¿Cómo puedo saber si debo aplicar una prueba paramétrica o no paramétrica?
A.
Haciendo una prueba de normalidad
B.
Transformando los datos
C.
Considerando la naturaleza de las variables
D.
Estableciendo el patrón de distribución
2.
¿Qué prueba debo usar para comparar dos grupos homogéneos independientes distribuidos normalmente?
A.
Wilcoxon
B.
Mann-Whitney
C.
T de Welch
D.
Prueba de t
3.
En caso de contar con datos no paramétricos que se puedan transformar ¿cuál ecuación debo aplicar si tienden a acumularse en el valor más bajo, siempre que este sea mayor a la unidad?
A.
Raiz cuadrada
B.
Logaritmo natural
C.
Cuadrado de x
D.
Arco seno de la raíz cuadrada de x*100
4.
¿Qué prueba paramétrica se debe aplicar para comparar cinco grupos homocedásticos?
A.
t de student
B.
ANOVA
C.
Kruskall-wallis
D.
Mann-Whitney
5.
¿Qué transformación se deberá aplicar a un conjunto de datos porcentuales, para realizar pruebas paramétricas?
A.
Estandarización a z
B.
Logaritmo natural
C.
Arco Seno de la raiz cuadrada de x por 100
D.
Cuadrado de x
6.
¿Cuál es la prueba estadística utilizada para comparar dos muestras no paramétricas dependientes?
A.
Mann-Whitney
B.
Wilcoxon
C.
t de Welch
D.
t pareada
7.
¿Qué prueba estadística se debe usar para comparar más de dos grupos cuando se presentan dos o más fuentes de variación, siempre que los datos se distribuyan de manera normal?
A.
ANOVA factorial
B.
Kruskall-Wallis
C.
ANOVA de bloques aleatorios
D.
Friedman
8.
¿Qué prueba de normalidad se debe usar cuando se tienen menos de treinta datos?
A.
Shapiro-Wilks
B.
Chi de Pearson
C.
Q & Q plot
D.
Kolmogorov-Smirnov
9.
¿En que se basa la prueba de normalidad Q & Q plot?
A.
En un gráfico de varianzas entre datos y la media de un modelo de regresión
B.
En una regresión entre la varianza de los datos y la varianza esperada en un modelo normal
C.
Es un modelo de regresión entre los valores de z observados y esperados para una distribución normal
D.
En la regresión de los residuales respecto al modelo esperado en una distribución normal
10.
¿Qué prueba estadística se utiliza cuando se comparan dos grupos distribuidos normalmente, pero con diferente cantidad de unidades experimentales?
A.
t pareada
B.
t de student
C.
t de Welch
D.
Mann-Whitney
11.
Esta prueba no paramétrica se utiliza para correlacionar los valores entre dos atributos que no se distribuyen de manera normal
A.
Spearman
B.
Pearson
C.
Covarianza
D.
Regresión
12.
Esta transformación para normalizar datos no funciona si se tienen datos negativos o ceros
A.
Raiz cuadrada
B.
Ortogonalización a z
C.
Logaritmo natural
D.
Cuadrado de x
13.
Constituye la medida en que los grupos a comparar, en una prueba estadítica; tienen errores similares
A.
Mesocurtosis
B.
Heterocedasticidad
C.
Leptocurtosis
D.
Homocedasticidad
14.
Esta transformación permite homogeneizar la escala de los valores a un intervalo entre -1.96 y 1.96 con una media de 0 y una desviación estándar de 1
A.
Ortogonalización a z
B.
Logaritmo natural
C.
Inverso de x
D.
Arco seno de la raíz cuadrada de x*100
15.
La prueba paramétrica necesaria para comparar un valor dependiente del tiempo, tomado siempre sobre la misma unidad experimental
A.
Kruskall-Wallis
B.
ANOVA factorial
C.
ANOVA de medidas repetidas
D.
Friedman
16.
Prueba paramétrica para comparar varios grupos donde uno de los elementos de variación permite la aleatorización de las unidades experimentales mientras se prueba una segunda fuente de variación considerada principal
A.
ANOVA factorial
B.
ANOVA de medidas repetidas
C.
ANOVA de bloques aleatorios
D.
ANOVA anidada
17.
¿Qué es un control negativo?
A.
Es la base media de comparación sobre un efecto conocido.
B.
Es la base de comparación de la varianza sobre el efecto deseado
C.
Es la base media de comparación sobre un efecto nulo
D.
Es la base de comparación de la varianza sobre el efecto de los tratamientos
18.
Este fenómeno se presenta cuando una distribución normal tiene una desviación estándar por arriba y por debajo de la media, menor al 66% de los datos
A.
Curtosis
B.
Leptocurtosis
C.
Mesocurtosis
D.
Platicurtosis
19.
Esta prueba de comparación permite establecer un efecto direccional y dependiente entre las variables
A.
Regresión
B.
Correlación de Pearson
C.
Covarianza
D.
Correlación de Spearman
20.
Esta medida no paramétrica permite establecer los límites de distribución de los datos alrededor de la mediana
