1. Participaron 10
estudiantes en un experimento de percepción. Se efectuó un ANOVA unifactorial
intra-sujetos.
A) 4
B) 5
C) 3
2. ¿En que casos se puede
aplicar el supuesto de “homogeneidad de varianzas entre diferencias de
tratamientos”?:
A) En diseños
entre-sujetos
B) En diseños
intra-sujetos
C) En pruebas no
paramétricas únicamente
3. Tenemos un ANOVA uni-factorial.
Participaron 20 estudiantes. Los grados de libertad en el numerador fueron “x”
en el numerador y 38 en el denominador. ¿Podemos afirmar que el diseño fue
entre-sujetos?:
A) Sí
B) No, el diseño fue
intra-sujetos
C) Se precisa saber “x”
para poder contestar.
4. ¿Qué estimador es (en
general) más eficiente a la hora de estimar la media poblacional, la media
muestral o la mediana muestral?
A) La mediana muestral
B) Ambos muestran siempre la
misma eficiencia
C) La media muestral
5. ¿Cuántas filas/columnas
necesitaremos en la entrada de SPSS si queremos contrastar el nivel de
maquiavelismo de hombres y mujeres en matrimonios, y en donde seleccionamos 30
parejas, de las que recogemos el nivel de maquiavelismo tanto del esposo como
de la esposa?:
A) 30 filas y 2 columnas
B) 60 filas y 2 columnas
C) 60 filas y 1 columna
6. Tenemos un ANOVA
intra-sujetos (empleando las fórmulas sin corrección de epsilon) con 1
grado de libertad en el numerador y 2 grados de libertad en el denominador. ¿Hemos
de preocuparnos por efectuar la corrección epsilon?:
A) Sí, dado que hay dos
grados de libertad en el denominador
B) No, dado que sólo hay
un grado de libertad en el denominador
C) Sí, dado que hay un
grado de libertad en el numerador
7. Supongamos que en la
ciudad “T” hay 200 barrios. Si elegimos al azar dos de estos barrios, de manera
que la muestra esté compuesta por todos los individuos de esos dos barrios
tendremos:
A) Un muestreo
estratificado
B) Un muestreo por
conglomerados
C) Un muestreo polietápico
8. Si la distribución poblacional
de origen es normal, la distribución muestral de la media se acercará a una
distribución normal…:
A) Sólo cuando la muestra
sea muy grande.
B) Incluso con muestras
pequeñas.
C) Sólo cuando la muestra
sea pequeña.
9. En términos de sesgo:
A) La cuasivarianza
muestral es un estimador sesgado de la varianza poblacional.
B) Tanto la varianza
muestral como la cuasivarianza muestral son estimadores sesgados de la varianza
poblacional.
C) La varianza muestral es
un estimador sesgado de la varianza poblacional.
10. La potencia
estadística se refiere a la probabilidad de…:
A) Mantener la hipótesis
nula cuando ésta es cierta.
B) Rechazar la hipótesis
nula cuando ésta es falsa.
C) Mantener la hipótesis
nula cuando ésta es falsa.
11. Una interacción
significativa entre Género (hombre, mujer) y Método de enseñanza (nuevo,
clásico) quiere decir que:
A) El efecto de Método se
mantiene constante tanto en hombres como en mujeres.
B) El efecto de Método de
enseñanza varía en hombres y en mujeres.
C) Tanto el efecto de Método
como el de Género han sido significativos.
12. El coeficiente de
Cramer se emplea para examinar:
A) Tablas de contingencia
B) Pruebas de esfericidad
C) Pruebas de homogeneidad
de varianzas
13. Se asume comúnmente
que el 70% de los estudiantes acude a los exámenes finales. En nuestra muestra,
de un listado de 40 estudiantes, 33 han venido al examen final. ¿Es la proporción
de estudiantes presentados en el examen consistente con la hipótesis anterior?:
A) No
B) Sí
C) No existen pruebas de
inferencia para proporciones
14. En un ANOVA, el valor
de probabilidad “p” es:
A) La probabilidad de
encontrar una F empírica más extrema que la obtenida asumiendo que la hipótesis
nula es falsa.
B) La probabilidad de
encontrar una F empírica más extrema que la obtenida asumiendo que la hipótesis
nula es cierta.
C) La probabilidad de
encontrar una F empírica menos extrema que la obtenida asumiendo que la
hipótesis nula es cierta.
15. Queremos saber el
grado de bondad de ajuste entre unas frecuencias empíricas y unas frecuencias
teóricas (v.g., guisantes lisos/rugosos y amarillos/verdes de Mendel). La
prueba a efectuar será…:
A) t
B) chi-cuadrado
C) F
16. Tenemos un ANOVA
unifactorial entre-sujetos con 4 condiciones. Antes de analizar los datos,
tenemos pensando efectuar 3 contrastes (uno simple y dos complejos). Para
controlar el error de tipo I por experimento, emplearemos el ajuste con:
A) Tukey
B) Bonferroni
C) Scheffé
17. En la sección de
resultados de un artículo se lee “Hemos encontrado un efecto de la dosis de la
droga sobre el tiempo de reacción, F(1,14)=9, p<0’05”. Si hubiésemos hecho
una prueba “t”, diríamos:
A) “Hemos encontrado un
efecto de la dosis de la droga sobre el tiempo de reacción, t(1,14)=3,
p<0’05”
B) “Hemos encontrado un
efecto de la dosis de la droga sobre el tiempo de reacción, t(14)=3, p<0’05”
C) “Hemos encontrado un
efecto de la dosis de la droga sobre el tiempo de reacción, t(14)=9, p<0’05”
18. (TABLA 1) ¿Cuál es el
valor de “t empírica” apropiado para el contraste que compara el grupo de 1
gramo con el grupo de 2 gramos?
A) 17’21
B) 2’97
C) 12’56
19. (TABLA 1) Asumiendo
que los tres contrastes se plantearan antes de recoger los datos, ¿cuántos
contrastes resultarán significativos (ajustando la tasa de error tipo I,
lógicamente)?
A) Dos
B) Uno
C) Tres
20. (TABLA 1) Indica el
valor de
A) 0’13
B) 1’10
C) 8’83
21. (TABLA 1) ¿Qué
supuesto del ANOVA se ha podido incumplir?
A) Homogeneidad de
varianzas
B) Homogeneidad de
varianzas entre diferencias de tratamientos
C) Homogeneidad de
varianzas entre sumas de tratamientos
22. (TABLA 2) ¿Podemos
concluir que el predictor “tiempo” ha mostrado un efecto significativo con la
variable predicha “fobia”?:
A) Sí, la probabilidad es
0’004.
B) No, la probabilidad es
0’167.
C) No, la probabilidad es
0’644.
23. (TABLA 3) Indica el intervalo
de confianza al 95% para la variable “fobia”:
A) 3’55 a 8’85.
B) 3’95 a 8’15.
C) 4’05 a 7’05.
24. (TABLA 4) ¿Hemos
encontrado un efecto significativo del tipo de terapia sobre el grado de fobia?
(efectuar una prueba no paramétrica):
A) Sí
B) No
C) No hay pruebas no
paramétricas que sirvan para este caso.
Tabla 1.
Tabla 2.
Tenemos los datos de una serie de participantes de los que tenemos los datos del grado de fobia en función del tiempo de exposición de cierto estímulo amenazante.
Tabla 3.
Tenemos los datos del nivel de fobia de 10 individuos.
Tabla 4.
Esta es la entrada para SPSS. Hubo 10 participantes fóbicos, asignados al azar a una de las 3 condiciones. La variable dependiente fue el nivel de fobia tras el tratamiento.
conductual 4
conductual 5
conductual 1
cognitiva 8
cognitiva 4
cognitiva 2
implosiva 9
implosiva 12
implosiva 11
implosiva 6