UNED ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN

Un sujeto con una puntuación directa superior a la media, tendrá una puntuación típica: Positiva. negativa. Depende de si la distribución es o no normal.

En la investigación en educación, muchas de las variables que utilizamos son constructos que no admiten una medición directa, por lo que es preciso definir aquellas conductas observables y medibles que nos señalen el valor real de las mismas. A este proceso se le identifica con: La definición de los conceptos implicados. La definición operativa de las variables. La definición de los términos en que se manifiestan.

En una matriz de datos, según la forma habitual de componerla: Los datos de un sujeto nos ocupará una fila. Los datos de un sujeto nos ocupará una columna. El tipo de análisis nos condicionará si el sujeto ocupa una fila o una columna.

La “categoría profesional” de un grupo de sujetos de una determinada localidad, lo debemos considerar como una variable: Cualitativa. Categórica. Cuantitativa.

La estadística aporta datos para el estudio de poblaciones, censos, localización geográfica, profesiones, tasas, movimientos sociales, etc., que se encuadran dentro del campo de las Ciencias Sociales; es un cometido propio de la: Economía. Demografía. Sociología.

La comprobación de errores de mecanización de los datos recogidos se produce en la fase: Organización de datos. Análisis descriptivo de datos. Análisis inferencial de datos.

¿En qué situación de las siguientes podremos obtener una desviación típica negativa?. Un grupo muy homogéneo, pero con la media aritmética muy baja. Un grupo muy homogéneo, pero con la media aritmética muy alta. No es posible obtener una desviación típica negativa.

¿Cómo se llama el coeficiente que mide el valor de la variación conjunta de dos series de datos?. Correlación. Fiabilidad. Varianza.

En la evaluación de los problemas de investigación educativa, se suelen emplear una serie de criterios de valoración. Solamente uno de ellos no está incluido entre los principales recogidos en el texto: Viabilidad. Factibilidad. Coherencia.

Un sujeto ha realizado un test y se encuentra en el percentil 75. ¿Podemos decir que ese sujeto supera al 75% de la muestra de referencia?. Sí, siempre. Sí, pero solo si la distribución de frecuencias es normal. No, supera al límite superior, es decir, al 75,5%.

En un contraste de media, rechazaremos la hipótesis nula cuando: La probabilidad asociada al estadístico que estandariza las diferencias entre los grupos es menor o igual que alfa. La probabilidad asociada al estadístico que estandariza las diferencias entre los grupos es mayor o igual que alfa. Las diferencias entre las medias empíricas sea grande.

En una variable dicotómica codificada como 0 – No y 1 – Sí, sabemos que el 20% de la muestra dijo que sí. Podemos afirmar que: p = 20. q = 20. p = 0,20.

Cuando se trata de una variable cuantitativa, continua o discreta y otra auténticamente dicotómica, la correlación que se calcula ha de ser: El coeficiente PHI. El coeficiente de contingencia (C). El coeficiente de correlación biserial – puntual (rbp).

¿Qué otras formas tenemos de expresar la fiabilidad?. Concordancia y constancia. Variabilidad y concordancia. Constancia y variabilidad.

Cuando el coeficiente de validez de una prueba, se eleva al cuadrado, tenemos…. El coeficiente de alienación. El coeficiente de valor predictivo. El coeficiente de determinación.

Si la probabilidad se establece sobre la base del número de casos favorables dividido por el de casos posibles, hablamos de una probabilidad…. A priori. A posteriori. Es igual a priori o a posteriori.

La estanina, es una escala… ¿de cuantos rangos?. 5 . 4. 9.

Ji cuadrado (X^l2) es una prueba de…. Binomial. Probabilidad. Bondad de ajuste.

La representatividad de una muestra viene determinada por…. Su tamaño y la imparcialidad de la selección. La población a la que se refiere y el instrumento de medida. La posibilidad de tener acceso a todos los elementos que la forman.

Cuando las estimaciones que hagamos con el estimador se encuentran alrededor del parámetro en cuestión, de forma simétrica, estamos hablando de: Carencia de sesgo. Índice de asimetría. Eficiencia del estimador.