46. La prueba de bondad de ajuste es un contraste estadístico acerca de:

1. La distribución de una variable aleatoria en la población.
2. La igualdad de dos variables aleatorias en la población.
3. La igualdad de dos proporciones en la población.
4. La pendiente de la función ajustada en la población.
5. La igualdad de k medias en la población.

47. Si en un contraste de hipótesis estadísticas disponemos de más de dos muestras pequeñas e independientes, un posible estadístico de contraste a aplicar es:

1. El test de Friedman.
2. La prueba de Wilcoxon.
3. El test de signos.
4. La U de Mann-Whitney.
5. El test de Kruskal-Wallis.

48. Si la relación entre dos variables es lineal y se expresa como Y = A+B*X, entonces:

1. A es una constante que indica la pendiente de la recta.
2. B es la ordenada en el origen.
3. B es la pendiente de la recta.
4. Y es la variable que indica la pendiente de la recta.
5. X es la variable predictora, Y la variable criterio y A y B son las constantes en el origen.

49. El muestreo polietápico:

1. Es un tipo de muestreo aleatorio por conglomerados.
2. Es un muestreo intencional.
3. Es un procedimiento opinático para seleccionar una muestra en el que se procede por etapas.
4. Es un tipo de muestreo estratificado, en el que se seleccionan las unidades por etapas en diferente número, para que así la muestra resulte representativa de la población.
5. Resulta muy costoso en la práctica, debido a la necesidad de contar con el listado de todos los elementos de la población, para así proceder a la selección de la muestra por etapas.

50. En una investigación experimental, el tipo de validez que se refiere a la comprobación de la hipótesis sin el efecto de variables extrañas, se denomina:

1. Externa.
2. De constructo.
3. De las conclusiones estadísticas.
4. Ecológica.
5. Interna.

51. La probabilidad del error Tipo II (beta) y la potencia de un contraste:

1. Mantienen una relación lineal directa.
2. Sólo dependen de la magnitud del efecto o grado de falsedad de la hipótesis nula.
3. Dependen del nivel de significación fijado por el investigador y del tamaño de la muestra, pero es independiente de la magnitud del efecto.
4. Mantienen una relación lineal inversa: de hecho la potencia es 1 menos probabilidad del error de Tipo II.
5. Son completamente independientes.


52. Aunque el análisis de varianza es una prueba robusta, cuando se incumple el supuesto de normalidad de las puntuaciones:

1. Debe abandonarse la idea de utilizar esta prueba para analizar los datos.
2. Deben transformarse los datos (ejemplo, Y’=logY), antes de proceder a su análisis.
3. Deben suprimirse los valores extremos (los que están por debajo del cuartil primero y por encima del cuartil tercero) para después proceder al análisis.
4. Si la variable independiente es nominal dicotómica, o puede dicotomizarse, puede utilizarse el ANOVA pero, en este caso, F se distribuye como Chi cuadrado.
5. Si la variable independiente es nominal dicotómica, o puede dicotomizarse, puede utilizarse el ANOVA pero, en este caso, F se distribuye según la distribución de Poison.

53. Una puntuación típica indica:

1. El valor promedio de una distribución de frecuencias.
2. La dispersión de una distribución.
3. La probabilidad de cometer error en una predicción probabilística.
4. El número de desviaciones típicas que una observación se separa de la media de su grupo.
5. Una propiedad de la distribución.

54. Fuera del intervalo comprendido entre la media y más/menos dos desviaciones típicas se encuentra, como máximo, el 25% de las observaciones:

1. Sólo si la distribución de frecuencias es binomial.
2. Sólo si la distribución de frecuencias es simétrica.
3. Sólo si la distribución de frecuencias es normal.
4. Sólo si la distribución de frecuencias es multinomial.
5. Sea cual sea la forma de la distribución de frecuencias.

55. El error típico de un estimador es:

1. La varianza de la distribución muestral del estimador.
2. La desviación típica de la distribución de la variable en la población.
3. La desviación típica de la distribución muestral del estimador.
4. La raíz cuadrada del estimador.
5. La desviación media de la variable en la población.

56. El modelo estadístico que impone como condición que las pendientes de las rectas de regresión de k subpoblaciones sean iguales entre sí, es el análisis de:

1. Varianza de dos factores con medidas independientes.
2. Varianza de dos factores, diseño mixto, uno con medidas repetidas y otro con medidas independientes.
3. Varianza con un criterio de clasificación y efectos aleatorios.
4. Varianza sobre puntuaciones corregidas mediante curva normal.
5. Covarianza con un criterio de clasificación y efectos fijos.

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