Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2022

[PsiMa]

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La 2

[Arantxut]

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2 pero vi los spoiler la fallé en el examen y la volvería a fallar ahora con la 3

[lereme]

TE TOCA

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2

RC 2: El diagrama de caja y bigotes (box - plot) de Tukey es una representación gráfica que permite analizar la variabilidad de los datos. También permite analizar los valores outliers o extremos. Los valores outlier son aquellos que se alejan 1.5 amplitudes intercuartilicas (1 y 3 incorrectas) por encima del Q3 o por debajo del Q1 (4 incorrecta) Los valores extremos son aquellos que se alejan 3 amplitudes intercuatílicas por encima del Q3 o por debajo del Q1. El Q3 representa la parte superior de la caja y el Q1 la parte inferior (2 correcta)

En este caso no tengo manual de referencia porque es una pregunta de examen y no sé la bibliografía (lo siento) Espero que la explicación en sí os pueda servir ...

[ElenaLL]

En lo que respecta a las estrategias para seleccionar la muestra de una investigación, señale la afirmación INCORRECTA:
1. En el muestreo aleatorio estratificado se establecen restricciones a la selección totalmente aleatoria de la muestra.
2. El tamaño muestral puede ser delimitado respondiendo al objetivo de que la muestra sea representativa de la población de referencia y/o atendiendo a estudios de potencia a priori.
3. En el muestreo aleatorio estratificado, el procedimiento de afijación uniforme implica que los tamaños de los estratos son proporcionales a los tamaños poblacionales.
4. El muestreo aleatorio por conglomerados implica que, en lugar de elementos individuales de la población, se utilizan conjuntos de elementos que puede considerarse que constituyen una unidad más amplia.

[Solebo]

Gracias lereme por la explicación

La referencio porque lo tengo a mano, NO te preocupes NO hace falta referenciarlas, no siempre disponemos de la bibliografía.

Entre otros manuales se puede ver en Análisis estadístico con JASP una guía para estudiantes, página 16 (2019)

Gráficos de caja (Box-Plot). Permiten visualizar los puntos de datos en los que los valores atípicos están fuera del límite del cuartil superior (75% + 1,5 * IQR) o inferior (25% - 1,5 *IQR)
IQR = Rango o amplitud intercuartil

Hay una gráfica que lo ejemplifica y, la página 14 también muestra una gráfica donde se puede ver. NO es la imagen que pongo a continuación pero no puedo subir la del manual, la del manual es más ilustrativa!

En este enlace sí se ve mejor https://i.imgur.com/D5U5lTf.png

[Solebo]

A la pregunta de ElenaLL

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RC, por ser incorrecta 3 En el muestreo aleatorio estratificado, el procedimiento de afijación uniforme implica que los tamaños de los estratos son proporcionales a los tamaños poblacionales.por ser incorrecta

[lereme]

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voy a contestar la número 3

[ElenaLL]

A la pregunta de ElenaLL

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RC, por ser incorrecta 3 En el muestreo aleatorio estratificado, el procedimiento de afijación uniforme implica que los tamaños de los estratos son proporcionales a los tamaños poblacionales.por ser incorrecta

Muy bien también lereme

La correcta por ser incorrecta es la 3.
En el muestreo aleatorio estratificado se divide a la población en varios estratos y se extrae una submuestra de cada uno de estos. Cada submuestra se compone por un número de sujetos (afijación) determinado. En la afijación uniforme hay el mismo número de sujetos en cada submuestra. También hay afijación proporcional (se decide el nº según el peso que tengan en la población, proporcionalmente al tamaño de cada estrato) y afijación óptima (en función de la distribución y homogeneidad de la población para la variable en cuestión).

Como soy una patata en experimental/estadística he cogido una pregunta de convocatoria. Es la pregunta 4 (V0) del examen de la convocatoria 2020 (si no me equivoco).

[Solebo]

ElenaLL gracias
Añado un ejemplito por si os viene bien, copio el enunciado de la pregunta y la opción 3.

En lo que respecta a las estrategias para seleccionar la muestra de una investigación, señale la afirmación INCORRECTA:
3. En el muestreo aleatorio estratificado, el procedimiento de afijación uniforme implica que los tamaños de los estratos son proporcionales a los tamaños poblacionales.

La RC por ser incorrecta es la 3, que se refiere a la afijación PROPORCIONAL y no a la afijación uniforme como indica el enunciado del ítem.

En la afijación UNIFORME se asigna el mismo número de unidades muestrales a cada estrato.

En la afijación PROPORCIONAL la selección de los participantes se realiza de forma proporcional al peso que cada estrato tiene en la población (p. ej., si en la población hay un 10% de zurdos y un 90% de diestros la muestra también contendría el 10% de zurdos y el 90% de diestros).



¿Cuál de los siguientes estadísticos se emplea como indicador de multicolinealidad en los modelos de regresión lineal múltiple?:
1. Durbin-Watson.
2. Tolerancia.
3. Distancia de Cook.
4. Correlación de Pearson.

[arusa]

Ésta la fallé, es pura "memorieta" y, o te lo has mirado recientemente o cuestión de suerte que yo no tuve dudando entre la 2 y la 3.

Ahora se que es

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La 2

[Arantxut]

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3?

[ElenaLL]

Mi cerebro ha borrado esta pregunta y ni recuerdo haberla hecho en el examen

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3? Sinceramente ni idea

Siento que solo me sé las preguntas de experimental cuando recién me he acabado de estudiar la asignatura y que en seguida se me olvidan

[JoseM]

Liada en el examen, a ver si aquí no me pasa lo mismo...

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RC: 2

[Solebo]

Para que continuéis con el juego la explico por encima y cuando pueda la completo y os aviso si edito el mensaje. Mañana también tengo congreso!

V0 30/2021.- ¿Cuál de los siguientes estadísticos se emplea como indicador de multicolinealidad en los modelos de regresión lineal múltiple?:
1. Durbin-Watson.
2. Tolerancia.
3. Distancia de Cook.
4. Correlación de Pearson.

Entre otros manuales:

Análisis estadístico con Jasp una guía para estudiantes, página 64.
Los estadísticos de colinealidad, tolerancia y VIF (Variance Inflation Factor, o factor de inflación de la varianza) comprueban el supuesto de multicolinealidad.
Como regla general, si el VIF >10 y la tolerancia < 0,1, el supuesto ha sido ampliamente violado.
Si el promedio de los valores del VIF> 1 y la tolerancia <0,2, el modelo podría estar sesgado. En este caso, el promedio del VIF es bastante grande (alrededor de 5).

Psicometría, Página 308. Martínez Arias (2006)
Un indicador del grado de multicolinealidad entre el predictor j-ésimo y las restantes variables es el denominado factor de inflación de la varianza (VIF, Variance Inflation Factor).
Su recíproco, denominado tolerancia, suele utilizarse como criterio de inclusión del predictor en los modelos de regresión.

Muy bien a todas pero es el turno de arusa

[arusa]

Para interpretar adecuadamente los resultados obtenidos mediante un análisis factorial de la varianza, debe tenerse en cuenta (indique la afirmación INCORRECTA):

1. Cuando el efecto de interacción es estadísticamente significativo, el interés de los efectos principales se reducen en cierta medida dado que su interpretación depende de los niveles del resto de factores.

2. El análisis de los efectos simples implica interpretar el efecto de un factor cuando se tiene en cuenta un único nivel del otro factor.

3. El análisis de los efectos simples sólo tiene sentido cuando la interacción entre los factores es estadísticamente significativa.

4. El efecto de interacción solo será estadísticamente significativo si los efectos principales también lo son.