26. La proporción de varianza del criterio que se puede pronosticar a partir del test viene expresada por:

1. El coeficiente de valor predictivo.
2. El coeficiente de alienación.
3. El cuadrado del coeficiente de validez.
4. El cuadrado del coeficiente de fiabilidad.
5. El error de medida.

27. Cuando el índice de discriminación de un ítem es igual a 0.5:

1. Dicho ítem debe ser rechazado.
2. Dicho ítem presenta una discriminación neutral.
3. La varianza de las puntuaciones de los ítems se minimiza.
4. El índice de validez del ítem es alto.
5. La varianza de las puntuaciones se maximiza.

28. Si la correlación entre un ítem y el test es alta:

1. El coeficiente de fiabilidad es alto.
2. El índice de homogeneidad del ítem es alto.
3. El índice de validez es alto.
4. El ítem es válido para establecer diferencias individuales.
5. El error de medida es nulo.

29. El porcentaje de sujetos de un grupo normativo que puntúa por debajo de la puntuación empírica de un sujeto, viene determinado por la puntuación:

1. Cronológica.
2. Típica derivada.
3. Empírica.
4. Centil.
5. Típica.

30. El valor del coeficiente de fiabilidad:

1. Oscila entre 0 y 1.
2. Puede ser negativo.
3. Oscila entre 1 y 1.
4. Es siempre mayor que cero.
5. Oscila entre -- y +.

31. La fiabilidad de un test se define como:

1. La proporción entre la desviación típica verdadera y la desviación típica empírica.
2. La diferencia entre la varianza verdadera y la varianza de error.
3. La proporción entre la varianza verdadera y la varianza empírica.
4. La varianza de error más la varianza empírica.
5. La proporción entre la varianza de error y la varianza verdadera.

32. El cociente entre dos varianzas se distribuye según:

1. La curva normal.
2. La distribución t de Student.
3. Chi cuadrado.
4. La distribución F de Snedecor.
5. No sigue ninguna distribución conocida.

33. Si en un contraste de hipótesis estadísticas tenemos más de dos muestras relacionadas, una posible prueba a aplicar es:

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

34. El coeficiente de correlación de Pearson, al cuadrado:

1. Nos indica el error cometido al hacer los pronósticos.
2. Es el error típico de estimación.
3. Nos indica la proporción de azar que afecta a los pronósticos.
4. Es el coeficiente de determinación.
5. Es directamente proporcional al error de estimación.

35. En estadística, el error de Tipo II es:

1. La probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo verdadera.
2. La probabilidad de mantener la hipótesis nula siendo falsa.
3. La probabilidad de rechazar la hipótesis nula siendo falsa.
4. El error que se comete siempre que aceptamos una hipótesis nula.
5. El error que se comete debido a las deficiencias del diseño, o error experimental.

36. ¿Qué se entiende por modelo equilibrado en el análisis de varianza?:

1. Cuando los grupos que se comparan tienen el mismo número de elementos o unidades experimentales.
2. Cuando el número de factores coincide con el de niveles.
3. Cuando uno de los factores es de efectos fijos y el otro de efectos aleatorios.
4. Cuando se ha controlado al máximo el error experimental.
5. Cuando las varianzas son homogéneas.

37. ¿Qué se entiende por estimador insesgado?:

1. Cuando utiliza toda la información muestral posible para estimar un parámetro.
2. Cuando su esperanza matemática coincide con el valor del parámetro poblacional que estima.
3. Cuando las estimaciones que proporciona se van aproximando cada vez más al valor del parámetro poblacional a medida que aumenta el tamaño de la muestra.
4. Cuando tiene una varianza mínima.
5. Cuando está libre de error experimental.

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