Estadística Flashcards
Utilizamos el Análisis de Covarianza cuando:
Queremos aislar, estadísticamente, el efecto de alguna variable extraña en nuestro diseño
Si transformamos unas puntuaciones Xi (X1, X2, …, Xn) en otras puntuaciones Yi (Y1, Y2, …, Yn) de modo que Y1=X1+C1Y2=X2+C,…,Yn=Xn+C, la varianza de las nuevas puntuaciones:
La varianza de las nuevas puntuaciones (Y) es la misma que la de las puntuaciones primitivas (X)
¿Podemos obtener como resultado de un análisis de varianza un valor de F menor que la unidad?
Si esto ocurre es que nuestros datos no se ajustan a los requisitos exigibles para la aplicación del análisis de varianza
Cuando en un informe de investigación se dice que la diferencia fue significativa y que p < 0,001 se quiere decir que:
La diferencia es significativa al 5 por ciento, pero también lo sería al 1 por mil.
Una correlación de -0,90 entre activación y rendimiento laboral nos indica que:
A mayor activación menor rendimiento
La diferencia entre las medias de una muestra de hombres y otra de mujeres es de 0,75. Si esta diferencia no resulta estadísticamente significativa entonces podemos afirmar que:
Los hombres y las mujeres no difieren en cuanto a la característica medida
Una técnica que se utiliza para contrastar si cuatro poblaciones difieren en sus promedios es:
Análisis de varianza
En el análisis estadístico de los datos de una investigación, el error de Tipo I es:
La probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo verdadera
Si sabemos que el Centil 75 de unos datos es igual a -5 (C75 = -5) podemos asegurar:
Que la mediana es negativa
¿Qué es el nivel de significación de un contraste de hipótesis?
La probabilidad de que rechacemos la hipótesis nula siendo verdadera
Una de las ventajas del diagrama de tallo y hojas es:
Permite identificar datos atípicos
¿En qué tipo de representación gráfica se puede identificar la posible presencia de observaciones atípicas, como valores extremos y outliers?
Diagrama de caja y bigotes
¿Qué distingue a las distribuciones unimodales de las multimodales?
Que exista una moda o más de una moda
Si en una muestra de sujetos se observa una elevada variabilidad entre las puntuaciones de neuroticismo de los sujetos, el histograma para esta variable debería ser una curva:
Platicúrtica
Si la cantidad de datos agrupados en torno a la moda (frecuencias altas para valores próximos a la moda), es muy apuntada, tendremos una gráfica:
Leptocúrtica
Si la cantidad de datos próximos a la moda es solo moderadamente alta con relación a las demás frecuencias (ej: distribución normal), se dice que la gráfica es de tipo:
Mesocúrtico
Una distribución de valores se considera leptocúrtica cuando el índice de curtosis es:
Mayor que cero (valor positivo)
Una distribución de valores se considera platicúrtica cuando el índice de curtosis es:
Menor que cero (valor negativo)
Una distribución de valores se considera mesocúrtica cuando el índice de curtosis es:
Un valor cero o muy próximo a cero
Respecto a los estadísticos de posición o cuantiles, la mediana coincide con:
El cuartil 2, el decil 5 y el percentil 50
¿Cómo se calcula la desviación típica?
Es la raíz cuadrada de la varianza
¿Cómo se calcula el Coeficiente de Variación?
Se divide las desviaciones típicas de los grupos que queremos comparar por sus respectivas medias
¿Qué es la puntuación diferencial?
Es la puntuación directa menos la media
¿Cómo se calcula la puntuación típica (z)?
Se obtiene dividiendo la puntuación diferencial por la desviación típica
¿Qué nos indica la puntuación típica (z)?
Cuántas desviaciones típicas se separa el sujeto de la media de la muestra a la que pertenece.
¿Cuáles son las propiedades de las puntuaciones T?
Media 50 y desviación típica 10
¿Cuál es la media y la desviación típica de las puntuaciones típicas normalizadas?
Media 0 y desviación típica 1 (como las puntuaciones típicas)
¿Cuál es el procedimiento estadístico que permite valorar la correlación entre dos variables, eliminando el efecto de una tercera?
La correlación parcial
¿A qué se refiere la característica robustez o fortaleza de un contraste de hipótesis?
A que en insensible a la violación de los supuestos en los que se basa
¿Qué estadístico utilizaría para comparar la variabilidad de dos distribuciones con medias marcadamente distintas?
El coeficiente de variación
¿Qué medida de tendencia central utilizaría para representar a una muestra, si está estudiando la variable “lugar de nacimiento”?
La moda
¿Cuál es la ventaja de trabajar con puntuaciones típicas?
Que su media y varianza son constantes
La escala de eneatipos es una escala derivada de puntuaciones:
Típicas normalizadas
Cohen propone como criterio válido para aumentar la potencia de la prueba de hipótesis:
Aumentar la probabilidad de error de tipo I
En un diseño factorial intrasujeto, cuando se viola la esfericidad:
Se supervaloran los valores obtenidos de F en los efectos principales e interacción
En el caso de que tengamos un diseño factorial y un factor categorial de 4 niveles haya dado una F significativa, ¿qué tipo de análisis estadístico podríamos llevar a cabo?
Pruebas múltiples a posteriori
La escala de Likert es una escala:
Ordinal
Un diseño entresujetos analizado por análisis de varianza necesita asumir:
Homogeneidad, independencia y normalidad
Si un sujeto obtiene una puntuación típica igual a 2, entonces:
Super a la media en dos desviaciones típicas
En un grupo de 200 sujetos evaluamos la variable inteligencia y encontramos que el centil 80 es 100. Por tanto:
El 80% de los sujetos obtienen puntuaciones inferiores a 100
La variable “carrera elegida en primera opción”, por un grupo de estudiantes de COU, es una variable:
Nominal
¿Qué prueba utilizaríamos como índice de acuerdo interjueces cuando nuestra variable es nominal?
La Kappa de Cohen
En un artículo en el que se encuentra que la media de las mujeres en aptitud espacial es de 57 y la de los hombres 60 se informa de que no hay diferencias significativas en tal aptitud entre hombres y mujeres (t80 = 1,6; p > 0,05). ¿Qué significa esto?
Que la información encontrada es compatible con la hipótesis de que las medidas poblaciones de hombres y mujeres son idénticas
El popular método de bisección puede ser considerado en términos de Stevens, como un método de:
Producción de intervalos
¿Qué tipo de escalas proporciona el modelo escalar de Guttman?
Ordinales
¿A que será igual la media de las puntuaciones directas pronosticadas, mediante la recta de regresión, en una variable Y a partir de unas puntuaciones en una variable X?
A la media de las puntuaciones directas obtenidas en Y
¿Cuánto valdrá la varianza de unas puntuaciones Y que son transformación lineal de unas puntuaciones X?
La pendiente al cuadrado de la transformación lineal multiplicada por la varianza de X
¿Qué tipos de puntuaciones nos aportan más información en una distribución de frecuencias?
Típicas
¿Qué coeficiente de correlación entre los propuestos es el más apropiado para medir el grado de semejanza entre los valores de dos sucesos ordinales?
De Kendall
¿Cuál de las siguientes alternativas define correctamente a la media geométrica de “n” valores X1, X2…, Xn?
La raíz enésima del producto de los “n” valores
Si la ecuación de regresión para predecir el éxito académico, Y, a partir de las puntuaciones de un test, X, fuese Y=-2 +5X entonces la correlación de Pearson entre estas dos variables X e Y sería:
Positiva
Si a la puntuación obtenida por un niño en un test de inteligencia le corresponde el percentil 80, significa que su nivel de inteligencia:
Supera al 80% de los niños de sus edad
El coeficiente de variación se utiliza para:
Comparar la dispersión (variación) de conjuntos de datos de medidas diferentes o con medias aritméticas diferentes.
La distribución muestral de un estadístico:
Es la distribución de ese estadístico obtenido en todas las muestras posibles de la población
En inferencia estadística, las pruebas de bondad de ajuste son aquéllas en las que:
Probamos si la forma de distribución supuesta en la población es compatible con los resultados muestrales.
En inferencia estadística, las técnicas no parmétricas en el contraste de hipótesis se utilizan cuando:
El nivel de medida de la variable es ordinal
En estadística, utilizamos el análisis de varianza cuando:
Queremos controlar, estadísticamente, el efecto de alguna variable extraña en nuestro diseño
En el análisis de varianza:
El error experimental es la variabilidad intragrupos o dentro de los grupos
¿Qué podemos afirmar si como resultado de investigación, obtenemos una correlación r=-0,80 entre inteligencia e introversión?
Que el 36% de la variabilidad en inteligencia no es explicada por la introversión
En estadística inferencial:
Para poder realizar un análisis de covarianza son necesarios los supuestos del análisis de varianza más otros supuestos adicionales
En estadística inferencial, si al realizar un contraste de hipótesis obtenemos que no es posible aceptar la hipótesis nula con un nivel de confianza del 95%, pero sí del 99%:
Estamos afirmando que hay una probabilidad del 99% de que la hipótesis nula sea verdadera
En inferencia estadística, el nivel de confianza al que trabajamos en los contrastes de hipótesis:
Es la probabilidad de aceptar una hipótesis nula que es cierta
En estadística inferencial, con la estimación puntual de parámetros:
No podemos establecer el error cometido al estimar el parámetro
¿De qué se ocupa la estadística descriptiva?
Describe las características de una muestra utilizando estadísticos muestrales
El cociente entre dos varianzas se distribuye según:
La distribución F de Snedecor
Si en un contraste de hipótesis estadísticas tenemos más de dos muestras relacionadas, una posible prueba a aplicar es:
El test de Friedman
El coeficiente de correlación de Pearson, al cuadrado:
Es el coeficiente de determinación
En estadística, el error tipo II es:
La probabilidad de mantener la hipótesis nula siendo falsa
¿Para que se utiliza el Coeficiente de correlación parcial?
Para hallar la correlación entre dos variables excluyendo el influjo de una tercera
¿Qué se entiende por modelo equilibrado en el análisis de varianza?
Cuando los grupos que se comparan tienen el mismo número de elementos o unidades experimentales
¿Qué se entiende por estimador insesgado?
Cuando su esperanza matemática coincide con el valor del parámetro poblacional que estima
El análisis de covarianza o ANCOVA:
Se utiliza para controlar, estadísticamente, parte del error experimental
¿Cuál de las siguientes es una propiedad fundamental de la media aritmética?
La suma de las diferencias de las puntuaciones respecto a su media vale 0
En los contraste de hipótesis estadísticas:
Toda hipótesis nula debe ir acompañada de una hipótesis alternativa
El muestreo aleatorio estratificado:
Asegura que los estratos de la población mantienen una determinada representación en la muestra
Las escalas centiles son escalas:
Ordinales
En el contraste de hipótesis estadística:
Una hipótesis nula que ha sido rechazada en un contraste unilateral, a un determinado nivel de confianza, puede no ser rechazada, a ese mismo nivel de confianza, si el contraste es bilateral
En estadística inferencial decimos que un estimador es insesgado cuando:
La media de su distribución muestral coincide con el parámetro que tratamos de estimar
La prueba Chi cuadrado de bondad de ajuste:
Sirve para probar si los resultados muestrales son compatibles con una hipotética distribución poblacional
Para la estimación puntual de un parámetro poblacional:
Debemos utilizar el estimador insesgado de dicho parámetro
Si es un contraste de hipótesis estadísticas, tenemos más de dos muestras independientes, una posible prueba a aplicar es:
El test de Kruskal-Wallis
En estadística inferencial la probabilidad de mantener una hipótesis nula que es cierta es:
El nivel de confianza al que trabajamos en el contraste de hipótesis
En estadística descriptiva, el coeficiente de variación:
Se puede utilizar para comparar variabilidades muestrales de características de naturaleza distinta
Tenemos un conjunto de puntuaciones que se distribuyen normalmente, con media igual a 20 y desviación típica igual a 4. Sabemos que la puntuación de un sujeto que pertenece a dicho conjunto es de 20. Esto nos permite afirmar:
Que su puntuación supera el 50% de las puntuaciones de su grupo
Cuando queremos realizar la representación gráfica de variables cualitativas, usamos un:
Diagrama de sectores o pictograma
Si tenemos una ecuación de regresión lineal Y = 2 - 2X que nos pronostica el consumo de alcohol en función de las puntuaciones de un test, podemos afirmar que:
A mayor puntuación en el test, menor consumo de alcohol
Tenemos un conjunto de puntuaciones X, cuya varianza es igual a 8. Si a cada una se la multiplica por 2 y se le suma 4, se obtienen unas nuevas puntuaciones Y = 4 +2X. ¿Cuál es la varianza de las nuevas puntuaciones Y?
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La distribución muestral de la media es normal:
Cuando, independientemente del tamaño de la muestra, es normal la distribución de la variable estudiada
Si la varianza común entre dos variables es del 49%, ¿cuál es la correlación entre ambas?
-0,70
Si P (z < -0,5) = 0,3085 y P (z < 0,5) = 0,6915, ¿qué porcentaje de una población con una distribución normal puede esperarse que obtenga puntuaciones comprendidas entre z = -0,5 y z= 0,5?
0,3830
En los diseños de medidas repetidas, la interacción de los sujetos con las ocasiones de medida puede dar lugar a que la prueba F resulte negativamente sesgada. ¿Cuál de las siguientes posibilidades puede evitar el problema?
Transformar las puntuaciones
Una puntuación típica igual a 2 indica que la puntuación directa corresponde:
Se separa de la media dos veces el valor de la desviación típica
La unidad de medida en que se expresa el coeficiente de variación es:
En ninguna
La prueba de bondad de ajuste es un contraste estadístico acerca de:
La distribución de una variable aleatoria en la población
Si en un contraste de hipótesis estadísticas disponemos de más de dos muestras pequeñas e independientes, un posible estadístico de contraste a aplicar es:
El test de Kruskal-Wallis
Si la relación entre dos variables es lineal y se expresa como Y = A + B x X, entonces B es:
B es la pendiente de la recta
El muestreo polietápico:
Es un tipo de muestreo aleatorio por conglomerados
La probabilidad del error tipo II (beta) y la potencia de un contraste:
Mantienen una relación lineal inversa: de hecho la potencia es 1 menos probabilidad del error Tipo II.
Aunque el análisis de varianza es una prueba robusta, cuando se incumple el supuesto de normalidad de las puntuaciones:
Deben transformarse los datos (ejemplo: Y´= log Y), antes de proceder a su análisis
Una puntuación típica indica:
El número de desviaciones típicas que una observación se separa de la media de su grupo
Fuera del intervalo comprendido entre la media y más/menos dos desviaciones típicas se encuentra, como máximo, el 25% de las observaciones:
Sea cual sea la forma de distribución de frecuencias
El error típico de un estimador es:
La desviación típica de la distribución muestral del estimador
El modelo estadístico que impone como condición que las pendientes de las rectas de regresión de k subpoblaciones sean iguales entre sí, es el análisis de:
Covarianza con un criterio de clasificación y efectos fijos
Se considera eficiente un estimador cuando:
Su varianza muestral es mínima
Si el coeficiente de correlación múltiple entre una variable criterio y k variables predictoras es nulo, entonces podemos afirmar que:
La variable criterio no tiene variabilidad común con las k variables predictoras
El tiempo que tarda una rata en recorrer un laberinto, se clasificaría como una variable:
Cuantitativa
Cuando intentemos averiguar la probabilidad de un suceso condicionado a otro, qué teoremas utilizaremos si queremos averiguar la probabilidad “a posterior”, y “a priori”:
Teorema de Bayes para la probabilidad “a posterior”, y para la probabilidad “a priori” Teorema de la probabilidad total
Cuando se aplica el estadístico Chi-duadrado de Pearson para la independencia de variables, la hipótesis alternativa, de una forma general será:
En la población, la VD observada X, no es independiente de la variable dependiente observada Y
Entre las características que indican la bondad de los estimadores se encuentran:
La suficiencia y la eficiencia
¿Cuánto vale la correlación de Pearson de una variable (xi) consigo misma (rxx)?
rxx=0
¿Cuál es la media de las puntuaciones típicas (z)?
Cero
En una ecuación de regresión: Yi = A + B·Xi + ei, ¿dónde se representa la variable X en un plano cartesiano?
En el eje de abscisas
En una ecuación de regresión: Yi = A + B·Xi + ei ¿cuál es la pendiente de esta ecuación?
B
La estrategia que permite transformar los hechos en datos, dentro de un sistema comprensible y analizable por cualquier investigador, se conoce como:
Medición
La clasificación de las escalas de medida en: Nominales, Ordinales, de Intervalo y de Razón, se debe a:
Stevens
Una vez obtenidas las puntuaciones de los sujetos en un test, la transformación a centiles consiste en:
Asignar a cada puntuación directa el porcentaje de sujetos que obtienen puntuaciones inferiores a ella
En la función lineal Y = 2X -6, ¿en qué punto cortará la recta al eje de las X?
+3
Cuando queremos conocer exactamente tanto la dirección como la intensidad de una asociación entre dos variables habremos de calcular:
La correlación
La probabilidad de la unión de dos sucesos, mutuamente exclusivos son:
La suma de sus probabilidades
Si en una distribución la Mediana vale 8 y la Media 5, ¿cómo es la distribución?
Asimétrica negativa
¿Qué tipo de selección de una muestra supone seleccionar a los pacientes que cumplan los criterios de inclusión en el estudio a medida que acuden a la consulta durante un periodo determinado?
Consecutivo
¿Cómo se denomina el tipo de selección de la muestra que se lleva a cabo en poblaciones poco accesibles (niños sin escolarizar, personas sin hogar, etc.) en el que los participantes iniciales de la investigación identifican e incorporan de manera sucesiva al estudio a otros participantes de su entorno?
Bola de nieve o en cadena
Cuanto mayor es el nivel de significación o alfa:
Mayor es la probabilidad de rechazar erróneamente la Ho
¿Qué es el error tipo II o beta?
La probabilidad de aceptar la hipótesis nula siendo falsa (no aceptar la hipótesis nula siendo verdadera)
En el contraste de hipótesis, ¿qué es la Potencia de la Prueba?
Decisión correcta de rechazar la hipótesis nula siendo falsa (aceptar la alternativa como verdadera)
Si p es menor que alfa:
Se puede rechazar la hipótesis nula
