JUEGO Experimental: Temporada 2021

[StopWars]

1 tb

[Solebo]

Sarika90, te toca

RC 1

Introducción al análisis de datos, página 250. Garriga, Lubin, Merino y cols (2012)
El muestreo "bola de nieve”: se caracteriza porque un elemento de la población lleva a otro y este, a su vez, a otro… hasta completar la muestra. Suele utilizarse en estudios con poblaciones de DIFÍCIL acceso (delincuentes, sectas, determinado tipo de enfermos…).

Fundamentos de investigación en psicología, 73. Quintanilla y col. (2019)
Muestreo de bola de nieve o en cadena. Se emplea para acceder a casos pertenecientes a poblaciones de difícil localización. En determinados casos la población no es fácilmente accesible al investigador (p. ej., personas sin hogar, miembros de bandas juveniles, etc.), de manera que recurrimos a esta técnica mediante la cual los primeros participantes que han colaborado en la investigación identifican e incorporan al estudio, de forma sucesiva, a otros participantes de su red social en la cual estamos interesados.

[Sarika90]

La validez de constructo se relaciona con la correcta definición operativa de las variables y con el control de los sesgos de reactividad. Uno de estos factores NO amenazan a dicha validez:

1) Efecto Hawthorne
2) Irrelevancia sobreañadidas al constructo.
3) Violación de supuestos.
4) Efectos reactivos situacionales.

[froaone]

3?

[StopWars]

iba a decir la 3 tb...


a que se aplica lo de la violación de supuestos? ainshh...

[Sarika90]

RC:3
La violación de supuestos son factores que afectan a la validez de la conclusión estadística, la cual indica si hay relación funcional entre la VI y la VD.

El resto de alternativas todas se corresponden con factores que amenazan a la validez de constructo.

Froane!

[froaone]

En lo que respecta a los componentes de la varianza total de los datos, la varianza de error es una fuente de variación que:

1. Forma parte de la varianza sistemática de los datos.
2. Tiene lugar en la variable independiente debido a la influencia de variables extrañas o perturbadoras.
3. Es debida a factores aleatorios.
4. Se conoce también como varianza intergrupos.

[maisa]

2?? qué verde estoy

[Solebo]

3. Es debida a factores aleatorios.

[StopWars]

la 3!!


Venga que es una de las básicas!!!

fijo la responden el 80%

[froaone]

Correcto es la 3

Te toca Solebo

[Solebo]

Cuidado con etiquetar algo de fácil, eh A ver si vamos a minar la moral del personal las fáciles y difíciles puntúan lo mismo y ojito porque el grado de dificultad es muy subjetivo, eh! Y además depende de muchos factores, eaaaa

Siguienteeeeeeeee

En el modelo lineal de Spearman:
1) La correlación entre las puntuaciones empíricas y los errores de medida es cero
2) La covarianza entre las puntuaciones verdaderas y los errores es igual a 1
3) La media de las puntuaciones empíricas es mayor que la media de las puntuaciones verdaderas
4) La esperanza matemática de los errores de medida es cero

[itsmegorka]

4

[maisa]

1??

[Solebo]

Tu turno, Gorka

RC 4

Introducción a la psicometría, página 200s. Isabel Barbero García

EL MODELO LINEAL DE SPEARMAN
Establece que la puntuación empírica obtenida por un sujeto en un test (X) puede considerarse como una combinación lineal de dos componentes: la puntuación verdadera (V) de ese sujeto en el rasgo que mide el test, y el error de medida (E) cometido: X = V + E
Supuestos:
1.- La puntuación verdadera (V) es la esperanza matemática de la puntuación empírica (X).
2.- La correlación entre las puntuaciones verdaderas de “n” sujetos en un test y los errores de medida es = CERO. Es decir, no existe relación entre los errores de medida y las puntuaciones verdaderas
3.- La correlación entre los errores de medida que afectan a las puntuaciones de los sujetos en dos tests diferentes es = CERO.

Deducciones:
1.- El error de medida se define como la diferencia entre la puntuación empírica obtenida por un sujeto y su puntuación verdadera: E = X – V
2.- La esperanza matemática de los errores de medida es CERO (opción 4 CORRECTA)
3.- La media de las puntuaciones empíricas es igual a la media de las puntuaciones verdaderas (opción 3 INCORRECTA)
4.- La covarianza entre las puntuaciones verdaderas y los errores es igual a CERO (opción 2 INCORRECTA)
5.- La varianza de las puntuaciones empíricas es igual a la suma de la varianza de las puntuaciones verdaderas más la varianza de los errores
6.- La covarianza entre las puntuaciones empíricas y las verdaderas es igual a la varianza de las puntuaciones verdaderas.
7.- La correlación entre las puntuaciones empíricas y los errores es igual al cociente entre la desviación típica de los errores y la desviación típica de las puntuaciones empíricas (opción 1 INCORRECTA)
8.- La covarianza entre las puntuaciones empíricas de dos tests es igual a la covarianza entre las puntuaciones verdaderas

A jugar