Estadística Aplicada a la Educación

La Estadística inferencial pretende: Describir pormenorizadamente los datos de la muestra. Hacer generalizaciones sobre la población a partir de datos de las muestras. Recoger todos los datos de la población para evitar cometer errores de sesgo.

El concepto de fiabilidad de un instrumentode medida se refiere a: La precisión d e la medida. El efecto de la variable independiente sobre la dependiente. La medición del constructo definido y no de otra cosa.

La variable posición de un jugador de tenis en el ranking de la ATP, tendrá u n nivel d e medida: De razón. De intervalo. Ordinal.

En la siguiente tabla se recogen las frecuencias absolutas de los resultados de una prueba escrita que se ha valorado de 1 a 5. ¿Cuál sería la frecuencia relativa acumulada en la categoría "4"?. 0.90. 0.80. No se puede saber con estos datos.

La variable sobre la que medimos los efectos de la manipulación de otra variable, se denomina: Variable independiente. Variable dependiente. Variable extraña.

Cuando nos referimos al cuartil 3, es lo mismo que decir el percentil: 75. 50. 25.

Sabiendo que la media de una distribución es 8 y que su desviación típica es 2, la puntuación típica correspondiente a una puntuación directa de 6 será: 2. 1. -1.

Estamos representado gráficamente una variable con nivel de medida nominal y tres categorías (A, B y C) mediante un gráfico de sectores. No hay valores perdidos. Sabemos que en la categoría A está el 30% de la muestra y en la B está el 40%. ¿Qué porcentaje de sujetos está en la categoría C?. Faltan datos para responder. El 30%. El 40%.

La horquilla de valores entre los que es más probable que se encuentre el valor verdadero del parámetro, se denomina: Intervalo confidencial. Error muestral. Intervalo ajustado.

En una variable dicotómica codificada como 1- Si y0- NO, si sabemos que el 20% de la muestra dijo SI, la desviación típica es: Faltan datos para contestar. 0,20. 0,40.

Un sujeto se encuentra en el percentil 80. Podemos concluir siempre que: Ha obtenido una muy buena puntuación en términos absolutos. Ha obtenido una elevada puntuación con respecto al grupo de referencia. a y b son correctas.

En una distribución normal un sujeto ha obtenido una puntuación de 30; siendo la media del grupo 16 y la desviación típica 7, ¿qué porcentaje de sujetos se quedan por debajo de esta puntuación?. 97,72%. 47,72%. 2,28%.

En un contraste de medias, el cálculo del tamaño del efecto: Debería calcularse siempre como un complemento necesario de la decisión estadística. Solo es necesario cuando se rechaza la hipótesis nula. Solo es necesario cuando no se rechaza la hipótesis nula.

Si al calcular el coeficiente de correlación de PEARSON obtenemos un valor de 1,08, significa: Que hay una tendencia alta a que los valores altos en una variable le corresponden también los altos en la otra. Que es erróneo, pues es un valor que no se puede dar en una correlación de Pearson. Que hay un tendencia alta a que los valores altos en una variable le corresponden los bajos en la otra y viceversa.

La condición de rechazo d e la hipótesis nula indica: Que se rechazará Ho cuando la probabilidad p asociada al estadístico de contraste sea p<a. Que se rechazará Ho cuando la probabilidad p asociada al estadístico de contraste sea p>a. Que se rechazará Ho cuando la probabilidad p asociada al estadístico de contraste solo cuando sea p=a.

La característica principal que debe tener todo problema educativo, para poder ser investigado de forma empírica, radica en: La amplitud de su planteamiento. La subjetividad de su planteamiento. La posibilidad de su resolución.

Un profesor tiene a sus estudiantes divididos en tres aulas o grupos: A. B y C. La variable aula tiene un nivel de medida: De intervalo. Ordinal. Nominal.

El proceso de estimación de parámetros se encuadra dentro de la: Estadística inferencial. Estadística correlacional. Estadística descriptiva.

La desviación típica y el error típico tienen una característica común: Ambos se refieren a la distribución normal. Ambos son medidas descriptivas de una muestra. Ambos son medidas de variabilidad.

El 45% de los estudiantes de una clase ha elegido como delegada a Susana. Sabiendo que la frecuencia absoluta de esa opción es de 18, ¿cuál e s el número total d e estudiantes de esa clase?: 40. 22. Con estos datos no se puede determinar.

Cuando el investigador debe seleccionar un instrumento para la recogida de información, ha de tener en cuenta dos características fundamentales de los instrumentos de medida: La fiabilidad y la precisión. La fiabilidad y la validez. La fiabilidad y el índice de dificultad.

El coeficiente de Contingencia (C) se utiliza cuando las dos variables utilizadas alcanzan un nivel de medida: Intervalo. Ordinal. Nominal.

El rendimiento académico de un aula en Idioma Extranjero se mide en una escala continua del 1a 10 y la motivación académica en una escala del 1al 5. Si queremos comparar la variabilidad de estas dos variables, tendríamos que acudir a: La desviación típica. El coeficiente de variación. La desviación semi-intercuartílica.

A continuación se muestran las notas en un examen de Estadística de 9 estudiantes. 7-6-3-2-8-9-7-4-5 Podemos afirmar que la mediana de esa distribución vale: 4. 6. 7.

En inferencia estadística queremos obtener muestras representativas o imparciales. Para consequirlo de la mejor forma posible, utilizamos. Muestreo aleatorio. Altos niveles de confianza. Muestreo deliberado.

En una estimación de parámetros, cuanto más grande es el error muestral: Más precisa es la horquilla formada por los límites confidenciales. Más amplia es la horquilla formada por los límites confidenciales. Más pequeño es el error típico.

El resultado de una prueba estadística para el contraste de medias entre dos grupos nos indica que la p bilateral para la diferencia de medias es de 0,20. Por tanto: La diferencia de medias e s estadísticamente significativa para un nivel de significación de a=0,01. La diferencia de medias no es relevante en la práctica. La diferencia de medias no es estadísticamente significativa para un nivel de significación de a=0,01.

En un contraste de medias de dos grupos, nos inclinaríamos por una hipótesis unilateral: Cuando no tenemos ningún conocimiento previo sobre cuál puede ser la dirección de la diferencias entre las medias. Cuando existen fundamentos suficientes como para decantarnos por la dirección de la diferencias entre las medias. Salvo excepciones, no es recomendable formular hipótesis unilaterales.

Las calificaciones de una clase de Matemáticas siguen la distribución normal. Un estudiante alcanza una puntuación típica de +1,2; ¿qué porcentaje de sujetos quedan por encima de dicha puntuación?. 11,51%. 19,42%. 88,49%.

El tamaño del efecto es un complemento altamente recomendado para: La desviación típica. La puntuación tipica. El contraste de hipótesis.

En un diseño experimental, cuando decimos que estoy midiendo el efecto que ha producido una variable sobre, el efecto lo medimos en: La variable dependiente. La variable independiente. La variable de control.

Una frecuencia absoluta me indica: El porcentaje de repetición correspondiente a una puntuación directa. El número de veces que se repite una puntuación directa. La frecuencia relativa o proporción de repetición de una puntuación directa.

Supongamos que definimos la variable género con cuatro valores: 1. Mujer. 2. Hombre. 3. No binario. 4. No me identifico con ninguno de los anteriores. El nivel de medida de esta variable es: Intervalo. Nominal. Ordinal.

La puntuación típica expresa: La dispersión de una distribución de frecuencias en unidades de desviación típica. El número de puntos que se desvía una puntuación directa de la media aritmética. El número de desviaciones típicas que se aleja una puntuación directa de la media aritmética.

Hemos calculado la desviación típica en la variable motivación en un grupode 150 sujetos. La desviación típica es -3,45. En conclusión: La desviación típica está mal calculada. La variabilidad del grupo es inferior a la variabilidad de la población. Es grupo se aleja 3,45 desviaciones típicas por debajo de la media de la población.

Cuando interpretamos una desviación típica igual a cero, podemos concluir: Es un valor erróneo, imposiblede obtener, hay un error de cálculo. No hay variabilidad en el grupo, todos los sujetos obtuvieron la misma puntuación. La mitad de los sujetos contestaron a la puntuación correspondiente a un extremos de la escala de medida, y la otra mitad al otro extremo.

¿Por qué en un estudio descriptivo debemos calcular una medida de variabilidad como complemento a una medida de tendencia central?. Porque la medida de variabilidad es una medida alternativa a la de tendencia central, reforzando así lo que sabemos sobre la tendencia central del grupo. Porque solo con la medida de tendencia central no sabemos nada sobre la homogeneidad o heterogeneidad del grupo. Porque si obtenemos que la medida de variabilidad es igual a uno y la media cero, podremos concluir que la distribución es igual a la normal.

Las variables dicotómicas son: Las que se utilizan en los diseños experimentales. En las que encontramos una duda o dicotomía sobre su nivel de medida. Las que solo pueden adoptar dos valores.

Obtenemos que, tras aplicar un test de razonamiento verbal, un estudiante está en el percentil 6. Con respecto al grupo de referencia, la puntuación de este estudiante: Es un gran resultado, está en el puesto 6 de 100. Es un resultado excelente, está 12 desviaciones típicas por encima de la media del grupo. Es un estudiante con un razonamiento verbal muy bajo con respecto al grupo.

Una correlación de Pearson de -0,80 entre dos variables, nos indica: Que hay una relación alta entre las dos variables, de modo que hay una tendencia fuerte a que cuando crecen los valores en una variable, tienden a decrecer en la otra variable. Que hay una relación alta entre las dos variables, de modo que hay una tendencia fuerte a que cuando crecen los valores en una variable, tienden a crecer también en la otra variable. Que hay una escasa relación entre las dos variables por su valor bajo y negativo.

El concepto de fiabilidad de un instrumento de medida tiene que ver: Con la validez de la medida, pues siempre que hay fiabilidad hay validez. Con la precisión de la medida. Con la correlación con otro instrumento que mide lo mismo.

En inferencia estadística, el error típico se refiere a: La desviación típica de una muestra. La diferencia entre un estadístico y un parámetro. La desviación típica de una distribución muestral.

Hemos obtenido en una muestra pequeña una correlación de Pearson rxy=0,52 y NO es estadísticamente significativa. Podemos concluir: La correlación entre las variables en la muestra es moderada pero en la población no podemos decir que sea distinta de cero. Tenemos una correlación de tamaño medio y podemos afirmar que en la población hay una correlación distinta de cero. La correlación entre las variables es moderada en la muestra, pero no podemos decir nada sobre su magnitud en la población, ya que no es estadísticamente significativa.

Hemos realizado un contraste estadístico de medias en un diseño de dos grupos mediante el estadístico t de Student. Con un nivel de confianza del 95%, hemos obtenido que la probabilidad unilateral asociada al estadístico empírico t es de p(t)=0,0001. La decisión estadística será: Se rechaza la hipótesis nula. No se rechaza la hipótesis nula. La decisión dependerá de si el contraste es unilateral o bilateral.

Una de las razones para calcular la magnitud o tamaño del efecto como complemento al contraste estadístico de hipótesis es la siguiente: La prueba de significación de la hipótesis nula ha caído en desuso. Una diferencia estadísticamente significativa no nos proporciona información sobre la relevancia práctica de las diferencias. La utilidad de su cálculo dependerá de si el contraste es unilateral o bilateral, ya que al ser el contraste bilateral más exigente, conviene contrarrestarlo con el tamaño del efecto.

El contraste de hipótesis es una actividadque enmarca dentro de la: Inferencia estadística. Estadística descriptiva. Estimación de parámetros.

En un contraste de medias de dos grupos, nos decantaríamos por una hipótesis unilateral: Cuando no tenemos ningún conocimiento previo sobre el tema. Cuando en una comparación de grupos, existen teorías previas que nos permitan decantarnos porque uno de los grupos tendrá una media mayor. Nunca, ya que no es recomendable formular hipótesis unilaterales por ser inferiores a las bilaterales.

La traducción de los conceptos teóricos al lenguaje empírico se denomina: Resolución estadística. Formulación de hipótesis. Definición operativa.

La variable posición de un jugador de tenis en el ranking de la ATP, tendrá un nivel de medida: De razón. De intervalo. Ordinal.

En el siguiente gráfico, se representa la distribución del rendimiento escolar en una clase desglosado por sexos. En vista del gráfico, la mediana es más alta en: El grupo de las chicas. El grupo de los chicos. No se puede decidir con este gráfico.

Es una medida de variabilidad: La moda. La amplitud. La frecuencia absoluta.

Sabiendo que la puntuación diferencial de un estudiante es 2 y que su puntuación directa es 8, ¿cuál será la media del grupo?. 6. 10. 3.

Sabiendo que la media de una distribución es 7 y que su desviación típica es 2, la puntuación diferencial de una puntuación individual de 5 será: 2. -2. -1.

Un estudiante tiene una puntuación típica de 0 en un examen. Por tanto, su puntuación directa: Es muy baja. Es muy elevada. Se sitúa en la media de su grupo.

El coeficiente de correlación entre la ansiedad hacia las matemáticas y el rendimiento en esta asignatura es -0.6. Por tanto, la ansiedad hacia las matemáticas comparte un porcentaje de varianza del rendimiento académico del: 64%. 36%. 18%.

La correlación entre las puntuaciones obtenidas con un instrumento y las puntuaciones obtenidas mediante una prueba criterio es de 0.8. Por tanto, el instrumento: Mide adecuadamente lo que está diseñado para medir. Es fiable. Es preciso.

El nivel medio de riesgo social de un grupo de migrantes es 70 en una escala de 0 a 100. Sabiendo que la distribución tiene un comportamiento normal y que la desviación típica es 10, el porcentaje de personas de ese grupo con riesgo social menor o igual que 60, será: 15.87%. 84.13%. 31.74%.

Se busca estimar el cociente intelectual de los adolescentes españoles a partir de una muestra de 1000 personas, para la que se obtiene una media de 105 y una desviación típica sesgada de 10. Por tanto, para un nivel de confianza del 95%, el intervalo confidencial para la media en la población sería: (104.18, 105.82). (104.38, 105.62). (104.08, 105.92).

Siendo puristas, si en un contraste de medias de dos grupos no se cumple la condición de homocedasticidad de varianzas, se debe utilizar: El test F de Snedecor o la F de Levene. La prueba t de Student. Una prueba no paramétrica alternativa a la t de Student.

Un orientador desea comprobar si un nuevo programa de liderazgo del equipo directivo tiene algún efecto sobre el absentismo escolar. En este caso: La variable independiente es el absentismo escolar. La variable independiente es el programa de liderazgo. La variable independiente es el equipo directivo.

Si deseamos contrastar la hipótesis de que los niños que duermen más horas tienen un mejor rendimiento que los que duermen menos horas, estaríamos ante una hipótesis: Bilateral. Unilatera. Central.

La parte de la estadística que tiene como objetivo obtener conclusiones sobre una población a partir de observaciones sobre una o varias muestras se llama: Descriptiva. Correlacional. Inferencial.

Una profesora mide, por observación visual en el aula, el interés de un estudiante. En este contexto se trata de una variable: Cualitativa. Cuantitativa discreta. Cuantitativa continua.

Se ha llevado a cabo una prueba de comprensión lectora en un grupo de primaria que se califica en una escala de 1 a 5. En el siguiente gráfico se representa, en el eje horizontal, las cinco posibles puntuaciones en la prueba y, en el eje vertical, las frecuencias de cada resultado. ¿Cuál sería el porcentaje acumulado hasta la nota 4 incluida?. 28%. 72%. 88%.

En una muestra de 1000 sujetos que tiene una distribución normal, ¿cuántos sujetos se encuentran entre las puntuaciones típicas 0 y 1,25?. 105. 394. 894.

En la siguiente tabla se presentan los porcentajes acumulados de las puntuaciones de una prueba objetiva. Teniendo en cuenta estos datos, la frecuencia relativa de la puntuación 3 es: 0.53. 0.43. 0.25.

Fijese en el siguiente gráfico y elija la respuesta correcta: La mediana de los valores se sitúa en 60. Existen valores desde 35 a 75. El 75% de los valores está entre las puntuaciones 60 y 75.

¿Qué significa que la desviación típica de las notas de un examen sea cero?. Que sus notas se distribuyen alrededor de la media de manera perfectamente homogénea. Que todos los alumnos han obtenido la misma nota. Que la distribución es normal.

El estadístico que se debe utilizar para medir el grado de asociación entre dos variables politómicas con nivel de medida nominal se denomina: Coeficiente de Pearson. Coeficiente de contingencia. Coeficiente PHI.

En una variable con distribución normal, ¿qué porcentaje de estudiantes tienen una puntuación típica mayor que -1 y menor que +1?. 84.13%. 68.26%. 42.07%.

Entre dos variables, el coeficiente de correlación de Pearson es 0,1. Por tanto, podemos afirmar que la relación entre las variables: Es muy baja. Es muy alta. Es intermedia.

En un contraste de hipótesis en un diseño de dos grupos, una diferencia de medias NO estadísticamente significativa, nos indica... Que la VI no tiene efecto sobre la VD. Que las diferencias encontradas entre las medias de los grupos es igual a cero en la población. Las dos respuestas anteriores a. y b. son correctas.

Los límites inferior y superior del intervalo de confianza para una diferencia de medias de la inteligencia de dos grupos de escolares son, respectivamente, 1'92 y 6'70, al nivel de confianza previamente fijado. Según esto, podríamos afirmar que: Las medias en inteligencia de los dos grupos son estadísticamente diferentes. Las medias en inteligencia de los dos grupos son estadísticamente iguales. Faltan datos para contestar.

La igualdad en las varianzas poblacionales se denomina: Normalidad. Linealidad. Homocedasticidad.

De entre las tres funciones de la estadística que se enumeran, ¿cuál es incorrecta?. Facilitar el manejo de datos amplios y dispersos. Inferir desde la población a la muestra. Ayudar en la toma de decisiones.

Para asegurar la validez de los resultados alcanzados en un análisis estadístico debemos asegurar el control de las variables: Dependientes. Independientes. Extrañas.

Las hipótesis de investigación deben: Tener un carácter descriptivo. Estar formuladas como una pregunta. Plantear relaciones causales entre variables.

El estado civil es una variable: Ordinal. Nominal. De intervalo.

Para determinar la fiabilidad de los instrumentos de medida, el procedimiento basado en la correlación entre los ítems pares e impares es el de: Consistencia interna. Estabilidad. Equivalencia.

En una variable dicotómica codificada como 0 - No y 1 - Sí sabemos que el 20% de la muestra dijo que sí. La desviación típica es: 0,16. 0,40. Faltan datos para contestar.

En la siguiente tabla se recogen las notas medias y las desviaciones típicas de un grupo de estudiantes de 4 de Educación primaria en Lengua y Matemáticas. En vista de estos datos, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera?. En lengua, las puntuaciones del alumnado se distribuyen de forma más dispersa que en matemáticas. En lengua, las puntuaciones del alumnado se distribuyen de forma menos dispersa que en matemáticas. En matemáticas las notas del grupo están más concentradas que en lengua.

En una muestra de 500 sujetos que tiene una distribución normal, ¿cuántos sujetos obtienen una puntuación típica igual o superior a 1,65? Señale la solución más aproximada. 250. 50. 25.

Si deseamos comparar las notas de un sujeto en dos pruebas objetivas en las que se ha utilizado una escala distinta, la mejor medida de comparación será: Las puntuaciones directas. Las puntuaciones diferenciales. Las puntuaciones típicas.

El grado de asociación entre dos variables con nivel de medida nominal se mide mediante: El coeficiente de Pearson. El coeficiente de contingencia. El coeficiente biserial-puntual.

La variabilidad encontrada en una muestra al realizar el informe descriptivo se indica mediante: El error muestral. El error típico. La desviación típica.

Cuando el muestreo se lleva a cabo de forma que todas las unidades de muestreo tienen la misma probabilidad de ser seleccionadas, el muestreo se denomina: Estratificado. Incidental. Aleatorio simple.

Los valores entre los que es más probable que se encuentre el valor verdadero de un parámetro se denomina: Intervalo confidencial. Error muestral. Error típico.

Cuando un investigador formula un objetivo o una hipótesis, se debe asegurar de que: La hipótesis sea contrastable y el objetivo comprobable. La hipótesis sea comprobable y el objetivo contrastable. Ninguna de las dos anteriores es cierta.

Hemos medido la ansiedad mediante un test estandarizado con un recorrido de 20 a 300 puntos. El nivelde medida de esta variable es: Nominal. Intervalo. Razón.

El 45% de una clase ha votado como delegado a Pedro. Sabiendo que la frecuencia absoluta de esa opción de voto es 18, ¿cuál sería el número total de alumnos de la clase?. 33. 40. Con estos datos no se puede determinar.

Un percentil, conceptualmente, es análogo a: La frecuencia absoluta. La frecuencia acumulada. La frecuencia total.

¿Qué significa que la desviación típica de las notas de un examen sea cero?. Que sus notas se distribuyen alrededor de la media de manera perfectamente homogénea. Que todos los alumnos han obtenido la misma nota. Ninguna de las dos opciones es correcta.

Diez sujetos contestan a una variable dicotómica de respuesta no/si (codificada como 0/1), y 7 contestan que sí. El valor p+q es: 7. 1. 10.

Las distribuciones de puntuaciones típicas, tienen como desviación típica: Depende de cada distribución. Cero. Uno.

Las calificaciones de una clase siguen la distribución normal. Por tanto, podemos afirmar que la proporción de alumnos por encima de una puntuación típica de 2.05 será: 0.9798. 0.0202. 0.0101.

En el siguiente gráfico se muestra el diagrama de dispersión de dos variables. En vista del diagrama, la relación entre ambas es: Una relación lineal perfecta positiva. Una relación lineal imperfecta negativa. Una relación lineal perfecta negativa.

Cuando solo podemos garantizar un nivel ordinal d e medida en las variables, para estimar la correlación entre ellas, debemos acudir a: El coeficiente de Pearson. El coeficiente de Spearman. El coeficiente de contingencia.

A un mismo grupo de sujetos se le aplica dos veces un instrumento de medida en momentos diferentes. Este procedimiento nos permitiría estudiar la fiabilidad: Como estabilidad. Como equivalencia. Como consistencia interna.

El área ocupada bajo la curva normal es: La unidad. Cero. Depende de cada curva normal.

Cuando una muestra se selecciona con un tamaño suficiente y mediante un procedimiento aleatorio decimos que: Es adecuada. Es representativa. Es fiable.

Para un nivel de confianza del 99%, el intervalo confidencial de la estimación de la nota media del rendimiento escolar en secundaria en España es: (5'8,6'5). Esto significa que: La nota media d e la población podría no encontrarse en este intervalo. La nota media de la población se encuentra en este intervalo. Es improbable que la nota media de la población se encuentre dentro de ese intervalo.

Una investigadora indica que el valor de p para diferencia de medias es 0.12. Por tanto: La diferencia de medias es estadísticamente significativa para un nivel de significación de 0.05. La diferencia de medias es estadísticamente significativa siempre. La diferencia de medias no es estadísticamente significativa para un nivel de significación de 0.05.