Prueba de Hipótesis

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Cuestionario sobre pruebas de hipótesis

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JAFFET HERRERA SANDI

Costa Rica

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Prueba de Hipótesis


Prueba de HipótesisVersión en línea Cuestionario sobre pruebas de hipótesis por 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.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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por 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