Fundamentos y Analisis de Datos 1er semestre

Qué describe el método científico?. Una técnica de observación sistemática. Un conjunto de suposiciones sin evidencia. Un proceso estructurado para adquirir nuevos conocimientos.

Qué característica define a una investigación científica rigurosa?. Los resultados no necesitan ser reproducibles. Se basa en la opinión subjetiva del investigador. Sigue un procedimiento ordenado y sistemático.

La variable independiente en un experimento es: Aquella cuyo valor depende de la variable dependiente. La variable manipulada para observar su efecto en la dependiente. Una variable que no tiene relación con el experimento.

El método inductivo permite: Evitar realizar observaciones directas. Inferir hechos concretos desde leyes universales. Formular conclusiones generales a partir de observaciones particulares.

La investigación experimental tiene como finalidad: Describir fenómenos observables sin intervención. Determinar relaciones de causa y efecto entre variables. Recoger datos sin manipular variables.

El análisis univariante se utiliza para: Realizar predicciones sobre variables dependientes. Examinar la relación entre dos o más variables. Estudiar datos que solo contienen una variable.

Para que una hipótesis sea científica, debe: Ser completamente cierta. Poder ser falseada o refutada con experimentos. Ser aceptada sin necesidad de pruebas.

Una relación espuria entre variables es cuando: Dos variables se relacionan debido a una tercera variable no considerada. Existe una relación directa entre las variables independientes y dependientes. No hay ninguna relación entre las variables del estudio.

El nivel explicativo de una investigación busca: Recopilar datos de forma aleatoria. Describir características de una variable sin análisis adicional. Explicar las causas y efectos de los fenómenos observados.

Una variable dependiente en un estudio experimental es: La variable que se mantiene constante durante el experimento. Una característica que no afecta el resultado final. La variable que se espera cambiar en respuesta a la manipulación.

El método deductivo consiste en: Inferir conclusiones específicas desde principios generales. Llegar a conclusiones generales a partir de casos particulares. Hacer observaciones sin analizar los resultados.

Una variable cuantitativa continua, es aquella que: Solo admite valore enteros. Puede tomar cualquier valor, incluidos decimales. Solo se utiliza en investigaciones cualitativas.

La estadística descriptiva se utiliza principalmente para: Realizar pruebas experimentales. Resumir y describir los datos recolectados. Formular teorías a partir de suposiciones.

Cual es la característica principal de una variable cualitativa ordinal?. No presenta ningún tipo de secuencia o jerarquía. Solo permite dos valores distintos. Sus categorías siguen un orden determinado.

El pluralismo metodológico en investigación implica: Evitar el uso de métodos cuantitativos. Utilizar solo un método en cada investigación. Combinar diferentes métodos para aproximarse a un fenómeno.

La aleatorización en un experimento busca: Distribuir sujetos al azar entre grupos de control e intervención. Asegurar que solo un tipo de sujeto participe en el estudio. Controlar la variabilidad seleccionando grupos no aleatorios.

Una hipótesis científica debe cumplir con el criterio de ser: Comprobada sin necesidad de pruebas adicionales. Totalmente cierta para ser válida. Falsable y contrastable a través de experimentos.

Una variable cualitativa nominal se caracteriza por: No seguir ningún tipo de orden especifico. Admitir únicamente valores numéricos. Tener un orden o jerarquía.

La validez interna en un experimento garantiza que: Los cambios en la variable dependiente se deben a la variable independiente. Los resultados puedan generalizarse a otras poblaciones. Las variables externas no afectan el experimento.

En una investigación observacional: No se interviene ni se modifican las variables, solo se observan. Se controlan todas las variables del estudio rigurosamente. La variables se manipulan para generar datos.

Qué mide la media en una distribución de datos?. El valor más frecuente. La variabilidad de los datos. El valor promedio de los datos.

Cuál es el estadístico de centralización que divide los datos en dos mitades iguales?. Mediana. Moda. Media.

Qué representa la moda en una distribución?. El valor más frecuente. El valor promedio. La dispersión de los datos.

Qué diferencia hay entre frecuencia absoluta y frecuencia acumulada?. La frecuencia absoluta cuenta cada dato, mientras que la frecuencia acumulada suma las frecuencias absolutas progresivamente. La frecuencia acumulada calcula proporciones relativas, mientras que la frecuencia absoluta no. No hay diferencia, ambas se calculan de la misma manera.

Qué indica la varianza en una distribución de datos?. La relación entre la media y la moda. La concentración de los datos alrededor de la media. La asimetría de la distribución.

Qué parámetro estadístico es la raíz cuadrada de la varianza?. Rango intercuartílico. Ambas son incorrectas. Desviación estándar.

En un diagrama de caja y bigote, qué representa la línea dentro de la caja?. El tercer cuartil. La media. La mediana.

Cómo se denomina la distribución estadística más conocida que tiene forma de campana?. Distribución uniforme. Distribución normal. Distribución exponencial.

Cómo se llama el rango donde se encuentra aproximadamente el 68% de los datos en una distribución normal?. Entre la media ±1 desviación estándar. Entre la media ±2 desviaciones estándar. Entre el primer y tercer cuartil.

Qué técnica estadística transforma una distribución normal a una distribución estándar N(0,1)?. Tipificación. Normalización. Transformación no lineal.

Cuál es la desviación estándar de una distribución de puntuaciones Z?. 0. 1. Igual a la desviación estándar de los datos originales.

Qué transformación se realiza al calcular las puntuaciones Z?. Se suma la desviación estándar al valor original. Se multiplica el valor original por la varianza. Se resta la media y se divide por la desviación estándar.

Qué significa una puntuación Z de 2?. El valor tiene una probabilidad acumulada del 2%. El valor está dos desviaciones estándar por encima de la media. El valor está dos veces por encima de la media.

Qué ocurre con la forma de la distribución al calcular las puntuaciones Z?. La distribución se vuelve exponencial. La forma cambia para volverse simétrica. La forma permanece igual.

En la escala de Cociente Intelectual (CI), qué porcentaje de la población se encuentra dentro de dos deviaciones estándar de la media?. 95%. 68%. 99%.

Cual de las siguientes afirmaciones sobre el gráfico de dispersión es verdadera?. Si los puntos están alineados en una línea recta, hay una relación lineal perfecta. Si los puntos forman una nube dispersa, existe una relación lineal entre las variables. Si los puntos están distribuidos en forma de óvalo, no existe ninguna relación entre las variables.

En la regresión lineal simple, el parámetro "a" ( intersección con el eje Y) representa: El valor de la variable dependiente Y cuando la dependiente X vale 0. La pendiente de la recta de regresión. El error cuadrático medio de las predicciones.

Qué indica un coeficiente de correlación de Pearson igual a -1?. Existe una relación lineal perfecta negativa entre las variables. No existe relación entre las variables. La intensidad de la correlación es nula.

En un análisis de correlación, qué efecto podría tener una variable extraña no controlada en el coeficiente de correlación de Pearson?. Puede distorsionar el coeficiente, sugiriendo una relación que no es real. No afecta en absoluto, ya que Pearson mide solo la relación entre las dos variables principales. Siempre reduce el coeficiente a 0.

Si un gráfico de dispersión muestra una relación curvilínea entre dos variables. Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta?. La ecuación de regresión será una línea recta. El error cuadrático medio será siempre 0. La relación no puede ser medida con el coeficiente de correlación de Pearson.

Indicar cuál de las siguientes respuestas es verdadera. Una tercera variable puede influir en ambas variables, creando una correlación espuria. Las terceras variables no afectan la interpretación de una correlación, ya que solo medimos dos variables. Si las variables están correlacionadas, las terceras variables no son relevantes.

Cómo interpretarías un valor de intersección (a) que no tiene sentido práctico en el contexto de un problema? Por ejemplo: en el caso visto en clase, se obtuvo un valor de a=2,5, lo que indicaba que el ahorro anual de una familia con 0 miembros sería de 2.500 euros, en una situación que no es posible en la realidad. Cómo justificarías este resultado dentro del modelo estadístico?. El modelo debe ser rechazado por que la intersección no tiene sentido. Es una señal de que la regresión no es lineal. El valor de la intersección simplemente representa la predicción cuando X=0, pero no necesariamente tiene sentido práctico.

Cuál es una característica esencial del error cuadrático medio ECM en un modelo de regresión lineal?. Siempre es mayor que 1, independientemente del modelo. Es proporcional al número de observaciones. Siempre será igual a 0 en un modelo perfecto.

Un gráfico de dispersión muestra una nube de puntos sin ningún patrón claro, Qué implicaría esto para una regresión lineal simple?. El coeficiente de correlación sería cercano a 0. La intersección (a) sería igual a 0. La pendiente de la ecuación de regresión sería negativa.

En el cálculo de la ecuación de regresión Y=a+bX, si b(pendiente) es negativo, qué se puede inferir?. No se puede inferir nada sobre la relación entre X y Y. A medida que X aumenta, Y también aumenta. A medida que X aumenta, Y disminuye.