PRUEBA CORTA: ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Un estudio clínico está probando un nuevo fármaco para reducir la ansiedad en pacientes con trastornos de pánico. Tras el análisis, los investigadores concluyen que el fármaco no es efectivo. Sin embargo, más adelante se descubre que el fármaco sí tiene un efecto significativo en la reducción de la ansiedad, pero el estudio inicial no lo detectó debido al tamaño reducido de la muestra. ¿Qué tipo de error se ha cometido?

• Error tipo I
  

• Error tipo II
  

• Ningún error
  

• Ambos errores

Una investigadora realiza un experimento para evaluar si la terapia cognitivo-conductual mejora significativamente los niveles de autoestima en adultos con depresión moderada. Tras analizar los datos, rechaza la hipótesis nula y concluye que la terapia es eficaz. Sin embargo, en realidad, la terapia no tiene ningún efecto en la autoestima. ¿Qué tipo de error se ha cometido?

• Error tipo I
  

• Error tipo II
  

• Ningún error
  

• Ambos errores

Un grupo de investigadores evalúa si una intervención psicoterapéutica reduce los síntomas de trastorno de estrés postraumático (TEPT) en veteranos. El estudio concluye que la intervención es eficaz, pero más adelante se demuestra que los resultados fueron producto del azar y que la intervención no tiene efectos reales. ¿Qué tipo de error han cometido?

• Error tipo I
  

• Error tipo II
  

• Ningún error
  

• Ambos errores

En una universidad, se lleva a cabo un estudio para determinar si existe una relación significativa entre el tiempo de estudio y las calificaciones de los estudiantes. Los investigadores concluyen que no hay relación significativa. Sin embargo, en realidad sí existe una relación, pero no fue detectada porque el tamaño del efecto es pequeño. ¿Qué tipo de error han cometido?

• Error tipo I
  

• Error tipo II
  

• Ningún error
  

• Ambos errores

Un investigador realiza una prueba de hipótesis para determinar si un nuevo tratamiento es más eficaz que el tratamiento estándar. Si comete un error tipo I, ¿qué significa esto en el contexto del estudio?

• Aceptó incorrectamente la hipótesis nula, concluyendo que no hay diferencia entre tratamientos.

• Concluyó correctamente que el tratamiento nuevo es más eficaz que el estándar.

• Rechazó incorrectamente la hipótesis nula, concluyendo que el nuevo tratamiento es más eficaz cuando en realidad no lo es.

• No logró rechazar la hipótesis nula, aunque el nuevo tratamiento es en realidad más eficaz.

Un estudio busca demostrar que una terapia psicológica reduce los síntomas de ansiedad en adolescentes. Si los investigadores no logran encontrar evidencia significativa y cometen un error tipo II, ¿cuál sería la interpretación?

• Concluyen que la terapia es eficaz, cuando en realidad no lo es.

• Aceptan la hipótesis alternativa sin pruebas suficientes, asumiendo que la terapia funciona.
  

• Rechazan incorrectamente la hipótesis alternativa, concluyendo que no hay efecto de la terapia.

• Concluyen que la terapia no es eficaz, cuando en realidad sí lo es.

Un investigador ajusta el nivel de significancia a α = 0.10 en un experimento. ¿Qué sucede con las probabilidades de los errores tipo I y tipo II?

• La probabilidad de cometer un error tipo I aumenta, mientras que la probabilidad de cometer un error tipo II disminuye.

• La probabilidad de cometer un error tipo I disminuye, pero la de cometer un error tipo II aumenta.

• Aumentan las probabilidades de cometer ambos errores, tipo I y tipo II.

• La probabilidad de cometer un error tipo I se mantiene constante, pero la de cometer un error tipo II aumenta.

Un psicólogo quiere investigar la relación entre la cantidad de horas de estudio (variable X) y la ansiedad antes de los exámenes (variable Y) en un grupo de estudiantes de secundaria. El análisis de correlación de Pearson muestra un valor de r = -0.25. ¿Cómo interpretarías este resultado?

• Correlación negativa muy fuerte
  

• Correlación negativa moderada
  

• Correlación negativa débil
  

• No hay correlación significativa

Un investigador analiza la relación entre el número de horas de ejercicio semanal (variable X) y el bienestar emocional (variable Y) en una muestra de adultos. El valor de Pearson obtenido es r = 0.55. ¿Qué indica este valor?

• Correlación positiva moderada

• 
  
  Correlación positiva muy fuerte

• Correlación positiva fuerte

• Correlación positiva débil

Un estudio de correlación entre el estrés y el insomnio en estudiantes universitarios no encuentra una relación significativa. Sin embargo, el efecto real sí existe, pero es pequeño. Este error se debe a:

• Error tipo I, porque se ha concluido incorrectamente que no hay relación cuando en realidad sí la hay.

• Error tipo I, porque se aceptó la hipótesis alternativa equivocadamente.

• Error tipo II, porque se ha concluido incorrectamente que no hay relación significativa debido a la baja potencia estadística.

• Error tipo II, porque se ha encontrado un efecto cuando no existe.