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¿Qué es una muestra en investigación?. Grupo total de la población. Subconjunto finito seleccionado. Universo completo evaluado. Datos obtenidos del estudio.

¿Cuál es el objetivo principal de usar una muestra?. Reducir el costo del estudio. Generalizar resultados poblacionales. Aumentar el tamaño del estudio. Evitar sesgos del investigador.

¿Qué delimita la unidad de análisis?. El tamaño muestral final. Lo que se estudia exactamente. El tipo de muestreo usado. El marco teórico aplicado.

¿Para qué sirven los criterios de inclusión?. Seleccionar casos similares. Ampliar la variabilidad. Reducir el tamaño muestral. Elegir métodos estadísticos.

¿Qué representa el error muestral?. Variación entre métodos usados. Diferencia entre muestra y población. Sesgo del investigador. Fallas en el cálculo estadístico.

¿Qué asegura el tamaño muestral óptimo?. Resultados rápidos. Resultados válidos y generalizables. Poblaciones homogéneas. Menos variabilidad estadística.

¿Qué garantiza la representatividad estadística?. Elegir pacientes voluntarios. Reflejar características poblacionales. Usar muestras muy grandes. Incluir todos los estratos.

¿Qué permite la aplicabilidad clínica?. Reducir costos del estudio. Generar impacto en la práctica. Limitar las decisiones terapéuticas. Evitar técnicas estadísticas complejas.

¿Por qué no se estudia toda la población?. Generaría menos datos. Aumenta el sesgo clínico. Requiere demasiados recursos. Reduce la precisión estadística.

¿Cuál es un ejemplo de unidad de análisis?. Valoración de riesgos. Pacientes o radiografías. Diseño metodológico. Criterio de exclusión.

¿Qué caracteriza principalmente al muestreo no probabilístico?. La misma probabilidad de ser elegidos. Se seleccionan los sujetos al azar. La selección depende del investigador. Se usa cuando la población es infinita.

¿Cuál de los siguientes tipos pertenece al muestreo no probabilístico?. Aleatorio simple. Por cuotas. Estratificado. Sistemático.

¿Cuál es una característica del muestreo bola de nieve?. Se basa en tablas de números aleatorios. Los primeros participantes recomiendan a otros. Se elige al primer participante al azar. Se realiza en poblaciones grandes y homogéneas.

¿En qué casos se recomienda el muestreo no probabilístico?. Cuando el acceso a la población es limitado. Cuando se desea una representación exacta. Cuando se requiere alto nivel de precisión. Cuando se conoce el listado completo de población.

¿Qué limitación tiene el muestreo por conveniencia?. Requiere de un marco muestral completo. Exige mucho tiempo y planificación. Identifica tendencias iniciales y patrones. Genera sesgos por falta de representatividad.

¿Qué tipo de sesgo es más común en el muestreo no probabilístico?. Sesgo aleatorio. Sesgo de selección. Sesgo instrumental. Sesgo de medición.

¿Qué elemento no interviene en el muestreo no probabilístico?. Juicio del investigador. Azar en la selección. Accesibilidad de sujetos. Facilidad de recopilar datos.

¿Cuál es la característica principal del muestreo casual o accidental?. Toma la muestra de las personas disponibles y accesibles. Se caracteriza en un cálculo estadístico complejo y largo. Garantiza que la muestra sea representativa de la población. Selecciona participantes de forma aleatoria mediante sorteo.

¿Cuál es una desventaja del muestreo casual o accidental?. Requiere mucho tiempo y recursos para aplicar este método. No ofrece resultados sólidos desde el punto de vista experimental. Impide recoger opiniones y sugerencias de toda la población. No puede aplicarse en investigaciones sociales importantes.

¿En qué se basa el muestreo por cuotas?. En este muestreo no probabilístico se incluye a toda la población. En dividir la población en grupos homogéneos llamados cuotas. En elegir solo a pequeños grupos de una población disponible. En seleccionar individuos al azar mediante fórmulas matemáticas.

¿Qué caracteriza al muestreo probabilístico?. Selección basada en juicio personal. Igual probabilidad para todos. Elección de participantes voluntarios. Selección según conveniencia.

¿Qué requiere el muestreo aleatorio simple?. Lista no estructurada de personas. Numerar unidades y usar números aleatorios. Elegir participantes disponibles. Seleccionar grupos naturales.

¿Cuál es el principio clave del muestreo sistemático?. Dividir población en estratos. Escoger cada enésimo elemento. Selección por conveniencia. Reclutar sujetos difíciles.

¿Cuál es el propósito del muestreo estratificado?. Aumentar tamaño muestral. Elegir personas accesibles. Garantizar representación proporcional. Reducir el tiempo de selección.

En el muestreo aleatorio simple, ¿qué asegura la numeración de la población?. Facilita el error muestral. Permite asignación justa. Favorece elección subjetiva. Incrementa la heterogeneidad.

¿En qué situación es ideal el muestreo por conglomerados?. Cuando la población es difícil de listar. Cuando existen estratos definidos. Cuando se desean opiniones similares. Cuando el grupo es muy pequeño.

¿Qué distingue al muestreo por conglomerados del estratificado?. El estratificado selecciona grupos completos. El por conglomerados usa subpoblaciones existentes. El estratificado requiere listas incompleta. El por conglomerados ignora representatividad.

¿Qué se requiere para aplicar correctamente el muestreo estratificado?. Dividir en grupos homogéneos previos. Elegir elementos cercanos. Tomar solo un estrato. Escoger participantes voluntarios.

¿Qué ventaja tiene el muestreo sistemático frente al aleatorio simple?. Evita necesidad de una lista. Reduce sesgos al usar intervalos. Permite seleccionar sin numerar. Usa criterios subjetivos.

¿Cuál es un riesgo del muestreo sistemático?. Requiere criterios subjetivos. Puede coincidir con patrones de la lista. Reduce representatividad por estratos. Impide usar aleatoriedad inicial.

¿Qué elemento distingue la riqueza del grupo focal?. El tamaño exacto del grupo. La interacción simbólica entre participantes. La cantidad de preguntas usadas. La duración total de la sesión.

¿Qué condición metodológica fortalece la validez interna del grupo focal?. Moderador directivo y rígido. Preguntas cerradas exclusivamente. Selección adecuada de participantes. Sesiones prolongadas para profundizar.

¿Qué riesgo amenaza la validez si el moderador pierde neutralidad?. Aumentar la duración. Generar respuestas inducidas. Reducir interacción grupal. Elevar dispersión temática.

¿Qué propósito metodológico tiene la flexibilidad del guion?. Limitar opiniones divergentes. Facilitar control estadístico. Permitir explorar temas emergentes. Evitar la repetición de ideas.

¿Cuál es el impacto de una diversidad excesiva en el grupo focal?. Reduce el tiempo de discusión. Genera conflicto y pérdida de foco. Produce respuestas más homogéneas. Aumenta claridad y precisión temática.

¿Qué propiedad del ambiente influye directamente en la validez del discurso?. Decoración del lugar. Acceso a materiales escritos. Ausencia de distractores externos. Nivel educativo del moderador.

¿Cuál es el principal criterio para diferenciar validez y confiabilidad en el grupo focal?. Número de participantes. Repetición de respuestas. Profundidad versus consistencia. Tiempo total empleado.

¿Qué elemento metodológico del grupo focal permite captar significados ocultos?. Interacción espontánea grupal. Uso de encuestas previas. Lectura previa de preguntas. Moderación totalmente pasiva.

¿Por qué una sesión mayor a 90 minutos compromete validez?. Aparece mayor dominancia del moderador. Los participantes reproducen sesgos propios. La fatiga reduce calidad discursiva. Se incrementa la diversidad temática.

¿Qué relación existe entre validez y diversidad de opiniones?. Más diversidad siempre reduce validez. Ninguna relación demostrada. Cierta diversidad aumenta profundidad. La diversidad elimina la subjetividad.

¿Cuál es el principal objetivo de la etapa de recopilación de datos en un proceso de análisis?. Obtener datos brutos precisos y relevantes. Eliminar datos redundantes e incompletos. Transformar los datos en información interpretada. Generar reportes finales para la toma de decisiones.

¿Qué actividad forma parte esencial de la preparación de datos?. Aplicar técnicas de clasificación avanzadas. Limpieza y depuración de datos erróneos. Generar visualizaciones para usuarios finales. Almacenar los datos procesados en una base segura.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor la etapa de entrada de datos?. Transformación matemática y estadística de los datos. Presentación de resultados mediante informes. Ingreso de datos en un sistema o software para su análisis. Eliminación de datos irrelevantes en la base de datos.

¿Qué caracteriza principalmente a la etapa de procesamiento de datos?. La organización de los datos en tablas. La transformación y análisis para generar información útil. El almacenamiento seguro de información. La creación de gráficas para facilitar la interpretación.

La etapa de salida e interpretación de datos se orienta principalmente a: Guardar los datos para análisis futuros. Eliminar datos redundantes. Presentar los resultados de forma comprensible. Incorporar nuevas fuentes externas de información.

¿Cuál es la finalidad del almacenamiento de datos dentro del proceso general?. Convertir los datos en conocimiento útil. Guardar los datos procesados de forma segura y accesible. Corregir errores dentro de la base. Crear gráficos y paneles de control.

¿Por qué el procesamiento de datos es clave para las organizaciones modernas?. Porque evita la necesidad de analizar información. Porque permite convertir grandes volúmenes de datos en conocimiento aplicable. Porque elimina completamente los errores humanos. Porque reduce la necesidad de herramientas tecnológicas.

¿Cuál es una ventaja destacada del uso de Python en el análisis y procesamiento de datos?. Su uso exclusivo en análisis básicos sin funciones avanzadas. Su incapacidad para integrarse con otras plataformas tecnológicas. Su flexibilidad para automatizar tareas y construir modelos predictivos. Su limitación para trabajar con grandes volúmenes de datos.

¿Cuál de las siguientes herramientas se caracteriza por su utilidad en análisis estadístico básico y manipulación de datos inicial?. SPSS. Python. Excel. Minitab.

¿Qué herramienta es especialmente utilizada en control de calidad y procesos industriales?. Python. Minitab. Excel. SPSS.

¿Cuál es la función principal del guion de discusión?. Controlar tiempos estrictamente. Estandarizar respuestas cerradas. Guiar temas con flexibilidad. Limitar la interacción grupal.

¿Qué característica esencial deben tener las preguntas del guion?. Ser dicotómicas y breves. Generar debate y reflexión. Mantener silencio grupal. Ser contestadas por escrito.

¿Qué distingue a una entrevista semiestructurada en el enfoque cualitativo?. Preguntas rígidas e invariables. Libre exploración con temas guía. Solo respuestas numéricas. Total ausencia de interacción.

¿Qué instrumento cualitativo permite analizar comportamientos en su entorno natural?. Prueba estandarizada. Observación participante. Encuesta estructurada. Registro cuantitativo.

¿Qué requiere la validez y confiabilidad en instrumentos cuantitativos?. Muestras pequeñas. Uso exclusivo de escalas. Prueba piloto previa. Exclusión de preguntas cerradas.

¿Cuál es un ejemplo de instrumento cuantitativo descrito?. Diario de campo. Entrevista abierta. Encuesta estructurada. Observación participante.

¿Qué primera etapa compone el procesamiento cuantitativo?. Codificación numérica. Análisis de contenido. Interpretación teórica. Triangulación de datos.

¿Qué proceso cualitativo convierte grabaciones en texto analizable?. Tabulación. Transcripción. Codificación estadística. Análisis inferencial.

¿Cuál es el propósito de la triangulación cualitativa?. Reducir número de participantes. Aumentar rapidez del análisis. Verificar coherencia entre fuentes. Cuantificar discursos grabados.

¿Qué herramienta se menciona para análisis estadístico avanzado?. Grabadora de audio. SPSS especializado. Microsoft Word. Libreta de notas.