Prueba de Hipótesis

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Cuestionario sobre pruebas de hipótesis

Créé par

JAFFET HERRERA SANDI

Costa Rica

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Prueba de Hipótesis


Prueba de HipótesisVersion en ligne Cuestionario sobre pruebas de hipótesis par JAFFET HERRERA SANDI 1 ¿Qué es la hipótesis nula (H0)? a La hipótesis alternativa que hay efecto. b Una conclusión de la muestra. c Una afirmación que no muestra efecto y se quiere probar. d Una hipótesis que siempre es verdadera. 2 ¿Qué es el nivel de significancia (alpha)? a La magnitud del efecto observado. b Probabilidad de aceptar H0 cuando es falsa. c Probabilidad de rechazar H0 cuando es verdadera. d Probabilidad de no rechazar H0 cuando es verdadera. 3 Diferencia entre p-valor y alpha? a Alpha es la probabilidad de error tipo II. b P-valor es siempre menor que alpha. c P-valor mide evidencia; si p ≤ alpha, se rechaza H0. d P-valor indica la magnitud del efecto. 4 ¿Qué es un error tipo I? a Rechazar H0 cuando es falsa. b No rechazar H0 cuando es falsa. c Rechazar H0 cuando es verdadera. d No rechazar H0 cuando es verdadera. 5 ¿Qué es un error tipo II? a No rechazar H0 cuando es verdadera. b No rechazar H0 cuando es falsa. c Rechazar H0 cuando es verdadera. d Rechazar H0 cuando es falsa. 6 Prueba unilateral vs bilateral: ¿qué implica? a Una dirección específica; otra implica dos direcciones. b Dos direcciones; una dirige la muestra al azar. c Ambas son lo mismo. d Ninguna de las anteriores. 7 Qué es la potencia de una prueba? a Probabilidad de rechazar H0 cuando es falsa. b Probabilidad de no encontrar efecto. c Probabilidad de aceptar H0 cuando es falsa. d Probabilidad de error tipo I. 8 Tamaño de muestra y pruebas? a Aumentar muestra reduce error estándar y aumenta potencia. b Aumenta el sesgo de la muestra. c Disminuye la potencia. d No cambia la precisión. 9 Relación entre CI y H0? a Un CI que no contiene el valor nulo facilita rechazar H0. b Si contiene H0, se rechaza H0. c El CI no se usa en pruebas de hipótesis. d Un CI siempre contiene H0. 10 ¿Qué es un estadístico de prueba? a La hipótesis alternativa. b Valor calculado para comparar con la distribución nula. c La muestra entera. d El tamaño de la muestra. Explicación 1 H0 suele representar ausencia de efecto; se busca evidencia contraria. 2 Alpha controla la probabilidad de error tipo I. 3 Si p<=alpha se rechaza H0; p-valor cuantifica evidencia. 4 Error tipo I = falsamente concluir efecto. 5 Error tipo II = no detectar efecto real. 6 Una cola vs dos colas en la distribución de la prueba. 7 La potencia aumenta con mayor tamaño de muestra o efecto. 8 Muestras mayores reducen incertidumbre. 9 Si el valor nulo está fuera del intervalo, hay evidencia contra H0. 10 Ejemplos: z, t, chi-cuadrado calculados a partir de datos.

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

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par JAFFET HERRERA SANDI

¿Qué es la hipótesis nula (H0)?

¿Qué es el nivel de significancia (alpha)?

Diferencia entre p-valor y alpha?

¿Qué es un error tipo I?

¿Qué es un error tipo II?

Prueba unilateral vs bilateral: ¿qué implica?

Qué es la potencia de una prueba?

Tamaño de muestra y pruebas?

Relación entre CI y H0?

¿Qué es un estadístico de prueba?

Explicación