Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2022

[Arantxut]

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1

[Solebo]

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4. La medida pretratamiento con la variable independiente.

[diegomb]

La ganadora es Arusa!!!

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La 4

En el diseño Solomon (por lo que tengo entendido) se utilizaría la presencia o ausencia de la medida pretratamiento como si fuese otra VI más, por lo que quedaría algo parecido a un diseño 2x2 con 4 situaciones experimentales, pudiéndose estudiar los efectos principales y la interacción de las variable independiente y la medida pretratamiento.

[arusa]

Señala la afirmación INCORRECTA respecto al diagrama de caja y bigotes o boxplot:

1.La caja se forma con los tres cuartiles y representa el 50% de los datos centrales de la muestra
2. La mediana se encuentra en el medio de la caja, y corresponde al cuartil 2.
3. Los valores que se distancian entre 1,5 y 3 longitudes de caja se denominan outliers.
4. Los valores que se distancian 3 longitudes o más de la caja se denominan extremos.

[JoseM]

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RC: 2

[diegomb]

me ha costado muchisimo porque me sonaba todo bien..

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pero claro, en medio en medio no tiene por que estar, asi que la 2

[Lunaticas9]

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1

[arusa]

Señala la afirmación INCORRECTA respecto al diagrama de caja y bigotes o boxplot:

1.La caja se forma con los tres cuartiles y representa el 50% de los datos centrales de la muestra
2. La mediana se encuentra en el medio de la caja, y corresponde al cuartil 2.
3. Los valores que se distancian entre 1,5 y 3 longitudes de caja se denominan outliers.
4. Los valores que se distancian 3 longitudes o más de la caja se denominan extremos.

Todas las opciones son correctas y definen lo que es un diagrama de caja y bigotes excepto la 2 porque la mediana se puede encontrar en cualquier punto dentro de la caja, no tiene por qué estar en la mitad. Es debido a ésto que el punto en el que se encuentre la mediana definirá la forma de la distribución: asimétrica positiva o negativa
Faltaría decir que los valores que se encuentren a más de 1,5 amplitud intercuartil o caja y media se llaman atípicos.

JoseM

[JoseM]

Pregunta del último simu que he hecho, que me la he pegado un poco en experimental...

En relación con los métodos para el cálculo de la fiabilidad, señala cuál de los siguientes NO es un método basado en la covarianza de items válido para hallar este coeficiente:

1. Hoyt
2. Spearman-Brown
3. Kuder-Richardson
4. Guttman

[Solebo]

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La 2. Spearman-Brown

[arusa]

Pues ni idea JoseM

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La 2?

[diegomb]

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entre la 1 y la 2... la 2

[Lunaticas9]

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1

[Arantxut]

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2

[JoseM]

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La 2. Spearman-Brown

En relación con los métodos para el cálculo de la fiabilidad, señala cuál de los siguientes NO es un método basado en la covarianza de items válido para hallar este coeficiente:

1. Hoyt
2. Spearman-Brown
3. Kuder-Richardson
4. Guttman

Para calcular la fiabilidad hay 2 métodos generales:

A. Pasamos el test varias veces, ya sea utilizando el mismo test (Test-Retest) o elaborando una forma paralela (un test hermano, por así decirlo) o incluso mezclando ambas cosas (Test-Retest con formas paralelas)

B. Pasamos el test solo 1 vez para ver su consistencia interna

Si hacemos esto último podemos optar por dividir el test en 2 mitades, o bien miramos la covarianza de los diferentes items/reactivos que lo componen. En el primer caso (2 mitades) tenemos varios métodos para ver la fiabilidad: si las mitades son equivalentes utilizaríamos Spearman-Brown, si las mitades son esencialmente equivalentes o τ-equivalentes utilizaríamos Rulon o Guttman-Flanagan, y si son mitades congenéricas utilizaríamos Raju.
Si optamos por analizar la covarianza de items podemos utilizar multitud de métodos: α de Cronbach, Kuder-Richardson (KR20, KR21), λ de Guttman, Hoyt, y mi favorita: Ω de (inserte nombre impronunciable AQUÍ).

Fijaos que una cosa es Guttman-Flanagan (mitades esencialmente equivalentes o τ-equivalentes) y otra cosa es λ de Guttman (covarianza de items).

Si os cuesta este tipo de info: tablita al canto y repasarla periódicamente hasta que podáis reproducirla con los ojos cerrados.