
Sesgo
Authored by Yedith Corrales
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10 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué consecuencia podría tener un estudio con alto sesgo en comparación con uno con bajo sesgo?
Ambos estudios tendrán resultados igualmente válidos.
El estudio con alto sesgo puede llevar a conclusiones erróneas.
El estudio con bajo sesgo será más costoso.
El estudio con alto sesgo será más fácil de interpretar.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Por qué es importante mitigar el sesgo en la investigación?
Para aumentar el número de participantes.
Para mejorar la validez y credibilidad de los resultados.
Para hacer que el estudio sea más complejo.
Para reducir el tiempo de análisis de datos.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cómo puede influir el sesgo en la toma de decisiones en investigaciones futuras?
Puede hacer que se ignoren los resultados positivos.
Puede llevar a decisiones basadas en datos erróneos.
Siempre mejora la calidad de las decisiones.
No tiene ningún impacto en las decisiones futuras.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál de los siguientes describe mejor el sesgo en la investigación?
Un método para seleccionar participantes al azar.
Una técnica para mejorar la validez de un estudio.
Un error sistemático que puede influir en los resultados de un estudio.
Un error aleatorio que no afecta los resultados.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿En qué etapa del proceso de investigación puede introducirse el sesgo?
Solo en la recolección de datos.
En ninguna etapa, es un problema externo.
Solo en la fase de análisis de resultados.
En cualquier fase, desde la formulación de la pregunta hasta la interpretación de los datos.
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando los participantes no representan adecuadamente a la población general?
Sesgo de medición
Sesgo de selección
Sesgo de información
Sesgo de confusión
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el sesgo de información es correcta?
Sucede cuando hay errores en la medición de las variables.
Aparece solo en la fase de análisis de datos.
Ocurre cuando los participantes son seleccionados al azar.
Es un tipo de sesgo que no afecta la validez del estudio.
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