Estadistica descriptiva

Question 1

Cuando la media es menor que la mediana la asimetria es

Answer 1

negativa.

Question 2

Si queremos conocer la varianza común entre dos variables tendremos que recurrir al

Answer 2

Coeficiente de determinación.

Question 3

Kendall NO se emplea si

Answer 3

Si queremos ver que correlación existe entre dos variables ordinales entre las que se producen empates.

Question 4

Goodman y Kruskal

Answer 4

emplea los pares semejantes y los desemejantes para calcular su valor.

Question 5

Para que dos puntuaciones sean paralelas tienen que tener la misma

Answer 5

puntuación verdadera.

Question 6

La variación relativa de la puntuación verdadera con respecto a la puntuación observada es

Answer 6

la fiabilidad.

Question 7

Cuanto más homogéneo sea un grupo su fiabilidad será

Answer 7

menor.

Question 8

Si en el examen PIR existen preguntas de casi todas las materias que estudiamos diremos que su validez teórica es

Answer 8

elevada.

Question 9

4 Ventajas del diagrama de tallo y hojas:

Answer 9

Permite identificar cada puntuación individual. / Ofrece simultáneamente tanto un listado de puntuaciones como un dibujo de la distribución. / Es más fácil de modificar para obtener un dibujo con un nivel de detalle distinto de la distribución. / Pueden representarse dos conjuntos de datos simultáneamente en el mismo diagrama, con lo que se facilita la comparación.

Question 10

Para comparar la eficacia de la terapia individual, la terapia grupal y la terapia familiar utilizaremos la técnica

Answer 10

análisis de varianza.

Question 11

La correlación parcial es…

Answer 11

Es el estadístico que pretende observar en una muestra la correlación existente entre dos variables eliminando el influjo de una tercera.

Question 12

Tenemos una distribución simétrica bimodal cuando en una muestra de sujetos coinciden…

Answer 12

coinciden la media y la mediana pero no la moda.

Question 13

La mediana es

Answer 13

El estadístico de tendencia central que se elige cuando la variable esté medida en una escala ordinal y cuando haya valores extremos.

Question 14

El coeficiente de determinación múltiple ajustado puede tener

Answer 14

un valor menor que el coeficiente de determinación múltiple al aumentar el número de predictores.

Question 15

Al medir una variable con las descripciones “educación primaria-educación secundaria-bachillerato-universidad”, la escala de medida utilizada es

Answer 15

nominal.

Question 16

El coeficiente de correlación de Pearson queda reducido

Answer 16

al restringir la variabilidad del grupo en una variable.

Question 17

Para valorar la relación entre dos variables que son curvilíneas (por ejemplo, entre fuerza física y edad), empleamos:

Answer 17

Razón de correlación.

Question 18

El coeficiente de variación permite

Answer 18

Comparar la variabilidad de diferentes distribuciones. Es útil cuando hay diferentes variables en un mismo grupo, diferentes grupos en la misma variable pero diferente uso de la medida.

Question 19

Los estadísticos de variabilidad son

Answer 19

Desviación Media, Varianza, Desviación Típica, Amplitud Semi-Intercuartil y Coeficiente de Varianza.
Son siempre mayor o igual que 0.

Question 20

Trucos para decidir la asimetría en una distribución:

Answer 20

La media va pegada a la cola. La media manda. Media > Mediana (Asim +), Media

Question 21

Pearson al cuadrado y la Recta de regresión proporcionan valores del rango

Answer 21

De 0 a 1.

Question 22

Pearson en relación a la recta de regresión

Answer 22

Es el indice de aproximación de los puntos a la recta de regresión. Cuando más es el valor de Pearson al cuadrado más delgada es la nube de puntos y más se aproxima a la recta de regresión.

Question 23

Pearson al cuadrado se define como el índice de…

También es la proporción de…

Answer 23

Reducción de error en los pronósticos: proporción del error cuadrático medio eliminado usando la Y’ (recta de regresión) en vez de la Y.
Proporción de la varianza de Y asociada a la variación de X.