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Cuando decimos que una teoría científica debe ser susceptible de refutación nos estamos refiriendo al principio de: Veracidad. Falsación. Validez Interna. Validez Externa. Redificación.

Uno de los problemas que presenta la experimentación en el ámbito clínico es: La ut ilización de diseños Solomon. La utilización de diseños de medidas repetidas. El control de las expectativas del experimentador. La imposibilidad de utilizar diseños factoriales. La interacción que se produce entre factores.

La puntuación de un sujeto obtenida en un inventario de depresión después de una intervención psicológica es considerado en una investigación como variable: Moduladora. Extraña. Independiente. Dependiente. Apareamiento.

Si en una investigación un grupo de sujetos comparte algún tipo de diagnóstico psicopatológico y se compara con un grupo de control que no tiene ese diagnóstico realizamos un diseño de: Cohortes. Casos y controles. Consanguíneos. Caso único. Medidas repetidas.

Cuando se parte de un censo, las conclusiones: Son inferencias más válidas. No son inferencias. Son inferencias ciertas. Hay que expresarlas a nivel probabiIístico. Deben hacer e sólo respecto a la muestra.

En función del número de variables independientes, un diseño univariado se puede clasificar en: Simple y compuesto. Unifactorial y factorial. De dos grupos y multigrupo. De un factor y compuesto. Factorial y compuesto.

La validez ecológica de una investigación en salud mental hace referencia a la interacción entre: Medida pre y tratamiento. Momento temporal y tratamiento. Variable independiente y variable dependiente. Contexto y tratamiento. Selección y tratamiento.

El diseño de caso único A-B-A tiene como característica: La retirada de tratamiento. El que no se registre la línea base. El registro de dos fases de intervención. El registro de tres variables independientes a la vez. El registro de tres líneas base.

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. Para poder calcularlo es necesario conocer el número de sujetos, o situaciones, observados. Corrige la probabilidad de que el acuerdo entre los observadores sea debido al azar.

Si para investigar el comportamiento de una determinada variable tomamos datos en el año 2007 de niños de 5, 6, 7 y 8 años y en 2008 tomamos de nuevo muestras de niños 5, 6, 7 y 8 años, ¿qué tipo de diseño estamos realizando?: Diseño de intervalo temporal. Diseño, transversal simple. Diseño longitudinal secuencial. Diseño longitudinal simple. Diseño transversal secuencial.

El efecto de orden es propio de los diseños: lntersujetos. Transversales. Observacionales. lntrasujetos. Con grupo de control placebo.

En un diseño factorial intersujetos 2x4: Existen ocho tratamientos. Sólo pueden participar ocho sujetos. Existen ocho variables independientes. Da lugar a formular ocho variables dependientes. Solamente hay un tratamiento.

Los grupos "placebo" son propios de: La metodología cualitativa. Los diseños experimentales. La metodología observacional. Las encuestas. Los diseños N= 1.

Los diseños de panel son propios de la investigación: Experimental. Cuasi-experimental. Observacional. Por encuestas. Transversal.

Un diseño de medidas repetidas debe utilizarse cuando: Se estudian di fercncias entre grupos. Los sujetos conocen el objetivo de la investigación. El grupo de control es necesario. No se pueden eliminar los efectos de orden. Las diferencias individuales no pueden afectar a la variable estudiada.

Los ensayos o análogos clínicos son propios de la investigación: Experimental. Cuasi-experimental. Observacional. Por encuestas. Pre-experimental.

El efecto de la práctica o el aprendizaje es propio de los diseños: lnter sujetos. Transversales. Observacionales. Intra sujetos. Con grupo de control placebo.

En un diseño factorial intersujetos 2x4x5: Existen 40 tratamientos o condiciones experimentales. Sólo pueden participar 40 sujetos. Existen 40 variables independientes. Da lugar a formular 40 variables dependientes. Existen 40 efectos de interacción.

El metaanálisis hace referencia a: Medidas estrictamente cualitativas. Análisis estadístico de los resultados de diversos estudios equivalentes según ta misma hipótesis, o muy similar, para evaluar de forma concienzuda la validez de un efecto. Los análisis de las variables extrañas de un experimento. Estudio de campo diseñado de forma cuasiexperimental. Investigación en la que las variables preexistentes y no manipuladas entre las personas se miden en busca de una diferencia o correlación.

Los estudios transversales en investigación: Estudian a los mismos sujetos durante un largo periodo de tiempo. Tienen como característica el estudio de la línea base. Pueden tener como objeto de estudio el conocimiento de la situación sociosanitaria en una fecha determinada. Se utilizan para el estudio de un solo sujeto. Tienen como técnica de análisis de datos, el análisis de series temporales.

En la redacción de un informe de investigación, la descripción de la muestra se incluye en: La Introducción. El Método. El Procedimiento. El Análisis de datos. La Discusión.

Los estudios de caso: Tienen un alto grado de fiabilidad. Permiten establecer hipótesis causales. Proporcionan información objetiva. Son fáciles de replicar. Su nivel de generalización es bajo.

Si obtenemos altas correlaciones entre las puntuaciones de un test y las puntuaciones de otra medida del mismo constructo, obtenemos evidencia de validez: Concurrente. Predictiva. Convergente. Discriminante. De contenido.

Si aplicamos el mismo instrumento de medida a las mismas personas en varias ocasiones, el resultado no será siempre el mismo para cada una de ellas, sino que proporcionara distintas estimaciones de una ocasión a otra. Este hecho revela que al instrumento le falta: Fiabilidad. Validez. Equidad. Calibración. Comparabilidad.

El límite inferior del coeficiente de fiabilidad lo proporciona el cálculo de: Spearman-Brown. Guttman-Flanagan. Alpha de Cronbach. Correlación Pearson. Fórmula de Rulon.

Cuando los individuos cambian por la influencia de un tratamiento, o se realiza un muestreo de tiempos, a la hora de calcular la precisión del instrumento que se esté utilizando es más aconsejable calcular la fiabilidad del mismo a través de: Coeficiente de estabilidad. Formas alternativas. Coeficiente de equivalencia. Fiabilidad entre calificadores. Coeficiente de consistencia interna.

Un informe de investigación tiene varios apartados. Donde se describe como se ha desarrollado la investigación es el apartado: Resumen. Introducción. Método. Resultados. Discusión.

Uno de los factores que disminuye la validez externa en un diseño cuasiexperimental es el efecto: Harwthorne. Rosenthal. De maduración. De la historia. De la muestra.

En la medida en que nuestros controles nos permiten rechazar interpretaciones alternativas de los resultados, nuestro experimento tiene validez: Interna. Externa. De constructor. Factorial. Predictiva.

El factor que se espera sea la causa de algo y que es manipulado por el investigador se denomina variable: Dependiente. Independiente. Enmascarada. Extraña. Covariante.

Los diseños de línea base múltiple son un tipo de diseño que pertenece a un grupo de diseños más amplio denominado: Cuasiexperimentales. De caso único. Factoriales. Ex post facto. Cualitativos.

¿ Qué tipo de validez hace referencia a la posibilidad de generalizar los resultados obtenidos con una determinada muestra de sujetos, a la población de interés del investigador (población de referencia)?: La validez interna. La validez de constructo. La validez externa de población. La validez externa ecológica. La validez externa histórica.

¿En qué consiste la regla de asignación aleatoria, también llamada aleatorización?: Consiste en seleccionar aleatoriamente una muestra de sujetos de la población de origen. Consiste en la asignación aleatoria de las unidades de observación a las distintas condiciones experimentales. Consiste en seleccionar de manera aleatoria una secuencia de tratamientos. Consiste en escoger aleatoriamente los niveles de la variable independiente. Consiste en aquella variabilidad de las puntuaciones de la variable dependiente que es debida a factores aleatorios.

¿A qué hace referencia el concepto de validez interna?: A la probabilidad de obtener conclusiones correctas del efecto e la(s) variable(s) independiente(s) sobre la(s) dependiente(s). A la interpretación teórica de la relación causal existente entre dos variables. A la posibilidad de generalizar la relación causal observada en un determinado estudio más allá de las circunstancias bajo las que se ha obtenido dicha relación. Al grado de confianza con el que podemos inferir o concluir que existe relación entre dos (o más) variables en base a pruebas estadísticas de significación. Al grado en que un test tiene consistencia interna.

¿ Cuál es la principal característica del diseño cuasi-experimental que la diferencia de los diseños experimentales?: Los diseños cuasi-experimentales no pretenden establecer relaciones de causa-efecto. Los diseños cuasi-experimentales recogen información de manera sistemática por medio de entrevistas y cuestionarios. En los diseños cuasi-experimentales no existe aleatorización. En los diseños cuasi-experimentales no existe manipulación de una o más variables independientes. Los diseños cuasi-experimentales se caracterizan por la observación directa de eventos que ocurran de forma natural.

Realizamos un análisis de varianza con tres factores: A, By C. Encontramos que los factores principales A, B y C son significativos, así como la interacción BxC. Ninguna de las restantes interacciones son significativas. ¿Qué debemos analizar para interpretar los datos?: Sólo los factores principales A, B y C. Solo la interacción B x C. El factor principal A, así como la interacción B x C. Tanto los factores principales B y C corno la interacción B x C. Los factores principales A, B y C, así como la interacción B x C.

El grado en que covarían los ítems que constituyen un test, se le conoce como: Un indicador de la validez predictiva. Un indicador de consistencia interna. Un indicador del índice de dificultad. Un indicador del índice de discriminación. Un indicador del coeficiente beta.

Desde el criterio de clasificación según la obtención de datos, el diseño que registra un conjunto de medidas de las mismas unidades observacionales en distintos períodos temporales: Es un diseño transversal. Es un diseño longitudinal. Es un diseño de encuesta. Es un diseño no experimental. Es un diseño splits-plot.

Una matriz multimétodo-multirrasgo: Contiene resultados de la evaluación de distintos rasgos mediante diferentes métodos que aportan información sobre la validez convergente y discriminante de una o varias técnicas. Es una matriz aleatoria para evaluar rasgos a partir de distintas técnicas tratando de triangular los resultados. Es un procedimiento de validación cruzada de los auto informes psicométricos que miden múltiples rasgos. Es un procedimiento al que recurre la teoría de respuesta a los ítems para valorar la información que aporta cada ítem al conjunto de un autoinforme multirrasgo. Es un procedimiento de validez cruzada para tratar de eliminar o al menos detectar sesgos procedentes del in formante.

Se lleva a cabo un estudio en el que se analizan las diferencias entre pacientes con esquizofrenia y sujetos "normales'' en una tarea de atención sostenida. De los siguientes, ¿qué diseño de investigación empica el mencionado estudio?: Evaluación transversal. Seguimiento retrospectivo. Seguimiento prospectivo. Evaluación retrospectiva. Evaluación longitudinal.

¿Cuál de los siguientes métodos de cálculo de la fiabilidad no puede llevarse a cabo con una sola aplicación del test?: Coeficiente Alfa de Cronbach. Guttman-Flanagan. Rulón. Método de las formas paralelas. Método de las dos mitades.

¿Cuál es el modelo de muestreo cuyo principio es acceder directamente a las aglomeracinoes naturales de unidades en la población? (obreros en fábricas, estudiantes en universidades .. ): Muestreo estratificado. Muestreo aleatorio simple. Muestreo por conglomerados. Muestreo sistemático. Muestreo en el tiempo.

¿Cuál de las siguientes técnicas de análisis multivariado analiza la covariación presentada por un conjunto de variables métricas, susceptibles de ser sintetizadas en un conjunto de factores comunes que subyacen tras ellas?: Análisis discriminante múltiple. Regresión lineal múltiple. Análisis multivariable de la varianza. Análisis factorial. Análisis de ecuaciones estructurales.

¿A qué tipo de validez hace referencia el grado de confianza con el que puede inferirse que las relaciones causa-efecto entre las variables de una investigación son interpretables en el sentido sugerido por el investigador?: Validez interna. Validez externa. Validez discriminante. Validez ecológica. Validez de constructo.

Los diseños de cuadrado latino son un tipo de: Diseños aleatorios. Diseños de bloques. Diseños intra-sujetos. Diseños mixtos. Diseños factoriales.

¿Qué tipo de formato tiene este ítem? El alcohol es bueno tomado con moderación - Totalmente en desacuerdo - En desacuerdo. - Me es indiferente. - De acuerdo. - Totalmente de acuerdo: Escala de clasificación. Formato "cloze". Emparejamiento. Elección múltiple. Listado.

En un diseño cuasiexperimental: No hay una intervención específica del investigador sobre la variable independiente o tratamiento. Se estudia la conducta espontánea en situaciones naturales. Constituye el grado máximo de intervención y control interno. Los grupos de estudio no se pueden organizar por asignación aleatoria. Representa el grado máximo de naturalidad y el mínimo control interno.

Con un diseño de investigación ex post facto de "casos y controles" en el que comparamos un grupo seleccionado por poseer una determinada característica (casos) y el otro por no poseerla (controles): Aseguramos la relación antecedente consecuente entre la variable independiente y la variable dependiente. Podernos descartar la existencia de hipótesis alternativas de explicación debidas a variables enmascaradas. No debemos extraer conclusiones de causalidad porque existen amenazas a la validez interna del estudio debidas a variables extrañas no controladas. No podemos considerar variables como el género o la edad como variables de estudio por no ser manipulables. Los datos deben ser analizados en términos de cambio por su carácter longitudinal.

En las investigaciones de encuesta se trabaja con una muestra representativa de la población. ¿Qué supone esto?: La muestra refleja fielmente las variables que caracterizan a la población y su tamaño es adecuado. Las conclusiones del estudio solo describen a la muestra concreta y no son generalizables. Obtenemos información incompleta y sesgada por las características de la muestra. El criterio básico de inclusión en la muestra es la accesibilidad de los participantes. El tamaño de la muestra debe de ser lo más próximo posible al de la población.

¿Qué se denomina "línea base" en los diseños de investigación de caso único o diseños N=1?: La diferencia existente entre las medidas pretest y postest del participante. La referencia normativa de la población con la que comparar los resultados de la intervención. Los cambios detectados en la variable dependiente como consecuencia de la aplicación del tratamiento. La serie de observaciones de la variable dependiente realizadas antes de aplicar el tratamiento. La ausencia de variabilidad en las observaciones de la variable dependiente.

Los diseños de investigación experimentales intrasujeto: Utilizan variables independientes no manipuladas directamente por el investigador sino a través de la selección de los participantes. Se basan en la comprobación de grupos independientes asignados a las condiciones experimentales. Combinan dos variables independientes basadas en las características de los participantes. Tienen menor validez interna que los diseños intersujetos al no utilizar la asignación aleatoria. Utilizan técnicas de control específicas para controlar los efectos asociados al orden de la aplicación de las condiciones experimentales.

¿ Cuál es la característica de la estrategia de investigación cuasi-experimental que la diferencia de la estrategia experimental?: Se estudian casos únicos o muy pequeños. El estudio se realiza en contextos simulados. No se realiza asignación aleatoria de los participantes a las distintas condiciones de estudio. Se utilizan varias variables dependientes. Se realizan con muestras de participantes obtenidas por muestreo probabilístico.

Los diseños experimentales factoriales o también denominados diseños experimentales complejos: Estudian el efecto de una variable independiente sobre varias variables dependientes. Estudian los efectos principales de varias variables independientes y su posible efecto conjunto o de interacción. Son poco adecuados si se sospecha que algunas variables del estudio pueden tener efectos de interacción. Pueden prescindir de las técnicas de control experimental por su complejidad. Se basan en la aplicación de todas las condiciones experimentales al mismo grupo de participantes.

¿Qué procedimiento específico de la estrategia experimental hace que sea la más adecuada para contrastar hipótesis de causalidad?: El muestreo representativo de los participantes. La manipulación de la variable independiente con control de las posibles variables extrañas. La realización del estudio en contextos reales con grupos naturales. La identificación de posibles variables predictoras a través del análisis retrospectivo del fenómeno de estudio. La aplicación de técnicas estadísticas para el análisis de los datos.

En un diseño cuasi-experimental de cohortes: La cohorte anterior al grupo experimental hace las funciones de grupo control no equivalente. Podemos concluir relaciones de causalidad entre las variables en estudio. No se puede introducir una intervención como variable independiente porque solo es aplicable para el estudio de fenómenos naturales. Debemos obtener una amplia serie temporal de medidas pre y post para poder destacar la amenaza de la selección diferencial.

¿Qué condiciones debe cumplir una muestra de participantes de un estudio para que sea representativa de una población?: Que se haya obtenido por aplicación de un muestreo de juicio o selección experta. Que su tamaño sea suficiente y se haya conseguido que las variables que caracterizan a la población estén presentes en la muestra. Que los criterios de inclusión y exclusión en la muestra sean conocidos y públicos. Que la población objetivo sea lo más cercana posible a la población.

En el estudio de la fiabilidad de un test, los métodos basados en la división del test en dos mitades miden: La estabilidad de las medidas del test. La equivalencia de las medidas del test. La consistencia interna del test. El error de medida del test.

En el apartado de Resultados de un informe de investigación, debemos: Reflejar los dato resumidos y los resultados de los análisis estadísticos. Reproducir los datos bruto del estudio para permitir comprobaciones externas. Relacionar los resultado de los análisis con las hipótesis de trabajo y con otras investigaciones del campo de estudio. Describir cómo se ha realizado la investigación, para garantizar su replicabilidad.

Señale qué tipo de validez o fiabilidad hace referencia al hecho de que el contenido de una técnica de evaluación psicológica comprenda una muestra representativa del universo posible de las conductas que se pretende evaluar: La validez criterial. La validez de contenido. La fiabilidad. La consistencia interna.

El coeficiente de fiabilidad de un test aumenta cuando: Aumenta la variabilidad de la muestra. Disminuye el número de ítems. Aumenta la dimensionalidad. Disminuye su validez predictiva.

Entre los modelos de Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) unidimensionales, el modelo logístico de un parámetro (Modelo de Rasch) se caracteriza por asumir que los ítems difieren en su nivel de dificultad (parámetro b) y: El parámetro alfa= 0 y el parámetro e= 0. El parámetro alfa= 1,7 y el parámetro c=0. El parámetro alfa es constante y el parámetro c=1 ,7. El parámetro alfa es constante y el parámetro c=0.

En una investigación, se decide utilizar una muestra compuesta solo por mujeres para controlar el efecto del género y se utiliza un diseño de dos grupos al azar. Según este enunciado, para controlar las amenazas a la validez interna del diseño se han utilizado técnicas de: (ANULADA). Eliminación y constancia. Eliminación y equilibración. Constancia y equilibración. Eliminación y aleatorización. Anulada.

Con relación al tipo de regla de asignación utilizada en los diseños de investigación, indique cual de las siguientes afirmaciones es CORRECTA: En un diseño pretest-postest, con grupo de control no equivalente, la regla de asignación utilizada es no aleatoria pero conocida. En un diseño de discontinuidad de la regresión, la regla de asignación utilizada es no aleatoria pero conocida. En un diseño simple de series temporales interrumpidas, la regla de asignación utilizada es no aleatoria pero conocida. En un diseño de medidas totalmente repetidas, la regla de asignación utilizada es no aleatoria pero conocida.

En lo que respecta a las características de los diseños de investigación y a las técnicas de análisis asociados a los mismos, indique cuál ele las siguientes afirmaciones es CORRECTA: En el diseño de bloques aleatorios se lleva a cabo una restricción a la aleatorización, de modo que los tratamientos se asignan aleatoriamente a los sujetos en función del bloque al que pertenecen. En los diseños de medidas totalmente repetidas, además de la homocedasticidad, es necesario garantizar el supuesto de esfericidad para poder utilizar pruebas paramétricas. En un diseño factorial AxB, cuando los resultados indican que tanto los efectos principales como el de interacción son estadísticamente significativos, deben interpretarse en primer lugar los efecto principales y posteriormente el efecto de interacción. En los diseños multigrupos aleatorios, la presencia de interacción entre variables puede interpretarse corno un defecto moderador.

En lo que respecta al uso de la aleatorización como regla de asignación, indique cual de las siguientes afirmaciones es CORRECTA: Los diseños experimentales y cuasi-experimentales se caracterizan por utilizar, como técnica de control, la asignación aleatoria de los sujetos a los tratamientos. La aleatorización o utilización de una regla de asignación aleatoria es la técnica de control más importante de los diseños experimentales debido a que su efectividad es independiente del tamaño muestral. Todos los diseños, tanto los intersujeto como los intrasujeto, deben incorporar la regla de asignación aleatoria para ser considerados diseños experimentales. La aleatorización, como técnica de equilibración, es una estrategia de control que persigue reducir el sesgo de selección.

El Coeficiente Alfa de Cronbach puede considerarse como: El límite superior del coeficiente de fiabilidad. Equivalente al índice de fiabilidad. El límite inferior del coeficiente de fiabilidad. La corrección entre los ítems pares e impares del test.

Si para contestar correctamente a la pregunta 20 de un test es necesario conocer la respuesta correcta a la pregunta 19 ¿qué supuesto de la TRI (Teoría de respuesta al ítem) estaríamos incumpliendo?: Independencia local. Normalidad. Homogeneidad. Linealidad.

¿Qué concepto en la Teoría de la Respuesta al Ítem es análogo al de fiabilidad en la Teoría Clásica de los Tests?: Unidimensionalidad. Ajuste. lnvarianza. Información.

En lo que respecta a los componentes de la varianza total de los datos, la varianza de error es una fuente de variación que: Forma parte de la varianza sistemática de los datos. Tiene lugar en la variable independiente debido a la influencia de variables extrañas o perturbadoras. Es debida a factores aleatorios. Se conoce también como varianza intergrupos.

Respecto a la validez de conclusión estadística, al definir la potencia de una prueba estadística, señale cuál de las siguientes afirmaciones es INCORRECTA: Depende del tamaño del efecto obtenido en el estudio. Incrementa a medida que aumenta el tamaño muestra! del estudio. Es inversamente proporcional al valor de la tasa de error tipo I que el experimentador considera adecuado en un estudio. Es complementaria al error de tipo II.

En relación con las características de los diseños factoriales aleatorios, podemos decir que: Son diseños cuasi-experimentales en los que se manipulan dos o más variables independientes. Permiten analizar tanto los efectos principales de los factores sobre la variable dependiente, como el efecto de interacción entre dichos factores. Son diseños cuya técnica de análisis principal es el análisis factorial de componentes principales. Son diseños en los que las variables independientes pueden ser de naturaleza tanto intrasujeto como intersujeto.