Estadística Aplicada a la Educación 11SR

1) Cuando el investigador formula sus hipótesis de investigación, se apoya en la Estadística, para poder afirmar que éstas son: a) Resolubles. b) Contrastables. c) Analizables.

2) Para conseguir aislar o minimizar la influencia de las variables extrañas o intervinientes sobre la variable dependiente, que es una tarea importante que realiza la Estadística, es preciso: a) Garantizar la selección de sujetos. b) Garantizar la formulación de hipótesis. c) Garantizar el control de las mismas.

3) En la investigación en educación, muchas de las variables que utilizamos son constructos que no admiten una medición directa, por lo que es preciso definir aquellas conductas operativas y medibles que nos señalen el valor real de las mismas, a este proceso se le identifica con: a) La definición de los conceptos implicados. b) La definición operativa de las variables. c) La definición de los términos en que se manifiestan.

4) Las pruebas no paramétricas se utilizan: a) Cuando tenemos pocos datos. b) Cuando la muestra es pequeña o la distribución de los datos asimétrica. c) Cuando la distribución de los datos no es normal.

5) Los diagramas de barras se utilizarán: a) Para representar la distribución de los datos en una variable nominal. b) En sustitución de los diagramas de tallo y hojas. c) Para dibujar la distribución de los datos en una variable continua.

6) El análisis descriptivo se utiliza para: a) Generalizar resultados de los datos a la población base. b) Dibujar la distribución de los datos en la población. c) Expresar la distribución de los datos y sus estadísticos más representativos.

7) La transformación de las puntuaciones de los sujetos a rangos o posiciones es una operación propia del coeficiente de correlación de: a) Pearson. b) Spearman. c) Contingencia.

8) El coeficiente de Contingencia (C), que para algunos autores se denomina grado de asociación, se utiliza cuando las dos variables alcanzan un nivel de medida: a) Nominal. b) Ordinal. c) Razón.

9) Sí queremos calcular la correlación existente, dentro de un grupo, entre una variable continua y otra dicotómica, el coeficiente más apropiado es: a) El biserial-puntual. b) El biserial. c) El tetracórico.

10) Un sujeto se sitúa en el percentil 75 en un test de matemáticas y en el 50 en un test de lengua. Podemos interpretar que: a) Tiene más conocimientos de matemáticas que de lengua. b) Tiene más conocimientos de lengua que de matemáticas. c) No podemos saberlo con estos datos.

11) En una distribución normal, ¿cuál es la probabilidad de obtener una puntuación típica igual o superior a 2?. a) 0,9772. b) 0,0228. c) 0,4772.

12) En una distribución t de student, queremos saber cuál es el valor de t para estimar el intervalo de confianza de la media aritmética con un nivel de confianza del 99 % en una muestra de 200 sujetos: a) ± 2,617. b) ± 1,658. c) ± 3,373.

13) La hipótesis nula plantea siempre: a) La existencia de diferencias estadísticamente significativas. b) La NO existencia de diferencias estadísticamente significativas. c) Depende de cómo la plantee el investigador en cada caso.

14) El error tipo I es: a) La probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo cierta. b) La probabilidad de aceptar la hipótesis alternativa siendo cierta. c) Es igual a α=0,05.

15) Si se tiene dos grupos independientes y se quiere realizar un contraste de hipótesis de igualdad de medias: a) Se puede aplicar siempre en el contraste el estadístico z. b) Se tiene que utilizar siempre t. c) Se necesita saber si hay homocedasticidad para aplicar un determinado estadístico.

17) La prueba donde se utiliza la distribución del estadístico t se emplea: a) Sólo para muestras independientes. b) Depende de la relación entre los datos. c) Sólo para muestras relacionadas.

18) Entre dos variables categóricas, para graduar la relación entre las mismas. a) Se puede utilizar r de Pearson al ser asimilables a continuas la distribución de las variables. b) No se puede utilizar la r de Pearson al no ser normal la distribución de las variables. c) Se puede utilizar siempre la r de Sperman.

19) Los estadísticos para las pruebas de bondad de ajuste son: a) La prueba U de Mann-Whitney. b) El estadístico de ji-cuadrado para variables categóricas. c) La prueba de los signos.

20) Si n>25 al realizar contraste de rango promedio entre dos grupos relacionados. Se utilizará: a) La prueba T de Wilcoxon con normalización. b) La prueba T de Wilcoxon sin normalización. c) La prueba U de Mann-Whitney.

21) El procedimiento de cálculo de la fiabilidad que se basa en las varianzas de las mitades y la varianza total, se conoce con el nombre de: a) Rulon. b) Guttman. c) Spearman-Brown.

22) En los cálculos de la fiabilidad y la validez de una prueba, se exigen unos valores más elevados en el caso de la: a) Validez. b) Fiabilidad. c) Ambas.

23) En los diseños completamente aleatorizados las categorías del factor: a) Son una muestra de las posibles categorías a intervenir. b) Son fijas con valores constantes. c) Son de distribución normal.

24) Si se quiere saber si hay diferencia significativa entre las medias de tres grupos independientes se necesita: a) Utilizar la t de Student para contrastar la media entre los grupos. b) Utilizar la prueba U de Man-Witney para contrastar la media entre grupos. c) Utilizar la prueba ANOVA siempre que se cumplan los supuestos de la misma.

25) En un experimento: a) Se manipulan las variables independientes y se observa la dependiente. b) Se manipulan las variables independientes, se controlan las intervinientes y se observa el resultado de la dependiente. c) Se manipulan todas las variables siempre bajo el control del investigador.

Un grupo de educadores sociales está realizando un programa de atención y orientación a familias. En un proceso de observación sistemática toman nota de un conjunto de aspectos que pueden influir sobre en el éxito del programa medido mediante una encuesta realizada a los participantes y convertido a una escala continua de valoración de 0 a 10. Los datos de los aspectos, algunas variables de clasificación y el resultado de la encuesta, de una muestra de 10 familias sobre un total de 180 participantes, están recogidos en la tabla siguiente: 26) ¿Se pueden calcular la media y la moda sobre las variables empatía y nivel económico?. a) Sólo la media sobre la variable empatía. b) La media y la moda sobre la variable empatía. c) La media y la moda sobre las dos variables.

27) La media de la variable empatía es: 27,5. ¿Cómo serán la distribución de los datos si: Q₁=16;Q2=29,5 y Q3=37,5?. a) Simétrica. b) Asimetría positiva. c) Asimetría negativa.

30) ¿Con qué prueba estadística podemos contrastar si existe diferencia significativa en la cohesión familiar en función del nivel económico?. Se supone normalidad e igualdad de varianzas. a) La prueba ji-cuadrado. b) El análisis de la varianza unifactorial. c) La prueba U de Mann-Whitney.

31) ¿Si planteamos que la cohesión es mayor en la familias que tienen un nivel sociocultural alto o muy alto frente a aquellas de nivel bajo o muy bajo?. Estamos planteando. a) Una hipótesis nula. b) Una hipótesis bilateral. c) Una hipótesis unilateral.

33) Determinar la media y la mediana de la variable éxito. a) Media= 4,6 Mediana=4. b) Media=4,6 Mediana=4,6. c) Media=4,6 Mediana=3,8.

35) Si no sabemos la normalidad de la distribución poblacional de la variable éxito. ¿Qué prueba estadística utilizaremos para saber si existe diferencia significativa entre las familias de nivel sociocultural muy alto o alto frente a aquellas de nivel muy bajo o bajo?. a) La prueba t de Student para grupos pequeños. b) La prueba U de Mann-Whitney para grupos independientes. c) La prueba U de Mann-Whitney para grupos relacionados.