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Preguntas estadística descriptiva bigarrada
Tipo: Ejercicios
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1. Para calcular los residuos de una tabla de contingencia… a) No se necesitan las frecuencias esperadas. b) Solo se necesitan las distribuciones marginales. c) Solo se necesitan las frecuencias de la variable que define las columnas. d) Ninguna de las anteriores 2. ¿Qué indica el signo de la pendiente de una recta de regresión? a) La magnitud de la relación. b) Que la relación es directa. c) Que la variable dependiente aumenta al aumentar la independiente. d) Ninguna de las anteriores 3. Uno de los propósitos del análisis de regresión es establecer el grado de relación lineal entre dos variables cuantitativas. a) Verdadero b) Falso 4. La pendiente de la recta de regresión se interpreta como… a) El valor que toma Y cuando X vale 0. b) El aumento que se produce en Y cuando X aumenta una unidad. c) El cambio que se produce en Y cuando X aumenta una unidad d) Ninguna de las anteriores. 5. ¿Cuál de los siguientes no es un supuesto para el análisis de regresión lineal simple? a) La recta pasa por el punto medio de la distribución conjunta b) La relación entre X e Y es lineal. c) Los residuos siguen una distribución normal de media 0 y desviación típica 1. d) Ninguna de las anteriores. 6. El coeficiente de determinación de un análisis de regresión… a) Se utiliza para calcular el valor de los coeficientes de la ecuación. b) Es una medida de la bondad del ajuste obtenido. c) No está relacionado con el coeficiente de correlación de Pearson. d) Ninguna de las anteriores. 7. El coeficiente de determinación 𝑹 𝟐 se interpreta como la variabilidad de los residuos. a) Verdadero. b) Falso
8. ¿Por qué se utiliza el coeficiente de correlación de Pearson como medida de variabilidad bivariable en vez de la covarianza? a) Porque r está estandarizado y varía entre -1 y +1. b) Porque la covarianza no puede ser negativa. c) Porque la covarianza no está acotada superiormente. 9. La nube de puntos o diagrama de dispersión se utiliza para… a) Analizar de forma visual si hay relación entre dos variables cuantitativas. b) Descubrir el tipo de relación entre cualquier tipo de variables. c) Calcular la variabilidad que hay entre las dos variables. d) Ninguna de las anteriores. 10. En una tabla de contingencia, las filas vienen definidas por… a) Las frecuencias de las variables. b) Los porcentajes de las variables. c) Las categorías de las variables que definen las filas. d) Ninguna de las anteriores. 11. El estadístico V de Cramer…
b) Depende del tamaño de la muestra. c) Si las variables son independientes vale 0. d) Ninguna de las anteriores.
12. Para rechazar la hipótesis de independencia de una tabla de contingencia… a) Los residuos tienen que ser grandes. b) Los residuos no influyen. c) El valor de Chi-cuadrado tiene que ser cero. d) Ninguna de las anteriores.
c) El coeficiente m no indica la dirección de la relación. d) Ninguna de las anteriores.
19. Se llama dimensión de una tabla de contingencia a… a) El número de filas por el número de columnas. b) El número resultante de multiplicar el número de filas por el número de columnas.
d) Ninguna de las anteriores.
20. Los valores atípicos se identifican mejor… a) En un histograma. b) Es un gráfico de caja y bigotes. c) En un gráfico de sectores. 21. Si obtenemos un valor de r igual a -1,45 concluiremos que… a) La relación es inversa. b) La relación es directa. c) Nos hemos equivocado en los cálculos. d) Ninguna de las anteriores. 22. Si la varianza explicada por el modelo de regresión es igual al 89%, ¿qué valor tendrá el coeficiente de determinación 𝑹𝟐? a) 11%. b) 0.11. c) 0.89. d) Ninguna de las anteriores.
23. En un modelo de regresión lineal simple 𝒚 = 𝒎𝒙 + 𝒏 + 𝒆 … a) La constante n solo sirve para ajustar mejor el modelo y nunca se interpreta. b) La constante indica el punto de la constante corta con el eje Y. c) La constante n nos indica lo que varía Y al variar X. d) Ninguna de las anteriores. 24. La varianza de los residuos de un análisis de regresión… a) Siempre es mayor que la varianza de la variable dependiente. b) Puede ser menor o mayor que la varianza de la variable dependiente c) Siempre es menor que la varianza de la variable dependiente d) Ninguna de las anteriores. 25. La diferencia entre la frecuencia observada y la frecuencia esperada de una celda se denomina… a) Estadístico Chi – cuadrado. b) Covarianza. c) Error o residuo. d) Ninguna de las anteriores. 26. Las frecuencias esperadas son… a) Las frecuencias que esperamos observar en la tabla de contingencia. b) Las frecuencias que obtendremos bajo el supuesto de independencia. c) Las frecuencias calculadas una vez establecida la relación entre las variables. d) Ninguna de las anteriores. e) Cada individuo debe aparecer al menos en una categoría. f) Cada individuo puede pertenecer sólo a una categoría.
31. La población de una investigación social… a) Debe tener un gran número de valores. b) Debe referirse a personas. c) Es un conjunto de individuos, objetos y mediciones. d) Ninguna de las anteriores. 32. Una variable cualitativa… a) Siempre se refiere a una muestra. b) Es no numérica. c) Tiene sólo dos posibles resultados. d) Todas las anteriores opciones son correctas. 33. Para calcular los residuos de una tabla de contingencia… a. No se necesitan las frecuencias esperadas b. Solo se necesitan las distribuciones marginales c. Solo se necesitan las frecuencias de la variable que define las columnas. d. Ninguna de las anteriores. 34. El área bajo la curva normal… a) Vale siempre 1. b) no siempre se puede calcular c) depende del tamaño de la muestra d) ninguna de las anteriores. 35. Si z~ N(0,1), el área que hay por debajo de z=-1,8... a….. es igual al área que hay por encima de z=+1’ b ….no se puede calcular porque z es negativo c…es igual al área que queda entre z=0 y z=+1,8 Incorrecta d….Ninguna de las anteriores 36. Si z ~ N(0,1), el área que queda por debajo de z=0 es igual a -0,5.
52. La probabilidad de un suceso… toma valores entre 0 y 1 53. La distribución de los valores z provinientes de una distribución normal tiene varianza igual a 1. a. Verdadero b. Falso 54. Uno de los propósitos del análisis de regresión es establecer el grado de relación lineal entre dos variables. a. Verdadero b. Falso 55. ¿Qué indica el signo de la pendiente de una recta de regresión? a. La magnitud de la relación entre las variables b. Que la relación entre las variables es directa c. Que la variable dependiente aumenta al aumentar la independencia d. Ninguna de las anteriores. 56. La probabilidad de un suceso… a. Depende del numero de veces que se repita el experimento b. Varia entre –1 y + c. Toma valores entre 0 y 1. d. Ninguna de las anteriores 57. Si z ~ N(0,1), el área que queda por debajo de z=0 es igual a -0,5. a. Verdadero b. Falso 58. La distribución normal queda determinada por a. el tamaño de la muestra b. Los valores de la media y de la varianza c. los grados de libertad de la tabla d. ninguna de las anteriores 59. La distribución de los valores z provinientes de una distribución normal tiene varianza igual a 1. a. Verdadero b. Falso