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Una técnica que se utiliza para contrastar si cuatro poblaciones difieren en sus promedios es: Análisis discriminante. Análisis factorial. Diferencia de medias (t de Student). Análisis de varianza.

¿Qué es el nivel de significación de un contraste de hipótesis?: La probabilidad de que rechacemos la hipótesis nula siendo verdadera. La probabilidad de que rechacemos la hipótesis nula siendo falsa. La probabilidad de que aceptemos la hipótesis nula siendo verdadera. La probabilidad de que aceptemos la hipótesis nula siendo falsa.

¿Cuál es el procedimiento estadístico que permite valorar la correlación entre dos variables, eliminando el efecto de una tercera?: La correlación parcial. La correlación biserial puntual. La correlación múltiple. La correlación biserial.

¿A qué se refiere la característica robustez o fortaleza de un contraste de hipótesis?. A que es muy potente. A que se basa en pocos supuestos. A que es insensible a la violación de los supuestos en los que se basa. A que los resultados obtenidos con él con muy fiables.

¿Qué estadístico utilizaría para comparar la variabilidad de dos distribuciones con medias marcadamente distintas?: La varianza. El coeficiente de variación. El coeficiente de contingencia. La amplitud semi-intercuartil.

¿Qué medida de tendencia central utilizaría para representar a una muestra, si está estudiando la variables "lugar de nacimiento"?: La media. La mediana. La desviación típica. La moda.

La escala de eneatipos es una escala derivada de puntuaciones: Centiles. Percentiles. Típicas normalizadas. Quartiles.

Cohen propone como un criterio válido para aumentar la potencia de la prueba de hipótesis: Aumentar la probabilidad de error de tipo I. Aumentar la probabilidad de error de tipo II. Aumentar la probabilidad de error de tipo I y de tipo II simultáneamente. Disminuir el tamaño del efecto.

En un diseño factorial intrasujetos, cuando se viola la esfericidad: Se cumple el principio de circularidad. No se recomienda utilizar procedimientos tipo ARIMA. Se supravaloran los valores obtenidos de D en los efectos principales e interacción. Se cumple el supuesto de homogeneidad.

En el caso de que tengamos un diseño factorial y un factor categorial de 4 niveles haya dado un F significativa, ¿qué tipo de análisis estadístico podríamos llevar a cabo?: Pruebas múltiples a posteriori. Efectos principales simples. Efectos simples. Análisis de tendencias.

La escala de Likert es una escala: Nominal. Ordinal. De intervalos. Continua.

Un diseño entresuelos analizado por análisis de varianza necesita asumir: Homogeneidad, independencia y normalidad. Homogeneidad y normalidad. Esfericidad, homogeneidad e independencia. Esfericidad, homogeneidad, independencia y simetría compuesta.

Si un sujeto obtiene una puntuacióntípica igual a 2, entonces: Coincide con la media. Supera a la media en dos desviaciones típicas. Su centil es negativo. Es significativa al 1%.

La "variable carrera elegida" en primera opción por un grupo de estudiantes de COU es una variable: Ordinal. Nominal. Cuantitativa de intervalo. Escalar.

¿Qué prueba utilizaríamos como índice de acuerdo interjueces cuando nuestra variable es nominal?: La correlación de Pearson. La correlación biserial. La Kappa de Cohen. La correlación curvilínea.

¿Qué tipo de escalas proporciona el modelo escalar de Guttman?: Nominales. De intervalo. De razón. Ordinales.

¿Qué tipos de puntuaciones nos aportan más información sobre la posición de una observación en una distribución de frecuencias?: Diferenciales. Equivalentes. Directas. Típicas.

¿Qué coeficiente de correlación entre los propuestos es el más apropiado para medir el grado de semejanza entre los valores de dos sucesiones ordinales?: De Kendall. Biserial-puntual. Phi. Parcial.

Si a una puntuación obtenida por un niño en un test de inteligencia le corresponde el percentil 80, significa que su nivel de inteligencia: Coincide con el 80% de los niños de su edad. Ha alcanzado un desarrollo madurativo del 80%. Es superado por el 80% de la población general. Supera al 80% de los niños de su edad.

El coeficiente de variación se utiliza para: Cuantificar la variación conjunta entre dos variables. Comparar la variabilidad de la misma variable en el mismo grupo. Comparar la tendencia central de la misma variables en distintos grupos. Ninguna de las anteriores es cierta.

El cociente entre dos variantes se distribuye según: La curva normal. La distribución t de Student. Chi cuadrado. La distribución F de Snedecor.

Si en un contraste de hipótesis estadísticas tenemos más de dos muestras relacionadas, una posible prueba a aplicar es: El test de Kruskal-Wallis. El test de Signos. El test de Friedman. La prueba de Wilcoxon.

El muestreo aleatorio estratificado: Asegura que los estratos de la población mantienen una determinada representación en la muestra. Es un muestreo no probabilístico en el que las unidades son incluidas según el criterio de un experto. Es una técnica en la que se muestran conjuntos de elementos en vez de los elementos mismos. Es un caso especial de muestreo intencional.

En estadística descriptiva, el coeficiente de variación: Es un término sinónimo a coeficiente de correlación. Mide la variación conjunta de dos variables. Se utiliza para saber si una varianza es significativa. Se puede utilizar para comparar variabilidades muestrales de características de distinta naturaleza.

La estrategia que permite transformar los hechos en datos, dentro de un sistema comprensible y analizable por cualquier investigador, se conoce como: Metodología. Modalización de variables. Medición. Escalamiento.

La clasificación de las escalas de medida en: Nominales, Ordinales, de Intervalos y de Razón, se debe a: Guilford. Spearman. Thurstone. Stevens.

¿Cuál de las siguientes representaciones gráficas permite conocer directamente el valor de los cuarteles?: El diagrama de dispersión. El diagrama de barras. El diagrama de cajas. El diagrama de sectores.

Al proceso mediante el que se establece una correspondencia biunívoca entre números y modalidades de una variable se conoce como: Diseño de experimentos. Escalamiento multivariado. Normalización de los datos. Medición.

Si deseo comparar la variabilidad que existe entre la percepción espacial en niños de 5 y de 12 años usaré: La varianza de desviación típica. El coeficiente de variación. La amplitud semiintercuartil. El rango.

Si el CI de un individuo es 95 y ocupa el percentil 30 consideramos que: El 95% de los sujetos se encuentra por encima del valor. El 70% de los sujetos supera el CI 95. El 30% de los sujetos supera el CI. El 5% de los sujetos se encuentra por debajo del valor 30.

¿Cuál de los siguientes estadísticos NO permite medir la variabilidad de una muestra?: El rango. La covarianza. La varianza. La amplitud semiintercuartil.

Una de las diferencias entre estadístico y parámetro es que: El estadístico está libre de error de muestreo. El parámetro está libre de error de muestreo. El estadístico se obtiene desde una población. El parámetro se obtiene desde una muestra.

¿Desde qué tipo de distribución considera usted que debe representarse la variable: "tiempo que tarda un enfermo en manifestar sus primeros síntomas tras una infección"?: Distribución binomial. Distribución de Bernouille. Distribución normal. Distribución exponencial.

Si la nube de puntos de un diagrama de dispersión es cada vez más delgada, el /r/ será: Cercano a 0. Cercano a 1. Igual a la covarianza. Positivo.

Cuando las modalidades de una variable únicamente pueden considerarse desde la relación de igualdad-desigualdad, se considera que la variable es: Politómica. Nominal. Ordinal. Intervalo.

Cuando el objetivo de un investigador es comparar las diferencias de medias para dos muestras independientes que no cumplen los criterios de normalidad, la técnica a utilizar será: Análisis de regresión. Pruebas no paramétricas. Prueba de Levene. Correlación de Spearman.

La escala de percentiles es: Ordinal con unidades muy desiguales. Ordinal con unidades iguales. Cualitativa con unidades muy desiguales. Cuantitativa con unidades iguales.

¿Qué medida de tendencia central consideraría más adecuada para la variable "apatía" medida como presencia y/o ausencia?: La media. La moda. La mediana. La desviación típica.

El coeficiente de contingencia "C": Se encuentra entre 0 y +1. Se encuentra entre -1 y +1. Coindice con el valor "Q" de Yule. Puede ser cualquier valor.

La calificación estándar más elemental y útil es la: Puntuación diferencial. Desviación típica. Puntuación típica. Puntuación directa.

Si la nube de puntos de un diagrama de dispersión es cada vez más grueso, el /r/ será: Cercano a 0. Cercano a 1. Igual a la covarianza. Positivo.

Considerando una variable nominal, la medida descriptiva que tiene sentido es: La marca de clase. La dispersión relativa. La media y la varianza. La moda.

En una regresión lineal, el coeficiente de determinación y el de correlación lineal: Siempre coinciden. Nunca coinciden. Sólo pueden coincidir si el ajuste lineal es perfecto. Sólo coinciden si la varianza explicada es igual a la no explicada.

La escala de percentiles es una escala: Ordinal con unidades muy desiguales. Cualitativa con unidades muy desiguales. Ordinal con unidades iguales. Cuantitativa discreta con unidades iguales.

En la investigación psicológica, el análisis de regresión es un procedimiento que permite: Calcular la correlación entre la variables independiente y la variables predictora. Conocer la correlación entre la variable criterio y la variable dependiente. Predecir el valor de la variables independiente partiendo de los datos muestrales. Predecir el comportamiento de una variable criterio a partir de otra variable denominada predictora.

Para aplicar la técnica de análisis de varianza de un factor se deben cumplir una serie de supuestos entre los que se encuentran los siguientes: La normalidad de la población de la que se obtuvo la muestra y la heterocedasticidad. La igualdad de las varianzas y la independencia de las observaciones. La robustez de la técnica de análisis y la fiabilidad de los datos. La homocedasticidad y la dependencia de las observaciones.

En el contraste de medias para dos muestras independientes lo que se busca es: Inferir el efecto de una condición de un experimento basándose en la medida de dos variables dependientes distintas. Inferir el efecto de dos condiciones de un experimento basándose en la medida de dos variables dependientes distintas. Aplicar el estadístico "F" de Snedecor. Inferir el efecto de dos condiciones de un experimento basándose en la medida de una misma variables dependiente.

El índice de acuerdo Kappa: Suele proporcionar valores altos por la influencia de acuerdo por azar. Es difícil de interpretar, ya que sus valores van de -1 a 10. Es poco informativo. Corrige la probabilidad de que el acuerdo entre los observadores sea debido al azar.

El estadístico de contraste Chi Cuadrado se utiliza cuando: La muestra es mayor que 100. Se quiere ver el efecto de dos o más variables dependientes. Se quiere comprobar la independencia de dos variables cualitativas. Es necesario establecer relaciones causales entre las variables.

La técnica del Análisis de Varianza permite: Maximizar los efectos del factor estudiado. Discernir qué parte de la variabilidad corresponde al factor estudiado y cuál al error experimental. Minimizar el error de medida. Conocer la probabilidad con que puede ocurrir el error muestra.