Los principios de la ciencia consisten en Empirismo, Espeticismo, Parsimonia, Accidentabilidad y Replicabilidad Descripción, Explicación, Predicción y Control Ambas son verdaderas.
En el nivel analítico no Se analizan los datos con un conjunto de procedimientos diseñados para caracterizarlos y extraer conclusiones a partir de ellos. Se obtienen datos mediante el procedimiento decidido, y se preparan para su posterior análisis. Se hace una selección de un diseño de investigación.
Cuando se habla del cero arbitrario, nos referimos a la escala de medida Cuantitativa de Razón Cuantitativa de intervalo Cualitativa Nominal.
La aleatorización es propia de una investigación Experimental Cuasiexperimental Ambas son correctas.
A diferencia de la hipótesis nula, la hipótesis alternativa indica que: No hay diferencias No hay relación Ambas son falsas.
Indica cual sería la afirmación correcta Si p menos o igual a α = 0.05 se acepta la hipótesis nula Si p es mayor que α = 0.05 se acepta la hipótesis alternativa Ambas son incorrectas.
Se confirma que es un diseño intersujeto cuando Incluye grupos de sujetos distintos Se miden varias veces Cada sujeto se le asigna varios niveles o condiciones y sólo pasa por esa condición.
Se puede aplicar la prueba t de Student para muestras independientes cuando Se quiere comparar la media en una variable entre dos grupos independientes Cuando la VD no es cuantitativa Ninguna de las anteriores es verdadera.
Cuando se compara más de 2 grupos diferentes de sujetos y si cumplen las exigencias se puede aplicar: ANOVA Prueba t de Student U de Man-Whitney.
El ANOVA intersujeto unifactorial tienen como el estadístico de contraste F de Levante t de Student T de Wilcoxon .
Los diseños intrasujeto son diseños que Incluyen un grupo de sujetos siendo muestras solo dependientes Son estudios longitudinales No se puede realizar ni u contraste ni un contrabalanceo.
La prueba de T de Wilcoxon es Una prueba no paramétrica Una prueba paramétrica Se comparan medias.
En el ANOVA intersujeto unifactorial Los contrastes múltiples a posteriori no son relevantes Se suele compara todos los pares posibles de medidas de los grupos relacionados Los contrastes a posteriori no están agrupados en medidas marginales repetidas.
La prueba F de Friedman es Una prueba no paramétrica Compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VI de más de 2 grupos dependientes o relacionados No se utiliza en los mismos casos que la prueba F-ANOVA.
Los diseños factoriales Incluyen solo 1 variable independiente Se controla el efecto simultáneo de varias VI sobre la VD Puede ser diseñados de solo de grupos relacionados.
Cuando se analiza el efecto de interacción indica la expuesta correcta Si las líneas son paralelas hay una leve interacción Si las líneas no son paralelas hay interacción Las líneas no influyen en la interacción.
Los diseños correlacionales, son diseños en los que Hay diferencia entre la VD y VI No existe la manipulación de variables Se puede establecer una relación de causa-efecto.
En cuanto al coeficiente de correlación lineal de Pearson señala la falsa Cuando rs> 0 la relación es inversa Cuando rs< 0 la relación es inversa Cuando rs= 0 hay ausencia de relación.
En los estudios observacionales Podemos manipular y describir lo que ocurre En general, puede establecer la causalidad El objetivo de la investigación es la definición, clasificación y/o categorización de eventos para describir procesos mentales y conductas manifiestas.
En el muestreo aleatorio simple Normalmente los elementos de muestra son elegidos al azar Se utiliza cuando es difícil obtener una lista de todos los individuos que forman parte de la población de estudio Los individuos tienen distinta probabilidad de ser seleccionados.
En cuanto a los principios de la Ciencia, cuando hablamos de ‘empirismo’ nos referimos a: Duda de la veracidad de las afirmaciones Descubrimiento por accidente El conocimiento proviene de la experiencia.
Los niveles y etapas de una investigación científica, en orden, se tratan de: Técnico-Metodológico, Analítico-Estadístico, Teórico-Conceptual Teórico-Conceptual, Técnico-Metodológico, Analítico-Estadístico Técnico-Metodológico, Teórico-Conceptual, Analítico-Estadístico.
Una variable independiente… (señala la incorrecta) Se mide Se manipula Es predictora.
Según su escala de medida, fumador/no fumador es: Cualitativa nominal Cuantitativa Cualitativa ordinal.
La hipótesis alternativa: Es la hipótesis que se desea contrastar Se corresponde con la hipótesis científica Indica que no hay diferencias entre los grupos o que no habrá relación entre las variables.
En los criterios de decisión, α (alpha): Se fija a priori y se calcula No se fija a priori y se calcula Se fija a priori y no se calcula.
Un contraste es no paramétrico cuando: El nivel de medida de la variable es, al menos, de intervalo. Se establecen supuestos muy restrictivos como la independencia de las observaciones, normalidad de la distribución, igualdad de varianzas. El nivel de medida de la variable es nominal u ordinal.
Las condiciones para realizar un contraste paramétrico son: Normalidad, variable dependiente cualitativa, independencia observaciones, homocedasticidad Normalidad, variable dependiente cuantitativa, independencia observaciones, homocedasticidad Normalidad, variable dependiente cuantitativa, dependencia de las observaciones, homocedasticidad.
En los diseños intersujetos… Cada sujeto es asignado a un nivel o condición Es importante que los grupos sean lo más diferentes o dispares Son diseños que incluyen un solo grupo de sujetos.
En investigaciones que quieren comparar más de dos grupos diferentes, el contraste estadístico siempre es: Unilateral derecho Unilateral izquierdo Bilateral.
Las condiciones para comparar dos medidas de los mismos sujetos, realizando un contraste paramétrico son: La VD es una variable cuantitativa, medida en escala de intervalo o razón; normalidad; dependencia de las observaciones. La VD es una variable cuantitativa, medida en escala de intervalo o razón; normalidad; independencia de las observaciones. La VD es una variable cualitativa, medida en escala nominal; normalidad; independencia de las observaciones.
Los diseños intrasujetos incluyen: Un grupo de sujetos que son medidos más de una vez Dos grupos de sujetos que son medidos más de una vez Un grupo de sujetos que son medidos una única vez.
La prueba F de Friedmann… Es una prueba paramétrica Es una prueba no paramétrica que que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de más de dos grupos dependientes o relacionados Es una prueba no paramétrica que que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de dos grupos dependientes o relacionados.
Para comparar 3 o más medidas relacionadas, que cumplen las exigencias paramétricas y tienen una sola VD, se aplicará la siguiente prueba estadística: Anova intersujeto unifactorial Anova intrasujeto unifactorial T de Student para muestras relacionadas.
Los efectos de interacción se dan cuando: El efecto de una VI (Factor A) se comporta de misma forma para los distintos niveles de la otra VI (Factor B) El efecto de una VI (Factor A) es igual en todos los niveles de la otra VI (Factor B)
El efecto de una VI (Factor A) se comporta de forma diferente para los distintos niveles de la otra VI (Factor B).
Los diseños factoriales: Son diseños que incluyen solo una variable independiente Son diseños que incluyen más de una variable dependiente Son diseños que incluyen más de una variable independiente.
Los diseños correlacionales… Existe manipulación de variables Son diseños donde no hay diferencia entre VD y VI Podemos establecer causalidad.
Cuando en un diseño correlacional se cuenta con dos variables cuyas categorías se pueden ordenar, para analizar la relación entre ellas se puede optar por calcular: Tabla de contingencia Coeficiente de Correlación de Spearman Prueba ji-cuadrado de Pearson.
¿Cuál no es una ventaja de los diseños observacionales? Bajo coste Posibilidad de recoger mucha información No hay conclusiones causales.
En los diseños observacionales y selectivos Podemos establecer causalidad Hay control con asignación aleatoria Hay dos grandes grupos de estudios: observacional y selectivo.
¿Qué característica del escepticismo es falsa? Duda de la veracidad de las afirmaciones. Ante igualdad de factores, se prefiere la explicación más fácil. El conocimiento perfecto no existe. .
¿Cuál es la primera etapa de una investigación científica? Técnico-metodológico. Analítico-estadístico. Teórico-conceptual. .
Dentro de las variables cualitativas, ¿qué subtipos encontramos? De intervalo. Nominal. Ambas son correctas. .
Dentro de una investigación empírica, ¿en qué casos es una investigación manipulativa? Cuando es experimental o cuasiexperimental. Cuando es experimental o no experimental. Cuando es cuasiexperimental o no experimental. .
En un contraste unilateral… Si se trata de una desigualdad positiva el contraste unilateral será izquierdo. Si se trata de una desigualdad negativa el contraste unilateral será derecho. Ambas son falsas. .
¿Cuál es el valor del nivel de significación? α=0.005 α=0.5 α=0.05 .
¿Cuándo se aplica la prueba t de Student para muestras independientes? Cuando la VI sea cuantitativa, ya sea en medida de escala de intervalo o razón. Cuando la VD sea cuantitativa, ya sea en medida de escala de intervalo o razón. Cuando la VD sea cualitativa y esté en escala ordinal. .
¿Cómo es la prueba U de Mann-Whitney? Es una prueba no paramétrica que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de dos grupos independientes. Es una prueba no paramétrica que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VI de dos grupos independientes. Es una prueba paramétrica que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de dos grupos independientes. .
¿Qué tres tipos de variación entre las puntuaciones podemos encontrar con la prueba de ANOVA? MCT, MCE Y MCI. MPT, MPE Y MPI. MAT, MAE Y MAI. .
¿Con qué podemos comprobar el supuesto de homogeneidad en el ANOVA? Procedimiento de Bonferroni. Tukey (HSD). F de Levene. .
¿Cuál es una característica de los diseños intrasujetos? Cada sujeto pasa por todos los niveles o condiciones. También se llaman diseños de medidas repetidas. Ambas son correctas. .
¿Cómo debe ser un contraste paramétrico en la comparación de dos muestras dependientes? Cualitativa ordinal. Cuantitativa de intervalo. Cuantitativa de razón. .
¿Qué supuesto se debe cumplir en un diseño de más de dos muestras? Esfericidad. Normalidad. Ambas son correctas. .
Si en una prueba ANOVA el valor F es bajo, esto significa que… La distancia entre las medidas es mayor. Aumenta la probabilidad de que suceda dicho supuesto. Disminuye la probabilidad de que suceda dicho supuesto. .
¿Qué se debe hacer si la interacción en la comparación entre medias es no significativa? Se realizan pruebas post hoc como en el ANOVA unifactorial. Se analizan los efectos de un factor. Ninguna de las anteriores. .
¿Cuándo habrá efectos principales de cada factor? Si la variabilidad intergrupo es menor que la intragrupo en dicho factor. Si la variabilidad intergrupo es igual que la intragrupo en dicho factor. Si la variabilidad intergrupo es mayor que la intragrupo en dicho factor. .
¿Qué pruebas podemos realizar para analizar la asociación entre variables nominales? T de Student. Tablas de contingencia. ANOVA factorial de medidas repetidas. .
En la prueba ji-cuadrado de Pearson… Si p> α, se acepta la hipótesis nula. Si p> α, se rechaza la hipótesis nula. Si p< α, se acepta la hipótesis nula. .
¿Qué dos grandes grupos de estudio encontramos en los diseños observacionales y selectivos? Observacional, y dentro de este representatividad. Selectivo, y dentro de este realismo. Ambas son falsas. .
¿Cuáles de estas son técnicas de muestreo probabilístico? Aleatorio simple, sistemático, estratificado y por conglomerados. Causal/incidental, opinático/intencional, por cuotas/accidental y bola de nieve. T de Student, U de Mann- Whitney, ANOVA factorial. .
El escepticismo apoya que El conocimiento perfecto existe El conocimiento perfecto no existe El conocimiento proviene de la experiencia .
En el nivel analítico-estadístico Se obtienen los datos, se analizan y se interpretan los resultados Se selecciona el diseño de investigación Vemos cuál es la pregunta que queremos resolver .
La calificación en un examen: suspenso, aprobado, notable… son variables cualitativas nominales cuantitativas cualitativa ordinal .
¿Qué características no comparten los diseños experimentales y cuasiexperimentales? En ambos diseños la asignación de sujetos es aleatorio Ambos son experimentales Ambos tienen variables .
La hipótesis que no debe de ser rechazada sin una buena razón es La hipótesis alternativa La hipótesis unilateral derecha La hipótesis nula .
En cuanto al criterio de decisión decimos que Si p>α no se rechaza la Ho; si p≤α se rechaza la Ho si p≥ α se rechaza la Ho si p> α se rechaza la Ho.
La prueba t de Student para muestras independientes Se usa para comparar la media en una variable entre dos grupos dependientes de sujetos Se usa para comparar la media en una variable entre dos grupos independientes de sujetos Se usa para comparar el rango en una variable entre dos grupos independientes de sujetos.
La prueba U de Mann-Withney Es una prueba no paramétrica que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de dos grupos independientes Es una prueba paramétrica que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de dos grupos independientes Es una prueba no paramétrica que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VI de dos grupos independientes.
En el ANOVA intersujeto unifactorial El contraste puede ser unilateral o bilateral Siempre va a ser bilateral Siempre va a ser unilateral .
La H de Kruskal-Wallis Es una prueba no paramétrica que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de más de dos grupos independientes Es una prueba paramétrica que mide la diferencia entre las medias obtenidas Es una prueba no paramétrica que mide la diferencia entre las medias obtenidas.
La prueba t de Student para muestras dependientes Se usa para comparar la diferencia de rangos en una variable que se mide dos veces en un grupo de sujetos Se usa para comparar la diferencia de medias en una variable que se mide dos veces en dos o más grupos de sujetos Se usa para comparar la diferencia de medias en una variable que se mide dos veces en un grupo de sujetos.
La prueba T de Wilcoxon Es una prueba no paramétrica que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de dos grupos con dos mediciones. Es una prueba no paramétrica que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de un grupo con dos mediciones. Es una prueba paramétrica que compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de un grupo con dos mediciones.
El ANOVA intrasujeto unifactorial Tiene que haber una sola VI Tiene que haber una sola VD Hay más de una VD.
La variable que se mide recibe el nombre de VD VE VI.
En cuanto a los efectos de interacción, si no hay interacción entre variables Las líneas son paralelas Las líneas no son paralelas Hay una nube de puntos dispersa.
Los efectos de interacción se dan cuando El efecto de una VI es igual a todos los niveles de la otra VI El efecto de una VI se comporta de forma diferente para los distintos niveles de la otra VI Ninguna de las respuestas anteriores es correcta .
En los diseños correlacionales Hay diferencia entre VI y VD No existen variables No hay diferencia entre la VD y VI.
El coeficiente de correlación de Pearson Las variables tienen que ser cuantitativas Una variable tiene que ser cuantitativa y otra cualitativa Las variables tienen que ser cualitativas .
Diseños observacionales Tiene mayor coste y menor naturalidad Tiene más dificultad a la hora de recoger la información Tiene menor coste y mayor naturalidad .
Una de las técnicas de muestreo no probabilístico es Bola de nieve Muestreo aleatorio simple Muestreo aleatorio estratificado .
Existen tres niveles en una investigación científica: Teórico-conceptual, técnico-metodológico, analítico-estadístico Teórico-conceptual, técnico-metodológico, analítico-observacional Teórico-conceptual, conceptual-metodológico, metodológico-estadístico.
¿Cuáles son los objetivos de la investigación? Empirismo, escepticismo, parsimonia y accidentabilidad. Descripción, explicación, predicción y control. Descripción, parsimonia, predicción y replicabilidad.
La calificación en un examen en la que se diferencian el suspenso, aprobado, notable y sobresaliente. Según su escala de medida es: Cualitativa nominal. Cualitativa ordinal. Cuantitativa. .
Señala la correcta: La variable independiente se manipula. La variable dependiente hace los grupos de la investigación. La variable extraña no puede influir en la relación VD-VI. .
De las siguientes afirmaciones sobre las hipótesis señala cuál es la falsa: La hipótesis nula indica que no hay diferencias entre los grupos. La hipótesis alternativa indica que no hay diferencias significativas entre los grupos. Ambas son falsas. .
¿Qué determina que el error sea de tipo I? Se rechaza la hipótesis nula, cuando esta es cierta. No rechazar la hipótesis nula, cuando esta es falsa. Ninguna de las anteriores. .
¿Cuántos tipos de enfoques puede haber en la comparación de dos muestras independientes? Únicamente el enfoque paramétrico. Enfoque paramétrico y no paramétrico. Únicamente el enfoque no paramétrico. .
En los diseños de dos muestras independientes, ¿qué prueba se utilizará? Prueba U de Mann-Whitney. Prueba t de Student para muestras relacionadas. Prueba t de Student para muestras independientes. .
En diseños paramétricos de más de dos muestras independientes, ¿qué prueba es la correcta? ANOVA intersujeto unifactorial. Prueba t de Student para muestras independientes. H de Kruskal-Wallis. .
Señala la correcta: Si p ≤ α se rechaza H₀ y se acepta H₁. Si p > α no se rechaza H₀ y se acepta H₁. Ambas son correctas. .
¿En los diseños intrasujetos hay un solo grupo de sujetos? Sí hay un solo grupo de sujetos. No hay un solo grupo de sujetos, como mínimo tres grupos. No hay un solo grupo de sujetos, como mínimo cuatro grupos. .
En los diseños intrasujeto de enfoque paramétrico, la VD es: Cualitativa. Cuantitativa. No influye, puede ser tanto cualitativa como cuantitativa. .
El tratamiento pre y post tratamiento suele ser más habitual en los diseños: Intrasujetos. Observacionales. Correlacionales.
En el ANOVA intrasujeto unifactorial, el contraste es: Bilateral. Siempre unilateral izquierdo. Unilateral derecho o también puede ser izquierdo. .
Los diseños factoriales: Solo de grupos mixtos. Del mismo grupo de sujetos. De grupos independientes, relacionados o mixtos.
En los diseños factoriales, la VD es cuantitativa: Sí, siempre. No, es cualitativa. o también puede ser cualitativa. .
En los diseños correlacionales de asociación entre variables nominales, se puede analizar mediante: Únicamente con las tablas de contingencia. Mediante las tablas de contingencia o la prueba ji-cuadrado de Pearson (𝑿𝟐) Únicamente con la prueba ji-cuadrado de Pearson (𝑿𝟐).
En los diseños correlacionales: No hay diferencias entre VD y VI. Hay diferencias entre VD y VI. Puede haber o no diferencias entre VD y VI. .
En el muestreo aleatorio simple: Los elementos son elegidos al azar entre todos los de la población de estudio. Los elementos están formados por conglomerados. Los elementos no son elegidos al azar. .
En los diseños observacionales el muestreo puede ser: Solo probabilístico. Únicamente probabilístico. Probabilístico o no probabilístico. .
¿Cuál de las siguientes relaciones es el orden correcto para una investigación en el nivel Técnico-Metodológico? Selección de un diseño de investigación, Identificación de la población a estudiar, Diseño del plan de muestreo, Especificación de los métodos para medir las variables de la investigación, Revisión del plan de investigación y Realización y revisión del estudio Selección de un diseño de investigación, Identificación de la población a estudiar, Especificación de los métodos para medir las variables de la investigación, Diseño del plan de muestreo, Revisión del plan de investigación y Realización y revisión del estudio Identificación de la población a estudiar, Diseño del plan de muestreo, Especificación de los métodos para medir las variables de la investigación, Selección de un diseño de investigación, Revisión del plan de investigación y Realización y revisión del estudio .
¿En qué nivel se realiza la Elaboración y reunión de datos? Teórico-Conceptual Técnico-Metodológico Analítico-Estadístico .
¿Cuál es una escala nominal en la que solo hay dos categorías como femenino y masculino? Politómica Dicotómica Multitómica .
¿Qué son los diseños cuasiexperimentales? Son diseños que incluyen dos grupos (control y experimental) pero los sujetos no son asignados aleatoriamente: no se consideran entonces equivalentes Son diseños que incluyen dos grupos (control y experimental) pero los sujetos son asignados aleatoriamente: no se consideran entonces equivalentes Son diseños que incluyen dos grupos (control y experimental) pero los sujetos no son asignados aleatoriamente: se consideran entonces equivalentes .
¿Cuál es el valor del nivel de significación? 0,95 0,05 0,01 .
¿Qué tipo de error se da al rechazar la hipótesis nula? Error de tipo III Error de tipo II Error de tipo I .
¿Qué prueba se utiliza para comparar la media en una variable entre dos grupos independientes de sujetos? t de Student Prueba U de Mann-Withney ANOVA .
¿Qué prueba se utiliza para comparar la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de dos grupos independientes? t de Student Prueba U de Mann-Withney ANOVA intersujeto unifactorial .
¿Qué tipo de contraste estadístico se utiliza para un análisis de varianza? Lateral Contralateral Bilateral .
¿Qué tipo de variación entre las puntuaciones indica la variabilidad entre las medias de los grupos? MEDIA CUADRÁTICA TOTAL (MCT) MEDIA CUADRÁTICA ENTRE-GRUPOS O INTERGRUPO
(MCE)
MEDIA CUADRÁTICA INTRAGRUPO O ERROR (MCI) .
Si un valor de t es bajo … Indicará que la diferencia entre las puntuaciones de los dos grupos es pequeña. Indicará que la diferencia entre las puntuaciones de los dos grupos es grande. Indicará que la similitud entre las puntuaciones de los dos grupos es pequeña. .
¿Qué prueba compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de un grupo con dos mediciones? T de Wilcoxon Prueba U de Mann-Withney ANOVA intersujeto unifactorial .
En un ANOVA intrasujeto unifactorial, si el valor de F es bajo Indicará que la distancia entre las medias de los grupos (variabilidad entregrupos) es pequeña en relación con la variabilidad dentro de cada grupo Indicará que la distancia entre las medias de los tres grupos (variabilidad entregrupos) aumenta respecto a la variabilidad de los datos dentro de los grupos Indicará que la distancia entre las medias de los grupos (variabilidad entregrupos) es grande en relación con la variabilidad dentro de cada grupo .
Al observar el estadístico de contraste y su significación (p) en la prueba F de Friedman, Encontraremos si existen diferencias estadísticamente significativas entre todos los grupos de rangos Encontraremos si existen diferencias estadísticamente significativas entre al menos dos de los grupos de rangos Encontraremos si existen semejantes estadísticamente significativas entre al menos dos de los grupos de rangos .
Si la interacción no es significativa, … Solo se analizan las diferencias de medias de los efectos principales que hayan resultado significativos Se pueden analizar los efectos de un factor, manteniendo constante cada nivel del otro factor: descomponiendo el diseño factorial en diseños simples, ajustando el nivel de alpha para cada familia de contrastes Se analizan todas las diferencias de medias de los efectos principales .
¿Qué tipo de variable independiente utilizan los diseños factoriales mixtos? VI intrasujeto VI intersujeto VI intersujeto y otra VI intrasujeto .
Según las tablas de contingencia, ¿Cuál es la frecuencia que se da cuando el número de casos que tienen un valor igual a Xi? Frecuencia conjunta Frecuencia marginal de X Frecuencia total .
En la prueba de Prueba ji-cuadrado de Pearson (𝑿𝟐), cuando se que considera que las variables son independientes: Cuando la distribución de una es parecida en todos los niveles de la otra: las frecuencias y porcentajes de filas y columnas serán aproximadamente proporcionales Cuando la distribución de una es distinta para los niveles de la otra: las frecuencias y porcentajes de filas y columnas serán diferentes Cuando la distribución de una es parecida en todos los niveles de la otra: las frecuencias y porcentajes de filas y columnas serán aproximadamente proporcionales .
¿Cuál de las siguientes características es un inconveniente? Bajo coste Posible sesgo Mayor naturalidad .
¿Cuál es una característica del muestreo aleatorio simple? Se utiliza cuando en una población hay ciertos factores (variables, subpoblaciones estratos) que pueden influir en el estudio y queremos asegurarnos de tener una cantidad mínima de sujetos de cada tipo o estrato. Se utiliza cuando es difícil tener una lista de todos los individuos que forman parte de la población de estudio Los elementos de la muestra son elegidos al azar de entre todos los de la población de estudio .
En el escepticismo No dice nada del conocimiento perfecto. El conocimiento perfecto no existe. El conocimiento perfecto sí existe.
El método científico: Se basa en la acumulación progresiva de evidencias. Se basa en la acumulación regresiva de evidencias. No se basa en la evidencia.
En los diseños cuasiexperimentales: La asignación de sujetos no es aleatoria y hay mayor validez interna. La asignación de sujetos es aleatoria y hay mayor validez interna. Ninguna de las anteriores.
Los diseños cuasiexperimentales: Son diseños que incluyen dos grupos (control y experimental). Tienen fases pre y post. a y b son verdaderas.
Sobre la hipótesis alternativa H1, ¿cuál de las siguientes opciones es falsa? Niega a H0. Los datos pueden mostrar evidencia a favor. Debería ser aceptada sin una gran evidencia a favor.
El contraste de hipótesis es: El procedimiento estadístico para decidir si rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la hipótesis alternativa, o al contrario. El procedimiento estadístico para decidir si rechazamos la hipótesis alternativa y aceptamos la hipótesis nula, o al contrario. Ambas respuestas son correctas.
Sobre la U de Mann-Whitney, señala la respuesta que es falsa: Es una prueba no paramétrica. En lugar de comparar Rangos promedios, compara medias. Se utiliza en los mismos casos que la prueba t para muestras independientes, pero tiene unas condiciones.
Un contraste es paramétrico cuando: El nivel de medida de la variable es de intervalo, cuantitativa. El nivel de medida de la variable es cualitativa. El nivel de medida de la variable puede ser cuantitativa o cualitativa.
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En cuanto a los diseños intersujetos, señala la opción incorrecta.: Son estudios transversales. Son diseños que incluyen grupos se sujetos distintos. Son diseños que incluyen grupos de sujetos iguales.
En los diseños de más de dos muestras: La VD es una variable cuantitativa. Dependencia de las observaciones. Las varianzas de las puntuaciones de la VD deben ser distintas en los grupos.
Los diseños intrasujetos: Incluyen a un solo grupo de sujetos. Son estudios longitudinales. Ambas son correctas.
Para comparar la diferencia de medias en una variable que se mide dos veces en un grupo de sujetos, vamos a utilizar la prueba: T de Wilcoxon U de Mann-Whitney. t Student para muestras dependientes.
En los diseños de más de dos muestras, señala la opción incorrecta: La VD es una variable cualitativa. Independencia de las observaciones Esfericidad. Las varianzas de las diferencias entre los pares de puntuaciones de la VD deben ser iguales.
La prueba F de Friedman: Es una prueba no paramétrica. Compara la distribución de las puntuaciones obtenidas en la VD de más de dos grupos dependientes o relacionados. A y b son correctas.
En los diseños factoriales Pueden ser diseños independientes, relacionados o mixto.
Solo pueden ser independientes.
Solo pueden ser relacionados.
En los diseños factoriales intersujeto: Se utiliza la prueba de ANOVA factorial intersujeto. Todas las VI son intersujetos. Ambas son correctas.
En los diseños correlacionales: Son diseños donde no hay diferencia entre VD y VI. Existe manipulación de variables Podemos establecer causalidad.
Las tablas de contingencia: Son tablas de una sola entrada. Son tablas de doble entrada. Ninguna es correcta.
En los diseños observacionales y selectivos: Son diseños donde hay manipulación de variables Podemos establecer causalidad Ninguna es correcta.
Respecto a la observación como diseño de investigación, señala la respuesta incorrecta: Es un procedimiento y necesita un plan. Suelen plantearse objetivos en lugar de hipótesis. No se utiliza en estudios cualitativos.
La logopedia es: Una ciencia que se dedica al estudio, evaluación, rehabilitación y prevención de los diferentes trastornos o dificultades del lenguaje, el habla y la voz en la comunicación Solamente se dedica a la evaluación y rehabilitación de la voz Ninguna de las anteriores es correcta.
Los principios de la ciencia son empiricismo, escepticismo, parsimonia, accidentabildad y replicabilidad Verdadero Falso.
Las variables según la escala de medida, señala la incorrecta Todas las características no se miden de la misma forma Los números asignados siempre significan lo mismo Entre sus valores se dan diferentes tipos de relación.
Se clasifica la investigación teórica en Experimental Cuasiexperimental No experimental
Experimental únicamente
Ninguna de las anteriores es correcta.
Hipótesis nula Ho La que contrastamos Los datos pueden refutarla y no debería ser rechazada sin una buena razón Todas las respuestas son correctas.
La hipótesis nula es aquella que normalmente sería aceptada mientras los datos no indiquen otra cosa Verdadero Falso.
Son diseños que incluyen grupos de sujetos distintos / grupos o muestras independientes, se refiere a Diseños intersujetos Diseños intrasujetos Otro tipo de diseño.
Prueba t de Student para muestras independientes La prueba t Student para muestras independientes se usa para comparar la media en una variable entre dos grupos independientes de sujetos. La prueba t Student para muestras independientes se usa para comparar la media en una variable entre un grupo independiente de sujetos. La aplicación de la prueba t, no es adecuada para datos provenientes de diseños de dos grupos cuando la VD sea cuantitativa, medida en escala de intervalo o razón.
ANOVA intersujeto unifactorial Si el valor de F es alto indicará que la distancia entre las medias de los tres grupos (variabilidad entregrupos) es pequeña en relación con la variabilidad dentro de cada grupo. Si el valor de F es bajo indicará que la distancia entre las medias de los tres grupos (variabilidad entregrupos) es pequeña en relación con la variabilidad dentro de cada grupo. Si el valor de F es intermedio indicará que la distancia entre las medias de los tres grupos (variabilidad entregrupos) es pequeña en relación con la variabilidad dentro de cada grupo.
Cuando tenemos más de dos grupos en el diseño de investigación (3 o más) debemos realizar otras pruebas estadísticas, también desde dos enfoques diferentes:
Enfoque paramétrico y Enfoque no paramétrico Enfoque paramétrico
Enfoque no paramétrico.
Los contrastes paramétricos ponen a prueba hipótesis sobre parámetros poblacionales (como las medias o varianzas poblacionales) y exigen unas condiciones de aplicación. Verdadero Falso.
Prueba t de Student para muestras dependientes Se usa para comparar la diferencia de medias en una variable que se mide dos veces en un grupo de sujetos. La variable que se mide (2 veces) recibe el nombre de variable dependiente (VD) y la variable sobre la que se forman los grupos que se comparan (pre-post) se denomina variable independiente (VI) o factor. Ambas son correctas.
Diseños de más de dos muestras La V.D. es una variable cuantitativa La V.I. es una variable cuantitativa La V.D. es una variable cualitativa.
ANOVA intrasujeto unifactorial Informa de si existen diferencias estadísticamente significativas entre, al menos, dos de las medias de los grupos de puntuaciones No informa de si existen diferencias estadísticamente significativas entre, al menos, dos de las medias de los grupos de puntuaciones No se utiliza el estadístico F de Fisher-Snedecor y su significación (p).
Los contrastes paramétricos ponen a prueba hipótesis sobre parámetros poblacionales (como las medias o varianzas poblacionales) y exigen unas condiciones de aplicación.
Verdadero Falso.
Señala la incorrecta de los Efectos de interacción Representación gráfica de la interacción: NO INTERACCIÓNLíneas no paralelas Representación gráfica de la interacción: NO INTERACCIÓN Líneas paralelas
Representación gráfica de la interacción: INTERACCIÓN Líneas no paralelas.
Diseños correlacionales Son diseños donde no hay diferencia entre VD y VI Son diseños donde hay diferencia entre VD y VI Son diseños donde no hay ni VD ni VI.
Los análisis estadísticos dependen de la medida de las variables. Si son cualitativas o cuantitativas Solo dependen de si son cualitativas Solo dependen si son cuantitativas Es correcta la afirmación.
La observación como: Diseño de investigación
Es una forma de registro de datos • Son técnicas específicas • Puede ser participante o no participante • Necesita de entrenamiento
Es un procedimiento • Necesita un plan • Suelen plantearse objetivos en lugar de hipótesis • Muy utilizado en estudios cualitativos Es un procedimiento que no necesita un plan y sin objetivos.
los inconvenientes de los diseños observacionales Es su costo elevado No hay conclusiones causales y Posible sesgo No presenta inconvenientes.
Los diseño selectivos También se llama encuesta No hay diferencia entre VD y VI Son diseños experimentales.
La diferencia entre un diseño experimental y un cuasiexperimental El control a través de la aleatorización Los grupos inter o intra sujetos La manipulación de la Vi.
En los diseños observacionales No hay manipulación pero si control No hay manipulación ni control Hay manipulación pero no control.
Si queremos analizar la relacion entre 2 variables cuantitativas con una prueba paramétrica haremos Una tabla de contigencia y un chi cuadrado Un coeficiente de correlación de Pearson Un coeficiente de correlación de Spearman.
Los diseños en los que no hay función diferente entre las variables Diseños correlacionales Diseños factoriales Diseños observacionales .
Los diseños en los que no hay función diferente entre las variables Diseños correlacionales Diseños factoriales Diseños observacionales.
Con esta gráfica podemos suponer que: Los efectos principales son significativos La interacción es significativa La interacción no es significativa.
En los diseños factoriales cuando la interacción es significativa, significa: Que una Vi se comporta igual en los niveles de la otra VI Que una Vi se comporta de forma diferente en los niveles de la otra Que las líneas son paralelas.
Debemos contrastar la homogeneidad de varianzas siempre Utilicemos una prueba paramétrica intersujeto Utilicemos una prueba paramétrica Utilicemos una prueba no paramétrica.
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