Prueba 1

• El principal objetivo de la estadística inferencial es: a partir de una muestra, sacar conclusiones generalizables a la población.
• Como resultado de mi investigación, encuentro que p<0,01, esto significa que: la probabilidad de que H0 sea verdadera es menor a 0,01.
• Las medidas de tendencia central son: moda, media y mediana.
• Medidas de dispersión: varianza y desviación estándar.
• La diferencia entre el concepto de probabilidad que existía en el siglo… y…. radica en: la información que se dispone.
• ¿Cuál es el error del que nos debemos cuidar?: Error tipo I (se acepta H1, cuando en realidad la verdadera es H0).
• Cuando realizamos la estimación muestral para el parámetro poblacional es importante considerar que: la variación del error depende del tamaño de la muestra.
• El estadístico corresponde a la muestra, el parámetro corresponde a la población.
• ¿Qué es la variación muestral?: La diferencia o cambios entre los estadísticos observados entre muchas muestras.
• Nivel de significancia: Probabilidad de cometer error tipo I, valor fijo, se suele fijar entre 0,05 y 0,01. Se denota con la letra alfa.
• ¿Qué efecto tiene la cantidad o tamaño muestral sobre los estadísticos en términos de forma y dispersión?: Al aumentar el tamaño muestral disminuye la desviación estándar, aumenta la precisión del estimador y disminuye el error estándar.
• 3 características de una distribución normal: Comportamiento predecible.
• Error tipo I: Escogemos H1 cuando la H0 es verdadera.
• Error tipo II: Escogemos H0 cuando H1 es verdadera.
• p(a) ó p(b): si sola. p(a/b): mezcladas.
• «ó» unión suma «y» p(a)+p(b)-p(a/b)
• «cuando» condicional p(a/b)/p(b)
• Si son independientes o dependientes: p(inicial) se compara con una y con otra dividiendo.

Prueba 3

1. Para poder realizar una correlación de Pearson es necesario que las variables cumplan con ciertas características en cuanto a su nivel de medida, esta característica está referida a:

Las 2 variables sean medidas a nivel escalar.

2.- Al llegar a la conclusión de que la felicidad se asocia de manera moderada y positiva con el ingreso mensual, pero no de manera estadísticamente significativa, ¿cuál(es) de las siguientes correlaciones pudo haber dado pie para tal conclusión?

2) r=0,56 p=0,08 4) r=0,51 p=0,51………….c) 2 y 4

3.- Si yo quiero evaluar cuánto el nivel de necesidad de cognición, habilidades sociales y de pensar sobre el futuro son capaces de explicar en conjunto qué tan optimista es una persona, yo debería revisar en la salida de SPSS el siguiente coeficiente.

2) R cuadrado corregido 4) Significancia de ANOVA a) 2 y 4

4.- Si en una correlación de Pearson se encuentra una asociación de dirección positiva, ¿qué podría esperarse de un Chi cuadrado realizado en las mismas variables en formato discreto-ordinal?

1) Que las mayores frecuencias absolutas del valor más bajo de una de las variables, estén a su vez en el más alto de la otra variable. 3) Que las mayores frecuencias absolutas del valor más alto de una de las variables estén a su vez en el más alto de la otra de las variables. e) Solo 1 y 3

5.- ¿Qué se desea corroborar con el supuesto de no colinealidad?

1) Que las variables independientes no se asocien entre sí. 3) Se corroboran a partir de valores de tolerancia que deben ser mayores a 0. c) 1 y 3

6.- ¿Entre qué variables no se podría realizar correlación ni regresión de acuerdo al supuesto de linealidad?

3) Satisfacción sexual – edad 4) Apoyo social – salud mental a) 3 y 4

7.- Si estamos trabajando en un modelo predictivo de la depresión en función de ciertas características psicológicas y usted desea evaluar el comportamiento del supuesto de independencia y normalidad, entonces tiene que revisar cuál de las siguientes pruebas y buscar que se encuentre en cuál rango de valores.

2) Prueba de asimetría (ASQ) que debe ser entre -3 y 3. 3) Prueba de Durbin Watson que debe ser entre 1,5 y 2,5. c) Solo 2 y 3

8.- Para evaluar cuáles variables son las que finalmente se incluyen en la ecuación de regresión, hay que fijarse en ciertos aspectos, entre estos se encuentran:

2) Que sus coeficientes de regresión sean menores a 0,05. b) Solo 2

9.- Una prueba de Chi cuadrado utiliza como base de análisis:

a) Frecuencia Obtenida

10.- En una correlación de Pearson se encuentra una asociación de dirección negativa, ¿qué podría esperarse en un Chi cuadrado realizado en las mismas variables en forma discreta ordinal?

1) Que las mayores frecuencias absolutas del valor más bajo de una de las variables, estén a su vez en el más alto de la otra variable. a) Solo 1

11.- ¿Qué es la independencia y qué debería encontrarse en los datos para afirmar que este supuesto se cumple?

1.- En la regresión lineal los principales indicadores de peso predictivo de cada variable X por sí sola son el valor B en la ecuación de regresión y los valores Beta en los coeficientes.

2.- Ante un valor B=-1,48 para la variable X1 y un valor B=2,8 para la variable X2 se podría interpretar que mientras la variable X1 sube en 1 punto la variable ______, _______ en ______ puntos, mientras que si la variable X2 aumenta en 1 punto, la variable ______, _______ en ______ puntos.

3.- Cuando un modelo de regresión explica un gran porcentaje de varianza reflejado en el R cuadrado corregido y un ANOVA con un valor p menor a 0,05 son indicadores de un buen ajuste del modelo predictivo, lo que indicaría una gran similitud entre el valor observado y el valor predicho de la variable dependiente.

4.- Con un valor de r de Pearson=0,65 con un p=0,02 se puede rechazar la hipótesis nula y concluir que sí existe una asociación estadísticamente significativa entre las variables, donde la relación es de intensidad mayor y de dirección positiva, de tal forma que si una variable aumenta sus valores, la otra variable también aumenta sus valores.