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TEST BORRADO, QUIZÁS LE INTERESEEstadística aplicada a la educación

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Título del test:
Estadística aplicada a la educación

Descripción:
Exámen 1ª semana 2021

Autor:
Mindia India
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Fecha de Creación:
18/08/2021

Categoría:
UNED

Número preguntas: 70
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Temario:
La estadística es una ciencia que se estudia para: El análisis de sujetos El análisis de contenidos El análisis de datos cuantitativos.
En un contraste de hipótesis que se resuelve mediante una t de student, si tenemos una variable categórica, esta variable será: La constante La variable dependiente La variable independiente.
Las variables extrañas: Son variables que pueden ser explicaciones alternativas al efecto de la variable independiente sobre la dependiente. Son variables que aportan una información adicional para explicar la variable dependiente. Son variables que inciden de una forma inconsciente sobre la variable dependiente.
Una vez construida la matriz de datos, ¿Qué análisis nos es más útil para la fase de la depuración de datos? Medidas de variabilidad Medidas de tendencia central Distribución de frecuencias.
Un alor perdido (o missing data) puede significar: Que no tenemos datos relativos a un sujeto en una variable Que hubo mortalidad experimental Que no ha habido control en la introducción de eses dato.
La variable de una muestra de sujetos viene definida por: La desviación típica El error típico La puntuación típica.
La media en un grupo en un ítem de acierto-error es de 0,6. ¿Cuántos acertaron el ítem? Faltan datos para resolver 60 sujetos El 60%.
En un gráfico de caja y pastillas, la mediana: Está siempre dentro de la caja Puede estar dentro o fuera de la caja Está fuera de la caja.
En una distribución normal, ¿Qué porcentaje de sujetos se encuentran entre las puntuaciones +2 y -2? 5% 64% 95%.
Deseamos tipificar una puntuación directa de un estudiante en la escala tipificada T. Si su puntuación típica fue de -1, ¿Qué puntuación T le corresponde? 60 40 59.
De estos tres concepto, ¿Cuál se asocia con mayor precisión al concepto de regresión final? Correlación Predicción Error.
Son preferibles las correlaciones positivas a las negativas: Siempre Nunca Da lo mismo, el signo depende de la naturaleza de las variables.
El índice de homogeneidad de una prueba nos indica: La correlación entre las puntuaciones de una prueba y las puntuaciones de otra prueba que funciona como criterio externo La correlación entre la puntuación obtenida en cada ítem y la puntuación total en la prueba. La correlación entre dos aplicaciones sucesivas de una prueba.
Cuánto más alto es el índice de dificultad de una prueba, significa que: Más fácil le ha resultado a los sujetos nuestra prueba Más equilibrada le ha sido la prueba Más difícil le ha resultado a los sujetos de la muestra.
La función de densidad de probabilidad Z nos permite decir que si tenemos una muestra con distribución normal de 1000 sujetos, sin más datos, el número de sujetos que tenemos en los extremos de la distribución, por encima de +3,30 y por debajo de -3,30 son: 1 Necesitamos más datos para contestar 10.
Cuando fijamos el tamaño de la muestr, el criterio fundamental es: La selección aleatoria Las normas cronológicas La suficiencia.
Si queremos ganar precisión en una estimación de parámetros manteniendo el nivel de significación, tendremos que: Disminuir el nivel de confianza Aumentar el tamaño muestral Permitir aumentar el error muestral.
Cuando estimamos el parámetro diferencial de medias, podemos concluir si esa estimación es compatible o no con una diferencia de medias igual a cero en la población. Para que podamos concluir, al nivel de significación dado, que esa diferencia de medias empíricas es aleatoria, es decir, igual a cero en la población: Debemos encontrar el valor cero fuera del intervalo de confianza No es posible contestar sin realizar un contraste de hipótesis Debemos encontrar el valor cero dentro del intervalo de confianza.
La hipótesis nula es la hipótesis que indica: Según la dirección de la hipótesis, puede mostrar o no diferencias La NO existencia de diferencias La existencia de diferencias.
Cuando comprobamos el supuesto de homocedasticidad de varianzas en un diseño de dos grupos, rechazar la Hipótesis Nula significa: Se puede proseguir el contraste con una oprueba paramétrica Se cumple el supuesto Se incumple el supuesto.
Una madre de un alumno de secundaria nos plantea el siguiente problema: "¿Mi hijo debe estudiar bachillerato?" ¿Podemos decir que se trata de un problema de investigación? No Si, cumple las condiciones necesarias Depende del instrumento de medidas.
Si en una clase de educación física evaluamos a los estudiantes en función de la posición con la que terminan una carrera de 1.500 metros, estamos midiendo esa variable (posición) con un nivel de medida: Razón Intervalo Ordinal.
Cuando nos referimos en una hipótesis a la variable independiente, estamos hablando de: Una variable que puede tener un efecto sobre otra variable Una variable independiente de la influencia de las variables extrañas Una variable aislada mediante control experimental.
En el proceso de investigación, cual de estos pasos deberemos afrontar en primer lugar: La recogida de información La revisión bibliográfica La elección de los instrumentos de medida.
Cuando realizamos una distribución de frecuencias de una variable politómica, ¿Cuál es el número máximo de categorías que debemos esperar (excluidos los valores perdidos)? Tres Dos Faltan datos para responder.
Una distribución Leptocúrtica nos indicará: Que la distribución es más picuda que la distribución normal Que la distribución tendrá una dispersión mayor que la distribución normal Que la distribución tiene una asimetría positiva.
Nos dan en un informe para interpretar y nos dicen que la puntuación que obtuvo una persona en una prueba es Z = 1,96. Nos están proporcionando: Su puntuación típica Su puntuación directa Su puntuación diferencial.
Un sujeto obtuvo en una prueba una puntuación típica de 2 Destaca considerablemente respecto a la media del grupo. Su puntuación directa fue muy baja en términos absolutos Su puntuación directa fue muy alta en términos absolutos.
¿Cuál es el coeficiente de contingencia máximo para una tabla de 3x3? 1, como en todo coeficiente de correlación y asociación 0,81 Necesitamos más datos para contestar.
¿Qué tipo de errores son los asociados a las caracerísticas internas de un instrumento de medida? Aleatorios Muestrales Sistemáticos.
Si calculamos la fiabilidad como consistencia interna, para conseguir una buena fiabilidad, el índice de homogeneidad debe ser: Alto Bajo Intermedio.
Si aplicamos el modelo de la curva normal, la probabilidad bilateral p = 0,0026 corresponde a un valor z positivo y negativo: 1,94 2,8 3,01.
Para la medida y evaluación del rendimiento académico es preferible una referencia: Normativa Baremada Criterial.
Cuando deseamos estimar un parámetro, lo hacemos a partir de: Un dato hipotético de la población Un error típico definido Un estadístico.
Estamos contrastando si un método experimental es mejor que el método tradicional. Hemos realizado el contraste de hipótesis con la t de Student y encontramos que la probabilidad asociada al t empírico es p(t)=0,25. Para un nivel de significación de 0,05 la conclusión es: Rechazamos la hipótesis nula Aceptamos la hipótesis alternativa Aceptamos la hipótesis nula.
En una investigación hemos concluido que no hay diferencias estadísticamente significativas entre las medias de los grupos, entonces: El tamaño del efecto fue bajo El tamaño del efecto fue moderado Faltan datos para responder.
En los informes de investigación actuales, se recomienda informar de tres estimaciones: Contraste de hipótesis, error típico y tamaño del efecto. Intervalo de confianza, tamaño de la muestra y error típico Contraste de hipótesis, intervalos de confianza y tamaño del efecto.
Cuando recogemos datos utilizando, por ejemplo, un cuestionario en papel, la acción de pasar los datos a una matriz de datos se llama: Tabulación Codificación Etiquetado.
Las medidas de tendencia central nos sirven para: Describir a varios sujetos individualmente Describir a un sujeto Describir a un grupo.
La correlación entre motivación y rendimiento es de 0,7. Podemos concluir que: Hay una relación causa efecto alta No hay una variación concominante Comparten un 49% de la varianza.
En las ciencias de la educación, cuando calculamos una correlación entre dos variables educativas o psicopedagógicas lo usual es obtener correlaciones: Perfectas Nulas Imperfectas.
La concordancia entre las puntuaciones de varias mediciones sucesivas de un mismo rasgo, se refiere al concepto de Spearman Brown Fiabilidad Validez.
En términos generales, para medir un rasgo y a igualdad de otras características, una prueba más larga será más fiable que una prueba más corta: Falso Verdadero solo si la validez es alta Verdadero.
Cuando hablamos de la curva normal o campana de Gauss, nos referimos: A un modelo empírico A un modelo teórico-matemático A la representación de una distribución de frecuencias de una muestra.
Cuando más alto es el nivel de confianza en una estimación de parámetros, a igualdad del resto de características, el intervalo de confianza será: Más pequeño Igual Más grande.
Una Hipótesis Bilateral: Es menos exigente que una unilateral para rechazar la Ho Es igual de exigente que una unilateral para rechazar Ho Es más exigente que una unilateral para rechazar Ho.
Supongamos que estamos contrastando si el problema bilingüe de la Comunidad de Mdrid mejora el rendimiento de inglés en relación a los centros no bilingües, la media en el test de rendimiento en inglés para los centro bilingües es de 150 puntos y para los centros no bilingües es de 142. Hemos aplicado la prueba t de Student para contrastar nuestra hipótesis y hemos obtenido que la magnitud del efecto es de d=0,6. En consecuencia: Las diferencias son estadísticamente significativas Las diferencias es suficientemente grande como para decir que hay diferencias en la población El programa produce resultados positivos moderadamente relevantes.
Hemos realizado una encuesta electoral sobre una muestra aleatoria suficiente y representativa, hemos estimado el porcentaje de votos a un partido. Este porcentaje de votos obtenido en la muestra se trata de un: Estadístico Parámetro Error muestral.
Cuando queremos comprobar si existen diferencias estadísticamente significativas entre más de dos grupos (medias aritméticas), en función de la densidad de probabilidad, la adecuada es: Chi cuadrado F T.
Una puntuación típica negativa nos indica: Que el sujeto suspendió el examen Que el sujeto obtuvo una puntuación por debajo de la media de su grupo Que la distribución tiene una asimetría negativa.
Cuando nos referimos en una hipótesis a la variable independiente, estamos hablando de: Una variable que puede tener un efecto sobre otra variable Una variable aislada mediante control experimental Una variable independiente de la influencia de la variable extraña.
Calcular la media aritmética en una variable categórica politómica: Es un error que no debemos cometer Es un cálculo correcto y de fácil interpretación Es correcto en ocasiones depende de la naturaleza de la variable.
Una correlación alta entre dos variables se puede interpretar como que las medias en ambas variables son similares: Verdadero solo si las distribuciones de ambas variables son normales Falso Verdadero siempre.
En un contexto de un diseño de investigación experimental, la variable estímulo se corresponde con: La variable independiente La variable dependiente La variable extraña.
¿Cuál de las siguientes características está menos relacionada con la Ética de la investigación? Confidencialidad El consentimiento informado El rigor en los análisis estadísticos.
Una desviación típica negativa nos indica: Que hay una tendencia a que los sujetos se concentren en la parte baja de la distribución Un error de cálculo Que la distribución tiene una asimetría negativa.
Un sujeto se desvía dos desviaciones típicas por encima de la media del grupo. La media del grupo es 6 y la desviación típica 2. Su puntuación directa fue: Faltan datos para responder 10 2.
Tenemos una tabla de contingencia 4x4 y obtenemos un coeficiente de contingencia de 0,86 indica: Es prácticamente equivalente a una Pearson = 0,43 Es prácticamente equivalente a una Pearson = 1 Es prácticamente equivalente a una Pearson = 0,86.
¿Cual es el coeficiente máximo de una tabla 4x4? Necesitamos más datos para contestar 1 como todo el coeficiente de correlación 0,86.
Construimos un instrumento de medida y tenemos una fiabilidad de 0,09. Podemos conlcuir que: El instrumento es válido y fiable El instrumento no es fiable El instrumento es fiable.
Estamos realizando un contraste de medias de dos grupos independientes para dos grupo de 20 sujetos cada uno. ¿Cuál será el valor de t empírico si su probabilidad bilateral de aparición asociada fue de 0,02? 2,4 2,5 2,3.
La utilidad principal de un Baremo es: Ajustar un rasgo de una probabilidad a una distribución normal para poder comparar las puntuaciones individuales. Situar en qué nivel se encuentra la medida de un sujeto en un rasgo en comparación con una población de referencia. Transformar las puntuaciones directas en cuartiles para poder aplicar las reglas de la curva normal.
Un sujeto tiene una puntuación típica de 2, equivalente a una puntuación directa de 30. La desviación típica del grupo de referencia fue de 5, ¿Cuál fue la media del grupo? 32 20 40.
Si tenemos una distribución normal de una muestra de sujetos después de hacer un test para evaluar nivel de inglés, ¿podemos afirmar que un sujeto que se encuentra en la cola izquierda de la distribución obtuvo una mala puntuación, es decir, tiene un nivel muy bajo en inglés? Faltan datos para poder afirmar esto Si Depende de la desviación típica.
La variabilidad de una muestra de sujetos viene definida por: La desviación típica El error típico La puntuación directa.
En educación, habitualmente nos enfrentamos con la medición de lo que denominamos constructos. Un constructo: Es un rasgo que medimos a partir de supuestas manifestaciones del mismo. Es una propiedad directamente medible a través de un instrumento. Es un rasgo de las personas para los que existen unos ítems concretos tipificados.
¿Cuál de las siguientes características, es menos aconsejable para estimar un parámetro? Una muestra pequeña Un error muestral pequeño Un error típico sesgado.
En una distribución normal, el 98% central de la distribución se encuentra entre las puntuaciones: -2,33 y 2,33 -3 y 3 -1,28 y 1,28.
En una investigación hemos concluido que NO hay diferencias estadísticamente significativas entre las medias de los grupos, entonces: El tamaño del efecto fue moderado Faltan datos para contestar El tamaño del efecto fue bajo.
En un gráfico de caja y patillas, la caja representa: Los valores que suben y bajan en la distribución Los valores corresponden al 50% central de la distribución Las puntuaciones extremas de la distribución.
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