Inferencia Frecuentista: Conceptos Clave

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Verdadero o falso sobre NHST

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Universidad FUCS

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Inferencia Frecuentista: Conceptos Clave


Inferencia Frecuentista: Conceptos ClaveOnline version Verdadero o falso sobre NHST by Universidad FUCS 1 La corrección por comparaciones múltiples Bonferroni controla la tasa de error por familia (FWE). Sí No 2 El valor p mide la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera. Sí No 3 El valor p es la probabilidad de obtener un estadístico al menos tan extremo como el observado, bajo la hipótesis nula. Sí No 4 La potencia depende solo del tamaño del efecto y del nivel de significación, sin considerar el tamaño de muestra. Sí No 5 La prueba t para dos muestras independientes puede usar Welch para no asumir varianzas iguales. Sí No 6 La interpretación bayesiana del intervalo de confianza es la lectura estándar en NHST en frequentismo. Sí No 7 Si no se rechaza la nula, se demuestra que no hay efecto. Sí No 8 La regresión lineal no puede unificar marcos de contrastes como ANOVA o t-test. Sí No 9 La potencia se puede calcular para planificar el tamaño de muestra antes del estudio. Sí No 10 La potencia es la probabilidad de detectar un efecto cuando este existe. Sí No 11 Un valor p pequeño implica necesariamente un gran tamaño del efecto. Sí No 12 Un intervalo de confianza correcto tiene una probabilidad del 95% de contener el parámetro en el intervalo concreto obtenido. Sí No 13 Aumentar el tamaño de la muestra reduce el ancho del intervalo de confianza. Sí No 14 El nivel de significación se fija antes de observar los datos. Sí No 15 La chi cuadrado evalúa la asociación entre variables categóricas comparando frecuencias observadas con las esperadas. Sí No 16 El análisis de potencia debe hacerse siempre después de recoger los datos para justificar los resultados. Sí No

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La corrección por comparaciones múltiples Bonferroni controla la tasa de error por familia (FWE).

El valor p mide la probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera.

El valor p es la probabilidad de obtener un estadístico al menos tan extremo como el observado, bajo la hipótesis nula.

La potencia depende solo del tamaño del efecto y del nivel de significación, sin considerar el tamaño de muestra.

La prueba t para dos muestras independientes puede usar Welch para no asumir varianzas iguales.

La interpretación bayesiana del intervalo de confianza es la lectura estándar en NHST en frequentismo.

Si no se rechaza la nula, se demuestra que no hay efecto.

La regresión lineal no puede unificar marcos de contrastes como ANOVA o t-test.

La potencia se puede calcular para planificar el tamaño de muestra antes del estudio.

La potencia es la probabilidad de detectar un efecto cuando este existe.

Un valor p pequeño implica necesariamente un gran tamaño del efecto.

Un intervalo de confianza correcto tiene una probabilidad del 95% de contener el parámetro en el intervalo concreto obtenido.

Aumentar el tamaño de la muestra reduce el ancho del intervalo de confianza.

El nivel de significación se fija antes de observar los datos.

La chi cuadrado evalúa la asociación entre variables categóricas comparando frecuencias observadas con las esperadas.

El análisis de potencia debe hacerse siempre después de recoger los datos para justificar los resultados.