Introducción al Análisis de Datos

Un parámetro es un valor numérico que: Puede adoptar diferentes valores en una población. Adopta un único valor en una población. Adopta un valor diferente en cada muestra.

Se considera muestra a: Cualquier subconjunto de una población. Sólo a un subconjunto que sea representativo de la población. Sólo a un subconjunto seleccionado mediante técnicas de muestreo probabilístico.

En un estudio realizado con niños autistas, con síndrome de Down, con déficit de atención por hiperactividad y con psicosis infantil, ¿cuál es el nivel de medida de la variable tipo de trastorno?. Nominal. Ordinal. De intervalo.

En relación al tiempo que hay que esperar, el número que aparece en el ticket del turno del supermercado representa una variable: Nominal. Ordinal. De intervalo.

En una distribución de frecuencias carece de sentido el cálculo de frecuencias acumuladas en las variables: Nominales. Ordinales. Cuantitativas.

En una distribución de frecuencias se hace necesario trabajar con intervalos cuando: El número de valores que toma la variable es demasiado reducido. El número de valores que toma la variable es muy amplio. Se prioriza no perder nada de información sobre la variable.

Cuanto mayor sea la amplitud del intervalo en una distribución de frecuancias: Menos será la frecuencia del intervalo. Mayor será el número de intervalos. Mayor será la diferencia entre los límites exactos del intervalo.

Los límites aparentes de uno de los intervalos de una distribución de frecuencias son 10,5 y 14,5. ¿Cuáles son los límites exactos de este intervalo?. 10 y 14. 10,45 y 14,55. 10,455 y 10,555.

Para representar gráficamente la variable "nacionalidad" es apropiado utilizar un: Diagrama de sectores. Histograma. Polígono de frecuencias.

El diagrama de barras acumulado NO se puede utilizar en variables: Nominales. Ordinales. Cuantitativas discretas.

Sobre la variable "número de hijos" en la población española cabe esperar una distribución: Simétrica. Asimétrica positiva. Asimétrica negativa.

¿En qué medida de tendencia central, la suma de las desviaciones de cada valor de la distribución con respecto a esa medida es igual a cero?. En la mediana. En la media. En la moda.

Para el cálculo de la media aritmética necesitamos: Las observaciones centrales. Todas las observaciones. La observación de mayor frecuencia.

En una distribución de frecuencias unimodal, un índice de tendencia central representa a la distribución con: Un único valor. Al menos dos valores. Depende de la variable.

En una variable cuantitativa con una gran asimetría positiva, la medida de tendencia central más adecuada es: La moda. La media. La mediana.

Se ha aplicado un test psicológico a 10 niños y, una vez ordenadas las puntuaciones, los valores centrales son 6 y 7. ¿Cuál es la mediana de esta variable?. 6. 7. 6,5.

La variable "edad de los alumnos de la UNED" se ha agrupado en intervalos con el intervalo superior abierto en el que se incluyen alumnos con 50 o más años. Si esta distribución es unimodal, podremos calcular la moda siempre y cuando: El intervalo modal no coincide con el intervalo superior. Existen dos intervalos con la frecuencia máxima. El intervalo inferior sea cerrado.

En una variable cualitativa, la tendencia central se puede medir con: La media. La mediana. La moda.

Un sujeto que ha obtenido el percentil 70 en un test de inteligencia significa que: Deja por encima el 70% de los sujetos. Deja por encima el 30% de los sujetos. Supera el 30% de los sujetos con mejor puntuación en inteligencia.

El percentil 50 de una distribución de frecuencias no coincide con: La mediana. El segundo cuartil. El cuarto decil.

En una distribución de frecuencias podemos calcular: 9 deciles distintos. 4 cuartiles distintos. 100 percentiles distintos.

Mayor variabilidad en las observaciones implica que la muestra de sujetos presenta menor: Homogeneidad. Heterogeneidad. Dispersión.

Si en una distribución de frecuencias hemos utilizado la media como medida de tendencia central, el índice de variabilidad apropiado sería: El coeficiente de variación. La desviación típica. La observación de mayor frecuencia.

La varianza de una distribución puede ser: Positiva. Negativa. Positiva o negativa según el signo de los valores de la variable.

Si a un conjunto de puntuaciones de la variable X con varianza igual a 4 se le suma una constante igual a 5, la varianza de las nuevas puntuaciones será: 9. 5. 4.

Si deseamos comparar el grado de dispersión observado en dos variables distintas con diferentes medias, el índice más adecuado es: El coeficiente de variación. La varianza. La amplitud total.

La amplitud semi-intercuartil de una distribución es la distancia media entre: El segundo y el primer cuartil. El tercer y el segundo cuartil. El tercer y el primer cuartil.

En una distribución en la que su media y su moda presentan el mismo valor, el índice de asimetría de Pearson es igual a: Uno. Cero. No se puede calcular.

En una dsitribución con asimetría negativa: La media es mayor que la moda. La media es menor que la moda. La media y la moda son iguales.

¿Qué dos tipos de puntuaciones siempre presentan la misma media?. Las directas y diferenciales. Las directas y típicas. Las diferenciales y típicas.

El alumno Pedro ha realizado un test de aptitud numérica y, otro alumno, Juan ha respondido a unt est de aptitud espacial. Si queremos comparar las puntuaciones de Pedro y Juan en ambos tests debemos utilizar sus puntuaciones: Directas. Diferenciales. Típicas.

El estudio conjunto de dos variables cualitativas permite elaborar el coeficiente: rxy. C. Sxy.

Las frecuencias teóricas del estadístico chi-cuadrado, se calculan asumiendo que ambas variables son: Dependientes. Relacionadas. Independientes o no relacionadas.

El coeficiente chi-cuadrado toma valores: Iguales o superiores a cero. Negativos. Comprendidos entre -1 y 1.

Si en una tabla de contingencia las frecuencias observadas coinciden con las teóricas, el valor de chi-cuadrado es: 0. 1. -1.

El coeficiente de correlación de Pearson entre dos variables cuantitativas es "-1". Esto implica que si hacemos el diagrama de dispersión, o nube de puntos, de las dos variables: Los valores de los puntos están alineados entre sí y si tienen un valor de X mayor, tienen un valor de Y mayor y viceversa. Los puntos forman una nube de puntos sin forma definida. Los puntos están alineados entre sí y si tienen un valor de X mayor, tienen un valor de Y menor y viceversa.

Si el coeficiente de a de la recta Y'=a+bX es igual a cero, esto implicaría que: No hay relación entre esas dos variables cuantitativas. La recta de regresión de esas variables cuantitativas pasa por el punto (0,0). No se puede saber si hay relación o no entre esas dos variables cuantitativas.

El signo de la pendiente de la recta de regresión de Y sobre X, en puntuaciones directas, depende de: Las medias de X e Y. El cociente entre las desviaciones típicas de Y y X. El coeficiente de correlación de Pearson entre X e Y.

¿Cuál de las siguientes es una característica de un experimento aleatorio?. No conocemos los resultados posibles. No puede repetirse. No puede predecirse con certeza el resultado que vamos a obtener.

El conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio se denomina: Espacio seguro. Espacio muestral. spacio probabilístico.

A un subconjunto del espacio muestral, E, le denominamos: Suceso. Probabilidad de un suceso. Complementario.

Los sucesos pueden ser: Elementales y complejos. Elementales y compuestos. Compuestos y complejos.

La consideración de la probabilidad de un suceso como el cociente entre casos favorables y casos posibles, corresponde a la definición: Clásica. Estadística. Axiomática.

La probabilidad de un suceso A, P(A), es siempre un valor: Mayor que cero. Menor que uno. Comprendido entre cero y uno.

En una determinada asignatura, el 70% de los alumnos dedican al menos 2h diarias al estudio y aprueban el 90% mientras que el 30% dedican menos de 2h diarias y sólo aprueban el 20%. ¿Cuál es la probabilidad de que un alumno elegido al azar apruebe la asignatura?. 0,63. 0,69. 0,94.

El 30% de los niños padece algún problema de aprendizaje y de ellos el 80% acude al psicólogo. De los que no padecen problemas de aprendizaje sólo el 10% acude al psicólogo. Elegido un niño al azar, ¿cuál es la probabilidad de que acuda al psicólogo?. 0,10. 0,24. 0,31.

El 30% de los niños padece algún problema de aprendizaje y de ellos el 80% acude al psicólogo. De los que no padecen problemas de aprendizaje sólo el 10% acude al psicólogo. Elegido un niño al azar ha resultado que acude al psicólogo. ¿Cuál es la probabilidad de que padezca algún problema de aprendizaje?. 0,77. 0,66. 0,88.

Una variable aleatoria es: Un parámetro. Una función. Un estadístico.

Las variables aleatorias se representan, habitualmente, por: Letras griegas. Letras latinas minúsculas. Letras latinas mayúsculas.

Una característica fundamental de una funciónd e probabilidad f(x), es que para cualquier valor de x toma valores: Siempre positivos. Siempre negativos. Positivos o nulos.

La función de probabilidad de una variable aleatoria discreta es una función que asocia una probabilidad a cada uno de los valores de la variable y que cumple que la suma de las probabilidades: Es un valor cualquiera entre 0 y 1. Es igual a 1. Es mayor que 1.

La representación gráfica de una función de probabilidad se realiza mediante: Diagrama de barras. Diagrama de sectores. Pictograma.

Los valores posibles de una variable aleatoria X son: 0, 1, 2, 3 y 4. Si todos los valores tienen la misma probabilidad, la probabilidad de que X sea menor o igual a 3 es: 0,20. 0,60. 0,80.

La distribución binomial: Es un modelo de distribución de probabilidad para variables discretas. Es un modelo de distribución de probabilidad para variables continuas. No es un modelo de distribución de probabilidad.

Una de las condiciones imprescindibles para la aplicación de la distribución binomial, siendo n el número de ensayos, p la probabilidad de "éxito" y q la probabilidad de "fracaso", es: p sea igual a q. el resultado de cada ensayo depende de los anteriores. "p" se mantenga constante a los largo de los ensayos.

La "distribución normal" fue definida por: De Moivre. Gauss. Fische.

Si una variable se distribuye según la distribución normal, podemos afirmar que: La media, la mediana y la moda son iguales. Sólo la media y la mediana son iguales. La media, la moda y la mediana son distintas.

Si una variable X se distribuye "normalmente" y le aplicamos una transformación lineal de la forma Y=bX+a, entonces la variable Y: no se distribuirá normalmente. se distribuirá normalmente. no podemos saber cómo se distribuye.

La "curva normal" tiene dos puntos de inflexión situados: dos desviaciones típicas por debajo de la media y una desviación típica por encima de la media. media desviación típica por encima de la media y media desviación típica por debajo de la media. una desviación típica por debajo de la media y una desviación típica por encima de la media.

En una distribución normal estándar, ¿qué valores puede tomar la variable?. mayores que cero. entre -3,59 y +3,59. entre menos infitino e infinito.

La "aproximación" de una distribución binomial a una distribución "normal" mejora a medida que: aumenta n (número de ensayos). disminuye n (número de ensayos). la binomial no se puede aproximar a la normal.

En una distribución t de Student, a medida que aumentan los grados de libertad, la distribución se aproxima más y más a la distribución: Chi-cuadrado con pocos grados de libertad. Normal. Binomial.

¿Cuál de las siguientes distribuciones tiene una media de cero?. Chi-cuadrado. F de Snedecor. t de Student.

¿En cuál de las siguientes distribuciones no pueden darse valores negativos?. Normal. t de Student. F de Fisher.

En un censo se trabaja con: la población entera. una muestra muy grande de la población. una muestra (n) de la población (N) donde n<N.

Una muestra se considera aleatoria: si su grado de diversidad es igual al de su población. si sus elementos se han extraído al azar. si no conocemos su probabilidad asociada.

Cuando no existe homogeneidad en la población, es recomendable utilizar un muestreo: estratificado. aleatorio simple. sistemático.

La distribución muestral de un estadístico es un concepto básico de la inferencia básica que subyace: a la estimación por intervalo. al contraste de hipótesis. a ambos procedimientos de inferencia.

La media de la distribución muestral de la media es igual a: la desviación típica poblacional. la media poblacional. la desviación típica poblacional partido por la raíz cuadrada de n, siendo n el número de sujetos de la muestra.

En la distribución muestral de la media, el grado de variabilidad entre los valores de las medias muestrales se mide con: la desviación típica de la población. la cuasidesviación típica de la muestra. el error típico de la media.

Respecto al intervalo de confianza: una forma de reducir su amplitud es tomando una muestra de menor tamaño. a mayor variabilidad menor es la precisión de la estimación. a mayor error de estimación (Emax) menor es la amplitud del intervalo.

La media de la distribución muestral de la proporción es igual a la proporción de la población, por lo que: la proporción de la muestra es un estimador sesgado de la proporción de la población. la proporción de la muestra es un estimador insesgdo de la proporción de la población. la proporción de cualquier muestra es igual a la proporción de la población.