VIU Fundamentos de Estadística Tema 4

¿A qué hace referencia el concepto de "asociación" en estadística?. Al grado en que dos variables covarían entre sí. A la demostración de que una variable es la causa física de la otra. Al cálculo exclusivo de la media aritmética de dos grupos.

¿Cuál es el rango de valores posibles para el coeficiente de correlación de Pearson (r)?. Entre 0,00 y +1,00. Entre -1,00 y +1,00. De −∞ a +∞.

En una correlación negativa, ¿qué sucede cuando el valor de una variable aumenta?. El valor de la otra variable aumenta proporcionalmente. El valor de la otra variable no experimenta cambios. El valor de la otra variable se reduce.

¿Qué requisito lógico es ineludible para poder afirmar que existe causalidad?. Que ambas variables sean cualitativas. Que la causa preceda temporalmente al efecto. Que el coeficiente de correlación sea exactamente 0,00.

¿Qué estadístico se utiliza para conocer la asociación entre dos variables categóricas?. Correlación de Pearson. Covarianza. Chi al cuadrado (χ²).

¿Cuál es el valor mínimo posible para el coeficiente de determinación (r²)?. -1,00. 0,00. 1,00.

Según los criterios de Cohen, una correlación de 0,30 se considera: Pequeña. Mediana. Alta.

¿Qué gráfico es el más adecuado para representar la relación entre dos variables cuantitativas?. Diagrama de barras agrupadas. Diagrama de dispersión (o puntos). Histograma.

¿Qué indica un valor de χ² igual a 0,00?. Asociación perfecta entre las categorías. Independencia total (ausencia de relación). Error en el cálculo manual.

¿Para qué tipo de tablas de contingencia se aplica específicamente el coeficiente Phi de Pearson?. Tablas de 2x2 (variables dicotómicas). Tablas de 3x3 o superiores. Tablas que mezclan variables cuantitativas y cualitativas.

¿Cuál es la principal limitación de la covarianza (Sᵪᵧ) en comparación con la correlación?. Solo puede dar valores positivos. Su valor depende de la unidad de medida y no está acotado. No permite saber si la relación es directa o inversa.

Si el coeficiente de correlación de Pearson es r = 0, ¿qué podemos concluir sobre la relación entre las variables?. Que no existe absolutamente ningún tipo de relación entre ellas. Que no existe una relación de tipo lineal. Que existe una relación de causa-efecto perfecta.

El coeficiente de determinación (r²) es especialmente útil en el análisis predictivo porque: Indica la dirección (positiva o negativa) de la influencia. Permite conocer qué porcentaje de la varianza de Y se explica por X. Sustituye la necesidad de realizar pruebas de significación estadística.

¿En qué se fundamenta el cálculo de la prueba Chi al cuadrado?. En la multiplicación de las desviaciones típicas de los grupos. En el análisis de las discrepancias entre puntuaciones observadas y esperadas. En la media de las frecuencias marginales de la tabla.

¿Por qué es necesario calcular primero Chi al cuadrado antes de obtener la V de Cramer?. Porque la fórmula de la V de Cramer incluye el valor de Chi al cuadrado. Porque Chi al cuadrado indica la dirección de la relación y V de Cramer la intensidad. Porque son estadísticos que miden conceptos totalmente opuestos.

¿Qué representan las "puntuaciones esperadas" en una tabla de contingencias?. Los datos que el investigador desea obtener para confirmar su hipótesis. Los datos que se obtendrían si las variables no tuvieran relación entre sí. El sumatorio total de los sujetos que componen la muestra (N).

En un diagrama de dispersión, si los puntos se distribuyen de forma errática y sin tendencia clara, ¿qué tipo de correlación es más probable?. Correlación positiva alta. Correlación negativa perfecta. Correlación nula o ausencia de correlación.

¿Cuál es la principal diferencia entre una relación causal determinista y una no determinista?. La determinista solo ocurre en Psicología, mientras que la no determinista es de la Física. La determinista siempre da el mismo resultado ante condiciones iguales; la no determinista es probabilística. La determinista no requiere asociación significativa, mientras que la no determinista sí.

Si comparamos dos asociaciones, una con r = -0,80 y otra con r = 0,50, ¿cuál es más fuerte?. La de r = 0,50, porque es positiva. La de r = -0,80, porque su valor absoluto es mayor. Ambas tienen la misma intensidad, solo cambia la dirección.

¿Qué se intenta controlar mediante el uso de diseños experimentales (muestreo aleatorio y control de variables)?. La aparición de relaciones espurias. El incremento del coeficiente de determinación. La necesidad de usar tablas de contingencia.

¿Qué fenómeno estadístico explica que el consumo de helados se relacione con el número de ahogamientos?. Una relación causal directa donde el helado provoca calambres. Una relación espuria mediada por una tercera variable: la temperatura estival. Una correlación negativa perfecta mal interpretada por los medios.

Al analizar una matriz de varianzas y covarianzas, ¿dónde se localizan los valores de la varianza de cada variable?. En el triángulo superior de la matriz, resaltados en naranja. En la diagonal donde la intersección coincide con la propia variable. Siempre en la última fila denominada "Total".

¿Por qué en Psicología se afirma que las causas se establecen bajo premisas probabilísticas?. Debido a que es imposible utilizar programas como SPSS para datos humanos. Por la enorme diversidad de influencias y variables no controladas en contextos naturales. Porque los investigadores prefieren no comprometerse con resultados deterministas.

Si una investigación encuentra una correlación de r = 0,70 entre "horas de sueño" y "rendimiento", ¿qué porcentaje de la variabilidad del rendimiento queda SIN explicar por el sueño?. 70%. 49%. 51%.

¿Cuál es el riesgo de interpretar únicamente el valor de Chi al cuadrado sin consultar su significación o índices de intensidad?. Que Chi al cuadrado no está acotado y depende excesivamente del tamaño muestral. Que Chi al cuadrado siempre da valores negativos en muestras pequeñas. Que solo es válido si la correlación de Pearson también es significativa.

En el cálculo de frecuencias esperadas (eᵢⱼ), si una tabla tiene grupos de tamaños muy desiguales, ¿qué ocurrirá con los valores esperados?. Serán idénticos para todas las celdas de la tabla. Variarán proporcionalmente según el peso de las puntuaciones marginales de fila y columna. Siempre serán mayores que las puntuaciones observadas.

¿Qué se puede inferir si en un diagrama de dispersión SPSS los puntos están muy cerca de la "línea de ajuste"?. Que los residuos son mínimos y la asociación es fuerte. Que existe una relación espuria de tipo determinista. Que se ha cometido un error al introducir los datos en el sistema.

Un investigador obtiene r = 0,97 entre dos variables. Según la teoría, ¿qué es lo primero que debe hacer antes de afirmar que una es causa de la otra?. Localizar en la literatura evidencias empíricas y modelos teóricos que lo sustenten. Elevar el valor al cuadrado para confirmar que es positivo. Cambiar las variables categóricas por cuantitativas.

¿Qué utilidad tiene el coeficiente V de Cramer en un estudio sociodemográfico con múltiples grupos?. Garantizar que los grupos son homogéneos en variables como el sexo o nivel de estudios. Determinar si la edad causa cambios en la inteligencia de forma lineal. Sustituir el uso de diagramas de caja para comparar medias.

¿Por qué se afirma que la correlación de Pearson es un estadístico "bivariado por naturaleza"?. Porque solo puede calcularse si las dos variables tienen exactamente la misma media. Porque solo permite definir la relación entre parejas de variables de forma independiente. Porque requiere que cada sujeto de la muestra sea evaluado dos veces en la misma variable.