Esta tema 1

¿A que pertenece la estadística inferencial?. Muestra. Población.

¿A que pertenece la estadística descriptiva?. Muestra. Población.

El diagrama de cajas y bigotes nos permite ver a simple vista: (señala la falsa). La simetría de la distribución. La distribucion en funcion de los cuantiles. Identificar valores atípicos o extremos. La distribución en funcion de los centiles.

Une en el diagrama de cajas y bigotes: Outliers. Extremos.

Une la simetria en el diagrama de cajas y bigotes: Simétrica. Asimetria positiva. Asimetria negativa.

Une las distribuciones de la moda: Platicurtica. Mesocurtica. Leptocurtica.

Une la asimetria en las medidas de tendencia central: Asimetria positiva. Asimetria negativa. Simetria.

Las distancias menores hasta la media son MAS/MENOS frecuentes que las distancias mayores.

Escoge la opcion verdadera respecto al teorema de la desigualdad de Chebysov: Dentro del intervalo comprendido entre la media +/- 2 desviaciones tipicas se encuentra como máximo el 25% de las observaciones. Fuera del intervalo comprendido ente la media +/- 2 desviaciones tipicas se encuentra como máximo el 75% de las observaciones. Dentro del intervalo comprendido entre la media +/- 2 desviaciones típicas se encuentra el 75% de las observaciones. Las puntuaciones se distribuyen de forma simetrica por toda la distribucion.

Señala la verdadera respecto a las puntuaciones típicas: Su media siempre es 1 y su varianza y desviacion tipica es 0. Su media siempre es 0 y su varianza y desviacion tipica es 1. Su media y varianza y desviacion tipica siempre es 1. Su media, varianza y desviacion tipica siempre es 0.

En el efecto de la tercera variable en la correlacion, ¿que pertenece a la correlacion parcial?. Valorar la correlacion entre dos variables eliminando el efecto de una tercera. (Un mal trio). Expresa la relacion entre una variable y al menos otras dos variables consideradas de manera conjunta. (Una buena orgia). Averiguar en que grado la variable de y queda explicada por cada una de las variables de x, eliminando el efecto de las demas. (Ranking de la orgia).

En el efecto de la tercera variable en la correlacion, ¿que pertenece a la correlacion multiple?. Valorar la correlacion entre dos variables eliminando el efecto de una tercera. (Un mal trio). Expresa la relacion entre una variable y al menos otras dos variables consideradas de manera conjunta. (Una buena orgia). Averiguar en que grado la variable de y queda explicada por cada una de las variables de x, eliminando el efecto de las demas. (Ranking de la orgia).

En el efecto de la tercera variable en la correlacion, ¿que pertenece a la correlacion semiparcial?. Valorar la correlacion entre dos variables eliminando el efecto de una tercera. (Un mal trio). Expresa la relacion entre una variable y al menos otras dos variables consideradas de manera conjunta. (Una buena orgia). Averiguar en que grado la variable de y queda explicada por cada una de las variables de x, eliminando el efecto de las demas. (Ranking de la orgia).

Indica cual de las siguientes no es una ventaja de los diagramas de cajas y bigotes: Identificacion visual de la distribucion de los datos en funcion de los percentiles. Permite analizar facilmente la varibilidad de los datos. Permite identificar valores atipicos y extremos. Permite valorar la asimetria de la distribucion.

La varianza y desviacion tipicas son mejores para: Distribuciones simétricas. Distribuciones asimétricas.

Según la desigualdad de Chebysov: Las distancias menores a la media son mas frecuentes que las distancias mayores. Una varianza grande indica que las desviaciones pequeñas a la media son mas improbables. Las distancias mayores a la media son mas frecuentes que las distancias menores. Las distancias respecto a la media se reparten equitativamente.

Cuando una distribucion es muy asimetrica, ¿que medida de dispersion es mas adecuada?. Media. Mediana. Desviacion tipica. Amplitud semiintercuartilica.

La transformacion no lineal se usa principalmente para: Normalizar la distribucion de las puntuaciones tipicas. Mantener la forma de la distribucion de las puntuaciones directas. Para pasar puntuaciones tipicas a otra puntuacion con una media y una desviacion tipica conocidas y fijadas. Para comparar unidades de distintos grupos, medidas de formas distintas o variables diferentes.

¿Con que puntuaciones se calcula el indice de correlacion de Pearson?. Puntuaciones tipicas. Puntuaciones directas. Percentiles. Puntuaciones normalizadas.

En el indice de correlacion de Pearson, ¿que indica la restriccion de rango?. Que cuando disminuye la variabilidad, disminuye Pearson. Que cuando disminuye la variabilidad, aumenta Pearson. Que cuando aumenta la variabilidad, disminuye Pearson. Que la variabilidad no afecta a Pearson.

¿Cual de los siguientes corresponde al coeficiente de correlacion Phi?. Dos variables dicotomicas. Una variable dicotomica y una continua. Dos variables continuas, una de ellas dicotomizadas. Dos variables dicotomizadas.

¿Cual de los siguientes corresponde al coeficiente de correlacion biserial puntual?. Dos variables dicotomicas. Una variable dicotomica y una continua. Dos variables continuas, una de ellas dicotomizadas. Dos variables dicotomizadas.

¿Cual de los siguientes corresponde al coeficiente de correlacion biserial?. Dos variables dicotomicas. Una variable dicotomica y una continua. Dos variables continuas, una de ellas dicotomizadas. Dos variables dicotomizadas.

¿Cual de los siguientes corresponde al coeficiente de correlacion tetracorica?. Dos variables dicotomicas. Una variable dicotomica y una continua. Dos variables continuas, una de ellas dicotomizadas. Dos variables dicotomizadas.

¿Por cual de las siguientes esta determinada la curtosis?. Moda. Media. Mediana.

¿Con cual de los siguientes se pueden calcular los coeficientes de correlacion parcial?. Coeficiente de Spearman. Coeficiente de Kendall. Coeficiente de Goodman Kruskal. Coeficiente chi cuadrado.

Selecciona la opcion falsa respecto a la frecuencia teorica y empirica: Si coinciden, ambas variables son independientes. Cuanto mas difieren entre sí, mayor dependencia. La teórica se refiere al numero de sujetos que apareceran en cada casilla de la distribucion en el caso de que ambas variables no esten relacionadas (solo influye el azar). La empirica se refiere al numero de sujetos que aparecen realmente en cada casilla de la distribucion. Normalmente coinciden demostrando la dependencia de ambas.

Une cada supuesto del modelo general de regresion con su definicion: Linealidad. Normalidad. Independencia de errores. Homocedasticidad. No colinealidad.

En la funcion y=A + B*X, une que significa cada cosa. B. Y. X. A.

¿A que pertenece la siguiente definicion: "Determina el modelo lineal que de haber sido utilizado como predictor de los valores Y, hubiese cometido una cantidad de error lo mas pequeña posible, siendo el promedio de los errores elevados al cuadrado. Se repite la operacion para cada una de las rectas observadas y se escoge el modelo lineal cuyo promedio de errores al cuadrado sea lo mas pequeño posible"?. Criterio de los minimos cuadrados. Criterio de ji-cuadrado. Coeficiente de determinacion. Coeficiente de correlacion Phi.

¿A que pertenece la siguiente definicion: "Indica la proporcion de varianza del criterio que queda explicada por el modelo lineal oscilando entre 0 y 1"?. Criterio de los minimos cuadrados. Criterio de ji-cuadrado. Coeficiente de determinacion. Coeficiente de correlacion Phi.

¿Que pasa con el coeficiente de determinacion si añadimos nuevos predictores en la regresion simple?. Se mantiene. Crece. Disminuye. Puede mantenerse o crecer.

Hay varios metodos para identificar el mejor modelo predictivo con el menor numero de predictores posible en el modelo de regresion multiple. De los basados en criterios estadísticos, ¿cual es la definicion de: hacia delante (forward)?. Se van añadiendo predictores y se retienen los mas predictivos en cada caso. Se van añadiendo predictores y se retienen los mas predictivos en cada paso y se elimina en cada paso el menos predictivo. Parte de todos los predictores y elimina el menos predictivo en cada paso.

Hay varios metodos para identificar el mejor modelo predictivo con el menor numero de predictores posible en el modelo de regresion multiple. De los basados en criterios estadísticos, ¿cual es la definicion de: escalonado (stepwise)?. Se van añadiendo predictores y se retienen los mas predictivos en cada caso. Se van añadiendo predictores y se retienen los mas predictivos en cada paso y se elimina en cada paso el menos predictivo. Parte de todos los predictores y elimina el menos predictivo en cada paso.

Hay varios metodos para identificar el mejor modelo predictivo con el menor numero de predictores posible en el modelo de regresion multiple. De los basados en criterios estadísticos, ¿cual es la definicion de: hacia atras (backward)?. Se van añadiendo predictores y se retienen los mas predictivos en cada caso. Se van añadiendo predictores y se retienen los mas predictivos en cada paso y se elimina en cada paso el menos predictivo. Parte de todos los predictores y elimina el menos predictivo en cada paso.

¿Cual de los metodos para identificar el mejor modelo predictivo basado en criterios estadisticos en la regresion multiple es mejor?. Hacia delante (forward). Escalonado (stepwise). Hacia atras (backward).

Cuando en un muestreo probabilistico se hacen extracciones en poblacion finita, pueden devolverse o no los sujetos a la muestra segun la dependencia de los sujetos entre sí, señala la opcion falsa: Se devuelven a la poblacion finita cuando las variables extraidas son independientes entre sí. No se devuelven a la poblacion finita cuando las variabes extraidas son dependientes entre sí. Siempre se mantiene la independencia ya que es un factor tenido en cuenta cuando se establece la poblacion de estudio.

Dentro de los muestreos no probabilisticos, ¿cual es el muestreo por cuotas?. Es similar al muestreo aleatorio estratificado, pero sin eleccion probabilistica. Sujetos son seleccionados segun el conocimiento del peso de cada valor de una caracteristica de la poblacion. Muestra seleccionada segun los criterios prefijados por los investigadores. Se seleccionan los casos que estan disponibles en el momento del estudio. Se recurre a los contactos de los primeros participantes en el estudio.

Dentro de los muestreos no probabilisticos, ¿cual es el muestreo intencional, opinatico?. Es similar al muestreo aleatorio estratificado, pero sin eleccion probabilistica. Sujetos son seleccionados segun el conocimiento del peso de cada valor de una caracteristica de la poblacion. Muestra seleccionada segun los criterios prefijados por los investigadores. Se seleccionan los casos que estan disponibles en el momento del estudio. Se recurre a los contactos de los primeros participantes en el estudio.

Dentro de los muestreos no probabilisticos, ¿cual es el muestreo incidental, causal?. Es similar al muestreo aleatorio estratificado, pero sin eleccion probabilistica. Sujetos son seleccionados segun el conocimiento del peso de cada valor de una caracteristica de la poblacion. Muestra seleccionada segun los criterios prefijados por los investigadores. Se seleccionan los casos que estan disponibles en el momento del estudio. Se recurre a los contactos de los primeros participantes en el estudio.

Dentro de los muestreos no probabilisticos, ¿cual es el muestreo de bola de nieve?. Es similar al muestreo aleatorio estratificado, pero sin eleccion probabilistica. Sujetos son seleccionados segun el conocimiento del peso de cada valor de una caracteristica de la poblacion. Muestra seleccionada segun los criterios prefijados por los investigadores. Se seleccionan los casos que estan disponibles en el momento del estudio. Se recurre a los contactos de los primeros participantes en el estudio.

Indica cual es la diferencia correcta entre el muestreo aleatorio por conglomerados y estratificado: En el muestreo por conglomerados, se divide la poblacion en grupos y se extrae aleatoriamente un solo grupo que constituira la muestra total. En el muestreo estratificado, se hacen varios grupos y de cada grupo se extrae una muestra, finalmente la suma de las muestras extraidas de cada grupo constituira la muestra total. En el muestreo estratificado, se divide la poblacion en grupos y se extrae aleatoriamente un solo grupo que constituira la muestra total. En el muestreo por conglomerados, se hacen varios grupos y de cada grupo se extrae una muestra, finalmente la suma de las muestras extraidas de cada grupo constituira la muestra total.

¿En que se fundamenta la estimacion puntual de la estimacion de parametros?. En el metodo de los momentos de Pearson. En el contraste de hipotesis. En el metodo de los ajustes. En el metodo de los limites.

¿Que es el error tipico de un estimador en la estimacion de parametros?. Dar a un parametro poblacional el valor del estadistico que le corresponde en la muestra. La desviacion tipica de la distribucion muestral del estimador. La no coincidencia del valor del estadistico con el parametro que le corresponde a medida que vaya aumentando el tamaño de la muestra. La decision erronea de que hay relacion entre dos variables entre las que no hay relacion realmente.

¿A que corresponde esta definicion: "Se le da a un parametro poblacional el valor estadistico que le corresponde en la muestra, sin poder establecer el error cometido en la estimacion"?. Método de los momentos. Carencia de sesgo. Muestreo no aleatorio. Estimacion por intervalo.

De los criterios de estabilidad en la estimacion puntual de parametros, ¿cual es la definicion de carencia de sesgo?. El valor esperado del estimador coincide con el parametro. Cuanto menor es su varianza, mas eficiente. Si utiliza toda la informacion de la muestra para estimar un parametro. El valor de un estimador tiene que coincidir con el valor del parametro que le corresponda a medida que vaya aumentando el tamaño de la muestra.

De los criterios de estabilidad en la estimacion puntual de parametros, ¿cual es la definicion de eficiencia?. El valor esperado del estimador coincide con el parametro. Cuanto menor es su varianza, mas eficiente. Si utiliza toda la informacion de la muestra para estimar un parametro. El valor de un estimador tiene que coincidir con el valor del parametro que le corresponda a medida que vaya aumentando el tamaño de la muestra.

De los criterios de estabilidad en la estimacion puntual de parametros, ¿cual es la definicion de suficiencia?. El valor esperado del estimador coincide con el parametro. Cuanto menor es su varianza, mas eficiente. Si utiliza toda la informacion de la muestra para estimar un parametro. El valor de un estimador tiene que coincidir con el valor del parametro que le corresponda a medida que vaya aumentando el tamaño de la muestra.

De los criterios de estabilidad en la estimacion puntual de parametros, ¿cual es la definicion de consistencia?. El valor esperado del estimador coincide con el parametro. Cuanto menor es su varianza, mas eficiente. Si utiliza toda la informacion de la muestra para estimar un parametro. El valor de un estimador tiene que coincidir con el valor del parametro que le corresponda a medida que vaya aumentando el tamaño de la muestra.

Une las caracteristicas de las hipotesis nula y alternativa: Nula (H0). Alternativa (H1).

En el contraste de hipotesis cuando hay una region critica unilateral, dicha region puede estar a la derecha o a la izquierda, segun en el lado que este, une el criterio de rechazo: Unilateral derecha. Unilateral izquierda.

Une cada supuesto con sus pruebas para comprobar que se cumple (mantener H0): Normalidad. Independencia. Homocedasticidad.

En el estadistico F cuando se hace un ANOVA, ¿cuando mantenemos y rechazamos la H0?. La mantenemos cuando la Fempírica es menor que la Fteorica. La rechazamos cuando la Fempirica es mayor o igual que la Fteorica. La mantenemos cuando la Fteorica es menor que la Fempirica. La rechazamos cuando la Fteorica es mayor o igual que la Fempirica.

¿Cual de las siguientes opciones define mejor al supuesto de esfericidad?. Se cumple si las varianzas de las diferencias entre cada par de tratamientos son iguales a la poblacion. Si la VI solo tiene 2 niveles, este supuesto siempre se cumple. Se cumple si no existe una interaccion entre los diferentes entrenamientos y los sujetos.

¿Cual de las siguientes opciones define mejor al supuesto de aditividad?. Se cumple si las varianzas de las diferencias entre cada par de tratamientos son iguales a la poblacion. Si la VI solo tiene 2 niveles, este supuesto siempre se cumple. Se cumple si no existe una interaccion entre los diferentes entrenamientos y los sujetos.

Une que sucede en cada caso cuando no se cumplen los supuestos: Esfericidad. Aditividad.

En el analisis factorial del ANOVA II, señala cual es la opcion falsa: El efecto principal es la influencia de cada factor aislado sobre la variable dependiente. El efecto diferencial es la diferencia entre dos niveles de un mismo factor. El efecto de interaccion es cuando la influencia de un factor varia sobre una VD en funcion de los valores que adopta otro factor o factores. El efecto simple es la interaccion de un nivel de un factor bajo cada nivel de otro factor. Hay una jerarquia de interpretacion de los datos, segun la cual si el efecto interactivo es significativo, se interpretan tambien los efectos principales que la conforman, ademas de los correspondientes efectos simples.

¿Para que se usa el ANCOVA?. Para controlar estadisticamente el error experimental. Para comparar mas de dos medias. Para controlar la influencia de una variable sobre otra. Para estimar la covariacion entre mas de dos variables.

Une cada prueba paramétrica con su objetivo y grupo dependiente o independiente. Wilcoxon. Mann-Whitney. Kruskal-Wallis. Friedmann.