estadistica aplicada

¿Qué indica un coeficiente de correlación cercano a 1?. Independencia entre variables cualitativas. Correlación positiva fuerte. Ausencia total de relación. Correlación negativa fuerte.

¿Para qué se utiliza la prueba ji-cuadrada de independencia?. Para analizar si dos variables cualitativas están asociadas. Para calcular la pendiente de una ecuación. Para medir el promedio de una población. Para estimar una recta de regresión.

¿Qué método se utiliza comúnmente para estimar la recta de regresión?. Método de ji-cuadrada. Método de frecuencias acumuladas. Método de intervalos de clase. Método de mínimos cuadrados.

¿Qué tipo de gráfica puede usarse para observar la relación entre dos variables cuantitativas?. Diagrama de dispersión. Tabla de contingencia. Histograma de frecuencias esperadas. Gráfico circular de hipótesis.

¿Cuál es el objetivo principal del análisis de varianza ANOVA?. Determinar la independencia entre dos variables cualitativas. Comparar las medias de tres o más grupos. Calcular una recta de regresión simple. Medir únicamente la correlación entre dos variables.

¿Cuál es el objetivo principal de la regresión lineal simple?. Determinar si dos variables cualitativas son independientes. Estimar o predecir el comportamiento de una variable a partir de otra. Ordenar datos en una tabla de frecuencias. Comparar las varianzas de varias poblaciones.

¿Cuál es el rango del coeficiente de correlación de Pearson?. De 0 a 100. De -100 a 100. De 1 a 10. De -1 a 1.

¿Qué ocurre si el valor p de una prueba ji-cuadrada es menor que el nivel de significancia?. Se concluye que las medias son iguales. Se rechaza la hipótesis nula de independencia. Se acepta que no hay ninguna asociación posible. Se elimina la tabla de contingencia.

¿Qué indica un coeficiente de correlación cercano a 0?. Diferencia significativa entre medias. Relación negativa perfecta. Relación lineal débil o inexistente. Relación positiva perfecta.

¿Qué se entiende por error o residuo en regresión lineal simple?. La diferencia entre el valor observado y el valor estimado de Y. La proporción de respuestas correctas. La suma de todos los valores de X. El promedio de la variable independiente.