ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN. UNED.

Un nivel de medida nominal es propio de: Una prueba estandarizada de matemáticas. La elección del color preferido. El puesto ocupado en la olimpiada de ciencias.

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.

Cuando hablamos del consentimiento informado al aplicar un instrumento de medida, nos referimos a: Un aspecto ético de la investigación. Un aspecto técnico del instrumento de medida. Un permiso estricto del director de la investigación.

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.

¿En qué situación de las siguientes podremos obtener una desviación típica negativa?. Un grupo con la media aritmética muy baja y puntuaciones atípicamente altas por debajo de la media. Un grupo con una fuerte asimetría positiva. Nunca.

En una muestra grande de sujetos tipo campana de Gauss pero con distribución asimétrica encontramos que la parte donde se concentra el mayor número de sujetos de la muestra está en la parte derecha de la gráfica, disminuyendo su frecuencia progresivamente a medida que nos alejamos hacia la izquierda. Hablamos en este caso de: Asimetría positiva. Asimetría negativa. Asimetría estandarizada.

Siguiendo con el ejemplo de la pregunta anterior y suponiendo que se trata de un test de un test de matemáticas con escala 0-100 donde los sujetos se reparten a lo largo de todo el continuo de la escala, la mayoría habrán obtenido: Puntuaciones en la parte alta de la escala. Puntuaciones en la parte baja de la escala. No podemos responder con estos datos.

En una muestra de 1000 sujetos que tiene una distribución normal, un sujeto está dos puntuaciones típicas por debajo de la media del grupo. ¿Podemos saber cuántos sujetos obtuvieron una puntuación superior a la suya?. 977. 98. 800.

En una variable dicotómica codificada como 0-error y 1-acierto y respondida por 100 sujetos sabemos que el 80% de la muestra acertó. Podemos afirmar que: p = 80. q = 0,20. p+q = 0,80.

¿Cuándo utilizaremos coeficiente de correlación phi?. Con dos variables dicotómicas. Con dos variables ordinales. Con dos variables nominales politómicas.

La fiabilidad como equivalencia se refiere a la correlación... Entre los ítems pares y los impares. Entre dos formas paralelas de una misma prueba. Entre el test y el postest.

La distribución Ji cuadrada... Es una función de densidad de probabilidad. Es un modelo empírico obtenido de cada análisis de datos. Es un modelo teórico sobre la probabilidad de ocurrencia de los valores Z.

Al sacar conclusiones sobre la decisión estadística en un contraste de hipótesis de diferencia de medias debemos tener en cuenta el tamaño muestral porque... En muestras pequeñas es más difícil rechazar la hipótesis nula, aunque la diferencia empírica entre las medias sea elevada. En muestras grandes es más difícil rechazar la hipótesis nula, aunque la diferencia empírica entre las medias sea elevada. El tamaño muestral no tiene mucha importancia en el contraste de hipótesis, pues se corrige gracias a la fórmula de contraste.

La regla de decisión para rechazar la hipótesis nula es que... La probabilidad asociada al estadístico empírico de contraste sea pequeña, al menos tan pequeña como α. La probabilidad asociada al estadístico empírico de contraste sea mayor que α. No depende de la probabilidad, sino de los valores empírico y crítico del estadístico de contraste.

Rechazar la hipótesis nula implica: Diferencias prácticas relevantes entre las medias. Diferencias prácticas irrelevantes entre las medias. No aporta información sobre relevancia práctica de las diferencias.