estadtistica aplicada viu 2025

La hipótesis: ”El tipo de jornada que se aplica en el colegio (continua o partida) influye en el rendimiento académico”, es una hipótesis: Científica y no direccional. No científica y direccional. Científica y direccional.

2. La suma de todas las puntuaciones, dividido por el número de casos es: media. moda. varianza.

3. Las hipótesis se formulan: En afirmativo. En pregunta. En pregunta Contradiciendo el problema de investigación.

Una de las características para que una muestra sea buena es. Tomar algunas características de la población. Ser parecida a la población, pero sin necesidad de ser representativa. Ser representativa de la población, reproduciendo las características de la población.

Señala la respuesta incorrecta. Según el papel en la investigación, las variables pueden ser dependientes/independientes. En un diseño correlacional, la variable dependiente se llama variable predictora. En un diseño correlacional, la variable independiente se llama variable predictora.

Las maneras de describir las variables mediante el análisis de la forma de los datos son. Desviación típica o varianza. Asimetría o curtosis. La representación gráfica o el histograma.

¿Qué es la variación sistemática?. es el cambio en la variable independiente provocado por la variable dependiente. es el cambio en la variable dependiente que está provocado por todo lo que no sea la variable independiente. es el cambio en la variable dependiente provocado por la variable independiente.

¿Cuál es el rango de estos valores: 5, 10, 21, 3, 13, 29, 17, 6, 9, 22, 22, 15?. 29. 13. 26.

Señala la respuesta correcta: La variable independiente es considerada la causa y su valor depende de la otra variable. La variable independiente es considerada la causa y su valor no depende de ninguna otra variable. La variable dependiente no cambia en función de la variable independiente.

. Las hipótesis pueden ser. Científicas No científicas. Direccionales o no direccionales. Todas son correctas.

Según el diseño en el estudio, las variables pueden ser: Variable independiente y Variable dependiente. Variable ordinal. variable dendientiente.

Según la forma de recoger los datos, el diseño de investigación puede ser. Diseño dependiente o independiente. Diseño correlacional o experimental. Investigación dependiente, experimental o independiente.

La variación provocada directamente por la manipulación de la variable independiente se llama: Variación nula Variación sistemática. Variación sistemática. Variación no sistemática.

Las notas de un examen de matemáticas son: 5, 8, 3, 4, 9, 5, 7, 8, 2, 8. Señala la opción correcta: La media es 6,14, la mediana es 9 y el rango es 4. La media es 5,9, la mediana es 6 y el rango es 7. La media es 6, la mediana 8 y el rango es 7.

Según la manipulación de las variables el diseño del estudio puede ser: Dependiente o Independiente. Sistemática o no sistemática. Correlacional o experimental.

Qué mide el grado de concentración de los valores de una variable en la zona central de la distribución: Asimetría. Rango. Curtosis.

La frecuencia es: La ausencia de simetría en una distribución. El grado de concentración de las puntuaciones en el centro. El número de veces que un determinado valor aparece en la tabla de datos.

De los siguientes datos: 5, 8, 9, 3, 4, 7, 6. Indique la mediana: 9. 3. 6.

El orden de las etapas de la estructura del proceso de investigación son: Problema de investigación, medición de las variables, recogida de datos y análisis de datos. Observación inicial o problema de investigación, teoría, hipótesis, diseño de la investigación, recogida de datos y análisis de datos. Observación inicial o problema de investigación, recogida de datos, hipótesis, diseño de la investigación y análisis de datos.

Los supuestos estadísticos que tienen que cumplir los test estadísticos psicométricos más importantes son: Normalidad, homogeneidad de varianzas, independencia y la variable dependiente tiene que ser continua. Normalidad, heterogeneidad de varianzas, dependencia, y la variable dependiente tiene que ser continua. Normalidad, homogeneidad de varianzas, independencia, y la variable dependiente tiene que ser categórica.

. Obtenemos un error tipo II cuando: Se considera la hipótesis como verdadera y resulta ser cierta. Se mantiene la hipótesis alternativa y resulta ser falsa. Se mantiene la hipótesis nula como cierta y resulta ser falsa.

El valor alfa representa: La probabilidad de obtener un determinado valor en caso que la hipótesis nula sea cierta. El error máximo que está dispuesto a aceptar el investigador para dar por válida la hipótesis. La desviación de cada valor sobre la media.

. Si mantenemos la hipótesis alternativa (H1) y rechazamos la hipótesis nula (H0), siendo esta última cierta, estamos cometiendo: Error tipo II. Error tipo I y II. Error tipo I.

Los test estadísticos tratan de. comparar la cantidad de información que el modelo puede explicar sobre los datos, con la cantidad de información que el modelo no puede explicar. comparar la cantidad de información que el modelo puede explicar. comparar la cantidad de datos que el modelo puede explicar.

El error tipo I y el error tipo II están intrínsecamente relacionados, puesto que: A medida que disminuye la probabilidad de cometer el error tipo I, aumenta la probabilidad de cometer el error tipo II. A medida que aumenta la probabilidad de cometer el error tipo II, aumenta la probabilidad de cometer el error tipo II. A medida que aumenta la probabilidad de cometer el error tipo I, disminuye la probabilidad de cometer el error tipo II.

El signo de asimetría positivo quiere decir: Un número de puntuaciones más altas. Un número igual de puntuaciones altas y bajas. Un número mayor de puntuaciones bajas.

¿Qué dice el supuesto de homogeneidad de varianzas?. En diseños en los que hay grupos independientes, la varianza de la variable dependiente debe ser similar en todos los grupos. En diseños en los que hay grupos dependientes, la varianza de la variable independiente debe ser similar en todos los grupos. En diseños en los que hay grupos independientes, la varianza de la variable dependiente debe ser diferente en todos los grupos.

¿Cuál es el test estadístico que se utiliza para evaluar si la dispersión (varianza) de dos grupos en una variable es similar (homogénea) o diferente (heterogénea)?. levene. Shapiro-wilk. Anova.

En relación al supuesto de normalidad, señala la respuesta incorrecta: Si p < 0,05 se acepta la hipótesis alternativa, pues no se cumple el supuesto de normalidad. Se puede comprobar mediante la evaluación visual (histogramas, gráfico Q-Q). Si la asimetría muestra un valor negativo, implica que hay mayor número de puntuaciones bajas.

"Prueba de Levene para la igualdad de varianzas Si p > 0.05. Se acepta la hipótesis nula las varianzas son homogéneas. Se rechaza la hipótesis nula. Se acepta la hipótesis nula las varianzas son heterogéneas.

Prueba de Levene para la igualdad de varianzas Si p ≤ 0.05. Se rechaza la hipótesis nula, las varianzas son heterogéneas. Se acepta la hipótesis nula, las varianzas son homogéneas. Se rechaza la hipótesis nula, las varianzas son homogéneas.

en el test de normalidad p = 0.542 (> 0.05). no rechazamos la hipótesis nula. si rechazamos la hipótesis nula.

en el test de normalidad p es menor que 0.05. rechazamos la hipótesis nula. aceptamos la hipótesis nula.

Cual es el equivalente no paramétrico a la t de Student. Mann-Whitney U. ANOVA de un factor. Prueba de Levene.

¿Qué prueba se utiliza para verificar la normalidad de una variable en SPSS?. Prueba de Levene. Prueba de Shapiro-Wilk o Kolmogorov-Smirnov. Prueba de Mann-Whitney U.

Si el p-valor de la prueba de normalidad es menor a 0.05, ¿qué conclusión se toma?. Se rechaza la hipótesis de normalidad y la distribución no es normal. Se acepta la hipótesis de normalidad y la distribución es normal. No se puede determinar si la distribución es normal o no.

¿Cuál es el propósito de la prueba de Levene en un análisis estadístico?. Evaluar si una variable sigue una distribución normal. Comparar medianas entre dos grupos independientes. Verificar la homogeneidad de varianzas entre grupos.

Si el p-valor en la prueba de Levene es 0.011, ¿qué significa?. Las varianzas son homogéneas y se cumple el supuesto de igualdad de varianzas. Las varianzas no son homogéneas y no se cumple el supuesto de igualdad de varianzas. No se puede concluir nada sobre la homogeneidad de varianzas.

¿Qué mide el tamaño del efecto en un análisis estadístico?. La probabilidad de cometer un error tipo I. La magnitud de la diferencia entre grupos o variables. El tamaño de la muestra necesaria para el estudio.

En un diseño de investigación, ¿qué tipo de estudio compara las mismas personas en dos momentos diferentes?. Diseño inter-sujetos (independiente). Diseño intra-sujetos (dependiente). Diseño mixto.

¿Cuál de los siguientes es un supuesto de los test estadísticos paramétricos?. La variable dependiente debe ser cualitativa. La muestra debe ser menor de 30 participantes. La distribución de la variable debe ser normal.

¿Qué representa el valor p en un contraste de hipótesis?. La probabilidad de obtener un resultado igual o más extremo si la hipótesis nula es cierta. El número de participantes necesarios en un estudio. La diferencia entre la media de dos grupos.

Si la prueba de Levene tiene un p-valor menor a 0.05, ¿qué significa?. Las varianzas son homogéneas. Las varianzas no son homogéneas. No se puede concluir nada sobre las varianzas.

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de diseño de medidas dependientes?. Comparar las notas de dos clases distintas en un examen. Comparar las notas de los mismos estudiantes antes y después de aplicar una técnica de estudio. Comparar las notas de estudiantes de dos colegios diferentes.

Cuál es el principal supuesto que debe cumplirse para usar la t de Student para muestras independientes?. La variable dependiente debe ser dicotómica. Los grupos deben ser dependientes entre sí. La homogeneidad de varianzas entre los grupos.

¿Qué tamaño del efecto (d de Cohen) se considera grande?. d ≥ 0.80. d ≥ 0.50. d ≥ 1.50.

Si el p-valor de un test de hipótesis es 0.08, ¿qué se concluye usando un nivel de significación de 0.05?. Se rechaza la hipótesis nula. No se rechaza la hipótesis nula. No se puede determinar la conclusión.

¿Cuál es el propósito del test de Wilcoxon?. Comparar dos muestras independientes cuando los datos no son normales. Comparar más de dos muestras independientes. Comparar dos muestras dependientes cuando los datos no son normales.

Qué significa si el tamaño del efecto d de Cohen es 0.15?. El efecto es muy bajo o trivial. El efecto es medio. El efecto es alto.

Qué indica una curtosis negativa en una distribución?. La distribución es leptocúrtica (más puntiaguda). La distribución es platicúrtica (más aplanada). La distribución es perfectamente normal.

t de Student para muestras dependientes cual es su alternativa. Wilcoxon. Mann-Whitney U. d de cohen.

Se podría aplicar la prueba T-Test si quisiéramos medir la variable dependiente de forma repetida en los mismos participantes de un estudio?. Sí, se podría aplicar. No, tendríamos que aplicar ANOVA de medidas repetidas. Sí, se podría aplicar la prueba T-Test o el ANOVA de medidas repetidas.

Señala la respuesta falsa en relación a ANOVAs: Señala la respuesta falsa en relación a ANOVAs:. Los contrastes post-hoc se utilizan cuando las hipótesis son específicas. El estadístico F solo nos indica si hay diferencias o no en las medias.