WorksheetsFinal de estadística DPI
Total questions: 86
Worksheet time: 1hrs 6mins
La prueba t de Student es una prueba
Paramétrica
No paramétrica
La prueba t de Student sirve para
Comparar desviación estándar
Comparar dos grupos
Correlacionar
Relacionar dos grupos
Los grupos a comparar tienen los mismos integrantes
Muestras independientes
Muestras relacionadas
Muestra
Los grupos a comparar tienen diferentes integrantes
Muestras independientes
Muestras relacionadas
Muestra
Ejemplo de medidas relacionadas
Mediciones antes y después de un tratamiento
Mediciones de hombres y mujeres
Estudiantes de primaria y bachillerato
Ejemplo de medidas independientes
Mediciones antes y después de un tratamiento
Mediciones de hombres y mujeres
Estudiantes de primaria y bachillerato
Se deben cumplir los supuestos de la estadística paramétrica para usar la prueba t
Cierto
Falso
Algunas veces
¿Qué supuestos deben comprobarse para realizar la prueba t de muestras independientes?
Normalidad
Homogeneidad de varianzas
Independencia de observaciones (grupos)
Ningún supuesto, se puede hacer con cualquier dato
Si el valor de alfa (significatividad) es mayor a 0.05 (p > .05) entonces....
Se rechaza la H0
Se acepta la H0
Se rechaza la HA
Se acepta la HA
La (a) es el promedio de los datos . La (b) es la medida que está en el centro de los datos. La (c) es el dato que se repite con mayor frecuencia.
Media
Mediana
Moda
Las medidas de posición dividen la distribución en grupos de igual tamaño. Los (a) dividen la distribución en 4 partes iguales.
¿Cuál medida de dispersión nos da información respecto de la variabilidad de los datos de una distribución?
Medidas de tendencia central
Desviación estándar
Desviación de la media
Variabilidad
Se ha observado que, si a los niños se les da a escoger entre un dulce o un helado, 72 de cada 100 niños eligen el helado. ¿Cuál es la probabilidad de que un niño elija un dulce?
0.78
0.50
0.28
¿Cuáles son las principales Medidas de Tendencia Central
Moda, Mediana y media
Media, frecuencia y moda
Mediana, frecuencia y moda
Todas las anteriores
“Son características NO medibles numéricamente (no tienen una unidad de medida).”
La definición anterior corresponde a
VARIABLES CUANTITATIVAS
VARIABLES CUALITATIVAS
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
¿Cuál de las siguientes opciones representa una variable cuantitativa CONTINUA (numérica que admite fracciones decimales)?
NUMERO DE PAGINAS
MESES LABORADOS
COLOR FAVORITO
ESTATURA
¿Cuáles de las siguientes opciones representan una variable cualitativa ORDINAL (número como etiqueta de expresa un orden o jerarquía)?
Color favorito
Niveles de ansiedad
Nivel socioeconómico
Sexo
Promedio de la carrera
Son ejemplo de variable cualitativa NOMINAL (número como etiqueta de categorías).
NUMERO DE PAGINAS
MESES LABORADOS
COLOR FAVORITO
SEXO
NIVEL EDUCATIVO
En este nivel de medición se establecen categorías distintivas que no implican un orden específico.
Medición ordinal
Medición de intervalo
Medición nominal
Son ejemplo de variableS cualitativaS ORDINALES (número como etiqueta de categorías que tienen un orden o jerarquía entre sí).
Número de páginas
Nivel educativo
Estratos socioeconómicos
Medallas en las olimpiadas
Nivel de calidad de un servicio
En este nivel de medición se establecen categorías distintivas que no implican un orden específico.
Medición ordinal
Medición de intervalo
Medición nominal
Sirven para determina si los datos se encuentran en torno a la media o mediana, o si están muy dispersos.
Medidas de dispersión
Medidas de tendencia central
Probabilidad condicional
Los valores que están entre una desviación estándar por arriba y por abajo de la media representan el....
68% de los datos
95% de los datos
99% de los datos
Los valores que están entre dos desviaciones estándar por arriba y por abajo de la media representan el....
68% de los datos
95% de los datos
99% de los datos
Arrastra a la opción correspondiente
Mediana
Tendencia central No paramétrica
Media
Tendencia central Paramétrica
Desviación estándar
Dispersión Paramétrica
Rango
Dispersión No paramétrica
Es una medida descriptiva de dispersión usada en la estadística no paramétrica
Rango intercuartil
Cuartiles
Desviación estándar
Mediana
Busca el par correcto
Valor central en un conjunto de datos ordenados
Mediana
Promedio de un conjunto de datos
Media
Medida de dispersión, es la raíz cuadrada de la varianza
Desviación estandar
Cuatro partes iguales de un total
Cuartiles
Distancia del valor mínimo al máximo
Rango
En la imágen tenemos un ejemplo de...
Distribución libre
Distribución normal
Campana
Gráfica de dispersión
Según la imagen, el 50% de los datos están entre los valores...
16 y 38
25 y 48
25 y 38
16 y 25
Ordena de simple a compleja
Nominal
Ordinal
Discreta (no fracciones)
Continua (con fracciones)
Si usted está revisando un artículo científico y le refiere un valor de p = 0.943, indica que
a) Que tiene una correlación
b) Que presenta una significancia estadística
c) Que tiene que revisar mejor la información
d) Que no presenta una significancia estadística
Si usted está revisando un artículo científico y le refiere un valor de p = 0.021, indica
a) Que tiene una correlación
b) Que presenta una significancia estadística
c) Que no presenta una significancia estadística
d) Que tiene que revisar mejor la información
La significancia estadística es
la probabilidad de cometer un error
la probabilidad de estar en lo cierto
la probabilidad de rechazar la H0
la probabilidad de rechazar la HA
Cuando el nivel de significancia es muy pequeñito nos indica que la probabilidad de cometer error, al hacer esa inferencia, es...
Alto
Bajo
Medio
Irrelevante
Lo único que yo puedo afirmar con los niveles de significancia es que la probabilidad de cometer error es alta o es baja.
Cierto
Falso
Nivel de significancia que se usan más comúnmente en psicología
0.01
0.05
0.1
0.5
Elige los pares correctos
5% probalidad de error
α = .05
10% probalidad de error
α= .10
1% probalidad de error
α= .01
.10% probalidad de error
α= .001
De los siguientes, cuál es el nivel de significancia más estricto?
α= .01
α= .05
α= .5
α= 5
Si el valor de alfa (significatividad) es menor a 0.05 (p < .05) entonces....
Se rechaza la H0
Se acepta la H0
Se rechaza la HA
Se acepta la HA
Si el valor de alfa (significatividad) es mayor a 0.05 (p > .05) entonces....
Se rechaza la H0
Se acepta la H0
Se rechaza la HA
Se acepta la HA
Tipo de estadística que se basa en que el conjunto de datos puede no ajustarse a alguna distribución conocida (normal). Se usa para muestras pequeñas (entre 10 y 30 datos, como sugerencia) y/o en caso de tener únicamente variables cualitativas.
Paramétrica
No paramétrica
Descriptiva
Inferencial
Uno de los principales criterios para decidir si uso estadística paramétrica o no paramétrica
Medidas de tendencia central
Nivel de medición de mis datos
Variables nominales
Variables paramétricas
Si mis datos son nominales u ordinales lo adecuado es usar estadística
Paramétrica
No paramétrica
Inferencial
Si mis datos son de intervalo o razón lo adecuado es usar estadística
Paramétrica
No paramétrica
Inferencial
Tamaño de la muestra se refiere a:
Número de ítems
Universo
Numero de instrumentos utilizados
Número de participantes
En Psicología, una muestra grande se considera a partir de
50 participantes
30 participantes
100 participantes
500 participantes
Para muestras pequeñas se recomiendan
Pruebas paramétricas
Pruebas no paramétricas
Otro criterio para decidir si usar pruebas paramétricas o no paramétricas, además del nivel de medición de mis variables y el tamaño de la muestra, es:
La forma de recabar la muestra
La forma de aplicar los instrumentos
El número de variables en mi investigación
El tipo de respuestas
Para pruebas paramétricas la muestra debe ser reclutada de forma
No aleatoria
Por conveniencia
Aleatoria
Criterios para uso de pruebas paramétricas
Medición nominal y ordinal, distribución libre, < 30 casos, muestra no aleatoria
Medición nominal y ordinal, distribución normal, < 30 casos, muestra aleatoria
Medición de intervalo o razón, distribución libre, > 30 casos, muestra no aleatoria
Medición de intervalo o razón, distribución normal, > 30 casos, muestra aleatoria
Criterios para uso de pruebas no paramétricas
Medición nominal y ordinal, distribución libre, < 30 casos, muestra no aleatoria
Medición nominal y ordinal, distribución normal, < 30 casos, muestra aleatoria
Medición de intervalo o razón, distribución libre, > 30 casos, muestra no aleatoria
Medición de intervalo o razón, distribución normal, > 30 casos, muestra aleatoria
En softwares estadísticos las variables numéricas (continúa, intervalo y razón) se llaman:
Nominales
Ordinales
Escala
Etiquetas
Las medidas de tendencia central que se usan para describir en la estadística paramétrica son
Mediana y moda
Mediana
Moda
Media
Las medidas de tendencia central que se usan para describir en la estadística no paramétrica son
Mediana y moda
Mediana
Moda
Media
Las medidas de dispersión que se usan para describir en la estadística no paramétrica son
Desviación estándar
Mediana y media
Rango
Rango intercuartil
La medida de dispersión que se usa para describir en la estadística paramétrica es
Desviación estándar
Mediana y media
Rango
Rango intercuartil
En la estadística paramétrica las medidas que se usan en la estadística descriptiva son
Media y Desviación estándar
Mediana y Desviación estándar
Rango y media
Rango intercuartil y mediana
En la estadística no paramétrica las medidas que se usan en la estadística descriptiva son
Media y Desviación estándar
Mediana y Desviación estándar
Rango y media
Rango intercuartil y mediana
¿Qué representa esta imagen?
Rango
Rango intercuartil
Desviación estándar
Campana de Gaus
¿Cuál de estos datos tiene mayor dispersión (variabilidad)?
M = 15, DE = 7.2
M = 15, DE = 2.1
M = 15, DE = 5
Tiene por objetivo evaluar el grado de asociación entre dos variables
Correlación
Regresión
Prueba t de student
Número (de 0 a 1 o -1) que indica la fuerza y dirección de una correlación
Correlación bivariada
Resultado de correlación
Índice de correlación
El índice de correlación puede tener un valor positivo o negativo
Cierto
Falso
Puede cobrar distintos valores entre 0 y 1 o 0 y-1
Correlación
Índice de correlación
Correlación bivariada
Un índice de correlación más cercano al 1 o -1 refleja
Mayor correlación
Menor correlación
Correlación nula
Tipos de correlación
Positiva y negativa
bivariada y trivariada
Positiva y nula
Positiva, negativa y nula
Relación entre 2 variables donde a cada incremento en una variable corresponde a un incremento en la otra variable
Correlación positiva
Correlación negativa
Correlación nula
Relación entre 2 variables donde a cada incremento en una variable corresponde a un decremento en la otra variable
Correlación positiva
Correlación negativa
Correlación nula
Cuando el incremento o decremento en una variable no corresponde a cambios en la otra variable
Correlación positiva
Correlación negativa
Correlación nula
Cuanto menor sea la carga que tengan los y las estudiantes mayor es el estrés que perciben
Correlación positiva
Correlación negativa
Correlación nula
Este dispersograma muestra una
Correlación positiva
Correlación negativa
Correlación nula
¿Qué pasa si el índice de correlación es significativo (p < .05)?
Podemos considerar que hay correlación
Podemos considerar que NO hay correlación
Prueba de correlación paramétrica
rho de Spearman
Phi
r de Pearson
C de contingencias
Si tengo un índice de correlación de .834 (r = .834) puedo deducir
correlación positiva y fuerte
correlación negativa y fuerte
correlación positiva y moderada
correlación negativa y moderada
Si tengo un índice de correlación de -.523 (r = -.523) puedo deducir
correlación positiva y fuerte
correlación negativa y fuerte
correlación positiva y moderada
correlación negativa y moderada
Correlación implica causalidad
Cierto
Falso
Para variables cuantitativas con distribución normal se recomienda usar
r de Pearson
rho de Spearman
Kendall
Para variables cuantitativas sin distribución normal se recomienda usar
r de Pearson
rho de Spearman
Kendall
Prueba para hacer contraste de normalidad para menos de 50 observaciones
Histograma
Gráfico Q-Q normal
Kolmogorov-Smirnov
Shapiro-Wilk
La significatividad mayor a 0.05 en la prueba Kolmogorov o Shapiro indica
Distribución normal
Distribución NO normal
Distribución distinta a la normal
Se utiliza para representar la significatividad estadística
r
p
d
rho
Por muy cercano que sea el valor de la correlación a +1 o -1, si no es significativo NO EXISTE CORRELACIÓN
Cierto
Falso
Si tengo el resultado de correlación con índice de correlación de Pearson r = -.856, p = .04, puedo concluir que
Hay correlación
No hay correlación
Elige la respuesta que corresponda
Correlación de Pearson
Correlación de Spearman
U de Mann-Whitney
T de Student
Media
Desviación estándar
Mediana
Rango intercuartil
El (a) se usa para saber si dos grupos tienen homogeneidad de varianza
