E (Tema 1)

Si en un contraste unilateral derecho utilizamos como nivel de significación 0,005: La probabilidad de mantener H0 siendo falsa es 0,005. La probabilidad de rechazar H0 siendo verdadera es 0,005. La probabilidad de mantener H0 siendo falsa es 0,995. La probabilidad de rechazar H0 siendo verdadera es 0,995.

El hecho de que los dos factores principales que afectan a la potencia sean el tamaño del efecto y el tamaño de la muestra implica que: El tamaño del efecto toma en cuenta la diferencia predicha entre medias (cuanto mayor es la diferencia, mayor es d) y la varianza muestral (cuanto mayor es la varianza muestral, mayor es d). El tamaño del efecto influye en la potencia, ya que, a mayor tamaño del efecto, mayor es la superposición entre las distribuciones de medias de la población predicha y el área de rechazo de la distribución de medicas correspondiente a la población comparativa. Con un determinado tamaño del efecto, los estudios con más potencia tienen intervalos de confianza más largos. A mayor muestra, menor es la varianza de la distribución de medias, de forma tal que para un determinado tamaño del efecto existe menor superposición entre las distribuciones.

Señale la respuesta FALSA: La distribución normal es asintótica con respecto al eje de abscisas. Hay toda una familia de curvas normales, dependiendo de los valores de la media y desviación típica. De entre ellas, la más importante es la que tiene media 100 y desviación típica 15, para la que Wechsler propuso el nombre de distribución normal unitaria. Cualquier combinación lineal de variables aleatorias normales se ajusta también al modelo normal. Los puntos de inflexión en una distribución normal se encuentran en los puntos correspondientes a la media más/menos una desviación típica.

El objetivo de la prueba estadística no paramétrica de McNemar es: Conocer diferencias o asociación entre variables en muestras pequeñas. Conocer si existe relación entre dos o más variables. Comparar si existen diferencias antes y después de un evento. Comparar si existen diferencias entre tres o más grupos.

Un investigador pasa una prueba de inteligencia a 305 participantes y obtiene que la inteligencia media de la muestra es de 107. El investigador quiere analizar la relación entre velocidad de procesamiento (definida como número de respuestas correctas) e inteligencia (alta y baja). ¿Qué tipo de coeficiente de correlación aplicará el investigador?: Coeficiente de correlación parcial. Coeficiente de correlación biserial. Coeficiente de correlación Phi. Coeficiente de correlación Tetracórica.

La potencia estadística de un experimento es la probabilidad de que el estudio arroje un resultado significativo si la hipótesis de investigación es verdadera. Señale cuál es la respuesta CORRECTA respecto a los factores que influyen en la potencia estadística: Cuando el tamaño del efecto (d) es grande y el desvío estándar poblacional (σ) es pequeño, aumenta la potencia. Cuando el tamaño de la muestra es pequeño y el desvío estándar poblacional (σ) es grande, aumenta la potencia. Cuando el tamaño de la muestra (n) es grande y el nivel de significación (α) es alto, disminuye la potencia. Cuando el tamaño del efecto (d) es grande y el desvío estándar poblacional (σ) es grande, aumenta la potencia.

Una ventaja de utilizar la corrección de Bonferroni y el procedimiento HSD de Tukey y otras pruebas post hoc es que: Incrementa la potencia estadística. Disminuye la potencia estadística. Disminuye la probabilidad de cometer un error Tipo II. Disminuye la probabilidad de cometer un error Tipo I.

¿Cuál es el mejor índice de asimetría?: El intercuartílico, por estar basado en índices de posición. El de Pearson, por basarse en los índices de tendencia central. El de Fisher, por tener en cuenta todas las puntuaciones. El coeficiente de variación, por tener en cuenta la variabilidad entre la desviación típica y la media.

Seleccione la prueba estadística más adecuada para las siguientes dos hipótesis. H1: Las estimaciones de CI de los varones son más elevadas que las de las mujeres. H2: El CI medio de las mujeres es más elevado que el de los varones: H1: Mann-Whitney; H2: t-test para muestras independientes. H1: p (rho) de Spearman; H2: r de Pearson. H1: t-test para muestras relacionadas; H2: Chicuadrado. H1: T de Wilcoxon; H2: Prueba binomial de signos.

De las siguientes afirmaciones, seleccione la CORRECTA. Si en un contraste unilateral derecho utilizamos como nivel de significación 0,005. La probabilidad de mantener H0 siendo falsa es 0,005. La probabilidad de rechazar H0 siendo verdadera es 0,005. La probabilidad de mantener H0 siendo falsa es 0,995. La probabilidad de rechazar H0 siendo verdadera es 0,995.

¿Cuál de las siguientes es una condición para que pueda aplicarse el estadístico Chi cuadrado de independencia en una tabla de contingencia?: Igual número de filas que de columnas. Marginales de fila iguales a los marginales de columna. Todos los residuales son 0. No más del 20% de las frecuencias esperadas son menores a 5.

El tamaño de la caja central de un diagrama de caja (Box Plot) viene dado por: La amplitud intercuartílica. El rango. La desviación típica. La diferencia entre media y mediana.

Con el fin de probar el efecto de un factor, siendo el diseño no equilibrado y ante el incumplimiento del supuesto de homocedasticidad, la prueba adecuada es: F de Levene. Durbin-Watson. W de Welch. Fmáxima de Hartley.

En el ámbito de las medidas del tamaño del efecto, para evaluar el impacto de un determinado tratamiento, indique cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: Eta cuadrado es equivalente al coeficiente de determinación de un modelo de regresión. Omega cuadrado es un estimador sesgado por el tamaño muestral y se recomienda utilizar eta cuadrado en su lugar. Delta de Cliff es un estimador paramétrico del tamaño del efecto. Sólo la “d” de Cohen puede informar acerca del tamaño de efecto de un tratamiento.

En un análisis de regresión simple, ¿cuál de los siguientes coeficientes indica el cambio que se produce en la variable de respuesta, por cada incremento en una unidad de la variable predictora?: Coeficiente de regresión no estandarizado Beta1. Coeficiente de regresión no estandarizado Beta0. Coeficiente de regresión tipificado B1. Coeficiente de determinación corregido.

¿Cuál de los siguientes estadísticos se emplea como indicador de multicolinealidad en los modelos de regresión lineal múltiple?: Durbin-Watson. Tolerancia. Distancia de Cook. Correlación de Pearson.

Si en una regresión logística binaria tenemos un predictor categórico con cuatro niveles, ¿en cuántas variables dicotómicas (dummy) se transformaría para emplearlo en el modelo?: En 2. En 3. En 4. En 5.

Cuando en el análisis de varianza unifactorial no se cumple el supuesto de homocedasticidad, en vez de la F ordinaria, ¿cuál de las siguientes pruebas convendría emplear?: Brown-Forsythe. Shapiro-Wilk. Levene. Mauchly.

En el ámbito del análisis estadístico de los datos, en lo que respecta al tamaño del efecto, indique la afirmación INCORRECTA: En un análisis de la varianza, la obtención de un valor de F estadísticamente significativo se corresponde siempre con un efecto importante. La prueba d de Cohen consiste en calcular la diferencia estandarizada entre medidas. Para estimar la proporción de varianza explicada se desaconseja utilizar eta-cuadrado debido a que se trata de un estimador sesgado del tamaño del efecto. El tamaño del efecto entre más de dos medias puede ser calculado mediante el estadístico f.

En el marco del análisis de la varianza con más de un factor, señale la afirmación INCORRECTA: El estudio del efecto moderador de una tercera variable, en la relación entre una variable independiente y una variable dependiente, se puede analizar mediante el efecto de interacción entre dicha tercera variable y el factor o variable independiente. Un efecto simple consiste en el efecto de un factor A cuando únicamente se tiene en cuenta un único nivel del otro factor B. Cuando se obtiene un efecto de interacción estadísticamente significativo, la interpretación de los efectos principales implicados en dicha interacción supone un error de interpretación. El análisis de los efectos simples no debe ser utilizado para interpretar una interacción estadísticamente significativa.

En lo que respecta a las estrategias para seleccionar la muestra de una investigación, señale la afirmación INCORRECTA: En el muestreo aleatorio estratificado se establecen restricciones a la selección totalmente aleatoria de la muestra. El tamaño muestral puede ser delimitado respondiendo al objetivo de que la muestra sea representativa de la población de referencia y/o atendiendo a estudios de potencia a priori. En el muestreo aleatorio estratificado, el procedimiento de afijación uniforme implica que los tamaños de los estratos son proporcionales a los tamaños poblacionales. El muestreo aleatorio por conglomerados implica que, en lugar de elementos individuales de la población, se utilizan conjuntos de elementos que puede considerarse que constituyen una unidad más amplia.

¿Cuál de las siguientes pruebas se emplea para comprobar el supuesto de esferidad en el análisis de varianza de medidas repetidas?: Shaphiro-Wilks. Levene. Mantel-Haenszel. Mauchly.

En el contexto del análisis de datos, señale la afirmación INCORRECTA: Si en un estudio se realizan varios contrastes simultáneos o independientes, la tasa de error de tipo I se incrementa con respecto al nivel nominal planteado. El procedimiento HSD de Tukey es un procedimiento dirigido a realizar comparaciones entre pares de medias, cuando estas comparaciones son simples y están formuladas a posteriori. La corrección de Bonferroni es el método más apropiado para controlar la tasa de error de tipo I por familia de comparaciones, cuando se pretende analizar un subconjunto de todas las posibles comparaciones, y éstas están formuladas a priori. Cuando se pretende comparar un grupo de control frente al resto de condiciones experimentales, la prueba más adecuada para controlar el error de tipo I es la prueba de Newman-Keuls.

En el contexto de un estudio sobre la satisfacción con la vida en las distintas comunidades autónomas, y sabiendo que la media española es de 50, y que la desviación típica es 10, ¿en qué comunidad autónoma están más satisfechos con la vida sus habitantes si obtenemos las siguientes puntuaciones? Castilla y León: puntuación directa = 43; Madrid: z = 0,8; Comunidad Valenciana: T = 55: Andalucía = - 1DT. Castilla y León. Comunidad Valenciana. Andalucía. Madrid.

En un gráfico de caja (Box-Plot) se considera que un valor es atípico (outlier) cuando está a más de: 1,5 desviaciones típicas por encima o por debajo de la media. 1,5 amplitudes intercuartílicas de la parte superior o inferior de la caja. 1,5 desviaciones típicas de la parte superior o inferior de la caja. 1,5 amplitudes intercuartílicas por encima o por debajo de la media.

En el ámbito del análisis estadístico, en concreto de la regresión lineal, indique la afirmación INCORRECTA: La regresión lineal permite analizar la relación entre uno o más predictores cuantitativos y una variable dependiente también cuantitativa, no pudiéndose en ningún caso incluir en el análisis predictores categóricos. En el análisis de regresión, el coeficiente de regresión parcial no estandarizado Bo ó b0 ofrece el valor de la ecuación de regresión cuando todos los predictores son igual a cero. Una estrategia para medir la bondad de ajuste en un análisis de regresión simple es utilizar el coeficiente de determinación que se calcula elevando al cuadrado el coeficiente de correlación de Pearson. Si se desea encontrar la ecuación de regresión capaz de ofrecer el mejor ajuste posible con el menos número de variables, se recomienda utilizar la regresión jerárquica o por pasos.

En el marco del análisis de la varianza, con un factor y tres tratamientos, indique la afirmación INCORRECTA: La prueba de Dunn-Bonferroni nos permitiría llevar a cabo comparaciones múltiples entre pares de medias planificadas o a priori. Si el investigador desea realizar todas las posibles comparaciones por pares, post hoc o a posteriori, podía utilizar la prueba de Tukey. Para estimar el tamaño del efecto relativo a la proporción de varianza explicada, sería aconsejable la utilización de eta-cuadrado (h2), por ser un estimador no sesgado. En el caso de incumplir el supuesto de homogeneidad de las varianzas se recomienda utilizar los estadísticos W de Welch o F de Brown y Forsythe, como alternativa al estadístico F.

En lo que respecta a la validez de conclusión estadística, indique cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: La potencia es complementaria al error de tipo I y se define como la capacidad de una prueba estadística para detectar una relación entre variables. El error de tipo II se refiere al hecho de detectar una relación entre variables cuando de hecho no existe tal relación en la población. La probabilidad de cometer un error de tipo I se denomina alpha y se refiere a rechazar la hipótesis nula cuando dicha hipótesis es verdadera. El tamaño muestral tiene una relación inversamente proporcional con la potencia de la prueba estadística.

Con relación a los supuestos del modelo estadístico, indique la afirmación CORRECTA: La normalidad es un supuesto que puede ser explorado mediante la prueba de Brown-Forsythe. La homogeneidad de la varianza es un supuesto cuya comprobación suele realizarse mediante la prueba W de Welch. La prueba de Durbin-Watson analiza la existencia de autocorrelación entre residuales y nos informa acerca del supuesto de independencia de las observaciones. Un valor en la prueba de Shapiro-Wilks de SW=2,781; p=0,05 muestra un valor estadísticamente significativo que indica que se cumple el supuesto de normalidad.

En el modelo de regresión lineal simple cuando trabajamos en puntuaciones típicas, el coeficiente de regresión (beta) de la variable independiente (VI) es igual a: La varianza de la variable dependiente (VD). 0. La correlación de Pearson entre la VD y VI. 1.

Antes de aplicar una prueba t de diferencias de medias para grupos independientes, hay que comprobar el supuesto de homocedasticidad ¿Cuál de las siguientes pruebas se emplea para tal fin?: Brown-Forsythe. U de Mann-Witney. Chi-cuadrado. F de Levene.

Una puntuación “eneatipo” en un test requiere la transformación: De las puntuaciones en una escala que va del 1 al 99 con una media igual a 50. De las puntuaciones en una escala que va del 1 al 99 con una desviación típica igual a 10. De las puntuaciones en una escala que va del 1 al 9 con una desviación típica igual a 2. De las puntuaciones en una escala que va del 1 al 9 con una desviación típica igual a 5.

Los sistemas de clasificación de la conducta anormal (p.ej., los utilizados en el DSM) constituyen: Escalas de razón. Sistemas de clasificación nominal. Sistemas de intervalo. Escalas ordinales.

En una investigación se ha concluido que existe relación entre las variables estudiadas, basándose en el resultado obtenido en la prueba de hipótesis nula. Sin embargo, constatamos que dicha relación no existe en la población. Según este enunciado… (señale la afirmación correcta): Se ha cometido un error de tipo I. Se ha cometido un error de tipo II. La potencia de la prueba es baja. El valor de p obtenido en la prueba de hipótesis nula es superior a 0,05.

El Coeficiente de Correlación de Pearson se ve reducido si: Aumenta la homogeneidad de la muestra. Aumenta el tamaño de la muestra. Se calcula en puntuaciones típicas. Se intercambian X e Y.

Para la utilización de pruebas estadísticas paramétricas, es necesario analizar el cumplimiento de los supuestos del modelo estadístico. En este sentido, señale la afirmación INCORRECTA: Para analizar el supuesto de homogeneidad de las varianzas, se recomienda utilizar la prueba de Levene por ser robusta ante el incumplimiento del supuesto de normalidad de la variable dependiente. La utilización de una regla de asignación aleatoria de los sujetos a las condiciones experimentales es uno de los procedimientos más utilizados para garantizar el cumplimiento del supuesto de independencia de las observaciones. Para medir el cumplimiento de la normalidad de las puntuaciones de la variable dependiente, se recomienda utilizar la prueba de Bartlett. Ante la presencia de heterocedasticidad, uno de los métodos que puede utilizarse radica en la corrección de los grados de libertad de la prueba F, denominándose dicha prueba F conservadora.