Examen Diseños de Investigación y Análisis de Datos febrero 2019
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SITUACIÓN 1. Ortega, Ramírez y Chamorro (2015) aplican un programa basado en la Psicología Positiva para aumentar el bienestar de personas mayores, concluyendo que dicho programa permite mejorar la calidad de vida en los ancianos. Imagine que usted dispone de una muestra de 30 personas institucionalizadas con una edad media de 85 años y una cuasidesviación típica de 5 años a las que aplica el programa propuesto por Ortega et al. (2015), midiendo la felicidad subjetiva antes y después del tratamiento mediante la Escala de Felicidad Subjetiva (EFS) de Lyubomisky y Lepper (1999). El objetivo del tratamiento consiste en incrementar la felicidad subjetiva. La media en la variable dependiente (felicidad subjetiva) antes del tratamiento fue igual a 4 y después del tratamiento igual a 5, siendo la cuasivarianza de las diferencias igual a 2.
Tomando α = 0,05, los límites del intervalo de confianza para la media poblacional de la edad valen, aproximadamente:
81,8 y 88,2
83,13 y 86,87
79,64 y 90,36
SITUACIÓN 1. Ortega, Ramírez y Chamorro (2015) aplican un programa basado en la Psicología Positiva para aumentar el bienestar de personas mayores, concluyendo que dicho programa permite mejorar la calidad de vida en los ancianos. Imagine que usted dispone de una muestra de 30 personas institucionalizadas con una edad media de 85 años y una cuasidesviación típica de 5 años a las que aplica el programa propuesto por Ortega et al. (2015), midiendo la felicidad subjetiva antes y después del tratamiento mediante la Escala de Felicidad Subjetiva (EFS) de Lyubomisky y Lepper (1999). El objetivo del tratamiento consiste en incrementar la felicidad subjetiva. La media en la variable dependiente (felicidad subjetiva) antes del tratamiento fue igual a 4 y después del tratamiento igual a 5, siendo la cuasivarianza de las diferencias igual a 2.
Tomando α = 0,05, los límites del intervalo de confianza para la varianza poblacional de la edad valen, aproximadamente:
15,857 y 45,180
3,98 y 6,72
20,21 y 30,42
SITUACIÓN 1. Ortega, Ramírez y Chamorro (2015) aplican un programa basado en la Psicología Positiva para aumentar el bienestar de personas mayores, concluyendo que dicho programa permite mejorar la calidad de vida en los ancianos. Imagine que usted dispone de una muestra de 30 personas institucionalizadas con una edad media de 85 años y una cuasidesviación típica de 5 años a las que aplica el programa propuesto por Ortega et al. (2015), midiendo la felicidad subjetiva antes y después del tratamiento mediante la Escala de Felicidad Subjetiva (EFS) de Lyubomisky y Lepper (1999). El objetivo del tratamiento consiste en incrementar la felicidad subjetiva. La media en la variable dependiente (felicidad subjetiva) antes del tratamiento fue igual a 4 y después del tratamiento igual a 5, siendo la cuasivarianza de las diferencias igual a 2.
Para comprobar si el tratamiento ha sido eficaz, la hipótesis alternativa que se ha de plantear es:
H1: μAntes - μDespués > 0
H1: μAntes - μDespués ≠ 0
H1: μAntes - μDespués < 0
SITUACIÓN 1. Ortega, Ramírez y Chamorro (2015) aplican un programa basado en la Psicología Positiva para aumentar el bienestar de personas mayores, concluyendo que dicho programa permite mejorar la calidad de vida en los ancianos. Imagine que usted dispone de una muestra de 30 personas institucionalizadas con una edad media de 85 años y una cuasidesviación típica de 5 años a las que aplica el programa propuesto por Ortega et al. (2015), midiendo la felicidad subjetiva antes y después del tratamiento mediante la Escala de Felicidad Subjetiva (EFS) de Lyubomisky y Lepper (1999). El objetivo del tratamiento consiste en incrementar la felicidad subjetiva. La media en la variable dependiente (felicidad subjetiva) antes del tratamiento fue igual a 4 y después del tratamiento igual a 5, siendo la cuasivarianza de las diferencias igual a 2.
El estadístico de contraste obtenido al poner a prueba la hipótesis de la pregunta anterior vale, aproximadamente:
-3,873
3,502
0,95
SITUACIÓN 1. Ortega, Ramírez y Chamorro (2015) aplican un programa basado en la Psicología Positiva para aumentar el bienestar de personas mayores, concluyendo que dicho programa permite mejorar la calidad de vida en los ancianos. Imagine que usted dispone de una muestra de 30 personas institucionalizadas con una edad media de 85 años y una cuasidesviación típica de 5 años a las que aplica el programa propuesto por Ortega et al. (2015), midiendo la felicidad subjetiva antes y después del tratamiento mediante la Escala de Felicidad Subjetiva (EFS) de Lyubomisky y Lepper (1999). El objetivo del tratamiento consiste en incrementar la felicidad subjetiva. La media en la variable dependiente (felicidad subjetiva) antes del tratamiento fue igual a 4 y después del tratamiento igual a 5, siendo la cuasivarianza de las diferencias igual a 2.
El nivel crítico asociado al estadístico de contraste de la pregunta anterior vale, aproximadamente:
p < 0,005
p = 0,005
p > 0,005
SITUACIÓN 1. Ortega, Ramírez y Chamorro (2015) aplican un programa basado en la Psicología Positiva para aumentar el bienestar de personas mayores, concluyendo que dicho programa permite mejorar la calidad de vida en los ancianos. Imagine que usted dispone de una muestra de 30 personas institucionalizadas con una edad media de 85 años y una cuasidesviación típica de 5 años a las que aplica el programa propuesto por Ortega et al. (2015), midiendo la felicidad subjetiva antes y después del tratamiento mediante la Escala de Felicidad Subjetiva (EFS) de Lyubomisky y Lepper (1999). El objetivo del tratamiento consiste en incrementar la felicidad subjetiva. La media en la variable dependiente (felicidad subjetiva) antes del tratamiento fue igual a 4 y después del tratamiento igual a 5, siendo la cuasivarianza de las diferencias igual a 2.
De acuerdo con los resultados obtenidos:
Se mantiene la hipótesis nula para α = 0,01 dado que p < α.
Se rechaza la hipótesis nula para α = 0,01 dado que p < α.
Se rechaza la hipótesis nula para α = 0,01 dado que p > α.
SITUACIÓN 1. Ortega, Ramírez y Chamorro (2015) aplican un programa basado en la Psicología Positiva para aumentar el bienestar de personas mayores, concluyendo que dicho programa permite mejorar la calidad de vida en los ancianos. Imagine que usted dispone de una muestra de 30 personas institucionalizadas con una edad media de 85 años y una cuasidesviación típica de 5 años a las que aplica el programa propuesto por Ortega et al. (2015), midiendo la felicidad subjetiva antes y después del tratamiento mediante la Escala de Felicidad Subjetiva (EFS) de Lyubomisky y Lepper (1999). El objetivo del tratamiento consiste en incrementar la felicidad subjetiva. La media en la variable dependiente (felicidad subjetiva) antes del tratamiento fue igual a 4 y después del tratamiento igual a 5, siendo la cuasivarianza de las diferencias igual a 2.
La conclusión que se puede extraer sobre el programa basado en la Psicología Cognitiva, en este experimento, es:
No incrementa la felicidad subjetiva en las personas mayores institucionalizadas.
Los resultados no son concluyentes dado que el estadístico de contraste es mayor que el valor crítico.
Incrementa la felicidad subjetiva en las personas mayores institucionalizadas.
SITUACIÓN 2. Vizoso, Vega y Fernández (2018) estudian las actitudes negativas hacia la obesidad en jóvenes españoles. Utilizando la Antifat Attitudes Scale (AFA, Crandall, 1997; adaptada al español por Magallares y Morales, 2014), encuentran que las estudiantes presentaban menor antipatía hacia la obesidad y que los estudiantes de mayor edad y con mayor nivel educativo, mostraron una actitud menos negativa hacia la obesidad.
Imagine, que usted está interesado en estudiar si existen diferencias en cuanto a las actitudes negativas hacia la obesidad en personas mayores en función del género y el nivel educativo. Dispone de una muestra de 48 personas con una edad media de 50 años, 24 de ellos con un nivel educativo "bajo" y 24 con un nivel educativo "alto". En cada uno de los grupos en función del nivel educativo, 12 personas son hombres y 12 mujeres. Conociendo los valores de la matriz AB:
Y sabiendo que: [A] = 423,38; [B] = 420,21; [Y] = 527; [AB] = 431,92. Se trata de un diseño:
De un factor con muestras independientes.
De un factor con muestras relacionadas.
De dos factores con muestras independientes.
SITUACIÓN 2. Vizoso, Vega y Fernández (2018) estudian las actitudes negativas hacia la obesidad en jóvenes españoles. Utilizando la Antifat Attitudes Scale (AFA, Crandall, 1997; adaptada al español por Magallares y Morales, 2014), encuentran que las estudiantes presentaban menor antipatía hacia la obesidad y que los estudiantes de mayor edad y con mayor nivel educativo, mostraron una actitud menos negativa hacia la obesidad.
Imagine, que usted está interesado en estudiar si existen diferencias en cuanto a las actitudes negativas hacia la obesidad en personas mayores en función del género y el nivel educativo. Dispone de una muestra de 48 personas con una edad media de 50 años, 24 de ellos con un nivel educativo "bajo" y 24 con un nivel educativo "alto". En cada uno de los grupos en función del nivel educativo, 12 personas son hombres y 12 mujeres. Conociendo los valores de la matriz AB:
Y sabiendo que: [A] = 423,38; [B] = 420,21; [Y] = 527; [AB] = 431,92. La hipótesis alternativa para el factor A (nivel educativo) es:
H1: μBajo < μAlto
H1: μBajo ≠ μAlto
H1: μBajo > μAlto
SITUACIÓN 2. Vizoso, Vega y Fernández (2018) estudian las actitudes negativas hacia la obesidad en jóvenes españoles. Utilizando la Antifat Attitudes Scale (AFA, Crandall, 1997; adaptada al español por Magallares y Morales, 2014), encuentran que las estudiantes presentaban menor antipatía hacia la obesidad y que los estudiantes de mayor edad y con mayor nivel educativo, mostraron una actitud menos negativa hacia la obesidad.
Imagine, que usted está interesado en estudiar si existen diferencias en cuanto a las actitudes negativas hacia la obesidad en personas mayores en función del género y el nivel educativo. Dispone de una muestra de 48 personas con una edad media de 50 años, 24 de ellos con un nivel educativo "bajo" y 24 con un nivel educativo "alto". En cada uno de los grupos en función del nivel educativo, 12 personas son hombres y 12 mujeres. Conociendo los valores de la matriz AB:
Y sabiendo que: [A] = 423,38; [B] = 420,21; [Y] = 527; [AB] = 431,92. El estadístico de contraste para el factor "nivel educativo" vale, aproximadamente:
4,25
9,19
4,06
SITUACIÓN 2. Vizoso, Vega y Fernández (2018) estudian las actitudes negativas hacia la obesidad en jóvenes españoles. Utilizando la Antifat Attitudes Scale (AFA, Crandall, 1997; adaptada al español por Magallares y Morales, 2014), encuentran que las estudiantes presentaban menor antipatía hacia la obesidad y que los estudiantes de mayor edad y con mayor nivel educativo, mostraron una actitud menos negativa hacia la obesidad.
Imagine, que usted está interesado en estudiar si existen diferencias en cuanto a las actitudes negativas hacia la obesidad en personas mayores en función del género y el nivel educativo. Dispone de una muestra de 48 personas con una edad media de 50 años, 24 de ellos con un nivel educativo "bajo" y 24 con un nivel educativo "alto". En cada uno de los grupos en función del nivel educativo, 12 personas son hombres y 12 mujeres. Conociendo los valores de la matriz AB:
Y sabiendo que: [A] = 423,38; [B] = 420,21; [Y] = 527; [AB] = 431,92. El estadístico de contraste para el factor "género" vale, aproximadamente:
6,02
2,78
3,77
SITUACIÓN 2. Vizoso, Vega y Fernández (2018) estudian las actitudes negativas hacia la obesidad en jóvenes españoles. Utilizando la Antifat Attitudes Scale (AFA, Crandall, 1997; adaptada al español por Magallares y Morales, 2014), encuentran que las estudiantes presentaban menor antipatía hacia la obesidad y que los estudiantes de mayor edad y con mayor nivel educativo, mostraron una actitud menos negativa hacia la obesidad.
Imagine, que usted está interesado en estudiar si existen diferencias en cuanto a las actitudes negativas hacia la obesidad en personas mayores en función del género y el nivel educativo. Dispone de una muestra de 48 personas con una edad media de 50 años, 24 de ellos con un nivel educativo "bajo" y 24 con un nivel educativo "alto". En cada uno de los grupos en función del nivel educativo, 12 personas son hombres y 12 mujeres. Conociendo los valores de la matriz AB:
Y sabiendo que: [A] = 423,38; [B] = 420,21; [Y] = 527; [AB] = 431,92. El estadístico de contraste para la interacción vale, aproximadamente:
2,52
1,17
9,19
SITUACIÓN 2. Vizoso, Vega y Fernández (2018) estudian las actitudes negativas hacia la obesidad en jóvenes españoles. Utilizando la Antifat Attitudes Scale (AFA, Crandall, 1997; adaptada al español por Magallares y Morales, 2014), encuentran que las estudiantes presentaban menor antipatía hacia la obesidad y que los estudiantes de mayor edad y con mayor nivel educativo, mostraron una actitud menos negativa hacia la obesidad.
Imagine, que usted está interesado en estudiar si existen diferencias en cuanto a las actitudes negativas hacia la obesidad en personas mayores en función del género y el nivel educativo. Dispone de una muestra de 48 personas con una edad media de 50 años, 24 de ellos con un nivel educativo "bajo" y 24 con un nivel educativo "alto". En cada uno de los grupos en función del nivel educativo, 12 personas son hombres y 12 mujeres. Conociendo los valores de la matriz AB:
Y sabiendo que: [A] = 423,38; [B] = 420,21; [Y] = 527; [AB] = 431,92. Sobre los grados de libertad de los estadísticos de contraste de esta situación:
Son iguales para el factor A, el factor B y la interacción.
Son ¡guales para el factor A y el factor B porque tienen el mismo número de niveles y distintos para la interacción.
La suma de los grados de libertad de A, B y la interacción es igual al número total de sujetos menos uno.
SITUACIÓN 2. Vizoso, Vega y Fernández (2018) estudian las actitudes negativas hacia la obesidad en jóvenes españoles. Utilizando la Antifat Attitudes Scale (AFA, Crandall, 1997; adaptada al español por Magallares y Morales, 2014), encuentran que las estudiantes presentaban menor antipatía hacia la obesidad y que los estudiantes de mayor edad y con mayor nivel educativo, mostraron una actitud menos negativa hacia la obesidad.
Imagine, que usted está interesado en estudiar si existen diferencias en cuanto a las actitudes negativas hacia la obesidad en personas mayores en función del género y el nivel educativo. Dispone de una muestra de 48 personas con una edad media de 50 años, 24 de ellos con un nivel educativo "bajo" y 24 con un nivel educativo "alto". En cada uno de los grupos en función del nivel educativo, 12 personas son hombres y 12 mujeres. Conociendo los valores de la matriz AB:
Y sabiendo que: [A] = 423,38; [B] = 420,21; [Y] = 527; [AB] = 431,92. Para un nivel de confianza del 95% y tomando el valor más próximo que podemos consultar en las tablas, se encuentran diferencias significativas para:
Solo para la interacción.
Solo para el factor A (nivel educativo).
Solo para el factor B (género).
SITUACIÓN 3. Un estudio citado en Wilcox (2009) investigó si los niveles de radiación solar (NRS medidos en calorías por día) pueden predecir las tasas de cáncer de pecho (TCP) medidas en 24 ciudades de los Estados Unidos. Los autores proporcionaron los siguientes índices estadísticos: rTCP,NRS = -0'801, F(1, 22) = 39'40, MCe = 5'362, TCP’ = 39’99 - 0,036 x NRS.
El análisis estadístico realizado fue:
Un Anova de medidas independientes.
Una regresión lineal simple.
Un Anova de medidas dependientes.
SITUACIÓN 3. Un estudio citado en Wilcox (2009) investigó si los niveles de radiación solar (NRS medidos en calorías por día) pueden predecir las tasas de cáncer de pecho (TCP) medidas en 24 ciudades de los Estados Unidos. Los autores proporcionaron los siguientes índices estadísticos: rTCP,NRS = -0'801, F(1, 22) = 39'40, MCe = 5'362, TCP’ = 39’99 - 0,036 x NRS.
La proporción de la variabilidad de la tasa de cáncer de pecho que puede imputarse a la variabilidad de la radiación solar vale:
0'392
0'642
0,005
SITUACIÓN 3. Un estudio citado en Wilcox (2009) investigó si los niveles de radiación solar (NRS medidos en calorías por día) pueden predecir las tasas de cáncer de pecho (TCP) medidas en 24 ciudades de los Estados Unidos. Los autores proporcionaron los siguientes índices estadísticos: rTCP,NRS = -0'801, F(1, 22) = 39'40, MCe = 5'362, TCP’ = 39’99 - 0,036 x NRS.
Si el nivel de radiación solar existente en una ciudad fuese de cero (hipotéticamente, una ciudad que estuviese siempre a oscuras), la tasa de cáncer de pecho pronosticada valdría aproximadamente:
39'99
2'289
-0'80
SITUACIÓN 3. Un estudio citado en Wilcox (2009) investigó si los niveles de radiación solar (NRS medidos en calorías por día) pueden predecir las tasas de cáncer de pecho (TCP) medidas en 24 ciudades de los Estados Unidos. Los autores proporcionaron los siguientes índices estadísticos: rTCP,NRS = -0'801, F(1, 22) = 39'40, MCe = 5'362, TCP’ = 39’99 - 0,036 x NRS.
Sabiendo que STCP = 3'783 y SNRS = 85'01, el valor del estadístico de contraste para poner a prueba la significación de la pendiente de regresión vale aproximadamente:
F = 39’40
T = - 6,3
T = 3’02
SITUACIÓN 3. Un estudio citado en Wilcox (2009) investigó si los niveles de radiación solar (NRS medidos en calorías por día) pueden predecir las tasas de cáncer de pecho (TCP) medidas en 24 ciudades de los Estados Unidos. Los autores proporcionaron los siguientes índices estadísticos: rTCP,NRS = -0'801, F(1, 22) = 39'40, MCe = 5'362, TCP’ = 39’99 - 0,036 x NRS.
Dos índices de bondad de ajuste apropiados para esta situación son:
El Error Típico (ŜError) y el coeficiente de alienación ajustado (R²). ).
R² y el Error Típico (ŜError).
rTCp´,ε y el coeficiente de alienación (1 — R²).
SITUACIÓN 3. Un estudio citado en Wilcox (2009) investigó si los niveles de radiación solar (NRS medidos en calorías por día) pueden predecir las tasas de cáncer de pecho (TCP) medidas en 24 ciudades de los Estados Unidos. Los autores proporcionaron los siguientes índices estadísticos: rTCP,NRS = -0'801, F(1, 22) = 39'40, MCe = 5'362, TCP’ = 39’99 - 0,036 x NRS.
En regresión múltiple se utilizar R² ajustado en lugar de R² porque:
R² es un estimador insesgado de p².
Tenemos que considerar el número de observaciones y el número de variables dependientes para mejorar la consistencia del estadístico.
El segundo es un estimador sesgado de p².
SITUACIÓN 3. Un estudio citado en Wilcox (2009) investigó si los niveles de radiación solar (NRS medidos en calorías por día) pueden predecir las tasas de cáncer de pecho (TCP) medidas en 24 ciudades de los Estados Unidos. Los autores proporcionaron los siguientes índices estadísticos: rTCP,NRS = -0'801, F(1, 22) = 39'40, MCe = 5'362, TCP’ = 39’99 - 0,036 x NRS.
El coeficiente de correlación parcial es:
Una correlación entre residuos.
Una correlación de orden cero.
Una correlación que depende del influjo de las otras variables existentes en el modelo.
Preguntas teóricas:
En un contraste de hipótesis sobre una media, si incrementamos el tamaño muestral:
Disminuye la potencia del contraste.
Aumenta β.
Todas las opciones son incorrectas.
Preguntas teóricas:
En todo contraste de hipótesis, para que podamos rechazar H0 el nivel crítico p tiene que:
Ser mayor que el nivel de significación α.
Ser menor que el nivel de significación α.
Ser mayor o menor que α dependiendo de si el contraste es unilateral derecho o izquierdo.
Preguntas teóricas:
En un contraste sobre dos medias, si la magnitud del efecto es grande:
Necesariamente la diferencia entre las dos medias muéstrales es significativa.
El tamaño de las muestras es grande.
La diferencia puede ser significativa o no dependiendo del tamaño de las muestras.
Preguntas teóricas:
Al método de ajuste de una recta de regresión, se le conoce como:
