IAD 5

¿Qué porcentaje aproximado de datos se encuentra dentro de +-2 desviaciones típicas?. 99.7%. 68%. 95%.

Se sabe que el optimismo se distribuye en una población de forma normal. El 95% central de los sujetos tiene un optimismo comprendido entre 20 y 24. Entonces: La media es 22. La desviación típica es aproximadamente 2. El percentil 95 es 24.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la distribución normal es correcta?. La media y la moda son diferentes en una distribución normal. La distribución normal es simétrica y mesocúrtica. El coeficiente de asimetría de la distribución normal es 1.

¿Qué probabilidad representa p(X ≤ a)?. La probabilidad acumulada hasta a. La probabilidad centrada. La probabilidad a la derecha de a.

Las puntuaciones en CI que ofrece la escala WAIS (Wechsler Adult Intelligence Scale) se distribuyen normalmente y están transformadas para que la media resultante valga 100 y la desviación típica 15. ¿Qué porcentaje de sujetos queda por encima de un sujeto que ha obtenido una puntuación directa en CI de 130?. 0.20 (20%). 0.023 (2.3%). 0.05 (5%).

¿Qué tipo de curtosis presenta la distribución normal?. 0. Mesocúrtica. Leptocúrtica. Platicúrtica.

Se sabe que el optimismo se distribuye en una población de forma normal. El 95% central de los sujetos tiene un optimismo comprendido entre 20 y 24. Entonces: Las otras dos opciones son ciertas. La curtosis (coeficiente de apuntamiento) es 0. La media es 22.

Aproximadamente, ¿qué porcentaje de datos se encuentra dentro de +-1 desviación típica?. 50%. 95%. 68%.

Se divide una determinada muestra de sujetos en dos grupos: H=Hombre y M=Mujeres que se encuentran en las proporciones 0,25 y 0,75 respectivamente. Se sabe que la estatua de los hombres sigue una distribución N (176,7) y en las mujeres N (170,7). Se considera que un sujeto es “alto” si su estatura es superior a 180 cm. ¿Cuál es el porcentaje de mujeres altas?. 0.75. 0.077. 0.284.

La inferencia se realiza mediante: Solo estimación. Estimación e hipótesis. Solo descripción.

El error típico se calcula como: σ/n2. σ*n. σ/v¬n.

Si n aumenta, el error típico: Disminuye. Permanece igual. Aumenta.

La inferencia estadística permite: Generalizar de la muestra a la población. Describir solo la muestra. Eliminar el error muestral.

La Distribución muestral de la media sirve para: Determinar el error típico. Todas las opciones son correctas. Determinar entre qué medidas se encuentra la media poblacional con un 90% de seguridad.

La media de la DMM es: La media de una muestra concreta. Siempre cero. La media poblacional μ.

Si aumenta n: Aumenta. No cambia. Disminuye la amplitud del IC.

Sabemos que la población de estudiantes de primaria se distribuye N(8,3) en una prueba de comprensión lectora (X). Al seleccionar de esa población una muestra aleatoria de 9 estudiantes y aplicar la prueba de comprensión lectora. El error típico es: 3. 9. 1.

El IC está centrado en: Cero. La media muestral. μ .

La DMM se centra en: μ poblacional. La moda. Cero siempre.

El error típico verdadero de la media depende de: Solo la media poblacional. La desviación típica poblacional y el tamaño muestral. Solo del tamaño muestral. σ/v¬n.

Cuando el tamaño muestral es grande: El error típico deja de depender de n. La t deja de existir. Las diferencias entra t y normal son pequeñas.

El margen de error de un intervalo de confianza depende de: La variabilidad, el tamaño muestral y el nivel de confianza. Solo del tamaño muestral. Solo de la media muestral.

¿Qué estadístico sigue una distribución t de Student?. La desviación típica muestral. El error típico estimado. La media muestral estandarizada usando el error típico estimado.

Si queremos reducir a la mitad el margen de error: El tamaño muestral no cambia. Basta con duplicar la muestra. Necesitamos aproximadamente cuadruplicar el tamaño muestral.

El uso de la normal en lugar de la t cuando σ es desconocida: No tiene ningún efecto. Hace los intervalos más conservadores. Tiende a producir intervalos demasiado optimistas.

En el cálculo del tamaño muestral a partir de un IC: Se utiliza la media poblacional. No interviene la variabilidad. Se utiliza una estimación previa de la desviación típica.

Los grados de libertad en la t de Student para la media son: n-1. n-2. n.

Las hipótesis de investigación se caracterizan por ser: Conclusiones definitivas basadas en datos poblacionales. Resultados obtenidos tras analizar la muestra. Afirmaciones tentativas que se someten a prueba empírica.

La hipótesis de investigación que afirman los investigadores. Se sitúa en la hipótesis alternativa. Se establece en la hipótesis nula. No guarda relación con las hipótesis estadísticas.

¿Qué herramienta teórica sustenta la estadística inferencial?. El muestreo censal. La estadística descriptiva. La teoría de la probabilidad.