Matematicas

ANÁLISIS DE DATOS EN PSICOLOGIA I – TEMA 11

1.- Sabiendo que la correlación lineal entre las variables X e Y es de 0’65, y que la variable X presenta una media de 25 y una desviación típica de 10, ¿qué puntuación típica le pronosticaremos en Y a un sujeto cuya puntuación en X es de 30?: a) 0’50 b) 0’325 c) 0’21 2.- Calcula la ecuación de regresión de Y sobre X en puntuaciones típicas a partirde los siguientes datos: X: 20, 15, 12, 25, 15, 10 Y: 3, 4, 7, 2, 5, 8 a) Zy’ = 0 – 0’77.Zx b) Zy’ = 0’94.Zx c) Zy’ = -0’94.Zx 3.- Suponiendo que entre dos variables X e Y, que presentan una relación lineal positiva, el porcentaje de varianza de Y explicada por X es del 36 %, y sabiendo que Sx = 8 y que Sy = 6, indica la ecuación de regresión de Y sobre X en puntuaciones diferenciales: a) y’ =0’48 x b) y’ = 0’45 x c) y’ = -0’45 x 4.- Si para una ecuación de regresión el error típico de estimación es cero, ¿cuál será la proporción de varianza explicada?: a) 1 b) depende de la varianza de la variable predictora c) 0 5.- El coeficiente de correlación de Pearson entre las variables X e Y es de 0’95. Sabiendo que la varianza de Y es cuatro, ¿cuánto valdrá la varianza de Y no explicada por lavariable X?: a) 0’39 b) 0’20 c) 0’28 6.- Se ha comprobado que la relación entre X (horas de estudio) e Y (notas en Psicometría) es de 0’64. Esto quiere decir que: a) el 64 % de la varianza de notas está explicada por las horas de estudio b) el 36 % de la varianza de notas está explicada por las horas de estudio c) el 40’96 % de la varianza de notas está explicada por las horas de estudio.

7.-Supongamos que tenemos dos modelos de regresión simple (A y B) para predecir una variable criterio, y que sus correspondientes errores típicos de estimación son 0’66 y 0’95, respectivamente. ¿Cuál elegirías?: a) el A porque la varianza del criterio es mayor b) el B porque la proporción de varianza que explica es mayor c) el A porque el error típico de estimación es menor. 8.- Si la recta de regresiónde Y sobre X por mínimos cuadrados, expresada en puntuaciones típicas, es Zy’ = 0’60.Zx, ¿qué porcentaje de la varianza de X puede ser explicada por Y?: a) no se puede saber b) el 60 % c) el 36 % 9.- Sabemos que el sumatorio de xy = 84, el sumatorio de x2 = 100, el sumatorio de y2 = 144, media de X = 120, media de Y = 100. Con estos datos, ¿cuánto vale el coeficiente de correlación de Pearsonentre X e Y?: a) 0’70 b) 0’80 c) 0’90 10.- Con los datos de la pregunta anterior, ¿cuál será la proporción de varianza error, es decir, la proporción de la variabilidad de Y no explicada por la variabilidad de X?: a) 0’36 b) 0’51 c) 0’19 11.- Con los datos de la pregunta anterior, la pendiente de regresión para pronosticar Y a partir de X es: a) 0’72 b) 0’92 c) 0’84 12.- Considerando los datos de lastres preguntas anteriores, la ecuación de regresión de la variable Y sobre la variable X en puntuaciones diferenciales es: a) y’ = 0’92 x b) y’ = 0’84 x c) y’ = 0’72 x 13.- Considerando los datos de las preguntas anteriores, la suma de cuadrados del error de predicción es: a) 70’56 b) 73’44 c) 72

14.- De las siguientes afirmaciones referidas a la regresión lineal sólo una es la correcta;¿cuál?: a) los pronósticos correlacionan positivamente con los errores de predicción b) los pronósticos son independientes de los errores c) la covarianza entre los pronósticos y los errores está directamente relacionada con la pendiente de la recta. 15.- Si entre dos variables X e Y el coeficiente de correlación vale cero, y se calcula la ecuación de regresión de Y sobre X: a) la varianza de Y es iguala la varianza de los pronósticos b) la varianza de Y es igual a la varianza de los errores c) la varianza de los pronósticos es igual a la varianza de los errores. 16.- Se ha obtenido una determinada recta de regresión para pronosticar las calificaciones en una asignatura a partir de las calificaciones en el Curso de Acceso. Para un (una) alumno (a) que obtiene un 5 en el Acceso se ha...