Métodos Estadísticos para la Investigación 35520 (Extraordinaria 24/25)

¿Cuál de las siguientes opciones no forma parte de la fase interpretativa de un proyecto de investigación?. Definir las variables de estudio. Redactar la interpretación que realizamos de los resultados obtenidos. Establecer la relación o discrepancia de los resultados obtenidos respecto a los resultados y las conclusiones obtenidos por otros autores. Presentar las conclusiones alcanzadas en relación con el/los objetivo/s planteado/s.

Nos hallamos ante una situación en la que queremos conocer la relación existente entre la valoración que dos jueces realizan acerca de la ejecución llevada a cabo por un gimnasta. Teniendo en cuenta que la valoración dada por los jueces es dicotómica (p. ej.: apto / no apto), decidimos calcular el índice de kappa. Indica la respuesta correcta, sabiendo que el valor final obtenido es de k = 0,65: La relación entre las dos variables analizadas es débil. La relación entre las dos variables analizadas es moderada. La relación entre las dos variables analizadas es buena. La relación entre las dos variables analizadas es muy buena.

Indica la respuesta correcta. La fase metodológica del proyecto de investigación se plasma en la sección del artículo de investigación denominada: Material y método. Resultados. Discusión y conclusiones. Introducción.

Una muestra aleatoria de la frecuencia cardiaca de 9 sujetos proporciona los siguientes valores en pulsaciones/min: 88 90 90 86 87 88 91 92 89 ¿Cuál será el valor del intervalo de confianza al 95% para la media de la población, sabiendo que el valor promedio de la frecuencia cardiaca es 89 pulsaciones/min y dicha variable sigue una distribución normal con una desviación típica de 1,9 pulsaciones/min?. [85,27 - 88,59]. [87,76 - 90,24]. [88,41 - 91,71]. [88,00 - 89,90].

Estima el tamaño muestral que más se adecuaría al siguiente supuesto e indica la respuesta correcta. Nos encontramos ante una población compuesta por 1.100 individuos. El factor de error que hay que asumir es 3, el nivel de confianza es del 90% y se estima que la varianza poblacional es igual a 1.600. Recuerda que las ecuaciones disponibles para la estimación del tamaño muestral para una media son (escoge la que se adecue al problema planteado): 422. 336. 484. 683.

Señala la respuesta correcta. El histograma se usa para representar variables: Cualitativas. Cuantitativas discretas. Cuantitativas continuas. El histograma se puede utilizar para representar cualquier tipo de variable.

Durante la fase conceptual del proyecto de investigación he consultado varias bases de datos especializadas en el campo del tema de investigación. En este sentido, una base de datos consultada en esta fase se puede considerar: Fuente documental terciaria. Fuente documental secundaria. Fuente documental primaria. Una base de datos no se puede considerar una fuente documental.

Un estudio pretende estimar el porcentaje de hipertensos que hay entre las personas mayores de 65 años en Burgos. Para llevar a cabo este estudio, han sido seleccionadas 500 personas mayores de 65 años en toda la ciudad, resultando que 128 padecen de hipertensión. Calcula el intervalo de confianza para el porcentaje de personas que padecen hipertensión con un nivel de confianza del 98%. [23,45% - 27,35%]. [23,84% - 29,04%]. [21,05% - 30,15%]. [22,85% - 26,97%].

La distribución del número de repeticiones en un test salto alcanzadas por un grupo de 160 alumnos de Educación Física ha sido la siguiente: La media del número de repeticiones para la muestra es: 45,07. 37,48. 46,54. 34,13.

Teniendo en cuenta la tabla y el enunciado del ejercicio anterior la desviación típica para esa muestra es de: 14,85. 15,16. 16,38. 17,06.

Indica cuál de las siguientes técnicas de muestreo no está basada en una selección aleatoria de los casos que componen la muestra: Muestreo por conglomerados. Muestreo por cuotas. Muestreo polietápico. Muestreo aleatorio estratificado.

La potencia de un test estadístico se entiende como: La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa. La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es cierta. La probabilidad de cometer error de tipo II. Uno menos la probabilidad de cometer error de tipo I.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la mediana es falsa?. Se corresponde con el valor central de la distribución, una vez se ordenan los valores que la componen. Es el valor que se repite con mayor frecuencia en la distribución de datos. Deja la mitad de las observaciones por debajo y la otra mitad por encima. No se deja influir mucho por los valores extremos, ya que no depende de los valores que toma la variable, sino del orden de los mismos.

Para estar en disposición de utilizar una prueba t de Student para muestras independientes es imprescindible: Que nuestra distribución de datos sea normal. Que nuestra distribución de datos sea normal y las varianzas homogéneas. Que la variable analizada sea de tipo nominal. Disponer de más de dos grupos que comparar.

Los parámetros media y desviación típica respectivamente de la distribución normal tipificada (z) son: Media = 1 y desviación típica = 0. Media = 0 y desviación típica = 1. Media = 1 y desviación típica = 1. Media = 0 y desviación típica = 1,96.

Señala la opción falsa. La variable dependiente se corresponde con: La respuesta que no se controla. La información que se desea conseguir. El posible efecto. La posible causa.

Hemos registrado el rango de movimiento (ROM) de la articulación glenohumeral (unidad de medida: mm) antes y después de la realización de cuatro tipos de intervención basada en actividad física supervisada por un licenciado en CAFD. Cada una de las intervenciones se ha llevado a cabo en un grupo de individuos diferente. Tras calcular la diferencia del ROM registrado antes (pretest) y después (postest) de la intervención, decidimos llevar a cabo un análisis de la varianza (ANOVA) de un factor para comprobar si existen diferencias entre el efecto de cada una de las cuatro intervenciones. El p-valor asociado al ANOVA fue igual a 0,02. Por ello podemos concluir que: Existen diferencias significativas en el efecto producido por las cuatro intervenciones, siempre y cuando el valor de significación (valor alfa) definido previamente fuese menor que 0,02. Existen diferencias significativas en el efecto producido por las cuatro intervenciones, siempre y cuando el valor de significación (valor alfa) definido previamente fuese mayor que 0,02. No existen diferencias significativas en el efecto producido por las cuatro intervenciones, siempre y cuando el valor de significación (valor alfa) definido previamente fuera mayor que 0,02. El análisis de la varianza (ANOVA) de un factor no se adecua al supuesto planteado.

Estamos leyendo un artículo en el que se explora el nivel de asociación existente entre el número de repeticiones registradas en un test de número de repeticiones máximas de curl de bíceps –ejecutadas con el 70% del 1 RM– y la edad del individuo testado. En dicho artículo nos encontramos con el gráfico de dispersión que se presenta a continuación, a partir del cual podemos concluir que: Que existe una relación negativa moderada entre las variables número máximo de repeticiones y edad. Que existe una relación positiva moderada entre las variables número máximo de repeticiones y edad. Que no existe relación entre las variables número máximo de repeticiones y edad. Que a medida que la edad aumenta, disminuye el número máximo de repeticiones que podemos ejecutar.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el contraste de hipótesis es falsa?. La hipótesis nula (H0) es una afirmación que mantiene que el efecto que estamos buscando no existe. La significación de un contraste (p-valor) es conocida tras analizar los datos. Un contraste debe ser declarado significativo antes de recoger los datos. El nivel de significación de un contraste (alfa) debe ser fijado antes de analizar los datos.

Una primera aproximación al análisis de igualdad de varianzas (homocedasticidad) existente entre dos muestras independientes se puede realizar utilizando: El gráfico Q-Q. El histograma. El gráfico de dispersión. El gráfico de caja y bigotes.

Trabajamos en una instalación deportiva y se nos pide que calculemos la proporción de usuarios que asisten a ella más de tres días por semana (>3 días/semana). Estima el número de usuarios a los que hemos de preguntar cuántos días a la semana hacen uso de la instalación para que nuestras inferencias sean válidas, teniendo en cuenta que el número total de usuarios es de 635. Realiza tus cálculos asumiendo un factor de error de 0,04, un nivel de confianza del 95% y que un estudio reciente realizado en la Comunidad Autónoma de Castilla y León ha estimado que un 73% de usuarios de instalaciones deportivas hace uso de la instalación en más de tres ocasiones por semana. Recuerda que las ecuaciones disponibles para la estimación del tamaño muestral para una proporción son (escoge la adecuada para el problema planteado): Indica la respuesta correcta: 345. 398. 220. 271.

En un artículo científico se explica que la recta de regresión lineal indicada para poder estimar el valor de fuerza máxima voluntaria ejercida en una repetición (1 RM, medido en libras) tomando como variable predictora el peso desplazado en una serie de entre 5-10 repeticiones (SCP, medido en libras) es: 1 RM = 7,24 + 1,05 * SCP Con base en estos datos, podemos afirmar entonces que la pendiente de la recta de regresión lineal será igual a: 1,05. 7,24. 8,29. Con los datos aportados no es posible conocer el valor de la pendiente de la recta de regresión lineal.

Imaginemos que queremos evaluar si la planificación del entrenamiento que hemos llevado a cabo en nuestro grupo de 95 atletas de velocidad ha resultado en una mejora significativa de los tiempos que dichos atletas obtienen en una prueba de 100 metros lisos. Para lograr nuestro objetivo, hemos pasado el test a todos nuestros atletas al comienzo (pretest) y al final (postest) de la temporada de entrenamiento. Indica qué test estadístico debiéramos utilizar para comprobar si nuestra planificación del entrenamiento ha tenido un efecto significativo sobre el rendimiento de nuestros atletas. Has de responder teniendo en cuenta que la distribución de datos con la que estamos trabajando no es normal: Prueba t de Student para muestras independientes. Test de los rangos con signo de Wilcoxon. Test de Welch. Prueba t de Student para muestras emparejadas.

Indica cuál de las siguientes técnicas de muestreo se basa en seleccionar a un participante, el cual nos proporciona el siguiente, y así sucesivamente hasta lograr una muestra del tamaño necesario: Muestreo por cuotas. Muestreo de conveniencia o accidental. Muestreo opinático o intencional. Muestreo bola de nieve.

Hemos registrado los valores medios de frecuencia cardiaca (pulsaciones/minutos) en 150 participantes de una prueba de atletismo popular de 10 kilómetros de distancia. Ahora nos disponemos a testar si los tiempos obtenidos por individuos de raza caucásica son diferentes a los obtenidos por individuos de raza afroamericana. Indica qué test estadístico hemos de utilizar para lograr nuestro objetivo, habiendo asumido que nuestra distribución de datos es normal y existe igualdad de varianzas entre ambos grupos: Análisis de la varianza (ANOVA) de un factor. Prueba t de Student para muestras independientes. Test de Welch. Prueba t de Student para muestras emparejadas.

¿Cuál de las siguientes es una variable cuantitativa discreta?. Estado civil. Clase social (baja, media, alta). Número de socios de una instalación deportiva. Peso.

La técnica de muestreo opinático pertenece al grupo de técnicas de muestreo denominadas: Muestreo no probabilístico o no aleatorio. Muestreo no probabilístico o aleatorio. Muestreo probabilístico o aleatorio. La técnica de muestreo opinático no existe.

Queremos conocer la relación existente entre el número de socios que se dan de alta en el club de atletismo del que somos presidentes y el sexo del individuo que se da de alta (p. ej.: hombre; mujer). Para ello, llevamos a cabo un cálculo de la odds ratio, tomando como referencia los individuos del sexo femenino, y teniendo en cuenta que de los 750 socios del club, 520 son hombres. Con base en los datos proporcionados, calcula el valor de la odds ratio e indica cuál es la respuesta correcta: Por cada hombre dado de alta, se darán de alta un total de 2,26 mujeres. Por cada mujer dada de alta, se darán de alta un total de 2,26 hombres. Por cada hombre dado de alta, se darán de alta un total de 0,69 mujeres. Por cada mujer dada de alta, se darán de alta un total de 0,33 hombres.

Si el coeficiente de asimetría en una distribución presenta el valor -5,22, entonces: La cola de la distribución es más larga hacia la derecha. La cola de la distribución es más larga hacia la izquierda. La distribución es más apuntada que la distribución normal. La distribución es menos apuntada que la distribución normal.

Para conocer el grado de asociación existente entre dos variables cuantitativas, necesitamos calcular: El coeficiente de asimetría. El índice de kappa. El coeficiente de correlación de Pearson. La odds ratio.