DISEÑO DE INVESTIGACION Y ANALISIS DE DATOS

Question 1

“Criterio”

Es la que debemos observar para comprobar
los efectos de la independiente.

Answer 1

Variable DEPENDIENTE (VD)

Question 2

“Predictora”,

Es la que manipula (directamente o por selección) el investigador

Answer 2

Variable INDEPENDIENTE (VI)

Question 3

”Contaminantes”

Pueden influir sobre la VD, por lo que es necesario controlarlas.

Answer 3

Variable EXTRAÑA (VE)

Question 4

• Existe una diferencia cualitativa entre los asignados a cada nivel
• Exhaustividad: todos los participantes deben pertenecer a un grupo o nivel.
• Exclusividad: ningún participante puede pertenecer a más de un grupo o nivel.

Answer 4

Escala nominal

Question 5

• Permite establecer un orden entre los participantes
• Existe una diferencia en la cantidad de la característica o variable entre un nivel y los siguientes.

Answer 5

Escala ordinal

Question 6

Permite establecer un orden entre los participantes

Conocer “cuanto” es mayor la característica en un participante con respecto a otro (existe una unidad de medida).

No existe 0 absoluto (ausencia de característica) el 0 es un valor más en la escala.

Answer 6

Escalas de intervalos

Question 7

Permite establecer un orden entre los participantes

Conocer “cuanto” es mayor la característica en un participante con respecto a otro (existe una unidad de medida).

Existe 0 absoluto (ausencia de característica)

Answer 7

Escalas de razón

Question 8

En un estudio sobre hipnosis estamos midiendo la percepción subjetiva de dolor en una escala de 1 a 10 de los pacientes ¿qué tipo de escala es?

Answer 8

Escala ordinal

Question 9

Pertenecer al grupo experimental o al grupo control en un estudio sobre un fármaco ¿qué tipo de escala es?

Answer 9

Escala nominal

Question 10

El peso, ¿tipo de escala?

Answer 10

Escala de razón

Question 11

El tiempo de reacción ante un estímulo, ¿qué tipo de escala es?

Answer 11

Escala de razón

Question 12

Número de cigarrillos que fuma alguien al día, ¿qué tipo de escala es?

Answer 12

Escala de razón

Question 13

lo que nos indica es el riesgo que existe de que los resultados, de que el efecto que hemos obtenido en nuestra investigación pueda deberse al azar y no a un efecto real que ocurre en la naturaleza

Answer 13

La significación estadística

Question 14

clasificar los datos obtenidos en una muestra y obtener representaciones de los mismos mediante resúmenes
numéricos (media, varianza, correlación …) o gráficos.

Answer 14

Descripción descriptiva

Question 15

extraer conclusiones acerca de la población
a partir de los resultados obtenidos en la muestra representativa de la misma que se ha utilizado.

Answer 15

Inferencia Estadística

Question 16

Un estadístico se refiere a la

Answer 16

muestra

Question 17

Cuando se refiere a la población se refiere a

Answer 17

parámetro

Question 18

La suma de todos los valores observados en un estudio dividido por el número de observaciones es

Answer 18

la media aritmética

Question 19

Valor más frecuente de la muestra se denomina

Answer 19

Moda

Question 20

Valor que deja por encima y por debajo al 50% de la muestra es la

Answer 20

Mediana (Centil 50)

Question 21

Media (aritmética)
- Media ponderada

Mediana (Centil 50)

Moda

Answer 21

Componentes de la Tendencia central

Question 22

promedio de las desviaciones al cuadrado es la

Answer 22

Varianza

Question 23

raíz cuadrada de la varianza

Answer 23

Desviación típica

Question 24

diferencia entre min, max y media

Answer 24

Amplitud de dispersión

Question 25

Lo que se alejan o cambian los datos de la tendencia central es

Answer 25

la dispersión

Question 26

cuando coinciden en el mismo valor la media, mediana y moda tendremos una

Answer 26

distribución normal

Question 27

Cuando los valores se encuentran por encima de la media tendremos una asimetria

Answer 27

negativa

Question 28

Cuando los valores se encuentran por debajo de la media tendremos una asimetria

Answer 28

positiva

Question 29

¿Qué tipo de prueba debemos utilizar cuando tenemos una única variable medida por una escala cualitativa dicotómica?

a. Prueba T de Student para una muestra

b. Prueba binomial (contraste sobre una proporción)

c. Prueba de Kolmogorov-Smirnov (bondad de ajuste)

Answer 29

La prueba binomial

Question 30

¿Qué tipo de prueba debemos utilizar cuando tenemos una única variable medida por una escala cualitativa politómica?

a. Prueba binomial (contraste sobre una proporción)

b. Prueba X2 de Pearson (bondad de ajuste)

c. Prueba T de Student (para una muestra)

Answer 30

Prueba X2 de Pearson (bondad de ajuste)

Question 31

¿Qué tipo de prueba debemos utilizar para una única variable de escala cuantitativa de Tendencia central?

a. Prueba binomial (contraste sobre una proporción)

b. Prueba X2 de Pearson (bondad de ajuste)

c. Prueba T de Student (para una muestra)

Answer 31

c. Prueba T de Student para una muestra

Question 32

¿Qué tipo de prueba debemos utilizar para dos variables medidas en una escala categórica y cuyo objetivo es relacionarlas?

a. ANOVA de un factor.

b. Prueba de McNemar

c. Prueba X2 de Pearson (independencia o igualdad de proporciones)

Answer 32

c. Prueba X2 de Pearson (independencia o igualdad de proporciones)

Question 33

¿Qué tipo de prueba debemos utilizar para dos variables medidas en una escala cuantitativa y cuyo objetivo es relacionarlas?

a. ANOVA de un factor.

b. Coeficiente de correlación de Pearson.

c. Prueba X2 de Pearson (independencia o igualdad de proporciones)

Answer 33

b. Coeficiente de correlación de Pearson

Question 34

¿Qué tipo de prueba debemos utilizar para dos variables medidas en una escala categórica y cuantitativa?

a. T de Student para muestras independientes

b. ANOVA de un factor

c. Prueba X2 de Pearson (independencia o igualdad de proporciones)

Answer 34

b. ANOVA de un factor.

Question 35

Cuando en dos grupos la varianza se parece mucho se denomina

Answer 35

homocedasticidad

Question 36

Homogeneidad de varianzas

Answer 36

homocedasticidad

Question 37

Para comparara las varianzas y ver si hay homocedasticidad se utiliza la prueba de

Answer 37

Levene

Question 38

Un nivel de significación pequeño en la prueba de Levene nos indica

Answer 38

que no hay homocedasticidad

Question 39

A la diferencia entre el valor real y el valor pronosticado por nuestro modelo de regresión le llamamos

Answer 39

residuo

Question 40

En Regresión la variable que se quiere predecir. También llamada: Variable dependiente, de respuesta, predicha, endogena, etc

Answer 40

Y

Question 41

También llamado: intercepto, alfa, etc …

Answer 41

Beta_ 0 = Bo

Question 42

Variable que causa el cambio en variable Y. También llamada: variable independiente, explicativa, de control, predictora, exógena, estímulo, regresora, etc

Answer 42

Xi

Question 43

También llamado: Pendiente, Coeficiente, etc …

Answer 43

Beta_1 = B1

Question 44

Promedio de los residuos. También llamado error, perturbación, variable aleatoria, desviación aleatoria, etc

Answer 44

u

Question 45

Cuando solo tenemos una variable independiente coincide con el coeficiente de correlación

verdadero
falso

Answer 45

verdadero

Question 46

Si queremos saber el patrón de relación entre las variables, se llama interdependencia y se trata de

a. Analisis cluster
b. Multivariante
c. Análisis factorial

Answer 46

Respuesta c. Análisis factorial

Question 47

Si el tipo de relación es de Dependencia con una VD de relación única y la escala de medida de las VD es métrica se trata de:

a. Análisis factorial.
b. Regresión múltiple
c. Multivariante

Answer 47

Respuesta b. Regresión múltiple