Parcial 1

Question 1

Wilcoxon T

Answer 1

Muestras emparejadas (dos medidas de cada participante); datos no normales.

(i.e: no paramétrica.)

Question 2

t de Welch

Answer 2

Independientes, normales

Question 3

Mann-Withney U

Answer 3

Independientes, no normales. (i.e: no paramétrica.)

Question 4

Paradoja de Simpson

Answer 4

Una tendencia que aparece en varios grupos de datos desaparece cuando estos grupos se combinan; en su lugar aparece la tendencia contraria para los datos agregados.

La paradoja desaparece cuando se analizan las relaciones causales presentes.

Question 5

Error tipo I

Answer 5

falso positivo, es el error que se comete cuando el investigador rechaza la hipótesis nula siendo esta verdadera en la población.

Question 6

Error tipo II

Answer 6

error de tipo beta (β) o falso negativo, se comete cuando el investigador no rechaza la hipótesis nula siendo esta falsa en la población.

(β es la probabilidad de que exista este error)

Question 7

Poder o potencia de un estudio

Answer 7

La probabilidad de observar en la muestra una determinada diferencia o efecto, si existe en la población.

Question 8

Relación entre alpha, poder y probabilidad de error tipo II

Answer 8

alpha es proporcional al poder, pero inversamente proporcional al error tipo II.

Question 9

Tamaño del efecto

Answer 9

Medida cuantitativa de la magnitud de un fenómeno.

E.g: correlación entre dos variables, coeficiente de regresión, diferencia de medias.

Question 10

Tests de normalidad

Answer 10

QQ plot: una recta indica distribución normal.

Shapiro-Wilk Test: valores cercanos a 1 indican normalidad. Valores pequeños indican no normalidad.

Question 11

Sesgo de confirmación

Answer 11

Sesgo cognitivo.

Es la tendencia a favorecer, buscar, interpretar, y recordar, la información que confirma las propias creencias o hipótesis, dando desproporcionadamente menos consideración a posibles alternativas.

Question 12

Sesgo de confirmación

Answer 12

Sesgo cognitivo.

Es la tendencia a favorecer, buscar, interpretar, y recordar, la información que confirma las propias creencias o hipótesis, dando desproporcionadamente menos consideración a posibles alternativas

Question 13

Ordinal

Answer 13

• A lo largo de un continuo sobre el que se pueden ordenar los valores.
• Nombrar y orden.
• Relaciones de desigualdad: mayor, menor que.
• Moda, mediana.
• En likert: ad hoc

Question 14

Intervalo

Answer 14

• Intervalos iguales entre los valores.
• nombrar, ordenar e igualdad de magnitud. Acepta suma y resta.
• Moda, mediana, media aritmética.
• Si una escala psicologica se evalua varias veces y es validada.

e.g: IQ, fecha, temperatura (no en K), puntuaciones de una prueba, escala de actitudes.

Question 15

Razón

Answer 15

• Cero absoluto.
• Nombrar, ordenar, magnitud, razones.
• Dividir y multiplicar.
• Moda, mediana, media aritmética, media geométrica.

Question 16

Lo bueno y malo del frecuentismo

Answer 16

Bueno: objetivo, inequivoco (cualquier observador llegaría a la misma conclusión).

Malo: no existen secuencias infinitas, no aplica a eventos únicos.

Question 17

Chi cuadrado bondad de ajuste

Answer 17

Comprueba si la frecuencia observada de una variable corresponde con la frecuencia esperada de la distribución.

Question 18

Tablas de contingencia

Answer 18

se emplean para registrar y analizar la asociación entre dos o más variables, habitualmente de naturaleza cualitativa (nominales u ordinales)..

chi cuadrado.

Question 19

Chi cuadrado prueba de independencia

Answer 19

Contrasta la hipótesis que las variables son independientes. Ha una de las variables se distribuye de modo diferente para diversos niveles de la otra.

-Ho: no existe relación.
Ha: existe asociación.

-Tablas de contingencia

Question 20

Cuándo se rechaza Ho

Answer 20

p≤alpha

Se rechaza Ho a nivel de alpha.

Question 21

Cuándo se rechaza Ho

Answer 21

p≤alpha

Question 22

Distribución chi cuadrado, cómo surge

Answer 22

Se tiene una distribución normal, se toma la suma de cuadrados: distribución binomial.

Question 23

Grados de libertad

Answer 23

Número de niveles de la variable categórica menos el número de restricciones. K-1

Question 24

Chi cuadrado y comprobación de hipotesis

Answer 24

se obtiene un valor crítico que está relacionado con el valor significativo. Si x^2>valor crítico se rechaza la hipótesis nula.

Question 25

cómo dar resultados

Answer 25

• precedidos por la estadística descriptiva
• Se dice cuál es la hipótesis nula que se está probando
• Se incluye un “bloque estadístico” (stat block: χ2(3)= 8,44; p < ,05)
• Se interpretan los resultados.

Question 26

Ad hoc

Answer 26

Hipótesis irrefutable, no generalizable. Es una solución elaborada para un problema específico.
En escalas likert.

Question 27

Desviaciones estándar en una distribución normal

Answer 27

con una distribución normal,

• 68% de los datos están dentro de 1 SD
• 95% están dentro de 2 SD
• 99.7% están dentro de 3 SD

Question 28

El resultado es significativo

Answer 28

Los datos permitieron rechazar la Ho

Question 29

Teoría de limite central y error estándar

Answer 29

• El error estándar se reduce si aumenta el tamaño de la muestra.
• Si n es grande la distribución se aproxima a la normal.

Question 30

Error estándar de la muestra (SEM)

Answer 30

• es la desviación estándar de todas las posibles muestras de una población.
• Varianza/raiz de N

Question 31

Intervalos de confianza

Answer 31

La media verdadera caería dentro el 95% de las veces. Se puede pensar como un margen de error.
mean+/-1,96*SEM