La variable número de días de asistencia a la práctica de la asignatura Metodología de la Investigación y Estadística II, su escala de medida: 1. Cuantitativa discreta Cuantitativa contínua 3. Cualitativa ordinal
.
2. Señala la respuesta correcta: La estadística inferencial organiza, sintetiza y aclara la información contenida en un conjunto de
datos, mientras que la estadística descriptiva generaliza, infiere o induce las propiedades de un
conjunto de datos b) La estadística descriptiva organiza, sintetiza y aclara la información contenida en un conjunto de
datos, mientras que la estadística inferencial generaliza, infiere o induce las propiedades de un
conjunto de datos c) La estadística descriptiva e inferencial deducen las leyes de la probabilidad.
3. Señala la respuesta correcta respecto al Error Tipo I: a) El error tipo I se produce al mantener la H₀ cuando en la población ésta es falsa. Su probabilidad
de error es β b) El error tipo I se produce al no mantener la H₀ cuando en la población ésta es cierta. Su
probabilidad de error o nivel de significación es α c) El error tipo I se produce al mantener la H₀ cuando en la población ésta es cierta. Su probabilidad
de error es 1- β.
4. Señala la respuesta correcta: a) Si el resultado obtenido al realizar un contraste estadístico es significativo, tomaremos la decisión
de no mantener la hipótesis nula (H₀) y la alternativa (H₁) b) Si el resultado obtenido al realizar un contraste no es significativo, tomaremos la decisión de
mantener la hipótesis nula (H₀) c) Ambas respuestas son correctas.
Si utilizando el programa estadístico SPSS, al realizar un contraste de hipótesis unilateral derecho la
significación estadística del estadístico de contraste (p bilateral) tiene un valor de 0.080 ¿qué decisión
tomaremos? a) Mantener la H₀ b) No mantener la H₀ y aceptar la H₁ c) No tenemos información suficiente para tomar ninguna decisión.
La prueba no paramétrica para comparar 2 muestras independientes se denomina:
a) Prueba T de Wilcoxon b) Prueba t de Student para muestras dependientes
c) Prueba U de mann-Whitney.
Respecto al tipo de muestras que podemos tener en los contrastes de hipótesis, señala la respuesta
correcta:
a) Las muestras independientes son aquellas en las que cada sujeto sólo está en un grupo o nivel de
la VI, mientras que las muestras dependientes son aquellas en las que cada sujeto pasa por los
distintos grupos o niveles de la VI b) En las muestras independientes los diferentes grupos están formados por sujetos distintos
registrándoles en una sola vez la VD, mientras que en las muestras dependientes los diferentes
grupos están formados por los mismos sujetos registrándoles varias veces la VD c) Ambas respuestas son correctas.
8. Entre los criterios de clasificación de los contrastes paramétricos se encuentran: a) Las hipótesis estadísticas se plantean sobre parámetros de la distribución de las variables
b) El nivel de medida de las variables, es al menos, ordinal
c) Ambas respuestas son correctas.
9. Señala la respuesta correcta:
a) La violación del supuesto de homocedasticidad produce un aumento de la tasa error tipo I
b) Una prueba estadística para evaluar el supuesto de normalidad es la prueba Kolmogorov-Smirnov
c) Ambas respuestas son correctas
.
10. Los supuestos de la prueba t de Student para muestras dependientes son:
a) VD cuantitativa, homoscedasticidad, normalidad e independencia
b) VD cuantitativa, normalidad e independencia
c) VD cuantitativa, heterocedasticidad, normalidad e independencia.
11. Si al realizar un prueba t de Student para muestras independientes planteando un contraste unilateral
izquierdo, la prueba F de Levene para la igualdad de varianzas obtiene un valor p= 0.088, ¿qué decisión
tomaremos respecto a la hipótesis de homocedasticidad de varianzas?
a) No mantendremos la H₀ y aceptaremos la H₁
b) Mantendremos la H₀ lo que concluye que las varianzas son diferentes
c) Mantendremos la H₀ lo que concluye que las varianzas son iguales.
12. Si realizamos una prueba t de Student para muestras independientes, interpretamos los resultados de la
prueba de Welch cuando:
a) La prueba F de Levene es significante
b) La variable dependiente es ordinal
c) La prueba F de Levene no es significativa.
Señale la respuesta correcta: a) La alternativa no paramétrica a la prueba t de Student para muestras independientes es la prueba
T de Wilcoxon , mientras que para la prueba t de Student para muestras dependientes es la prueba U de Mann- Whitney b) La alternativa no paramétrica a la prueba t de Student para muestras independientes es la prueba
U de Mann- Whitney, mientras que para la prueba t de Student para muestras dependientes es la
prueba T de Wilcoxon c) La alternativa no paramétrica a la prueba U de Mann- Whitney es la prueba T de Wilcoxon,
mientras que para la prueba t de Student para muestras independientes es la prueba t de Student
para muestras dependientes.
Indicar la prueba adecuada para la comparación de dos grupos de datos independientes con VD cuantitativa y violación grave de la normalidad
a) Prueba T de Wilcoxon
b) Prueba t de Student para muestras relacionadas
c) U de Mann- Whitney.
15. La medida de asociación de la prueba U de Mann- Whitney (r) multiplicada por 100 informa: a) El % de variabilidad de la VD que se debe a la VI
b) El % de variabilidad de la VI que se debe a la VD
c) El % de variabilidad de la VD que se debe al error.
Al aplicar una prueba estadística no paramétrica cuando tenemos un tamaño muestral muy reducido, se solicita calcular: a) El coeficiente de determinación
b) El coeficiente de correlación de Pearson
c) La significación exacta.
17. Señala la respuesta correcta sobre la prueba H de Kruskal- Wallis:
a) Sólo se aplica cuando la VD es ordinal
b) Se puede aplicar cuando la VD es cuantitativa pero se viola el supuesto de normalidad
c) Se aplica cuando la VD es cuantitativa y se asumen todos los supuestos paramétricos.
18. El ANOVA unifactorial se aplica cuando tenemos un diseño con: a) 2 muestras dependientes
b) 2 muestras independientes
c) Más de 2 muestras independientes.
19. Si en una investigación tenemos una VI con más de 2 grupos independientes, y en el análisis estadístico
de datos no realizamos una prueba F ANOVA, sino que realizamos varias pruebas t de Student de
muestras independientes, ¿qué peligro estaríamos corriendo?
a) Ningún peligro, ya que este procedimiento es totalmente correcto desde el punto de vista metodológico b) Que se produzca un incremento del α global, lo que provocaría una probabilidad de cometer
Error tipo I muy elevada c) Que se produzca un incremento del α global, lo que provocaría una probabilidad de cometer
Error tipo II muy elevada.
20. La H₁ de la prueba ANOVA plantea lo siguiente:
a) Existen diferencia entre todas las medias.
b) Al menos dos medias difieren.
c) Sólo dos medias difieren.
21. Si el estadístico de contraste F ANOVA es estadísticamente significativo:
a) La variabilidad entregrupo es igual que la variabilidad intragrupo.
b) La variabilidad entregrupo es mayor que la variabilidad intragrupo.
c) La variabilidad entregrupo es menor que la variabilidad intragrupo.
La media Cuadrática Entregrupo indica:
a) La variabilidad entre dos medias de los grupos.
b) La variabilidad entre las puntuaciones dentro de cada grupo
c) La variabilidad entre todas las puntuaciones de nuestra investigación.
23. Ante la violación de la homocedasticidad en la prueba ANOVA, se interpreta:
a) La prueba de Welch
b) La prueba de Brown-Forsythe
c) Ambas respuestas son correctas.
24. La hipótesis alternativa (H₁) en la prueba H de Kruskal-Wallis es la siguiente:
a) H₁: Al menos dos poblaciones difieren en la distribución de los rasgos
b) H₁: Todas las poblaciones difieren en la distribución de los rasgos
c) H₁: Sólo dos poblaciones difieren en la distribución de los rasgos.
25. Si al realizar la prueba H de Kruskal-Wallis obtenemos significación estadística ¿Cómo podemos
proceder?
a) Realizando comparaciones múltiples mediante el procedimiento de Scheffé
b) Realizando comparaciones mediante diferentes pruebas U de Mann-Whitney ente pares de
c) Ambas respuestas son correctas.
El análisis conjunto de la relación entre dos variables categóricas(nominales u ordinales) se realizan
mediante: a) Tablas de contingencia
b) El coeficiente de correlación de Spearman
c) El coeficiente de correlación de Pearson.
27. Señala la respuesta correcta en relación a los residuales tipificados corregidos:
a) Se calculan como la diferencia entre la frecuencia observada y la frecuencia esperada, dividida
b) Los residuales tipificados corregidos con valor absoluto superior a ±1.96 son significativos
c) Ambas respuestas son correctas.
28. Señala la respuesta correcta:
a) Si el % de casillas con frecuencias esperadas inferior a 5 es mayor del 20%, interpretaremos el estadístico X² de Pearson
b) El rango de valores del estadístico X² de Pearson oscila entre 0 y +1
c) El estadístico X² de Pearson se utiliza para realizar el contraste de Independencia entre dos
variables.
29. La tendencia ascendente o descendente de la nube de puntos del diagrama de dispersión viene
determinada por:
a) El signo de covarianza (Sxy)
b) El signo de coeficiente de correlación de Pearson (rᵪᵧ)
c) Ambas respuestas son correctas.
30. Un patrón de relación positiva entre dos variables X e Y indica:
a) Para valores de X por encima de la media tenemos valores de Y también por encima de la media
y para valores de X por debajo de la media tenemos valores de Y por debajo de la media también b) Para valores de X por encima de la media tenemos valores de Y por encima y por debajo en
proporciones similares c) Para valores de X por encima de la media tenemos valores de Y por debajo y viceversa.
31. El coeficiente de correlación de Pearson (rᵪᵧ) se utiliza para estimar: a) Relaciones lineales y no lineales entre 2 variables cuantitativas
b) Relaciones lineales entre 2 variables cuantitativas
c) Relaciones no lineales entre 2 variables cuantitativas.
32. Si la nube de puntos que representa la relación entre 2 variables se distribuye aleatoriamente, el valor de
coeficiente de correlación de Pearson (rᵪᵧ) será:
a) rᵪᵧ =0
b) rᵪᵧ <0
c) rᵪᵧ >0
.
33. La versión no paramétrica del coeficiente de correlación de Pearson (rᵪᵧ) es: a) El coeficiente de correlación de Spearman (r(s minúscula)
b) El estadístico X² de Pearson
c) El coeficiente de determinación (R²).
34. En el modelo de regresión lineal simple, la pendiente o coeficiente de regresión representa: a) El cambio esperado en la VI por cada unidad de cambio en la VD b) El cambio esperado en la VD por cada unidad de cambio en la VI c) El punto de corte de la recta con el eje de ordenadas.
35. El estadístico de contraste utilizado para comprobar la significación estadística del modelo de regresión
lineal simple es: a) rᵪᵧ
b) t de Student
c) F ANOVA.
36. El estadístico de contraste utilizado para comprobar la significación estadística de los coeficientes de
regresión es: a) rᵪᵧ
b) t de Student
c) F ANOVA.
37. Señale la respuesta correcta respecto al coeficiente de determinación (R²): a) Representa la proporción de varianza de la variable X que resulta explicada por el modelo,
oscilando su rango de valores entre 0 y 1 b) Representa la proporción de varianza de la variable Y que resulta explicada por el modelo,
oscilando su rango de valores entre -1 y +1 c) Representa la proporción de varianza de la variable Y que resulta explicada por el modelo,
oscilando su rango de valores entre 0 y 1.
38. Los puntos de un diagrama de dispersión representan:
a) Las coordenadas de 2 variables relacionadas en cada sujeto b) Los valores pronosticados de la VD a partir de los valores conocidos de la variable predictora c) La parte de la variabilidad de la VD no explicada por el modelo de regresión estimado.
39. Los puntos de la recta de regresión representan: a) Las coordinadas de 2 variables relacionadas en cada sujeto
b) Los valores pronosticados de la variable dependiente a partir de los valores conocidos de la variable predictora c) La diferencia entre los valores reales y los valores pronosticados.
40. El componente error de un modelo de regresión representa:
a) La diferencia entre los valores reales de las variables y los valores pronosticados por el modelo de regresión.
b) La parte de la variabilidad de la VD explicada por el modelo de regresión estimado
c) Ambas son verdaderas.
41. Señala la respuesta respecto a las características de la distribución normal: a) Es simétrica, …………………. y unimodal.
b) Se caracteriza por dos parámetros: media y desviación típica, siendo la distribución N (0,1) la determinada distribución normal tipificada.
c) Ambas respuestas son correctas.
42. La probabilidad puede tener valores que oscilan entre
a) Cualquier valor.
b) 0 y 1
c) -1 y +1.
43. Si al realizar la prueba T de Willcoxon obtenemos que la suma de rango positivo es menor que la suma
de rango negativos, concluimos que
a) Las puntuaciones en el postest son mayores que las del pretest.
b) Las puntuaciones en el postest son menores que las del pretest.
c) Las puntuaciones en el postest son inguales que las del pretest.
44. El método de estimación de los parámetros del modelo de regresión lineal simple es:
a) Mínimos cuadrados generalizados (MCG)
b) Mínimos cuadrados ordinarios (MCO)
c) Razón de verosimilitud.
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