VIU Estadística Aplicada a Ciencias de la Conducta Tema 7

En un diseño de medidas repetidas, ¿qué factor se considera de interés para el investigador, aunque no se centre en él directamente?. El factor residual. El factor sujeto (S). El factor de interacción.

¿Qué implica que el valor p de la prueba de Mauchly sea superior a 0.05?. Que se rechaza el supuesto de esfericidad. Que se mantiene el supuesto de esfericidad. Que se debe utilizar el modelo no aditivo.

Si se incumple el supuesto de esfericidad en un análisis de medidas repetidas, ¿qué ajuste se debe realizar en los grados de libertad de la prueba F?. Dividirlos por el número de niveles del factor A. Multiplicarlos por un valor denominado Epsilon. No es necesario realizar ningún ajuste.

En un contraste simple "a posteriori" en medidas repetidas, ¿cómo se ajusta el valor alfa para determinar el valor crítico?. No se necesita ajustar el valor alfa. Se utiliza la corrección de Bonferroni. Se utiliza la prueba de Scheffé.

¿Qué prueba no paramétrica es adecuada cuando se incumplen los supuestos del diseño Intra en un análisis de medidas repetidas?. La prueba de Wilcoxon. La prueba Q de Friedman. La prueba de Kruskal-Wallis.

En un diseño de medidas repetidas, ¿qué factor se introduce para aumentar la potencia estadística?. El factor de interacción. El factor sujetos. El factor de condición experimental.

¿Cuál es la hipótesis nula en un análisis de varianza de medidas repetidas?. Que existe interacción entre los sujetos y las condiciones experimentales. Que las varianzas de las condiciones experimentales son diferentes. Que las medias de las condiciones experimentales son iguales.

¿Qué nomenclatura se utiliza para designar un diseño unifactorial de medidas repetidas?. (AxB). (A x S x B). (AxS).

¿Qué efecto tiene el factor sujetos en la suma de cuadrados residual en un diseño de medidas repetidas?. Aumenta la suma de cuadrados residual. Disminuye la suma de cuadrados residual. No tiene ningún efecto sobre la suma de cuadrados residual.

¿Qué representa el modelo aditivo en un análisis de medidas repetidas?. Que existe interacción entre sujetos y factor. Que no hay interacción entre sujetos y factor. Que la varianza es diferente en cada condición experimental.

¿Qué prueba se utiliza para evaluar si el modelo aditivo es correcto?. La prueba de Mauchly. La prueba de no aditividad de Tukey. La prueba de Friedman.

¿Qué ocurre si se rechaza el modelo aditivo en un análisis de medidas repetidas?. Se mantiene el supuesto de esfericidad. Se debe utilizar el modelo no aditivo. Se cambia el modelo por uno paramétrico.

¿Qué supuesto se convierte en un supuesto de normalidad multivariante en un diseño de medidas repetidas?. La homogeneidad de varianzas. El supuesto de normalidad univariante. El supuesto de esfericidad.

¿Qué prueba se utiliza para evaluar el supuesto de esfericidad en un diseño de medidas repetidas?. La prueba de Shapiro-Wilk. La prueba de Mauchly. La prueba de Levene.

Si no se cumple el supuesto de esfericidad, ¿qué se debe hacer con los grados de libertad en la prueba F?. Dejarlos como están. Multiplicarlos por un valor denominado Epsilon. Dividirlos por el número de condiciones experimentales.

¿Cuál es el valor mínimo que puede tomar el estimador Epsilon?. 0. 1/(a-1). 1.

¿Cómo se evalúa la significación de la prueba F si se cumple el supuesto de esfericidad?. Comparando con una distribución t de Student. Comparando directamente con la distribución F con los grados de libertad correspondientes. Utilizando los valores de Epsilon para corregir los grados de libertad.

¿Qué se debe hacer si no se cumple el supuesto de esfericidad y la prueba F es significativa?. Se mantiene la hipótesis nula. Se realiza un contraste "a priori". Se ajustan los grados de libertad con el valor de Epsilon y se compara con la distribución F ajustada.

¿Qué tipo de pruebas de contraste son más apropiadas en diseños de medidas repetidas debido a la falta de homogeneidad de variancias?. Las pruebas de Tukey o Scheffé. Las pruebas que utilizan un término de error individual para cada contraste. Las pruebas no paramétricas como la de Friedman.

¿Qué prueba se utiliza como alternativa no paramétrica a la prueba F en diseños de medidas repetidas?. La prueba de Kruskal-Wallis. La prueba Q de Friedman. La prueba de Wilcoxon.