repasando

En un ANOVA de dos factores completamente aleatorizados, el estadístico F para el primer factor toma el valor 18.96 sabiendo que P(F > 18.96) < .01 (p valor) ¿Qué conclusión puede obtenerse con respecto a H0?. a. El factor A tiene un efecto significativo sobre la variable DEPENDIENTE. b. El factor A NO tiene un efecto significativo sobre la variable DEPENDIENTE. c. El factor A tiene un efecto significativo sobre la variable INDEPENDIENTE.

Un factor de efectos fijos se caracteriza por…. a. Sólo algunos de los niveles del factor están contemplados en el análisis. b. El muestreo realizado no ha sido aleatorio. c. Todos los niveles del factor están contemplados en el análisis.

Cuando en el ANOVA NO existe manipulación por parte del investigador (la asignación no es aleatoria) de los niveles de tratamiento interpretamos que: a. Las diferencias encontradas en la variable dependiente están asociadas a los distintos niveles de la variable independiente. b. Las diferencias encontradas en la variable dependiente son debidas a los distintos niveles de la variable independiente. c. Las diferencias encontradas en la variable independiente son debidas al efecto de la variable dependiente.

En los modelos de ANOVA de dos factores se desea estudiar la influencia de: a. Dos niveles de una variable sobre una variable dependiente. b. Dos variables independientes sobre una variable dependiente. c. Dos factores sobre una variable independiente.

En un ANOVA de 2 factores: edad (joven y adulto) y nivel de ansiedad (bajo, medio y alto), el nivel de ansiedad produjo un efecto significativo. Para obtener más información, el investigador deberá: a. Realizar pruebas a priori. b. Realizar una correlación entre factores. c. Realizar comparaciones a posteriori.

En un ANOVA de 2 factores con 4 niveles por factor, el número de hipótesis nulas que se contrastarán son: a. Tres. b. Ocho. c. Dieciséis.

¿Qué tipo de análisis debo realizar si quiero comparar las medias entre tres o más grupos?. a. Prueba T de Student. b. Análisis de varianza. c. Correlación de Pearson.

En el ANOVA de medidas independientes de dos factores…. a. Se evalúa el efecto de dos variables dependientes categóricas sobre una variable independiente cuantitativa. b. Se evalúa el efecto de una variable dependiente cuantitativa sobre dos factores categóricos. c. Se evalúa el efecto individual y conjunto de dos factores sobre una variable dependiente cuantitativa.

9. En los modelos de ANOVA de dos factores…. a. Se estudian los efectos principales de los factores y el efecto de la interacción entre ambos. b. Los factores del modelo deberían tener como mucho dos niveles o grupos independientes. c. La variable independiente debe mostrar una distribución normal en todas las combinaciones de los factores.

10. Tenemos dos variables continuas. Observamos que las puntuaciones altas de una variable se corresponden con las bajas en la otra. Por tanto su relación es: a. Directa. b. Inversa. c. Nula.

Observa la siguiente salida de resultados del programa JASP y contesta la pregunta que figura a continuación: a. Existen efectos principales significativos para “Sexo” y para “GruposEdad”. b. Hay un efecto principal significativo del “Sexo” pero no de “GruposEdad”. c. Hay un efecto principal significativo de “GruposEdad” pero no de “Sexo”.

.Observa la siguiente salida de resultados del programa JASP: Elige la afirmación correcta con base en los datos presentados en la tabla: a. Las diferencias entre hombres y mujeres se ven influidas por la edad. b. No hay interacción significativa entre los efectos del sexo y de la edad. c. El efecto principal significativo de la edad tiene un tamaño del efecto grande.

Cuando dos variables mantienen una relación inversa entre ellas el coeficiente de correlación de Pearson será: a. Positivo. b. Negativo. c. Cercano a 0.

El indicador que mide el grado de asociación de dos variables numéricas o continuas se denomina: a. Índice de Levene. b. Valor d de Cohen. c. Coeficiente de correlación de Pearson.

Observa la siguiente salida de resultados del programa JASP y contesta la pregunta que figura a continuación Utilizando α = .05, elige la opción correcta respecto a los resultados que se muestran en la tabla: a. Se observan correlaciones significativas entre todas las variables. b. NO se encuentra ninguna correlación significativa entre las variables. c. Todas las correlaciones son inversas.

Observa la siguiente salida de resultados del programa JASP y contesta la pregunta que figura a continuación: Utilizando α = .05, la correlación entre las variables “Optimismo” y “Satisfacción Vital” es: a. Una correlación moderada y directa. b. Una correlación alta e inversa. c. Una correlación muy alta aunque no significativa.

Tenemos dos variables continuas. Observamos que al aumentar los valores de una de las variables los valores de la otra también aumentan en la misma proporción. Podemos decir que la relación entre ambas variables es: a. Negativa. b. Positiva. c. Neutra.

18. Con respecto al coeficiente de correlación de Pearson: a. Su valor puede estar comprendido entre -10.00 y +10.00. b. Cuanto más cerca está de 0, más fuerte es la relación entre las variables. c. Se utiliza en datos continuos y que tienen una distribución normal.

Observa la siguiente salida de resultados del programa JASP y contesta la pregunta que figura a continuación: Utilizando α = .05, elige la opción correcta respecto a los resultados que se muestran en la tabla: a. Todas las correlaciones obtenidas son estadísticamente significativas. b. La única correlación significativa es la encontrada entre Liderazgo y Humildad. c. Ninguna de las correlaciones calculadas es significativa.

Observa la siguiente salida de resultados del programa JASP y contesta la pregunta que figura a continuación: Utilizando α = .05, la correlación entre las variables “Dominio del Entorno” y “Afecto Negativo” es: a. Una correlación no significativa y baja. b. Una correlación significativa y moderada. c. Una correlación no significativa y nula.

21. Una científica predice que los estudiantes que usan su método educativo obtendrán mejores notas que un grupo control. Para probar esta hipótesis científica, ¿Cuál es la hipótesis nula estadística adecuada?. a. μ grupo_experimental > μ grupo_control. b. μ grupo_experimental < μ grupo_control. c. μ grupo_experimental = μ grupo_control.

22 Una investigadora en su primer experimento muestrea aleatoriamente a 100 personas de una población y obtiene el error típico de la media de las puntuaciones de ansiedad es 2.34. En su segundo estudio, usando exactamente el mismo muestreo y herramientas pero con una muestra de 1000 personas… ¿Qué error típico de media esperas que obtenga? Aplica tus conocimientos de estadística teórica. a.1.01. b.5.45. c. Es imposible saberlo.

23) Un investigador, tras muestrear una población obtiene un valor de p de 0.003 y teniendo en cuenta que su valor α es de 0.05. Puede concluir: a. El grado de certeza relativo a la hipótesis alternativa. b. En qué medida su hipótesis nula es cierta. c. El grado de incompatibilidad de sus datos relativos a una distribución nula.

24. Un parámetro tiene por características: a. Variar con cada muestra que extraída de una población. b. Constancia en las posibles muestras extraídas. c. Ser un valor directamente observable en una muestra.

25.Un psicólogo tiene interés en comparar las puntuaciones de dos personas (N = 4) con ansiedad social antes y después de pasar por un un programa para su mejora. El test estadístico de diferencia de medias observa un valor p = 0,50, su d de Cohen es de 1,34 ¿A qué conclusión deberíamos llegar (teniendo en cuenta el tamaño muestral)?. a) No tenemos evidencia alguna que nos indique que la terapia ha sido eficaz. b) A pesar de no rechazar la hipótesis nula, existe una diferencia importante entre las medias. c) Podemos rechazar la hipótesis nula y concluir que la intervención ha sido eficaz.

26.Si observamos un valor p = 0,67 en la prueba del supuesto de homocedasticidad, concluiríamos que …. a) Es seguro asumir que las varianzas de los grupos son similares. b) No podemos asumir que las varianzas de los grupos son similares. c) El supuesto de homocedasticidad mide normalidad, no igualdad de varianzas.

27.En una investigación quieren comprobar si hay diferencias entre las notas de 100 alumnos que han cursado la asignatura de Estadística I y Estadística II. Para comparar las medias de estos 100 alumnos la investigación deberá usar la…. a) Prueba T para una muestra. b) Prueba T para dos muestras independientes. c) Prueba T para dos muestras dependientes.

La lógica que rige la ANOVA para la obtención del valor F es: a. Dividir la media cuadrática entre-grupos entre la intra-grupos (Media Cuadrática de error). b. Obtener la DMS (Distancia Mínima Significativa) para la comparación post-hoc. c. Obtener las múltiples pruebas t.

29.En una investigación quieren analizar el efecto de la simetría facial en la belleza percibida humana. Para ello crean 5 categorías de caras que van ascendiendo en su nivel de simetría desde “Totalmente asimétrica”, “Simétrica parcial”, “Simétrica total”, “Hiper-simétrica” y “Simetría espejo” . Las hipótesis que plantean son que a medida que aumenta la simetría, aumenta la belleza percibida, sin embargo, a partir de la condición de hiper-simetría esperan obtener un descenso en los valores. ¿Qué tipo de contraste sería el adecuado para esta situación?. a) Contraste simple. b) Contraste cuadrático. c) No es posible realizar un contraste con este tipo de datos.

30.En una investigación tienen un diseño factorial con 20 comparaciones posibles. El investigador al cargo decide hacer una prueba de varianza y tras encontrar resultados significativos, decide llevar a cabo 20 comparaciones con pruebas T. ¿Qué problema surge de emplear esta estrategia?. a) Las comparaciones múltiples sin corrección son una estrategia perfectamente válida en esta situación. b) Deben usar mejor una prueba de Shapiro-Wilk para llevar a cabo las comparaciones. c) Las comparaciones múltiples sin corrección aumentan el valor de la tasa de error máximo (α).

Los resultados de un investigación muestran los siguientes resultados de un estudio donde se tomaba el pulso a hombres y mujeres (Variable: Género) según fueran sedentarios o activos (Variable: Grupo). ¿Cuál de las siguientes interpretaciones de los datos es adecuada?. a) No podemos interpretar ningún tipo de diferencias en ninguno de los grupos o géneros. b) Sólo podemos interpretar que existen diferencias en pulso entre hombres y mujeres. c) Existen diferencias del pulso en hombres y mujeres según sean sedentarios o activos.

Los campos que abarca la Estadística inferencial son: a. La estimación de parámetros y el contraste de hipótesis. b. La estimación de errores y el muestreo de poblaciones. c. El contraste de parámetros y la estimación de la hipótesis de trabajo.

Una hipótesis estadística es: a. Una región de la distribución para tomar una decisión. b. Una regla de decisión que nos indica cuándo mantener o rechazar la hipótesis nula. c. Una afirmación acerca de algún parámetro poblacional.

3. La potencia de una prueba estadística depende de…. a. Tanto del tamaño muestral como del tamaño del efecto. b. Del tamaño muestral recogido pero no del tamaño del efecto. c. Del tipo de muestreo realizado.

En todo contraste de hipótesis…. a. Es imprescindible que los datos sigan una distribución normal. b. La hipótesis nula es la que se asume por defecto. c. La hipótesis nula es la que implica un efecto.

El Error Tipo I consiste en: a. Mantener H0 cuando es verdadera. b. Rechazar H0 cuando es verdadera. c. Rechazar H0 cuando es falsa.

Si en un instituto se quiere comparar la media de razonamiento numérico entre los alumnos de dos cursos distintos, debe utilizarse: a. T de Student para muestras relacionadas. b. Análisis de varianza de un factor. c. T de Student para muestras independientes.

Se realiza un estudio para saber si dos tratamientos de quimioterapia presentan diferencias en cuanto a la supervivencia de los pacientes. Se encontró una diferencia estadísticamente significativa. ¿Cuál de las siguientes razones podría ser causante del resultado?. a. Hay un tratamiento más eficaz que otro. b. La hipótesis nula es cierta. c. La significación es mayor que alfa.

La prueba para comprobar si las varianzas son iguales antes de realizar un contraste sobre 2 medias independientes se llama: b. Prueba de Levene. c. Prueba t de Student. a. Test de Rachas.

La hipótesis nula del Análisis de la Varianza (ANOVA) afirma que: a. No existen diferencias entre las medias poblacionales. b. Existen diferencias entre las medias muestrales. c. Existen diferencias entre las medias poblacionales.

El Análisis de la Varianza (ANOVA) de un factor se usa para: a. Comparar dos muestras relacionadas. b. Comprobar la asociación entre dos variables continuas. c. Comparar entre sí tres o más medias.

¿Cuál es un test “a posteriori" en el Análisis de la Varianza?. a. Greenhouse-Geisser. b. Scheffé. c. Kolmogórov-Smirnov.

En un ANOVA de un factor de muestras independientes la variabilidad intergrupo es…. a. La variabilidad que existe entre los distintos individuos de un mismo grupo. b. La variabilidad de un sujeto consigo mismo a lo largo del tiempo. c. La variabilidad que existe entre los distintos grupos.

Si en un instituto se quiere comparar el cambio en la media de razonamiento numérico entre los alumnos a principio y a final de curso, debe utilizarse: a.T de Student para muestras independientes. b. Análisis de varianza (ANOVA) de dos factores. c. T de Student para muestras relacionadas.

En una prueba t de Student para muestras independientes, ¿Qué ocurre si las varianzas no son iguales?. a. Se puede hacer una corrección de los grados de libertad. b. El supuesto de normalidad debe cumplirse con tamaños muestrales muy grandes. c. Si los tamaños muestrales son muy desiguales, el estadístico t muestra un comportamiento aceptable.

El nivel de significación de un contraste de hipótesis: a. Suele ser 0.95. b.Suele ser pequeño y lo fija la comunidad científica. c. Puede fijarse después de analizar los datos.

Si en un Análisis de la Varianza para comparar el efecto de cuatro fármacos, se obtiene un efecto significativo, ¿qué debe hacerse a continuación?. a. Se miran las medias muestrales para ver qué fármaco es mejor. b. Se realiza un test a posteriori de comparaciones múltiples. c. Se realiza un test de homogeneidad de las varianzas.

En un ANOVA de un factor completamente aleatorizado el estadístico F toma el valor 2.63 sabiendo que P(F > 2.63) = 0.06 (p valor) y utilizando un nivel de significación α = .05, ¿Qué decisión debe tomarse con respecto a H0?. a. Rechazarla, porque 0.06 > 0.05. b. Mantenerla, porque 2.63 > 0.05. c. Mantenerla, porque 0.06 > 0.05.

18.Hemos realizado una comparación de medias para comprobar si existen diferencias entre los alumnos de primero y segundo de Bachillerato en su motivación por el Grado de Estadística. Se obtiene un IC 95% de [-2.8; 1.65] puntos en la diferencia de medias. Con este resultado podemos concluir que: a. No existen diferencias significativas entre ambos grupos. b. Los alumnos de primero están más motivados que los de segundo. c. Los alumnos de segundo están más motivados que los de primero.

En el contexto de análisis de la prueba T para dos muestras independientes, se llevó a cabo el Test de Levene cuyo resultado se recoge a continuación: Basándote en los resultados recogidos en la tabla, elige la opción correcta: a. Se cumple el supuesto de homogeneidad de la varianza. b. La prueba de Levene muestra que hay diferencia significativa en la varianza. c. Como la prueba de Levene NO es significativa, se debe reportar la prueba T con la corrección de Welch.

Elige la afirmación correcta sobre los resultados recogidos en la siguiente tabla: a. Los datos indican que NO hay una diferencia estadística significativa entre los dos grupos. b. Los datos muestran que SÍ hay una diferencia estadística significativa entre los dos grupos. c. Los datos reflejan que el tamaño del efecto es grande.