Prueba de hipótesis de datos

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Quiz de hipótesis estadística

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gabriel guambo

Ecuador

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Prueba de hipótesis de datosVersión en línea Quiz de hipótesis estadística por gabriel guambo 1 ¿Qué afirma la hipótesis nula (H0)? a La muestra es sesgada b El resultado es prácticamente imposible c No hay efecto o diferencia significativa d Existe efecto o diferencia significativa 2 ¿Qué significa un p-valor? a Probabilidad de error tipo II b Probabilidad de que la hipótesis alterna sea cierta c Probabilidad de obtener un resultado igual o más extremo bajo H0 d Probabilidad de que H0 sea verdadera 3 ¿Qué es el nivel de significancia (alpha)? a La potencia de la prueba b La probabilidad de cometer un error tipo III c La media de la muestra d Umbral de decision para rechazar H0, comúnmente 0.05 4 ¿Qué es un error de tipo I? a Rechazar H0 cuando es verdadera b Tomar una muestra con sesgo c No rechazar H0 cuando es falsa d Obtener un p-valor alto 5 ¿Qué es un error de tipo II? a Rechazar H0 cuando es verdadera b Obtener un p-valor bajo c No rechazar H0 cuando es falsa d Aumentar el tamaño de muestra 6 Prueba t para medias: ¿cuándo se usa? a Para comparar proporciones b Para comparar medias (una o dos muestras) c Para estimar varianza poblacional d Para tests de normalidad 7 Prueba chi-cuadrado: ¿qué evalúa? a Asociación entre variables categóricas b Diferencia de medias c Normalidad de la distribución d Correlación entre variables continuas 8 ¿Qué mide la potencia de una prueba? a Probabilidad de aceptar H0 cuando es verdadera b Probabilidad de rechazar H0 cuando es falsa c Nivel de significancia d Probabilidad de error tipo I 9 Supuestos típicos de pruebas t a Normalidad, independencia, varianza constante b Independencia, normalidad, tamaño de población c Linealidad, homocedasticidad, aleatoriedad perfecta d Normalidad, independencia, sesgo de muestreo 10 Un p-valor alto indica a H0 es falsa b El efecto es grande c H0 es verdadera d No hay evidencia suficiente para rechazar H0 Explicación 1 La H0 propone que no hay diferencia/efecto; cualquier diferencia es por azar. 2 El p-valor evalúa la compatibilidad de los datos con H0; bajo H0, menor es más evidencia. 3 Alpha fija cuánta evidencia es suficiente para rechazar H0; 0.05 es típico. 4 Error I = falsa alarma: decir que hay efecto cuando no lo hay. 5 Error II = fallo al detectar un efecto real. 6 La prueba t evalúa diferencias en medias cuando se cumplen condiciones de normalidad e independencia. 7 Chi-cuadrado mide si existe relación entre categorías en tablas de contingency. 8 La potencia indica cuán sensible es la prueba para detectar efectos reales. 9 La normalidad de los datos, independencia y varianza constante son clave para t. 10 Un p-valor alto sugiere no detectar un efecto significativo con los datos actuales.

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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¿Qué afirma la hipótesis nula (H0)?

¿Qué significa un p-valor?

¿Qué es el nivel de significancia (alpha)?

¿Qué es un error de tipo I?

¿Qué es un error de tipo II?

Prueba t para medias: ¿cuándo se usa?

Prueba chi-cuadrado: ¿qué evalúa?

¿Qué mide la potencia de una prueba?

Supuestos típicos de pruebas t

Un p-valor alto indica

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