Con los siguientes diagramas de dispersión, correspondientes a dos variables, X e Y, len qué caso debería utilizarse el coeficiente de correlación de Pearson para estudiar su relación?
1. En la Figura 5.6 porque la relación «tiene forma de V».
2. En la Figura 5. 7 porque la relación es «inversa».
3. En ninguno de los dos casos.
Con los datos de la Tabla 5.6, la covarianza entre X e Y es:
1. 36
2. 6
3. 63
Con los datos de la Tabla 5.6, la correlación de Pearson entre X e Y toma el valor:
1. 0,6
2. 0,8
3. 0,4
Con los datos de la Tabla 5.6, la pendiente de la ecuación de la recta de regresión que permite pronosticar las puntuaciones en Y, Y', a partir de las puntuaciones en X es:
1. 2
2. 0,50
3. 0,16
Con los datos de la Tabla 5.6, la ordenada en el origen de la ecuación de la recta de regresión de Y sobre X es:
1. 20
2. 60
3. 89
Con los datos de la Tabla 5.6, la proporción de la varianza de Y explicada por la varianza de X es:
1. 0,36
2. 0,64
3. 0,80
En los siguientes gráficos se muestra la relación de los años transcurridos desde el diagnóstico de una enfermedad degenerativa con la percepción de bienestar percibido (Figura 5.8) y con el deterioro de las capacidades motoras (Figura 5.9). ¿Qué gráfica representa una relación lineal inversa entre dos variables?
1. La Figura 5.8.
2. La Figura 5.9.
3. Ambas.
Con los datos de los siguientes gráficos, el coeficiente de correlación lineal de Pearson entre las variables años transcurridos desde el diagnóstico (X) y deterioro de las capacidades motoras (V) es:
1. -0,96
2. 0, 735
3. 0,984
Con los datos de la Tabla 5.7, la covarianza entre X e Y es:
1. 25
2. 36
3. 40
Con los datos de la Tabla 5.7, la correlación de Pearson entre X e Y toma el valor:
1. 0,6
2. 0,8
3. 0,9
Con los datos de la Tabla 5. 7:
1. las puntuaciones altas en el test se corresponden con bajas en matemáticas.
2. las puntuaciones bajas en el test se corresponden con bajas en matemáticas.
3. las puntuaciones bajas en el test se corresponden con altas en matemáticas.
Con los datos de la Tabla 5. 7, la ecuación de la recta de regresión es:
1. Y'= 10 - 0,2X
2. Y' = 0,16X-9
3. Y'= 20 - 0,16X
Con los datos de la Tabla 5. 7, ¿qué puntuación le pronosticaremos en la asignatura de matemáticas a final de curso, a un niño que obtuvo una puntuación de 90 en el test de ra zonamiento numérico?:
1. 9
2. 5,4
3. 5,6
En la siguiente tabla se presentan las puntuaciones obtenidas por 10 estudiantes en una de las preguntas de una prueba tipo test (1 = acierto y 0 = fallo) y en la puntuación total obtenida en el examen. ¿Qué coeficiente de correlación hay que utilizar y cuál es su valor?
1. El coeficiente de correlación biserial puntual, con un valor de 0,691
2. El coeficiente phi con un valor de 0, 715
3. El coeficiente V de Cramer con un valor de 0,565
Con los datos de la Figura 5.8, ¿cuál es el valor de la pendiente de la recta de regresión?
1. 0,2
2. 3
3. 3,2
Con los datos de la Figura 5.8, ¿Qué puntuación pronosticamos en Y a un niño que ha tenido en X una puntuación de 20?
1. 4
2. 7
3. 10
Con los datos de la Figura 5.8, ¿cuál es la varianza de las puntuaciones pronosticadas?
1. 2,56
2. 4,25
3. 5,36
Con los datos de la Figura 5.8, el valor del coeficiente de correlación de Pearson es:
1. 0,6
2. 0, 7
3. 0,8
Con los datos de la Figura 5.8, ¿Qué porcentaje del criterio es explicada por la variable X?
1. 36%
2. 49%
3. 64%
En la siguiente Tabla se muestran las correlaciones entre las variables ingresos anuales (X₁ ), regulación afectiva (X₂ ) y calidad de vida percibida (Y). Si se utilizaran las variables ingresos anuales (X₁ ) y regulación afectiva (X₂ ) para predecir la calidad de vida percibida (Y). ¿Qué porcentaje de la variabilidad en calidad de vida se puede explicar por el nivel de ingresos y la regulación afectiva?
1. 66%
2. 80%
3. 79%
Entre las variables Fluidez Verbal y número de ventas diarias que presentan un grupo de vendedores existe una relación lineal:
1. directa.
2. inversa.
3. nula.
Según los datos de la Tabla 2, la covarianza entre el CI y la nota media a final de curso es:
1. 6
2. 7
3. 8
Con los datos de la Tabla 3, la covarianza entre ambas variables es igual a:
1. 83,6
2. 25,3
3. 33,6
Con los datos de la Tabla 4, la covarianza entre la variable X e Y es:
1. 0,49
2. 13,38
3. 11,21
Con los datos de la Tabla 5, la covarianza entre ambas variables es igual a:
1. 4,6
2. 7,9
3. 3,2
Teniendo en cuenta los datos de la Tabla 6, el coeficiente de correlación de Pearson entre X e Y vale:
1. 0,7
2. 0,8
3. 0,9
¿Qué diagrama de dispersión corresponde a los datos presentados en la Tabla 7?
1. El diagrama 1.
2. El diagrama 2.
3. El diagrama 3.
Si el coeficiente de correlación de Pearson entre X e Y es igual a -1, el valor de la covarianza entre X e Y es:
1. negativo.
2. positivo.
3. cero.
Según la Figura 1, la relación entre el nivel de concentración y el número de errores cometido es:
1. lineal directa.
2. lineal inversa.
3. nula.
La recta de regresión, calculada con los datos de la Tabla 8, para pronosticar la nota media al terminar el curso, en función del CI, es:
1. -24,1 + 0,245Xᵢ
2. -2,41Xᵢ + 0,245
3. 24,1 + 0,245Xᵢ
Con los datos de la Tabla 9, la pendiente de la recta de regresión de Y sobre X en puntuaciones directas es:
1. 0,525
2. 0,385
3. 0,495
Con los datos de la Tabla 10, la pendiente de la recta de regresión que permite pronosticar el número de ventas diarias (Y) a partir de la fluidez verbal de los vendedores (X) es:
1. -0,053
2. 0
3. 0,053
Respecto a la Tabla 11, la ordenada en el origen y la pendiente de la ecuación de la recta de regresión para pronosticar la variable Y a partir de la variable X son, respectivamente:
1. 2,8 y 1,4
2. -8,4 y 2,8
3. 0,35 y 11,2
Y’ = 2X – 3 indica que la ordenada en el origen de la recta de regresión es:
1. 2
2. -3
3. 3
La recta de regresión representada en la Figura 2 es:
1. Y’ = 10,14 - 0,09X
2. Y’ = 10,14 + 0,09X
3. Y’ = 10,14X - 0,09
Atendiendo a los datos de la Tabla 12, la recta de regresión de las calificaciones en matemáticas sobre las puntuaciones en el test de inteligencia es:
1. Y’ = -0,24X - 0,20
2. Y’ = 0,50X + 10,20
3. Y’ = 0,80X - 17
Utilizando la recta de regresión, recogida en la Tabla 13, ¿qué puntuación en Y pronosticaremos a un alumno que ha obtenido una puntuación de 100 en X?:
1. 4
2. 6
3. 8
Con los datos de la Tabla 14 ¿qué nota media a final de curso pronosticaremos a un alumno que tiene un CI de 127?
1. 6
2. 7
3. 8
Con los datos de la Tabla 15. ¿cuántas ventas diarias se pronosticará a un nuevo aspirante al puesto de vendedor de enciclopedias que ha obtenido en el test de fluidez verbal una puntuación de 40?
1. Entre 0 y 1
2. Entre 2 y 3
3. Entre 3 y 4
Considerando los datos de la Tabla 16, ¿qué puntuación en Y pronosticaremos a un alumno que tiene una puntuación en X de 10?:
1. 112,35
2. 19,6
3. 16,8
La recta de regresión que permite pronosticar el riesgo de padecer una enfermedad coronaria (Y) en función de la hostilidad (X) es Y’ = 1,1 + 0,9X, ¿cuál es el riesgo de padecer una enfermedad coronaria de una persona que ha obtenido una puntuación X = 8 en hostilidad?:
1. 0,9
2. 1,1
3. 8,3
En una muestra de víctimas de violencia doméstica, hemos obtenido la recta de regresión siguiente Y’ = 0,08 + 1,24X. En esta investigación, X es el grado de violencia doméstica sufrida e Y el grado de daño físico y psicológico manifestado. Una puntuación pronosticada Y’ = 10 indica que X es igual a:
1. 0,08
2. 1,24
3. 8
Hemos medido el grado de miopía (Y) de las siete personas de la Tabla 17 y, a continuación, hemos calculado la recta de regresión de Y sobre X. Sabiendo que la correlación de Pearson entre el test de agudeza visual y el grado de miopía es de 0,68 y que la varianza de las puntuaciones pronosticadas, Y’, es igual a 4, ¿cuál es el valor de la varianza de los errores?:
1. 4,65
2. 1,88
3. 1
Respecto a la Tabla 18, Sy vale:

https://psicotestuned.info/wp-content/uploads/tabla-18-tema5-datos1.png
1. 1,5
2. 2,03
3. 4,13