UNED ESTADÍSTICA APLICADA A LA EDUCACIÓN

Cuando se obtiene un estadístico y se pretende decidir sobre el parámetro correspondiente estamos trabajando con la Estadística. Inferencial. Paramétrica. Descriptiva.

La condición inexcusable que debe reunir la formulación de un problema para tratar de darle respuesta es que: Esté bien fundamentado. Sea resoluble. Sea relevante en términos científicos.

Una hipótesis debe estar bien fundamentada. Para ello, el investigador debe: Razonarla, apoyándose en argumentos de autoridad. Servirse de su experiencia e intuición. Acudir a una revisión de fuentes documentales.

Las variables que forman parte de un problema son dependientes o independientes: Por su propia naturaleza. Según la función que les atribuye el investigador. En función de las variables extrañas a controlar.

Cuando en una prueba de velocidad se asigna a los corredores un número que representa el puesto que ha ocupado a su llegada a meta, el nivel de medida es: De razón. Ordinal. Nominal.

Los llamados gráficos de “caja y bigotes” no son adecuados a una nivel de medida: De razón. Ordinal. Nominal.

Cuando en una distribución de frecuencias, un frecuencia concreta se divide por N, estamos ante lo que se conoce como frecuencia: Absoluta. Acumulada. Relativa.

En una distribución de frecuencias con N = 1000, a la puntuación 33 le corresponde un porcentaje acumulado de 74. Esto quiere decir que el sujeto con 33 puntos: Ocupa el percentil 74. Es superado por el 74 % del total. Supera a 740 sujetos.

El cálculo de la desviación típica de una distribución de datos nos permite asegurar que su valor será siempre positivo porque los valores en que se basa: Al ser elevados al cuadrado, son positivos. Se toman en valor absoluto. Son positivos.

En un gráfico de caja y bigotes, la parte central del mismo o caja, recoge el 50 % de los valores de la distribución dado que está limitado por: ± σ. ± 2 σ. Q1 y Q3 *.

A una puntuación z = 0 en una distribución normal le corresponde una puntuación directa: De 0. Igual a la Media. Igual a la desviación típica.

En una distribución normal, entre ± σ se encuentra, aproximadamente: El 34,13 % de casos. El 84,13 % de casos. El 68,26 % de los casos.

Si en una muestra de 200 sujetos, 100 mujeres y 100 varones, pretendemos establecer la correlación entre la variable sexo (variable X), y los ingresos de cada persona, medidos en euros (variable Y), debemos utilizar: El rxy de Pearson. El coeficiente de Spearman. El coeficiente biserial puntual (rbp).

Cuando deseamos establecer el coeficiente de fiabilidad como estabilidad, debemos calcular la correlación entre: Dos aplicaciones sucesivas de la prueba. La primera y la segunda mitad de la prueba. Los ítems pares e impares de la prueba.

Por su propia naturaleza, el cálculo de la validez predictiva implica calcular la correlación entre las puntuaciones de la prueba y: Un criterio externo. Una segunda aplicación de la misma. Un criterio medido tiempo después de la aplicación de la prueba.

En una prueba de bondad de ajuste de una distribución de frecuencias al modelo normal, se obtuvo un valor de χ2 (chi cuadrado) de 24,65. Sabiendo que los g.l. fueron 12, y que se está trabajando a un nivel de confianza del 95 %:, debemos: Aceptar que la distribución empírica es compatible con la normal. Rechazar la hipótesis de una distribución normal. Indicar que nos faltan datos para decidir.

Si un sujeto de una investigación tiene una edad mental de 12 años y su edad cronológica es de 14 estamos afirmando que su inteligencia es: Normal. Superior a la correspondiente a su edad. Inferior a la que corresponde a su edad.

Si al estimar el parámetro r se crea un intervalo de confianza que oscila entre r = -0,1 y r = 0,35 podemos afirmar que: Es una correlación estadísticamente significativa. La correlación no es significativa en términos estadísticos al nivel fijado (ρ=0). Nos faltan datos para decidir.

Si al aplicar la prueba t a una diferencia de dos medias aritméticas, siendo N = 180, formando parte de dos grupos independientes, hemos obtenido un valor de z = 2,4, podemos afirmar, para un nivel de significación estadística del 0,01, que tal diferencia: No es estadísticamente significativa. Es estadísticamente significativa. No disponemos de la información necesaria para decidir.

Afirmar que una diferencia es estadísticamente significativa equivale a decir: Que tales diferencias se explican por efecto del azar. Que tales diferencias son relevantes para la investigación. La probabilidad de que se deban al azar es igual o menor que el nivel de significación fijado por el investigador.

En una distribución normal, la ordenada más alta corresponde a: La z = 0. La puntuación que corresponda a z = + 3. Las puntuación que corresponda a z = - 3.

Si deseamos establecer el grado de concordancia entre las ordenaciones realizadas por varios expertos sobre la calidad de las redacciones de un grupo de alumnos, debemos: Utilizar la prueba F. La correlación de Spearman, dado que se trata de datos ordinales. El coeficiente W de Kendall.

El concepto de interacción está ligado a: Las pruebas no paramétricas. El diseño factorial. Las pruebas paramétricas.

Se denomina “potencia de una prueba” a: La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es falsa. La probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando es falsa.

Una de las condiciones fundamentales exigidas para aplicar la prueba paramétrica t, es: La linealidad. La homocesdaticidad. La potencia.

¿Podemos afirmar, sin más cálculos, que los varones cometen más actos incívicos que las mujeres?. Sí, porque 5 actos son más que 4. Sí porque esos cinco actos van acompañados de una mayor dispersión. No, porque la diferencia podría ser explicada por azar.

¿Qué grupo es el más homogéneo de todas las muestras?. El de varones. El de mujeres. El de la modalidad B.

Para interpretar el grado de variabilidad de los datos del problema: Basta comparar los valores de las desviaciones típicas. Debemos ponerlas en relación con sus medias aritméticas respectivas. Es necesario, como mínimo, saber si son estadísticamente significativas.

¿Son estadísticamente significativas las diferencias entre varones y mujeres para α≤ 0.05?. Si. No. No disponemos de datos suficientes.

¿Son estadísticamente significativas las diferencias entre los resultados del programa en sus dos modalidades para α≤ 0.01?. Si. No. No disponemos de datos suficientes.

La probabilidad de cometer un error tipo I que se ha fijado el investigador es de: 0,05 o menor. 0.01 o menor. 5 %.

¿Cuántos sujetos son necesarios como mínimo para que la muestra pueda ser representativa de cara a la estimación de un parámetro, para un nivel de confianza del 99 % y un error de estimación del 3 %?. 2790. 279. 1335.

Entre los objetivos del investigador se encuentra la de establecer si se da relación estadística entre la variable sexo y el número de conductas incívicas. En tal caso, deberíamos calcular: La correlación de Pearson. La correlación biserial puntual. La correlación de Spearman.

En el caso de que los datos de los dos cuadros tuvieran un N de 10 en cada grupo, para determinar la existencia o no de diferencias estadísticamente significativas tendríamos que: Utilizar una prueba diferente a la utilizada anteriormente. Calcular el error típico de las diferencias por una fórmula diferente. Utilizar una prueba no paramétrica.

A partir de los citados datos se decidió dicotomizar la variable “actos incívicos” por la mediana, antes de proceder al cálculo de una correlación. ¿Qué coeficiente debe calcularse?. El coeficiente de contingencia. La correlación tetracórica. La correlación phi.