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INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
1
EJERCICIOS RESUELTOS TEMA 4.
4.1. Con los datos de la Tabla 1, el valor de X2 es igual a: A) 7,17; B) 11,80 C) 16,8.
Tabla 1. En un estudio se investigó la relación entre la ansiedad de ejecución (Baja ó
Alta) y la realización correcta de una tarea (Sí, No) en 400 personas. En la tabla se
muestran algunas frecuencias observadas y, debajo y entre paréntesis, algunas
frecuencias teóricas.
Tarea realizada
Sí No
An
sied
ad
Baja 68
(84,8)
---
(---) 160
Alta ---
(---)
96
(112,8) ---
212 ---
400
4.2. Con los datos de la Tabla 2, el valor de X2 está entre: A) 35 y 45; B) 46 y 56; C) 57 y 67
Tabla 2. Se ha medido a 200 personas el nivel de ansiedad previo a la realización
del examen de conducir y la nota obtenida en el examen.
Nota en el examen
Apto No-apto
Niv
el d
e
ansi
edad
Normal 100 10
Alto 40 50
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
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4.3. Con los datos de la Tabla 3, hemos obtenido un valor de X2 igual a 6,352. El coeficiente C
de Contingencia está comprendido entre: A) 0,7 y 1; B) 0,4 y 0,7; C) 0,1 y 0,4
Tabla 3. Se ha tomado una muestra aleatoria de 100 parejas, que se casaron en Madrid en el
año 2000. Se ha tomado nota del número de hijos y de si las parejas se han divorciado o no.
Divorciados
No Sí
Número
de hijos
0 20 10
1 40 10
2 ó
más 10 10
4.4. Con los datos de la Tabla 4, si analizamos la relación entre ambas variables, el índice chi-
cuadrado es igual a: A) 7,25; B) 0; C) 4,17
Tabla 4. En una investigación se estudió la aceptación o no del tratamiento psicológico por
parte de pacientes que presentaban dos tipos de trastornos psicológicos. En la tabla de doble
entrada se muestra la distribución conjunta de frecuencias absolutas de ambas variables.
Aceptación
del
tratamiento
Trastorno psicológico
Depresión Trastorno de
Personalidad
Sí 36 44
No 4 16
4.5. En la tabla 5, el valor del estadístico X2 para cuantificar el grado de asociación entre siesta y
mejora del aprendizaje está entre: A) 30 y 40; B) 50 y 60; C) 100 y 110
Tabla 5. En una investigación para estudiar la relación entre siesta y mejora del aprendizaje,
todos los sujetos realizaron una tarea de aprendizaje por la mañana. Después de comer, la
mitad de los sujetos se echó la siesta. Finalmente, todos los sujetos volvieron a realizar la
misma tarea de aprendizaje por la tarde. Los datos fueron los siguientes:
Mejora del aprendizaje
Sí No
Siesta Sí 170 30 200
No 70 130 200
240 160 400
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
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4.6. El estadístico X2 para cuantificar el grado de asociación entre las variables voluntariado y
altruismo de la Tabla 6 está entre: A) 105 y 110; B) 115 y 120; C) 125 y 130
Tabla 6. Los 1000 estudiantes de un centro educativo clasificados según sean o no voluntarios y
según puntúen alto o bajo en altruismo.
Voluntariado
sí no
Alt
ruis
mo
Bajo 250 150
Alto 550 50
4.7. Atendiendo a la Tabla 7, si el valor del estadístico X2=26,667, ¿cuánto vale el coeficiente de
Contingencia?: A) 0,20; B) 0,48; C) 0,60
Tabla 7. Elección del itinerario en el grado de Psicología en función del sexo de los estudiantes
de segundo de grado que asisten a un centro asociado de la UNED.
Itinerario
Clínica Educación Trabajo
Sexo Hombre 5 15 25
Mujer 25 15 5
4.8. Si queremos estudiar la relación entre dos variables dicotómicas, X e Y, el valor del
Coeficiente de Contingencia máximo que podemos obtener es: A) 0,20 ; B) 0,71 ; C) 0,9
4.9. El coeficiente de Contingencia puede tomar valores: A) mayores o iguales a 0 y menores que
1; B) entre -1 y 1; C) entre 0 y 100
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
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4.10. En la Tabla 8, el valor del coeficiente de contingencia C para cuantificar el grado de
asociación entre siesta y mejora del aprendizaje está entre: A) 0,26 y 0,30; B) 0,33 y 0,36; C)
0, 43 y 0,46
Tabla 8. En una investigación para estudiar la relación entre siesta y mejora del aprendizaje,
todos los sujetos realizaron una tarea de aprendizaje por la mañana. Después de comer, la mitad
de los sujetos se echó la siesta. Finalmente, todos los sujetos volvieron a realizar la misma tarea
de aprendizaje por la tarde. Los datos fueron los siguientes:
Mejora del aprendizaje
Sí No
Siesta Sí 170 30 200
No 70 130 200
240 160 400
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4.11. Es apropiado analizar la relación entre dos variables utilizando el coeficiente C de
contingencia en el caso de: A) la Figura 1; B) la Figura 2; C) la Tabla 9.
Figura 1. Distribuciones de frecuencias obtenidas al aplicar una misma prueba de competencia lectora a alumnos de: (a) Primaria, (b) Secundaria y (c) Bachillerato.
Figura 2. Diagrama de dispersión y recta de regresión de Y sobre X. La variable X representa la
puntuación obtenida en un test de concentración, y la variable Y el número de errores cometidos
al realizar una tarea monótona de atención.
Tabla 9. Resultados obtenidos en un estudio sobre la discriminación laboral percibida de tres
grupos distintos de inmigrantes.
Discriminación laboral
percibida
Baja Moderada Alta
Inm
igra
nte
s
Rumanos 30 35 15 80
Marroquíes 10 20 20 50
Subsaharianos 10 30 30 70
50 85 65 200
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4.12. Con los datos de la Tabla 10, ¿se puede calcular el coeficiente de contingencia máximo?: A)
sí; B) no; C) sí pero no es fiable.
Tabla 10. Elección del itinerario en el grado de Psicología en función del sexo de los estudiantes
de segundo de grado que asisten a un centro asociado de la UNED.
Itinerario
Clínica Educación Trabajo
Sexo Hombre 5 15 25
Mujer 25 15 5
4.13. Si queremos estudiar la relación entre dos variables, X e Y, cada una de ellas con tres
categorías utilizaremos el coeficiente: A) C de Contingencia; B) de Pearson ; C) de
Asimetría
4.14. Entre las variables Fluidez Verbal y Nº de Ventas Diarias de la Tabla 11 existe una relación
lineal: A) directa; B) inversa; C) nula.
Tabla 11. Resultados en un test de fluidez verbal de un grupo de vendedores de enciclopedias
y número de ventas diarias realizadas.
Vendedor Fluidez
verbal (X)
Ventas
diarias (Y)
1 10 2
2 50 4
3 50 5
4 60 3
5 20 1
4.15. Según los datos de la Tabla 12, la covarianza entre el CI y la nota media a final de curso es:
A) 6; B) 7; C) 8
Tabla 12. Resultados de medir el Cociente Intelectual (CI), variable X, y la nota media al
terminar el curso, variable Y, de 5 alumnos de 15 años de edad.
Alumno X Y
Roberto 122 5,7
Ana 130 8,4
María 124 6,0
Jesús 123 6,1
Inés 135 8,6
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4.16. Con los datos de la Tabla 13, la covarianza entre ambas variables es igual a: A) 83,6; B) 25,3;
C) 33,6
Tabla 13. Un psicólogo utilizó un test de Analogías Verbales (X) para predecir el rendimiento en
Lengua de 4º de la ESO (Y). Obtuvo las puntuaciones de las dos variables en una muestra
aleatoria de 1000 estudiantes. En la tabla se muestran las medias, las varianza y la correlación
entre ambas variables.
X Y
Media 30 15
Varianza 64 36
Correlación 70,0rXY
4.17. Con los datos de la Tabla 14, la covarianza entre la variable X e Y es: A) 0,49; B) 13,38; C)
11,21
Tabla 14. Datos de 50 personas en un estudio para predecir la nota en dibujo artístico (Y) a partir
de su nivel de creatividad (X)
Media Desv. típica Correlación
X 8 2,83 70,XYr
Y 14 5,66
4.18. Con los datos de la Tabla 15, la covarianza entre ambas variables es igual a: A) 4,6; B) 7,9; C)
3,2
Tabla 15. Con el fin de estudiar la relación entre las puntuaciones en un test de inteligencia
(X) y la obtenida en un examen de matemáticas (Y), se utilizan las puntuaciones de 50 sujetos
obteniéndose los siguientes resultados:
X Y XY
30X 7Y 01066 XY
045202 X 02652 Y
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
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4.19. Teniendo en cuenta los datos de la Tabla 16, el coeficiente de correlación de Pearson entre X
e Y, vale: A) 0,7 ; B) 0,8 ; C) 0,9
Tabla 16. Para pronosticar las puntuaciones en una asignatura (Y) a partir de las
puntuaciones en un test de razonamiento (X) disponemos de los siguientes datos obtenidos
en un grupo de 500 niños:
Media Desviación
típica Recta de regresión
X 100 10 Y´= - 8 + 0,16 X
Y 8 2
4.20. ¿Qué diagrama de dispersión corresponde a los datos presentados en la tabla 17? A) El 1; B)
El 2; C) El 3.
Diagrama 1 Diagrama 2 Diagrama 3
Tabla 17. Resultados en un test de fluidez verbal de un grupo de vendedores de enciclopedias
y número de ventas diarias realizadas.
Vendedor Fluidez
verbal (X)
Ventas
diarias (Y)
1 10 2
2 50 4
3 50 5
4 60 3
5 20 1
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4.21. Si el coeficiente de correlación de Pearson entre X e Y es igual a -1, el valor de la covarianza
entre X e Y es: A) negativo; B) positivo; C) cero
4.22. Según la Figura 3, la relación entre el nivel de concentración y el número de errores cometido
es: A) lineal directa; B) lineal inversa; C) nula.
Figura 3. Diagrama de dispersión y recta de regresión de Y sobre X. La variable X representa la
puntuación obtenida en un test de concentración, y la variable Y el número de errores cometidos
al realizar una tarea monótona de atención.
4.23. La recta de regresión, calculada con los datos de la Tabla 18, para pronosticar la nota media al
terminar el curso, en función del CI, es: A) -24,1+0,245Xi ; B) -2,41Xi+0,245; C)
iX245,01,24
Tabla 18. Resultados de medir el Cociente Intelectual (CI), variable X, y la nota media al
terminar el curso, variable Y, de 5 alumnos de 15 años de edad.
Alumno X Y
Roberto 122 5,7
Ana 130 8,4
María 124 6,0
Jesús 123 6,1
Inés 135 8,6
4.24. La recta de regresión de Yo sobre X siempre pasa por el punto: A) YX , ; B) Y,0 ; C)
0,X
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4.25. Con los datos de la Tabla 19, la pendiente de la recta de regresión de Y sobre X en
puntuaciones directas es: A) 0,525; B) 0,385; C) 0,495
Tabla 19. Un psicólogo utilizó un test de Analogías Verbales (X) para predecir el
rendimiento en Lengua de 4º de la ESO (Y). Obtuvo las puntuaciones de las dos variables en
una muestra aleatoria de 1000 estudiantes. En la tabla se muestran las medias, las varianza y
la correlación entre ambas variables.
X Y
Media 30 15
Varianza 64 36
Correlación 70,0rXY
4.26. Con los datos de la Tabla 20, la pendiente de la recta de regresión que permite pronosticar el
número de ventas diarias (Y) a partir de la fluidez verbal de los vendedores (X) es: A) -0,053;
B) 0; C) 0,053.
Tabla 20. Resultados en un test de fluidez verbal de un grupo de vendedores de enciclopedias
y número de ventas diarias realizadas.
Vendedor Fluidez
verbal (X)
Ventas
diarias (Y)
1 10 2
2 50 4
3 50 5
4 60 3
5 20 1
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
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4.27. Respecto a la Tabla 21, la ordenada en el origen y la pendiente de la ecuación de la recta de
regresión para pronosticar la variable Y a partir de la variable X son, respectivamente: A) 2,8 y
1,4; B) -8,4 y 2,8; C) 0,35 y 11,2
Tabla 21: Datos de 50 personas en un estudio para predecir la nota en dibujo artístico (Y) a
partir de su nivel de creatividad (X)
Media Desv. típica Correlación
X 8 2,83 70,XYr
Y 14 5,66
4.28. Y’ = 2X – 3 indica que la ordenada en el origen de la recta de regresión es: A) 2; B) -3; C) 3
4.29. La recta de regresión representada en la Figura 4 es: A) Y’ = 10,14 - 0,09X; B) Y’ = 10,14
+ 0,09X; C) Y’ = 10,14X - 0,09.
Figura 4. Diagrama de dispersión y recta de regresión de Y sobre X. La variable X representa la
puntuación obtenida en un test de concentración, y la variable Y el número de errores cometidos
al realizar una tarea monótona de atención.
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
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4.30. Atendiendo a los datos de la Tabla 22, la recta de regresión de las calificaciones en
matemáticas sobre las puntuaciones en el test de inteligencia es: A) Y’=-0,24X-0,20; C)
Y’=0,50X+10,20; C) Y’=0,80X-17
Tabla 22. Con el fin de estudiar la relación entre las puntuaciones en un test de
inteligencia (X) y la obtenida en un examen de matemáticas (Y), se utilizan las
puntuaciones de 50 sujetos obteniéndose los siguientes resultados:
X Y XY
30X 7Y 01066 XY
045202 X 02652 Y
4.31. Utilizando la recta de regresión, recogida en la Tabla 23, ¿qué puntuación en Y
pronosticaremos a un alumno que ha obtenido una puntuación de 100 en X?: A) 4 ; B) 6; C) 8
Tabla 23. Para pronosticar las puntuaciones en una asignatura (Y) a partir de las
puntuaciones en un test de razonamiento (X) disponemos de los siguientes datos
obtenidos en un grupo de 500 niños:
Media Desviación
típica Recta de regresión
X 100 10 Y´= - 8 + 0,16 X
Y 8 2
4.32. Con los datos de la Tabla 24 ¿qué nota media a final de curso pronosticaremos a un alumno
que tiene un CI de 127? A) 6; B) 7; C) 8
Tabla 24. Resultados de medir el Cociente Intelectual (CI), variable X, y la nota media al
terminar el curso, variable Y, de 5 alumnos de 15 años de edad.
Alumno X Y
Roberto 122 5,7
Ana 130 8,4
María 124 6,0
Jesús 123 6,1
Inés 135 8,6
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
13
4.33. Con los datos de la Tabla 25. ¿cuántas ventas diarias se pronosticará a un nuevo aspirante al
puesto de vendedor de enciclopedias que ha obtenido en el test de fluidez verbal una puntuación
de 40? A) Entre 0 y 1; B) Entre 2 y 3; C) Entre 3 y 4.
Tabla 25. Resultados en un test de fluidez verbal de un grupo de vendedores de
enciclopedias y número de ventas diarias realizadas.
Vendedor Fluidez
verbal (X)
Ventas
diarias (Y)
1 10 2
2 50 4
3 50 5
4 60 3
5 20 1
4.34. Considerando los datos de la Tabla 26, ¿qué puntuación en Y pronosticaremos a un alumno
que tiene una puntuación en X de 10?: A) 112,35; B) 19,6; C) 16,8
Tabla 26: Datos de 50 personas en un estudio para predecir la nota en dibujo artístico (Y) a
partir de su nivel de creatividad (X)
Media Desv. típica Correlación
X 8 2,83 70,XYr
Y 14 5,66
4.35. La recta de regresión que permite pronosticar el riesgo de padecer una enfermedad coronaria
(Y) en función de la hostilidad (X) es Y’ = 1,1 + 0,9X, ¿cuál es el riesgo de padecer una
enfermedad coronaria de una persona que ha obtenido una puntuación X = 8 en hostilidad?: A)
0,9; B) 1,1; C) 8,3
4.36. En una muestra de víctimas de violencia doméstica, hemos obtenido la recta de regresión
siguiente Y’ = 0,08 + 1,24X. En esta investigación, X es el grado de violencia doméstica
sufrida e Y el grado de daño físico y psicológico manifestado. Una puntuación pronosticada Y’
= 10 indica que X es igual a: A) 0,08; B) 1,24; C) 8
4.37. En la recta de regresión, la proporción de varianza de Y explicada por la varianza de X es
igual a: A) El coeficiente de correlación entre ambas variables al cuadrado; B) El coeficiente de
correlación entre ambas variables; C) La raíz cuadrada del coeficiente de correlación entre
ambas variables
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
14
4.38. Con los datos de la Tabla 27, ¿cuál es el valor de la varianza de los errores?: A) 4,65; B)
1,88; C) 1.
Tabla 27: Resultados en un test de agudeza visual (X) de siete personas en una
investigación sobre la miopía.
42
' YS
68,0XYr
Persona Xi
1 20
2 6
3 9
4 6
5 12
6 8
7 16
4.39. Respecto a la Tabla 28, SY vale: A) 1,5; B) 2,03; C) 4,13
4.40. Se utiliza la regresión lineal para pronosticar el rendimiento de un grupo de estudiantes en
función de su motivación. ¿Cuál será el coeficiente de correlación de Pearson entre ambas
variables si la proporción de varianza explicada es 0,36? A) 0,13; B) 0,6; C) No podemos
saberlo.
Tabla 28. Resultados obtenidos en una muestra de adolescentes en las variables estrés
del entorno familiar (X) y agresividad de los adolescentes (Y).
7X Media de la variable X
47,'Y Media de los pronósticos Y’
b = 0,9 Pendiente de la recta de Y
sobre X
84850,r Correlación de Pearson entre X
e Y
627202 ,SE varianza de los errores de
pronóstico
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
15
SOLUCIONES
4.1. B
4.2. B
Nota en el examen
Apto No-apto
Niv
el d
e
ansi
edad
Normal 100 (77) 10 (33) 110
Alto 40(63) 50(27) 90
140 60 200
Las frecuencias teóricas aparecen entre paréntesis en la tabla.
89,505926,19
0303,163968.88701,627
2750
33
3310
63
6340
77
)77100(X
22222
4.3. C
24,00597,0100532,6
532,62
2
nX
XC
Tarea realizada
Sí No
Ansi
edad
Baja 68
(84,8)
92
(75,2) 160
Alta 144
(127,2)
96
(112,8) 240
212 188
400
80,118,112
)8,11296(
2,127
)2,127144(
2,75
)2,7592(
8,84
)8,8468(2222
2
X
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
16
4.4. C
Tabla de frecuencia conjunta observada
Aceptación
del
tratamiento
Trastorno psicológico
Depresión Trastorno de
Personalidad
Sí 36 44 80
No 4 16 20
40 60 100
Tabla de frecuencia conjunta esperada con elementos n
)n)(n(n̂
j..i
ij
Aceptación
del
tratamiento
Trastorno psicológico
Depresión T. de Personalidad
Sí 32 48 80
No 8 12 20
40 60 100
32100
4080n̂11
; 48
100
6080n̂12
; 8
100
4020n̂ 21
; 12
100
6020n̂ 22
17,4166'412
)1216(
8
)84(
48
)4844(
32
)3236(X
22222
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
17
4.5. C
Mejora del aprendizaje
Sí No
Siesta
Sí 170
(120)
30
(80)
200
N
o
70
(120)
130
(80)
200
240 160 400
4.6. C
Cálculo de las frecuencias teóricas (entre paréntesis en la tabla)
3201000
800400
)( x 801000
200400
)( x 4801000
800600
)( x 1201000
200600
)( x
Voluntariado
sí no
Alt
ruis
mo
Bajo 250
(320)
150
(80)
400
Alto 550
(480)
50
(120)
600
800 200 1000
Cálculo del estadístico X2
60127120
12050
480
480550
80
80150
320
3202502222
2,
)()()()(
X
1710480
80130
120
12070
80
8030
120
120170 22222
,)()()()(
x
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
18
4.7. B
Itinerario
Clínica Educación Trabajo
Sexo Hombre 5 (15) 15 (15) 25 (15) 45
Mujer 25(15) 15 (15) 5(15) 45
30 30 30 90
66726667606676667606676
15
155
15
1515
15
1525
15
1525
15
1515
15
155222222
2
,,,,,
)(
X
48,090667,26
667,26
C
4.8. B
71,05,02
12
k
1kCmax
4.9. A
4.10. C
45040017104
171042
2
,,
,
nX
XC
4.11. C
4.12. B
4.13. A
4.14. A
Para responder a este ejercicio no es necesario hacer ningún cálculo, basta con observar los valores
de la tabla o su representación gráfica. No necesariamente tiene que ser una relación lineal directa
"perfecta". Si aún así no se ve claro, debemos utilizar el coeficiente de correlación de Pearson, que
en este caso es de 0,73, lo que confirma la relación lineal directa.
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
19
4.15. A
Alumno X Y XY
Roberto 122 5,7 695,4
Ana 130 8,4 1092
María 124 6 744
Jesús 123 6,1 750,3
Inés 135 8,6 1161
634 34,8 4442,7
6012,696,6·8,1265
7,4442YX
n
XYSXY
4.16. C
X Y
Media 30 15
Varianza 64 36
70,049,02 xyxy rr
6,33 YXXYXY SSrS
4.17. C
21,1170,066,583,2 XYYXXY rSSS
4.18. C
2,373050
10660),cov( YX
4.19. B
Sabemos que:
16,0b , 10XS , 2YS
Por lo tanto,
8,02
1016,0
Y
Xxy
X
Yxy
S
Sbr
S
Srb
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
20
4.20. B
4.21. A
Si rxy = -1, el valor de SXY es negativo puesto que YX
XYXY
SS
Sr y las desviaciones típicas no
pueden tener signo negativo.
4.22. B
4.23. A
Alumno X Y X2 XY
Roberto 122 5,7 14884 695,4
Ana 130 8,4 16900 1092
María 124 6 15376 744
Jesús 123 6,1 15129 750,3
Inés 135 8,6 18225 1161
634 34,8 80514 4442,7
245,0
614
3,150
401956402570
2,220635,22213
63480514·5
8,34·6347,4442·5
XXn
YXXYnb
222
106,248,126·245,096,6XbYa
Xi
245,0106,24bXa'
Y
4.24. A
4.25. A
525,08
670,0
X
YXY
S
Srb
4.26. C
Vendedor X Y XY X2
1 10 2 20 100
2 50 4 200 2500
3 50 5 250 2500
4 60 3 180 3600
5 20 1 20 400
190 15 670 9100
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
21
0530
9400
500
219091005
151906705
2X
2Xn
YXXYnb ,
4.27. A
4,183,2
66,570,0
X
YXY
S
Srb
8,284,114 XbYa
4.28. B
Y’ = 2X – 3 a = -3
4.29. A
Concentración
(X)
Nº errores
(Y)
XY X2
10 10 100 100
50 4 200 2500
80 2 160 6400
70 6 420 4900
20 8 160 400
230 30 1040 14300
090
18600
1700
230143005
3023010405
XXn
YXXYnb
222,
465
230X
6
5
30Y
14,104609,06 XbYa
Xai 09,014,10bXY'
4.30. C
8010000
8000
15004520050
350150010660502
,)(
b
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
22
1730807 ),(a
Por lo tanto, Y’=0,8X-17
4.31. C
8168100·16,08X16,08Y
4.32. B
Alumno X Y X2 XY
Roberto 122 5,7 14884 695,4
Ana 130 8,4 16900 1092
María 124 6 15376 744
Jesús 123 6,1 15129 750,3
Inés 135 8,6 18225 1161
634 34,8 80514 4442,7
245,0
614
3,150
401956402570
2,220635,22213
63480514·5
8,34·6347,4442·5
XXn
YXXYnb
222
106,248,126·245,096,6XbYa
7127245,0106,24245,0106,24bXa'
Y Xi
4.33. C
b = 0,053
385
190
n
XX
i
3
5
15
n
YY
i
98603805303 ,,-XbYa
106,340053,0986,0053,0986,0bXa'
Y Xi
4.34. C
8,16104,18,24,18,2' XY
4.35. C
Y’ = 1,1 + 0,9(8) = 8,3
INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS
23
4.36. C
Y’ = 0,08 + 1,24X
Y’ = 10
10 = 0,08 + 1,24X
10 – 0,08 = 1,24X
9,92 = 1,24X
8241
929
,
,X
4.37. A
4.38. A
42
' YS 68,0XYr
65,868,0
422
2
'2 XY
YY
r
SS
65,4465,82
'
22 YYE SSS
4.39. A
2
Y
2
E2
XYS
Sr1 24,2
8485,01
6272,0S
2
2
Y
51242 ,,SY
4.40. B
La proporción de varianza explicada es 36,02 XYr
6,0XYr