EA C1

En un artículo científico cuantitativo redactado bajo la normativa APA, ¿cuál es la función primordial de la sección de Método?. Contextualizar teóricamente el problema de investigación y justificar la necesidad del estudio. Describir el diseño, las características de la muestra, los instrumentos y el procedimiento. Resumir las implicaciones teóricas de los hallazgos y señalar las limitaciones del trabajo.

¿Qué característica define formalmente a las revisiones sistemáticas frente a las revisiones narrativas tradicionales?. El empleo exclusivo de datos numéricos primarios procedentes de ensayos clínicos controlados. La utilización de un protocolo de búsqueda estandarizado bajo la Declaración PRISMA. La inclusión obligatoria de un análisis cualitativo sobre el contexto del investigador.

En el marco del contraste de hipótesis en estadística inferencial, ¿cómo se define la Hipótesis Nula (H₀)?. Como la afirmación de que el efecto, diferencia o relación investigada realmente no ocurre. Como la probabilidad de cometer un falso positivo al evaluar los datos de la investigación. Como la propuesta del investigador que confirma la eficacia del tratamiento bajo estudio.

En la normativa tipográfica de la APA (7.ª ed.) para informes científicos, ¿qué regla se aplica a la escritura del valor 𝑝 o 𝛂?. Se debe emplear siempre la coma decimal y mantener el cero inicial precediendo al punto. Se utiliza punto decimal y se omite el cero inicial al tratarse de un rango de 0 a 1. Se expresa en porcentaje entero junto con el intervalo de confianza del noventa por ciento.

¿Cómo se define el Error Tipo I (𝛂) en una prueba de contraste de hipótesis?. Como el mantenimiento de la hipótesis nula cuando esta es en realidad una premisa falsa. Como el rechazo de la hipótesis nula cuando esta es en realidad una premisa verdadera. Como la probabilidad de detectar una diferencia verdaderamente existente en la población.

¿Qué mide exactamente el indicador estadístico denominado "tamaño del efecto"?. La variabilidad muestral causada por la presencia de errores aleatorios de medición. La magnitud real de la diferencia entre grupos o de la relación entre variables. La probabilidad exacta de que los datos observados sean fruto exclusivo del azar.

A diferencia de los diseños experimentales cuantitativos, ¿cuál es el alcance metodológico de las encuestas cuantitativas?. Permitir la manipulación directa de variables independientes mediante grupos de control aleatorizados. Identificar asociaciones y tendencias en la población sin llegar a establecer relaciones causales. Analizar datos cualitativos en lenguaje natural a través de un procedimiento iterativo y reflexivo.

¿En qué se diferencian conceptualmente los metaanálisis cuantitativos de los estudios empíricos cuantitativos primarios?. Los metaanálisis no recopilan datos de participantes individuales, sino que analizan conjuntos de estudios. Los metaanálisis omiten las secciones tradicionales de Método y Resultados requeridas por la APA. Los metaanálisis se basan de forma exclusiva en metodologías de observación directa e iterativa.

En la lista de referencias bibliográficas según el formato APA (7.ª ed.), ¿qué combinación de reglas debe aplicarse?. Orden por fecha de publicación, alineación justificada a la derecha y espaciado sencillo. Orden alfabético por autores, espaciado doble en las entradas y sangría francesa. Agrupación por tipología de fuente, sangría en primera línea y texto centrado.

¿Cuál es la relación matemática e interpretativa entre el nivel de significación (𝛂) y la zona de aceptación (1 - 𝛂)?. Si fijamos un 𝛂 = .05, la zona de aceptación abarca el 95% restante para mantener la H₀. Al aumentar el valor de 𝛂, la zona de aceptación (1 - 𝛂) se expande progresivamente. La zona de aceptación representa la probabilidad de detectar un efecto verdadero (1 - 𝛃).

Si en un contraste estadístico se obtiene un valor 𝑝 = .02 fijando un umbral 𝛂 = .05, ¿cuál es la decisión correcta?. Mantener la hipótesis nula (H₀), concluyendo que la diferencia observada es fruto del azar. Rechazar la hipótesis nula (H₀), asumiendo un resultado estadísticamente significativo. Aumentar el tamaño de la muestra obligatoriamente para reducir el riesgo de Error Tipo II.

¿Por qué no es aconsejable reducir drásticamente el nivel de significación (por ejemplo, a 𝛂 = .0001) de forma sistemática?. Porque provocaría un incremento automático en el tamaño del efecto estimado en la prueba. Porque al disminuir 𝛂 se incrementa la dificultad para rechazar H₀, elevando el Error Tipo II. Porque alteraría la validez interna del diseño experimental convirtiéndolo en observacional.

¿Qué ocurre con las distribuciones de probabilidad bajo H₀ y H₁ cuando se incrementa el tamaño muestral (𝘕)?. Las distribuciones se vuelven más estrechas al reducirse la variabilidad de los resultados. Las distribuciones se desplazan hacia la derecha modificando el valor prefijado de 𝛂. Las distribuciones se ensanchan aumentando la probabilidad de cometer un Error Tipo I.

¿Cómo se vinculan formalmente la potencia estadística y el Error Tipo II en un estudio de investigación?. La potencia estadística se define como la probabilidad de mantener H₀ correctamente (1 - 𝛂). La potencia estadística es el complementario del Error Tipo II y se calcula mediante 1 - 𝛃. La potencia estadística y el Error Tipo II varían en la misma dirección al modificar el alfa.

¿Qué distingue la significación estadística de la relevancia práctica al evaluar los resultados de un estudio?. La significación estadística la indica el valor 𝑝, mientras que la relevancia la aporta el tamaño del efecto. La significación estadística mide la muestra y la relevancia práctica calcula la varianza. La significación estadística evalúa el Error Tipo II y la relevancia práctica determina el nivel 𝛂.

¿Qué relación conceptual define la estructura de un estadístico de contraste (𝑡, 𝑭, 𝓇)?. Es el cociente entre la variación no explicada por el modelo (error) y la explicada. Es el cociente entre la variación explicada por el modelo (efecto) y la no explicada (error). Es la suma total de la varianza observada sin diferenciar entre patrón sistemático y residuo.

En la investigación cualitativa en psicología, ¿qué implica el principio de "reflexividad del investigador"?. Apoyarse en software estadístico automatizado para evitar sesgos en el análisis de palabras. Examinar críticamente el propio papel, posición e influencia en la obtención de los hallazgos. Restringir la recogida de datos a cuestionarios estructurados administrados a la muestra.

Al citar un artículo de revista científica según las normas APA 7.ª edición, ¿cuál es la estructura correcta?. Autor, A. A. (Año). Título del artículo. Título de la Revista, volumen(número), páginas. DOI/URL. Autor, A. A. (Año). Título del artículo. Título de la Revista, volumen, páginas. Editorial. Autor, A. A. Título del artículo (Año). Título de la Revista, número(volumen), pp. páginas.

Se evalúa una terapia en una muestra pequeña (𝘕 = 15) obteniendo 𝑝 = .12, concluyendo que no funciona. ¿Qué crítica metodológica procede?. La decisión es correcta pues un valor 𝑝 > .05 demuestra la falsedad de la hipótesis alternativa. Se asume un elevado riesgo de Error Tipo II por falta de potencia estadística debida a la baja 𝘕. Se cometió un Error Tipo I al no haber ajustado el nivel de significación al umbral de .01.

Con una muestra de 𝘕 = 50.000, se halla una diferencia entre grupos con 𝑝 < .001, pero con un tamaño del efecto de 𝑑 = 0.03. ¿Cómo se interpreta?. El resultado confirma la enorme superioridad del tratamiento dado el valor 𝑝 tan bajo. Existe significación estadística por la alta potencia, pero la relevancia práctica es nula. Se ha controlado el Error Tipo I, garantizando un tamaño del efecto grande en la población.

Un investigador afirma: "Con un 𝘕 muy grande, mi probabilidad de cometer un Error Tipo I disminuye por debajo de .05". ¿Es correcto?. Sí, porque el incremento muestral reduce todos los tipos de errores en el análisis estadístico. No, porque 𝛂 es un umbral prefijado que se mantiene constante independientemente del 𝘕. Sí, siempre que el tamaño del efecto sea elevado y el diseño sea de carácter experimental.

¿Por qué un tamaño del efecto elevado fortalece la confianza del investigador al rechazar la hipótesis nula (H₀)?. Porque el tamaño del efecto altera de forma directa el punto de corte del nivel de significación 𝛂. Porque reduce la sospecha de estar cometiendo un Error Tipo I provocado por fluctuaciones aleatorias. Porque elimina la necesidad de reportar el valor 𝑝 en el informe final de investigación.

Al comparar el diseño experimental cuantitativo con el observacional cualitativo, ¿qué compromiso metodológico se evidencia?. El experimento maximiza la validez interna; la observación captura la conducta en su entorno natural. El experimento analiza tendencias por encuesta; la observación prueba relaciones causales. El experimento aplica análisis iterativos; la observación elimina la reflexividad del proceso.

¿Qué diferencia de integración conceptual existe entre la Discusión cuantitativa y la sección equivalente cualitativa (Hallazgos)?. La Discusión conecta datos con teorías previas; Hallazgos suele organizarse temática o cronológicamente. La Discusión describe los instrumentos; Hallazgos tabula las pruebas de significación estadística. La Discusión omite limitaciones; Hallazgos requiere obligatoriamente el uso del diagrama PRISMA.

¿Cuál es la consecuencia metodológica de realizar una revisión narrativa frente a una revisión sistemática basada en PRISMA?. La revisión narrativa no ofrece un análisis protocolizado, incrementando el riesgo de sesgo en las conclusiones. La revisión narrativa calcula el tamaño del efecto; la sistemática utiliza datos primarios de sujetos. La revisión narrativa garantiza mayor rigor al omitir criterios estandarizados de inclusión.

Si en la realidad la hipótesis nula (H₀) es falsa, pero el estadístico cae en la zona de aceptación (1 - 𝛂), ¿qué ocurre?. Se toma una decisión correcta clasificada como nivel de confianza (1 - 𝛂). Se incurre en un error en la decisión denominado Error Tipo II (𝛃) o falso negativo. Se toma una decisión correcta clasificada como potencia estadística (1 - 𝛃).

En una comparación de grupos se obtiene 𝑝 = .08, pero el tamaño del efecto observado es de magnitud grande (𝑑 = 0.65). ¿Qué procede conclutivamente?. Descartar el efecto por haber superado el umbral de significación estadística (𝛂 = .05). Considerar que probablemente existe un efecto real relevante pero el estudio careció de suficiente 𝘕. Afirmar que se ha cometido un Error Tipo I al haber obtenido un tamaño del efecto sesgado.

¿Qué diferencia clave existe entre un metaanálisis cuantitativo y un metaanálisis cualitativo respecto a sus fuentes?. El cuantitativo sintetiza tamaños del efecto; el cualitativo analiza estudios etnográficos o fenomenológicos. El cuantitativo analiza datos de sujetos individuales; el cualitativo utiliza cuestionarios de encuesta. El cuantitativo no tiene sección de Método; el cualitativo analiza ensayos clínicos aleatorizados.

¿Por qué la normativa APA exige omitir palabras innecesarias y abreviaturas no estandarizadas en el Título de un artículo?. Para respetar la sangría francesa y el límite estricto de 250 palabras en la portada del informe. Para facilitar la indexación precisa en bases de datos bibliográficas y la búsqueda efectiva del trabajo. Para evitar la manipulación de variables independientes durante el proceso de revisión por pares.

En la fórmula Test Estadístico = Variación explicada / Variación no explicada, ¿qué ocurre si el error (denominador) aumenta?. El valor del estadístico aumenta, haciendo más probable obtener un valor 𝑝 < .05. El valor del estadístico disminuye, lo que incrementa el valor 𝑝 y dificulta rechazar H₀. El valor del estadístico se mantiene constante pues depende únicamente del alfa prefijado.