Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
No ha salido la correcta aún.. la verdad que la preguntita se las trae!! jajajaj yo también la fallé en el simu y por eso me pareció curiosa 
- Beck81
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
nada... os pongo la correcta y la explicación!
RC 4
Ante el incumplimiento:
Que ponga pregunta quien quiera, que no voy a estar muy pendiente del foro estos días y así no os hago esperar
ánimo!!
RC 4
Ante el incumplimiento:
- Levene (uno de los más usados, consiste en transformar las puntuaciones en desviaciones en valor absoluto de las medias de los respectivos grupos)
- Brown y Forsythe: con un procedimiento igual al de Levenne pero usando las medianas.
- Kruskall-Wallis: representa una alternativa robusta cuando no puede asumirse normalidad; pero, cuando no puede asumirse igualdad de varianzas
Que ponga pregunta quien quiera, que no voy a estar muy pendiente del foro estos días y así no os hago esperar
- lereme
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
¿pones tu la pregunta? jijiji
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- IreneNicholson
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
Vaaaaamos allá!
En regresión lineal, ¿qué nombre recibe la varianza de la variable criterio no explicada o residual?
1. Redundancia
2. Error sistemático
3. Coeficiente de alienación
4. Tolerancia
En regresión lineal, ¿qué nombre recibe la varianza de la variable criterio no explicada o residual?
1. Redundancia
2. Error sistemático
3. Coeficiente de alienación
4. Tolerancia
@ireneNicholson 
- Beck81
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
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- IreneNicholson
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
Vale, yo pensé lo mismo por eso la puse, os explico:
EN CONTEXTO DE REGRESIÓN
Varianza explicada= Tamaño del efecto
Varianza no explicada= coeficiente de alienación

COMPONENTES DE LA VARIANZA DE VV CRITERIO: Explicada+ No explicadaIreneNicholson escribió: ↑Vie Dic 15, 2023 1:22 pm Vaaaaamos allá!![]()
En regresión lineal, ¿qué nombre recibe la varianza de la variable criterio no explicada o residual?
1. Redundancia
2. Error sistemático
3. Coeficiente de alienación RC
4. Tolerancia
EN CONTEXTO DE REGRESIÓN
Varianza explicada= Tamaño del efecto
Varianza no explicada= coeficiente de alienación
Pones tú??
@ireneNicholson 
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
Pregunta..
Señala la opción correcta respecto a los diseños cuasiexperimentales:
1. Una de las principales características de los diseños cuasiexperimentales es que los grupos se han formado aleatoriamente.
2. En los diseños de grupo de control no equivalente se trabaja con grupos ya formados, por lo que la regla de asignación a los grupos es conocida.
3. En el diseño de discontinuidad en la regresión, los participantes son asignados a las condiciones aplicando una regla de asignación desconocida.
4. El diseño de discontinuidad en la regresión tiene un alto grado de validez interna.
Señala la opción correcta respecto a los diseños cuasiexperimentales:
1. Una de las principales características de los diseños cuasiexperimentales es que los grupos se han formado aleatoriamente.
2. En los diseños de grupo de control no equivalente se trabaja con grupos ya formados, por lo que la regla de asignación a los grupos es conocida.
3. En el diseño de discontinuidad en la regresión, los participantes son asignados a las condiciones aplicando una regla de asignación desconocida.
4. El diseño de discontinuidad en la regresión tiene un alto grado de validez interna.
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
No es la correcta...espero a mañana y sino la resuelvo 
- Beck81
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
Venga resuelvo!!!!
Señala la opción correcta respecto a los diseños cuasiexperimentales:
1. Una de las principales características de los diseños cuasiexperimentales es que los grupos se han formado aleatoriamente.
los grupos NO se han
formado aleatoriamente.(R1 incorrecta)
2. En los diseños de grupo de control no equivalente se trabaja con grupos ya formados, por lo que la regla de asignación a los grupos es conocida.
la regla de asignación a los grupos es desconocida.(R2 incorrecta)
3. En el diseño de discontinuidad en la regresión, los participantes son asignados a las condiciones aplicando una regla de asignación desconocida.
se trabaja con grupos donde la regla de asignación para la formación de los grupos es conocida(R3 incorrecta)
4.El diseño de discontinuidad en la regresión tiene un alto grado de validez interna
(R4 correcta)
Poner pregunta la que queráis

Señala la opción correcta respecto a los diseños cuasiexperimentales:
1. Una de las principales características de los diseños cuasiexperimentales es que los grupos se han formado aleatoriamente.
formado aleatoriamente.(R1 incorrecta)
2. En los diseños de grupo de control no equivalente se trabaja con grupos ya formados, por lo que la regla de asignación a los grupos es conocida.
3. En el diseño de discontinuidad en la regresión, los participantes son asignados a las condiciones aplicando una regla de asignación desconocida.
se trabaja con grupos donde la regla de asignación para la formación de los grupos es conocida(R3 incorrecta)
4.El diseño de discontinuidad en la regresión tiene un alto grado de validez interna
Poner pregunta la que queráis
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Re: Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023
Va pongo una de simuu....
Atendiendo a la relación entre fiabilidad y validez de un test, ¿ en cuál de las siguientes condiciones se maximizará el valor del coeficiente de validez?
1. Aumentando la fiabilidad del criterio
2. Disminuyendo la fiabilidad del test y del criterio
3. Aumentando la fiabilidad del test y del criterio
4. Aumentando la fiabilidad del predictor
Atendiendo a la relación entre fiabilidad y validez de un test, ¿ en cuál de las siguientes condiciones se maximizará el valor del coeficiente de validez?
1. Aumentando la fiabilidad del criterio
2. Disminuyendo la fiabilidad del test y del criterio
3. Aumentando la fiabilidad del test y del criterio
4. Aumentando la fiabilidad del predictor
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