Estadística Aplicada a la Educación 12J1

1. Entre las aportaciones de la Estadística a la formulación de los problemas de investigación, destaca sobre todo: a) Que el problema sea resoluble. b) Que el problema esté definido de forma conceptual. c) Que el problema sea pertinente para la población.

2. 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.

3. La característica principal que debe tener todo problema educativo para poder ser investigado de forma empírica radica en: a) Una selección adecuada. b) La posibilidad de su resolución. c) La subjetividad de su planteamiento.

4. Sí tenemos en cuenta el enfoque metodológico en la identificación de las variables en los estudios educativos, éstas se definen como: a) Variables dependientes y cuantitativas. b) Variables independientes e intermedias. c) Variables independientes y dependientes.

5. El gráfico de caja y patillas resulta inadecuado para una escala... a) Nominal. b) De razón. c) De intervalo.

6. Una matriz de datos es... a) Un fichero que está aislado. b) El fichero sin datos. c) Un fichero aún no depurado.

7. La depuración de datos nos permite: a) Depurar las responsabilidades de los errores de codificación. b) Identificar los valores fuera de rango de las variables del estudio. c) Realizar el contraste estadístico de hipótesis.

8. La curva normal identifica a los sujetos "normales o frecuentes": a) En el extremo derecho de la distribución. b) En la parte central de la distribución. c) En el extremo izquierdo de la distribución.

9. Han aplicado un test de estadística en primero de Educación Social y yo me encuentro en el percentil 90: a) Seguro que he aprobado, tengo una puntuación alta en términos absolutos. b) Podría haber suspendido, necesito más datos para saber si he aprobado. c) Si la distribución es normal, seguro que he aprobado.

10. Tenemos tres distribuciones de frecuencias: 1,2 y 3, con el recuento de 10 sujetos: a) La "s" en 1 es más baja que en 2. b) La "s" mayor está en 1. c) La "s" mayor está en 3.

11. Un sujeto tiene una puntuación directa de 26 puntos en un test de vocabulario. La media del grupo de referencia es de 20 puntos y la desviación típica es de 3. Sin necesidad de mayores cálculos, podemos decir que ese sujeto: a) Tiene una puntuación típica de 2. b) Tiene una puntuación típica de 3. c) Tiene una puntuación típica de 1.

12. En una distribución normal, ¿cuál es la probabilidad de obtener una puntuación típica igual o superior a 1?. a) 0,3413. b) 0,8413. c) 0,1587.

13. Cuando los datos recogidos de las dos variables se distribuyen normalmente y alcanzan un nivel de medida de intervalo, el coeficiente de cálculo más apropiado es: a) El coeficiente de Spearman. b) El coeficiente de Contingencia. c) El coeficiente de Pearson.

14. 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.

15. Decimos que un instrumento de medida es fiable cuando: a) Mide con coherencia un rasgo. b) Mide con equivalencia una característica. c) Mide con precisión un rasgo.

16. El coeficiente que nos indica la proporción de la varianza del criterio que es ajena a prueba o test, recibe la denominación: a) Coeficiente de determinación. b) Coeficiente de alienación. c) Coeficiente de valor predictiva.

17. El concepto de frecuencia relativa está relacionado con: a) Los modelos determinísticos. b) Los modelos estocásticos. c) La probabilidad a posteriori.

18. Entre un modelo matemático y uno estadístico la diferencia aparece en forma de: a) Una ecuación. b) El valor ε, o error en la predicción. c) El símbolo ∩.

19. El muestreo más habitual, aunque no el mejor, es el conocido como: a) Por cuotas. b) Estratificado. c) Incidental.

20. El intervalo de confianza para decidir sobre la diferencia entre dos proporciones, para un nivel de confianza del 99% supone: a) ± 1,96 veces el valor del error de estimación. b) ± 2,58 veces el valor del error de estimación. c) ± 3 veces el valor del error de estimación.

21. La carencia de sesgo de un estimador se refiere a que: a) Las estimaciones que hagamos con el estimador se encuentran alrededor del parámetro en cuestión. b) La desviación típica del estimador es muy pequeña. c) A medida que aumenta el tamaño de la muestra, la probabilidad de que el valor del estadístico se acerque al valor del parámetro va siendo mayor.

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

23. El efecto que se produce debido a la combinación de dos o mas variables independientes sobre la dependiente, recibe la denominación de: a) Efecto aleatorio. b) Interacción. c) Intervención.

24. Para conseguir aislar o minimizar la influencia de las variables extrañas o intervinientes sobre la variable dependiente, es preciso: a) Garantizar la formulación de hipótesis. b) Garantizar la formulación de sujetos. c) Garantizar el control de las mismas.

25. Cuando se desea contrastar si las varianzas de varios grupos proceden de la misma población o poblaciones con igual varianza, hablamos del supuesto de: a) independencia. b) homocedasticidad. c) normalidad de varianzas.

Un grupo multidisciplinar de investigación está estudiando, entre otras cosas, los posibles efectos de la titulación del padre sobre la percepción de la calidad de la relación paterno-filial (variable Cal Rel) de los estudiantes adolescentes de 16 años. Para ello se han seleccionado aleatoriamente 20 padres de la Comunidad de Murcia que han sido clasificados en tres grupos según su nivel de formación o titulación: 1 = sin estudios/estudios primarios; 2 = estudios secundarios; 3 = estudios universitarios. El grupo de investigación desea someter a contraste la hipótesis de que los hijos de padres universitarios perciben que tienen mejor relación con su padre que el grupo de hijos de padres sin estudios/estudios primarios. Es decir, compararán sólo los dos grupos extremos. Si se probara su hipótesis, lo tendrían en cuenta a la hora de seleccionar a los estudiantes a los que se ofrecerían cursos optativos para mejorar la comunicación padre-hijo. Para medir la calidad de la relación paterno-filial se utiliza una escala de 1 a 6, (donde 1 = muy mala, hasta 6 = Muy buena), considerando que se alcanza un nivel de medida de intervalo o cuasi-intervalo. Los datos obtenidos en el análisis de datos son los siguientes: 26. ¿Cuál es la media aritmética en Cal_Rel del grupo de hijos de padres con estudios secundarios?. a) 3.92. b) 4.00. c) 2.81.

27. De los tres grupos formados en Cal_Rel en función de la formación de los padres, ¿cuál puede considerarse más homogéneo partiendo de los datos aportados en las tablas anteriores?. a) El 1. b) El 2. c) El 3.

28. Al contrastar si existen diferencias en Cal Rel en función del nivel de formación de los padres, ¿se cumple el supuesto de homocedasticidad de varianzas para un a=0.05?. a) No, porque la probabilidad asociada a F es mayor que α. b) Sí, porque la probabilidad asociada a F es mayor que α. c) Sí, porque la probabilidad asociada a t es mayor que α.

29. ¿Cuál ha sido el valor de t utilizado para calcular el intervalo de confianza para la diferencia de medias?. a) 2.015. b) 2.571. c) 2.447.

30. El intervalo de confianza para la diferencia de medias que aparece en la tabla,. a) Indica que la diferencia de medias empírica es estadísticamente distinta de cero al nivel de confianza del 95%. b) Indica que la diferencia de medias empírica es estadísticamente igual a cero al nivel de confianza del 95%. c) Es incompatible con una diferencia de medias igual a cero al nivel de confianza del 95%.

31. El contraste estadístico de hipótesis ha sido. a) Unilateral. b) Bilateral. c) Multilateral.

32. El contraste de medias en Cal_Rel en función del nivel de formación de los padres, nos permite concluir que: a) La hipótesis de los investigadores al nivel de confianza del 95% era correcta: la media en Cal_Rel es estadísticamente superior en el grupo de hijos de universitarios que en el grupo de hijos de padres sin estudios/estudios primarios. b) La hipótesis de los investigadores al nivel de confianza del 95% era errónea: la media en Cal_Rel es estadísticamente inferior en el grupo de hijos de universitarios que en el grupo de hijos de padres sin estudios/estudios primarios. c) La hipótesis de los investigadores al nivel de confianza del 95% era errónea: la media en Cal_Rel es estadísticamente igual en el grupo de hijos de universitarios que en el grupo de hijos de padres sin estudios/estudios primarios.

33. Además podemos concluir que: a) Se rechazó la hipótesis nula. b) No se pudo rechazar la hipótesis nula. c) Se aceptó la hipótesis alternativa.

34. Más allá de la diferencia estadística entre las medias, los investigadores decidieron calcular la magnitud de la correlación entre la variable independiente y la dependiente que arrojó un valor de -0.13: a) Denota una elevada relevancia práctica de las diferencias, al superar el valor -0.10. b) El valor negativo es imposible de obtener como correlación. c) La magnitud de la correlación es pequeña.

35. Analizados los resultados y suponiendo que se pudieran generalizar los datos a la población de referencia, recomendaríamos que el curso de formación para mejorar la comunicación paterno-filial: a) Se ofreciera sólo a hijos de padres sin formación/estudios primarios. b) Se ofreciera sólo a hijos de padres con formación universitaria. c) Se ofreciera indistintamente sin tener en cuenta el nivel formativo de los padres.