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¿Cuál de las siguientes es una condición para que pueda aplicarse el estadístico Chi cuadrado de independencia en una tabla de contingencia?: Igual número de filas que de columnas. Marginales de fila iguales a los marginales de columna. Todos los residuales son 0. No más del 20% de las frecuencias esperadas son menores a 5.

El tamaño de la caja central de un diagrama de caja (Box Plot) viene dado por: La amplitud intercuartílica. El rango. La desviación típica. La diferencia entre media y mediana.

¿Qué estadístico emplearemos si queremos conocer la relación lineal entre las variables X e Y eliminando el efecto que una tercera variable (Z) tiene sobre Y?: Covarianza. Regresión. Correlación semiparcial. Correlación parcial.

El diseño conocido como test de anclaje o ítems de anclaje es uno de los empleados en los procesos de: Equiparación. Baremación. Validez de contenido. Fiabilidad interjueces.

Con el fin de probar el efecto de un factor, siendo el diseño no equilibrado y ante el incumplimiento del supuesto de homocedasticidad, la prueba adecuada es: F de Levene.234. Durbin-Watson. W de Welch. Fmáxima de Hartley.

En un diseño multigrupos al azar, si el investigador desea realizar comparaciones a posteriori entre todos los pares de medias, en el caso de cumplimiento de los supuestos del modelo estadístico y para garantizar la mayor potencia y control del error de tipo I, la prueba más adecuada es: El procedimiento de Bonferroni. Prueba HSD de Tukey. Prueba de Dunnet. Prueba de Fisher.

En el ámbito de las medidas del tamaño del efecto, para evaluar el impacto de un determinado tratamiento, indique cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: Eta cuadrado es equivalente al coeficiente de determinación de un modelo de regresión. Omega cuadrado es un estimador sesgado por el tamaño muestral y se recomienda utilizar eta cuadrado en su lugar. Delta de Cliff es un estimador paramétrico del tamaño del efecto. Sólo la “d” de Cohen puede informar acerca del tamaño de efecto de un tratamiento.

En un análisis de regresión simple, ¿cuál de los siguientes coeficientes indica el cambio que se produce en la variable de respuesta, por cada incremento en una unidad de la variable predictora?. Coeficiente de regresión no estandarizado Beta1. Coeficiente de regresión no estandarizado Beta0. Coeficiente de regresión tipificado B1. Coeficiente de determinación corregido.

¿Cuál de los siguientes estadísticos se emplea como indicador de multicolinealidad en los modelos de regresión lineal múltiple?. Durbin-Watson. Tolerancia. Distancia de Cook. Correlación de Pearson.

Si en una regresión logística binaria tenemos un predictor categórico con cuatro niveles, ¿en cuántas variables dicotómicas (dummy) se transformaría para emplearlo en el modelo?. 2. 3. 4. 5.

Cuando en el análisis de varianza unifactorial no se cumple el supuesto de homocedasticidad, en vez de la F ordinaria, ¿cuál de las siguientes pruebas convendría emplear?. Brown-Forsythe. Shapiro-Wilk. Levene. Mauchly.

Si la respuesta de un sujeto a un ítem depende de su respuesta a otro u otros ítems del test, ¿qué supuesto de la teoría de respuesta al ítem se está incumpliendo?. Invarianza respecto a los ítems. Linealidad. Igualdad de errores típicos. Independencia local.

¿Cuál de los siguientes diseños de investigación es un diseño estructuralmente incompleto?. Diseño jerárquico. Diseño de bloques aleatorios. Diseño de covarianza. Diseño con grupo de control no equivalente.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es una característica del diseño de bloques aleatorios?. Se asume la interacción entre la variable manipulada y la de bloqueo. Permite reducir la heterogeneidad de las unidades experimentales y, por lo tanto, aumentar la potencia de la prueba F utilizada para analizar el efecto del tratamiento. La variable de bloqueo no debe estar correlacionada con la variable dependiente. Utiliza una estrategia de control estadístico denominada técnica de bloqueo.

Atendiendo a las características del diseño de covarianza, señale la afirmación INCORRECTA: El análisis asociado a este diseño es el análisis de covarianza, el cual combina las ventajas del análisis de la varianza y el análisis de regresión. Se trata de un diseño en el que se utiliza un procedimiento de control experimental sobre la variable perturbadora o covariable. Es un diseño que permite reducir la varianza de error e incrementar la potencia estadística. Este diseño se utiliza en la metodología cuasiexperimental con el propósito de controlar el sesgo de selección.

En el ámbito del análisis estadístico de los datos, en lo que respecta al tamaño del efecto, indique la afirmación INCORRECTA: En un análisis de la varianza, la obtención de un valor de F estadísticamente significativo se corresponde siempre con un efecto importante. La prueba d de Cohen consiste en calcular la diferencia estandarizada entre medidas. Para estimar la proporción de varianza explicada se desaconseja utilizar eta-cuadrado debido a que se trata de un estimador sesgado del tamaño del efecto. El tamaño del efecto entre más de dos medias puede ser calculado mediante el estadístico f.

En el marco del análisis de la varianza con más de un factor, señale la afirmación INCORRECTA: El estudio del efecto moderador de una tercera variable, en la relación entre una variable independiente y una variable dependiente, se puede analizar mediante el efecto de interacción entre dicha tercera variable y el factor o variable independiente. Un efecto simple consiste en el efecto de un factor A cuando únicamente se tiene en cuenta un único nivel del otro factor B. Cuando se obtiene un efecto de interacción estadísticamente significativo, la interpretación de los efectos principales implicados en dicha interacción supone un error de interpretación. El análisis de los efectos simples no debe ser utilizado para interpretar una interacción estadísticamente significativa.

En lo que respecta a las estrategias para seleccionar la muestra de una investigación, señale la afirmación INCORRECTA: En el muestreo aleatorio estratificado se establecen restricciones a la selección totalmente aleatoria de la muestra. El tamaño muestral puede ser delimitado respondiendo al objetivo de que la muestra sea representativa de la población de referencia y/o atendiendo a estudios de potencia a priori. En el muestreo aleatorio estratificado, el procedimiento de afijación uniforme implica que los tamaños de los estratos son proporcionales a los tamaños poblacionales. El muestreo aleatorio por conglomerados implica que, en lugar de elementos individuales de la población, se utilizan conjuntos de elementos que puede considerarse que constituyen una unidad más amplia.

El diseño de bloques aleatorios NO tiene como objetivo: Utilizar un proceso de aleatorización completo. Controlar una variable perturbadora mediante un procedimiento de estratificación. Reducir la varianza de error y, por lo tanto, incrementar la potencia estadística. Incrementar la homogeneidad en cada condición experimental.

¿Cuál de las siguientes pruebas se emplea para comprobar el supuesto de esferidad en el análisis de varianza de medidas repetidas?. Shaphiro-Wilks. Levene. Mantel-Haenszel. Mauchly.

La función de información del test en la Teoría de respuesta al ítem (TRI) juega un papel “equivalente” al que en la Teoría clásica de los test (TCT) juega: El índice de dificultad. El coeficiente de validez. El índice de discriminación. El coeficiente de fiabilidad.

En el contexto del análisis de datos, señale la afirmación INCORRECTA: Si en un estudio se realizan varios contrastes simultáneos o independientes, la tasa de error de tipo I se incrementa con respecto al nivel nominal planteado. El procedimiento HSD de Tukey es un procedimiento dirigido a realizar comparaciones entre pares de medias, cuando estas comparaciones son simples y están formuladas a posteriori. La corrección de Bonferroni es el método más apropiado para controlar la tasa de error de tipo I por familia de comparaciones, cuando se pretende analizar un subconjunto de todas las posibles comparaciones, y éstas están formuladas a priori. Cuando se pretende comparar un grupo de control frente al resto de condiciones experimentales, la prueba más adecuada para controlar el error de tipo I es la prueba de Newman-Keuls.

En el contexto de un estudio sobre la satisfacción con la vida en las distintas comunidades autónomas, y sabiendo que la media española es de 50, y que la desviación típica es 10, ¿en qué comunidad autónoma están más satisfechos con la vida sus habitantes si obtenemos las siguientes puntuaciones? Castilla y León: puntuación directa = 43; Madrid: z = 0,8; Comunidad Valenciana: T = 55: Andalucía = - 1DT. Castilla y León. Comunidad Valenciana. Andalucia. Madrid.

En un gráfico de caja (Box-Plot) se considera que un valor es atípico (outlier) cuando está a más de: 1,5 desviaciones típicas por encima o por debajo de la media. 1,5 amplitudes intercuartílicas de la parte superior o inferior de la caja. 1,5 desviaciones típicas de la parte superior o inferior de la caja. 1,5 amplitudes intercuartílicas por encima o por debajo de la media.

Algunas de las limitaciones de la Teoría clásica de los test frente a la Teoría de respuesta al ítem vienen por: La menos fiabilidad de los instrumentos y la mayor complejidad matemática de los modelos antiguos.234. La ausencia de invarianza y la consideración de un nivel de precisión uniforme. La ausencia de invarianza y la ausencia de validez predictiva. El grado de dificultad de los ítems y la menor validez de contenido.

La fórmula de Spearman-Brown se usa para estimar el cambio en el coeficiente de fiabilidad de un test que se produce cuando aumenta: La variabilidad de una nueva muestra en que se analiza el test. La longitud de un test añadiendo ítems paralelos a los del test original. El tamaño de una nueva muestra en que se analiza el test. La dificultad de los ítems en una nueva versión del test.

Para interpretar adecuadamente los resultados obtenidos mediante un análisis factorial de la varianza debe tenerse en cuenta (indique la afirmación INCORRECTA): Cuando el efecto de interacción es estadísticamente significativo, el interés de los efectos principales se reducen en cierta medida dado que su interpretación depende de los niveles del resto de factores. El análisis de los efectos simples implica interpretar el efecto de un factor cuando se tiene en cuenta un único nivel del otro factor. El análisis de los efectos simples sólo tiene sentido cuando la interacción entre los factores es estadísticamente significativa. El efecto de interacción solo será estadísticamente significativo si los efectos principales también lo son.

En el ámbito del análisis estadístico, en concreto de la regresión lineal, indique la afirmación INCORRECTA: La regresión lineal permite analizar la relación entre uno o más predictores cuantitativos y una variable dependiente también cuantitativa, no pudiéndose en ningún caso incluir en el análisis predictores categóricos. En el análisis de regresión, el coeficiente de regresión parcial no estandarizado Bo ó b0 ofrece el valor de la ecuación de regresión cuando todos los predictores son igual a cero. Una estrategia para medir la bondad de ajuste en un análisis de regresión simple es utilizar el coeficiente de determinación que se calcula elevando al cuadrado el coeficiente de correlación de Pearson. Si se desea encontrar la ecuación de regresión capaz de ofrecer el mejor ajuste posible con el menos número de variables, se recomienda utilizar la regresión jerárquica o por pasos.

En el marco del análisis de la varianza, con un factor y tres tratamientos, indique la afirmación INCORRECTA: La prueba de Dunn-Bonferroni nos permitiría llevar a cabo comparaciones múltiples entre pares de medias planificadas o a priori. Si el investigador desea realizar todas las posibles comparaciones por pares, post hoc o a posteriori, podía utilizar la prueba de Tukey. Para estimar el tamaño del efecto relativo a la proporción de varianza explicada, sería aconsejable la utilización de eta-cuadrado (h2), por ser un estimador no sesgado. En el caso de incumplir el supuesto de homogeneidad de las varianzas se recomienda utilizar los estadísticos W de Welch o F de Brown y Forsythe, como alternativa al estadístico F.

Un investigador desea analizar el impacto de una intervención para mejorar las capacidades de lectoescritura. Para ello, antes de aplicar la intervención mide la capacidad de lecto-escritura en la muestra y establece un punto de corte. Los sujetos con puntuaciones por encima del punto de corte constituirán el grupo de control y aquéllos por debajo del punto de corte recibirán la intervención (grupo experimental). Tras la intervención, el investigador medirá nuevamente la capacidad en lecto-escritura de todos los sujetos. Según este enunciado, señale la opción INCORRECTA: Se ha utilizado una regla de asignación no aleatoria pero conocida. Se trata de un diseño de discontinuidad en la regresión. Se trata de un diseño con grupo de control no equivalente. Se ha utilizado un diseño cuasi-experimental pretestpostest con grupo de control.

En relación con los diseños de investigación en Psicología, indique cuál de las siguientes afirmaciones es INCORRECTA: El diseño de bloques tiene como objetivo, entre otros, el análisis de la interacción entre la variable de tratamiento y la variable de bloqueo. El diseño de cuatro grupos de Solomon permite analizar el posible efecto de sensibilización del pretest, en el efecto del tratamiento. En los diseños de medidas repetidas, el principal problema es el derivado de la secuencialidad en la que se aplican los tratamientos. Los diseños experimentales de covarianza tienen como objetivo la reducción de la varianza de error, incluyendo variables cuantitativas como covariables.

En lo que respecta a la validez de conclusión estadística, indique cuál de las siguientes afirmaciones es correcta: La potencia es complementaria al error de tipo I y se define como la capacidad de una prueba estadística para detectar una relación entre variables. El error de tipo II se refiere al hecho de detectar una relación entre variables cuando de hecho no existe tal relación en la población. La probabilidad de cometer un error de tipo I se denomina alpha y se refiere a rechazar la hipótesis nula cuando dicha hipótesis es verdadera. El tamaño muestral tiene una relación inversamente proporcional con la potencia de la prueba estadística.

En relación con los diseños factoriales, indique por favor la afirmación CORRECTA: Una de las ventajas del diseño factorial en comparación con el diseño multigrupos es que permite examinar los efectos de interacción entre las variables independientes y las variables dependientes. En los diseños factoriales, cuando la interacción es estadísticamente significativa, los efectos principales no son consistentes y se aconseja interpretar los efectos simples. Los resultados obtenidos mediante un diseño factorial aleatorio, pueden analizarse tanto mediante análisis factorial de la varianza como mediante análisis factorial de componentes principales. Los diseños factoriales de medidas parcialmente repetidas se caracterizan por la utilización de dos o más variables dependientes.

En el ámbito de los diseños de investigación, indique la afirmación CORRECTA: El diseño con grupo de control no equivalente es un diseño experimental prototipico. Los diseños de series temporales interrumpidas se caracterizan por el registro de múltiples medidas antes y después de introducir la intervención o el tratamiento. En los diseños cuasíexperimentales de grupo único la regla de asignación utilizada es no aleatoria pero conocida. Los diseños de discontinuidad en la regresión se definen por la utilización de una variable de asignación no aleatoria ni conocida.

En lo que respecta a la validez interna del diseño, indique cuál de las siguientes afirmaciones es INCORRECTA: En los diseños de medidas repetidas, las amenazas a la validez interna provienen de los efectos de orden y residuales. Los efectos de orden y residuales pueden ser controlados mediante técnicas de eliminación. En los diseños N=1 se utilizan técnicas de control como la equiponderación. En los diseños intersujeto, la equivalencia inicial de los grupos se garantiza utilizando la regla de asignación aleatoria.

Con relación a los supuestos del modelo estadístico, indique la afirmación CORRECTA: La normalidad es un supuesto que puede ser explorado mediante la prueba de Brown-Forsythe. La homogeneidad de la varianza es un supuesto cuya comprobación suele realizarse mediante la prueba W de Welch. La prueba de Durbin-Watson analiza la existencia de autocorrelación entre residuales y nos informa acerca del supuesto de independencia de las observaciones. Un valor en la prueba de Shapiro-Wilks de SW=2,781; p=0,05 muestra un valor estadísticamente significativo que indica que se cumple el supuesto de normalidad.

En el ámbito de la validez de conclusión estadística, indique la afirmación INCORRECTA: La baja potencia estadística puede implicar un alto riesgo de cometer un error de tipo II. La escasa habilidad de las medidas utilizadas puede influir en las conclusiones sobre covariación. Existen estadísticos que de manera sistemática infraestiman o sobreestiman la magnitud de un efecto, lo cual amenaza a la validez de la conclusión estadística. La heterogeneidad de las unidades muéstrales incrementa la probabilidad de detectar el efecto objeto de estudio.

En el modelo de regresión lineal simple cuando trabajamos en puntuaciones típicas, el coeficiente de regresión (beta) de la variable independiente (VI) es igual a: La varianza de la variable dependiente (VD). 0. La correlación de Pearson entre la VD y VI. 1.

Antes de aplicar una prueba t de diferencias de medias para grupos independientes, hay que comprobar el supuesto de homocedasticidad ¿Cuál de las siguientes pruebas se emplea para tal fin?. Brown-Forsythe. U de Mann-Witney. Chi-cuadrado. F de Levene.

La fórmula de Spearman-Brown se usa para estimar el cambio que se produciría en el coeficiente de fiabilidad de un test cuando aumentamos: La variabilidad de la muestra. La longitud, añadiendo ítems paralelos. El tamaño de la muestra. El tiempo transcurrido entre dos aplicaciones de test.

En el contexto de los diseños experimentales, es necesario utilizar alguna(s) de las siguientes estrategias de control para garantizar la validez interna. Indique la opción INCORRECTA: Técnicas de equilibración como la asignación aleatoria. Selección aleatoria de la muestra. Técnicas de constancia, utilizando un único valor de la variable perturbadora en todos los grupos. Equiponderación en el caso de diseños experimentales con medidas repetidas.

En el ámbito de la metodología observacional, señale la afirmación INCORRECTA: El método observacional se caracteriza por la no intervención del investigador en el fenómeno de estudio y por la no restricción de las repuestas de los sujetos a través de las tareas o los instrumentos de evaluación. En la metodología observacional, el sistema de categorías puede considerarse el instrumento de medida. El método observacional se caracteriza por la búsqueda de relaciones causales y el control del comportamiento de los sujetos. En los diseños observacionales, para calcular la fiabilidad interobservadores se puede utilizar el índice de Kappa.

¿Cuál es el efecto del fenómeno conocido como “restricción de rango” sobre el valor de correlación observado entre dos variables psicológicas: El aumento de ese valor. La disminución de ese valor. La desaparición de ese valor. El cambio de signo de ese valor.

Cuando el coeficiente de fiabilidad de un test se calcula en una muestra muy homogénea de sujetos su valor: Aumenta. Disminuye. Se iguala al coeficiente de validez. Es independiente de la homogeneidad de la muestra.

Al proceso de desarrollar una conversión del sistema de unidades de un test al sistema de unidades de otro se denomina: Calibración. Equiparación. Baremación. Sustitución.

Una puntuación “eneatipo” en un test requiere la transformación: De las puntuaciones en una escala que va del 1 al 99 con una media igual a 50. De las puntuaciones en una escala que va del 1 al 99 con una desviación típica igual a 10. De las puntuaciones en una escala que va del 1 al 9 con una desviación típica igual a 2. De las puntuaciones en una escala que va del 1 al 9 con una desviación típica igual a 5.

En la evaluación psicológica, la “objetividad del registro”, en el sentido de que diferentes evaluadores obtengan resultados semejantes, hace referencia: A la validez externa del test. A la validez interna del test. A la fiabilidad del test. A la consistencia interna del test.