres factores con dos niveles cada uno. existen tres factores, uno con 3 niveles y los otros dos con dos niveles cada uno. existen 12 factores con 3 niveles cada uno.

En un análisis de varianza se puede afirmar que hay diferencias entre los tratamientos cuando: las variaciones intragrupos son mayores que las intergrupos. la media intergrupos difiere significativamente. las variaciones intergrupos son mayores que las intragrupos.

el tipo de prueba estadística que sirve para comparar dos grupos independientes, muy frecuentemente el grupo de control y el experimental, y cuando se cumplen los supuestos paramétricos es. t de student. Mann Whitney. ANOVA.

Para probar este tipo de hipótesis nulas ¿qué tipo de prueba estadística podemos utilizar?: H0(A): μA1 = μA2 = μA3 = μA4 H0(B): μB1 = μB2 H0(AB): (αβ)jk= 0 (para todo j,k). ANOVA. ANOVA factorial. t de student.

Los supuestos y requisitos para utilizar una prueba de Mann-Whitney son. observaciones independientes y nivel de intervalo o razón. observaciones independientes y nivel de medida ordinal. normalidad poblacional, varianzas iguales y nivel de medida ordinal.

El supuesto de ANOVA según el cual el valor de una observación no depende del valor obtenido en otras observaciones se llama. homocedasticidad. independencia. normalidad.

En la siguiente figura correspondiente a un diseño factorial podemos observar. efectos de A y B con interacción. sólo el efecto principal de A. Efecto de A y B sin interacción.

Un profesor de la UDIMA quiere estudiar el efecto conjunto de la motivación de los estudiantes y de la utilización de las herramientas moodle sobre el rendimiento de sus alumnos, para ello divide a sus alumnos en dos niveles de motivación (alto-bajo) y utiliza tres herramientas moodle (foros, glosarios, cuestionarios y wikis), obteniendo los siguientes resultados (medias) en su rendimiento académico: ANOVA 2X4. ANOVA 2X2. ANOVA unifactorial.

En la siguiente figura correspondiente a un diseño factorial podemos observar. sólo el efecto principal de A. sólo el efecto principal de B. Efectos de A y B sin interacción.

En la siguiente figura correspondiente a un diseño factorial podemos observar. sólo el efecto principal de B. sólo el efecto principal de A. sólo el efecto de la interacción.

En la siguiente figura correspondiente a un diseño factorial podemos observar. sólo el efecto principal de A. sólo el efecto principal de B. sólo el efecto de la interacción.