CUARTO EXAMEN PARCIAL DE INVESTIGACIÓN II. 2023

Los tipos de investigación que requieren la aplicación de estadísticos de prueba, son las investigaciones:

• Descriptivas

• Correlacionales

• Cualitativas

• Analíticas

• De concordancia

Para que se cumpla el Teorema Central del Límite una muestra debe ser numéricamente igual a:

• Menos de 30 unidades de observación

• Más de 30 unidades de observación

• Menos de 120 unidades de observación

• Igual o mayor a 120 unidades de observación

• 1200 unidades de observación

El error de tipo I o alfa consiste en:

• Aceptar una hipótesis nula falsa

• Rechazar una hipótesis nula falsa

• Aceptar una hipótesis nula verdadera

• echazar una hipótesis nula verdadera

• Aceptar una hipótesis alterna verdadera

El propósito de la estimación en Estadística inferencial es calcular el valor de:

 

• Un estadístico poblacional

• Un parámetro muestral

• Un estadístico de prueba

• Un parámetro poblacional

• Una hipótesis nula falsa

El error de tipo I o alfa consiste en:

• Aceptar una hipótesis nula falsa

• Rechazar una hipótesis nula falsa

• Aceptar una hipótesis nula verdadera

• Aceptar una hipótesis alterna verdadera

• Rechazar una hipótesis nula verdadera

Un nivel de confianza de 0.95 en una prueba de hipótesis, significa que:

• Que existe un 5% de probabilidades de no equivocarse al aceptar o rechazar nula.

• Que existe un 95% de probabilidades de no equivocarse al aceptar o rechazar la hipótesis nula.

• Existe un 95% de confianza en la calidad de la muestra

• El 95% de resultados individuales serán confiables

• El 5% de resultados individuales no mserán confiables

El estadístico de prueba más recomendable si se quiere probar que el riesgo entre expuestos es estadísticamente diferente al riesgo entre no expuestos a un hipotético factor de riesgo en una muestra de 25 personas es:

 

• Prueba de correlación “r” de Pearson

• Prueba de correlación “Q” de Kendall

• Chi cuadrada

• Prueba “t” de Student

• Prueba Z

En una prueba de hipótesis con el estadístico de prueba X², si el resultado de X² calculada, es menor que la X² teórica o esperada, lo correcto es: 

• Aceptar que no existe relación estadística significativa entre las dos variables cuantitativas comparadas

• Aceptar que existe diferencia estadística significativa entre las frecuencias relativas comparadas

• Aceptar la hipótesis de investigación

• Aceptar la hipótesis nula

• Rechazar la hipótesis nula

Una hipótesis de investigación o alterna plantea: Que el resultado obtenido en una investigación:

 

• Es significativamente igual cuando se modifica la variable independiente.

• Es significativamente diferente cuando se modifica la variable independiente

• Es verdadero, independientemente de la variable

• No es significativamente diferente cuando se modifica la variable independiente

• Es falso, independientemente de la variable.

Constituyen ejemplos de estadísticos de prueba paramétricos los siguientes:

• Chi cuadrada y Kappa de Cohen y Prueba de Fisher

• Prueba de correlación “r” de Pearson y t de Student

• Prueba de correlación “Q” de Kendall y r de Pearson

• Prueba “t” de Student, Prueba de Fisher y Prueba Z

• Prueba Z ; Kappa de Cohen y Prueba de Fisher