Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023

[Beck81]

Bien ahí va la pregunta..
En lo que respecta a las estrategias para seleccionar la muestra de una investigación, señale la afirmación INCORRECTA:
1.En el muestreo aleatorio estratificado se establecen restricciones a la selección totalmente aleatoria de la muestra
2.El tamaño muestral puede ser delimitado respondiendo al objetivo de que la muestra sea representativa de la población de referencia y/o atendiendo a estudios de potencia a priori
3.En el muestreo aleatorio estratificado, el procedimiento de afijación uniforme implica que los tamaños de los estratos son proporcionales a los tamaños poblacionales
4.El muestreo aleatorio por conglomerados implica que en lugar de elementos individuales de la población, se utilizan conjuntos de elementos que puede considerarse que constituyen una unidad más amplia

[JoseM]

► Mostrar Spoiler

RC: 3

[arusa]

► Mostrar Spoiler

La 3

[Morgac]

► Mostrar Spoiler

3

[lereme]

► Mostrar Spoiler

me arriesgo con la 3

[Beck81]

► Mostrar Spoiler

RC: 3

Muy bien tod@s!!!Te toca JoseM

Por la forma de obtener el tamaño de la muestra, podemos distinguir:
1)Muestreo estratificado con afijación no proporcional o fijo o uniforme, en cuyo caso todos los estratos tendrán el mismo número de sujetos
2)Muestreo estratificado con afijación proporcional, de forma que el tamaño de la muestra se tome de forma proporcional al tamaño de los estratos de la población.

La pregunta es de convocatoria, del examen de marzo del 2021.

[JoseM]

En relación con la estimación puntual de parámetros, ¿qué propiedad del estimador indica su capacidad para proporcionar una estimación muy cercana al verdadero valor del parámetro?

1. Eficiencia
2. Carencia de sesgo
3. Consistencia
4. Suficiencia

[lereme]

► Mostrar Spoiler

2?

[arusa]

► Mostrar Spoiler

La 3

[Beck81]

► Mostrar Spoiler

3

[JoseM]

► Mostrar Spoiler

La 3

En relación con la estimación puntual de parámetros, ¿qué propiedad del estimador indica su capacidad para proporcionar una estimación muy cercana al verdadero valor del parámetro?

1. Eficiencia
2. Carencia de sesgo El valor esperado del estimador es el parámetro, con lo que no es que el estimador proporcione una estimación muy cercana al verdadero valor del parámetro, sino que la estimación es exacta (proporciona el verdadero valor del parámetro, no uno muy cercano)
3. Consistencia
4. Suficiencia

Por si ayuda para recordarlo y no confundirse entre ambos conceptos: si no hay sesgo, no hay error, por lo que la estimación será exacta y no aproximada.

[arusa]

Gracias JoseM.
Como siempre tus explicaciones son geniales para ayudar a retener. Al menos para mi así es

[arusa]

por la tardanza.

¿Cuál de los siguientes procedimientos de comparaciones múltiples es el más potente, si se pretende comparar la media de un determinado grupo, frente a las medias de los restantes grupos?:

1. Prueba de Dunnet.
2. Procedimiento de Scheffé.
3. Método de las diferencias honestamente significativas (HSD) de Tukey.
4. Corrección de Bonferroni.

[Morgac]

► Mostrar Spoiler

no se, 3

[JoseM]

► Mostrar Spoiler

RC: 3