Una proposición no demostrada, cuyo análisis puede llevar a una conclusión lógica es: Un objetivo Una variable Una hipótesis. Para realizar la comprobación empírica de las hipótesis, debemos recurrir a: La formulación previa de los objetivos de investigación Las pruebas estadísticas adecuadas Otros estudios previos. Una condición inexcusable para formular correctamente un problema de investigación es que sea: Complejo Resoluble Interesante. Un estudiante indica que la frecuencia de suspensos en una asignatura es 1,3. Se está refiriendo a: La frecuencia absoluta La frecuencia relativa Ese valor es imposible para una frecuencia. En una matriz de datos, en las filas y en las columnas se representan respectivamente: Los sujetos y las variables Las variables y los sujetos La variables y sus categorías. La varianza, es un estadístico que representa: La tendencia central de los datos El grado de parecido que tiene entre sí los datos El grado de apuntamiento de un histograma. ¿En cuál de las siguientes distribuciones la mediana es 5? 6 - 7 - 2 - 1 - 5 4 - 3 - 7 - 5 - 4 5 - 9 - 4 - 1 - 2. La moda de la siguiente distribución 4 - 7 - 2 - 4 - 2 es: 2 2 y 4 4. El percentil 60 corresponde a aquella puntuación directa que tiene por encima de sí: Al 40% de los sujetos de su grupo Al 60% de los sujetos de su grupo A un porcentaje de sujetos que depende de la distribución. Al número de desviaciones típicas que se desvía una puntuación directa de la media aritmética del grupo, se la denomina: Puntuación típica Puntuación directa Puntuación diferencial. El coeficiente de correlación adecuado para investigar la relación entre variable continua y otra dicotomizada sería: El biserial El tetracórico El biserial-puntual. Si deseamos estimar el grado de asociación entre dos variables de nivel nominal, acudiríamos al coeficiente de: Pearson Contingencia Spearman. Siguiendo el procedimiento de Spearman-Brown se obtiene un coeficiente de correlación de 0,95. Podemos afirmar, por tanto, que el instrumento que se está estudiando es: Muy fiable Válido Poco fiable. Para medir la proporción de varianza explicada a partir de una prueba, utilizamos el coeficiente: De valor predictivo Determinación Alineación. El porcentaje de variable que tiene un comportamiento normal es: 68% 50% 95%. Cuando todas las unidades de muestreo o sujetos de la población tienen, a priori, las mismas posibilidades de ser seleccionados para integrar la muestra, estamos ante un muestro: Incidental Aleatorio simple Por cuotas. Si a medida que aumenta el tamaño de la muestra, la probabilidad de que el valor del estadístico se acerque al del parámetro va siendo mayor, el estimador es: Consistente Eficiente Suficiente. La relevancia práctica de la influencia de una variable independiente sobre una dependiente, se mide mediante: La significación estadística La prueba chi-cuadrado El tamaño del efecto. Cuando el investigador no tiene fundamentos suficientes como para hipotetizar qué grupo de los que estamos comparando obtendrá una media superior, estamos ante una hipótesis: Compuesta Unilateral Bilateral. En un contraste de hipótesis sobre la diferencia de medias de dos grupos, se obtiene un valor de p = 0,22 asociado al estadístico de contraste. Por tanto, podemos concluir sobre la significatividad estadística de la diferencia de medias que: Depende del valor elegido para el nivel de significación en este problema No es estadísticamente significativa Es estadísticamente significativa. La comparación de la probabilidad asociada a un valor empírico de un estadístico con un nivel de significación, permite: Evaluar si se ha alcanzado un objetivo Tomar una decisión estadística Formular una hipótesis. El rendimiento académico de un estudiante, en una escala del 1 al 10, es una variable cuyo nivel de medida es: Nominal Intervalo Ordinal. La frecuencia relativa de uno de los niveles de la variable dicotómica es 0,40 y el número de sujetos de una muestra es 30. Por tanto, la frecuencia absoluta del otro nivel de la variable será: 12 18 40. Una variable categórica, como el país de nacimiento, se recogerá en la matriz de datos en: Una columna Una fila Tantas columnas como categorías. El percentil 60 corresponde a aquella puntuación directa que tiene por encima de sí: Al 60% de los sujetos de su grupo Al 40% de los sujetos de su grupo A un porcentaje de sujetos que depende de la distribución. Un valor de la curtosis igual a cero implica que estamos ante: Una distribución con un apuntamiento igual a la normal Una distribución platicúrtica Una distribución leptocúrtica. Para evaluar las discrepancias entre las frecuencias empíricas y teóricas, se utiliza la prueba: Levene Ji cuadrado t de Student. A la hora de calcular el tamaño de una muestra, el investigador fijará el error de estimación en términos de: Porcentaje Frecuencia relativa Frecuencia absoluta. Si la media de la muestra es 8 y el error muestral en una estimación por intervalos es 2, el intervalo de confianza será: 4 - 12 7 - 9 6 - 10. La diferencia más probable entre el estadístico y el parámetro, se llama: Error muestral Nivel de significación Desviación típica. Se lleva a cabo un análisis de diferencia de medias y se obtiene -3 y -1 como intervalo de confianza para la diferencia de medias. Por tanto, podríamos concluir que, para el nivel de significación estadística elegido: El tamaño del efecto de la diferencia de medias es elevado La diferencia de medias no es estadísticamente significativa La diferencia de medias es estadísticamente significativa. En un análisis de diferencias de medias, se obtiene un valor estadístico d de Cohen de 0,1 por tanto: Es imposible que se alcance ese valor en la d de Cohen El efecto analizado es grande El efecto analizado es pequeño. Si una característica admite un solo valor, se denomina: Constante Variable dicotómica Variable categórica. En una investigación, las variables extrañas deben ser: Controladas Constrastadas Validadas. Una vez que hemos preparado la matriz de datos, se debe proceder a: El planteamiento del libro de códigos La tabulación de los datos La depuración de los datos. Para representar las frecuencias de los valores de una variable categórica, el tipo de gráfico más adecuado es: Gráfico de caja Histograma Gráfico de barras. El valor de la distribución con mayor frecuencia absoluta se denomina: Moda Mediana Media. Al número de desviaciones típicas que se desvía una puntuación directa de la media aritmética del grupo, se la denomina: Puntuación típica Diferencia Puntuación directa. A la hora de interpretar un coeficiente de contingencia debemos tener en cuenta que su valor máximo: Depende del número de columnas de la tabla de frecuencias Es de 0,5 Es de 1. Si los pares de valores de dos variables continuas aparecen sobre una línea recta en un gráfico de dispersión, podemos afirmar que la relación entre ambas variables es: Perfecta Imperfecta negativa Imperfecta positiva. Se mide un mismo rasgo mediante dos instrumentos en dos momentos diferentes bastante separados en el tiempo y se calcula la correlación entre ambas aplicaciones. Siguiendo este procedimiento para el cálculo de valides, estaremos ante un análisis de: Validez predictiva Validez de contenido Validez concurrente. La probabilidad a priori de obtener un 3 cuando se lanza un dado una vez, será: 0,3 0,16 0,5. Cuando menor es la desviación típica de un estimador, mayor será su: Consistencia Suficiencia Eficiencia. Al estudiar la significatividad de la correlación, la hipótesis de no relación entre las variables se denomina: Nula Unilateral Bilateral. La frecuencia relativa de la nota sobresaliente en una clase es de 0,2. Por tanto, esta clase ha alcanzado un sobresaliente: Solo dos estudiantes Dos de cada diez estudiantes El 80% de los estudiantes. ¿Qué tipo de representación elegiría si desea explorar gráficamente posibles valores atípicos? Gráfico de barras Gráfico de cajas Histograma. En un grupo de 220 estudiantes se realiza un examen cuya puntuación máxima es de 10 puntos. Sabiendo que la distribución es normal, ¿Qué número de estudiantes habrá obtenido una puntuación típica mayor de 2? 5 10 50. La probabilidad de rechazar la hipótesis nula, siendo falsa, se denomina: Potencia Significación Confianza. Una vez que hemos preparado la matriz de datos, se debe proceder a: El planteamiento del libro de códigos La tabulación de los datos La depuración de datos. Es una medida de variabilidad: La amplitud La frecuencia absoluta La moda. Se sabe que el área menos bajo la curva normal para una determinada puntuación típica de 0,15. Por tanto, el área mayor será: 1 0,85 -0,85. El porcentaje acumulado de una puntuación igual a 5 en una escala sobre actitudes sociales de adolescentes es del 35,9%. En consecuencia, un sujeto que tenga una puntuación igual a 5 en la prueba, estará en el percentil: 74 Con estos datos no puede saberse 36. Se ha demostrado que cuando los valores de la variable ansiedad crecen, los del rendimiento disminuyen. Ante esta situación, se espera un coeficiente de correlación entre las variables: Nulo Negativo Positivo. Se aplica el mismo instrumento en dos momentos diferentes y se calcula la correlación entre los resultados de ambas aplicaciones, obteniendo un valor de 0,96. Por tanto, podemos afirmar que el instrumentos tiene: Alta fiabilidad Baja validez Alta validez. Se demuestra que un instrumento no mide el rasgo que estaba diseñado para medir. En consecuencia, podemos afirmar que: No es un instrumentos válido ni fiable No es un intrumento fiable No es instrumento válido. El porcentaje de valores entre -1s y +1s de una variable que tiene un comportamiento normal es: 50% 68% 95%. Cuando en la interpretación de una puntuación acudimos a un nivel objetivo previamente fijado por personas competentes como deseable o adecuado para decidir sobre la suficiencia o insuficiencia, estamos en una referencia: Normativa Personalizada Criterial. En un artículo de investigación, en una tabla la correlación entre dos variables es de 0,76 por tanto estas dos variables: No existe correlación en la muestra La correalción es estadísticamente significativa En la población no existirá correlación entre estas dos variables. El índice de dificultad de un ítem es de 0,8. Por tanto, se trata de un ítem: Muy fácil Muy difícil Normal. El coeficiente de correlación de Pearson es -2, por tanto: La correlación es imperfecta negativa La correlación es perfecta negativa En un valor incorrecto. Para representar las frecuencias de los valores de una variable categórica, el tipo de gráfico más adecuado es: Gráfico de barras Histograma Gráfico de caja. En una muestra de estudiantes que han completado un examen, el número de veces que se repite la nota 8 dividido entre el número de estudiantes que han terminado el examen es: La frecuencia absoluta de esta nota La frecuencia relativa de esta nota La frecuencia relativa acumulada de esta nota. El coeficiente entre el tamaño de la población y el de la muestra, se denomina coeficiente de: Correlación Regresión Elevación. Cuando el investigador rechaza la hipótesis nula siendo cierta, está cometiendo un error de tipo: Tipo I Tipo II No está cometiendo error. En un análisis de regresión lineal, la solución se expresa mediante: Una expresión algebraica Un número Un coeficiente de correlación.
