La religión que profesa una persona es una variable cuyo nivel de medida es: De Intervalo Ordinal Nominal.
La hipótesis: "Existen diferencias significativa entre las medias en la motivación por las matemáticas a favor de las chicas en comparación con los chicos" es: Unilateral Bilateral Para decidirlo habría que conocer la hipótesis nula.
La suma de las frecuencias absolutas de una distribución en la que no hay valores perdidos es: El numero de sujetos de la muestra 1 100.
Si la frecuencia relativa de una categoría de una variable nominal es de 0,3, podemos concluir que el número de sujetos en la muestra será: 30 300 No lo podemos saber con estos datos.
La frecuencia absoluta de una de las categorías de una variable dicotómica es 6. Sabiendo que la muestra está compuesta por 20 personas, la frecuencia relativa de la otra categoría será: 0,7 0,3 1.
Las notas de dos estudiantes son: 5 y 7. Por tanto, la desviación media de esas calificaciones será: 0 1 2.
De entre las medias de tendencia central, la única que es sensible a la presencia de una puntuación extrema en la distribución es la Moda Mediana Media.
Para visualizar los valores atípicos, raros o extremos de una distribución, se recomienda utilizar el gráfico de: Caja Barra Sectores.
A continuación se muestran las notas en un examen de 7 estudiantes. Podemos afirmar que la mediana de esa distribución vale: 8-6-3-2-8-9-7 2 7 8.
El coeficiente de correlación de Pearson entre dos variables es -1, 2. Por tanto, entre esas dos variables existe: Una correlación imperfecta. Una correlación negativa perfecta. No es posible que el coeficiente sea menor que -1.
Cuando dividimos los ítems de un instrumento en dos partes y examinamos la correlación entre las puntuaciones generadas por los ítems de ambas mitades, estamos midiendo: La validez del instrumento. La fiabilidad como consistencia interna. La fiabilidad como equivalencia.
Una muestra que refleja con fidelidad, sin sesgos ni desviaciones, las características de una población, se denomina: Significativa Óptima Representativa.
En un colegio hay 200 estudiantes. Sabiendo que sus notas en lengua siguen una distribución normal, que la nota media es 6 y la desviación típica es 1, el número de estudiantes cuya nota está comprendida entre 5 y 6,5, será: 58 106 25.
En una investigación se encuentra que el intervalo de confianza para una diferencia de medias será: (1,92, 8,08) para el nivel de significación elegido. Por tanto, podemos concluir que, a ese nivel de significación, la diferencia de medias entre los dos grupos es: Estadísticamente significativa Estadísticamente no significativa. Ambos podrían ser correctos dependiendo del tamaño del efecto.
En un informe de investigación se indica que la correlación entre dos variables es de 0,92** en la muestra de estudio. Por tanto, podríamos decir, con un nivel de confianza del 99%, que en la población: Existe una correlación entre las dos variables. No existe correlación entre las dos variables. Como los datos son de la muestra no podemos decidir nada sobre lo que ocurre en la población.
Segunda parte práctica Se desea probar el efecto de un programa de aprendizaje cooperativo sobre la motivación del alumnado en educación primaria. Para ello, a partir de la población de estudiantes de un distrito escolar, se eligen 100 al azar. A 50 de ellos se les enseñan técnicas de aprendizaje cooperativo y trabajan utilizándolas durante todo el curso. La otra mitad continua con las clases habituales trabajando de forma individual. Al final de curso, se mide la motivación de todos los estudiantes empleando un instrumento previamente validado que mide este rasgo en una escala continua de 1 a 20. Se recoge, además, el sexo y, la edad de cada estudiante y su número total de hermanos y hermanas en la familia, que varía entre 0 y 3.
Nota 1: se trabaja en todo el problema con un nivel de significación de 0,05.
Nota 2: para responder, marque el resultado que más se aproxime a su solución.
En virtud de este enunciado, podemos concluir que el diseño de investigación es de tipo: Experimental No experimental Ex-post-facto.
La variable independiente de este problema es: La edad de los estudiantes. El tipo de aprendizaje (cooperativo o individual) La motivación.
La matriz de datos de este problema tendrá: 100 filas 100 columnas 50 filas y 50 columnas.
En el libro de códigos, la variable motivación tendrá asignados: códigos y etiquetas de valores códigos, pero no etiquetas de valores. ni códigos ni etiquetas de valores.
Sabiendo que no hay valores perdidos, la suma de las frecuencias absolutas de las categorías de la variable "total de hermanos y hermanas en la familia", será 1 100 Depende de las frecuencias absolutas de cada categoría.
El valor medio de la motivación de los estudiantes que hicieron aprendizaje cooperativo fue de 13,76 y de los que trabajaron de manera individual 12,04. Con estos valores podemos asegurar que el aprendizaje cooperativo: Mejora significativamente el rendimiento de los estudiantes Mejora significativamente la motivación de los estudiantes. No podemos llegar a ninguna conclusión sólida sobre el efecto del aprendizaje cooperativo con estos datos.
Si deseamos estudiar el grado de asociación entre las variables sexo y total de hermanos en la familia, tendríamos que acudir al coeficiente: De Pearson. De Contigencia Biserial-puntual.
En vista del siguiente gráfico en el que se representa el rendimiento académico frente a la edad, podemos concluir que: Existe una correlación positiva entre ambas variables. Existe una correlación negativa entre ambas variables. Prácticamente no existe correlación entre ambas variables.
Cuando se lleva a cabo la prueba de comparación de medias, se obtiene un p-valor (bilateral) de 0,035. Por tanto, podemos concluir que, para el nivel de significación elegido: No existen diferencias estadísticamente significativas entre las medias de motivación en el grupo de aprendizaje cooperativo y el de aprendizaje individual. Existen diferencias estadísticamente significativas entre las medias de motivación en el grupo de aprendizaje cooperativo y el de aprendizaje individual. La existencia o no de diferencias estadísticamente significativas en los dos grupos, dependerá del tamaño del efecto.
El tamaño del efecto estimado mediante el estadístico de Cohen fue: 0.2. Por tanto, solo con los datos de esta investigación: Se podría recomendar la utilización del aprendizaje cooperativo. No se debería recomendar la utilización del aprendizaje cooperativo. El aprendizaje individual es mejor que el cooperativo.
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