DOE Práctica Experimentos Comparativos Simples

¿Qué es una prueba paramétrica?

• Una prueba que no asume ninguna distribución específica de los datos.

• Una prueba que asume una distribución específica de los datos, generalmente normal.

• Una prueba que se utiliza solo para datos categóricos.

• Una prueba que se utiliza solo para datos ordinales.

¿Cuál de las siguientes es una prueba no paramétrica?

• Prueba t de Student

• ANOVA

• Prueba de Mann-Whitney U

• Prueba de correlación de Pearson

¿Qué representa un error tipo I en pruebas de hipótesis?

• Aceptar la hipótesis nula cuando es falsa.

• Rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.

• Aceptar la hipótesis alternativa cuando es verdadera.

• Rechazar la hipótesis alternativa cuando es falsa.

¿Qué representa un error tipo II en pruebas de hipótesis?

• No rechazar la hipótesis nula cuando es falsa.

• Rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera.

• Aceptar la hipótesis alternativa cuando es verdadera.

• Rechazar la hipótesis alternativa cuando es falsa.

¿Cuál es el propósito de la prueba t de Student?

• Comparar las medias de dos grupos independientes.

• Comparar las medianas de dos grupos independientes.

• Comparar las varianzas de dos grupos independientes.

• Comparar las proporciones de dos grupos independientes.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre las pruebas paramétricas?

• Son más robustas frente a violaciones de supuestos.

• Requieren que los datos sigan una distribución normal.

• No requieren que los datos sigan una distribución específica.

• Son siempre preferibles a las pruebas no paramétricas.

¿Cuál es una ventaja de las pruebas no paramétricas?

• Son más potentes que las pruebas paramétricas.

• No requieren suposiciones sobre la distribución de los datos.

• Siempre proporcionan resultados más precisos.

• Son más fáciles de interpretar.

¿Cuál es una limitación de las pruebas no paramétricas?

• Requieren que los datos sigan una distribución normal.

• Son menos potentes que las pruebas paramétricas cuando se cumplen los supuestos paramétricos.

• No pueden utilizarse con datos ordinales.

• Siempre requieren muestras grandes.

¿Cuál es el nivel de significancia comúnmente utilizado para determinar un error tipo I?

• 0.01

• 0.05

• 0.10

• 0.50

¿Qué significa un p-valor bajo en una prueba de hipótesis?

• La hipótesis nula es verdadera.

• La hipótesis alternativa es falsa.

• Hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula.

• No hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula.