Pruebas paramétricas: fundamentos

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Fundamentos de pruebas paramétricas

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JONATHAN KEVIN ACOSTA BARRENO

Ecuador

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Pruebas paramétricas: fundamentos


Pruebas paramétricas: fundamentosVersion en ligne Fundamentos de pruebas paramétricas par JONATHAN KEVIN ACOSTA BARRENO 1 ¿Qué supuestos deben cumplirse para aplicar pruebas paramétricas? a Normalidad de la distribución, homogeneidad de varianzas e independencia b Escala nominal, tamaño de muestra pequeño, correlación c Distribuciones sesgadas y varianzas heterogéneas entre grupos d Discreción de datos y no independencia 2 Qué prueba paramétrica se usa para comparar dos medias independientes? a Prueba de chi-cuadrado b Mann-Whitney U c ANOVA de un factor d t de Student para muestras independientes 3 Qué prueba paramétrica se usa para comparar medias de más de dos grupos? a t de Student para muestras relacionadas b Mann-Whitney U c ANOVA de un factor d Prueba de chi-cuadrado 4 ¿Qué mide la homogeneidad de varianzas en ANOVA? a Normalidad de la distribución b Igualdad de las varianzas entre los grupos c Tamaño de muestra igual en todos los grupos d Dependencia entre observaciones 5 ¿En qué tipo de datos se pueden aplicar pruebas paramétricas? a Datos de intervalo o razón b Todos los datos siguen distribución normal c Datos nominales d Datos ordinales sin intervalo 6 ¿Qué prueba verifica la normalidad de los datos? a Prueba de chi-cuadrado b Prueba de Levene c Prueba de riqueza de Durbin d Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk 7 Si no se cumplen los supuestos paramétricos, ¿qué alternativa no paramétrica es común? a t de Student b ANOVA c Wilcoxon (o pruebas de rango), por ejemplo Wilcoxon signed-rank d Pearson 8 ¿Qué ocurre si se viola la homogeneidad de varianzas en ANOVA? a No afecta los resultados b La prueba se vuelve más poderosa c Resultados poco fiables; puede requerir Welch’s ANOVA d La normalidad ya no es asumida 9 ¿Qué test se usa para comparar una media con un valor fijo? a Prueba de correlación de Pearson b Prueba de chi-cuadrado c ANOVA d Prueba t de una muestra 10 ¿Qué significa potencia en pruebas paramétricas? a Nivel de significancia b Capacidad de detectar un efecto real si existe c Tamaño de la muestra d Frecuencia muestral de datos Explicación 1 Las pruebas paramétricas requieren normalidad, varianzas homogéneas y observaciones independientes. 2 El t de Student para muestras independientes compara dos medias cuando se cumplen los supuestos. 3 ANOVA evalúa si hay diferencias entre tres o más medias en grupo. 4 La homogeneidad de varianzas implica varianzas similares entre grupos. 5 Los datos deben ser de nivel de intervalo o razón para usar tests paramétricos. 6 Shapiro-Wilk evalúa si los datos provienen de una distribución normal. 7 Las pruebas no paramétricas, como Wilcoxon, no requieren normalidad. 8 La heterogeneidad de varianzas compromete la validez; se puede usar Welch's ANOVA. 9 La prueba t de una muestra evalúa si la media difiere de un valor especificado. 10 La potencia es la probabilidad de rechazar correctamente una hipótesis nula falsa.

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 JONATHAN KEVIN ACOSTA BARRENO

¿Qué supuestos deben cumplirse para aplicar pruebas paramétricas?

Qué prueba paramétrica se usa para comparar dos medias independientes?

Qué prueba paramétrica se usa para comparar medias de más de dos grupos?

¿Qué mide la homogeneidad de varianzas en ANOVA?

¿En qué tipo de datos se pueden aplicar pruebas paramétricas?

¿Qué prueba verifica la normalidad de los datos?

Si no se cumplen los supuestos paramétricos, ¿qué alternativa no paramétrica es común?

¿Qué ocurre si se viola la homogeneidad de varianzas en ANOVA?

¿Qué test se usa para comparar una media con un valor fijo?

¿Qué significa potencia en pruebas paramétricas?

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