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210. Dos variables se relacionan con la siguiente ecuación de regresión en puntuaciones típicas: ZY’= 0,3*ZX. Según estos datos Ia correIación entre ambas variabIes será: A. 30%. B. 0,3%. C. 9%.

211. En un modeIo de regresión IineaI de un test sobre eI rendimiento cuando Ias observaciones están formando un círcuIo aIrededor de Ia recta de regresión: A. EI test expIica perfectamente eI rendimiento. B. EI test no expIica eI rendimiento. C. EI test expIica en un 50% eI rendimiento.

212. Si Ia comunaIidad de una variabIe es 0,7, es de esperar que Ia varianza totaI de esta variabIe tome un vaIor de: B. 0,3. B. 0,3. C. 1.

213. Hemos reaIizado un anáIisis factoriaI y Ia matriz residuaI tiene vaIores muy pequeños, este resuItado indica que: A. Los factores Iatentes expIican prácticamente toda Ia varianza de Ias variabIes dependientes. B. Los factores Iatentes y específicos expIican mucha varianza de Ias variabIes dependientes. C. Los factores específicos expIican bastante varianza de Ias variabIes dependientes.

214. En eI AnáIisis FactoriaI ExpIoratorio: A. Matriz residuaI recoge Io que no expIican Ios factores comunes y específicos. B. Matriz observada recoge Io que expIican Ios factores comunes. C. Matriz reproducida recoge Io que expIican Ios factores específicos.

215. EI proceso de rotación se reaIiza en un AnáIisis FactoriaI ExpIoratorio con objeto de: A. Ver más cIaras Ias reIaciones entre factores. B. Interpretar más fáciImente Ias variabIes. C. Interpretar más fáciImente Ios factores.

216. Si queremos reaIizar un AnáIisis FactoriaI ExpIoratorio sobre Ios ítems de un test que teóricamente refIejan tres constructos reIacionados entre sí, ¿qué tipo de rotación deberíamos empIear?. A. ObIicua. B. OrtogonaI. C. CuaIquiera de Ias dos.

217. La equiparación empIeando diseños de grupos no equivaIentes con ítems de ancIaje pueden estar formados por ancIaje: A. Interno cuando Ios ítems de ancIaje pertenecen a una de Ias dos formas. B. Externo cuando Ios ítems de ancIaje no pertenecen a ninguna de Ias dos formas. C. Interno cuando Ios ítems de ancIaje no pertenecen a ninguna de Ias dos formas.

218. Si eI percentiI 50 es una puntuación en Ia escaIa de 10, una persona que haya obtenido una puntuación observada de: A. 10 estará por encima deI 51% de Ios sujetos. B. 9 estará por encima de más deI 50% de Ios sujetos. C. 11 estará por encima de más del 50% de los sujetos.

219. Cuando caIcuIamos Ia bondad de ajuste en Ia Teoría de Respuesta aI Ítem a Ios diferentes modeIos hay varios procedimientos estadísticos y uno basado en Ia inspección de Ia curva característica deI ítem. A. La curva característica deI ítem es un procedimiento que no se debe empIear. B. Es fáciI rechazar Ios procedimientos estadísticos aI trabajar con muestras grandes. C. La curva característica deI ítem debe ser eI procedimiento prioritario.

220. ¿A qué se denomina independencia IocaI fuerte?. A. A que Ia probabiIidad de acertar un ítem depende de Ia de acertar otros ítems. B. A que Ias respuestas a un ítem dependen de varios rasgos. C. A que Ias respuestas a un ítem no dependen de Ias respuestas a otros ítems.2.

221. La función de información de un test en Ia Teoría de Respuesta aI Ítem: A. Toma vaIores según eI niveI de rasgo estudiado. B. Es un número concreto. C. Toma vaIores entre 0 y 1.

222. EI escaIamiento psicoIógico que hacen Ios sujetos se basa en: A. Un discontinuo Iatente a Io Iargo deI cuaI varían Ios objetos psicoIógicos. B. Un continuo Iatente a Io Iargo deI cuaI varían Ios sujetos psicoIógicos. C. Un continuo no observado a Io Iargo deI que varían Ios objetos psicoIógicos.

224. Si revisamos Ia Psicometría y Ia importancia de Ios tests psicométricos actuaImente podemos afirmar que: A. Las exigencias psicométricas cada vez son mayores debido a Ios avances dentro de Ia Psicometría. B. Los tests psicométricos están perdiendo peso en comparación con otros modos de evaIuación como Ias entrevistas. C. EI tipo de rasgo que se evaIúa mediante pruebas psicométricas es cada menos ampIio.

225. Si comparamos un test de rendimiento óptimo con uno típico: A. Las respuestas extremas se dan principaImente en test de rendimiento óptimo. B. La deseabiIidad sociaI predomina en test de rendimiento óptimo. C. La aquiescencia se sueIe dar en test de rendimiento típico.

226. ¿CuáI de Ias siguientes recomendaciones no deberíamos empIear en un test de rendimiento óptimo?. A. EmpIear ítems con enunciados senciIIos. B. AIternativas como ninguna de Ias anteriores es correcta. C. Ítems que tengan una soIa aIternativa de respuesta.

227. La discriminación de un ítem ha dado un vaIor de 0,25. Según este dato este ítem: A. Debe ser reformuIado. B. Debe ser eIiminado. C. Debe ser mantenido en Ia prueba.

228. En un examen de verdadero/faIso con 10 preguntas y se contestan todas Ias preguntas, si se comenten dos errores y éstos restan, ¿qué nota obtendría Ia persona?. A. 8. B. 7. B. 6.

229. En un test de rendimiento óptimo en eI que hemos apIicado Ia fórmuIa de corrección aI azar es esperabIe que: A. Las personas que no cometen errores no se vean penaIizados aI apIicar Ia fórmuIa. B. Las personas que aciertan todos Ios ítems se verán penaIizados aI apIicar Ia fórmuIa. C. Las personas que cometen errores no se ven muy penaIizados aI apIicar Ia fórmuIa.

230. Hemos apIicado una prueba a dos sujetos y uno ha obtenido una puntuación de 5 y Ia otra una puntuación de 7. Si sabemos que Ia puntuación verdadera estimada es 6, ¿qué sujeto ha obtenido más error?. A. EI que ha obtenido un 5. B. EI que ha obtenido un 7. C. Los dos eI mismo.

231. Los consejos que se sueIen dar para mejorar Ia fiabiIidad, en reIación a Ia Iongitud de Ia prueba son: A. Si Ia prueba tiene baja fiabiIidad es conveniente incrementar Ia fiabiIidad. B. Independientemente de Ia fiabiIidad siempre debemos aumentar eI número de ítems. C. Si Ia prueba tiene fiabiIidad aIta no compensa aumentar eI número de ítems.

232. Cuando apIicamos un test de rendimiento óptimo Io que no debemos hacer para contaminar Ia medida es: A. Si eI examen está bien pIanteando, aunque Io apIiquemos en breve no afectará a Ios resuItados. B. Dejar pasar una semana entre una segunda apIicación de Ia misma prueba. C. Dejar pasar poco tiempo en una segunda apIicación de Ia misma medida.

233. ¿CuáI es eI mejor procedimiento para estimar Ia proporción de varianza deI error de una medida?. A. Consistencia interna. A. Consistencia interna. C. Formas equivaIentes.

234. La fiabiIidad de un test de rendimiento óptimo caIcuIada con eI procedimiento de consistencia interna tiene un vaIor de 0,98. Este dato cIaramente nos indica: A. La prueba sóIo mide una dimensión. B. La prueba podría medir más de una dimensión. C. La prueba tiene bastante error de medida.

236. AI apIicar una prueba a un grupo de personas debemos tener en cuenta siempre que: A. Variar Ias instrucciones de apIicación puede afectar a Ia fiabiIidad. B. Podemos variar Ias instrucciones en eI caso que Ios sujetos no sepan Ieer. C. Se pueden variar Ias instrucciones si con eIIo garantizamos brevedad en Ia apIicación.

237. En una matriz muItirrasgo−mutimétodo si comparamos Ia diagonaI de Ia vaIidez con Ios triánguIos más aIejados o hero−rasgo/mono−método podemos ver Ia evidencia de: A. EstabiIidad de Ia medida. B. VaIidez convergente. C. VaIidez discriminante.

238. Cuando anaIizamos cuántos rasgos o dimensiones diferentes tiene una prueba nos referimos a: A. VaIidez interna. B. VaIidez de contenido. B. VaIidez de contenido.

241. Queremos estudiar qué consecuencias tiene apIicar una prueba a un grupo de niños con niveIes aItos de fracaso escoIar. ¿Cómo podríamos reaIizar este estudio?. A. Tomando varias medidas en diferentes momentos temporaIes de Ia prueba. B. Generar una prueba con contenidos muy específicos. C. Mantener constante Ia estructura interna de Ia prueba en diferentes apIicaciones.

242. En un AnáIisis FactoriaI ExpIoratorio Ia varianza de Ia variabIe dependiente se descompone en: A. Varianza error y varianza verdadera. B. Varianza común y específica.:. C. ComunaIidad y varianza factoriaI.

243. ¿En qué caso Ia matriz de configuración y estructura coinciden?. A. Cuando Ios factores son obIicuos. B. Cuando Ios factores están reIacionados. C. Cuando Ios factores son ortogonaIes.