📊 Metodología de investigación y estadística

1. ¿Qué requisito distingue a un diseño experimental verdadero?

1. La manipulación de la variable independiente junto con la asignación aleatoria a las condiciones
2. La medición de dos o más variables en una misma muestra de participantes
3. La comparación de grupos formados por características previas de las personas
4. La observación sistemática de la conducta en su contexto natural habitual

Solo la combinación de manipulación y de asignación aleatoria permite atribuir las diferencias observadas a la variable independiente. Sin asignación aleatoria el diseño es cuasiexperimental y sin manipulación es correlacional. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

2. ¿Qué distingue la asignación aleatoria de la selección aleatoria?

1. La asignación se emplea en encuestas y la selección en diseños experimentales
2. La asignación extrae la muestra de la población y la selección reparte las condiciones
3. Ambos procedimientos son equivalentes y se aplican de forma intercambiable
4. La asignación distribuye a los participantes entre condiciones y la selección los extrae de la población

La asignación aleatoria reparte a los participantes entre las condiciones y protege la validez interna; la selección aleatoria extrae la muestra de la población y protege la validez externa. Un estudio puede tener una sin la otra. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

3. ¿Qué caracteriza a un diseño cuasiexperimental?

1. Asigna al azar pero no manipula ninguna variable independiente
2. No manipula ninguna variable y se limita a describir las relaciones que se observan entre ellas
3. Manipula la variable independiente pero no asigna al azar a las condiciones
4. Observa la conducta sin ninguna intervención del equipo investigador

El diseño cuasiexperimental incluye manipulación pero trabaja con grupos ya formados, lo que impide descartar la selección diferencial y obliga a medidas adicionales de control para reforzar la inferencia causal. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

4. ¿Qué permite y qué no permite concluir un diseño correlacional?

1. Permite establecer la causalidad siempre que la correlación sea suficientemente elevada
2. Permite describir la relación entre variables pero no establecer una relación causal
3. No permite ninguna inferencia sobre la relación existente entre las variables que se han medido
4. Permite establecer causalidad si se mide un número elevado de variables

La correlación informa de la covariación entre variables pero no resuelve la dirección de la influencia ni descarta una tercera variable, de modo que no autoriza conclusiones causales por elevada que sea su magnitud. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

5. ¿Qué caracteriza a un diseño de sujeto único con reversión?

1. Observa a una única persona sin ninguna medida repetida a lo largo de todo el tiempo del estudio
2. Compara a un participante con un grupo control formado por personas de características semejantes
3. Alterna fases de línea base y de intervención en la misma persona para evaluar el efecto
4. Aplica la intervención de forma continua sin registrar previamente ninguna fase de línea base

El diseño de reversión alterna fases sin intervención y con intervención en la misma persona, y atribuye el cambio a la intervención cuando la conducta varía de forma consistente con la introducción y la retirada del procedimiento. Fuente: consenso establecido en metodología de sujeto único.

6. ¿Cuándo resulta preferible un diseño de línea base múltiple a uno de reversión?

1. Cuando la conducta objetivo presenta una frecuencia muy elevada
2. Cuando se dispone de un número muy elevado de participantes para poder realizar el estudio
3. Cuando el efecto de la intervención no es reversible o retirarla resulta inaceptable
4. Cuando el equipo investigador dispone de poco tiempo para el estudio

La línea base múltiple introduce la intervención de forma escalonada en distintas conductas, personas o contextos, lo que evita retirar un procedimiento eficaz y permite evaluar aprendizajes que no revierten. Fuente: consenso establecido en metodología de sujeto único.

7. ¿Qué pregunta responde la validez interna de un estudio?

1. Si los instrumentos empleados miden los constructos que dicen medir
2. Si los resultados obtenidos pueden generalizarse a otras poblaciones y a otros contextos
3. Si el cambio observado puede atribuirse realmente a la variable manipulada
4. Si el análisis estadístico que se ha aplicado resulta apropiado para ese tipo de datos

La validez interna se refiere a la solidez de la inferencia causal dentro del estudio: si las diferencias observadas se deben a la manipulación y no a explicaciones alternativas. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

8. ¿Qué describe la amenaza denominada historia?

1. La pérdida diferencial de participantes a lo largo del estudio realizado
2. Los cambios madurativos que se producen en los participantes con el paso del tiempo
3. El efecto de haber realizado una medición previa sobre la medición posterior
4. Acontecimientos externos ocurridos entre las medidas que pueden explicar el cambio

La historia agrupa los acontecimientos externos al estudio que ocurren entre la medida previa y la posterior y que podrían explicar el cambio. Las otras opciones describen la maduración, el efecto de la evaluación y la mortalidad experimental. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

9. ¿Qué describe la amenaza de maduración en un estudio longitudinal?

1. La variación de los instrumentos de medida entre las distintas aplicaciones
2. Los acontecimientos externos que ocurren durante el período del estudio
3. Los cambios internos de los participantes por el paso del tiempo, ajenos a la intervención
4. La tendencia de las puntuaciones extremas a acercarse a la media

La maduración se refiere a los procesos internos de los participantes, como crecer, cansarse o adquirir experiencia, que producen cambios entre las medidas con independencia de la intervención evaluada. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

10. ¿Cómo puede evitarse la amenaza de regresión a la media?

1. Aumentando el número de participantes incluidos en el estudio realizado
2. Evitando seleccionar a los participantes por sus puntuaciones extremas en una sola medida
3. Reduciendo el intervalo temporal entre las dos medidas del estudio
4. Utilizando instrumentos con una fiabilidad más baja en ambas medidas

La regresión a la media aparece cuando se selecciona a los participantes por puntuaciones extremas, que contienen más error en la misma dirección. Seleccionar con varias medidas o incluir un grupo control equivalente controla la amenaza. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

11. ¿Qué problema plantea la mortalidad experimental diferencial?

1. Los grupos dejan de ser equivalentes si el abandono difiere sistemáticamente entre ellos
2. La muestra final resulta más pequeña sin ninguna otra consecuencia sobre el análisis realizado
3. El estudio pierde potencia estadística sin afectar a la validez interna
4. Los instrumentos de medida pierden fiabilidad al reducirse la muestra

Si el abandono difiere entre las condiciones o se asocia con las variables estudiadas, los grupos dejan de ser comparables aunque la asignación inicial fuera aleatoria, lo que compromete la inferencia causal. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

12. ¿Qué pregunta responde la validez externa de un estudio?

1. Si el tamaño muestral resulta suficiente para detectar el efecto esperado
2. Si el cambio observado puede atribuirse realmente a la variable que se ha llegado a manipular
3. Si los instrumentos empleados miden con suficiente precisión los constructos previstos
4. Hasta qué punto los resultados se generalizan a otras personas, contextos y momentos

La validez externa se refiere a la generalización de los resultados a otras poblaciones, contextos, momentos y operacionalizaciones, y suele mantener una relación de compensación con la validez interna. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

13. ¿Qué examina la validez de constructo en un experimento?

1. Si los resultados obtenidos se generalizan a poblaciones distintas de la que se ha estudiado
2. Si el diseño permite descartar todas las explicaciones alternativas del cambio que se observa
3. Si el análisis estadístico que se ha elegido resulta apropiado para ese tipo concreto de datos
4. Si la manipulación y las medidas representan realmente los constructos teóricos previstos

La validez de constructo pregunta si lo que se manipuló y lo que se midió corresponden a los constructos teóricos, y se ve amenazada por definiciones operativas inadecuadas, por características de la demanda y por las expectativas de los participantes. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

14. ¿Qué función cumple el contrabalanceo en un diseño intrasujeto?

1. Garantiza la equivalencia inicial de los grupos formados en el estudio
2. Aumenta el número de participantes necesarios para el estudio realizado
3. Elimina por completo el efecto de la práctica entre las condiciones que se han aplicado
4. Neutraliza los efectos del orden distribuyendo las secuencias entre los participantes

El contrabalanceo asigna distintas secuencias de condiciones a distintos participantes, de modo que los efectos de orden y de práctica se distribuyen entre las condiciones en lugar de confundirse con ellas. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

15. ¿Qué distingue un diseño intersujeto de uno intrasujeto?

1. En el intersujeto cada participante recibe una condición y en el intrasujeto todas
2. En el intersujeto se manipula una sola variable y en el intrasujeto se miden varias a la vez
3. En el intersujeto se asigna siempre al azar y en el intrasujeto no se asigna en ningún caso
4. Ambos diseños requieren exactamente el mismo número de participantes

En el diseño intersujeto cada participante recibe una sola condición y en el intrasujeto todos pasan por todas, lo que aumenta la potencia y controla las diferencias individuales a costa de introducir efectos de orden. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

16. ¿Qué controla un procedimiento de doble ciego?

1. La pérdida diferencial de participantes entre las condiciones del estudio
2. La variabilidad de los instrumentos que se emplean entre las distintas aplicaciones sucesivas
3. Las expectativas del participante y las del experimentador sobre la condición asignada
4. El efecto del orden de presentación de las condiciones experimentales

En el doble ciego ni el participante ni quien administra la condición o registra los datos conocen la asignación, lo que controla el efecto de las expectativas de ambos sobre la conducta y sobre la medición. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

17. ¿Qué describen las características de la demanda en un estudio?

1. Los requisitos que debe cumplir una persona para poder participar en el estudio previsto
2. Las exigencias de tiempo y de esfuerzo que el estudio impone a todos los participantes
3. Las claves que llevan al participante a inferir la hipótesis y a ajustar su conducta
4. Las condiciones materiales necesarias para llevar a cabo la investigación

Las características de la demanda son las claves de la situación experimental a partir de las cuales el participante infiere lo que se espera de él y ajusta su conducta, lo que amenaza la validez de constructo. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

18. ¿Qué distingue una variable mediadora de una moderadora?

1. La mediadora se mide antes de comenzar el estudio y la moderadora durante su propia ejecución
2. La mediadora indica cuándo ocurre el efecto y la moderadora explica por qué razón llega a ocurrir
3. Ambos conceptos son equivalentes entre sí y su uso depende solo del área de investigación
4. La mediadora explica el mecanismo del efecto y la moderadora indica en qué condiciones ocurre

Una variable mediadora forma parte de la cadena causal entre la independiente y la dependiente y explica el mecanismo; una moderadora modifica la magnitud o la dirección de la relación e indica para quién o en qué condiciones se produce. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

19. ¿Qué caracteriza a una variable de confusión?

1. Es una variable irrelevante que no guarda ninguna relación con las demás del estudio
2. Es la variable que el equipo investigador manipula de forma deliberada
3. Es la variable que se mide como resultado de la manipulación aplicada
4. Varía junto con la independiente y ofrece una explicación alternativa del resultado

Una variable de confusión covaría con la independiente y con la dependiente, de modo que impide atribuir el efecto observado a la manipulación. Su control mediante aleatorización o emparejamiento es esencial para la validez interna. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

20. ¿Qué es una definición operativa de una variable?

1. La descripción teórica del constructo dentro del marco conceptual general del estudio
2. La especificación de los procedimientos concretos con los que se mide o manipula
3. La clasificación de la variable según su nivel de medida correspondiente
4. La justificación de la relevancia que tiene la variable para la hipótesis planteada

La definición operativa traduce un constructo teórico en operaciones concretas de medida o de manipulación, lo que permite la replicación y hace explícita la distancia entre el concepto y su indicador. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

21. ¿Qué caracteriza a una escala de medida de intervalo?

1. Las distancias entre valores son equivalentes pero el cero es arbitrario
2. Los valores solo indican categorías sin ningún orden entre ellas
3. Los valores están ordenados entre sí pero las distancias no son equivalentes
4. Las distancias son equivalentes y existe un cero absoluto verdadero

En una escala de intervalo las distancias entre valores consecutivos son equivalentes pero el punto cero es convencional, lo que impide interpretar razones entre puntuaciones. La escala de razón sí dispone de cero absoluto. Fuente: consenso establecido en medición y estadística.

22. ¿Qué nivel de medida corresponde a una clasificación por lugar de residencia?

1. Ordinal, porque las categorías pueden ordenarse por su importancia
2. Nominal, porque las categorías no guardan ningún orden entre sí
3. De intervalo, porque las distancias entre categorías son equivalentes
4. De razón, porque existe un punto cero absoluto en la escala

Una clasificación en categorías sin orden intrínseco corresponde al nivel nominal, en el que las operaciones admisibles se limitan al recuento de frecuencias y a las medidas de asociación entre categorías. Fuente: consenso establecido en medición y estadística.

23. ¿Qué medida de tendencia central conviene en una distribución muy asimétrica?

1. Cualquiera de las tres, porque coinciden siempre en toda distribución empírica real
2. La media, porque utiliza toda la información disponible en la distribución de datos
3. La moda, porque indica el valor que aparece con mayor frecuencia
4. La mediana, porque no se ve afectada por los valores extremos de la distribución

La media se desplaza hacia la cola de una distribución asimétrica, mientras que la mediana, que depende del orden y no de la magnitud de los valores, ofrece una descripción más representativa de la tendencia central. Fuente: consenso establecido en estadística descriptiva.

24. ¿Qué expresa la desviación típica de una distribución?

1. La dispersión media de las puntuaciones respecto de la media del conjunto
2. La diferencia entre la puntuación máxima y la mínima de toda la distribución
3. El valor que divide la distribución en dos mitades de exactamente igual tamaño
4. La proporción de casos que se sitúan por encima de la media aritmética del grupo

La desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza y expresa la dispersión media de las puntuaciones respecto de la media, en las mismas unidades que la variable original. Fuente: consenso establecido en estadística descriptiva.

25. ¿Qué indica una asimetría positiva en una distribución de puntuaciones?

1. La distribución es perfectamente simétrica respecto de su valor central
2. La cola se extiende hacia los valores bajos y la media es inferior a la mediana
3. La cola se extiende hacia los valores altos y la media supera a la mediana
4. La distribución presenta dos modas claramente diferenciadas entre sí

En una distribución con asimetría positiva la mayoría de los casos se concentra en valores bajos y unos pocos valores altos alargan la cola derecha, lo que desplaza la media por encima de la mediana. Fuente: consenso establecido en estadística descriptiva.

26. ¿Qué distingue el muestreo probabilístico del no probabilístico?

1. En el probabilístico se emplean cuestionarios y en el otro entrevistas
2. En el probabilístico la muestra es siempre de mayor tamaño que en el otro
3. En el probabilístico cada elemento tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado
4. Ambos procedimientos permiten estimar el error muestral con exactamente la misma precisión

El muestreo probabilístico asigna a cada elemento de la población una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado, lo que permite estimar el error muestral e inferir a la población. El no probabilístico no lo permite. Fuente: consenso establecido en metodología de encuestas.

27. ¿Qué ventaja aporta el muestreo estratificado?

1. Reduce el tamaño total de la muestra necesaria sin ninguna contrapartida de tipo analítico
2. Permite prescindir de la aleatorización dentro de cada uno de los estratos definidos
3. Asegura la representación de subgrupos relevantes y puede reducir el error muestral
4. Elimina la necesidad de conocer la composición de la población estudiada

El muestreo estratificado divide la población en estratos homogéneos y muestrea dentro de cada uno, lo que garantiza la representación de subgrupos y reduce el error cuando los estratos difieren en la variable de interés. Fuente: consenso establecido en metodología de encuestas.

28. ¿Qué limitación tiene el muestreo por conveniencia?

1. Impide aplicar cualquier análisis estadístico a los datos obtenidos
2. Requiere un tamaño muestral mucho mayor que cualquier otro procedimiento de muestreo
3. No permite estimar el error muestral ni generalizar con garantías a la población
4. Solo puede emplearse en investigación de carácter cualitativo

El muestreo por conveniencia selecciona a quienes están disponibles, de modo que la probabilidad de selección es desconocida y la generalización a la población carece de garantías, aunque el estudio pueda ser válido internamente. Fuente: consenso establecido en metodología de investigación.

29. ¿Qué afirma la hipótesis nula en un contraste estadístico?

1. Que los datos siguen una distribución normal en toda la población que se ha estudiado
2. Que existe una diferencia real entre los grupos que se están comparando en el estudio
3. Que la muestra es representativa de la población de la que procede
4. Que no existe el efecto o la diferencia que la investigación pretende detectar

La hipótesis nula postula la ausencia del efecto y es la que se somete a contraste; el resultado permite rechazarla o no rechazarla, nunca demostrarla. La hipótesis alternativa recoge el efecto esperado. Fuente: consenso establecido en inferencia estadística.

30. ¿Qué distingue el error de tipo I del error de tipo II?

1. Ambos errores describen exactamente el mismo fenómeno con una denominación técnica distinta
2. El primero no rechaza una hipótesis nula falsa y el segundo rechaza una que era verdadera
3. El primero rechaza una hipótesis nula verdadera y el segundo no rechaza una falsa
4. El primero afecta a la validez interna y el segundo afecta solo a la validez externa

El error de tipo I consiste en concluir que existe un efecto cuando no lo hay, y su probabilidad es el nivel de significación fijado; el de tipo II consiste en no detectar un efecto existente, y su complemento es la potencia. Fuente: consenso establecido en inferencia estadística.

31. ¿Qué representa el nivel de significación fijado en un contraste?

1. La probabilidad de que el efecto observado se replique en otro estudio
2. La probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera dados los datos observados
3. La probabilidad máxima aceptada de rechazar la hipótesis nula siendo verdadera
4. La proporción de varianza explicada por la variable independiente

El nivel de significación es la probabilidad máxima de error de tipo I que se acepta, fijada antes del análisis. No indica la probabilidad de que la hipótesis sea verdadera ni la probabilidad de replicación. Fuente: consenso establecido en inferencia estadística.

32. ¿Qué expresa correctamente el valor de probabilidad obtenido en un contraste?

1. La probabilidad de que el resultado obtenido llegue a replicarse en un estudio posterior
2. La probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera dados los datos que se han observado
3. La probabilidad de obtener unos datos así de extremos si la hipótesis nula fuera cierta
4. La magnitud del efecto encontrado en la muestra estudiada

El valor de probabilidad es condicional a la hipótesis nula: expresa la probabilidad de obtener un resultado igual o más extremo si esa hipótesis fuera cierta. Interpretarlo como la probabilidad de la hipótesis es un error frecuente. Fuente: consenso establecido en inferencia estadística.

33. ¿Qué expresa la potencia de un contraste estadístico?

1. La proporción de varianza explicada por el modelo estadístico aplicado
2. La probabilidad de no cometer un error de tipo I en el contraste que se ha realizado
3. La probabilidad de detectar un efecto cuando este realmente existe en la población
4. La precisión con la que la muestra representa a la población estudiada

La potencia es el complemento de la probabilidad de error de tipo II y expresa la capacidad del estudio para detectar un efecto existente. Depende del tamaño muestral, del tamaño del efecto, del nivel de significación y de la varianza de error. Fuente: consenso establecido en inferencia estadística.

34. ¿Qué medida aumenta la potencia de un estudio sin modificar el nivel de significación?

1. Aumentar el número de contrastes que se realizan sobre ese mismo conjunto de datos recogidos
2. Reducir el tamaño del efecto que se pretende detectar en el estudio
3. Aumentar el tamaño muestral o reducir la varianza de error mediante un mejor control
4. Emplear instrumentos con una menor fiabilidad para simplificar así la medición realizada

La potencia aumenta con el tamaño muestral, con el tamaño real del efecto, con la reducción de la varianza de error mediante mejor control y medidas más fiables, y con el uso de diseños intrasujeto cuando resultan apropiados. Fuente: consenso establecido en inferencia estadística.

35. ¿Qué información añade el tamaño del efecto al resultado de un contraste?

1. La probabilidad de que la hipótesis nula sea verdadera en la población
2. La magnitud de la diferencia o de la relación, con independencia del tamaño muestral
3. La representatividad de la muestra respecto de la población estudiada
4. La fiabilidad de los instrumentos empleados en la medición realizada

El tamaño del efecto cuantifica la magnitud del fenómeno en unidades comparables entre estudios, información que la significación estadística no aporta porque depende del tamaño muestral. Fuente: consenso establecido en inferencia estadística.