Estadística PIR (Descriptiva e inferencial)

Para la utilización de pruebas estadísticas paramétricas, es necesario analizar el cumplimiento de los supuestos del modelo estadístico. En este sentido, señale la afirmación INCORRECTA: Para analizar el supuesto de homogeneidad de las varianzas, se recomienda utilizar la prueba de Levene por ser robusta ante el incumplimiento del supuesto de normalidad de la variable dependiente. La utilización de una regla de asignación aleatoria de los sujetos a las condiciones experimentales es uno de los procedimientos más utilizados para garantizar el cumplimiento del supuesto de independencia de las observaciones. Para medir el cumplimiento de la normalidad de las puntuaciones de la variable dependiente, se recomienda utilizar la prueba de Bartlett. Ante la presencia de heterocedasticidad, uno de los métodos que puede utilizarse radica en la corrección de los grados de libertad de la prueba F, denominándose dicha prueba F conservadora.

¿Qué tipo de puntuación normativa tiene el inconveniente de que su distribución es desigual, por lo que no es posible calcular diferencias ni compararlas si se han obtenido en diferentes pruebas?. Desviación CI. Puntuaciones Z. Eneatipos. Percentiles.

¿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.

Un investigador está interesado en saber si los resultados sobre la aplicación de un programa de tratamiento psicológico alarga la duración del sueño. Conoce que la duración del sueño es una variable que se distribuye normalmente en la población con una media de 7 horas; dado que su interés es conocer si el programa de tratamiento psicológico incrementa el número de horas que se duerme. ¿Cuál de las siguientes formulaciones de su hipótesis es la correcta?. H0:=7/H1:≠7. H0:≥7/H1:<7. H0:≤7/H1:>7. H1:=7/H0:≰7.

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.

Cuando decimos que una teoría científica debe ser susceptible de refutación, nos estamos refiriendo al principio de: Veracidad. Falsación. Validez interna. Validez externa.

¿Qué técnica de análisis multivariado tiene como propósito fundamental la búsqueda de una estructura de constructos latentes, a partir de las correlaciones entre las variables observadas?. Análisis discriminante múltiple. Análisis de conglomerados jerárquicos. Regresión logística multinomial. Análisis factorial.

La estimación del error muestral es una característica exclusiva del muestreo: Intencional. Probabilístico. Opinático. Polietápico.

Cuando se aplica una prueba estadística de bondad de ajuste, el interés del investigador se centra en: Determinar los intervalos de confianza de los parámetros correspondientes a variables cuyo nivel de medida es ordinal o nominal. Establecer los límites a los que se ajusta un intervalo de confianza. Fijar el nivel de alfa que se utilizará en la inferencia. Determinar si la distribución de probabilidad de una variable se ajusta a una distribución de probabilidad teórica determinada.

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. Andalucía. Madrid.

El hecho de que los dos factores principales que afectan a la potencia sean el tamaño del efecto y el tamaño de la muestra implica que: El tamaño del efecto toma en cuenta la diferencia predicha entre medias (cuanto mayor es la diferencia, mayor es d) y la varianza muestral (cuanto mayor es la varianza muestral, mayor es d). El tamaño del efecto influye en la potencia, ya que, a mayor tamaño del efecto, mayor es la superposición entre las distribuciones de medias de la población predicha y el área de rechazo de la distribución de medias correspondiente a la población comparativa. Con un determinado tamaño del efecto, los estudios con más potencia tienen intervalos de confianza más largos. A mayor muestra, menor es la varianza de la distribución de medias, de forma tal que para un determinado tamaño del efecto existe menor superposición entre las distribuciones.

¿Cuál de los siguientes muestreos es probabilístico?. Muestreo por conglomerados. Muestreo estratégico. Muestreo accidental. Muestreo multicategorías.

En una investigación se ha concluido que existe relación entre las variables estudiadas, basándose en el resultado obtenido en la prueba de hipótesis nula. Sin embargo, constatamos que dicha relación no existe en la población. Según este enunciado… (señale la afirmación correcta): Se ha cometido un error de tipo I. Se ha cometido un error de tipo II. La potencia de la prueba es baja. El valor de p obtenido en la prueba de hipótesis nula es superior a 0,05.

La existencia de una asociación estadística significativa entre variables ordinales puede determinarse, más adecuadamente, mediante: El test de Kuskal-Wallis. La correlación de Pearson. El test de Kappa. La correlación de Spearman.

Los sistemas de clasificación de la conducta anormal (p.ej., los utilizados en el DSM) constituyen: Escalas de razón. Sistemas de clasificación nominal. Sistemas de intervalo. Escalas ordinales.

Un/a psicólogo/a desea conocer si hay relación entre las variables: “intensidad del dolor de cabeza” ordenado de 0 a 10 y “momento del curso escolar”, ordenado de 1 (septiembre) a 9 (mayo). ¿A qué estadístico ha de recurrir?. Correlación de Pearson. Q de Yule. Varianza. Correlación de Spearman.

A la probabilidad de obtener, siendo H0 verdadera, un resultado para un estadístico de contraste tan o más extremo que el encontrado en nuestra muestra, se denomina: Nivel de significación, alfa. Nivel de confianza, 1 - alfa. Potencia de prueba, 1 - beta. Grado de significación o nivel crítico, p.

La distribución T se aproxima a la normal: A medida que aumentan los grados de libertad. Nunca, porque son dos distribuciones distintas. Cuando tenemos entre 0 y 30 grados de libertad. Si el muestreo es aleatorio.

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.

Cuando se parte de un censo, las conclusiones: Son inferencias más válidas. No son inferencias. Son inferencias ciertas. Hay que expresarlas a nivel probabilístico.

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 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 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 una investigación que busca realizar inferencias a partir del análisis de los datos, a los valores que delimitan la zona de rechazo de la hipótesis nula los llamamos valores: Residuales. Críticos. Extremos. Falsos.

De las siguientes afirmaciones, seleccione la CORRECTA. Si en un contraste unilateral derecho utilizamos como nivel de significación 0,005: La probabilidad de mantener H0 siendo falsa es 0,005. La probabilidad de rechazar H0 siendo verdadera es 0,005. La probabilidad de mantener H0 siendo falsa es 0,995. La probabilidad de rechazar H0 siendo verdadera es 0,995.

Tenemos una población normal con varianza desconocida. Se toma de ella una muestra de tamaño n=23. Para estimar el valor del parámetro media poblacional, utilizaremos un estadístico de contraste cuya distribución es: Chi cuadrado. Binomial. Normal (N (0,1)). T de Student.