ESTADISTICAS 100 PREGUNTAS

1.- Caso práctico: Un director de escuela analiza los resultados de las pruebas estandarizadas de todos los grados. Clasifica los datos por niveles, procesa la información y presenta un informe para tomar decisiones sobre estrategias de refuerzo académico en áreas con bajo desempeño. Pregunta: ¿Qué ciencia utiliza el director para procesar y analizar los resultados de las pruebas y tomar decisiones informadas?. Psicología. Sociología. Estadística.

2.- Caso práctico: Un maestro evalúa los puntajes de un examen aplicado a sus estudiantes. Observa que las calificaciones varían entre ellos y no está seguro de cómo los resultados de un nuevo examen podrían cambiar con base en estas tendencias. Pregunta: ¿Cuáles son las dos características fundamentales de la estadística que el maestro observa en este contexto educativo?. Predicción y certeza. Incertidumbre y variación. Causalidad y determinismo.

3.- Caso práctico: Un profesor de matemáticas utiliza gráficos y tablas de frecuencia para presentar las calificaciones de sus estudiantes, con el objetivo de resumir los resultados y comprender mejor las tendencias del rendimiento en el aula. Pregunta: ¿Qué tipo de estadística está utilizando el profesor para organizar y resumir los resultados de las calificaciones?. Estadística inferencial. Estadística descriptiva. Estadística experimental. Estadística predictiva.

4.- Caso práctico: Un investigador en educación selecciona una muestra de 100 estudiantes para estimar el rendimiento promedio en todas las escuelas del distrito. Utiliza técnicas de estadística para hacer su estimación y calcula un margen de error en sus conclusiones. Pregunta: ¿Qué tipo de estadística está utilizando el investigador para hacer estimaciones basadas en una muestra?. Estadística descriptiva. Estadística inferencial. Estadística experimental. Estadística exploratoria.

5.- Caso práctico: Un centro de investigación desea analizar la calidad de los computadores en los laboratorios de la Universidad Estatal de Milagro. Para ello, considera todos los computadores del laboratorio como su población, estableciendo criterios de inclusión y exclusión para determinar cuáles computadoras serán observadas. Pregunta: ¿Qué define a la población en este estudio?. Los computadores que cumplen con los criterios de inclusión. Los computadores que serán excluidos del estudio. Todos los computadores del laboratorio. Los estudiantes que usan los computadores.

6.- Caso práctico: Un investigador está recopilando información sobre los géneros de los estudiantes en una clase. La variable "género" se clasifica como una variable cualitativa porque solo puede tomar los valores de "masculino" o "femenino". Pregunta: ¿Qué tipo de variable es "género" en este caso?. Cuantitativa. Cualitativa nominal. Cualitativa ordinal. Cuantitativa discreta.

7.- Caso práctico: En una competencia de atletismo, se entregan medallas a los tres primeros lugares: oro para el primer lugar, plata para el segundo y bronce para el tercero. Aunque las medallas no tienen un valor numérico, el orden de las posiciones es importante. Pregunta: ¿Qué tipo de variable representa el tipo de medalla entregada en este campeonato?. Cualitativa nominal. Cuantitativa continua. Cualitativa ordinal. Cuantitativa discreta.

8.- Caso práctico: Un maestro cuenta el número de estudiantes presentes en su clase cada día. En un día determinado, el número de estudiantes presentes es un valor entero, como 25 estudiantes. Pregunta: ¿Qué tipo de variable representa el número de estudiantes presentes en la clase?. Variable continua. Variable discreta. Variable cualitativa nominal. Variable ordinal.

9.- Caso práctico: Una profesora mide la estatura de sus estudiantes en centímetros y obtiene valores con decimales, como 1.56 metros o 1.72 metros. Pregunta: ¿Qué tipo de variable es la estatura de los estudiantes medida en centímetros?. Variable discreta. Variable continua. Variable cualitativa nominal. Variable ordinal.

10.- Caso práctico: Un profesor de matemáticas recoge las calificaciones de sus estudiantes en un examen. Luego organiza los datos, donde se muestra cuántos estudiantes obtuvieron cada calificación. Pregunta: ¿Qué tipo de tabla está utilizando el profesor para organizar las calificaciones de los estudiantes?. Tabla de frecuencias acumuladas. Tabla de distribución de frecuencia. Tabla de correlación. Tabla de medidas de tendencia central.

11.- Caso práctico: Un maestro organiza las calificaciones de sus estudiantes en intervalos de 10 puntos (0- 10, 11-20, etc.) para obtener una distribución de frecuencias y analizar cuántos estudiantes cayeron en cada rango de puntuación. Pregunta: ¿Qué tipo de datos se obtienen cuando se organizan los valores en intervalos en una distribución de frecuencia?. Datos no agrupados. Datos acumulados. Datos agrupados. Datos continuos.

12.- Caso práctico: Un profesor de matemáticas recopila las calificaciones de 30 estudiantes y encuentra que 5 estudiantes obtuvieron un 85, 7 obtuvieron un 90 y 3 obtuvieron un 95. La frecuencia absoluta del 85 es 5. Pregunta: ¿Qué representa la frecuencia absoluta en este caso?. El número de estudiantes que obtuvieron diferentes calificaciones. El número de veces que una calificación específica se repite.

13.- Caso práctico: En una encuesta sobre las horas de estudio semanales, los resultados fueron: 5, 7, 10, 2, 7, 10, 8. Para determinar el valor que más se repite. Pregunta: ¿Qué medida de tendencia central está reflejando el valor que más se repite en los datos?. Media. Mediana. Moda. Varianza.

14.- Caso práctico: Un maestro observa las calificaciones finales de sus estudiantes: 80, 85, 90, 95, 100. Para saber cómo varían las calificaciones de los estudiantes en torno al valor central, utiliza la desviación estándar. Pregunta: ¿Qué mide la desviación estándar en este caso?. La cantidad total de puntos obtenidos. La dispersión de las calificaciones alrededor de su punto central. El valor más alto de las calificaciones. La frecuencia de cada calificación.

15.- Caso práctico: Un profesor calcula las calificaciones de 5 estudiantes en un examen: 70, 80, 90, 85, y 95. Luego, calcula la varianza para conocer cómo se dispersan las calificaciones respecto a la media. Pregunta: ¿Qué mide la varianza en este caso?. La diferencia entre la calificación más baja y la más alta. La dispersión de las calificaciones respecto a la media, elevada al cuadrado. La media de todas las calificaciones. La frecuencia de las calificaciones.

Caso práctico: Un maestro cuenta el número de estudiantes presentes en su clase cada día. En un día determinado, el número de estudiantes presentes es un valor entero, como 25 estudiantes. Pregunta: ¿Qué tipo de variable representa el número de estudiantes presentes en la clase?. Variable continua. Variable discreta. Variable cualitativa nominal. Variable ordinal.

Caso práctico: En una encuesta sobre las horas de estudio semanales, los resultados fueron: 5, 7, 10, 2, 7, 10, 8. Para determinar el valor que más se repite. Pregunta: ¿Qué medida de tendencia central está reflejando el valor que más se repite en los datos?. Media. Mediana. Moda. Varianza.

Caso práctico: Un maestro observa las calificaciones finales de sus estudiantes: 80, 85, 90, 95, 100. Para saber cómo varían las calificaciones de los estudiantes en torno al valor central, utiliza la desviación estándar. Pregunta: ¿Qué mide la desviación estándar en este caso?. La cantidad total de puntos obtenidos. La dispersión de las calificaciones alrededor de su punto central.

.- Caso práctico: Un profesor calcula las calificaciones de 5 estudiantes en un examen: 70, 80, 90, 85, y 95. Luego, calcula la varianza para conocer cómo se dispersan las calificaciones respecto a la media. Pregunta: ¿Qué mide la varianza en este caso?. La diferencia entre la calificación más baja y la más alta. La dispersión de las calificaciones respecto a la media, elevada al cuadrado.

.- Caso práctico: Una docente de secundaria quiere evaluar si un nuevo método de enseñanza mejora las calificaciones de sus estudiantes en matemáticas. Divida el grupo en dos: uno utiliza el método tradicional y otro el nuevo método. Al final del semestre, compare las calificaciones de ambos grupos usando análisis estadísticos para probar la hipótesis de que el nuevo método es más efectivo. Pregunta: ¿Cuál es una característica principal de la investigación cuantitativa utilizada en este caso?. Analiza opiniones subjetivas de los estudiantes. Recoge y analiza información sintetizada en números para probar hipótesis. No requiere plantear hipótesis. Se basa en observaciones no numéricas.

Caso práctico: Una profesora observa que algunos estudiantes parecen aprender mejor cuando se les permite trabajar al aire libre. Decida investigar si este entorno influye en su concentración y desempeño académico. Como no encuentra estudios previos sobre el tema, realice entrevistas iniciales y sesiones piloto para explorar el fenómeno y generar posibles hipótesis para investigaciones futuras. Pregunta: ¿Cuál es el objetivo principal de un alcance exploratorio en este caso?. Probar una aplicación específica sobre el aprendizaje al aire libre. Determinar resultados definitivos sobre la efectividad de los entornos al aire libre. Preparar el terreno investigando un tema poco conocido. Recoger datos numéricos para un análisis estadístico.

Caso práctico: Un docente desea evaluar el efecto de una nueva metodología de enseñanza de matemáticas en un grupo de estudiantes de octavo grado. Selecciona un grupo que ya está asignado a una clase específica (sin aleatoriaización) para implementar la nueva metodología, mientras que en otro grupo similar se sigue enseñando con la metodología tradicional. Al final del semestre, se compararán los resultados de ambos grupos en una prueba estandarizada. Pregunta: ¿Cuál es una característica clave del diseño cuasi experimental en este caso?. Los sujetos se seleccionan de forma aleatoria y hay control total de las variables. No se manipula ninguna variable y se utiliza un solo grupo de estudio. Los sujetos no son seleccionados aleatoriamente, pero se manipula una variable independiente. La variable de estudio se manipula sin registrar los resultados de los cambios.

Caso práctico: Un investigador quiere estudiar el impacto de la práctica de actividades extracurriculares en el rendimiento académico de los estudiantes de bachillerato. Para ello, recopila datos históricos de estudiantes que participaron en actividades extracurriculares y los compara con los de aquellos que no lo hicieron, analizando sus calificaciones promedio al finalizar el año. No se realiza ningún tipo de intervención en el proceso de recolección de datos, ya que los eventos ya ocurrieron. Pregunta: ¿Cuál es una característica clave de los diseños no experimentales?. Manipulan intencionalmente las variables independientes para analizar sus efectos. Observan los fenómenos en su ambiente natural sin manipulación de variables. Los sujetos se asignan aleatoriamente a diferentes grupos de estudio. Involucran control total sobre las variables independientes.

Caso práctico: Un maestro desea saber si existe una relación entre el número de horas que los estudiantes dedican al estudio y sus calificaciones en matemáticas. Recopila datos de 30 estudiantes, registra las horas de estudio semanales y las calificaciones obtenidas en los exámenes, y calcula la valoración lineal entre ambas variables para determinar si existe alguna relación significativa. Pregunta: ¿Cuál es el propósito principal de calcular una evaluación lineal entre dos variables?. Establecer una relación causal entre las variables. Medir la fuerza y dirección de la relación entre las variables. Identificar cuál variable depende de la otra. Determinar el rango máximo y mínimo de los datos.

Caso práctico: Una maestra decide investigar cómo influye el uso de mapas conceptuales en la comprensión de textos por parte de sus estudiantes. Para ello:  Ella es el sujeto , quien realiza la investigación.  El objeto de la investigación es la relación entre los mapas conceptuales y la comprensión lectora.  Utiliza encuestas, pruebas de comprensión y análisis de resultados como medio para llevar a cabo la investigación.  El fin es determinar si esta herramienta mejora la comprensión y encontrar una estrategia efectiva para aplicarla en clase. Pregunta: ¿Cuál es el elemento medio en este caso?. El uso de mapas conceptuales en la comprensión de textos. Las herramientas y métodos usados para llevar a cabo la investigación.

Caso práctico: Una docente de secundaria quiere evaluar si un nuevo método de enseñanza mejora las calificaciones de sus estudiantes en matemáticas. Divida el grupo en dos: uno utiliza el método tradicional y otro el nuevo método. Al final del semestre, compare las calificaciones de ambos grupos usando análisis estadísticos para probar la hipótesis de que el nuevo método es más efectivo. Pregunta: ¿Cuál es una característica principal de la investigación cuantitativa utilizada en este caso?. Analiza opiniones subjetivas de los estudiantes. Se basa en observaciones no numéricas. Recoge y analiza información sintetizada en números para probar hipótesis.

- Caso práctico: Una profesora observa que algunos estudiantes parecen aprender mejor cuando se les permite trabajar al aire libre. Decida investigar si este entorno influye en su concentración y desempeño académico. Como no encuentra estudios previos sobre el tema, realice entrevistas iniciales y sesiones piloto para explorar el fenómeno y generar posibles hipótesis para investigaciones futuras. Pregunta: ¿Cuál es el objetivo principal de un alcance exploratorio en este caso?. Determinar resultados definitivos sobre la efectividad de los entornos al aire libre. Preparar el terreno investigando un tema poco conocido y generar posibles hipótesis.

Caso práctico: Una investigadora educativa decide describir el uso de dispositivos electrónicos entre los estudiantes de secundaria en su ciudad. Para ello, aplica encuestas y registra cuántos estudiantes usan tabletas, computadoras o celulares, y con qué frecuencia los utilizan para actividades académicas, sin analizar cómo estas variables se relacionan entre sí. Pregunta: ¿Cuál es el objetivo principal de un estudio con alcance descriptivo en este caso?. Establecer relaciones entre el uso de dispositivos y el rendimiento académico. Medir, evaluar y describir el uso de dispositivos electrónicos entre los estudiantes.

- Caso práctico: Un investigador educativo desea analizar si existe una relación entre el tiempo que los estudiantes dedican al estudio y sus calificaciones en matemáticas. Recoge datos de un grupo de estudiantes sobre las horas que estudian semanalmente y sus calificaciones finales, y realiza un análisis para determinar si hay una correlación positiva entre ambas variables. Pregunta: ¿Cuál es la característica principal de un estudio con alcance correlacional en este caso?. Examina si el tiempo de estudio causa mejores calificaciones. Establece una asociación entre el tiempo de estudio y las calificaciones sin determinar causalidad. Describe únicamente el tiempo que los estudiantes dedican al estudio.

- Caso práctico: Un grupo de investigadores busca explicar por qué los estudiantes que utilizan metodologías activas en clase tienen un mejor rendimiento académico que aquellos que no las utilizan. Analizan datos de diversos colegios, considerando variables como el tipo de metodología, el tiempo de práctica y las calificaciones, y buscan determinar las causas específicas de esta diferencia en el rendimiento. Pregunta: ¿Cuál es el objetivo principal de un estudio con alcance explicativo en este caso?. Identificar si existe una relación entre las metodologías activas y el rendimiento académico. Explicar las causas por las cuales las metodologías activas mejoran el rendimiento académico.

Caso práctico: Una investigadora educativa quiere entender cómo los estudiantes perciben el impacto emocional del aprendizaje en línea. Realiza entrevistas abiertas con estudiantes de secundaria para explorar sus experiencias, emociones y desafíos, analizando las respuestas para identificar patrones y obtener una comprensión profunda del fenómeno. Pregunta: ¿Cuál es una característica principal de la investigación cualitativa en este caso?. Prueba una hipótesis mediante datos estadísticos. Estudia las experiencias y emociones en su contexto natural sin medición numérica.

- Caso práctico: Una investigadora educativa quiere evaluar el impacto inicial de un programa piloto de lectura en estudiantes de tercer grado. Para ello, aplica una prueba de comprensión lectora antes de iniciar el programa (pretest) y luego aplica la misma prueba al finalizar el programa (postest) en el mismo grupo de estudiantes. Pregunta: ¿Cuál es la característica principal de este diseño preexperimental?. No incluye grupo de control ni manipulación de la variable independiente. Se enfoca en el uso de métodos estadísticos avanzados.

Caso práctico: Un docente desea evaluar el efecto de una nueva metodología de enseñanza de matemáticas en un grupo de estudiantes de octavo grado. Selecciona un grupo que ya está asignado a una clase específica (sin aleatoriaización) para implementar la nueva metodología, mientras que en otro grupo similar se sigue enseñando con la metodología tradicional. Al final del semestre, se compararán los resultados de ambos grupos en una prueba estandarizada. Pregunta: ¿Cuál es una característica clave del diseño cuasi experimental en este caso?. No se manipula ninguna variable y se utiliza un solo grupo de estudio. Los sujetos no son seleccionados aleatoriamente, pero se manipula una variable independiente. La variable de estudio se manipula sin registrar los resultados de los cambios.

Caso práctico: Un investigador quiere estudiar el impacto de la práctica de actividades extracurriculares en el rendimiento académico de los estudiantes de bachillerato. Para ello, recopila datos históricos de estudiantes que participaron en actividades extracurriculares y los compara con los de aquellos que no lo hicieron, analizando sus calificaciones promedio al finalizar el año. No se realiza ningún tipo de intervención en el proceso de recolección de datos, ya que los eventos ya ocurrieron. Pregunta: ¿Cuál es una característica clave de los diseños no experimentales?. Manipulan intencionalmente las variables independientes para analizar sus efectos. Observan los fenómenos en su ambiente natural sin manipulación de variables. Involucran control total sobre las variables independientes.