Estadística Aplicada al Derecho

¿Cuál es el objetivo principal de la policía predictiva?. a. Anticipar comportamientos delictivos, identificar zonas de riesgo y optimizar estrategias de vigilancia preventiva mediante herramientas estadísticas. b. Castigar delitos antes de que ocurran. c. Eliminar completamente la delincuencia. d. Reemplazar a los policías por computadoras.

¿Qué medida de resumen es apropiada para una variable cualitativa nominal como "materia del proceso" (penal, civil, laboral)?. a. Media aritmética. b. Moda y frecuencias. c. Desviación estándar. d. Mediana.

¿Cómo se interpreta una tasa de congestión mayor a 1?. a. El tribunal resuelve más causas de las que ingresan. b. El tribunal acumula más causas de las que puede resolver (presión creciente). c. El tribunal no tiene casos pendientes. d. El tribunal es eficiente.

¿Qué principio de visualización ética exige que los tamaños visuales correspondan a las magnitudes numéricas?. a. Accesibilidad. b. Contexto. c. Proporcionalidad. d. Integridad.

¿Qué problema se evidenció con el sistema COMPAS utilizado en Estados Unidos?. a. Era un sistema puramente teórico sin aplicación práctica. b. Tendía a clasificar a personas afroamericanas como "más riesgosas" en comparación con personas blancas con perfiles similares. c. Siempre clasificaba a todos como bajo riesgo. d. No utilizaba datos estadísticos.

¿Qué representa la curva ROC (Receiver Operating Characteristic) en la evaluación de un algoritmo predictivo en justicia penal?. a. La capacidad del modelo para discriminar entre dos clases (ej. reincidentes vs no reincidentes) a diferentes umbrales. b. El tiempo de procesamiento. c. El número de variables usadas. d. El costo del algoritmo.

¿Qué representa la curva ROC (Receiver Operating Characteristic) en la evaluación de un algoritmo predictivo en justicia penal?. a. La capacidad del modelo para discriminar entre dos clases (ej. reincidentes vs no reincidentes) a diferentes umbrales. b. El tiempo de procesamiento. c. El número de variables usadas. d. El costo del algoritmo.

¿Cómo se puede descender jerárquicamente una variable continua "tasa de resolución" a ordinal?. a. Calculando su mediana. b. Definiendo categorías como baja (<0,60), media (0,60-0,80) y alta (≥0,80). c. Convirtiéndola en nominal pura. d. Calculando su media.

¿Qué transformación es metodológicamente legítima respetando la jerarquía de la información?. a. Convertir la variable continua "tiempo de resolución" en categorías ordinales (rápido, medio, lento). b. Asignar valores numéricos arbitrarios a una variable nominal. c. Calcular la media de una variable ordinal "nivel de riesgo". d. Convertir "materia del proceso" (penal, civil) en números de 1 a 100 según preferencia del investigador.

¿Cuál es un error común de visualización que puede distorsionar la percepción de desempeño judicial?. a. Indicar la fuente de los datos. b. Usar colores en los gráficos. c. Iniciar el eje de las barras en un valor diferente de cero, exagerando diferencias visuales. d. Usar gráficos de barras.

¿Qué indica un coeficiente de correlación cercano a +1 entre dos variables judiciales?. a. Que no hay relación. b. Que la relación es negativa. c. Que existe una relación lineal positiva fuerte (cuando una aumenta, la otra también). d. Que una variable causa la otra.

¿Qué son los algoritmos predictivos en el ámbito de la justicia penal?. a. Sistemas matemáticos y computacionales que identifican patrones y estiman probabilidades sobre comportamientos futuros (reincidencia, fuga, etc.). b. Programas que eliminan la necesidad de evidencia empírica. c. Sistemas que reemplazan completamente al juez. d. Herramientas exclusivamente matemáticas sin relación con el derecho.

Según la epistemología del dato, ¿qué debe hacer un operador jurídico al recibir un informe estadístico judicial?. a. Solicitar información sobre origen, definiciones, metodología, depuración y posibles sesgos, interpretando los resultados con cautela. b. Aceptarlo sin cuestionamiento. c. Ignorar completamente los datos. d. Publicarlo inmediatamente.

¿Qué es un "círculo de retroalimentación algorítmica" en policía predictiva?. a. Una reunión entre policías y programadores. b. Un sistema de comunicación entre patrullas. c. Un programa que se actualiza automáticamente. d. Cuando un algoritmo identifica una zona como "área de riesgo", se concentra mayor vigilancia, lo que incrementa registros y detenciones, reforzando la percepción estadística de peligrosidad.

¿Qué tipo de variable es "número de incidentes en un juicio"?. a. Cualitativa nominal. b. Cuantitativa discreta (conteo entero). c. Cuantitativa continua. d. Cualitativa ordinal.

En un conjunto de tiempos de resolución: 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 9, 150 días, ¿qué medida representa mejor la tendencia central?. a.El rango, porque muestra la variabilidad. b. La mediana (6,5 días), porque no se deja distorsionar por el caso extremo de 150 días. c. La moda (5 y 7), porque son los que más se repiten. d. La media (20,7 días), porque incluye todos los datos.

¿Qué mide el área bajo la curva ROC (AUC)?. a. La velocidad del algoritmo. b. La probabilidad de que el modelo clasifique correctamente un par de observaciones (uno de cada clase); valores cercanos a 1 indican excelente discriminación. c. La exactitud del 50% del modelo. d. El sesgo racial del modelo.

¿Qué es la jurimetría de la eficiencia?. a. Una rama de la informática. b. Un sistema de inteligencia artificial. c. Un método para redactar leyes. d. Una rama aplicada de la estadística jurídica que mide, compara y evalúa el desempeño de las instituciones judiciales.

¿Qué es un panel de datos en el contexto de gestión judicial?. a. Un tipo de gráfico. b. Un software estadístico. c. Un conjunto de datos que sigue a las mismas unidades (ej. tribunales) a lo largo del tiempo, permitiendo análisis longitudinal. d. Una sala de audiencias.

¿Cómo puede generarse discriminación indirecta por algoritmos incluso sin usar variables raciales explícitas?. a. Los algoritmos no pueden generar discriminación sin variables raciales. b. Es imposible generar discriminación indirecta. c. Solo ocurre cuando el programador es racista. d. Mediante variables aparentemente neutrales (lugar de residencia, nivel educativo, historial policial) que funcionan como indicadores indirectos de desigualdad estructural.

¿Qué tipo de variable permite únicamente operaciones de igualdad/desigualdad?. a. Ordinal. b. Nominal. c. Cuantitativa continua. d. Cuantitativa discreta.

¿Qué indicador mide la presión acumulada sobre un tribunal?. a. Tiempo promedio de duración. b. Tasa de resolución. c. Tasa de litigiosidad. d. Tasa de congestión: (Causas ingresadas + Causas pendientes) / Causas resueltas.

¿Qué característica distingue a una variable ordinal de una nominal?. a. No permite contar frecuencias. b. Permite establecer un orden o jerarquía entre categorías (ej. nivel de riesgo: bajo, medio, alto). c. Es siempre numérica. d. Permite calcular la media.

¿Por qué es importante distinguir entre "causa resuelta" y "causa ingresada" al calcular indicadores?. a. No es importante, son lo mismo. b. Porque los jueces lo prefieren. c. Porque la ley lo exige. d. Porque diferentes definiciones operativas (ej. ¿qué cuenta como resuelta?) pueden hacer incomparables los indicadores entre tribunales.

¿Qué tipo de visualización es más adecuada para mostrar la evolución anual de denuncias en una provincia durante 10 años?. a. Gráfico de líneas (serie temporal). b. Histograma. c. Gráfico circular. d. Diagrama de dispersión.

¿Qué exige el principio de contexto en la visualización ética de datos judiciales?. a. No indicar la fuente de los datos. b. Ocultar los valores atípicos. c. Usar gráficos 3D. d. Indicar siempre la fuente, el periodo de referencia, el universo estudiado y las definiciones de las variables.

Según la epistemología del dato, ¿por qué los datos judiciales no son reflejos neutros de la realidad?. a. Porque la estadística no sirve para el derecho. b. Porque las computadoras no funcionan bien. c. Porque son construcciones sociales, institucionales y metodológicas que dependen de definiciones, decisiones de registro, clasificaciones y supuestos de quienes los producen. d. Porque siempre están equivocados.

¿Cuándo es preferible usar la mediana en lugar de la media para analizar la duración de procesos judiciales?. a. Cuando los datos son perfectamente simétricos. b. Cuando se quiere calcular la moda. c. Cuando la variable es nominal. d. Cuando existen valores atípicos (ej. procesos extremadamente largos o cortos) que distorsionan la media.

¿Qué indica un coeficiente de curtosis alto en una distribución de datos judiciales?. a. La distribución es perfectamente simétrica. b. La distribución tiene colas pesadas y un pico más alto y agudo que una normal (más datos cerca de la media y más valores extremos). c. La distribución es muy plana. d. La media es igual a la mediana.

¿Por qué el rango intercuartílico es más robusto que el rango total para medir dispersión en datos judiciales?. a. Porque no se ve afectado por valores atípicos extremos, al enfocarse en el 50% central de la distribución. b. Porque incluye todos los datos. c. Porque es más difícil de calcular. d. Porque siempre es mayor.

En un tribunal donde las materias atendidas son: 60% penal, 25% civil, 15% laboral, ¿cuál es la moda?. a. No hay moda. b. Civil. c. Laboral. d. Penal.

Qué representa la mediana en una distribución de tiempos de duración de procesos judiciales?. a. El tiempo que más se repite. b. El promedio de todos los tiempos. c. La suma de todos los tiempos dividida por el número de casos. d. El valor central que divide los datos ordenados en dos mitades iguales(50% por debajo, 50% por encima).

¿Qué es un gráfico circular (pie chart) y cuándo es apropiado en contextos jurídicos?. a. Un gráfico que muestra proporciones de categorías de una variable cualitativa (ej. distribución porcentual de materias en un tribunal). b. Un gráfico de líneas. c. Un gráfico de dispersión. d. Un gráfico de barras horizontales.

En la visualización ética, ¿qué se debe evitar al diseñar un gráfico para comparar tasas de reincidencia entre grupos poblacionales?. a. Usar colores distinguibles. b. Indicar la fuente de los datos. c. Mostrar el tamaño de la muestra. d. Visualizaciones que, por diseño o falta de contexto, estigmaticen o refuercen prejuicios raciales o sociales sin justificación estadística sólida.

¿Qué representa la media aritmética en un conjunto de datos judiciales (ej. tiempos de resolución)?. a. El valor central de los datos ordenados. b. El valor que más se repite. c. La suma de todos los valores dividida entre el número total de observaciones. d. La diferencia entre el valor máximo y el mínimo.

En un tribunal con tiempo promedio de resolución de 180 días y desviación estándar de 30 días, ¿qué puede interpretarse?. a. Todos los procesos duran exactamente 180 días. b. La mayoría de los procesos duran entre 150 y 210 días (media ± 1 desviación estándar en distribuciones normales). c. El proceso más largo duró 210 días. d. La mitad de los procesos duran menos de 150 días.

¿Qué indica el rango en un conjunto de datos judiciales?. a. El valor que más se repite. b. La diferencia entre el valor máximo y el mínimo (medida de dispersión básica). c. La tendencia central de los datos. d. El valor típico de la distribución.

¿Qué mide la varianza en un conjunto de datos judiciales?. a. La diferencia entre el primer y tercer cuartil. b. El valor promedio de los datos. c. El promedio de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media (mide la dispersión en unidades cuadradas). d. La raíz cuadrada de la desviación estándar.

¿Cuál es la principal limitación de la media aritmética en contextos judiciales?. a. Es sensible a valores extremos o atípicos (ej. un proceso judicial muy antiguo puede distorsionar el promedio). b. No se puede calcular con datos de tribunales. c. Siempre es igual a la mediana. d. Solo se puede usar con variables nominales.

¿Qué es un gráfico engañoso (misleading chart)?. a. Un gráfico que no tiene colores. b. Una visualización que, por diseño intencional o no, distorsiona la percepción de los datos (ej. ejes truncados, escalas no proporcionales, omisión de contexto). c. Un gráfico que siempre miente. d. Un gráfico circular.

Qué representa la desviación estándar en un análisis de tiempos de resolución judicial?. a. El tiempo promedio de resolución. b. El tiempo mediano de resolución. c. Una medida de dispersión que indica cuánto se alejan típicamente los tiempos de resolución de la media (en las mismas unidades: días). d. El tiempo mínimo de resolución.

¿Qué precaución debe tenerse al interpretar un diagrama de dispersión en contextos jurídicos?. a. Siempre indica causalidad. b. Correlación no implica causalidad (una relación estadística no prueba que una variable cause a la otra). c. Solo sirve para variables nominales. d. No se puede usar con variables judiciales.

¿Por qué es importante conocer las definiciones operativas de un indicador judicial (ej. "causa resuelta") antes de comparar tribunales?. a. Porque todos los tribunales usan la misma definición. b. Porque diferentes unidades judiciales pueden definir "resuelta" de manera distinta (sentencia, conciliación, desistimiento, etc.), afectando la comparabilidad. c. Porque la ley es clara y unívoca. d. Porque no es importante.

¿Cuál es la principal enseñanza del principio "correlación no implica causalidad" en contextos judiciales?. a. Que una relación estadística entre dos variables (ej. aumento de policías y disminución de delitos) no prueba que una cause a la otra; puede haber variables de confusión o causalidad inversa. b. Que las variables correlacionadas siempre son independientes. c. Que la correlación es suficiente para condenar. d. Que no se deben usar diagramas de dispersión.

¿Qué mide el rango intercuartílico (IQR)?. a. La diferencia entre máximo y mínimo. b. La media de los datos. c. La diferencia entre el tercer cuartil (Q3) y el primer cuartil (Q1), representando la dispersión del 50% central de los datos. d. La moda.

¿Qué representa la desviación estándar en un análisis de tiempos de resolución judicial?. a. El tiempo mínimo de resolución. b. El tiempo promedio de resolución. c. El tiempo mediano de resolución. d. Una medida de dispersión que indica cuánto se alejan típicamente los tiempos de resolución de la media (en las mismas unidades: días).

¿Qué tipo de visualización es más adecuada para comparar la tasa de resolución de 10 tribunales diferentes?. a. Diagrama de dispersión. b. Histograma. c. Gráfico de barras con eje vertical iniciado en cero. d. Gráfico circular.

Qué es un gráfico de caja y bigotes (boxplot)?. a. Un gráfico que muestra solo la media. b. Un histograma acumulado. c. Un gráfico circular. d. Una representación estandarizada que muestra la mediana, cuartiles, valores atípicos y rango intercuartílico de una distribución.

¿Qué peligro ético tiene un gráfico que exagera la peligrosidad de un barrio mediante mapas de calor basados en datos de vigilancia policial?. a. Ninguno, los mapas son siempre objetivos. b. Ayuda a prevenir delitos. c. Mejora la eficiencia policial. d. Genera estigmatización territorial, círculos de retroalimentación algorítmica y justifica vigilancia desproporcionada sobre sectores ya sobrevigilados.

¿Qué diferencia a un histograma de un gráfico de barras?. a. No hay diferencia, son sinónimos. b. El histograma es solo para variables nominales. c. El histograma usa barras separadas; el gráfico de barras usa barras adyacentes. d. En el histograma las barras son adyacentes (sin espacios) porque representan intervalos continuos; en el gráfico de barras hay separación.

¿Qué representa la moda en un conjunto de datos judiciales?. a. La dispersión de los datos. b. El promedio aritmético. c. El valor central. d. El valor o categoría que aparece con mayor frecuencia (ej. la materia más frecuente en un tribunal).

En un tribunal donde el percentil 50 (mediana) de tiempos de resolución es 120 días y el percentil 90 es 300 días, ¿qué puede concluirse?. a. El 50% de los casos tardan más de 300 días. b. Todos los casos se resuelven entre 120 y 300 días. c. La mitad de los casos se resuelven en 120 días o menos, pero el 10% de los más lentos tardan 300 días o más, indicando asimetría positiva. d. La media es menor que la mediana.

¿Qué revela un gráfico de caja y bigotes sobre la presencia de valores atípicos (outliers) en tiempos de resolución judicial?. a. Los puntos fuera de los bigotes (más allá de 1.5 veces el rango intercuartílico) suelen representarse como círculos o asteriscos, indicando observaciones atípicas. b. Solo se ven en tablas de frecuencias. c. Solo se ven en histogramas. d. Nada, los outliers no se pueden detectar.

En una prueba de hipótesis, ¿qué es el error tipo I?. a. Rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es verdadera (falso positivo). b. Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa. c. No rechazar la hipótesis nula cuando es falsa. d. Un error de medición.

¿Qué es la inferencia estadística en el contexto jurídico?. a. La presentación de gráficos. b. El proceso de utilizar datos de una muestra para hacer generalizaciones, estimaciones o pruebas de hipótesis sobre una población más amplia, siempre con un margen de incertidumbre cuantificable. c. La descripción de datos sin generalización. d. El cálculo de la media aritmética.

¿Qué es un sesgo de publicación (publication bias) y cómo afecta la evidencia estadística disponible para políticas judiciales?. a. Un error en la redacción del informe. b. El sesgo al publicar datos sin analizar. c. Un tipo de gráfico engañoso. d. Tendencia a publicar solo estudios con resultados estadísticamente significativos (p<0.05), ocultando estudios con resultados nulos o negativos, lo que sobreestima la efectividad real de intervenciones judiciales.

En una prueba de hipótesis, ¿qué es el nivel de significancia (α)?. a. La potencia de la prueba. b. La probabilidad de error tipo II. c. El valor p. d. La probabilidad máxima de cometer error tipo I (falso positivo) que el investigador está dispuesto a aceptar, comúnmente 0.05 o 0.01.

¿Qué representa el valor crítico en una prueba de hipótesis?. a. El tamaño del efecto. b. El punto de corte en la distribución muestral que separa la región de rechazo de la región de no rechazo de la hipótesis nula, dado un nivel de significancia α. c. El valor de la media muestral. d. El error estándar.

En el contexto judicial, ¿qué analogía representa el error tipo II?. a. Condenar a un culpable. b. Absolver a un inocente. c. Condenar a un inocente. d. Absolver a un culpable (falso negativo: no rechazar la inocencia cuando es falsa).

¿Qué problema surge si se realiza un estudio sobre duración de procesos judiciales utilizando solo expedientes digitalizados (excluyendo físicos)?. a. Sesgo de selección: la muestra no representa adecuadamente a la población (los casos no digitalizados pueden tener características distintas, ej. más antiguos o complejos). b. Mayor precisión. c. La muestra es más grande. d. Ninguno, es una muestra válida.

En una prueba de hipótesis, si no se rechaza la hipótesis nula (p > α), ¿qué puede concluirse correctamente?. a. Que la hipótesis nula es verdadera. b. Que la hipótesis alternativa es falsa. c. Que hay error tipo I. d. Que no hay suficiente evidencia estadística en contra de la hipótesis nula (no se prueba que sea verdadera, solo que los datos no son suficientemente contradictorios).

¿Para qué sirve un modelo de regresión lineal en contextos jurídicos (ej. predecir tiempo de resolución en función de carga procesal)?. a. Para dibujar histogramas. b. Para establecer causalidad definitiva. c. Para calcular la moda. d. Para modelar la relación entre una variable dependiente (ej. tiempo de resolución) y una o más variables independientes (ej. carga procesal, complejidad), permitiendo hacer predicciones.

¿En qué consiste la falacia del fiscal (prosecutor's fallacy)?. a. En omitir la frecuencia base de un rasgo en la población. b. En usar un intervalo de confianza incorrecto. c. En calcular mal la media de las pruebas. d. Confundir la probabilidad de la evidencia dado que el acusado es inocente (P(E|inocente)) con la probabilidad de que el acusado sea inocente dado la evidencia (P(inocente|E)).

¿Qué es la regresión a la media y por qué es relevante en la evaluación de programas de reinserción?. a. La media de las medias. b. Un modelo de regresión lineal. c. Un tipo de correlación espuria. d. El fenómeno estadístico donde una medición extrema (ej. muy alta reincidencia) tiende a ser seguida por una medición menos extrema (más cercana a la media) en mediciones posteriores, incluso sin intervención, lo que puede malinterpretarse como efecto del programa.

¿Qué es el error tipo II en una prueba de hipótesis?. a. Rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. b. Condenar a un inocente. c. No rechazar la hipótesis nula cuando es falsa (falso negativo). d. La potencia de la prueba.

¿Qué representa el error estándar de un estimador en estadística inferencial?. a. El nivel de confianza. b. Una medida de la variabilidad muestral del estimador; indica qué tan precisa es la estimación (a menor error estándar, mayor precisión). c. El error que se comete seguro al estimar. d. El valor p.

Si un estudio estadístico arroja un valor p = 0.03 (3%) al probar si un nuevo programa de reinserción reduce la reincidencia, ¿qué puede concluirse con un nivel de significancia α = 0.05?. a. No hay evidencia contra la hipótesis nula. b. Se rechaza la hipótesis nula (hay evidencia estadísticamente significativa de que el programa reduce la reincidencia). c. El programa reduce la reincidencia en un 3%. d. La probabilidad de que el programa no funcione es del 3%.

¿Cuál es la principal enseñanza sobre el uso de la estadística en tribunales según los casos paradigmáticos (Collins, Clark, Lucia de Berk)?. a. La estadística no debe usarse nunca en juicios. b. Las probabilidades son siempre exactas. c. Todos los jueces deben ser estadísticos. d. Una mala inferencia estadística (especialmente la falacia del fiscal y la confusión de coincidencia con causalidad) puede contribuir a errores judiciales graves; la transparencia metodológica y la revisión crítica son indispensables.

¿Qué es una variable de confusión en un estudio estadístico aplicado al derecho?. a. El error estándar. b. Una variable que no tiene relación con el estudio. c. La variable dependiente principal. d. Una variable que está asociada tanto con la variable independiente como con la dependiente, pudiendo generar una asociación espuria entre ellas.

¿Qué representa el valor p (p-value) en una prueba de hipótesis?. a. El tamaño del efecto. b. La probabilidad de obtener un resultado al menos tan extremo como el observado, suponiendo que la hipótesis nula es verdadera. c. La probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera. d. La probabilidad de que la hipótesis alternativa sea verdadera.

¿Qué lección dejó el caso People v. Collins (1968) sobre el uso de estadísticas en juicio?. a. Que las estadísticas siempre son admisibles. b. Que la rareza de una combinación de rasgos (probabilidad producto de eventos no necesariamente independientes) no equivale a identificación concluyente ni a culpabilidad. c. Que las probabilidades se pueden multiplicar libremente. d. Que los testigos oculares son más confiables que las estadísticas.

¿Cuál es una limitación de los intervalos de confianza en estudios jurídicos?. a. Son exactos y libres de error. b. No requieren muestreo. c. Su interpretación frecuentista (el 95% de los intervalos contienen el parámetro) es contraintuitiva y a menudo malinterpretada como "hay un 95% de probabilidad de que el parámetro esté en este intervalo específico". d. Son demasiado fáciles de calcular.

¿Qué riesgo principal tiene una muestra mal seleccionada en una investigación jurídica?. a.Sobrerrepresentar ciertos casos o invisibilizar grupos relevantes. b.Mayor precisión en los resultados. c.Eliminar por completo el error muestral. d.Ahorro de tiempo y recursos.

¿Qué consecuencia tiene confundir el tipo de variable en un análisis estadístico jurídico?. a.Se pueden elegir técnicas inadecuadas y llegar a interpretaciones erróneas. b.No tiene ninguna consecuencia. c. Solo afecta la presentación de gráficos. d.Siempre se obtienen los mismos resultados.

¿Qué tipo de barrera se manifiesta cuando los registros judiciales son incompletos o utilizan categorías heterogéneas?. a.Barrera formativa. b.Barrera epistemológica. c.Barrera cultural. d.Barrera empírica e institucional.

¿cuál es la competencia clave que debe desarrollar el jurista en relación con la estadística?. a. Memorizar todas las fórmulas estadísticas. b. Argumentar con evidencia sin confundir el lenguaje de la probabilidad con una certeza concluyente, usando datos con rigor metodológico y sentido crítico. c. Rechazar todo dato numérico por considerarlo ajeno al derecho. d.Realizar cálculos complejos sin ayuda.

En un estudio sobre carga procesal, ¿cuál sería la unidad de análisis más adecuada?. a. El abogado. b. El juez. c. El expediente judicial. d. La ley aplicable.

¿Para qué sirve el rango en estadística descriptiva aplicada al derecho?. a. Para mostrar la variabilidad extrema entre el valor mínimo y máximo de una variable. b.Para identificar la moda. c.Para medir la asimetría. d.Para calcular el promedio.

¿Qué representa la moda en una variable judicial como "materia más frecuente en un tribunal"?. a.El valor central de las materias. b.La categoría que aparece con mayor frecuencia (el valor modal). c.La media de las materias. d.La suma de todas las materias.

En un juzgado con causas ingresadas=1200, causas resueltas=1000 y causas pendientes al inicio=400, ¿cuál es la tasa de resolución?. a.0,833 (83,3%). b.0,75. c.1,2. d.1,6.

¿Qué indicador se calcula como Causas resueltas / Causas ingresadas?. a.Tasa de congestión. b.Tiempo promedio de duración. c.Tasa de resolución. d. Tasa de litigiosidad.

¿Cuál es el primer paso ético antes de interpretar un indicador judicial (ej. tiempo promedio de resolución)?. a.Transparentar su origen, definiciones operativas, procedimientos de depuración y posibles sesgos. b Aceptarlo como verdad absoluta. c.Publicarlo inmediatamente. d.Ocultar los casos atípicos.

Qué advirtió la Royal Statistical Society en el caso Sally Clark?. a.Que presentar una cifra extremadamente baja como si equivaliera directamente a la probabilidad de inocencia es estadísticamente inaceptable. b.Que el caso debía resolverse solo con pruebas testimoniales. c.Que la estadística era demasiado avanzada para los jueces. d.Que la probabilidad no sirve para nada en derecho.

¿Qué es la razón de verosimilitud en el contexto probatorio?. a.La frecuencia base de un rasgo en la población. b.La certeza absoluta de la evidencia. c.Un concepto que compara qué tan probable sería un hallazgo bajo dos hipótesis rivales, expresando la fuerza relativa de una prueba. d.La probabilidad de que un acusado sea culpable.

¿En qué situación sería apropiado un muestreo no probabilístico?. a.Siempre que se disponga de recursos ilimitados. b.Cuando se quieren realizar inferencias precisas sobre toda la población. c.En estudios exploratorios o cuando existen restricciones importantes para acceder a la población. d.Cuando se necesita máxima representatividad.

¿Qué pregunta domina en el enfoque dogmático del derecho?. a.¿Qué prescribe la norma?. b.¿Qué patrones medibles pueden apoyar decisiones jurídicas?. c.¿Cuánto tardan los procesos?. d.¿Cómo opera el derecho en la práctica?.

¿Qué es el sesgo de medición?. a.Cuando los datos son registrados de manera inexacta, ambigua o inconsistente (ej. categorías diferentes para un mismo delito). b.Cuando se excluyen casos relevantes de la muestra. c.Cuando se eligen solo los casos digitalizados. d.Cuando se interpretan los resultados sin contexto.

¿Qué implica construir un indicador compuesto (índice de eficiencia judicial)?. a.Requiere estandarizar, ponderar y agregar información de diferente nivel jerárquico, explicitando metodología y limitaciones. b.No requiere justificación técnica. c.Es siempre objetivo y libre de supuestos. d.Es más sencillo que usar un solo indicador.

¿Qué tipo de variable es "número de incidentes en un juicio"?. a.Cualitativa ordinal. b.Cuantitativa continua. c.Cuantitativa discreta (conteo entero). d.Cualitativa nominal.

En un sistema predictivo que clasifica a 250 personas como "alto riesgo" y luego 150 reinciden, ¿cuál es la tasa de acierto?. a.50%. b.70%. c.60%. d.40%.

¿Por qué no se puede "ascender" de una variable nominal a una continua?. a.Porque implicaría inventar información inexistente (ej. asignar números a categorías sin criterio objetivo sería arbitrario). b.Porque los ordenadores no lo permiten. c.Porque la ley lo prohíbe. d.Porque es matemáticamente imposible.

¿Qué mide la tasa de litigiosidad?. a.La eficiencia de los jueces. b.Causas ingresadas / Población atendida (frecuencia de conflicto judicializado en un territorio). c.La congestión judicial. d.El tiempo de resolución.

En una prueba de hipótesis estadística aplicada al derecho, ¿qué es la hipótesis nula (H0)?. a.La hipótesis siempre verdadera. b.La hipótesis de default o de "no efecto" (ej. "el nuevo procedimiento no reduce el tiempo promedio de resolución" o "el acusado es inocente"). c.La hipótesis alternativa. d.La hipótesis que el investigador quiere demostrar.

¿Cuál es el objetivo principal de la estadística aplicada al derecho?. a.Realizar cálculos matemáticos complejos. b.Eliminar la argumentación jurídica tradicional. c.Sustituir la interpretación normativa por cifras exactas. d.Convertir datos dispersos en evidencia comprensible, verificable y útil para el razonamiento jurídico.

¿Qué lección dejó el caso People v. Collins (1968)?. a.Que las probabilidades se pueden multiplicar sin控制. b.Que la rareza de una combinación de rasgos no equivale a identificación concluyente. c.Que la estadística no debe usarse nunca en juicio. d.Que los jurados entienden perfectamente la estadística.

¿Cuál es una de las enseñanzas del caso Lucia de Berk?. a. Que la coincidencia no es igual a causalidad, y los datos deben revisarse críticamente evitando sesgos de selección. b.Que la estadística es infalible. c.Que las enfermeras tienen mayor probabilidad de ser culpables. d.Que los patrones aparentes siempre indican causalidad.

¿Por qué no es apropiado calcular la media aritmética con una variable ordinal como "nivel de satisfacción" (insatisfecho, neutro, satisfecho)?. a.Porque es una variable cualitativa. b.Porque la mediana es siempre mejor. c.Porque no se conoce la distancia exacta entre las categorías (no es un intervalo equidistante). d.Porque no tiene suficientes categorías.

¿Qué es el sesgo algorítmico en el contexto de la justicia penal?. a.La reproducción de desigualdades o discriminaciones presentes en los datos históricos con los que fue entrenado el sistema. b.La falta de transparencia en el proceso judicial. c.Una ventaja estadística del acusado. d.Un error matemático en el código del algoritmo.

¿Cuál es la principal debilidad del rango como medida de dispersión?. a.Solo sirve para variables cualitativas. b.No se puede usar en derecho. c.Es difícil de calcular. d.Es muy sensible a valores atípicos extremos y no considera cómo se distribuyen los datos internamente.

¿Cuál es una limitación importante de los modelos de regresión en contextos judiciales?. a.Siempre son exactos. b.No se pueden usar con variables cuantitativas. c.La regresión muestra asociaciones, no causalidad definitiva; además, puede haber variables omitidas (sesgo) que afecten los resultados. d.Solo sirven para series de tiempo.

¿En qué consiste el Teorema de Bayes en el contexto de la valoración probatoria?. a.En determinar la pena exacta para un acusado. b.En actualizar la probabilidad de una hipótesis (ej. culpabilidad) a la luz de nueva evidencia, combinando la probabilidad previa con la verosimilitud de la evidencia. c.En eliminar toda incertidumbre del proceso judicial. d.En calcular la media de las pruebas presentadas.

¿Qué diferencia clave debe distinguirse al usar probabilidad en juicio?. a.La probabilidad de un evento y su frecuencia. b.La probabilidad de ganar un juicio y la probabilidad de perderlo. c.La probabilidad de que llueva y la probabilidad de que haga sol. d.La probabilidad de observar una evidencia si una hipótesis es cierta, versus la probabilidad de que la hipótesis sea cierta dada la evidencia.

¿Qué es un sesgo en estadística jurídica?. a. La variación natural de los datos. b.Una desviación sistemática que distorsiona la obtención, selección, medición o interpretación de los datos. c.Un error aleatorio que afecta los resultados. d.Un tipo de muestreo probabilístico.

¿Qué es una fuente primaria de información en estadística jurídica?. a.Un boletín estadístico de años anteriores. b.Datos obtenidos directamente para el estudio mediante encuestas, observación o registros propios. c.Un reporte anual de causas resueltas publicado por el Consejo de la Judicatura. d.Una base de datos ya procesada por otra institución.

¿En qué consiste el sesgo de selección?. a.Cuando la muestra elegida no representa adecuadamente a la población de interés. b.Cuando se confunde coincidencia con causalidad. c.Cuando los datos son registrados de manera inexacta o inconsistente. d.Cuando se utilizan categorías diferentes en distintas dependencias.

¿Para qué sirve la estadística inferencial en el ámbito jurídico?. a.Para contar el número de expedientes ingresados. b.Para depurar registros judiciales duplicados. c.Para elaborar gráficos de barras sobre tipos de delitos. d.Para estimar comportamientos de una población a partir de una muestra.

¿Qué permite la regla fundamental de la jerarquía de la información?. a.Solo trabajar con variables continuas. b.Ascender de nominal a continuo sin pérdida de información. c.Descender en la jerarquía (convertir continua en ordinal o nominal) sin pérdida de información sustancial, pero no ascender. d.Ascender y descender libremente entre niveles.

En la visualización de datos judiciales, ¿qué exige el principio de proporcionalidad?. a.Poner muchos datos en un solo gráfico. b.Ocultar la fuente de los datos. c.Usar colores llamativos. d.Que los tamaños visuales correspondan fielmente a las magnitudes numéricas (ej. una barra del doble de valor debe verse del doble de altura).

¿Para qué tipo de variable es más apropiado un histograma?. a.Variable cuantitativa continua (ej. tiempos de resolución, edades, montos). b.Variable dicotómica (sí/no). c.Variable cualitativa nominal. d.Variable cualitativa ordinal.

¿Qué mide el coeficiente de correlación de Pearson (r)?. a.La causalidad entre dos variables. b.La pendiente de la regresión lineal. c.La media de las dos variables. d.La fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables cuantitativas (rango de -1 a +1).

¿Qué es la frecuencia base (base rate) y por qué es importante en la valoración de pruebas estadísticas?. a.La prevalencia de un rasgo o evento en la población general; ignorarla puede llevar a la falacia del fiscal y a sobrestimar la fuerza de una coincidencia. b.La probabilidad de una evidencia. c.La frecuencia con que se repite un error. d.El tamaño de la muestra.

¿Qué es el muestreo aleatorio simple y por qué es importante en estudios jurídicos?. a.Un procedimiento donde cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado, lo que permite hacer inferencias válidas y reducir sesgos de selección. b.Cualquier forma de seleccionar casos. c.Seleccionar solo los casos más fáciles de obtener. d.Seleccionar casos solo de tribunales grandes.

¿Cuál es una barrera cultural para el uso de estadística en el derecho?. a.Total interoperabilidad entre bases institucionales. b.Alta capacitación metodológica de los operadores jurídicos. c.Existencia de datos completos y accesibles. d.Predominio histórico del texto y la interpretación normativa, con desconfianza frente al número.

¿Por qué es peligrosa la falacia del fiscal en un juicio?. a.Porque transforma una medida de compatibilidad de la prueba en una afirmación aparentemente concluyente sobre culpabilidad, exagerando la fuerza de la evidencia. b.Porque es imposible de detectar. c.Porque siempre beneficia al acusado. d.Porque solo afecta a pruebas de ADN.

¿Qué rama de la estadística se encarga de organizar, resumir y presentar información observada mediante tablas y gráficos?. a.Probabilidad bayesiana. b.Gestión de datos. c.Estadística inferencial. d.Estadística descriptiva.

¿Qué característica define al muestreo probabilístico?. a.Todos los elementos de la población tienen una probabilidad conocida de ser seleccionados. b.Solo se eligen casos de fácil acceso. c.La selección depende de criterios de conveniencia del investigador. d.No permite realizar inferencias estadísticas.

¿Qué error frecuente debe evitarse al presentar datos jurídicos?. a. Incluir notas metodológicas. b.Proteger datos sensibles mediante anonimización. c.Presentar porcentajes sin aclarar su base de cálculo. d.Indicar la fuente de los datos.

Cuál es una aplicación concreta de los algoritmos predictivos en justicia penal?. a.Redacción automática de sentencias. b.Determinación de la pena en años. c.Evaluación de riesgos de reincidencia o incumplimiento procesal. d.Selección de jurados populares.

¿Qué peligro tiene reducir la justicia a meros indicadores numéricos?. a.Que los abogados cobren menos. b.Que se descuiden dimensiones cualitativas, derechos fundamentales y contexto, generando una falsa sensación de objetividad. c.Ninguno, los números siempre dicen la verdad. d.Que los jueces trabajen más.

¿Cuál es la principal ventaja de la mediana sobre la media en contextos judiciales?. a.Es robusta frente a valores extremos (casos atípicos), representando mejor la tendencia central cuando hay procesos muy antiguos o duraciones anormales. b.Siempre es un número entero. c.Nunca se usa en derecho. d.Es más fácil de calcular.

En un gráfico de barras que compara tasas de resolución de tribunales (A=0,85, B=0,70, C=0,80) con origen en 0,65, ¿qué distorsión visual se produce?. a.No hay distorsión porque el origen es correcto. b.Las diferencias se ven iguales a las reales. c.Las diferencias visuales se exageran (la barra de B parece mucho más baja de lo que realmente es). d.Las diferencias se ven más pequeñas de lo real.

Qué implica que un dato judicial esté sujeto a "subregistro"?. a.Que el dato es confidencial. b.Que existen casos en la realidad que no fueron capturados o registrados en la base de datos institucional. c.Que el dato es exacto y completo. d.Que fue registrado varias veces.

¿Qué medida de tendencia central es apropiada para una variable cualitativa nominal como "tipo de delito"?. a.Media. b.Mediana. c.Desviación estándar. d.Moda.

Qué exige el principio de integridad en la visualización de datos judiciales?. a.Usar siempre gráficos circulares. b.Mostrar solo los datos favorables. c.Mostrar también la incertidumbre, los límites, los casos omitidos y los valores atípicos, sin ocultar información relevante. d.Ocultar la incertidumbre.

¿Qué representa la probabilidad previa (prior probability) en un razonamiento bayesiano aplicado a un juicio?. a.La probabilidad de que el acusado sea inocente después de la sentencia. b.La probabilidad de condena sin pruebas. c.La probabilidad de que la evidencia sea falsa. d.La probabilidad asignada a la hipótesis (ej. culpabilidad) antes de considerar la nueva evidencia (basada en frecuencia base o conocimientos previos).

¿Qué efecto tiene aumentar el tamaño de la muestra (ej. revisar más expedientes) sobre la amplitud del intervalo de confianza?. a.Disminuye la amplitud (mayor precisión, intervalo más estrecho). b.Hace que el intervalo sea asimétrico. c.No tiene efecto. d.Aumenta la amplitud.

¿Qué es la potencia de una prueba estadística?. a.La probabilidad de rechazar correctamente la hipótesis nula cuando es falsa (1 - probabilidad de error tipo II). b.La probabilidad de cometer error tipo I. c.El tamaño del efecto. d.El nivel de significancia.

¿Qué es el margen de error en una encuesta de victimización?. a.La diferencia entre la media y la mediana. b.El porcentaje de personas que mienten. c.El tamaño de la muestra. d.El rango por encima y por debajo de la estimación muestral que, con un cierto nivel de confianza, contiene el verdadero valor poblacional; refleja la incertidumbre muestral.

¿Qué se entiende por "unidad de análisis" en una investigación jurídica?. a.El elemento concreto que se va a contar, clasificar o medir (ej. expediente, sentencia, persona encuestada). b.La población total del estudio. c.La muestra seleccionada. d.El tipo de variable utilizada.

Qué tipo de variable es la "materia del proceso" (penal, civil, laboral, constitucional)?. a.Cuantitativa continua. b.Cuantitativa discreta. c.Cualitativa ordinal. d.Cualitativa nominal.

Qué es una fuente secundaria de información?. a.Registros no publicados de una unidad judicial. b.Datos obtenidos mediante observación directa. c.Información ya recopilada, procesada o publicada por otra institución o investigador. d.Información levantada de primera mano para el estudio.

¿Qué implica la gestión de datos en el contexto judicial?. a.Aplicar fórmulas matemáticas avanzadas. b.Solo recopilar información sin ningún criterio. c.Reemplazar los expedientes físicos por digitales sin control. d.Garantizar calidad, consistencia, clasificación y disponibilidad de la información.

¿Cuál es la principal transformación epistemológica que introduce la jurimetría al derecho?. a.Reducir todas las decisiones judiciales a fórmulas matemáticas. b.Sustituir completamente la interpretación normativa por el análisis de datos. c.Observar el derecho también como práctica social e institucional empíricamente medible, complementando la visión normativa. d.Eliminar la dogmática jurídica.

¿Qué mide la desviación estándar en un conjunto de datos judiciales?. a.La asimetría de los datos. b.La dispersión o variabilidad promedio de los datos alrededor de la media. c.El valor más frecuente. d.El valor central.

¿Cuál es la utilidad de desestacionalizar una serie de tiempo judicial antes de calcular indicadores?. a.Para eliminar efectos periódicos (ej. aumento de causas en ciertos meses) y revelar la tendencia subyacente real. b.Para ocultar datos atípicos. c.No es necesario desestacionalizar. d.Para aumentar la varianza.

¿Qué error visual común distorsiona la percepción de diferencias en gráficos de barras de desempeño judicial?. a.Poner título al gráfico. b.Etiquetar las barras. c.Iniciar el eje vertical en un valor distinto de cero (truncado), lo que exagera diferencias pequeñas entre barras. d.Usar colores.

¿Para qué es útil una tabla de frecuencias en la presentación de datos judiciales?. a.Para resumir la distribución de una variable mostrando cuántas observaciones caen en cada categoría o intervalo, con frecuencias absolutas y relativas. b.Para hacer gráficos 3D. c.Para mostrar relaciones entre dos variables. d.Solo para variables continuas.

¿Qué representa el percentil 90 de los tiempos de resolución de un tribunal?. a.Que el 10% de los casos se resuelven en ese valor o menos. b.Que el 90% de los casos tardan más que ese valor. c.La media de los tiempos. d.Que el 90% de los casos se resuelven en ese número de días o menos, y solo el 10% tarda más.

En el contexto judicial, ¿qué analogía representa el error tipo I?. a.Condenar a un inocente (falso positivo: rechazar la inocencia cuando es verdadera). b.Condenar a un culpable. c.Absolver a un culpable. d.Abso.

¿Qué representa el tamaño del efecto (effect size) en un estudio estadístico aplicado al derecho?. a.El número de variables incluidas. b.La significancia estadística. c.El valor p. d.Una medida de la magnitud práctica de una diferencia o relación (ej. diferencia estandarizada de medias), independiente del tamaño de la muestra, que complementa la significancia estadística.

Según el teorema del límite central, ¿qué distribución sigue la media muestral (de muestras grandes) independientemente de la distribución poblacional?. a.Distribución chi-cuadrado. b.Distribución t de Student. c.Distribución normal (aproximadamente). d.Distribución uniforme.

¿Cómo se interpreta correctamente un intervalo de confianza del 95% para la duración promedio de procesos judiciales?. a.El 95% de los datos caen dentro del intervalo. b.Si se repitiera el muestreo muchas veces, aproximadamente el 95% de los intervalos calculados contendrían la verdadera media poblacional. c.La media muestral está dentro del intervalo con probabilidad 95%. d.Hay un 95% de probabilidad de que la verdadera media poblacional esté en ese intervalo específico.

¿Qué tipo de evidencia utiliza el enfoque jurimétrico?. a.Jurisprudencia y doctrina. b.Bases de datos, series históricas, modelos y métricas. c.Registros de encuestas y entrevistas sin procesar. d.Normas y principios constitucionales.

¿Cuál de las siguientes es una aplicación de la estadística en materia penal?. a.Cuantificación de daños en contratos mercantiles. b.Estudio de tasas delictivas y reincidencia. c.Análisis de comportamiento del mercado. d.Evaluación de cobertura de servicios públicos.

¿Por qué la estadística no sustituye al razonamiento jurídico?. a.Porque solo sirve para casos penales. b.Porque los jueces no la entienden. c.Porque no es una ciencia exacta. d.Porque complementa la interpretación normativa con base empírica, pero no reemplaza la argumentación jurídica.

¿Por qué es importante indicar la fuente, el periodo y el universo estudiado al presentar datos jurídicos?. a.Solo por formalidad académica. b.Para que la tabla o gráfico sea más atractivo visualmente. c.Porque es un requisito legal sin impacto analítico. d.Para evitar interpretaciones erradas y permitir la comparabilidad.

¿Cuándo es necesario utilizar un muestreo en una investigación jurídica?. a.Cuando se quiere estudiar a toda la población. b.Siempre, sin excepción. c.Nunca, porque el derecho no permite muestras. d.Cuando no es viable observar la totalidad del universo por limitaciones de tiempo, recursos o acceso.

Según O'Neil (2016), ¿por qué algunos algoritmos pueden considerarse "armas de destrucción matemática"?. a.Porque pueden reproducir discriminaciones históricas y generar decisiones automatizadas difíciles de cuestionar. b.Porque son muy difíciles de programar. c.Porque siempre favorecen a los acusados. d.Porque no utilizan datos estadísticos.

¿Qué relación existe entre la tasa de congestión y la tasa de resolución para que un tribunal reduzca su backlog?. a.0. b.Tasa de congestión > 1 y tasa de resolución < 1. c.Tasa de resolución. d.Tasa de congestión. e.Tasa de congestión < 1 y tasa de resolución > 1 (resuelve más de lo que ingresa y no acumula). f.0.

¿Qué es un gráfico de tallo y hojas (stem-and-leaf plot)?. a.Una representación que ordena los datos y muestra simultáneamente la distribución y los valores originales, útil para conjuntos pequeños. b.Un gráfico de barras. c.Un diagrama de dispersión. d.Un gráfico circular avanzado.

¿Qué representa la desviación absoluta media como alternativa a la desviación estándar?. a.La varianza. b.La suma de los residuos al cuadrado. c.El promedio de las desviaciones absolutas respecto a la media (menos sensible a valores atípicos extremos que la desviación estándar). d.El rango.

En un modelo de regresión que predice días de resolución judicial (Y) a partir del número de incidentes procesales (X), si β₁ = 5.2, ¿cómo se interpreta?. a.La correlación es 5.2. b.0, Y. c.El 5.2% de la varianza es explicada por X. d.Por cada incidente procesal adicional, el tiempo de resolución aumenta en promedio 5.2 días, manteniendo lo demás constante. e.Cuando X. f.5.2 días.

En el contexto judicial, ¿qué es un intervalo de confianza?. a.La media muestral más un margen fijo. b.Un rango de valores calculado a partir de una muestra que, con un cierto nivel de confianza (ej. 95%), se espera que contenga el verdadero valor del parámetro poblacional. c.La probabilidad de que el estimador sea exacto. d.Un rango donde cae el 100% de los datos.

En el contexto de muestreo para una demanda de clase (class action), ¿qué requisito estadístico es fundamental?. a.Que la muestra sea seleccionada por el demandado. b.Que la muestra sea pequeña. c.Que la muestra sea representativa de la población afectada y seleccionada mediante métodos probabilísticos para poder inferir daños a toda la clase. d.Que no haya muestra.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de aplicación de la jurimetría?. a.Analizar la congestión procesal y las tasas de resolución de tribunales. b.Interpretar el artículo 18 de la Constitución. c.Redactar una demanda civil. d.Argumentar ante un juez oralmente.

¿Qué advertencia principal hizo Tribe (1971) sobre el uso de matemáticas en juicio?. a.Que la estadística siempre es objetiva. b.Que todos los jueces deberían ser matemáticos. c.Que las matemáticas son innecesarias en el derecho. d.Que el uso de fórmulas puede proyectar una precisión ritualizada que exceda la calidad real de la información disponible.

En qué consiste la falacia del fiscal?. a.En calcular mal una probabilidad. b.Confundir la probabilidad de observar una evidencia si el acusado fuera inocente con la probabilidad de que el acusado sea inocente dado que esa evidencia existe. c.En omitir la fuente de los datos. d.En usar una muestra no representativa.

¿Qué tipo de variable es el "nivel de riesgo procesal (bajo, medio, alto)"?. a.Cuantitativa discreta. b.Cualitativa nominal. c.Cualitativa ordinal. d.Cuantitativa continua.

¿Qué tipo de variable es el "número de audiencias diferidas en un expediente"?. a.Cualitativa nominal. b.Cuantitativa continua. c.Cuantitativa discreta. d.Cualitativa ordinal.

¿Qué exige la transparencia algorítmica en el ámbito judicial?. a.Que los algoritmos sean más rápidos. b.Que los jueces no usen algoritmos. c.Que los algoritmos sean más baratos. d.Que las personas afectadas comprendan qué información usa el sistema, cómo se generan las predicciones, qué margen de error existe y cómo pueden cuestionar los resultados.

Un juzgado tiene tasa de resolución 0,90 y tasa de congestión 1,2. ¿Qué puede concluirse?. a.Aunque resuelve el 90% de lo que ingresa, la congestión es mayor a 1, indicando que ya había una acumulación previa que no logra reducir. b.El juzgado está reduciendo su backlog. c.El juzgado no tiene casos pendientes. d.El juzgado resuelve el 120% de lo que ingresa.

Qué es el sesgo de confirmación en la interpretación de datos judiciales?. a.Un tipo de gráfico engañoso. b.La tendencia a buscar, interpretar y recordar información que confirma las propias creencias o hipótesis preexistentes, ignorando la evidencia contraria. c.Un error matemático en el cálculo de la media. d.Una medida de dispersión.

¿Qué es la frecuencia relativa porcentual en una tabla de frecuencias judicial?. a.El número absoluto de casos en una categoría. b.La suma de todas las frecuencias. c.El porcentaje de casos que pertenecen a una categoría (frecuencia absoluta / total de observaciones * 100). d.La diferencia entre frecuencias.

¿Qué es un gráfico de series de tiempo en gestión judicial?. a.Un diagrama de dispersión sin orden temporal. b.Un gráfico circular. c.Un gráfico de líneas que muestra la evolución de un indicador (ej. tasa de congestión) a lo largo del tiempo (meses, años). d.Un histograma.

¿Qué precaución fundamental debe tener un operador jurídico al interpretar un coeficiente de correlación?. a.Que es suficiente para condenar. b.Que siempre indica causalidad. c.Que correlación no implica causalidad (puede haber variables de confusión o causalidad inversa). d.Que es exacto y libre de error.

¿Qué es una prueba de una cola (one-tailed test) versus una prueba de dos colas (two-tailed test) en estadística inferencial?. a.No hay diferencia. b.Una usa la distribución t y la otra la normal. c.La prueba de una cola evalúa la dirección específica de un efecto (ej. "el programa reduce la reincidencia"); la de dos colas evalúa cualquier diferencia significativa (mayor o menor) sin especificar dirección. d.Una es más potente que la otra en todos los casos.

¿Qué representa el coeficiente de regresión β₁ en un modelo de regresión lineal simple: Y = β₀ + β₁X + ε?. a.El cambio esperado en la variable dependiente Y por cada unidad de aumento en la variable independiente X. b.El valor de Y cuando X es cero. c.El error estándar de la estimación. d.La med.

¿Para qué se utiliza la distribución t de Student en lugar de la distribución normal en intervalos de confianza con muestras pequeñas?. a.La t es siempre igual a la normal. b.La t de Student tiene colas más anchas, lo que ajusta la mayor incertidumbre cuando se estima la desviación estándar poblacional a partir de una muestra pequeña (n < 30). c.No hay diferencia. d.La t solo sirve para variables nominales. i. a de Y.

¿Qué tipo de variable es el "tiempo de resolución de un caso en días"?. a.Cualitativa ordinal. b.Cuantitativa discreta. c.Cualitativa nominal. d.Cuantitativa continua.

¿Qué es la jurimetría?. a.El estudio cuantitativo del fenómeno jurídico, aplicando herramientas de medición y análisis estadístico al derecho. b.Un método alternativo de resolución de conflictos. c.Una rama de la medicina legal. d.Una técnica de argumentación jurídica tradicional.

¿Cuál es la función principal de la probabilidad matemática en la valoración probatoria?. a.Eliminar la necesidad de otras pruebas. b.Reemplazar el juicio del juez por una fórmula. c.Ofrecer herramientas para razonar bajo incertidumbre, distinguiendo hipótesis, evidencia y alternativas. d.Transformar automáticamente la duda en certeza.

¿Qué práctica ayuda a prevenir la falacia del fiscal en los tribunales?. a.Presentar solo la cifra llamativa sin explicación. b.Explicar con claridad qué significa una probabilidad, qué no significa, cómo fue obtenida y qué hipótesis alternativas siguen abiertas. c.Ocultar los supuestos metodológicos para simplificar. d.Tratar como independientes todos los eventos.

¿Qué es un sesgo algorítmico en el contexto de la justicia?. a.Una medida de dispersión estadística. b.Una distorsión producida por sistemas automatizados que reproducen desigualdades existentes en los datos de origen. c.Un error matemático en una calculadora. d.Un tipo de muestreo no probabilístico.

¿Qué sostiene la epistemología del dato en el ámbito jurídico?. a.Los datos son reflejos neutros y objetivos de la realidad. b.Los datos judiciales no tienen sesgos. c.Las estadísticas judiciales siempre son exactas. d.Los datos son construcciones sociales, institucionales y metodológicas, no reflejos neutros.

¿Qué riesgo principal se asocia con la policía predictiva en relación con derechos civiles?. a.Reduce la eficiencia policial. b.La sobrevigilancia de determinados sectores sociales y la creación de círculos de retroalimentación algorítmica. c.Disminuye el número de patrullajes. d.Aumenta los costos operativos.

¿Qué indica un coeficiente de asimetría (skewness) positivo en la distribución de tiempos de resolución judicial?. a.La cola izquierda es más larga; la mayoría tardan mucho. b.La cola derecha (valores altos) es más larga; la mayoría de los casos se resuelven rápido, pero algunos pocos tardan mucho (media > mediana). c.No hay asimetría. d.La distribución es simétrica.

¿Qué error estadístico central se evidenció en el caso Lucia de Berk (Países Bajos)?. a.Tratamiento de patrones aparentes (coincidencias en turnos de enfermería) como prueba fuerte sin depurar datos, ignorando selección de casos y dependencia entre observaciones. b.Falta de datos suficientes. c.Uso de una muestra demasiado grande. d.Uso incorrecto del teorema de Bayes.

Si un rasgo está presente en 1 de cada 1.000 personas y hay una coincidencia en la escena del crimen, ¿qué información adicional es crucial para evaluar la probabilidad de que el acusado sea el autor?. a.Solo la probabilidad de la coincidencia. b.El nivel educativo del acusado. c.El tamaño de la población sospechosa (frecuencia base); en una ciudad de 1.000.000 de habitantes, se esperarían aproximadamente 1.000 personas con ese rasgo. d.La edad del acusado.

¿Cuál es la población en un estudio jurídico sobre todas las sentencias de una corte durante cinco años?. a.El total de jueces de la corte. b.Los abogados que litigaron en la corte. c.Una muestra de sentencias. d.Todas las sentencias emitidas por la corte en ese periodo.

Por qué los sesgos son particularmente graves en el ámbito jurídico?. a.Porque no afectan la calidad del análisis. b.Porque pueden conducir a diagnósticos erróneos, decisiones injustas o políticas públicas basadas en evidencia deficiente. c.Porque solo afectan a estudios académicos, no a decisiones judiciales. d.Porque siempre son fáciles de detectar.

Por qué algunos juristas temen que los métodos cuantitativos introduzcan una "falsa objetividad"?. a.Porque los números siempre mienten. b.Porque el derecho no admite ningún tipo de medición. c.Porque la estadística es demasiado compleja. d.Porque pueden ocultar supuestos discutibles, sesgos en la construcción de datos o decisiones metodológicas no explicitadas.

Según la tabla comparativa de enfoques, ¿qué aporta el enfoque empírico-jurídico?. a.Describe y explica el funcionamiento real de instituciones y procesos judiciales. b.Sistematiza e interpreta el ordenamiento. c.Evalúa desempeño y orienta gestión basada en evidencia. d.Define qué prescribe la norma.

¿Qué preguntas debe hacerse un operador jurídico para leer críticamente una cifra estadística?. a.Solo quién generó la información. b.Solo qué sesgos podrían existir. c.Solo cómo fue recolectada. d.Quién generó la información, cómo fue recolectada, qué variables se analizaron y qué sesgos existen.

¿Qué problema ético puede generar un mapa de calor policial que marca "zonas rojas" de alta incidencia delictiva?. a.Reduce la delincuencia. b.Ayuda a los ciudadanos a evitar peligros. c.Mejora la distribución de recursos. d.Reforzar la sobrerrepresentación policial de ciertos sectores, generando estigmatización territorial y círculos de vigilancia.

¿Cuál es una de las principales exigencias éticas en la visualización de datos judiciales?. a.Ocultar la fuente de los datos. b.No indicar el tamaño de la muestra. c.Usar siempre gráficos circulares 3D. d.No estigmatizar territorios o grupos con visualizaciones que refuercen discriminación.

¿Cuál es una limitación de la correlación estadística en el ámbito jurídico?. a.Solo se puede usar con variables nominales. b.Siempre es fácil de calcular. c.La correlación no implica causalidad (una relación estadística no prueba que una variable cause a la otra). d.Nunca se usa en derecho.

¿Qué es la "duplicación" en el registro de datos judiciales?. a.Que el dato es anónimo. b.Que el dato es correcto. c.Que un mismo caso o evento se registra dos o más veces en la base de datos, inflando artificialmente las cifras. d.Que no se registra un caso.

¿Qué ventaja tiene la mediana sobre la media para reportar salarios promedio de una profesión jurídica con alta desigualdad?. a.La mediana siempre es menor. b.La mediana no es afectada por los salarios extremadamente altos de unos pocos, representando mejor el salario "típico" de la mayoría de los profesionales. c.La media es siempre mejor. d.La mediana es más fácil de calcular.

¿Cuál es un problema frecuente del uso de gráficos circulares en la presentación de datos judiciales?. a.Solo sirven para variables continuas. b.Cuando hay muchas categorías (más de 5-7) o diferencias pequeñas, el gráfico se vuelve confuso e ilegible; se prefieren gráficos de barras. c.Son muy difíciles de construir. d.No muestran porcentajes.

¿Qué relación existe entre el nivel de confianza y la amplitud del intervalo de confianza?. a.Son inversamente proporcionales. b.A mayor confianza, menor amplitud. c.A mayor confianza, mayor amplitud (para mantener mayor certeza, el intervalo debe ser más amplio). d.No hay relación.

¿Qué indica una razón de verosimilitud (LR) mayor a 1 en una prueba de ADN?. a.Que la evidencia es más probable bajo la hipótesis de inocencia. b.Que la prueba no es concluyente. c.Que hay un error de medición. d.Que la evidencia es más probable bajo la hipótesis de culpabilidad (apoya la acusación).

¿Qué representa el coeficiente de determinación R² en un modelo de regresión?. a.El error estándar residual. b.La significancia estadística de los coeficientes. c.La pendiente de la regresión. d.La proporción de la variabilidad de la variable dependiente (Y) que es explicada por el modelo de regresión (valores entre 0 y 1).

¿Qué es una fuente secundaria de información?. a.Información levantada de primera mano para el estudio. b.Registros no publicados de una unidad judicial. c.Datos obtenidos mediante observación directa. d.Información ya recopilada, procesada o publicada por otra institución o investigador.

¿Qué representa un diagrama de dispersión (scatter plot)?. a.La distribución temporal de una variable. b.La proporción de categorías en una variable nominal. c.La frecuencia de una sola variable. d.La relación entre dos variables cuantitativas (cada punto representa un par de valores).

¿Qué es un histograma en estadística descriptiva?. a.Un gráfico circular que muestra proporciones. b.Un gráfico de líneas que muestra tendencias temporales. c.Un diagrama de dispersión que muestra relación entre dos variables. d.Una representación gráfica de la distribución de frecuencias de una variable continua mediante barras adyacentes.

En un modelo de regresión aplicado al derecho con R² = 0.75, ¿qué puede concluirse?. a.El 75% de los datos son correctos. b.El modelo no es útil. c.Hay una correlación del 75%. d.El 75% de la variabilidad de la variable dependiente (ej. tiempo de resolución) es explicada por las variables independientes incluidas en el modelo.

¿Cuál es una aplicación concreta de los algoritmos predictivos en justicia penal?. a.Determinación de la pena en años. b.Evaluación de riesgos de reincidencia o incumplimiento procesal. c.Redacción automática de sentencias. d.Selección de jurados populares.