FUNDAMENTOS CLASE

En un informe de análisis de datos, ¿Qué diferencia describe mejor un parámetro frente a un estadístico?. El parámetro resume la muestra; el estadístico describe la población. Ambos son equivalentes y solo cambia el símbolo utilizado. El estadístico se usa en investigación cualitativa. El parámetro describe la población; el estadístico se calcula en una muestra.

¿Cuál es el objetivo principal de la estadística inferencial?. Organizar y resumir los datos observados sin generalizar. Describir únicamente la distribución de una variable. Estimar y contrastar conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Sustituir el diseño de investigación por cálculos estadísticos.

Si una variable presenta asimetría marcada y valores extremos, ¿Qué medida de tendencia central suele ser más adecuada para describirla?. Varianza. Mediana. Media. Error estándar.

La desviación típica se interpreta correctamente como: La probabilidad de cometer un error tipo I. El porcentaje de casos acumulados por encima de la media. La precisión del estimador de la media en la población. Un indicador de dispersión: cuánto se alejan los valores respecto a la media, en unidades de la variable.

La desviación típica se interpreta correctamente como: La probabilidad de cometer un error tipo I. El porcentaje de casos acumulados por encima de la media. La precisión del estimador de la media en la población. Un indicador de dispersión; cuánto se alejan los valores respecto a la media, en unidades de la variable.

Si un contraste arroja p= . 18 con a= . 05, la conclusión más adecuada es: Se ha cometido un error tipo I. El tamaño del efecto es necesariamente cero. No se rechaza la hipótesis nula; no hay evidencia suficiente para afirmar diferencias con ese umbral. Se demuestra que no hay diferencias.

Para analizar la asociación entre dos variables categóricas (por ejemplo, sexo: mujer/hombre y preferencia terapéutica: A/B/C), lo más apropiado es: Chi-cuadrado. Correlación de Pearson. Regresión lineal simple. t de Student.

Se quiere comparar la media de ansiedad entre dos grupos independientes (terapia A vs terapia B). La prueba más adecuada, en términos generales, es: Correlación. ANOVA de un factor. Chi-cuadrado. t de Student para muestras independientes.

Se comparan tres grupos independientes (baja, media y alta exposición) en una variable cuantitativa. La prueba más adecuada, en términos generales, es: ANOVA de un factor. t de Student. Chi-cuadrado. Regresión logística.

Una correlación r= . 60 entre estrés y consumo de cafeína permite concluir que: La variable con mayor media es la causa. La relación es necesariamente no lineal. Existe una asociación positiva. El estrés causa el consumo de cafeína.

¿Qué diferencia central separa significación estadística y relevancia práctica?. Si p < n-05, la relevancia práctica está garantizada. La significación depende del tamaño del efecto; la relevancia práctica depende solo del valor p. La relevancia práctica se determina por los grados de libertad. La significación indica evidencia frente al azar con un umbral; la relevancia práctica depende de la magnitud del efecto y el contexto.

En el apartado de resultados, ¿Qué reporte es más completo y transparente para una comparación de grupos?. Solo el valor p. Únicamente una interpretación en lenguaje cotidiano. Solo una figura sin valores numéricos. Media y desviación típica de cada grupo + estadístico de contraste + p + tamaño del efecto (y/o IC).