TERCER PARCIAL DE ESTADÍSTICA INFERENCIAL II

¿Por qué es importante la aleatorización en este experimento?

• Para reducir la variabilidad en los niveles de concentración de madera.

• Para equilibrar cualquier efecto no deseado que pueda influir en la resistencia a la tracción observada.

• Para aumentar la resistencia a la tracción de todas las muestras.

• Para dar prioridad a la concentración de madera más alta en las pruebas.

¿Qué se entiende por 'tratamientos' en un experimento de un solo factor?

• La variabilidad en los resultados de los ensayos.

• La concentración de madera utilizada en este experimento.

• Niveles de la variable independiente que se estudian.

• El conjunto de observaciones replicadas.

¿Cuál es el propósito principal de analizar gráficamente los datos de un experimento diseñado?

• Evitar realizar análisis estadísticos.

• Simplificar la interpretación de los datos.

• Ocultar información importante sobre los resultados.

• Identificar patrones y variaciones en los datos.

¿Qué efecto podría tener una máquina de prueba que se caliente con el uso en los resultados de resistencia a la tracción?

• No tener ningún efecto en los resultados.

• Aumentar la resistencia a la tracción observada.

• Hacer que las muestras sean más fáciles de romper.

• Disminuir la resistencia a la tracción observada.

¿Cuál sería un posible resultado si todas las pruebas se realizaran en orden ascendente según la concentración de madera?

• Se obtendría una tendencia lineal clara en los resultados.

• Podrían observarse diferencias falsas debido al efecto de calentamiento de la máquina.

• Los resultados serían más precisos y exactos.

• La resistencia a la tracción disminuiría con cada nivel de concentración.

¿Qué se entiende por 'replicas' en el contexto del experimento?

• Mediciones repetidas realizadas para reducir el error experimental.

• 'Box plots' que se utilizan para visualizar los datos.

• Copias adicionales del informe final del experimento.

• 'Tratamientos' adicionales aplicados a las muestras para comparar resultados.

'Balancear aproximadamente' los efectos no deseados se refiere a:

• Ajustar manualmente los datos para corregir cualquier efecto no deseado.

• Asegurar que todos los tratamientos tengan el mismo impacto en los resultados.

• Minimizar el impacto combinado de todos los efectos no deseados.

• Eliminar por completo cualquier efecto no deseado.

¿Por qué es importante que cada tratamiento tenga múltiples réplicas u observaciones?

• Para reducir el error experimental y obtener estimaciones más precisas.

• Para comparar diferentes tipos de madera en lugar de concentraciones.

• Para acelerar el proceso experimental y ahorrar tiempo.

• Para aumentar el número total de tratamientos en el experimento.

En un experimento de un solo factor, ¿qué representa cada nivel del factor estudiado?

• Una forma alternativa de presentar los datos visuales.

• El número total de repeticiones realizadas para cada muestra.

• Una condición o tratamiento aplicado a las unidades experimentales.

• El número promedio obtenido al final del experimento.

¿Qué función cumplen los valores atípicos en un box plot?

• Son simplemente valores incorrectos y deben excluirse del análisis.

• Proporcionan información sobre la dispersión y simetría de los datos.

• Muestran dónde se encuentran las medias verdaderas de los datos.

• Indican posibles errores en las mediciones realizadas.