1. Tenemos una escala en
la que podemos computar la mediana y la moda como medidas de “tendencia
central”, pero no así la media aritmética. ¿Qué tipo de escala tendremos?:
A) Ordinal
B) Nominal
C) Intervalo
2. Calcula la media
recortada al 5% de los siguientes datos (10, 20, 5, 3, 3, 10, 12, 5, 16, 2, 3,
4):
A) 7’39
B) 7’25
C) 7’15
3. Calcula la media
winsorizada a nivel 2 de los siguientes datos (10, 20, 5, 3, 3, 10, 12, 5, 16,
2, 3, 4):
A) 6’83
B) 7’15
C) 6’95
4. ¿Cuál de las siguientes
distribuciones teóricas muestra asimetría positiva?:
A) Chi-cuadrado y F
B) t y F
C) T y chi-cuadrado
5. ¿Es posible que f(x) en
una variable aleatoria discreta supere 1?:
A) No, nunca
B) Sí, con la condición de
que el área total sea 1
C) Sí, y ello ocurre
siempre.
6. (TABLA 1) ¿Qué tipo de
asimetría tenemos en la distribución de datos?:
A) Cierta asimetría
positiva
B) Cierta asimetría
negativa
C) Virtualmente simétrica
7. (TABLA 1) En la
distribución de la tabla esperaremos que:
A) La media será mayor que
la mediana
B) La mediana será mayor
que la media
C) La media y la mediana
serán virtualmente iguales
8. (TABLA 1) Indica qué
valor indicarás para la mediana en el diagrama de tallo y hojas:
A) 7’5
B) 7’95
C) 7’6
9. ¿Cuáles son los límites
de los coeficientes de los predictores en un hiperplano de regresión en
puntuaciones típicas?:
A) Entre -1 y +1,
necesariamente
B) Entre -1 y +1, pero en
casos de multicolinealidad pueden superarlos (en SPSS)
C) Entre 0 y +1,
necesariamente
10. ¿Cuáles son los
límites de los coeficientes del predictor en una recta de regresión de Y a
partir de X en puntuaciones típicas?:
A) Entre -1 y +1,
necesariamente
B) Entre -1 y +1, pero en
ocasiones pueden superarlos (multicolinealidad)
C) Entre 0 y +1, necesariamente
11. Sabemos que la
cuasivarianza de unos datos fue 6’9: ¿Qué valor tendrá la varianza para esos
mismos datos?:
A) Mayor que 6’9
B) Menor que 6’9
C) Igual a 6’9
12. Sabemos que la función
de densidad de cierta variable aleatoria es f(x)=0’1, y que está definida desde
X=1 a X=W. Indica el valor de W:
A) 11
B) 10
C) 9
13. Hemos lanzado una
moneda 80 veces, con 32 caras y 48 cruces. ¿Crees que la moneda está
equilibrada? (Emplea la regla del percentil 95 en la distribución chi-cuadrado
para tomar la decisión dicotómica):
A) Sí
B) No
C) No se sabe, dado que la
prueba de bondad de ajuste es la t de Student y no la chi-cuadrado
14. (TABLA 3) Indica cuál
es el gráfico adecuado para los datos:
A) Gráfico A
B) Gráfico B
C) Gráfico C
15. ¿Cuál de las
siguientes medidas de variabilidad es la más resistente a las puntuaciones
atípicas:
A) La amplitud
semi-intercuartil
B) La desviación típica
C) La amplitud total
16. A medida que el número
de grados de libertad se incrementa, la distribución t de Student se asemeja a
una distribución:
A) normal, con media 1 y
desviación típica 2
B) normal, con media 1 y
desviación típica 1
C) normal, con media 0 y
desviación típica 1
17. ¿Cuál de las
siguientes afirmaciones es verdadera?:
A) Las rectas de regresión
en puntuaciones directas y en típicas son paralelas
B) Las rectas de regresión
en puntuaciones directas y en diferenciales son paralelas
C) Las rectas de regresión
en puntuaciones diferenciales y en típicas son paralelas
18. Estamos preguntando a
un grupo de estudiantes por el tipo de transporte público urbano que emplean
habitualmente (1-autobús, 2-taxi, 3-metro). ¿Qué escala podremos formar?
A) Nominal
B) Ordinal
C) Intervalo
19. (TABLA 2) ¿Qué tipo de
relación tienen los predictores con la variable predicha?
A) Inversa en ambos casos
B) Directa en el caso de
Introversión, e inversa en el caso de las Horas
C) Directa en ambos casos
20. Sabemos que el
coeficiente de correlación de Pearson entre X e Y es de 0’40 y que la varianza
de Y es 100. ¿Qué cantidad de varianza no podrá ser explicada por la recta de
regresión de Y a partir de X?:
A) 60
B) 84
C) 72
21. (TABLA 4) De acuerdo
con los datos, ¿qué tipo de asimetría parece ocurrir :
A) Asimetría positiva
B) Asimetría negativa
C) Prácticamente simétrica
22. (TABLA 4) Sabiendo que
la suma de todas las puntuaciones es de 238; ¿cuál será el valor de la media
aritmética?:
A) 7,9375
B) 7,4375
C) 7,6375
23. Cuando medimos el
tiempo de reacción en una tarea, tendremos una escala:
A) Ordinal
B) De Intervalo
C) De Razón
24. 10. (TABLA 2) Indica
el plano de regresión (en puntuaciones diferenciales) de Rendimiento (Y) a
partir de Introversión (X1) y Horas (X2):
A) y= 5,549 x1 + 6,506 x2
B) y= -13,983 + 5,549 x1 + 6,506 x2
C) y= 0,317 x1 + 0,549 x2
Tabla 1
Tiempo
(segundos) Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
1,00 5 .
9
4,00 6 .
0338
4,00 7 .
0558
3,00 8 .
146
2,00 9 .
79
2,00 10 .
01
1,00 11 .
1
,00 12 .
1,00 13 .
2
Stem
width: 1
Each leaf: 1 case(s)
Tabla 2
Coeficientes(a)
|
Modelo |
|
Coeficientes no estandarizados |
Coeficientes estandarizados |
t |
Sig. |
|
|
B |
Error típ. |
Beta |
||||
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
(Constante) |
-13,983 |
3,913 |
|
-3,574 |
,000 |
|
|
introversión |
5,549 |
,710 |
,317 |
7,813 |
,000 |
|
|
horas |
6,506 |
,482 |
,549 |
13,511 |
,000 |
|
a Variable dependiente: rendimiento tarea
Resumen
del modelo
|
Modelo |
R |
R cuadrado |
R cuadrado corregida |
Error típ. de la estimación |
|
1 |
,537(a) |
,288 |
,285 |
20,07547 |
a Variables predictoras: (Constante),
introversión, horas
Correlaciones
|
|
|
introversión |
horas |
rendim |
|
introversión |
Correlación de Pearson |
1 |
-,326(**) |
,139(**) |
|
|
Sig. (bilateral) |
|
,000 |
,002 |
|
|
N |
486 |
486 |
486 |
|
horas |
Correlación de Pearson |
-,326(**) |
1 |
,445(**) |
|
|
Sig. (bilateral) |
,000 |
|
,000 |
|
|
N |
486 |
486 |
486 |
|
rendim |
Correlación de Pearson |
,139(**) |
,445(**) |
1 |
|
|
Sig. (bilateral) |
,002 |
,000 |
|
|
|
N |
486 |
486 |
486 |
** La correlación es significativa al nivel 0,01
(bilateral).
Tabla 3
Percentiles
|
|
|
Percentiles |
||||||
|
5 |
10 |
25 |
50 |
75 |
90 |
95 |
||
|
Promedio
ponderado(definición 1) |
rendim |
4,0000 |
7,0000 |
12,0000 |
25,0000 |
46,0000 |
78,0000 |
78,0000 |
|
Bisagras de Tukey |
rendim |
|
|
12,0000 |
25,0000 |
46,0000 |
|
|
Gráfico A Gráfico B
gráfico C
Tabla 4
Resumen
del procesamiento de los casos
|
|
Casos |
|||||
|
Válidos |
Perdidos |
Total |
||||
|
N |
Porcentaje |
N |
Porcentaje |
N |
Porcentaje |
|
|
notas |
32 |
100,0% |
0 |
,0% |
32 |
100,0% |
Descriptivos
|
|
|
Estadístico |
Error típ. |
|
|
notas |
Media |
XXXXXXX |
,37818 |
|
|
Intervalo de confianza para la media al 95% |
Límite inferior |
6,6662 |
|
|
|
Límite superior |
8,2088 |
|
||
|
Media recortada al 5% |
7,5972 |
|
||
|
Mediana |
8,0000 |
|
||
|
Varianza |
4,577 |
|
||
|
Desv. típ. |
2,13930 |
|
||
|
Mínimo |
2,00 |
|
||
|
Máximo |
10,00 |
|
||
|
Rango |
8,00 |
|
||
|
Amplitud intercuartil |
2,00 |
|
||
|
Asimetría |
-1,353 |
,414 |
||
|
Curtosis |
1,347 |
,809 |
||