analysis de datos

¿Qué es una tabla de contingencia?. Una herramienta para describir las frecuencias conjuntas de dos variables categóricas. Una forma de representar los resultados en una variable cuantitativa mediante frecuencias agrupadas en intervalos. Un contraste de hipótesis dirigido a comprobar si dos variables categóricas son independientes en la población.

En una aseguradora recopilan información sobre los clientes que tienen contratado un seguro de automóvil. En concreto, recogen, para cada cliente, si ha dado partes en el último año y si, de acuerdo a los datos aportados, es hombre o mujer. La intención es realizar un contraste ji-cuadrado para comprobar si éstas dos variables están relacionadas. Teniendo esto en cuenta, ¿qué tipo de contraste deberían plantear?. Unilateral derecho. Bilateral. Unilateral izquierdo.

En el contexto de una tabla de contingencias con dos variables A y B, si las variables fueran independientes, en la población. Las proporciones conjuntas deberían ser iguales al producto de las marginales correspondientes. Las frecuencias conjuntas deberían ser distintas entre sí. Las proporciones conjuntas deberían ser distintas al producto de las marginales correspondientes.

en una tabla de contingencias que recogiera las frecuencias obtenidas en una muestra para dos variables, A (con sus categorías en las filas) y B (en columnas), las celdas que en las que aparecen las frecuencias para las distintas combinaciones de niveles de A y B serían... Frecuencias condicionales. recuencias esperadas. Frecuencias marginales.

Se aplican dos test X e Y, que arrojan punutaciones entre 1 y 9. La tabla a continuación representa las frecuencias de casos para cada posible combinación de puntuaciones: Teniendo esto en cuenta, ¿cuántas personas habrían obtenido una puntuación entre 4 y 6 en el test Y?. 3. 2. 5.

Supongamos que se tienen los siguientes resultados de dos test (X e Y) X: 3, 4, 7, 8, 1, 4, 3 Y: 4, 5, 6, 8, 3, 1, 2 En ese caso, ¿qué está representando la tabla presentada a continuación?. La distribución conjunta de frecuencias de las dos variables. La distribución marginal de frecuencias de Y. La distribución marginal de frecuencias de X e Y.

De los siguientes, ¿qué contraste estadístico sería adecuado para comprobar si la preferencia manual (ser diestro o zurdo) es más frecuente en niños que en niñas?. Contraste χ2 (ji-cuadrado). Contraste T de Student. Análisis de varianza.

Si se realiza un contraste inferencial con la hipótesis nula mostrada a continuación y se encuentra un valor p = 0,45, ¿cuál sería la conclusión a la que se llegaría con α = 0,05? H0:ρxy≥0. Que no existe relación lineal entre las variables X e Y. Que existe relación lineal inversa entre las variables X e Y. Que existe relación lineal directa entre las variables X e Y.

Si se realiza un contraste inferencial con la hipótesis nula mostrada a continuación y se encuentra un valor p = 0,001, ¿cuál sería la conclusión a la que se llegaría con α = 0,05? H0:ρxy≤0. Que existe relación lineal directa entre las variables X e Y. Que no existe relación lineal entre las variables X e Y. Que existe relación lineal inversa entre las variables X e Y.

Si el coeficiente de correlación de Pearson entre dos variables toma un valor de -0,55 podemos decir que: Existe una relación lineal inversa entre ellas. Existe una relación lineal directa entre ellas. No existe relación lineal entre ellas.

La hipótesis [H1: ρ > 0] se corresponde con un contraste: Unilateral derecho. Unilateral izquierdo. Bilateral.

Un coeficiente de correlación entre dos variables X e Y rxy = -0,04, ¿de qué sería informativo?. De una relación lineal nula (muy débil o inexistente). De una tendencia a que los aumentos en el valor de en X vayan acompañados de una disminución en el valor de Y. De una tendencia a que incrementos en el valor de en X vayan acompañados de incrementos en el valor de Y.

Tras medir tres variables, X, Y y Z en un estudio, se elaboran los tres diagramas de dispersión mostrados a continuación: uno para estudiar la relación entre las variables X e Y, otro para la de las variables Z e Y.De acuerdo a esta información, ¿entre qué variables se da el mayor grado de relación lineal?. Entre Y y Z. Entre X e Y. Entre Z y X.

De los siguientes objetivos de análisis, ¿para cuál está pensado el contraste t de Student?. Comprobar si existen diferencias entre las medias poblacionales en una variable cuantitativa correspondientes a dos grupos definidos por una variable nominal. Comprobar si las categorías de una variable nominal tienden o no a darse de forma conjunta con las categorías de otra variable nominal. Comprobar si la prorporción poblacional correspondiente a una categoría de una variable nominal toma un determinado valor.

Un analista desea comprobar si hay diferencias a nivel poblacional entre las medias de dos grupos que recibieron tratamientos distintos. Para ello aplica un contraste T de Student y obtiene los resultados mostrados en la tabla a continuación. ¿De acuerdo a ellos, qué conclusión sería correcta?. Mantener H0 y concluir que no existen diferencias. Mantener H0 y concluir que existen diferencias. Rechazar H0 y concluir que existen diferencias.

Se aplica un test de autoestima a un grupo de 7 hombres y a otro de 7 mujeres para comprobar si la media poblacional es menor en el caso de las mujeres. ¿Cuál sería la hipótesis nula (H0) del contraste correspondiente?. μmujeres ≥ μhombres. μmujeres = μhombres. μmujeres < μhombres.

Para contrastar hipótesis con un formato como las que aparecen a continuación, ¿qué técnica de análisis sería apropiada? H0: μ1 = μ2 H1: μ1 ≠ μ2. contraste t de student. ANOVA. Contraste sobre una media.

En un hospital se está realizando un ensayo clínico en el que los pacientes que han dado su consentimiento en participar, se asignarán al azar a una condición experimental o control. Tras recibir el tratamiento real o un placebo, se mide la gravedad de la sintomatología de las personas de ambos grupos en una escala que arroja medidas de intervalo. Una vez obtenidas estas medidas, el analista responsable del proyecto quiere comprobar si puede generalizarse a la población que el tratamiento da lugar a una puntuación media en la escala menor a la obtenida al aplicar un placebo. ¿Con qué contraste estadístico podría comprobar esto?. T de student. ANOVA de un factor. Sobre una media.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el supuesto de igualdad de varianzas es correcta?. Se puede asumir si se mantiene la hipótesis nula de la prueba de Levene. Se puede asumir si se rechaza la hipótesis nula de las pruebas de normalidad. Se contrasta a partir del valor obtenido para los índices de asimetría y curtosis, utilizando +2 y -2 como puntos de corte.

Desde la consejería de educación de una Comunidad Autónoma se plantean estudiar si existen diferencias entre los estudiantes que acuden a centros públicos y los que acuden a centros concertados en la motivación inicial con la que afrontan los cursos de secundaria. Miden la motivación inicial de 150 alumnos de cada tipo de centro y realizan un contraste t de Student, que arroja los siguientes resultados: t gl tgl = 298; 0,95 2,37 298 1,65 Atendiendo a estos resultados y con α = 0,05, ¿qué podrían concluir?. Que la motivación inicial media en la población de centros públicos es distinta de la de los concertados. Que no hay evidencia de que la motivación inicial media en la población de centros públicos sea distinta de la de los concertados. Que la motivación inicial media en la muestra de centros públicos es distinta de la de los concertado.

Se aplican dos test X e Y, que arrojan punutaciones entre 1 y 9. La tabla a continuación representa las frecuencias de casos para cada posible combinación de puntuaciones: Teniendo esto en cuenta, ¿cuántas personas habrían obtenido una puntuación entre 1 y 3 en el test X?. 3. 8. 4.

En una tabla de contingencias que recogiera las frecuencias obtenidas en una muestra para dos variables, A (con sus categorías en las filas) y B (en columnas), las celdas que en las que aparecieran los totales por fila serían frecuencias... Marginales. Esperadas. Condicionales.

Empareja cada uno de los siguientes coeficientes de asociación con su definición: Es una medida de asociación derivada de ji-cuadrado que es aplicable a tablas de cualquier dimensionalidad. Medida de asociación que consiste en una modificación de ji-cuadrado. Puede alcanzar el valor de 1 en el caso de asociación perfecta y nunca puede exceder de ese valor. También evita el problema de la dependencia de los marginales para obtener valores máximos. Medida de asociación que se usa en los casos en que las dos variables son dicotómicas o binarias y dan lugar a tablas con 1 grado de libertad.

En un hospital tienen la sospecha de que los niños de familias con rentas bajas mantienen peores hábitos alimenticios, lo que daría lugar, entre otras cosas, a mayores tasas de sobrepeso que entre los niños pertenecientes a familias con rentas altas. Para estudiar si existe relación entre estas dos variables, toman los datos de 100 niños que acuden a consulta y los resumen en la siguiente tabla de contingencias: Peso normal Sobrepeso Renta baja 45 25 Renta alta 22 8 De acuerdo a estos resultados y en caso de que no hubiera relación entre las variables ¿cuál sería la frecuencia marginal de niños con sobrepeso?. 33. 25. 23,1.

De los siguientes, ¿qué contraste estadístico sería adecuado para comprobar si la opinión respecto a la despenalización del aborto (a favor o en contra) está relacionada con el rango de edad (20 a 34 años, 35 a 49, 50 a 64)?. Contraste χ2 (ji-cuadrado). Sobre una proporción. Contraste T de Student.

En un hospital tienen la sospecha de que los niños de familias con rentas bajas mantienen peores hábitos alimenticios, lo que daría lugar, entre otras cosas, a mayores tasas de sobrepeso que entre los niños pertenecientes a familias con rentas altas. Para estudiar si existe relación entre estas dos variables a nivel poblacional, toman los datos de 100 niños que acuden a consulta y los resumen en la siguiente tabla de contingencias: Peso normal Sobrepeso Renta baja 45 25 Renta alta 22 8 ¿Qué contraste debeerían aplicar para alcanzar el objetivo que se proponen?. Contraste Ji-cuadrado. Contraste t de Student. Contraste sobre una proporción.

De los siguientes, ¿qué contraste estadístico sería adecuado para comprobar si las categorías de una variable nominal tienden o no a darse de forma conjunta con las categorías de otra variable nominal?. χ2 (Ji-cuadrado) sobre independencia. Sobre una proporción. T de Student.

Una correlación entre dos variables es rxy = -0,79. Si nombramos los diagramas de dispersión de izquierda a derecha como 1, 2 y 3, ¿cuál de los tres gráficos es el que mejor representa este valor de correlación es?. 1. 2. 3.

Un coeficiente de correlación entre dos variables X e Y rxy = -0,94, ¿de qué sería informativo?. De una tendencia fuerte a que los aumentos en el valor de en X vayan acompañados de una disminución en el valor de Y. De una relación lineal nula (muy débil o inexistente). De una tendencia débil a que incrementos en el valor de en X vayan acompañados de incrementos en el valor de Y.

Si el coeficiente de correlación de Pearson entre dos variables toma un valor de 0,70 podemos decir que: Existe una tendencia a que los incrementos en el valor de una de ellas vayan acompañados de incrementos también en la otra. Las variables tienen un 70% de variabilidad en común. Existe una tendencia a que los incrementos en el valor de una de ellas vayan acompañados de decrementos en la otra.

Una correlación entre dos variables es rxy = 0,04. Si nombramos los diagramas de dispersión de izquierda a derecha como 1, 2 y 3, ¿cuál de los tres gráficos es el que mejor representa este valor de correlación es?. 1. 2. 3.

Tras medir tres variables, X, Y y Z en un estudio, se elaboran los tres diagramas de dispersión mostrados a continuación: uno para estudiar la relación entre las variables X e Y, otro para la de las variables Z e Y.De acuerdo a esta información, ¿entre qué variables se da el menor grado de relación lineal?. Entre Z y X. Entre X e Y. Entre Y y Z.

Si se realiza un contraste inferencial con la hipótesis nula mostrada a continuación y se encuentra un valor p = 0,26, ¿cuál sería la conclusión a la que se llegaría con α = 0,05? H0:ρxy=0. Que no existe relación lineal entre las variables X e Y. Que la recta de regresión tiene una pendiente creciente. Que existe relación lineal entre las variables X e Y.

¿Cuáles son los supuestos y requisitos para utilizar una prueba de Mann-Whitney?. Disponer de medidas independientes y en escala ordinal, de intervalo o de razón. Disponer de medidas en escala de intervalo o de razón distribuidas normalmente en la población. Disponer de medidas en escala ordinal, de intervalo o de razón con varianzas iguales en la población.

Un analista desea comprobar si hay diferencias a nivel poblacional entre la intensidad media de la sintomatología de dos grupos que recibieron tratamientos distintos. Para ello aplica un contraste T de Student y obtiene los resultados mostrados en la tabla a continuación. De acuerdo a ellos y con α = 0,05, ¿qué conclusión sería correcta?. Mantener H0 y concluir que no existen diferencias entre las medias poblacionales. Rechazar H0 y concluir que existen diferencias entre las medias poblacionales. Mantener H0 y concluir que existen diferencias entre las medias poblacionales.

diferencias entre los estudiantes que acuden a centros públicos y los que acuden a centros concertados en la motivación inicial con la que afrontan los cursos de secundaria. Miden la motivación inicial de 150 alumnos de cada tipo de centro y realizan un contraste t de Student, que arroja los siguientes resultados: t gl sig(valor p 1,26 298 0,207 Atendiendo a estos resultados y con α = 0,05, ¿qué podrían concluir?. Que no hay evidencia de que la motivación inicial media en la población de centros públicos sea distinta de la de los concertados. Que la motivación inicial media en la muestra de centros públicos es distinta de la de los concertados. Que la motivación inicial media en la población de centros públicos es distinta de la de los concertados.

Aplicamos un test de autoestima a un grupo de 7 personas con empleo y a otro de 7 desempleados, obteniendo los siguientes resultados: Sabiendo que la media y la varianza de estas puntuaciones es de 7 y 1,67 para los empleados y de 5,14 y 4,81 para los desempleados, ¿qué valor tomaría el estadístico t correspondiente a un contraste t de Student destinado a contrastar si las medias poblacionales son distintas? (Nota: los tamaños muestrales son iguales, por lo que puedes usar la fórmula simplificada que aparece en 9-5). 1,93. 2,73. 1,86.

¿Para qué contexto de aplicación está pensada la prueba de Mann-Whitney?. Cuando se quieren comparar dos muestras independientes y no se cumplen los supuestos del contraste t de Student. Cuando se quieren comparar dos muestras independientes y se cumplen los supuestos paramétricos. Cuando se quieren comparar más de dos muestras independientes y no se cumplen los supuestos paramétricos.

Los supuestos y requisitos para utilizar una prueba t de Student son: Medidas de intervalo o razón distribucidas normalmente en la población, varianzas iguales y observaciones independientes. Medidas ordinales distribuidas normalmente en la población, varianzas iguales y observaciones independientes. Medidas de intervalo distribuidas normalmente en la población, varianzas iguales y observaciones relacionadas.

Se aplica un test de autoestima a un grupo de 7 personas con empleo y a otro de 7 desempleados, obteniendo los siguientes resultados: ¿Cuál sería la hipótesis alternativa (H1) de un contraste cuyo objetivo fuera comprobar si existen diferencias medias entre los grupos a nivel poblacional?. μempleados ≠ μdesempleados. μempleados = μdesempleados. μempleados ≥ μdesempleados.