Prueba de hipótesis en la estadística inferencial

Supongamos que eres un investigador que está estudiando el efecto de dos métodos de enseñanza (Método A y Método B) en el rendimiento académico de los estudiantes de una escuela. Tienes dos grupos de estudiantes, uno que recibió el Método A y otro que recibió el Método B. Quieres determinar si hay alguna diferencia significativa en el rendimiento académico entre los dos grupos.

La pregunta es: ¿Cuál es la herramienta estadística más adecuada para analizar si hay una diferencia significativa en el rendimiento académico entre los grupos que recibieron los Métodos A y B? Asume que los conjuntos de datos tienen una distribución normal.

• Prueba U Man de Whitney

• Prueba T de Student para muestras independientes

• Prueba T de Student para muestras relacionadas

• Prueba Wilcoxon

2. Supongamos que eres un investigador que está estudiando el efecto de dos tratamientos diferentes (A y B) en el tiempo de recuperación de pacientes con una lesión deportiva. Tienes dos grupos de 25 pacientes cada uno, uno que recibió el tratamiento A y otro que recibió el tratamiento B. Quieres determinar si hay alguna diferencia significativa en los tiempos de recuperación entre los dos grupos.

La pregunta es: ¿Cuál es la herramienta estadística más adecuada para analizar si hay una diferencia significativa en los tiempos de recuperación entre los grupos que recibieron los tratamientos A y B?  Asume que los conjuntos de datos no tienen una distribución normal.

• Prueba T de Student para muestras independientes

• Prueba Wilcoxon

• Prueba T de Student para muestras relacionadas

• Prueba U Man de Whitney

Supongamos que eres un nutricionista y deseas determinar si hay una diferencia significativa en el peso de tus pacientes antes y después de seguir un programa de alimentación saludable durante 3 meses. Tienes los registros de peso de 30 pacientes antes y después del programa.

La pregunta es: ¿Cuál es la herramienta estadística más adecuada para analizar si hay una diferencia significativa en el peso de los pacientes antes y después del programa de alimentación saludable? Asume que los conjuntos de datos tienen una distribución normal.

• Prueba T de Student para muestras independientes

• Prueba U Man de Whitney

• Prueba T de Student para muestras relacionadas

• Prueba Wilcoxon

Imaginemos que eres un investigador que está estudiando el efecto de un nuevo tratamiento en la reducción del dolor en pacientes con una enfermedad crónica. Tienes un grupo de 40 pacientes y deseas determinar si hay una diferencia significativa en los niveles de dolor antes y después de aplicar el tratamiento.

La pregunta es: ¿Cuál es la herramienta estadística más adecuada para analizar si hay una diferencia significativa en los niveles de dolor antes y después del tratamiento en este caso específico? Asume que los conjuntos de datos no tienen una distribución normal.

• Prueba Wilcoxon

• Prueba U Man de Whitney

• Prueba T de Student para muestras relacionadas

• Prueba T de Student para muestras independientes

Supongamos que eres un investigador que está estudiando el efecto de diferentes dosis de un medicamento (dosis baja, dosis media y dosis alta) en la reducción de la presión arterial en pacientes con hipertensión. Tienes tres grupos de pacientes, cada uno recibiendo una dosis diferente del medicamento, y deseas determinar si hay alguna diferencia significativa en la reducción de la presión arterial entre los grupos.

La pregunta es: ¿Cuál es la herramienta estadística más adecuada para analizar si hay una diferencia significativa en la reducción de la presión arterial entre los grupos que recibieron diferentes dosis del medicamento en este caso específico? Asume que los conjuntos de datos tienen una distribución normal.

• ANOVA paramétrica

• Prueba Kruskal Wallis

• Prueba ANOVA de medidas repetitivas

• Prueba Chi cuadrado

Supongamos que eres un investigador que está estudiando el efecto de diferentes tratamientos (A, B y C) en el alivio del dolor en pacientes con una enfermedad crónica. Tienes tres grupos de pacientes, cada uno recibiendo un tratamiento diferente, y deseas determinar si hay alguna diferencia significativa en el alivio del dolor entre los grupos.

La pregunta es: ¿Cuál es la herramienta estadística más adecuada para analizar si hay una diferencia significativa en el alivio del dolor entre los grupos que recibieron diferentes tratamientos en este caso específico? Asume que los conjuntos de datos no tienen una distribución normal.

• ANOVA paramétrica

• Prueba ANOVA de medidas repetitivas

• Prueba Kruskal Wallis

• Prueba Chi cuadrado

Supongamos que eres un psicólogo que está investigando el efecto de diferentes terapias (terapia A, terapia B y terapia C) en los niveles de ansiedad de los pacientes a lo largo del tiempo. Tienes un grupo de 30 pacientes y deseas determinar si hay alguna diferencia significativa en los niveles de ansiedad entre las terapias a medida que se realizan las mediciones en diferentes momentos (antes del tratamiento, después de 4 semanas y después de 8 semanas).

La pregunta es: ¿Cuál es la herramienta estadística más adecuada para analizar si hay una diferencia significativa en los niveles de ansiedad entre las terapias a medida que se realizan las mediciones en diferentes momentos en este caso específico? Asume que los conjuntos de datos tienen una distribución normal.

• ANOVA paramétrica

• Prueba Kruskal Wallis

• Prueba ANOVA de medidas repetitivas

• Prueba Chi cuadrado

Supongamos que eres un investigador que está estudiando la relación entre el tiempo de estudio y el rendimiento académico de un grupo de estudiantes. Tienes datos de 60 estudiantes en los que has registrado tanto el tiempo de estudio semanal como sus calificaciones finales en un curso específico. Deseas determinar si existe una relación significativa entre el tiempo de estudio y el rendimiento académico.

La pregunta es: ¿Cuál es la herramienta estadística más adecuada para analizar la relación entre el tiempo de estudio y el rendimiento académico en este caso específico? Asume que los conjuntos de datos tienen una distribución normal.

• ANOVA paramétrica

• Prueba R de Pearson

• Prueba Chi cuadrado

• Prueba Rho de Spearman

Supongamos que eres un investigador que está estudiando la relación entre la edad de un grupo de personas y su nivel de actividad física. Tienes datos de 50 participantes que han sido evaluados en ambos aspectos y deseas determinar si hay una relación significativa entre la edad y el nivel de actividad física.

La pregunta es: ¿Cuál es la herramienta estadística más adecuada para analizar la relación entre la edad y el nivel de actividad física en este caso específico? Asume que los conjuntos de datos no tienen una distribución normal.

• ANOVA paramétrica

• Prueba Chi cuadrado

• Prueba Rho de Spearman

• Prueba R de Pearson

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es cierta sobre la prueba de Rho de Spearman?

• Se utiliza para comparar las medias de dos grupos independientes.

• Requiere que los datos no presenten una distribución normal.

• Mide la fuerza de la relación exponencial entre dos variables nominales.

• Es una prueba paramétrica para correlacionar dos variables.