Estadística paramétrica y no paramétrica

Froggy Jumps

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¡Juega, repasa y aprende!

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Tania Jasso

Mexico

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Top 10 results

#	Player	Accuracy	time
1	Israel Mauricio Vazquez Flores March 10, 2026	% 100	02:10
2	Tania Jasso January 21, 2026	% 100	02:25
3	Andrea Lara Mendez January 29, 2026	% 27	02:05

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Estadística paramétrica y no paramétrica


Froggy Jumps Estadística paramétrica y no paramétricaOnline version ¡Juega, repasa y aprende! by Tania Jasso 1 Estadístico de nivel ordinal que evalúa la diferencia entre dos conjuntos de datos relacionados a U de Mann-Whitney b t de Student c T de Wilcoxon 2 Es el análisis estadístico paramétrico que permite evaluar si más de dos grupos difieren entre sí significativamente. a ANOVA de un factor b Friedman c t de Student 3 Es el análisis estadístico que evalúa si existe un cambio sistemático entre las puntuaciones de ambas variables. Se utiliza cuando las variables cuentan con un nivel de medición de intervalo o razón. a rho de Spearman b Regresión lineal simple c r de Pearson 4 Si deseamos comparar las puntuaciones en una tarea de memoria (contando la cantidad de imágenes recordadas) antes y después de un programa de entrenamiento para adultos mayores ¿cuál sería el análisis estadístico adecuado? a t de Student para muestras independientes b t de Student para muestras relacionadas c T de Wilcoxon 5 Es el análisis no paramétrico equivalente a t de Student para muestras independientes a U de Mann-Whitney b T de Wilcoxon c Kruskal-Wallis 6 Evalúa la relación entre dos variables categóricas. Se calcula por medio de una tabla de contingencia en donde se comparan las frecuencias esperadas (hipotéticas) vs. las observadas (nuestros datos). a Rho de Spearman b Chi cuadrada c Tau de Kendall 7 Si deseamos evaluar la relación entre las variables autoestima, apego y depresión, medidas a partir de 3 cuestionarios tipo Likert ¿Cuál sería el análisis estadístico apropiado? a Regresión lineal múltiple b r de Pearson c Rho de Spearman 8 Estadístico no paramétrico de nivel ordinal que permite comparar más de dos grupos independientes creados a partir de una V. I. a Kruskal-Wallis b Friedman c ANOVA de un factor 9 Evalúa el efecto de dos o más variables independientes sobre una variable dependiente. Su ventaja principal es que permite evaluar los efectos de cada V. I. por separado y en conjunto. a Friedman b ANOVA factorial c ANOVA de un factor 10 Es una extensión del análisis de varianza (ANOVA) que permite analizar el efecto de una o más variables independientes cuando se controla el efecto de una de las V. I. llamada covariable. a ANCOVA b ANOVA de un factor c ANOVA factorial 11 Estadístico que permite comparar más de dos grupos relacionados creados a partir de una V. I. Trabaja con variables ordinales. a ANOVA de un factor b Kruskall-Wallis c Friedman

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by Tania Jasso

Estadístico de nivel ordinal que evalúa la diferencia entre dos conjuntos de datos relacionados

Es el análisis estadístico paramétrico que permite evaluar si más de dos grupos difieren entre sí significativamente.

Es el análisis estadístico que evalúa si existe un cambio sistemático entre las puntuaciones de ambas variables. Se utiliza cuando las variables cuentan con un nivel de medición de intervalo o razón.

Si deseamos comparar las puntuaciones en una tarea de memoria (contando la cantidad de imágenes recordadas) antes y después de un programa de entrenamiento para adultos mayores ¿cuál sería el análisis estadístico adecuado?

Es el análisis no paramétrico equivalente a t de Student para muestras independientes

Evalúa la relación entre dos variables categóricas. Se calcula por medio de una tabla de contingencia en donde se comparan las frecuencias esperadas (hipotéticas) vs. las observadas (nuestros datos).

Si deseamos evaluar la relación entre las variables autoestima, apego y depresión, medidas a partir de 3 cuestionarios tipo Likert ¿Cuál sería el análisis estadístico apropiado?

Estadístico no paramétrico de nivel ordinal que permite comparar más de dos grupos independientes creados a partir de una V. I.

Evalúa el efecto de dos o más variables independientes sobre una variable dependiente. Su ventaja principal es que permite evaluar los efectos de cada V. I. por separado y en conjunto.

Es una extensión del análisis de varianza (ANOVA) que permite analizar el efecto de una o más variables independientes cuando se controla el efecto de una de las V. I. llamada covariable.

Estadístico que permite comparar más de dos grupos relacionados creados a partir de una V. I. Trabaja con variables ordinales.