52. Al generalizar a partir de una muestra a la población, es importante que: El conjunto de puntajes que probablemente sea más representativo de la población de la que se extrajo sea una muestra con una relativa: A) desviación estándar grande.
Al generalizar los resultados de una muestra a una población, ¿cuál de las siguientes es la pregunta más importante que se debe hacer?
Al generalizar los resultados de una muestra a una población, ¿cuál de las siguientes es la pregunta más importante que se debe hacer?
¿Cómo se muestrearon los participantes?
Dos o más variables independientes, cada una de las cuales tiene dos o más niveles.
Cuando generalizamos a partir de una muestra, debemos tener en cuenta todo lo siguiente, excepto:
El ____________ es la única medida de tendencia central que no se ve afectada por números extremadamente altos o bajos. Cuando generalizamos a partir de una muestra, debemos tener en cuenta todo lo siguiente, EXCEPTO: las muestras no representativas son mejores que las muestras sesgadas.
¿Cuál de las siguientes es la medida de tendencia central que se vería más afectada por unas cuantas puntuaciones extremas*?
La mediana es la medida preferida de tendencia central cuando: Hay algunas puntuaciones extremas en la distribución de los datos. (NOTA: Recuerde que un solo valor atípico puede tener un gran efecto en la media).
¿Qué tipo de investigación le permitiría determinar las calificaciones de los estudiantes y predecir con precisión los ingresos posteriores?
La respuesta correcta sería la opción 1, Correlación. La estrategia de investigación de correlación le permitiría determinar si las calificaciones universitarias de los estudiantes predicen con precisión los ingresos posteriores.
¿Qué medida de variación se ve más afectada por el grupo de puntajes extremos de opciones de respuesta?
1 respuesta. La Mediana. Una puntuación extrema sesgará el valor hacia un lado o hacia el otro.
¿Cuál de los siguientes describe mejor un sesgo retrospectivo?
El sesgo retrospectivo es un término que se utiliza en psicología para explicar la tendencia de las personas a sobrestimar su capacidad para predecir un resultado que posiblemente no podría haberse predicho.
¿Qué es lo que más se ve afectado por las puntuaciones extremas?
La media aritmética se refiere a la cantidad promedio en un grupo dado de datos. Se define como la suma de todas las observaciones en los datos que se divide por el número de observaciones en los datos. Por lo tanto, la media se ve afectada por los valores extremos porque incluye todos los datos de una serie.
¿Qué medida de tendencia central no se ve afectada por las puntuaciones extremas?
Cuando uno tiene datos muy sesgados, es mejor usar la mediana como medida de tendencia central ya que la mediana no se ve muy afectada por los valores extremos.
¿Qué medida de tendencia central es mejor?
La media es la medida de tendencia central que se usa con más frecuencia porque usa todos los valores en el conjunto de datos para darle un promedio. Para datos de distribuciones sesgadas, la mediana es mejor que la media porque no está influenciada por valores extremadamente grandes.
¿Por qué es importante la reproducibilidad en psicología?
Los estudios de replicación intentan evaluar si los resultados publicados reflejan hallazgos verdaderos o falsos positivos. La integridad de los hallazgos científicos y la reproducibilidad de la investigación son importantes, ya que forman la base del conocimiento sobre la cual se construyen los estudios futuros.
¿Cuál es un fenómeno que ilustra por qué no deberíamos hacerlo?
¿Cuáles son los tres fenómenos que ilustran por qué no podemos confiar únicamente en la intuición y el sentido común?
El sesgo retrospectivo, el exceso de confianza y nuestra tendencia a percibir patrones en eventos aleatorios a menudo nos llevan a sobrestimar nuestra intuición.
¿Por qué la replicabilidad es difícil en psicología?
Entonces, ¿por qué los resultados de la psicología son tan difíciles de replicar?
Escribiendo para The Guardian, John Ioannidis sugirió que hay una serie de razones por las que esto podría suceder, incluida la competencia por los fondos de investigación y la poderosa presión para obtener resultados significativos.
¿Cuáles son las 12 amenazas a la validez interna?
Estas amenazas a la validez interna incluyen: precedencia temporal ambigua, selección, historia, maduración, regresión, desgaste, prueba, instrumentación y amenazas aditivas e interactivas a la validez interna.
¿Cómo sabes que tus hallazgos son correctos?
Entonces, para que sus hallazgos sean válidos, deben ser precisos y apropiados, al tiempo que se refieren a la pregunta que originalmente pretendía responder. Deben representar lo que probaste y deben ser fuertes en el sentido de que la validez de contenido es alta; mostrando claramente que lo que ha probado representa su campo de estudio.
¿Qué afecta la validez interna?
La validez de su experimento depende de su diseño experimental. ¿Qué son las amenazas a la validez interna?
Hay ocho amenazas a la validez interna: historia, maduración, instrumentación, pruebas, sesgo de selección, regresión a la media, interacción social y desgaste.
¿Qué medida de tendencia central se ve más afectada por puntuaciones extremas muy altas o muy bajas?
La Mediana. Una puntuación extrema sesgará el valor hacia un lado o hacia el otro.
¿Cuál es la medida de tendencia central más estable y confiable?
Como media utiliza todas las observaciones en una distribución dada. Por lo tanto, la media se considera como la tendencia central más estable. La media (a menudo llamada promedio) es probablemente la medida de tendencia central con la que está más familiarizado, pero hay otras, como la mediana y la moda.
¿Qué media se ve menos afectada por los valores extremos?
Propiedad de la mediana: la mediana es el valor que divide el conjunto de datos en exactamente dos partes. Una de las ventajas de la mediana es que no se ve afectada por los valores atípicos. Es una estadística basada en la posición.
¿La media está influenciada por puntuaciones extremas?
En general, a medida que la distribución se vuelve más asimétrica (sesgada), la media y la mediana se alejan de la moda. Con distribuciones extremadamente sesgadas, la media será algo engañosa como medida de tendencia central, porque está fuertemente influenciada por puntuaciones extremas.
¿Por qué la media es sensible a las puntuaciones extremas?
La media es sensible a puntuaciones extremas cuando las muestras de población son pequeñas. Los medios se utilizan mejor con tamaños de muestra más grandes. La mediana es el puntaje medio en una lista de puntajes; es el punto en el que la mitad de las puntuaciones están por encima y la otra mitad por debajo.
¿Cómo afectan las puntuaciones extremas a la media?
Una forma de recordar el orden de la media, la mediana y la moda en una distribución sesgada es recordar que la media se desplaza en la dirección de las puntuaciones extremas. En una distribución con sesgo positivo, las puntuaciones extremas son mayores, por lo que la media es mayor que la mediana.
¿Cuál es un ejemplo de un sesgo retrospectivo?
Por ejemplo, después de asistir a un partido de béisbol, puede insistir en que sabía que el equipo ganador iba a ganar de antemano. Los estudiantes de secundaria y universitarios a menudo experimentan un sesgo retrospectivo durante el curso de sus estudios. A medida que leen los textos del curso, la información puede parecer fácil.
¿Qué es la definición simple de sesgo retrospectivo?
El sesgo retrospectivo es un fenómeno psicológico que permite a las personas convencerse después de un evento de que lo predijeron con precisión antes de que sucediera. Esto puede llevar a las personas a concluir que pueden predecir con precisión otros eventos.
¿Por qué usamos el sesgo retrospectivo?
Según una nueva investigación, el sesgo retrospectivo (la forma en que nuestra impresión de cómo actuamos o habríamos actuado cambia cuando conocemos el resultado de un evento) es en realidad un subproducto de un mecanismo cognitivo que nos permite despejar nuestras mentes al descartando la información inexacta y aceptando lo que es correcto.