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Estadistica
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Questions in this quiz (65)
1Si en la prueba de Kolmogorov-Smirnov para comprobar la bondad de ajuste de una
distribución empírica a la distribución normal rechazamos la Hipótesis Nula, entonces:- AA) La distribución empírica se ajusta a la distribución normal
- BB) La distribución empírica no se ajusta a la distribución normal
- CC) La distribución empírica no se ajusta a la distribución de Kolmogorov-Smirnov
2Extraemos dos muestras de una misma población, una de tamaño n=36 y otra de tamaño n=300 y en ambas la media obtenida es ??̄= 109. La amplitud del intervalo de confianza con la muestra de tamaño n=300 será
- AA) mayor que la del intervalo de confianza con la muestra de n=36
- BB) menor que la del intervalo de confianza con la muestra de n=36
- CC) igual que la del intervalo de confianza con muestra de n=36
3La varianza insesgada es un estimador
- AA) con un valor esperado más próximo al parámetro poblacional que la varianza sesgada
- BB) más eficiente que la varianza
sesgada, es decir, tiene menos variabilidad en la estimación - CC) con un valor esperado
menos próximo al parámetro poblacional que la varianza sesgada.
4LA probabilidad de cometer un error tipo II puede ser definido de forma sintética como
- AA) la probabilidad de cometer un falso positivo
- BB) la probabilidad de cometer un
error típico - CC) la probabilidad de cometer una omisión incorrecta.
5• Se calcula la media en multitud de muestras de tamaño n extraídas de una población dada y se forma con todas ellas una distribución. El valor (más) esperado de dicha distribución será:
- AA) la media poblacional
- Bb) el error típico
- CC) el error máximo
6Se calcula la media en multitud de muestras de tamaño n extraídas de una población dada y se forma con todas ellas una distribución muestral. La desviación típica de dicha distribución es llamada
- AA) media poblacional
- BB) error típico
- CC) varianza.
7 En una gráfica en la que se superpongan la distribución muestral de la Hipótesis Nula y de la Hipótesis Alternativa, la potencia es el área correspondiente a
- AA) α
- BB) 1- α
- CC) 1-β
8 El error típico es
- AA) la probabilidad que existe de rechazar la hipótesis nula de forma errónea
- BB) La desviación típica de la distribución de una variable
- CC) La desviación típica de la distribución muestral.
9 La distribución muestral del estimador media
- AA) permite calcular la probabilidad de
que, en una muestra de un n concreto, extraída de una población dada, la media de
dicha muestra tome un valor concreto. - BB) permite calcular la probabilidad de que la variable tome un valor concreto.
- CC) permite calcular la n para que la variable tome un
valor concreto.
- AA) permite calcular la probabilidad de
10De una población con una media poblacional µ=100 se extrae una muestra de n=36 y su media es ??̄= 109. Con ella se construye un intervalo de confianza. Más tarde, se extrae de esa misma población una muestra de n=300 y se obtiene la misma media ??̄= 109. El intervalo de confianza con esta segunda muestra será:
- AA) Igual al de la muestra de n=36
- BB) mayor que el intervalo de confianza con la muestra de n=36
- CC) menor que el intervalo de confianza con la muestra de n=36
11 La distribución muestral permite
- AA) asociar muestras de distinto tamaño a estadísticos.
- BB) asociar probabilidades a los posibles valores de las variables en muestras de igual
número. - CC) asociar probabilidades a los posibles valores que toman los estadísticos en muestras de igual número.
12Para construir el intervalo de confianza en torno a una media muestral se le suma y se le resta a dicha media.
- AA) el error típico
- BB) el error máximo
- CC) la desviación típica de la variable de la que se ha extraído la media
13Al plantear las hipótesis en un estudio de contraste de una media se define como
unilateral derecho. Además, se obtiene un estadístico calculado de T = 2,48 tal que P(T < 2,48) = 0,992. ¿Cuánto vale el nivel crítico (p) del contraste?- AA) 0,992
- BB) 1-0,992
- CC) 2,48
14Los estudios hasta 2019 constataban que la media poblacional en psicopatía venía siendo 35 puntos. No obstante, un psicólogo sospecha que ha cambiado en los últimos años. Para ello, extrae una muestra y calcula la media en dicho rasgo, con la que construye un Intervalo de Confianza al 95% cuyos límites son 34 y 38. La hipótesis nula planteada es ??0: ϻ = 35 . ¿qué puede concluir el psicólogo?
- AA) Que no hay evidencias de que la media poblacional actual difiera de 35 puntos;
- BB) que los límites muestran
que la psicopatía media ha aumentado significativamente de 34 a 38 - CC) que la media
poblacional actual de psicopatía es mayor de 35;
15Al plantear las hipótesis en un estudio de contraste de una media se define como unilateral derecho. Además, se obtiene un estadístico calculado T = 2,48 tal que P(T >=2,48) = 0,008. ¿Cuánto vale el nivel crítico (p) del contraste?
- AA) 0,008
- BB) 2,48
- CC) 1-0,008
16Los estudios hasta 2015 constataban que la media poblacional en psicopatía venía siendo 32 puntos. No obstante, un psicólogo sospecha ha cambiado en los últimos años. Para ello, extrae una muestra y calcula la media en dicho rasgo, con la que construye un Intervalo de Confianza al 95% cuyos límites son 34 y 38. La hipótesis nula planteada es ??0: ϻ = 32 . ¿qué puede concluir el psicólogo?
- AA) que la media poblacional actual de psicopatía es mayor de 35
- BB) que los límites muestran que la psicopatía media ha aumentado significativamente de 34 a 38
- CC) que no hay evidencias de que la media poblacional actual difiera de 35 puntos;
17 El nivel crítico asociado a una T de 2,36 es expresado como ?(? ≥ 2,36) < 0,001. ¿A qué hipótesis puede corresponder?:
- AA) ?1: ϻ = 35; ?0: ϻ > 35
- BB) ?0: ϻ =35; ?1: ϻ > 35
- CC) ?0: ϻ = 35; ?1: ϻ < 35
18 Emplearemos letras griegas para referirnos a
- AA) estadísticos
- BB) Estimadores
- CC) Parámetros
19Si se desea comparar el nivel medio de Cociente Intelectual que se viene dando en una determinada población con el nivel medio obtenido en una muestra de dicha población, la técnica adecuada es
- AA) un contraste de una media
- BB) un contraste de dos medias para muestras independientes
- CC) un contraste de medias para muestras relacionadas;
20El valor de un estadístico obtenido en muestras de una población es
- AA) variable
- BB) constante
- CC) desconocido
21 El hecho de que podamos formar una distribución muestral de un estadístico calculado en diversas muestras de un n concreto de una población, es porque el valor que puede tomar el estadístico es
- AA) constante
- BB) creciente
- CC) variable
22Señale la afirmación incorrecta respecto a la distribución muestral de un estadístico
- AA) sus valores pueden variar de una muestra a otra
- BB) los valores menos probables son los más próximos al valor del parámetro a estimar
- CC) sus valores dependen del tamaño muestral utilizado
23En un contraste de una sola media, obtenemos un nivel crítico de 0,001. Con un nivel de confianza de 0,95, ¿qué decisión podemos tomar?
- AA) Rechazar la Hipótesis Nula
- BB) mantener la Hipótesis Nula
- CC) Aumentar el nivel de significación
24Un estimador carente de sesgo es aquel
- AA) que tiene mínima varianza
- BB) cuyo valor se aproxima más al valor del parámetro conforme aumenta el tamaño muestral
- CC) cuyo valor esperado coincide con el valor del parámetro;
25Si en un estudio para contrastar el valor de una sola media, en una muestra de n=64 se obtiene una desviación típica igual a 8, el error típico que se usará es
- AA) mayor que 8
- BB) menor que 8
- CC) igual a 8
26Si el nivel de confianza es 0,95, el nivel de riesgo o significación es
- AA) 0,25
- BB) 0,05
- CC) 0,95;
27 Si en un contraste de una sola media no disponemos del parámetro σ (desviación típica), es legítimo calcular el Error Típico con
- AA) la varianza corregida
- BB) la Desviación Típica muestral
- CC) no podemos estimar el Error Típico;
28Si en un contraste de una sola media no disponemos del parámetro σ (desviación típica), es legítimo calcular el Error Típico con la Desviación Típica muestral. Únicamente debemos tener en cuenta que la Distribución Muestral tiene la forma de la
- AA) Z con N(0,1)
- BB) la T de Student
- CC) de la varianza;
29El nivel crítico, p, es
- AA) la región de la distribución muestral del estadístico donde se encuentran aquellos valores muy poco probables si la H0 fuera cierta
- BB) la probabilidad asociada al valor propuesto en la H0
- CC) la probabilidad asociada al estadístico de contraste, si la H0 fuera cierta
30El nivel crítico, p, es
- AA) la región de la distribución muestral del estadístico donde se encuentran aquellos valores muy poco probables si la H0 fuera cierta
- BB) la probabilidad asociada al valor propuesto en la H0
- CC) la probabilidad asociada al estadístico de contraste en la Distribución Muestral de la H0
31En un contraste de hipótesis, construimos la distribución muestral del estadístico de contraste centrada en
- AA) cero
- BB) el valor del estadístico obtenido en la muestra
- CC) el valor propuesto en H0
32Manteniendo todo lo demás constante, conforme aumenta el Error Típico
- AA) se reducirá la amplitud del intervalo de confianza
- BB) aumentará la amplitud del intervalo de confianza
- CC) ni aumentará ni se reducirá el intervalo de confianza;
33Manteniendo todo lo demás constante, conforme aumenta el tamaño de la muestra
- AA) se reducirá la amplitud del intervalo de confianza
- BB) aumentará la amplitud del intervalo de confianza
- CC) ni aumentará ni se reducirá el intervalo de confianza
34La H0 de la prueba de Kolmogorov-Smirnov dice que
- AA) la función de distribución muestral de la variable no se ajusta a una distribución normal
- BB) la función de distribución poblacional de la variable se ajusta a una distribución de probabilidad concreta
- CC) la función de distribución poblacional de la variable no se ajusta a una distribución de probabilidad concreta
35Una hipótesis científica está formulada necesariamente
- AA) con estadísticos
- BB) de manera operativa
- CC) con las hipótesis nula y alternativa.
36La hipótesis estadística
- AA) tiene ya estimadores
- BB) depende de los datos recogidos de manera empírica
- CC) depende del n de la muestra
37Las decisiones en el proceso del contraste de hipótesis están centradas en
- AA) la hipótesis alternativa
- BB) la hipótesis científica
- CC) la hipótesis nula
38La hipótesis alternativa es
- AA) la negación de la hipótesis nula
- BB) la negación del efecto puesto a prueba
- CC) la afirmación de la hipótesis nula;
39La formulación de ambas hipótesis, nula y alternativa
- AA) pueden solaparse
- BB) son rivales y exhaustivas
- CC) si una es cierta, la otra puede serlo también;
40Una población tiene una media de ϻ = 100 y una desviación de σ=1,5; para calcular la probabilidad de que en una muestra de un n concreto se obtenga una media de ?=109 se hace necesaria la distribución muestral del estadístico media centrada en
- AA) 100
- BB) 109
- CC) en 1,5
41Una población tiene una media de ϻ = 100 y una desviación de σ=1,5; para calcular la
probabilidad de que en una muestra de 40 se obtenga una media de ??̄= 109, el
numerador de la fórmula de tipificación de la media muestral es- AA) 109 − 100
- BB) 1,5√40
- CC) 1,5
42Una población tiene una media de ϻ = 100 y una desviación de σ=1,5; para calcular la
probabilidad de que en una muestra de 40 se obtenga una media de ??̄= 109, para
calcular el error típico empleamos- AA) 109 − 100
- BB) 1,5√40
- CC) 1,5
43Si se rechaza la hipótesis nula, diremos que
- AA) los datos obtenidos en la muestra no son compatibles con la hipótesis nula
- BB) la hipótesis nula no se adapta a los datos
- CC) los datos obtenidos en la muestra son compatibles con la hipótesis nula;
44 Si en el proceso del contraste de hipótesis comprobamos que el nivel crítico es menor
o igual que α, es decir, ? ≤ α , entonces- AA) mantendremos la hipótesis nula
- BB) mantendremos la hipótesis alternativa
- CC) rechazamos la hipótesis nula
45En el proceso del contraste de hipótesis dividimos la distribución muestral del
estadístico en dos zonas exclusivas y exhaustivas:- AA) la zona de rechazo de H1 y la zona de aceptación H1
- BB) la zona de aceptación de H1 y la zona de mantenimiento de H0
- CC) la zona de rechazo de H0 y la zona de aceptación H0
46La decisión a tomar en el contraste de hipótesis es si el valor del estadístico de
contraste empleado en la muestra es compatible con- AA) H0
- BB) H1
- CC) α
47Si se tiene una idea previa sobre la dirección en la que se encuentran los resultados
muestrales que se suponen incompatibles con H0 el contraste de hipótesis es- AA) bilateral
- BB) unilateral
- CC) muestral
48Si en un contraste de una sola media se tiene una hipótesis alternativa tal que ?1: ϻ < 100 , el contraste será
- AA) bilateral
- BB) unilateral izquierdo
- CC) unilateral derecho
49En un contraste bilateral, el nivel crítico se calcula como
- AA) p = 2[P (t ≥ |t calculado|)]
- BB) p = P( t ≥ t calculado)
- CC) p= (t ≤ tcalculado)
50En un contraste unilateral derecho, el nivel crítico se calcula como
- AA) p = 2[P (t ≥ |t calculado|)]
- BB) p = P( t ≥ t calculado)
- CC) p= (t ≤ tcalculado)
51En un contraste bilateral con un 0,95 de confianza, se distribuye α a ambos lados de la
distribución muestral, quedando la zona crítica a ambos lados con- AA) 0,95
- BB) 0,05
- CC) 0,025
52En una gráfica en que la distribución muestral de la hipótesis nula y alternativa se
solapan, la potencia es:- AA) α
- BB) β
- CC) 1- β
53La eficiencia de un estimador tiene que ver con
- AA) el promedio de sus estimaciones
- BB) la relación entre la n de la muestra en que se toma la estimación y el parámetro
- CC) la dispersión de sus estimaciones
54Un estimador que tenga mucha dispersión conforme a las distintas muestras en las
que es tomado de una población- AA) puede ser insesgado
- BB) puede ser muy eficiente
- CC) estará sesgado
55Cuanto mayor es el tamaño muestral
- AA) menor es el error típico
- BB) mayor es el error típico
- CC) el error típico no depende del tamaño muestral;
56La mejor estrategia para aumentar la potencia de un contraste es
- AA) aumentar el tamaño del efecto de lo que estamos estudiando
- BB) intentar disminuir el error típico de las distribuciones muestrales
- CC) aumentar α ;
57La mejor estrategia para aumentar la potencia de un contraste es
- AA) aumentar el tamaño del efecto de lo que estamos estudiando
- BB) aumentar el tamaño muestral
- CC) aumentar α ;
58La potencia es la probabilidad de
- AA) cometer una omisión en el rechazo de la H0
- BB) rechazar H0 si se cumple que realmente es falsa
- CC) cometer un falso positivo
59Si hay un efecto estadísticamente significativo
- AA) no tiene que ser necesariamente sustantivo
- BB) tiene que ser necesariamente sustantivo
- CC) el tamaño del efecto es grande;
60La población se define como
- AA) todos y cada uno de los ejemplares a los que se les
atribuye una o varias propiedades definitorias - BB) una muestra de ejemplares que comparten una o varias propiedades definitorias
- CC) un conjunto parcial de ejemplares a los que se les atribuye una o varias propiedades definitorias;
- AA) todos y cada uno de los ejemplares a los que se les
61Para estimar la probabilidad de encontrar una persona que mida 2,10 en una
población determinada necesitamos- AA) la distribución muestral del estadístico media en esa población
- BB) la distribución de la variable altura
- CC) solo la media de altura en la población;
62Para estimar la probabilidad de que al extraer una muestra de una población dada y
que esa muestra nos ofrezca una media de 2,10 de altura necesitamos- AA) la distribución muestral del estadístico media en esa población
- BB) la distribución de la variable altura
- CC) solo la media de altura en la población;
63El estadístico es
- AA) el estimador numérico que proporciona una muestra
- BB) el parámetro numérico que proporciona la población
- CC) el parámetro en una muestra
64La estimación puntual del parámetro consiste en
- AA) ofrecer un intervalo numérico donde se dice se encuentra el parámetro a un nivel de confianza
- BB) homologar el estadístico con el valor numérico del parámetro calculado en la muestra
- CC) homologar el parámetro con el valor numérico del estadístico calculado en la muestra;
65La interpretación de un intervalo de confianza al 95% es
- AA) que, de 100 intervalos construidos con los estimadores en distintas muestras de igual n, 95 de ellos contendrán al parámetro poblacional
- BB) que, de 95 intervalos construidos con los estimadores en distintas muestras de igual n, la totalidad de ellos contendrán al parámetro poblacional
- CC) que el 95% de las ocasiones el intervalo no contendrá el parámetro.
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- Description
- Quiz on Estadistica , created by chayma daoudi on 31/10/2022.
- Author
- chayma daoudi
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- Español
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