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IX. ANALIZAR PRUEBAS DE HIPÓTESIS APLICADAS

Total questions: 27

Worksheet time: 14mins

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1.

Cual de las siguientes sentencias es correcta con respecto al tamaño de las muestras para pruebas de hipotesis

a)

La cantidad aproximada a la media

b)

Seis desviaciones estandar, partiendo del punto mínimo.

c)

La cantidad necesaria de observaciones y datos para asegurar un buen análisis estadistico.

d)

Ninguna de las anteriores

2.

¿De cuáles de los siguientes factores depende directamente el tamaño de muestra requerido en una prueba estadística?

a)

Error tipo I o II, tamaño del efecto mínimo detectable y variabilidad de los datos

b)

Nivel de confianza, tamaño poblacional y tiempo de recolección

c)

Costos del experimento, tipo de muestreo y herramienta estadística usada

d)

Frecuencia de muestreo, experiencia del analista y población objetivo

3.

¿Cuál de las siguientes situaciones refleja correctamente el concepto de error tipo I?

a)

No detectar una mejora cuando en realidad existe

b)

Detectar correctamente una mejora que sí existe

c)

Concluir que hay una mejora cuando en realidad no la hay

d)

Detectar una mejora con poca variabilidad en los datos

4.

¿Qué sucede con el tamaño de muestra requerido si se reduce el valor de α de 0.05 a 0.01?

a)

Aumenta, porque se requiere más evidencia para rechazar la hipótesis nula

b)

Disminuye, porque se permite menos error

c)

Permanece igual, ya que α no afecta directamente

d)

Disminuye, porque Z se vuelve menor

5.

¿Qué sucede con el tamaño de muestra requerido si el efecto mínimo que se desea detectar se reduce de 6 a 2 unidades?

a)

Disminuye, porque el cambio es más pequeño

b)

Permanece igual, ya que depende de la población

c)

Disminuye, porque se reduce la variabilidad

d)

Aumenta, porque es más difícil detectar diferencias pequeñas

6.

¿Por qué se necesita una muestra más grande cuando los datos presentan alta variabilidad?

a)

Porque cuesta más distinguir un cambio real entre tanta fluctuación

b)

Porque hay menos confianza en la recolección

c)

Porque los errores de medición se reducen

d)

Porque se incrementa el tamaño poblacional

7.

¿Cuál combinación de condiciones requiere el mayor tamaño de muestra en un diseño experimental?

a)

Alta variabilidad, efecto grande, y α = 0.10

b)

Baja variabilidad, efecto pequeño, y α = 0.05

c)

Alta variabilidad, efecto pequeño, y α = 0.01

d)

Baja variabilidad, efecto grande, y α = 0.10

8.

¿De cuáles de los siguientes factores depende directamente el tamaño de muestra requerido en una prueba estadística?

a)

Nivel de confianza, tamaño poblacional y tiempo de recolección

b)

Error tipo I, tamaño del efecto mínimo detectable y variabilidad de los datos

c)

Costos del experimento, tipo de muestreo y herramienta estadística usada

d)

Frecuencia de muestreo, experiencia del analista y población objetivo

9.

Si decides aumentar el nivel de confianza de una prueba de hipótesis de 90% a 99%, ¿qué efecto tendrá sobre el tamaño de muestra requerido?

a)

Disminuirá, porque se confía más en los resultados

b)

Se mantendrá igual si la desviación estándar y el error permitido no cambian

c)

Aumentará, porque el valor Z será mayor

d)

Disminuirá, porque el valor Z será más preciso

10.

¿Cuál de las siguientes fórmulas se utiliza para calcular el tamaño de muestra cuando se quiere estimar una proporción poblacional?

a)

n=Z2σ2E2n=\frac{Z^2\cdot\sigma^2}{E^2}

b)

n=Z2s2E2n=\frac{Z^2\cdot s^2}{E^2}

c)

n=Zρ(1ρ)(ΔP)2n=\frac{Z\cdot\rho\left(1-\rho\right)}{\left(\Delta P\right)^2}

d)

n=t2σ2E2n=\frac{t^2\cdot\sigma^2}{E^2}

11.

¿Qué tipo de datos requiere la fórmula n=Z2σ2E2n=\frac{Z^2\cdot\sigma2}{E^2} ?

a)

Cuantitativos continuos

b)

Cualitativos nominales

c)

Categóricos ordinales

d)

Binarios codificados

12.

Si no se conoce el valor de ρ\rho al usar la fórmula para proporciones, ¿qué valor se recomienda usar para obtener el tamaño de muestra más conservador?

a)

p=0.1

b)

p=0.5

c)

p = 1

d)

p = 0

13.

¿Cuál de los siguientes elementos representa el margen de error aceptable en la fórmula para calcular tamaño de muestra en proporciones?

a)

σ

b)

E

c)

s

d)

Δp

14.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera respecto a la fórmula de estimación de una media?  n=Z2σ2E2\ n=\frac{Z^2\cdot\sigma2}{E^2}

a)

Utiliza proporciones para estimar resultados

b)

Utiliza la desviación estándar poblacional σ

c)

Es adecuada para variables categóricas

d)

No necesita valor Z para su cálculo

15.

¿Qué representa el parámetro p(1−p) en la fórmula de proporciones

a)

La media de la población

b)

El error estándar de la media

c)

El coeficiente de variación

d)

La varianza de una distribución binomial

16.

¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el tipo de variable con la que trabaja la fórmula de proporciones?

a)

Cualitativa dicotómica (ej. sí/no)

b)

Cuantitativa continua

c)

Categórica ordinal

d)

Cuantitativa discreta

17.

¿Cuál es el efecto de disminuir el margen de error aceptable en cualquiera de las dos fórmulas?

a)

Disminuye el tamaño de muestra requerido

b)

El tamaño de muestra permanece constante

c)

El valor Z disminuye

d)

Aumenta el tamaño de muestra requerido

18.

En la fórmula para estimar una media, ¿qué representa E?

a)

La media esperada de la población

b)

La varianza de los datos

c)

El margen de error permitido en unidades de medida

d)

La desviación estándar de la muestra

19.

¿Cuál de los siguientes valores representa una estimación puntual en un estudio estadístico?

 x =ΣXin\ \overline{x}\ =\frac{\Sigma X_i}{n}

a)

El valor t de Student

b)

El promedio muestral

c)

El tamaño de la muestra

d)

El error estándar de la media

20.

¿Qué indica un intervalo de confianza al 95%?

a)

Que el 95% de los datos están dentro del intervalo

b)

Que el 95% de las muestras tienen ese mismo promedio

c)

Que hay un 95% de confianza de que el promedio poblacional está dentro del intervalo

d)

Que el promedio muestral es igual al promedio poblacional

21.

¿Cuál es la diferencia clave entre usar t de Student y Z en el cálculo del intervalo de confianza?

a)

t se usa cuando no se conoce σ y la muestra es pequeña

b)

Z solo se usa con muestras grandes y promedio desconocido

c)

La fórmula cambia por completo

d)

El promedio se calcula de forma distinta

22.

En la fórmula del intervalo de confianza x ±tsn\overline{x}\ \pm t\cdot\frac{s}{\sqrt[]{n}} ¿qué representa sn\frac{s}{\sqrt[]{n}} ?

a)

La varianza de la muestra

b)

El error estándar de la media

c)

El valor de t crítico

d)

El rango de los datos

23.

Si aumentamos el tamaño de la muestra manteniendo todo lo demás constante, ¿qué sucede con el intervalo de confianza?

a)

Se vuelve más amplio

b)

Se reduce el error estandar por lo tanto el IC se vuelve más estrecho.

c)

Se mantiene igual

d)

No se puede calcular

24.

8. ¿Qué significa que el intervalo de confianza es un "evento de dos colas"?

a)

Que se usa la media dos veces

b)

Que el valor crítico se reparte simétricamente en ambos extremos de la distribución

c)

Que se calculan dos promedios

d)

Que la distribución se convierte en curva normal

25.

¿Qué papel cumple la desviación estándar en el cálculo del intervalo de confianza?

a)

Estima el tamaño de la muestra

b)

Determina el promedio muestral

c)

Ajusta el nivel de confianza

d)

Mide la variabilidad de los datos y afecta el ancho del intervalo

26.

¿En qué caso se usa la fórmula?

a)

Para calcular el promedio de alturas

b)

Cuando la variable es continua y normal

c)

Cuando se conoce la varianza poblacional

d)

Cuando la variable es cualitativa dicotómica (ej. conforme/no conforme)

27.

¿Cuál es el tipo de dato que requiere la fórmula con σ2 y E2?

a)

Dicotómico

b)

Cuantitativo continuo

c)

Cualitativo ordinal

d)

Binario recodificado