Foro PIR

Hola!
Se q debería estudiar antes de preguntar, pero visto el escaso tpo con el q contamos... ...pongo alguna dudilla, para q si alguien sabe y tiene tiempo, pueda aclararme...

004. Se tiene una variable Xi, con media 5 y varianza 16. Se genera una nueva variable Yi a partir de los valores de Xi, siendo: Yi = 4Xi + 12. Sabiendo que el coeficiente de variación es el cociente entre desviación típica y media (en valor absoluto), ¿podemos conocer el coeficiente de variación de Y?:2) Sí, es 0,5.

CÓMO LO HAN SACADO?

007. Si sabemos que la varianza común entre estrategias de afrontamiento centradas en el problema y depresión es del 16% y la ecuación que las relaciona es Y = 4 − 3X, ¿cuál es la correlación entre ambas?:2) −0, 4.

Y ESTA? (LO SE ESTOY PEZ... )

009. En estadística inferencial, si al realizar un contraste de hipótesis sobre diferencia de medias obtenemos que no es posible aceptar la hipótesis nula realizando un contraste unilateral a un nivel de confianza del 99%, pero sí la aceptamos, a ese mismo nivel de confianza, si el contraste es bilateral:
1) Con un nivel de confianza del 99% y la hipótesis alternativa de μ1 ≠ μ2, aceptamos la hipótesis nula como verdadera.
3) Con un nivel de confianza del 99% y la hipótesis alternativa de μ1 > μ2, aceptamos la hipótesis nula
como verdadera.

YO HABÍA PUESTO LA 3 PORQ SI DICE Q EL CONTRASTE ES BILATERAL...O ES AL REVÉS?PUFFF Q LÍO!

013. Al medir la asociación entre género y grupo de trastornos de personalidad (según criterios DSM-IV: A, B, C) en una muestra de 100 pacientes, hemos obtenido un coeficiente χ2 igual a 40,29 (p = 0,02). Podríamos concluir:
5) El tipo de trastorno de personalidad no mantiene relación con el género para un α = 0,01.

ESTA YA SI Q NI IDEA...

GRACIAS!

007.

Te dicen que la varianza común es 16%, por tanto r²=0.16

Si la ecuación que las relaciona es Y=4-3X, sabes que la relación es inversa o negativa (porque la pendiente es -3).

O sea que haces la raiz cuadrada de r²=0,16 y te sale pearson r=0,4

Como la relación es inversa o negativa, le pones el signo menos a pearson y ya lo tienes, r=-0,4

Ok, la 7 resuelta! Thanks!

004.

Te dan la ecuación Y= 4X + 12

Te dicen además que la media de X= 5 y la varianza de X = 16 (su desviación típica es 4)

Te dicen además (qué amables) que el coeficiente de variación es el cociente entre la desviación típica y la media.

Lo primero que hay que hacer es buscar la media y la desviación típica de Y. Muy fácil.

- Para la media: Y = 4 ·(5)+12=32
- Para la desviación típica: Y = 4·(4)=16 (usas la desviación típica de X que es 4)

Ahora que lo sabes, CV=16/32=0.5

013.
Si alfa es 0,01 quiere decir que el valor que será significativo será p<0,01. Si sale una p=0,02 no puede ser significativo para ese nivel de confianza (99%)

La cosa sería:

El tipo de trastorno de personalidad no mantiene relación con el género para un nivel de confianza del 99% (p=0,02)
El tipo de trastorno de personalidad mantiene una relación significativa con el género para un nivel de confianza del 95% (p=0,02, ya que es infererior al 0,05 fijado como nivel de significación)

AnnaChampel escribió: Lo primero que hay que hacer es buscar la media y la desviación típica de Y. Muy fácil.

- Para la media: Y = 4 ·(5)+12=32
- Para la desviación típica: Y = 4·(4)=16 (usas la desviación típica de X que es 4)

Veo q para la media, le sumas la constante, y para la d.t. no...Esto es así siempre? es una fórmula de las desviaciones típicas, verdad?

La 13 ya me cuesta más entenderla... ...SIempre me he liado mucho con los niveles de significación! ...

Correcto Cristor. Piensa que la media entre sus propiedades tiene que se vé afectada por la suma y la multiplicación de constantes. Esto no pasa así con la desviación típica /varianza, ya que si multiplicas una constante sí que se verá afectada pero si se la sumas no. Al sumar a todos los datos por ejemplo +2 su variabilidad NO se altera, los datos siguen siendo igual de dispersos aunque les hayas incrementado el valor por así decirlo. Al multiplicar en cambio sí que modificas la dispersión de los datos pues cada dato cambiará no en la misma medida que lo hacía cuando le sumabas una constante

Sobre la 13, cuando tú calculas la diferencia entre los dos grupos, tienes que ir a las tablas y comprobar que la probabilidad de ese resultado coincide con la probabilidad que tú definiste a priori o es inferior a ella. Si pusiste de alfa un 0'01, dirás que la diferencia es sólo significativa cuando tú vayas a las tablas y encuentres que ese resultado tenía una probabilidad de 0'01 o inferior de darse.

De manera que con tu alfa de 0'01 y la diferencia observada, te vas a las tablas y ves que ese resultado se da con 0'02... pues es una probabilidad superior a 0'01 (no igual ni inferior), con lo cual tienes que aceptar la hipótesis nula (diferencia no significativa).

Pero si tu definiste un alfa de 0'05, comprobarás en las tablas tu resultado y verás que se da con una probabilidad inferior a tu alfa, de manera que ahí sí puedes aceptar la hipótesis alternativa.

Conclusión: con una alfa 0'05 (intervalo de confianza del 95%) la diferencia es significativa, pero con un 0'01 (del 99%) no lo es.

Gracias Amaya! Creo q ahora sí lo he entendido!
Si es q es algo q sabía...pero siempre me lío y no me entra en el coco!

Thank you a las 2!