Hypothesis Testing Quiz

¿Para qué es utilizada una prueba de hipótesis?

• Para analizar la varianza

• Para recopilar datos de una población

• Para crear una muestra

• Para evaluar la significancia de los parámetros poblacionales

¿Qué representa la hipótesis nula (H0)?

• Una declaración de la varianza poblacional

• Una declaración de que no hay efecto o diferencia

• Una declaración de efecto significativo

• Una declaración de la media de la muestra

¿Qué es la hipótesis alternativa (H1)?

• Una afirmación que contradice la hipótesis nula

• Una afirmación sobre la media poblacional

• Una afirmación que apoya la hipótesis nula

• Una afirmación sobre el tamaño de la muestra

¿Cuál es el nivel de significancia (α) en la prueba de hipótesis?

• La probabilidad de tomar una decisión correcta

• La probabilidad de aceptar la hipótesis nula cuando es falsa

• La probabilidad de observar una media muestral

• La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera

¿Qué es un error de Tipo I?

• Rechazar H1 cuando es verdadero

• Aceptar H1 cuando es falso

• Aceptar H0 cuando es falso

• Rechazar H0 cuando es verdadero

¿Qué es un error de Tipo II?

• Rechazar H0 cuando es verdadero

• Rechazar H1 cuando es verdadero

• Aceptar H1 cuando es falso

• Aceptar H0 cuando es falso

¿Qué representa el estadístico de prueba W(X)?

• Una función de los valores de la muestra utilizada para tomar decisiones

• El tamaño de la muestra

• La media poblacional

• El nivel de significancia

¿Cuál es la región de rechazo en la prueba de hipótesis?

• La media de la muestra

• Todo el espacio muestral

• El conjunto de valores de muestra que llevan a aceptar H0

• El conjunto de valores de la muestra que llevan a rechazar H0

¿Cuál es el propósito de calcular el valor p?

• Para determinar la fuerza de la evidencia en contra de H0

• Para calcular la media de la muestra

• Para encontrar la varianza de la población

• Para establecer el tamaño de la muestra

¿Cuál es la diferencia entre las pruebas paramétricas y no paramétricas?

• Ninguna asume ninguna distribución

• Ambas asumen la misma distribución

• Las pruebas no paramétricas asumen una distribución específica, mientras que las paramétricas no

• Las pruebas paramétricas asumen una distribución específica, que puede ser la distribución normal o t-student, mientras que las no paramétricas no