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Test Teórico de estadística

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Test teórico de estadísctica
Jabp
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Jabp
Created by Jabp over 9 years ago
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Resource summary

Question 1

Question
En cualquier estudios descriptivo,N es un estadístico y la media aritmética es un parámetro
Answer
  • True
  • False

Question 2

Question
Las variables cuantitativas discretas poseen más información intrínseca que las variables categóricas nominales.
Answer
  • True
  • False

Question 3

Question
La variable edad puede ser cuantitativa discreta como cualitativa ordinal.
Answer
  • True
  • False

Question 4

Question
Una tabla de distribución de frecuencias absolutas para una variable cuantitativa, coincide con su tabla de contingencia.
Answer
  • True
  • False

Question 5

Question
sí la fi es multiplicada por 100, proporciona el porcentaje del valor de la variable estudiada.
Answer
  • True
  • False

Question 6

Question
La suma de las frecuencia relativas de una variable, coincide con el tamaño de la muestra.
Answer
  • True
  • False

Question 7

Question
En una muestra de lince ibérico, el número de machos dividido entre el total de linces capturados es una frecuencia relativa.
Answer
  • True
  • False

Question 8

Question
La marca de clase, se utiliza en el caso de variables cuantitativas agrupadas en intervalos de valores, para el cálculo de los estadísticos descriptivos.
Answer
  • True
  • False

Question 9

Question
La moda siempre es la frecuencia más alta y no tiene por qué ser única.
Answer
  • True
  • False

Question 10

Question
Una ventaja de la media aritmética es que no depende de todas las observaciones.
Answer
  • True
  • False

Question 11

Question
A la diferencia entre el máximo y el mínimo percentil, se le denomina RI.
Answer
  • True
  • False

Question 12

Question
La varianza indica la dispersión en las mismas unidades que las de los datos analizados.
Answer
  • True
  • False

Question 13

Question
Las medidas de tendencia central proporcionan la misma información, que las de dispersión, pero expresadas de distinta forma.
Answer
  • True
  • False

Question 14

Question
El cuantil más adecuado para analizar la tendencia central de una distribución claramente asimétrica, es el D5
Answer
  • True
  • False

Question 15

Question
El p50, cuando la distribución es asimétrica, no coincide con la mediana.
Answer
  • True
  • False

Question 16

Question
Para los mismos datos, la media aritmética, harmónica y geométrica, coinciden si la distribución es simétrica.
Answer
  • True
  • False

Question 17

Question
El CV es menor que la S sólo cuando la distribución es leptocúrtica.
Answer
  • True
  • False

Question 18

Question
Los percentiles son medidas de dispersión, los cuartiles de posición.
Answer
  • True
  • False

Question 19

Question
Todas las medidas de tendencia central indican al mismo tiempo la posición de un valor de la variable.
Answer
  • True
  • False

Question 20

Question
Las medidas de dispersión, nos indican la representatividad de la medida de tendencia central utilizada.
Answer
  • True
  • False

Question 21

Question
Una S= -0,3 para la variable nº de huevos/nido, indica una dispersión inversa
Answer
  • True
  • False

Question 22

Question
La covarianza es una medida de dispersión de la media que puede presentar valores negativos.
Answer
  • True
  • False

Question 23

Question
El error estándar de la media me indica la representatividad de la media en la muestra.
Answer
  • True
  • False

Question 24

Question
El p28 es igual o menor que 7, indica que la dispersión es pequeña.
Answer
  • True
  • False

Question 25

Question
El valor de la variable que verifica que el 75% de las observaciones son mayores o iguales que él y el otros 25% menores que él p75.
Answer
  • True
  • False

Question 26

Question
Para comparar la dispersión de dos variables medidas en distintas unidades, utilizaría el recorrido intercuartílico, porque es adimensional.
Answer
  • True
  • False

Question 27

Question
Cuando existe asimetría, la variabilidad no afecta a la representatividad de la medida de tendencia central utilizada.
Answer
  • True
  • False

Question 28

Question
La media de la variable edad es representativa de una distribución con una dispersión de 0,01, aunque presente asimetría (Ap2=-0,3) y apuntamiento (G2=0,4).
Answer
  • True
  • False

Question 29

Question
Cuando G2>3, la distribución es leptocúrtica.
Answer
  • True
  • False

Question 30

Question
Cuando existe asimetría negativa, la media es más pequeña que la mediana.
Answer
  • True
  • False

Question 31

Question
El apuntamiento de una distribución informa de forma complementaria sobre la representatividad de la tendencia central.
Answer
  • True
  • False

Question 32

Question
Una distribución con curtosis positiva nunca puede ser asimétrica a la derecha.
Answer
  • True
  • False

Question 33

Question
En general, cuanto menos apuntamiento presente la distribución, menor será el RI.
Answer
  • True
  • False

Question 34

Question
A menor simetría de la distribución, menor representatividad de la media.
Answer
  • True
  • False

Question 35

Question
Cuando existe una distribución bimodal, no puede calcularse la simetría.
Answer
  • True
  • False

Question 36

Question
No es posible que exista asimetría a la derecha y que la Mo sea más grande que la mediana.
Answer
  • True
  • False

Question 37

Question
El CV es más grande cuanto más apuntada sea la distribución de la variable.
Answer
  • True
  • False

Question 38

Question
La probabilidad asociada a todo suceso, una ver producido, es siempre la misma.
Answer
  • True
  • False

Question 39

Question
La probabilidad asociada a todo suceso, es un número real P(A) que verifica 0<P(A)<1.
Answer
  • True
  • False

Question 40

Question
La distribución Ji-cuadrado y de la t de Student, salvo en los grados de libertad, es la misma.
Answer
  • True
  • False

Question 41

Question
En una distribución N(40,6), el área bajo la curva a la derecha de 32 es menor de 0,5
Answer
  • True
  • False

Question 42

Question
En una distribución Z, el área bajo la curva a la izquierda de 1 es mayor de 0,99.
Answer
  • True
  • False

Question 43

Question
En una distribución normal de parámetros desconocidos, el área bajo la curva comprendida entre la media ±S, es aproximadamente del 69%.
Answer
  • True
  • False

Question 44

Question
El rango de valores de la t de Student es todo el eje real.
Answer
  • True
  • False

Question 45

Question
La distribución t de student tiene mayor dispersión que la distribución Z y es la que se emplea cuando tenemos muestras grandes y varianzas poblacionales conocidas.
Answer
  • True
  • False

Question 46

Question
En una distribución Chi-cuadrado, los valores críticos nunca pueden ser negativos.
Answer
  • True
  • False

Question 47

Question
En un muestreo aleatorio simple, cada individuo de la población no tiene la misma probabilidad de ser elegido como parte de la muestra.
Answer
  • True
  • False

Question 48

Question
En un muestreo no probabilístico, los individuos tienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra.
Answer
  • True
  • False

Question 49

Question
En un muestreo estratificado se divide la población en estratos homogéneos, y en cada estrato se realiza un muestreo al azar.
Answer
  • True
  • False

Question 50

Question
El muestreo por cuotas es un muestreo probabilístico, porque asegura proporcionalidad.
Answer
  • True
  • False

Question 51

Question
La pregunta "¿Desea usted una autovía al lado de su casa: sí no ns/nc" es una pregunta abierta.
Answer
  • True
  • False

Question 52

Question
El transecto es un método de muestreo probabilístico de estimación de la diversidad.
Answer
  • True
  • False

Question 53

Question
Los cuadrados puntuales se utilizan en cuestionarios sociodemográficos.
Answer
  • True
  • False

Question 54

Question
Un estimador eficiente es siempre igual al verdadero parámetro a estimar.
Answer
  • True
  • False

Question 55

Question
Un estimador eficiente, de entre todos los posibles, es el que tiene la dispersión más pequeña.
Answer
  • True
  • False

Question 56

Question
Cuando existe asimetría, la mediana muestral es un estimador eficiente de µ.
Answer
  • True
  • False

Question 57

Question
la Cuasi desviación típica muestral es un estimador eficiente de la dispersión poblacional.
Answer
  • True
  • False

Question 58

Question
Una vez obtenido el intervalo de confianza al 95% de una muestra concreta sobre un parámetro poblacional, se puede afirmar que la probabilidad de que el intervalo calculado contenga al verdadero valor del parámetro poblacional es de 0,05.
Answer
  • True
  • False

Question 59

Question
El intervalo de confianza al 95% sobre un parámetro poblacional en una muestra concreta nos asegura que una vez calculado, tendremos una probabilidad del 95% de que contenga al verdadero parámetro poblacional.
Answer
  • True
  • False

Question 60

Question
Un intervalo de confianza para un nivel de significación dado, será tanto más preciso cuanto menor amplitud tenga.
Answer
  • True
  • False

Question 61

Question
En un contraste de hipótesis, el error tipo I viene definido como el error que se comete cuando se rechaza la hipótesis nula siendo realmente verdadera.
Answer
  • True
  • False

Question 62

Question
En un contraste de hipótesis el error tipo II viene definido como el error que se comete cuando se rechaza la hipótesis nula siendo realmente verdadera.
Answer
  • True
  • False

Question 63

Question
Sí el contraste de hipótesis para la tendencia central de dos poblaciones resulta altamente significativo, podemos afirmar que existe una fuerte asociación entre las dos variables.
Answer
  • True
  • False

Question 64

Question
El EC para la media poblacional de una distribución normal cuando la varianza es desconocida y el tamaño muestral es pequeño, sigue una t de student con n-1 gl.
Answer
  • True
  • False

Question 65

Question
El contraste para la igualdad de medias de 2 poblaciones apareadas, se basa en las diferencias y es no paramétrico.
Answer
  • True
  • False

Question 66

Question
El test de Levene, es un test adecuado para decidir qué estadígrafo de contraste utilizar para contrastar la igualdad de medias de 2 poblaciones normales, independientes, muestras pequeñas y varianzas desconocidas.
Answer
  • True
  • False

Question 67

Question
El test U de Mann-Whitney se utiliza para contrastar tendencia central en términos de mediana.
Answer
  • True
  • False

Question 68

Question
Si rechazamos el contraste al 5% de nivel de significación, tendremos resultados NS.
Answer
  • True
  • False

Question 69

Question
el p-valor se corresponde con el área debajo de la curva que determina la región crítica.
Answer
  • True
  • False

Question 70

Question
Un p-valor=0.02 se corresponde siempre con un valor crítico muy pequeño.
Answer
  • True
  • False

Question 71

Question
En general, a mayor valor crítico en valor absoluto, mayor significación.
Answer
  • True
  • False

Question 72

Question
El valor crítico determina la RA, pero no la RC
Answer
  • True
  • False

Question 73

Question
Si rechazamos la H0 al 5%, es porque en el 95% de las ocasiones podemos equivocarnos.
Answer
  • True
  • False

Question 74

Question
Si el p-valor=0,000, aceptamos la hipótesis nula.
Answer
  • True
  • False

Question 75

Question
si la significación es **, es porque el p valor resultó mayor del 5%.
Answer
  • True
  • False

Question 76

Question
Si nos dan un p-valor de 0,02, rechazamos H0 al 5%, pero aceptamos al 1%.
Answer
  • True
  • False

Question 77

Question
Si nos dan un p-valor de 0,02, aceptamos H0 al 5% y la rechazamos al 1%.
Answer
  • True
  • False

Question 78

Question
El valor crítico determinar la RC, pero no la RA.
Answer
  • True
  • False

Question 79

Question
Cuando el valor experimental es pequeño, la región de aceptación es grande.
Answer
  • True
  • False

Question 80

Question
Si sólo tenemos el p-valor, pero no el valor experimental, no podemos concluir nada sobre la hipótesis de partida.
Answer
  • True
  • False

Question 81

Question
Un nivel de significación de 0,1 no se utiliza nunca en estadística.
Answer
  • True
  • False

Question 82

Question
Un p-valor de 0,01 nos lleva a rechazar la Ho con resultados *.
Answer
  • True
  • False

Question 83

Question
Aceptar la hipótesis nula (dado el caso) no significa necesariamente que no existan diferencias, simplemente es posible que no las hayamos detectado.
Answer
  • True
  • False

Question 84

Question
El ANOVA es el procedimiento adecuado para comparar dos o más variables cualitativas.
Answer
  • True
  • False

Question 85

Question
El ANOVA es un contraste que, independientemente de la hipótesis de interés para el investigador, siempre es unilateral superior.
Answer
  • True
  • False

Question 86

Question
La hipótesis nula en el ANOVA es que las muestras a estudio tienen la misma varianza.
Answer
  • True
  • False

Question 87

Question
Los supuestos de partida del ANOVA son Normalidad y Homocedasticidad.
Answer
  • True
  • False

Question 88

Question
El ANOVA es robusto frente a varianzas desiguales, si el diseño es balanceado.
Answer
  • True
  • False

Question 89

Question
Si el ANOVA resulta significativo, algunas medias poblacionales son distintas.
Answer
  • True
  • False

Question 90

Question
Si la interacción sale significativa, es interesante realizar los llamados constrastes tras el ANOVA, para determinar dónde están las diferencias encontradas en los factores.
Answer
  • True
  • False

Question 91

Question
Los valores críticos para el test de Tukey son mayores que los de la t de student para un mismo nivel de significación.
Answer
  • True
  • False

Question 92

Question
Si el test de Bonferroni detecta significación, los resultados no son significativos con el de Tukey.
Answer
  • True
  • False

Question 93

Question
Si el test de Tukey detecta significación, los resultados son significativos con el LSD.
Answer
  • True
  • False

Question 94

Question
Si el test LSD detecta significación, los resultados son significativos con Tukey y Bonferroni.
Answer
  • True
  • False

Question 95

Question
Sólo si acepto la hipótesis nula en el ANOVA , tiene sentido realizar contrastes POS HOC para saber donde se encuentra la significación.
Answer
  • True
  • False

Question 96

Question
El contraste para la igualdad de varianzas (Levene) y el ANOVA, utilizan un estadístico que bajo el supuesto de la H0 cierta, sigue una distribución F.
Answer
  • True
  • False

Question 97

Question
Las frecuencias esperadas en una tabla de contigencia, son el nº de individuos (o unidades experimentales) que cabría esperar en cada casilla si H0 es cierta.
Answer
  • True
  • False

Question 98

Question
Si el coeficiente de contingencia es 0,0001, entonces el contraste es altamente significativo.
Answer
  • True
  • False

Question 99

Question
La hipótesis nula de la que se parte en un contraste de asociación para tablas de contingencia es: las dos (o más) características en estudio están relacionadas.
Answer
  • True
  • False

Question 100

Question
El tratamiento estadístico de las tablas de contingencia está basado generalmente en la misma distribución teórica: La distribución Ji-cuadrado.
Answer
  • True
  • False

Question 101

Question
La búsqueda de las causas de significación en un análisis de tablas de contingencia, se realiza mediante el coeficiente de contingencia.
Answer
  • True
  • False

Question 102

Question
Si en el análisis de una tabla de contingencia observamos frecuencias pequeñas (menores a 5) en al menos el 20% de las celdas, entonces el resultado será plenamente fiable.
Answer
  • True
  • False

Question 103

Question
El valor crítico para una na´lisis de contingencia se obtiene en la tabla de la distribución Ji-cuadrado, al nivel de significaicón estipulado y con 2 gl, el del nº de filas menos 1 y el del nº de columnas menos 1.
Answer
  • True
  • False

Question 104

Question
Tanto el coeficiente de contingencia, como el estadígrafo Ji-cuadrado de un análisis en tablas de contingencia, tienen que compararse con los correspondientes valores críticos de sus distribuciones teóricas asociadas.
Answer
  • True
  • False

Question 105

Question
El coeficiente de contingencia no alcanza el valor 1 aún cuando las variables sean totalmente dependientes.
Answer
  • True
  • False

Question 106

Question
Si el diagrama de dispersión de 2 variables muestra una tendencia en la nube de puntos, es posible que exista una relación entre dichas variables.
Answer
  • True
  • False

Question 107

Question
Si el coeficiente de correlación lineal de Pearson es nulo, es porque las variables son independientes.
Answer
  • True
  • False

Question 108

Question
Si el ajuste de la recta de regresión se ha realizado por el procedimiento de los mínimos cuadrados, la raíz cuadrada del Coeficiente de determinación me proporciona el valor del coeficiente de correlación de Pearson.
Answer
  • True
  • False

Question 109

Question
La ecuación de regresión lineal Y= -16,66 +2,15X indica una relación inversa entre las variables.
Answer
  • True
  • False

Question 110

Question
El término independiente en una ecuación de regresión lineal me indica el punto de corte de la recta ajustada, con el eje de ordenadas.
Answer
  • True
  • False

Question 111

Question
El coeficiente de regresión tiene el mismo valor siempre que la pendiente de la recta.
Answer
  • True
  • False

Question 112

Question
Si R^2 es 0,99, el grado de relación entre las variables es muy alto.
Answer
  • True
  • False

Question 113

Question
El coeficiente de correlación es negativo cuando el coeficiente de determinación también lo sea.
Answer
  • True
  • False

Question 114

Question
Cuando el modelo exponencial presenta un coeficiente de regresión mayor que el del modelo lineal, es más apropiado que el modelo lineal.
Answer
  • True
  • False

Question 115

Question
El error de extrapolación se comete cuando se utiliza el modelo ajustado para predecir el valor de la variable dependiente con un valor de X fuera del rango de nuestra muestra.
Answer
  • True
  • False

Question 116

Question
Los gráficos de residuales nos indican el poder predictivo del modelo ajustado.
Answer
  • True
  • False

Question 117

Question
El gráfico de residuales muestra la bondad del ajuste del modelo.
Answer
  • True
  • False

Question 118

Question
Que 2 variables estén relacionadas según un modelo de regresión, no implica que una sea causa de la otra.
Answer
  • True
  • False

Question 119

Question
Los datos de Ascombe, ponen de manifiesto hasta que punto el coeficiente de determinación por si mismo, proporciona información fiable.
Answer
  • True
  • False

Question 120

Question
La regresión múltiple implica una variable regresora y varias variables respuesta.
Answer
  • True
  • False
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