ESTADÍSTICA2_1ER PARCIAL_OCT2017-FEB2018

1. Identifique cual de las siguientes definiciones describe a la estadística inferencial. a. Consiste en determinar algo sobre una muestra a partir de una población. b. Consiste en determinar algo de una población a partir de una muestra. c. Consiste en determinar algo sobre una muestra o sobre una población, trabaja con las dos indistintamente.

2. Existen diversas razones prácticas para preferir la selección de muestras de una población Una de ellas es. a. Establecer contacto con toda la población requiere de pocos gastos y mucho tiempo. b. Algunas pruebas son de naturaleza destructiva. c. Es posible verificar de manera física todos los elementos de la población .

3. ¿Cuándo se obtiene la media de la distribución muestral de la media?. a. Cuando se suma las medias muestrales y se multiplica la suma entre el número de muestras. b. Cuando se suma las medias muestales y se resta la suma entre el número de muestras. c. Cuando se suma las medias muestrales y se divide la suma entre el número de muestras.

4. El muestreo aleatorio. a. Es aquel que se escoge al azar. b. Se selecciona a cualquier individuo para la muestra. c. Todo individuo de la población tiene la misma probabilidad de resultar seleccionado.

5. ¿Cómo pueden las empresas de estadísticas, hacer pronósticos precisos sobre una elección presidencial con base en una muestra de 1200 electores registrados de una población de cerca de 90 millones?. a. Deben determinar la diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. b. Deben organizar las medias de todas las muestras posibles en una distribución de probabilidad. c. Se debe aproximar la distribución muestral de la media a una distribución normal.

6. ¿Cuál es la diferencia entre la distribución Z y la distribución t?. a. La diferencia es que la distribución t posee mayor dispersión que la distribución Z. b. La diferencia es que la distribución t tiene la forma de campana y es simétrica mientras que la distribución Z es asimétrica. c. La diferencia es que la distribución t es una distribución continua y la distribución Z es dispersa.

7. La cantidad de observaciones de una muestra también afectan al error estándar, porque: a. Una muestra pequeña generará un error estándar pequeño de estimación. b. Una muestra grande generará un error pequeño en la estimación. c. Una muestra grande generará un error estándar grande en la estimación.

8. ¿Cómo determinar un intervalo de confianza de 95%?. a. La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y de la desviación estándar. b. La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y el valor de z calculado. c. La amplitud del intervalo se determina por medio del nivel de confianza y de la magnitud del error estándar de la media.

9. Una proporción muestral se determina por medio de. a. El número de fracasos dividido por el número de observaciones. b. El número de observaciones dividido para el número de éxitos. c. El número de éxitos dividido para el número de observaciones.

10. La desviación estándar muestral es. a. Un estimador puntual de o, desviación estándar poblacional. b.Un estimador puntual de u, media poblacional. c. Un estimador puntual de X, media muestral.

11. La amplitud del intervalo de confianza. a. Está directamente relacionado con el error. b. Está directamente relacionado con el nivel de confianza. c. Está inversamente relacionado con el nivel de confianza.

12. Los términos prueba de hipótesis y probar una hipótesis se utilizan (.....) la prueba de hipótesis comienza con una (.....) o (.....) sobre un parámetro de la (.....). a. Indistintamente, negación, suposición, población. b. Indistintamente, afirmación, suposición, población. c. Indistintamente, afirmación, suposición, muestra.

13. Con una prueba de hipótesis se: a. Asevera. b. Realiza un planteamiento. c. Verifica la aseveración.

14. Una prueba de hipótesis consiste en: a. Realizar una aseveración. b. Realizar un planteamiento. c. Verificar la aseveración.

15. La hipótesis nula siempre incluirá el signo de igual ¿Porqué?. a. Porque es la afirmación que se va a probar, y es necesario un valor específico para incluir en los cálculos. b. Porque así se sugiere que la hipótesis nula es falsa. c. Porque es la aseveración que se va a probar.

16. En general la hipótesis nula se rechaza si. a. El intervalo de confianza no incluye el valor hipotético. b. El intervalo de confianza incluye el valor hipotético. c. Equivale al valor poblacional propuesto en el intervalo de confianza.

17. Para poder calcular una prueba de dos medias de muestras con desviación estándar conocida se debe. a. Conocer la desviación estándar. b. Conocer la desviación estándar al menos de una de las dos poblaciones. c. Conocer la desviación estándar para las dos poblaciones.

18. Un contador financiero quiere saber si la tasa de recuperación media de los fondos mutualistas de alto rendimiento es distinta que la tasa de recuperación media de los fondos mutualistas globales ¿Qué debería hacer para despejar la duda?. a. Debería seleccionar una muestra aleatoria de cada población y calcular la media de una muestra. b. Debería seleccionar dos muestras aleatorias de cada población y calcular la media de las dos muestras. c. Debería seleccionar una muestra aleatoria de cada población y calcular la media de las dos muestras.

19. Una de las relaciones que existe entre la distribución poblacional y la distribución muestral de la media es que. a. La distribución muestral de la media suele tener forma de una curva asintótica lo que indica que se aproxima a la distribución de probabilidad normal. b. La media de las medias de las muestras es exactamente igual a la media de la población. c. La dispersión de la distribución muestral de la media es más amplia que la distribución poblacional.

20. La tabla de números aleatorios usada para seleccionar de forma eficiente a los miembros de una muestra se aplica en. a. El muestreo aleatorio sistemático. b. El muestreo aleatorio simple. c. El muestreo aleatorio por conglomerados.

21. El teorema del límite central hace hincapié en que. a. En las muestras aleatorias grandes, la forma de la distribución muestral de la media se aproxima a la distribución de probabilidad normal. b. En las muestras aleatorias grandes, la forma de la distribución muestral de la media se aleja de la distribución de probabilidad normal. c. En las muestras aleatorias pequeñas, la forma de la distribución muestal de la media se aproxima a la distribución de probabilidad normal.

22. Un intervalo de confianza con el empleo de dos estadísticos. a. La media poblacional y la desviación estándar muestral. b. La media poblacional y la desviación estándar poblacional. c. La media muestral y la desviación estándar.

23. ¿Cuál de los siguientes factores influyen en la elección del tamaño adecuado de la muestra?. a. Un nivel de confianza de 0 a 100%. b. El máximo error admisible, que es la magnitud que se suma y resta de la media muestral. c. La desviación estándar de la muestra.

24. Se ignora el factor de corrección de una población finita cuando. a. La razón de n/N es menor que 0.05. b. La razón de n/N es mayor que 0.5. c. La razón de n/N es menor que 0.

25. En una hipótesis se establece una ............ y en la prueba de hipótesis se prueba la .......... a. Afirmación - aserción. b. Aserción - afirmación. c. Aserción - enunciado.

26. Si se aumenta el nivel de confianza que se obtiene para el valor de las ventas medias (4000) por hora que se produzcan en un supermercado con un nivel de confianza del 96% son de 3996 y 4004. ¿Cómo interpretaría estos resultados?. a. Se cuenta con el 96% de seguridad de que la media poblacional de 4000 se encuentra entre el intervalo de confianza de 3996 y 4004. b. Se cuenta con el 4% de seguridad de que la media poblacional de 4000 se encuentra entre el intervalo de confianza de 3996 y 4004. c. Se concluye que el 96% de los intervalos no contendrían el valor de las ventas medias.

27. Un funcionario público del área financiera desea conocer cual es el salario mensual medio que están percibiendo los trabajadores de las entidades públicas de la ciudad . Desea trabajar con un nivel de confianza del 99% y el error al calcular la media debe ser menor a 100 dólares. Analice los datos que va a utilizar el funcionario y determine si se debe utilizar una muestra grande o pequeña para obtener la media. a. Muestra pequeña. b. Muestra grande. c. Es indiferente si usa una muestra pequeña o grande.

28. Cuando se realiza una investigación es común verificar. a. Una hipótesis respeto a un problema que se desea resolver. b. Una o más hipótesis respecto a un problema que se desea resolver. c. Dos hipótesis respecto a un problema que se desea resolver.

29. Si el valor absoluto de Z o t calculado es < que el valor de Z o t de la tabla. ¿Qué sucede con la hipótesis?. a. Se acepta la hipótesis nula. b. Se rechaza la hipótesis nula. c. Se acepta la hipótesis altermativa.

30. El subíndice 0 en la hipótesis nula significa que. a. No hay cambio. b. Si hay cambio. c. Se presentan diferencias.

31. Una muestra es. a. La mitad de una población. b. Una porción, un conjunto o una parte de la población de interés. c. La totalidad de las observaciones con las que se desea trabajar.

32. El teorema del límite central garantiza una distribución normal cuando n es. a. Suficientemente pequeña. b. Una muestra de 20 observaciones o mayor. c. Suficientemente grande.

33. ¿A qué se debe que la distribución t se extienda más que la distribución normal estándar?. a. Se debe a que la desviación estándar de la distribución t es menor que la distribución normal estándar. b. Se debe a que la curva normal de la distribución t es más estrecha. c. Se debe a que la desviación estándar de la distribución t es mayor que la distribución normal estándar.

34. Una encuesta reciente indicó que 92 de cada 100 entrevistados estaban de acuerdo con el horario de verano para ahorrar energía, en este ejemplo, la proporción de la muestra sería?. a. 100 x 92. b. 0.92 x 100. c. 92% x 100.

35. Cuál de las siguientes alternativas presentan en la totalidad estadísticos de prueba?. a. o, X, X2. b. z, t, y F. c. 0 y 0.5.

36. Los niveles de significancia se pueden ubicar entre. a. 0.1 y 0.5. b. 0 y 1.0. c. 0 y 0.5.

37. Una prueba de hipótesis consiste en: a. Realizar una aseveración. b. Realizar un planteamiento. c. Verificar una aseveración.

38. Las muestras son independientes cuando. a. Las muestras están relacionadas. b. Cuando entre las muestras existe una relación o agrupación de las observaciones. c. Cuando la muestra no está de ninguna manera relacionada con la otra muestra.

39. ¿Por qué se prefieren las muestras dependientes de las independientes?. a. Porque al emplear muestras independientes, se caracterizan por una medición seguida de una intervención de una clase y después de otra medición. b. Porque al emplear muestras dependientes, se reduce la variación de la distribución del muestreo. c. Porque al emplear muestras independientes, se caracterizan por relacionar o aparear observaciones.

40. Supongamos que al iniciar el semestre, seleccionamos al azar 30 alumnos matriculados en Estadística II, y les pasamos un test de conocimientos previos. Al finalizar el semestre, seleccionamos otros 30 alumnos al azar y les pasamos un test de conocimientos adquiridos durante el curso. Este ejemplo ¿a que tipo de muestra hace referencia?. a. Muestras independientes. b. Muestras dependientes. c. Muestras ponderadas.

41. Si se aumenta el nivel de confianza y se disminuye el error de estimaciòn se debe: a. Aumentar el tamaño de la muestra. b. Disminuir el tamaño de la muestra. c. Aumentar el error de estimación.

42. Por qué se establece que la cantidad de observaciones de una muestra afectan al error estándar?. a. Porque existe una relación directa, es decir si una muestra es grande se generará un error estándar pequeño y viceversa. b. Porque existe una relación inversa, es decir si una muestra es grande se generará un error estándar pequeño y viceversa. c. Porque existe una relación inversa, es decir si una muestra es pequeña se generará un error estándar pequeño.

43. Una proporción. a. Se determina por medio de n, el número de observaciones dividido entre X, el número de éxitos. b. Es un porcentaje que indica la parte de la muestra o población que posee una característica en particular. c. Se determina por medio de X, que representa el número de éxitos.

44. Un parámetro se obtiene de una. a. Muestra. b. Población. c. Parte de población.

45. Lea el siguiente ejemplo: Suponga que se desea conocer la estatura media u de los ecuatorianos. Se toma una muestra n = 10000 ecuatorianos. El valor que se elige como el más aproximado a la u es 170 cm que representa la estatura media de dicha muesta. Una vez que ha leído el ejemplo planteado determine si representa. a. Un ejemplo de intervalos de confianza. b. Un ejemplo de nivel de confianza. c. Un ejemplo de estimación puntual.

46. Si no es posible suponer que las desviaciones estándares de la población son iguales ¿Qué se debe hacer?. a. Se debe utilizar la distribución t como el estadístico de prueba y ajustar los grados de libertad. b. Se debe utilizar la distribución Z como el estadístico de prueba. c. Se debe utilizar la distribución F como el estadístico de prueba y ajustar los grados de libertad.

47. "El nivel de confianza deseado es una de las variables que puede influir en la elección del tamaño adecuado de una muestra" ¿Por qué?. a. Porque si se desea aplicar un nivel de confianza aceptable o alto se debe trabajar con una muestra grande. b. Porque si se desea aplicar un nivel de confianza aceptable o alto se debe trabajar con una muestra pequeña. c. Porque si se aplica un nivel de confianza del 5% se debe trabajar con una muestra grande.

48. Cuando se tienen poblaciones independientes, la distribución de las diferencias tiene una varianza. a. Igual a la suma de dos varianzas individuales. b. Igual a la diferencia de dos varianzas individuales. c. Igual a la suma de dos varianzas dependientes.

49. Al comparar dos medias poblacionales se desea saber: a. Si las medias pueden ser diferentes. b. Si una media poblacional es mayor a otra media. c. Si las medias pueden ser iguales.

50. El tiempo de uso que emplean los clientes de movistar no está relacionado con el tiempo de pago de los demás clientes, es decir por ejemplo que el tiempo del señor Smith no afecta a ningún tiempo de uso de otros clientes. a. Es un ejemplo de muestras con poblaciones independientes. b. Es un ejemplo de muestras con poblaciones dependientes. c. Es un ejemplo de muestras con poblaciones que no siguen una distribución normal.

51. Si se realiza un muestreo aleatorio simple. a. Todos los individuos tienen la probabilidad de ser seleccionados. b. Los individuos se seleccionan sistemáticamente. c. Solo parte de los individuos pueden ser seleccionados.

52. La desviación estándar de una distribución t con cinco observaciones es mayor que el caso de una distribución t en 20 observaciones. a. Mayor que en el caso de una distribución t con 20 observaciones. b. Menor que en el caso de una distribución t con 20 observaciones. c. Igual que en el caso de una distribución t con 20 observaciones.

53. ¿Por qué las medias muestrales varían de muestra en muestra?. a. Porque las medias muestrales posibles de una población suelen presentar algunas características diferentes. b. Porque las muestras posibles que se obtienen de una población suelen presentar algunas características diferentes. c. Porque la muestra forma parte o es una porción representativa de la población.

54. Uno de los factores que determina la magnitud de un intervalo de confianza para una media es. a. El número de observaciones en la población. b. El nivel de confianza. c. La variabilidad en la muestra, normalmente calculada por la desviación estándar de la muestra.

55. Se usa la distribución Z. a. Si la desviación estándar de la población es conocida y la muestra es mayor que 30. b. Si la desviación estándar de la población es desconocida y la muestra es mayor que 30. c. Si la desviación estándar de la población desconocida y la muestra es menor que 30.

56. El intervalo de confianza del 99% se refiere a que. a. El 99% de las observaciones se ubicarán en el centro de la distribución lo que significa que el 1% restante se divide en partes iguales (0.005) en las dos colas. b. El 95% de las observaciones se ubicarán en el centro de la distribución lo que significa que el 1% restante se divide en partes iguales (0.005) en las dos colas. c. El 99% de las observaciones se ubicarán en el centro de la distribución lo que significa que el 5% restante se divide en partes iguales (0.025) en las dos colas .

57. El error tipo I consiste en: a. Rechazar la, H0 cuando es verdadera. b. Aceptar la, H0 cuando es falsa. c. Rechazar la, H1, cuando es verdadera.

58. El muestreo por conglomerados pertenece a. a. Los tipos de muestreo probabilístico. b. Los tipos de muestreo intencional. c. Los tipos de muestreo sin norma.

59. Al ser la muestra un conjunto de población es poco probable que. a. El estadístico de la muestra sea diferente al parámetro de la población. b. El estadístico de la muestra sea igual al parámetro de la población. c. El estadístico de la muestra sea sumamente mayor al parámetro de la población .

60. El nivel de confianza es. a. Un intervalo de valores que acoje al parámetro poblacional. b. Un estadístico único. c. Una probabilidad específica.

61. Un especialista en planeación urbana desea saber si hay alguna diferencia entre los slarios medios por hora de los plomeros y los electricistas en ell centro de la ciudad. Qué tipo de poblaciones son?. a. Son poblaciones dependientes. b. Son poblaciones dependientes con un estudio de antes y después. c. Son poblaciones independientes.

62. El tercer paso para probar una hipótesis es. a. Formular una regla para tomar decisiones. b. Establecer la hipótesis nula y alternativa. c. Identificar el estadístico de la prueba.

63. Cuando se considera que una muestra es lo bastante grande para aplicar el teorema del límite central?. a. Cuando la muestra es de 30 observaciones o más. b. Cuando la muestra es de 20 observaciones o menos. c. Cuando la muestra es de 100 observaciones o más.

64. Se espera que el estimador puntual. a. Sea igual al parámetro poblacional. b. Sea diferente al parámetro poblacional. c. Se aproxime al parámetro poblacional.

65. Una prueba es de dos colas o bilateral. a. Cuando la región de rechazo se ubica en la cola derecha. b. Cuando no indica dirección alguna. c. Cuando la región de rechazo se ubica en la cola izquierda.

66. Una muestra seleccionada de manera que cada elemento o individuo de la población tenga las misma posibilidades de que se la incluya, define al: a. Muestreo aleatorio estratificado. b. Muestreo aleatorio simple. c. Muestreo aleatorio sistemático.

67. En el muestreo aleatorio estratificado. a. Una población se subdivide en subgrupos y se selecciona al azar una muestra de cada grupo. b. La población se divide en conglomerado a partir de los lìmites naturales geogràficos o de otra clase. c. Se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriomente se elige cada K-ésimo miembro de la población.

68. Uno de los pasos para calcular la distribución muestral es: a. Calcular la media muestral. b. Determinas todas las muestras posibles. c. Calcular las medias poblacionales de todas las muestras posibles.

69. Asuma que usted tiene una empresa de estadísticas y encuestas y que el cliente le solicita que aplique una encuenta a todo el Ecuador para sabeer si un pañal para bebés que lanzará en el mercado tendrá acogida, que sugerería: a. Aplicar la encuesta a toda la población ecuatoriana. b. Aplicar la encuesta a una muestra de 200 jóvenes entre 18 y 20 años. c. Aplicar la encuesta a una muestra de madres con niños menores de 4 años.

70. El punto de inicio de una muestra de 200 empleados para determinar el salario promedio es 18, a partir de este valor se seleccionarà cada vigésimo trabajador (18,38,58, 78, 98, 118, etc) Cuál es el tipo de muestreo que se está usando?. a. Aleatorio estratificado. b. Aleatorio simple. c. Aleatorio sistemático.

71. "El costo de una de la razones para muestrear". Analice cual de los siguientes ejemplos se ubica dentro de esta razón: a. Realizar una encuesta a jóvenes del Ecuador. b. Analizar el comportamiento de una especie marina. c. Realizar la prueba de un vino.

72. Si la desviación estándar de la población es conocida y la muestra es mayor que 30 se aplica la distribución: a. t. b. Z. c. F.

73. El valor crítico es el punto de división entre: a. La región en la que se rechaza la hipótesis alternativa y aquella en la que se acepta. b. La región en la que se rechaza las hipótesis y aquella en la que se aceptan. c. La región en la que se rechaza la hipótesis nula y aquella en la que se acepta.

74. La esencia para determinar el valor del estadístico t consiste en: a. Calcular una media ponderada de las dos desviaciones estándares de las dos muestras y emplear este valor como una estimación de la desviación estándar desconocida de la muestra. b. Calcular una media ponderada de las dos desviaciones estándares de las dos muestras y emplear este valor como una estimación de la desviación estándar desconocida de la población. c. Calcular la media de una desviación estándar de una muestra y emplear este valor como una estimación de la desviación estándar desconocida de la población.

75. Diez participaciones en un maratón se pesaron al iniciar y luego al terminar la carrera. Se requiere estudiar la cantidad media de peso corporal que pierden los participantes. El ejemplo planteado hace referencia. a. Muestras independientes. b. Muestras dependientes con un estudio de antes y después. c. Muestras dependientes realacionadas o pareadas.

76. El teorema central del límite. a. Se da cuando las muestras de un tamaño en particular se seleccionan de cualquier población, la distribuación muestral de la media se aproxima a una distribución normal. b. Es la diferencia entre el estadística de una muestra y el parámetro de la población correspondiente. c. Es la distribución de probabilidad de todas las posibles medias de las muestras de un deteminado tamaño muestral de la población.

77. Por que la aproximación de la distribuciòn muestral de la media se aproxima mas a la distribición de la probabilidad normal en el caso de mustras más grandes? Seleccione el enunciado que lo explica. a. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, menos evidente será la convergencia a la distribuciòn de la probabilidad normal. b. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, más evidente será la convergencia a la distribuciòn muestral. c. A medida que se incrementa el tamaño de la muestra, más evidente será la convergencia a la distribuciòn de probabilidad normal.

78. ¿Cuál de los siguientes ejemplos planteados hace referencia al teorema central del límite?. a. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 5 de una población positivamente sesgada y econtró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más pequeño, es decir n=3 en lugar de n=5 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal. b. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 5 de una población positivamente sesgada y econtró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más grande, es decir n=20 en lugar de n=5 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal. c. Suponga que eligió 25 muestras al azar de tamaño 20 de una población positivamente sesgada y econtró que la distribución muestral de las medias cambió en lo que se refiere a la forma de la población. Luego se toma una muestra de tamaño más pequeño, es decir n=5 en lugar de n=20 y se observa que la distribución muestral de las medias se aproxima a la distribución normal.

79. La diferencia entre en muestreo aleatorio sistemático y el muestreo aletorio estratificado radica en que: a. El muestreo aleatorio estratificado refleja con mayor fidelidad las características de la población. b. El muestreo aleatorio sistemático refleja con mayor fidelidad las características de la población. c. El muestreo aletorio estratificado refleja con menor fidelidad las características de la población.

80. A la hipótesis alternativa H1 se la define como: a. Una declaración sobre el valor de un parámetro de la población. b. La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera. c. Una declaración que se acepta si los datos de la muestra proporcionan evidencia de que la hipótesis nula es falsa.

81. La prueba es de una cola si la hipótesis alternativa afirma que: a. µ ≥ o µ =. b. µ ≥ o µ <. c. µ ) o µ ) <.

82. 75 individuos con sobrepeso son sometidos a dos dietas alimenticias distintas. Se desea comparar el peso de los individuos que iniciaron cada una de las dietas. El ejemplo planteado hace referencia. a. Muestras independientes. b. Muestras dependientes con un estudio de antes y después. c. Muestras dependientes realacionadas o pareadas.

83. El estimador puntual es: a. Un estadístico único para calcular un parámetro muestral. b. Un parámetro único para calcular un estadístico poblacional. c. Un estadístico único para calcular un parámetro poblacional.

84. Suponga que elige una muestra de 50 ejecutivos de nivel medio y le pregunta a cada uno la cantidad de horas que laboró la semana pasada. Se calcula la media de esta muestra de 50 trabajadores y se utiliza el valor de la media muestral como: a. Un estimador puntual de la media poblacional desconocida. b. Un intervalo de confianza de la media poblacional desconocida. c. Un estimador puntual de la media poblacional conocida.

85. El estadístico de prueba para comparar dos medias, si no se conocen las desviaciones estándares poblacionales es: a. La distribución t. b. El estadístico z. c. La prueba F.

86. ¿Por qué se debe suponer que la muestra es lo bastante grande a la hora de realizar la prueba de proporciones de dos muestras?. a. Se supone esto, para que la distribución normal sirva como una buena aproximación a la distribución binomial. b. Se supone esto, para que la distribución normal no se aproxime a la distribución binomial. c. Se supone esto, para que la distribución normal se acerque un poco a la distribución binomial.

87. Cuando se toma todas la posibles muestras aleatorias de una población y se calcula el estadístico muestral de cada una, se presentan importantes relaciones entre la distribución poblacional y la distribución muestral de la media.¿Cuál de las siguientes es una de ellas?. a. La media de las medias de las muestras es diferente a la media de la población. b. La dispersión de la distribución muestral de la media es mas estrecha que la distribución poblacional. c. La distribución muestral de la media suele tener forma de campana y se aleja de la distribución de probabilidad normal.

88. El cálculo del valor Z permite: a. Convertir una distribución normal en una distribución normal estándar. b. Determinar la probabilidad de seleccionar algunas observaciones que caerán dentro de un intervalo específico. c. Convertir una distribución normal estándar en una distribución normal.

89. Imagine que va a realizar un estudio para conocer la siguiente información:El porcentaje de ecuatorianos (14 millones) que tiene acceso a internet. ¿Qué debería hacer?. a. Entrevistar a una parte de la población, cuya muestra debe elegir convenientemente, para poder extraer después conclusiones que representen a toda la población. b. Contratar a muchos encuestadores, lo cual implicará que tener la información que buscamos requiere de mucho tiempo y de muchos más gastos. c. Encuestar a todos y cada uno de los ecuatorianos.

90. La media ( Ẋ ),la proporción ( p ) y la desviación estándar ( s ) muestral son un estimador puntual de: a. La media ( µ ),la proporción ( π ) y la desviación estándar ( σ ) poblacional. b. La moda ( µ ),la proporción ( π ) y la desviación estándar ( σ ) poblacional. c. La mediana ( µ ),la proporción ( π ) y la desviación estándar ( s ) poblacional.

91. En la prueba de hipótesis de dos muestras se seleccionan: a. Muestras aleatorias de una población para determinar si son iguales las medias o las proporciones de la población. b. Dos muestras aleatorias de dos poblaciones distintas para determinar si son iguales las medias o las proporciones de la población. c. Muestras aleatorias de dos poblaciones distintas para determinar si son iguales las medias o las proporciones de la población.

92. Como la muestra forma parte representativa de la población: a. Es probable que la media sea exactamente igual a la media poblacional. b. Es probable que la desviación estándar sea igual a la desviación estándar poblacional. c. Es poco probable que la media y la desviación estándar sean igual a la media y desviación estándar de la población.

93. ¿Las prueba de hipótesis forman parte de?. a. La estadística descriptiva. b. La estadística inferencial. c. La estadística de descripción y representación de datos.

94. Una prueba de hipótesis es. a. Una afirmación relativa a un parámetro de la población sujeta a verificación. b. Un procedimiento basado en evidencia de la muestra y la teoría de la probabilidad para determinar si la hipótesis es una afirmación razonable. c. Una declaración relativa a una población.

95. Cuál es la diferencia entre el intervalo de confianza y el nivel de confianza. a. La diferencia que existe es que en el intervalo de confianza es el rango de valores en donde se espera que esté la desviación estándar mientras que el nivel de confianza se refiere al porcentaje de veces que la desviación estándar efectivamente va a estar dentro de ese rango de valores. b. La diferencia que existe es que en el intervalo de confianza es el rango de valores en donde se espera que no esté la media; mientras que el nivel de confianza es el porcentaje de veces que la media efectivamente va a estar dentro de ese rango de valores. c. La diferencia que existe es que en el intervalo de confianza es el rango de valores en donde se espera que esté la media; mientras que el nivel de confianza es el porcentaje de veces que la media efectivamente va a estar dentro de ese rango de valores.

96. Uno de los requisitos o suposiciones que respeta la prueba t es que: a. Las poblaciones muestreadas son dependientes. b. Las poblaciones muestreadas siguen la distribución normal. c. Las desviaciones estándares de las dos poblaciones son iguales.

97. Las muestras son independientes cuando: a. Las muestras están relacionadas. b. Cuando entre las muestras existe una relación o agrupación de las observaciones. c. Cuando una muestra no está de ninguna manera relacionada con la otra muestra.

98. En el muestreo aleatorio simple. a. Se selecciona un punto aleatorio de inicio y posteriormente se elige cada k-ésimo miembro de población. b. Se selecciona una muestra de manera que cada elemento o individuo de la población tenga las mismas posibilidades de que se incluya. c. La población se divide en conglomerados a partir de los límites naturales geográficos o de otra clase.

99. En una muestra con sesgo. a. Todos los miembros de la población tienen la posibilidad de ser seleccionados para la muestra. b. Todos los miembros de la muestra tienen la posibilidad de ser seleccionados. c. Los miembros de una población no tienen la misma posibilidad de ser seleccionados para la muestra.

100. Para una prueba de hipótesis de dos muestras. a. Se seleccionan dos muestras aleatorias de poblaciones distintas. b. Se selecciona una muestra aleatoria. c. Se selecciona dos muestras de poblaciones iguales.

101. Cuando el orden físico se relaciona con la característica de la población, no debe aplicar: a. Muestreo aleatorio estratificado. b. Muestreo aleatorio simple. c. Muestreo aleatorio sistemático.

102. Cuando la población es grande ¿Cuál es el método más conveniente para seleccionar una muestra aleatoria simple?. a. Tabla de números aleatorios. b. Uso de herramientas estadísticas. c. Acción de selección al azar como un bingo.

103. ¿Cuándo es necesario aplicar un factor de corrección de una población finita?. a. Cuando la muestra es menor que 5% de la población. b. Cuando la población de la que se toma la muestra no es muy grande. c. Cuando una población tiene un límite superior .

104. En la prueba de hipótesis de dos muestras: muestras independientes , es necesario aplicar una prueba. a. De hipótesis de una muestra. b. Con varianza desigual. c. t apareada.

105. Si la población se encuentra muy dispersa se requiere. a. Una muestra grande. b. Una muestra pequeña. c. esviación estándar dispersa.

106. ¿Es posible seleccionar cualquier nivel de confianza?. a. Si es posible, ya que se puede seleccionar cualquier valor entre 0 y 100% y encontrar el valor correspondiente de Z o t. b. No es posible,ya que se debe seleccionar los porcentajes mas confiables entre 95 y 99% y encontrar el valor correspondiente de Z o t. c. Si es posible, ya que se puede seleccionar cualquier valor entre 90 y 100% y encontrar el valor correspondiente de Z o t.

107. La probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido se denomina. a. Nivel de confianza. b. Nivel de significancia. c. Intervalo de confianza.

108. El error estándar de la media es: a. Directamente proporcional a una muestra. b. Inversamente proporcional a una muestra. c. Igual a una muestra.

109. En la teoría estadística se demuestra que cuando se tienen poblaciones independientes, la distribución de las diferencias tiene una varianza igual a la suma de dos varianzas individuales. Esto significa: a. Que se pueden sumar las varianzas de dos distribuciones muestrales. b. Que se pueden restar las varianzas de dos distribuciones muestrales. c. Que se pueden multiplicar las varianzas de dos distribuciones muestrales.

110. Una psicóoga desesa estudiar la similitudes intelectuales de parejas recién casadas, para lo cual selecciona una muestra de recién casados. Luego administra una prueba de inteligencia estándar tanto al hombre como a la mujer, para determinar la diferencia entre las calificaciones. a. Muestras independientes. b. Muestras dependientes con un estudio de antes y después. c. Muestras dependientes realacionadas o pareadas.

111. Para muestras dependientes, se supone que la distribución de las diferencias apareadas entre las poblaciones tiene una media de: a. 0.5. b. 0. c. 1.0.

112. Cuándo la muestra es grande genera un error estándar pequeño en la estimación, esto significa que: a. Hay más variabilidad en las medias muestrales. b. No Hay variabilidad en las medias muestrales. c. Hay menos variabilidad en las medias muestrales.

113. Se efectúa una prueba inicial de 50 estudiantes que desean ingresar a la universidad. Posteriormente se capacitan a estos 50 estudiantes y se les vuelve a hacer la prueba a ellos mismos Este sería un ejemplo de. a. Muestras dependientes. b. Muestras independientes. c. Muestras sistemáticas.

114. El intervalo de valores de que se espera se estime el parámetro poblacional. a. Nivel de confianza. b. Intervalo de confianza. c. Estimador puntual.

115. ¿En qué consiste el quinto paso para probar una hipótesis?. a. Consiste en establecer la hipótesis que se debe probar, la cual recibe el nombre de hipótesis nula. b. Consiste en calcular el estadístico de la prueba comparándola con el valor crítico y tomar la decisión de rechazar o no la hipótesis nula. c. Consiste en determinar el nivel de significancia.

116. El muestreo es importante en una investigación ya que es imposible entrevistar a todos los miembros de una población debido a problemas. a. Tiempo, recursos y esfuerzo. b. Datos, costos y tiempo. c. Poblaciones finitas, datos y esfuerzo.

117. ¿Cual de las siguientes definiciones corresponde al de una muestra y el parámetro de la población. a. La suma entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. b. La diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. c. El producto entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población.

118. El tipo de muestreo que se aplique, de acuerdo a las características de una población evitará que se presente. a. Una representación imparcial. b. Una muestra seis sesgos de la población. c. Una representación parcializada.

119. Se rechaza la hipótesis nula si. a. Si el valor p es menor que el nivel de significancia. b. Si el valor p es mayor que el nivel de significancia. c. Si el valor p es igual al nivel de significancia.

120. La probabilidad de cometer un error tipo I es igual al. a. Nivel de significancia. b. Coheficiente de confianza. c. Intervalo de confianza.

121. Cuanto mayor sea la muestra, mayor será el error de muestreo?. a. Si, porque hay más errores. b. No, disminuye. c. No hay ninguna relación.

122. ¿Cuál de las siguientes definiciones corresponde al error de muestreo?. a. La diferencia entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. b. La suma entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población. c. El producto entre el estadístico de una muestra y el parámetro de la población.

123. ¿Qué puede causar un error de muestreo?. a. Puede ocasionarse un error muestral cuando se realiza un procedimiento de muestreo sesgado. b. Puede ocasionarse un error muestral cuando se realiza un procedimiento de muestreo sin sesgo. c. Puede ocasionarse un error muestral cuando se trabaja con una muestra representativa de la población.

124. Un intervalo de confianza: a. No permite verificar hipótesis planteadas acerca de parámetros poblacionales. b. Puede ser unilateral o bilateral. c. Aporta menos información que un estimador puntual cuando se quiere hacer inferencias sobre parámetros.

125. ¿Cuál de los siguientes ejemplos representa a una población finita pequeña?. a. Número de personas de la tercera Edad que viven en la provincia de Loja. b. Número de estudiantes universitarios de género femenino en el Ecuador. c. Número de pacientes diarios que atienden en una clínica.

126. Supongamos que nos parece suficiente que de cien muestras de la población exista la probabilidad de que en 5 muestras la hipótesis alternativa esté errada, esto significa que: a. La probabilidad de error, en este caso, del 5%, se conoce como el Nivel de confianza. b. Si estamos dispuestos a correr el riesgo de un error del 5% (=0.05) entonces diremos que el Nivel de Confianza que aceptamos es del 95%. c. El 95% mostraría el riesgo que corremos de cometer un error.

127. Uno de los factores de los que depende el tamaño adecuado de una muestra es. a. Un margen de error alto. b. El nivel de confianza deseado. c. Una población dispersa.

128. ¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde al muestreo por conglomerados?. a. Suponga que nos interesa obtener una muestra de las opiniones de los profesores de una gran universidad. Puede ser difícil obtener una muestra con todos los profesores, así que se elige una muestra aleatoria de cada facultad, o departamento académico. b. Para obtener una muestra de suscriptores telefónicos en una ciudad grande, podemos escoger un nombre de la primera página del directorio y después seleccionar cada nombre, desde el número cien a partir del ya seleccionado. c. Suponga que una compañía de servicio de televisión por cable está pensando en abrir una sucursal en una ciudad grande; la compañía planea realizar un estudio para determinar el porcentaje de familias que utilizarían sus servicios, como no es práctico preguntar en cada casa, la empresa decide seleccionar una parte de la ciudad al azar.

129. Cuándo se realiza una prueba de hipótesis de dos muestras?. a. Cuando se selecciona una nuestra aleatoria de una población para determinar si es igual a la media o a la proporción de la población. b. Cuando se seleccionan muestras aleatorias de dos poblaciones distintas para determinar si son iguales las medias o las proporciones de la población. c. Cuando se seleccionan muestras aleatorias de dos poblaciones distintas para determinar si son diferentes las medias o las proporciones de la muestra.

130. Los métodos de muestreo y el teorema central del límite son parte de: a. La estadística inferencial. b. La estadística. c. La estadística descripctiva.

131. Un intervalo de confianza es. a. Un intervalo de valores que acoje al parámetro poblacional. b. Un estadístico único. c. Una probabilidad específica.

132. El estadístico de prueba para comparar dos medias de la distribución t, si: a. No se conocen las desviaciones estándares poblacionales. b. Si las muestras a estudiar son superiores a 30. c. Si se conocen las desviaciones estándares poblacionales.

133. Supongamos que un estudio de recursos humanos desea analizar si los salarios por hora de los obreros semiespecializados son los mismos, mayores o menores en Guayaquil que en Quito. Este es un ejemplo de: a. Muestras dependientes. b. Muestras independientes. c. Muestras sistemáticas.

134. Se usa la distribución t. a. Si la desviación estándar de la población es conocida y la muestra es mayor que 30. b. Si la desviación estándar de la población es desconocida y la muestra es mayor que 30. c. Si la desviación estándar de la población desconocida y la muestra es menor que 30.

135. Con una hipótesis se: a. Realiza un planteamiento. b. Verifica la aseveración. c. Se determina si en planteamiento es verdadero.

136. ¿Por qué se prefieren las muestras dependientes de las independientes?. a. Porque al emplear muestras dependientes, se aumenta la variación en la distribución del muestreo. b. Porque al emplear muestras independientes, se reduce la variación de la distribución del muestreo. c. Porque al emplear muestras dependientes, se reduce la variación de la distribución del muestreo.

137. Qué sucedería si la población de la que se toma la muestra no fuera muy grande?. a. Es necesario realizar ajustes en la forma de calcular el error estándar de las medidas muestrales y del error estándar de las proporciones muestrales. b. Es necesario realizar ajustes en la forma de calcular la desviación estándar de las medidas muestrales y de la desviación estándar de las proporciones muestrales. c. Es necesario realizar ajustes en la forma de calcular el error estándar de las medidas poblacionales y del error estándar de las proporciones poblacionales.