Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023

[Beck81]

a mí con lo mal que se me da esta materia..

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4?? es la que mas me suena de una tablita que tengo

[JoseM]

Me temo que aún no se ha dado la RC, ¡pero mil gracias por intentarlo al menos!
Espero a mañana y si no responde nadie más, resuelvo

[lereme]

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jajajaja la 2 q tb me suena y ya si fallo no pruebo más jajajaj

[JoseM]

¡¡Esa lereme valiente!!
Aunque me temo que sigue sin ser la RC Seguramente me he pasado de dificultad, porque había que combinar unos cuantos datos, aunque si la tabla que comentaba Beck81 es la misma que tengo yo, podía sacarse la RC directamente; pero claro, a toro pasado esto es fácil decirlo...

En relación con los estudios de correlación de dos variables, señala la afirmación correcta:

1. En el caso de disponer de al menos una variable dicotomizada, podemos utilizar estimaciones de Pearson.
2. Un coeficiente de correlación de Goodman-Kruskal (γ) igual a 1 nos indica que todos los pares empatados son semejantes o no-inversos.
3. El coeficiente de correlación de Spearman (r_s) está indicado para variables cualitativas o niveles de medida superiores.
4. El cociente de correlación biserial (r_b) se utiliza en el caso de disponer de dos variables dicotómicas.

Si tenemos al menos 1 variable dicotomizada, podemos utilizar estimaciones de Pearson: el coeficiente de correlación biserial si la otra variable es continua, o el coeficiente de correlación tetracórica si las 2 variables son dicotomizadas. En el caso de variables dicotómicas (al menos 1 de ellas), se utilizan aplicaciones de Pearson.
Si tenemos la dichosa tablita en mente, también podríamos descartar la opción 4, ya que el coeficiente de correlación biserial se utiliza en el caso de disponer de 1 variable continua y otra dicotomizada, siendo phi el coeficiente de correlación que usaríamos para 2 variables dicotómicas (o Q de Yule, ya que estamos).

El resto de las opciones son falsas porque:
2. Un coeficiente de correlación de Goodman-Kruskal (γ) igual a 1 nos indica que todos los pares no empatados son semejantes o no-inversos. Aunque Goodman-Kruskal se utilice para el caso de variables a nivel de medida ordinal (y superior) con empates, su interpretación se centra en los casos no empatados.
3. El coeficiente de correlación de Spearman (r_s) está indicado para variables cuasicuantitativas o niveles de medida superiores, lo que implica que no pueda utilizarse con variables cualitativas (nivel de medida nominal) porque no pueden establecerse relaciones de orden (>, <) con dichas variables, sino solo de igualdad o diferencia. El ej. prototípico es la variable dicotómica "sexo", entre cuyos valores (a₁= masculino, a₂=femenino) solo podemos establecer relaciones de igualdad/diferencia (a₁≠a₂), y no podemos afirmar que un valor sea mayor o menor que el otro.

Y como lereme fue la 1ª en contestar, y además lo ha intentado 2 veces ( ), propongo que sea ella la que ponga nueva pregunta
Mientras, yo me autoaplico el tiempo fuera de aislamiento y me voy al rincón de pensar para recapacitar sobre mi maldad forera

[lereme]

Joe JoseM acabo de caer en que tu pregunta la tengo en una tablita y si se me hubiera venido a la cabeza la podría haber acertado ( y encima la he fallado 2 veces) ¡gracias por dejarme poner preg a pesar de esto, premio de consolación! jajajajaj
En fin.... voy a poner una de la comparativa de TCT y TRI que creo que será más facilita de resolver ¡vamos allá!

Señala la opción correcta en base a las diferencias entre la TCT y la TRI:
1. La TCT tiene una relación curvilinea propia de la curva característica del ítem y la TRI presenta una relación lineal
2. Las medidas de precisión de la TCT son Coef de fiabilidad y error típico de medida y presenta invarianza en sus medidas y en la TRI la función de información no presentando invarianza de las medidas
3. En cuanto a la descripción de sus ítems la TCT se basa en el índice de dificultad y el pseudoazar mientras que la TRI lo hace en base a estos dos índices añadiendo un tercero que es el de discriminación.
4. Una de las desventajas de la TCT es que sus supuestos básicos son débiles y poco precisos mientras que las de la TRI señalan que sus asunciones son difíciles de cumplir y muy restrictivas en su aplicabilidad a distintas medidas.

[JoseM]

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RC: 4

[Morgac]

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será la 4 o qué?

[Beck81]

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mmmm..2?

[lereme]

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RC: 4

como nadie más se anima, resuelvo que ya es hora...
Bieeen JoseM y Morgac
Beck81 te explico un poco porque la 4 es la RC

- La opción 1 sería justo al revés para ser correcta
- En la 2, EL ERROR ESTÁ EN CUANTO A LA INVARIANZA, en el enunciado LOS DATOS ESTÁN AL CONTRARIO
- y en la 3, TCT discriminación y dificultad sería la TRI la que añade el PSEUDOAZAR

¡espero sirva! Te toca JOSEM

[JoseM]

Tiro de simu, que voy un poco a la carrera

Señala la opción correcta en cuanto a la técnica de bloqueo empleada en los diseños de bloques:

1. Si la técnica se ha aplicado correctamente, los sujetos que conforman cada bloque son heterogéneos en la variable de bloqueo, ya que se pretende un reparto de los diferentes valores equivalente en todos los tratamientos.
2. Además de utilizar la aleatorización, se busca controlar directamente alguna/s variable/s extraña/s incorporándola/s al diseño.
3. La variable de bloqueo se forma para comprobar que los grupos conformados sean homogéneos en la variable de interés.
4. Es una alternativa útil cuando no es posible ningún tipo de aleatorización.

[lereme]

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1?

[Beck81]

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pues...la 3??

[JoseM]

¡Dadle otra vueltecilla!

[Beck81]

Pues sin tenerla nada clara diré...

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2??

[JoseM]

Pues sin tenerla nada clara diré...

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2??

Señala la opción correcta en cuanto a la técnica de bloqueo empleada en los diseños de bloques:

1. Si la técnica se ha aplicado correctamente, los sujetos que conforman cada bloque son heterogéneos en la variable de bloqueo, ya que se pretende un reparto de los diferentes valores equivalente en todos los tratamientos. Más bien al contrario: los sujetos que conforman cada bloque son homogéneos entre sí (y diferentes a los de los demás subgrupos o bloques). No se pretende que los diferentes valores de la variable de bloqueo se repartan de forma equivalente en los diferentes grupos, sino que se hacen bloques con sujetos que compartan el mismo valor de la variable de bloqueo.

2. Además de utilizar la aleatorización, se busca controlar directamente alguna/s variable/s extraña/s incorporándola/s al diseño.

3. La variable de bloqueo se forma para comprobar que los grupos conformados sean homogéneos en la variable de interés. La variable de bloqueo se selecciona ANTES de conformar los grupos, así que no podemos comprobar nada en algo que no existe

4. Es una alternativa útil cuando no es posible ningún tipo de aleatorización. La técnica del bloqueo incluye aleatorización, aunque parcial o restringida, eso sí