Estadística aplicada a la educación

Una proposici6n no demostrada, cuyo analisis puede llevar a una conclusi6n lógica es: a. Un objetivo. b. Una pregunta de investigacion. c. Una hipótesis.

Una investigacion de corte experimental analiza el efecto de la resiliencia sobre el rendimiento académico. Por tanto, la resiliencia actua como: a. Variable independiente. b. Variable dependiente. c. Variable extraña.

Los valores de una variable permiten plantear enunciados del tipo “menor que” o “mayor que”. Por tanto, su nivel de medida sera: a. Nominal. b. Ordinal. c. De intervalo.

En la siguiente tabla, se presentan las frecuencias absolutas y acumuladas de las tres categorias de una variable. ;Cual es el numero que falta?. a. 8. b. 13. c. 12.

En una clase de 20 estudiantes, un total de 12 obtienen una nota de 8 en un examen. Por tanto, la frecuencia relativa de esa nota sera: a. 0.60. b. 1.67. c. 0.40.

En una prueba de comprension oral, 7 estudiantes alcanzan las siguientes calificaciones en una escala de 0 a 10: 1, 7, 8, 8, 9, 9, 10. ¢Cual sera el estadistico que deberiamos usar como medida de tendencia central, de manera que no se vea “arrastrada” por los valores extremos de la distribuci6n?. a. Lamedia. b. La mediana. c. La desviacion estandar centralizada.

Si deseamos medir la variabilidad de una muestra, lo mas conveniente sera utilizar: a. La desviación tipica. b. La moda. c. La media.

En un grafico de caja, los valores atipicos (outliers), se muestran con: a. Un punto o circulillo. b. Una patilla. c. Una linea horizontal.

Se representan en los ejes cartesianos los valores de la motivacion frente al rendimiento y vemos que todos los puntos estan exactamente sobre una recta creciente. Por tanto, podemos esperar que el coeficiente de correlacién entre ambas variables sea: a. -1. b. 0. c. +1.

Cuando en una investigación se desea estudiar la correlación entre dos variables cuantitativas continuas que se han necesitado dicotomizar previamente, se debe acudir al coeficiente de correlacion: a. de Pearson. b. Tetracorico. c. de Spearman.

Podriamos entender la fiabilidad de un instrumento como: a. La concordancia entre varias mediciones de una misma realidad. b. Que el instrumento mida lo que dice medir y no otra cosa. c. Que se haya analizado con una muestra representativa.

El estadistico alfa de Cronbach sirve para medir: a. La validez de un instrumento. b. La fiabilidad de un instrumento. c. La dificultad de un instrumento.

El calculo del indice de dificultad de un item de un instrumento tiene sentido en: a. Una prueba de actitud. b. Un cuestionario de motivación. c. Una prueba objetiva.

Sabiendo que la distribución de notas en un examen de lengua tiene un comportamiento de acuerdo con la curva normal y que la media de las puntuaciones es 5 y la desviacion tipica 2, ¢cual sera el porcentaje de alumnado que tiene una nota comprendida entre 3 y 7?. a. 50.00%. b. 68.26%. c. 31.73%.

Para un nivel de confianza del 95%, el intervalo de confianza de la media de una variable es (104, 110). El error muestral sera: a. 3. b. 6. c. 107.

Un grupo de investigadoras universitarias quiere estudiar la_ relacion entre horas de uso del movil al dia, horas de suefo, nivel de estrés percibido y rendimiento académico en estudiantes universitarios. Ademas, desean analizar si existen diferencias entre estudiantes que realizan actividad fisica regularmente y aquellos que no. Se recogieron datos de 120 estudiantes. Las variables medidas fueron: Horas de uso del movil al dia Horas de sueno por noche Nivel de estrés percibido (escala 0-100) Nota media del semestre (O—10) Actividad fisica regular (Si / No) Los investigadores realizaron analisis descriptivos, correlacionales y comparaciones de medias entre los dos grupos, obteniendo los siguientes resultados (Imagen adjunta): El nivel de medida de la variable actividad fisica, tal como se ha medido, es: a. Nominal. b. Ordinal. c. De intervalo.

En la matriz de datos, la variable actividad fisica se recogeria: En una sola columna con dos valores. En dos columnas con un valor diferente en cada una. En una columna con mas de dos valores.

La desviacion tipica en las horas de uso del movil fue de 1.9. ¢ qué indica este valor?. a. El valor maximo de la variable. b. El grado de dispersion de las horas de uso del movil alrededor de la media. c. El numero promedio de estudiantes que usan el movil.

Lacorrelacion entre estrés y nota media indica que: a. Amayor estrés, menor nota media. b. Amayor estrés, mayor nota media. c. No hay relacion entre estrés y nota media.

Pararepresentar graficamente si la variable rendimiento sigue la distribucion normal, ¿ qué tipo de grafica utilizarias?. a. Un grafico de sectores. b. Un grafico de dispersion. c. Un histograma.

La media en horas de estrés de la muestra total ha sido: a. 58.30 horas. b. 64.5 horas. c. 52.1 horas.

Observando la tabla de comparacién de medias para la variable horas de suefio, en funcién de que el alumnado tenga actividad fisica o no, estadisticamente puedes llegar a concluir que en la poblacién: a. El alumnado que realiza actividad fisica duerme mas. b. El alumnado que realiza actividad fisica duerme menos. c. Los dos grupos duermen lo mismo.

Segun el analisis inferencial de diferencias de medias entre los dos grupos para la variable estrés: a. Existen diferencias de medias estadisticamente significativas. b. No existen diferencias de medias estadisticamente significativas. c. No se puede decidir con esos datos.

Igualmente, en el caso de la variable sueño en funcidn de la actividad fisica, en vista de los resultados, podemos: a. Rechazar la hipotesis nula. b. Aceptar la hipótesis nula. c. Aceptar la hipótesis alternativa.

A efectos practicos, la variable que mas afectada se ve por la actividad fisica es: a. Las horas de sueno. b. El estrés. c. Lanota.