UNED ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN

Resolubles. Contrastables. Analizables.

Garantizar la selección de sujetos. Garantizar la formulación de hipótesis. Garantizar el control de las mismas.

La definición de los conceptos implicados. La definición operativa de las variables. La definición de los términos en que se manifiestan.

Las prueba no paramétricas se utilizan: Cuando tenemos pocos datos. Cuando la muestra es pequeña o la distribución de los datos asimétrica. Cuando la distribución de los datos no es normal.

Los diagramas de barras se utilizarán: Para representar la distribución de los datos en una variable nominal. En sustitución de los diagramas de tallo y hojas. Para dibujar la distribución de los datos en una variable continua.

El análisis descriptivo se utiliza para: Generalizar resultados de los datos a la población base. Dibujar la distribución de los datos en la población. Expresar la distribución de los datos y sus estadísticos más representativos.

Pearson. Spearman. Contingencia.

Normal. Ordinal. Razón.

El biserial-puntual. El biserial. El tetracórico.

Tiene más conocimientos de matemáticas que de lengua. Tiene más conocimientos de lengua que de matemáticas. No podemos saberlo con estos datos.

0,9772. 0,0228. 0,4772.

+- 2,617. +- 1,658. +- 3,373.

La hipótesis nula plantea siempre: La existencia de diferencias estadísticamente significativas. La NO existencia de diferencias estadísticamente significativas. Depende de cómo la plantee el investigador en cada caso.

El error tipo I es: La probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo cierta. La probabilidad de aceptar la hipótesis alternativa siendo cierta. Es igual a α = 0,05.

Se puede aplicar siempre en el contraste el estadístico z. Se tiene que utilizar siempre t. Se necesita saber si hay homocedasticidad para aplicar un determinado estadístico.

Si d aumenta n se mantiene constante. Si d aumenta n disminuye. Si d aumenta n aumenta.

La prueba donde se utiliza la distribución del estadístico t se emplea: Sólo para muestras independientes. Depende de la relación entre los datos. Sólo para muestras relacionadas.

Entre dos variables categóricas, para graduar la relación entre las mismas: Se puede utilizar la r de Pearson al ser asimilables a continuas la distribución de las variables. No se puede utiliza la r de Pearson al no ser normal la distribución de las variables. Se puede utilizar siempre la r de Spearman.

Los estadísticos para las pruebas de bondad de ajuste son: La prueba U de Mann-Whitney. El estadístico de ji-cuadrad para variables categóricas. La prueba de los signos.

La prueba T de Wilcoxon con normalización. La prueba T de Wilcoxon sin normalización. La prueba U de Mann-Whitney.

Rulon. Guttman. Spearman-Brown.

Validez. Fiabilidad. Ambas.

En los diseños completamente aleatorizados las categorías del factor: Son una muestra de las posibles categorías a intervenir. Son fijas con valores constantes. Son de distribución normal.

Utilizar la t de Student para contrastar la media entre los grupos. Utilizar la prueba U de Man-Witney para contrastar la media entre grupos. Utilizar la prueba ANOVA siempre que se cumplan los supuestos de la misma.

En un experimiento: Se manipulan las variables independientes y se observa la dependiente. Se manipulan las variables independientes, se controlan las intervinientes y se observa el resultado de la dependiente. Se manipulan todas las variables siempre bajo el control del investigador.

¿Se pueden calcular la media y la moda sobre las variables empatía y nivel económico?. Sólo la media sobre la variable empatía. La media y la moda sobre la variable empatía. La media y la moda sobre las dos variables.

La media de la variable empatía es: 27,5. ¿Cómo serán la distribución de los datos si: Q1 = 16; Q2 = 29,5 y Q3 = 37,5?. Simétrica. Asimétrica positiva. Asimétrica negativa.

Medio-alto es cinco veces medio-bajo. Alto es tres veces bajo. Medio-alto es cuatro veces bajo.

Calcular los grados de libertad de la tabla de contingencia entre nivel económico y nivel sociocultural. gl= 12. gl = 10. gl = 8.

¿Con qué prueba estadística podemos contrastar si existe diferencia significativa en la cohesión familiar en función del nivel económico? Se supone normalidad e igualdad de varianzas. La prueba ji-cuadrado. El análisis de la varianza unifactorial. La prueba U de Mann-Whitney.

¿Si planteamos que la cohesión es mayor en las familias que tienen un nivel sociocultural alto o muy alto frente a aquellas de nivel bajo o muy bajo? Estamos planteando. Una hipótesis nula. Una hipótesis bilateral. Una hipótesis unilateral.

¿Con los datos presentados, cuál es la relación entre empatia y cohesión?. -0,82. -0,71. -0,65.

Determinar la media y la mediana de la variable éxito. Media = 4,6 Mediana = 4. Media = 4,6 Mediana = 4,6. Media = 4,6 Mediana = 3,8.

Si el valor del estadístico ji-cuadrado es 17,91. A nivel de confianza del 95%, con 12 g.l. ¿Cuál es la probabilidad de rechazar la hipótesis de independencia entre las variables categóricas, nivel económico y el nivel sociocultural?. 0,11. 0,13. 0,14.

Si no sabemos la normalidad de la distribución poblacional de la variable éxito. ¿Qué prueba estadística utilizaremos para saber si existe diferencia significativa entre las familias de nivel sociocultural muy alto o alto frente a aquellas de nivel muy bajo o bajo?. La prueba t de Student para grupos pequeños. La prueba U de Mann-Whitney para grupos independientes. La prueba U de Mann-Whitney para grupos relacionados.