SITUACIÓN 1. Un psicólogo pone a prueba un programa de intervención sobre la conducta agresiva y antisocial con niños y niñas de 10 y 11 años. Dispone para ello de una muestra de 50 participantes, 25 niñas y 25 niños. Entre otros objetivos, con este programa se pretende incrementar las conductas asertivas después del mismo. Utilizando una escala de comportamiento asertivo cuyas propiedades psicométricas son adecuadas y en la que cuanto más elevadas son las puntuaciones mayor asertividad, los resultados obtenidos fueron:



Nuestro psicólogo sabe que el análisis estadístico más apropiado para comprobar su objetivo, con los datos de los que dispone consiste en aplicar un ANOVA mixto de dos factores (un factor intergrupo: niños vs. niñas y otro intragrupo: “Antes” vs. “Después”), pero como no ha estudiado este tipo de análisis en el Grado de Psicología, decide aplicar las pruebas t de Student que aprendió en los cuatro primeros temas de “Diseños de Investigación”. Tomando α = 0,05, y suponiendo que se cumplen los supuestos necesarios para aplicar las pruebas paramétricas pertinentes. El intervalo de confianza para la media poblacional de los niños antes del tratamiento se encuentra, aproximadamente, entre los valores:

SITUACIÓN 1. Un psicólogo pone a prueba un programa de intervención sobre la conducta agresiva y antisocial con niños y niñas de 10 y 11 años. Dispone para ello de una muestra de 50 participantes, 25 niñas y 25 niños. Entre otros objetivos, con este programa se pretende incrementar las conductas asertivas después del mismo. Utilizando una escala de comportamiento asertivo cuyas propiedades psicométricas son adecuadas y en la que cuanto más elevadas son las puntuaciones mayor asertividad, los resultados obtenidos fueron:



Nuestro psicólogo sabe que el análisis estadístico más apropiado para comprobar su objetivo, con los datos de los que dispone consiste en aplicar un ANOVA mixto de dos factores (un factor intergrupo: niños vs. niñas y otro intragrupo: “Antes” vs. “Después”), pero como no ha estudiado este tipo de análisis en el Grado de Psicología, decide aplicar las pruebas t de Student que aprendió en los cuatro primeros temas de “Diseños de Investigación”. Tomando α = 0,05, y suponiendo que se cumplen los supuestos necesarios para aplicar las pruebas paramétricas pertinentes. El intervalo de confianza para la varianza poblacional de los niños antes del tratamiento se encuentra, aproximadamente, entre los valores:

SITUACIÓN 1. Un psicólogo pone a prueba un programa de intervención sobre la conducta agresiva y antisocial con niños y niñas de 10 y 11 años. Dispone para ello de una muestra de 50 participantes, 25 niñas y 25 niños. Entre otros objetivos, con este programa se pretende incrementar las conductas asertivas después del mismo. Utilizando una escala de comportamiento asertivo cuyas propiedades psicométricas son adecuadas y en la que cuanto más elevadas son las puntuaciones mayor asertividad, los resultados obtenidos fueron:



Nuestro psicólogo sabe que el análisis estadístico más apropiado para comprobar su objetivo, con los datos de los que dispone consiste en aplicar un ANOVA mixto de dos factores (un factor intergrupo: niños vs. niñas y otro intragrupo: “Antes” vs. “Después”), pero como no ha estudiado este tipo de análisis en el Grado de Psicología, decide aplicar las pruebas t de Student que aprendió en los cuatro primeros temas de “Diseños de Investigación”. Tomando α = 0,05, y suponiendo que se cumplen los supuestos necesarios para aplicar las pruebas paramétricas pertinentes. Para comprobar si en la población son iguales o diferentes las medias de niñas y niños en asertividad después de aplicar el programa de intervención, la hipótesis alternativa es:

SITUACIÓN 1. Un psicólogo pone a prueba un programa de intervención sobre la conducta agresiva y antisocial con niños y niñas de 10 y 11 años. Dispone para ello de una muestra de 50 participantes, 25 niñas y 25 niños. Entre otros objetivos, con este programa se pretende incrementar las conductas asertivas después del mismo. Utilizando una escala de comportamiento asertivo cuyas propiedades psicométricas son adecuadas y en la que cuanto más elevadas son las puntuaciones mayor asertividad, los resultados obtenidos fueron:



Nuestro psicólogo sabe que el análisis estadístico más apropiado para comprobar su objetivo, con los datos de los que dispone consiste en aplicar un ANOVA mixto de dos factores (un factor intergrupo: niños vs. niñas y otro intragrupo: “Antes” vs. “Después”), pero como no ha estudiado este tipo de análisis en el Grado de Psicología, decide aplicar las pruebas t de Student que aprendió en los cuatro primeros temas de “Diseños de Investigación”. Tomando α = 0,05, y suponiendo que se cumplen los supuestos necesarios para aplicar las pruebas paramétricas pertinentes. Para resolver el contraste correspondiente a la pregunta anterior, se realiza previamente un contraste de hipótesis sobre las varianzas poblacionales, llegando a la conclusión de que dichas varianzas han de considerarse:

SITUACIÓN 1. Un psicólogo pone a prueba un programa de intervención sobre la conducta agresiva y antisocial con niños y niñas de 10 y 11 años. Dispone para ello de una muestra de 50 participantes, 25 niñas y 25 niños. Entre otros objetivos, con este programa se pretende incrementar las conductas asertivas después del mismo. Utilizando una escala de comportamiento asertivo cuyas propiedades psicométricas son adecuadas y en la que cuanto más elevadas son las puntuaciones mayor asertividad, los resultados obtenidos fueron:



Nuestro psicólogo sabe que el análisis estadístico más apropiado para comprobar su objetivo, con los datos de los que dispone consiste en aplicar un ANOVA mixto de dos factores (un factor intergrupo: niños vs. niñas y otro intragrupo: “Antes” vs. “Después”), pero como no ha estudiado este tipo de análisis en el Grado de Psicología, decide aplicar las pruebas t de Student que aprendió en los cuatro primeros temas de “Diseños de Investigación”. Tomando α = 0,05, y suponiendo que se cumplen los supuestos necesarios para aplicar las pruebas paramétricas pertinentes. El valor absoluto del estadístico de contraste obtenido para contrastar si después del programa son ¡guales o diferentes las medias de niños y niñas vale, aproximadamente:

SITUACIÓN 1. Un psicólogo pone a prueba un programa de intervención sobre la conducta agresiva y antisocial con niños y niñas de 10 y 11 años. Dispone para ello de una muestra de 50 participantes, 25 niñas y 25 niños. Entre otros objetivos, con este programa se pretende incrementar las conductas asertivas después del mismo. Utilizando una escala de comportamiento asertivo cuyas propiedades psicométricas son adecuadas y en la que cuanto más elevadas son las puntuaciones mayor asertividad, los resultados obtenidos fueron:



Nuestro psicólogo sabe que el análisis estadístico más apropiado para comprobar su objetivo, con los datos de los que dispone consiste en aplicar un ANOVA mixto de dos factores (un factor intergrupo: niños vs. niñas y otro intragrupo: “Antes” vs. “Después”), pero como no ha estudiado este tipo de análisis en el Grado de Psicología, decide aplicar las pruebas t de Student que aprendió en los cuatro primeros temas de “Diseños de Investigación”. Tomando α = 0,05, y suponiendo que se cumplen los supuestos necesarios para aplicar las pruebas paramétricas pertinentes. Al examinar el estadístico de contraste obtenido en la pregunta anterior, se concluye que:

SITUACIÓN 1. Un psicólogo pone a prueba un programa de intervención sobre la conducta agresiva y antisocial con niños y niñas de 10 y 11 años. Dispone para ello de una muestra de 50 participantes, 25 niñas y 25 niños. Entre otros objetivos, con este programa se pretende incrementar las conductas asertivas después del mismo. Utilizando una escala de comportamiento asertivo cuyas propiedades psicométricas son adecuadas y en la que cuanto más elevadas son las puntuaciones mayor asertividad, los resultados obtenidos fueron:



Nuestro psicólogo sabe que el análisis estadístico más apropiado para comprobar su objetivo, con los datos de los que dispone consiste en aplicar un ANOVA mixto de dos factores (un factor intergrupo: niños vs. niñas y otro intragrupo: “Antes” vs. “Después”), pero como no ha estudiado este tipo de análisis en el Grado de Psicología, decide aplicar las pruebas t de Student que aprendió en los cuatro primeros temas de “Diseños de Investigación”. Tomando α = 0,05, y suponiendo que se cumplen los supuestos necesarios para aplicar las pruebas paramétricas pertinentes. Para comprobar la hipótesis de que en la población la media en asertividad de las niñas aumenta después de aplicar el programa de intervención, el valor absoluto del estadístico de contraste y el nivel crítico valen, aproximadamente:

SITUACIÓN 1. Un psicólogo pone a prueba un programa de intervención sobre la conducta agresiva y antisocial con niños y niñas de 10 y 11 años. Dispone para ello de una muestra de 50 participantes, 25 niñas y 25 niños. Entre otros objetivos, con este programa se pretende incrementar las conductas asertivas después del mismo. Utilizando una escala de comportamiento asertivo cuyas propiedades psicométricas son adecuadas y en la que cuanto más elevadas son las puntuaciones mayor asertividad, los resultados obtenidos fueron:



Nuestro psicólogo sabe que el análisis estadístico más apropiado para comprobar su objetivo, con los datos de los que dispone consiste en aplicar un ANOVA mixto de dos factores (un factor intergrupo: niños vs. niñas y otro intragrupo: “Antes” vs. “Después”), pero como no ha estudiado este tipo de análisis en el Grado de Psicología, decide aplicar las pruebas t de Student que aprendió en los cuatro primeros temas de “Diseños de Investigación”. Tomando α = 0,05, y suponiendo que se cumplen los supuestos necesarios para aplicar las pruebas paramétricas pertinentes. Indique cuál de las siguientes opciones NO es correcta para decidir si se mantiene o rechaza una hipótesis nula en un contraste de hipótesis sobre una media:

SITUACIÓN 1. Un psicólogo pone a prueba un programa de intervención sobre la conducta agresiva y antisocial con niños y niñas de 10 y 11 años. Dispone para ello de una muestra de 50 participantes, 25 niñas y 25 niños. Entre otros objetivos, con este programa se pretende incrementar las conductas asertivas después del mismo. Utilizando una escala de comportamiento asertivo cuyas propiedades psicométricas son adecuadas y en la que cuanto más elevadas son las puntuaciones mayor asertividad, los resultados obtenidos fueron:



Nuestro psicólogo sabe que el análisis estadístico más apropiado para comprobar su objetivo, con los datos de los que dispone consiste en aplicar un ANOVA mixto de dos factores (un factor intergrupo: niños vs. niñas y otro intragrupo: “Antes” vs. “Después”), pero como no ha estudiado este tipo de análisis en el Grado de Psicología, decide aplicar las pruebas t de Student que aprendió en los cuatro primeros temas de “Diseños de Investigación”. Tomando α = 0,05, y suponiendo que se cumplen los supuestos necesarios para aplicar las pruebas paramétricas pertinentes. El valor crítico nos ofrece:

SITUACIÓN 2. Se realizó un estudio para evaluar el efecto de la falta de sincronía entre las claves visuales y auditivas en la retención de palabras habladas. Para ello, se asignaron 30 sujetos a tres grupos distintos (10 sujetos en cada grupo). A cada grupo se le mostró una película de una persona recitando una lista de 50 palabras. Las condiciones que se manipularon fueron:

Grupo 1 (rápido): el sonido precedía a los movimientos de los labios.
Grupo 2 (normal): el sonido y el movimiento de los labios estaban en sincronía.
Grupo 3 (lento): los movimientos de los labios precedían al sonido.

Asumiendo que se cumplen los supuestos necesarios, el investigador se planteó si existían diferencias en la tasa de recuerdo promedio de las palabras entre estos tres grupos. Los resultados fueron: SC_Total = 780; MC_Inter = 120. Tomando α = 0,05. Los supuestos necesarios para llevar a cabo el análisis estadístico para analizar los datos de la Situación 2, NO incluyen:

SITUACIÓN 2. Se realizó un estudio para evaluar el efecto de la falta de sincronía entre las claves visuales y auditivas en la retención de palabras habladas. Para ello, se asignaron 30 sujetos a tres grupos distintos (10 sujetos en cada grupo). A cada grupo se le mostró una película de una persona recitando una lista de 50 palabras. Las condiciones que se manipularon fueron:

Grupo 1 (rápido): el sonido precedía a los movimientos de los labios.
Grupo 2 (normal): el sonido y el movimiento de los labios estaban en sincronía.
Grupo 3 (lento): los movimientos de los labios precedían al sonido.

Asumiendo que se cumplen los supuestos necesarios, el investigador se planteó si existían diferencias en la tasa de recuerdo promedio de las palabras entre estos tres grupos. Los resultados fueron: SC_Total = 780; MC_Inter = 120. Tomando α = 0,05. La hipótesis nula que se ha de plantear es:

SITUACIÓN 2. Se realizó un estudio para evaluar el efecto de la falta de sincronía entre las claves visuales y auditivas en la retención de palabras habladas. Para ello, se asignaron 30 sujetos a tres grupos distintos (10 sujetos en cada grupo). A cada grupo se le mostró una película de una persona recitando una lista de 50 palabras. Las condiciones que se manipularon fueron:

Grupo 1 (rápido): el sonido precedía a los movimientos de los labios.
Grupo 2 (normal): el sonido y el movimiento de los labios estaban en sincronía.
Grupo 3 (lento): los movimientos de los labios precedían al sonido.

Asumiendo que se cumplen los supuestos necesarios, el investigador se planteó si existían diferencias en la tasa de recuerdo promedio de las palabras entre estos tres grupos. Los resultados fueron: SC_Total = 780; MC_Inter = 120. Tomando α = 0,05. El estadístico de contraste vale, aproximadamente:

SITUACIÓN 2. Se realizó un estudio para evaluar el efecto de la falta de sincronía entre las claves visuales y auditivas en la retención de palabras habladas. Para ello, se asignaron 30 sujetos a tres grupos distintos (10 sujetos en cada grupo). A cada grupo se le mostró una película de una persona recitando una lista de 50 palabras. Las condiciones que se manipularon fueron:

Grupo 1 (rápido): el sonido precedía a los movimientos de los labios.
Grupo 2 (normal): el sonido y el movimiento de los labios estaban en sincronía.
Grupo 3 (lento): los movimientos de los labios precedían al sonido.

Asumiendo que se cumplen los supuestos necesarios, el investigador se planteó si existían diferencias en la tasa de recuerdo promedio de las palabras entre estos tres grupos. Los resultados fueron: SC_Total = 780; MC_Inter = 120. Tomando α = 0,05. El valor crítico vale, aproximadamente:

SITUACIÓN 2. Se realizó un estudio para evaluar el efecto de la falta de sincronía entre las claves visuales y auditivas en la retención de palabras habladas. Para ello, se asignaron 30 sujetos a tres grupos distintos (10 sujetos en cada grupo). A cada grupo se le mostró una película de una persona recitando una lista de 50 palabras. Las condiciones que se manipularon fueron:

Grupo 1 (rápido): el sonido precedía a los movimientos de los labios.
Grupo 2 (normal): el sonido y el movimiento de los labios estaban en sincronía.
Grupo 3 (lento): los movimientos de los labios precedían al sonido.

Asumiendo que se cumplen los supuestos necesarios, el investigador se planteó si existían diferencias en la tasa de recuerdo promedio de las palabras entre estos tres grupos. Los resultados fueron: SC_Total = 780; MC_Inter = 120. Tomando α = 0,05. El valor crítico vale, aproximadamente:

SITUACIÓN 2. Se realizó un estudio para evaluar el efecto de la falta de sincronía entre las claves visuales y auditivas en la retención de palabras habladas. Para ello, se asignaron 30 sujetos a tres grupos distintos (10 sujetos en cada grupo). A cada grupo se le mostró una película de una persona recitando una lista de 50 palabras. Las condiciones que se manipularon fueron:

Grupo 1 (rápido): el sonido precedía a los movimientos de los labios.
Grupo 2 (normal): el sonido y el movimiento de los labios estaban en sincronía.
Grupo 3 (lento): los movimientos de los labios precedían al sonido.

Asumiendo que se cumplen los supuestos necesarios, el investigador se planteó si existían diferencias en la tasa de recuerdo promedio de las palabras entre estos tres grupos. Los resultados fueron: SC_Total = 780; MC_Inter = 120. Tomando α = 0,05. La conclusión a la que llega el investigador sobre el recuerdo promedio de palabras entre los tres grupos es que:

SITUACIÓN 2. Se realizó un estudio para evaluar el efecto de la falta de sincronía entre las claves visuales y auditivas en la retención de palabras habladas. Para ello, se asignaron 30 sujetos a tres grupos distintos (10 sujetos en cada grupo). A cada grupo se le mostró una película de una persona recitando una lista de 50 palabras. Las condiciones que se manipularon fueron:

Grupo 1 (rápido): el sonido precedía a los movimientos de los labios.
Grupo 2 (normal): el sonido y el movimiento de los labios estaban en sincronía.
Grupo 3 (lento): los movimientos de los labios precedían al sonido.

Asumiendo que se cumplen los supuestos necesarios, el investigador se planteó si existían diferencias en la tasa de recuerdo promedio de las palabras entre estos tres grupos. Los resultados fueron: SC_Total = 780; MC_Inter = 120. Tomando α = 0,05. ¿Sería conveniente completar el análisis estadístico aplicando una prueba de comparaciones múltiples?

SITUACIÓN 2. Se realizó un estudio para evaluar el efecto de la falta de sincronía entre las claves visuales y auditivas en la retención de palabras habladas. Para ello, se asignaron 30 sujetos a tres grupos distintos (10 sujetos en cada grupo). A cada grupo se le mostró una película de una persona recitando una lista de 50 palabras. Las condiciones que se manipularon fueron:

Grupo 1 (rápido): el sonido precedía a los movimientos de los labios.
Grupo 2 (normal): el sonido y el movimiento de los labios estaban en sincronía.
Grupo 3 (lento): los movimientos de los labios precedían al sonido.

Asumiendo que se cumplen los supuestos necesarios, el investigador se planteó si existían diferencias en la tasa de recuerdo promedio de las palabras entre estos tres grupos. Los resultados fueron: SC_Total = 780; MC_Inter = 120. Tomando α = 0,05. Si el investigador está interesado en comparar el efecto de la condición “normal” con el efecto de las otras dos condiciones (“rápido” y “lento”) tomadas conjuntamente, debería utilizar:

SITUACIÓN 3. Con una muestra aleatoria de 27 estudiantes de Diseños de Investigación y Análisis de Datos, se quiere estudiar la influencia en el rendimiento académico (Variable Y) de las variables razonamiento abstracto (Variable X₁) y el número de horas semanales dedicadas al estudio de la asignatura (Variable X₂). La variable X₁ se mide mediante un test en el que cuanto más elevadas son las puntuaciones, mayor es el razonamiento abstracto. Los resultados se presentan en la siguiente tabla:



Para comprobar si el coeficiente de correlación entre las dos variables independientes en la población es significativamente distinto de cero, la hipótesis alternativa es:

SITUACIÓN 3. Con una muestra aleatoria de 27 estudiantes de Diseños de Investigación y Análisis de Datos, se quiere estudiar la influencia en el rendimiento académico (Variable Y) de las variables razonamiento abstracto (Variable X₁) y el número de horas semanales dedicadas al estudio de la asignatura (Variable X₂). La variable X₁ se mide mediante un test en el que cuanto más elevadas son las puntuaciones, mayor es el razonamiento abstracto. Los resultados se presentan en la siguiente tabla:



El estadístico de contraste y nivel crítico obtenidos al poner a prueba la hipótesis planteada en la pregunta anterior, valen, aproximadamente:

SITUACIÓN 3. Con una muestra aleatoria de 27 estudiantes de Diseños de Investigación y Análisis de Datos, se quiere estudiar la influencia en el rendimiento académico (Variable Y) de las variables razonamiento abstracto (Variable X₁) y el número de horas semanales dedicadas al estudio de la asignatura (Variable X₂). La variable X₁ se mide mediante un test en el que cuanto más elevadas son las puntuaciones, mayor es el razonamiento abstracto. Los resultados se presentan en la siguiente tabla:



La ordenada en el origen y pendiente de la recta de regresión lineal simple para pronosticar el rendimiento académico en función del razonamiento abstracto, valen, aproximadamente:

SITUACIÓN 3. Con una muestra aleatoria de 27 estudiantes de Diseños de Investigación y Análisis de Datos, se quiere estudiar la influencia en el rendimiento académico (Variable Y) de las variables razonamiento abstracto (Variable X₁) y el número de horas semanales dedicadas al estudio de la asignatura (Variable X₂). La variable X₁ se mide mediante un test en el que cuanto más elevadas son las puntuaciones, mayor es el razonamiento abstracto. Los resultados se presentan en la siguiente tabla:



La proporción de varianza asociada o común entre el rendimiento académico y el razonamiento abstracto vale, aproximadamente:

SITUACIÓN 3. Con una muestra aleatoria de 27 estudiantes de Diseños de Investigación y Análisis de Datos, se quiere estudiar la influencia en el rendimiento académico (Variable Y) de las variables razonamiento abstracto (Variable X₁) y el número de horas semanales dedicadas al estudio de la asignatura (Variable X₂). La variable X₁ se mide mediante un test en el que cuanto más elevadas son las puntuaciones, mayor es el razonamiento abstracto. Los resultados se presentan en la siguiente tabla:



La proporción de varianza asociada o común entre la variable dependiente y las dos independientes tomadas conjuntamente vale, aproximadamente:

SITUACIÓN 3. Con una muestra aleatoria de 27 estudiantes de Diseños de Investigación y Análisis de Datos, se quiere estudiar la influencia en el rendimiento académico (Variable Y) de las variables razonamiento abstracto (Variable X₁) y el número de horas semanales dedicadas al estudio de la asignatura (Variable X₂). La variable X₁ se mide mediante un test en el que cuanto más elevadas son las puntuaciones, mayor es el razonamiento abstracto. Los resultados se presentan en la siguiente tabla:



Sabiendo que la ecuación de regresión lineal múltiple para pronosticar la variable dependiente en función de las dos variables independientes es: Y´= -4.625 + 0,125X₁+ 1,5625X₂, la puntuación pronosticada para un estudiante que obtiene una puntuación igual a 2 en el test de razonamiento abstracto y estudia 6 horas semanales es igual a:

SITUACIÓN 3. Con una muestra aleatoria de 27 estudiantes de Diseños de Investigación y Análisis de Datos, se quiere estudiar la influencia en el rendimiento académico (Variable Y) de las variables razonamiento abstracto (Variable X₁) y el número de horas semanales dedicadas al estudio de la asignatura (Variable X₂). La variable X₁ se mide mediante un test en el que cuanto más elevadas son las puntuaciones, mayor es el razonamiento abstracto. Los resultados se presentan en la siguiente tabla:



El coeficiente de correlación entre el rendimiento académico y el razonamiento abstracto eliminando únicamente en este último la influencia del número de horas semanales de estudio, vale, aproximadamente:

SITUACIÓN 3. Con una muestra aleatoria de 27 estudiantes de Diseños de Investigación y Análisis de Datos, se quiere estudiar la influencia en el rendimiento académico (Variable Y) de las variables razonamiento abstracto (Variable X₁) y el número de horas semanales dedicadas al estudio de la asignatura (Variable X₂). La variable X₁ se mide mediante un test en el que cuanto más elevadas son las puntuaciones, mayor es el razonamiento abstracto. Los resultados se presentan en la siguiente tabla:



Entre los supuestos necesarios para llevar a cabo un análisis de regresión, se debe cumplir que: