Psicología

El error típico de un estimador es: La desviación típica de la distribución muestral del estimador. La varianza de la distribución muestral del estimador. La raíz cuadrada del estimador. La desviación típica de la distribución de la variable en la población.

El modelo estadístico que impone como condición que las pendientes de las rectas de regresión de K subpoblaciones sean iguales entre sí, es el análisis de : Covarianza con un criterio de clasificación y efectos fijos. Varianza sobre puntuaciones corregidas mediante curva normal. Varianza con un criterio de clasificación y efectos aleatorios. Varianza de dos factores con medidas independientes.

Se considera eficiente un estimador cuando: Su varianza muestral es mínima. Su valor esperado coincide con el valor del parámetro de la población que estima. El valor esperado de la varianza del estimador coincide con el parámetro. Agota toda la información que existe en la muestra en orden a estimar un parámetro.

Si el coeficiente de correlación múltiple entre una variable criterio y K variables predictoras es nulo, entonces podemos afirmar: La variable criterio no tiene variabilidad común con las K variables predictoras. Las K variables predictoras no están relacionadas linealmente entre sí. La suma de los cuadrados residual es nula. No cometemos ningún error al pronosticar mediante la ecuación de regresión múltiple.

El tiempo que tarda una rata en recorrer un laberinto se clasificaría como una variable: Cuantitativa. Discreta. Cualitativa. Del estímulo.

Las siguientes hipótesis nulas: Hº: n1=n2 y Hº: n1> n2 expresan: Un contraste bilateral y un contraste unilateral derecho, respectivamente. Un contraste bilateral y un contraste unilateral izquierdo, respectivamente. Un contraste unilateral izquierdo y unilateral derecho, Respectivamente. Un contraste unilateral izquierdo y un contraste bilateral, respectivamente.

Cuando se aplica el estadístico Chi-cuadrado de Pearson para la independencia de variables, la hipótesis alternativa, de una forma general, será: En la población, la variable dependiente observada X, no es independiente de la variable dependiente observada Y. En la población, la variable dependiente observada X, no es independiente de la variable independiente aplicada Y. En la muestra, la variable independiente aplicada X, es independiente de la variable dependiente observada Y. En la muestra, la variable dependiente observada X, no es independiente de la variable dependiente observada Y.

Cuál de las siguientes frases es ERRÓNEA si nos referimos a las condiciones que deben cumplir los datos para aplicar como estadístico de contraste una T de Student para dos muestras independientes: Variable independiente medida a nivel de intervalo. Poblaciones normales no mayor que 29 sujetos en cada muestra. Supuesto de homocedasticidad ( si las varianzas son desconocidas) o tamaños iguales en ambas muestras si no se da este supuesto de homocedasticidad. Las n1 +n2 observaciones son independientes y aleatorias.

Entre las características que indican la bondad de los estimadores se encuentran: Suficiencia y eficiencia. Sesgo y eficiencia. Suficiencia y sesgo. Representatividad y carencia de sesgo.

Señale la afirmación CORRECTA: Una muestra es un conjunto de elementos de una población. Un parámetro es un valor numérico que describe una característica de una muestra. Un estadístico es un valor numérico que describe una característica de una población. Una variable debe ser un subconjunto representativo.

Dada la ecuación de regresión Y= A+B * X+ e . Cuál es la variable independiente (VI): X. A. B. Y.

En una ecuación de regresión Y = A + B * X + e. ¿ Donde se representa la variable X en un plano cartesiano?. En el eje de las abcisas. En el eje de las ordenadas. En el eje bisectriz. En el eje ortogonal.

En una ecuación de regresión Y= a + b . X + e ¿ cuál es la pendiente ?. b. a. X. Y.

Dada la ecuación Y = a + b . X + e ¿ cuál es la variable dependiente (VD) ?. Y. a. b. X.

Un alumno obtiene en un test una puntuación típica igual a -25 (z = -25) ¿Qué significa ese dato?. Que la posición relativa de esa puntuación es de 0,25 desviaciones típicas por de bajo de la media. Que deja por debajo de sí al 25% de los valores de ese test en la muestra estudiada. Que el valor directo de esa puntuación es el de la media multiplicada por 0,25. Que la posición relativa de esa puntuación es de 0,25 desviaciones típicas por encima de la media.

Un psicólogo que trabaja en un centro de salud, desea comprobar si la esquizofrenia guarda relación con el género de los pacientes. Organiza una tabla de contingencias 2x2. Para ello revisa todos los expedientes de las personas que han pasado por el centro de salud y contabiliza la correspondiente frecuencia (f) en cada casilla. ¿Qué tipo de prueba es más adecuada para comprobar el objetivo de inavestigación ?. Una prueba Chi- cuadrado. Una prueba de correlación de Pearson. Una prueba T de Student. Una prueba de correlación de Spearman.

La estrategia que permite transformar los hechos en datos, dentro de un sistema comprensible y analizable por cualquier investigador, se conoce como: Medición. Escalamiento. Metodología. Normalización de variables.

La clasificación de las escalas de medida en: nominales, ordinales, de intervalo y de razón, se debe a: Stevens. Spearman. Campbell. Thurstone.

Una vez obtenidas las puntuaciones de los sujetos en un test, la transformación a centiles consiste en: Asignar a cada puntuación directa el porcentaje de sujetos que obtienen puntuaciones inferiores a ella. Asignar a cada puntuación directa el porcentaje de sujetos que obtienen puntuaciones superiores a ella. Asignar a cada puntuación diferencial el porcentaje de sujetos que obtienen puntuaciones inferiores a ella. Asignar a cada puntuación diferencial el porcentaje de sujetos que obtienen puntuaciones superiores a ella.

Cuando queramos conocer exactamente tanto la dirección como la intensidad de una asociación entre dos variables habremos de calcular: La correlación. La covarianza. El coeficiente de determinación. El estadístico de Mann-Whitney.

La probabilidad de la unión de dos sucesos, mutuamente exclusivos es: La suma de sus probabilidades. La diferencia entre sus probabilidades. El cociente entre sus probabilidades. El producto entre sus probabilidades.

Si en una distribución la Mediana vale 8 y la Media 5, ¿cómo es la distribución?. Asimétrica negativa. Asimétrica positiva. Leptocúrtica. Simétrica.

La desviación típica de las puntuaciones típicas es siempre: 1. 0. (-1). Coincide con la media en diferenciales.

En general una correlación puede considerarse significativa cuando se obtiene: Una significación menor o igual a 0,05, sea cual sea el valor de la correlación. Un valor mayor o igual a 0,33, sea cual sea el valor de la significación. Un valor menor o igual a 0,33, sea cual sea el valor de la significación. Una significación mayor o igual a 0,05, sea cual sea el nivel de correlación.

Cuál de las siguientes afirmaciones NO corresponde a una curva normal: Es asintótica respecto al eje de ordenadas. Es simétrica respecto al eje vertical que pasa por la media. La media , la mediana y la moda coinciden en el mismo valor. Tiene un único valor máximo ( X = u).

Al incluir nuevos predictores en un modelo de regresión ocurre que: El coeficiente de determinación se mantendrá o crecerá. El coeficiente de determinación aumentará. El coeficiente de determinación disminuirá. En un modelo de regresión no se pueden incluir nuevos predictores.

La correlación biseral: Debe usarse cuando una de las variables implicadas no es dicotómica pero se dicotomiza. Es una mera aplicación de la correlación de Pearson. Es más adecuada que la correlación biseral puntual cuando no se puede asumir normalidad en la distribución. Oscila entre +1 y -1.

Un modelo de análisis de varianza se considera equilibrado (balanceado) cuando: El número de observaciones para cada nivel del factor es siempre el mismo. La varianza de los distintos niveles del factor es siempre constante. El número de niveles es siempre el mismo para todos los factores. El experimento se repite varias veces para cada nivel del factor.

Cuál de las siguientes representaciones gráficas permite conocer directamente el valor de los cuartiles: El diagrama de cajas. El diagrama de barras. El diagrama de dispersión. El diagrama de secuencias.

El proceso mediante el que se establece una correspondencia biunívoca entre números y modalidades de una variable, se conoce como: Medición. Escalamiento multivariado. Diseño de experimentos. Normalización de los datos.

Cuando el objetivo de un investigador es comparar la diferencia de medias para dos muestras independientes con un n que tiende a infinito, la técnica a utilizar será: Prueba t de Student. Análisis de regresión. Prueba de Levence. Correlación de Spearman.

Para conocer la posición de un sujeto en una variable en relación con el resto de la muestra, utilizaría: Cuantiles. La media. La varianza. Un índice de simetría.

La varianza de una muestra considerada desde K submuestras es: La media de las varianzas más la varianza de las medias. La varianza de las medias. La suma de las varianzas parciales. La media de las varianzas parciales.

Un procedimiento adecuado y sencillo para conocer la varianza de K variables que se combinan linealmente para obtener una puntuación total es: La matriz de varianzas-covarianzas. La covarianza. El coeficiente de determinación. El estadístico de Mann-Whitney.

Si deseo comparar la variabilidad que existe entre la percepción espacial en niños de 5 y en niños de 12 años, usaré: El coeficiente de variación. El rango. La amplitud semiintercuartil. La desviación media.

Si el CI de un individuo es 95 y ocupa el percentil 30 consideramos que: El 70% de los sujetos supera el CI 95. El 30% de los sujetos supera el CI. El 95% de los sujetos se encuentra por encima del valor. El 5% de los sujetos se encuentra por debajo del valor 30.

Si en una distribución la Mediana vale 12 y la Media 6, ¿ cómo es la distribución?. Asimétrica negativa. Asimétrica positiva. Simétrica. Leptocúrtica.

El número de grados de libertad para determinar el valor crítico de Chi-cuadrado en una tabla de contingencia de 3x4 es de: 6. 12. 8. Necesito conocer el tamaño muestral.

Cuál de los siguientes estadísticos NO permite medir la variabilidad de una muestra: La covarianza. El rango. La varianza. La amplitud semiintercuartil.

Una de las diferencias entre estadístico y parámetro es que: El parámetro está libre de error de muestreo. El estadístico se obtiene desde una población. El parámetro se obtiene desde una muestra. El estadístico está libre de error de muestreo.

Un investigador quiere someter a prueba la hipótesis nula de que: " las medias de K poblaciones independientes son iguales entre sí". ¿Qué estrategia analítica le aconsejaría que siguiese?. El análisis de la varianza. El análisis de correspondencia. El análisis discriminante. La prueba Chi-cuadrado.

Desde qué tipo de distribución considera usted que debe representarse la variable:" tiempo que tarda un enfermo en manifestar sus primeros síntomas tras una infección". Distribución exponencial. Distribución binomial. Distribución normal. Distribución de Bernouille.

Las rectas de regresión en puntuaciones directas y diferenciales son: Paralelas. Iguales. Convergentes. Divergentes.

Si la nube de puntos de un diagrama de dispersión es cada vez más delgada, el (r) será: Cercano a 1. Cercano a cero. Positivo. Negativo.

De una encuesta de 400 psicólogos escolares respondieron 240. ¿Forman estos 240 una muestra aleatoria de todos los psicólogos escolares ?. No. Sí, es una muestra aleatoria. Es una muestra representativa aunque no aleatoria. Depende del objetivo de la encuesta.

La desigualdad de la distancia entre valores, especialmente en los extremos de la distribución, es uno de los inconvenientes de: Los percentiles. Las puntuaciones T. Los estaninos. Los equivalentes de curso.

Cuando las modalidades de una variable únicamente pueden considerarse desde la relación de igualdad-desigualdad, se considera que la variable es: Nominal. Ordinal. De intervalo. De razón.

cuando el objetivo de un investigador es comparar las diferencias de dos medias para dos muestras independientes que no cumplen los criterios de normalidad, la técnica a utilizar será: Pruebas no paramétricas. Prueba de Levene. Prueba t. Análisis de regresión.

La escala de percentiles es: Ordinal con unidades muy desiguales. Cuantitativa con unidades iguales. Nominal con unidades equiespaciadas. Ordinal con unidades iguales.

El número de grados de libertad para determinar el valor crítico de Chi-cuadrado en una tabla de contingencias de 4x5 es de: 12. 20. 8. Necesito saber el tamaño muestral.

Si un psicólogo quiere medir la homogeneidad de una muestra pequeña, ¿qué le aconsejas?. Que use la cuasivarianza. Que use la varianza. Que use la media. Que use la desviación media.

Cuando deseamos un obtener un valor de probabilidad condicionada, resulta muy útil: La regla de Bayés. Los diagramas de arbol. La regla de Laplace. Las leyes de De Morgan.

¿Utilizaría la prueba Chi-cuadrado para determinar si la proporción de zurdos en 116 niños es significativamente diferente de la de 78 niñas?. Sí. No, utilizaría la de Spearman. Sólo después de aplicar la corrección de Yates. No, porque la distribución no es normal.

Qué medida de tendencia central consideraría más adecuada para la variable "apatía" medida como presencia y/o ausencia: La moda. La media. La mediana. La desviación media.

Si trabajamos en un experimento de psicofísica donde debemos promediar razones, el cálculo más adecuado es el de: Media geométrica. Media cuadrática. Media armónica. Media aritmética.

El coeficiente de contingencia "C": Se encuentra entre 0 y +1. Se encuentra entre -1 y +1. Coincide con el coeficiente "Q" de Yule. Puede ser cualquier valor.

La calificación estándar más elemental y útil es la: Puntuación típica. Puntuación directa. Puntuación diferencial. Desviación típica.

Si la nube de puntos de un diagrama de dispersión es cada vez más grueso, el (r) será: Cercano a cero. Positivo. Cercano a 1. Negativo.

Para comparar la dispersión de variables que corresponden a poblaciones extremadamente desiguales podemos utilizar: El coeficiente de variación. La cuasivarianza. La varianza. La amplitud intercuartil.

Una distribución de valores se considera leptocúrtica cuando el índice de curtosis es: Mayor que cero. Igual a cero. Igual a uno. Menor que cero.

Qué estadístico nos permite conocer en cuantas unidades de los valores que toma la variable se concentra el 50% central de los casos: La amplitud o rango semintercuartílico. La media. La moda. La amplitud de rango intercuartílico.

Los intervalos de confianza proporcionan: El intervalo de posibles valores del parámetro poblacional que corresponda. El valor de la varianza muestral. El intervalo de posibles valores del estadístico poblacional que corresponda. El valor de la varianza poblacional.

Qué condición ha de considerarse para poder realizar el contraste de una media mediante una estrategia paramétrica: Que la población siga una distribución normal. Que la población sea finita. Que la muestra sea inferior a 90. Que la población sea asimétrica.

En el supuesto de que dos variables sean independientes, ¿cuál de las siguientes afirmaciones es CORRECTA?. No existe relación lineal entre ellas. Existe una relación lineal perfecta entre ellas. El coeficiente de determinación es igual a 1. El pronostico entre ambas variables, en regresión, será perfecto.

El coeficiente de correlación de Spearman lo utilizaría siempre entre variables: Ordinales. Dicotómicas. Nominales. Independientes.

Considerando una variable nominal, la medida descriptiva que tiene sentido es: La moda. La marca de clase. La media y la varianza. La dispersión relativa.

En una regresión lineal, el coeficiente de determinación y el de correlación lineal: Sólo pueden coincidir si el ajuste lineal es perfecto. Siempre coinciden. Nunca coinciden. Sólo coinciden si la varianza explicada es igual a la varianza no explicada.

Si se considera en puntuaciones típicas la variable "ansiedad", la media del grupo: Será igual a cero. Dependerá del tamaño de la muestra. Será igual a uno. Dependerá de la dispersión de los sujetos.

Si desea estimar un índice de discriminación entre ítem y test, cuando ambas medidas son dicotómicas, ¿ qué alternativa consideraría adecuada?. Coeficiente phi. Correlación tetracórica. Correlación biseral. Correlación biseral-puntual.

Cuando se analizan los datos de una investigación psicológica mediante análisis de varianza de dos factores: El diseño de la investigación incluye dos variables independientes. Es porque los datos provienen de medidas fisiológicas. Tanto la variable dependiente como la independiente deben haberse medido en una escala de razón. El diseño de investigación cuenta con dos variables dependientes.