estad 1

2022. 1. ¿Cuál de las siguientes es una condición para que pueda aplicarse el estadístico Chi cuadrado de independencia en una tabla de contingencia?. Igual numero de filas que de columnas. Marginales de fila iguales a los marginales de columna. Todos los residuales son 0. No mas del 20% de las frecuencias esperadas son menores a 5.

2022.2 El tamaño de la caja central de un diagrama de caja (BoxPlot) viene dado por: La amplitud intercuartilica. El rango. La desviación típica. La diferencia entre media y mediana.

2022. 5 Con el fin de probar el efecto de un factor, siendo el diseño no quilibrado y ante el incumplimiento del supuesto de homocedasticidad, la prueba adecuada es: F de Levene. Durbin-Watson. W de Welch. F maxima de Hartley.

2022.7 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.1. 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.

2021. 29. 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.

2021. 30. ¿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.

2021. 31 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.

2021. 32. 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.

2020. 2. 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.

2020. 3. 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.

2020. 4. 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.

2020. 6. ¿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.

2020. 100. 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.

2020. 8. 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.

2020. 177. 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.

2019. 159. 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.

2019. 160. 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.

2019. 136. 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.

2018. 35. 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.

2018. 37. 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.

2018. 72. 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.

2017. 57. 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.

2017. 132. 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.

2017. 219. 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.

2017. 222. 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.

2017 223. Respecto de la validez de conclusión estadística, al definir la potencia de una prueba estadística, señale cuál de las siguientes afirmaciones es INCORRECTA): Depende del tamaño del efecto obtenido en el estudio. Incrementa a medida que aumenta el tamaño muestral del estudio. Es inversamente proporcional al valor de la tasa de error tipo I que el experimentador considera adecuado en un estudio. Es complementaria al error tipo II.

2016. 39. La escala de rangos percentiles que habitualmente se emplea para comunicar los resultados de los test normativos constituyen una escala del tipo: Nominal. Ordinal. Intervalo. Razón.

2016. 43. A la probabilidad de obtener, siendo H0 verdadera, un resultado para un estadístico de contraste tan o más extremo que el encontrado en nuestra muestra, se denomina: Nivel de significación, alfa. Nivel de confianza, 1 - alfa. Potencia de prueba, 1 - beta. Grado de significación o nivel crítico, p.

2016 44. Cuál de los siguientes es un supuesto que debe cumplirse para la aplicación de la prueba de chi cuadrado de independencia en una tabla de contingencia: Que exista un igual número de filas que de columnas. Que las variables estén medidas en escala ordinal. Que no haya más de un 20% de frecuencias esperadas inferiores a 5. Que las frecuencias esperadas sean iguales a las frecuencias empíricas.

2016. 45. En un diagrama de cajas (Box-Plot), la caja central representa: El 100% de los casos. El 75% central de los casos. El 50% central de los casos. El 25% central de los casos.

2016. 230. En lo que respecta a los supuestos que deben cumplirse para poder aplicar técnicas de análisis paramétricas, indique cuál de las siguientes afirmaciones es INCORRECTA. La aplicación de pruebas paramétricas como el ANOVA exige el cumplimiento de supuestos tales como la normalidad, homocedasticidad e independencia de las observaciones. El supuesto de normalidad puede analizarse mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov con la corrección de Lilliefors cuando los tamaños muestrales son superiores a 50. La prueba de Levene se aplica para analizar el supuesto de homocedasticidad y, en caso de incumplimiento del supuesto, se recomienda utilizar los estadísticos propuestos por Welch y Brown-Forsythe. La independencia de las observaciones puede analizarse mediante el test de DurbinWatson y una de las estrategias más eficaces para garantizar el cumplimiento de este supuesto es utilizar diseños de medidas repetidas.

2015. 2. ¿Qué condiciones debe cumplir una muestra de participantes de un estudio para que sea representativa de la población?. Que se haya obtenido por aplicación de un muestreo de juicio o selección experta. Que su tamaño sea suficiente y se haya conseguido que las variables que caracterizan a la población estén presentes en la muestra. Que los criterios de inclusión y exclusión en la muestra sean conocidos y públicos. Que la población objetivo sea lo más cercana posible a la población.

2015. 3. En el contraste estadístico chi cuadrado la frecuencia teórica es: La frecuencia esperada. La frecuencia observada. La diferencia entre la frecuencia observada y la esperada. La frecuencia que se obtiene en la tabla de la distribución chi cuadrado.

2015. 4. El nivel de significación alfa suele ser un valor: Muy pequeño porque cuanto menor es α, mayor es la probabilidad de rechazar erróneamente la hipótesis nula. Muy pequeño porque cuanto mayor es α mayor es la probabilidad de rechazar erróneamente la hipótesis nula. Muy grande porque cuanto mayor es α mayor es la probabilidad de rechazar la hipótesis nula. Muy pequeño porque cuanto mayor es α menor es la probabilidad de rechazar erróneamente la hipótesis nula.

2015 5. La distribución T se aproxima a la normal: A medida que aumentan los grados de libertad. Nunca, porque son dos distribuciones distintas. Cuando tenemos entre 0 y 30 grados de libertad. Si el muestreo es aleatorio.

2015. 6. ¿Cuál de estas afirmaciones es correcta?. Cuanto menor es la varianza de la distribución muestral del estimador, mayor es la eficiencia. Cuanto mayor es la varianza de la distribución muestral del estimador, mayor es la eficiencia. Cuanto mayor es la varianza de la distribución muestral del estimador, mayor es la eficacia. Cuanto menor es la varianza de la distribución muestral del estimador, menor es la eficiencia.

2015. 7. La zona de rechazo de la hipótesis nula se llama: Región β o de rechazo. Región crítica o de rechazo. Región de confianza o de rechazo. Región 1-α o de rechazo.

2015. 8. La existencia de una asociación estadística significativa entre variables ordinales puede determinarse, más adecuadamente, mediante: El test de Kuskal-Wallis. La correlación de Pearson. El test de Kappa. La correlation de Spearman.

2015. 9. Una puntuación típica normalizada igual a cero, deja por debajo de sí: El 0% de los casos. El 50% de los casos. El 100% de los casos. El 25% de los casos.

2015. 10. Para calcular el coeficiente de validez, la correlación más adecuada cuando las puntuaciones del test son una variable continua y el criterio es una variable dicotómica es: La correlación tetracórica. El coeficiente phi. La correlación de Spearman. La correlación biserial puntual.

2014. 25. A medida que aumentan los grados de libertad, la distribución t de Student se aproxima a: La distribución normal. La distribución binomial. La distribución F de Snedecor. La distribución uniforme. La distribución Chi cuadrado.

2014. 26. Si tras establecer el intervalo de confianza respecto a una diferencia entre dos medias independientes, encontramos que el valor cero no se encuentra en el intervalo: No podemos tomar ninguna decisión respecto de la hipótesis nula de igualdad de las medias. No podemos rechazar la hipótesis nula de igualdad entre las medias poblacionales. Debemos rechazar la hipótesis nula de igualdad entre las medias poblacionales. Aceptamos la hipótesis nula de igualdad entre las medias poblacionales. Rechazamos la hipótesis alternativa de igualdad entre las medias poblacionales.

2014. 27. En el error de Tipo II: No se rechaza la hipótesis alternativa siendo cierta. No se rechaza la hipótesis nula siendo falsa. No se rechaza la hipótesis nula siento cierta. Se rechaza la hipótesis nula siendo cierta. Se acepta la hipótesis alternativa siendo falsa.

2014. 28. La existencia de una asociación estadísticamente significativa entre dos variables ordinales puede determinarse mediante: El test de Kuskal-Wallis. La correlación de Pearson. El test de Kappa. La correlación de Spearman. El test de Wilcoxon.

2014. 142. En los estudios que emplean el metaanálisis para la revisión sistemática de los resultados de las psicoterapias ¿cuál es la variable dependiente más utilizada?. El número de síntomas depresivos. El tamaño del efecto. La observación sistematizada del terapeuta. El número de pacientes que se ha curado. Las expectativas del paciente.

2014. 227. En una distribución normal: La Media de las puntuaciones es cero. La Desviación Típica es igual a la unidad. La Media es igual a la Mediana. La Media no tiene por qué coincidir con la Mediana. No se puede calcular la Moda.

2013. 77. En una distribución de frecuencias, ¿cómo denominamos al número de veces que se repite en la muestra un determinado valor de la variable o cualquier otro valor inferior?. Proporción. Frecuencia absoluta acumulada. Porcentaje acumulado. Frecuencia absoluta. Frecuencia relativa acumulada.

2013. 78. ¿Cuál de estas igualdades es INCORRECTA?. Decil 1=Centil 10. Cuartil 1=Percentil 25. Quartil 2=Centil 20. Decil 5=Mediana. Cuartil 3=Centil 75.

2013 79. Si obtuviéramos un Coeficiente de Correlación de Pearson de r=0.60 para dos variables “x” e “y” ¿Cuál de estas conclusiones podríamos establecer?. Existe una relación causal entre ambas variables de manera que incrementar los valores de la variable “x” en la muestra daría lugar a un incremento de los valores de “y”. Existe una relación causal entre ambas variables de manera que incrementar los valores de la variable “y” en la muestra daría lugar a un incremento de los valores de “x”. El grado de asociación lineal entre ambas variables es del 60 por ciento. Se trata de una correlación lineal con un valor medio, independientemente de la naturaleza de las variables. Existe un patrón de covariación lineal positiva entre ambas variables.

2013. 80. ¿Cuál es el modelo de muestreo cuyo principio es acceder directamente a las aglomeraciones naturales de unidades en la población? (obreros en fábricas, estudiantes en universidades…): Muestreo estratificado. Muestreo aleatorio simple. Muestreo de conglomerados. Muestreo sistemático. Muestreo en el tiempo.

2013. 81. ¿Cuál de estas representaciones gráficas emplearía para examinar la relación entre dos o más variables cuantitativas?. Diagrama de sectores. Gráfico de dispersión. Histograma. Gráfico de cajas. Diagrama de barras.

2013. 82. ¿Cuál de las siguientes técnicas de análisis multivariado analiza la covariación presentada por un conjunto de variables métricas, susceptibles de ser sintetizadas en un conjunto de factores comunes que subyacen tras ellas?. Análisis discriminante múltiple. Regresión lineal múltiple. Análisis multivariable de la varianza. Análisis factorial. Análisis de ecuaciones estructurales.

2012. 15. Un/a psicólogo/a desea conocer si hay relación entre las variables: “intensidad del dolor de cabeza” ordenado de 0 a 10 y “momento del curso escolar”, ordenado de 1 (septiembre) a 9 (mayo). ¿A qué estadístico ha de recurrir?. Correlación de Pearson. Q de Yule. Varianza. Estadísticos de tendencia central. Correlación de Spearman.

2012 16. La variable tiempo que tarda cada paciente en abandonar el hábito tabáquico: Es una variable cuantitativa continua. Es una variable cuantitativa discreta. Es una variable nominal. Es una variable ordinal. Es una variable cuasi-cuantitativa.

2012. 17. Con el intervalo de confianza conseguimos: Que la medición se obtenga sin error. Que contenga siempre un parámetro determinado. Que el parámetro a contrastar esté fuera de dicho intervalo. Un pronóstico de que contenga un parámetro con una mínima probabilidad. Un pronóstico de que contenga un parámetro con máxima probabilidad.

2012. 18. El concepto “homocedasticidad” hace referencia a: La igualdad de las varianzas. La desigualdad de las varianzas. La igualdad en las medias. La desigualdad en las medias. El comportamiento simétrico en las variables.

2012. 19. Si observo mínima variabilidad en el número de cigarrillos que fuma un grupo de pacientes, su histograma debería ser: Asimétrico positivo. Asimétrico negativo. Leptocúrtico. Platicúrtico. Mesocúrtico.

2012. 20. La hipótesis nula: Es una proposición que se considera provisionalmente como falsa hasta que se comprueba experimentalmente. En contraste de medias, indica que la diferencia entre dos medias es negativa. Es una proposición que se considera provisionalmente como verdadera hasta su comprobación experimental. En contraste de medias, indica que la diferencia entre dos medias es mayor que cero. Se considera siempre que la variable aleatoria no sea continua.

2012. 46. Un/a psicólogo/a quiere pronosticar la satisfacción vital de los/as enfermero/as mediante cuatro rasgos concretos, para ello debe: Efectuar un análisis de correlación múltiple. Efectuar un análisis de regresión múltiple. Efectuar un análisis de correlación simple. Efectuar un análisis de regresión simple.

2012. 57. ¿Qué tipo de puntuación normativa tiene el inconveniente de que su distribución es desigual, por lo que no es posible calcular diferencias ni compararlas si se han obtenido en diferentes pruebas?. Desviación CI. Puntuaciones Z. Eneatipos. Percentiles. Puntuaciones T.

2012. 63. Para poder comparar puntuaciones procedentes de distintas pruebas, necesitamos que dichas puntuaciones estén expresadas en: Puntuaciones típicas normalizadas. Percentiles. Puntuaciones tipificadas. Escalas T. Eneatipos o estaninos. Respuesta.

2012. 69. Teniendo en cuenta la distribución poblacional de la capacidad intelectual, ¿cuál de las siguientes declaraciones es incorrecta?. Cinco de cada diez ciudadanos presentarían una inteligencia normal. La mitad de la población se situaría por debajo de la media. Uno de cada diez ciudadanos será intelectualmente brillante. De cada diez personas, uno muestra discapacidad intelectual. La superdotación afecta a menos del 4% de la población.

2012. 229. Un psicólogo desea conocer si existen diferencias en distintos aspectos relacionados con el hábito tabáquico entre hombres y mujeres. Suponiendo normalidad y varianzas desconocidas pero iguales, convendría que analizase los datos considerando: Prueba de Lèvene. Análisis factorial confirmatorio. Análisis de estadísticos descriptivos. La correlación de Pearson. El estadístico “t” de Student.

2023. 10. 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.

2023. 11. 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.

2023. 12. 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.

2023. 13. ¿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.

2023. 14. 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.

2023.16. 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.

2013. 83. ¿A qué tipo de validez hace referencia el grado de confianza con el que puede inferirse que las relaciones de causa-efecto entre las variables de una investigación son interpretables en el sentido sugerido por el investigador?. Validez interna. Validez externa. Validez discriminante. Validez ecológica. Validez de constructo.