Estadística Inferencial

¿En qué tipo de situaciones es más adecuado utilizar una prueba t para muestras independientes?

• Para comparar la relación entre dos variables cuantitativas.

• Para comparar las medias de dos grupos diferentes.

• Para analizar la varianza entre tres o más grupos.

• Para medir la asociación entre variables categóricas.

¿Cuál es el objetivo principal de un ANOVA de una vía?

• Comparar medias entre dos grupos.

• Comparar varianzas dentro de un mismo grupo.

• Comparar medias entre tres o más grupos.

• Medir la correlación entre dos variables.

Si un ANOVA detecta diferencias significativas, ¿qué prueba adicional suele realizarse para identificar entre qué grupos se encuentran estas diferencias?

• Prueba t para muestras relacionadas.

• Prueba post hoc (como Tukey o Bonferroni).

• Prueba de Chi-cuadrado.

• Correlación de Spearman.

¿Qué supuesto clave comparten la prueba t y el ANOVA?

• Las variables son categóricas.

• Las observaciones son independientes.

• Las variables son ordinales.

• Los datos son no paramétricos.

La correlación de Pearson se utiliza principalmente para:

• Evaluar la relación entre dos variables categóricas.

• Medir la relación lineal entre dos variables cuantitativas.

• Comparar medias entre dos grupos.

• Evaluar la relación entre dos variables ordinales.

¿En qué caso es más adecuado usar la correlación de Spearman en lugar de la de Pearson?

• Cuando las variables tienen una relación lineal.

• Cuando los datos tienen distribuciones normales.

• Cuando las variables son ordinales o los datos no son lineales.

• Cuando se comparan más de dos grupos.

Si la correlación de Pearson entre dos variables es cercana a 0, ¿qué indica esto?

• No hay ninguna relación entre las variables.

• Las variables tienen una relación no lineal.

• Las variables tienen una relación negativa.

• Las variables son independientes.

¿Qué rango de valores puede tomar un coeficiente de correlación?

• 0 a 1.

• -1 a 1.

• -1 a 0.

• Ninguno de los anteriores.

¿Cuál es el propósito principal de una regresión lineal simple?

• Medir la asociación entre dos variables ordinales.

• Predecir el valor de una variable dependiente a partir de una independiente.

• Comparar medias entre dos grupos.

• Medir la dispersión de los datos.

En un modelo de regresión lineal, el coeficiente de una variable independiente indica:

• La significancia estadística del modelo.

• El cambio esperado en la variable dependiente por unidad de cambio en la independiente.

• La relación no lineal entre las variables.

• La varianza explicada por el modelo.