Quiz 2

¿Cómo se interpreta un coeficiente de correlación de -0.85 en un análisis de correlación?

• Un coeficiente de correlación de -0.85 sugiere que no hay correlación entre las variables.

• Un coeficiente de correlación de -0.85 no tiene relación con los datos.

• Un coeficiente de correlación de -0.85 indica una fuerte correlación negativa.

• Un coeficiente de correlación de -0.85 indica una correlación positiva débil.

Answer explanation

Un coeficiente de correlación de -0.85 indica una fuerte correlación negativa, lo que significa que a medida que una variable aumenta, la otra tiende a disminuir de manera significativa.

Explique la diferencia entre correlación y causalidad con ejemplos específicos.

• Correlación implica que una variable es más importante que la otra.

• Causalidad se refiere a la coincidencia de eventos sin relación.

• Correlación es una relación estadística entre variables, mientras que causalidad implica que una variable provoca cambios en otra.

• Correlación significa que dos variables son idénticas.

Answer explanation

La correlación indica una relación estadística entre variables, como el aumento de helados vendidos y el aumento de temperaturas. La causalidad, en cambio, significa que una variable provoca cambios en otra, como el fumar que causa problemas de salud.

En un análisis de regresión múltiple, ¿qué significa un valor p menor a 0.05 para un predictor?

• El predictor no tiene relación con la variable dependiente.

• El predictor es irrelevante para el modelo.

• El predictor es significativo solo en muestras grandes.

• El predictor es estadísticamente significativo.

Answer explanation

Un valor p menor a 0.05 indica que hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula, lo que significa que el predictor es estadísticamente significativo en la relación con la variable dependiente.

¿Cuáles son las implicaciones éticas del uso de IA en la recolección de datos cuantitativos?

• El uso de IA solo mejora la precisión de los datos.

• La IA no tiene implicaciones éticas en la recolección de datos.

• Las implicaciones éticas incluyen la privacidad, el consentimiento, la transparencia, el sesgo y la responsabilidad.

• La recolección de datos cuantitativos es siempre transparente.

Answer explanation

Las implicaciones éticas del uso de IA en la recolección de datos cuantitativos son cruciales, ya que abarcan aspectos como la privacidad, el consentimiento, la transparencia, el sesgo y la responsabilidad, lo que hace que la opción correcta sea la tercera.

Analice los riesgos de sesgo en los algoritmos de IA utilizados en investigaciones sociales.

• Los algoritmos de IA siempre son imparciales.

• Los sesgos en IA no afectan los resultados de las investigaciones sociales.

• La diversidad en los datos no es relevante para los algoritmos de IA.

• Los riesgos de sesgo en los algoritmos de IA incluyen la perpetuación de estereotipos, la representación desigual de grupos y la falta de diversidad en los datos.

Answer explanation

Los algoritmos de IA pueden reflejar y amplificar sesgos existentes en los datos, lo que lleva a la perpetuación de estereotipos y a una representación desigual de grupos, destacando la importancia de la diversidad en los datos.

¿Qué papel juegan los métodos cuantitativos en la validación de teorías en ciencias sociales?

• Los métodos cuantitativos proporcionan evidencia empírica para validar teorías en ciencias sociales.

• Los métodos cuantitativos solo se utilizan en ciencias naturales.

• Los métodos cuantitativos son irrelevantes para las ciencias sociales.

• Los métodos cuantitativos se enfocan en la opinión subjetiva de los investigadores.

Answer explanation

Los métodos cuantitativos son fundamentales en ciencias sociales, ya que permiten recopilar y analizar datos numéricos, proporcionando evidencia empírica que ayuda a validar teorías y comprender fenómenos sociales.

¿Cuáles son las limitaciones de los métodos cuantitativos en la investigación social?

• Los métodos cuantitativos permiten un análisis profundo de la subjetividad.

• Las limitaciones de los métodos cuantitativos incluyen la incapacidad para captar la complejidad social, la reducción de fenómenos a números, y sesgos en la recolección e interpretación de datos.

• Los métodos cuantitativos son siempre precisos y objetivos.

• Los métodos cuantitativos son los únicos válidos en la investigación social.

Answer explanation

La respuesta correcta destaca que los métodos cuantitativos tienen limitaciones, como no captar la complejidad social y reducir fenómenos a números, lo que puede llevar a sesgos en la recolección e interpretación de datos.

Explique cómo se puede utilizar la IA para detectar patrones en grandes conjuntos de datos cuantitativos.

• La IA se utiliza únicamente para visualizar datos sin análisis de patrones.

• Los patrones en los datos se detectan manualmente sin el uso de IA.

• La IA solo puede analizar datos cualitativos sin detectar patrones.

• La IA detecta patrones en grandes conjuntos de datos cuantitativos mediante algoritmos de aprendizaje automático que agrupan y analizan los datos.

Answer explanation

La IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar y agrupar grandes conjuntos de datos cuantitativos, permitiendo la detección de patrones que serían difíciles de identificar manualmente.

Discuta la importancia de la reproducibilidad en los estudios que utilizan métodos cuantitativos.

• La reproducibilidad solo es importante en estudios cualitativos.

• Los resultados no necesitan ser verificados por otros investigadores.

• La reproducibilidad es irrelevante en la investigación científica.

• La reproducibilidad es esencial para validar resultados, fomentar la transparencia y aumentar la confianza en la investigación científica.

Answer explanation

La reproducibilidad es crucial en la investigación cuantitativa, ya que permite validar resultados, asegura la transparencia en los métodos y aumenta la confianza en los hallazgos científicos, lo que es fundamental para el avance del conocimiento.

¿Qué papel juegan los datos atípicos en el análisis estadístico y cómo deben ser tratados?

• Los datos atípicos no afectan el análisis estadístico.

• Los datos atípicos deben ser ignorados para simplificar el análisis.

• Los datos atípicos pueden influir en los resultados y deben ser analizados para determinar su impacto.

• Los datos atípicos siempre indican errores en la recolección de datos.

Answer explanation

Los datos atípicos pueden distorsionar los resultados del análisis estadístico. Por lo tanto, es crucial analizarlos para entender su origen y su impacto en los resultados, en lugar de ignorarlos o asumir que siempre son errores.