Análisis Exploratorio

En el análisis de los datos, al realizar una distribución de frecuencias, se ha de saber que: Seleccione una: El número de intervalos es lo mismo que el valor del intervalo. El número de intervalos se halla mediante el siguiente algoritmo: puntuación mayor + (puntuación mayor - (puntuación menor/2)). El valor de intervalo se corresponde, siempre, con un valor impar. A mayor número de intervalos mayor claridad en la información aportada sobre el estudio. El valor del intervalo corresponde con el número de puntuaciones en cada intervalo.

El modelo de distribución en el que tenemos que considerar 2 parámetros (grados de libertad del numerador y del denominador) es. F de Snedecor. Distribución chi cuadrado. Distribución normal. Distribución de Poisson. Ditribución t de student.

Señale la respuesta incorrecta en relación a la prueba de Mann-Whitney Seleccione una: Es una prueba no paramétrica. Se utiliza para comparar dos muestras independientes. Es válida para cualquier tipo de variables. La prueba de Mann-Whitney se utiliza para contrastar la hipótesis nula de que las muestras proceden de dos subpoblaciones en las que la probabilidad de obtener en la primera un resultado de X menor que en la segunda es igual a la probabilidad de obtener un resultado mayor. Es válida para variables en escala al menos ordinal.

La resolución de un diseño preexperimental de un sólo grupo con pretest y postest: Seleccione una: Sólo permite conclusiones tentativas. Requiere dos muestras relacionadas. Los sujetos del pretest son los mismos que los del postest. Por vía no paramétrica se resuelve con las pruebas de Wilcoxon y Signos. Todas las respuestas anteriores son ciertas en la resolución de un diseño preexperimental de un sólo grupo con pretest y postest.

¿A partir de qué valor de la muestra se considera que el teorema del límite central se puede aplicar para calcular el error estándar de la media con una aproximación razonable?. 10 a 25. >20. <50. <100. >30.

La varianza de una muestra se corresponde con: El valor de la suma de la diferencia de cada registro con respecto a la media, elevado al cuadrado; y, dividido por el número de registros menos uno. Los grados de libertad de dicha muestra. El valor de la suma de los errores, elevado al cuadrado. La desviación típica, teniendo igual valor numérico. La suma de los errores al cuadrado, siendo este valor mayor cuanto menor es el número de datos de la muestra.

En una tabla de contingencia construída con dos variables en escala nominal: Se utiliza la F de Fischer-Snedecor como estadístico de contraste. Se utiliza Tau-c de Kendal como estadístico de contraste. Se utiliza el coeficiente de contingencia y la V de Crammer. Se utiliza Tau-b de Kendall como estadístico de contraste. Se utiliza Gamma como estadístico de contraste en caso de variables dicotómicas.

Cuanto mayor es una muestra. Los intervalos de confianza son más amplios. La estimación mediante intervalos de confianza es más precisa. Los intervalos de confianza son más estrechos y la estimación mediante intervalos de confianza es más precisa. Los intervalos de confianza son más estrechos. El tamaño muestral no afecta al intervalo de confianza.

¿Qué prueba contrasta la hipótesis nula de que la muestra procede de una población en la que la media de X es igual a una determinada constante m?: La prueba de Mann-Whitney. La prueba de los signos. La prueba t para dos muestras relacionadas. La prueba t para una muestra. La prueba t para dos muestras independientes.

Respecto a la distribución de frecuencias, marcar la respuesta correcta: Seleccione una: Una distribución leptocúrtica (curtosis<0) es menos apuntada y con colas más estrechas que en la distribución normal. La curtosis se mide en la unidad de la variable estudiada. Una distribución mesocúrtica tiene un valor de curtosis < 0. En una representación gráfica de una distribución normal en el eje de ordenadas se representa el valor de la puntuación Z. La curtosis indica el grado de apuntamiento o aplastamiento de una distribución respecto a la distribución normal.

Con respecto a las medidas de tendencia central: La moda de halla a partir del percentil 50. La suma de las desviaciones de los números de un conjunto con respecto a la media será siempre mayor que la unidad e inferior al valor de la media. La mediana se puede emplear con valores nominales y ordinales. La media aritmética es única para un conjunto de valores determinados. La moda es un valor muy riguroso pues se trata de la puntuación con mayor frecuencia.

El valor del coeficiente de correlación de Pearson o de Spearman que resultan estadísticamente significativo para un determinado nivel de significación: Es mayor con muestras pequeñas. Depende del tipo de variables. Es mayor con muestras grandes. El resto de opciones son falsas. No depende del tamaño muestral.

Señale la respuesta correcta en relación a la prueba de Levene: Valora la igualdad de medias entre dos grupos. Indica si la muestra procede de una población en la que la magnitud de las diferencias positivas y negativas entre los valores de las variables X e Y es la misma. Permite contrastar la hipótesis de que la varianza de cada uno de los grupos de una variable es igual. Establece el nivel de independencia de dos grupos. Establece que la probabilidad de que los valores de un grupo sean mayor que los del otro es la misma que sean menores.

En el modelo de regresión lineal simple hay una serie de supuestos a comprobar. Señala cuál de los siguientes NO es uno de ellos. Independencia de los residuos. Asociación entre los residuos y el valor pronosticado. Normalidad de los residuos. Homocedasticidad (varianza de los residuos constante). Linealidad.

El modelo de distribución que es equivalente al cociente entredos χ2 divididas por sus grados de libertad se denomina. F de Snedecor. Distribución chi cuadrado. Distribución de Poisson. Ditribución t de student. Distribución normal.

En una regresión lineal simple, el valor que nos informa del promedio de la distancia de cada punto a la recta obtenida se llama: Error estándar de estimación. Pendiente. Intersección. Error de medida. Coeficiente de determinación.

Rechazar la hipótesis nula cuando ésta es cierta implica cometer un error: Tipo I. Tipo II. No es un error sino la potencia estadística del test de hipótesis. Tipo IV. Tipo III.

En el proceso de recogida de datos de nuestra investigación, se ha de atender a: Seleccione una: El error de estimación, referido a cómo se midió la variable de estudio. La validez de criterio, como la medición aplicada en más de una ocasión a una muestra tras un cierto periodo de tiempo. La fiabilidad, referido a si un instrumento mide igual a un sujeto u objeto, en diferentes ocasiones. El error de validez, referido a si un instrumento mide lo mismo en diferentes situaciones. La discrepancia en los errores garantizados.

La resolución de un diseño preexperimental de un sólo grupo sin pretest: Seleccione una: Requiere técnicas de análisis multivariante. Requiere dos muestras relacionadas. No permite resolución ya que únicamente tenemos un conjunto de datos. Requiere dos muestras independientes. Ninguna de las opciones anteriores es correcta.

Señale la respuesta correcta en relación a los requisitos para la aplicación de una prueba t para muestras relacionadas: Son la normalidad de ambas muestras y la igualdad de varianzas. Se reduce a la normalidad de todos los datos de forma global. Es la normalidad de cada una de las dos muestras que se comparan. La variable ha de ser en escala de razón. Las respuestas 3 y 4 son correctas.

Sabiendo que a una determinada puntuación Z le corresponde un valor P (según tablas), como se indica a continuación: Z=0.05; P=0.51994 Z=0.55; P=0.70884 Z=0.75; P=0.77935 Z=1.45; P=0.92647 Z=1.75; P=0.95994 Aproximadamente, ¿qué probabilidad habría para que un sujeto procedente de una muestra de 21 fumadores llegara a correr en cinta rodante durante 49 minutos, sabiendo que el valor de la media es 32.2 min. y la desviación típica 11.59 min.? Seleccione una: 7.4 %. 4.0%. 29.1%. 22.1%. 48%.

Para comprobar una hipótesis es preciso medir variables. La mayoría de las hipótesis se pueden expresar en términos de dos variabless: Causa propuesta, resultado propuesto. Independiente, dependiente. Predictiva, resultado. Discreta, continua. Las opciones a, b y c son correctas.

La estadística es una rama de las matemáticas, que a su vez se puede subdividir en subáreas; una de ellas es la estadística descriptiva, que estudia: La recogida de los datos, así como su organización, resumen y presentación de modo informativo. El muestreo, la probabilidad, el diseño de experimentos, entre otros aspectos. El diseño de las investigaciones a realizar. La probabilidad, con el fin de deducir las leyes que rigen los fenómenos estudiados. La inferencia, para de este modo hacer previsiones a partir de los datos analizados.

En un diseño preexperimental ex-post-facto: Compararémos O1 y O2 para valorar el efecto del tratamiento. Existe una falta de control de la situación inicial. Tenemos una validez interna muy deficiente. Se resuelve, por vía paramétrica, con la prueba t para dos muestras independientes. Todas las respuestas anteriores son correctas en un diseño preexperimental ex-post-facto.

¿Qué modelo de distribución se emplea en un ANOVA?. Distribución de Poisson. F de Snedecor. Distribución chi cuadrado. Distribución normal. Ditribución t de student.

Señale la respuesta correcta en relación a la hipótesis nula de la prueba t para dos muestras independientes: Es que la media de un grupo es igual a la media del otro grupo. Es la misma que la hipótesis nula que en la prueba t para dos muestras relacionadas. Es que los dos grupos son independientes. Sólo las dos primeras opciones son correctas. Todas las opciones anteriores son correctas.

El teorema que establece que con muestras suficientemente grandes la distribución de las medias muestrales se aproxima a una distribución normal, a pesar de que los datos procedan de una población con distribución diferente a la normal se conoce como: Teorema de De Moivre. Teorema central del cálculo. Teorema de Feller. Teorema de Levy-Lindeberg. Teorema central del límite.

Cuando se indica una distancia de ±1 desviación típica con respecto a la media, quiere decir que se incluye, aproximadamente, al: 13.6 % de las observaciones registradas. 34 % de las observaciones registradas. 2.15 % de las observaciones registradas. 68 % de las observaciones registradas. 27 % de las observaciones registradas.

En una distribución normal, entre la media y +/- 2 desviaciones típicas, aproximadamente se acumula: Seleccione una: El 60% de la probabilidad. El 92.5% de la probabilidad. El 90% de la probabilidad. El 95% de la probabilidad. El 50% de la probabilidad.

Por motivos estadísticos, para realizar inferencia acerca del coeficiente de correlación de Pearson es necesario realizar una transformación matemática denominada: X de Fisher. Y de Fisher. V de Fisher. W de Fisher. Z de Fisher.

Respecto al coeficiente de correlación de Pearson, su signo (positivo o negativo) lo determina: La varianza de una de las variables. El resto de opciones son falsas. La varianza de ambas variables. La covarianza entre las dos variables. La varianza de la variable con valores más altos.

La prueba consistirá en comparar, para cada valor de la variable, la proporción de casos observados con valor inferior o igual a dicho valor con la proporción de casos esperados bajo la hipótesis nula de distribución Normal. El estadístico de contraste se construirá a partir de la máxima diferencia, en valor absoluto, encontrada. ¿A que prueba nos referimos? Seleccione una: Tablas de contingencia. ANOVA de un factor. Prueba de Kolmogorov-Smirnov. Prueba de Kolmogorov-Smirnov en su variante Lilliefors. Ninguna de las opciones anteriores es correcta.

La función que asigna la probabilidad acumulada hasta cada valor se denomina: Seleccione una: Función de masa. Función de densidad. Función de distribución. Distribución normal. Todas las anteriores son correctas.

Para calcular la desviación típica (dt) con un tamaño de la muestra igual a 120, ¿cuál sería el valor de los grados de libertad para calcular dicha dt?. 120. 119. 1. 2. 121.

El coeficiente de correlación obtenido cuando se controla la influencia de terceras variables se denomina. Seleccione una: Coeficiente de correlación parcial. Coeficiente de correlación por partes. Coeficiente de correlación real. Coeficiente de correlación múltiple. Coeficiente de correlación neto.

Cuando se controla la influencia de variables externas, el coeficiente resultante se denomina coeficiente de correlación parcial​. Si el cálculo de la media y la desviación típica de cinco variables presenta los siguientes resultados: Variable 1: Media=2.3; dt=1.3 Variable 2: Media=7.25; dt=5.01 Variable 3: Media=10.3; dt=2.4 Variable 4: Media=60.0; dt=20.0 Variable 5: Media=75.8; dt=5.1 ¿Qué variable presenta una mayor dispersión de la muestra? Seleccione una: Variable 4. Variable 1. Variable 3. Variable 2. Variable 5.

Respecto al nivel de medición de una variable, marcar la respuesta correcta atendiendo a la clasificación propuesta: Seleccione una: Cuantitativa - continua - ordinal. Cuantitativa - discreta - escala intervalo. Cualitativa - politómica - escala razón. Cualitativa - dicotómica - escala intervalo. Cuantitativa - discreta - nominal.

Determina el intervalo de confianza del 95% disponiendo de los siguientes datos: media = 10.6067 s dt = 1.9955 s SE = 0.3008 s Seleccione una: 8,982-11,425. 11,179-12,186. 12,001-10,797. 10,017-11,196. 9,559-10,528.

En el procedimiento de regresión lineal, se emplea el estadístico de Durbin-Watson para constatar. La homocedasticidad de los residuos. La dependencia de los residuos. La normalidad de los residuos. La asimetría de los residuos. La independencia de los residuos.

El valor del rango intercuartílico corresponde a: El resultado de la diferencia entre la mediana y cualquiera de los dos cuartiles más próximos. El valor que corresponde a la mediana. El valor de la diferencia de cada registro con respecto a la media, elevado al cuadrado; y, dividido por el número de registros menos uno. El valor de la diferencia entre el tercer y el primer cuartil. El resultado de la diferencia entre el valor mayor y el valor menor de una muestra.