Análisis Estadístico Inferencial en Educación Física: Cuestionarios y Ejercicios

Question 1

Para comparar las medias de tres grupos diferentes en una variable de rendimiento, ¿qué prueba estadística sería la más apropiada?

Accepted Answer

Análisis de varianza (ANOVA)

Answer

Prueba t de Student

Answer

Prueba de chi-cuadrado

Answer

Regresión múltiple

Question 2

¿Cuáles son las condiciones necesarias para realizar una prueba de hipótesis?

Accepted Answer

Todo lo anterior

Answer

Muestra aleatoria

Answer

Distribución poblacional conocida

Answer

Hipótesis nula definida

Question 3

En un estudio que evalúa la mejora del rendimiento en salto vertical tras un nuevo programa de entrenamiento, se obtiene un valor p de 0,02. ¿Cuál es la conclusión?

Accepted Answer

Hay evidencia estadísticamente significativa de una mejora

Answer

Hay evidencia estadísticamente significativa de que no hay mejora

Answer

No hay evidencia estadísticamente significativa de una mejora

Answer

Falta información para concluir

Question 4

Para comparar las medias de tres grupos diferentes en dos variables de rendimiento, ¿qué prueba estadística es más adecuada?

Accepted Answer

ANOVA de dos vías

Answer

ANOVA de medidas repetidas

Answer

Prueba t de Student

Answer

Regresión múltiple

Question 5

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe con mayor precisión el propósito de una prueba de hipótesis?

Accepted Answer

Determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa entre dos o más grupos o poblaciones.

Answer

Comprobar si los datos se ajustan a una distribución normal.

Question 6

¿Qué prueba estadística es la más adecuada para comparar las medias de dos poblaciones relacionadas (por ejemplo, puntuaciones previas y posteriores a una intervención)?

Accepted Answer

Prueba t de muestras relacionadas

Answer

Prueba de chi-cuadrado

Answer

Análisis de la varianza (ANOVA)

Answer

Prueba t de muestras independientes

Question 7

En el contexto de las pruebas de hipótesis, ¿cuál de los siguientes valores representa la probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera?

Accepted Answer

Error de tipo I

Answer

Nivel de significación

Answer

Valor p

Answer

Error de tipo II

Question 8

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente el análisis de la varianza (ANOVA)?

Accepted Answer

Una técnica estadística utilizada para comparar las medias de más de dos grupos.

Answer

No requiere pruebas post-hoc para determinar qué grupos difieren significativamente.

Answer

Revela información sobre la variabilidad dentro de cada grupo, pero no entre grupos.

Question 9

¿Qué tipo de regresión se utiliza para pronosticar un valor categórico (por ejemplo, éxito o fracaso) a partir de uno o más valores predictores?

Accepted Answer

Regresión logística

Answer

Regresión lineal

Answer

Regresión de Poisson

Answer

Regresión polinómica

Question 10

¿Cuál de los siguientes estadísticos mide la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables continuas?

Accepted Answer

Coeficiente de correlación de Pearson

Answer

Pendiente de la recta de regresión

Answer

Error estándar de la estimación

Answer

Coeficiente de determinación

Question 11

En el contexto de una prueba post-hoc, ¿cuál es su propósito principal?

Accepted Answer

Determinar qué grupos difieren significativamente entre sí después de un ANOVA.

Answer

Ajustar los valores p para pruebas múltiples.

Answer

Aumentar el tamaño del efecto general.

Question 12

¿Cuál es la prueba estadística adecuada para comparar dos medias poblacionales?

Accepted Answer

Prueba t de Student

Answer

Prueba de chi-cuadrado

Answer

Regresión lineal

Answer

Análisis de varianza

Question 13

Un intervalo de confianza del 95% para una media poblacional se calcula como:

Accepted Answer

Media muestral ± Margen de error x 1,96

Answer

Media muestral ± Margen de error x 2,58

Answer

Media muestral ± Margen de error x 1,645

Answer

Media muestral ± Margen de error x 2,33

Question 14

El análisis de varianza (ANOVA) se utiliza principalmente para:

Accepted Answer

Comparar más de dos medias poblacionales

Answer

Determinar la relación entre dos variables continuas

Answer

Predecir el valor de una variable continua

Question 15

En una regresión lineal, el coeficiente de correlación representa:

Accepted Answer

La fuerza y dirección de la relación lineal entre variables

Answer

El porcentaje de varianza explicada

Answer

La pendiente de la línea de regresión

Question 16

El error que se produce al rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera se conoce como:

Accepted Answer

Error tipo I

Answer

Error tipo II

Answer

Error de medición

Answer

Error de muestreo

Question 17

¿Cuál de las siguientes es una condición necesaria para realizar una prueba t de muestras independientes?

Accepted Answer

Muestras independientes con distribuciones normales

Answer

Muestras independientes con distribuciones binomiales

Answer

Muestras dependientes con distribuciones normales

Question 18

Un intervalo de confianza del 90% tiene un ancho mayor que un intervalo de confianza del 95% porque posee:

Accepted Answer

Un menor nivel de seguridad

Answer

Un mayor nivel de seguridad

Answer

Una mayor precisión

Question 19

El error tipo II representa:

Accepted Answer

La probabilidad de no rechazar la hipótesis nula cuando es falsa

Answer

La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es verdadera

Answer

La probabilidad de cometer un error en el muestreo

Question 20

¿Qué prueba de hipótesis se utiliza para examinar la independencia entre variables categóricas?

Accepted Answer

Prueba de chi-cuadrado

Answer

Prueba de correlación

Answer

Prueba t de Student

Answer

Análisis de varianza

Question 21

En una regresión lineal, el valor de p de la pendiente indica:

Accepted Answer

La probabilidad de que la pendiente sea cero

Answer

El porcentaje de varianza explicada

Answer

La intersección de la línea de regresión

Answer

La fuerza de la relación lineal

Question 22

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre las pruebas de hipótesis es INCORRECTA?

Accepted Answer

La hipótesis nula asume que existe una diferencia significativa entre los grupos.

Answer

El nivel de significación es el umbral de probabilidad que determina si rechazamos la hipótesis nula.

Answer

El valor p representa la probabilidad de obtener resultados tan extremos como los observados suponiendo que la hipótesis nula sea verdadera.

Answer

La hipótesis alternativa especifica la dirección de la diferencia esperada.

Question 23

Un investigador encontró un intervalo de confianza del 99% para la media de una población que va de 10 a 12. ¿Cuál de las siguientes interpretaciones es CORRECTA?

Accepted Answer

Podemos estar 99% seguros de que la media poblacional real se encuentra entre 10 y 12.

Answer

Existe una probabilidad del 99% de que la media poblacional real sea exactamente 11.

Answer

El 99% de las observaciones de la muestra caerán dentro del intervalo de 10 a 12.

Answer

La hipótesis nula de que la media poblacional es 11 puede ser rechazada con un nivel de significación del 1%.

Question 24

¿Cuál de los siguientes NO es un supuesto del análisis de varianza?

Accepted Answer

Las varianzas de las poblaciones de las que se extraen las muestras son diferentes.

Answer

Las observaciones de cada grupo son independientes.

Answer

Los grupos se seleccionan aleatoriamente de la población.

Answer

Los datos tienen una distribución normal.

Question 25

En la regresión lineal múltiple, ¿qué término representa la variación en la variable dependiente que NO es explicada por las variables independientes?

Accepted Answer

Error

Answer

Coeficiente de determinación

Answer

Pendiente

Answer

Intersección

Question 26

¿Cuál de las siguientes es una limitación del análisis estadístico inferencial?

Accepted Answer

Puede conducir a conclusiones erróneas si los supuestos subyacentes no se cumplen.

Answer

Siempre proporciona resultados precisos y fiables.

Answer

Es fácil de entender e interpretar.

Answer

Puede generalizar los resultados de la muestra a la población.

Question 27

La significación estadística es importante en la investigación porque:

Accepted Answer

Nos ayuda a determinar si los resultados son probablemente debidos al azar o a un efecto real.

Answer

Nos permite establecer relaciones causales.

Answer

Elimina la necesidad de replicar los estudios.

Answer

Garantiza que los resultados son válidos y fiables.

Question 28

¿Cuál de los siguientes es un beneficio de utilizar métodos estadísticos descriptivos?

Accepted Answer

Nos permite resumir y organizar grandes conjuntos de datos.

Answer

Nos permite predecir valores futuros.

Answer

Nos ayuda a determinar si los resultados son probablemente debidos al azar o a un efecto real.

Answer

Nos permite generalizar los resultados de la muestra a la población.