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Questions and Answers
La prueba de Kruskal-Wallis es una generalización de la prueba de Mann-Whitney.
La prueba de Kruskal-Wallis es una generalización de la prueba de Mann-Whitney.
True
La prueba de Friedman se utiliza para muestras independientes.
La prueba de Friedman se utiliza para muestras independientes.
False
La prueba de χ² de Pearson se utiliza para variables continuas.
La prueba de χ² de Pearson se utiliza para variables continuas.
False
Independencia en la prueba de χ² de Pearson se refiere a determinar si las variables están relacionadas.
Independencia en la prueba de χ² de Pearson se refiere a determinar si las variables están relacionadas.
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La prueba de igualdad (homogeneidad) en la prueba de χ² de Pearson se refiere a contrastar si la distribución de una variable es igual para diferentes categorías de otra variable.
La prueba de igualdad (homogeneidad) en la prueba de χ² de Pearson se refiere a contrastar si la distribución de una variable es igual para diferentes categorías de otra variable.
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Las pruebas no paramétricas se aplican para variables continuas.
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En el ejemplo de los gemelos univitelinos, se aplicó una prueba de agresividad a 15 pares de gemelos.
En el ejemplo de los gemelos univitelinos, se aplicó una prueba de agresividad a 15 pares de gemelos.
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El ejemplo sobre la relación entre la lateralidad manual y la visual incluye una muestra de 100 sujetos con problemas de lateralidad.
El ejemplo sobre la relación entre la lateralidad manual y la visual incluye una muestra de 100 sujetos con problemas de lateralidad.
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En el ejemplo sobre la distribución del CI en niños de educación primaria, se estudia si es la misma dependiendo de la localización de los centros educativos.
En el ejemplo sobre la distribución del CI en niños de educación primaria, se estudia si es la misma dependiendo de la localización de los centros educativos.
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La transformación de W a Z se utiliza en la prueba de Kruskal-Wallis.
La transformación de W a Z se utiliza en la prueba de Kruskal-Wallis.
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Study Notes
- El estadístico de contraste entre muestras se denomina W y se transforma en Z. Se utiliza cuando tenemos K muestras independientes extraídas de una misma población o K poblaciones idénticas.
- La prueba de Kruskal-Wallis es una generalización de la prueba de Mann-Whitney. Las observaciones de cada muestra son independientes y el nivel de medida es ordinal.
- La prueba de Friedman (Diferencias en tendencia central) se utiliza para K muestras dependientes. Hipótesis nula: Las poblaciones son iguales, hipótesis alternativa: Las poblaciones son distintas.
- La prueba de χ² de Pearson se usa con variables. Se definen por categorías y se computan las personas que se encuentran en cada categoría. Se pueden haber diferentes aspectos de análisis, como el ajuste, independencia y homogeneidad.
- Independencia: se observan dos variables en una muestra, se determina si están relacionadas o no.
- I.g.u.a.l.d.a.d. (igualdad de proporciones o homogeneidad): se observa una variable, se selecciona una muestra para cada categoría, se observa la otra variable en cada persona y se contrasta si la distribución.
- Se presentan ejemplos de pruebas no paramétricas, como estudiar la igualdad de puntuaciones entre ciegos y videntes en una prueba de psicomotricidad o el estudio de la distribución de puntuaciones en una prueba de habilidad lectora.
- Se utiliza un ejemplo donde un investigador desea saber si los gemelos univitelinos en un par son igualmente agresivos y aplicó una prueba de agresividad a 15 pares de gemelos.
- Se utiliza un ejemplo donde uno psicólogo desea estudiar la relación entre la lateralidad manual y la visual en una muestra de 200 sujetos con problemas de lateralidad.
- Se utiliza un ejemplo donde una orientadora desea estudiar si la distribución del CI (coeficiente inteligente) en niños de educación primaria es la misma dependiendo de la localización de los centros educativos.
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Description
This quiz covers the key concepts of parametric inference, specifically focusing on hypothesis testing for the mean. Topics include the selection of the test statistic, the need for information about the distribution, the distinction between unilateral and bilateral tests, and the construction of confidence intervals.
