Estadística aplicada a la educación Tema 1

La Estadística, desde un planteamiento teórico, se puede considerar: Como ciencia. Como conjunto de datos numéricos. De ambas maneras.

Cuando la finalidad de la Estadística consiste en obtener una serie de conclusiones sobre algún aspecto relevante de la población, a partir de observaciones en muestras, nos encontramos ante la: Estadística analítica. Estadística descriptiva. Estadística inferencial.

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

En una prueba estadística cómo se llama la hipótesis a contrastar: Hipótesis de investigación. Hipótesis nula. Hipótesis alternativa.

La Estadística tiene como objeto de estudio los fenómenos: Seguros. Aleatorios. Raros.

Cuando el investigador decide, con sus propios datos, rechazar la Ho (hipótesis de nulidad) y por lo tanto aceptar H1 (hipótesis alternativa), nos indica que: Las diferencias no son explicables por efecto del azar. Las diferencias son meramente aleatorias. Las diferencias vienen asociadas al instrumento de medida.

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

La diferencia básica entre las hipótesis y los objetivos de la investigación se encuentra en: Las primeras buscan una relación causal. Los objetivos establecen relaciones de dependencia. Tanto las hipótesis como los objetivos tienen un carácter descriptivo.

Las hipótesis científicas han de ser contrastables: Mediante un debate (contraposición) de ideas de expertos. Por observación participante. Por procedimientos empíricos.

La Estadística se manifiesta en forma más nítida y operativa, dentro del proceso de investigación en educación, en el apartado referido a: El control de variables extrañas. La definición operativa de las variables. El contraste de hipótesis.

Cuando el investigador debe seleccionar un instrumento para la recogida de información y datos, ha de tener en cuenta, fundamentalmente, los siguientes criterios: La fiabilidad y la validez. La fiabilidad y la coherencia. La validez y la población.

En la siguiente afirmación: “cuando el valor empírico de un estadístico es mayor que el valor teórico o crítico se rechaza Ho”, está sintetizada: La esencia de la comprobación de objetivos. La operación de identificar grupos diferentes. La regla general del contraste de hipótesis.

Cuando se obtiene un estadístico y se pretende decidir sobre el parámetro correspondiente estamos trabajando con la Estadística: Inferencial. Paramétrica. Descriptiva.

La condición inexcusable que debe reunir la formulación de un problema para tratar de darle respuesta es que: Esté bien fundamentado. Sea resoluble. Sea relevante en términos científicos.

Los índices numéricos que describen a una muestra se denominan: Estadísticos. Parámetros. Estadísticos y parámetros.

Cuando afirmamos que un problema es importante para la comunidad científica en que se desarrolla, podemos afirmar que se trata de un problema: Claro. Factible. Significativo.

El análisis exploratorio de datos pretende: Explorar si se confirma la hipótesis del investigador. Confirmar la validez de una hipótesis. Describir lo que sucede en la realidad.

Decimos que un instrumento de medida es fiable cuando: Mide con coherencia un rasgo. Mide con equivalencia una característica. Mide con precisión un rasgo.

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

La hipótesis alternativa plantea: La existencia de diferencias estadísticamente significativas. Depende de cómo la plantee el investigador en cada caso. La NO existencia de diferencias estadísticamente significativas.

Señala cuál de estas posibilidades permite la estadística: Extrapolar resultados a grupos más amplios. Transformar diferencias significativas. Establecer relaciones entre mediciones.

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

¿Para qué se utiliza la Estadística?: Para obtener cantidades. Para tomar decisiones. Para manipular hechos.

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: La definición de los conceptos implicados. La definición operativa de las variables. La definición de los términos en que se manifiestan.

La Estadística que aporta datos para el estudio de poblaciones censos, localización geográfica, profesiones, tasas movimientos sociales… que se encuentran dentro del campo de las ciencias sociales, es un cometido propio de la: Economía. Demografía. Sociología.

La muestra es …. Un subconjunto de la población. Las partes en las que se divide la población. La parte más pequeña de una población.

El punto de arranque de la investigación es: La formulación de la hipótesis. La formulación de un problema. La definición de los objetivos de investigación.

Al iniciar una investigación, la definición correcta del problema de investigación tiene gran importancia. Cuando decimos que una de las características debe ser la viabilidad, nos referimos a: Que sea resoluble con los medios a nuestro alcance. Que tenga interés para el investigador. Que sea adecuado al contexto.

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

Los procedimientos de control en la investigación pretenden minimizar los efectos de las: Variables extrañas. Variables de control. Variables independientes.

Trasladar los datos recogidos de una hoja de cálculo o programa estadístico que nos permita trabajar con ellos se denomina: Etiquetar datos. Codificar datos. Tabular datos.

Cuáles son los conceptos que aparece íntimamente ligados a estadística: Probabilidad y homogeneidad. Densidad y aleatoriedad. Aleatoriedad y probabilidad.

Mediante la estadística descriptiva pretendemos realizar inferencias desde una muestra a toda la población: Verdadero. Verdadero si la distribución de la variable es normal. Falso.

En una matriz de datos, según la forma habitual de componerla: Los datos de un sujeto nos ocupará una columna. El tipo de análisis nos condicionará si el sujeto ocupará una fila o una columna. Los datos de un sujeto nos ocupará una fila.

Según Fox, una de las funciones de la Estadística descriptiva es: Conocer los estadísticos o características esenciales de un conjunto de datos. Conocer los parámetros y las características poblacionales de un conjunto de datos. Utilizar los parámetros procedentes de muestras para conocer tendencias en el comportamiento de nuevos grupos de sujetos.

Para que una muestra pueda considerarse representativa debemos tomar dos decisiones: Sobre el procedimiento de selección y el nivel de medida de la variable. En relación con el nivel de medida y con el tamaño de la muestra. Sobre el tamaño de la muestra y sobre la selección imparcial.

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

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

Los aspectos éticos de la investigación educativa, según Creswel, deberán ser tenidos en cuenta: Al comienzo de una investigación. Como una reflexión a posteriori. No es un aspecto importante en la investigación.

Una hipótesis debe estar bien fundamentada, para ello, el investigador debe: Servirse de su experiencia e intuición. Razonarla, apoyándose en argumentos de autoridad. Acudir a una revisión de fuentes documentales.

Cuando se plantean los pasos para realizar una investigación y se llega a la formulación de la hipótesis, la hipótesis es una proposición: Parcialmente demostrada. Demostrada. No demostrada.

La comprobación de errores de mecanización de los datos recogidos se produce en la fase de: Análisis descriptivo de los datos. Organización de datos. Análisis inferencial de datos.

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

En la formulación de una hipótesis que señala una relación causa-efecto entre variables: La variable independiente es el efecto. Las variables extrañas son las variables independientes secundarias. La variable dependiente muestra el efecto.

La estadística inferencial pretende: 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. Describir pormenorizadamente los datos de las muestras.

¿Cuál de los siguientes tipos de variables no puede faltar en la formulación de una hipótesis causa-efecto?. La variable independiente. La variable extraña. La variable de control.

La hipótesis nula viene a indicar en un diseño de investigación: Que la VI produce un efecto sobre la VD. Que existen diferencias estadísticamente significativas entre la medias sometidas a contraste. La inexistencia de efectos de la VI sobre la VD.

Un nivel de medida ordinal es propio de: El puesto ocupado en la olimpiada de ciencias. Una prueba estandarizada de matemáticas. Medida de la altura.

En un diseño experimental, al menos se debe contar: Con una variable dependiente y una independiente. Con una variable independiente y una variable extraña. Con una variable independiente, una dependiente, una de control y una extraña.

Cuando obtenemos datos de una muestra y realizamos la representación de una variable, que obtenemos es: La distribución muestral. La distribución de frecuencias empíricas. La estimación del error típico.

Cuando afirmamos que un problema es importante para la comunidad científica en que se desarrolla, podemos afirmar que se trata de un problema: Claro. Factible. Significativo.