Un histograma para una variable cuantitativa agrupada en intervalos se construye:
1. promediando los puntos medios de cada intervalo.
2. sobre los límites exactos de los intervalos.
3. restando a los límites exactos de cada intervalo el valor de sus límites aparentes.
La amplitud del intervalo de la distribución de la Tabla 1 es:
1. 3
2. 2
3. 1
El percentil 47 de la distribución de la Tabla 1 es:
1. 29
2. 34
3. 32,5
La media de la variable Y de la Tabla 2 es igual a:
1. 7
2. 7,5
3. 6,75
La desviación típica de la variable X de la Tabla 2 es igual a:
1. 32
2. 64
3. 8
El índice de asimetría de Pearson de la distribución de la Tabla 1 indica que:
1. la mayor parte de las puntuaciones se sitúan en la parte alta de la escala.
2. la mayor concentración de puntuaciones se produce en la parte baja de la escala.
3. es una distribución simétrica.
Un índice de apuntamiento o curtosis igual a cero indica que la distribución es:
1. mesocúrtica.
2. platicúrtica.
3. leptocúrtica.
De 100 alumnos que se examinan de dos asignaturas X e Y sabemos que: 70 alumnos aprueban ambas asignaturas, 10 suspenden las dos asignaturas, y 10 aprueban X pero suspenden Y. El valor absoluto del coeficiente ϕ (phi) es igual a:
1. 0,50
2. 1
3. 0,38
En la Tabla 2 se recogen las puntuaciones obtenidas por 5 sujetos en dos variables cuantitativas (X e Y). Si la covarianza entre X e Y vale 12,8. Entonces, el coeficiente de correlación de Pearson entre X e Y vale:
1. 0,7
2. 0,8
3. -0,6
En la Tabla 3 se muestran los valores de dos variables (X e Y). La recta de regresión de Y sobre X es:
1. X’ = 1,45 – 3,85 Y
2. Y’ = 1,45 + 3,85 X
3. Y’ = 3,85 + 1,45 X
La proporción de la variabilidad de Y explicada por X según los datos de la Tabla 3 es igual a:
1. 0,97
2. 0,94
3. 0,03
El coeficiente de correlación más adecuado para relacionar dos variables cuantitativas que no tengan una distribución normal es el:
1. coeficiente de correlación de Spearman.
2. coeficiente de correlación de Pearson.
3. coeficiente de correlación Biserial Puntual.
Un test de laboratorio es efectivo al 95% detectando en una muestra de sangre cierta enfermedad cuando esta se padece ("verdadero positivo”). Sin embargo, el test también arroja un resultado “falso positivo” en el 1% de personas sanas sobre las que se realiza el test.Sabiendo que un 0,5% de la población mundial padece esta enfermedad. ¿Cuál es la probabilidad de que una persona padezca la enfermedad dado que el resultado de su análisis de sangre resultó positivo? Utilice el teorema de Bayes.
1. 0,950
2. 0,323
3. 0,995
Un test de laboratorio es efectivo al 95% detectando en una muestra de sangre cierta enfermedad cuando esta se padece ("verdadero positivo”). Sin embargo, el test también arroja un resultado “falso positivo” en el 1% de personas sanas sobre las que se realiza el test. La especificidad de la prueba de laboratorio es:
1. 0,99
2. 0,95
3. 0,01
Los valores de una variable aleatoria discreta X son 0, 1, 2, 3, 4, 5. Si se sabe que F(X ≤ 4) = 0,974 y que F(X ≤ 3)= 0,963, entonces P(X = 4) será:
1. 0,011
2. 0,026
3. 0,001
Sea Y una variable aleatoria discreta con valores 0, 1, 2 y 3. Si los cuatro valores de Y son equiprobables, su media es:
1. 1,2
2. 1,5
3. 2
En una distribución F de Snedecor con 8 grados de libertad en el numerador y 20 en el denominador, ¿cuál será el valor que deje por debajo al 90% de los casos?:
1. 4,090
2. 2,425
3. 1,999
Se ha convocado a 150 candidatos a una prueba de selección. La distribución de las calificaciones es normal y todos los candidatos conocen su puntuación tipificada. Si el evaluador invitase a salir del aula de exámenes a los candidatos con una puntuación típica inferior a -1,2 o superior a 2,45, ¿cuántos candidatos permanecerían, aproximadamente, en el aula?:
1. 19
2. 132
3. 100
En una variable que se distribuye normalmente, sabemos que la puntuación típica z = -2,65 supera las puntuaciones de 5 sujetos. ¿Cuál es el número total de sujetos?
1. 400
2. 1250
3. 12500
En una población con desviación típica igual a 20, extraemos muestras de tamaño 100. ¿Cuánto vale la varianza de la distribución muestral de la media?
1. 2
2. 4
3. 0,02
Cuando aplicamos el muestreo aleatorio sistemático:
1. todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser extraídos, y las extracciones son independientes.
2. no todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser extraídos, y las extracciones son independientes.
3. no todos los elementos tienen la misma probabilidad de ser extraídos, y las extracciones no son independientes.
La distribución de las puntuaciones de un test de propensión a la Bulimia es normal con varianza 64. ¿Cuál es la probabilidad aproximada de que las varianzas muestrales se encuentren entre 41 y 91 si se extraen muestras de tamaño 30?:
1. 0,60
2. 0,85
3. 0,95
Se elige por muestreo aleatorio simple un grupo de 100 sujetos y se les administra un test de tolerancia a la frustración ante situaciones emocionalmente intensas. La media obtenida en la prueba fue 90. Se sabe que la varianza poblacional es 81. Si determinamos un intervalo de confianza del 99%, ¿entre qué valores se encontrará la verdadera media de la población?
1. (88,236 ; 91,764)
2. (86,687 ; 91,313)
3. (87,678 ; 92,322)
Una muestra seleccionada al azar de profesores de secundaria indica que el 30% no está de acuerdo con las nuevas propuestas educativas. ¿Cuál es el tamaño muestral necesario para que el error máximo de estimación asociado al intervalo de confianza al 95% sea 0,06? Se asume población infinita.
1. 200
2. 225
3. 250
Cuando se realiza una estimación por intervalos, al estudiar la relación entre la amplitud de un intervalo y el nivel de confianza se puede comprobar que:
1. a mayor confianza en la estimación mayor precisión.
2. a mayor confianza en la estimación menor precisión.
3. la precisión de la estimación no está relacionada con el nivel de confianza.