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WorksheetsTipos de error
Total questions: 15
Worksheet time: 8mins
¿Qué es un error Tipo I y cómo se identifica?
Un error Tipo I ocurre cuando se acepta una hipótesis alternativa verdadera.
Un error Tipo I se identifica al no rechazar una hipótesis nula falsa.
Un error Tipo I es la aceptación incorrecta de una hipótesis nula falsa.
Un error Tipo I es el rechazo incorrecto de una hipótesis nula verdadera.
¿Qué es un error Tipo II y cómo se identifica?
Un error Tipo II se identifica al confirmar una hipótesis alternativa verdadera.
Un error Tipo II es el rechazo de una hipótesis nula verdadera.
Un error Tipo II ocurre cuando se acepta una hipótesis nula falsa.
Un error Tipo II es el fallo en rechazar una hipótesis nula falsa.
¿Cómo se calcula el nivel de significancia en una prueba estadística?
El nivel de significancia se establece generalmente en 0.05, 0.01 o 0.10.
El nivel de significancia se determina por el tamaño de la muestra.
El nivel de significancia es siempre 0.50.
El nivel de significancia se calcula a partir de la media de la muestra.
¿Qué es la potencia estadística y cómo se calcula?
Se calcula como beta dividido por el tamaño de la muestra.
La potencia estadística es la probabilidad de detectar un efecto verdadero y se calcula como 1 - beta.
La potencia estadística es la suma de todos los errores en un estudio.
La potencia estadística es la probabilidad de cometer un error tipo I.
¿Cómo se interpreta la hipótesis nula en un estudio?
La hipótesis nula sugiere que hay un efecto significativo.
La hipótesis nula es una afirmación de que no hay efecto o diferencia significativa.
La hipótesis nula es una afirmación de que todos los resultados son positivos.
La hipótesis nula se utiliza para probar la validez de una teoría específica.
Descriibe una distribución normal estandar, y señala su media y desviación estándar.
Una distribución normal con media en -3 y desviación estándar de 0.
Una distribución normal con media en 5 y desviación estándar de 2.
Una distribución normal con media en 0 y desviación estándar de 1.
Una distribución normal con media en μ y desviación estándar de σ.
¿Cuál es la diferencia entre la distribución normal y la distribución normal estándar?
La distribución normal estándar tiene media 0 y desviación estándar 1, mientras que la distribución normal puede tener cualquier media y desviación estándar.
Ambas distribuciones tienen la misma forma y características.
La distribución normal estándar se utiliza solo en muestras grandes.
La distribución normal tiene media 1 y desviación estándar 0.5.
¿Qué consecuencias tiene cometer un error Tipo I en un estudio?
Se concluye correctamente que no hay efecto o diferencia.
Se identifica un efecto que realmente existe.
Se concluye erróneamente que hay un efecto o diferencia cuando no existe.
Se ignoran los datos del estudio por completo.
¿Qué consecuencias tiene cometer un error Tipo II en un estudio?
Se puede pasar por alto un efecto real, llevando a conclusiones incorrectas y decisiones inadecuadas.
Se obtienen resultados más confiables y válidos.
Se confirma un efecto real, llevando a conclusiones correctas.
Se mejora la precisión del estudio, evitando errores.
¿Cómo afecta el tamaño de la muestra al nivel de significancia y a la potencia estadística?
El tamaño de la muestra no tiene efecto en el nivel de significancia ni en la potencia estadística.
Un tamaño de muestra menor reduce la potencia estadística y aumenta el nivel de significancia.
Un tamaño de muestra mayor aumenta el nivel de significancia y reduce la potencia estadística.
Un tamaño de muestra mayor reduce el nivel de significancia y aumenta la potencia estadística.
El símbolo del nivel de significancia es ____.
α
θ
π
μ
Cual expresion representa el poder de una prueba estadistica?
α
β
1−β
Z
Las regulaciones dicen que el suelo utilizado en los patios de recreo no debe tener niveles de plomo superiores a 400 ppm. Antes de comenzar la construcción en un nuevo sitio, se toma y se prueba una muestra de suelo. Si el nivel medio de plomo en este suelo es significativamente superior a 400 ppm, la construcción no puede continuar. Aquí están las hipótesis:
H0: μ = 400 ppm Ha: μ > 400 ppm
¿Cuál de los siguientes sería un error de tipo I?
El suelo es realmente seguro, la muestra está por debajo de 400 ppm, por lo que la construcción continúa.
El suelo es realmente seguro y la muestra es superior a 400 ppm, por lo que la construcción se detiene.
El suelo no es seguro, la muestra está por debajo de 400 ppm, por lo que la construcción continúa.
El suelo no es seguro y la muestra es superior a 400 ppm, por lo que la construcción se detiene.
Una universidad siente curiosidad por construir otra cafetería. Planean encuestar a una muestra de sus estudiantes para ver si hay evidencia sólida de que la proporción de interesados es superior al 40%, en cuyo caso considerarían construir la nueva cafetería. Estas son las hipótesis que usarán:
H0: p = 0.40 Ha: p >0.40
¿Cuál de las siguientes opciones sería consecuencia de un error de tipo I?
No consideran construir la nueva cafetería cuando deberían.
No consideran la posibilidad de construir una nueva cafetería cuando no deberían.
Consideran construir una nueva cafetería cuando no deberían.
Consideran construir una nueva cafetería cuando deberían.
¿Qué tan seguro te sientes al identificar errores de Tipo I y Tipo II?
Me siento muy perdido
A veces entiendo
Creo que lo entiendo
Me siento muy seguro
