tema 5

¿Cuál de los siguientes constituye un objetivo básico de la aplicación del Análisis de la Varianza?. Evaluar la asociación existente entre un conjunto de variables medidas en escalas métricas. Comprobar la existencia de relaciones de causalidad entre dos conjuntos de variables medidas en escalas métricas. Comprobar la existencia de una influencia estadísticamente significativa producida por un conjunto de variables nominales sobre un conjunto de variables métricas. Evaluar la significación estadística de las diferencias existentes entre las varianzas de cierta variable en cierto número de conjuntos o submuestras. Establecer criterios que permitan clasificar a los elementos muestrales en grupos internamente homogéneos y heterogéneos entre sí.

¿Cuál de los siguientes supuestos básicos es específico de los modelos ANCOVA/MANCOVA de análisis de la varianza?. Homocedasticidad. Aleatoriedad de las observaciones. Independencia de las observaciones. Homogeneidad de pendientes de la recta de regresión. Normalidad.

¿Cuál de los siguientes contrastes de comparaciones múltiples (post-hoc) asume varianzas desiguales entre las submuestras?. Test HSD de Tukey. Test de Scheffé. T2 de Tamhane. Test de Bonferroni. Test DMS (Diferencia Mínima Significativa).

¿Cuántas hipótesis son contrastadas en un modelo factorial incompleto de 3 factores?. Un máximo de 3. Un mínimo de 3. Un máximo de 7. Un máximo de 6. Un mínimo de 7.

¿Qué ocurre cuando incluimos muchas variables o muchas categorías en un diseño por bloques completo?. Disminuye considerablemente el tamaño de las submuestras. Disminuye el coste de realización del estudio para conseguir resultados generalizables. Resulta aconsejable plantear un diseño factorial completo. No es posible analizar los efectos interacción entre ellas. Todas las respuestas anteriores son falsas.

¿Cuál de los siguientes no constituye un supuestos básico de los modelos ANCOVA. Normalidad de la variable dependiente. Homocedasticidad de las varianzas. Las variables dependientes están relacionadas entre sí. La relación entre la covariable y la variable dependiente es lineal. Homogeneidad de coeficientes de regresión.

¿Cuántas submuestras resultan como máximo en un diseño factorial incompleto que incluye un factor de bloque con 4 categorías y un factor principal con 4 categorías?. 8. 15. 5. 3. Ninguna respuesta de las anteriores es correcta.

¿Qué representa el estadístico Eta-cuadrado asociado a un modelo ANOVA?. La probabilidad de rechazar la hipótesis de igualdad de medias entre los niveles del factor cuando éstas son iguales. La probabilidad de rechazar la hipótesis de igualdad de medias entre los niveles del factor cuando éstas son diferentes. La relación existente entre la variabilidad media explicada por el modelo y la variabilidad media residual. La relación existente entre la variabilidad explicada por un factor y el número de grupos definidos por el mismo. La relación existente entre la variabilidad media explicada por el modelo y la variabilidad media total.

¿Qué se recomienda hacer en el caso de incluir muchas variables con muchas categorías en un diseño por bloques completo?. Disminuir el tamaño de las submuestras. Disminuir el tamaño de la muestra y el coste del estudio. Plantear un modelo por bloques incompleto. Realizar sendos test de comparaciones múltiples. Todas las respuestas anteriores son falsas.

¿Cuál de los siguientes contrastes post-hoc no asume la hipótesis de homocedasticidad?. Test de Scheffé. Test de Bonferroni. Test T2 de Tamhane. Test de Duncan. Test de Tukey.

El análisis de la varianza permite contrastar modelos en los que ... una variable dependiente nominal es explicada por un conjunto de variables independientes métricas. una variable dependiente métrica es explicada por un conjunto de variables independientes métricas. una o varias variables dependientes métricas son explicadas por un conjunto de variables independientes nominales. una o varias variables dependientes métricas son explicadas por un conjunto de variables independientes métricas. una o varias variables dependientes nominales son explicadas por un conjunto de variables independientes nominales.

¿Cuál de los siguientes supuestos básicos es específico de los modelos MANOVA y no es considerado en los diseños univariantes?. Normalidad de la variable dependiente. Homocedasticidad de las submuestras. Las variables dependientes están relacionadas entre sí. Las submuestras son independientes y aleatorias. Ninguna de las respuestas es correcta.

¿Cuál de los siguientes modelos no asume la independencia de las observaciones objeto de comparación en un análisis de la varianza?. Modelo de efectos aleatorios. Modelo de medidas repetidas. Modelo factorial completo. Modelo MANOVA. Modelo MANCOVA.

¿Cuál de los siguientes contrastes post-hoc es más conservador?. Test de Tukey. Test de Bonferroni. Test de Scheffé. Test de Duncan. Test DMS.

Cuál de los siguientes supuestos básicos es específico de los modelos ANCOVA/MACOVA?. Homogeneidad de coeficientes de regresión. Homocedasticidad de las varianzas. La relación entre la covariable y la variable dependiente es lineal. Las submuestras son independientes y aleatorias. Los supuestos a) y c) son específicos de estos modelos.

¿Cuál de los siguientes supuestos generales del Análisis de la Varianza no es asumido en el modelo de medidas repetidas?. Independencia de las submuestras. Homocedasticidad. Normalidad. Aleatoriedad de los elementos muestrales. En los modelos de medidas repetidas se asumen todos los supuestos anteriores.

¿Cuántas hipótesis son contrastadas en un modelo factorial completo con dos factores?. 1. 2. 3. 4. 5.

¿Qué es un "modelo por bloques completo"?. Un modelo ANOVA en el que se consideran todos los posibles efectos principales y todos los posibles efectos interacción entre los factores. Un modelo ANOVA en el que se incluye un factor de bloque y en el que se recogen todas sus posibles combinaciones con los factores fijos presentes en el modelo. Un modelo ANOVA en el que se incorpora una selección aleatoria de niveles de un factor cuyo efecto extraño desea neutralizarse. Un modelo ANOVA que incorpora una variable explicativa métrica. Un modelo ANOVA que permite bloquear el efecto de una variable expresada en una escala métrica.

En el análisis de la varianza, ¿qué se consigue con la inclusión de un factor de bloque?. Introducir el efecto de una variable extraña. Disminuir la variabilidad residual y mejorar las estimaciones de los efectos. Desequilibrar la proporción de cada nivel de bloque en cada una de las submuestras. Poder analizar el efecto interacción entre el resto de factores fijos. Todas las respuestas son falsas.

¿En cuál de los siguientes casos sería factible realizar un análisis de la varianza?. En el descubrimiento de los factores que permiten explicar y predecir el éxito o fracaso del lanzamiento de un nuevo producto. En la explotación de datos derivados de situaciones experimentales. En estudios de imagen y posicionamiento de marcas comerciales. En el estudio de los factores cuantitativos determinantes de la pertenencia o no a un club deportivo. En cualquier caso de los anteriores.

¿Cuál de los siguientes estadísticos se puede interpretar como una medida de falta de ajuste de un modelo MANOVA?. Raiz Mayor de Roy. Traza de Pillai. Lambda de Wilks. Traza de Hotelling. T2 de Tamhane.

¿Qué tienen en común un modelo ANCOVA o MANCOVA y un diseño por bloques?. Ambos permiten controlar el efecto de posibles variables extrañas que pueden afectar a los resultados. Ambos permiten una mejor estimación del efecto neto producido por el factor principal. Ambos permiten disminuir la variabilidad residual. Todas las respuestas anteriores son correctas. Todas las respuestas anteriores son falsas.

¿Qué resultado indica la existencia de homocedasticidad u homogeneidad de varianzas de las submuestras?. Diferencia=0,28; sign.(Scheffé)=0,000. F=10,50; gl1=15; gl2=112; sign.=0,000. F=0,649; gl1=15; gl2=112; sign.=0,828. Chi-cuadrado=2,85; gl=15; sign.=0,049. Todos los resultados anteriores son falsos.

En un análisis de la varianza, ¿cuántas submuestras resultan como máximo en un diseño factorial completo que incluye un factor de bloque con 3 categorías y un factor principal con 5 categorías?. 8. 5. 15. 3. Ninguna respuesta de las anteriores es correcta.

¿Qué representa la "potencia" asociada a determinado factor de un modelo ANOVA?. La probabilidad de rechazar la igualdad de las medias de los grupos definidos por el factor cuando éstas son diferentes. La probabilidad de admitir la igualdad de las medias de los grupos definidos por el factor cuando éstas son diferentes. La probabilidad de rechazar la igualdad de las medias de los grupos definidos por el factor cuando éstas son iguales. La probabilidad de admitir la igualdad de las medias de los grupos definidos por el factor cuando éstas son iguales. Todo lo anterior.

¿En cuál de los siguientes casos resulta menos relevante la violación del supuesto de normalidad de la variable dependiente del análisis de la varianza?. Cuando los tamaños muestrales de los distintos grupos objeto de comparación son muy similares. Cuando los tamaños muestrales de los distintos grupos son diferentes, pero los grupos mayores son también los más homogéneos. Cuando los tamaños muestrales de los distintos grupos son diferentes, pero los grupos mayores son también los más heterogéneos. Cuando el número de grupos objeto de comparación es muy elevado. No existe una relación entre la normalidad, la diferencia entre tamaños muestrales de los grupos y su varianza.

¿Qué implica el supuesto de independencia y aleatoriedad sobre el que se sustenta el Análisis de la Varianza?. Que los elementos muestrales deben ser aleatoriamente seleccionados con independencia de sus características individuales. Que los elementos muestrales deben ser aleatoriamente seleccionados y aleatoriamente asignados a los grupos experimentales, que serán además, mutuamente excluyentes. Que los elementos muestrales constituyen una variable aleatoria que actúa como variable independiente en el modelo ANOVA. Que los elementos muestrales deben ser independientes del objeto del análisis en cuestión. Todas las anteriores son falsas.

¿Cuáles son las aplicaciones principales del análisis univariable de la varianza?. Medir la significación de la influencia que una ó varias variables independientes no métricas tienen sobre una variable dependiente métrica. Descubrir qué modalidades de las variables independientes provocan efectos significativos. Descubrir si la acción conjunta o interacción de las variables independientes provoca efectos significativos. Todas las aplicaciones anteriores son ciertas. Todas las aplicaciones anteriores son falsas.

¿Qué modelo de análisis de la varianza deberíamos emplear si quisiéramos contrastar las diferencias existentes entre la actitud de un único grupo de consumidores antes y después de ser sometidos a un spot publicitario?. Modelo de Medidas Repetidas. Modelo de Regresión. Modelo MANCOVA. Modelo de Efectos Interacción. Modelo MANOVA.

Qué características presenta un diseño o modelo en cuadrado latino?. La existencia de dos factores de bloque. Los factores de bloque presentan el mismo número de niveles que el factor principal. Las submuestras deben incluir todas las posibles combinaciones de los dos factores de bloque. Cada nivel del factor principal está presente en cada una de las combinaciones de los factores de bloque. Todas las respuestas anteriores son correctas.

¿Cómo llamaríamos a un modelo en el que se pretende explicar el comportamiento de una variable dependiente métrica a través de otra variable métrica?. Modelo ANCOVA. Modelo de Regresión. Modelo MANOVA. Modelo ANOVA. Modelo de Medidas Repetidas.

¿Qué es un diseño ANOVA de medidas repetidas. Un modelo ANOVA que incluye varias variables dependientes. Un modelo ANOVA que incluye varias variables independientes. Un modelo particular de ANOVA apto para situaciones en las que las medidas objeto de comparación son efectuadas dentro de un mismo grupo (i.e., para medidas dependientes entre sí). Un modelo ANOVA que recoge los efectos principales e interacción entre las variables independientes. Un modelo ANOVA que incluye una covariable y un factor con valores repetidos entre sí.

¿Cómo se denomina a la probabilidad de rechazar la igualdad de medias entre los diferentes niveles de un factor cuando éstas son realmente iguales?. Potencia. Error tipo II. Nivel de confianza. Nivel de significación. Beta.

Complete la siguiente frase: “En la descomposición de la varianza del modelo ANOVA, cuanto mayor sea la suma de cuadrados explicados (y manteniéndose constantes el resto de componentes esenciales) …. mayor será el estadístico F-Snedecor y mayor la capacidad explicativa del factor o los factores”. menor será el estadístico F-Snedecor y menor la capacidad explicativa del factor o los factores”. mayor será el estadístico F-Snedecor y menor la capacidad explicativa del factor o los factores”. menor será el estadístico F-Snedecor y mayor la capacidad explicativa del factor o los factores”. Todas las respuestas son incorrectas.

En un análisis de la varianza, ¿cuántas submuestras resultan de la combinación de un factor de bloque y un factor principal, ambos con 4 categorías?. Máximo 16. Máximo 8. Máximo 64. Máximo 4. Ninguna respuesta de las anteriores es correcta.

¿Qué se entiende por experimento?. Una situación creada por el investigador. Una situación en la que se manipula el valor de ciertos tratamientos o variables independientes. Una situación en la que se registran las consecuencias de los tratamientos sobre otro conjunto de variables. Todas las afirmaciones anteriores son ciertas. Todas las afirmaciones anteriores son falsas.

¿Qué enfoques se presentan en el modelo de medidas repetidas del análisis de la varianza?. Enfoque descriptivo y causal. Enfoque multivariable y enfoque univariante. Enfoque cuantitativo y cualitativo. Todas las respuestas anteriores son correctas. Todas las respuestas anteriores son falsas.

¿Cuál de los siguientes modelos ofrecen, entre otras aplicaciones, la posibilidad de neutralizar parte del efecto nocivo producido sobre un experimento por las llamadas “variables extrañas”?. Modelos de medidas repetidas. Modelos factoriales incompletos. Modelos ANCOVA/MANCOVA. Modelos con factores de Bloque. C y D son correctas.

El análisis univariable de la varianza se basa en una serie de supuestos que deben ser comprobados antes de llevarlo a cabo. ¿Para comprobar qué supuesto emplearíamos el Test de Levene?. Supuesto de Normalidad. Supuesto de Homocedasticidad. Supuesto de Independencia. Supuesto de Aleatoriedad. Ninguno de los anteriores.

¿En cuál de los siguientes casos admitiría la existencia de un efecto significativo producido por cierto factor sobre la variable dependiente en un modelo ANOVA de 1 factor?. Potencia = 0 y Significación = 1. Potencia = 1 y Significación = 0. Potencia = 0 y Significación = 0. Potencia = 1 y Significación = 1. Potencia = 0,5 y Significación = 0,5.

¿Cuál de los siguientes modelos está recogido en el módulo “Modelo Lineal General” del programa SPSS?. Medidas repetidas. Regresión logística. Análisis factorial. Todos los anteriores están recogidos en ese módulo. Ninguna de las anteriores es correcta.

¿Cómo se denomina al modelo de análisis de la varianza que contiene 3 factores fijos y 5 variables dependientes métricas?. Modelo MANOVA. Modelo ANOVA. Modelo de Medidas Repetidas. Modelo ANCOVA. Modelo MANCOVA.

¿Cuál de los siguientes tests se asocia exclusivamente con el análisis multivariante de la varianza?. Test de Levene. Test de Kolmogorov-Smirnov. Test de Box. Test de Scheffé. Test de Bonferroni.

Cuántos elementos, como máximo, puede contener un modelo de análisis univariable de la varianza en su parte explicativa si se cuenta con 3 factores?. 1. 3. 6. 7. 9.

¿Cuál de los siguientes modelos aplicaría en caso de incumplimiento de la hipótesis de independencia del Análisis de la Varianza?. Modelo ANOVA. Modelo MANOVA. Modelo ANCOVA. Modelo MANCOVA. Modelo de medidas repetidas.

¿Cuál de los siguientes estadísticos empleados en la contrastación de los modelos MANOVA es más conservador en sus resultados?. Raíz mayor de Roy. Traza de Pillay. Lambda de Wilks. Traza de Hotelling. Todos los estadísticos anteriores son similares.

¿Cuál de los siguientes tests es el apropiado para contrastar el supuesto de normalidad univariante sobre el que se sustenta el análisis univariante de la varianza?. Test de Box. Test de Barlett. Test de Levene. Test de Kolmogorov-Smirnov. Test de Scheffé.

¿En cuál de los siguientes casos resulta menos relevante la violación del supuesto de homocedasticidad del análisis de la varianza?. Cuando los tamaños muestrales de los distintos grupos objeto de comparación son muy similares. Cuando los tamaños muestrales de los distintos grupos son diferentes, pero los grupos mayores son también los más homogéneos. Cuando los tamaños muestrales de los distintos grupos son diferentes, pero los grupos mayores son también los más heterogéneos. Cuando el número de grupos objeto de comparación es muy elevado. No existe una relación entre la homocedasticidad, los tamaños muestrales de los grupos y su varianza.

En un análisis de la varianza, ¿qué contraste suele utilizarse para comprobar la violación o no del supuesto de homocedasticidad?. Prueba de Box, en el caso de r variables dependientes. Tests de Cochran y Bartlett, en el caso de una única variable dependiente. Test de Levene, en el caso de una única variable dependiente. Todas las respuestas anteriores son ciertas. Todas las respuestas anteriores son falsas.

¿Qué pretende contrastarse con el análisis de la varianza en términos generales?. La existencia de relación entre los tratamientos objeto de manipulación. La existencia de una estructura de correlación subyacente. La existencia de una relación entre tratamientos objeto de manipulación y las variables dependientes. Todo lo anterior es correcto. Todo lo anterior es falso.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es correcta en relación con los objetivos perseguidos con la realización de un análisis univariable de la varianza?. Medir la significación de la influencia que una o varias variables independientes no métricas ejercen sobre una variable dependiente métrica. Descubrir qué modalidades de las variables independientes provocan efectos significativos sobre la variable dependiente. En el caso de que existan varias variables independientes, descubrir si la acción conjunta o interacción de éstas provoca efectos significativos sobre la variable dependiente. Todas las anteriores son ciertas. Todas las anteriores son falsas.

¿Cómo se denomina al modelo de análisis de la varianza que, además de uno o varios factores fijos, incluye una variable independiente métrica y un conjunto de variables dependientes métricas?. Modelo ANCOVA. Modelo de Medidas Repetidas. Modelo MANOVA. Modelo ANOVA. Modelo MANCOVA.