Métodos Estadísticos para la Investigación 2416620

1. Si hablamos de la estadística que estudia la transferencia de métodos generados por la estadística matemática a otras disciplinas, hablamos de…. … estadística matemática. … estadística aplicada. … estadística descriptiva. … estadística inferencial.

2. Si hablamos de explicaciones tentativas de un fenómeno que estamos investigando, formuladas de manera de proposiciones, hablamos de…. … documentos primarios. … documentos secundarios. … documentos terciarios. … hipótesis.

3. Si hablamos de en qué grado el instrumento mide lo que debería medir, es decir, aquello para lo que ha sido diseñado, hablamos de... … factibilidad. … fiabilidad. … sensibilidad. … validez.

4. Se ha recopilado información sobre las puntuaciones en un examen de oposición que se calificaba de 0 a 100. Las puntuaciones se han agrupado en una tabla parcial. ¿Cuántas personas han participado en el examen?. 150. 175. 200. 250.

5. Se ha recopilado información sobre las puntuaciones en un examen de oposición que se calificaba de 0 a 100. Las puntuaciones se han agrupado en una tabla parcial. ¿Cuál es la frecuencia relativa del tercer intervalo?. 0,25. 0,35. 0,45. 0,55.

6. Si en un estudio preguntamos a 100 personas el número de hijos que tienen (variable X), y 30 de esas personas tienen 2 hijos, diremos que para X = 2, el valor 30 es…. … la frecuencia absoluta. … la frecuencia relativa. … la frecuencia absoluta acumulada. … la frecuencia relativa acumulada.

7. Se ha realizado un cuestionario a una determinada muestra de la población. El resultado del cuestionario indicaba si los conocimientos del entrevistado eran suficientes o no para realizar una determinada tarea. Posteriormente, a los entrevistados se les dio una formación y se les volvió a pasar el cuestionario para ver si habían mejorado sus capacidades para la realización de la tarea. De las siguientes, ¿qué prueba estadística hay que usar para comprobar que la formación realizada mejoraba las capacidades?. Test chi cuadrado. Test de McNemar. Test exacto de Fisher. Prueba ANOVA.

8. El coeficiente de correlación de Pearson... ... solo puede tomar valores entre 0 y 1. ... indica si hay relación causa-efecto entre dos variables. ... mide el grado de relación lineal entre dos variables. ... mide el grado de relación de cualquier tipo, entre dos variables.

9. Si estamos haciendo un estudio sobre la atención recibida por los pacientes en los hospitales según las distintas especialidades, y hacemos un estudio en distintos hospitales, un hospital sería…. … un estrato. … el universo. … un conglomerado. … una muestra.

10. Si se quiere calcular la proporción de estudiantes universitarios que han ido al cine en los últimos 3 meses y elegimos una muestra…. … ambos, el porcentaje en todos los estudiantes y el porcentaje en la muestra son estimadores. … ambos, el porcentaje en todos los estudiantes y el porcentaje en la muestra parámetros. … el porcentaje en todos los estudiantes es el estimador y el porcentaje en la muestra es el parámetro. … el porcentaje en la población es el parámetro y el porcentaje en la muestra es el estimador.

11. A la hora de obtener el valor medio de una variable, ¿de cuál de los siguientes factores no depende el error aleatorio que se comete al estimar dicho valor medio mediante un muestreo aleatorio?. Del tamaño de la muestra. De la dispersión de la variable. Del valor medio de la variable. Del nivel de confianza.

12. Si hablamos de un test de hipótesis, ¿qué es un error tipo II?. Es el que se produce cuando se acepta la hipótesis nula siendo falsa. Es el que se produce cuando se rechaza la hipótesis nula siendo verdadera. Es el que se produce debido al error muestral. Es el que se produce debido a la mala transcripción de los datos.

13. Se desea comparar los resultados de una prueba cognitiva de 50 sujetos con enfermedad de Alzheimer con los de una muestra de 30 sujetos control. Dicha prueba tenía una valoración cuantitativa. En el test de Kolmogorov-Smirnov, obtenemos un valor de significación de 0,013 para el grupo de enfermos y un valor de 0,03 para el grupo control. ¿Qué test debemos emplear para realizar la comparación?. Dado que no cumplen normalidad, podemos emplear el test de Kruskal-Wallis. Puesto que el tamaño muestral de los grupos es mayor de 5, emplearemos el test de chi cuadrado de Pearson. Como no cumplen normalidad, debemos realizar la prueba de Levene para decidir qué test aplicar. Puesto que el tamaño muestral de los grupos es mayor de 5, emplearemos el test exacto de Fisher.

14. Queremos conocer la evolución del conocimiento de matemáticas de los alumnos de quinto de Educación Primaria y, para ello, sobre una muestra, se han realizado dos test de conocimientos: uno al inicio de curso y otro al final de curso. Suponiendo normalidad en los datos, y varianzas iguales, tendremos que hacer…. … un test de rangos con signos de Wilcoxon. … un test de Welch. … un test t de Student con muestras independientes. … un test t de Student con muestras emparejadas.

15. Se ha medido el nivel de inseguridad ciudadana autopercibida (baja/normal/alta) en una muestra de 200 personas mayores de 65 años. Queremos saber si existen diferencias en función del género (hombres versus mujeres), por lo que llevamos a cabo el test chi cuadrado de Pearson. El p-valor asociado a este test fue de p = 0,2, habiendo asumido un nivel de significación de alpha = 0,05. Podemos, por lo tanto, concluir que: El nivel de inseguridad ciudadana autopercibida en personas mayores de 65 años es independiente del género. En este caso tendríamos que haber utilizado la prueba t de Student para muestras emparejadas en lugar de la prueba chi cuadrado de Pearson. El nivel de inseguridad ciudadana autopercibida en personas mayores de 65 años es dependiente del género. En este caso tendríamos que haber utilizado el test de McNemar en lugar del test chi cuadrado de Pearson.

16. 100 estudiantes de Educación Secundaria han realizado un test de cultura general dentro de una investigación escolar realizada a nivel europeo. El test consistía en 50 preguntas tipo test. En la siguiente tabla se presentan resumidos los resultados obtenidos por dichos estudiantes: Usando los datos de la tabla del ejercicio 1, ¿qué tipo de variable es «Respuestas correctas»?. Cualitativa nominal. Cualitativa ordinal. Cuantitativa discreta. Cuantitativa continua.

17. Usando los datos de la tabla del ejercicio 1, ¿qué gráfico es el más adecuado para representar la tabla?. Diagrama de sectores. Diagrama de rectángulos. Histograma. Gráfico de dispersión.

18. Usando los datos de la tabla del ejercicio 1, ¿cuál es la marca de clase del segundo intervalo de la variable «Respuestas correctas», [10, 20)?. 10. 15. 20. 18.

19. Usando los datos de la tabla del ejercicio 1, ¿cuál es la moda de la variable «Respuestas correctas»?. 27,67. 31,00. 32,55. 37,33.

20. Usando los datos de la tabla del ejercicio 1, ¿cuál es la mediana de la variable «Respuestas correctas»?. 29,60. 31,16. 33,18. 35,82.

21. Usando los datos de la tabla del ejercicio 1, ¿cuál es el valor medio de la variable «Respuestas correctas»?. 29,4. 30,4. 31,4. 32,4.

22. Usando los datos de la tabla del ejercicio 1, ¿cuál es la varianza de la variable «Respuestas correctas»?. 8,99. 26,21. 37,75. 80,84.

23. A cinco deportistas se les ha realizado un test para medir su concentración antes de una prueba, y luego se les ha medido su rendimiento. Las puntuaciones están representadas en la tabla. Usando los datos de la tabla del ejercicio 2, si se desea explicar el rendimiento en función de la concentración, identifica la variable explicada y la explicativa. La variable «Rendimiento», la variable explicativa; la variable «Concentración», la variable explicada. La variable «Rendimiento», la variable explicada; la variable «Concentración», la variable explicativa. Ambas variables son explicadas. Ambas variables son explicativas.

24. Usando los datos de la tabla del ejercicio 2, ¿qué gráfico de los siguientes se usa para representar los datos?. Gráfico de dispersión. Diagrama de sectores. Diagrama de rectángulos. Histograma.

25. Usando los datos de la tabla del ejercicio 2, calcula el coeficiente de correlación lineal de Pearson: 2,60. 0,991. 3,60. −0,991.

26. Usando los datos de la tabla del ejercicio 2, calcula la covarianza entre ambas variables: 2,60. 0,991. 3,60. −0,991.

27. Usando los datos de la tabla del ejercicio 2, calcula la recta de regresión del rendimiento en función de la concentración. Rendimiento = 1,30 · Concentración – 3,7. Rendimiento = −3,70 · Concentración + 1,3. Rendimiento = −1,30 · Concentración – 3,7. Rendimiento = 3,70 · Concentración + 1,3.

28. Se desea conocer el uso de aplicaciones de mensajería tipo WhatsApp en la población de 65 a 80 años. Para ellos se ha dividido el universo en tres grupos (65 a 70 años, 70 a 75 años y 75 a 80 años) y se ha tomado una muestra de 300 participantes en cada uno de los grupos. Las proporciones de uso obtenidas en cada grupo se presentan en la siguiente tabla: Usando los datos de la tabla del ejercicio 3, con un nivel de confianza del 95 %, ¿cuál es el intervalo de confianza para la proporción de personas que usan aplicaciones de mensajería en el grupo de 65 a 70 años?. (0,385 – 0,415). (0,365 – 0,425). (0,345 – 0,455). (0,335 – 0,465).

29. Usando los datos de la tabla del ejercicio 3, para saber si existe una diferencia significativa en el uso de aplicaciones de mensajería entre los tres tramos de edad, ¿qué test de hipótesis se utiliza?. Test t de Student de muestras independientes. Test t de Student de muestra emparejadas. Test exacto de Fisher. Test chi cuadrado.

30. Usando los datos de la tabla del ejercicio 3, ¿qué tamaño muestral es necesario para que el error muestral a la hora de estimar la proporción de personas que usan aplicaciones de mensajería en el tramo de edad de 65 a 70 años fuera inferior a 0,02?. 2105. 2205. 2305. 2405.