Juego de ESTADÍSTICA / DISEÑOS / PSICOMETRÍA: Temporada 2023

[Myriamac93]

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ni idea, pero voy a decir la 1

[resugarcia]

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1?

[LuciaLL]

te tooocoa!

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RC: 1

[JoseM]

Si a dos variables X e Y se les aplica una transformación lineal (V=bX+a; W=cY+d), la covarianza de las nuevas variables (S_VW) será igual a:

1. La covarianza de las variables originales (S_XY) por la suma de las pendientes al cuadrado.
2. La covarianza de las variables originales (S_XY) por el producto de las pendientes.
3. La covarianza de las variables originales (S_XY) por la media de las pendientes al cuadrado.
4. La covarianza de las variables originales (S_XY) por el cuadrado de las pendientes.

[lereme]

De verdad no puedo con esta asignatura, es que no sé contestar ni lo más básico =(

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3?

[Beck81]

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bufff... 2??

[Myriamac93]

no tengo ni idea...

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4?

[JoseM]

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bufff... 2??

Si a dos variables X e Y se les aplica una transformación lineal (V=bX+a; W=cY+d), la covarianza de las nuevas variables (SVW) será igual a:

1. La covarianza de las variables originales (SXY) por la suma de las pendientes al cuadrado.
2. La covarianza de las variables originales (SXY) por el producto de las pendientes.
3. La covarianza de las variables originales (SXY) por la media de las pendientes al cuadrado.
4. La covarianza de las variables originales (SXY) por el cuadrado de las pendientes.

No hay mucho más que añadir; es lo que hay con Experimental... Hay gente que disfruta con ella. De verdad. Y están entre nosotros.

[Beck81]

Venga pregunta!!!

Indica cuál de las siguientes respuestas es una de las condiciones necesarias que debe cumplir un modelo de regresión logística:
1. No linealidad.
2. Multicolinealidad.
3. Independencia de los errores.
4. Dispersión no proporcional a la media.

[lereme]

En experimental yo me la juego en todas vamos es como si nunca hubiera estudiado.... Me quedo loca....

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2?

[Myriamac93]

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2

[JoseM]

Todas las demás son de la TCT

Ojo con esto, porque juraría que la TCT también contempla los parámetros a, b y c, aunque quizás no de la misma forma que la TRI.

Hago un inciso con esto porque me quedé con la duda y preferí preguntar a la profe de mi academia; dejo por aquí la respuesta para no confundir a nadie:

Los parámetros serían exclusivos de la TRI. Recuerda que están relacionados con la curva característica del ítem (que pretende relacionar el nivel de aptitud con la probabilidad de responder correctamente), la cual forma parte de las conceptualizaciones novedosas de la TRI que no quedan recogidas por la TCT.

Ea, ¡que sigan los Juegos del Hambr..., los juegos de ForoPIR!

Y ya que estoy, respondo a la pregunta:

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RC: 3

[LuciaLL]

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3

[Beck81]

Y ya que estoy, respondo a la pregunta:

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RC: 3

TU TURNO JOSEM

Linealidad(R1 incorrecta) El primero y más importante supuesto de un análisis de regresión logística es que el modelo está correctamente especificado. Se comete un error de especificación cuando no se eligen bien las variables independientes (bien porque hay otra u otras variables que podrían explicar mejor el comportamiento de la variable dependiente, bien porque se han incluido en el modelo variables irrelevantes) o cuando, habiendo elegido bien las variables independientes,su relación con el logit de Y no es de tipo lineal.
No-colinealidad (R2 incorrecta) El concepto de colinealidad (o multicolinealidad) se refiere a la relación entre variables independientes. Existe colinealidad perfecta cuando una variable independiente es función lineal perfecta de otra u otras variables independientes.
Independencia[(R3 correcta) La mayor parte de los procedimientos estadísticos asumen que se está trabajando con observaciones (por tanto, con errores) independientes entre sí. El análisis de regresión logística no es una excepción.
Dispersión proporcional a la media(R4 incorrecta) Análisis de regresión logística se está asumiendo que la varianza de cada patrón de variabilidad es proporcional a su media.

Pardo, A. et al. (2001). Análisis de datos en psicología II. Ediciones Pirámide. Páginas 203-207.

[JoseM]

Tiro de simu, que no me da la vida...

En un estudio analizamos la correlación entre el nivel de ansiedad (Y) y el neuroticismo (X), obteniendo un valor de r_XY=0,8. Podemos concluir que:

1. Solo cometemos un 20% del error si empleamos la puntuación pronosticada en ansiedad a partir de la variable neuroticismo en lugar de la media.
2. El 80% de la varianza de las puntuaciones en ansiedad se asocia a las diferencias individuales en neuroticismo.
3. El valor obtenido en r_XY es significativamente alto, revelando una correlación lineal considerable entre ambas variables.
4. Reducimos un 64% el error que cometeríamos utilizando la media si en su lugar empleamos las puntuaciones pronosticadas en ansiedad a partir de las puntuaciones en neuroticismo.