ANALISIS DE DATOS Y DISEÑOS PSICOLOGICOS. UDIMA

Si se tiene un diseño factorial completamente cruzado con 3 variables independientes, la primera con dos niveles, la segunda con tres niveles y la tercera con tres niveles, y ¿cuántas condiciones experimentales se tiene en total?. a. 18. b. 8. c. 3.

Los estudios no experimentales de panel, de cohortes prospectivas y de tendencias son ejemplos de investigaciones: a. Retrospectivas. b. Transversales. c. Longitudinales.

La siguiente representación corresponde a: A Xa O A Xb O A O. a. Diseño aleatorizado con dos grupos experimentales y un grupo control. b. Diseño de tres grupos aleatorios con bloques sin grupo control. c. Diseño aleatorizado de dos grupos independientes.

Uno de los diseños no experimentales más utilizados en psicología de la salud en el que el investigador forma grupos de individuos que varían en la característica de interés(por ejemplo padecer una enfermedad como cáncer o SIDA) y estudia variables pasadas, actuales o futuras se llama: a. Diseño comparativo-causal. b. Diseño de caso-control. c. Diseño de cohorte única.

Un investigador quiere aplicar un programa para el tratamiento del estrés laboral y quiere establecer un grupo control para probar su eficacia, sin embargo, un diseño completamente aleatorizado para la asignación de los sujetos no es factible porque algunos sujetos podrían sentirse perjudicados. Es por ello que decide tomar una medida para establecer el punto de corte que determine qué personas recibirán el programa (experimental) y cuáles no (control). Para ello aplica un test de estrés en el trabajo y decide seleccionar como grupo experimental a todos los empleados que puntúan por debajo de 20 y como grupo control a los demás. En el postest el investigador observa un "salto" en el punto de corte que indica un efecto del tratamiento. ¿qué diseño está utilizando?. a. Discontinuidad en la regresión. b. Series temporales interrumpidas. c. Pretest-postest con grupo control.

El siguiente cuadro corresponde a un diseño de: A O X O A O O A X O A O. a. Cuatro grupos de Solomón. b. Replicación cambiada con cuatro grupos. c. Tratamientos múltiples y control con pretest.

La técnica de análisis de datos más apropiada para analizar relaciones entre variables cualitativas es: a. Tablas de contingencia. b. Correlación lineal de Pearson. c. Regresión lineal simple.

Las técnicas más utilizadas en la investigación no experimental explicativa son: a. Ecuaciones estructurales y análisis factorial. b. Medidas de tendencia central y dispersión. c. Regresión y correlación.

Una investigación cuantitativa no experimental es: a. un estudio en el que la VI es manipulada pero los grupos no son asignados de forma aleatoria a las condiciones experimentales. b. una forma de investigación en la que el científico no tiene control directo de la VI porque sus manifestaciones ya han tenido lugar o porque no son manipulables. c. una situación en la que el investigador observa fenómenos en una situación estrictamente controlada donde una o más VI se manipulan o varian para ver sus efectos sobre una o más VD.

La codificación de datos es: a. Proceso por el que se asignan caracteres, generalmente numéricos, a las respuestas dadas por los sujetos. b. Recolección e introducción en una base de datos de las respuestas dadas por los sujetps. c. Verificación de la presencia de errores en los datos por medio de el menú analizar.

Según su dimensión temporal la investigación cuantitativa no experimental se puede dividir en: a. Descriptiva, predictiva-relacional, explicativa. b. Encuestas, observación y regresión-correlación. c. Retrospectiva, transversal y longitudinal.

El siguiente diagrama corresponde a un diseño: E O1 O2 O3 O4 O5 X O6 O7 O8 O9 RX O10 O11 O12 X O13 O14 O15 O16 RX O17 O18 O19 O20 X Seleccione una: a. Series temporales interrumpidas con intercambio de replicaciones. b. Series temporales con VD no equivalentes. c. Series temporales interrumpidas con replicaciones múltiples.

El menú de SPSS y MYSTAT que nos permite: a) construir una puntuación total a partir de los ítems que componen una escala, b) recodificar los valores de las variables en nuevos valores, c) colapsar o fundir valores de variables continuas para convertirlas en categóricas, d) colapsar o fundir categorías de variables categórivas y e) manipular estadísticamente variables con distribuciones asimétricas para que se aproximen más a la normalidad es: a. Datos. b. Analizar. c. Transformar.

Un experimento es: a. una situación en la que el investigador observa fenómenos en una situación estrictamente controlada donde una o más VI se manipulan o varian para ver sus efectos sobre una o más VD. b. un estudio en el que la VI es manipulada pero los grupos no son asignados de forma aleatoria a las condiciones experimentales. c. una forma de investigación en la que el científico no tiene control directo de la VI porque sus manifestaciones ya han tenido lugar o porque no son manipulables.

El siguiente cuadro corresponde a un diseño: NA O X O NA O O. a. Pretest-postest con muestras diferentes. b. Pretest-postest con grupo de control no equivalente. c. Doble pretest con grupos no equivalentes.

En un diseño factorial un efecto de interacción ocurre cuando: a. existe un efecto independiente de cada una de las VI ignorando o manteniendo constantes los efectos de otras VI. b. existe variación del error o residual que no es explicada por los efectos de las VI. c. el efecto de una VI difiere a lo largo de los niveles de las otras VI .

Los diseños de grupos no equivalentes, de series temporales y de discontinuidad de la regresión son ejemplos de diseños: a. cuasiexperimentales. b. experimentales. c. no experimentales.

Los estudios no experimentales con datos que han sucedido antes de que la VD tenga lugar y que partiendo de la VD buscan información pasada sobre las VI que ayudan a explicar las diferencias actuales en la VD se llaman: a. Retrospectivos. b. Longitudinales. c. Transversales.

Para detectar errores en los datos la principal acción que debes realizar es: a. Reducir el número de categorías de la variable para poderlas analizar manualmente. b. Detectar valores fuera del rango de la variable mediante el análisis de la distribución de frecuencias. c. Recodificar los valores de las bases de datos en nuevos valores para detectar inconsistencias en las respuestas.

Los diseños factoriales se caracterizan por: a. Manipular dos o más VI. b. No manipular las VI. c. Manipular una única VI.

La mejor forma de corregir las amenazas a la validez interna de los diseños experimentales con los mismos sujetos es: a. incluir en el diseño un grupo control por placebo. b. eliminar la influencia de variables extrañas mediante la sensibilización. c. asignar aleatoreamente el orden de las condiciones a cada uno de los sujetos.

El diseño de bloques aleatorios nos permite: a. eliminar los efectos de las variables extrañas mediante procedimientos estadísticos como el análisis de covarianza. b. Introducir una variable extraña en el diseño eliminando su efecto en la varianza del error y examinar posibles efectos moderadores. c. Controlar variables extrañas equiparando a los grupos en una o más variables correlacionadas con la VD eliminando su influencia.

La variación sistemática es: a. Es la parte de la variación de la VD que no está relacionada con las variables de la investigación. b. Es la variación total de la VD debida a la presencia de las VI y de las variables extrañas. c. La parte de la variabilidad total de la conducta de los participantes medida en la VD que se relaciona de forma predecible con la VI.

Cuando una variable tiene más del 50% de los casos perdidos lo más aconsejable es: a. Imputarla con procedimientos complejos como máxima verosimilitud. b. Eliminarla del análisis. c. Imputarla con procedimientos como hotdeck y regresión.

La investigación no experimental en la que el investigador intenta desarrollar o probar una teoría sobre un fenómeno para explicar cómo y por qué opera e identificar factores que producen cambios se llama: a. Explicativa. b. Descriptiva. c. Relacional/predictiva.

El menú de SPSS y MYSTAT que nos permite ponderar casos es: a. Transformar. b. Analizar. c. Datos.

El diseño de investigación es: a. Asignación de los participantes a los grupos de investigación. b. Planificación sistemática de la investigación para poder llegar a conclusiones válidas. c. Los tratamientos, intervenciones o manipulaciones de la VI que se representan por la letra X.

Según sus objetivos la investigación cuantitativa no experimental se puede dividir en: a. Retrospectiva, transversal y longitudinal. b. Descriptiva, predictiva-relacional, explicativa. c. Encuestas, observación y regresión-correlación.

Una investigación cuasi-experimental es: a. un estudio en el que la VI es manipulada pero los grupos no son asignados de forma aleatoria a las condiciones experimentales. b. una forma de investigación en la que el científico no tiene control directo de la VI porque sus manifestaciones ya han tenido lugar o porque no son manipulables. c. una situación en la que el investigador observa fenómenos en una situación estrictamente controlada donde una o más VI se manipulan o varian para ver sus efectos sobre una o más VD.

La elección de una técnica estadística para el análisis de los datos depende de: a. El nivel o escala de medida de las variables y el número de variable implicadas. b. Los objetivos e hipótesis de la investigación. c. La cantidad de datos disponibles y del tipo de muestreo.